1 / 30

Kuliah Perdana Sistem Berbasis Pengetahuan Pendahuluan

Kuliah Perdana Sistem Berbasis Pengetahuan Pendahuluan. Deskripsi Perkuliahan. Mata Kuliah Sistem Berbasis Pengetahuan (2 SKS) Tujuan : Mhs mampu memahami SBP : karakteristik, penggunaan, manfaat dan arsitektur Memecahkan masalah nyata dan memodelkan dengan SBP. Jadwal Kuliah.

konane
Download Presentation

Kuliah Perdana Sistem Berbasis Pengetahuan Pendahuluan

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. KuliahPerdanaSistemBerbasisPengetahuanPendahuluan

  2. Deskripsi Perkuliahan • Mata Kuliah Sistem Berbasis Pengetahuan (2 SKS) • Tujuan : • Mhs mampu memahami SBP : karakteristik, penggunaan, manfaat dan arsitektur • Memecahkan masalah nyata dan memodelkan dengan SBP

  3. Jadwal Kuliah • Selasa 13.00 – 14.40

  4. Aturan perkuliahan • Tingkat kehadiran 75% • Toleransi keterlambatan : 30 menit • Tidak ada ujian susulan untuk UTS dan UAS (tidak terkecuali sakit) • Berbuat curang dalam tugas/ujian, nilai =0 • Boleh membuka hp atau laptop di luar ruangan.

  5. LingkupBahasan • SBP dan sistem pakar: definisi, arsitektur, pengembangan, masalah • Overview representasi pengetahuan • Logika proposisi / predikat, production rules, DT • Logika Fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan • Masalah klasifikasi dan konstruksi • Contoh sistem pakar

  6. SAP

  7. Referensi • Dym, Clive L & Levitt, Raymond E, Knowlegde-Based Systems in Engineering, McGraw-Hill, Singapore, 1991 • EndraPitowarno, Robotika: Disain, Kontrol, danKecerdasanBuatan, Andi, Yogyakarta, 2006. • Giarratano, J and G. Riley, Expert System : Principle and Programming, 4thed, PWS Kent, USA,2004

  8. Suryadi HS, Pengantar Sistem Pakar, Gunadarma, Jakarta, 1994 • http://www.aaai.org/aitopics/html/soft.html • http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/ai-repository/ai/areas/expert/systems/clips/0.html

  9. Pengantar Sistem Berbasis Pengetahuan

  10. Mengapa Dibutuhkan? • Meningkatkan ketersediaan pakar • Kepakaran: sulit diperoleh, jumlah sedikit,mahal. SBP/ES: Produksi dan distribusi masal kepakaran • Menjaga kepakaran bersifat permanen • Performansi lebih baik dari pakar manusia: stabil, unemotional, respon reasonable

  11. Mengapa Dibutuhkan? (2) • Meningkatkan confidence keputusan • Output SBP: pendapat kedua • Penjelasan detil reasoning →pakar manusia mungkin tidak mau/tidak dapat melakukannya • Intelligent tutor • Mengevaluasi pengetahuan pakar: correctness, consistency, completeness

  12. SBP dan Sistem Pakar • SBP: • Sistem yang melakukan task dengan mengaplikasikan pengetahuan dalam representasi simbolik • Sistem pakar: • simulasi pakar: pengetahuan dan penalaran • sistem komputer yang meniru kemampuan pengambilan keputusan pakar pada domain tertentu

  13. Sistem Berbasis Pengetahuan Sistem Komputer Sistem Berbasis Pegetahuan Robotik Sistem Pakar Games

  14. Hubungan Problem Domain dan Knowledge Domain Problem Domain Knowledge Domain Knowledge Domain

  15. Definisi Sistem Pakar • Sistem komputer yang dapat melakukan penalaran terhadap persoalan tertentu seperti penalaran yang dilakukan manusia (Michael P. Geografi) • Sistem Komputer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar (Giarratano dan Riley) • Program komputer yang dimanfaatkan untuk meniru proses pengambilan keputusan seorang pakar dalam bidang tertentu (Michael W. Parks) • Etc.

  16. Tujuan Dan Fungsi Sistem Pakar • Memasyarakatkan Pengetahuan dan Pengalaman seorang Pakar • Dapat digunakan non-expertuntuk meningkatkan kemampuan pemecah- an masalah dan oleh expertsebagai knowledgeable assistant • Menyederhanakan pekerjaan dan memperbaiki kualitas • Memecahkan masalah (sederhana) tanpa kehadiran seorang pakar

  17. Expertise atau Kepakaran Meliputi pengetahuan tentang : • Fakta-fakta dan teori-teori tentang bidang permasalahan • Aturan-aturan (heuristic) tentang apa yang harus dikerjakan dalam situasi tertentu • Strategi global untuk memecahkan perma-salahan semacam ini • Pengetahuan tentang pengetahuan (meta knowledge)

  18. PAKAR Melibatkan kegiatan : • Mengenali dan memformulasikan permasa- lahan • Memecahkan permasalahan secara cepat dan tepat • Menerangkan pemecahannya • Belajar dari pengalaman • Merestrukturisasi pengetahuan • Memecahkan aturan-aturan • Menentukan relevansi

  19. Komponen Utama Sistem Pakar Knowledge Base User Expertise User Interface Facts / Information Inference Engine Expertise Developer

  20. Komponen Utama Sistem Pakar • User Interface • Interaksi dengan end-user • Pengembangan dan pemeliharaan sistem • Knowledge Base • Berisi informasi penting tentang domain permasalahan • Menyatakan fakta dan aturan

  21. Komponen Utama Sistem Pakar (2) • Inference Engine • Mekanisme untuk memunculkan pengetahuan baru dari pengetahuan sistem dan informasi yang diberikan oleh user • Berdasarkan penggunaan aturan

  22. User interface • Input expert system • Input dapat berbentuk menu, perintah (command), bahasa alamiah, dialog box • Output expert system • Penjelasan dari pertanyaan • Penjelasan dari penyelesaian masalah

  23. Knowledge base • Contoh aturan • Jika suhu 39 dan trombosit menurun tajam maka demam berdarah (0.7) • Jaringan aturan

  24. Inference Engine • Proses penalaran

  25. Development engine • Bahasa pemrograman • LISP, Prolog • Contoh program sistem pakar Mycin • Dikembangkan oleh Edward Shortliffe (peneliti) & Stanton Axline (dokter) • Mycin diciptakan untuk mendiagnosa penyakit menular tertentu • Peran sistem analis • Mengerti bagaimana pakar menerapkan pengetahuan mereka dalam memecahkan masalah • Mampu mengekstrasi penjelasan mengenai pengetahuan dari pakar

  26. Bahasa-bahasa Pemrograman Sistem Pakar

  27. Konsep Umum dan Karakteristik Sistem Pakar • Akusisi pengetahuan • transfer pengetahuan dari manusia ke komputer • Kadang pengetahuan dipelajari langsung oleh sistem dari lingkungan • machine learning • Representasi pengetahuan • Mempermudah untuk menyimpan dan memroses pengetahuan di komputer • Inferensi • Mekanisme untuk menghasilkan kesimpulan baru dari pengetahuan di komputer • Penjelasan • Menjelaskan ke pengguna bagaimana dan mengapa sebuah solusi dihasilkan.

  28. Pengembangan Teknologi Sistem Pakar • Sangat dipengaruhi oleh pengetahuan kognitif dan matematika • Cara manusia menyelesaikan masalah • Dasar utama seperti logika dan inferensi • Aturan produksi sebagai mekanisme representasi • IF … THEN type rules • reasonably close to human reasoning • can be manipulated by computers • appropriate granularity • knowledge “chunks” are manageable both for humans and for computers [Dieng et al. 1999]

  29. Contoh Sistem Pakar • DENDRAL • Identifikasi molekul kimia • MYCIN • Diagnosis penyakit • PROSPECTOR • Analisis data geologi untuk keberadaan mineral • Menemukan deposit mineral senilai $100 million • XCON/R1 • konfigurasi sistem komputer DEC VAX

  30. Jangan Gunakan SBP Jika : • Program konvensional lebih efisien • Tantangan utamanya komputasi, bukan pengetahuan • Pengetahuan tidak bisa didapatkan dengan mudah • Pengguna mungkin enggan mengaplikasikan sistem pakar untuk task yang kritis

More Related