Object Tabel Information System Example Studies Education PDF

Preview

Summary

1 Sistem Pakar Representasi Pengetahuan Keragaman bentuk atau skema representasi pengetahuan telah dikembangkan tahun – tahun sebelumnya. Ada dua karakteristik umum dari representasi pengetahuan (Turban, 2001), yaitu : 1. Representasi pengetahuan dapat diprogramkan dengan beragam bahasa komputer yan...

Description

1 Sistem Pakar

Representasi Pengetahuan Keragaman bentuk atau skema representasi pengetahuan telah dikembangkan tahun – tahun sebelumnya. Ada dua karakteristik umum dari representasi pengetahuan (Turban, 2001), yaitu : 1. Representasi pengetahuan dapat diprogramkan dengan beragam bahasa komputer yang ada dan dapat disimpan dalam memori. 2. Representasi pengetahuan dirancang sedemikian rupa sehingga fakta dan pengetahuan lainnya dapat dimanfaatkan untuk penalaran.

Mylopoulus dan Levesque telah mengklasifikasikan susunan atau pola representasi menjadi empat kategori yaitu : 1. Representasi logika, representasi ini menggunakan ekspresi – ekspresi logika formal untuk

merepresentasikan

basis

pengetahuan.

PROLOG

merupakan

bahasa

pemrograman yang ideal dalam mengimplementasikan representasi logika. 2. Representasi Prosedural, representasi ini menggambarkan pengetahuan sebagai sekumpulan instruksi untuk memcahkan suatu problema. Dalam sistem berbasis kaidah, aturan IF – THEN dapat ditafsirkan sebagai sebuah prosedur untuk mencapai tujuan pemecahan problema. 3. Representasi Network, representasi ini menangkap pengetahuan sebagai sebuah graf di mana node – nodenya menggambarkan objek atau konsep dalam problema yang dihadapi, sedangkan lengkungan – lengkungannya menggambarkan hubungan atau asosiasi antara mereka. Contoh representasi network antara lain jaringan semantik dan graf. 4. Representasi terstruktur, bahasa – bahasa representasi terstruktur memperluas jaringan dengan membuat setiap nodenya menjadi sebuah struktur data komplek yang berisi tempat – tempat bernama dengan nilai tertentu. Nilai – nilai ini dapat berupa data numerik atau simbolik sederhana, pointer ke frame (bingkai) lain, atau bahkan merupakan prosedur untuk mengerjakan tugas tertentu. Contoh dari representasi ini adalah skrip (script), frame, dan objek (object).

2

Representasi Logika Logika adalah bentuk representasi pengetahuan yang paling tua. Proses logika adalah proses membentuk kesimpulan atau menarik suatu inferensi berdasarkan fakta yang telah ada. Input dari proses logika adalah berupa premis atau fakta – fakta yang diakui kebenarannya sehingga dengan melakukan penalaran pada proses logika dapat dibentuk suatu inferensi atau kesimpulan yang benar juga. Diagram proses repesentasi logika dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

Input Premis Atau Fakta

Proses Logika

Output Inferensi atau Konklusi

Ada 2 penalaran yang dapat dilakukan untuk mendapatkan konklusi yaitu : 1. Penalaran deduktif : dimulai dari prinsip umum untuk mendapatkan konklusi yang lebih khusus. Contoh : Premis Mayor : Jika hujan turun saya tidak akan berangkat kuliah Premis Minor : Hari ini hujan turun Konklusi : Hari ini saya tidak akan berangkat kuliah 2. Penalaran induktif : Dimulai dari fakta – fakta khusus untuk mendapatkan kesimpulan Contoh : Premis 1 : Aljabar adalah pelajaran yang sulit Premis 2 : Geometri adalah pelajaran yang sulit Premis 3 : Kalkulus adalah pelajaran yang sulit Konklusi : Matematika adalah pelajaran yang sulit

Munculnya premis baru bisa mengakibatkan gugurnya konklusi yang sudah diperoleh, misal : Premis 4 : Kinematika adalah pelajaran yang sulit

3 Premis tersebut menyebabkan konklusi : “Matematika adalah pelajaran yang sulit” menjadi salah, karena kinematika buka merupakan bagian dari matematika. Adalah sulit bila menggunakan penalaran induktif karena sangat dimungkinkan adanya ketidakpastian.

Logika Preposisi Preposisi adalah suatu pernyataan yang dapat bernilai benar atau salah. Dua atau lebih preposisi dapat digabungkan dengan menggunakan operator logika : a. Konjungsi : ^ (And) b. Disjungsi : V (Or) c. Negasi : ~ d. Implikasi : → (If – Then / Jika Maka) e. Ekuivalensi : ↔ (If and Only If / Jika dan Hanya Jika)

Contoh : Diketahui preposisi – preposisi berikut. P : Hari ini Hujan Q : Murid – murid diliburkan dari sekolah

Maka P ^ Q : hari ini hujan dan murid – murid diliburkan dari sekolah P V Q : Hari ini hujan atau murid – murid diliburkan dari sekolah ~P : Tidak benar hari ini hujan (atau dalam kalimat lain yang lebih lazim. Hari ini tidak hujan) Contoh lain : P = Hujan turun sekarang Q = Saya tidak akan ke pasar Maka P → Q : Jika Hujan turun maka saya tidak akan ke pasar

Logika Predikat

4 Logika predikat adalah logika yang digunakan untuk merepresentasikan masalah yang tidak dapat dilakukan atau direpresentasikan dengan menggunakan logika preposisi. Misal, diketahui fakta – fakta sebagai berikut. Andi adalah seorang laki – laki : A Ali adalah seorang laki – laki : B Amir adalah seorang laki – laki : C Anto adalah seorang laki – laki : D Agus adalah seorang laki – laki : E Jika kelima fakta tersebut dinyatakan dengan menggunakan preposisi, maka akan terjadi pemborosan. Di mana beberapa pernyataan dengan predikat yang sama akan dibuat dalam preposisi yang berbeda.

Pada logika predikat, kita dapat merepresentasikan fakta – fakta sebagai suatu pernyataan yang disebut dengan WFF (Well Formed Formula). Pernyataan di atas sebelumnya dapat dibuat menjadi : seorang(x(Andi, Ali, Amir, Anto, Agus), laki – laki).

Contoh lain : Diana adalah nenek dari Ibu Amir Nenek (Diana, Ibu (Amir))

Mahasiswa berada di dalam kelas Di dalam (Mahasiswa, Kelas)

Dari contoh di atas dapat dijabarkan sebagai berikut. Di dalam = predikat (keterangan) Mahasiswa = argumen (objek) Kelas = argumen (objek)

Jaringan Semantik

5 Jaringan semantik merupakan gambaran pengetahuan grafik yang menunjukkan hubungan antar berbagai objek. Jaringan semantik terdiri dari lingkaran – lingkaran yang menunjukkan objek dan informasi tentang objek – objek tersebut. Objek di sini bisa berupa benda atau peristiwa. Antara 2 objek dihubungkan oleh arc (panah) yang menunjukkan hubungan antar objek. Gambar berikut menunjukkan representasi pengetahuan menggunakan jaringan semantik.

Pagi Masuk

Roda Punya

Sekolah

Jumlahnya

Sepeda Pergi

Buku

Baca

Naik

Berjudul Si Kancil

Berwarna adalah Saudara

adalah Binatang

Contoh soal :

Merah

Laki2 Ani adalah

adalah M. Hidup

Dua

Budi

Punya adalah

adalah

Berwarna

Wanita

Baju

6 1. Buatlah jaringan semantik untuk cerita berikut ini : Mini adalah sejenis murai, dia hidup di sarang, yang berada di atas pohon di halaman belakang Tuan Abraham. Murai adalah sejenis burung, mereka dapat terbang dan mempunyai sayap. Mereka adalah spesies yang berbahaya, dan dilindungi oleh peraturan pemerintah. 2. Gambarkan representasi jaringan semantik untuk informasi objek – objek berikut ini : Ann is the wife of Bill, Ann is the mother of Susan, Ann is the Sister of Carol, Bill is the father of Susan, Tom is the Husband of Susan, Susan is the mother of John, Tom is the father of John, David is the husband of Carol, Carol is the mother of Tom, David is the father of Tom. Dari jaringan semantik yang Anda hasilkan, tuliskan representasi tersebut ke dalam bentuk cerita.

Frame Frame adalah kumpulan pengetahuan tentang suatu objek tertentu, peristiwa, lokasi, situasi, dan lain – lain. Frame biasanya digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan yang didasarkan pada karakteristik yang sudah dikenal, yang merupakan pengalaman – pengalaman. Dengan menggunakan frame, sangat mudah untuk membuat inferensi tentang objek, peristiwa, atau situasi baru, karena frame menyediakan basis pengetahuan yang ditarik dari pengalaman. Berikut ini adalah Frame untuk deskripsi sebuah kamar hotel.

Kamar Hotel

Kursi Hotel

Spesialisasi dari : kamar

Spesialisasi dari : kursi

Tempat : Hotel

Tinggi : 20 – 40 cm

Isi : Kursi hotel, telepon hotel, ranjang hotel

Jumlah kaki : 4 Kegunaan : tempat duduk

Telepon Hotel Spesialisasi dari : telepon Kegunaan : Memanggil Pelayan Kamar Pembayaran : Melalui Kamar

7

Script Script merupakan representasi pengetahuan yang menggambarkan urutan kejadian. Script merepresentasikan situasi, pengetahuan, dan pengalaman. Penggambaran urutan peristiwa pada script menggunakan serangkaian slot yang berisi informasi tentang orang, objek, dan tindakan – tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa.

Script mempunyai beberapa elemen yang tipikal, yaitu (Suparman : 1991) : 1. Kondisi masukan menggambarkan situasi yang harus dipenuhi sebelum terjadi atau berlaku suatu peristiwa yang ada dalam script. 2. Prop mengacu kepada objek yang digunakan dalam urutan peristiwa yang terjadi 3. Role mengacu kepada orang - orang yang terlibat dalam script. Hasilnya adalah kondisi yang ada sesudah peristiwa dalam script berlangsung. 4. Track mengacu kepada variasi yang mungkin terjadi dalam script tertentu. 5. Scene menggambarkan urutan peristiwa aktual yang terjadi.

8 6. Hasil merupakan kondisi setelah urutan peristiwa dalam script terjadi.

Contoh sederhananya dapat dilihat pada script berangkat ke restoran seperti berikut ini. SCRIPT RESTORAN Jalur (Track)

: Restoran Swalayan (Fast Food)

Peran (Roles)

: Tamu Pelayan

Pendukung (Prop)

: Counter, baki, makanan, uang, serbet, garam, merica, kecap, sedotan, dan lain – lain

Kondisi masukan

: Tamu Lapar – Tamu punya uang

Adegan (Scene) 1 : Masuk •

Tamu parkir mobil

•

Tamu masuk restoran

•

Tamu antri

•

Tamu baca menu di daftar menu dan mengambil putusan tentang apa yang akan dipesan

Adegan 2 : Pesanan •

Tamu memberikan pesanan kepada pelayan

•

Pelayan mengambil pesanan dan meletakkan makanan di atas baki.

•

Tamu membayar

Adegan 3 : Makan •

Tamu mengambil serbet, sedotan, garam, dan lain – lain

•

Tamu membawa baki makanan ke meja kosong.

•

Tamu makan dengan cepat

Adegan 4 : Pulang •

Tamu membersihkan meja

•

Tamu membuang sampah

9 •

Tamu meninggalkan restoran

•

Tamu naik mobil dan pulang

Hasil •

Tamu merasa kenyang

•

Uang tamu jadi habis

•

Tamu senang

•

Tamu kecewa

•

Tamu sakit perut

Contoh soal : 1. Buatlah representasi pengetahuan menggunakan script untuk : a. Pergi menonton di bioskop b. Membuat program penjumlahan dua bilangan c. Berbelanja di supermarket d. Pendaftaran ulang untuk semester depan e. Berobat ke dokter gigi f. Wawancara untuk melamar pekerjaan g. Memilih komputer 2. Buatlah representasi pengetahuan menggunakan frame untuk menggambarkan : a. Rumah Anda sendiri b. Automobile c. Personal Computer (PC) d. Hardware e. Dapur f. Perahu Layar g. Kursi

10

Sistem Pakar (Expert System) Penjelasan mengenai Sistem Pakar apabila ditinjau dari beberapa aspek, antara lain : •

Implementasi kecerdasan sang pakar berbasis kode program komputer (code base skill implemetation), menggunakan teknik-teknik tertentu dengan bantuan database ataupun tidak.

•

Suatu bidang dari ilmu kecerdasan buatan dalam kaitannya dengan sistem pendukung keputusan yang dirancang dengan memasukkan unsur-unsur keahlian dari satu atau beberapa orang pakar kedalam suatu konsep terprogram (code base concept) dalam rangka pengambilan keputusan.

•

Menurut Marimin (1992), sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan.

Adapun ciri – ciri sistem pakar diantaranya adalah : o

Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.

o

Pengambilan keputusan berdasarkan kaidah-kaidah tertentu dan dapat merespons masukkan user (melalui kotak dialog).

o

Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.

o

Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.

o

Outputnya berupa saran atau anjuran.

Beberapa kelebihan dari sistem pakar antara lain : 1. Efisiensi waktu, namun sistem atau orang biasa/awam yang terlibat di dalamnya bekerja layaknya sang pakar. 2. Penyimpanan data-data pengetahun ke dalam database dengan lengkap dan terpercaya menyebabkan informasi yang dibutuhkan bisa diakses dalam jangka waktu yang cukup lama. Sehingga seseorang yang berkonsultasi dengan sistem tersebut seolaholah berkonsultasi dengan pakar aslinya.

11 3. Dimungkinkan terjadinya penyatuan kemampuan sistem pakar yang satu dengan yang lainnya, sehingga membuat kualitas hasil lebih meningkat sehingga seolah-olah seorang user berkonsultasi dengan banyak pakar. 4. Efisiensi kerja, karena sistem biaya yang dikeluarkan untuk perancangan, implementasi dan perawatan(maintenance) sistem pakar relatif lebih murah dan tidak mengenal sifat lelah/lupa dll. Hal ini berimbas pada meningkatnya produktivitas dan kinerja perusahaan. 5. Suatu aplikasi sistem pakar dapat diperbanyak dan disebarluaskan dengan mudah dan cepat. Hal ini berarti telah memperbanyak jumlah pakar dan memperluas jangkauan aksesnya.

Kerugian Expert System : 1 Sistem pakar hanya dapat menangani pengetahuan yang konsisten. Sistem pakar dirancang dengan aturan-aturan yang hasilnya sudah pasti dan konsisten sesuai dengan alur di diagram pohonnya. Untuk pengetahuan yang cepat berubah-rubah dari waktu ke waktu, maka knowledge base di sistem pakar harus selalu diubah (perbarui), yang tentu cukup merepotkan. 2

Sistem pakar tidak dapat menangani hal yang bersifat judgement. Sistem pakar memberikan hasil yang pasti, sehingga keputusan akhir pengambilan keputusan jika melibatkan kebijaksaaan dan institusi masih tetap di tangan manajemen.

3 Format knowledge base sistem pakar terbatas. Knowledge base pada sistem pakar berisi aturan-aturan (rules) yang ditulis dalam bentuk statemen if-then.

Expert System terdiri dari 4 bagian yang harus dimilikinya yaitu : 1. Knowledge Base Sebuah database yang menyimpan informasi pengetahuan tertentu dan aturan – aturan tentang subjek tertentu. Representasi pengetahuan dengan sistem produksi berupa aplikasi aturan (Rule) yang berupa :

12 1. Antecedent, yaitu bagian yang mengekspresikan situasi atau premis (pernyataan berawalan IF) 2. Konsekuen, yaitu bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu atau konklusi yang diterapkan jika suatu situasi atau premis bernilai benar (pernyataan berawalan Then) Contoh : If The Traffic Light is Green then The Action is go

Representasi pengetahuan dengan sistem produksi ini secara umum terdiri dari beberapa jenis yaitu sebagai berikut. 1. Relasi Contoh : If The fuel tank is empty Then the car is dead 2. Recommendation Contoh : If The Season is Autumn And The Sky is cloudy And the forecast is drizzle Then the advice is take an umbrella 3. Directive Contoh : If the car is dead And the fuel tank is empty Then the action is refuel the car 4. Strategy Contoh : IF the car is dead THEN the action is ‘check the fuel tank’; step1 is complete

IF

step1 is complete

AND the ‘fuel tank’ is full

13 THEN the action is ‘check the battery’; step2 is complete

2. Inference Engine Dasar untuk membentuk inference engine a. Forward Chaining (penalaran maju) Pelacakan dimulai dari keadaan awal (informasi atau fakta yang ada) dan kemudian dicoba untuk mencocokkan dengan tujuan yang diharapkan. Sering juga disebut sebagai data driven reasoning b. Backward Chaining (penalaran mundur) Penalaran dimulai dari tujuan atau hipotesa, baru dicocokkan dengan keadaan awal atau fakta – fakta yang ada. Sering juga disebut sebagai goal driven reasoning.

Cara kerja inference Engine adalah sebagai berikut. 1. Inference Engine akan melakukan pencocokan antara fakta yang berupa If part yang diinputkan oleh user dengan knowledge di dalam database 2. Jika If dari knowledge base = fact dalam database maka rule tersebut akan dieksekusi 3. Dihasilkan suatu pengetahuan berdasarkan rule yang dieksekusi.

1) Forward Chaining Bentuk Bulat

Berbiji Tunggal Kulitnya Berambut Tumbuhan Daerah Panas

Pohon Rambutan

2) Backward Chaining

14 Start Goal :

Pohon Rambutan Tumbuhan Daerah Panas

Kulitnya berambut

Berbiji Tunggal

Bentuknya bulat

Kulitnya halus

Berbiji Banyak

Bentuknya panjang

3. Antar Muka Pemakai (User Interface) -

Bagian penghubung antara sistem pakar dengan pemakai

-

Akan terjadi dialog antara program dan pemakai

-

Program akan mengajukan pertanyaan – pertanyaan dan jawaban berbentuk “ya” / “tidak”, berbentuk panduan menu (menu driven), pernyataan – pernyataan bahasa alami (natural language), dan graphics interface style. Program sistem pakar akan mengambil kesimpulan berdasarkan jawaban – jawaban dari pemakai tadi.

4. Development Engine Bagian dari sistem pakar sebagai fasilitas untuk mengembangkan mesin inferensi dan penambahan basis pengetahuan yang akan dilakukan oleh knowledge engineer (harus punya keahlian dalam mengerti bagaimana pakar menerapkan pengetahuan mereka dalam memecahkan masalah, mampu mengekstraksi penjelasan (knowledge acquisition) mengenai pengetahuan dari pakar), bila si pakar menemukan pengetahuan dan aturan yang baru dari pengalaman ia bekerja.

Studi Kasus :

15 Rancanglah sistem pakar untuk mendeteksi suatu penyakit jeruk. Di mana rule yang ada adalah sebagai berikut. TabelPenyakit Akar Baik

Batang Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Daun Cabang Menebal, Menggulung, Baik Gugur Bercak-bercak putih, tak Baik segar, gugur Baik Baik

Tunas Bunga Tidak berkembang Gugur

Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Baik Bergulung

Baik Gugur

Baik

Tidak segar, berbekas paru-paru Baik Berbekas paru-paru Gundul Gugur, bercak-bercak coklat Bercak basah Tidak Segar

Baik Baik

Baik Baik

Jorok Baik

Baik

Baik

Baik

Baik

Mati

Tidak segar

Gugur

Baik

Terdapat sarang labalaba Baik

Baik

Tidak segar

Baik Baik

Baik Bersisik

Terdapat lapisan warna Baik putih, mengeriting, bentuk daun menyimpang Gugur Terdapat bintik-bintik spora Jorok, bercak hitam, tidak Baik segar Baik Baik Berkerut Kerdil

Terdapat spora Baik cendawan putih Baik Baik

Baik

Jorok

Tidak segar

Kerdil

Kerdil

Baik

Terdapat bercak hitam Terdapat bercak berlendir Tak segar Seperti Stress

Tidak segar

Rapuh

Kerdil

Ada bekas gigitan

Baik

Baik

Gugur Tidak segar

Kerdil Kerdil

Kerdil Rontok

Terdapat larv pu...