More Related Content
Similar to 586000765-Backward-Chaining-PPT-FIX.pptx (20)
More from Bernad Bear (20)
Recently uploaded (6)
586000765-Backward-Chaining-PPT-FIX.pptx
- 2. Sistem Berbasis Pengetahuan diturunkan dari istilah knowledge based expert system. Sistem ini merupakan sistem yang menggunakan pengetahuan manusia yang telah disimpan dalam komputer untuk menyelesaikan permasalahan yang memerlukan kepakaran seorang ahli (Buliali, dkk., 2007) Sistem Berbasis Pengetahuan
- 3. Mesin inferensi merupakan bagian yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan penalaransistem yang digunakan oleh seorang pakar, secara dedukatif mesin inferensi memiliki pengetahuan yangrelevan dalam rangka mencapai kesimpulan. Ada 2 Teknik yang menjadi dasar untuk pembentukan mesin inferensi : Forward Chaining Backward Chaining Mesin Inferensi (Interfence Engine)
- 4. Backward Chaining Metode backward chaining adalah pelacakan kebelakang yang memulai penalarannya dari kesimpulan (goal), dengan mencari sekumpulan hipotesis-hipotesis menuju fakta-fakta yang mendukung sekumpulan hipotesis-hipotesis tersebut. Metode backward Chaining merupakan kebalikan dari forward chaining dimana dimulai dengan sebuah hipotesis (sebuah objek) dan meminta informasi untuk meyakinkan atau mengabaikan. Backward chaining inference engine sering disebut: Object-Driven/Goal- Driven.
- 5. Langkah Penerapan Metode Backward Chaining Pada Sistem Pakar 1. Knowledge Base (basis pengetahuan). Jadi kita harus memiliki basis pengetahuan dari pengetahuan seseorang, misal dokter kita membutuhkan data penyakit paru dan gejala-gejala nya. 2. Menentukan Rule(aturan) atau inference Engine untuk memulai penalaran mendapatkan kesimpulan(goals) dari hipotesa(objek) untuk mendapatkan fakta. misalnya penyakit DBD sebagai kesimpulan dan demam sebagai gejala nya. 3. Membuat Output(hasil) dalam bentuk solusi dari hasil penalaran. Misalkan penyakit yg di derita migran, maka solusi penanganan nya adalah minum obat ini atau itu.
- 6. Program dimulai dengan tujuan (goal) yang diverifikasi apakah bernilai TRUE atau FALSE Kemudian melihat rule yang mempunyai GOAL tersebut pada bagian konklusinya. Mengecek pada premis dari rule tersebut untuk menguji apakah rule tersebut terpenuhi (bernilai TRUE) Pertama dicek apakah ada assertion-nya Jika pencarian disitu gagal, maka ES akan mencari rule lain yang memiliki konklusi yang sama dengan rule pertama tadi Tujuannya adalah membuat rule kedua terpenuhi (satisfy) Proses tersebut berlajut sampai semua kemungkinan yang ada telah diperiksa atau sampai rule inisial yang diperiksa (dg GOAL) telah terpenuhi Jika GOAL terbukti FALSE, maka GOAL berikut yang dicoba. Urutan Langkah
- 7. Untuk mengetahui apakah suatu fakta yang dialami oleh pengguna itu termasuk konklusi 1, konklusi 2, konklusi 3, atau konklusi 4 atau bahkan bukan salah satu dari konklusi tersebut Sistem akan mengambil hipotesis bahwa konklusinya adalah dari konklusi 1 s/d konklusi 4 Untuk membuktikan hipotesisnya sistem akan mencari premis-premis aturan yang mengandung konklusi yang diduga. Setelah itu sistem akan meminta feedback kepada user mengenai premis-premis yang ditemukan tersebut.
- 8. Hipotesis Konklusi: Konklusi 1 Jika ketiga premis dialami user, maka konklusi 1 terbukti, jika tidak pindah ke konklusi 2 Premis yang sesuai: Premis 1 Premis 2 Premis 3
- 9. Contoh Kasus Backward Chaining Misalkan diketahui sistem pakar menggunakan 5 buah rule sebagai berikut : R1 : If (Y and D) THEN Z R2 : If (X and B and E) then Y R3 : if A then X R4 : if C then L R5 : if (L and M) then N fakta-fakta : A, B,C,D dan E bernilai benar Goal : menentukan apakah Z bernilai benar
- 10. Iterasi ke-1
- 11. Iterasi ke-2
- 12. Iterasi ke-3
- 13. Iterasi ke-4
- 14. Iterasi ke-5
- 15. Iterasi ke-6 Karena Goal Z ditemukan di database, maka proses pencarian dihentikan. Disini terbukti bahwa Z bernilai benar
- 16. Teknik Tree Diagnosa Penyakit Pada Manusia Fakta : Nafas Pendek Berkeringat Kehilangan nafsu makan Sulit Berbicara Goal : Tuberkolosis
- 17. Kode pada semua basis pengetahuan gejala dan penyakit, yaitu: Batuk A1 Tuberkolosis P1 Nafas pendek A2 Asma P2 Kelelahan A3 Berkeringat A4 Kehilangan nafsu makan A5 Sesak nafas A6 Nafas berbunyi A7 Sulit bicara A8 Wajah pucatA9 Demam A10
- 18. Kode untuk Rules : R1 = IF A1 OR A2 THEN A3 R2 = IF A3 AND A4 THEN A9 R3 = IF A5 AND A9 THEN A10 R4 = IF A10 AND A8 THEN P1 R5 = IF A6 AND A7 AND A8 THEN P2
- 19. P1 A10 A8 P2 A7 A6 Tahapan Pertama menggambar tree dimulai dari GOAL yang diuji yaitu TUBERKOLOSIS atau yang disingkat P1. P1 dapat kita temui pada Rule R4 dimana terdapat premis A10 dan A8
- 20. P1 A10 A8 P2 A7 A6 A5 A9 Selanjutnya cari Rule yang Subgoal nya A10 dapat ditemukan pada Rule R3 memiliki premis A5 dan A9
- 21. P1 A10 A8 P2 A7 A6 A5 A9 A3 A4 Subgoal A9 terdapat pada Rule R2 dan memiliki premis A3 dan A4
- 22. P1 A10 A8 P2 A7 A6 A5 A9 A3 A4 A1 A2 Subgoal A3 terdapat pada Rule R1 dan memiliki premis A1 dan A2. Dari tree yang terbentuk ditemukan ada keempat fakta didalamnya yaitu: Nafas Pendek A2 Berkeringat A4 Kehilangan nafsu makan A5 Sulit Berbicara A8 Maka P1 sebagai GOAL teruji kebenarannya
- 23. Thank you College was easy. It was riding a bike. Except the bike was on fire & the ground was on fire & everything was on fire because it was Hell