際際滷

際際滷Share a Scribd company logo

Materi8 sistem pakar_ai

Download as PPTX, PDF
Eddy Tungadi
Eddy Tungadi
1 of 34
Downloaded 142 times
EddyTungadi, ST MT
Materi8 sistem pakar_ai
Merup. Sub-bid pengetahuan komp. yang ditujukan u/ membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia. Sbg. Cabang sains komp. yang mempelajari otomatisasi tingkah laku cerdas (intelligent) Artificial Intelligence adalah bidang ilmu komputasi yang memungkinkannya u/ memahami, bernalar & bertindak
Areas of Artificial Intelligence Expert systems AI hardware Robotics Perceptive systems (vision, hearing) Neural networks Natural language Learning Artificial Intelligence
Jaringan saraf (neural network) meliputi kemampuan belajar, generalisasi, dan abstraksi) Sistem persepsi, menggunakan citra visual dan sinyal suara untuk memberi instruksi pada mesin misalnya robot. Belajar, meliputi semua kegiatan yg memungkinkan mesin untuk memperoleh pengetahuan sbg tambahan dari apa yang telah dimilikinya (tersimpan di memori)
Robotik, meliputi instrumen yg dikendalikan komputer dan dapat meniru aktivitas gerak manusia. Hardware AI, mencakup instrumen fisik yg mengaplikasikan AI. Pemrosesan bahasa alamiah, memungkinkan pemakai utk berkomunikasi dengan komputer dengan berbagai bahasa & memungkinkan komputer memeriksa ejaan & tata bahasa.
AI adalah kegiatan yang dapat diberikan kepada mesin, misalnya komputer agar dapat menampilkan perilaku yg dianggap cerdas yg diamati pd manusia. Intelligence/Intelegensia/kecerdasan : kepandaian seseorang menggunakan/melaksanakan pengetahuan yang dimilikinya. Sistem pakar (mesin) adalah program komputer yg mencoba utk mewakili
Berfungsi sebagai penasihat/konsultan Dapat mengumpulkan dan menyimpan pengetahuan pakar ke dalam komputer u/ semua orang yang memerlukan Tidak u/ menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi u/ memasyarakatkan pengetahuan & pengalamaan pakar tsb. Memungkinkan orang lain meningkatkan produktivitas, memperbaiki kualitas keputusan Dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan, memecahkan masalah dan membuat keputusan
Menawarkan kesempatan utk membuat keputusan yg melebihi kemampuan manajer. Dpt menjelaskan alur penalarannya dlm mencapai suatu pemecahan ttt.
Materi8 sistem pakar_ai
Know- ledge base User User interface Instructions & information Solutions & explanations Knowledge Inference engine Problem Domain Expert and knowledge engineer Development engine Expert system An Expert System Model
1. User interface, memungkinkan pemakai utk berinteraksi dgn sistem pakar. 2. Knowledge base, menyimpan akumulasi pengetahuan dr masalah ttt yg akan diselesaikan. 3. Inference engine, menyediakan kemampuan penalaran yg menafsirkan isi knowledge base. 4. Development engine, pakar dan analis sistem menggunakan ini utk menciptakan sistem
Memungkinkan user/manajer utk memasukkan instruksi dan informasi ke dlm sistem pakar & menerima informasi dr sistem pakar. Instruksi tsb menentukan parameter yg mengarahkan sistem pakar melalui proses penalaran. Informasi itu berbentuk nilai yg diberikan pd variabel tertentu.
Input Sistem Pakar: Format interface yg paling populer saat ini adalah graphical user interface, yg menampilkan tampilan Windows. Sistem pakar akan meminta manajer memasukkan sejumlah informasi. Manajer menanyakan mengapa informasi itu diperlukan dan sistem
Output Sistem Pakar : Sistem pakar dirancang utk menyarankan pemecahan. Pemecahan ini dilengkapi dgn penjelasan. Ada 2 jenis penjelasan : Setelah sistem pakar memberikan suatu pemecahan masalah, manajer dpt meminta penyelesaian mengenai bagaimana itu dicapai. Sistem pakar akan menampilkan tiap langkah-
Memuat fakta-fakta (data) yg menjelaskan area permasalahan dan menerangkan bagaimana fakta-fakta tersebut cocok satu dgn yg lain dlm urutan logis. Problem Domain digunakan utk menjelaskan area masalah. Aturan (rule) : teknik penyelesaian masalah Aturan menentukan apa yg harus dilakukan pada suatu situasi
Sebuah aturan memiliki: 1. Suatu kondisi True or False 2. Tindakan yg harus diambil jika kodisinya benar. IF [ECONOMIC.INDEX > 1,20 AND SEASONAL.INDEX > 1,30 ] THEN
Adalah bagian dari sistem pakar yg melakukan penalaran dengan memanfaatkan isi knowledge base berdasarkan urutan kerja tertentu. Metode utama untuk menguji aturan: penalaran maju (forward reasoning) & penalaran mundur (reserve reasoning). Metode untuk penalaran maju: forward chaining (runut maju) Metode untuk penalaran mundur: backward chaining (runut balik)
Proses ini menyangkut bagaimana engineer merangkai aturan dalam inference engine Ada 2 instrumen yang dapat digunakan: 1. Bahasa Pemrograman 2. Shell sistem pakar Shell sistem pakar membuat kecerdasan buatan terjangkau oleh perusahaan yg tdk memiliki sumber daya yang diperlukan utk mengembangkan sistem sendiri. Ini merupakan cara terpopuler bagi perusahaan yg menerapkan sistem berbasis pengetahuan.
Knowledge engineers bekerja bersama-sama dengan pakar dalam mendesain sistem pakar Memiliki kelebih dibanding analist tradisional dengan skill tertentu: Dapat memahami seorang pakar dalam menggunakan pengetahuannya Mampu mengekstraksi pengetahuan tersebut (rules beserta fakta-fakta yang mengikutinya)
1. Koordinasikan pengembangan sistem pakar dengan rencana strategi bisnis dan rencana strategis penggunaan informasi 2. Definisikan secara jelas masalah yang akan dipecahkan/dipahami (problem domain) 3. Berikan perhatian khusus pd kelayakan legal dan etika dari sistem yg diusulkan. 4. Pahami sepenuhnya perhatian user terhadap proyek pengembangan maupun harapan mereka pada sistem. 5. Gunakan teknik manajemen yg dirancang utk menjaga tingkat kelelahan engineer berada pada batas wajar
Cheetah Macan tutul Jerapah Zebra Burung Unta Pinguin Elang laut AndAnd And And And And And And Yellowish brown Bintik gelap Kaki panjang Strip hitam Leher panjang TakBisa terbang Hitam putih Bisa renang Bisa terbang Ungulate Bird Mammal Carnivore Or Or And AndBerbuluAnd Or Or Beram but milk Ber kuku Terbang Bertelur KunyahMenyu sui And Gigi tajam Mata tajam LEGEND: Rules Kondisi Action (conclusions) Cakar Eats milk R1 R2 R5 R6 R9 R10 R11 R12 R14R13 R15 R7 R8 R3 R4 Himpunan Rule yang dapat menghasilkan banyak kesimpulan
Forward Reasoning (forward chaining) Rule dapat bernilai: (1) true, (2) false, (3) unknown Pengecekan Rule berupa proses iterasi Dikendalikan oleh data (data driven) Ketika tak ada lagi rule yang dapat diperoleh dari Knowledge Base proses penalaran berhenti meskipun tujuan belum tercapai
Rule 1 Rule 3 Rule 2 Rule 4 Rule 5 Rule 6 Rule 7 Rule 8 Rule 9 Rule 10 Rule 11 Rule 12 IF A THEN B IF C THEN D IF M THEN E IF K THEN F IF G THEN H IF I THEN J IF B OR D THEN K IF E THEN L IF K AND L THEN N IF M THEN O IF N OR O THEN P F IF (F AND H) OR J THEN M The Forward Reasoning Process T TT T T T T T T F T Legend: First pass Second pass Third pass
Reverse Reasoning (backward chaining) Membagi-bagi sebuah masalah menjadi masalah yang lebih kecil (submasalah) Dikendalikan oleh tujuan (goal driven) Menyelesaikan suatu submasalah Kemudian selesaikan lagi submasalah lain
Rule 10 IF K AND L THEN N Rule 11 IF M THEN O Rule 12 IF N OR O THEN P Legend: Problem Subproblem A Problem and Its Subproblems
Rule 7 Rule 8 Rule 10 Subproblem Legend: Problem IF B OR D THEN K IF E THEN L IF K AND L THEN N A Subproblem Becomes the New Problem Rule 12 IF N OR O THEN P
T Rule 1 Rule 2 Rule 3 Rule 9 Rule 11 Legend: Problems to be solved Step 4 Step 3 Step 2 Step 1 Step 5 IF A THEN B IF B OR D THEN K IF K AND L THEN N IF N OR O THEN P IF C THEN D IF M THEN E IF E THEN L IF (F AND H) OR J THEN M IF M THEN O IF M THEN O T The First Five Problems Are Identified Rule 7 Rule 10 Rule 12
If K Then F Legend: Problems to be solved If G Then H If I Then J If M Then O Step 8 Step 9 Step 7 Step 6 Rule 4 Rule 5 Rule 11 Rule 6 T IF (F And H) Or J Then MT Rule 9 T T Rule 12 T If N Or O Then P The Next Four Problems Are Identified
Reverse reasoning lebih cepat dibandingkan forward reasoning Reverse reasoning cocok digunakan jika: Ada banyak variabel tujuan Ada banyak rule Tidak semua atau kebanyakan rule tidak diperlukan dalam memperoleh solusi
Two types of uncertainty Rules Conditions Certainty factors (CFs) range from 0.00 to 1.00
Inisialisasi pengembangan sistem Bangun protipe sistem pakar Libatkan user/manajer Maintainance sistem pakar (meliputi penanganan sistem yang telah ada dan pengembangan lanjutan dari sistem)
Systems analyst Study the Problem domain Study the problem domain Define the problem Specify the rule set step 1 step 2 step 3 step 4 step 5 Test the prototype system Construct the interface Maintain the system Expert User Conduct user tests Use the system step 6 step 7 Prototyping Is Incorporated in the Development of an Expert System step 8
Masalah : Persetujuan Kredit Knowledge base : terdiri dari rules dan model matematik Protipe User interface Input user: Parameter; jumlah kredit; pertimbangan faktor X

More Related Content

Materi8 sistem pakar_ai

  • 3. Merup. Sub-bid pengetahuan komp. yang ditujukan u/ membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia. Sbg. Cabang sains komp. yang mempelajari otomatisasi tingkah laku cerdas (intelligent) Artificial Intelligence adalah bidang ilmu komputasi yang memungkinkannya u/ memahami, bernalar & bertindak
  • 4. Areas of Artificial Intelligence Expert systems AI hardware Robotics Perceptive systems (vision, hearing) Neural networks Natural language Learning Artificial Intelligence
  • 5. Jaringan saraf (neural network) meliputi kemampuan belajar, generalisasi, dan abstraksi) Sistem persepsi, menggunakan citra visual dan sinyal suara untuk memberi instruksi pada mesin misalnya robot. Belajar, meliputi semua kegiatan yg memungkinkan mesin untuk memperoleh pengetahuan sbg tambahan dari apa yang telah dimilikinya (tersimpan di memori)
  • 6. Robotik, meliputi instrumen yg dikendalikan komputer dan dapat meniru aktivitas gerak manusia. Hardware AI, mencakup instrumen fisik yg mengaplikasikan AI. Pemrosesan bahasa alamiah, memungkinkan pemakai utk berkomunikasi dengan komputer dengan berbagai bahasa & memungkinkan komputer memeriksa ejaan & tata bahasa.
  • 7. AI adalah kegiatan yang dapat diberikan kepada mesin, misalnya komputer agar dapat menampilkan perilaku yg dianggap cerdas yg diamati pd manusia. Intelligence/Intelegensia/kecerdasan : kepandaian seseorang menggunakan/melaksanakan pengetahuan yang dimilikinya. Sistem pakar (mesin) adalah program komputer yg mencoba utk mewakili
  • 8. Berfungsi sebagai penasihat/konsultan Dapat mengumpulkan dan menyimpan pengetahuan pakar ke dalam komputer u/ semua orang yang memerlukan Tidak u/ menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi u/ memasyarakatkan pengetahuan & pengalamaan pakar tsb. Memungkinkan orang lain meningkatkan produktivitas, memperbaiki kualitas keputusan Dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan, memecahkan masalah dan membuat keputusan
  • 9. Menawarkan kesempatan utk membuat keputusan yg melebihi kemampuan manajer. Dpt menjelaskan alur penalarannya dlm mencapai suatu pemecahan ttt.
  • 11. Know- ledge base User User interface Instructions & information Solutions & explanations Knowledge Inference engine Problem Domain Expert and knowledge engineer Development engine Expert system An Expert System Model
  • 12. 1. User interface, memungkinkan pemakai utk berinteraksi dgn sistem pakar. 2. Knowledge base, menyimpan akumulasi pengetahuan dr masalah ttt yg akan diselesaikan. 3. Inference engine, menyediakan kemampuan penalaran yg menafsirkan isi knowledge base. 4. Development engine, pakar dan analis sistem menggunakan ini utk menciptakan sistem
  • 13. Memungkinkan user/manajer utk memasukkan instruksi dan informasi ke dlm sistem pakar & menerima informasi dr sistem pakar. Instruksi tsb menentukan parameter yg mengarahkan sistem pakar melalui proses penalaran. Informasi itu berbentuk nilai yg diberikan pd variabel tertentu.
  • 14. Input Sistem Pakar: Format interface yg paling populer saat ini adalah graphical user interface, yg menampilkan tampilan Windows. Sistem pakar akan meminta manajer memasukkan sejumlah informasi. Manajer menanyakan mengapa informasi itu diperlukan dan sistem
  • 15. Output Sistem Pakar : Sistem pakar dirancang utk menyarankan pemecahan. Pemecahan ini dilengkapi dgn penjelasan. Ada 2 jenis penjelasan : Setelah sistem pakar memberikan suatu pemecahan masalah, manajer dpt meminta penyelesaian mengenai bagaimana itu dicapai. Sistem pakar akan menampilkan tiap langkah-
  • 16. Memuat fakta-fakta (data) yg menjelaskan area permasalahan dan menerangkan bagaimana fakta-fakta tersebut cocok satu dgn yg lain dlm urutan logis. Problem Domain digunakan utk menjelaskan area masalah. Aturan (rule) : teknik penyelesaian masalah Aturan menentukan apa yg harus dilakukan pada suatu situasi
  • 17. Sebuah aturan memiliki: 1. Suatu kondisi True or False 2. Tindakan yg harus diambil jika kodisinya benar. IF [ECONOMIC.INDEX > 1,20 AND SEASONAL.INDEX > 1,30 ] THEN
  • 18. Adalah bagian dari sistem pakar yg melakukan penalaran dengan memanfaatkan isi knowledge base berdasarkan urutan kerja tertentu. Metode utama untuk menguji aturan: penalaran maju (forward reasoning) & penalaran mundur (reserve reasoning). Metode untuk penalaran maju: forward chaining (runut maju) Metode untuk penalaran mundur: backward chaining (runut balik)
  • 19. Proses ini menyangkut bagaimana engineer merangkai aturan dalam inference engine Ada 2 instrumen yang dapat digunakan: 1. Bahasa Pemrograman 2. Shell sistem pakar Shell sistem pakar membuat kecerdasan buatan terjangkau oleh perusahaan yg tdk memiliki sumber daya yang diperlukan utk mengembangkan sistem sendiri. Ini merupakan cara terpopuler bagi perusahaan yg menerapkan sistem berbasis pengetahuan.
  • 20. Knowledge engineers bekerja bersama-sama dengan pakar dalam mendesain sistem pakar Memiliki kelebih dibanding analist tradisional dengan skill tertentu: Dapat memahami seorang pakar dalam menggunakan pengetahuannya Mampu mengekstraksi pengetahuan tersebut (rules beserta fakta-fakta yang mengikutinya)
  • 21. 1. Koordinasikan pengembangan sistem pakar dengan rencana strategi bisnis dan rencana strategis penggunaan informasi 2. Definisikan secara jelas masalah yang akan dipecahkan/dipahami (problem domain) 3. Berikan perhatian khusus pd kelayakan legal dan etika dari sistem yg diusulkan. 4. Pahami sepenuhnya perhatian user terhadap proyek pengembangan maupun harapan mereka pada sistem. 5. Gunakan teknik manajemen yg dirancang utk menjaga tingkat kelelahan engineer berada pada batas wajar
  • 22. Cheetah Macan tutul Jerapah Zebra Burung Unta Pinguin Elang laut AndAnd And And And And And And Yellowish brown Bintik gelap Kaki panjang Strip hitam Leher panjang TakBisa terbang Hitam putih Bisa renang Bisa terbang Ungulate Bird Mammal Carnivore Or Or And AndBerbuluAnd Or Or Beram but milk Ber kuku Terbang Bertelur KunyahMenyu sui And Gigi tajam Mata tajam LEGEND: Rules Kondisi Action (conclusions) Cakar Eats milk R1 R2 R5 R6 R9 R10 R11 R12 R14R13 R15 R7 R8 R3 R4 Himpunan Rule yang dapat menghasilkan banyak kesimpulan
  • 23. Forward Reasoning (forward chaining) Rule dapat bernilai: (1) true, (2) false, (3) unknown Pengecekan Rule berupa proses iterasi Dikendalikan oleh data (data driven) Ketika tak ada lagi rule yang dapat diperoleh dari Knowledge Base proses penalaran berhenti meskipun tujuan belum tercapai
  • 24. Rule 1 Rule 3 Rule 2 Rule 4 Rule 5 Rule 6 Rule 7 Rule 8 Rule 9 Rule 10 Rule 11 Rule 12 IF A THEN B IF C THEN D IF M THEN E IF K THEN F IF G THEN H IF I THEN J IF B OR D THEN K IF E THEN L IF K AND L THEN N IF M THEN O IF N OR O THEN P F IF (F AND H) OR J THEN M The Forward Reasoning Process T TT T T T T T T F T Legend: First pass Second pass Third pass
  • 25. Reverse Reasoning (backward chaining) Membagi-bagi sebuah masalah menjadi masalah yang lebih kecil (submasalah) Dikendalikan oleh tujuan (goal driven) Menyelesaikan suatu submasalah Kemudian selesaikan lagi submasalah lain
  • 26. Rule 10 IF K AND L THEN N Rule 11 IF M THEN O Rule 12 IF N OR O THEN P Legend: Problem Subproblem A Problem and Its Subproblems
  • 27. Rule 7 Rule 8 Rule 10 Subproblem Legend: Problem IF B OR D THEN K IF E THEN L IF K AND L THEN N A Subproblem Becomes the New Problem Rule 12 IF N OR O THEN P
  • 28. T Rule 1 Rule 2 Rule 3 Rule 9 Rule 11 Legend: Problems to be solved Step 4 Step 3 Step 2 Step 1 Step 5 IF A THEN B IF B OR D THEN K IF K AND L THEN N IF N OR O THEN P IF C THEN D IF M THEN E IF E THEN L IF (F AND H) OR J THEN M IF M THEN O IF M THEN O T The First Five Problems Are Identified Rule 7 Rule 10 Rule 12
  • 29. If K Then F Legend: Problems to be solved If G Then H If I Then J If M Then O Step 8 Step 9 Step 7 Step 6 Rule 4 Rule 5 Rule 11 Rule 6 T IF (F And H) Or J Then MT Rule 9 T T Rule 12 T If N Or O Then P The Next Four Problems Are Identified
  • 30. Reverse reasoning lebih cepat dibandingkan forward reasoning Reverse reasoning cocok digunakan jika: Ada banyak variabel tujuan Ada banyak rule Tidak semua atau kebanyakan rule tidak diperlukan dalam memperoleh solusi
  • 31. Two types of uncertainty Rules Conditions Certainty factors (CFs) range from 0.00 to 1.00
  • 32. Inisialisasi pengembangan sistem Bangun protipe sistem pakar Libatkan user/manajer Maintainance sistem pakar (meliputi penanganan sistem yang telah ada dan pengembangan lanjutan dari sistem)
  • 33. Systems analyst Study the Problem domain Study the problem domain Define the problem Specify the rule set step 1 step 2 step 3 step 4 step 5 Test the prototype system Construct the interface Maintain the system Expert User Conduct user tests Use the system step 6 step 7 Prototyping Is Incorporated in the Development of an Expert System step 8
  • 34. Masalah : Persetujuan Kredit Knowledge base : terdiri dari rules dan model matematik Protipe User interface Input user: Parameter; jumlah kredit; pertimbangan faktor X