Tugas Sistem Berbasis Pengetahuan

Script:

Output Program yang diminta:

1.      Obat apa yang bisa menyembuhkan cough dan nasal congestion ?

2.      Obat apa yang bisa menyembuhkan batuk jika pasien mempunyai gejala penyakit diabetes dan glaucuma ?

3.      Obat apa yang bisa menyembuhkan nausea ? Pasien tersebut menderita penyakit apa ?

4.      Apa yang bisa menyembuhkan pilek ?

5.      Apa yang dapat menyembuhkan pilek dapat menyembuhkan hidung yang sakit ?

6.      Obat apa yang bisa diminum jika pasien menderita penyakit ashtma ? obat tersebut juga dapat diminum dalam kondisi apa ?

7.      Obat yang dapat digunakan juga sebagai pain killer ?

8.      Obat apa yang harus diminum oleh john ?

Logika

-

Script di atas menjelaskan nama-nama penyakit beserta beberapa obat untuk menyembuhkan penyakit tersebut. Contoh : obat penicillin untuk penyakit pneumonia atau biasa di sebut paru-paru basah. Dalam prolog susunan kalimatnya P+O+S.  Kalau dalam bahasa Indonesia susunannya S P O

Script di atas menjelaskan ada beberapa obat yang jika mengkonsumsi dapat menimbulkan dampak negatifnya. Contoh : obat aspirin akan menimbulkan dampak negatif pada penyakit asma.

Script di atas adalah menjelaskan obat apa yang harus di konsumsi oleh seseorang ketika sedang sakit. Contoh : Pada pertanyaan 8 obat apa yang harus di konsumsi oleh john?noasprinol.

Read More

Mengenal Soft Computing

Soft Computing adalah kumpulan teknik – teknik perhitungan dalam ilmu komputer, inteligensia semu, machine learning dan beberapa disiplin ilmu teknik lainnya, yang berusaha untuk mempelajari, memodelkan, dan menganalisa fenomena yang sangat rumit : untuk metoda yang lebih konvensional yang tidak memberikan biaya rendah, analitis dan solusi lengkap. Soft computing berusaha untuk mengintegrasikan beberapa paradigma model perhitungan meliputi artificial neural network, fuzzy logic dan genetic algorithms.

Soft Computing adalah segolongan metoda yang mampu mengolah data dengan baik walaupun didalamnya terdapat ketidakpastian, ketidakakuratan maupun kebenaran parsial (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992).

Soft Computing dicetus pertama kali pada tahun 1990 sehubungan dengan ide untuk mendirikan BISC (Berkeley Initiative in Soft Computer) oleh Prof. L.A.Zadeh dari BerkeleyUniversity. Soft computing, berbeda dengan conventional (hard) computing, memungkinkan toleransi terhadap input, proses dan output yang bersifat tidak akurat(imprecision), tidak pasti (uncertainty) dan setengah benar (partial truth).

Bagian-bagian dari Soft Computing sendiri adalah :

1. Fuzzy Logic

2. Neural Networks

3. Probabilistic Reasoning

1. Fuzzy Logic

Fuzzy Logic merupakan suatu representasi dari pengetahuan yang direkonstruksi dengan if-then rules. Sederhananya, Fuzzy Logic adalah suatu metode untuk mengontrol sesuatu. Misalnya rekonstruksi if-then, "Jika cuaca panas, Maka turunkan suhu AC". Disinilah Fuzzy Logic berperan dalam Teknologi Komputer nantinya.

2. Neural Networks

Kompleksnya pikiran manusia juga merupakan masa depan dari komputer yang menggunakan Soft Computing. Neural Networks adalah tiruan dari jaringan saraf-saraf manusia yang terhubung dan membentuk sistem. Jadi metode ini ditujukan untuk meniru saraf manusia yang kompleks dan dapat menyimpan memori.

3. Probabilistic Reasoning

Probabilistic Reasoning adalah metode Soft Computing juga untuk membuat komputer atau suatu device mengambil keputusan layaknya makhluk hidup. Jadi, dari semua data-data yang sudah dimiliki, metode ini memberikan pola-pola tertentu untuk mengambil keputusan.

Soft Computing menjadi satu diantara solusi daripada permasalahan di dunia. Kenapa? Dengan adanya unsur-unsur pokok dalam metode ini diharapkan akan menciptakan suatu sistem yang cerdas, mudah diproses serta membutuhkan biaya yang tidak banyak.

Banyak contoh-contoh riset yang sekarang mulai mengimplementasikan Soft Computing, seperti AC yang hanya hidup ketika AC tersebut merasakan adanya panas dari sensornya, dan TV yang menggunakan "Eye Recognition" dimana TV tersebut akan Shut Down otomatis ketika yang menonton TV sudah memejamkan mata dan tertangkap sensor TV.

5. Evolutionary Computation

Evolutionary computation merupakan suatu wilayah ilmu komputer yang menggunakan pola pikir dari konsep dan prinsip dasar dari evolusi alam, yaitu prinsip seleksi alam Darwinisme, sebagai inspirasi dalam perancangan metode komputasi. Dalam proses seleksi alam, siap yang kuat (yang bisa beradaptasi) dialah yang bisa bertahan. Ternyata ide ini telah berkembang sejak tahun 1940an, jauh sebelum periode dimana komputer berkembang pesat. Tahun 1948, Turing memperkenalkan istilah “genetical or evolutionary search” dan tahun 1962 Bremermann melakukan eksperimen tentang “optimisasi melalui evolusi dan kombinasi ulang (optimization through evolution and recombination)” . Pada era tahun 1960an, tiga implementasi ide dasar ini dikembangkan masing-masing di tempat berlainan. Di Amerika, Fogel, Owens, dan Walsh memperkenalkan Evolutionary Programming, sedangkan Holland (juga di Amerika) menyebut metodenya sebagai Genetic Algorithm. Sementara itu di Jerman, Rechenberg dan Schwefel menemukan metode Evolution Strategies. Selama lima belas tahun berikutnya, metode tersebut dikembangkan secara terpisah, namun sejak awal tahun 1990an ketiganya dipandang sebagai tiga jenis representasi (dialek) dari satu teknologi yang diberi nama Evolutionary Computing. Di awal tahun 1990an juga bergabung dalam arus pemikiran ini suatu metode baru, yaitu Genetic Programming, yang dipelopori oleh Koza.

Sumber : https://syahrulzzadie.blogspot.co.id/2014/10/pengertian-soft-computing.html

https://statistikakomputasi.wordpress.com/2010/04/16/mengenal-evolutionary-computation-komputasi-yang-meniru-evolusi-alam/

Read More

Expert System (Sistem Pakar)

Expert System

A. DEFINISI

Sistem Pakar (Expert System) merupakan suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya dikerjakan oleh seorang pakar, misalnya : Dokter, Lawyer, Analist Keuangan, Tax Advisor. Sistem pakar dapat mendorong perhatian besar diantara ahli komputer dan spesialist informasi untuk mengembangkan sistem membantu manajer dan non manajer memecahkan masalah. Sistem Pakar terdiri dari 4 bagian yaitu:

1. User Interface

2. Knowledge Base

3. Inference Engine

4. Development Engine

B. JENIS-JENIS EXPERT SYSTEM

Interpretasi : Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.

Prediksi : Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.

Diagnosis : Menyimpulkan kesalahan sistem berdasarkan gejala.

Design : Menyusun objek-objek berdasarkan kendala.

Planning : Merencanakan tindakan.

Monitoring : Membandingkan hasil pengamatan dengan proses perencanaan.

Debugging : Menentukan penyelesaian dari kesalahan sistem.

Reparasi : Melaksanakan rencana perbaikan.

Instruction : Diagnosis, debugging dan reparasi kelakuan pelajar.

Control : Diagnosis, debugging dan reparasi kelakuan sistem.

C. KOMPONEN EXPERT SYSTEM

1. User Interface

User interface digunakan manajer untuk memasukkan instruksi dan informasi dari sistem. Metode input yang digunakan oleh manajer yaitu:

· Menu

· Command

· Natural Language

· Output Expert System memakai 2 bentuk penjelasan (explanation) :

· Explanation of Question

· Explanation of Problem Solution

2. Knowledge Base

Knowledge base terdiri dari fakta yang menggambarkan problem domain dan juga teknik penyajian yang menggunakan fakta sesuai logika.

Aturan(rules) merupakan rincian dalam situasi yang tidak berubah: Kondisi benar dan tidak benar, tindakan yang diambil bila kondisi benar.

3. Interface Engine

Inference Engine merupakan bagian dari Expert System yang membentuk Reasoning dengan menggunakan isi dari knowledge base dalam urutan tertentu.

Dua metode yang digunakan dalam Expert System untuk mengamati Rules, yaitu:

a. Penalaran ke depan (Forward) atau Forward Chaining.

b. Penalaran ke Belakang (Revierse) atau Backward Chaining.

4. Development Engine

Development Engine membangun Rule Set dengan pendekatan :

1. Bahasa Pemrograman (Programming Language).

2. Bagian Expert System (Expert System Shell)

Proses Pengembangan Sistem:

· Permulaan proses pengembangan

· Prototype pengembangan Expert system

· Partisipasi User

· Pemeliharaan Expert system

5. KEUNTUNGAN dan KERUGIAN EXPERT SYSTEM

1. Keuntungan Expert system bagi manajer dan perusahaan:

a. Menyajikan lebih banyak alternatif.

b. Menerapkan logika tingkat tinggi.

c. Menyediakan waktu banyak untuk evaluasi hasil keputusan.

d. Memberi solusi yang lebih konsisten.

e. Membuat seorang bekerja seperti seorang ahli pakar.

f. Meningkatkan efisiensi kerja.

g. Meningkatkan kualitas pekerjaan.

h. Meningkatkan produktifitas sehingga dapa meningkatkan performance perusahaan.

i. Merupakan arsip yang sangat terpercaya.

j. Memperluas jangkauan.

k. Memelihara pengendalian terhadap knowledge perusahaan.

6. APLIKASI EXPERT SYSTEM

1. Adver : sebuah prototipe Expert system digunakan untuk menggunakan strategi media periklanan yang sesuai dengan kondisi internal dan eksternal perusahaan dengan parameter biaya iklan per seribu pemirsa.

2. Brickwork expert(Bert) : sebuah Expert system untuk disain bangunan. BERT digunakan untuk memeriksa sebuah disain bangunan, kemudian memberikan beberapa rekomendasi untuk perbaikan. Inputnya bisa dalam bentuk gambar.

3. Delta : Expert system untuk mendiagnosa kerusakan pada mesin-mesin Diesel Electric Locomotive.

4. Dendral : Sistem pakar untuk analisis struktur molekul suatu senyawa yang belum diketahui. Senyawa yang belum diketahui tersebut dianalisis dengan menggunakan “mass spectrometer” dan “nuclear magnetic reconancy equipment”. Data hasil analisis tersebut dimasukkan ke DENDRAL yang akan membuat struktur molekulnya.

5. Mycin : Expert system untuk mendiagnosa infeksi akibat bakteri dan menyarankan jenis obat dan dosisnya untuk penyembuhan.

6. Opera:OPERator Advisor yang digunakan untuk mendiagnosa dan menangani kerusakan pada suatu jaringan komputer. OPERA dijalankan pada malam hari untuk menggantikan Supervisor System Manager.

7. Prospector : Untuk membantu menemukan lokasi yang mengandung bahan tambang. Basis pengetahuannya berisi kaidah berdasar data empiris dan taksonomi beberapa jenis mineral dan batu-batuan. Untuk mengetahui apakah suatu daerah mengandung bahan tambang , lebih dahulu dilakukan survey keadaan geologi dan pengambilan contoh tanah dan batu-batuan. Berdasarkan data hasil survey tersebut akan diberikan rekomendasi apakah daerah tsb layak untuk dieksplorasi dan akan diputuskan apakah akan dilakukan penggalian atau tidak.

8. Heatings : Untuk pengontrolan proses pembakaran batubara secara terus menerus dengan menggunakan sensor yang dihubungkan ke komputer. Bila terjadi kerusakan yang menimbulkan bahaya (peralatan & manusia) dapat dengan mudah mengetahui dan memberikan pemecahannya. Misal, bila bila HEATINGS mendeteksi kadar CO melewati ambang batas akan terdengar bunyi alarm dan menyuruh membuka ventilasi. 

Kesimpulan

     Kesimpulan dari sistem pakar yaitu pengetahuan yang di miliki oleh manusia yang di terapkan di dalam komputer yang bertujuan untuk memecahkan suatu masalah yang biasa di kerjakan oleh seorang pakar.

Source : https://elhasbyblog.wordpress.com/kuliah-2/expert-system-sistem-pakar/

Read More