Dokumen tersebut membahas tentang sistem berbasis pengetahuan (sistem pakar) dengan menjelaskan pengertian artificial intelligence, cabang-cabang artificial intelligence seperti logical AI, search, representation, pattern recognition, inference, learning from experience, dan lainnya. Dokumen tersebut juga menjelaskan tentang pengertian sistem pakar, keuntungan sistem pakar, konsep umum sistem pakar, perkembangan sistem pakar, dan beberapa contoh sistem pakar yang terkenal."

1. Sistem Berbasis Pengetahuan
(Sistem Pakar)
Pertemuan Ke-2
Zulfahmi, M.Kom

2. Artificial Intelligent (AI)
Pengertian
 Merupakan Sub-Bagian Pengetahuan
Komputer yang ditujukan untuk membuat
S/W dan H/W yang sepenuhnya bisa
menirukan beberapa fungsi otak manusia.
 Sebagai Cabang Sain Komputer yang mem
pelajari otomatisasi tingkah laku cerdas
(Intelligent).

3.  Intelligence/Intellegensia : seseorang yang
pandai melaksanakan pengetahuan yang
dimilikinya.
Artificial Intelligence adalah bidang ilmu
komputasi yang memungkinkannya untuk
memahami, bernalar & bertindak

4. Cabang-cabang AI
Logical AI
Logika (matematis) yang
merepresentasikan
sekumpulan fakta dan
tujuan  RUANG KEADAAN :
• Graph
• Tree

5. Cabang-cabang AI
Search
Pencarian keadaan baru dari keadaan
sekarang yang menentukan keadaan.
• Blind Search (Depth-First Search,
Breadth-First Search)
• Heuristic Search
 Generate & Test
 Hill Climbing
 Best-First search
 Simulated-Annealing
 Tabu Search
 Algoritma Genetika

6. Cabang-cabang AI
Representation
Representasi fakta - fakta
(pengetahuan) dalam ruang
keadaan:
 Logika (proposisi & predikat)
 Tree
 Jaringan Semantik
 Frame
 Naskah
 Kaidah Produksi

7. Cabang-cabang AI
Pattern Recognition
Pengenalan & pencocokan suatu
pola terhadap sekumpulan pola.
 Pengolahan Bahasa Alami
 Jaringan Syaraf Tiruan

8. Cabang-cabang AI
Inference
Kemampuan untuk menarik
kesimpulan berdasarkan
pengetahuan.
 Forward Reasoning
 Backward Reasoning
 Fuzzy Inference System (FIS)

9. Cabang-cabang AI
Learning from Experience
Melakukan proses pembelajaran
(pelatihan) dari pengetahuan
atau pengalaman yang ada pada
basis pengetahuan.
 Jaringan Syaraf Tiruan

10. Cabang-cabang AI
Cabang-cabang lain:
 Pengolahan bahasa alami
(Natural Language
Processing)
 Robotika (robotics)
 Game playing
 Persepsi (vision and speech)

11. Visi
Bahasa
Alami
Robotika
Pemahaman
Ucapan
Sistem
Pakar
Sistem
Neural
Buatan

12. Bagaimana AI bekerja?
Bagian terpenting AI:
 Knowledge base (basis pengetahuan), berisi
fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan
antara satu dengan lainnya.
 Inference engine, yaitu kemampuan
menarik kesimpulan berdasarkan
pengalaman.

14. Analogi AI dan Kecerdasan Manusia?
Basis Pengetahuan:
Kumpulan pengetahuan & pengalaman yang
dimiliki oleh manusia.
Contoh:
o Jika saya makan cabe > 5 buah, maka tidak lama
kemudian perut saya akan terasa sakit.
o Jika kuliah mulai jam 7.00 dan saya berangkat dari
rumah jam 6.45, maka saya akan terlambat.
o Jika x=3.75, maka y=100.

15. Analogi AI dan Kecerdasan Manusia?
Inferensi
 Kemampuan manusia untuk menalar
berdasarkan pengetahuan/pengalaman yang
dimiliki, apabila muncul suatu fakta.
 Contoh:
o Pengetahuan:
o Jika saya makan cabe > 5 buah, maka tidak lama
kemudian perut saya akan terasa sakit.
o Fakta:
o Saya baru saja makan cabe 15 buah.
o Kesimpulan:
o Tidak lama lagi perut saya akan sakit.

16. Pengertian Sistem Pakar
(Expert Sistem)
• Membuat S/W Expert Systems  Program.
Sebagai penasehat/konsultan pakar.
• Dapat mengumpulkan dan penyimpan
pengetahuan seorang/beberapa orang pakar ke
dalam komp.  untuk semua orang yang
memerlukan.
• Tidak untuk menggantikan kedudukan seorang
pakar tetapi untuk memasyarakatkan
pengetahuan & pengalamaan pakar tsb.
• Memungkinkan orang lain meningkatkan
produktivitas, memperbaiki kualitas keputusan dll

17. Diagram Blok Expert Sistem (umum)

18. • Knowledge base berisi semua fakta, ide,
hubungan
• Inference Engine bertugas untuk
menganalisis pengetahuan dan menarik
kesimpulan berdasarkan knowledge base
• user interface berfungsi sbg media
pemasukan pengetahuan ke dalam knowledge
base

19. Keuntungan / Kelebihan
Sistem Pakar
• Availability-bertambah
• Cost-rendah
• Danger-reduced
• Performance
• Multiple expertise
• Reability-bertambah
• Explanation
• Response-cepat
• Steady, unemotional and complete response

20. KONSEP UMUM SISTEM PAKAR (SP)
• Salah satu metode paling umum representasi
pengetahuan dalam bentuk Rule:
IF….. THEN
• Turban (1995) menyatakan bahwa konsep
dasar dari suatu system pakar mengandung
beberapa unsur yaitu keahlian, ahli,
pengalihan keahlian, inferensi, aturan, dan
kemampuan menjelaskan.

21. KONSEP UMUM SISTEM PAKAR (SP)
• Keahlian merupakan suatu penguasaan pengetahuan di
bidang tertentu yang didapatkan dari pelatihan atau
pengalaman.
• Ahli merupakan seorang yang mempunyai pengetahuan
tertentu dan mampu menjelaskan suatu tanggapan.
• Pengalihan keahlian dari para ahli merupakan tujuan utama
dari system pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktivitas yaitu
tambahan pengetahuan dari sumber lain, representasi
pengetahuan ke computer, inferensi pengetahuan dan
pengalihan pengetahuan ke pengguna.
• Sedangkan kemampuan untuk menalar adalah fungsi yang
harus dimiliki oleh setiap system pakar.

22. KONSEP UMUM SISTEM PAKAR (SP)
Menurut Turban (1995) terdapat tiga orang yang
terlibat dalam lingkungan system pakar yaitu :
 Pakar adalah orang yang memiliki
pengetahuan khusus, pendapat,
pengalaman, dan metode serta kemampuan
untuk mengaplikasikan keahliannya tersebut
guna menyelesaikan masalah.

23. KONSEP UMUM SISTEM PAKAR (SP)
 Perekayasa Sistem adalah orang yang
membantu pakar dalam menyusun area
permasalah dengan menginterpretasikan dan
mengintegrasikan jawaban-jawaban pakar
atas pertanyaan yang diajukan,
menggambarkan analogi, mengajukan
counter example dan menerangkan kesulitan
konseptual.

24. KONSEP UMUM SISTEM PAKAR (SP)
• Pemakai yaitu pemakai bukan pakar, pelajar,
pembangun system pakar yang ingin
meningkatkan dan menambah basis
pengetahuan, dan pakar.

25. Perkembangan Sistem Pakar

26. • Tugas knowledge engineer adalah memilih
S/W & H/W untuk pembuatan SP, membantu
mengambil pengetahuan yg dibutuhkan dari
pakar domain, serta implementasi
pengetahuan pada basis pengetahuan yg
benar & efisien
• Tugas pakar domain : menyediakan
pengetahuan tentang bidang problem yang
dihadapi, memahami teknik-teknik
pemecahan problema yang dipakai.

27. • Batasan praktis dari beberapa Sistem Pakar →
Causal Knowledge (penalaran mendalam / deep
reasoning, karena pemahaman yang mendalam
diperoleh dari pemahaman rantai causal kejadian
yang terjadi, atau dengan kata lain kita dapat
memahami proses dari suatu abstrak yang
disajikan)
• Sistem Pakar lebih mudah untuk diprogram
dengan Shallow Knowledge, yaitu berdasarkan
pada pengalaman dan pengetahuan heuristik
(aturan khusus yang mengarahkan penggunaan
pengetahuan untuk memecahkan persoalan
khusus dalam domain tertentu).

28. Karakteristik Sistem Pakar
• High Performance (kinerja tinggi).
• Adequate Response Time (waktu respon yang
cukup/memadai).
• Good Reliability (keandalan yang baik).
• Understandable (dapat dimengerti).
• Flexibility (luwes).

29. PENGEMBANGAN TEKNOLOGI
SISTEM PAKAR
Akar Sistem Pakar pada banyak disiplin ilmu
“Cognitive Science” yaitu study bagaimana
orang memikirkan dalam pemecahan masalah.
“Cognitive Processor” yaitu menemukan aturan
yang akan diaktifkan.

30. SISTEM PAKAR
YANG TERKENAL
1. MYCIN
Dirancang oleh Edward Feigenbaum (Universitas
Stanford) th ’70 an
MYCIN adalah sistem pakar awal yang menggunakan
kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi bakteri yang
menyebabkan infeksi berat, seperti bacteremia dan
meningitis, dan untuk merekomendasikan antibiotik,
dengan dosis yang disesuaikan dengan berat badan
pasien - nama yang diambil dari antibiotik itu sendiri,
sebagai antibiotik banyak memiliki akhiran "-Mycin".
Sistem Mycin juga digunakan untuk diagnosis penyakit
pembekuan darah.

31. 2. DENDRAL
Tujuan utamanya adalah untuk mempelajari
pembentukan hipotesis dan penemuan di bidang
ilmu pengetahuan. Untuk itu, tugas tertentu dalam
ilmu pengetahuan terpilih: membantu kimiawan
organik dalam mengidentifikasi molekul organik
diketahui, dengan menganalisis spektrum massa
mereka dan menggunakan pengetahuan kimia. Hal
itu dilakukan di Stanford University oleh Edward
Feigenbaum, Bruce Buchanan, Joshua Lederberg,
dan Carl Djerassi, bersama dengan tim dari
perusahaan asosiasi penelitian yang sangat kreatif
dan siswa. Ini dimulai pada tahun 1965

32. KLASIFIKASI APLIKASI
SISTEM PAKAR
1. CONTROL
• Aplikasi komputer yg sangat umum.
• Ada 2 jenis kontrol : loop terbuka & tertutup.
2. DEGUGGING
• Proses mencari kesalahan & memperbaiki solusi.
3. DESIGN
• Pengumpulan informasi mengenai spesifikasi sistem & produk
tertentu.
• Untuk merancang sirkit elektronik, bangunan, dan rumah
4. DIAGNOSIS
• Untuk merancang sirkit elektronik, bangunan, dan rumah

33. 5. INSTRUKSIONAL
• Untuk membantu dalam proses belajar mengajar
6. INTERPRETASI
• Membantu seorang dlm menafsir & memahami
situasi/perspektif suatu peristiwa.
• Contoh : analisa intelegensia, daya tahan, citra dan sinyal
7. PLANNING
• Merumuskan metode, penataan yg dapat mendekatkan pd
tujuan.
• Contoh : proyek manajemen, taktik & strategi militer,
pemrograman robot
8. PREDIKSI
• Meramalkan apa yg terjadi di masa yg akan datang.
9. REPARASI
• Memperbaiki barang yg rusak ke keadaan semula
10. KONFIGURASI