Representasi Pengetahuan

REPRESENTASI PENGETAHUAN mekanisme penalaran/Inferance Mechanisme : kumpulan prosedur yang digunakan untuk menguji (melacak dan mencocokkan) untuk mencari solusi. PENGETAHUAN = data / fakta + mekanisme penalaran d irepresentasikan melalui komp/system fakta,ide,teori hub.nya dlm domain ttt KNOWLEDGE BASE

Langkah membangun sistem AI Pengumpulan pengetahuan dari berbagai sumber (otak/pengetahuan pakar, buku, artikel, dll) Diorganisasikan (skema)
SKEMA DEKLARATIF
cocok untuk menggambarkan fakta2 asersi
yang termasuk skema representasi pengetahuan deklaratif:
Logika,
Jaringan Semantik,
Frame,
Script
SKEMA PROSEDURAL
cocok untuk menyatakan aksi dan prosedur
yang termasuk skema representasi pengetahuan prosedural:
Prosedure/SubRoutine,
Kaidah Produksi
Dimodifikasi

LOGIKA
Merupakan sutau pengkajian ilmiah tentang serangkaian penalaran, system kaidah dan prosedur yang membantu proses penalaran.
Proses logika : proses membentuk kesimpulan / menarik suatu inferensi berdasarkan fakta yang telah ada.
Merupakan bentuk representasi pengetahuan yang paling tua.

Penalaran Deduktif
penalaran ini bergerak dari penalaran umum menuju ke konklusi khusus
umumnya dimulai dari suatu silogisme / pernyataan premis dan inferensi
umumnya terdiri dari tiga bagian: premis mayor, premis minor dan konklusi.
Contoh :
Premis mayor : Jika hujan turun saya tidak akan lari pagi
Premis minor : Pagi ini hujan turun
Konklusi : Oleh karena itu pagi ini saya tidak akan lari pagi

Penalaran Induktif
dimulai dari masalah khusus menuju ke masalah umum.
menggunakan sejumlah fakta / premis untuk menarik kesimpulan umum
Contoh:
Premis 1 : Dioda yang salah menyebabkan peralatan elektronik rusak
Premis 2 : Transistor rusak menyebabkan peralatan elektronik rusak
Premis 3 : IC rusak menyebabkan peralatan elektronik tidak berfungsi
Konklusi : Maka, peralatan semi konduktor rusak merupakan penyebab utama rusaknya peralatan elektronik.
Konklusi tidak selalu mutlak, dapat berubah jika ditemukan fakta-fakta baru

Logika Proporsional
Bentuk logika komputasional ada 2 macam : Logika proporsional atau kalkulus dan Logika Predikat
Suatu proposisi merupakan suatu statement / pernyataan yang menyatakan benar (TRUE) atau salah (FALSE)
3+3=6 (logika proposisi)
3+7=5 (logika proposisi FALSE)
Makanan orang indonesia adalah nasi (pernyataan yg nilainya bisa benar/salah)
Hari ini hujan (logika proposisi)
Operator logika (penggabungan proposisi)
Konjungsi (and)
Disjungsi (or)
Negasi (not)
Imlikasi (  )
Ekuivalensi (<-->)

Untuk menggambarkan berbagai proposisi, premis / konklusi gunakan symbol seperti huruf abjad
Misal :
P : Tukang Pos mengantarkan surat mulai Senin sampai
dengan Sabtu
Q : Hari ini adalah hari Minggu
R : Maka hari ini tukang pos tidak mengantarkan surat
Inferensi (kesimpulan) pada logika proposisi dapat dilakukan dengan menggunakan resolusi
Resolusi merupakan suatu aturan untuk melakukan inferensi yang dapat berjalan secara efisien dalam suatu bentuk CNR (Conjuction Normal Form)

Mengubah kalimat ke dalam bentuk CNF
hilangkan implikasi dan ekivalensi
kurangi lingkup semua negasi menjadi satu negasi saja
gunakan aturan asosiatif dan distributive untuk mengkonversi menjadi conjuction of disjunction
buat satu kalimat terpisah untuk tiap-tiap konjungsi

Contoh :
Tentukan CNF dari P ^ Q
CNF = P ν Q P Q P^Q B B B P ν Q B S S S B S S S S

Tentukan CNF dari P  Q
CNF = (P ν Q) ^ (-P ν Q) ^ (-P ν –Q) P Q P  Q B B B P ν Q B S S S B B -P ν Q S S B -P ν -Q

Diketahui basis pengetahuan (fakta-fakta yg bernilai benar) sbb:
P
(P^Q)  R
(SvT)  Q
T
Buktikan kebenaran R.
Konversi ke bentuk CNF :
¬PV¬QVR
menghilangkan implikasi : ¬(P^Q)VR
mengurangi lingkup negasi :(¬PV¬Q)VR
gunakan asosiatif : ¬PV¬QVR
2. (P^Q)  R P Sudah bentuk CNF 1. P CNF Langkah-langkah Kalimat

Kemudian tambahkan kontradiksi pada tujuannya, R menjadi ¬R, shg fakta –fakta(dlm bentuk CNF) menjadi : 1. P 2. ¬PV¬QVR 3. ¬SVQ 4. ¬TVQ 5. T 6. ¬R T Sudah bentuk CNF 4. T ¬SVQ ¬TVQ
menghilangkan implikasi : ¬(SVT)VQ
mengurangi lingkup negasi:(¬S^¬T)VQ
gunakan distributif : (¬SVQ)^(¬TVQ)
3. (S^T)  Q CNF Langkah-langkah Kalimat

Resolusi pada Logika Proposisi
¬PV¬QVR ¬R ¬PV¬Q P ¬Q ¬TVQ ¬T T 2 1 4 5

Logika Predikat / Kalkulus Predikat
Suatu logika yang seluruhnya menggunakan konsep dan kaidah proporsional yang sama.
Disebut juga kalkulus predikat
Kalkulus predikat memungkinkan bisa memecahkan statement ke dalam bagian komponen, yang disebut objek.
Contoh : Ani makan apel  makan (Ani,apel)
3 + 3  +(3,3)
Suatu proposisi / premis dibagi menjadi 2 bagian yaitu ARGUMEN (objek) atau PREDIKAT(keterangan)
Argumen adalah individu / objek yang membuat keterangan
Predikat adalah keterangan yang membuat argumen atau predikat

Dalam suatu kalimat, predikat bisa berupa kata kerja / bagian dari kata kerja
Bentuk umum :
PREDIKAT [individu(objek)1, individu(objek)2]
Misal: Mobil berada dalam garasi,
dinyatakan menjadi: di dalam (mobil,garasi)
mobil=argumen (objek)
garasi=argumen(objek)
Contoh lain:
Proposisi : Hanif rajin belajar
Kalkulus predikat : rajin (Hanif, belajar)
Proposisi : Pintu terbuka
Kalkulus predikat : buka(pintu)

Variabel :
huruf bisa menggantikan argumen
“ symbol” juga bisa digunakan untuk merancang beberapa objek / individu
misal : x = Hanif dan y=belajar
proposisinya : rajin(x,y)
dengan menggunakan system ini knowledge base dapat dibentuk
pengetahuan diekspresikan dalam kalkulus predikat yang bisa dimanipulasi agar menimbulkan inferensi

Fungsi :
Predikat kalkulus membolehkan penggunaan symbol untuk mewakili fungsi-fungsi
Misal : ibu (Hanan)=Wilis , ibu (Mulia)=Yuli
Fungsi dapat digunakan bersamaan dengan predikat
Contoh: saudara(ibu(Hanan),ibu(Mulia))=saudara(Wilis,Yuli)
Predikat di atas menjelaskan bahwa Wilis dan Yuli adalah bersaudara.

Operasi
operator yang sama seperti pada logika proporsional
misal:
proposisi : Rojali suka Juleha, suka (Rojali, Juleha)
proposisi : Mandra suka Juleha, suka(mandra,Juleha)
2 predikat di atas, ada 2 orang menyukai Juleha, untuk memberikan pernyataan adanya kelembutan:
suka (X,Y) and suka (Z,Y) implies not suka(X,Z)
atau
suka(X,Y) v suka(Z,Y)  suka(X,Z)

Pengukuran kuantitas (quantifier)
penggunaan kuantitas (quantifier) adalah symbol untuk menyatakan suatu rangkaian variable dalam suatu ekspresi logika
dua pengukuran kuantitas, yaitu :
ukuran kuantitas universal :  (semua, setiap)
ukuran kuantitas eksistensial :  (ada, beberapa)
Contoh:
Proposisi : “Semua orang Jogja adalah warga negara Indonesia”
Diekspresikan : (  x) [orang Jogja (x),warga Indonesia (x)]
Simbol  menyatakan bahwa ekspresi ini berlaku secara universal benar, yaitu untuk semua nilai x.
Jika x adalah orang Jogja, maka benar jika x adalah warga negara Indonesia.

RULES
Rules  aturan – aturan, merupakan pengetahuan prosedural.
Menghubungkan informasi yang diberikan dengan tindakan (action)
Struktur rule, secara logika menghubungkan satu atau lebih antecedent (atau premises) yang berada pada bagian IF dengan satu atau lebih consequents (atau konklusi / kesimpulan) pada bagian THEN
IF hari hujan AND saya tidak bawa payung
THEN saya kehujanan
Sebuah rule dapat memiliki multiple premise yang tergabung dengan menggunakan operasi logika (AND, OR)
Bagian konklusi dapat berupa kalimat tunggal atau gabungan dengan menggunakan operasi logika (AND) dan dapat pula memiliki kalimat ELSE
IF . . .
THEN . . . AND . . .
ELSE . . .

Contoh operasi sistem berbasis aturan
Rule dapat melakukan beberapa operasi
Untuk operasi – operasi yang kompleks, system berbasis aturan dirancang untuk mengakses program eksternal
IF warna baju itu merah THEN saya suka baju itu IF saya suka baju itu THEN saya akan beli baju itu Warna baju itu merah Saya suka baju itu Saya akan beli baju itu Q=warna baju? A=merah Knowledge base Working memori

Contoh : (database)
IF terjadi situasi darurat
AND NAMA = Smith
THEN OPEN TELEPHONE
AND FIND NAMA, NAMA-FIELD
AND TELEPHONE=TELEPHONE-FIELD
datapersonal.dbf (database)
… … Andi … … John … … Smith … TELEPHONE NAMA

Jenis-Jenis Rules
relationship atau hubungan
IF baterai sudah soak
THEN mobil tidak bias distarter
rekomendasi
IF mobil tidak bisa distarter
AND system bahan bakar OK
THEN periksa bagian elektrikal
strategi
THEN pertama periksa system bahan bakar, lalu periksa sistem elektrikal
heuristic
AND mobilnya adalah Ford tahun 1957
THEN periksa float-nya

interpretasi
IF tegangan resistor R1 lebih besar dari 2,0 volt
AND tegangan kolektor pada Q1 kurang dari 1,0 volt
THEN bagian pre-Amp berada pada range normal
diagnosa
IF stain dari organisme adalah grampus
AND morfologi dari organisme adalah coccus
AND pertumbuhan dari organisme adalah chains
THEN organisme tersebut adalah streptococcus
disain
IF task sekarang adalah menempatkan catu daya
AND posisi dari catudaya pada kabinet sudah diketahui
AND ada ruang tersedia dalam kabinet untuk catu daya
THEN letakkan catu daya pada kabinet tersebut

JARRINGAN SEMANTIK (semantic network)
merupakan pengetahuan secara grafis yang menunjukkan hubungan antar berbagai objek.
Disusun dari node dan ARC (lines).
Node representasi dari objek, objek properti /properti value (digambarkan dgn lingkaran)
ARC representasi dari hubungan antar node (digambarkan dengan garis)

Contoh jaringan semantic sederhana:
Node ‘canary’ dan ‘bird’ menjelaskan hubungan specific to general.
canary wings bird fly is a has travel

Perluasan jaringan semantic
perluasan dilakukan dengan menambah node dan menghubungkan dengan node.
Node baru tersebut dapat merupakan objek tambahan / properti tambahan
Umumnya penambahan dapat dilakukan dalam 3 cara
objek yang sama
objek yang lebih khusus
objek yang lebih umum

wings animal walk pinguin fly bird canary tweety is a travel travel has is a is a is a objek yg lebih khusus objek yg lebih umum objek yg sama properti tambahan

Pewarisan (Inheritance) pada jaringan semantic
Node yang ditambahkan pada jaringan semantic secara otomatis mewarisi informasi yang telah ada pada jaringan.
Contoh lain :
Nomor mahasiswa IF diawali dengan 123
Ani adalah mahasiswa IF
NIM Ani adalah 12300001
Jaringan semantiknya ?
Node bisa berisi :
Object : mahasiswa
Property object : NIM, nama, alamat, …
Property value : 12300001, Ani, Jogja, …

Operasi pada jaringan semantic
Salah satu cara untuk menggunakan jaringan semantik adalah dengan bertanya NODE.
Misal : pertanyaan untuk ‘bird’  How do you travel?
jawabnya  fly
Untuk menjawab, maka node tersebut akan mengecek pada arc dengan label travel dan kemudian menggunakan informasi (value) yang ada pada arc tersebut sebagai jawabannya.
Jaringan semantic pada dasarnya berbentuk grafik, tapi dalam komputer tidak tampak karena objek dan hubungannya dinyatakan dalam istilah verbal.
Titik awal biasanya ditentukan oleh sebuah pertanyaan
Contoh: (berdasarkan gambar jaringan semantic)
Burung mempunyai sayap, dst
mempunyai (burung,sayap)
travel(bird,fly)
is a(canary,bird)

FRAME
Frame merupakan kumpulan pengetahuan tentang suatu objek tertentu, peristiwa, lokasi, situasi, dll.
Secara umum frame memiliki 2 elemen dasar SLOT dan FACET
SLOT merupakan kumpulan atribut / property yang menjelaskan objek yang direpresentasikan oleh frame.
FACET / SUBSLOT menjelaskan pengetahuan atau prosedure dari atribut pada slot.

Trans. laut Trans. darat Trans.udara KA mobil motor … Sedan Pickup … … Mesin Rangka Bahan bakar … Bensin solar Frame macam2 angk. darat Frame macam2 mobil Frame komponen mobil sedan Frame jenis bahan bakar Frame alat-alat transportasi

Struktur dari sebuah frame
Frame nama : objek 1  mhs angk 2004 class : objek 2  mhs IF Properti : properti 1 value 1  NIM : 12304001 properti 2 value 2 Nama : Agus properti 3 value 3 Alamat : Solo properti 4 value 4 properti value
Frame dapat memiliki field tambahan yang disebut class.
Class dapat berisi object-object yang merupakan nama dari frame lain yang berhubungan dengan object 1
Biasanya dalam hubungan is a  object, is a object 2

Frame Kelas
mempresentasikan karakteristik (sifat-sifat) umum dari suatu object
mendefinisikan property – property umum yang biasanya dimiliki oleh semua object dalam kelas tersebut.
Ada 2 jenis property, yaitu static dan dinamik
Properti static merupakan fitur dari object yang tidak dapat berubah
Property dinamik merupakan fitur yang dapat berubah selama sistem berjalan.

NASKAH
sama dengan frame tetapi yang digambarkan adalah urutan peristiwa (bukan object)
elemen dalam script / naskah:
kondisi input: situasi yang harus dipenuhi sebelum terjadi
track / jalur : variasi script
prop/ pendukung : objek yang digunakan dalam urutan peristiwa yang terjadi
role / peran : orang – orang terlibat
scene / adegan : urutan peristiwa aktual
hasil

Contoh :
script  restoran
track  restoran swalayan
role  tamu, pelayan
prop  counter, baki, makanan, tisu, dll
kondisi masukan  tamu lapar, tamu punya uang
adegan (scene 1)  masuk
tamu parkir mobil
tamu masuk restoran
tamu duduk
tamu baca menu
adegan (scene 2)  memesan
tamu memesan
pelayan membawa makanan
pelayan meletakkan makanan di meja
tamu membayar
adegan (scene 3)  makan
hasilnya  tamu kenyang, uang tamu berkurang, tamu senang

http://www.slideshare.net	21
http://harryfhyts.blogspot.com	17
http://airlangit.wordpress.com	16

Representasi Pengetahuan

by airlangit on Aug 26, 2008

Accessibility

Categories

Tags

Upload Details

Usage Rights

3 Embeds 54

Statistics

Representasi Pengetahuan — Presentation Transcript