Metode Inferensi
Tentang Grap ,Tree dan Lattice
• Graph adalah suatu bentuk geometri yang menghubungkan
titiktitik (node) dengan garis/tanda panah (arch)
• Graph asiklik adalah graph yang tidak mengandung siklus
• Graph asiklik berarah disebut lattice
Contoh grap sederhana
• Tree adalah Bentuk Graph berarah, terbuka dimana selalu
memiliki satu node terdiri dari simpul dan vertex yg
menyimpan informasi dan yg menghubungkan nya node
adalah cabang(link/edge)
• node-node yang tidak memiliki cabang yang disebut
leave/daun atau end.
• Tree adalah kasus khusus dalam Graph
Contoh Tree
Lattice
• Bentuk Graph berarah, bisa terbuka bisa tertutup, keunikan
lattice dibanding Tree adalah bahwa Lattice dapat memiliki
• lebih dari satu node sebagai start, dan adanya
• kemungkinan diamana sebuah node memiliki lebih dari satu
parent.
Pohon AND-OR dan Tujuan
• Salah satu tipe dari tree atau lattice yang digunakan dalam
masalah representasi backward chaining adalah Pohon AND-
OR
• Untuk kondisi OR adalah sebuah node memiliki lebih dari satu
cabang kebawah yang dapat dipilih (arch terpisah)
• Untuk kondisi AND adalah sebuah node memiliki lebih dari
saru cabang yang harus terpenuhi semuanya (arch
digabungkan dengan garis lengkung)
Contoh Pohon AND-OR
Penalaran Deduktif dan
Silogisme
• Merupakan Suatu logika argument adalah kumpulan dari
pernyataan-pernyataan yang dinyatakan untuk dibenarkan
sebagai dasar dari rantai penalaran.
• Contoh logika argument adalah silogisme
• Penalaran deduktif umumnya terdiri dari tiga bagian: premis
mayor, premis minor dan konklusi
• Premis disebut juga antecedent
• Konklusi/kesimpulan disebut juga consequent
• Karakteristik logika deduktif adalah kesimpulan benar harus
mengikuti dari premis yang benar
Penalaran Deduktif dan
Silogisme
• Silogisme dapat direpresentasikan ke dalam bentuk aturan IF...
THEN, contoh :
• JIKA siapapun yang dapat membuat program adalah pintar
DAN John dapat membuat program MAKA John adalah pintar
• Silogisme klasik disebut categorical syllogism
Contoh categorical syllogism
• Premis terdiri dari premis mayor dan premis minor.
Contoh:
Premis mayor : Semua M adalah P
Premis minor : Semua S adalah M
Konklusi : Semua S adalah P
• Silogisme di atas adalah bentuk standar karena premis mayor
dan minor sudah diketahui.
Aturan inferensi
• Adalah aturan yg di gunakan untuk menarik suatu kesimpulan . Proses
atau prosedur dalam inferensi disebut argumen.
• Contoh :
Jika ada daya listrik, komputer akan bekerja Ada daya
 Komputer akan bekerja
A = ada daya listrik
B = komputer akan bekerja
• Sehingga dapat ditulis :
AB
A
 B
• Notasi  dibaca “jadi” .
• Jadi kesimpulan pada argumen valid harus didasarkan pada premis. Jika
semua premis benar dan argumennya valid maka kesimpulannya pasti
benar.
Bentuk Dasar Inferensi
• Modus ponens
p
p q atau pq, p;  q
 q
• Contoh:
Jika belanja anda lebih dari 100 ribu maka anda mendapat
diskon 10% dan ternyata belanja anda 125 ribu. Maka dengan
modus ponens, disimpulkan bahwa anda hanya membayar
112.5 ribu
• Modus tollens
~q
pq
~p
• bila implikasi p  q benar dan diketahui :q benar (atau q
salah) maka haruslah p salah (atau ~ p benar). Bila tidak maka
terjadi kontradiksi.(pernyataan majemuk yg bernilai salah )
• Silogisme Hipotetis:
• p  q
q  r
 p  r
• Contoh: Jika x < y dan y < z maka disimpulkan x < z.
Kesimpulan ini menggunakan silogisme hipotetis.
Beberapa Hukum Inferensi
Lanjutan……………….
KETERBATASAN LOGIKA PROPOSISI
• Perhatikan contoh berikut :
Semua lelaki adalah mahkluk hidup
Socrates adalah lelaki
Misal : p = Semua lelaki adalah mahkluk hidup
q = Socrates adalah lelaki
r = Socrates adalah mahkluk hidup
Skema argumennya menjadi : p, q;  r
p
q
 r
Bila dibuat tabel kebenaran, hasilnya invalid.
• Argumen invalid sering diinterpretasikan sebagai konklusi yang
salah (walaupun beberapa orang berpendapat argumen itu
dapat saja bernilai benar).
• Argumen yang invalid berarti argumen tersebut tidak dapat
dibuktikan dengan logika proposisi.
• Keterbatasan logika proposisi dapat diatasi melalui logika
predikat sehingga argumen tersebut menjadi valid.
LOGIKAPREDIKATURUTANPERTAMA
• Predikat adalah suatu fungsi daripada satu atau lebih
argumen yg hasilnya adalah benar (true) atau salah (false).
• Representasi 4 kategori silogisme menggunakan logika
predikat
• Contoh :
Misal,  merupakan fungsi proposisi :
(x) (x)
 (a)
merupakan bentuk yang valid, dimana a menunjukkan
spesifik individual, sedangkan x adalah suatu variabel
yang berada dalam jangkauan semua individu
(universal)
Sistem logika
• Sistem logika adalah kumpulan objek seperti kaidah (rule),
aksioma, statement dan lainnya yang diatur dalam cara yang
konsisten
• Setiap sistem disandarkan pada aksioma atau postulat, yang
merupakan definisi mendasar dari sistem.
• Suatu aksioma merupakan fakta sederhana atau assertion
yang tidak dapat dibuktikan dalam sistem. Terkadang, kita
menerima aksioma dikarenakan ada sesuatu yang menarik
atau melalui pengamatan.
Tujuan sistem logika
• Menentukan bentuk argumen.
• Fungsi terpenting dari logika sistem adalah menentukan well
formed formulas (wffs) dari argumen yang digunakan.
• Contoh : All S is P ….. merupakan wffs
tapi…. All
All is S P ….. bukan wffs
Is S all
• Menunjukkan kaidah inferensi yang valid.
• Mengembangkan dirinya sendiri dengan menemukan
kaidah baru inferensi dan memperluas jangkauan
argumen yang dapat dibuktikan.
RESOLUSI
• Diperkenalkan oleh Robinson (1965).
• Resolusi merupakan kaidah inferensi utama dalam bahasa
PROLOG.
• PROLOG menggunakan notasi “quantifier-free”.
• PROLOG didasarkan pada logika predikat urutan pertama.
• Sebelum resolusi diaplikasikan, wff harus berada dalam
bentuk normal atau standard.
• Tiga tipe utama bentuk normal : conjunctive normal form,
clausal form dan subset Horn clause.
• Resolusi diaplikasikan ke dalam bentuk normal wff dengan
menghubungkan seluruh elemen dan quantifier yang
dieliminasi.
• Contoh :
(A  B)  (~B C) ………… conjunctive normal form
Dimana A  B dan ~B C adalah clause.
• Refutation adalah pembuktian teorema dengan menunjukkan
negasi atau pembuktian kontradiksi melalui reductio ad
absurdum.
• Melakukan refute berarti membuktikan kesalahan.
Contoh
• A  B
• B  C
• C  D
 A  D
Shallow (Dangkal)
Penalaran Causal
• Sistem pakar menggunakan rantai inferensi, dimana rantai
yang panjang merepresentasikan lebih banyak causal atau
pengetahuan yang mendalam. Sedangkan penalaran shallow
umumnya menggunakan kaidah tunggal atau inferensi yang
sedikit.
• Kualitas inferensi juga faktor utama dalam penentuan
kedalaman dan pendangkalan dari penalaran.
• Shallow knowledge disebut juga experiment knowledge.
• Contoh : Penalaran shallow
• Pada penalaran shallow, tidak ada atau hanya terdapat sedikit
pemahaman dari subjek, dikarenakan tidak ada atau hanya
terdapat sedikit rantai inferensi.
FORWARD DAN BACKWARD
CHAINING
• Chain (rantai) : perkalian inferensi yang menghubung-kan
suatu permasalahan dengan solusinya.
• Forward chaining :
• Suatu rantai yang dicari atau dilewati/dilintasi dari suatu
permasalahn untuk memperoleh solusi.
• Penalaran dari fakta menuju konklusi yang terdapat dari fakta.
• Backward chaining :
• Suatu rantai yang dilintasi dari suatu hipotesa kembali ke fakta
yang mendukung hipotesa tersebut.
• Tujuan yang dapat dipenuhi dengan pemenuhan sub tujuannya.
• Contoh rantai inferensi :
gajah(x)  mamalia (x)
mamalia(x)  binatang(x)
CONTOHFORWARDDAN BACKWARDCHAINING
Lanjutan…………
Metode Lain Dari Inferensi
• Analogi merupakan bagian dari penalaran induktif Bila induksi
membuat inferensi dari spesifik ke umum pada situasi yang
sama, maka analogy membuat inferensi dari situasi yang tidak
sama
• contoh diagnosis medical (gejala penyakit yang diderita oleh
seorang pasien ternyata sama dengan gejala yang dialami
pasien lain).
GENERATE AND TEST
• Pembuatan solusi kemudian pengetesan untuk melihat
apakah solusi yg diajukan memenuhi semua
persyaratan. Jika solusi memenuhi maka berhenti yg lain
membuat sollusi yg baru kemudian test lagi dst.
• Contoh : Dendral, prog AM ( artificial Mathematician),
Mycin
Lanjutan……………
Metaknowledge
• Meta-knowledge bisa didefinisikan sebagai "pengetahuan
tentang pengetahuan".
• Meta-knowledge mencakup informasi tentang pengetahuan
memiliki sistem, tentang efisiensi metode-metode tertentu
yang digunakan oleh sistem, probabilitas keberhasilan rencana
masa lalu, dll.
• Meta-knowledge umumnya digunakan untuk memandu
perencanaan masa depan atau tahapan pelaksanaan yang
sistem.

6. metode inferensi

  • 1.
  • 2.
    Tentang Grap ,Treedan Lattice • Graph adalah suatu bentuk geometri yang menghubungkan titiktitik (node) dengan garis/tanda panah (arch) • Graph asiklik adalah graph yang tidak mengandung siklus • Graph asiklik berarah disebut lattice
  • 3.
  • 4.
    • Tree adalahBentuk Graph berarah, terbuka dimana selalu memiliki satu node terdiri dari simpul dan vertex yg menyimpan informasi dan yg menghubungkan nya node adalah cabang(link/edge) • node-node yang tidak memiliki cabang yang disebut leave/daun atau end. • Tree adalah kasus khusus dalam Graph
  • 5.
  • 6.
    Lattice • Bentuk Graphberarah, bisa terbuka bisa tertutup, keunikan lattice dibanding Tree adalah bahwa Lattice dapat memiliki • lebih dari satu node sebagai start, dan adanya • kemungkinan diamana sebuah node memiliki lebih dari satu parent.
  • 7.
    Pohon AND-OR danTujuan • Salah satu tipe dari tree atau lattice yang digunakan dalam masalah representasi backward chaining adalah Pohon AND- OR • Untuk kondisi OR adalah sebuah node memiliki lebih dari satu cabang kebawah yang dapat dipilih (arch terpisah) • Untuk kondisi AND adalah sebuah node memiliki lebih dari saru cabang yang harus terpenuhi semuanya (arch digabungkan dengan garis lengkung)
  • 8.
  • 9.
    Penalaran Deduktif dan Silogisme •Merupakan Suatu logika argument adalah kumpulan dari pernyataan-pernyataan yang dinyatakan untuk dibenarkan sebagai dasar dari rantai penalaran. • Contoh logika argument adalah silogisme • Penalaran deduktif umumnya terdiri dari tiga bagian: premis mayor, premis minor dan konklusi • Premis disebut juga antecedent • Konklusi/kesimpulan disebut juga consequent • Karakteristik logika deduktif adalah kesimpulan benar harus mengikuti dari premis yang benar
  • 10.
    Penalaran Deduktif dan Silogisme •Silogisme dapat direpresentasikan ke dalam bentuk aturan IF... THEN, contoh : • JIKA siapapun yang dapat membuat program adalah pintar DAN John dapat membuat program MAKA John adalah pintar • Silogisme klasik disebut categorical syllogism
  • 11.
    Contoh categorical syllogism •Premis terdiri dari premis mayor dan premis minor. Contoh: Premis mayor : Semua M adalah P Premis minor : Semua S adalah M Konklusi : Semua S adalah P • Silogisme di atas adalah bentuk standar karena premis mayor dan minor sudah diketahui.
  • 12.
    Aturan inferensi • Adalahaturan yg di gunakan untuk menarik suatu kesimpulan . Proses atau prosedur dalam inferensi disebut argumen. • Contoh : Jika ada daya listrik, komputer akan bekerja Ada daya  Komputer akan bekerja A = ada daya listrik B = komputer akan bekerja • Sehingga dapat ditulis : AB A  B • Notasi  dibaca “jadi” . • Jadi kesimpulan pada argumen valid harus didasarkan pada premis. Jika semua premis benar dan argumennya valid maka kesimpulannya pasti benar.
  • 13.
    Bentuk Dasar Inferensi •Modus ponens p p q atau pq, p;  q  q • Contoh: Jika belanja anda lebih dari 100 ribu maka anda mendapat diskon 10% dan ternyata belanja anda 125 ribu. Maka dengan modus ponens, disimpulkan bahwa anda hanya membayar 112.5 ribu
  • 14.
    • Modus tollens ~q pq ~p •bila implikasi p  q benar dan diketahui :q benar (atau q salah) maka haruslah p salah (atau ~ p benar). Bila tidak maka terjadi kontradiksi.(pernyataan majemuk yg bernilai salah )
  • 15.
    • Silogisme Hipotetis: •p  q q  r  p  r • Contoh: Jika x < y dan y < z maka disimpulkan x < z. Kesimpulan ini menggunakan silogisme hipotetis.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
    KETERBATASAN LOGIKA PROPOSISI •Perhatikan contoh berikut : Semua lelaki adalah mahkluk hidup Socrates adalah lelaki Misal : p = Semua lelaki adalah mahkluk hidup q = Socrates adalah lelaki r = Socrates adalah mahkluk hidup Skema argumennya menjadi : p, q;  r p q  r Bila dibuat tabel kebenaran, hasilnya invalid. • Argumen invalid sering diinterpretasikan sebagai konklusi yang salah (walaupun beberapa orang berpendapat argumen itu dapat saja bernilai benar).
  • 19.
    • Argumen yanginvalid berarti argumen tersebut tidak dapat dibuktikan dengan logika proposisi. • Keterbatasan logika proposisi dapat diatasi melalui logika predikat sehingga argumen tersebut menjadi valid.
  • 20.
    LOGIKAPREDIKATURUTANPERTAMA • Predikat adalahsuatu fungsi daripada satu atau lebih argumen yg hasilnya adalah benar (true) atau salah (false). • Representasi 4 kategori silogisme menggunakan logika predikat
  • 21.
    • Contoh : Misal, merupakan fungsi proposisi : (x) (x)  (a) merupakan bentuk yang valid, dimana a menunjukkan spesifik individual, sedangkan x adalah suatu variabel yang berada dalam jangkauan semua individu (universal)
  • 22.
    Sistem logika • Sistemlogika adalah kumpulan objek seperti kaidah (rule), aksioma, statement dan lainnya yang diatur dalam cara yang konsisten • Setiap sistem disandarkan pada aksioma atau postulat, yang merupakan definisi mendasar dari sistem. • Suatu aksioma merupakan fakta sederhana atau assertion yang tidak dapat dibuktikan dalam sistem. Terkadang, kita menerima aksioma dikarenakan ada sesuatu yang menarik atau melalui pengamatan.
  • 23.
    Tujuan sistem logika •Menentukan bentuk argumen. • Fungsi terpenting dari logika sistem adalah menentukan well formed formulas (wffs) dari argumen yang digunakan. • Contoh : All S is P ….. merupakan wffs tapi…. All All is S P ….. bukan wffs Is S all • Menunjukkan kaidah inferensi yang valid. • Mengembangkan dirinya sendiri dengan menemukan kaidah baru inferensi dan memperluas jangkauan argumen yang dapat dibuktikan.
  • 24.
    RESOLUSI • Diperkenalkan olehRobinson (1965). • Resolusi merupakan kaidah inferensi utama dalam bahasa PROLOG. • PROLOG menggunakan notasi “quantifier-free”. • PROLOG didasarkan pada logika predikat urutan pertama. • Sebelum resolusi diaplikasikan, wff harus berada dalam bentuk normal atau standard. • Tiga tipe utama bentuk normal : conjunctive normal form, clausal form dan subset Horn clause. • Resolusi diaplikasikan ke dalam bentuk normal wff dengan menghubungkan seluruh elemen dan quantifier yang dieliminasi. • Contoh : (A  B)  (~B C) ………… conjunctive normal form Dimana A  B dan ~B C adalah clause.
  • 28.
    • Refutation adalahpembuktian teorema dengan menunjukkan negasi atau pembuktian kontradiksi melalui reductio ad absurdum. • Melakukan refute berarti membuktikan kesalahan. Contoh • A  B • B  C • C  D  A  D
  • 29.
    Shallow (Dangkal) Penalaran Causal •Sistem pakar menggunakan rantai inferensi, dimana rantai yang panjang merepresentasikan lebih banyak causal atau pengetahuan yang mendalam. Sedangkan penalaran shallow umumnya menggunakan kaidah tunggal atau inferensi yang sedikit. • Kualitas inferensi juga faktor utama dalam penentuan kedalaman dan pendangkalan dari penalaran. • Shallow knowledge disebut juga experiment knowledge.
  • 30.
    • Contoh :Penalaran shallow • Pada penalaran shallow, tidak ada atau hanya terdapat sedikit pemahaman dari subjek, dikarenakan tidak ada atau hanya terdapat sedikit rantai inferensi.
  • 31.
    FORWARD DAN BACKWARD CHAINING •Chain (rantai) : perkalian inferensi yang menghubung-kan suatu permasalahan dengan solusinya. • Forward chaining : • Suatu rantai yang dicari atau dilewati/dilintasi dari suatu permasalahn untuk memperoleh solusi. • Penalaran dari fakta menuju konklusi yang terdapat dari fakta. • Backward chaining : • Suatu rantai yang dilintasi dari suatu hipotesa kembali ke fakta yang mendukung hipotesa tersebut. • Tujuan yang dapat dipenuhi dengan pemenuhan sub tujuannya. • Contoh rantai inferensi : gajah(x)  mamalia (x) mamalia(x)  binatang(x)
  • 33.
  • 34.
  • 35.
    Metode Lain DariInferensi • Analogi merupakan bagian dari penalaran induktif Bila induksi membuat inferensi dari spesifik ke umum pada situasi yang sama, maka analogy membuat inferensi dari situasi yang tidak sama • contoh diagnosis medical (gejala penyakit yang diderita oleh seorang pasien ternyata sama dengan gejala yang dialami pasien lain).
  • 36.
    GENERATE AND TEST •Pembuatan solusi kemudian pengetesan untuk melihat apakah solusi yg diajukan memenuhi semua persyaratan. Jika solusi memenuhi maka berhenti yg lain membuat sollusi yg baru kemudian test lagi dst. • Contoh : Dendral, prog AM ( artificial Mathematician), Mycin
  • 37.
  • 38.
    Metaknowledge • Meta-knowledge bisadidefinisikan sebagai "pengetahuan tentang pengetahuan". • Meta-knowledge mencakup informasi tentang pengetahuan memiliki sistem, tentang efisiensi metode-metode tertentu yang digunakan oleh sistem, probabilitas keberhasilan rencana masa lalu, dll. • Meta-knowledge umumnya digunakan untuk memandu perencanaan masa depan atau tahapan pelaksanaan yang sistem.