Mata kuliah Sistem Berbasis Pengetahuan membahas tentang pengenalan sistem berbasis pengetahuan, akuisisi dan validasi pengetahuan, representasi pengetahuan, inferensi, dan konsep kecerdasan buatan seperti sistem pakar, pembelajaran mesin, dan jaringan syaraf.

1. SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN

2. Rencana Pembelajaran Semester
1. Pengenalan Sistem Berbasis Pengetahuan
2. Akuisisi dan validasi Knowledge
3. Induksi Rule, Case base Reasioning, dan komputasi syaraf
4. Pengenalan system pakar berbasis pengetahuan
5. Representasi pengetahuan
6. Konsep dan Riplle down Rules
7. Inferensi
8. UTS

3. Deskripsi Matakuliah SBP
• SBP Merupakan Mata kuliah pilihan Mahasiswa Informatika
sebagai mata kuliah yang mendukung minat mahasiswa dalam
perancangan system yang mampu mengolah informasi dari
berbagai pengetahuan untuk pengambilan keputusan atau
berbagai tujuan khusus sehingga menghasilkan kecerdasan
buatan dalam bentuk system pakar berbasis pengetahuan.

4. Pendahuluan
• Sistem berbasis pengetahuan (SBP) Merupakan salah satu
dari system pakar sedangkan system pakar merupakan
bagian dari bidang kecerdasan buatan.
• Salah satu system dari SBP adalah system berbasis Ryle
(Rule Based System ) dimana basis pengetahuannya
berupa aturan-aturan (rules)

5. Data, Informasi dan Pengetahuan
• Data - masukan-/ input --> berasal dari seorang pakar berdasarkan data –data
pengetahuan
• proses  dengan menggunakan Software
• Output  pengetahuan seperti pakar untuk pendukung dalam pengambilan
keputusan
• Pengetahuan  sumber utama yang dimiliki sesorang pakar dalam menangani
suatu permasalahan dengan aturan yang berlaku dalam kepakaran.

6. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan
1. Kemampuan belajar atau mengerti dari pengalaman
2. Kemampuan memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu
3. Kemampuan menanggaoi dengan cepat dan baik atas situasi baru
4. Kemampuan menggunakan penalaran dalam pemecahan masalah serta
menyelesaikannya dengan efektif

7. Kecerdasan Buatan
• Adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat computer melakukan sesuatu
seperti yang dilakukan oleh manusia
• Tujuan Kecerdasan Buatan
1. Membuat computer lebih cerdas
2. Mengerti tentang kecerdasan
3. Membuat mesin lebih berguna

8. Konsep Kecerdasan Buatan
• Turing Tes – Metode pengujian kecerdasan
• Pemrosesan simnolik
• Heuristic / menemukan
• Inferencing / penarikan kesimpulan
• Pattern Matching / pencocockan pola

9. Cabang Ilmu Kecerdasan Buatan
• Knowledge Representation
• Expert System
• Computer Reasioning
• Mechine Learning
• Artificial Neural Network
• Natural Language Procesing
• Pattern Recognition
• Computer Vision
• Robotika
• Sistem Pendukung Keputusa

10. Peran Kecerdasan Buatan
• Sistem Pendukung Keputusan
• Pengolah Bahasa Alami
• Pengenalan Pola dan Robotika