Tugas Managemen Pengetahuan 2 - Contoh Pengetahuan Proseduran, Deklaratif, Interview, Penceritaan, Observasi

Download the file, down of the page. Don't forget to leave your comment, thanks :D

1 & 2 Contoh Pengetahuan Prosedural dan Deklaratif

Dua bagian dasar sistem kecerdasan buatan (menurut Turban) :

1. Basis penegtahuan : berisi fakta tentang objek-objek dalam domain yang dipilih dan hubungan di antara domian-domain tersebut.
2. Interface Engine : merupakan sekumpulan prosedur yang digunakan untuk menguji basis pengetahuan dalam menjawab suatu pertanyaan, menyelesaikan masalah, atau membuat keputusan

Basis pengetahuan berisi struktur data yang dapat dimanipulasi oleh suatu sistem inferensi yang menggunakan pencarian dan teknik pencocokan pola pada basis pengetahuan yang bermanfaat untuk menjawab pertanyaan, menggambarkan kesimpulan atau bentuk lainnya sebagai suatu fungsi kecerdasan.

Karakteristik representasi pengetahuan :

1. Dapat diprogram dengan bahasa komputer dan disimpan dalam memory.
2. Fakta dan pengetahuan lain yang terkandung di dalamnya dapat digunakan untuk melakukan penalaran.

Dalam menyelesaikan masalah harus dibutuhkan pengetahuan yang cukup dan sistem juga harus memiliki kemampuan untuk menalar. Basis pengetahuan dan kemampuan untuk melakukan penalaran merupakan bagian terpenting dari sistem yang menggunakan kecerdasan buatan.

LANGKAH MEMBANGUN SISTEM AI

 

Sumber : Materi perkuliahan Pengantar Kecerdasan Buatan minggu ke 3, dosen ibu Lily Wulandari, Universitas Gunadarma.

Dari rangkuman materi tentang Representasi Pengetahuan tersebut yang saya dapat dari matakuliah Pengantar Kecerdasan Buatan di semester 7 ini, saya akan memberikan masing-masing satu contoh untuk skema representasi pengetahuan deklaratif Jaringan Semantik dan Script (Naskah). Tulisan ini saya buat untuk memenuhi nilai tugas matakuliah Pengantar Kecerdasan Buatan.

Contoh :

SCRIPT (NASKAH)

Script adalah skema representasi pengetahuan yang sama dengan frame, yaitu merepresentasikan pengetahuan berdasarkan karakteristik yang sudah dikenal sebagai pengalaman-pengalaman. perbedaannya, frame menggambarkan urutan objek, sedangkan script menggambarkan urutan peristiwa. dalam menggambarkan urutan peristiwa, script menggunakan slot yang berisi informasi tentang orang, objek, dan tindakan-tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa.

Elemen script meliputi :

1. Kondisi input, yaitu kondisi yang harus dipenuhi sebelum terjadi atau berlaku suatu peristiwa dalam script
2. Track, yaitu variasi yang mungkin terjadi dalam suatu script
3. Prop, berisi objek-objek pendukung yang digunakan selama peristiwa terjadi
4. Role, yaitu peran yang dimainkan oleh seseorang dalam peristiwa
5. Scene, yaitu adegan yang dimainkan yang menjadi bagian dari suatu peristiwa
6. Hasil, yaitu kondisi yang ada setelah urutan peristiwa dalam script terjadi.

Berikut ini adalah contoh script kejadian pada saat “Pesan Antar makanan”

Script : Pesan Antar Makanan
Jalur (track) : pesan antar makanan via telepon
Role (peran) : pemesan, call service, koki, kasir, kurir
Prop (pendukung) : rumah makan, telepon, komputer (database), perlengkapan masak, bahan-bahan masakan, kendaraan
Kondisi input : pemesan memesan menu dengan memberitahu nama, alamat, dan nomor telepon kepada call center

Adegan (scene) – 1 : Pemesan memesan makanan

• Pemesan menghubungi rumah makan yang dituju
• Pemesan menyebutkan menu yang ingin dipesan
• Call service mengecek ketersediaan menu yang dipesan
• Pemesan menyebutkan nama, alamat, dan nomor telepon kepada call center
• Call center menyebutkan jumlah menu yang dipesan dan biayanya

Adegan – 2 : Rumah makan mempersiapkan pesanan

• Koki memasak menu makanan yang dipesan
• Koki membungkus rapi paket menu yang dipesan
• Kasir membuat struk pemesanan dan menyerahkannya kepada kurir
• Koki memberikan paket menu tersebut kepada kurir

Adegan – 3 : Kurir mengantar paket pesanan

• Kurir menerima dari koki paket menu yang dipesan
• Kurir membawa struk yang berisi nama, alamat, dan nomor telepon pemesan, beserta jumlah yang harus dibayarkan oleh pemesan
• Kurir memasukkan paket pesanan ke dalam box
• Kurir berangkat mencari alamat pemesan
• Kurir tiba di tujuan
• Kurir menanyakan kebenaran alamat pemesan

Adegan – 4 : Pemesan menerima pesanan

• Pemesan menerima paket pesanan dan struk dari kurir
• Pemesan mengecek paket, apakah sesuai pesananan atau tidak
• Pemesan membayar paket pesanan tersebut kepada kurir
• Pemesan memberi tips kepada kurir
• Kurir menerima uang pembayaran

Hasil :

• Kurir senang dan berterimakasih
• Pemesan senang
• Pemesan kenyang
• Pemesan puas
• Pemesan kecewa
• Pemesan masih lapar

3. Knowledge Acquisition : Interview

Pada saat seorang client meminta kita untuk membuatkan suatu program kepada kita,kita harus terlebih dahulu menanyakan spesifikasi dan kedetailan dari program tersebut.Setelah interview dengan client maka kita bertemu dengan pakar yang ahli dalam bidang tersebut.Kita harus menyiapkan beberapa hal seperti berikut ini:

1.Mengetahui dengan jelas tujuan dari interview

2.Merencanakan interview : Jadwal (waktu dan tempat),agenda,alat perekam

3.Kita meminta pakar untuk membawa materi yang relevan

4.Kita harus menyiapkan content

Setelah interview kita pahami dan kita mengerti,kita terapkan apa yang di sampaikan pakar ke dalam program atau project kita.

4. Knowledge Acquisition : Penceritaan

Sistem Pakar (Expert System) adalah program berbasis pengetahuan yang menyediakan solusi-solusi dengan kualitas pakar untuk problema-problema dalam suatu domain yang spesifik. Sistem pakar merupakan program komputer yang meniru proses pemikiran dan pengetahuan pakar dalam menyelesaikan suatu masalah tertentu. Implementasi sistem pakar banyak digunakan dalam bidang psikologi karena sistem pakar dipandang sebagai cara penyimpanan pengetahuan pakar pada bidang tertentu dalam program komputer sehingga keputusan dapat diberikan dalam melakukan penalaran secara cerdas. Irisan antara psikologi dan sistem pakar melahirkan sebuah area yang dikenal dengan nama cognition & psycolinguistics. Umumnya pengetahuannya diambil dari seorang manusia yang pakar dalam domain tersebut dan sistem pakar itu berusaha meniru metodelogi dan kinerjanya (performance) (Kusumadewi, 2003).

Salah satu implementasi yang diterapkan sistem pakar dalam bidang psikologi, yaitu untuk sistem pakar menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak. Anak-anak merupakan fase yang paling rentan dan sangat perlu diperhatikan satu demi satu tahapan perkembangannya. Contoh satu bentuk gangguan perkembangan adalah conduct disorder. Conduct disorder adalah satu kelainan perilaku dimana anak sulit membedakan benar salah atau baik dan buruk, sehingga anak merasa tidak bersalah walaupun sudah berbuat kesalahan. Dampaknya akan sangat buruk bagi perkembangan sosial anak tersebut. Oleh karena itu dibangun suatu sistem pakar yang dapat membantu para pakar/psikolog anak untuk menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak

dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF).

5. Knowledge Acquisition : Observasi

Pengujian Kebenaran Sistem

Pengujian kebenaran sistem dilakukan untuk mengetahui kesamaan hasil akhir atau output yang berupa kemungkinan jenis gangguan yang dihasilkan oleh sistem, dengan yang dihasilkan oleh perhitungan secara manual. Untuk mengetahui hasil output dari sistem harus melakukan konsultasi terlebih dahulu yang kemudian memasukkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien kemudian setelah selesai melakukan konsultasi maka akan muncul halaman hasil konsultasi yang akan menampilkan kemungkinan jenis gangguan perkembangan yang dialami oleh pasien. Pengujian kebenaran sistem dilakukan dengan melakukan beberapa ujicoba diantaranya sebagai berikut:

Pengujian Satu Gejala Satu jenis gangguan

Pada pengujian satu gejala untuk satu jenis gangguan ini, percobaan akan menggunakan gejala kontak mata, ekspresi muka, dan gerak-gerik tubuh kurang hidup dengan kemungkinan mengalami jenis gangguan perkembangan Autisme Aktif dengan nilai MB = 0.9 dan MD = 0.1.Media Informatika, Vol. 6, No. 1, Juni 2008, 1-23 19 Berdasarkan data diatas, apabila menggunakan perhitungan manual maka hasil perhitungannya adalah sebagai berikut:

CF [Autisme Aktif, Kontak mata dan ekspresi muka kurang hidup]=0.9 - 0.1 = 0.8

Berdasarkan perhitungan manual tersebut nilai CF (Faktor Kepastian) yang dihasilkan dapat ditarik kesimpulan bahwa kemungkinan pasien tersebut mengalami gangguan perkembangan Autisme Aktif dengan nilai CF = 0.8 Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan sistem menghasilkan kemungkinan pasien mengalami jenis gangguan perkembangan yaitu Autisme Aktif dan dapat melihat secara detail definisi, penyebab, dan pengobatannya. Berdasarkan hasil percobaan tersebut dengan melakukan perhitungan baik manual maupun sistem dapat dibandingkan bahwa hasil akhir atau output dari sistem yang berupa kemungkinan gangguan sama dengan hasil yang dilakukan oleh perhitungan manual dengan nilai CF sebesar 0.8 dengan kemungkinan jenis gangguan Autisme Aktif.

Pengujian Satu Gejala Beberapa Gangguan

Pada pengujian satu gejala beberapa gangguan ini, percobaan akan menggunakan gejala Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang dengan kemungkinan akan mengalami beberapa gangguan diantaranya adalah: Mengalami Gangguan: Retardasi Mental Ringan dengan nilai MB = 0.5 dan MD = 0.05, Retardasi Mental Moderat dengan nilai MB = 0.7 dan MD = 0.1, Autisme Aktif dengan nilai MB = 0.89 dan MD = 0.1, dan Disfraxsia dengan nilai MB = 0.4 dan MD = 0.1.Berdasarkan data diatas, apabila menggunakan perhitungan manual maka hasil perhitungannya adalah sebagai berikut:

CF [Retardasi Mental Ringan, Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang]= 0.5 - 0.05   0.45 CF [Retardasi Mental Moderat, Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang]= 0.7 – 0.1 = 0.6 CF [Autisme Aktif, Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang] = 0.89 – 0.1 = 0.79 CF [Disfraxsia, Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang] = 0.4 – 0.1 = 0.3

Berdasarkan perhitungan manual tersebut berdasarkan nilai CF (Faktor Kepastian) yang tertinggi dapat ditarik kesimpulan bahwa kemungkinan pasien tersebut mengalami gangguan perkembangan Autisme Aktif dengan nilai CF = 0.79

Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan sistem menghasilkan kemungkinan pasien mengalami jenis gangguan perkembangan yaitu Autisme Aktif dan dapat melihat secara detail definisi, penyebab, dan pengobatannya. Form detail gangguan dapat dilihat pada Gambar 11. Gambar 11. Hasil konsultasi detail Salah Satu jenis gangguan

Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan sistem menghasilkan kemungkinan beberapa jenis gangguan yaitu Retardasi Mental Ringan, Retardasi Mental Moderat, Autisme Aktif, dan Disfraxsia. Berdasarkan hasil percobaan tersebut dengan melakukan perhitungan baik manual maupun sistem dapat dibandingkan bahwa hasil akhir atau output dari sistem yang berupa kemungkinan jenis gangguan sama dengan hasil yang

dilakukan oleh perhitungan manual dengan nilai CF terbesar yaitu sebesar 0.79 dengan kemungkinan jenis gangguan Autisme Aktif.