Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

REPRESENTASI PENGETAHUAN Diema HS, S. Kom. REPRESENTASI PENGETAHUAN Dalam representasi pengetahuan ada 2 hal yang harus diperhatikan : 1.Fakta 2.Formula.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "REPRESENTASI PENGETAHUAN Diema HS, S. Kom. REPRESENTASI PENGETAHUAN Dalam representasi pengetahuan ada 2 hal yang harus diperhatikan : 1.Fakta 2.Formula."— Transcript presentasi:

1 REPRESENTASI PENGETAHUAN Diema HS, S. Kom

2 REPRESENTASI PENGETAHUAN Dalam representasi pengetahuan ada 2 hal yang harus diperhatikan : 1.Fakta 2.Formula

3 POLA REPRESENTASI PENGETAHUAN Secara singkat Mylopoulos dan Levesque mengklasifikasikan susunan atau pola representasi menjadi empat katagori : 1.Representasi Logika Representasi ini menggunakan ekspresi-ekspresi dalam logika formal untuk merepresentasikan basis pengetahuan. 2. Representasi Prosedural – Menggambarkan pengetahuan sebagai sekumpulan instruksi untuk memecahkan suatu masalah. Dalam sistem yang berbasis aturan, aturan if-then dapat ditafsirkan sebagai sebuah prosedur untuk mencapai tujuan pemecahan masalah.

4 POLA REPRESENTASI PENGETAHUAN (lanjutan) 3. Representasi Network – Menangkap pengetahuan sebagai sebuah graf dimana simpul-simpulnya menggambarkan obyek atau konsep dalam masalah yang dihadapi, sedangkan lengkungan-lengkungannya menggambarkan hubungan atau asosiasi antar mereka. Contoh adalah jaringan semantik. 4..Representasi Terstruktur - Memperluas network dengan cara membuat setiap simpulnya menjadi sebuah struktur data kompleks yang berisi tempat-tempat bernama slot dengan nilai-nilai tertentu. Nilai-nilai ini dapat merupakan data numerik atau simbolik sederhana, pointer ke bingkai (frame) lain, atau bahkan merupakan prosedur untuk mengerja kan tugas tertentu. Contoh adalah skrip (script), bingkai (frame) dan obyek (object).

5 Representasi Logika Pada dasarnya proses logika adalah membentuk suatu kesimpulan berdasarkan fakta-fakta yang ada. Representasi logika terdiri dari dua jenis yaitu: 1.Logika proposisional ( Propositional logic ) 2.Logika predikatif (Predicate logic).

6 1.Logika Proposisional (PropositionalLogic) Proposisi adalah suatu model untuk mendeklarasikan suatu fakta (suatu pernyataan yang dapat bernilai benar(B) atau salah(S). Lambang-lambang proposisional menunjukkan proposisi atau pernyataan tentang segala sesuatu yang dapat benar atau salah.

7 LAMBANG –LAMBANG PROPOSISI Lambang pernyataan proposisional P,Q,R,S,T,... (disebut sebagai atom-atom) Lambang kebenaran Benar (True), Salah (False) Lambang penghubung Konjungsi :  (and) Disjungsi :  (or) Implikasi :  (if-then) ekuivalensi: ↔ Negasi :  (not)

8 Tabel Kebenaran PQ P  Q BBB BSS SBS SSS PQ P  Q BBB BSS SBB SSB PQ P  Q BBB BSB SBB SSS PQP ↔ Q BBB BSS SBS SSB P PP BS SB

9 RESOLUSI (Pembuktian Teorema) Untuk menggunakan teori proposisi, maka digunakan ”Resolusi”, yaitu suatu aturan untuk melakukan inferensi yang dapat berjalan secara efisien dalam suatu bentuk khusus yang disebut CNF (Conjunctive Normal Form). Bentuk dan ciri-ciri CNF : o Setiap kalimat merupakan disjungsi literal (OR) o Semua kalimat terkonjungsi secara implisit.

10 Langkah-langkah mengubah suatu kalimat ke dalam bentuk CNF 1.Hilangkan implikasi dan ekuivalensi. o x  y menjadi  x  y o x↔y menjadi (  x  y)  (  y  x) 2.Kurangi lingkup semua negasi menjadi satu negasi saja. o  (  x) menjadi x o  (x  y) menjadi (  x  y) o  (x  y) menjadi (  x  y) 3.Gunakan aturan asosiatif dan distributif untuk mengkonversi menjadi conjungtion of disjunction. o Asosiatif : (A  B)  C = A  (B  C) o Distributif : (A  B)  C = (A  C)  (B  C) 4.Buat satu kalimat terpisah untuk tiap-tiap konjungsi.

11 CONTOH Diketahui basis pengetahuan (fakta-fakta yang bernilai benar) sebagai berikut: 1. P 2. (P ∧ Q)  R 3. (S ∨ T)  Q 4. T Tentukan kebenaran R. Untuk membuktikan kebenaran R dengan menggunakan resolusi,maka ubah dulu menjadi bentuk CNF.

12 CONTOH

13 Kemudian kita tambahkan kontradiksi pada tujuannya, R menjadi ¬ R sehingga fakta- fakta (dalam bentuk CNF) dapat disusun menjadi : 1. P 2. ¬ P ∨ ¬ Q ∨ R 3. ¬ S ∨ Q 4. ¬ T ∨ Q 5. T 6. ¬ R Sehingga resolusi dapat dilakukan untuk membuktikan kebenaran R, sebagai berikut

14 Contoh bila diterapkan dalam kalimat P: Eko anak yang cerdas Q: Eko rajin belajar R: Eko akan menjadi Juara Kelas S: Eko makannya banyak T: Eko istirahatnya cukup

15 Kalimat yang terbentuk  P : Eko anak yang cerdas  (P ∧ Q)  R : Jika Eko anak yang cerdas dan Eko rajin belajar, maka Eko akan menjadi juara kelas  (S ∨ T)  Q : Jika Eko makannya banyak atau Eko istirahatnya cukup, maka Eko rajin belajar  T : Eko istirahatnya cukup

16 Setelah dilakukan konversi CNF, didapat: P : Eko anak yang cerdas ¬ P ∨ ¬ Q ∨ R : Eko tidak cerdas atau Eko tidak rajin belajar atau Eko akan menjadi juara kelas ¬ S ∨ Q : Eko tidak makan banyak atau Eko rajin belajar ¬ T ∨ Q : Eko tidak cukup istirahat atau Eko rajin belajar T : Eko istirahatnya cukup ¬ R : Eko tidak akan menjadi Juara Kelas

17 Pohon aplikasi resolusi Eko tidak cerdas atau Eko tidak rajin belajar atau Eko akan menjadi juara kelas Eko tidak cerdas atau Eko tidak rajin belajar Eko tidak cukup istirahat, atau Eko rajin belajar Eko tidak cukup istirahat, Eko tidak akan menjadi juara kelas Eko anak yang cerdas Eko tidak rajin belajar Eko istirahatnya cukup

18 2.Logika Predikat  Logika predikat merupakan satu formula yang terdiri dari predikat, variabel dan konstanta  Logika predikat digunakan untuk merepresentasikan hal-hal yang tidak dapat di representasikan dengan menggunakan logika proposisi.  Pada logika predikat digunakan untuk merepresentasikan fakta-fakta sebagai suatu pernyataan yang disebut dengan wff(well- formed formula)

19 Contoh 1.WARNA (RUMAH, MERAH) : predikat ini menggambarkan warna rumah merah, dimana WARNA adalah predikat, RUMAH dan MERAH adalah suatu konstanta. 2.WARNA (x, MERAH) : x adalah variabel yang menyatakan sembarang benda yang berwarna merah 3.WARNA (x,y) : Predikat ini menyatakan suatu sifat warna antara variabel x dan y

20 Contoh Kalkulus predikat bersifat rangkaian seperti : 1.Konjungtif fakta : Amin tinggal di rumah yang berwarna kuning formula : TINGGAL (AMIN,RUMAH) ∧ WARNA(RUMAH,KUNING) 2.Disjungtif fakta : Amin bisa main biola atau piano Formula : MAIN (AMIN,BIOLA) V MAIN (AMIN,PIANO) 3.Negasi fakta : Amin tidak bisa main biola Formula : -MAIN(AMIN,BIOLA)

21 Contoh 4.Implikasi fakta : Amin mempunyai mobil biru (fakta tersebut mengandung arti bila Amin mempunyai mobil maka mobil itu berwarna biru) formula : PUNYA(AMIN,MOBIL_A)  WARNA(MOBIL_A,BIRU) 5.Kuantifier (penghitung) kuantifier adalah suatu simbol dalam satu formula yang membenarkan formula itu dalam satu domain. misal : fakta : Amin punya mobil formula : PUNYA (x,y)

22 Contoh fakta tersebut bisa ditulis PUNYA(AMIN,MOBIL) dimana AMIN dan MOBIL adalah kuantifier dari variabel x dan y Kuantifier ini memiliki beberapa tipe yaitu : 1.Kuantifier universal dimana semua konstan membenarkan formula itu misal : fakta : semua kucing mempunyai empat kaki formula : (  x) BINATANG(x,KUCING)  KAKI(x,4) 2.Kuantifier yang berlaku untuk suatu keadaan saja misal : fakta : ada satu kucing berkaki tiga Formula : (  x)BINATANG (x,KUCING)  KAKI(x,3)

23 Jaringan Semantik Implementasi Jaringan Semantik Penyakit Infeksi

24 FRAME (Bingkai) Frame berupa kumpulan-kumpulan slot-slot yang digunakan atau merupakan atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan. Pengetahuan yang termuat dalam slot dapat berupa kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen-elemen lain.

25 STRUKTUR FRAME

26 ELEMEN DASAR FRAME Slot: merupakan kumpulan atribut atau properti yang menjelaskan objek yang direpresentasikan oleh frame Subslot : menjelaskan pengetahuan atau prosedur dari atribut pada slot

27 Isi dari slot dalam frame 1.Informasi identifikasi frame. 2.Hubungan frame dengan frame yang lain. 3.Penggambaran persyaratan yang dibutuhkan frame. 4.Informasi prosedural untuk menggunakan struktur yang digambarkan. 5.Informasi default frame. 6.Informasi baru

28 Bentuk dari subslot 1.Value : nilai dari suatu atribut. 2.Default : nilai yang digunakan jika slot kosong atau tidak dideskripsikan pada instansiasi frame. 3.Range : jenis informasi yang muncul pada slot. 4.If added : berisi informasi tindakan yang akan dikerjakan jika nilai slot diisi. 5.If needed : Facet (subslot) ini digunakan pada kasus dimana tidak ada value pada slot. 6.Other : Slot dapat berisi frame, rule, jaringan semantik ataupun tipe lain dari informasi.

29 Contoh 1. Frame Kelas dari Penyakit Infeksi

30 Contoh 2 Deskripsi frame untuk kamar hotel.

31 Script Script merupakan skema representasi pengetahuan yang sama dengan frame, Hanya saja frame menggambarkan objek sedangkan script menggambarkan urutan peristiwa Penggambaran urutan peristiwa pada script menggunakan serangkaian slot yang berisi informasi tentang orang, objek dan tindakan- tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa

32 Elemen-elemen Script Kondisi input : kondisi yang harus dipenuhi sebelum terjadi suatu peristiwa dalam script Track : variasi yang mungkin terjadi dalam suatu script Prop : obyek-obyek pendukung yang digunakan selama peristiwa terjadi Role : peran yang dimainkan oleh seseorang dalam peristiwa Scene : adegan yang dimainkan yang menjadi bagian dari suatu peristiwa Hasil : kondisi yang ada setelah urutan peristiwa dalam script terjadi.

33 Contoh Script Untuk Pembelian Obat Di Apotek

34 LATIHAN 1. Buatlah representasi pengetahuan ke dalam bentuk logikal predikat : Misal terdapat pernyataan berikut : 1.Andi adalah seorang mahasiswa 2.Andi masuk jurusan Elektro 3.Setiap mahasiswa elektro pasti mahasiswa teknik 4.Kalkulus adalah matakuliah yang sulit 5.Setiap mahasiswa teknik pasti akan suka kalkulus atau akan membencinya 6.Setiap mahasiswa pasti akan suka terhadap suatu matakuliah 7.Mahasiswa yang tidak pernah hadir pada kuliah matakuliah sulit, maka mereka pastitidak suka terhadap matakuliah tersebut. 8.Andi tidak pernah hadir kuliah matakuliah kalkulus

35 LATIHAN 2.Buatlah script ujian tertulis mata kuliah sistem intelegensia


Download ppt "REPRESENTASI PENGETAHUAN Diema HS, S. Kom. REPRESENTASI PENGETAHUAN Dalam representasi pengetahuan ada 2 hal yang harus diperhatikan : 1.Fakta 2.Formula."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google