Akuisisi dan Representasi Pengetahuan Mata Kuliah Sistem Pakar Erfanti Fatkhiyah, ST., M.Cs.
Macam-macam Pengetahuan Belum ada yang tahu pasti, bagaimana sebenarnya kerja otak manusia dalam menyimpan pengetahuan, sehingga sangat sulit untuk membuat komputer mampu berbuat seperti kemampuan manusia. Para peneliti kemudian mencoba cara lain dengan mengklasifikasikan pengetahuan yang biasa dipakai manusia
Pengetahuan tersebut berdasarkan sumbernya dibedakan menjadi dua, yaitu: Pengetahuan formal (Deep Knowledge) Pengetahuan non formal (Shallow atau Surface Knowledge) Berdasarkan cara merepresentasikannya, pengetahuan dibedakan menjadi tiga, yaitu: Pengetahuan heuristik Pengetahuan Prosedural Pengetahuan deklaratif
Pengetahuan formal (Deep Knowledge) pengetahuan yang terdapat dalam buku-buku, jurnal, buletin ilmiah, dsb. Pengetahuan formal dianggap sebagai pengetahuan yang bersifat umum Pengetahuan non formal (Shallow atau Surface Knowledge) pengetahuan-pengetahuan praktis dalam bidang tertentu yang diperoleh seorang pakar dari pengalamannya pada bidang tersebut dalam jangka waktu yang cukup lama.
Pengetahuan heuristik pengetahuan yang berbentuk hirarki. Biasanya digambarkan dalam bentuk diagram pohon pengetahuan Pengetahuan prosedural pengetahuan yang dapat direpresentasikan sebagai sebuah proses. Dalam program komputer, pengetahuan prosedural disimpan dalam bentuk kode.
Sebagian besar algoritma pemrograman berbentuk pengetahuan prosedural sebab mengandung informasi bagaimana menjalankan suatu pekerjaan tertentu. Dalam kenyataannya, memang suatu pekerjaan yang dalam pengerjaannya membutuhkan penyelesaian langkah demi langkah selalu memakai pengetahuan prosedural.
Pengetahuan deklaratif Pengetahuan yang dapat disimpan dalam bentuk berkas data, sehingga dapat disimpan secara terpisah dari program. Ciri pengetahuan deklaratif adalah strukturnya tersusun atas fakta dan kaidah.
Representasi Pengetahuan Representasi pengetahuan adalah metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan dalam sistem pakar. Representasi dimaksudkan untuk menangkap sifat-sifat penting masalah dan membuat informasi itu dapat diakses oleh prosedur pemecahan masalah.
Representasi Pengetahuan Adapun karakteristik dari metode representasi pengetahuan adalah: Harus bisa diprogram dengan bahasa pemrograman atau dengan shells dan hasilnya disimpan dalam memori Dirancang sedemikian sehingga isinya dapat digunakan untuk proses penalaran Model representasi pengetahuan adalah sebuah struktur data yang dapat dimanipulasi oleh mesin inferensi dan pencarian untuk aktivitas pencocokan pola
Representasi Pengetahuan Ada berbagai metode representasi pengetahuan yang biasa dipergunakan yaitu: metode kalkulus predikat, bingkai (frame), jaringan semantik (semantik network), metode kaidah produksi, dan representasi logika.
Representasi Pengetahuan Jika pengetahuan berupa pengetahuan deklaratif, maka metode representasi pengetahuan yang cocok adalah jaringan semantik, frame, dan logika predikat. Jika pengetahuan berupa pengetahuan prosedural yang merepresentasikan aksi dan prosedur, maka metode representasi pengetahuan yang cocok adalah kaidah produksi
Kalkulus Predikat Kalkulus predikat merupakan cara sederhana untuk merepresentasikan pengetahuan secara deklaratif. Dalam kalkulus predikat, pernyataan deklaratif dibagi atas dua, yaitu predikat dan argumen. Contoh: Baju disimpan di almari dapat ditulis sebagai berikut: disimpan_di(almari, baju)
Kalkulus Predikat Keterangan: disimpan = predikat almari, baju = argumen Dalam kalkulus predikat, argumen dapat juga berupa variabel, misalnya: Anton mencintai Tuti bila, Anton = x dan Tuti = y Maka, bentuk predikat kalkulusnya adalah: mencintai (x,y)
Bingkai Bingkai adalah blok-blok atau potongan-potongan yang berisi pengetahuan mengenai obyek-obyek khusus, kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen -elemen lainnya dengan ukuran yang relatif besar. Blok-blok ini menggambarkan obyek-obyek tersebut secara lebih rinci. Detail diberikan dalam bentuk rak (slot) yang menggambarkan berbagai atribut dan karakteristik dari obyek tersebut
Bingkai Bingkai Mobil Umum Bingkai Transportasi Bingkai Mobil Khusus Petak Mobil Bingkai Mobil Umum Bingkai Transportasi Petak Mobil Penumpang Bingkai Mobil Klas : transportasi Pabrik : Audi Negara asal : Jerman Model : 3000 Turbo Tipe : Sedan Berat : 3300 lb Jumlah roda : 4 Bingkai Mesin Ukuran silinder: 3,19 inci Rasio kompresi : 7,9 – 1 Tenaga : 140 Hp Bingkai Mobil Khusus Petak Mesin Bingkai Mesin
Bingkai Sebuah rak dapat berisi nilai “default”, yaitu nilai yang sudah melekat dan menjadi ciri dari suatu obyek, misalnya bingkai pengetahuan mobil sedan, maka nilai untuk rak jumlah ban otomatis 4 buah, sebab sudah menjadi ciri dari mobil sedan mempunyai 4 ban, apabila jumlah ban lebih dari 4, maka mobil kemungkinan bis atau truk.
Bingkai Sebuah rak juga dapat mempunyai nilai yang disebut “procedural attachment”, yaitu suatu nilai yang besarnya relatif, misalnya rak akselerasi mesin mempunyai nilai 0 – 60 km/jam dalam waktu 4 detik, nilai ini akan berbeda, misal waktu dipersingkat menjadi 2 detik, sehingga nilai akselerasi mesin relatif terhadap waktu.
Bingkai Selain kedua bentuk nilai di atas, sebuah rak juga dapat berisi bingkai yang juga tersusun atas rak-rak. Sebagai contoh rak mesin berisi sebuah bingkai mesin yang terdiri atas rak-rak rasio kompresi, sistem pengapian, besarnya daya, dan besarnya torsi.
Jaringan semantik Jaringan semantik merupakan cara merepresentasikan pengetahuan yang paling tua dan paling mudah. Jaringan semantik merupakan penggambaran grafis dari pengetahuan yang memperlihatkan hubungan hirarkis dari obyek-obyek
Jaringan semantik Obyek direpresentasikan sebagai simpul pada suatu grafik dan hubungan antara obyek-obyek dinyatakan oleh garis penghubung berlabel. Contoh jaringan semantik yang mudah ditemui adalah struktur kepegawaian suatu perusahaan atau garis keturunan dari suatu keluarga
Contoh jaringan semantik Sekolah Anak Laki-laki Joe Kay Sam Wanita Manusia Pria adalah pergi ke punya anak istri Contoh jaringan semantik
Kaidah produksi Metode kaidah produksi biasanya dituliskan dalam bentuk jika-maka (if-then). Kaidah ini dapat dikatakan sebagai hubungan implikasi dua bagian, yaitu: Bagian premis (jika) Bagian konklusi (maka) Apabila bagian premis dipenuhi maka bagian konklusi juga akan bernilai benar. Sebuah kaidah terdiri atas klausa-klausa.
Kaidah produksi Sebuah klausa mirip dengan suatu kalimat yang berisi subyek, kata kerja, dan obyek yang menyatakan suatu fakta. Ada sebuah klausa premis dan sebuah klausa konklusi pada setiap kaidah. Suatu kaidah juga dapat terdiri atas beberapa premis dan lebih dari satu konklusi. Antara premis dan konklusi dapat dihubungkan dengan “atau” atau “dan”.
Kaidah produksi Contoh: Jika : hari hujan maka : saya tidak jadi pergi 2. Jika : saya lulus dan : saya diterima di perguruan tinggi maka : saya akan beli baju baru saya akan beli cd player baru 3. Jika : rumah saya sudah laku atau : mobil saya sudah laku maka : saya akan segera melunasi hutang saya
Representasi logika Pengetahuan prosedural dapat direpresentasikan dalam bentuk predikat logika, seperti yang digunakan dalam bahasa PROLOG. Pernyataan a1, a2, a3, …, an B dapat dipandang sebagai prosedur yang digunakan untuk menghasilkan keadaan yang memenuhi kondisi B. Pernyataan di atas dapat direpresentasikan sebagai berikut: B: - a1, a2, a3, … , an.
Rule sebagai Teknik Representasi Pengetahuan Setiap rule terdiri dari 2 bagian, yaitu bagian IF disebut evidence (Fakta-fakta) dan bagian THEN disebut hipotesa atau kesimpulan Syntax Rule adalah IF E THEN H E: evidence (Fakta-fakta) yang ada H: Hipotesa atau kesimpulan yang dihasilkan Secara umum, rule mempunyai evidence lebih dari satu yang dihubungkan oleh kata penghubung AND atau OR, atau kombinasi keduanya. Tetapi sebaiknya biasakn menghindari penggunaan AND dan OR secara sekaligus dalam satu rule. IF (E1 AND E2 AND E3 … AND En) THEN H IF (E1 OR E2 OR E3 … OR En) THEN H Satu evidence dapat juga mempunyai hipotesis lebih dari satu IF E THEN (H1 AND H2 AND H3 … AND Hn)
Memilih Teknik Representasi Pengetahuan Ada empat kriteria dalam memilih teknik representasi pengetahuan, yaitu: Kemampuan representasi, artinya teknik yang dipilih harus mampu merepresentasikan semua jenis pengetahuan yang akan dimasukkan ke dalam sistem pakar. Kemudahan dalam penalaran, artinya teknik yang dipilih harus mudah diproses untuk memperoleh kesimpulan.
Memilih Teknik Representasi Pengetahuan c. Efisiensi proses akuisisi, artinya teknik yang dipilih harus membantu pemindahan pengetahuan dari pakar ke dalam komputer. d. Efisiensi proses penalaran, artinya teknik yang dipilih harus dapat diproses dengan efisien untuk mencapai kesimpulan.
Akuisisi pengetahuan Selain teknik representasi pengetahuan, satu hal yang tidak kalah pentingnya adalah akuisisi pengetahuan. Tahap akuisisi pengetahuan ini biasanya dikerjakan oleh seorang Knowledge Engineer. Knowledge Engineer adalah orang yang memiliki latar belakang pengetahuan tentang komputer dan mengerti cara pengembangan sistem pakar.
Akuisisi pengetahuan Dalam tahap akuisisi pengetahuan ini, seorang knowledge engineer berusaha menyerap pengetahuan. Pengetahuan diperoleh dari seorang pakar atau lebih, dilengkapi dengan buku, jurnal ilmiah, dsb. Pengetahuan yang diperoleh haruslah selengkap mungkin, sebab akan mempengaruhi kemampuan sistem pakar yang akan dibuat.
Akuisisi pengetahuan Pengetahuan dari pakar dapat diperoleh melalui wawancara. Dalam hal ini knowledge engineer menyodorkan permasalahan dan pakar menjelaskan proses penyelesaian masalah tersebut. Selama kegiatan ini, knowledge engineer harus sabar, komunikatif, dan kreatif sebab seringkali pakar sulit mengekspresikan proses tersebut.
Akuisisi pengetahuan Selama melakukan wawancara dengan pakar ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, yaitu: Pertanyaan yang diajukan harus spesifik agar penjelasan yang diberikan pakar dapat terarah dan rinci sehingga seluruh informasi yang berhubungan dengan pertanyaan tersebut dapat diperoleh. Beri pakar kesempatan untuk menjelaskan dengan caranya sendiri, juga jangan menghindari metode penyajian yang diberikan pakar, dan jangan memaksa pakar untuk menyajikan penjelasan dengan cara yang tidak biasa digunakannya.
Akuisisi pengetahuan Jangan memotong penjelasan dari pakar. Hindari pengajuan fakta yang menyebabkan pakar ragu akan informasi yang diberikan. Gunakan alat perekam untuk menghindari kehilangan informasi dari hasil wawancara. Perhatikan cara pakar memanfaatkan pengetahuan dalam menyelesaikan masalah. Dalam hal ini perhatikan fakta, teori, heuristik ataupun jenis informasi lainnya.
Teknik-teknik untuk Memperoleh Pengetahuan dari Pakar Akuisisi pengetahuan Teknik-teknik untuk Memperoleh Pengetahuan dari Pakar Metode Penjelasan Observasi Diskusi masalah Deskripsi masalah Analisa permasalahan Melihat langsung pakar menyelesaikan masalah di lapangan. Menggali data, pengetahuan dan prosedur yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah dari pakar Pakar mendeskripsikan masalah pada setiap kategori solusi dalam domain permasalahan Memberikan beberapa persoalan kepada pakar untuk menyelesaikan rangkaian penalarannya.
Teknik-teknik untuk Memperoleh Pengetahuan dari Pakar Akuisisi pengetahuan Teknik-teknik untuk Memperoleh Pengetahuan dari Pakar Metode Penjelasan Tatacara perbaikan Tatacara pengujian Tatacara validasi Pakar memberikan beberapa masalah untuk diselesaikan oleh knowledge engineer, dan pakar memperbaiki cara penyelesaian tersebut berdasarkan aturan dari hasil wawancara. Pakar mengevaluasi dan mengkritik prototipe kaidah dan struktur pengendalian dari sistem yang dibangun. Knowledge engineer membentuk prototipe sistem pakar berdasarkan hasil penyelesaian masalah yang diajukan lalu diuji oleh pakar lain.