Advance Topic

SISTEM PAKAR Sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli

Lingkungan Konsultasi Lingkungan Pengembangan STRUKTUR SISTEM PAKAR User Antarmuka Aksi yang direkomendasi Motor inferensi Interpreter Scheduler Consistency Enforcer BLACKBOARD Rencana Solusi Agenda Deskripsi Penyaring pengetahuan Basis Pengetahuan Fakta : Apa yang diketahui tentang area domain Aturan : logical reference Fasilitas penjelasan Rekayasa pengetahuan Pengetahuan ahli Penambahan pengetahuan Fakta-fakta tentang kejadian khusus Lingkungan Konsultasi Lingkungan Pengembangan

BASIS PENGETAHUAN (KNOWLEDGE BASE) Penalaran berbasis aturan (Rule- Based Reasoning) Penalaran berbasis kasus (Case-

MOTOR INFERENSI (INFERENCE ENGINE) Forward Chaining Backward Chaining

Contoh Forward Chaining : R1 : IF suku bunga turun THEN harga obligasi naik R2 : IF suku bunga naik THEN harga obligasi turun R3 : IF suku bunga tidak berubah THEN harga obligasi tidak berubah R4 : IF dolar naik THEN suku bunga turun R5 : IF dolar turun THEN suku bunga naik R6 : IF harga obligasi turun THEN beli obligasi Diketahui bahwa dolar turun, tentukan apakah akan membeli obligasi atau tidak

R5 R2 R6 dolar turun suku bunga naik harga obligasi turun beli obligasi

Contoh Backward Chaining : R1 : IF suku bunga turun THEN harga obligasi naik R2 : IF suku bunga naik THEN harga obligasi turun R3 : IF suku bunga tidak berubah THEN harga obligasi tidak berubah R4 : IF dolar naik THEN suku bunga turun R5 : IF dolar turun THEN suku bunga naik R6 : IF harga obligasi turun THEN beli obligasi Diketahui bahwa dolar turun, tentukan apakah akan membeli obligasi atau tidak

R5 R2 R6 dolar turun suku bunga naik harga obligasi turun beli obligasi

LINGKUP PERMASALAHAN SISTEM PAKAR Interpretasi : pengawasan, pengenalan ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, analisis kecerdasan Prediksi : peramalan, prediksi demografis, peramalan ekonomi, prediksi lalulintas, estimasi hasil, militer, pemasaran, peramalan keuangan Diagnosis : medis, elektronis, mekanis, diagnosis perangkat lunak

Perancangan : layout sirkuit, perancangan bangunan Perencanaan : perencanaan keuangan, komunikasi, militer, pengembangan produk, routing, manajemen proyek Monitoring : Computer-Aided Monitoring Systems

JARINGAN SYARAF TIRUAN Representasi buatan dari otak manusia dengan mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia

JARINGAN SYARAF TIRUAN Σ Fungsi Aktivasi Out put STRUKTUR JARINGAN SYARAF TIRUAN bobot bobot Output ke neuron-neuron lain Input dari neuron-neuron lain

JARINGAN SYARAF TIRUAN ARSITEKTUR JARINGAN SYARAF TIRUAN Single layer network Multilayer network Competitive layer network

Single layer network X1 Y1 Xi Xm Yj Yn W11 W1j W1n Wi1 Wij Win Wm1 Wmj Wmn

Multilayer network X1 Z1 Xi Xm Zp Y1 Yj Yn V11 W11 V1p W1j Vi1 W1n Vip Vm1 W1n Vmp Y1 Yj Yn Wp1 Wpj Wpn

Competitive layer network Ai 1 -η Am Aj

JARINGAN SYARAF TIRUAN FUNGSI AKTIVASI JARINGAN SYARAF TIRUAN Fungsi threshold (batas ambang) Fungsi threshold bipolar

Fungsi sigmoid Fungsi identitas

JARINGAN SYARAF TIRUAN PROSES PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Pembelajaran terawasi (supervised learning) : Hebb Rule, Perceptron, Delta Rule, Backpropagation, Heteroassociative Memory, BAM, LVQ Pembelajaran tak terawasi (unsupervised learning) : Kohonen Self-Organizing Maps, ART