Metode Inferensi.

Presentasi berjudul: "Metode Inferensi."— Transcript presentasi:

1 Metode Inferensi

2 Jika (antecedent/premis/kondisi) Maka (consequent/konklusi/aksi)
Inferensi Inferensi adalah bagaimana melakukan penarikan kesimpulan dari pengetahuan yang ada (knowledge base/basis pengetahuan) Untuk penarikan kesimpulan digunakan penalaran (reasoning). Dalam sistem berbasis aturan, penarikan kesimpulan ini disebut ruler interpreter. Penalaran memerlukan logika Salah satu jenis logika argumen (pernyataan-pernyataan) adalah Silogisme. Silogisme dapat direpresentasikan ke dalam bentuk aturan: Jika (antecedent/premis/kondisi) Maka (consequent/konklusi/aksi) Mesin inferensi/program pengendali adalah program yang dapat mengakses pengetahuan (dari basis pengetahuan) untuk keperluan penarikan kesimpulan, keputusan, dan pemecahan masalah. Metode inferensi: Forward chaining (data driven) Mulai dari antecedent (jika) Backward chaining (goal driven) Mulai dari consequent (maka)

3 Contoh R1 : Jika suku bunga turun maka harga obligasi naik R2 : Jika suku bunga naik maka harga obligasi turun R3 : Jika suku bunga tidak berubah maka harga obligasi tidak berubah R4 : Jika dolar naik maka suku bunga turun R5 : Jika dolar turun maka suku bunga naik R6 : Jika harga obligasi turun maka beli obligasi Forward Chaining Dari fakta dolar turun, berdasarkan Rule 5, diperoleh kesimpulan suku bunga naik. Dari Rule 2 suku bunga naik menyebabkan harga obligasi turun. Dengan Rule 6, jika harga obligasi turun, maka kesimpulan yang diambil adalah membeli obligasi.   Backward Chaining Dari solusi yaitu membeli obligasi, dengan menggunakan Rule 6 diperoleh anteseden harga obligasi turun. Dari Rule 2 dibuktikan harga obligasi turun bernilai benar jika suku bunga naik bernilai benar . Dari Rule 5 suku bunga naik bernilai memang bernilai benar karena diketahui fakta dolar turun.

4 Kasus Seorang user ingin berkonsultasi apakah tepat jika dia berinvestasi pada stock IBM?
Variabel-variabel yang digunakan : A = memiliki uang $ untuk investasi B = berusia < 30 tahun C = tingkat pendidikan pada level college D = pendapatan minimum pertahun $ E = investasi pada bidang Sekuritas (Asuransi) F = investasi pada saham pertumbuhan (growth stock) G = investasi pada saham IBM Setiap variabel dapat bernilai TRUE atau FALSE Fakta : Diasumsikan si user (investor) memiliki data: Memiliki uang $ (A TRUE) Berusia 25 tahun (B TRUE) Dia ingin meminta nasihat apakah tepat jika berinvestasi pada IBM stock?

5 Rule: R1 : Jika seseorang memiliki uang $ untuk berinvestasi dan dia berpendidikan pada level college maka dia sebaiknya berinvestasi pada bidang sekuritas R2 : Jika seseorang memiliki pendapatan per tahun min $ dan dia berpendidikan pada level college maka dia sebaiknya berinvestasi pada saham pertumbuhan (growth stocks) R3 : Jika seseorang berusia < 30 tahun dan dia berinvestasi pada bidang sekuritas maka dia sebaiknya berinvestasi pada saham pertumbuhan (growth stocks) R4 : Jika seseorang berusia <> 22 tahun maka dia berpendidikan college R5 : Jika seseorang ingin berinvestasi pada saham pertumbuhan maka saham yang dipilih adalah saham IBM. Penyederhanaan rule: R1: Jika A dan C maka E R2: Jika D dan C maka F R3: Jika B dan E maka F R4: Jika B maka C R5: Jika F maka G

6 Solusi dengan Forward Chaining : Langkah 1 : Jika A dan C maka E (R1) Langkah 2 : Jika B maka C (A,B,C True = R4) Langkah 3 : Jika A dan C maka E (A,B,C True = R2) Langkah 4 : Jika B dan E maka F (A,B,C,E,F True = R3) Langkah 5 : Jika F maka G (G True) Kesimpulan : Cocok untuk investasi saham IBM Tugas Buat solusi dengan Backward Chaining