Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Reperentasi Pengetahuan.

Presentasi berjudul: "Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Reperentasi Pengetahuan."— Transcript presentasi:

1 Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Reperentasi Pengetahuan

2 Knowledge sering disamakan arti dengan data, fakta, dan informasi. Knowledge dapat diklasifikasikan ke dalam tiga kategori yaitu: a.Procedural Knowledge : berkenaan untuk mengetahui bagaimana melakukan sesuatu. b.Declarative Knowledge : berkenaan untuk mengetahui sesuatu itu benar atau salah. c.Tacit Knowledge atau Unconcious Knowledge artinya pengetahuan yang tidak bisa diungkapkan dengan bahasa. KNOWLEDGE

3 Menurut Firebaugh (1989), terdapat 4 teknik dalam merepresentasikan pengetahuan : 1.Jaringan Semantik (Semantic Network) 2.Frame 3.Script 4.Aturan Produksi atau Sistem Produksi

4 Jaringan semantik atau jaringan merupaka suatu teknik representasi AI yang digunakan untuk informasi yang proporsional (Stilling,1987). Jaringan semantik kadang disebut juga jaringan propositional. Proposition  suatu pernyataan yang dapat bernilai benar atau salah. Jaringan semantik dalam matematika berupa suatu label atau graph berarah.

5 Jaringan semantik terdiri dari simpul (NODE) dan busur (ARC). Simpul menyatakan objek, dan busur menyatakan links atau edge. Simpul digunakan untuk menggambarkan objek, konsep dan situasi yang ditunjukkan berupa lingkaran atau kotak, sedangkan busur digunakan untuk menyatakan hubungan antar simpul,ditunjukkan berupa tanda panah. KONSEP JARINGAN SEMANTIK

6 CONTOH JARINGAN SEMANTIK (1)

7

8

9 Hubungan merupakan dasar penting dalam jaringan semantik karena menyediakan struktur struktur dasar untuk pengorganisasian pengetahuan. Tanpa adanya hubungan, pengetahuan hanya menjadi kumpulan fakta yang tidak berelasi dan tidak ada artinya. Dengan hubungan, pengetahuan menjadi perpaduan struktur dengan pengetahuan lain yang dapat diambil kesimpulannya. Contoh pd gambar bisa diambil kesimpulan bahwa Ann dan Bill adalah kakeknya John, walaupun tidak ada link yang secara eksplisit dilabelkan “kakek dari”. CONTOH JARINGAN SEMANTIK (2)

10 Secara umum ada dua tipe yang digunakan untuk menerangkan link, yaitu : Is-a dan Kind of, kadang ditulis ISA dan AKO. Contoh ISA dan AKO ada di gambar selanjutnya.

11 JARINGAN SEMANTIK DENGAN LINK IS-A dan A-Kind-Of

12  Pada gambar tersebut, Is-a berarti adalah “contoh dari” dan merupakan suatu anggota tertentu dari kelas.  Suatu kelas direlasikan dengan konsep matematika dari suatu himpunan dari suatu group objek.  Link AKO pd gambar adalah untuk merelasikan antara satu kelas dengan kelas lainnya. AKO tidak digunakan untuk merelasikan individu yang khusus karena untuk relasi individu menggunakan IS-A. PENJELASAN CONTOH JARINGAN SEMANTIK DENGAN LINK Is-a dan A-Kind- Of (1)

13 AKO merelasikan suatu kelas individu ke kelas induk dari kelas-kelas dimana individu tersebut merupakan kelas anak. Objek dalam suatu kelas mempunyai satu atau lebih atribut, dan setiap atribut itu mempunyai nilai. Kombinasi atribut dan nilai adalah Properti. Contoh pd gambar : Blimp mempunyai ukuran,berat,bentuk,warna dsb. Nilai atribut dari bentuk Blimp adalah elips. Dengan kata lain, Blimp berbentuk elips. PENJELASAN CONTOH JARINGAN SEMANTIK DENGAN LINK Is-a dan A-Kind- Of (2)

14 Link IS mendefinisikan suatu nilai. Contohnya : Jika presiden di pesawat DC-9, maka Airforce 1 adalah (is) DC-9. Link CAUSE menunjukkan pengetahuan sebab akibat. Contohnya : Udara panas menyebabkan (causes) timbulnya gelembung. Link HAS-A (mempunyai) : merelasikan suatu kelas menjadi sub kelas. HAS-A berlawanan dengan AKO. contoh : Mobil mempunyai mesin (Car has a engine), Mobil adalah Ford (car is a ford). Secara khusus, IS-A merelasikan suatu nilai untuk atribut, sedang HAS- A merelasikan suatu objek menjadi atribut. PENJELASAN CONTOH JARINGAN SEMANTIK DENGAN LINK Is-a dan A-Kind- Of (3)

15 PERLUASAN JARINGAN SEMANTIK (1)

16 Jaringan semantik pada gambar di slide sebelumnya, dapat diperluas (expanding), yaitu dengan menambah node dan menghubungkan dengan node yang bersesuaian pada jaringan semantik. Node baru tersebut dapat merupakan objek tambahan atau properti tambahan. Umumnya penambahan dapat dilakukan dengan 3 cara : objek yang sama, objek yang lebih khusus, dan objek yang lebih umum. PERLUASAN JARINGAN SEMANTIK (2)

17 PERLUASAN JARINGAN SEMANTIK (3)

18 Keterangan : a.Penambahan Objek yang sama Penambahan node “pinguin” yang merupakan objek yang sama dengan “canary” yang sama-sama merupakan “Is a Bird”  hubungan IS-A dari node BIRD. b.Penambahan objek yang lebih khusus Penambahan node “tweety” yang merupakan objek khusus dari node “canary”. Penambahan tersebut memberikan informasi baahwa “tweety” juga termasuk “Bird”. PERLUASAN JARINGAN SEMANTIK (4)

19 c. Penambahan Objek yang lebih umum Kita dapat menambahkan node yang merupakan representasi yang lebih umum dari suatu node, yang di- link kan dengan Arc “IS-A”, misalnya penambahan node “animal” pada node “bird” yang menginformasikan bahwa “bird” termasuk dalam objek “animal”.  Bird is an animal. PERLUASAN JARINGAN SEMANTIK (5)

20 Salahsatu cara untuk menggunakan jaringan semantik adalah dengan cara bertanya pada node. Contoh pada gambar di slide 17 : Kasus 1 : Jika kita bertanya pada “Bird”  How do you Travel? Jawabannya adalah “Fly” Untuk dapat menjawab, maka node tersebut akan mengecek pada arc dengan label “travel” lalu menggunakan informasi yang ada pada arc tersebut sebagai jawabannya. Demikian juga jika kita bertanya pada “tweety”,jika node tidak menemukan jawaban pada lokal arc, maka akan mencari pada link dengan hubungan “IS-A” yang dimiliki oleh node “tweety” tersebut. OPERASI PADA JARINGAN SEMANTIK

21 GAMBAR UNTUK OPERASI PADA JARINGAN SEMANTIK (1)

22 GAMBAR UNTUK OPERASI PADA JARINGAN SEMANTIK (2)

23 Frame / Bingkai adalah blok atau potongan- potongan yang berisi pengetahuan mengenai objek-objek khusus, kejadian lokasi, situasi ataupun elemen lainnya dengan ukuran yang relatif besar. Blok-blok ini menggambarkan objek tersebut secara lebih rinci contohnya sebagai berikut : FRAME

24

25 Frame terdiri dua elemen dasar, yaitu slot dan facet (merupakan subslot). Slot merupakan kumpulan atribut atau properti yang menjelaskan objek yang direpresentasikan oleh frame dan subslot menjelaskan pengetahuan atau prosedur dari atribut pada slot. Slot dalam frame mungkin berisi informasi sebagai berikut : 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. FRAME

26 Sedangkan, subslot terdiri dari beberapa bentuk antara lain: 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. FRAME

27

28

29 Scripts SCRIPT SCRIPT, skema representasi pengetahuan yang menggambarkan urutan dari kejadian. Elemen-elemen script terdiri dari : Elements include Entry Conditions Props Roles Tracks Scenes

30 SCRIPTS SCRIPT Apotek Jalur (Track): Apotek A Peran (Roles): Konsumen, Apoteker, dll Pendukung (Props): Resep obat, dll Kondisi Masukan (Entry Condition): Konsumen membawa resep obat Adegan (Sceen) 1 : Masuk 1.Konsumen masuk ke apotek 2.Konsumen antri 3.Dll. Adegan (Sceen) 2 : Transaksi 1.Konsumen memberikan resep obat ke apoteker 2.Apoteker mencarikan obat yang diminta 3.Apoteker memberikan obat yang diminta 4.Konsumen membayar obat yang diminta Adegan (Sceen) 3 : Keluar 1.Konsumen meninggalkan apotek Hasil : Pasien memperoleh obat yang dicarinya.

31 Aturan Produksi/ Production Rules PRODUCTION RULES: pasangan kondisi-aksi. Production system dikembangkan oleh Newell dan Simon sebagai model dari kognisi manusia. Ide dasar dari sistem ini adalah pengetahuan digambarkan sebagai production rules dalam bentuk pasangan kondisi-aksi. Pengetahuan dalam sistem produksi dapat direpresentasikan oleh himpunan kaidah dalam bentuk: IF [kondisi] THEN [aksi].

32 Contoh : Production Rules RULE 1 : JIKA konflik internasional mulai MAKA harga emas naik RULE 2 : JIKA laju inflasi berkurang MAKA harga emas turun RULE 3 : JIKA konflik internasional berlangsung lebih dari tujuh hari dan JIKA konflik terjadi di Timur Tengah MAKA beli emas

33 Inferensi : Proses memperoleh pengetahuan atau pengambilan keputusan berdasarkan pengalaman Mesin Inferensi adalah bagian yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran system yang digunakan oleh seorang pakar. Mekanisme ini akan menganalisa suatu masalah tertentu dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik. Penalaran : Cara (hal) menggunakan pemikiran atau cara berfikir yang logis Hal mengembangkan atau mengendalikan sesuatu dengan nalar dan bukan dengan perasaan atau pengalaman Inferensi dan Penalaran

34 TUGAS Buat system sederhana tentang reperesentasi pengetahuan (jaringan semantic, frame, script, aturan produksi) dengan satu TEMA, Contoh: Silsilah keluarga Teknologi mobile DLL