Latihan Inferensi Fuzzy

Kasus 1

Kelompok 1

08410100466 Yayiek Dzurriyyatin Thoyyibah
09410100279 Yosua Christavian
10410100168 Ari Dading Cahyono

Latihan menggunakan metode FUZZY

Penyelesaian soal di atas

Penyelesaian Soal no 2

 

 

Kelompok 1

08410100466 Yayiek Dzurriyyatin Thoyyibah
09410100279 Yosua Christavian
10410100168 Ari Dading Cahyono

Studi Kasus Sistem Pakar

Permasalahan : Setelah lulus SMA, Julaikah memiliki keinginan untuk melanjutkan studi di bidang komputer. Namun karena bidang komputer memiliki beberapa disiplin ilmu, maka Julaikah harus berkonsultasi dg sistem pakar untuk menentukan pilihan yg tepat bagi dia.

Buatlah sebuah sistem pakar untuk membantu Julaikah menentukan pilihan dg kreteria sebagai berikut :

Disiplin ilmu yg direkomendasikan meliputi : Programmer komputer, ilmu komputer (computer science), teknisi komputer atau bidang lain selain komputer. Tiga hal utama sebagai penentu keputusan adalah :

• Tes Atitude(ok, not-ok) yg meliputi : test kemampuan matematika (ya,tdk) dan test kemampuan programming (ya, tdk)
• Test minat (bagus, sedang, rendah) yg meliputi:minat pd komputer(ya,tdk), minat pada kemampuan reparasi (ya,tdk) dan minat pada pemecahan masalah (ya,tdk)
• Kemampuan finansial (ya,tdk)

1. Tabel Dependancy

2. a. Tabel Keputusan

     b. Penyederhanaan Tabel Keputusan

 3. IF Then Rule

 

 

NAMA KELOMPOK 1 :

08410100466 Yayiek Dzurriyyatin Thoyyibah
09410100279 Yosua Christavian
10410100168 Ari Dading Cahyono 

RESUME TEKNIK INFERENSI

Definisi Inferensi
Inferensi adalah : Proses yang digunakan dalam Sistem Pakar untuk menghasilkan informasi baru dari informasi  yang telah diketahui.
Reosioning
Definisi : Proses bekerja dengan pengetahuan, fakta dan strategi pemecahan masalah, untuk mengambil
suatu kesimpulan. (Berpikir dan mengambil kesimpulan)
Metode Reasoning
- Deductive Reasoning
   Kita menggunakan reasoning deduktif untuk mendeduksi informasi baru dari hubungan logika pada 
   informasi yang telah diketahui.
  Contoh :
  Implikasi : Saya akan makan jika lapar
  Aksioma : Saya lapar
  Konklusi : Saya akan makan
  IF A is True AND IF A IMPLIES B is True, Then B is True
- Inductive Reasonin
  Kita menggunakan reasoning induktif untuk mengambil kesimpulan umum dari sejumlah fakta khusus
  tertentu.
  Contoh:
  Premis : Kelinci di Kebun Binatang Surabaya makan wortel
  Premis : Monyet di Taman safari prigen jawa timur makan wortel
  Konklusi : Semua kelinci makan wortel
- Abductive Reasoning
  Merupakan bentuk dari proses deduksi yang mengijinkan inferensi plausible.
  Plausible berarti bahwa konklusi mungkin bisa mengikuti informasi yang tersedia, tetapi juga bisa salah.
  Contoh:
   Implikasi : Taman bunga menjadi basah jika terjadi hujan
   Aksioma : Taman bunga menjadi basah
   Konklusi : Apakah terjadi hujan ?
   IF B is True AND A implies B is true, Then A is True?
- Analogical Reasoning
   Kita mengunakan pemodelan analogi untuk membantu kita memahami situasi baru atau objek baru.
   Kita menggambar analogi antara 2 objek/situasi, kemudian melihat persamaan dan perbedaan untuk
   memandu proses reasoning.
- Common Sense Reasoning
   Melalui pengalaman, manusia belajar untk memecahkan masalahnya secara efisien.
   Dengan menggunakan common sense untuk secara cepat memperoleh suatu solusi.
   Dalam sistem pakar, dapat dikategorikan sebagai Heuristic.
   Proses heuristic search atau best first search digunakan pada aplikasi yang membutuhkan solusi yang cepat
Terdapat beberapa model inferensi yang secara umum digunakan dalam persoalan-persoalan logika, antara
lain:
- Modus Ponens
- Modus Tolens
Ada tiga macam metoda reasoning yang secara umum digunakan yaitu:
- Deduksi
  Deduksi didefinisikan sebagai: reasoning dari fakta yang sudah diketahui menuju fakta yang belum diketahui,
  dari hal-hal umum menuju ke hal-hal spesifik, dari premis menuju ke kesimpulan logis.
- Abduksi
   Abduksi adalah metoda reasoning yang sering dipakai untuk memberikan/menghasilkan penjelasan terhadap
   fakta. Berbeda dengan metoda deduksi, pada metoda ini tidak ada jaminan bahwa kesimpulan yang didapat
   selalu benar. Sebagai contoh, sebuah aturan seperti pada contoh terdahulu dituliskan sebagai berikut:
   8 X, [rajin-belajar(X) ! jadi-sarjana(X)]
   Misalkan didapati bahwa Alex telah diwisuda, maka bentuk predicate calculus nya adalah:
   jadi-sarjana(alex)
   Dengan menggunakan abduksi dapat disimpulkan bahwa: rajin-belajar(alex)
   Tetapi tidak ada jaminan bahwa kesimpulan tersebut benar. Menjadi sarjana tidak selalu berarti rajin
   belajar.
- Induksi
   Induksi berarti proses reasoning dari fakta-fakta khusus atau kasus-kasus individual menuju ke kesimpulan
   secara general. Sebagai contoh: P(a) adalah benar
                                                    P(b) adalah benar
  maka dengan induksi dapat disimpulkan bahwa:  8 X, P(X) adalah benar
 

Tugas Sistem Pakar Pert 2 Rule-Base System

Rule based system atau sistem berbasis aturan yaitu cara untuk menyimpan dan memanipulasi pengetahuan untuk menginterpretasikan informasi dalam cara yang bermanfaat.

Sistem berbasis aturan (rule-based system) menggunakan Modus Ponens sebagai dasar untuk memanipulasi aturan, yaitu:

fakta A benar, dan

operasi A ! B benar,

maka fakta B adalah benar

Sistem berbasis aturan melakukan proses reasoning mulai dari fakta awal sampai menuju pada kesimpulan. Dalam proses ini mungkin akan dihasilkan fakta fakta baru menuju pada penyelesaian masalah. Jadi dapat disimpulkan bahwa proses penyelesaian masalah pada sistem berbasis aturan adalah menciptakan sederet fakta-fakta baru yang merupakan hasil dari sederetan proses inferensi sehingga membentuk semacam jalur antara definisi masalah menuju pada solusi masalah. Deretan proses inferensi tersebut adalah inference chain.

Sebagai contoh, sebuah sistem peramal cuaca dibangun dengan sistem berbasis pengetahuan untuk mengetahui keadaan cuaca pada 12 sampai 24 jam ke depan.

RULE 1: IF suhu udara sekitar di atas 32o C

   THEN cuaca adalah panas

RULE 2: IF kelembaban udara relatif di atas 65%

   THEN udara sangat lembab

RULE 3: IF cuaca panas dan udara sangat lembab

   THEN sangat mungkin terjadi badai

ü  Jika hanya rule 1 (tanpa rule 2 dan rule 3), sistem berbasis pengetahuan tidak berarti apa2.

ü  Karena itu sebuah sistem berbasis pengetahuan harus terdiri atas sekelompok aturan yang membentuk rangakaian aturan rule chain.

ü  Fakta didefisinikan sebagai statemen yang dianggap benar.

Contoh: Suhu udara di sekitar adalah 35o C dan kelembaban udara relative 70% adalah fakta.

ü  Maka proses inferensi melihat fakta-fakta dari premis pada Rule 1 dan Rule 2 sebagai dasar untuk menghasilkan fakta baru: Cuaca panas dan Udara lembab.

Manfaat Rule Based System / sistem berbasis aturan :

1. Meningkatkan output & produktivitas
2. Mudah melakukan ekspansi sistem
3. dapat menggunakan variabel
4. meningkatkan kemampuan problem solving
5. Meningkatkan Kualitas