Referensi :

1
Referensi

1. Kusumadewi, Sri. Artificial Intelligence Teknik
   dan Aplikasinya, Yogayakarta, Graha Ilmu, 2003
2. Pandjaitan, Lanny. Dasar Dasar Komputasi
   Cerdas, Yogyakarta, Penerbit Andi, 2007
3. Arhami,Muhammad. Konsep Dasar Sistem Pakar,
   Yogyakarta, Penerbit Andi, 2004
4. Michalewicz, Zbigniew. Genetic Algorithms Data
   Structures Evolution Programs, Springer-Verlag,
   1996.
5. Norvig, Russel. Artificial Intelligence a modern
   approach, USA, Prentice Hall, 2003
6. Siang, Jong. Jaringan Syaraf Tiruan, Yogyakarta,
   Penerbit Andi, 2004

2
Artificial Intelligence

• Dian Rachmawati

3
Silabus

• 1. AI (Artificial Intelligence)
• a. Defenisi
• b. Sejarah
• c. Aplikasi AI
• d. Perbedaan AI dengan kecerdasan alami

4

• 2. Representasi Pengetahuan
• a. Hirarki Pengetahuan
• b. Semantic Network
• c. Frame
• d. Script
• e. Kaidah Produksi
• f. Logika dan Himpunan

5

• 3.Sistem Pakar
• a. Defenisi
• b. Keuntungan Sistem Pakar
• c. Perbedaan Sistem Pakar dengan Sistem
  Konvensional
• d. Arsitektur Sistem Pakar
• e. Inferensi

6

• 4. Logika Fuzzy
• a. Pengertian
• b. Kegunaan Fuzzy
• c. Himpunan Fuzzy

7

• 6. Algoritma Genetika
• a. Flowchart genetika
• b. Komponen Algoritma genetika
• c. Seleksi
• d. Crossover
• e. Mutasi
• f . Contoh penerapan

8
Kecerdasan Buatan(Artificial Intelligence)
9
(No Transcript)
10
(No Transcript)
11
(No Transcript)
12
(No Transcript)
13
(No Transcript)
14
Representasi Pengetahuan

• Pengetahuan
• Pemahaman secara praktis maupun teoritis
  terhadap suatu obyek atau domain tertentu.
• Kategori pengetahuan menurut Epistemology

15
Pengetahuan berdasarkan Epistemologi

• Pengetahuan Priori
• Pengetahuan yang medahului atau pengetahuan
  sebelum pengalaman atau tidak alami dan oleh
  karenanya bebas dari sense. Pengetahuan ini
  memiliki kebenaran secara universal. Penyangkalan
  terhadap pengetahuan ini dapat menimbulkan
  kontradiksi.

16
Pengetahuan berdasarkan Epistemologi

• Pengetahuan Posteriori
• Pengetahuan yang berasal dari pengalaman dan
  oleh karenanya melibatkan sense . Nilai kebenaran
  pengetahuan ini dapat diverifikasi dengan
  pengalaman indera (sense) manusia. Jenis
  pengetahuan ini mudah disanggah berdasarkan
  pengetahuan atau pengalaman yang baru tanpa perlu
  menimbulkan kontradiksi

17
Kategori Knowledge Secara Umum
18
Hirarki Pengetahuan
19
Hirarki Pengetahuan

• 17688218738669534650235345514653
• Algoritma
• Kelompokan 2 bilangan sehingga membentuk bilangan
  2 digit
• Abaikan bilangan 2 digit yang mempunyai nilai
  lebih kecil dari 32
• Ubah dengan karakter ASCII untuk bilangan 2 digit
  yang tersisa

20
Tabel ASCII
21
Model Representasi Pengetahuan

• Representasi pengetahuan dimaksudkan untuk
  mengorganisasi pengetahuan dalam bentuk dan
  format tertentu untuk bisa dimengerti oleh
  computer, digambarkan sebagai berikut
• Pengetahuan ? Sistem
• Representasi Pengetahuan

22
Model Representasi Pengetahuan

• Beberapa model representasi pengetahuan
  (Firebaugh 1989)
• Jaringan Semantik ( Semantic Nets)
• Bingkai (Frame)
• Script
• Kaidah Produksi (Production Rule)
• Logika Predikat (Predicate Logic)

23
Jaringan Semantik

• Teknik representasi AI yang digunakan untuk
  informasi yang proposional (Stilling 1987)
• Dibangun oleh M.R.Quillian, sebagai model memori
  manusia.
• Direpresentasikan dengan gambar graph berarah
• Struktur jaringan semantic terdiri dari simpul
  (node) dan busur (arc) yang menghubungkannya.
  Simpul menyatakan onjek, konsep, situasi dan
  busur sebagai links atau edge atau hubungan
  (relationship)
• Hubungan (relationship) merupakan dasar yang
  penting dalam jaringan semantic karena
  menyediakan struktur dasar untuk pengorganisasian
  pengetahuan. Tanpa hubungan, pengetahuan hanyalah
  merupakan suatu kumpulan dari fakta yang tidak
  berelasi dan tidak bermakna. Dengan hubungan
  pengetahuan merupakan perpaduan struktur dengan
  pengetahuan lainnya yang dapat diambil
  kesimpulannya.
• Salah satu masalah dalam penggunaan jaringan
  semantic adalah tidak adanya satu defenisi yang
  standar penamaan link nya (Barr 1981 Staugaard).
• Nodes disebut juga dgn objek, digunakan untuk
  menunjukkan objek phisik, konsep, situasi
• Links atau edges atau arcs, untuk mengekspesikan
  suatu relasi atau hubungan

24
Contoh Jaringan Semantik
25
TIPE LINK

• Secara umum ada 2 tipe yang digunakan untuk
  menerangkan link yaitu
• IS-A dan A-Kind-Of kadang ditulis ISA dan AKO
  (Winston 1984)
• ISA berarti contoh dari dan merupakan anggota
  tertentu dari suatu kelas
• Kelas direlasikan sebagai himpunan dari suatu
  group objek.
• Suatu himpunan memiliki elemen atau unsur dari
  berbagai tipe, maka objek dalam suatu kelas
  mempunyai hubungan antara satu dengan lainnya.

26
TIPE LINK

• AKO (A Kind Of) digunakan untuk merelasikan suatu
  kelas dengan kelas lainnya. AKO tidak digunakan
  untuk merelasikan individu khusus karena untuk
  relasi individu digunakan ISA.
• 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. Tiap atribut mempunyai nilai. Kombinasi
  dari atribut dan nilai adalah property.
• Untuk merelasikan / menghubungkan suatu objek ke
  bagian dari objek digunakan link HAS-A ato HAS

27
Perluasan Jaringan Semantik

• Perluasan Jaringan Semantik
• Jaringan semantik dapat diperluas (expanding)
  dengan menambah node dan menghubungkan node yang
  bersesuaian pada jaringan semantic
• Node dapat berupa objek tambahan atau property
  tambahan

28
Cara Memperluas Jaringan Semantik

• Perubahan dapat dilakukan dalam 3 cara
• ?Objek yang sama
• ?Objek yang lebih khusus
• ?Objek yang lebih umum

29
Object Attribute Value (OAV)

• Ada 3 hal yang sering digunakan untuk membangun
• jaringan semantik
• ? Object, Attribute, Value (OAV)
• Objek dapat berupa bentuk fisik atau konsep
• Atribut adalah karakteristik atau sifat dari
  objek tersebut
• Value (nilai) besaran/nilai/takaran spesifik dari
  atribut tersebut pada situasi tertentu. Dapat
  berupa numerik, string atau boolean
• Fakta nilai tunggal (single valued facts)
  atribut yang memiliki satu nilai tunggal.
• Fakta nilai ganda ( multiple valued facts)
  atribut yang memiliki lebih dari satu nilai.