inferensi
DESCRIPTION
INFERENSI. PERTEMUAN IX Oleh : DIEMA HERNYKA S. Inferensi & Mesin Inferensi. Inferensi :proses untuk menghasilkan informasi yang berasal dari fakta yang diketahui atau diusulkan Mesin Inferensi : m engandung pola pikir dan penalaran dalam menyelesaikan masalah Mesin inferensi - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
PERTEMUAN IXOleh : DIEMA HERNYKA S
INFERENSI
Inferensi & Mesin InferensiInferensi :proses untuk menghasilkan
informasi yang berasal dari fakta yang diketahui atau diusulkan
Mesin Inferensi : mengandung pola pikir dan penalaran dalam menyelesaikan masalah
Mesin inferensiMerupakan program komputerMemberikan metodologi untuk penalaran
tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace
Untuk mengformulasikan kesimpulan
Strategi PenalaranRunut Maju / Forward ChainingRunut Balik / Backward Chaining
Runut Maju Runut maju berarti menggunakan
himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini, data digunakan untuk
menentukan aturan mana yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan.
Mungkin proses menambahkan data ke memori kerja.
Proses diulang sampai ditemukan suatu hasil
Runut Balikpenalaran dimulai dengan tujuan
kemudian merunut balik ke jalur yang akan mengarahkan ke tujuan tersebut
Pengontrolan inferensiContoh: •Ada 10 aturan yang tersimpan dalam basis pengetahuan. •Fakta awal yang diberikan hanya: AA & EE (artinya: A dan E bernilai benar). •Ingin dibuktikan apakah K bernilai benar (hipotesis: K)?
No.No. AturanAturan
R-1R-1 IF A & B THEN C
R-2R-2 IF C THEN D
R-3R-3 IF A & E THEN F
R-4R-4 IF A THEN G
R-5R-5 IF F & G THEN D
R-6R-6 IF G & E THEN H
R-7R-7 IF C & H THEN I
R-8R-8 IF I & A THEN J
R-9R-9 IF G THEN J
R-10R-10 IF J THEN K
Forward ChainingForward ChainingMunculnya fakta baru pada saat inferensi:
AturanAturan Fakta BaruFakta Baru
R-3R-3 FF
R-4R-4 GG
R-5R-5 DD
R-6R-6 HH
R-9R-9 JJ
R-10R-10 KK
Alur inferensi:
A
E
Fakta
Fakta
R-3 F
GR-4
D
R-5
HR-6
J KR-9R-10
Backward ChainingBackward Chaining
Alur inferensi:
J I
A
C
H
A
B
KR-10
R-8 R-7 R-1
Fakta
Tidak diketahui
(a) Pertama: Gagal
J G AKR-10 R-9 R-4
Fakta
(b) Kedua: Sukses
Database Aturan
Proses Runut MajuTampilkan semua daftar premisUser memilih premis yang dialamiSistem mencari aturan yang premisnya
terdiri dari premis-premis yang dipilih oleh user
Sistem akan menampilkan konklusi dari aturan tersebut
Proses Runut BalikSistem akan melist dalam memori daftar
konklusi yang adaMasing-masing konklusi secara sekuensial
dicari premisnyaMasing-masing premis di tanyakan ke userJika jawaban ya, dilanjutkan ke premis
berikutnyaJika jawabannya tidak dilanjutkan ke
konklusi selanjutnya
LatihanJika user memiliki Premis: P1, P4, P6 apa
yang akan jadi konklusinya? Jelaskan urutan prosesnya dengan metode
runut maju dan runut balik
KAIDAH PRODUKSIAturan 1:
JIKA fungsi simple DAN biaya rendah atau tinggiMAKA pilih WP A
Aturan 2: JIKA fungsi kompleksDAN biaya rendah MAKA tidak ada yang bisa dipilih
Aturan 2: JIKA fungsi kompleksDAN biaya tinggiMAKA pilih WP B atau C
Tabel Aturan
Runut Maju
Tampilkan semua daftar premisUser memilih premis yang dialamiSistem mencari aturan yang premisnya
terdiri dari premis-premis yang dipilih oleh user:
Sistem akan menampilkan konklusi dari aturan tersebut
Tampilkan semua daftar premis
SELECT Fungsi, Biaya From Aturan;
User memilih premis yang dialamiMisal : Fungsi Simple, Biaya Tinggi
Sistem mencari aturan yang premisnya terdiri dari premis-premis yang dipilih oleh user
SELECT software FROM Aturan Where Fungsi = 'Simple' And Biaya = 'Tinggi';
Runut BalikSistem akan melist dalam memori daftar
konklusi yang adaMasing-masing konklusi secara
sekuensial dicari premisnyaMasing-masing premis di tanyakan ke
userJika jawaban ya, dilanjutkan ke premis
berikutnyaJika jawabannya tidak dilanjutkan ke
konklusi selanjutnya
Sistem akan melist dalam memori daftar konklusi yang ada
SELECT Distinct Software
FROM Aturan;
Masing-masing konklusi secara sekuensial dicari premisnya
SELECT Fungsi, Biaya
FROM AturanWHERE Software =
'A'
Kelemahan Rancangan Tabel AturanAda domain permasalahan yang satu
variabel nilainya bisa banyak. Misal Pada Masalah Diagnosis, Variabel
Gejala dalam satu aturan bisa berisi banyak
KASUS 2Aturan 1
Jika G : A (70%)Dan G : B (100%)Dan G : C (20%)Dan T : D (30%)Maka Z
• Aturan 2Jika G : B (20%)Dan T : E (10%)Dan G : C (40%)Maka X
• Aturan 3Jika G : A (20%)Dan T : D (30%)Dan T : E (70%)Maka Y
• Aturan 4Jika T : D (90%)Dan G : C (20%)Maka Y
Isi Tabel
ADA PERTANYAAN ???Tugas pertemuan
kemaren dikumpulkan HARI INI !!!