Tugas sistem pakar study kasus julaikah

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.

Penyelesaian :

1. Tabel Dependancy

2. Tabel Keputusan

3. IF Then Rule

--------------------------------------

Kelompok 5

- Eric Wijaya (09.41010.0002)

- Jeffry Chayadi (09.41010.0008)

- Aji Hokky Cahyadi (09.41010.0009)

Proposal Sistem Pakar Diagnosa dan Solusi Penyakit pada Anjing

Proposal ini akan menjelaskan tentang pembuatan sistem pakar yang berguna untuk mendiagnosa dan memberikan solusi terhadap penyakit-penyakit yang diderita oleh hewan anjing. Di dalam prosposal ini akan berisi rule-rule untuk mendiagnosa penyakit yang dialami oleh hewan anjing serta memberikan solusi-solusi yang tepat untuk menangani penyakit hasil diagnosa.

Untuk lebih lengkapnya dapat melihat PDF di link berikut ini.

Proposal Sistem Pakar Diagnosa dan Solusi Penyakit pada Anjing

--------------------

Kelompok 5

Eric Wijaya 09.41010.0002

Jeffry Chayadi 09.41010.0008

Hoky Ajichayadi 09.41010.0009

MK : Sistem Pakar

Dosen : Anjik Sukmaaji S.Kom M.Eng.

Linear Congruen Generator (Tugas Pemodelan Simulasi)

Linear Congruen Generator

Teknik Linear Congruen Generator adalah suatu teknik yang sekarang ini masih digunakan untuk melakukan pembangkitan angka-angka secara random. Berikut contoh dari teknik Linear Congruen Generator dengan soal :

• ni=(7n(i-1)+5) mod(32); n0=7
• ni=(5n(i-1)+11) mod(512); n0=535
• ni=(5n(i-1)+11) mod(512); n0=??? (diisi dengan angka pilihan, di sini akan menggunakan 1366).

Selain contoh di atas, akan ditampilkan juga random secara Uniform U(0,10).

Jawaban : ni=(7n(i-1)+5) mod(32); n0=7

Jawaban : ni=(5n(i-1)+11) mod(512); n0=535

Jawaban : ni=(5n(i-1)+11) mod(512); n0=??? (diisi dengan angka pilihan, di sini akan menggunakan 1366).

------------------------
Nama : Eric Wijaya
NIM : 09.41010.0002
MK : Pemodelan Simulasi

Problem Space Menyalakan Sepeda Motor

Problem Space Menyalakan Sepeda Motor

Berikut akan ditampilkan sebuah contoh Problem Space pada kasus menyalakan sepeda motor. Dimulai dari menyalakan motor, melakukan cek pada panel motor, melakukan cek pada aki maupun busi hingga menyala. Untuk lebih lengkap dapat dilihat gambar dibawah ini :

----------------------------------------------
Nama Kelompok :

1. Eric Wijaya 09.41010.0002
2. Jeffry Chayadi 09.41010.0008
3. Hoky Ajicahyadi 09.41010.0009

Dosen : Anjik Sukmaaji S.Kom, M.Eng.

Ruled Based System Tugas Sistem Pakar 2

Sistem Berbasis Aturan

Sistem Berbasis Aturan adalah suatu cara yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi pengetahuan untuk menunjukkan suatu informasi yang berguna. http://en.wikipedia.org/wiki/Rule-based_system.

Pengertian lain dari Sistem Berbasis Aturan adalah A rule-based system is a way of encoding a human expert's knowledge in a fairly narrow area into an automated system. Sebuah cara meng-kode-kan keahlian/pakar pengetahuan seorang manusia dapat lingkup area yang sempit kedalam suatu sistem yang terotomasi. Lingkup area yang sempit yang dimaksud adalah bahwa sistem tersebut tidak dapat melakukan pembelajaran lebih lanjut terhadap keahlian yang dimilikinya. http://www.ramalila.net/Adventures/AI/rule_based_systems.html

Salah satu contoh umum dari Sistem Berbasis Aturan yang paling sering digunakan adalah sistem pakar yang dipakai untuk menentukan pilihan. Sebagai contoh sistem pakar yang dapat membantu dokter untuk memilih/menentukan/mendiagnosa penyakit dari pasien berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh si pasien.

Manfaat/Keuntungan Sistem Berbasis Aturan (lebih ke Sistem Pakar):

• Pengetahuan dari si pemilik pakar menjadi dapat digunakan dalam jangkauan yang lebih luas dalam masyarakat.
• Pengetahuan dari si pemilik pakar dapat disimpan sehingga akan tetap ada walaupun pemilik pakar sudah pensiun atau tidak ada.
• Mudah dikembangkan/diproduksi, sedangkan untuk menciptakan pakar butuh waktu.
• Konsisten, setiap keputusan akan tetap sama bila gejala yang diterima sama.

Kelemahan Sistem Berbasis Aturan (lebih ke Sistem Pakar) :

• Sistem pakar hanyalah sebuah pengetahuan secara teknik, sedangkan pakar sendiri lebih memiliki pengetahuan yang lebih mendalam.
• Sistem pakar tidak bisa berjalan bila menemui kondisi yang unusual.
• Sistem pakar tidak bisa melakukan pembelajaran sendiri.
• Sistem pakar hanya bergantung pada inputan saja.

Contoh Sistem Berbasis Aturan (lebih ke Sistem Pakar) :

Analisa Kredit
Keuntungan menggunakan sistem pakar untuk analisa kredit adalah lebih cepat dan terakurasi dibandingkan melalui manual. Sebagai contoh American Express menggunakan sistem pakarnya untuk menangani request-request yang tidak biasa yang dinamakan Authorizer’s Assistant. Sistem pakar ini dapat menangani request lebih cepat dan mengurangi pelanggan-pelanggan yang buruk hingga yang semula 15 persen menjadi 4 persen.

Contoh lain dapat dilihat pada referensi berikut:
The Basic Of Expert System

----------------------------------------------

Nama : Eric Wijaya
Nim : 09.41010.0002
Dosen : Anjik Sukmaaji S.kom, M. Eng.

Tugas-1 Sistem Pakar: Resume Konsep Dasar dan Heuristic Search

DEFINISI SISTEM PAKAR

Sistem pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Jenis program ini pertama kali dikembangkan oleh periset kecerdasan buatan pada dasawarsa 1960-an dan 1970-an dan diterapkan secara komersial selama 1980-an. Bentuk umum sistem pakar adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set aturan yang menganalisis informasi (biasanya diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu kelas masalah spesifik serta analisis matematis dari masalah tersebut. Tergantung dari desainnya, sistem pakar juga mampu merekomendasikan suatu rangkaian tindakan pengguna untuk dapat menerapkan koreksi. Sistem ini memanfaatkan kapabilitas penalaran untuk mencapai suatu simpulan. (http://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pakar).

Menurut Marimin (1992), Sistem Pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan.

Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

Komponen Utama dalam sistem pakar adalah :

• Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
• Mesin Inferensi (Inference Engine)
• Basis Data (Database)
• Antarmuka Pemakai (User Interface)

Dalam Mesin Inferensi ada 2 metode yang sering digunakan yaitu Metode Forward Chaining dan Metode Backward Chaining.

Forward Chaining adalah suatu metode dimana aturan-aturan atau rules diuji satu demi satu dalam urutan tertentu (data driven) sampai menemukan tujuan atau goals. (http://blog.re.or.id/mesin-inferensi.htm)

Backward Chaining adalah penalaran dimulai dari kesimpulan dan akan dibuktikan kebenarannya(goal driven). (http://blog.re.or.id/mesin-inferensi.htm)

CONTOH PENGGUNAAN SISTEM PAKAR
Contoh yang paling sering digunakan adalah sistem pakar untuk mengetahui penyakit suatu pasien. Dengan aturan-aturan yang telah di-set sedemikian rupa sehingga apabila pasien menggunakan sistem pakar tersebut dapat diketahui penyakit apa yang sedang diderita sama seperti apabila pasien tersebut berobat kepada dokter.

Namun perlu diingat, bahwa sistem pakar ini bukan untuk mengganti tugas dari seorang dokter, namun hanya sebagai alat bantu atau pendukung saja agar mempercepat proses yang bersifat repetitif.

Contoh lainnya adalah sistem pakar pencarian barang sesuai dengan keinginan konsumen. Misal dalam bidang TI, apabila konsumen memasukkan jenis spesifikasi yang diinginkan maka serta cepat sistem pakar ini akan memberikan solusi-solusi yang tepat sesuai dengan kebutuhan konsumen sehingga konsumen sendiri merasa mudah dalam menemukan keinginannya.

TEKNIK PENCARIAN HEURISTIK

Teknik pencarian heuristik (heuristic searching) merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian ruang keadaan (state space) suatu problema secara selektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar, dan mengesampingkan usaha yang bodoh dan memboroskan waktu.

Jenis-Jenis Pencarian Heuristik:

• Generate and Test
• Hill Climbing
• Best First Search
• Alpha Beta Prunning
• Means-End-Anlysis
• Constraint Satisfaction

Penjelasan untuk setiap jenis Pencarian Heuristik dapat dilihat di sini.

--------------------------------------
NIM : 09.41010.0002 Nama : Eric Wijaya
Matakuliah : Sistem Pakar (P3)
Dosen : Anjik Sukmaaji