Sebelumnya... Sistem Pakar berbasis Aturan (Rule-Based Expert System, RBES) Sistem Pakar Representasi Pengetahuan Penalaran

Transkripsi

1 Sebelumnya... Sistem Pakar berbasis Aturan (Rule-Based Expert System, RBES) Sistem Pakar Representasi Pengetahuan Penalaran Forward chaining Backward chaining Resolusi Konflik

2 Contoh RBES (1) Sistem pakar untuk... Perhatikan sistem produksi berikut: Rule 1 IF suhu <37 THEN tidak demam Rule 2 IF suhu >37 AND suhu <38 THEN demam rendah Rule 3 IF suhu > 38 THEN demam tinggi Rule 4 IF hidung tersumbat ringan THEN Beringus Rule 5 IF hidung tersumbat berat THEN pembengkakan selaput sinus

3 Contoh RBES (2) Rule 6 IF Demam rendah AND Sakit kepala AND Beringus AND Batuk THEN flu Rule 7 IF flu AND Tidak Radang tenggorokan THEN jangan diobati Rule 8 IF flu AND Radang tenggorokan THEN diobati Rule 9 IF Jangan diobati THEN Jangan berikan obat Rule 10 IF diobati THEN Berikan Obat

4 Contoh RBES (3) Rule 11 IF Berikan Obat AND Alergi Antibiotika THEN Berikan Tylenol Rule 12 IF Berikan Obat AND Tidak alergi Antibiotika THEN Berikan Antibiotika

5 Contoh RBES (4) Pasien mengalami sakit kepala dan hidung tersumbat. Demamnya 37.5 dan batuk. Pasien menolak dikatakan alergi antibiotika. Hasil lab. menunjukkan bahwa orang tersebut juga mengalami radang tenggorokan. 1) Gunakan forward chaining untuk mengetahui apakah pasien boleh diberikan Antibiotika. 2) Gunakan backward chaining untuk mengetahui secara terbalik, jika diberikan antibiotika, apa gejala-gejalanya?

6 Bagaimana dengan ini? (1) Aturan Produksi: Rule 1 IF shape is long AND color is yellow THEN fruit is banana Rule 2 IF shape is round AND color is red AND size is medium THEN then fruit is apple Rule 3 IF shape is round AND color is red AND size is small THEN then fruit is cherry Rule 4 IF skin smell THEN perfumed

7 Bagaimana dengan ini? (2) Rule 5 IF fruit is lemon OR fruit is orange OR fruit is pomelo OR fruit is grapefruit THEN citrus fruit Rule 6 IF size is medium AND color is yellow AND perfumed THEN then fruit is lemon Rule 7 IF size is medium AND color is green THEN fruit is kiwi Rule 8 IF size is big AND perfumed AND color is orange AND citrus fruit THEN fruit is grapefruit

8 Bagaimana dengan ini? (3) Rule 9 IF perfumed AND color is orange AND size is medium THEN fruit is orange Rule 10 IF perfumed AND color is red AND size is small AND no seeds THEN fruit is strawberry Rule 11 IF diameter <2 cm THEN size is small Rule 12 IF diameter >10 cm THEN size is big Rule 13 IF diameter >2 cm AND diameter <10 cm THEN size is medium

9 Bagaimana dengan ini? (4) Premis/Fakta/Kondisi dalam database: The fruit has no seed, a 7 cm diameter, smelling skin, orange color Tugas? 1) Gunakan forward chaining untuk membuktikan bahwa fruit adalah citrus fruit. 2) Gunakan backward chaining untuk mengetahui sebaliknya, jika citrus fruit, apa saja ciri-cirinya?.

10 Latihan (Praktik) Buatkan suatu basis pengetahuan dan basis data yang terdiri sekitar 10 rules dan 15 fakta: 1) Lakukan penalaran forward chaining 2) Lakukan penalaran backward chaining 3) Buatkan rantai inferensinya. 4) Gambarkan chaining-nya dalam suatu diagram. 5) Gunakan kreatifitas anda dan pengetahuan pakar dalam domain pilihan tersebut.

11 Bagi yang Tidak Ikut UTS Kerjakan soal UTS, dan kumpulkan Waktu: 1 Minggu (Deadline: 28 November 2013)

12 Perbaikan UTS Telah ada tugas, merangkum paper, tujuan: memperbaiki hasil UTS Apakah tugas tsb telah dikerjakan dengan baik? Contoh yang SALAH: Paper tidak terkait / berbasis WEB Tidak ada unsur kecerdasan buatan Silakan diperbaiki (bagi yang merasa salah) dan dikumpulkan 2 minggu kemudian.

13 Tugas Sebelum UAS Mirip dengan tugas sebelumnya. Hanya paper mulai 2011 s.d 2013 Dikumpulkan minggu terakhir kuliah, sebelum minggu tenang. Kata kunci umum: Web Intelligent system Web, dapat diwakili (lebih fokus): personalization, recommender system, social network (sentiment analysis & opinion mining), web retrieval/web mining, search engine Intelligent dapat diwakilkan dengan: expert system, machine learning, fuzzy system, genetic algorithm, neural network, swarm intelligent, ant algorithm, bio-inspired.

14 Kecerdasan Buatan Pertemuan 07 Ketidakpastian dalam RBES... Husni S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, 2013

15 Outline Pendahuluan Teori Bayes Faktor-faktor Kepastian Rangkuman Latihan

16 Ketidakpastian (uncertainty) Esensi: Kurangnya informasi untuk merumuskan keputusan. Sumber ketidakpastian: Bahasa yang tidak tepat: kesalahan translasi dari bahasa pakar ke bentuk IF-THEN Data/Informasi/Pengetahuan: Tidak lengkap, salah, hilang, tidak dapat diandalkan. Terminologi tidak jelas/berubah-ubah Pengetahuan berubah-ubah Data tak tepat: satu istilah banyak makna, banyak istilah satu makna Kombinasi pandangan para pakar berbeda. Error-error.

17 Metode & Teori Terkait Ketidakpastian Penyelesaian masalah ketidakpastian dapat berbasis: Peluang (Statistika): objective probability, experimental probability & subjective probability Heuristik, mencakup Faktor Kepastian dan Logika Samar Teori yang banyak digunakan: Bayesian Probability Hartley Theory Shannon Theory Dempster-Shafer Theory Markov Models Fuzzy Theory

18 Probabilitas/Peluang Probabilitas adalah proporsi atau persentase terjadinya suatu kejadian. Diekspresikan dalam bilangan ril antara [0, 1]. Nilai 0 berarti ketidakmungkinan absolut, 1 menunjukkan kepastian absolut. P(A(t)) memberikan nilai dalam range [0, 1] untuk setiap kemungkinan terjadinya t dalam domain A, dimana jumlah semua nilai itu adalah 1. Contoh:

19 Sukses dan Gagal Suatu kejadian setidaknya punya 2 keluaran: sukses atau gagal. Peluang sukses: Peluang gagal: Diperoleh P(sukses) + P(gagal) = 1 Contoh: peluang munculnya nilai pada dadu (6 sisi) P(sukses(1) )= P(sukses(2))=... = P(sukses(6)) = 1/6 P(gagal(1) )= P(gagal(2))=... = P(gagal(6)) = 5/6 P(sukses(2)) + P(gagal(2)) = 1/6 + 5/6 = 1

20 Sifat Kejadian Independen dan mutually exclusive: kejadian-kejadian tidak dapat terjadi secara simultan (bersamaan). Misal: sisi dadu bernilai 5 tidak dapat muncul bersamaan dengan sisi dadu bernilai 3. Tidak independen = terikat: satu atau lebih kejadian mempengaruhi terjadinya kejadian lain. Teori peluang: 0 P(E) 1 P(E 1 E 2 )=P(E 1 ) + P(E 2 ) dimana E 1 dan E 1 mutually exclusive.

21 Jika Lebih Satu Kejadian Pada kejadian-kejadian Independen: P(A B) = P(A) P(B) P(A B) = P(A) +P(B) - P(A B) P(A B C) = P(A) + P(B) + P(C) - P(A B) - P(A C) - P(B C) + P(A B C) Pada kejadian tidak independen, muncul Peluang kondisional: Kejadian A terjadi jika kejadian B telah terjadi, P(A B). Jumlah kali A dan B dapat terjadi dinamakan joint /compound probability dari A dan B, ditulis P(A B)

22 Aturan Bayes Dengan deduksi diperoleh P(A B) = P(A B) P(B) Joint probability bersifat kumutatif, diperoleh P(A B) = P(B A) Dari P(B A) = P(B A) P(A), diperoleh: Rumus ini dinamakan Aturan Bayes (Bayesian Rule).

23 Aturan Bayes P(A B): peluang terjadinya kejadian A setelah (dikarenakan) terjadinya kejadian B; P(B A): Peluang terwujudnya kejadian B setelah berlakunya kejadian A; P(A): peluang berlakunya kejadian A; P(B): peluang berlakunya kejadian B. Aturan jumlah: P(A B) + P( A B) = 1

24 Generalisasi Aturan Bayes 1) Kejadian A bergantung pada himpunan kejadian B 1, B 2,, B n yang bersifat mutually exclusive. 2) Sehimpunan kejadian mutually exclusive A 1, A 2,, A n bergantung pada kejadian B.

25 Contoh Seorang pasien ada Bintik2 di wajah, dokter menduga ia terkena Cacar, dengan: P(Bintik2 Cacar) = 0,8 P(Cacar) = 0,4 P(Bintik2 Alergi) = 0,3 P(Alergi) = 0,7 P(Bintik2 Jerawatan) = 0,9 P(Jerawatan) = 0,5

26 Generalisasi Aturan Bayes 3) Himpunan kejadian mutually exclusive A 1, A 2,, A m bergantung pada sehimpunan kejadian B 1, B 2,, B n yang bersifat mutually exclusive. dapat pula ditulis:

27 Contoh Pakar membuat 3 hipotesis: A1, A2 dan A3 (mutually exclusive) bergantung pada 3 fakta independen B1, B2 dan B3. Pakar juga menyediakan peluang kondisional. Hipotesis dirangking: A1, A2, A3. A1 paling dipercaya (probabilitas tertinggi). Gunakan penalaran Bayes untuk memeriksa apakah ranking tersebut tetap pada akhir proses!

28 Contoh Pertama, hitung P(Ai B1), i= 1, 2, 3, dengan rumus:

29 Contoh Hitung P(Ai B2B1), i=1, 2, 3 dengan rumus: Diperoleh P(A1 B2B1) = 0.52, P(A2 B2B1) = 0.36, P(A3 B2B1) = Terakhir, hitung P(Ai B3B2B1), i=1, 2, 3, dengan rumus: Diperoleh hasil 0, 0.814, dan

30 Jaringan Bayes (Bayes Net) Tool untuk mengetahui/mengevaluasi hubungan antar variabel dalam jumlah besar. Elemen dari jaringan bayes: Struktur jaringan yang memperlihatkan independensi kondisional Distribusi peluang untuk setiap variabel P(Cloudy, Sprinkler_on, Rain, Grass_wet) = P(Cloudy) * P(Sprinkler_on Cloudy) * P(Rain Cloudy,Sprinkler_on) * P(Grass_wet Cloudy,Sprinkler_on,Rain) Dapat disederhanakan menjadi: P(Cloudy, Sprinkler_on, Rain, Grass_wet) = P(Cloudy) * P(Sprinkler_on Cloudy) * P(Rain Cloudy) * P(Grass_wet Sprinkler_on, Rain)

31 Contoh

32 Faktor Kepastian Teori Certainty factors (CF) merupakan alternatif bagi penalaran Bayes. Menggunakan pendekatan heuristik dalam penalaran dengan ketidakpastian. Pakar membobot keyakinan dari kesimpulannya dan langkah-langkah penalarannya dengan istilah tidak mungkin, hampir pasti, sangat mungkin, mungkin. Bukan peluang tetapi heuristik yang diturunkan dari pengalaman. Juga bukan nilai kebenaran. CF digunakan untuk mengekspresikan berapa akurat, sungguh dan handal suatu dugaan.

33 Faktor Kepastian CF dapat diterapkan terhadap: Fakta/premis; Rules (aturan, kesimpulan dari rule); Fakta dan rules. Saat diterapkan terhadap fakta (evidence, premis) : mewakili derajat kepercayaan (ketidakpercayaan) dari fakta. Saat diberlakukan terhadap rules: mewakili derajat konfirmasi(diskonfirmasi) suatu hipotesis. Arti CF bernilai -1 dan 1: CF mendekati 1, fakta semakin kuat bagi suatu hipotesis Cf mendekati -1, kepercayaan berlawanan hipotesis semakin kuat. CF sekitar 0, ada fakta yang mendukung dan juga melawan hipotesis.

34 KB pada ES dengan CF IF Evidence THEN Hypothesis {CF} Dimana CF mewakili kepercayaan terhadap hipotesis jika evidence/fakta terjadi.

35 Menghitung Faktor Kepastian Untuk suatu hipotesis H dan fakta/evidence E, ukuran kepercayaan MB(H,E) dan ketidakpercayaan MD(H,E) adalah Dimana: P(H) peluang (sebelumnya) hipotesis H bernilai True; P(H E) peluang hipotesis H bernilai True jika terdapat evidence E.

36 Faktor Kepastian (CF)? Dengan range nilai [-1, 1]

37 Faktor Kepastian Kombinasi Banyak rules merepresentasikan fakta/evidence E untuk kesimpulan sama. Contoh: IF E1 THEN H {CF=0.6} IF E2 THEN H {CF= -0.3}

38 Rule dengan ketidakpastian Evidence Contoh: Rule 1: IF A THEN B {CF=0.4} Rule 2: IF B THEN C {CF=0.3} Berapa kepastian A? B setelah A? Satu Premis Rule 1: IF A THEN B {CF=0.4} Rule 2: IF B THEN C {CF=0.3} CF(C) = CF(B) * CF(Rule 2) Jika CF dari A bernilai True adalah 0.9 maka: CF(B) = CF(A)*CF(Rule 1) = 0.9*0.4 = 0.36, dan CF(C) = CF(B)*CF(Rule 2) = 0.36*0.3 = 0.108

39 Rule dengan ketidakpastian Evidence Evidence Negatif. IF E THEN H {CF=0.6} Jika CF(E)=-0.2 (negatif), maka tidak ada yang dapat disimpulkan.

40 Rule dengan ketidakpastian Evidence Banyak Premis. Digabungkan dengan AND: IF E 1 AND E 2... AND E n THEN H {CF} Banyak Premis. Digabungkan dengan OR: IF E 1 OR E 2... OR E n THEN H {CF} CF(H) = max{cf(e 1 ), CF(E 2 ),, CF(E n )} * CF(Rule)

41 Contoh IF E 1 {CF = 0.8} AND E 2 {CF = 0.7} AND E 3 {CF = 0.5} AND E 4 {CF = 0.3} AND E 5 {CF = 0.9} THEN H {CF = 0.65} AND CF(H) = min{cf(e 1 ), CF(E 2 ), CF(E 3 ), CF(E 4 ), CF(E 5 )} * CF(Rule) = 0.3*0.65 =

42 Contoh IF E 1 {CF = 0.8} OR E 2 {CF = 0.7} OR E 3 {CF = 0.5} OR E 4 {CF = 0.3} OR E 5 {CF = 0.9} THEN H {CF = 0.65} OR CF(H) = max{cf(e 1 ), CF(E 2 ), CF(E 3 ), CF(E 4 ), CF(E 5 )} * CF(Rule) = 0.9*0.65 =

43 Contoh Sistem pakar untuk diagnosa flu (cold). Database terdiri dari fakta: demam pasien 37.4, batuk kurang 24 jam, bersin-bersin, sakit kepala dengan CF = 0.4 dan hidung tersumbat dengan CF = 0.5 Rule base mengandung: Rule 1 IF demam < 37.5 THEN Gejala Flue = true {CF = 0.5} Rule 2 IF demam > 37.5 THEN Gejala Flu = true {CF = 0.9} Rule 3 IF batuk lebih dari 24 jam THEN sakit tenggorokan = true {CF = 0.5}

44 Contoh Rule 4 IF batuk lebih dari 48 jam THEN sakit tenggorokan = true {CF = 1} Rule 5 IF Gejala flue AND Bersin-bersin THEN Terkena flu {CF = -0.2} Rule 6 IF sakit tenggorokan THEN Terkena flu {CF = 0.5} Rule 7 IF sakit kepala AND hidung tersumbat THEN Terkena flu {CF = 0.7}

45 Pohon Inferensi Terkena Flu x Gejala Flu Bersin bersin Sakit Tenggorokan Sakit Kepala Hidung Tersumbat Demam < 37.5 Demam > 37.5 Batuk > 24 jam Batuk > 48 jam

46 Proses Penalaran Pasien demam kurang dari 37.5, jadi CF dari fakta demam <37.5 adalah 1.0 dan CF dari fakta demam >37.5 adalah Pasien batuk kurang dari 24 jam. Fakta batuk > 24 jam dan 48 jam, memberikan CF = -1.0 CF dari gejala flu sebagai kesimpulan dari Rule 1 dihitung sebagai CF dari premis Rule 1 (bernilai 1.0) dikalikan dengan CF dari rule tersebut. Diperoleh: 1.0*0.5 = 0.5. Karena premis Rule 2 negatif, Rule 2 tidak berpengaruh terhadap CF dari fakta gejala flu. Karena premis dari Rule 3 dan Rule 4 bernilai negatif, CF sakit tenggorakan bernilai 0.

47 Proses Penalaran CF dari Terkena flue sebagai kesimpulan Rule 5 merupakan hasil AND dua premis. Jadi, minimum antara CF gejala flu (0.5) dan bersin (1.0) dikalikan dengan CF Rule 5; CF1 = min{0.5, 1.0}*(-0.2) = 0.5*(-0.2)= -0.1 Rule 7 juga mempunyai 2 premis. CF dari Rule 7menjadi CF2 = min{0.4, 0.5}*0.7 = ).4*0.7 = Berapa tingkat kepercayaan pasien terkena flu?

48 Pohon Inferensi & CF Terkait Terkena Flu Gejala Flu Bersin bersin Sakit Tenggorokan Sakit Kepala Hidung Tersumbat Demam < 37.5 Demam > 37.5 Batuk > 24 jam Batuk > 48 jam

49 Latihan Diketahui bahwa hari ini Hujan, Curah hujan hari ini rendah (dengan CF 0.8), Temperatur hari ini dingin (dengan CF 0.9). Pakar harus memprediksi apakah cuaca besok. Basis pengetahuan berisi rules berikut: Rule 1: IF Hari ini Hujan THEN Besok Hujan {CF=0.5} Rule 2: IF Hari ini Kering THEN Besok Kering {CF=0.5} Rule 3: IF Hari ini Hujan AND Curah Hujan Rendah THEN Besok Kering {CF=0.6}

50 Latihan Rule 4: IF Hari ini Hujan AND Curah Hujan Rendah AND Temperatur Dingin THEN Besok Kering {CF=0.7} Rule 5: IF Hari ini Kering AND Temperatur panas THEN Besok Hujan {CF=0.65} Rule 6: IF Hari ini Hujan AND Temperatur Panas AND Langit Mendung THEN Besok Hujan {CF=0.55}