SELESAIKAN DENGAN FORWARD DAN BACKWARD CHAINING

dokumen-dokumen yang mirip
Terakhir... Representasi Pengetahuan. Penalaran dengan Inferensi. Logika Proposisi Logika First Order

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

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

Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kulit

Uncertainty Management

Sistem Berbasis Pengetahuan. Program Studi Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

PERNYATAAN. Denpasar, Oktober Anak Agung Istri Diah Printayani

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Tabel 2.1 Perbandingan Tinjauan Pustaka

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Himpunan Tegas (Crisp)

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

2/22/2017 IDE DASAR PENGANTAR SISTEM PAKAR MODEL SISTEM PAKAR APLIKASI KECERDASAN BUATAN

Pengetahuan 2.Basis data 3.Mesin Inferensi 4.Antarmuka pemakai (user. (code base skill implemetation), menggunakan teknik-teknik tertentu dengan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Rumusan Masalah

BAB III METODE PENELITIAN

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING BERBASIS VISUAL BASIC

BAB II LANDASAN TEORI

Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disebabkan Nyamuk dengan Metode Forward Chainning

Kelas A & B Jonh Fredrik Ulysses

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KELAMIN PADA PRIA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DAN MULUT MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (Study Kasus di Puskesmas Campurdarat Tulungagung) SKRIPSI

Aplikasi Metode ForwardChaining Untuk Mengidentifikasi Jenis Penyakit Pada Kucing Persia

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Backward Chaining & Forward Chaining UTHIE

PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDETEKSI DINI PENYAKIT TROPIS PADA BALITA

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PAKAR. yang ahli dalam bidang tertentu dan mempunyai pengetahuan atau keahlian

MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANAK DENGAN GEJALA DEMAM MENGGUNAKAN NAIVE BAYESIAN CLASSIFICATION

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana

Feriani A. Tarigan Jurusan Sistem Informasi STMIK TIME Jln. Merbabu No. 32 AA-BB Medan

IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KANDUNGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

STIKOM SURABAYA BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Penyakit Hepatitis adalah penyakit yang disebabkan oleh beberapa jenis

probabilitas Atau berlaku hubungan : P(E) + P(Ê) = 1

Ketidakpastian dan teorema bayes UTHIE

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy.

BAB I PENDAHULUAN. membahayakan nyawa seseorang, Ironisnya gejala gejala tersebut seringkali

TUGAS PRAKTIKUM SISTEM CERDAS

SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA GEJALA DEMAM UTAMA PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

BAB III ANALISIS SISTEM

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan komputer sekarang ini sangat pesat dan salah. satu pemanfaatan komputer adalah dalam bidang kecerdasan buatan.

KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY. Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan

BAB I PENDAHULUAN. yang semakin canggih dan pengetahuan yang semakin luas maka semakin banyak

BAB I PENDAHULUAN. yaitu dengan suatu media konsultasi yang bersifat online. mengemukakan pesoalan-persoalan yang terjadi kemudian pakar akan

DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE PENELUSURAN FORWARD CHAINNING-DEPTH FIRST SEARCH

IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK PENENTUAN KEPASTIAN ATURAN PENYAKIT PADA ANAK

Metode Tsukamoto untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi pada Manusia

Artificial Intelegence EKA YUNIAR

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA ANAK USIA 0-36 BULAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF) Kunto Nashiruddin Ahmad ( ) 2

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Untuk dapat lebih memahani fuzzy Tsukamoto, berikut contoh kasus :

APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN J2ME DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR

BAB I PENDAHULUAN. seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Hal ini yang

JURNAL APLIKASI SISTEM PAKAR PENYAKIT GIGI DAN MULUT PADA MANUSIA BERBASIS WEB

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

METODE PENALARAN SISTEM PAKAR MENGGUNAKAN MODEL HIBRID FUZZY DEMPSTER SHAFER UNTUK IDENTIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN JAGUNG

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosa Hama Jeruk dan Pengobatannya Menggunakan Metode Certainty Factor

BAB I PENDAHULUAN. Dengue, keduanya ditularkan oleh nyamuk Aedes aegypti. Penyakit. chikungunya disebabkan oleh virus chikungunya.


BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. Lulusan kedokteran gigi di tuntut untuk menyelesaikan pasien dengan

Sistem Inferensi Fuzzy

SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR (CF) ABSTRAK

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. inferensi Forward Chaining dan Backward chaining. Hasil penelitian

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. Sistem pakar yang akan di rancang merupakan Sistem pakar untuk deteksi dini

FORWARD & BACKWARD CHAINING SISTEM PAKAR

SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT AKIBAT BAKTERI SALMONELLA DALAM TUBUH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

Deteksi Warna. Resty Wulanningrum,S.Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri

BAB IV GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN. dan E (jarang) sering muncul sebagai kejadian luar biasa, ditularkan secara fecal

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS AWAL PENYAKIT KAMBING MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE TSUKAMOTO

BAB II LANDASAN TEORI. tubuh. Bagi tubuh, kulit mempunyai fungsi yang sangat penting dan fungsi ini

SISTEM PENDETEKSI PENYAKIT ZIKA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM. identifikasi penyakit pada tanaman buah naga dengan menggunakan metode

SISTEM PAKAR BERBASIS MOBILE UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT PADA GINJAL

Uncertainty (Ketidakpastian)

KUANTIFIKASI PERTANYAAN UNTUK MENDAPATKAN CERTAINTY FACTOR PENGGUNA PADA APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT.

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. pencarian-pencarian materi pendukung yang penulis lakukan melalui internet. Seorang

APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS UNTUK MOBILE DEVICES MENGGUNAKAN J2ME

SISTEM PAKAR BERBASIS WEB UNTUK DIAGNOSA AWAL PENYAKIT THT

KETIDAKPASTIAN MACAM PENALARAN

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana

Aplikasi untuk Diagnosis Penyakit pada Anak dan Balita Menggunakan Faktor Kepastian

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Defenisi Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)

Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah

TAKARIR. : pelacakan yang dimulai dari tujuan, selanjutnya. dicari aturan yang memiliki tujuan tersebut untuk. kesimpulannya

1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalahnya adalah sebagai berikut: 1. Uji coba perangkat lunak

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang sering dialami dan penanganan yang bisa dilakukan oleh cat lover.

DIAGNOSA PENYAKIT MANUSIA YANG DIAKIBATKAN OLEH GIGITAN HEWAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

By: Sulindawaty, M.Kom

Transkripsi:

SELESAIKAN DENGAN FORWARD DAN BACKWARD CHAINING 1. Sistem pakar klasifikasi buah mempunyai 11 rule sebagai berikut : R1 : IF (Shape = long) AND (color = green or yellow) THEN fruit = banana R2 : IF (Shape = round or oblong) AND (Diameter > 4 inches) THEN Fruitclass = vine R3 : IF (Shape = round or oblong) and (Diameter < 4 inches) THEN Fruitclass = tree R4 : IF (Seedcount = 1 ) THEN Seedclass = stonefruit R5 : IF (Seedcount > 1 ) THEN Seedclass = multiple R6 : IF (Fruitclass = vine) AND (Color = green) THEN Fruit = watermelon R7 : IF (Fruitclass = vine) AND (Surface = rough) AND (Color = tan) THEN Fruit = honeydew R8 : IF (Fruitclass = vine) AND (Surface = smooth) AND (Color = yellow) THEN Fruit = Cantaloupe R9 : IF (Fruitclass = tree) AND (Color = orange) AND (Seedclass = stonefruit) THEN Fruit = apricot R10 : IF (Fruitclass = tree) AND (Color = orange) AND (Seedclass = multiple) THEN Fruit = orange R11 : IF (Fruitclass = tree) AND (Color = red OR yellow OR green) AND (Seedclass = multiple) THEN Fruit = apple Jika diketahui fakta sebagai berikut : Diameter = 3 inch Shape = round SeedCount > 1 Color = yellow Surface = smooth Pertanyaan : a. Dengan Backward Chaining, buktikan apakah fruit = Orange b. Dengan Backward Chaining, tentuka buah apakah ini! jika diketahui fakta sebagai berikut : Diameter = 5 inch Shape = round SeedCount > 1 Color = yellow Surface = smooth 2. Diberikan himpunan fakta yang mengandung berbagai informasi mengenai bunga. Disediakan himpunan aturan. Tugasnya adalah menghasilkan solusi yang mengindikasikan bunga white lily. Tabel berikut memperlihatkan Variabel linguistik (obyek) dan nilai-nilai yang dibolehkan oleh sistem pakar dan terdapat di dalam database.

Object : Flower name Value : irish, anemone, Chrysanthemums, Freesia, Dahlia, Narcissus, Camellias, Lily, Begonia, Azaleas, Anemone, Roses, White lily Object : Color Value : blue, purple, yellow, red, white, pink, orange, violet, pinkish-red Object : Season Value : autumn, summer, spring, winter Object : Size Value : 10-50 cm, 50-150 cm, >150 cm Object : root type Value : bulb, root Object : perfurme Value : true, false Object : life type Value : perennial, annual Object : soil Value : acidic, loose, fertile, rich, well-drained Jika diketahui aturan dalam basis pengetahuan adalah : Aturan 1 : Rule 1: IF size > 10 AND size <50 THEN height is small Aturan 2 : Rule 2: IF size > 50 AND size <150 THEN height is medium Aturan 3 : IF size > 150 THEN height is tall Aturan 4 : IF life cycle is one year THEN life type is annual Aturan 5 : IF life cycle is more than one year THEN life type is perennial Aturan 6 : IF season is summer AND color is blue OR color is purple OR color is yellow AND life type is perennial AND root type is bulb THEN flower name is iris Aturan 7 : IF season is autumn AND color is white OR color is pink OR color is pinkishred THEN flower name is anemone Aturan 8 : IF season is autumn AND height is medium AND color is yellow OR color is while OR color is purple OR color is red THEN flower name is Chrysanthemum Aturan 9 : IF season is spring AND root type is bulbs AND color is white OR color is yellow OR color is orange OR color is purple OR color is red OR color is blue AND perfumed is true THEN flower is Freesia Aturan 10 : IF life type is perennial AND height is tall AND root type is bulbs AND season is summer THEN flower name is Dahlia

Aturan 11 : IF season is spring AND root type is bulbs AND color is yellow OR color is white THEN flower name is Narcissus Aturan 12 : IF soil is acidic AND color is white OR color is pink OR color is red AND life type is perennial AND root type is roots THEN flower name is Camellia Aturan 13 : IF season is spring AND root type is bulbs AND perfumed is true AND height is small AND life type is perennial THEN flower name is Lily Aturan 14 : IF height is small AND life type is annual AND soil is rich OR soil is loose OR soil is fertile THEN flower name is Begonia Aturan 15 : IF season is winter AND color is white OR color is pink OR color is red THEN flower name is Azalea Aturan 16 : IF life type is perennial AND root type is root AND color is white OR color is red OR color is blue OR color is yellow THEN flower is Anemone Aturan 17 : IF life type is perennial AND root type is roots AND color is white OR color is pink OR color is red OR color is yellow AND perfumed is true AND soil is welldrained THEN flower is rose Aturan 18 : IF flower name is Lily AND perfumed is true THEN flower name is White lily Misalnya fakta yang ada dalam database adalah : season = spring, root type = bulbs, perfumed = true, size = 16-18 cm, life cycle more than one year, color = orange,red, white, pink. Pertanyaan : Bagaimana proses penalaran menemukan bunga white lily menggunakan Backward chaining?

SELESAIKAN DENGAN METODE BAYES Pada tanggal 1 Januari 2015 diadakan pendataan terhadap 2500 masyarakat di daerah Bantul. Pendataan ini bertujuan untuk mendapatkan nilai probabilitas guna pembuatan basis pengetahuan sistem pakar penyakit yang disebabkan oleh nyamuk. Hasilnya, dari 2500 orang yang di data didapatkan fakta bahwa terdapat 90 orang menderita penyakit demam berdarah, 50 orang menderita penyakit Malaria dan 1200 orang menderita penyakit cikungunya. Dari 90 orang yang menderita demam berdarah, 70 orang diantaranya mengalami gejala demam, 40 orang mengalami gejala menggigil, 50 orang mengalami gejala ruam di kulit, 10 orang muntah darah, dan 5 orang mengalami pendarahan pada waktu BAB. Sedangkan dari 50 orang penderita malaria yang di data, 45 orang mengalami gejala demam, 35 orang mengalami gejala menggigil, 30 orang mengalami nyeri pada sendinya, 20 orang mengalami gejala muntah, 40 orang mengalami gejala pembesaran pada kalenjar getah bening, 20 orang muncul ruam pada kulit, dan 25 orang mengalami gejala pemutihan pada retina. Untuk 1200 orang yang menderita cikungunya didapatkan data bahwa 1050 orang mengalami gejala demam, 1115 mengalami gejala nyeri pada persendian, 1000 orang mengalami pembesaran pada getah bening, 1150 orang mengalami gejala muntah, dan 780 orang menderita gejala ruam pada kulitnya. Pertanyaan : a. Dari data-data di atas, apabila ada orang yang menderita gejala demam, tentukan penyakit yang mungkin diderita oleh orang tersebut dengan menggunakan teorema bayes. b. Keesokan harinya gejala yang nampak bertambah yaitu orang tersebut mengalami nyeri pada persendiannya. Dengan menggunakan teorema bayes, tentukan penyakit yang mungkin diderita oleh orang tersebut.

SELESAIKAN DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR 1. Soal berikut ini berkaitan dengan proses keputusan di dalam sebuah pengadilan dimana seseorang telah dituduh terlibat dalam pembunuhan tingkat pertama (hypotesis). Contoh ini diambil dari Gonzales (1993). Berdasarkan fakta-fakta yang ada (evidence) hakim harus memutuskan apakah orang tersebut bersalah. Pada awal proses peradilan, hakim harus menjunjung tinggi asas praduga tak bersalah, karena itu pada certainty factor dari bersalah bernilai 0 (CF = 0). Perhatikan rule-rule di bawah ini : R1 : IF sidik jari tertuduh ada pada senjata pembunuh THEN tertuduh bersalah. (CF = 0,75) R2 : IF tertuduh memiliki motif THEN tertuduh bersalah melakukan kejahatan (CF = 0,6) R3 : IF tertuduh memiliki alibi THEN tertuduh tidak bersalah (CF = - 0,8) Dalam proses peradilan diketahui fakta-fakta sebagai berikut : sidik jari tertuduh ada pada senjata pembunuh. (CF = 0,9) tertuduh memiliki motif (CF = 0,5) tertuduh memiliki alibi (CF = 0,95) Pertanyaan : Menentukan apakah orang tersebut bersalah berdasarkan fakta-fakta yang ada!!!! 2. Soal berikut berkaitan dengan penyakit kulit. Jika diketahui Pengetahuan sebagai berikut : 40% orang yang menderita gatal-gatal akan merasakan nyeri pada kulitnya 20% orang yang menderita gatal-gatal akan menderita demam 60% orang yang menderita demam dan gatal-gatal akan menderita malaise 50% orang yang menderita gatal-gatal akan muncul tonjolan berbentuk bulat berwarna abu-abu pada kulitnya 70% orang yang menderita gatal-gatal dan nyeri akan mengalami peradangan folikuler kecil, merah yang membesar pada kulitnya 10% orang yang menderita gatal-gatal akan muncul Lesi kulit berupa bercak putih sampai coklat merah dan menghitam pada kulitnya 30% orang yang menderita gatal-gatal akan menderita erupsi pada kulitnya 75% orang yang menderita gejala gatal-gatal dan nyeri dan mengalami peradangan folikuler kecil dan merah yang membesar pada kulitnya dan erupsi pada kulit maka dia terkena penyakit bisul 10% dari orang yang menderita gejala demam atau malaise atau Lesi kulit berupa bercak putih sampai coklat merah menghitam pada kulitnya dipastikan tidak menderita penyakit bisul 50% orang yang mengalami gejala gatal-gatal dan nyeri maka terkena penyakit campak 80% orang yang mengalami gejala demam dan malaise maka terkena penyakit campak 10% orang yang mengalami gejala peradangan folikuler kecil merah yang membesar pada kulitnya dan mengalami erupsi pada kulitnya maka terkena penyakit campak

20% orang yang menderita gejala Lesi kulit berupa bercak putih sampai coklat merah menghitam pada kulitnya dan muncul tonjolan berbentuk bulat dan berwarna abu-abu pada kulitnya tidak menderita penyakit campak 40% orang yang mengalami gejala gatal-gatal dan demam akan terkena penyakit cacar 15% orang yang mengalami peradangan folikuler kecil merah yang membesar pada kulitnya dan malaise akan terkena penyakit cacar 70% orang yang mengalami tonjolan berbentuk bulat berwarna abu-abu pada kulitnya dan mengalami erupsi kulit akan terkena penyakit cacar Jika berdasarkan gejala yang diamati oleh pasien, pasien yakin 90% dia mengalami gatalgatal dan 75% yakin mengalami demam. Maka berdasarkan rumus CF tentukan derajat kepercaan pasien tersebut terkena penyakit Bisul, Campak, Panu dan Cacar????

SELESAIKAN DENGAN METODE FUZZY 1. Sebuah perusahaan makanan kaleng akan memproduksi makanan jenis ABC. Dari data 1 bulan terakhir, permintaan terbesar hingga mencapai 5000 kemasan/hari, dan permintaan terkecil sampai 1000 kemasan/hari. Persediaan barang digudang paling banyak sampai 600 kemasan/hari, dan paling sedikit sampai 100 kemasan/hari. Dengan segala keterbatasannya, sampai saat ini, perusahaan baru mampu memproduksi barang maksimal 7000 kemasan/hari, serta demi efisiensi mesin dan SDM tiap hari diharapkan perusahaan memproduksi paling tidak 2000 kemasan. Pertanyaan : a) Buatlah kurva untuk variabel permintaan, persediaan dan produksi. b) Jika diketahui konsumen meminta 4000 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan permintaan 4000 kemasan pada himpunan permintaan naik c) Jika diketahui konsumen meminta 4000 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan permintaan 4000 kemasan pada himpunan permintaan turun d) Jika diketahui persediaan barang di gudang tersisa 300 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan 300 kemasan pada himpunan persediaan sedikit e) Jika diketahui persediaan barang digudang tersisa 300 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan 300 kemasan pada himpunan persediaan banyak f) Jika hari ini produksi menghasilkan 4000 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan pada himpunan produksi meningkat g) Jika hari ini produksi menghasilkan 4000 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan pada himpunan produksi menurun