Transcript Representasi Pengetahuan II

• Semantic networks :
• Gambaran pengetahuan grafis yang
menunjukkan hubungan antar
berbagai objek
• Semantic networks disusun oleh :
1. Node : representasi dari objek
2. Arc : representasi dari hubungan antar
node
• Perluasan semantic networks dapat dilakukan
dengan menambah node dan
menghubungkan node yang bersesuaian
• Penambahan dapat dilakukan dalam 3 cara :
1. Objek yang sama
2. Objek yang lebih khusus
3. Objek yang lebih umum
• Pewarisan pada semantic networks :
• Node yang ditambahkan secara otomatis
mewarisi informasi yang telah ada pada
semantic networks
• Penambahan node “Tweety” otomatis
mewariskan sifat-sifat dari “Animal”
pada objek “Tweety”
• Contoh : “Tweety” breathes air,
karena “Animal” breathes air
• Operasi pada semantic networks :
Salah satu cara penggunaan semantic
networks adalah dengan bertanya pada node
• Contoh :
CASE 1 :
Jika bertanya pada “Bird”, “How do you
travel?”
Jawabannya : “Fly”
Pelacakan :
• Contoh :
CASE 2:
Jika bertanya pada “Tweety”, “How do you
travel?”
Jawabannya : “Fly”
Pelacakan :
• Contoh : Exception handling
CASE 3:
Jika bertanya pada “Penguin”, “How do you
travel?”
Jawaban normal : “Fly”, seharusnya “Walk”
Untuk mengatasi kasus tersebut, arc
khusus ditambahkan pada node
“Penguin” untuk meng-override
informasi yang telah diwariskan
Proses override berarti menambahkan arc
atau sifat yang sama dengan objek induk
pada node, tetapi dengan value atau
karakteristik yang berbeda
• Rules (aturan-aturan) termasuk pengetahuan
prosedural
• Menghubungkan informasi yang diberikan
dengan tindakan (action)
• Struktur rule, secara logika menghubungkan
satu atau lebih antecedent (premis-premis)
yang berada pada bagian IF, dengan
satu atau lebih consequents
(konklusi/kesimpulan) pada bagian THEN
• Sebuah rule dapat memiliki multiple premise
yang tergabung dengan menggunakan
operasi logika (AND, OR)
• Bagian konklusi dapat berupa kalimat
tunggal atau gabungan dengan menggunakan
operasi logika (AND) dan dapat pula
memiliki kalimat ELSE
• Apabila pengetahuan direpresentasikan dengan
rules, maka ada dua metode penalaran yang
dapat digunakan :
1. Forward Reasoning
2. Backward Reasoning
Keadaan Awal
A
B
E
C
F
G
D
H
I
J
Tujuan
J
K
Tujuan
K
J
Tujuan
Tujuan
K
L
Tujuan
A
B
E
C
F
G
D
H
I
J
Keadaan
Awal
J
K
Keadaan
Awal
K
Keadaan
Awal
J
Keadaan
Awal
K
L
• Object dapat berupa bentuk fisik atau konsep
• Atribut adalah karakteristik atau sifat dari
object tersebut
• Values besaran/nilai/takaran spesifik dari
atribut tersebut pada situasi tertentu. Dapat
berupa numerik, string atau boolean
• Sebuah object bisa memiliki beberapa
atribut
• Sebuah atribut dapat dianggap sebagai
suatu object baru dan memiliki
atribut sendiri
• Digunakan juga pada frames dan
semantic networks
• Contoh representasi item O-A-V :
Object
Attribute
Values
Rumah
Kamar Tidur
2, 3, 4, dll
Rumah
Warna
Hijau, Putih, dll
Kamar Tidur
Ukuran
3x4, 4x4, dll
Bola
Diameter
30 cm
Bola
Warna
Merah
Bola
Berat
10 ons
• Single-Value d Facts : atribut yang hanya
memiliki satu nilai tunggal
Contoh :
Q : Please tell if the barometer is
A
Falling
Steady
Rising
: Falling
• Multiple-Value d Facts : atribut yang dapat
memiliki nilai lebih dari satu
Contoh :
Q : Please select the level of education
A
High School
College
Graduate School
: High School
College
• Jika sebuah value dipilih dari list, maka sistem
akan men-set value tersebut pada working
memory menjadi TRUE, dan value yang
lain menjadi FALSE
• Frame : kumpulan pengetahuan tentang suatu
obyek tertentu, peristiwa, lokasi, situasi, dll
• Frame biasanya digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan yang didasarkan
pada karakteristik yang sudah dikenal,
yang merupakan pengalaman
• Struktur frame :
• Frame dapat memiliki field tambahan yang
disebut Class
• Class dapat diisi sebuah nilai (misalnya :
Object2) yang merupakan nama dari frame
lain yang berhubungan dengan Object1
• Elemen frame :
1. Slot : kumpulan atribut/properti yang
menjelaskan obyek yang direpresentasi
oleh frame
2. Facet (subslot) : menjelaskan pengetahuan
atau prosedur dari atribut pada slot
• Facet dapat berbentuk :
1. Value : nilai dari suatu atribut
2. Default : nilai yang digunkan jika slot
kosong atau tidak dideskripsikan pada
frame instansiasi
3. Range : menandakan jenis dari informasi
yang dapat muncul pada slot tersebut
(misalnya 0 sampai 100)
4. If Added : berisi informasi
prosedural yang berupa suatu
tindakan yang akan dikerjakan
jika nilai slot diisi atau diubah
5. If Needed : digunakan pada kasus dimana
tidak ada value pada slot. Suatu prosedur
akan dikerjakan untuk memperoleh atau
menghitung sebuah value
6. Other : slot berisi frame, rule, semantic
networks ataupun tipe lain dari informasi
• Frame Kelas (Class) :
1. Merepresentasikan karakteristik umum
dari suatu obyek
2. Dalam setiap frame kelas dapat didefinisikan
properti-properti umum yang biasanya
dimiliki oleh semua obyek dalam kelas
tersebut
• Frame Instansiasi(Instance) :
1. Instansiasi : kelas digunakan untuk
mendeskripsikan suatu objek khusus dari
kelas tersebut
2. Frame tersebut secara otomatis mewarisi
properti dan value dari kelas tersebut
3. Dalam teknik pemrograman, frame
dapat direpresentasikan dengan
OOP
Kursi hotel
• Contoh lain Frame :
Spesialisasi dari : kursi
Kamar hotel
Tinggi : 20 – 40 cm
Spesialisasi dari : kamar
Jumlah kaki : 4
Tempat : hotel
Kegunaan : tempat
duduk
Isi : kursi hotel, telpon
hotel, ranjang hotel
Telpon hotel
Spesialisasi dari : telpon
Kasur
Superkelas : bantal
Penetapan : perusahaan
Ranjang hotel
Superkelas : ranjang
Kegunaan : tempat
tidur
Bagian : kasur
Kegunaan : memanggil
pelayan kamar
Pembayaran : melalui
kamar
• Script: representasi pengetahuan yang
digambarkan sebagai urutan peristiwa
• Elemen-elemen script :
1. Kondisi input
2. Track (jalur)
3. Prop (properti, pendukung)
4. Role (peran)
5. Scene (adegan)
6. Hasil
Contoh : Script UAS
Track
Role
Prop
: Ujian tertulis matakuliah AI
: Mahasiswa, Pengawas
: lembar soal, lembar jawaban,
presensi, pena
Kondisi Input : Mahasiswa terdaftar untuk ikut ujian
Scene-1
: Persiapan Pengawas
1. Pengawas menyiapkan lembar soal
2. Pengawas menyiapkan lembar jawaban
3. Pengawas menyiapkan lembar presensi
Scene-2
1. Pengawas
2. Pengawas
3. Pengawas
4. Pengawas
: Mahasiswa Masuk Ruangan
mempersilakan mahasiswa masuk
membagikan lembar soal
membagikan lembar jawaban
memimpin doa
Scene-3
1. Mahasiswa
2. Mahasiswa
3. Mahasiswa
4. Mahasiswa
: Mahasiswa Mengerjakan Soal Ujian
menulis identitas di lembar jawaban
menandatangani lembar jawaban
mengerjakan soal
mengecek jawaban
Scene-4
: Mahasiswa Telah Selesai Ujian
1. Pengawas mempersilakan mahasiswa keluar ruangan
2. Mahasiswa mengumpulkan kembali lembar jawaban
3. Mahasiswa keluar ruangan
Scene-5
: Pengawas Mengemasi
Lembar Jawaban
1. Pengawas mengurutkan lembar jawaban
2. Pengawas mengecek lembar jawaban dan
presensi
3. Pengawas meninggalkan ruangan
Hasil :
• Mahasiswa
• Mahasiswa
• Mahasiswa
• Mahasiswa
• Mahasiswa
merasa senang dan lega
merasa kecewa
pusing
memaki-maki
sangat bersyukur
TUGAS
1. Gambarkan representasi jaringan semantik
untuk informasi objek-objek berikut :
Ann is the wife of Bill, Ann is the mother of
Susan, Ann is the sister of Carol, Bill is the
father of Susan, Tom is the husband of
Susan, Susan is the mother of John,
Tom is the father of John, David is the
husband of Carol, Carol is the mother
of Tom, David is the father of Tom.
2. Buatlah representasi pengetahuan
menggunakan frame untuk menggambarkan
Personal Computer (PC)