Rangkuman pert. 4

- Contoh permasalahan akan diambil kasus pada Health Maintenance Organization (HMO)
   seperti didokumentasikan dalam Dologite(1994).

- HMO adalah sebuah organisasi yang memberikan layanan kesehatan bagi anggotanya,
  misalnya layanan pengobatan, layanan panggilan ambulan dsb.

- Langkah-langkah Membangun KBS
   LANGKAH 1: Isolasi area bagi KBS
   Untuk membatasi permasalahan pada sistem pakar yang akan dibangun harus diberikan
   batasan organisasi dan juga layanan yang dapat diberikan oleh sistem.

   LANGKAH 2: Target Keputusan
   Setelah permasalahn dibatasi, langkah selanjutnya adalah menentukan target keputusan
   bagi sistem pakar. Pasien pada umumnya membutuhkan bantuan untuk kasus penyakit yang
   baru diderita (new case) atau penanganan berkelanjutan dari penyakit yang sudah lama diderita
   (follow-up case).
   3 hal yang menjadi faktor utama yang menentukan target keputusan, yaitu:
   • HMO status: Bagaimana status keanggotaan dari pasien? Deklarasi keanggotaan dari pasien
      akan diikuti dengan validasi nomor id.
   • Reason: Apa alasan datang ke HMO? Apakah new case, follow-up case, information seeking
      atau other visit?
   • Problem: Bagaimana keseriusan dari kondisi pasien sekarang? Dalam hal ini dapat diidentikasi
      dari temperature dan symptom yang lain.

 

Blok Diagram Target Keputusan HMO

 Plan

Number
of values

Conditions: Member-status(ok,not-ok)        = 2

                    Reason (new-case,

                    Follow-up-case, information other)=3

                    problem (serius, non-serius)           =2

                   Row = 2 x 3 x 2                             =12

    LANGKAH 3: Membuat Dependency Diagram (Diagram Ketergantungan)
    Dependency Diagram dibuat seperti ditunjukkan dalam Gambar berikut ini:

  

  LANGKAH 4: Membuat Tabel Keputusan
  Tabel keputusan diturunkan dari dependency diagram

tabel keputusan set 1

Rule	Member Status	Reason	Problem	Concluding Recommendation for support level
A1	Ok	New-case	serius	Level 1
A2	Ok	New-case	Not-serius	Level 2
A3	Ok	Follow-up-case	serius	Level 1
A4	Ok	Follow-up-case	Not-serius	Level 3
A5	Ok	Information-other	serius	Information-other
A6	Ok	Information-other	Not-serius	Information-other
A7	Not-ok	New-case	serius	Non-member
A8	Not-ok	New-case	Not-serius	Non-member
A9	Not-ok	Follow-up-case	serius	Non-member
A10	Not-ok	Follow-up-case	Not-serius	Non-member
A11	Not-ok	Information-other	serius	Non-member
A12	Not-ok	Information-other		Non-member

 penyederhanaa tabel keputusan set 1

Rule	Member Status	Reason	Problem	Concluding Recommendation for support level
B1	Ok	New-case	serius	Level 1
B2	Ok	New-case	Not-serius	Level 2
B3	Ok	Follow-up-case	serius	Level 1
B4	Ok	Follow-up-case	Not-serius	Level 3
B5	Ok	Information-other	-	Information-other
B6	Not-ok	-	-	Non-member

    LANGKAH 5: Menulis IF-THEN Rule
    Selanjutnya, berdasarkan tabel keputusan yang telah direduksi dapat diturunkan sistem berbasis
    aturan seperti ditunjukkan di bawah ini:

Rule 1 If member-status = ok AND

reason = new-case OR

reason = follow-up-case AND

problem = serious

Then support = level-1

Rule 2 If member-status = ok AND

reason = new-case AND

problem = non-serious

Then support = level-2

Rule 3 If member-status = ok AND

reason = follow-up-case AND

problem = non-serious

Then support = level-3

Rule 4 If member-status = ok AND

reason = information-other

Then support = information-other

Rule 5 If member-status = not-ok

Then support = non-member

Rangkuman pert.3

Sistem berbasis aturan (rule-based system) menggunakan Modus Ponens sebagai dasar untuk
memanipulasi aturan, yaitu:

fakta A benar, dan
operasi A → B benar,
maka fakta B adalah benar.


- sistem berbasis aturan melakukan proses reasoning mulai dari fakta awal sampai menuju pada
   kesimpulan. Dalam proses ini mungkin akan dihasilkan   fakta-fakta baru menuju pada
   penyelesaian  masalah. Jadi dapat disimpulkan bahwa proses penyelesaian masalah pada sistem
   berbasis aturan adalah menciptakan sederet fakta-fakta baru yang merupakan hasil dari sederetan
   proses inferensi sehingga membentuk semacam jalur antara definisi masalah   menuju pada solusi
   masalah. Deretan proses inferensi tersebut adalah inference chain.
   Sebagai contoh, sebuah sistem peramal cuaca dibangun dengan sistem berbasis pengetahuan
   untuk mengetahui keadaan cuaca pada 12 sampai  24 jam ke depan.

 RULE 1: IF suhu udara sekitar di atas 32 derajat celcius THEN cuaca adalah panas
 RULE 2: IF kelembaban udara relatif di atas 65% THEN udara sangat lembab
 RULE 3: IF cuaca panas dan udara sangat lembab THEN sangat mungkin terjadi badai

 • Jika hanya rule 1 (tanpa rule 2 dan rule 3), sistem berbasis pengetahuan tidak berarti apa2.
 • Karena itu sebuah sistem berbasis pengetahuan harus terdiri atas sekelompok aturan yang
   membentuk angakaian aturan rule chain.
 • Fakta didefisinikan sebagai statemen yang dianggap benar. Contoh:
   Suhu udara di sekitar adalah 35 derajat celcius dan kelembaban udara relatif 70% adalah fakta.
 • Maka proses inferensi melihat fakta-fakta dari premis pada Rule 1 dan Rule 2 sebagai dasar untuk
   menghasilkan fakta baru: Cuaca panas dan Udara lembab.
 • Selanjutnya proses inferensi melihat bahwa kedua fakta ini sesuai dengan premis pada Rule 3,
   maka akan dihasilkan fakta baru lagi: Sangat mungkin terjadi badai.

* Proses Reasoning
   • Proses reasoning dari sebuah sistem berbasis aturan adalah tahapan proses mulai dari
      sekumpulan fakta menuju solusi, jawaban dan kesimpulan.
   • Terdapat dua macam cara yang dapat digunakan untuk menghasilkan suatu kesimpulan,
      yaitu:
      – Forward Chaining (data driven): kesimpulan dihasilkan dari seperangkat data yang
         diketahui.
      – Backward Chaining (goal driven): memilih beberapa kesimpulan yang mungkin dan
         mencoba membuktikan kesimpulan tersebut dari bukti-bukti yang ada.

* Forward Reasoning
   Dalam forward reasoning, proses inferensi dimulai dari seperangkat data yang ada
   menuju ke kesimpulan. Pada proses ini akan dilakukan pengecekan terhadap setiap rule
   untuk melihat apakah data yang sedang diobservasi tersebut memenuhi premis dari rule
   tersebut. Apabila memenuhi, maka rule akan dieksekusi untuk menghasilkan fakta baru
   yang mungkin akan digunakan oleh rule yang lain. Proses pengecekan rule ini disebut
   sebagai rule interpretation. 

* Backward Reasoning
   Mekanisme inferensi pada backward reasoning berbeda dengan forward reasoning.
   Walaupun kedua proses melibatkan pengujian terhadap masing-masing rule, backward
   reasoning mulai dari konklusi yang diharapkan menuju fakta-fakta yang mendukung
   konklusi tersebut.

Rangkuman pert.2

Propositional Logic

• Propositional logic merupakan salah satu bentuk (bahasa) representasi logika yang paling tua dan
  paling sederhana.
• Dengan cara ini beberapa fakta dapat digambarkan dan dimanipulasi dengan menggunakan aturan-
  aturan aljabar Boolean.
• Propositional logic membentuk statement sederhana atau statement yang kompleks dengan
  menggunakan propositional connec-tive, dimana mekanisme ini menentukan kebenaran dari
  sebuah statement kompleks dari nilai kebenaran yang direpresentasikan oleh statement lain
  yang lebih sederhana.

Operator Penghubung

English Name	Connective Name	Symbol
Conjunction	AND	∧
Disjunction	OR	∨
Negation	∼	∼
Material Implication	If-Then	→
Material equivalence	Equals	↔

Tabel Kebenaran

p	q	∼ p	p ∧ q	p ∨ q	p → q	p ↔ q
T	T	F	T	T	T	T
T	F	F	F	T	F	F
F	T	T	F	T	T	F
F	F	T	F	F	T	T