Langsung ke konten utama

Pert 4 : Pengetahuan dan Penalaran : Agen Logika

 Pengetahuan Dan Penalaran
 Nama        :  Dian Irawati

Kelas         : 3KA10

Npm          : 17115453

Dosen        : Essy Malays Sari Sakti

4.1     Pengetahuan Berbasis Agent Logika
Representasi pengetahuan adalah cara untuk menyajikan pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat diketahui relasi antara suatu pengetahuan dengan pengetahuan yang lain dan dapat dipakai untuk menguji kebenaran penalarannya.
 Logika sebagai Bahasa Representasi Pengetahuan memliki pengertian Logika sebagai bhasa formal untuk memrepresentasikan fakta sedemikian sehinga kesimpulan (fakta baru,jawaban) dapat ditarik.
Ada banyak metode inference yang diketahui sehingga kata bias mebangun  agent Wumpus Wold dengan logika. Memanfaatkan perkembangan logika oleh ahli metematika, filsafat selama ratusan tahun.

Inferensi merupakan proses atau algoritma yang “merunkan” fakta baru dari fakta-fakta yang lama. Reasong bukan dilakukan pada fakta di dunia (berdasarkan semantic), melainkan representasi fakta dalam bahasa representasi pengetahuan si agent (secara sintaks). Otak manusia melakukan proses reasoning dalam suatu bentuk sintak dapat di ilustrasikan.

Agen berbasis pengetahuan menggunakan inferensi dan knowledge base untuk menghasilkan informasi baru atau untuk mengambil keputusan. 
4.2     Logika
Logika didefinisikan sebagai ilmu untuk berpikir dan menalar dengan benar sehingga didapatkan kesimpulan yang absah.
Tujuan dari logika: memberikan aturan-aturan penalaran sehingga orang dapat menentukan apakah suatu kalimat bernilai benar atau salah.
Representasi Logika dibagi menjadi dua:
Propositional Logic (Logika Proposisi)
Suatu Proposisi merupakan suatu statemen atau pernyataan yang menyatakan benar (TRUE) atausalah (FALSE). Dalam Propositional Logic fakta dilambangkan dengan simbol misalnya P, Q dan R.Lambang-lambang tersebut dihubungkan dengan relasi-relasi logika
Dengan menggunakan operator logika:

Tabel Kebenaran Logika

Predicate Logic (Logika Predikat)
Pada logika predikat proposisi dibedakan menjadi argumen (obyek) dan predikat (keterangan). Secara umum penulisan proposisi dalam logika predikat dapat dinyatakan sebagai berikut:
Predikat (argumen-1, argumen-2,..., argumen-3)
Contoh:
Proposisi: “Bu Atika mencintai Pak Agus Setiawan”
Dalam logika predikat disajikan dalam bentuk:
Mencintai (Bu Atika, Pak Agus Setiawan)
      P         Argumen-1            Argumen-2
1.         Logika Proposisi
Proposisi adalah suatu pernyataan yang dapat bernilai Benar atau Salah. Simbol-simbol seperti P dan Q menunjukkan proposisi. Dua atau lebih proposisi dapat digabungkan dengan menggunakan operator
logika :

a.Konjungsi : ∧ (and)       
b. Disjungsi : ∨ (or)          
c. Negasi : ¬ (not)            
d.Implikasi : Æ (if then)   
e. Ekuivalensi : ↔ (if and only if)

2.         Logika Predikat

Representasi Fakta Sederhana
Misal diketahui fakta-fakta sebagai berikut :

Andi adalah seorang laki-laki : A
Ali adalah seorang laki-laki : B
Amir adalah seorang laki-laki : C
Anto adalah seorang laki-laki : D
Agus adalah seorang laki-laki : E

Jika kelima fakta tersebut dinyatakan dengan menggunakan proposisi, maka akan terjadi pemborosan, dimana beberapa pernyataan dengan predikat yang sama akan dibuat dalam proposisi yang berbeda. Logika predikat digunakan untuk merepresentasikan hal-hal yang tidak dapat direpresentasikan dengan menggunakan logika proposisi. Pada logika predikat kita dapat merepresentasikan fakta-fakta sebagai suatu pernyataan yang disebut dengan wff (well –formed formula). Logika predikat merupakan dasar bagi bahasa AI seperti bahasa pemrograman PROLOG Pada contoh diatas, dapat dituliskan :

laki-laki(x)
dimana x adalah variabel yang disubstitusikan dengan Andi, Ali, Amir, Anto, Agus, dan laki-laki yang lain. Dalamlogika predikat, suatu proposisi atau premis dibagi menjadi 2 bagian, yaitu argumen (objek) dan predikat (keterangan). Argumen adalah individu atau objek yang membuat keterangan. Predikat adalah keterangan yang membuat argumen dan predikat.

Misal terdapat pernyataan sebagai berikut :

1.Andi adalah seorang mahasiswa
2.Andi masuk jurusan Elektro
3.Setiap mahasiswa elektro pasti mahasiswa teknik
4.Kalkulus adalah matakuliah yang sulit
5.Setiap mahasiswa teknik pasti akan suka kalkulus atau akan membencinya
6.Setiap mahasiswa pasti akan suka terhadap suatu matakuliah
7.Mahasiswa yang tidak pernah hadir pada kuliah matakuliah sulit, maka mereka pasti tidak suka terhadap matakuliah tersebut.
8.Andi tidak pernah hadir kuliah matakuliah kalkulus

4.3     Logika Proposisi/Logika Sederhana

Sistem logis paling sederhana. Kita harus mendefinisikan sehimpunan simbol proposisi, misal: P, Q. Kemudian definisikan semantik dari simbol tersebut.

Contoh:
P berarti “Minggu adalah hari libur”.
Q berarti “Sekarang adalah hari minggu”.

Himpunan operator digunakan dalam proses penalaran terhadap nilai-nilai kebenaran.

Operator Logika

Operator Dasar
–And, Dan ∧
–Or, Atau ∨
–Not, Tidak￢
–Implies, Maka, Menyebabkan ⇒
–Iff(if and only if), Jika dan hanya jika ⇔

Contoh Logika Proposisi:
–        R: Sekarang Hujan
–        D: Sekarang Gelap
–        C: Sekarang Dingin

4.4     Pola Penalaran (reasoning pattern) pada logika proposi

Resolusi
Diperkenalkan oleh Robinson (1965). Resolusi merupakan kaidah inferensi utama dalam bahasa PROLOG. PROLOG menggunakan notasi “quantifier-free”.•PROLOG didasarakan pada logika predikat urutan pertama.
Sebelum resolusi diaplikasikan, wff harus berada dalam bentuk normal atau standard.

Tiga tipe utama bentuk normal : conjunctive normal form, clausal form dan subset Horn clause. Resolusi diaplikasikan ke dalam bentuk normal wff dengan menghubungkan seluruh elemen dan quantifier yang dieliminasi.




Backward
Chain (rantai) : perkalian inferensi yang menghubung-kan suatu permasalahan dengan solusinya.
Backward chaining.
 Suatu rantai yang dilintasi dari suatu hipotesa kembali ke fakta yang mendukung hipotesa tersebut. Tujuan yang dapat dipenuhi dengan pemenuhan sub tujuannya.

Forward chaining

Suatu rantai yang dicari atau dilewati/dilintasi dari suatu permasalahn untuk memperoleh solusi. –Penalaran dari fakta menuju konklusi yang terdapat dari fakta.

4.5     Inferensi Proposisi Yang Efektif


Algoritma Runut-balik (Backtracking)
Runut-balik (backtracking) adalah algoritma yang berbasis DFS (pencarian mendalam) untuk mecari solusi persoalan secara lebih mangkus. Backtracking yang merupakan perbaikan dari algoritma bruteforce secara
sistematis mencari solusi persoalan di antara semua kemungkinan solusi yang ada. Dengan metode ini, kita tidak perlu memeriksa semua kemungkinan solusi yang ada, hanya pencarian yang mengarah pada solusi saja yang dipertimbangkan. Akibatnya, waktu pencarian dapat dihemat. Backtracking secara harfiah dinyatakan dalam algoritma rekursif, Kadang-kadang disebutkan pula bahwa
runut-balik merupakan bentuk tipikal dari algoritma rekursif. Saat ini algoritma runut-balik banyakn diterapkan untuk program games(seperti permainan tic-tac-toe, menemukan jalan keluar dalams ebuah labirin, catur, dll.) dan masalah-masalah pada bidang kecerdasan buatan.

4.5       Iterferensi Proporsi yang Efektif :
Algoritma Backtracking, Algoritma Pencarian Lokal.
1.      Algoritma Backtracking
Algoritma backtrack pertama kali diperkenalkan oleh D.H. Lehmer pada tahun 1950[10]. Dalam perkembangan algoritma ini, beberapa ahli seperti Rwalker, Golomb, dan Baumert menyajikan uraian umum tentang backtrack dan penerapannya dalam berbagai persoalan dan aplikasi. Algoritma backtracking adalah sebuah algoritma yang berbasis depth-first search (DFS) dalam pencarian solusi pada pohon ruang status yang dibangun secara dinamis. Algoritma ini membangun solusi parsial (partial solution) dari sebuah kandidat solusi dan mengevaluasi solusi parsial tersebut pada suatu waktu. Jika solusi parsial yang dibangun tidak memenuhi syarat, maka kandidat solusi tersebut tidak akan dibangun lebih lanjut dan dilakukan backtrack ke kandidat solusi lain yang memenuhi syarat. Algoritma backtracking dilakukan secara berulangulang hingga menemukan sebuah solusi yang sesuai dengan syarat.
Langkah-langkah pencarian solusi pada algoritma backtracking adalah sebagai berikut.
 1. Solusi dicari dengan membentuk lintasan dari akar ke daun. Simpul yang telah dilahirkan dinamakan simpul hidup dan simpul hidup yang diperluas dinamakan simpul-E (Expand node).
2. Jika lintasan yang diperoleh dari perluasan simpul-E tidak mengarah ke solusi, maka simpul itu akan menjadi simpul mati yang tidak dapat diperluas lagi.
3. Jika posisi terakhir ada di simpul mati, maka pencarian dilakukan dengan membangkitkan simpul anak yang lainnya dan jika tidak ada simpul anak maka dilakukan backtracking ke simpul induk.
4. Pencarian dihentikan jika kita telah menemukan solusi atau tidak ada simpul hidup yang dapat ditemukan.

2.      Algoritma Pencarian Lokal
Pencarian lokal terdiri dari:
Hill-Climbing Search
• Pemilihan state berdasarkan nilai objektifnya  
Genetic Algorithm
• Pemilihan state berdasarkan aturan seleksi alam yang diterapkan pada state collection (sering disebut sebagai populasi)

4.6. Agen Berbasis Logika Proposisi

q  Logika Proposisi
o   Merupakan logika yang paling sederhana. Sebuah sentence dinyatakan sebagai simbol proposional P1, P2, dst.
o   Sintaks dari logika proposisi
§  Jika S adalah kalimat, ⌐S adalah kalimat (negasi)
§  Jika  S1 dan S2 adalah kalimat, S1 Ʌ S2 adalah kalimat (conjunction)
§  Jika  S1 dan S2 adalah kalimat, S1 V S2 adalah kalimat (disjunction)
§  Jika Jika  S1 dan S2 adalah kalimat, S1 → S2 adalah kalimat (implication)
§  Jika  S1 dan S2 adalah kalimat, S1 ↔ S2 adalah kalimat (biconditional)











Referensi:
https://dokumen.tips/download/link/intelijensia-buatan-03-agen-pencarian-searching-agent

https://www.slideshare.net/RamlaLamantha/modul-bahanajarkecerdasanbuatanptiikfinal
http://e-learning.kaputama.ac.id/pluginfile.php/83/mod_resource/content/1/kecerdasanbuatanv2bab1-4.pdf
https:/educa.id/download/link/intelijensia-buatan-03-agen-pencarian-searching-agent
http://www.academia.edu/9763118/Metode_Inferensi_1_54_Pengantar_Kecerdasan_Buatan_AK045218
http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Stmik/2007-2008/Makalah2008/MakalahIF2251-2008-083.pdf
http://blog.ub.ac.id/ucupucup/files/2013/10/09-Agen-Logika_AI_EFIK_V3.4.ppt



Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Pert 6 : Pengetahuan dan Penalaran : Representasi Pengetahuan

Pengetahuan dan Penalaran : Representasi  Pengetahuan Nama  : Dian Irawati Kelas   : 3KA10 Npm    : 17115453 Dosen  :  Essy Malays Sari Sakti 6.1 Rekayasa Ontologi Ontologi merupakan salah satu kajian filsafat yang paling kuno dan berasal dari Yunani. Studi tersebut membahas keberadaan sesuatu yang bersifat konkret. Tokoh Yunani yang memiliki pandangan yang bersifat ontologis dikenal seperti Thales, Plato, dan Aristoteles . Pada masanya, kebanyakan orang belum membedaan antara penampakan dengan kenyataan. Thales terkenal sebagai filsuf yang pernah sampai pada kesimpulan bahwa air merupakan substansi terdalam yang merupakan asal mula segala sesuatu. Namun yang lebih penting ialah pendiriannya bahwa mungkin sekali segala sesuatu itu berasal dari satu substansi belaka (sehingga sesuatu itu tidak bisa dianggap ada berdiri sendiri). Hakikat kenyataan atau realitas memang bisa didekati ontologi dengan dua macam sudut pandang: Kua...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Tugas 1 Audit Teknologi Sistem Informasi (softskill)

Softskill Nama      : Dian Irawati Kelas      : 4KA10 NPM      : 17115453 Dosen     : Robby Chandra 1. Apa yang dimaksud dengan teknologi sitem informasi?     Apa fungsi dan manfaat dari teknologi sistem informasi? Jelaskan! Teknologi Sistem Informasi (TSI) adalah technology information system yaitu teknologi yang tidak terbatas pada penggunaan sarana komputer, tetapi meliputi pemrosesan data, aspek keuangan, pelayanan jasa sejak perencanaan, standar dan prosedur, serta organisasi dan pengendalian sistem catatan (informasi). Manfaat: Memperoleh kebutuhan informasi dan komunikasi yang cepat dan mudah Sebagai sarana yang efisien dalam proses bisnis Memudahkan dalam memperoleh informasi serta melakukan komunikasi Meningkatkan kualitas serta kuantitas pelayanan di masyarakat, Fungsi: 1. Capture Proses penyusunan rekord aktifitas yang terperinci. 2. Processing Mengolah/memproses...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Pert 5 : Logika Orde Pertama (First-Order Logic)

Pengetahuan Dan Penalaran         Nama        :  Dian Irawati      Kelas         : 3KA10      Npm          : 17115453      Dosen        : Essy Malays Sari Sakti Logika Orde Pertama (First-Order Logic ) 5.1. Pengenalan logika orde pertama     First order logic adalah sebuah bahasa formal yang digunakan di ilmu matematika, philosophy, bahasa dan ilmu computer. Disebut juga kalkulus predikat, merupakan logika yang digunakan untuk merepresentasikan masalah yang tidak dapat direpresentasikan dengan menggunakan proposisi. Logika predikat dapat memberikan representasi fakat-fakta sebagai suatu pernyataan yang mapan (well form). Kalkulus predikat bisa menganalisakan kalimat-kalimat ke dalam subjek dan argumen dalam berbagai cara yang berbeda-beda, yang pada akhirnya kalkulus predikat bisa digunak...
Posting Komentar
Baca selengkapnya