Akuisisi Pengetahuan Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Komputer

 

Akuisisi Pengetahuan Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Komputer

Pendahuluan

Sistem pakar itu merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang dirancang untuk meniru kemampuan seorang ahli dalam memecahkan masalah tertentu. 
Agar sistem pakar bisa “berpikir” seperti human, sistem tersebut harus memiliki pengetahuan, dan proses pengumpulan serta penyusunannya disebut akuisisi pengetahuan (knowledge acquisition).

So saya akan membuat proses akuisisi pengetahuan berdasarkan contoh yang sudah saya buatin sebelumnya, liat sendiri ya disebelah

Pengertian Akuisisi Pengetahuan

Apa itu akuisisi pengetahuan? 

Apa itu akuisisi pengetahuan adalah proses memperoleh, mengidentifikasi, dan menyusun informasi atau pengalaman dari seorang pakar manusia ke dalam bentuk yang dapat dimengerti dan digunakan oleh komputer.

Pengetahuan ini nantinya akan disimpan di basis pengetahuan (knowledge base) dan digunakan oleh mesin inferensi (inference engine) untuk mengambil keputusannnnnn.

Step by Step Akuisisi Pengetahuan

Jadi in step by stepnya ya pada sistem pakar diagnosa kerusakan komputer:

1. Identifikasi Masalah

Step pertama ialah menentukan fokus permasalahan. Jadi, sistem pakar difokuskan untuk mendiagnosa kerusakan komputer pribadi (PC) berdasarkan gejala-gejala yang ditunjukkan perangkat.

2. Pengumpulan Pengetahuan

Pengetahuan diperoleh dari pengalaman teknisi komputer, referensi perbaikan hardware, serta gejala umum yang sering terjadi pada komputer yang mengalami kerusakan.

3. Analisis dan Penyusunan Fakta

Fakta-fakta (gejala) yang sering muncul diidentifikasi, misalnya:

• Komputer tidak menyala

• Kipas prosesor tidak berputar

• Tidak terdengar bunyi “beep”

• Layar monitor tidak menampilkan gambar

4. Pembuatan Aturan (Rule Base)

Fakta-fakta tersebut kemudian disusun menjadi aturan berbentuk pernyataan “Jika–Maka (IF–THEN)” agar bisa diproses oleh sistem pakar.

Ini hasilnyaa

Kode	Aturan (Rule)	Keterangan
R1	Jika komputer tidak menyala dan kipas tidak berputar → Maka power supply rusak	Berdasarkan pengalaman teknisi
R2	Jika komputer tidak menyala tapi kipas berputar → Maka kabel monitor lepas atau rusak	Dari hasil observasi pengguna
R3	Jika komputer menyala tapi layar tidak tampil dan terdengar bunyi beep → Maka RAM bermasalah	Berdasarkan diagnosa teknisi

Representasi Pengetahuan

Pengetahuan yang sudah diperoleh direpresentasikan dalam bentuk aturan produksi (production rules) berikut:

IF komputer_tidak_menyala AND kipas_tidak_berputar THEN power_supply_rusak
IF komputer_tidak_menyala AND kipas_berputar THEN kabel_monitor_lepas
IF komputer_menyala AND tidak_tampil AND bunyi_beep THEN ram_bermasalah

Aturan di atas akan digunakan oleh mesin inferensi untuk melakukan penalaran, baik dengan metode Forward Chaining maupun Backward Chaining, seperti pada tugas sebelumnya.

Ini contoh penerapan nya ya

Misalnya pengguna melaporkan:

Komputer tidak menyala dan kipas tidak berputar.

Sistem akan mencocokkan fakta ini dengan aturan di basis pengetahuan.
Hasilnya cocok dengan Rule 1, sehingga sistem menyimpulkan bahwa:

Komputer mengalami kerusakan pada power supply.

Kesimpulannyaa

Proses akuisisi pengetahuan merupakan tahap penting dalam pembuatan sistem pakar karena di sinilah sistem memperoleh “otak” atau kemampuan berpikirnya, ga kek kamu uda ada dari lahir.
Pada contoh sistem pakar diagnosa kerusakan komputer ini, pengetahuan dikumpulkan dari pengalaman pakar, dianalisis, lalu direpresentasikan dalam bentuk aturan IF–THEN agar bisa digunakan untuk melakukan penalaran otomatis.

Dengan demikian, sistem pakar dapat membantu pengguna dalam mendeteksi kerusakan komputer secara cepat tanpa harus langsung berkonsultasi dengan teknisi.

dah thank youuu

Metode Inferensi Dalam Sistem Pakar

Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Komputer

(Metode Forward Chaining dan Backward Chaining)

Hai lgsg aj ya

Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang meniru cara berpikir seorang pakar manusia dalam memecahkan masalah tertentu. Sistem ini menggunakan basis pengetahuan (knowledge base) dan mesin inferensi (inference engine) untuk mengambil keputusan atau memberikan saran berdasarkan fakta yang ada.

Dalam sistem pakar, terdapat dua metode utama dalam proses penalaran, yaitu Forward Chaining (penalaran maju) dan Backward Chaining (penalaran mundur).
Untuk memahami perbedaan keduanya, berikut contoh penerapan pada kasus diagnosa kerusakan komputer.

1. Forward Chaining (Penalaran Maju)

Konsep

Metode Forward Chaining dimulai dari fakta-fakta awal yang diketahui, kemudian sistem akan menelusuri aturan-aturan (rules) untuk menghasilkan kesimpulan.
Metode ini cocok digunakan jika banyak gejala diketahui di awal dan kita ingin mencari tahu penyebab akhirnya.

Contoh Kasus

Seorang pengguna mengeluhkan bahwa komputernya tidak mau menyala. Sebagai pakar komputer, sistem akan menganalisis berdasarkan gejala yang ada.

* Fakta yang diketahui

1. Komputer tidak menyala

2. Kipas prosesor tidak berputar

3. Tidak ada bunyi “beep” dari motherboard

* Basis Aturan (Rule Base)

• R1: Jika komputer tidak menyala dan kipas tidak berputar → kemungkinan power supply rusak.

• R2: Jika komputer tidak menyala tetapi kipas berputar → kemungkinan kabel monitor lepas atau rusak.

• R3: Jika komputer menyala tetapi layar tidak tampil dan terdengar bunyi beep → kemungkinan RAM bermasalah.

* Proses Penalaran

Dari fakta awal:

Komputer tidak menyala, kipas tidak berputar, dan tidak ada bunyi beep.

Cocok dengan aturan R1.

*  Kesimpulan

Sistem menyimpulkan bahwa kerusakan terdapat pada power supply.

2. Backward Chaining (Penalaran Mundur)

Konsep

Metode Backward Chaining dimulai dari hipotesis atau kesimpulan yang ingin dibuktikan, lalu sistem akan menelusuri fakta-fakta yang mendukung kesimpulan tersebut.
Metode ini cocok untuk memastikan kebenaran suatu dugaan.

Contoh Kasus

Sistem ingin memastikan apakah power supply komputer rusak.

Hipotesis

Power supply rusak.

Langkah Penelusuran

Untuk membuktikan hipotesis tersebut, sistem perlu memastikan:

1. Apakah komputer tidak menyala? (ya)

2. Apakah kipas prosesor tidak berputar? (ya)

3. Apakah tidak ada bunyi beep? (ya)

Karena semua fakta sesuai, maka hipotesis benar.

Kesimpulan

Sistem menyimpulkan bahwa komputer rusak karena power supply tidak berfungsi.

 Perbandingan Forward vs Backward Chaining

Aspek	Forward Chaining	Backward Chaining
Arah Penalaran	Dari fakta menuju kesimpulan	Dari kesimpulan menuju fakta
Tujuan	Menemukan solusi berdasarkan gejala	Membuktikan kebenaran suatu dugaan
Kelebihan	Cocok untuk diagnosa umum	Efisien jika tujuan sudah jelas
Contoh	“Komputer tidak nyala → Power supply rusak”	“Apakah power supply rusak? Cek gejalanya.”

Kesimpulan

Melalui contoh di atas, dapat disimpulkan bahwa:

• Forward chaining digunakan ketika kita sudah memiliki fakta dan ingin mencari kesimpulan akhir.

• Backward chaining digunakan ketika kita memiliki dugaan tertentu dan ingin memastikan kebenarannya.

Kedua metode ini penting dalam pengembangan sistem pakar karena memungkinkan komputer mengambil keputusan secara logis seperti seorang pakar manusia.

Thank youuu

Workflow Sistem Pakar: Dari Input Hingga Jadi Solusi

Workflow Sistem Pakar: 

Dari Input Hingga Jadi Solusi

Haihai, tau ga apa itu sistem pakar? dan kenapa itu penting bagi seorang IT?  jadi sistem pakar itu ialah sebuah program komputer yang dirancang untuk meniru cara berpikir dan mengambil keputusan seorang pakar di bidang tertentu. And kenapa penting seorang IT  harus tau ini? biar kamu paham konsep dasar AI, problem solving lebih cepat, di pake juga di industri nyata, bantuin kamu ngejaga keputusan agar konsisten ga berubah-ubah kayak mood kamu, dan terakhir biar kamu tau aja.

Berikut komponen-komponen utama sistem pakar:

1. User (Pengguna): orang yang memberikan input berupa pertanyaan, data, atau masalah.
2. User Interface (Antarmuka): media untuk komunikasi antara pengguna dan sistem pakar.
3. Knowledge Base (Basis Pengetahuan): berisi fakta dan aturan yang dimiliki sistem pakar.
4. Inference Engine (Mesin Inferensi): otak sistem yang memproses input, mencocokkannya dengan pengetahuan, lalu menghasilkan kesimpulan.
5. Explanation Facility (Fasilitas Penjelasan): fitur untuk menjelaskan bagaimana sistem sampai pada suatu solusi.

Saya jelasin ya alur nya;

 

Bayangin kamu lagi kesepian dan kamu seorang cewe, kamu ingin mencari teman deeptalk, support dll dan gatau mau nyari dimana.  Kamu buka aplikasi sistem pakar realtionship di HP. 

Maaf pake contoh relationship, ini biar mudah dipahami aja.

1. User (Kamu) mulai masukin kiteria: "pengertian, dewasa, mapan, 10 tahun lebih tua"
2. User Interface (tampilan aplikasi) ngirim data itu ke sistem.
3. Inference Engine langsung kerja, nyocokin input tadi dengan aturan yang ada di Konwledge Base. Contoh aturan di Knowledge Base: "Jika kiteria nya pengertian, dewasa, mapan ~ bisa jadi om om". "Jika kiterianya ngambekan, lucu, manis ~ bisa jadi berondong".
4. Mesin inferensi milih kiteria yang paling cocok, kiteria nya pengertian, dewasa, mapan = om om.
5. Sistem lalu ngasih Solusi berupa rekomendasi tempat "Kamu nyari om-om, disarankan nyari ditempat gym, aplikasi kencan, BUMN, pertambangan dan jika belum ketemu yaudah tryagain.
6. Explanation Facility menjelaskan alasannya: “Rekomendasi ini diberikan karena menurut artikel terbaru dengan banyak pembacanya, rata-rata tempat-tempat tersebut yang paling sering disebut sebagai lokasi untuk menemukan tipe seperti itu.”

Ini Versi Flowchartnya.

Jadi sistem pakar tuh ibarat punya “dukun pintar digital”. Kita masukin masalah, dia mikir pake rules dari pakar, terus kasih solusi plus alasan kenapa pilih itu. Simple kan? Buat anak IT, ini penting banget biar ngerti gimana komputer bisa mikir kayak manusia dan jadi pondasi belajar AI ke depannya. 

Eakk katakatanya GPT banget ya wkwk, lagian jg kalo saya yg ngejelasinya yg ada ngaur. But ini kesimpulan ini adalah contoh nyata pengunaan AI yang smart, saya copy semua yg ada disini terus crtl+v di chatgpt, dan keluar lah kesimpulan yang baik ini, terus AI nya kasih saran buat parafrashe dulu biar ga plagiarisme dan ketahuan dosen, ya saya turutin. Jadi ya AI tu membantu banget ga si?

Thankyouuu:)