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