Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Teknik berpikir vertikal melakukan penelusuran pohon basis pengetahuan secara pre-order, yaitu penelusuran yang dimulai dari kunjungan ke simpul awal (akar), kemudian diteruskan dengan mengunjungi simpul anak kiri. Jika simpul tersebut ditemukan atau kunjungan berhasil, maka kunjungan dilanjutkan ke simpul anak kiri yang lebih dalam. Demikianlah seterusnya, berhasilnya kunjungan pada sebuah simpul akan diteruskan ke simpul anak kiri yang lebih dalam lagi. Sebaliknya jika terjadi kegagalan dalam kunjungan pada suatu simpul, maka kunjungan dialihkan ke simpul anak kanan pada kedalaman yang sama. Kegagalan dalam suatu kunjungan pada suatu simpul akan mengakibatkan penelusuran diarahkan ke simpul anak kanan pada kedalaman yang sama. Proses penelusuran ini dapat berjalan dengan cepat karena jalurnya sudah tertentu. Tetapi proses penelusuran ini dapat mengalami kegagalan jika dalam penelusuran tidak ditemukan lagi simpul anak kanan, padahal tujuan yang ingin dicapai yaitu simpul paling ujung belum dikunjungi. Ditinjau dari segi dialog antara pemakai dengan komputer, teknik ini bersifat monoton dan membosankan, sebab jawaban yang diberikan oleh pemakai sangat terbatas, sehingga para pemakai tidak dapat mengembangkan jawabannya. Berbeda dengan teknik penalaran vertikal, teknik penalaran lateral bersifat lebih luwes. Di dalam teknik ini diperbolehkan terjadi lompatan-lompatan di dalam pohon basis pengetahuan guns, memperoleh berbagai macam alternatif. Penelusuran dalam pohon basis pengetahuan tidak mengikuti aturan tertentu, tetapi sesuai dengan permintaan pemakai. Teknik ini tidak menekankan pada pencapaian tujuan, tetapi lebih cenderung pada proses pencarran jalan alternatif dan pengembangan ide-ide baru dari pemakai, sehingga prosesnya berjalan lambat. Dialog antara pemakai dan komputer lebih bersifat manusiawi, karena pemakai dapat menggunakan bahasa alami. Gabungan kedua teknik penalaran tersebut di atas akan dapat menghasilkan teknik penalaran yang lebih canggih dan handal. Kegagalan dalam penelusuran dapat dihindari, dialog antara pemakai dengan komputer menjadi lebih bersifat manusiawi dan pemakai dapat mengembangkan ide-idenya dalam bahasa alami.

Abstrak :
ABSTRAK
Pengetahuan seorang pakar sangat dinamis terhadap waktu. Pengetahuannya akan bertambah atau lebih sempurna bila pakar sering menggunakannya. Pengetahuan sistem pakar sangat statik, tidak bertambah. Metoda belajar kesamaan ("similarity-based learning") dari teori Mesin Pembelajar ("Machine Learning") dapat digunakan dalam menambah pengetahuan sistem pakar. Dalam studi ini akan dipelajari cara penambahan pengetahuan sistem pakar dengan menggunakan metode belajar dari contoh ("learning from examples") dari kasus-kasus penderita penyakit TB--Paru yang dijadikan sebagai contoh-contoh latihan.

Implementasi program yang dibangun terbatas pada penambahan pengetahuan berdasarkan contoh-contoh latihan khusus untuk penderita penyakit TB-Paru dengan menganggap bahwa contoh-contoh latihan tersebut telah diklasifikasikan dengan metode pohon keputusan.

Program disusun dalam bahasa pemrograman Turbo C Versa. 2.0 dari Borland dan dijalankan dengan sistem operasi MS-DOS versi 4.01. Mesin yang digunakan adalah IBM PC-XT Compatible dengan memory 640 KB.

Abstrak :
Pengetahuan seorang pakar sangat dinamis terhadap waktu; pengetahuannya akan bertambah atau lebih sempurna bila pakar sering menggunakannya. Sedangkan pengetahuan sistem pakar (expert system) sangat statik; jika pengetahuannya ingin disempurnakan maka prosesnya rumit, waktunya relatif lama, kecenderungan salahnya cukup besar, dan paling sedikit membutuhkan seorang pakar dengan domain pengetahuan yang sama dan seorang ahli rekayasa pengetahuan (knowledge engineer). Untuk mempermudah proses penyempurnaan basis pengetahuan sistem pakar tersebut dapat digunakan teknik mesin pembelajar (machine learning). Bidang mesin pembelajar menyangkut pembentukan teori-teori komputasi dari proses belajar dan pembangunan sistem belajar. Sistem belajar analogi yang dibangun sebagai alat bantu sistem pakar dalam menyempurnakan basis pengetahuannya menerapkan :

• metoda analogi pada elemen belajarnya, dan
• metoda incremental concept formation untuk membentuk basis pengetahuan sistem belajar yang akan digunakan oleh elemen belajar tersebut.

Dalam implementasinya, sistem belajar analogi tersebut diterapkan pada sistem pakar Kelainan Paru.

Abstrak :
Sistem pakar yang merupakan suatu program yang menggunakan teknik pengambi1an kesimpu1an dari data yang ada sebagaimana 1ayaknya seorang pakar, harus1ah senantiasa memodifikasi basis i1mu pengetahuannya sesuai dengan perkembangan i1mu pengatahuan. Modifikasi ini bisa menyebabkan terjadinya ketidakkonsistanan dalam basis itu sendiri. Sistem da1am ana1isis ini merupakan sebuah prototipe yang dikembangkan untuk menguji basis ilmu pengetahuan suatu sistem pakar yang berbasiskan aturan, dimana sebagai input basis tersebut harus1ah ditulis da1am berkas teks (text file). Output yang dihasi1kan berupa sebuah tabs] yang memuat aturan-aturan mana saja yang tidak konsisten. Ketidakkonsistenan ini dibedakan atas konflik, redundansi, dan subsumsi. Pengembangan sistem ini banyak mengambi1 ide dari konseo Penguraian Basis I1mu Pengetahuan. Sistem ini juga menyediakan fasi1itas tambahan berupa penambahan, penghapusan, perubahan, dan penataan basis i1mu pengetahuan. semuahya ini dipadukan da1am sebuah jendela(window).

Abstrak :
Pengelolaan citra sebagai basis data spacial penting dalam penggambilan keputusan strategis. Segmentasi dengan teknik wilayah tumbuh membentuk wilayah-wilayah yang seragam. Sehingga citra bukan lagi kumpulan dari piksel melainkan kumpulan dari wilayah-wilayah. Pendekatan dengan struktur hirarki memungkinkan ekstraksi citra diberbagai tingkat resolusi dari penelusuran atas bawah. Pencarian dapat dilakukan dengan sekuensial, penelusuran atas bawah, dan perangkaian wilayah yang seragam. Pendekatan pertama membutuhkan waktu komputasi O(N), sedang yang kedua melibatkan pencarian kedelapan tetangga dari suatu wilayah atau piksel. Untuk pencarian bujursangkar terbesar yang memiliki kedekatan tertinggi dengan nilai yang diinginkan dan pencarian tetangga-tetangganya dibutuhkan waktu komputasi O(9log4N) . Pendekatan ketiga berhasil memunculkan semua wilayah yang memiliki nilai yangdikehendaki dengan waktu komputasi 0(1). Tergantung dari data non-spacial atau atribut dari citra, maka proses query. dapat meliputi kesesuaian lahan, harga suatu wilayah, atau posisi dari suatu wilayah. Hal-hal tersebut dapat dihitung berdasarkan posisi titik, serta posisi dan luas suatu wilayah.

Abstrak :
Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pengenal pola yang diterapkan pada diagnosis kelainan paru bsrdasarkan analisis citra sinar-x paru. Sistem dilengkapi dengan fasilitas operasi tingkat rendah yang dapat dijalankan secara interaktif dan digunakan sebagai perangkat menemukan metode yang tepat untuk menghilangkan gangguan pada citra paru. Selain itu sistem memiliki kemampuan untuk mencipta dan menambah basis data yang digunakan sebagai dasar diagnosis. Hasil pengolahan tingkat rendah dapat diamati di layar dengan kartu grafik VGA, atau dicetak pada alat pencetak dot matriks. Elemen vektor oiri yang digunakan sebagai pembeda dibatasi pada parameter histogram tingkat keahuan citra. Namun disediakan pula elemen ciri kosong yang dapat digunakan sebagai cadangan untuk menambah elemen ciri yang telah ada. Metode pengambil keputusan yang tersedia pada sistem adalah 1-ATT dan k-ATT dengan nilai k dapat ditentukan secara interaktif bergantung pada jumlah sampel belajar (training sample) yang telah dimasukkan ke dalam sistem. Metode pengambil keputusan ini dilengkapi dengan fasilitas menolak mengambil keputusan bila data yang dimiliki tidak memenuhi syarat untuk digunakan melakukan diagnosis. Dengan demikian sistem akan memiliki penampilan semakin baik sepanjang pemakaiannya. Sistem ini telah dibuat dengan bahasa C dan dikompile dengan kompiler Turbo C pada mesin komputer mikro IBM PC.