Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu komponen utama sebuah sistem pakar adalah basis aturan. Sistem pakar akan melakukan penalaran untuk mendapatkan kesimpulan atas fakta yang diberikan berdasarkan basis atura.Telah dilakukan penelitian penggunaan logika samar untuk penalaran pada sistem pakar dengan mengkombinasikan beberapa interpretasi implikasi dan operator-operator pada logika samar. Analisis terhadap kesimpulan dipilih dengan membandingkan hasil dari berbagai kombinasi yang ada. Kombinasi tersebut merupakan kombinasi yang terpilih untuk menyusun basis aturan dalam sistem pakar."

"Untuk membantu mahasiswa menentukan topik serta pembimbing seminar dan sk.ripsi, telah diimplementasikan rule based expert system untuk melakukan konsultasi online" Sistem memberikan beberapa pertanyaan kepada mahasiswa, memhandinghmnya dengan nilai mahasiswa. dan kemudian memberikan solusi. Dengan adanya konsultasi online ini, keterbatasan pembimbing akademis dalam hal tenaga, tempat dan waktu dapat diatasi. Sistem ini bekerja dengan baik, namun memiliki keterbatasan tidak memiliki kemampuan belajar. Sedangkan kemampuan belajar ini penting apabila lingkugan atau standar keahlian berubah seiring waktu. Oleh karena itu dilakukan perancangan implementasi sistem adaptif yang memungkinkan sistem menerima input baru dari mahasiswa. Input baru itu kemudian akan diproses untuk memperbaiki aturan (rules) yang sudah ada sehingga sesi konsultasi berikutnya akan menjadi lebih baik. Selaln memiliki kemampuan adaptasi, implementnsi ini juga memungkinkan perubahan pertanyaan dan pilihan. jawabcm yang diberikan pada user pada waktu konsultasi. Sebelumnya untuk merubah pertanyaan dan pilihan jawaban, harus dilakukan perubahan pada program (coding) halaman tersebut. Dalam tugas skripsi ini, untuk mempermudah dilakukannya maintenance, penulis telah menamhahkan satu halaman admin untuk menguhah database aturan. Berdasarkan hasil implementasi sistem adaptif, sistem mampu beradaptasi sesuai dengan input baru yang diberikan oleh mahahasiswa. Sesi konsultasi selanjutnya diperbaiki berdasarkan input-input yang sebelumnya diberikran. Penambahan halaman..."

"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. "

"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. "

"Model basis data relasional telah terbukti sebagai model yang tepat dalam sistem manajemen informasi dan telah diterapkan dalam berbagai aplikasi. Penggunaan model basis data relasional sangat efektif untuk data yang pasti dan tidak ambigu. Namun demikian, aplikasi dunia nyata seringkali mengandung informasi yang tidak tepat dan tidak pasti di dalamya. Model basis data relasional yang ada saat ini tidak dapat mengakomodasi informasi yang tidak sempurna tersebut. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah model basis data relasional baru yang dapat memenuhi kebutuhan itu. Kombinasi antara teknologi basis data dan teknik fuzzy menghasilkan sebuah konsep bernama basis data fuzzy.Penelitian pada Tugas Akhir ini telah mengembangkan Sistem Basis Data Fuzzy yang berjalan diatas DBMS konvensional. Modul utama yang dikembangkan adalah fuzzy interpreter yang dapat mentransformasikan query fuzzy yang diberikan pengguna ke dalam query crisp sehingga bisa dieksekusi pada DBMS. Modul ini juga mentransformasikan hasil crisp yang diberikan basis data ke hasil fuzzy untuk diberikan kembali ke pengguna. Dalam basis data konvensional, operasi union dan intersection adalah dua operasi himpunan yang penting karena sering digunakan.Penelitian pada Tugas Akhir ini telah sukses mengaplikasikan operasi-operasi fuzzy union dan fuzzy intersection pada fuzzy interpreter Sistem Basis Data Fuzzy. Tugas Akhir ini membuktikan bahwa basis data fuzzy lebih baik daripada basis data konvensional karena dapat memberikan hasil yang lebih lengkap dan mengatasi permasalahan pada beberapa kasus dunia nyata yang tidak bisa dilakukan oleh basis data konvensional.

---

Relational database model is proven as good model in information management system and applied in several applications. Relational database model is effective for precise and unambiguous data. However, real world applications often have imprecise and uncertain information. Current relational database model can?t accommodate imperfect information. So that, new database relational model that can accommodate those requirement is needed. Combination between database technology and fuzzy technique produce a fuzzy database concept.Research in this Final Project has developed Fuzzy Database Systems that uses convensional DBMS. Major modul that has developed is fuzzy interpreter that can transform fuzzy query into crisp query so that it can be executed by DBMS. This modul also transform crisp result from database into fuzzy result to the user. In conventional database, union and intersection operations are two important set operations because they often used.Research in this Final Project is successfully implemented fuzzy union and fuzzy intersection operations in fuzzy interpreter Fuzzy Database Systems. This Final Project prove that fuzzy database is better than conventional database because it can give more complete result and solve some real world problems that can?t be solved by conventional database."

"Hambatan paling utama dalam hubungan antara manusia dengan mesin komputer adalah bahasa. Mesin mengenal bahasa buatan (artificial language), sedang manusia mengenal bahasa manusia atau yang disebut jugs dengan istilah bahasa alami (natural language). Hal ini menimbulkan suatu pemikiran untuk menciptakan suatu sistem yang dapat menjembatani masalah bahasa tersebut. Sistem itu disebut dengan sistem pengolahan bahasa alarm (Natural Language Processing System). Sistem pengolahan bahasa alarm ini didasarkan pada metoda kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), yang mampu menyediakan layanan komunikasi yang user friendly bagi manusia pada waktu mengakses mesin komputer. Antarmuka bahasa alami ini menyediakan media penggunaan sistem yang lebih fleksibel dan alamiah, sehingga manusia dapat berkomunikasi dengan sistem secara nyaman. Sistem ini dapat diterapkan sebagai antarmuka (interface) pads berbagai bidang aplikasi, salah satunya adalah sebagai antarmuka pads sistem basis data pakar (Expert Database System). Istilah sistem basis data pakar mengacu pads suatu sistem untuk mengembangkan aplikasi yang membutuhkan pengolahan berorientasi pengetahuan dari suatu sistem informasi. Pada tugas akhir ini akan dibahas konsep dasar dari sistem pengolahan bahasa alami yang berbasiskan kecerdasan buatan sebagai antarmuka pada sistem basis data pakar: Konsep ini akan diimplementasikan dengan suatu model rancangan sistem yang cerdas (intelligent system) yang tidak saja dapat melakukan fungsi pengambilan informasi (information retrieval system), tetapi juga fungsi konsultasi dengan memberikan solusi dan saran dari masalah akademis kepada pemakai."

"Seorang mahasiswa sebelum melakukan kegiatan akademis di Perguruan Tinggi akan melakukan pengisian Formulir Rencana Studi (FRS). Dengan bertambah majunya teknologi informasi dijital seperti intemet, aplikasi pengisian form FRS dapat dilakukan dad jarak jauh dengan menggunakan world wide web. Pada skripsi ini akan diterapkan aplikasi basis data pads dokumen web di intemet berupa pengisian form Hypertext Markup Language (HTML) dengan perancangan dan pengembangan perangkat lunak untuk sistem pengisian FRS jarak jauh berdasarkan basis data pada Sistem Informasi Basis Data Pakar dan ujicoba pads jaringan komputer lokal intranet. Pengisian form FRS dilakukan oleh mahasiswa yang datanya tercatat pada basis data komputer kampus, dalam hal ini digunakan basis data pada Sistem Informasi Basis Data Pakar (Sibapak). Berdasarkan data kondisi akademis pads basis data, seorang mahasiswa mengisi FRS sesuai dengan syarat Indeks Prestasi pada semester sebelumnya. Pengisian form FRS dengan intemet ditujukan untuk mengatasi permasalahan administrasi yang sering terjadi pada pengisian FRS biasa seperti faktor keterlambatan karena saat liburan, letak kampus yang berada di luar kota atau tersebar."

"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)."