Understanding Expert Systems

Apa saja komponen utama dari arsitektur sistem pakar?

• Sistem manajemen basis data

• Basis pengetahuan, mesin inferensi, antarmuka pengguna, fasilitas penjelasan.

• Gudang data

• Model pembelajaran mesin

Bagaimana cara kerja mesin inferensi dalam sistem pakar?

• Mesin inferensi menyimpan data dalam basis data.

• Mesin inferensi hanya mengambil informasi tanpa memprosesnya.

• Mesin inferensi menerapkan aturan logis untuk menyimpulkan informasi baru dari basis pengetahuan.

• Mesin inferensi menghasilkan keluaran acak tanpa aturan.

Apa peran basis pengetahuan dalam sistem pakar?

• Basis pengetahuan menyediakan informasi dan aturan yang diperlukan agar sistem pakar berfungsi dengan efektif.

• Basis pengetahuan menghasilkan respons acak untuk pertanyaan pengguna.

• Basis pengetahuan hanya digunakan untuk penyimpanan data tanpa aturan apapun.

• Basis pengetahuan menyimpan preferensi pengguna untuk sistem.

Jelaskan perbedaan antara forward chaining dan backward chaining dalam metode inferensi.

• Backward chaining menghasilkan kesimpulan dari fakta yang ada tanpa tujuan.

• Forward chaining dimulai dengan tujuan dan mencari fakta untuk mendukungnya.

• Forward chaining menghasilkan kesimpulan dari fakta yang diketahui, sementara backward chaining bekerja mundur dari tujuan untuk menemukan fakta pendukung.

• Forward chaining dan backward chaining adalah proses inferensi yang sama.

Apa itu sistem berbasis aturan dan bagaimana cara kerjanya?

• Sistem berbasis aturan hanya mengandalkan kebetulan untuk membuat keputusan.

• Sistem berbasis aturan adalah bentuk pembelajaran mesin yang beradaptasi seiring waktu.

• Sistem berbasis aturan adalah jenis kecerdasan buatan yang menggunakan seperangkat aturan untuk membuat keputusan atau memecahkan masalah.

• Sistem berbasis aturan adalah jenis perangkat keras yang beroperasi tanpa aturan.

Jelaskan pentingnya representasi pengetahuan dalam sistem pakar.

• Representasi pengetahuan memungkinkan sistem pakar untuk mensimulasikan penalaran manusia dan membuat keputusan yang tepat.

• Representasi pengetahuan membatasi kemampuan sistem pakar.

• Sistem pakar tidak memerlukan bentuk representasi pengetahuan apapun.

• Representasi pengetahuan hanya berguna untuk penyimpanan data.

Apa saja keuntungan menggunakan sistem berbasis aturan?

• Keuntungan menggunakan sistem berbasis aturan termasuk kejelasan, kemudahan pemeliharaan, fleksibilitas, hasil yang konsisten, dan penanganan logika kompleks secara sistematis.

• Ketidakmampuan untuk menangani tugas sederhana

• Biaya implementasi yang tinggi

• Skalabilitas yang terbatas

Bagaimana sistem pakar menangani ketidakpastian dalam penalaran mereka?

• Sistem pakar hanya mengandalkan algoritma deterministik.

• Sistem pakar mengabaikan ketidakpastian dan memberikan jawaban definitif.

• Sistem pakar menggunakan tebakan acak untuk membuat keputusan.

• Sistem pakar menggunakan penalaran probabilistik, logika fuzzy, dan jaringan Bayesian untuk mengelola ketidakpastian.

Jenis representasi pengetahuan apa yang dapat digunakan dalam sistem pakar?

• Aturan, bingkai, jaringan semantik, ontologi

• Graf, matriks, pohon keputusan

• Diagram alir, algoritma, struktur data

• Jaringan saraf, basis data, spreadsheet

Apa tujuan antarmuka pengguna dalam sistem pakar?

• Untuk menganalisis perilaku dan preferensi pengguna.

• Untuk menghasilkan laporan otomatis tanpa input pengguna.

• Untuk memfasilitasi interaksi dan komunikasi pengguna dengan sistem pakar.

• Untuk menyimpan data untuk referensi di masa mendatang.