Dari basis data dapat direpresentasikan informasi, dan dari informasi akan bisa dihasilkan pengetahuan. Pengetahuan-pengetahuan ini akan di susun dalam basis pengetahuan. Basis pengetahuan (knowledge base) menyimpan, mengorganisasikan, serta merepresentasikan pengetahuan. Pengetahuan tersebut dapat bersifat dangkal atau deklaratif atau fakta yang berisi informasi tentang objek, peristiwa atau situasi. Selain itu pengetahuan dapat pulabersifat mendalam atau dinamik atau disebut juga prosedural seperti model dan kaidah (rule) yang 6 merupakan informasi tentang cara bagaimana membangkitkan fakta baru dari fakta yang sudah diketahui (Faihah et al, 1999).
Pengetahuan diperoleh dari akuisisi pengetahuan (knowledge aquisition) yang dilakukan oleh knowledge engineer. Akuisisi pengetahuan merupakan proses penyerapan dan pengisian pengetahuan ke dalam sistem basis pengetahuan. Pengetahuan dapat diperoleh dari para pakar yang ahli di bidang domain tertentu, maupun melalui studi pustaka dari buku, jurnal, dan pustaka relevan yang menyajikan informasi pengetahuan pakar yang sudah dipublikasikan.
Setelah melalui proses akuisisi pengetahuan proses selanjutnya adalah representasi pengetahuan (knowledge representation). Menurut Turban et al (2005) suatu aktivitas yang melibatkan persiapan dari pemetaan pengetahuan (knowledge mapping) dan pengkodean
(encoding) pengetahuan dalam basis pengetahuan (knowledge base). Pengetahuan yang diperoleh
kemudian dikodekan dalam rencana representasi untuk membangun basis pengetahuan.
Knowledge engineer dapat berkolaborasi dengan para pakar atau menggunakan tes keadaam untuk
verifikasi dan validasi basis pengetahuan. Berikut adalah beberapa teknik representasi pengetahuan:
1. Kaidah Produksi (Production Rules)
Kaidah produksi merupakan teknik representasi pengetahuan yang paling populer. Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk pasangan kondisi-aksi. Menurut Marimin (1991) diacu dalam Marimin (2005), Pengetahuan yang dapat direpresentasikan dengan kaidah produksi adalah pengetahuan prosedural yang dapat distrukturisasi ke dalam bentuk sebagai berikut : Jika SUATU KEADAAN TERTENTU [kondisi] maka
KEADAAN LAIN DAPAT TERJADI [aksi] dengan TINGKAT KEPASTIAN TERTENTU [Certainty Factor] Atau bisa juga berbentuk sebagai berikut :
JIKA [antecedent] MAKA [konsekuen] JIKA [premis] MAKA [konklusi]
27
Bagian kondisi merupakan gabungan predikat yang digunakan untuk memeriksa keadaan sekarang, aksi menjadi bagian yang mengubah keadaan, dan certainty factor (c.f)merupakan nilai yang merepresentasikan tingkat kepastian terjadinya suatu aksi.
Contoh kaidah :
a. If the “traffic light” is green
Then the action is go
b. If the “traffic light” is red
Then the action is stop
c. If the leaves are dry, brittle and discoloured Then the plant has been attacted by red spider mite d. If the customer closes the account
Then delete the customer from the database
Kaidah-kaidah seperti contoh di atas akan digunakan untuk pengambilan keputusan. Menurut Ignizio (1991) metode berbasis kaidah merupakan suatu metode penalaran yang membangun sekumpulan kaidah yang mempresentasikan pengetahuan dan kaidah-kaidah tersebut digunakan untuk pengambilan keputusan.
2. Jaringan Semantik (Semantic Networks)
Fokus pada hubungan antara perbedaan konsep. Merupakan penggambaran grafis pengetahuan yang terdiri atas titik (nodes) dan penghubung (arc) yang menunjukan hubungan hirarkis antara objek (Sowa (1997), Cox (2001), Russel dan Norvig (2002) diacu dalam Turban (2005)). Jaringan semantik digunakan untuk menggambarkan pengetahuan yang berbentuk struktur jaringan. Objek dan deskripsi suatu persoalan direpresentasikan sebagai simpul pada suatu grafis dan hubungan antara objek-objeknya dinyatakan dengan garis penghubung paralel. Objek bisa berupa objek fisik, atau kesatuan aksi, kejadian, dan sifat abstrak, sedangkan deskripsi merupakan informasi tambahan tentang objek (Marimin, 2005). Berikut contoh jaringan semantik yang tersaji pada Gambar dibawah ini.
28
3. Frames
Teknik representasi pengetahuan frames merupakan pilihan yang bagus jika membutuhkan fokus pada sifat dari objek tertentu. Frames adalah struktur data yang termasuk semua pengetahuan tentang objek tertentu. Pengetahuan ini diorganisasikan dalam struktur hirarki spesial yang mengizinkan diagnosis dari pengetahuan independen (Turban et al, 2005). Menurut Marimin (2005) Frame mendeskripsikan suatu objek ke dalam bentuk “slot”. Slot dapat menyimpan termasuk nilai yang tidak absah, merupakan petunjuk ke frame lain dan 8 sekelompok aturan atau prosedur untuk mendapatkan nilai. Contoh representasi pengetahuan dalam metode frame tersaji pada Gambar dibawah ini.
Gambar 13. Contoh Representasi Pengetahuan pada Metode Frame (Turban et al, 2005)
4. Formal Logic
Merupakan variasi bentuk dari logika yang paling sederhana seperti proposisional kalkulus (propositional calculu)s dan predikat kalkulus (predicate calculus). Propositional calculus
dibangun dari pernyataan sederhana yang disebut propositions merupakan pernytaandengan nilai benar atau salah. Propositions digabung bersama ke bentuk pernyataan yang lebih kompleks oleh
logical connectives. Pernyataan penghubung (connectives) yangdigunakan seperti DAN, ATAU, TIDAK, IMPLISIT, EKIVALEN. Proposisional kalkulus menggunakan simbul seperti huruf dalam alfabet untuk merepresentasikan proposisional, premis, atau kesimpulan. Contoh sebagai berikut :
“London is a city” adalah proposisional (Benar) “So is “ice is hot” (salah)
Proposisional digabungkan bersama untuk bentuk pernyataan yang lebih klompek. Simbol standar untuk proposisional kalkulus:
ޔ
untuk “DAN”ޕ
untuk “ATAU”¬
untuk “TIDAK”29
⇔
untuk “JIKA DAN HANYA JIKA” R untuk “sekarang hujan”,G untuk “saya sudah membawa jas hujan” W untuk “saya akan basah”
Pernyataannya R ޔ
¬
G⇒
W“Jika sekarang hujan dan saya tidak membawa jas hujan, maka saya akan basah.” Sedangkan
predikat kalkulus merupakan perluasan dari proposisional kalkulus. Predikat kalkulus dapat membuat penyataan tentang objek, sifat objek dan hubungan antara objek. Memuat predikat- pernyataan seperti:
a (S) b (S,T)
adik dari (Budi, Hasan) yang berarti Budi adalah adik dari Hasan. Budi dan Hasan merupakan objek, dan adik dari adalah predikat.
5. Pohon Keputusan (Decision Tress)
Teknik representasi pengetahuan ini berbentuk diagram pohon yang digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan dimana kesimpulan ditarik dari link-link node pada diagram pohon. Pohon keputusan dapat dengan mudah mengkonversi kaidah-kaidah. Konversi dapat dilakukan secara otomatis dengan program komputer. Berikut ini adalah contoh diagram pohon untuk diagnosa mobil yang tidak berfungsi tersaji pada Gambar.
Gambar 14. Contoh Diagram Pohon untuk Diagnosa Mobil yang Tidak Berfungsi (Turban, 2005)
Rules 1: IF the car does not start THEN check if the starter motor turns
Rules 2: IF the starter motor turns THEN check if there is fuel in the tank ELSE check that the healights work
Rules 3: IF headlights do not work THEN battery is flat ELSE there is a starter motor problem.
30