LMS-SPADA INDONESIA
Glossary
Glosarium Pertemuan 2
Completion requirements
Glosarium Pertemuan 2
Topik: Representasi Pengetahuan dan Penalaran
| Istilah | Definisi |
|---|---|
| Representasi Pengetahuan (Knowledge Representation) | Cara untuk menyimpan dan mengorganisasikan pengetahuan dalam bentuk yang dapat dimengerti dan digunakan oleh sistem komputer untuk melakukan penalaran. |
| Penalaran (Reasoning) | Proses berpikir logis yang digunakan oleh sistem cerdas untuk menarik kesimpulan baru dari pengetahuan yang sudah ada. |
| Fakta (Fact) | Informasi atau pernyataan yang dianggap benar dan digunakan sebagai dasar dalam proses penalaran. |
| Aturan (Rule) | Hubungan logis antara fakta-fakta, biasanya dalam bentuk IF–THEN, yang digunakan untuk melakukan inferensi dalam sistem pakar. |
| Basis Pengetahuan (Knowledge Base) | Bagian dari sistem pakar yang menyimpan fakta, aturan, dan hubungan antar entitas dalam domain tertentu. |
| Mesin Inferensi (Inference Engine) | Komponen yang berfungsi untuk melakukan penalaran berdasarkan pengetahuan yang tersimpan dalam basis pengetahuan, guna menghasilkan kesimpulan atau rekomendasi. |
| Logika Proposisional (Propositional Logic) | Bentuk logika yang menggunakan proposisi sederhana dan operator logika seperti AND, OR, dan NOT untuk menyusun argumen. |
| Logika Predikat (Predicate Logic) | Ekstensi dari logika proposisional yang lebih kuat karena memungkinkan representasi hubungan antar objek dan atributnya melalui variabel dan kuantor. |
| Frame | Struktur data yang digunakan untuk merepresentasikan objek dan hubungannya dalam bentuk atribut dan nilai. |
| Semantic Network (Jaringan Semantik) | Model representasi pengetahuan yang menggambarkan konsep dan hubungan antar konsep dalam bentuk simpul (node) dan garis penghubung (edge). |
| Ontologi (Ontology) | Representasi formal dari pengetahuan tentang domain tertentu, termasuk konsep, kategori, dan hubungan antar entitas di dalamnya. |
| Inferensi (Inference) | Proses menghasilkan informasi baru berdasarkan pengetahuan yang telah ada melalui penerapan aturan logika. |
| Forward Chaining | Metode inferensi yang dimulai dari fakta yang diketahui dan menerapkan aturan untuk menghasilkan kesimpulan baru sampai tujuan tercapai. |
| Backward Chaining | Metode inferensi yang dimulai dari tujuan yang ingin dicapai dan menelusuri aturan untuk menemukan fakta yang mendukung tujuan tersebut. |
| Knowledge Acquisition (Akuisisi Pengetahuan) | Proses memperoleh pengetahuan dari pakar manusia atau sumber lain untuk dimasukkan ke dalam sistem pakar. |
| Knowledge Representation Scheme | Bentuk atau model yang digunakan untuk menyimpan pengetahuan, seperti log |
LMS-SPADA INDONESIA