SlideShare a Scribd company logo
1 of 47
Masalah, Ruang Masalah
dan Pencarian
Ir. Ahmad Haidaroh, M.Kom.
PENGENALAN KECERDASANPENGENALAN KECERDASAN
BUATANBUATAN
( / AI )
(2 SKS)
Ir. Ahmad Haidaroh, M.Kom.
STIKOM Artha Buana.
Artificial
Intelligence
REPRESENTASI
PENGETAHUAN
Basis Pengetahuan
• Langkah pertama dalam membuat sistem
kecerdasan buatan adalah membangun basis
pengetahuan
• Digunakan oleh motor inferensi dalam
menalar dan mengambil kesimpulan
Basis Pengetahuan
• Knowledge engineering : proses
mengumpulkan dan mengorganisasi
pengetahuan
• Knowledge representation : proses
bagaimana pengetahuan direpresentasikan
untuk membentuk basis pengetahuan
Karakteristik Representasi
Pengetahuan

Dapat diprogram dengan bahasa komputer
dan disimpan dalam memori

Fakta dan pengetahuan lain yang
terkandung di dalamnya dapat digunakan
untuk melakukan penalaran
Representasi Pengetahuan
• Terdiri dari struktur data dan prosedur untuk
penafsiran
• Hal yang berhubungan dengan representasi
pengetahuan :
– Object pengetahuan itu sendiri
– Event: kejadian-kejadian dalam dunia nyata dan
hubungannya
– Performa: bagaimana melakukan suatu tugas tertentu
– Meta knowledge: pengetahuan tentang pengetahuan yang
direpresentasikan
Klasifikasi Representasi
Pengetahuan
• Representasi Logika: menggunakan logika formal.
• Representasi Prosedural: menggambarkan prosedur
sebagai kumpulan instruksi untuk memecahkan
masalah. Digunakan dalam pemrograman: IF-THEN
• Representasi Network: menggambarkan pengetahuan
sebagai Graph dan Tree
• Representasi Terstruktur: memperluas konsep
Representsi Network dengan membuat node-nodenya
menjadi struktur data yang kompleks. Contoh: script,
frame, dan object
Logika
Bentuk representasi pengetahuan yang
paling tua
Proses menarik kesimpulan (inferensi)
berdasarkan fakta yang telah ada
Terdiri dari :
Logika proposisi
Logika predikat
Logika Proposisi
Proposisi  suatu pernyataan yang dapat
bernilai benar atau salah
Ditunjukkan dengan simbol-simbol
(contoh: P dan Q)
Logika Proposisi
Penggabungan proposisi memakai operator
logika :
− Konjungsi : Λ (and)
− Disjungsi : V (or)
− Negasi : ¬ (not)
− Implikasi : → (if then)
− Ekuivalensi : ↔ (if and only if)
Contoh Logika Proposisi
• Jika hujan turun sekarang maka saya tidak
pergi ke pasar
– Kalimat tersebut dapat ditulis : p → q
– Dimana :
• p = hujan turun
• q = saya tidak pergi ke pasar
Contoh-2 LainContoh-2 Lain
Tabel Kebenaran
Untuk Hubungan Logika
(AND) (OR) (if ..then...)
Tabel Kebenaran
Untuk Hubungan Negasi
Contoh
• p : Bumi adalah satu-satunya planet di jagat
raya yang mempunyai kehidupan. (B)
• q : Satu dekade sama dengan 10 tahun. (B)
• r : 1 + 1 = 3. (S)
Contoh
BACKBACK
Logika Predikat Order Pertama
• Konsep dan aturan sama dengan logika
proposisi
• Membagi sebuah pernyataan menjadi 2
bagian :
• Argumen
• Predikat
PREDICATE (Individual [object]1, Individual [object]2)
Logika Predikat Order Pertama
Contoh :
• Joko suka bahasa inggris  Suka(joko,
bahasa inggris)
• Predikat (keterangan) : suka, argumen (objek) :
joko, bahasa inggris
• Toni adalah seorang mahasiswa 
mahasiswa(Toni)
Logika Predikat Order Pertama
Contoh :
• Andi adalah seorang laki-laki : A
• Ali adalah seorang laki-laki : B
• Amir adalah seorang laki-laki : C
• Anto adalah seorang laki-laki : D
• Agus adalah seorang laki-laki : E
• Dapat ditulis : laki2(x), dimana x adalah
variabel yang bisa diganti dengan Andi, Ali,dll
Logika Predikat Order Pertama
Contoh :
teman(Andi,Joko)
teman(ayah_dari(Joni),ayah_dari(Andre))
dimana :
argument : ayah_dari(Joni) adalah Andi
argument : ayah_dari(Andre) adalah Joko
predikat : teman
Logika Predikat Order Pertama
Quantifier :
• universal quantifier ∀ (untuk setiap)
• existensial quantifier ∃ (terdapat)
Contoh
• Ani adalah seorang mahasiswa.
• mahasiswa(Ani).
• Ani masuk Jurusan Elektro.
• Setiap mahasiswa elektro pasti mahasiswa teknik.
• ∀x:Elektro(x)→Teknik(x).
• Kalkulus adalah matakuliah yang sulit.
• Setiap mahasiswa teknik pasti akan suka kalkulus atau akan membencinya.
• Setiap mahasiswa pasti akan suka terhadap suatu matakuliah.
• Mahasiswa yang tidak pernah hadir pada kuliah matakuliah sulit, maka
mereka pasti tidak suka terhadap matakuliah tersebut.
• Ani tidak pernah hadir kuliah matakuliah kalkulus.
Contoh
• mahasiswa(Ani).
• Elektro(Ani).
• ∀x:Elektro(x)→Teknik(x).
• sulit(Kalkulus).
• ∀x:Teknik(x) → suka(x,Kalkulus) benci(x,Kalkulus)∨
• ∀x: y:suka(x,y).∃
• ∀x: y:mahasiswa(x) sulit(y) ¬hadir(x,y)→ ¬suka(x,y).∀ ∧ ∧
• ¬hadir(Ani,Kalkulus).
BACKBACK
Aturan Produksi

Representasi pengetahuan dengan aturan produksi
berupa aplikasi aturan (rule) yang berupa IF-THEN :
− Anteseden, bagian yang mengekspresikan situasi atau
premis (pernyataan berawalan IF)
− Konsekuen, bagian yang menyatakan suatu tindakan
tertentu atau konklusi yang diterapkan jika suatu situasi
atau premis bernilai benar (pernyataan berawalan THEN)

Konsekuensi atau konklusi yang dinyatakan pada
bagian THEN baru dinyatakan benar, jika bagian IF
pada sistem tersebut juga benar atau sesuai dengan
aturan tertentu.

Digunakan pada sistem pakar.
Contoh
IF lalulintas pagi ini padat
THEN saya naik sepeda motor saja
Bentuk Aturan

IF premis THEN kesimpulan
− Jika pendapatan tinggi MAKA pajak yang
harus dibayar juga tinggi

Kesimpulan IF premis
− Pajak yang harus dibayar tinggi JIKA
pendapatan tinggi

Inclusion of ELSE
− IF pendapatan tinggi OR pengeluaran tinggi,
THEN pajak yang harus dibayar tinggi
ELSE pajak yang harus dibayar rendah
Sistem Produksi
• Terdiri dari komponen-komponen :
• ruang keadaan, yang berisi keadaan awal, tujuan,
kumpulan aturan yang digunakan untuk mencapai
tujuan
• strategi kontrol, berguna untuk mengarahkan
bagaimana proses pencarian akan berlangsung dan
mengendalikan arah eksplorasi
List dan Tree
List : serangkaian struktur data yang dibuat
secara berhubungan, list bisa juga
menggambarkan relasi dan hirarki
Tree : suatu struktur data yang berupa node-
node yang dibuat secara hirarkis dan
hubungannya
Lists & Trees
List: Tree:
Node
Edge
Jaringan Semantik

Merupakan gambaran pengetahuan grafis
yang menunjukkan hubungan antar berbagai
objek.

Terdiri dari lingkaran-lingkaran yang
menunjukkan objek dan informasi tentang
objek-objek tersebut.

Objek disini bisa berupa benda atau
peristiwa. Antara 2 objek dihubungkan oleh
arc yang menunjukkan hubungan antar
objek.
Jaringan Semantik
Frame

Kumpulan pengetahuan tentang suatu objek tertentu,
peristiwa, lokasi, situasi, dll.

Memiliki slot yang menggambarkan rincian (atribut)
dan karakteristik objek.

Biasanya digunakan untuk merepresentasikan
pengetahuan yang didasarkan pada karakteristik
yang sudah dikenal, yang merupakan pengalaman-
pengalaman.

Dengan menggunakan frame, sangat mudah untuk
membuat inferensi tentang objek, peristiwa, atau
situasi baru, karena frame menyediakan basis
pengetahuan yang ditarik dari pengalaman.
Frame
Hirarki Frame

Kebanyakan sistem AI menggunakan kumpulan
frame yang saling terkait satu dengan lainnya
bersama-sama.

Contoh : hirarki frame kendaraan, terdiri dari 5
frame yaitu frame kereta api, frame sampan,
frame mobil, frame pesawat, frame kapal.

Masing-masing frame masih dapat dipecah lagi
menjadi beberapa frame yang rinci, misal frame
mobil terdiri dari frame penumpang mobil, frame
truk, frame bis.
Hirarki Frame
Hirarki Frame

Susunan hirarki dari frame mengijinkan pewarisan frame.
Akar dari tree terletak di puncak, dimana level tertinggi dari
abstraksi disajikan.

Frame pada bagian dasar (bawah) disebut daun dari tree.

Hirarki mengijinkan pewarisan sifat-sifat. Setiap frame
biasanya mewarisi sifat-sifat dari frame dengan level yang
lebih tinggi.

Pewarisan merupakan mekanisme untuk membentuk
pengetahuan, yang menyediakan nilai slot, dari frame ke
frame.

Didalam hirarki diatas, masing-masing frame dirinci
hubungannya seperti hubungan antara frame orangtua
(parent frame) dan anak (child frame)
Hirarki Frame
ContohFrame
Script

Skema representasi pengetahuan yang sama
dengan frame, yaitu merepresentasikan
pengetahuan berdasarkan karakteristik yang sudah
dikenal sebagai pengalaman-pengalaman.

Perbedaannya, frame menggambarkan objek,
sedangkan script menggambarkan urutan
peristiwa.

Dalam menggambarkan urutan peristiwa, script
menggunakan slot yang berisi informasi tentang
orang, objek, dan tindakan-tindakan yang terjadi
dalam suatu peristiwa.
Elemen Script

Kondisi input, yaitu kondisi yang harus dipenuhi sebelum
terjadi atau berlaku suatu peristiwa dalam script

Track, yaitu variasi yang mungkin terjadi dalam suatu script

Prop, berisi objek-objek pendukung yang digunakan
selama peristiwa terjadi

Role, yaitu peran yang dimainkan oleh seseorang dalam
peristiwa

Scene, yaitu adegan yang dimainkan yang menjadi bagian
dari suatu peristiwa

Hasil, yaitu kondisi yang ada setelah urutan peristiwa
dalam script terjadi.
Contoh Script

Jalur (track) : ujian tertulis matakuliah
Kecerdasan Buatan

Role (peran) : mahasiswa, pengawas

Prop (pendukung) : lembar soal, lembar
jawab, absen, pena, dll

Kondisi input : mahasiswa terdaftar untuk
mengikuti ujian
Contoh Script

Adegan (scene) -1 : Persiapan pengawas
− Pengawas menyiapkan lembar soal
− Pengawas menyiapkan lembar jawab
− Pengawas menyiapkan lembar presensi

Adegan-2 : Mahasiswa masuk ruangan
− Pengawas mempersilahkan mahasiswa masuk
− Pengawas membagikan lembar soal
− Pengawas membagikan lembar jawab
− Pengawas memimpin doa
Contoh Script

Adegan – 3 : Mahasiswa mengerjakan soal ujian
− Mahasiswa menuliskan identitas di lembar jawab
− Mahasiswa menandatangai lembar jawab
− Mahasiswa mengerjakan soal
− Mahasiswa mengecek jawaban

Adegan – 4 : Mahasiswa telah selesai ujian
− Pengawas mempersilahkan mahasiswa keluar
ruangan
− Mahasiswa mengumpulkan kembali lembar jawab
− Mahasiswa keluar ruangan
Contoh Script

Adegan – 5 : Mahasiswa mengemasi
lembar jawab
− Pengawas mengurutkan lembar jawab
− Pengawas mengecek lembar jawab dan
absen
− Pengawas meninggalkan ruangan

Hasil :
− Mahasiswa merasa senang dan lega
− Mahasiswa merasa kecewa
FINISH
Contoh Lain Proposisi
Proposisi dibagi menjadi 4 jenis :
Bentuk: Tunggal dan jamak.
Sifat: kategorial dan kondisional.
Kualitas: Afirmatif/positif dan negative.
Kuantitas: Universal dan spesifik/khusus.
BACK
Bentuk : Tunggal dan Jamak
Contoh:
- Dewi Persik bernyanyi dan menari.
- Kakak memancing dan memakan ikan.
Sifat: kategorial dan kondisional.
Proposisi kategorial adalah proposisi dimana hubungan antara subjek dan
predikatnya tidak mempunyai syarat apapun. Contoh:
- Semua bayi menangis di malam hari.
- Setiap rumah memiliki atap
Proposisi kondisional dibagi menjadi 2 yaitu:
Proposisi hipotesis adalah proposisi dimana hubungan antara subjek dan predikat
membutuhkan syarat tertentu. Contoh:
- Jika lampu menyala, ruangan terlihat terang.
- Jika air dimasukkan ke kulkas maka akan terasa dingin.
Proposisi disjungtif adalah proposisi dimana hubungan antara subjek dan predikat
tidak membutuhkan syarat tertentu.Contoh:
- Meja itu berwarna coklat atau hitam.
- Kakak membaca buku pelajaran atau komik. BACK
Kualitas: Afirmatif/positif dan negative
Proposisi afirmatif adalah proposisi dimana predikatnya
mendukung atau membenarkan subjeknya. Contoh:
- Semua helm dipakai di kepala.
- Semua ayam betina berkotek.
Proposisi negative adalah proposisi dimanan predikatnya
menolak atau tidak mendukung subjeknya. Contoh:
- Tidak ada satupun pria yang memakai rok.
- Tidak ada satupun mahluk hidup yang hidup kekal di dunia ini.
Kuantitas: Universal dan spesifik/khusus
Proposisi universal adalah proposisi dimana predikatnya
mendukung atau mengingkari semua. Contoh:
- Tidak ada satupun kipas angin yang tidak mengeluarkan angin.
- Tidak ada satupun hewan herbivora yang memakan daging.
BACK

More Related Content

What's hot

Matematika Diskrit kombinatorial
Matematika Diskrit  kombinatorialMatematika Diskrit  kombinatorial
Matematika Diskrit kombinatorialSiti Khotijah
 
Materi 3 Finite State Automata
Materi 3   Finite State AutomataMateri 3   Finite State Automata
Materi 3 Finite State Automataahmad haidaroh
 
Logika dan Pembuktian
Logika dan PembuktianLogika dan Pembuktian
Logika dan PembuktianFahrul Usman
 
Algoritma Apriori
Algoritma AprioriAlgoritma Apriori
Algoritma Aprioridedidarwis
 
Proposisi Logika Informatika
Proposisi Logika InformatikaProposisi Logika Informatika
Proposisi Logika InformatikaDeviGayatri
 
Pohon(tree) matematika diskrit
Pohon(tree) matematika diskritPohon(tree) matematika diskrit
Pohon(tree) matematika diskritsaid zulhelmi
 
Pertemuan 5 dan 6 representasi pengetahuan
Pertemuan 5 dan 6 representasi pengetahuan Pertemuan 5 dan 6 representasi pengetahuan
Pertemuan 5 dan 6 representasi pengetahuan Topan Helmi Nicholas
 
Graf ( Matematika Diskrit)
Graf ( Matematika Diskrit)Graf ( Matematika Diskrit)
Graf ( Matematika Diskrit)zachrison htg
 
Contoh peyelesaian logika fuzzy
Contoh peyelesaian logika fuzzyContoh peyelesaian logika fuzzy
Contoh peyelesaian logika fuzzyZaenal Khayat
 
Algoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan Algoritma
Algoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan AlgoritmaAlgoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan Algoritma
Algoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan AlgoritmaAri Septiawan
 
Pengertian dan Representasi Graph
Pengertian dan Representasi GraphPengertian dan Representasi Graph
Pengertian dan Representasi GraphZaldy Eka Putra
 
Aturan Inferensi dan Metode Pembuktian
Aturan Inferensi dan Metode PembuktianAturan Inferensi dan Metode Pembuktian
Aturan Inferensi dan Metode PembuktianFahrul Usman
 
Sistem informasi berdasarkan area fungsional
Sistem informasi berdasarkan area fungsionalSistem informasi berdasarkan area fungsional
Sistem informasi berdasarkan area fungsionalDianFitriAudina
 
proposisi majemuk & Tautologi
 proposisi majemuk & Tautologi proposisi majemuk & Tautologi
proposisi majemuk & TautologiHuzairi Zairi
 

What's hot (20)

Matematika Diskrit kombinatorial
Matematika Diskrit  kombinatorialMatematika Diskrit  kombinatorial
Matematika Diskrit kombinatorial
 
Materi 3 Finite State Automata
Materi 3   Finite State AutomataMateri 3   Finite State Automata
Materi 3 Finite State Automata
 
pewarnaan graf
pewarnaan grafpewarnaan graf
pewarnaan graf
 
Logika dan Pembuktian
Logika dan PembuktianLogika dan Pembuktian
Logika dan Pembuktian
 
Pushdown Automata
Pushdown Automata Pushdown Automata
Pushdown Automata
 
Algoritma Apriori
Algoritma AprioriAlgoritma Apriori
Algoritma Apriori
 
Proposisi Logika Informatika
Proposisi Logika InformatikaProposisi Logika Informatika
Proposisi Logika Informatika
 
Pohon(tree) matematika diskrit
Pohon(tree) matematika diskritPohon(tree) matematika diskrit
Pohon(tree) matematika diskrit
 
Algoritma penjadwalan proses
Algoritma penjadwalan prosesAlgoritma penjadwalan proses
Algoritma penjadwalan proses
 
Pertemuan 5 dan 6 representasi pengetahuan
Pertemuan 5 dan 6 representasi pengetahuan Pertemuan 5 dan 6 representasi pengetahuan
Pertemuan 5 dan 6 representasi pengetahuan
 
Graf ( Matematika Diskrit)
Graf ( Matematika Diskrit)Graf ( Matematika Diskrit)
Graf ( Matematika Diskrit)
 
Graf Pohon
Graf PohonGraf Pohon
Graf Pohon
 
Contoh peyelesaian logika fuzzy
Contoh peyelesaian logika fuzzyContoh peyelesaian logika fuzzy
Contoh peyelesaian logika fuzzy
 
Slide minggu 6 (citra digital)
Slide minggu 6 (citra digital)Slide minggu 6 (citra digital)
Slide minggu 6 (citra digital)
 
Algoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan Algoritma
Algoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan AlgoritmaAlgoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan Algoritma
Algoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan Algoritma
 
Pengertian dan Representasi Graph
Pengertian dan Representasi GraphPengertian dan Representasi Graph
Pengertian dan Representasi Graph
 
SLIDE KE:5 NFA
SLIDE KE:5 NFASLIDE KE:5 NFA
SLIDE KE:5 NFA
 
Aturan Inferensi dan Metode Pembuktian
Aturan Inferensi dan Metode PembuktianAturan Inferensi dan Metode Pembuktian
Aturan Inferensi dan Metode Pembuktian
 
Sistem informasi berdasarkan area fungsional
Sistem informasi berdasarkan area fungsionalSistem informasi berdasarkan area fungsional
Sistem informasi berdasarkan area fungsional
 
proposisi majemuk & Tautologi
 proposisi majemuk & Tautologi proposisi majemuk & Tautologi
proposisi majemuk & Tautologi
 

Viewers also liked

Representasi Pengetahuan
Representasi PengetahuanRepresentasi Pengetahuan
Representasi PengetahuanLangit Papageno
 
Representasi pengetahuan
Representasi pengetahuanRepresentasi pengetahuan
Representasi pengetahuanHamdan Paliwang
 
Bab 1 pengenalan kecerdasan buatan
Bab 1 pengenalan kecerdasan buatanBab 1 pengenalan kecerdasan buatan
Bab 1 pengenalan kecerdasan buatanMuhammad Delta
 
Representasi Pengetahuan
Representasi PengetahuanRepresentasi Pengetahuan
Representasi PengetahuanHerman Tolle
 
Iii Representasi Pengetahuan
Iii   Representasi PengetahuanIii   Representasi Pengetahuan
Iii Representasi PengetahuanHerman Tolle
 
Representasi pengetahuan
Representasi pengetahuanRepresentasi pengetahuan
Representasi pengetahuanbungpoetra
 
Materi7 representasi pengetahuan
Materi7 representasi pengetahuanMateri7 representasi pengetahuan
Materi7 representasi pengetahuanEddy Tungadi
 
Ppt sm defry
Ppt sm defryPpt sm defry
Ppt sm defryfixlow
 
(Tugas) Representasi floating point
 (Tugas) Representasi floating point (Tugas) Representasi floating point
(Tugas) Representasi floating pointkrisna22
 
Operator logika dan proposisi majemuk
Operator logika dan proposisi majemukOperator logika dan proposisi majemuk
Operator logika dan proposisi majemukDantik Puspita
 
Mekanisme pembuatan keputusan
Mekanisme pembuatan keputusanMekanisme pembuatan keputusan
Mekanisme pembuatan keputusannovasaja
 
Kecerdasan buatan ibu idha
Kecerdasan buatan ibu idhaKecerdasan buatan ibu idha
Kecerdasan buatan ibu idhaminanrni
 
Forward Backward Chaining
Forward Backward ChainingForward Backward Chaining
Forward Backward ChainingHerman Tolle
 
Bab 7. pengambilan keputusan o leh konsumen
Bab 7. pengambilan keputusan o leh konsumenBab 7. pengambilan keputusan o leh konsumen
Bab 7. pengambilan keputusan o leh konsumenJudianto Nugroho
 
metode-pengujian-blackbox
 metode-pengujian-blackbox metode-pengujian-blackbox
metode-pengujian-blackboxIwan Kurniarasa
 

Viewers also liked (20)

Representasi Pengetahuan
Representasi PengetahuanRepresentasi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan
 
Representasi pengetahuan
Representasi pengetahuanRepresentasi pengetahuan
Representasi pengetahuan
 
Bab 1 pengenalan kecerdasan buatan
Bab 1 pengenalan kecerdasan buatanBab 1 pengenalan kecerdasan buatan
Bab 1 pengenalan kecerdasan buatan
 
Representasi Pengetahuan
Representasi PengetahuanRepresentasi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan
 
Iii Representasi Pengetahuan
Iii   Representasi PengetahuanIii   Representasi Pengetahuan
Iii Representasi Pengetahuan
 
Representasi pengetahuan
Representasi pengetahuanRepresentasi pengetahuan
Representasi pengetahuan
 
Materi7 representasi pengetahuan
Materi7 representasi pengetahuanMateri7 representasi pengetahuan
Materi7 representasi pengetahuan
 
Ppt sm defry
Ppt sm defryPpt sm defry
Ppt sm defry
 
(Tugas) Representasi floating point
 (Tugas) Representasi floating point (Tugas) Representasi floating point
(Tugas) Representasi floating point
 
Operator logika dan proposisi majemuk
Operator logika dan proposisi majemukOperator logika dan proposisi majemuk
Operator logika dan proposisi majemuk
 
Ai 3
Ai 3Ai 3
Ai 3
 
Mekanisme pembuatan keputusan
Mekanisme pembuatan keputusanMekanisme pembuatan keputusan
Mekanisme pembuatan keputusan
 
Kecerdasan buatan ibu idha
Kecerdasan buatan ibu idhaKecerdasan buatan ibu idha
Kecerdasan buatan ibu idha
 
Forward Backward Chaining
Forward Backward ChainingForward Backward Chaining
Forward Backward Chaining
 
Pertemuan 2
Pertemuan 2Pertemuan 2
Pertemuan 2
 
04 pemodelan spk
04 pemodelan spk04 pemodelan spk
04 pemodelan spk
 
Bab 7. pengambilan keputusan o leh konsumen
Bab 7. pengambilan keputusan o leh konsumenBab 7. pengambilan keputusan o leh konsumen
Bab 7. pengambilan keputusan o leh konsumen
 
Analisis pohon kepputusan
Analisis pohon kepputusanAnalisis pohon kepputusan
Analisis pohon kepputusan
 
Tugas Kecerdasan Buatan
Tugas Kecerdasan BuatanTugas Kecerdasan Buatan
Tugas Kecerdasan Buatan
 
metode-pengujian-blackbox
 metode-pengujian-blackbox metode-pengujian-blackbox
metode-pengujian-blackbox
 

Similar to Modul 4 representasi pengetahuan

Pertemuan 9 Representasi Pengetahuan
Pertemuan 9 Representasi PengetahuanPertemuan 9 Representasi Pengetahuan
Pertemuan 9 Representasi PengetahuanEndang Retnoningsih
 
Konsep Oop
Konsep OopKonsep Oop
Konsep Oopformatik
 
1. konsep pbo
1. konsep pbo1. konsep pbo
1. konsep pbojona_jona
 
PPT-UEU-Kecerdasan-Buatan-Pertemuan-4.pptx
PPT-UEU-Kecerdasan-Buatan-Pertemuan-4.pptxPPT-UEU-Kecerdasan-Buatan-Pertemuan-4.pptx
PPT-UEU-Kecerdasan-Buatan-Pertemuan-4.pptxAdhikaPramitaWidyass
 
representasi pengetahuan
representasi pengetahuanrepresentasi pengetahuan
representasi pengetahuanRizkyGanteng2
 
Kontrak Perkuliahan
Kontrak PerkuliahanKontrak Perkuliahan
Kontrak Perkuliahanformatik
 
Kontrak Perkuliahan
Kontrak PerkuliahanKontrak Perkuliahan
Kontrak Perkuliahanformatik
 
12.tik c1-silb-x-silabus sistemkomputer
12.tik c1-silb-x-silabus sistemkomputer12.tik c1-silb-x-silabus sistemkomputer
12.tik c1-silb-x-silabus sistemkomputertopeng88
 
PRESENTASI DATA ANALYS.pptx
PRESENTASI DATA ANALYS.pptxPRESENTASI DATA ANALYS.pptx
PRESENTASI DATA ANALYS.pptxEdiSum1
 
12 tik-c1-silb-x-silabussistemkomputer
12 tik-c1-silb-x-silabussistemkomputer12 tik-c1-silb-x-silabussistemkomputer
12 tik-c1-silb-x-silabussistemkomputerRanggaAdi4
 
Silabus gambar teknik kelas x kurikulum 2013
 Silabus gambar teknik kelas x kurikulum 2013 Silabus gambar teknik kelas x kurikulum 2013
Silabus gambar teknik kelas x kurikulum 2013narnar_rantaro
 
Algoritma - Penjelasan struktur data
Algoritma - Penjelasan struktur dataAlgoritma - Penjelasan struktur data
Algoritma - Penjelasan struktur dataZombie Black
 
Silabus sistem-komputer-kelas-10-smk
Silabus sistem-komputer-kelas-10-smkSilabus sistem-komputer-kelas-10-smk
Silabus sistem-komputer-kelas-10-smkDidikPrihantoko
 

Similar to Modul 4 representasi pengetahuan (20)

Pertemuan 9 Representasi Pengetahuan
Pertemuan 9 Representasi PengetahuanPertemuan 9 Representasi Pengetahuan
Pertemuan 9 Representasi Pengetahuan
 
Konsep Oop
Konsep OopKonsep Oop
Konsep Oop
 
1. konsep pbo
1. konsep pbo1. konsep pbo
1. konsep pbo
 
PPT-UEU-Kecerdasan-Buatan-Pertemuan-4.pptx
PPT-UEU-Kecerdasan-Buatan-Pertemuan-4.pptxPPT-UEU-Kecerdasan-Buatan-Pertemuan-4.pptx
PPT-UEU-Kecerdasan-Buatan-Pertemuan-4.pptx
 
representasi pengetahuan
representasi pengetahuanrepresentasi pengetahuan
representasi pengetahuan
 
Kontrak Perkuliahan
Kontrak PerkuliahanKontrak Perkuliahan
Kontrak Perkuliahan
 
Kontrak Perkuliahan
Kontrak PerkuliahanKontrak Perkuliahan
Kontrak Perkuliahan
 
12.tik c1-silb-x-silabus sistemkomputer
12.tik c1-silb-x-silabus sistemkomputer12.tik c1-silb-x-silabus sistemkomputer
12.tik c1-silb-x-silabus sistemkomputer
 
OOP
OOPOOP
OOP
 
PRESENTASI DATA ANALYS.pptx
PRESENTASI DATA ANALYS.pptxPRESENTASI DATA ANALYS.pptx
PRESENTASI DATA ANALYS.pptx
 
Struktur data
Struktur dataStruktur data
Struktur data
 
1. Pengantar Objek.ppt
1. Pengantar Objek.ppt1. Pengantar Objek.ppt
1. Pengantar Objek.ppt
 
12 tik-c1-silb-x-silabussistemkomputer
12 tik-c1-silb-x-silabussistemkomputer12 tik-c1-silb-x-silabussistemkomputer
12 tik-c1-silb-x-silabussistemkomputer
 
Pertemuan 5
Pertemuan 5Pertemuan 5
Pertemuan 5
 
Simulasi2
Simulasi2Simulasi2
Simulasi2
 
Pertemuan 4
Pertemuan 4Pertemuan 4
Pertemuan 4
 
Silabus sistem komputer 1
Silabus sistem komputer 1Silabus sistem komputer 1
Silabus sistem komputer 1
 
Silabus gambar teknik kelas x kurikulum 2013
 Silabus gambar teknik kelas x kurikulum 2013 Silabus gambar teknik kelas x kurikulum 2013
Silabus gambar teknik kelas x kurikulum 2013
 
Algoritma - Penjelasan struktur data
Algoritma - Penjelasan struktur dataAlgoritma - Penjelasan struktur data
Algoritma - Penjelasan struktur data
 
Silabus sistem-komputer-kelas-10-smk
Silabus sistem-komputer-kelas-10-smkSilabus sistem-komputer-kelas-10-smk
Silabus sistem-komputer-kelas-10-smk
 

More from ahmad haidaroh

Materi 7 Context Free Grammar
Materi 7   Context Free Grammar Materi 7   Context Free Grammar
Materi 7 Context Free Grammar ahmad haidaroh
 
Materi 4 Regular Expression
Materi 4   Regular ExpressionMateri 4   Regular Expression
Materi 4 Regular Expressionahmad haidaroh
 
Materi 3 Finite State Automata
Materi 3   Finite State AutomataMateri 3   Finite State Automata
Materi 3 Finite State Automataahmad haidaroh
 
Pertemuan 4 Aljabar Boole
Pertemuan 4   Aljabar Boole Pertemuan 4   Aljabar Boole
Pertemuan 4 Aljabar Boole ahmad haidaroh
 
Pertemuan 2&3 - Dasar2 Keamanan Encyption
Pertemuan 2&3 - Dasar2 Keamanan EncyptionPertemuan 2&3 - Dasar2 Keamanan Encyption
Pertemuan 2&3 - Dasar2 Keamanan Encyptionahmad haidaroh
 
Multiplekser - Demultiplekser - Pertemuan 7
Multiplekser - Demultiplekser - Pertemuan 7Multiplekser - Demultiplekser - Pertemuan 7
Multiplekser - Demultiplekser - Pertemuan 7ahmad haidaroh
 
Pertemuan 3a Rangkaian Aritmatik-Half n Full Adder
Pertemuan 3a   Rangkaian Aritmatik-Half n Full AdderPertemuan 3a   Rangkaian Aritmatik-Half n Full Adder
Pertemuan 3a Rangkaian Aritmatik-Half n Full Adderahmad haidaroh
 
Pertemuan 6 Penyederhanaan RL-Karnaugh Map
Pertemuan 6   Penyederhanaan RL-Karnaugh MapPertemuan 6   Penyederhanaan RL-Karnaugh Map
Pertemuan 6 Penyederhanaan RL-Karnaugh Mapahmad haidaroh
 
Pertemuan 5a gerbang kombinasi-maxtem-minterm
Pertemuan 5a   gerbang kombinasi-maxtem-mintermPertemuan 5a   gerbang kombinasi-maxtem-minterm
Pertemuan 5a gerbang kombinasi-maxtem-mintermahmad haidaroh
 
Pertemuan 5 gerbang logika dasar n bentukan
Pertemuan 5   gerbang logika dasar n bentukanPertemuan 5   gerbang logika dasar n bentukan
Pertemuan 5 gerbang logika dasar n bentukanahmad haidaroh
 
Aritmatika Biner - Pertemuan 3
Aritmatika Biner - Pertemuan 3Aritmatika Biner - Pertemuan 3
Aritmatika Biner - Pertemuan 3ahmad haidaroh
 
Pertemuan 2 - Sistem Bilangan
Pertemuan 2 - Sistem BilanganPertemuan 2 - Sistem Bilangan
Pertemuan 2 - Sistem Bilanganahmad haidaroh
 

More from ahmad haidaroh (20)

Materi 7 Context Free Grammar
Materi 7   Context Free Grammar Materi 7   Context Free Grammar
Materi 7 Context Free Grammar
 
8 Rekursif
8 Rekursif8 Rekursif
8 Rekursif
 
6 ANTRIAN - QUEUE
6 ANTRIAN - QUEUE6 ANTRIAN - QUEUE
6 ANTRIAN - QUEUE
 
5 STACK
5 STACK5 STACK
5 STACK
 
4 Adt
4 Adt4 Adt
4 Adt
 
3 Linked List
3   Linked List3   Linked List
3 Linked List
 
2 Array
2 Array2 Array
2 Array
 
Materi 4 Regular Expression
Materi 4   Regular ExpressionMateri 4   Regular Expression
Materi 4 Regular Expression
 
Materi 3 Finite State Automata
Materi 3   Finite State AutomataMateri 3   Finite State Automata
Materi 3 Finite State Automata
 
Presentasi OSPEK 2018
Presentasi OSPEK 2018Presentasi OSPEK 2018
Presentasi OSPEK 2018
 
Pertemuan 4 Dioda1
Pertemuan 4   Dioda1Pertemuan 4   Dioda1
Pertemuan 4 Dioda1
 
Pertemuan 4 Aljabar Boole
Pertemuan 4   Aljabar Boole Pertemuan 4   Aljabar Boole
Pertemuan 4 Aljabar Boole
 
Pertemuan 2&3 - Dasar2 Keamanan Encyption
Pertemuan 2&3 - Dasar2 Keamanan EncyptionPertemuan 2&3 - Dasar2 Keamanan Encyption
Pertemuan 2&3 - Dasar2 Keamanan Encyption
 
Multiplekser - Demultiplekser - Pertemuan 7
Multiplekser - Demultiplekser - Pertemuan 7Multiplekser - Demultiplekser - Pertemuan 7
Multiplekser - Demultiplekser - Pertemuan 7
 
Pertemuan 3a Rangkaian Aritmatik-Half n Full Adder
Pertemuan 3a   Rangkaian Aritmatik-Half n Full AdderPertemuan 3a   Rangkaian Aritmatik-Half n Full Adder
Pertemuan 3a Rangkaian Aritmatik-Half n Full Adder
 
Pertemuan 6 Penyederhanaan RL-Karnaugh Map
Pertemuan 6   Penyederhanaan RL-Karnaugh MapPertemuan 6   Penyederhanaan RL-Karnaugh Map
Pertemuan 6 Penyederhanaan RL-Karnaugh Map
 
Pertemuan 5a gerbang kombinasi-maxtem-minterm
Pertemuan 5a   gerbang kombinasi-maxtem-mintermPertemuan 5a   gerbang kombinasi-maxtem-minterm
Pertemuan 5a gerbang kombinasi-maxtem-minterm
 
Pertemuan 5 gerbang logika dasar n bentukan
Pertemuan 5   gerbang logika dasar n bentukanPertemuan 5   gerbang logika dasar n bentukan
Pertemuan 5 gerbang logika dasar n bentukan
 
Aritmatika Biner - Pertemuan 3
Aritmatika Biner - Pertemuan 3Aritmatika Biner - Pertemuan 3
Aritmatika Biner - Pertemuan 3
 
Pertemuan 2 - Sistem Bilangan
Pertemuan 2 - Sistem BilanganPertemuan 2 - Sistem Bilangan
Pertemuan 2 - Sistem Bilangan
 

Modul 4 representasi pengetahuan

  • 1. Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian Ir. Ahmad Haidaroh, M.Kom. PENGENALAN KECERDASANPENGENALAN KECERDASAN BUATANBUATAN ( / AI ) (2 SKS) Ir. Ahmad Haidaroh, M.Kom. STIKOM Artha Buana. Artificial Intelligence
  • 3. Basis Pengetahuan • Langkah pertama dalam membuat sistem kecerdasan buatan adalah membangun basis pengetahuan • Digunakan oleh motor inferensi dalam menalar dan mengambil kesimpulan
  • 4. Basis Pengetahuan • Knowledge engineering : proses mengumpulkan dan mengorganisasi pengetahuan • Knowledge representation : proses bagaimana pengetahuan direpresentasikan untuk membentuk basis pengetahuan
  • 5. Karakteristik Representasi Pengetahuan  Dapat diprogram dengan bahasa komputer dan disimpan dalam memori  Fakta dan pengetahuan lain yang terkandung di dalamnya dapat digunakan untuk melakukan penalaran
  • 6. Representasi Pengetahuan • Terdiri dari struktur data dan prosedur untuk penafsiran • Hal yang berhubungan dengan representasi pengetahuan : – Object pengetahuan itu sendiri – Event: kejadian-kejadian dalam dunia nyata dan hubungannya – Performa: bagaimana melakukan suatu tugas tertentu – Meta knowledge: pengetahuan tentang pengetahuan yang direpresentasikan
  • 7. Klasifikasi Representasi Pengetahuan • Representasi Logika: menggunakan logika formal. • Representasi Prosedural: menggambarkan prosedur sebagai kumpulan instruksi untuk memecahkan masalah. Digunakan dalam pemrograman: IF-THEN • Representasi Network: menggambarkan pengetahuan sebagai Graph dan Tree • Representasi Terstruktur: memperluas konsep Representsi Network dengan membuat node-nodenya menjadi struktur data yang kompleks. Contoh: script, frame, dan object
  • 8. Logika Bentuk representasi pengetahuan yang paling tua Proses menarik kesimpulan (inferensi) berdasarkan fakta yang telah ada Terdiri dari : Logika proposisi Logika predikat
  • 9. Logika Proposisi Proposisi  suatu pernyataan yang dapat bernilai benar atau salah Ditunjukkan dengan simbol-simbol (contoh: P dan Q)
  • 10. Logika Proposisi Penggabungan proposisi memakai operator logika : − Konjungsi : Λ (and) − Disjungsi : V (or) − Negasi : ¬ (not) − Implikasi : → (if then) − Ekuivalensi : ↔ (if and only if)
  • 11. Contoh Logika Proposisi • Jika hujan turun sekarang maka saya tidak pergi ke pasar – Kalimat tersebut dapat ditulis : p → q – Dimana : • p = hujan turun • q = saya tidak pergi ke pasar Contoh-2 LainContoh-2 Lain
  • 12. Tabel Kebenaran Untuk Hubungan Logika (AND) (OR) (if ..then...)
  • 14. Contoh • p : Bumi adalah satu-satunya planet di jagat raya yang mempunyai kehidupan. (B) • q : Satu dekade sama dengan 10 tahun. (B) • r : 1 + 1 = 3. (S)
  • 16. Logika Predikat Order Pertama • Konsep dan aturan sama dengan logika proposisi • Membagi sebuah pernyataan menjadi 2 bagian : • Argumen • Predikat PREDICATE (Individual [object]1, Individual [object]2)
  • 17. Logika Predikat Order Pertama Contoh : • Joko suka bahasa inggris  Suka(joko, bahasa inggris) • Predikat (keterangan) : suka, argumen (objek) : joko, bahasa inggris • Toni adalah seorang mahasiswa  mahasiswa(Toni)
  • 18. Logika Predikat Order Pertama Contoh : • Andi adalah seorang laki-laki : A • Ali adalah seorang laki-laki : B • Amir adalah seorang laki-laki : C • Anto adalah seorang laki-laki : D • Agus adalah seorang laki-laki : E • Dapat ditulis : laki2(x), dimana x adalah variabel yang bisa diganti dengan Andi, Ali,dll
  • 19. Logika Predikat Order Pertama Contoh : teman(Andi,Joko) teman(ayah_dari(Joni),ayah_dari(Andre)) dimana : argument : ayah_dari(Joni) adalah Andi argument : ayah_dari(Andre) adalah Joko predikat : teman
  • 20. Logika Predikat Order Pertama Quantifier : • universal quantifier ∀ (untuk setiap) • existensial quantifier ∃ (terdapat)
  • 21. Contoh • Ani adalah seorang mahasiswa. • mahasiswa(Ani). • Ani masuk Jurusan Elektro. • Setiap mahasiswa elektro pasti mahasiswa teknik. • ∀x:Elektro(x)→Teknik(x). • Kalkulus adalah matakuliah yang sulit. • Setiap mahasiswa teknik pasti akan suka kalkulus atau akan membencinya. • Setiap mahasiswa pasti akan suka terhadap suatu matakuliah. • Mahasiswa yang tidak pernah hadir pada kuliah matakuliah sulit, maka mereka pasti tidak suka terhadap matakuliah tersebut. • Ani tidak pernah hadir kuliah matakuliah kalkulus.
  • 22. Contoh • mahasiswa(Ani). • Elektro(Ani). • ∀x:Elektro(x)→Teknik(x). • sulit(Kalkulus). • ∀x:Teknik(x) → suka(x,Kalkulus) benci(x,Kalkulus)∨ • ∀x: y:suka(x,y).∃ • ∀x: y:mahasiswa(x) sulit(y) ¬hadir(x,y)→ ¬suka(x,y).∀ ∧ ∧ • ¬hadir(Ani,Kalkulus). BACKBACK
  • 23. Aturan Produksi  Representasi pengetahuan dengan aturan produksi berupa aplikasi aturan (rule) yang berupa IF-THEN : − Anteseden, bagian yang mengekspresikan situasi atau premis (pernyataan berawalan IF) − Konsekuen, bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu atau konklusi yang diterapkan jika suatu situasi atau premis bernilai benar (pernyataan berawalan THEN)  Konsekuensi atau konklusi yang dinyatakan pada bagian THEN baru dinyatakan benar, jika bagian IF pada sistem tersebut juga benar atau sesuai dengan aturan tertentu.  Digunakan pada sistem pakar.
  • 24. Contoh IF lalulintas pagi ini padat THEN saya naik sepeda motor saja
  • 25. Bentuk Aturan  IF premis THEN kesimpulan − Jika pendapatan tinggi MAKA pajak yang harus dibayar juga tinggi  Kesimpulan IF premis − Pajak yang harus dibayar tinggi JIKA pendapatan tinggi  Inclusion of ELSE − IF pendapatan tinggi OR pengeluaran tinggi, THEN pajak yang harus dibayar tinggi ELSE pajak yang harus dibayar rendah
  • 26. Sistem Produksi • Terdiri dari komponen-komponen : • ruang keadaan, yang berisi keadaan awal, tujuan, kumpulan aturan yang digunakan untuk mencapai tujuan • strategi kontrol, berguna untuk mengarahkan bagaimana proses pencarian akan berlangsung dan mengendalikan arah eksplorasi
  • 27. List dan Tree List : serangkaian struktur data yang dibuat secara berhubungan, list bisa juga menggambarkan relasi dan hirarki Tree : suatu struktur data yang berupa node- node yang dibuat secara hirarkis dan hubungannya
  • 28. Lists & Trees List: Tree: Node Edge
  • 29. Jaringan Semantik  Merupakan gambaran pengetahuan grafis yang menunjukkan hubungan antar berbagai objek.  Terdiri dari lingkaran-lingkaran yang menunjukkan objek dan informasi tentang objek-objek tersebut.  Objek disini bisa berupa benda atau peristiwa. Antara 2 objek dihubungkan oleh arc yang menunjukkan hubungan antar objek.
  • 31. Frame  Kumpulan pengetahuan tentang suatu objek tertentu, peristiwa, lokasi, situasi, dll.  Memiliki slot yang menggambarkan rincian (atribut) dan karakteristik objek.  Biasanya digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan yang didasarkan pada karakteristik yang sudah dikenal, yang merupakan pengalaman- pengalaman.  Dengan menggunakan frame, sangat mudah untuk membuat inferensi tentang objek, peristiwa, atau situasi baru, karena frame menyediakan basis pengetahuan yang ditarik dari pengalaman.
  • 32. Frame
  • 33. Hirarki Frame  Kebanyakan sistem AI menggunakan kumpulan frame yang saling terkait satu dengan lainnya bersama-sama.  Contoh : hirarki frame kendaraan, terdiri dari 5 frame yaitu frame kereta api, frame sampan, frame mobil, frame pesawat, frame kapal.  Masing-masing frame masih dapat dipecah lagi menjadi beberapa frame yang rinci, misal frame mobil terdiri dari frame penumpang mobil, frame truk, frame bis.
  • 35. Hirarki Frame  Susunan hirarki dari frame mengijinkan pewarisan frame. Akar dari tree terletak di puncak, dimana level tertinggi dari abstraksi disajikan.  Frame pada bagian dasar (bawah) disebut daun dari tree.  Hirarki mengijinkan pewarisan sifat-sifat. Setiap frame biasanya mewarisi sifat-sifat dari frame dengan level yang lebih tinggi.  Pewarisan merupakan mekanisme untuk membentuk pengetahuan, yang menyediakan nilai slot, dari frame ke frame.  Didalam hirarki diatas, masing-masing frame dirinci hubungannya seperti hubungan antara frame orangtua (parent frame) dan anak (child frame)
  • 38. Script  Skema representasi pengetahuan yang sama dengan frame, yaitu merepresentasikan pengetahuan berdasarkan karakteristik yang sudah dikenal sebagai pengalaman-pengalaman.  Perbedaannya, frame menggambarkan objek, sedangkan script menggambarkan urutan peristiwa.  Dalam menggambarkan urutan peristiwa, script menggunakan slot yang berisi informasi tentang orang, objek, dan tindakan-tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa.
  • 39. Elemen Script  Kondisi input, yaitu kondisi yang harus dipenuhi sebelum terjadi atau berlaku suatu peristiwa dalam script  Track, yaitu variasi yang mungkin terjadi dalam suatu script  Prop, berisi objek-objek pendukung yang digunakan selama peristiwa terjadi  Role, yaitu peran yang dimainkan oleh seseorang dalam peristiwa  Scene, yaitu adegan yang dimainkan yang menjadi bagian dari suatu peristiwa  Hasil, yaitu kondisi yang ada setelah urutan peristiwa dalam script terjadi.
  • 40. Contoh Script  Jalur (track) : ujian tertulis matakuliah Kecerdasan Buatan  Role (peran) : mahasiswa, pengawas  Prop (pendukung) : lembar soal, lembar jawab, absen, pena, dll  Kondisi input : mahasiswa terdaftar untuk mengikuti ujian
  • 41. Contoh Script  Adegan (scene) -1 : Persiapan pengawas − Pengawas menyiapkan lembar soal − Pengawas menyiapkan lembar jawab − Pengawas menyiapkan lembar presensi  Adegan-2 : Mahasiswa masuk ruangan − Pengawas mempersilahkan mahasiswa masuk − Pengawas membagikan lembar soal − Pengawas membagikan lembar jawab − Pengawas memimpin doa
  • 42. Contoh Script  Adegan – 3 : Mahasiswa mengerjakan soal ujian − Mahasiswa menuliskan identitas di lembar jawab − Mahasiswa menandatangai lembar jawab − Mahasiswa mengerjakan soal − Mahasiswa mengecek jawaban  Adegan – 4 : Mahasiswa telah selesai ujian − Pengawas mempersilahkan mahasiswa keluar ruangan − Mahasiswa mengumpulkan kembali lembar jawab − Mahasiswa keluar ruangan
  • 43. Contoh Script  Adegan – 5 : Mahasiswa mengemasi lembar jawab − Pengawas mengurutkan lembar jawab − Pengawas mengecek lembar jawab dan absen − Pengawas meninggalkan ruangan  Hasil : − Mahasiswa merasa senang dan lega − Mahasiswa merasa kecewa
  • 45. Contoh Lain Proposisi Proposisi dibagi menjadi 4 jenis : Bentuk: Tunggal dan jamak. Sifat: kategorial dan kondisional. Kualitas: Afirmatif/positif dan negative. Kuantitas: Universal dan spesifik/khusus. BACK
  • 46. Bentuk : Tunggal dan Jamak Contoh: - Dewi Persik bernyanyi dan menari. - Kakak memancing dan memakan ikan. Sifat: kategorial dan kondisional. Proposisi kategorial adalah proposisi dimana hubungan antara subjek dan predikatnya tidak mempunyai syarat apapun. Contoh: - Semua bayi menangis di malam hari. - Setiap rumah memiliki atap Proposisi kondisional dibagi menjadi 2 yaitu: Proposisi hipotesis adalah proposisi dimana hubungan antara subjek dan predikat membutuhkan syarat tertentu. Contoh: - Jika lampu menyala, ruangan terlihat terang. - Jika air dimasukkan ke kulkas maka akan terasa dingin. Proposisi disjungtif adalah proposisi dimana hubungan antara subjek dan predikat tidak membutuhkan syarat tertentu.Contoh: - Meja itu berwarna coklat atau hitam. - Kakak membaca buku pelajaran atau komik. BACK
  • 47. Kualitas: Afirmatif/positif dan negative Proposisi afirmatif adalah proposisi dimana predikatnya mendukung atau membenarkan subjeknya. Contoh: - Semua helm dipakai di kepala. - Semua ayam betina berkotek. Proposisi negative adalah proposisi dimanan predikatnya menolak atau tidak mendukung subjeknya. Contoh: - Tidak ada satupun pria yang memakai rok. - Tidak ada satupun mahluk hidup yang hidup kekal di dunia ini. Kuantitas: Universal dan spesifik/khusus Proposisi universal adalah proposisi dimana predikatnya mendukung atau mengingkari semua. Contoh: - Tidak ada satupun kipas angin yang tidak mengeluarkan angin. - Tidak ada satupun hewan herbivora yang memakan daging. BACK