Input and Output in Prolog

2009-12-08T04:36:00.000-08:00

Input and Output in Prolog

- Question 1

A Possible definition using recursion is given below:
outsquare(N1,N2):-N1>N2. outsquare(N1,N2):-
write(N1),write(' squared is '),Square is N1*N1, //menyatakan bahwa setelah 'squared is' akan menampilkan jumlah dari N1 pangkat 2
write(Square),nl,M is N1+1,outsquare(M,N2).

so if we execute in prolog :

-Question 2

The following definition uses the repeat predicate :
go:-repeat,get0(X),getrest(X). getrest(13):-nl. /* newline */ getrest(63):-nl,repeat,get0(X),X=:=13. getrest(X):-put(X),fail.

if we execute in prolog:

-Question 3

The following program uses backtracking with failure :

find:- person(_,_,Age,_,Prof),Age>40, write(' Profession is '),write(Prof),nl,fail. find. person(kazama,ren,45,okinawa,musician). person(aoi,sora,33,okaido,actress). person(henry,smith,26,manchester,plumber). person(bambang,pamungkas,62,indonesia,player). person(yankumi,yoshioka,29,saitama,teacher).

if we execute in prolog:

-DoNe-

OPERATOR AND ARITHMETIC in Prolog

2009-11-13T01:01:00.000-08:00

Practical Exercise 4 Answer

Question 1

The following program is a possible solution. There is no need to change the
names of the predicates to isa_dog etc., but it makes the program easier to read.

Type like this!

Question 2

There are six possible ways of satisfying the goal X chases Y.

Fact, Rules, Predicate, and Variable in Prolog

2009-11-13T00:37:00.000-08:00

Practical Exercise 2

1. A suitable series of goals is as follows :
type this first in your notepad :

then let's do it in your prolog :

2. A suitable additional rule would be :
type this first in your notepad:

then let's do in your prolog!

Literature

2009-11-10T08:47:00.000-08:00

Ruled-Based Expert System

Sistem Pakar berbasis kaidah

Sistem pakar adalah suatu program komputer yang memperlihatkan derajat keahlian dalam pemecahan masalah di bidang tertentu sebanding dengan seorang pakar (Ignizio, 1991). Keahlian sistem pakar dalam memecahkan suatu masalah diperoleh dengan cara merepresentasikan pengetahuan seorang atau beberapa orang pakar dalam format tertentu dan menyimpannya dalam basis pengetahuan. Sistem pakar berbasis kaidah (rule-based expert system) adalah sistem pakar yang menggunakan kaidah (rules) untuk merepresentasikan pengetahuan di dalam basis pengetahuannya.

Mesin inferensi (inference engine) merupakan bagian yang bertindak sebagai pencari solusi dari suatu permasalahan berdasar pada kaidah-kaidah yang ada dalam basis pengetahuan sistem pakar. Selama proses inferensi, mesin inferensi memeriksa status dari basis pengetahuan dan memori kerja (working memory) untuk menentukan fakta apa saja yang diketahui dan untuk menambahkan fakta baru yang dihasilkan ke dalam memori kerja tersebut. Fakta-fakta yang merupakan hasil dari proses inferensi disimpan dalam memori kerja.
Komunitas eLearning IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003-2007 IlmuKomputer.Com

Strategi Pencarian pada Mesin Inferensi
Ada dua strategi pencarian dasar yang bisa digunakan oleh mesin inferensi dalam mencari kesimpulan untuk mendapatkan solusi bagi permasalahan yang dihadapi sistem pakar, yaitu runut maju (forward chaining) dan runut balik (backward chaining). Berikut ini penjelasan mengenai kedua strategi pencarian tersebut :

1. Runut Maju
Runut maju merupakan strategi pencarian yang memulai proses pencarian dari sekumpulan data atau fakta, dari data-data tersebut dicari suatu kesimpulan yang menjadi solusi dari permasalahan yang dihadapi. Mesin inferensi mencari kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan yang premisnya sesuai dengan data-data tersebut, kemudian dari kaidah-kaidah tersebut diperoleh suatu kesimpulan. Runut maju memulai proses pencarian dengan data sehingga strategi ini disebut juga data-driven.

2. Runut Balik
Runut balik merupakan strategi pencarian yang arahnya kebalikan dari runut maju. Proses pencarian dimulai dari tujuan, yaitu kesimpulan yang menjadi solusi permasalahan yang dihadapi. Mesin inferensi mencari kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan yang kesimpulannya merupakan solusi yang ingin dicapai, kemudian dari kaidah-kaidah yang diperoleh, masing-masing kesimpulan dirunut balik jalur yang mengarah ke kesimpulan tersebut. Jika informasi-informasi atau nilai dari atribut-atribut yang mengarah ke kesimpulan tersebut sesuai dengan data yang diberikan maka kesimpulan tersebut merupakan solusi yang dicari, jika tidak sesuai maka kesimpulan tersebut bukan merupakan solusi yang dicari. Runut balik memulai proses pencarian dengan suatu tujuan sehingga strategi ini disebut juga goal-driven.

Algoritma Runut Balik
Penggunaan strategi pencarian runut balik untuk membangun mesin inferensi memerlukan suatu algoritma tertentu sehingga bisa diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman. Salah satu algoritma runut balik yang diambil dari buku Introduction To Expert Systems : The Development and Implementation Of Rule-Based Expert Systems (Ignizio, 1991) adalah sebagai berikut :
1. Inisialisasi
a) Buat 3 tabel yaitu :
1) Tabel Working Memory, untuk menyimpan pasangan atribut-nilai hasil dari proses inferensi.
2) Tabel Goal, untuk menyimpan atribut yang nilainya sedang dicari.
3) Tabel Rule/Premise Status, untuk menyimpan nomor kaidah, status dari kaidah yang bersesuaian, pasangan atribut-nilai dari klausa premis kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan, nomor klausa premis dalam kaidah yang bersesuaian, dan status dari klausa premis tersebut.
b) Semua klausa premis dalam tabel Rule/Premise Status diberi status free.
c) Semua kaidah dalam tabel Rule/Premise Status diberi status active.
Komunitas eLearning IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003-2007 IlmuKomputer.Com

2. Mulai inferensi
a) Sebutkan kesimpulan akhir (solusi dari permasalahan) yang ingin dicapai.
b) Letakkan atribut dari klausa kesimpulan yang merupakan solusi dari permasalahan pada puncak tabel Goal.

3. Pengecekan kaidah
a) Jika tabel Goal kosong maka STOP.
b) Jika tabel Goal tidak kosong maka cari kaidah-kaidah berstatus active yang atribut dari klausa kesimpulannya bersesuaian dengan atribut yang berada pada puncak tabel Goal.
1) Jika hanya 1 kaidah yang ditemukan, lakukan langkah 6. Jika ada beberapa kaidah yang ditemukan, cari yang berstatus triggered, lakukan langkah 6. Jika tidak ada kaidah yang berstatus triggered, pilih salah satu kaidah lalu proses dengan langkah 6.
2) Jika tidak ada kaidah yang ditemukan, lakukan langkah 4.

4. Query
Ambil salah satu data dari sekumpulan data yang diberikan oleh pemakai yang bersesuaian dengan atribut yang berada pada puncak tabel Goal.
a) Jika tidak ada maka STOP.
b) Jika ada maka pindahkan atribut yang berada pada puncak tabel Goal lalu tempatkan pada tabel Working Memory beserta nilainya, yaitu data yang diambil tadi.

5. Pembaharuan status kaidah/premis
a) Gunakan isi dari tabel Working Memory untuk membaharui tabel Rule/Premise Status.
b) Jika ada klausa premis yang berstatus false pada suatu kaidah maka beri status discard pada kaidah tersebut. Tetapi jika seluruh klausa premis pada suatu kaidah semuanya berstatus true maka beri status triggered pada kaidah tersebut.
c) Kembali ke langkah 3.

6. Evaluasi kaidah
a) Jika kaidah berstatus triggered maka pindahkan atribut yang berada pada puncak tabel Goal ke tabel Working Memory beserta nilainya yang terdapat dalam klausa kesimpulan pada kaidah tersebut. Ubah status kaidah tersebut menjadi fired. Kembali ke langkah 5.
b) Jika kaidah tidak berstatus triggered maka pilih atribut dari klausa premis pertama yang berstatus free lalu tempatkan pada puncak tabel Goal. Kembali ke langkah 3.
Algoritma runut balik di atas mempunyai 2 keadaan yang menyebabkan proses inferensi berhenti, yaitu :
1. Pada saat tabel Goal kosong, berarti kesimpulan yang merupakan solusi dari permasalahan sudah diperoleh.
2. Pada saat data dari pemakai yang diminta oleh sistem pakar untuk memenuhi prompt kaidah tidak ada, berarti kesimpulan yang merupakan solusi dari permasalahan tidak ditemukan.
Komunitas eLearning IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003-2007 IlmuKomputer.Com

Referensi
Ignizio, J.P., 1991, Introduction To Expert Systems : The Development and Implementation Of Rule-Based Expert Systems, McGraw-Hill, Inc.

Tutorial

2009-10-13T20:59:00.000-07:00

How to List all possible Combination???

Berikut adalah cara-cara dengan menggunakan Prolog :
1.Install Prolog Anda.

2.Buka Notepad. Lalu ketikkan baris seperti berikut (contoh):

sayur(bayam).
buah(apel). sayur(sawi).
sayur(lamtoro). buah(semangka).
sayur(kacangijo).
buah(durian). buah(jeruk).

lalu klik save as dan beri nama prolog4 (kami menggunakan nama prolog4) atau terserah anda dengan ekstensi .pl

3. Buka Prolog Anda lalu jalankan baris diatas seperti gambar berikut.

4. Untuk membuktikan apa yang anda buat pada notepad benar, maka ketikkan perintah berikut:

sayur(bayam).

Jika tidak ada error maka notepad yang anda buat benar.

5. Untuk menampilkan semua kombinasi Anda bisa menggunakan simbol (;) pada prolog.
seperti gambar berikut

dari gambar diatas bisa dijelaskan bahwa dengan menambah simbol (;) setelah kata Y = bayam,
maka prolog akan menampilkan semua kombinasi atau kemungkinan yang ada pada sayur (bayam,sawi,lamtoro dan kacangijo).
sama halnya dengan buah.

6. Apabila Anda ingin menampikan semua kemungkinan kombinasi antara buah dan sayur, Anda bisa mengetikkan baris seperti berikut.

buah(X),sayur(X).

sama dengan langkah sebelumnya, dengan menambahkan simbol (;) , maka prolog akan menampilkan semua kemungkinan antara buah dan sayur.

Daftar Anggota Kelompok

2002-10-09T09:37:00.000-07:00

Nama : Artha Patra Pradana

NRP : 5209100023

Nama : Ludvi Nur Syamsul

NRP : 5209100103

Nama : Ega Chaernawan Febianto