Metode Dempster Shafer, Sistem pakar merupakan salah satu aplikasi yang sangat membantu dalam mengatasi persoalan yang kompleks dan membutuhkan jawaban atau rekomendasi yang akurat. Salah satu metode yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar adalah metode Dempster Shafer.
Metode ini digunakan untuk memproses dan menggabungkan beberapa aspek dari beberapa pengetahuan yang berbeda, kemudian menentukan kesimpulan dengan menggunakan teori probabilitas. Kelebihan dari metode Dempster Shafer adalah metode ini dapat digunakan untuk memproses data yang tidak lengkap dan mempertimbangkan tingkat kepercayaan (confidence level) dari masing-masing aspek ilmu pengetahuan yang dipakai.
Untuk mengembangkan sistem pakar dengan metode Dempster Shafer, kita membutuhkan source code yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman tertentu seperti PHP atau Java. Source code ini berisi beberapa modul yang digunakan untuk mengumpulkan data, analisis data, dan pengambilan keputusan.
Apa Itu Metode Dempster Shafer
Metode Dempster Shafer adalah sebuah alat yang digunakan dalam teori pengambilan keputusan dan kajian sistem. Metode ini berguna untuk menentukan keyakinan atas hipotesis atau fakta berdasarkan pada bukti atau data yang dikumpulkan. Metode Dempster Shafer menggunakan teori himpunan kabur yang dapat memodelkan ketidakpastian dalam analisis data dan memberikan nilai oportunitas dalam pengambilan keputusan.
Metode ini sangat berguna dalam banyak bidang, seperti keamanan pangan, analisis risiko, dan kesehatan masyarakat. Metode ini dikembangkan oleh Arthur Dempster dan Glenn Shafer pada tahun 1960-an.
Pengembangan Metode Dempster Shafer
Berikut adalah langkah-langkah yang harus dilakukan dalam mengembangkan sistem pakar dengan metode Dempster Shafer:
1. Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data merupakan tahapan awal dalam pengembangan sistem pakar. Pada tahap ini, kita harus memperoleh data dari berbagai sumber yang berkaitan dengan persoalan atau masalah yang ingin diatasi. Data yang diperoleh akan dijadikan referensi atau acuan dalam membuat keputusan oleh sistem pakar. Sebaiknya, data yang diperoleh harus berasal dari sumber yang terpercaya dan ahli dalam bidangnya.
2. Analisis Data
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis data. Pada tahap ini, kita akan memproses data menggunakan metode Dempster Shafer. Metode Dempster Shafer akan digunakan untuk menggabungkan beberapa aspek atau pengetahuan yang berbeda dalam menjawab persoalan yang kompleks.
Metode Dempster Shafer mengharuskan kita menentukan konsep dasar (basic belief assignments) untuk setiap aspek dari pengetahuan yang diperoleh. Konsep dasar ini dapat berupa probabilitas (0-1) atau kepercayaan (0-100%). Dalam prinsipnya, setiap konsep dasar harus terdiri dari suatu interval kredibel yang membedakan antara semua kemungkinan yang mungkin.
Setelah konsep dasar ditentukan, mereka harus digabungkan untuk menghasilkan massa kredibilitas (mass of credibility) atau gabungan semua kemungkinan yang mungkin terhadap suatu hipotesis.
Massa kredibilitas inilah yang kemudian digunakan untuk menentukan apakah sesuatu benar atau salah. Jika hipotesis memiliki massa kredibilitas yang tinggi, maka probabilitas kebenarannya akan menjadi tinggi dan sebaliknya.
3. Pengambilan Keputusan
Setelah massa kredibilitas diperoleh, tahap selanjutnya adalah pengambilan keputusan. Pada tahap ini, kita mengambil keputusan berdasarkan informasi yang diperoleh dari analisis sebelumnya. Dalam pengambilan keputusan, kita akan menentukan nilai trust degree (tingkat kepercayaan) untuk setiap kesimpulan yang dihasilkan.
Trust degree adalah suatu nilai numerik yang menunjukkan tingkat kepercayaan terhadap kesimpulan yang dihasilkan oleh sistem pakar.
Trust degree dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
Trust degree (T) = massa kredibilitas hipotesis / total massa kredibilitas
Semakin tinggi trust degree yang diberikan, semakin besar pula tingkat kepercayaan terhadap kesimpulan yang dihasilkan. Begitu juga sebaliknya, semakin rendah trust degree yang diberikan, semakin rendah pula tingkat kepercayaan terhadap kesimpulan yang dihasilkan.
4. Pembuatan Source Code
Setelah proses pengumpulan data, analisis data, dan pengambilan keputusan, selanjutnya kita dapat membuat source code yang digunakan untuk mengimplementasikan sistem pakar dengan metode Dempster Shafer. Source code ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman tertentu seperti PHP atau Java.
Modul Metode Dempster Shafer
Source code ini terdiri dari beberapa modul, yaitu:
a. Modul Input
Modul Input digunakan untuk mengumpulkan data dari sumber eksternal dan memuatnya ke dalam sistem pakar. Data yang dimuat bisa berupa teks atau gambar yang berkaitan dengan masalah yang ingin diatasi.
b. Modul Preprocessing
Modul Preprocessing digunakan untuk memproses data yang telah dimasukkan. Data yang dimuat bisa berupa data mentah yang perlu diolah atau data terstruktur yang perlu diubah formatnya. Modul ini sangat penting dalam mempersiapkan data input sebelum diolah oleh modul selanjutnya.
c. Modul Inference
Modul Inference merupakan modul yang paling penting dalam sistem pakar dengan metode Dempster Shafer. Modul ini berisi logika inferensi dan aturan yang digunakan dalam mengambil keputusan. Modul ini akan menghitung nilai massa kredibilitas dan trust degree pada setiap kesimpulan yang dihasilkan dan menentukan rekomendasi yang tepat berdasarkan masalah yang ada.
d. Modul Output
Modul Output digunakan untuk menampilkan hasil rekomendasi atau kesimpulan yang dihasilkan dari sistem pakar dengan metode Dempster Shafer. Output bisa berupa teks atau gambar yang bersifat informatif dan membantu pengguna untuk memecahkan masalah atau memutuskan tindakan apa yang harus diambil.
Penting untuk diketahui bahwa pengembangan sistem pakar dengan metode Dempster Shafer membutuhkan tingkat keahlian yang tinggi dalam pengembangan aplikasi dan pemrograman. Oleh karena itu, bagi mereka yang belum berpengalaman dalam pengembangan aplikasi, disarankan untuk mencari bantuan dari ahli terkait dalam bidang teknologi ini.
Hal ini akan memudahkan dalam penggunaan metode Dempster Shafer dan memberikan hasil rekomendasi yang lebih akurat bagi pengguna yang menggunakan sistem pakar ini.
Rumus Metode Dempster Shafer
Berikut adalah rumus dasar untuk metode Dempster Shafer:
1. Basic probability assignment (BPA)
– BPA(A) = m(A) + m(∅)
– BPA(∅) = 1 – Σm(A)
Keterangan: – A : himpunan yang berisi potensi hipotesis atau konsep. – m(A) : massa kredibilitas.
– m(∅) : massa kredibilitas untuk alternative set dan diasumsikan bernilai 1.
2. Konjungsi Dempster
– m1(A∩B) = m(A) x m(B) / (1 – m(∅))
Keterangan: – A dan B : himpunan potensi hipotesis atau konsep.
– ∩ : operator untuk konjungsi atau interseksi.
3. Disjungsi Dempster
– m1(A∪B) = m(A) + m(B) – (m(A) x m(B)) / (1 – m(∅))
Keterangan: – A dan B : himpunan potensi hipotesis atau konsep. – ∪ : operator untuk disjungsi atau union. Setelah dapat dihitung nilai BPA untuk setiap himpunan potensi hipotesis atau konsep, maka nilai tersebut harus dinormalisasi supaya jumlah nilai BPA seluruh potensi hipotesis atau konsep menjadi 1. Normalisasi dapat dilakukan dengan rumus:
– Bel(A) = BPA(A) / ΣBPA
Keterangan: – Bel(A) : nilai keyakinan dari hipotesis A.
– ΣBPA : jumlah seluruh BPA.
Kesimpulan
Sistem pakar dengan metode Dempster Shafer merupakan metode yang sangat membantu dalam mengatasi masalah kompleks yang membutuhkan analisis yang mendalam. Proses pengumpulan data, analisis data, dan pengambilan keputusan menjadi tiga tahap kunci dalam pengembangan sistem pakar dengan metode Dempster Shafer.
Dalam mengembangkan source code, diperlukan modul input, preprocessing, inference, dan output untuk mendapatkan hasil rekomendasi atau kesimpulan yang akurat. Semoga penjelasan ini bermanfaat bagi pembaca untuk lebih memahami bagaimana source code sistem pakar dengan metode Dempster Shafer dapat diimplementasikan dalam memecahkan masalah yang dihadapi.
Detail Login
user : admin
password : admin