7. Perbaikan Pengetahuan Pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis dan meningkatkan kinerjanya serta
kemampuan untuk belajar dari kinerjanya. Kemampuan tersebut adalah penting dalam pembelajaran terkomputerisasi, sehingga program akan mampu menganalisis
penyebab kesuksesan dan kegagalan yang dialaminya dan juga mengevaluasi apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di masa mendatang.
2.3 Forward Chaining
Proses perunutan yang dimulai dengan menampilkan kumpulan data atau fakta yang meyakinkan menuju konklusi akhir. Disebut juga dengan penalaran forward forward
chaining atau pencarian yang dimotori data data driven search. Menurut Giarattano
dan Riley 1994, metode inferensi runut maju cocok digunakan untuk menangani masalah pengendalian controlling dan peramalan prognosis Kusrini, 2008.
Forward chaining atau runutan maju adalah metode yang disajikan untuk masa
depan dimana data memandu penalaran dari bawah ke atas, bekerja ke depan untuk menghasilkan solusi yang mengikuti fakta yang sudah ada sebelumnya dengan
penjelasan yang tidak difasilitasi.
2.4 Teorema
Bayes
Teorema Bayes, diambil dari nama Rev. Thomas Bayes. Pada abad ke 18 Thomas Bayes, seorang pendeta Presbyterian Inggris, mengajukan pertanyaan berikut ;
“Apakah Tuhan benar-benar ada?”. Karena ketertarikannya pada ilmu matematika, dia mencoba mengembangkan sebuah rumus untuk menentukan probabilitas Tuhan
benar-benar ada berdasarkan fakta-fakta yang terdapat di bumi. Kemudian Laplace meny
empurnakan hasil penemuan tersebut dan memberikannya nama “Teorema Bayes
” Manson, 1996.
Universitas Sumatera Utara
P H|E = dimana,
P H|E : probabilitas hipotesa H jika terdapat evidence E
P E|H : probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H
P H : probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence apapun
P E : probabilitas evidence E
Penerapan teorema Bayes untuk mengatasi ketidakpastian, jika muncul lebih dari satu evidence dituliskan sebagai berikut :
P H|E,e = P H|E dimana,
e : evidence lama
E : evidence baru
P H|E,e : probabilitas adanya hipotesa H, jika muncul evidence baru E dari
evidence lama e
P e|E,H : probabilitas kaitan antara e dan E jika hipotesa H benar
P e|E : probabilitas kaitan anatara e dan E tanpa memandang hipotesa apapun
P H|E : probabilitas hipotesa H jika terdapat evidence E
2.5 Kontrasepsi
