Pelajari cara Certainty Factor mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan kepastian dalam pengambilan keputusan.

Slide Presentasi

https://www.canva.com/design/DAGHtdJxQHE/AB6Tj-Zi98NIrB_CmWs3yA/view?utm_content=DAGHtdJxQHE&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=editor

Latar Belakang

Certainty Factor (CF) muncul sebagai respons terhadap keterbatasan sistem pakar tradisional dalam menangani ketidakpastian.

Sistem pakar tradisional umumnya menggunakan logika deterministik, di mana setiap aturan memiliki kesimpulan yang pasti.

Namun, dalam banyak masalah di dunia nyata, terdapat ketidakpastian dan ambiguitas.

Hal ini menyebabkan beberapa keterbatasan pada sistem pakar tradisional, seperti:

• Kurangnya informasi: Tidak semua informasi yang relevan mungkin tersedia.
• Ketidakpastian data: Data yang dimasukkan pengguna mungkin tidak akurat atau tidak lengkap.
• Aturan yang kompleks: Aturan yang kompleks mungkin sulit untuk direpresentasikan secara deterministik.

Munculnya Certainty Factor

Untuk mengatasi keterbatasan ini, para peneliti mengembangkan Certainty Factor (CF) pada tahun 1970-an.

CF memungkinkan sistem pakar untuk merepresentasikan dan memproses ketidakpastian dengan memberikan nilai numerik pada setiap aturan untuk menunjukkan tingkat keyakinan terhadap kesimpulannya.

Hal ini memungkinkan sistem pakar untuk:

• Menangani informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti.
• Menarik kesimpulan yang lebih mungkin benar.
• Memberikan penjelasan yang lebih baik tentang bagaimana kesimpulan dicapai.