Ketidakpastian (Uncertainity) dan Penalaran Probabilitas

Aksi di bawah ketidakpastian

            Ketidakpastian dapat dianggap sebagai suatu kekurangan informasi yang memadai untuk membuat suatu keputusan. Ketidakpastian merupakan suatu permasalahan karena menghalangi dalam membuat suatu keputusan yang terbaik bahkan dapat menghasilkan suatu keputusan yang buruk. Dalam dunia medis, ketidakpastian dapat menghalangi pemeriksaan yang terbaik untuk pasien dan dapat menghasilkan terapi yang keliru. Beberapa teori ketidakpastian antara lain probabilitas klasik, probabilitas Bayes, teori Hartley yang berdasar pada himpunan klasik, teori Shanon yang didasarkan pada peluang, Teori Dempster-Shafer dan teori Fuzzy Zadeh.

Contoh-contoh klasik system pakar yang sukses yang bergubungan dengan ketidakpastian adalah MYCIN yang berguna untuk diagnose medis dan PROSPECTOR untuk eksplorasi mineral.

Suatu penalaran dimana adanya penambahan fakta baru mengakibatkan ketidak konsistenan, disebut dengan “Penalaran Non Monotonis”. Ciri-ciri penalaran tsb sebagai berikut

·         mengandung ketidakpastian

·         adanya perubahan pada pengetahuan

·         adanya penambahan fakta baru dapat mengubah konklusi yang sudah terbentuk, misalkan S adalah konklusi dari D, bisa jadi S tidak dibutuhkan sebagai konklusi D + fakta baru

·         untuk mengatasi ketidakpastian maka digunakan penalaran statistik.

     Contoh aplikasi yang klasik sistem pakar yang sukses sehubungan dengan ketidakpastian:

·         MYCIN untuk diagnosa medis

·         PROPECTOR untuk ekplorasi mineral

Banyak kemungkinan dan ketidakpastian menyertai dalam masalah dan solusinya. Ada beberapa sumber dari ketidakpastian, beberapa diantaranya adalah :

1.        Masalah

Beberapa masalah meliputi factor-faktor yang oleh sifat mereka, tidak pasti atau acak. Sebagai contoh, dalam pengobatan, penyakit yang sama dapat member gejala yang berbeda untuk pasien yang lain.

2.        Data

Beberapa masalah mungkin memiliki batasan yang kurang jelas bagi seseorang. Orang yang menghadirkan masalah mungkin mengetahui beberapa fakta untuk kepastian, menuduh lainnya dan tidak mengetahui lainnya. Angka-angka dan nilai-nilai dapat tidak tepat, ditebak atau tidak diketahui.

3.       Pakar

Manusia sering dapat memakai pengetahuan mereka tanpa mengetahui secara eksplisit apa pengetahuan itu sendiri. Mereka mungkin harus meningkatkan secara detail apa yang mereka lakukan dan bagaimana dan tampak tak jelas atau bahkan bertentangan dengan dirinya sendiri.

4.       Solusi

Ada beberapa area tertentu dimana tidak terdapat pakar yang diakui. Pakar sendiri mungkin tidak setuju satu sama lain dan tak seorangpun dapat memutuskan solusi yang baik. Domain seperti itu dapat berupa strategi militer.

Theorema Bayes

                Theorema Bayes adalah sebuah makanisme untuk mengkombinasikan kejadian baru dan kejadian yang ada yang biasanya dinyatakan dalam probabilitas subjektif.Pendekan Bayesian didasarkan pada probabilitas subjektif; probabilitas subjektif di sediakan untuk setiap proposisi.Jika E adalah suatu kejadian (jumlah total dari semua informasi yang terdapat dalam system),maka proposisi (P) memiliki hubungan dengan sebuah nilai yang merepresentasikan probabilitas bahwa P menggambarkan semua kejadian E, diturunkan menggunakan inferensi Bayesian.Theorema Bayes menyediakan sebuah cara komputasi probabilitas dari  kejadiankejadian khusus dari suatu hasil observasi.Poin utama disini adalah bukan bagaimana nilai ini diturunkan tetapi bagaimana kita tahu atau darimana menginferensi suatu proposisi menjadi suatu nilai tunggal.

Ketidakpastian dan Keputusan rasional

                            Keputusan yang bersifat rasional  berkaitan dengan daya guna. Masalah – masalah yang dihadapi merupakan masalah yang memerlukan pemecahan rasional. Keputusan yang dibuat berdasarkan pertimbangan rasional lebih bersifat objektif. Dalam masyarakat, keputusan yang rasional dapat diukur apabila kepuasan optimal masyarakat dapat terlaksana dalam batas-batas nilai masyarakat yang di akui saat itu.