Description
Buku ini membahas integrasi berbagai pendekatan (dijelaskan secara mendalam aspek teorinya) dalam sistem pakar modern, meliputi rule-based reasoning, case-based reasoning, K-Nearest Neighbor (KNN), Certainty Factor, Fuzzy Logic, dan Convolutional Neural Network (CNN). Adapun tiga contoh yang disajikan adalah : Studi pertama mengkaji klasifikasi dan katalogisasi buku menggunakan KNN berbasis kemiripan fitur. Studi kedua mengembangkan sistem pakar screening gaya belajar siswa dengan pendekatan Fuzzy–Certainty Factor untuk menangani ketidakpastian dan ambiguitas. Studi ketiga mengintegrasikan Fuzzy Logic, Rule-Based System, Forward Chaining, dan CNN dalam klasifikasi jenis alpukat berdasarkan citra daun. Buku ini menekankan sinergi metode simbolik dan pembelajaran mesin dalam membangun sistem pakar yang adaptif, akurat, dan dapat dijelaskan.
