Membangun Aplikasi Cerdas untuk Kehidupan Sehari-hari, dari Nol — Rice cooker yang tahu kapan nasinya matang, peta yang menemukan jalan memutari kemacetan, ponsel yang memisahkan pesan penipuan dari pesan sungguhan: masing-masing mengamati suatu keadaan, menerapkan pengetahuan pada apa yang dilihatnya, lalu memutuskan. Hanya itulah sebuah sistem cerdas.

Ringkasan

Bab 1 melihat sistem cerdas yang kita jumpai pada suatu pagi biasa, menjelaskan apa yang membuat sebuah sistem cerdas dan bagaimana keluarga metodenya saling berkaitan, lalu menyiapkan meja kerja — VS Code, JDK 25, dan Python 3.14 di Windows, macOS, dan Linux. Bab ini ditutup dengan program cerdas pertama: tiga rule yang memutuskan apakah Anda perlu membawa payung atau jas hujan, beserta alasannya.

Bab 2 sampai 6 membahas rule. Bab 2 membantu Bu Sari, penjual cilok dan siomay di depan sebuah sekolah dasar, memutuskan berapa porsi yang harus dibuat untuk besok, dengan rule IF–THEN yang disimpan dalam sebuah berkas, lalu menguji rule itu terhadap 112 hari catatan di bukunya. Bab 3 membangun pembantu perbaikan pompa air dan rice cooker dengan forward chaining, bernalar dari apa yang dilihat pemiliknya menuju kerusakan yang paling mungkin, sambil menjelaskan mengapa setiap pertanyaan diajukan dan bagaimana setiap kesimpulan dicapai. Bab 4 membalik arahnya: panduan pertolongan pertama untuk bayi dan anak kecil memakai backward chaining untuk menanyakan kepada orang tua yang cemas hanya pertanyaan yang penting, tanda bahaya lebih dulu, dan selalu mengatakan kapan harus ke puskesmas atau rumah sakit. Bab 5 memperbolehkan petani durian menjawab “mungkin” dan “tidak yakin”, lalu menimbang bukti yang tidak pasti itu dengan confidence factor. Bab 6 menyatukan semuanya menjadi sistem pakar utuh untuk meja pendaftaran sebuah klinik kecil: basis pengetahuan di SQLite, mesin inferensi yang berhenti untuk bertanya, penjelasan, penyuntingan yang aman karena diperiksa dengan kasus uji tersimpan, dan antarmuka web.

Bab 7 dan 8 membangun sistem yang belajar dari orang yang memakainya. Bab 7 memilah keluhan pelanggan sebuah binatu kecil dengan Ripple Down Rules, yang menumbuhkan basis pengetahuan satu koreksi demi satu koreksi tanpa pernah mengubah jawaban benar yang sudah ada. Bab 8 mengarahkan pesan-pesan sebuah usaha katering rumahan, di mana satu pesan sering membawa beberapa pekerjaan sekaligus, dengan Multiple-Classification Ripple Down Rules, lalu mengukur kinerjanya dengan precision, recall, dan F1.

Bab 9 dan 10 membahas hal-hal yang bertingkat. Bab 9 memberi toko kelontong harga yang adil untuk barang yang hampir kedaluwarsa dan barang yang laris dengan logika fuzzy, dan menjaga janji keadilannya sebagai pagar pengaman yang tegas. Bab 10 membangun pengendali penyiraman untuk bedengan cabai sebagai sistem inferensi fuzzy gaya Mamdani dan gaya Sugeno, lalu mencobanya pada kebun simulasi dibandingkan dengan timer biasa.

Bab 11 sampai 13 mencari jawaban yang baik di antara jutaan kemungkinan. Bab 11 merencanakan rute antar nasi kotak seorang pengemudi ojek atau becak yang pelanggannya ingin makanan tiba dalam rentang waktu tertentu, dengan algoritma genetika. Bab 12 menyusun jadwal shift mingguan yang adil untuk sebuah klinik kecil dengan algoritma genetika yang tidak pernah melanggar aturan wajib dan mengabulkan sebanyak mungkin permintaan. Bab 13 membuat laporan basis data sebuah binatu yang melambat menjadi cepat kembali dengan memilih indeks yang tepat melalui genetic simulated annealing, dan mengukur setiap pilihan pada basis data SQLite yang sungguhan.

Bab 14 menggabungkan metode-metode itu menjadi asisten toko pintar: rule, logika fuzzy, dan algoritma genetika mengerjakan penalarannya, sebuah model bahasa lokal memahami pertanyaan dan merangkai kalimat jawabannya, dan program memeriksa bahwa setiap angka dalam jawaban berasal dari fakta. Bab 15 membawa sistem cerdas ke dunia nyata: pengemasan dan penerapan, pengujian, pemantauan, serta privasi dan etika yang kini dituntut oleh Undang-Undang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP) dari setiap sistem yang mengambil keputusan tentang orang.

Setiap bab menempuh jalan yang dilalui sebuah proyek nyata: masalahnya dan siapa yang dibantu, gagasannya dalam kata-kata sederhana, aplikasinya dibangun langkah demi langkah, menjalankannya, menyempurnakannya, memakainya sungguh-sungguh di toko, kebun, klinik, atau rumah Anda sendiri, kesalahan yang sering terjadi, ringkasan, soal latihan dengan penyelesaian lengkap, dan daftar pustaka. Bila sebuah aplikasi memberi saran tentang kesehatan, ia menyatakan dengan jelas kapan harus menemui dokter, bidan, atau puskesmas.

Setiap program dalam buku ini sudah dijalankan sebelum keluarannya dicetak. Program-program itu dikumpulkan, bab demi bab, dalam folder Code yang menyertai buku ini, dari Chapter01 sampai Chapter15, masing-masing dengan folder java dan python, data yang diperlukannya, dan README yang menjelaskan cara menjalankannya di terminal dan di VS Code, pada Windows, macOS, dan Linux.

Isi Buku

1. Sistem Cerdas di Sekitar Kita, dan Meja Kerja Anda
2. Penasihat Belanja Stok Pedagang Kaki Lima: Rule IF–THEN
3. Pembantu Perbaikan Rice Cooker dan Pompa Air: Forward Chaining
4. Panduan Pertolongan Pertama Anak: Backward Chaining dengan Rujukan yang Aman
5. Penasihat Penyakit Tanaman Durian dan Pohon Buah: Confidence Factor
6. Membangun Sistem Pakar Utuh: Basis Pengetahuan SQLite, Penjelasan, Antarmuka Web
7. Pengklasifikasi Keluhan yang Belajar dari Koreksi: Ripple Down Rules
8. Pengarah Pesan dengan Banyak Jawaban Sekaligus: Multiple-Classification Ripple Down Rules
9. Penasihat Harga dan Diskon yang Adil untuk Toko Kecil: Logika Fuzzy
10. Pengendali Penyiraman Tanaman Pintar: Inferensi Fuzzy dengan Mamdani dan Sugeno
11. Rute Antar untuk Pengemudi Ojek atau Becak: Algoritma Genetika
12. Penjadwal Shift Mingguan untuk Toko atau Klinik: Algoritma Genetika dengan Kendala
13. Laporan Basis Data Lebih Cepat: Genetic Simulated Annealing pada Basis Data Relasional
14. Asisten Toko Pintar: Rule, Logika Fuzzy, Algoritma Genetika, dan LLM Lokal Bersama-sama
15. Membawa Sistem Cerdas ke Dunia Nyata: Penerapan, Pengujian, Pemantauan, Privasi, dan Etika