Flowchart Sensor Pendeteksi Tulisan Tangan Siapa

 

Penjelasan ngalor ngidul flowchart diatas :

saran dari penulis sih guys buat jaga-jaga aja ya kan , kali aja ada yang frustasi hahaha...ISENG

#siapinkoyo#bintangtoejoe#baygon

1.Mulai flowchart.

• ·         START

2.Masukkan X (kertas yang berisi tulisan).

• ·         Input X

3.Sensor baca data A (kecepatan) pada database A.

• ·         Read A

4.Pemberian nilai/harga awal untuk variabel A.

• ·         A = 0

5.Rumus untuk beralih dari data A1 sampai data An...

• ·         A = A + 1

6.Jika data di database A lebih dari 1 , maka akan terjadi perulangan untuk membaca data A yang selanjutnya.Jika di database A hanya terdapat 1 data yang merupakan data milik X maka data tersebut akan langsung dicetak sebagai data milik X.

• ·         A > 1 (YA)

• ·         Perulangan

• ·         A > 1 (TIDAK)

• ·         A = X (YA)

• ·         Cetak A milik X

7.Jika data A yang lebih dari 1 merupakan data milik X maka akan dicetak,setelah dicetak dari data tersebut,kita harus menyeleksi lagi dengan membaca data B (tekanan) pada database B.Jika data yang lebih dari 1 bukan merupakan data milik X maka akan mencetak “DATA TIDAK DIKETAHUI” dan flowchart selesai.

• ·         A1 sampai An = X (YA)

• ·         Cetak A1 sampai An milik X (YA)

• ·         Read B

• ·         Database B

• ·         A1 sampai An = X (TIDAK)

• ·         Cetak DATA TIDAK DIKETAHUI

• ·         END

8.Jika di database A hanya terdapat 1 data yang merupakan data milik X maka data tersebut akan langsung dicetak sebagai data milik X , tapi jika hanya ada 1 data tapi data tersebut bukan milik X , maka sensor akan baca data B (tekanan) pada database B.

• ·         A > 1 (TIDAK)

• ·         A = X (YA)

• ·         Cetak A milik X

• ·         A = X (TIDAK)

• ·         Read B

• ·         Database B

9.Pada nomor 7 dan 8 terdapat kesamaan instruksi dimana sensor harus membaca data B (tekanan) pada database B.

• ·         Read B

10.Pemberian nilai/harga awal untuk variabel B.

• ·         B = 0

11.Rumus untuk beralih dari data B1 sampai data Bn...

• ·         B = B + 1

12.Jika data di database B lebih dari 1 , maka akan terjadi perulangan untuk membaca data B yang selanjutnya.Jika di database B hanya terdapat 1 data yang merupakan data milik X maka data tersebut akan langsung dicetak sebagai data milik X.

• ·         B > 1 (YA)

• ·         Perulangan

• ·         B > 1 (TIDAK)

• ·         B = X (YA)

• ·         Cetak B milik X

13.Jika data B yang lebih dari 1 merupakan data milik X maka akan dicetak “DATA TIDAK DIKETAHUI” dan flowchart selesai.Jika data yang lebih dari 1 bukan merupakan data milik X maka akan mencetak “DATA TIDAK DIKETAHUI” dan flowchart selesai.

• ·         B1 sampai Bn = X (YA)

• ·         Cetak DATA TIDAK DIKETAHUI

• ·         END

• ·         B1 sampai Bn = X (TIDAK)

• ·         Cetak DATA TIDAK DIKETAHUI

• ·         END

14.Jika di database B hanya terdapat 1 data yang merupakan data milik X maka data tersebut akan langsung dicetak sebagai data milik X , tapi jika hanya ada 1 data tapi data tersebut bukan milik X , maka akan dicetak “DATA TIDAK DIKETAHUI” dan flowchart selesai.

• ·         B > 1 (TIDAK)

• ·         B = X (YA)

• ·         Cetak B milik X

• ·         B = X (TIDAK)

• ·         Cetak DATA TIDAK DIKETAHUI

• ·         END

 

All About Sistem Pakar

Hai teman-teman...di sini saya ingin berbagi tugas dengan kalian...hahaha...santai udah ada jawabannya kok...hihihi...

Hari ini adalah hari ketiga saya belajar mengenai Pengetahuan Teknologi Sistem Cerdas.

Pada hari ketiga belajar , saya mendapatkan 8 tugas :

1.Jelaskan pengertian Sistem Pakar !

Sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia atau para pakar ke komputer , agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli pakar.

2.Sebutkan ciri-ciri Sistem Pakar !

a.Memiliki fasilitas informasi yang handal.
b.Mudah dimodifikasi.
c.Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
d.Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

3.Jelaskan tujuan Sistem Pakar !

a. Untuk menyelesaikan masalah yang sebenarnya hanya bisa diselesaikan oleh para ahli atau             pakar dalam bidang-bidang nya tertentu tetapi masalah tersebut bisa diselesaikan                        oleh sistem pakar.

b.Dapat mengumpulkan dan menyimpan pengetahuan atau ilmu para pakar kedalam komputer.

c.Untuk memindahkan kemampuan dari seorang ahli atau sumber keahlian yang lain kedalam komputer dan kemudian memindahkan dari komputer kepada user.

4.Sebutkan dan jelaskan komponen-komponen Sistem Pakar !

a.Knowledge Base ( Basis Pengetahuan )
_berisi semua fakta , ide , hubungan , atau aturan dari suatu domain permasalahan.

b.Inference Engine ( Mesin Interface )
_bertugas untuk menganalisis pengetahuan dan menarik kesimpulan berdasarkan           knowledge base dan aturan pada sistem pakar.

c.User Interface ( Antarmuka Pemakai )
_Interaksi dengan user.
_Membangun dan memelihara Knowledge Base.

  

5.Sebutkan dan jelaskan bentuk-bentuk Sistem Pakar !

a.Berdiri Sendiri

_Sistem jenis ini merupakan S/W yang berdiri sendiri tidak tergabung dengan S/W lain.

b.Tergabung

_Sistem ini merupakan bagian program yang terkandung di dalam suatu algoritma

( konvensional ) .

c.Menghubungkan ke S/W lain

_Bentuk ini biasanya merupakan ES yang menghubungkan ke suatu paket program tertentu, misalnya DBMS.

d.Sistem Mengabdi

_Sistem ini merupakan bagian dari komputer khusus yang dihubungkan dengan   suatu fungsi tertentu.

6.Jelaskan penerapan Sistem Pakar di bidang :

           

a.Pendidikan (download.portalgaruda.org/article.php?article=7490&val=544)

            1.Penelitian tentang penggunaan Sistem Pakar dalam bidang pendidikan dilakukan oleh Prof. Gordon S. Novack Jr. pada University of Texas, Austin, tahun 1990. Aplikasi Sistem Pakar ini diberi nama ISAAC yang memiliki parser yang mampu membaca   kalimat ( dalam bahasa lnggris ) dengan kecepatan 5000 kata/menit dan mampu menyelesaikan soal-soal Fisika Mekanik (Statika) dalam waktu kurang dari 5 menit.Aplikasi ini dikerjakan oleh I tim terdiri dari 60 orang dan membutuhkan waktu 1 tahun. (E.S. Handbook, 1992).

            2.Aplikasi lain yang terkait dengan hal diatas adalah Sistem Pakar mengenai penjelasan soal-soal fisika sefia pemahaman teori lebih mendalam dengan menggunakan mctoda pendekatan komputasi. (Ohlsson, 1992).

            3.Aplikasi Sistern Pakar dalam bidang matematika yang dilakukan oleh yibin dan Jian       Xiang tahun 1992. Sistem Pakar ini menyelesaikan soal-soal Diferensial dan Integral yang diberi nama DIITS. (Forcheri, 1995).

            4. Studi Sistem Pakar untuk proses belajar Fisika dilakukan oleh seorang dosen Fisika       yang menempuh pendidikan 52 pada salah satu perguruan tinggi di Jakarta. Latar belakang dari dilakukannya studi ini adalah karena Fisika merupakan disiplin ilmu yang sangat fundamental yang menjadi dasar dari sains dan teknologi.

b.Bisnis ( download.portalgaruda.org/article.php?article=7490&val=544 )

            1.Sistem Pakar Dalam Pembelian

            Sistem ini berfungsi untuk menilai dan memilih pemasok (supplier) dengan pertolongan dan pengiriman barang secara optimal, dimanadalam hai ini menunjang pemasokyang potensial. Dalam hal operasional, maka sistem ini mempunyai fungsi penasihat kepada pembeli. Sistem i ni m eringankan beban p embeli d alam p        ekerjaannya se hari-hari, t erutama d alampengambilan keputusan untuk memilih           pemasok.

            2.Sistem Pakar Mengenai Suku Cadang Mesin Percetakan

            Sistem ini menunjang pengujian secara teknis dari pesanan langganan dalam mesin         cetak dan suku cadang yang diinginkan.

            3.Sistem Pakar Mengenai Konsultasi Proglam Bantuan Dari Kredit Bank

            Sistem ini membantu pada konsultasi tentang program kredit bantuan pada institusi        publik'

            4.Sistem Pakar Mengenai Strategi Perencanaan

            Sistem ini berbasis sistem penunjang keputusan (Decision Support System) untuk             strategi perencanaan produk yang dikembangkan dari integrasi sistem konvensional         dan prototip Sistem Pakar

c.Kedokteran ( blog.stikom.edu/.../implementasi-sistem-pakar-di-bidang-kedokteran-unt...

    )

            Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan yang akhir – akhir ini mengalami perkembangan yang sangat pesat. Sistem ini dirancang untuk menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan menyelesaikan suatu permasalahan baik di bidang kesehatan atau kedokteran, bisnis, ekonomi dan sebagainya.

            Oleh karena itu, di dunia kedokteran, sudah banyak bermunculan aplikasi sistem pakar. Sistem pakar ini mampu mendiagnosis berbagai jenis penyakit pada manusia, baik penyakit mata, THT (telinga, hidung, tenggorokan), mulut, organ dalam (jantung, hati, ginjal), maupun AIDS (Hamdani, 2010). Dengan adanya sistem pakar ini, orang awam mampu mendeteksi adanya penyakit pada dirinya berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh orang tersebut dengan menjawab pertanyaan pada aplikasi seperti halnya konsultasi ke dokter. Dengan demikian, orang awam dapat mendeteksi penyakit beserta solusi pengobatannya sejak dini sehingga bisa dilakukan penanganan segera, bahkan dapat dilakukan upaya pencegahan terhadap penyakit tertentu (Kumar dan Prava, 2010). Jadi, dengan pengembangan sistem pakar, diharapkan bahwa orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli (Handayani dan Sutikno, 2008).

d.Psikologi ( ie.akprind.ac.id/content/biblio/sistem-pakar-dalam-bidang-psikologi )

Teknologi informasi telah menyebar luas diberbagai bidang, dibidang sosial maupun bidang sains dan teknologi.Teknologi informasi akan memudahkan pengguna dalam mencari informasi dan juga mengolah informasi itu sendiri, sehingga mendapatkan sesuatu yang lebih bermanfaat, sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Sistem Pakar ini, didasari pada bidang psikologi yaitu aplikasi psikologi yang berkaitan dengan tes psikologi online, yang indikatornya menggunakan Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) yang merupakan tes kepribadian yang menggunakan beberapa karakteristik. Aplikasi psikologi yang lain yaitu yang berhubungan dengan
penelusuran minat bakat siswa, siswa atau pengguna diminta memilih beberapa pilihan, dari beberapa pilihan ituakhirnya bisa dirangkum atau dideteksi akan minat dan bakat siswa.

Metode penelusuran dengan metode
Rothwell Miller Inventory Blank (RMIB)merupakan instrumen tes baku/formal yang dibuat oleh Rothwell-Miller,
yang telah banyak dipakai untuk mengukur bakat dan minat seseorang. Perangkat lunak dalam sistem pakar ini
menggunakan PHP Hypertext Preprocessor yang merupakan bahasa pemrogramman berbasis web yang
memiliki kemampuan untuk memproses data dinamis dan MySQL merupakan software sistem manajemen database (Database Manajemen System – DBMS) yang sangat populer di kalangan pemrograman web. Sistem pakar ini, akan bermanfaat pada pemilihan karakter seseorang dan pemilihan jalur studisiswa yang dikehendaki sesuai minat dan bakat, sehingga siswa akan lebih mudah berhasil dalam studinya untuk kehidupan masa
depannya

e.Pertanian ( journal.uad.ac.id/index.php/TELKOMNIKA/article/viewFile/593/402)

Pertanian mempunyai arti yang penting bagi kehidupan manusia, selama manusia hidup, selama itu juga pertanian tetap akan ada. Hal itu disebabkan karena makanan merupakan kebutuhan manusia paling pokok selain udara dan air. Makanan merupakan hasil dari pertanian yang mana setiap tahun kebutuhan akan makanan semakin meningkat karena populasi manusia terus bertambah. Secara khusus beras merupakan hasil dari tanaman padi yang digunakan sebagai makanan pokok manusia.  

            Hal yang sering terjadi, banyak kerugian yang diakibatkan karena adanya penyakit tanaman yang terlambat untuk didiagnosis dan sudah mencapai tahap yang parah dan menyebabkan terjadinya gagal panen. Sebenarnya setiap penyakit tanaman tersebut sebelum mencapai tahap yang lebih parah dan meluas umumnya menunjukkan gejala-gejala penyakit yang diderita tetapi masih dalam tahap yang ringan dan masih sedikit. Tetapi petani sering mengabaikan hal ini karena ketidaktahuannya dan menganggap gejala tersebut sudah biasa terjadi pada masa tanam, sampai suatu saat timbul gejala yang sangat parah dan meluas, sehingga sudah terlambat untuk dikendalikan.

             Ahli pertanian dalam hal ini mempunyai kemampuan untuk menganalisa gejala-gejala penyakit tanaman tersebut, tetapi untuk mengatasi semua persoalan yang dihadapi petani terkendala oleh waktu dan banyaknya petani yang mempunyai masalah dengan tanamannya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dibuat suatu aplikasi sistem pakar yang memberikan informasi mengenai hama penyakit tanaman dan dapat mendiagnosa gejala–gejala penyakit tanaman, khususnya tanaman padi, sekaligus memberikan solusi penanggulangannya, yang nantinya dapat digunakan untuk mengurangi atau memperkecil resiko kerusakan tanaman. Implementasi sistem pakar ini dibuat dengan berbasis Web agar dapat diakses dan dimanfaatkan masyarakat secara luas.          Pada penelitian terdahulu dengan judul “A WebGIS Expert System for Rice Brown Planthopper Disaster Early-Warning in China’s Shanghai” [1] telah membahas sistem pakar yang  berkaitan dengan hama wereng yang menyerang tanaman padi di daerah Shanghai Cina. Sistem pakar WebGIS digunakan untuk membantu mengevaluasi bencana akibat hama wereng tersebut. Penerapan sistem pakar WebGIS ini menggunakan metode inferensi backward chaining, dan simpulannya akan ditampilkan dalam peta WebGIS. Penelitian yang lain tentang aplikasi sistem pakar berbasis web telah dilakukan oleh Handayani [2] dengan memanfaatkan shell e2gLite yang dimaksudkan untuk membantu (bukan menggantikan) tugas-tugas para dokter serta melengkapi kemampuan para dokter tersebut dalam membuat keputusan yang optimal melalui pengolahan komputer. Mesin inferensi pada applet e2gLite digunakan untuk melakukan penelusuran aturan [3].

f.Eksplorasi Alam ( https://naynaimah.wordpress.com/.../contoh-sistem-pakar-dan-penerapan )

Dalam bidang ini sistem pakar sangat penting manfaatnya. Keputusan yang dihasilkan akan sangat bermanfaat. Contoh penerapannya yaitu sistem pakar yang diterapkan pada alat pendeteksi kandungan minyak bumi. Alat ini menghasilkan keputusan dari data-data yang ada, dan mengambil keputusan ada atau tidaknya hingga berapa jumlah kandungan yang terkandung. Rule base yang deprogram dibuat oleh para ahli dibidangnya.

Aplikasi pengmabilan keputusan berupa resiko-resiko yang dapat terjadi bila melakukan penambangan. Sistem pakar memperhitungkan berapa peluang keberhasilan yang dapat dicapai. Keputusan ini harus sangat akurat dan meliputi seluruh aspek hingga keselamatan warga sekitar. Jangan sampai timbul kesalahan yang disebabkan oleh salah dalam pengambilan keputusan. Lebih baiknya keputusan tingkat pusat tetap dikaji ulang oleh para ahli di bidangnya. Karena terdapat beberapa aspek yang tidak dapat diterapkan pada rule base.

– Akurasi perhitungan menjadikan kegiatan di bidang ini mendapat keuntungan.

– Perhitungan yang rumit dapat terselesaikan dengan cepat.

– Keakuratan perhitungan meminimalisir kesalahan factor manusia.

– Menghasilkan informasi yang mendukung, sehingga tugas para ahli lebih mudah untuk mengkaji ulang.

g.Kecerdasan Buatan (https://naynaimah.wordpress.com/.../contoh-sistem-pakar-dan-penerapan)

Dalam bidang ini sistem pakar sangat penting manfaatnya. Keputusan yang dihasilkan akan sangat bermanfaat. Contoh penerapannya yaitu sistem pakar yang diterapkan pada alat pendeteksi kandungan minyak bumi. Alat ini menghasilkan keputusan dari data-data yang ada, dan mengambil keputusan ada atau tidaknya hingga berapa jumlah kandungan yang terkandung. Rule base yang deprogram dibuat oleh para ahli dibidangnya.

Aplikasi pengmabilan keputusan berupa resiko-resiko yang dapat terjadi bila melakukan penambangan. Sistem pakar memperhitungkan berapa peluang keberhasilan yang dapat dicapai. Keputusan ini harus sangat akurat dan meliputi seluruh aspek hingga keselamatan warga sekitar. Jangan sampai timbul kesalahan yang disebabkan oleh salah dalam pengambilan keputusan. Lebih baiknya keputusan tingkat pusat tetap dikaji ulang oleh para ahli di bidangnya. Karena terdapat beberapa aspek yang tidak dapat diterapkan pada rule base.

– Akurasi perhitungan menjadikan kegiatan di bidang ini mendapat keuntungan.

– Perhitungan yang rumit dapat terselesaikan dengan cepat.

– Keakuratan perhitungan meminimalisir kesalahan factor manusia.

– Menghasilkan informasi yang mendukung, sehingga tugas para ahli lebih mudah untuk mengkaji ulang.

h.Manufaktur

1. Sistem Pakar Dalam Perancangan

            PRIDE (Pinch Roll Interactive Design Expert / Environtnent). Sistem pakar ini digunakan untuk merancang sistem pengaturan kertas untuk mesin fotocopy. Sistem ini membuat rancangan dengan representasi pengetahuan tentang rancangan berdasarkan kumpulan goal, metoda perancangan, generator dan aturan-aturan yang terstruktur.

2. Sistem Pakar Dalam Perencanaan

            Wood Truss Fabrication Application merupakan contoh sistem pakar dalam proses perencanaan. Sistem ini dibuat dengan menggunakan shell Sistern pakar SpS (^gerui Intelligent Process Selector).

3. Sistem Pakar Dalam Penjadwalan

            Sistem pakar juga dapat digunakan dalam penjadwalan, dibawah ini adalah beberapa contoh kegunaan sistem pakar dalam penjadwalan :

 a.Contionuous Caster Steel Miil Scheduling Application

            Sistem Pakar ini berbasis fuzzy logic yang dibuat untuk monitoring on line dan penjadwalan continuous caster steel mill. Continuous caster steel mill mengolah material seperli scrap, pig iron danrefine; ore melalui proses tertentu untuk menghasilkan lempeng baja yang memiliki kualitas dan komposisi sesuai kebutuhan.

b.Master Production Scheduling Application (MPS)

Sistem Pakar ini dikembangkan untuk melakukan penjadwalan produksi master rintuk manufaktur Integrated Circuit (IC). Master Procluction Schecluling (MpS) merupakan aktivitas perencanaan yang sangat luas, yang mengatur dan mengkoordinasikan fasefase berurutan proses penjadwalan manufaktur tertentu'

 4. Sistem Pakar Dalam Proses Kontrol

            Beberapa contoh penggunaan system pakar dalam proses kontrol adalah sebagai berikut :

a.Aluminium Foil Rolling Flatness Control Application

Sistem pakar ini merupakan sitem pakar yang dibuat mengontrol kerataan aluminium foil secara otomatis. Sistem ini menyesuaikan bentuk pola target menurut karakteristik material dan kondisi pengoperasiannya.

b.Blast Furnace Heat Control Application

Sistem Pakar ini dibuat untuk mengontrol tingkat panas blast furnace (tanur).

5. Sistem Pakar Dalam Production Planning Dan Production Control

Perencanaan produksi dilakukan dalam hal kuantitas, waktu, kapasitas dan biaya pengendalian produksi meliputi penyelesaian pesanan, pengujian, perencanaan urutan produksi, penempatan personalia, pengisian kapasitas, pengawasan pesanan dan

pengamanan kualitas.

           

           

7.Contoh Sistem Pakar Yang Sudah Ada “DENDRAL : https://en.wikipedia.org/wiki/Dendral”

            Dendral adalah proyek berpengaruh pelopor dalam kecerdasan buatan (AI) dari tahun 1960-an, dan perangkat lunak komputer sistem pakar yang dihasilkan. Its primary aim was to study hypothesis formation and discovery in science. Tujuan utamanya adalah untuk mempelajari pembentukan hipotesis dan penemuan dalam ilmu. For that, a specific task in science was chosen: help organic chemists in identifying unknown organic molecules, by analyzing their mass spectra and using knowledge of chemistry. ^[1] It was done at Stanford University by Edward Feigenbaum , Bruce G. Buchanan , ^[2] Joshua Lederberg , and Carl Djerassi , along with a team of highly creative research associates and students. ^[3] It began in 1965 and spans approximately half the history of AI research. ^[4] Untuk itu, tugas tertentu dalam ilmu dipilih: membantu ahli kimia organik dalam mengidentifikasi molekul organik yang tidak diketahui, dengan menganalisis mereka spektrum massa dan menggunakan pengetahuan kimia.Hal itu dilakukan di Stanford University oleh Edward Feigenbaum , Bruce G. Buchanan , Joshua Lederberg , dan Carl Djerassi , bersama dengan tim dari asosiasi penelitian yang sangat kreatif dan siswa.Ini dimulai pada tahun 1965 dan mencakup sekitar setengah sejarah penelitian AI.

The software program Dendral is considered the first expert system because it automated the decision-making process and problem-solving behavior of organic chemists. ^[1] The project consisted of research on two main programs Heuristic Dendral and Meta-Dendral , ^[4] and several sub-programs. Program perangkat lunak Dendral dianggap sistem pakar pertama karena otomatis proses dan pemecahan masalah perilaku pengambilan keputusan ahli kimia organik.Proyek ini terdiri dari penelitian pada dua program utama Heuristic Dendral dan Meta-Dendral,dan beberapa sub-program. It was written in Lisp (programming language) , which was considered the language of AI because of its flexibility. ^[1] Ini ditulis dalam Lisp (bahasa pemrograman) , yang dianggap sebagai bahasa AI karena fleksibilitas.

Many systems were derived from Dendral, including MYCIN , MOLGEN, PROSPECTOR, XCON , and STEAMER. Banyak sistem berasal dari Dendral, termasuk MYCIN , MOLGEN, PROSPECTOR, XCON , dan STEAMER. There are many other programs today for solving the mass spectrometry inverse problem, see List of mass spectrometry software , but they are no longer described as 'artificial intelligence', just as structure searchers. Ada banyak program lain hari ini untuk memecahkan masalah spektrometri terbalik massa, lihat Daftar software spektrometri massa , tetapi mereka tidak lagi digambarkan sebagai 'kecerdasan buatan', seperti pencari struktur.

The name Dendral is a portmanteau of the term "Dendritic Algorithm". ^[4]            Nama Dendral adalah portmanteau dari istilah "dendritik Algoritma".

8.Sebutkan keuntungan Sistem Pakar

-Membuat orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli / menyelesaikan masalahnya sendiri

-Bisa melakukan proses berulang secara otomatis

-Memiliki kemampuan untuk mengakses pengatahuan para pakar.

- Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan