Pengertian, konsep dan implementasi sistem pakar
Pengertian
Sistem pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Jenis program ini pertama kali dikembangkan oleh periset kecerdasan buatan pada dasawarsa 1960-an dan 1970-an dan diterapkan secara komersial selama 1980-an. Bentuk umum sistem pakar adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set aturan yang menganalisis informasi (biasanya diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu kelas masalah spesifik serta analisis matematis dari masalah tersebut. Tergantung dari desainnya, sistem pakar juga mampu merekomendasikan suatu rangkaian tindakan pengguna untuk dapat menerapkan koreksi. Sistem ini memanfaatkan kapabilitas penalaran untuk mencapai suatu simpulan. ( sumber : https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pakar
Konsep umum sistem pakar
- sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar komputer tersebut dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli (pakar).
- Sistem pakar adalah suatu sistem yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar (Giarratano dan Riley, 2004).
- Sistem pakar merupakan suatu model dan prosedur yang berkaitan, dalam suatu daerah tertentu, yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar (Ignizio,1991).
- Sistem pakar adalah program komputer yang didesain untuk meniru kemampuan memecahkan masalah dari seorang pakar
Arsitektur Sitem Pakar
Menurut Turban dan Aronson,1998. berikut ini struktur dari sistem pakar :
Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi Pengetahuan merupakan akumulasi, transfer, dan transformasi kepakaran. Pemecahan persoalan dari sumber pengetahuan ke perangkat lunak untuk membuat atau mengembangkan basis pengetahuan pengetahuan dasar tentang domain meliputi istilah dan konsep dasar.
Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan yang diperlukan untuk memahami, memformulasi dan menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan pemecahan masalah dalam domain tertentu dan fakta-fakta tentang masalah. Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan, yaitu :
1. Penalaran berbasis aturan (Rule-Based-Reasoning)
Pengetahuan direpresentasikan dengan menggunakan aturan berbentuk IF – THEN. Bentuk ini digunakan apabila ada sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu dan pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan.
2. Penalaran berbasis kasus (Case-Based-Reasoning)
Basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user men ginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama.
A. Mesin Intruksi
Mesin inferensi berfungsi à untuk melakukan penelusuran pengetahuan yang terdapat dalam basis pengetahuan untuk mencapai kesimpulan tertentu. Ada 3 elemen utama dalam mesin inferensi, yaitu :
1. Interpreter = Mengeksekusi item-item agenda yang terpilih dengan menggunakan aturan-aturan dalam basis pengetahuan yang sesuai
2. Scheduler = Akan mengontrol agenda
3. Consistency enforce = Bertujuan memelihara konsistensi dalam mempresentasikan solusi yang bersifat darurat
B. Blackboard
area memori kerja yang digunakan untuk menggambarkan masalah dan mencatat hasil sementara sebelum mendapat solusi akhir. Tiga tipe keputusan yang dapat disimpan pada blackboard adalah rencana, agenda, dan solusi
C. Antar muka pemakai
Antarmuka pemakai digunakan untuk mempermudah komunikasi antar pemakai dengan sistem. Pada antarmuka ini perlu dianalisa teknik dialog apa saja yang digunakan untuk aplikasi SP yang disesuaikan dengan konsep-konsep dalam Interaksi Manusia dan Komputer.
D. Fasilitas Penjelasan
membantu perekayasaan pengetahuan untuk memperbaiki dan meningkatkan pengetahuam memberi kejelasan dan keyakinan kepada pemakai tentang proses atau hasil yang diberikan sistem pakar. Fungsi dari fasilitas penjelasnya yaitu untuk melacak respondan memberikan penjelasan trentang kelakuan sistem pakar secara interaktif melalui pertanyaan :
– Mengapa suatu pertanyaan ditanyakan oleh sistem pakar
– Bagaimana konklusi dicapai
– Mengapa ada alternatif yang dibatalkan
– Rencana apa yang akan digunakan untuk mencapai suatu solusi
E. FasiIitas Perbaikan Pengetahuan
Pakar manusia dapat menganalisa perfomansinya sendiri, belajar darinya, dan meningkatkannya untuk konsultasi berikut. Adanya evaluasi dengan sistem pakar ini akan mengakibatkan basis pengetahuan yang lebih baik serta penalaran yang lebih efektif.
METODE INFERESI DALAM SISTEM PAKAR
Ada dua metode umum penalaran dalam Sistem Pakar, yaitu :
1. Backward Chaining
suatu penalaran, dimana konklusi yang didapat berkebalikan dengan hypothesis, potensial konklusinya mungkin akan terjadi atau terbukti, karena adanya facta yang mendukung akan hypothrsis tersebut (Giarratano and Riley, 2004).
Berikut ini grapt pelacakan dari Backward Chaining :
2. Forward Chaining
suatu penalaran yang dimulai dari facta untuk mendapatkan kesimpulan (conclusion) dari facta tersebut (Giarratano and Riley, 2004).
Berikut ini grapt pelacakan dari Forward Chaining:
Tahapan – Tahapan Pengembangan sistem pakar
Kelebihan Sistem pakar
Sistem pakar memiliki beberapa keuntungan, antara lain:
- Mampu melestarikan keahlian para pakar terutama yang termasuk keahlian yang langka.
- Mampu menjelaskan permasalahan secara detail.
- Mampu merespon lebih cepat, sehingga menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.
- Mampu beroperasi di lingkungan yang bahaya bagi manusia.
- Menghemat biaya (Giarratano dan Riley, 2004).
Kekurangan Sistem Pakar
Beberapa kelemahan sistem pakar, antara lain :
- Masalah dalam mendapatkan pengetahuan dimana pengetahuan tidak selalu didapatkan dengan mudah karena pakar untuk masalah yang dibuat belum tentu ada, dan kalaupun ada kadang-kadang pendekatan yang dimiliki oleh pakar berbeda-beda.
- Untuk membuat suatu sistem pakar yang benar-benar berkualitas tinggi sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang sangat besar dalam pengembangan dan pemeliharaannya.
- Boleh jadi sistem tak dapat membuat keputusan.( Giarratano dan Riley, 2004).
Demikian artikel terkait materi kuliah yang berjudul “Pengertian, konsep dan implementasi sistem pakar”. Untuk dapat mendapatkan materi terkait kecerdasan Buatan secara lengkap, dapat didownload melalui link berikut Matkul AI. Semoga bermanfaat