1.
Definisi
Sistem Pakar
Sistem pakar
secara umum dapat didefinisikan sebagai sistem
yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar computer dapat
menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli.
Ada beberapa
definisi tentang sistem pakar, antara lain :
v Menurut Durkin : Sistem pakar adalah suatu
program computer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah
yang dilakukan oleh seorang pakar.
v Menurut Ignizio : Sistem pakar adalah suatu
model dan prosedur yang berkaitan, dalam suatu domain tertentu, yang mana
tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar.
v Menurut Giarratano dan Riley : Sistem pakar
adalah suatu sistem computer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang
pakar.
Sistem Pakar pertama kali
dikembangkan oleh komunitas AI pada pertengahan tahun 1960. Sistem pakar yang muncul
pertama kali adalah General-purpose Problem Solver (GPS) yang
dikembangkan oleh Newel dan Simon. GPS (dan program-program yang serupa) ini
mengalami kegagalan dikarenakan cakupan terlalu luas sehingga terkadang justru
meninggalkan pengetahuan-pengetahuan penting yang seharusnya disediakan.
Contoh dari sistem pakar antara
lain adalah MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE, Prospector, FOLIO dan
DELTA.
2.
Keuntungan
Sistem Pakar
Secara garis
besar, banyak manfaat yang diambil dengan adanya sistem pakar, antara lain :
a)
Memungkinkan
pekerjaan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli;
b)
Bisa
melakukan proses berulang secara otomatis;
c)
Menyimpan
pengetahuan dan keahlian para pakar;
d)
Meningkatkan
output dan produktivitas;
e)
Meningkatkan
kualitas;
f)
Mampu
mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian
langka).
g)
Mampu
beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.
h)
Memiliki
kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
i)
Memiliki
reliabilitas.
j)
Meningkatkan
kapabilitas sistem computer.
k)
Memiliki
kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung
ketidak pastian.
l)
Sebagai
media pelengkap dalam pelatihan.
m)
Meningkatkan
kapabilitas dalam penyelesaian masalah.
n)
Menyingkat
waktu dalam pengambilan keputusan.
3.
Kelemahan
Sistem Pakar
Disamping
mempunyai kelebihan sistem pakar juga mempunyai kelemahan, kelemahan yang
dimiliki oleh sistem pakar, sebagai berikut :
a)
Biaya
yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya.
b)
Sulit
dikembangkan. Hal ini tentu saja erat kaitanya dengan ketersediaan pakar di
bidangnya.
c)
Sistem
pakar tidak 100% bernilai benar.
4.
Konsep Dasar
Sistem Pakar
Menurut
Efraim Turban, konsep sistem pakar mengandung : keahlian, ahli, pegalihankeahlian,
inferensi, aturan dan kemampuan menjelaskan.
Keahlian
adalah suatu kelebihan penguasaan pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh
dari pelatihan, membaca atau pengalaman.
Seorang ahli
adalah seseorang yang mampu menjelaskan suatu tangapan, mempelajari hal-hal
baru seputar topic permasalahan (domain), menyusun kembali pengetahuan
jika dipandang perlu, memecah aturan-aturan jika dibutuhkan, dan menentukan
relevan tidaknya keahlian mereka.
Pengalihan
keahlian dari para ahli ke computer untuk kemudian dialihkan lagi ke orang lain
yang bukan ahli, merupakan tujuan untama dari sistem pakar. Proses ini
membutuhkan 4 aktivitas yaitu : tambahan pengetahuan (dari para ahli atau
sumber-sumber lainnya), representasi pengetahuan (ke komputer), inferensi pengetahuan, dan pengalihan
pengetahuan ke user. Pengetahuan yang disimpan di computer disebut dengan basis
pengetahuan. Ada 2 tipe pengetahuan, yaitu : fakta dan prosedur (biasanya
berupa aturan).
Sistem Konvensional
|
Sistem Pakar
|
v Informasi dan
pemrosesannya jadi satu dengan program
|
v Basis pengetahuan
merupakan bagian terpisah dari mekanisme inferensi
|
v Biasanya tidak bisa
menjelaskan mengapa suatu inputan data
itu dibutuhkan, atau bagaimana output itu diperoleh
|
v Penjelasan adalah bagian
terpenting dari sistem pakar
|
v Pengubahan program cukup
sulit & membosankan
|
v Pengubahan aturan dapat
dilakukan dengan mudah
|
v Sistem akan beroperasi
jika sistem tersebut sudah lengkap
|
v Sistem dapat beroprasi
hanya dengan beberapa aturan
|
v Eksekusi dilakukan langkah
demi langkah
|
v Eksekusi dilakukan pada
keseluruhan basis pengetahuan
|
v Menggunakan data
|
v Menggunakan pengetahuan
|
v Tujuan utamanya adalah
efisiensi
|
v Tujuan utamanyaadalah
efektivitas
|
5.
Bentuk Sistem
Pakar
Ada 4 bentuk
sistem pakar, yaitu :
a) Berdiri sendiri. Sistem pakar jenis ini
merupakan software yang berdiri-sendiri tidak tergabung dengan software
yang lainnya. Semua contoh sistem pakar pada tabel 5.1 merupakan sistem
pakar sejenis ini.
b) Tergabung. Sistem pakar jenis ini merupakan
bagian program yang terkandung di dalam suatu algoritma (konvensional), atau
merupakan program dimana di dalamnya memanggil algoritma subrutin lain
(konvensional).
c) Menghubungkan ke software lain. Bentuk
ini biasanya merupakan sistem pakar yang menghubungkan ke suatu pakaet program
tertentu, misalnya dengan DBMS.
d) Sistem Mengapdi. Sistem pakar merupakan
bagian dari computer khusus yang dihubungkan dengan suatu fungsi tertentu.
Misalnya sistem pakar yang digunakan untuk membantu menganalisis data radar.
6.
Struktur
Sistem Pakar
Gambar
5.1 Struktur Sistem Pakar
Komponen-komponen
yang ada pada sistem pakar adalah Gambar 5.1 :
a) Subsistem penambahan pengetahuan. Bagian ini
digunakan untuk memasukkan pengetahuan, mengkonstruksi atau memperluas
pengetahuan dalam basis pengetahuan. Pengetahuan itu bisa berasal dari : ahli,
buku, basis data, penelitian, dan gambar.
b) Basis pengetahuan. Berisi
pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan
menyelesaikan masalah.
c) Motor inferensi. Program yang berisi
metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap
informasi-informasi dalam basis pengetahuan dan blackboard, serta digunakan
untuk memformulasikan konklusi. Ada 3 elemen utama dalam motor infrensia, yaitu
:
þ Interpreter : mengeksekusi item-item agenda yang terpilih
dengan menggunakan aturan-aturan dalam basis pengetahuan yang sesuai.
þ Scheduler : akan mengontrol agenda.
þ Consistency enforcer : akan berusaha memelihara konsistenan dalam
mempresentasikan solusi yang bersifat darurat.
d) Blackboard. Merupakan area dalam memori yang digunakan untuk merekam kejadian yang
sedang berlangsung termasuk keputusan sementara. Ada 3 tipe keputusan yang
dapat direkam, yaitu :
þ Rencana : bagaimana menghadapi masalah.
þ Agenda : aksi-aksi yang potensial yang sedang
menunggu untuk dieksekusi.
þ Solusi : calon aksi yang akan dibangkitkan.
e) Antarmuka. Digunakan untuk media komunikasi
antara user dan program.
f) Subsistem penjelasan. Digunakan untuk melacak
respond dan memberikan penjelasan tetang kelakuan sistem pakar secara
interaktif melalui pernyataan :
þ Mengapa suatu pernyataan ditanyakan oleh
sistem pakar ?
þ Bagaimana konklusi dicapai ?
þ Mengapa ada alternative dibatalkan ?
þ Rencana apa yang digunakan untuk mendapatkan
solusi ?
g) Sistem
penyaring. Sistem ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem pakar itu
sendiri untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk
digunakan di masa mendatang.
7.
Basis
Pengetahuan
Basis pengetahuan berisi pengetahuan-pengetahuan
dalam penyelesaian masalah, tentu saja didalam dominan tertentu. Ada 2 bentuk
pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan, yaitu:
1.
Penalaran berbasis aturan (Rule-Based Reasoning)
Pada penalaran berbasis aturan
pengetahuan direpresentasikan dengan menggunakan aturan berbentuk: IF-THEN.
Bentuk ini digunakan apabila kita memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada
suatu permasalahan tertentu, dan si pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut
secara berurutan. Disamping itu, bentuk ini juga digunakan apabila dibutuhkan
penjelasan tentang jejak (langkah-langkah pencapaian solusi.
2.
Penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoning)
Pada penalaran berbasis kasus, bersis
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 menginginkan untuk tahu lebih banyak
lagi pada kasus-kasus yang hampir sama(mirip). Selain itu, bentuk ini juga
digunkan apabila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasustertentu dalam
kasus pengetahuan.
8.
Motor
Inferensi
Ada 2 cara yang dapat dikerjakan dalam melakukan inferensi, yaitu:
1.
Foward Chaining. Pencocokan fakta atau pernyataan
dimulai dari bagian sebelah kiri (IF dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai
dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis.
2.
Backward Chaining. Pencocokan fakta atau pernyataan
dimulai dari sebelah kanan (THEN dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai
dari hipotesis terlebih dahulu, dan untuk menguji kebenaran hipotesis tersebut
dicari harus dicari fakta-fakta yang ada dalam basis pengetahuan.
9.
Ciri-Ciri
Sistem Pakar
Sistem pakar yang baik harus memenuhi ciri-ciri
sebagai berikut:
a)
Memiliki fasilitas informasi yang handal
b)
Mudah dimodifikasi
c)
Dapat dipergunakan dalam berbagai jenis komputer
d)
Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi
10. Permasalahan Yang Disentuh Oleh Sistem
Pakar
Ada beberapa masalah yang menjadi area luas aplikasi
sistem pakar, antara lain:
1)
Interpretasi. Pengambilan keputusan dari hasil
observasi, termasuk diantara: pengawasan, pengenalan ucapan, analisis citra,
interpretasi sinyal dan beberapa analisis kecerdasan.
2)
Predeksi. Termasuk diantaranya: peramalan, predeksi
demografis, peramalan ekonomi, predeksi lalulintas, estimasi hasil, militer,
pemasaran atau peramalan keuangan.
3)
Diagnosis. Termasuk diantaranya: medis, elektronis,
mekanis dan diagnosis perangkat lunak.
4)
Perancangan. Termasuk diantaranya: layout sirkuit dan
perancangan pembangunan.
5)
Perencanaan. Termasuk diantaranya: perencanaan
keuangan, komunikasi, militer, pengembangan produk, routing, dan menejemen proyek.
6)
Montoring. Misalnya: Computer-Aided Montoring Systems.
7)
Debugging. Memberikan resep obat terhadap suatu
kegagalan.
8)
Perbaikan.
9)
Intsruksi. Melakukan instruksi untuk diagnosis,
debugging, dan perbaikan kinerja.
10)
Kontrol. Melakukan kontrol terhadap interpretasi-interpretasi,
prediksi, perbaikan, dan monitoring kelakuan sistem.
11. Mengembangkan Sistem Pakar
Seperti layaknya pembangunan perangkat lunak, pada
pengembangan sistem pakar inipun diperlukan beberapa tahapan seperti terlihat
pada gambar dibawah ini:
Secara garis besar pengembangan
sistem pakar pada gambar adalah sebagai berikut:
1.
Mengidentifikasi masalah dan kebutuhan. Mengkaji
situasi dan memutuskan dengan tentang masalah yang akan dikomputerisasi dan
apakah dengan sistem pakar bisa lebih membantu atau tidak. Misalnya:
Perusahaan bagian pemeliharaan penerbangan
komersial memerlikan bantuan yang terus-menerus dari beberapa spesialis yang
ada. Hal ini memperlambat operasi perbaikan dan pelayanan.
Tahapan III:
Perancangan
|
Tahapan VI:
Tes
|
Tahapan V:
Dokumentasi
|
Tahapan VI:
Pemeliharan
|
Reformulasi
|
Eksplorasi
|
Perbaikan
|
Kebutuhan
|
Pengetahuan
|
Struktur
|
Evaluasi
|
Produk
|
2.
Menentukan masalah yang cocok. Ada beberapa syarat yang
harus dipenuhi agar sistem pakar dapat bekerja dengan baik, yaitu:
·
Dominan adalah tidak terlalu luas
·
Kompleksitasnya menengah, artinya jika masalah
terlalu mudah (dapat melaksanakan dalam bebrapa detik saja) atau masalah yang
sangat kompleks seperti peramalan inflasi tidak perlu menggunakan sistem pakar.
·
Tersedianya ahli
·
Menghasilkan solusi mental bukan fisik, artinya
sistem pakar hnaya memberikan anjuran tidak bisa melakukan aktivitas fisik
seperti membau atau merasakan.
·
Tidak melibatkan hal-hal yang bersifat common sense, yaitu penalaran yang
diperoleh dari pengalaman, seperti: adanya gravitasi membuat benda jatuh atau
jika lampu lalulintas merah makan kendaraan harus berhenti.
3.
Mempertimbangkan alternatif. Dalam hal ini ada 2
alternatif yaitu menggunakan sistem pakar atau komputer tradisional.
4.
Menghitung pengembalian alternatif. Termasuk
diantaranya: biaya pembuatan sistem pakar, biaya pemeliharaan dan biaya
training.
5.
Memilih alat pengembangan. Bisa digunakan sofware pemuat sistem pakar (seperti:
SHELL) atau dirangcang dengan bahasa pemprograman sendiri misalnya: dengan
menggunkan PROLOG).
6.
Rekayasa pengetahuan. Perlu dilakukan
penyempurnaterhadap aturan-aturan yang sesuai.
7.
Merancang sistem. Bagian ini termasuk pengembangan prototype serta menterjemahkan
pengetahuan menjadi aturan-aturan.
8.
Melengkapi pengembangan. Termasuk pengembangan prototype apabila sistem yang telah ada
sudah sesuai dengan keinginan.
9.
Menguji dan mencari kesalahan sistem
10.
Memelihara sistem. Dalam hal ini harus dilakukan:
memperbaharui sistem, menganti pengetahuan yang sudah ketinggalan, dan
meluweskan sistem agar lebih baik lagi dalam menyelesaikan masalah.
DAFTAR PUSTAKA
Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial
Intelligence. Graha Ilmu. Yogyakarta
2 komentar:
Kami juga mempunyai artikel yang terkait dengan expert system, bisa di download disini:
http://repository.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/2191/1/02-03-013-Expert%5BRemi%5D.pdf
semoga bermanfaat :D
mksh sblumnya....tpi ga bisa di download mba......
Posting Komentar