Pengertian Sistem Pakar (Expert System)
Menurut Turban “Sistem pakar (Expert System) adalah salah satu cabang dari AI (Artificial Intelligence)
khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar. Sistem pakar adalah
sistem yang menggunakan pengetahuan manusia yang terekam dalam komputer
untuk memecahkan persoalan yang biasanya memerlukan keahlian manusia.
Sedangkan AI itu sendiri atau yang disebut juga kecerdasan buatan adalah tingkah
laku mesin yang jika dilakukan oleh manusia, akan disebut cerdas.”
Konsep Dasar Sistem Pakar
Konsep dasar sistem pakar menurut Turban mencakup beberapa persoalan
mendasar, antara lain apa yang dimaksud dengan keahlian, siapa yang disebut
pakar, bagaimana keahlian dapat ditransfer, dan bagaimana sistem bekerja.
Konsep dasar sistem pakar yaitu pengguna menyampaikan fakta atau informasi
untuk sistem pakar dan kemudian menerima saran dari pakar atau jawaban
ahlinya.
Bagian dalam sistem pakar terdiri dari 2 komponen utama yaitu knowledge base
yang berisi knowledge dan mesin inferensi yang menggambarkan kesimpulan.
Kesimpulan tersebut merupakan respon dari sistem pakar atas permintaan
pengguna. Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan, penilaian, pengalaman, dan
metode khusus, serta kemampuan untuk menerapkan bakat ini dalam memberi
nasihat dan memecahkan persoalan.
Kepakaran (expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif dan spesifik yang
diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. Pengetahuan
membuat pakar dapat mengambil keputusan secara lebih baik dan lebih cepat
daripada non-pakar dalam memecahkan problem yang kompleks. Kepakaran
mempunyai sifat berjenjang, pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak dari
pada pakar junior.
Tujuan Sistem Pakar
Tujuan Sistem Pakar adalah untuk mentransfer kepakaran dari seorang pakar ke
komputer, kemudian ke orang lain (yang bukan pakar). Proses ini membutuhkan 4
aktivitas, yaitu tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber lainnya),
representasi pengetahuan (ke komputer), inferensi pengetahuan dan pengalihan
pengetahuan ke pengguna
Fitur-Fitur Dasar Suatu Sistem Pakar
Keahlian adalah pengetahuan ekstensif yang spesifik terhadap tugas yang dimiliki
pakar. Fitur-fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah sebagai berikut:
- Pertimbangan simbolik: pemikiran kecerdasan tiruan harus berdasarkan pada
pertimbangan simbolik dari pada perhitungan matematika. Metode yang
digunakan pada pertimbangan simbolik yaitu backward chaining atau forward
chaining - Self-knowledge: sistem pakar harus dapat menganalisis pertimbangannya
sendiri dan menjelaskan kenapa bisa dicapai kesimpulan yang seperti itu - Keahlian: pakar dibedakan dari tingkat keahlian mereka maka sistem pakar
harus memiliki keahlian untuk memberi keputusan seperti seorang pakar. - Deep knowledge (kedalaman pengetahuan): basis pengetahuan yang
digunakan sistem pakar berasal dari seorang pakar, pengetahuan tersebut
merupakan pengetahuan yang kompleks.
Perbedaan Sistem Pakar Komputer dengan Pakar Manusia
Terdapat perbedaan mendasar yang membedakan suatu sistem pakar komputer dengan sistem pakar manusia konvensional. Perhatikan tabel gambar di bawah untuk melihat beberapa perbedaanya.
Kelebihan dan Keuntungan Menggunakan Sistem Pakar
Terdapat beberapa keunggulan dan kelebihan sistem pakar, yang kita dapatkan jika kita
menggunakannya, yaitu diantaranya:
- Mengerjakan perhitungan secara cepat dan tepat dan tanpa jemu mencari
kembali data yang tersimpan dengan kecepatan tinggi. - Mampu Mengerjakan perhitungan secara cepat dan tepat dan tanpa jemu mencari
kembali data yang tersimpan dengan kecepatan tinggi. - Bisa Menyampaikan data tersebut untuk jangka waktu yang panjang dalam suatu
bentuk tertentu. - Menjadikan pengetahuan dan nasihat lebih mudah didapat.
- Meningkatkan penyelesaian masalah, menerusi paduan pakar, penerangan,
sistem pakar khas. - Meningkatkan output dan produktivitas.
- Memberikan respon (jawaban) yang cepat.
- Meningkatkan reliabilitas.
- Intelligence database (basis data cerdas), bahwa sistem pakar dapat
digunakan untuk mengakses basis data dengan cara cerdas. - Dapat bekerja dalam informasi yang kurang lengkap dan mengandung
ketidakpastian.
Pihak yang Ikut Terlibat pada Sistem Pakar
Menurut Turban terdapat tiga orang yang terlibat dalam lingkungan sistem pakar,
yaitu :
#1. Pakar
Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan khusus, pendapat,
pengalaman dan metode, serta kemampuan untuk mengaplikasikan
keahliannya tersebut guna menyelesaikan masalah
#2. Knowledge engineer (Perekayasa Sistem)
Knowledge engineer adalah orang yang membantu pakar dalam menyusun
area permasalahan dengan menginterpretasikan dan mengintegrasikan
jawaban-jawaban pakar atas pertanyaan yang diajukan, menggambarkan
analogi, mengajukan counter example dan menerangkan kesulitan-kesulitan
konseptua
#3. Pengguna
Sistem pakar memiliki beberapa pemakai, yaitu: pemakai bukan pakar, pelajar,
pembangun sistem pakar yang ingin meningkatkan dan menambah basis
pengetahuan, dan pakar.
Struktur Sistem Pakar
Sistem Pakar dapat ditampilkan dengan dua lingkungan, yaitu: lingkungan
pengembangan dan lingkungan konsultasi (runtime). Lingkungan pengembangan digunakan sistem pakar untuk membangun
komponen dan memasukkan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan.
Lingkungan konsultasi digunakan oleh non pakar untuk memperoleh pengetahuan
dan nasihat pakar. Lingkungan ini dapat dipisahkan setelah sistem lengkap.
Tiga komponen dasar utama yang tampak secara virtual pada setiap sistem pakar adalah:
- Basis pengetahuan
- Mesin inferensi
- Antarmuka pengguna.
Sistem pakar yang berinteraksi dengan pengguna dapat pula berisi komponen
tambahan berikut
- Sub sistem akuisisi pengetahuan
- Blackboard (tempat kerja)
- Sub sistem penjelas (justifier)
- Sub sistem perbaikan-pengetahuan
#1. Sub Sistem Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi Pengetahuan adalah akumulasi, transfer, dan transformasi keahlian
pemecah masalah dari pakar atau sumber pengetahuan terdokumentasi ke
program komputer, untuk membangun atau memperluas basis pengetahuan.
Sumber pengetahuan potensial antara lain pakar manusia, buku teks, dokumen
multimedia, database (public dan privat), laporan riset khusus, dan informasi
yang terdapat dalam web.
Mendapatkan pengetahuan dari pakar adalah tugas kompleks yang sering menimbulkan kemacetan dalam konstruksi ES. Dalam
sistem pakar, seseorang memerlukan knowledge engineer atau pakar elisitas
pengetahuan untuk berinteraksi dengan satu atau lebih pakar manusia dalam
membangun basis pengetahuan. Biasanya knowledge engineer membantu
pakar menyusun area persoalan dengan menginterpretasikan dan
mengintegrasikan jawaban manusia, menyusun analogi, mengajukan contoh
pembanding, dan menjelaskan kesulitan konseptual.
#2. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan berisi pengetahuan relevan yang diperlukan untuk
memahami, merumuskan, dan memecahkan persoalan. Basis tersebut
mencakup dua elemen dasar:
- Heuristik atau aturan khusus yang mengarahkan penggunaan pengetahuan
untuk memecahkan persoalan khusus dalam domain tertentu. (Selain itu,
mesin inferensi dapat menyertakan pemecahan persoalan untuk tujuan
umum dan aturan pengambilan keputusan). Heuristik menyatakan
pengetahuan penilaian informal dalam area aplikasi. Pengetahuan, tidak
hanya fakta, adalah bahan mentah primer dalam sistem pakar. - Fakta, misalnya situasi persoalan dan teori area persoalan.
#3. Mesin Inferensi Pengetahuan
Otak Expert System (ES) adalah mesin inferensi, yang dikenal juga sebagai struktur kontrol atau
penerjemah aturan (dalam sistem pakar berbasis-aturan). Komponen ini sebenarnya
adalah program komputer yang menyediakan metodologi untuk
mempertimbangkan informasi dalam basis pengetahuan dan blackboard, dan
merumuskan kesimpulan. Komponen ini menyediakan arahan bagaimana
menggunakan pengetahuan sistem, yakni dengan mengembangkan agenda
yang mengatur dan mengontrol langkah yang diambil untuk memecahkan
persoalan kapan pun konsultasi berlangsung.
#4. Interface Pengguna
Sistem pakar berisi prosesor bahasa untuk komunikasi berorientasi-persoalan
yang mudah antara pengguna dan komputer. Komunikasi ini paling baik
dilakukan dalam bahasa alami. Dikarenakan batasan teknologi, maka
kebanyakan sistem yang ada menggunakan pendekatan pertanyaan dan
jawaban untuk berinteraksi dengan pengguna.
#5. Area Kerja (Blackboard)
Blackboard adalah area kerja memori yang disimpan sebagai database untuk
deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh data input; digunakan juga
untuk perekam hipotesis dan keputusan sementara. Tiga tipe keputusan dapat
direkam dalam blackboard: rencana (bagaimana mengatasi persoalan),
agenda (tindakan potensial sebelum eksekusi), dan solusi (hipotesis kandidat
dan arah tindakan alternative yang telah dihasilkan sistem sampai dengan saat
ini).
#6. Sub Sistem Penjelas
Kemampuan untuk melacak tanggung jawab suatu kesimpulan terhadap
sumbernya adalah penting untuk transfer keahlian dan dalam pemecahan
masalah. Subsistem penjelas (disebut juga justifier) dapat melacak tanggung
jawab tersebut dan menjelaskan perilaku ES dengan menjawab pertanyaan
berikut sebagai interaktif :
- Mengapa suatu pertanyaan ditanyakan oleh sistem pakar?
- Bagaimana suatu kesimpulan dicapai?
- Mengapa suatu alternative ditolak?
- Apa rencana untuk mencapai solusi? Misalnya, apa yang tetap tersisa
sebelum diagnosis akhir ditetapkan?
#7. Sub Sistem Perbaikan Pengetahuan
Pakar manusia memiliki sistem-perbaikan-pengetahuan, yakni mereka dapat
menganalisis pengetahuannya sendiri dan kegunaannya, belajar darinya, dan
meningkatkannya untuk konsultasi mendatang. Serupa pula, evaluasi tersebut
diperlukan dalam pembelajaran komputer sehingga program dapat
menganalisis alasan keberhasilan atau kegagalannya.
Hal ini dapat mengarah
kepada peningkatan sehingga menghasilkan basis pengetahuan yang lebih
akurat dan pertimbangan yang lebih efektif. Komponen tersebut tidak tersedia
dalam sistem pakar komersial pada saat ini, tetapi sedang dikembangkan
dalam ES eksperimental pada beberapa universitas dan lembaga riset.
Ketika Sistem melakukan tanya jawab dengan User maka jawaban Ya akan
dijadikan basis untuk memeriksa knowledge-base.
Modul Utama Suatu SIstem Pakar (Expert System)
Menurut Staugaard (1987) suatu sistem pakar disusun oleh tiga modul utama yaitu sebagai berikut:
- Modul Penerimaan Pengetahuan (Knowledge Acquisition Mode) Sistem berada
pada modul ini, pada saat ia menerima pengetahuan dari pakar. Proses
mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan yang akan digunakan untuk
pengembangan sistem, dilakukan dengan bantuan knowledge engineer. Peran
knowledge engineer adalah sebagai penghubung antara suatu sistem pakar
dengan pakarnya. - Modul Konsultasi, pada saat sistem berada pada posisi memberikan jawaban atas permasalahan
yang diajukan oleh user, sistem pakar berada dalam modul konsultasi. Pada modul
ini, user berinteraksi dengan sistem dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan
yang diajukan oleh sistem. - Modul Penjelasan (Explanation Modul), Modul ini menjelaskan proses pengambilan keputusan oleh system (bagaimana
suatu keputusan dapat diperoleh).
Bentuk Tipe Program Sistem Pakar
Berdasarkan bentuk dan tipe program suatu sistem pakar bisa dibedakan ke dalam bentuk berikut :
- Sistem pakar Berdiri sendiri.sitem pakar jenis ini merupakan software yang berdiri-sendiri tidak
tergantung dengan software yang lainnya. - Sistem Pakar Tergabung, sistem pakar jenis ini merupakan bagian program yang terkandung
di dalam suatu algoritma (konvensional), atau merupakan program dimana
didalamnya memanggil algoritma sub rutin lain (konvensional). - Sistem Pakar Terhubung ke software lain, bentuk ini biasanya merupakan sistem pakar
yang menghubungkan ke suatu paket program tertentu, misalnya DBMS. - Sistem pakar mengabdi, sistem pakar merupakan bagian dari komputer khusus yang
dihubungkan dengan suatu fungsi tertentu. Misalnya sistem pakar yang digunakan
untuk membantu menganalisis data radar.
Jenis-jenis Sistem Pakar
- Interpretasi: Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.
- Prediksi: Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.
- Diagnosis: Menyimpulkan kesalahan sistem berdasarkan gejala (symptoms).
- Disain: Menyusun objek-objek berdasarkan kendala.
- Planning: Merencanakan tindakan
- Monitoring: Membandingkan hasil pengamatan dengan proses perencanaan.
- Debugging: Menentukan penyelesaian dari kesalahan sistem.
- Reparasi: Melaksanakan rencana perbaikan.
- nstruction: Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan pelajar.
- Control: Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan sistem
Contoh Program Sistem Pakar (Expert System)
Agar bisa memahami bagaimana konsep sistem pakar dan cara kerja suatu sistem pakar, silahkan kunjungi tautan dan coba jalankan contoh program sistem pakar di bawah. Melalui sistem pakar yang diterapkan ke dalam program komputer ini, diharapkan bisa memberikan gambaran lebih luas lagi mengenai konsep sistem pakar.
0 komentar
Post a Comment