Sistem pakar (expert systems) adalah sistem yang
berusaha mengapdosi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat
menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar
yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan
meniru kerja dari para ahli.
Jadi sistem pakar → kepakaran
ditransfer dari seorang pakar (atau sumber kepakaran yang lain) ke komputer,
pengetahuan yang ada disimpan dalam komputer, dan pengguna dapat berkonsultasi
pada komputer itu untuk suatu nasehat, lalu komputer dapat mengambil inferensi
(menyimpulkan, mendeduksi, dll.) seperti layaknya seorang pakar, kemudian
menjelaskannya ke pengguna tersebut, bila perlu dengan alasan-alasannya.
Dengan sistem pakar, orang awam pun dapat
menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan
dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar juga akan membantu
aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman.
Sistem pakar dikembangkan pertama kali tahun 1960.
Sistem pakar
yang terkenal antara lain:
MYCIN
• Paling
terkenal, dibuat oleh Edward Shortlife of Standford University
tahun 70-an
• Sistem pakar medical yang bisa
mendiagnosa penyakit infeksi dan merekomendasi pengobatan
• MYCIN membantu dokter mengidentifikasi
pasien yang menderita penyakit. Dokter duduk di depan komputer dan memasukkan
data pasien: umur, riwayat kesehatan, hasil laboratorium dan informasi terkait
lainnya. Dengan informasi ini ditambah pengetahuan yang sudah ada dalam
komputer, MYCIN mendiagnosa selanjutnya merekomendasi obat dan dosis yang harus
dimakan.
• MYCIN sebagai penasehat medis, tidak
dimaksudkan untuk mengantikan kedudukan seorang dokter. Tetapi membantu dokter
yang belum berpengalaman dalam penyakit tertentu. Juga untuk membantu dokter
dalam mengkonfirmasi diagnosa dan terapi yang diberikan kepada pasien apakah
sesuai dengan diagnosa dan terapi yang ada dalam basis pengetahuan yang sudah
dimasukkan ke dalam MYCIN, karena MYCIN dirancang oleh dokter-dokter yang ahli
di bidang penyakit tersebut.
• Kesimpulan : sistem pakar seperti MYCIN
bisa digunakan sebagai bahan pembanding dalam pengambilan solusi dan pemecahan
masalah. Keputusan terakhir atas pengobatan tersebut tetap menjadi tanggung
jawab dokter.
DENDRAL
Mengidentifikasi struktur molekular campuran kimia yang
tak dikenal XCON & XSEL
XCON
• Merupakan sistem pakar untuk membantu
konfigurasi sistem komputer besar, membantu melayani order langganan sistem
komputer DEC VAX 11/780 ke dalam sistem spesifikasi final yang lengkap
• Komputer besar seperti VAX dan komponen
yang berbeda digabung dan disesuaikan dengan konfigurasi tertentu yang
diinginkan oleh para pelanggan.
• Ada ribuan cara dimana aseosri Pcboard,
kabel, disk drive, periperal, perangkat lunak, dan lainnya bisa dirakit ke
dalam konfigurasi yang sangat rapih. Untuk meng-identifikasi hal-hal tersebut
diperlukan waktu berhari-hari/berminggu-minggu agar bisa memenuhi spesifikasi
yang diinginkan pemesan, tapi dengan XCON bisa dalam beberapa menit.
XSEL
• Dirancang untuk membantu
karyawan bagian penjualan dalam
memilih komponen sistem VAX. Karena banyaknya pilihan karyawan tersebut sering
menghadapi kesulitan dalam memilih suatu komponen yang paling tepat.
• Basis
pengetahuan yang ada pada XSEL membantu mengarahkan para
pemesan serius untuk memilih konfigurasi yang dikehendaki, kemudian XSEL
memilih CPU, memori, periperal dan menyarankan paket software tertentu yang
paling tepat dengan konfigurasinya.
PROSPECTOR
• = sistem pakar yang membantu ahli
geologi dalam mencari dan menemukan deposit
• Basis
pengetahuan berisi bermacam-macam mineral dan batu-batuan. Banyak pakar geologi
diwawancarai dan pengetahuan mereka tentang berbagai bentuk biji deposit
dimasukkan ke dalam sistem pakar.
• Ahli geologi melacak biji deposit dengan
pergi ke lapangan untuk meninjau medan dan mengumpulkan bukti yang ada seperti
ciri-ciri geologi dicatat, sampel tanah dan batu-batuan. Sistem pakar
mengevaluasi areal dalam bentuk pertanyaan dan data-data tersebut dimasukkan,
kemudian Prospector memberikan rekomendasi yang menunjukkan jumlah deposit yang
ada dan apakah menguntungkan atau tidak bila dieksplorasi atau di bor lebih
lanjut.
DELTA
• Dibuat oleh perusahaan General Electric
(GE) membantu karyawan bagian pemeliharaan mesin lokomotif diesel dalam
memantau mesin-mesin yang tidak berfungsi
dengan baik dan membimbing ke arah prosedur perbaikan.
FOLIO
• Sistem pakar yang menolong stock broker
dan tugas manajer dalam menangani investasi bagi kepentingan para langganannya.
Stock broker mewawancarai langganan untuk menentukan tujuan sumber dan
investasi mereka.
• FOLIO bisa memberikan rekomendasi
tentang keamanan investasi, mengevaluasi stock beresiko tinggi,menghitung
pengembalian modal, dan membuat keputusan dalam hal pemasaran suatu komoditi.
• Membantu para perencana keuangan untuk
memperkecil kerugian karena pajak, inflasi atau faktor lain misal turun naiknya
nilai mata uang.
ELECTRONIC LAYER.
• Digunakan untuk menganalisa dan membantu
rekayasa rancangan sirkuit elektronik yang terbuat dari transistor, dioda dan
resistor.
• Diagram skematik dari sirkuit ini
dimasukkan ke dalam komputer dan EL menganalisis menentukan karakteristik
sirkuit, nilai voltase, dan strum yang ada pada semua titik sirkuit.
• Basis pengetahuan pada EL merupakan
prinsip umum elektronik seperti hukum OHM, hukum kirchoff, karakteris-tik
komponen, teori operasi transistor.
RAMALAN CUACA
Dengan diberi input tentang situasi cuaca yang sedang
berlangsung, baik lokal maupun ditempat lain, maka sistem pakar bisa menyajikan
ramalan yang akurat tentang cuaca yang akan terjadi dalam suatu periode
tertentu.
CONTOH LAIN SISTEM PAKAR
Sistem pakar :
- Digunakan untuk konsultasi
- Sistem pakar
selalu tersedia di organisasi, sedang pakar belum tentu selalu berada di
tempat. Misal suatu keputus-an harus diambil oleh manajer yang pakar dalam
suatu bi-dang, karena manajer ini pergi dan tidak berada di kantor, maka
keputusan yang harus diambil tertunda.
- Sistem pakar
dapat menyimpan dan mengingat pengeta-huan yang sangat tidak terbatas dan tidak
kenal lelah. Oleh karena itu pekerjaan dokter akan sangat terbantu sekali
dengan SP yang diisi dengan sejumlah pengetahuan (mi-sal semua jenis obat dan
efeknya) yang pakarnya sendiri belum tentu dapat mengingatnya.
• Pak
A nasabah bank X. Pak A akan meminjam uang untuk membeli rumah. Di bank
X pak A menanyakan ke bagian informasi dan disarankan untuk menuju ke lantai 3
di kantor manajer installment loan. Di kantor ini, pak A mengutarakan maksudnya
untuk meminjam uang dan akan dibayar angsuran tiap bulannya bervariasi besarnya
tergantung dari penghasilannya. Manajer installment loan menolak karena
pinjaman di bagian ini harus dibayar angsuran yang nilainya sudah tetap
ditentukan di muka. Manajer ini mengatakan bahwa pak A salah tempat menemui dia
dan menyarankan ke lantai 5 di kantor manajer mortgage loan. Sesampainya
disana, pak A mengutarakan kembali maksudnya untuk meminjam uang dengan
membayar secara angsuran. Manajer ini setuju tetapi pak A harus meninggalkan
sertifikat tanahnya sebagai agunan. Sebaliknya pak A tidak setuju karena dia
akan menggunakan sertifikat tanah ini untuk keperluan yang lain. Manajer
mortgage loan menyarankan pak A untuk menemui kepala cabang di lantai 1. Pak A
turun ke lantai 1 bukannya menemui kepala cabang tetapi bank lain yaitu Y di
seberang jalan.
Di bank Y pak A
ditemui oleh seorang pegawai bank yang mempersilahkan dia duduk. Setelah pak A
mengutarakan maksudnya, tak lama kemudian setelah pegawai menggunakan komputer
dihadapannya, pegawai tersebut menyetujui pinjaman pak A.
Beda bank X dan bank Y.
Untuk bank X kepandaian atau pengetahuan (knowledge)
dimiliki di masing-masing manajer. Dan jika pak A menemui manajer yang
pengetahuannya lain yang tidak sesuai de-ngan permasalahannya, pak A salah
alamat dan harus me-nemui manajer lain yang sesuai.
Untuk bank Y, pengetahuan dari manajer-manajer bersang-kutan
dimasukkan dan berada di dalam sistem komputer dalam bentuk basis data
pengetahuan (knowledge base).
• Sistem pakar yang digunakan di dinas
sosial negara bagian California, Amerika Serikat. Sebelum SP diguna-kan,
pemberian tunjangan sosial kurang efektif karena beragamnya macam tunjangan
yang diberikan dan banyaknya aturan yang ada untuk mendapatkan tunjangan
sosial. Lebih dari 3000 aturan dibukukan untuk tunjangan sosial ini. Pada waktu
seseorang melamar untuk meminta tunjangan sosial, orang ini akan dilayani
dengan pekerja sosial dan pekerja sosial harus mengetahui aturan-aturan yang
ada. Jika ada kasus khusus dan pekerja sosial tidak memahami aturannya tetapi
memutuskan hasilnya, maka hasil keputusan dapat tidak efektif. Menyadari
kelemahan-kelemahan ini maka dinas sosial kemudian menerapkan sistem pakar yang
berisi dengan knowledge base berupa ribuan aturan-aturan ini.Bedanya : sebelum
ada SP, yang pakar adalah pekerja sosialnya dan jika pekerja sosial kurang
pakar maka dapat mengakibatkan kesalahan keputusan. Setelah ada SP, pekerja
sosial tidak harus pakar karena yang pakar adalah sistemnya karena sistem-nya
berisi dengan semua aturan, sehingga mengurangi kesalahan pengambilan
keputusan.
Konsep dasar sistem pakar mengandung keahlian, ahli/
pakar, pengalihan keahlian, mengambil keputusan, aturan, kemampuan menjelaskan.
Keahlian
Keahlian bersifat luas dan merupakan penguasaan
penge-tahuan dalam bidang khusus yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau
pengalaman. Contoh bentuk pengetahuan yang termasuk keahlian :
- Teori, fakta,
aturan-aturan pada lingkup permasalahan tertentu
- Strategi global untuk menyelesaikan masalah
Ahli / Pakar
Seorang ahli adalah seseorang yang mampu menjelaskan
suatu tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topik permasalahan, menyusun
kembali pengetahuan jika dipandang perlu, memecahkan masalah dengan cepat dan
tepat.
Pengalihan keahlian
Tujuan dari sistem pakar adalah untuk mentransfer
keahlian dari seorang pakar ke dalam komputer kemudian ke masyarakat. Proses
ini meliputi 4 kegiatan, yaitu perolehan pengetahuan (dari para ahli atau
sumber-sumber lainnya), representasi pengetahuan ke komputer, kesimpulan dari
pengetahuan dan pengalihan pengetahuan ke pengguna.
Mengambil keputusan
Hal yang unik dari sistem pakar adalah kemampuan
untuk menjelaskan dimana keahlian tersimpan dalam basis pengetahuan. Kemampuan
komputer untuk mengambil kesimpulan dilakukan oleh komponen yang dikenal dengan
mesin inferensi yaitu meliputi prosedur tentang pemecahan masalah.
Aturan
Sistem pakar yang dibuat merupakan sistem yang
berdasar-kan pada aturan – aturan dimana program disimpan dalam bentuk
aturan-aturan sebagai prosedur pemecahan masalah. Aturan tersebut biasanya
berbentuk IF – THEN.
Kemampuan menjelaskan
Keunikan lain dari sistem pakar adalah kemampuan dalam
menjelaskan atau memberi saran/rekomendasi serta juga menjelaskan mengapa
beberapa tindakan/saran tidak
di-rekomendasikan.
SIAPA SAJA YANG DAPAT TERKAIT DALAM PENGGUNAAN
DAN PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR
1. Pakar
Pakar adalah
orang yang memiliki pengetahuan khusus, pendapat, pengalaman dan metode, serta
kemampuan untuk mengaplikasikan keahliannya tersebut guna menyelesaikan
masalah.
2. Perekayasa pengetahuan
Perekayasa
pengetahuan 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 konseptual.
3. Pemakai
-
Pemakai awam : dalam hal ini sistem pakar bertindak se-bagai konsultan untuk
memberikan saran dan solusi kepada pemakai
-
Pelajar yang ingin belajar : sistem pakar bertindak sebagai instruktur
-
Pembuat sistem pakar : sistem pakar sebagai partner dalam pengembangan basis
pengetahuan.
- Pakar : sistem pakar bertindak sebagai mitra
kerja/asisten
AREA PERMASALAHAN APLIKASI
SISTEM PAKAR
1. Interpretasi
Yaitu
pengambilan keputusan dari hasil observasi, diantaranya : pengawasan,
pengenalan ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, dan beberapa analisis
kecerdasan.
2. Prediksi
Memprediksi
akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu, diantaranya :
peramalan, prediksi demografis, peralaman ekonomi, prediksi lalulintas,
estimasi hasil, militer, pemasaran, atau peramalan keuangan.
3. Diagnosis
Menentukan sebab
malfungsi dalam situasi kompleks yang didasarkan pada gejala-gejala yang
teramati, diantaranya : medis, elektronis, mekanis, dan diagnosis perangkat
lunak
4. Desain
Menentukan
konfigurasi komponen-komponen sistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja
tertentu dan kendala-kendala tertentu, diantaranya : layout sirkuit,
perancangan bangunan
5. Perencanaan
Merencanakan
serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi
awal tertentu, diantaranya : perencanaan keuangan, komunikasi, militer,
pengembangan politik, routing dan manajemen proyek.
6. Monitoring
Membandingkan
tingkah laku suatu sistem yang teramati dengan tingkah laku yang diharapkan
darinya, diantara-nya : Computer Aided Monitoring System
7. Debugging dan repair
Menentukan dan mengimplementasikan cara-cara untuk
mengatasi malfungsi, diantaranya memberikan resep obat terhadap suatu
kegagalan.
8. Instruksi
Melakukan
instruksi untuk diagnosis, debugging dan per-baikan kinerja.
9. Kontrol
Mengatur tingkah
laku suatu environment yang kompleks seperti kontrol terhadap
interpretasiinterpretasi, prediksi, perbaikan, dan monitoring kelakuan sistem
10. Seleksi
Mengidentifikasi pilihan terbaik dari sekumpulan
(list) kemungkinan.
11. Simulasi
Pemodelan interaksi antara komponen-komponen sistem.
KOMPONEN SISTEM
PAKAR
Komponen sistem
pakar ada empat bagian :
1.
KNOWLEDGE BASE (BASIS PENGETAHUAN).
Knowledge Base (Basis pengetahuan) merupakan inti dari program sistem pakar
karena basis pengetahuan itu merupakan presentasi pengetahuan atau knowledge
representation basis pengetahuan adalah sebuah basis data yang menyimpan
aturan-aturan tentang suatu domain knowledge/pengetahuan tertentu. Basis
pengetahuan ini terdiri dari kumpulan objek beserta aturan dan atributnya
(sifat atau cirinya), tentu saja di dalam domain tertentu. Contoh :If hewan
merupakan sayap dan bertelur then hewan jenis burung.
Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan yaitu
:
a. Rule-Based Reasoning
(Penalaran berBasis Aturan)
Pada penalaran
berbasis aturan, pengetahuan direpresentasi-kan dengan menggunakan aturan
berbentuk IF-THEN. Bentuk ini digunakan jika kita memiliki sejumlah pengetahuan
pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan pakar dapat menyelesaikan masalah
tersebut secara berurutan. Bentuk ini juga digunakan jika dibutuhkan penjelasan
tentang jejak (langkah-langkah) pencapaian solusi.
b. Case-Based Reasoning (Penalaran berBasis
Kasus).
Basis
pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah di-capai sebelumnya, kemudian
akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang
ada). Bentuk ini digunakan jika pemakai (user) menginginkan untuk tahu lebih
banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama (mirip). Bentuk ini juga
digunakan jika kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam
basis pengetahuan.
2. Working Memory (Basis Data
atau Memori Kerja).
Working memory
adalah bagian yang mengandung semua fakta-fakta baik fakta awal pada saatsistem
beroperasi maupun fakta-fakta pada saat pengambilan kesimpulan sedang
dilaksanakan selama sistem pakar beroperasi, basis data berada di dalam memori
kerja.
3. Inference Engine (Mesin/Motor
Inferensi).
Inference
Engine adalah bagian yang menyediakan mekanisme fungsi berfikir dan pola-pola penalaran
sistem yang digunakan oleh seorang pakar.
·
Mekanisme ini akan menganalisa masalah
tertentu dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik.
·
Mesin ini akan dimulai pelacakannya
dengan mencocokan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang
ada dalam basis data.
Dua teknik untuk melakukan Inferensia, yaitu:
a) Forward Chaining
(Pelacakan ke depan). Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian
sebelah kiri (IF) dulu. Dengan perkataan lain, penalaran dimulai dari fakta
terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesa.
Contoh-contoh
aturan
|
No.
|
Aturan
|
|
R-1
R-2
R-3
R-4
R-5
R-6
R-7
R-8
R-9
R-10
|
IF A & B THEN C
IF C THEN D
IF A & E THEN F
IF A THEN G
IF F & G THEN D
IF G & E THEN H
IF C & H THEN I
IF I & A THEN J
IF G THEN J
IF J THEN K
|
Pada tabel di atas ada 10
aturan (rule) yang tersimpan dalam basis pengetahuan. Fakta awal yang
diberikan hanya : A & E (yaitu berarti A dan F bernilai benar). Hipotesanya adalah apakah
K bernilai benar ? Untuk itu dilakukan langkah-langkah inferensia sebagai
berikut :
·
Start dari R-1. A merupakan fakta sehingga bernilai benar,
sedangkan B belum diketahui kebenarannya, sehingga C pun belum diketahui
kebenarannya. Oleh karena itu pada R-1 kita tidak mendapatkan informasi
apapun. Sehingga kita menuju ke R-2.
·
Pada R-2 juga sama kita tidak dapat
memastikan kebenaran D karena C belum diketahui apakah benar atau salah
sehingga kita tidak mendapatkan informasi apapun , sehingga kita menuju ke R-3.
·
Pada R-3 A dan E adalah fakta sehingga
jelas benar. Dengan demikian F sebagai konsekuensi juga benar. Dari
sini kita mendapat fakta baru yaitu F, tetapi karena F bukan hipotesa maka
langkah diteruskan ke R-4
·
Pada R-4 A adalah fakta berarti jelas
benar, sehingga G sebagai konsekuen juga benar. Jadi terdapat fakta baru yaitu
G, tetapi G bukan hipotesa sehingga langkah diteruskan ke R-5.
·
Pada R-5 F dan G benar berdasarkan
aturan R-3 dan R-4, sehingga D sebagai konsekuen juga benar. Terdapat fakta
baru yaitu D, tetapi D bukan hipotesa sehingga diteruskan ke R-6.
·
Pada R-6, E dan G benar berdasarkan
fakta dan R-4, maka H benar. Sehingga terdapat fakta baru yaitu H, tetapi H
bukan hipotesa, sehingga diteruskan ke R-7.
·
Pada R-7, karena C belum diketahui, maka
I juga belum dapat diketahui kebenarannya, sehingga kita tidak mendapatkan
informasi apapun. Diteruskan ke R-8
·
Pada R-8, meskipun A benar karena fakta
tetapi I belum diketahui, sehingga J juga belum dapat diketahui kebenarannya.
Diteruskan ke R-9.
·
Pada R-9, G benar menurut R-4, sehingga
konsekuennya J juga benar, tetapi J bukan hipotesa, maka diteruskan ke R-10.
·
Pada R-10, K benar karena J benar
menurut R-9. Karena K merupakan hipotesa yang dibuktikan maka selesai.
Secara diagram dapat digambarkan sebagai berikut :
 |
R-4 R-9 R-10
R-5
R-3
R-6 |
|||
 |
|||
Gambar. Forward Chaining
b) Backward Chaining
(Pelacakan kebelakang). Melalui penalaranya dari sekumpulan hipotesis menuju
fakta-fakta yang mendukung tersebut, jadi proses pelacakan berjalan mundur
dimulai dengan menentukan kesimpulan yang akan dicari baru kemudian fakta-fakta
pembangun kesimpulan atau a Goal Driven. Atau dengan kata lain pencocokan fakta
atau pernyataan dimulai dari sebelah kanan (THEN) dulu.
Kita lihat lagi
tabel aturan sebelumnya. Terlihat ada 10 aturan yang tersimpan dalam basis
pengetahuan. Fakta awal A dan E. Hipotesa adalah K. Langkah-langkahnya adalah :
·
Pertama-tama dicari terlebih dahulu
mulai dari R-1 aturan yang memiliki konsekuen K, dan ternyata ada di R-10. Dari
R-10, untuk membuktikan K benar harus dibuktikan dahulu bahwa J benar.
·
Dicari aturan yang mempunyai J sebagai
konsekuen mulai dari R-1 dan ternyata di R-8. Pada R-8 A benar tetapi I belum
diketahui kebenarannya, maka mulai R-1 perlu dicari aturan dengan konsekuen I
yaitu di R-7.
·
Untuk membuktikan I benar di R-7, perlu
dibuktikan C dan H benar. Untuk itu dicari aturan dengan konsekuen C yaitu di
R-1.
·
Untuk membuktikan C benar di R-1
haruslah A dan B benar. A jelas benar karena fakta, tetapi B belum diketahui
kebenarannya, dan dalam basis pengetahuan tidak ada aturan yang konsekuennya B.
Dengan demikian penalaran ini tidak bisa membuktikan kebenaran K. Namun
demikian, masih punya alternatif lain untuk melakukan penalaran, yaitu dengan
backtracking.
·
Backtracking. Diulangi lagi dengan
langkah dengan pembuktian kebenaran C dengan mencari aturan lain yang
konsekuennya C. Ternyata tidak ditemukan.
·
Lakukan backtracking lagi dengan mencari
aturan dengan konsekuen I, ternyata tidak ada.
·
Lakukan backtracking lagi mencari aturan
dengan konsekuen J, ditemukan di R-9, tetapi harus membuktikan bahwa G benar,
maka dicari aturan dengan konsekuen G yaitu di R-4
·
R-4, A adalah fakta jadi jelas benar
maka G juga benar. Jadi berdasarkan penalaran ini dapat dibuktikan bahwa
hipotesa K benar.
R-10  |
 |
 |
 |
||||
R-8 R-7 R-1
Gagal
R-10 R-9 R-4 fakta
Sukses.
Contoh : Misal
diketahui sistem pakar dengan aturan-aturan sbb :
R-1 : IF suku bunga
turun THEN harga obligasi naik.
R-2 : IF suku bunga
naik THEN harga obligasi turun.
R-3 : IF suku bunga
tidak berubah THEN harga obligasi tidak
berubah.
R-4 : IF nilai dolar
naik THEN suku bunga turun.
R-5 : IF nilai dolar
turun THEN suku bunga naik.
R-6 : IF harga
obligasi turun THEN beli obligasi.
Sekarang apabila diketahui
bahwa nilai dolar turun, maka untuk
memutuskan apakah akan membeli obligasi atau tidak, dapat ditunjukkan sebagai
berikut :
Forward Chaining (Pelacakan ke depan/Maju). Dari
fakta nilai dolar turun, berdasarkan
R-5 diperoleh bahwa suku bunga naik,
dari R-2 diperoleh suku bunga naik
menyebabkan harga obligasi turun,
kemudian dengan R-6 jika harga obligasi
turun, maka beli obligasi. Jadi
kesimpulan beli obligasi.
|
|
|
|
|
R-6
|
Backward Chaining
(Pelacakan kebelakang/Mundur). Berangkat dari membeli obligasi, dengan R-6 diperoleh anteseden harga obligasi turun. Dari R-2 dapat
dibuktikan bahwa harga obligasi turun
bernilai benar jika suku bunga naik
bernilai benar. Dari R-5, suku bunga naik
memang bernilai benar karena diketahui fakta bahwa nilai dolar turun.
 |
|
 |
|
|
|
4.
User Interface (Antarmuka Pemakai).
Antarmuka pemakai adalah bagian penghubung antara program sistem pakar dengan pemakai.Pada bagian
memungkinkan pengguna untuk memasukkan instruksi dan informasi ke dalam
sistempakar serta menerima penjelasan dan kesimpulan. (Gambar di bawah ini).
 |
Knowlegde Base
Inference Engine User Interface |
|||||
|
|||||
 |
|||||
Working Memory |
|||
 |
|||
Komponen Utama Sistem Pakar.
CIRI-CIRI SISTEM
PAKAR.
Ciri-ciri sistem
pakar adalah sebagai berikut:
1.
Terbatas pada domain keahlian tertentu.
2.
Memiliki fasilitas informasi yang
handal.
3.
Dapat memberikan penalaran untuk data
data yang tidak pasti.
4.
Dapat mengemukan rangkaian
alasan-alasan yang diberikannya dengan
cara yang dapat dipahami.
5.
Berdasarkan pada kaidah/rRule tertentu.
6.
Memiliki kemampuan untuk belajar
beradaptasi.
7.
Dirancang untuk dapat dikembangkan
secara bertahap (mudah dimodifikasi).
8.
Dapat digunakan dalam berbagai jenis
komputer
9.
Keluaranya bersifat anjuran.
SISTEM KERJA
PAKAR.
Menurut Staugard
(1987) sistem kerja pakar terbagi dalam tiga modul yaitu:
1.
Modul Penerimaan Pengetahuan.
Modul ini digunakan untuk mendapatkan pengetahuan sistem pakar yang melalui
proses penerimaan pengetahuan. Proses ini dilakukakan melalui interaksi dengan
pakar, sedangkan peneri-maan pengetahuan dilakukan dengan bantuan Knowledge
Engineer (KE), yaitu seorang spesialis sistem yang menterjemahkan pengetahuan
yang dimiliki seorang pakar menjadi pengetahuan yang akan tersimpan dalam basis
pengetahuan pada sebuah sistem pakar (Gambar di bawah).
2.
Modul Konsultasi.
Sistem pakar pada modul konsultasi apabila sistem memberikan konsultasi
berupa jawaban atas permasalahan yang diajukan oleh pemakai pada modul ini
pemakai yang awam berinteraksi dengan sistem dengan memasukkan data dan jawaban-jawaban
pertanyaan sistem. Data yang dimasukkan oleh pemakai ditempatkan dalam database
sistem dan kemudian diakses oleh pembangkit inference untuk mendapatkan
kesimpulan.
3.
Modul Penjelasan.
Modul Penjelasan adalah menjelaskan proses pengambilan keputusan yang
dilakukan oleh sistem.
CARA
REPRESENTASI.
Cara
representasi dalam sistem pakar (Turban,1992) terbagi dalam tiga teknik, yaitu:
1. Production Rule
Production Rule adalah
model ide dasar dari sistem yang memopresentasikan pengetahuan dengan bentuk
pasangan kondisi aksi (Jika-Maka, IF - THEN).
2. Semantic Network.
Semantic Network adalah
gambaran grafis dari pengetahuan yang
terdiri node atau symbol dan hubungan atau link yang memperlihatkan hubungan
hirarkis antar objek.
3. Frame.
Frame adalah struktur
data yang berisi semua pengetahuan tentang objek tertentu.
PENGEMBANGAN
SISTEM PAKAR.
Diperlukan
beberapa tahapan, misal kita dapat menggunakan metode choice/pilihan. Metode
ini terdiri dari :
1.
Rekayasa sistem dan analisis.
Dalam tahap ini dilakukan komunikasi antar pencari dan pengguna sistem
untuk membahas masalah yang dihadapi. Mengidentifikasi masalah dan kebutuhan.
Mengkaji situasi dan memutuskan dengan pasti tentang masalah yang akan
dikomputerisasi dan apakah dengan sistem pakar bisa lebih membantu atau tidak.
Misalnya :
·
Pemakai sistem sangat tergantung dengan
beberapa spesialis yang diperlukan dalam sistem pakar. Ini jangan sampai
terjadi.
·
Tidak terlalu membebani operator dengan
tugas-tugas yang seharusnya dikerjakan oleh seorang pakar.
2.
Menentukan masalah yang cocok. Ada
beberapa syarat yang harus dipenuhi agar sistem pakar dapat bekerja dengan
baik, yaitu :
·
Domain tidak terlalu luas;
·
Kompleksitasnya menengah, artinya jika
masalah terlalu mudah (dapat diselesaikan dalam beberapa detik saja) atau
masalah yang sangat komplek seperti peramalan berhentinya semburan lumpur
lapindo tidak perlu menggunakan sistem pakar;
·
Tersedianya ahli (pakar) dalam bidang
yang akan dibuat sistem pakarnya;
·
Menghasilkan solusi mental bukan fisik,
artinya sistem pakar hanya memberikan anjuran tidak bisa melakukan aktivitas
fisik seperti membau atau merasakan;
·
Tidak melibatkan hal-hal yang common sense, yaitu penalaran yang
diperoleh dari pengalaman, seperti : adanya gravitasi membuat benda jatuh, atau
jika lampu traffic light merah maka kendaraan harus berhenti.
3.
Mempertimbangkan Alternatif. Yaitu
menggunakan sistem pakar atau komputer tradisional.
4.
Menghitung pengembalian investasi,
termasuk diantaranya biaya pembuatan sistem pakar, biaya pemeliharaan, dan
biaya pelatihan.
5.
Memilih alat pengembangan. Dapat
menggunakan software pembuat sistem pakar (seperti SHELL, dengan WinExsys yang
beroperasi pada sistem operasi windows 97), atau dirancang dengan bahasa
pemrograman sendiri (misal dengan bahasa PROLOG).
6.
Rekayasa Pengetahuan. Perlu dilakukan
penyempurnaan terhadap aturan-aturan yang sesuai.
7.
Desain (Design) sistem. Tahap ini
termasuk pembuatan prototype serta menterjemahkan pengetahuan menjadi
aturan-aturan. Juga pada tahap ini ditentukan konfigurasi yang dibutuhkan oleh
sistem dan metode yang digunakan dalam mengambil keputusan.
8.
Pengkodean (Coding). Pada tahap ini
dilakukan perubahan hasil desain menjadi program yang dapat dibaca oleh komputer.
9.
Pengujian (Testing). Pada tahap ini
dilakukan pengujian dari kinerja sistem,mencari dan memperbaiki kesalahan/error
yang ada.
10.
Pemeliharaan (Maintanance). Pemeliharaan
sistem dilakukan dengan kaidah pengambil keputusan. Serta memperbaharui
pengetahuan, mengganti pengetahuan yang sudah ketinggalan, dan meluweskan
sistem agar bisa lebih baik lagi dalam menyelesaikan masalah.
No comments:
Post a Comment