Definisi Sistem Pakar
- Sistem pakar (expert system) 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) kekomputer, 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.
Sistem pakar dikembangkan pertama kali tahun 1960.
Sistem pakar yang terkenal :
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.
Manfaat Sistem Pakar
1. Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli
2. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis
3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar
4. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka)
5. Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.
6. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian. Pengguna bisa merespon dengan jawaban ’tidak tahu’
7. atau ’tidak yakin’ pada satu atau lebih pertanyaan selama konsultasi dan sistem pakar tetap akan memberikan jawaban.
8. Tidak memerlukan biaya saat tidak digunakan
9. Dapat digandakan (diperbanyak) sesuai kebutuhan dengan waktu yang minimal dan sedikit biaya
10. Dapat memecahkan masalah lebih cepat daripada kemampuan manusia dengan catatan menggunakan data yang sama.
11. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan
12. Meningkatkan kualitas dan produktivitas karena dapat memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan
13. Meningkatkan kapabilitas sistem terkomputerisasi yang lain.
14. Mampu menyediakan pelatihan. Pengguna pemula yang bekerja dengan sistem pakar akan menjadi lebih berpengalaman. Fasilitas penjelas dapat berfungsi sebagai guru.
Kelemahan Sistem Pakar
1. Biaya yang diperlukan untuk membuat, memelihara, dan mengembangkannya sangat mahal
2. Sulit dikembangkan
3. Sistem pakar tidak 100% benar
4. Pendekatan oleh setiap pakar untuk suatu situasi atau problem bisa berbeda-beda, meskipun sama-sama benar.
5. Transfer pengetahuan dapat bersifat subjektif dan bias
6. Kurangnya rasa percaya pengguna dapat menghalangi pemakaian sistem pakar.
Konsep Dasar Sistem Pakar
Konsep dasar sistem pakar mengandung :
1. keahlian,
2. ahli/pakar,
3. pengalihan keahlian,
4. Mengambil keputusan,
5. aturan,
6. kemampuan menjelaskan.
Struktur Sistem Pakar
2 bagian utama sistem pakar :
- lingkungan pengembangan (development environment) : digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar.
- lingkungan konsultasi (consultation environment) : digunakan oleh pengguna yang bukan pakar untuk memperoleh pengetahuan pakar
Komponen-komponen yang terdapat dalam arsitektur/struktur sistem pakar :
1. Antarmuka Pengguna (User Interface)
Merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi. Antarmuka menerima informasi dari pemakai dan mengubahnya ke dalam bentuk yang dapat diterima oleh sistem. Selain itu antarmuka menerima dari sistem dan menyajikannya ke dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh pemakai.
2. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi, dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas 2 elemen dasar, yaitu :
- fakta : informasi tentang obyek dalam area permasalahan tertentu
- aturan : informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah diketahui.
3. Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition)
Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer, dan transformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Dalam tahap ini knowledge engineer berusaha menyerap pengetahuan untuk selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman pemakai.
Metode akuisisi pengetahuan :
• Wawancara
Metode yang paling banyak digunakan, yang melibatkan pembicaraan dengan pakar secara langsung dalam suatu wawancara
• Analisis protokol
Dalam metode ini pakar diminta untuk melakukan suatu pekerjaan dan mengungkapkan proses pemikirannya dengan menggunakan kata-kata. Pekerjaan tersebut direkam, dituliskan, dan dianalisis.
• Observasi pada pekerjaan pakar
Pekerjaan dalam bidang tertentu yang dilakukan pakar direkam dan diobservasi
• Induksi aturan dari contoh
Induksi adalah suatu proses penalaran dari khusus ke umum. Suatu sistem induksi aturan diberi contoh-contoh dari suatu masalah yang hasilnya telah diketahui. Setelah diberikan beberapa contoh, sistem induksi aturan tersebut dapat membuat aturan yang benar untuk kasus-kasus contoh. Selanjutnya aturan dapat digunakan untuk menilai kasus lain yang hasilnya tidak diketahui.
4. Mesin/Motor Inferensi (inference engine)
Komponen ini mengandung mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Mesin inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan untuk memformulasikan kesimpulan.
5. Workplace / Blackboard
Workplace merupakan area dari sekumpulan memori kerja (working memory), digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung termasuk keputusan sementara. Ada 3 keputusan yang dapat direkam :
- Rencana : bagaimana menghadapi masalah
- Agenda : aksi-aksi yang potensial yang sedang menunggu untuk dieksekusi
- Solusi : calon aksi yang akan dibangkitkan
6. Fasilitas Penjelasan
Adalah komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar. Digunakan untuk melacak respon dan memberikan penjelasan tentang 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 digunakan untuk mendapatkan solusi ?
7. Perbaikan Pengetahuan
Pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis dan meningkatkan kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dari kinerjanya. Kemampuan tersebut adalah penting dalam pembelajaran terkomputerisasi, sehingga program akan mampu menganalisis penyebab kesuksesan dan kegagalan yang dialaminya dan juga mengevaluasi apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di masa mendatang.
Heuristic Searching Sebagai Dasar dari Artificial Intelligence Note:
(AI)
• Para peneliti awal kecerdasan buatan menitik beratkan pada penyelesaian masalah yang tidak menggunakan metoda komputasi konvensional. Hal ini disebabkan metoda pemecahan masalah konvensional tidak dapat lagi digunakan. Permasalahan pada sistem AI tidak memiliki algoritma tertentu. Kalaupun ada tentulah sangat kompleks.
• Karena itu haruslah ditemukan sebuah teknik baru yang mirip dengan cara yang digunakan oleh manusia untuk menyelesaikan masalah dan dapat diimplementasikan pada komputer.
• Salah satu metoda yang cukup terkenal adalah metoda searching.
• Searching dalam sebuah struktur data telah menjadi dasar bagi algoritma komputer, tetapi proses searching pada AI memiliki perbedaan. Metoda searching pada AI merupakan searching problem space bukan searching data (e.g., angka, karakter, string) tertentu. Proses searching ini berupa jalur yang menggambarkan keadaan awal sebuah masalah menuju kepada penyelesaian masalah yang diinginkan (i.e., the solved problem). Jalur-jalur ini mengambarkan langkah-langkah penyelesaian masalah. Melalui proses searching menuju sebuah penyelesaian akan terbentuk sebuah solution space.
• Perhatikan contoh penyelesaian masalah komputer pada Gambar dibawah ini Langkah pertama untuk mengetahui apakah komputer dapat digunakan atau tidak adalah men-switch ON. Selanjutnya dengan melakukan inspeksi terhadap kondisi lampu indikator kita dapat menentukan langkah berikutnya. Misalnya kondisi lampu OFF. Dengan melakukan searching terhadap problem space kita akan tiba pada sebuah penyelesaian masalah agar komputer dapat diaktifkan kembali.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar