Expert System

Definisi Expert System/Sistem Pakar

Expert System/sistem pakar adalah sistem informasi yang berisi dengan pengetahuan dari pakar sehingga dapat digunakan untuk konsultasi. Pengetahuan dari pakar di dalam sistem ini digunakan sebagi dasar oleh Sistem Pakar untuk menjawab pertanyaan (konsultasi).
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 daripada pakar yunior. Tujuan Sistem Pakar adalah untuk mentransfer kepakaran dari seorang pakar ke komputer, kemudian ke orang lain (yang bukan pakar).
Sistem pakar adalah suatu program kompuer 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.

Ada beberapa definisi tentang system pakar, antara lain:

  • Menurut Durkin: system pakar adalah suatu program computer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar 
  • Menurut Ignizio: system pakar adalah suatu model dan prosedur yang berkaitan dalam suatu domain tertentu, yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar 
  • Menurut Giarratano dan Riley: system pakar adalah suatu system computer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar.
Menurut (Arhami, Muhammad. 2005) definisi system pakar, yaitu:
  • System pakar merupakan salah satu bagian kecerdasan buatan yang akhir-akhir ini mengalami perkembangan yang sangat pesat. System ini dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan menyelesaikan suatu permasalahan baik di bidang kesehatan, bisnis, ekonomi, keuangan dan sebagainya. 
  • System pakar merupakan program computer yang mampu menyimpan pengetahuan dan kaidah dari domain pakar yang khusus. Dengan bantuan system pakar seorang yang awam atau tidak ahli dalam suatu bidang tertentu akan dapat menjawab pertanyaan, menyelesaikan masalah dan mengambil keputusan yang biasanya dilakukan oleh seorang pakar.
Jadi dari beberapa pengertian diatas maka pengertian system pakar sendiri adalah suatu system yang mempunyai kemampuan seperti seorang ahli pakar atau mempunyai seperti seseoarang yang ahli dalam bidang tertentu, dimana dapat menjawab masalah dan memberikan keputusan seperti seorang pakar.

Sistem pakar dapat mendorong perhatian besar diantara ahli komputer dan spesialist informasi untuk mengembangkan sistem membantu manajer dan non manajer memecahkan masalah. Sistem Pakar terdiri dari 4 bagian yaitu:
1. User Interface
2. Knowledge Base
3. Inference Engine
4. Development Engine

Jenis-jenis Expert System
  • Interpretasi 
Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.
  • Prediksi 
 Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.
  • Diagnosis 
 Menyimpulkan kesalahan sistem berdasarkan gejala.
  • Design 
 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.
  • Instruction 
Diagnosis, debugging dan reparasi kelakuan pelajar.
  • Control 
 Diagnosis, debugging dan reparasi kelakuan sistem. 
Komponen Expert System
1. User Interface
User interface digunakan manajer untuk memasukkan instruksi dan informasi dari sistem. Metode input yang digunakan oleh manajer yaitu:
· Menu
· Command
· Natural Language
· Output Expert System memakai 2 bentuk penjelasan (explanation) :
· Explanation of Question
· Explanation of Problem Solution

2. Knowledge Base
Knowledge base terdiri dari fakta yang menggambarkan problem domain dan juga teknik penyajian yang menggunakan fakta sesuai logika.
Aturan(rules) merupakan rincian dalam situasi yang tidak berubah: Kondisi benar dan tidak benar, tindakan yang diambil bila kondisi benar.

3. Interface Engine
Inference Engine merupakan bagian dari Expert System yang membentuk Reasoning dengan menggunakan isi dari knowledge base dalam urutan tertentu.
Dua metode yang digunakan dalam Expert System untuk mengamati Rules, yaitu:
a. Penalaran ke depan (Forward) atau Forward Chaining.
b. Penalaran ke Belakang (Revierse) atau Backward Chaining.

4. Development Engine
  • Development Engine membangun Rule Set dengan pendekatan
1. Bahasa Pemrograman (Programming Language).
2. Bagian Expert System (Expert System Shell)
  • Proses Pengembangan Sistem
· Permulaan proses pengembangan
· Prototype pengembangan Expert system
· Partisipasi User
· Pemeliharaan Expert system

Aplikasi Expert System
1. Adver 
    Sebuah prototipe Expert system digunakan untuk menggunakan strategi media periklanan yang sesuai dengan kondisi internal dan eksternal perusahaan dengan parameter biaya iklan per seribu pemirsa.
2. Brickwork expert(Bert) 
    Sebuah Expert system untuk disain bangunan. BERT digunakan untuk memeriksa sebuah disain bangunan, kemudian memberikan beberapa rekomendasi untuk perbaikan. Inputnya bisa dalam bentuk gambar.
3. Delta 
    Expert system untuk mendiagnosa kerusakan pada mesin-mesin Diesel Electric Locomotive.
4. Dendral 
    Sistem pakar untuk analisis struktur molekul suatu senyawa yang belum diketahui. Senyawa yang belum diketahui tersebut dianalisis dengan menggunakan “mass spectrometer” dan “nuclear magnetic reconancy equipment”. Data hasil analisis tersebut dimasukkan ke DENDRAL yang akan membuat struktur molekulnya.
5. Mycin 
    Expert system untuk mendiagnosa infeksi akibat bakteri dan menyarankan jenis obat dan dosisnya untuk penyembuhan.
6. Opera
    Operator Advisor yang digunakan untuk mendiagnosa dan menangani kerusakan pada suatu jaringan komputer. OPERA dijalankan pada malam hari untuk menggantikan Supervisor System Manager.
7. Prospector 
    Untuk membantu menemukan lokasi yang mengandung bahan tambang. Basis pengetahuannya berisi kaidah berdasar data empiris dan taksonomi beberapa jenis mineral dan batu-batuan. Untuk mengetahui apakah suatu daerah mengandung bahan tambang , lebih dahulu dilakukan survey keadaan geologi dan pengambilan contoh tanah dan batu-batuan. Berdasarkan data hasil survey tersebut akan diberikan rekomendasi apakah daerah tsb layak untuk dieksplorasi dan akan diputuskan apakah akan dilakukan penggalian atau tidak.
8. Heatings 
    Untuk pengontrolan proses pembakaran batubara secara terus menerus dengan menggunakan sensor yang dihubungkan ke komputer. Bila terjadi kerusakan yang menimbulkan bahaya (peralatan & manusia) dapat dengan mudah mengetahui dan memberikan pemecahannya. Misal, bila bila HEATINGS mendeteksi kadar CO melewati ambang batas akan terdengar bunyi alarm dan menyuruh membuka ventilasi.

Kelebihan Expert System

  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. Meningkatkan output dan produktivitas.
  5. Meningkatkan kualitas.
  6. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).
  7. Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.
  8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
  9. Memiliki reliabilitas.
  10. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.
  11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.
  12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.
  13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.
  14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan
Kelemahan Expert System
  1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya relatif mahal karena diperlukan banyak data.
  2. Perlu admin khusus yang selalu update informasi dalam bidang yang sesuai dengan sistem pakar.
  3. Pengembangan perangkat lunak sistem pakar lebih sulit dibandingkan perangkat lunak konvensional.
  4. Susah dikembangkan.
  5. Membutuhkan waktu yang lama.


Komentar

Posting Komentar