Pengertian dan Definisi Sistem Pakar - Rumah IT

Baru

recent

Pengertian dan Definisi Sistem Pakar

Pengertian dan Definisi Sistem Pakar

A. Pendahuluan

Ketika hendak membuat suatu keputusan yang komplek atau memecahkan masalah, seringkali kitameminta nasehat atau berkonsultasi dengan seorang pakar atau ahli. Seorang pakar adalahseseorang yang mempunyai pengetahuan dan pengalaman spesifik dalam suatu bidang; misalnyapakar komputer, pakar uji tak merusak, pakar politik dan lain-lain. Semakin tidak terstruktur situasinya,semakin mengkhusus (dan mahal) konsultasi yang dibutuhkan.

Sistem Pakar (Expert System) adalah usaha untuk menirukan seorang pakar. Biasanya Sistem Pakarberupa perangkat lunak pengambil keputusan yang mampu mencapai tingkat performa yangsebanding seorang pakar dalam bidang problem yang khusus dan sempit. Ide dasarnya adalah:kepakaran ditransfer dari seorang pakar (atau sumber kepakaran yang lain) ke komputer,pengetahuan yang ada disimpan dalam komputer, dan pengguna dapat berkonsultasi pada komputeritu untuk suatu nasehat, lalu komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendeduksi, dll.)seperti layaknya seorang pakar, kemudian menjelaskannya ke pengguna tersebut, bila perlu denganalasan-alasannya. Sistem Pakar malahan terkadang lebih baik unjuk kerjanya daripada seorang pakarmanusia!


Kepakaran (expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif (meluas) dan spesifik yang diperolehmelalui rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. Pengetahuan membuat pakar dapatmengambil keputusan secara lebih baik dan lebih cepat daripada non-pakar dalam memecahkanproblem yang kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang, pakar top memiliki pengetahuanlebih banyak daripada pakar yunior.Tujuan Sistem Pakar adalah untuk mentransfer kepakaran dari seorang pakar ke komputer, kemudianke orang lain (yang bukan pakar). Proses ini tercakup dalam rekayasa pengetahuan (knowledge engineering) yang akan dibahas kemudian.

B. Kekurangan dan Kelebihan Sistem Pakar

Manfaat dan Kelebihan Sistem Pakar :

a. Meningkatkan output dan produktivitas, karena Sistem Pakar dapat bekerja lebih cepat darimanusia.
b.  Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan.
c.  Mampu menangkap kepakaran yang sangat terbatas.
d.  Dapat beroperasi di lingkungan yang berbahaya.
e.  Memudahkan akses ke pengetahuan.
f. Handal. Sistem Pakar tidak pernah menjadi bosan dan kelelahan atau sakit. Sistem Pakar jugasecara konsisten melihat semua detil dan tidak akan melewatkan informasi yang relevan dan solusiyang potensial.
g. Meningkatkan kapabilitas sistem terkomputerisasi yang lain. Integrasi Sistem Pakar dengan sistemkomputer lain membuat lebih efektif, dan mencakup lebih banyak aplikasi .
h. Mampu bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti. Berbeda dengan sistemkomputer konvensional, Sistem Pakar dapat bekerja dengan inofrmasi yang tidak lengkap. Penggunadapat merespon dengan: tidak tahu atau tidak yakin pada satu atau lebih pertanyaan selama konsultasi, dan Sistem Pakar tetap akan memberikan jawabannya.
i. Mampu menyediakan pelatihan. Pengguna pemula yang bekerja dengan Sistem Pakar akan menjadi lebih berpengalaman. Fasilitas penjelas dapat berfungsi sebagai guru.
j. Meningkatkan kemampuan problem solving, karena mengambil sumber pengetahuan dari banyakpakar.
k. Meniadakan kebutuhan perangkat yang mahal.
l. Fleksibel.

Kekurangan Sistem Pakar :

Metodologi Sistem Pakar yang ada tidak selalu mudah, sederhana dan efektif. Berikut adalahketerbatasan yang menghambat perkembangan Sistem Pakar:
a. Pengetahuan yang hendak diambil tidak selalu tersedia.
b. Kepakaran sangat sulit diekstrak dari manusia.
c. Pendekatan oleh setiap pakar untuk suatu situasi atau problem bisa berbeda-beda, meskipun
sama-sama benar.
d. Adalah sangat sulit bagi seorang pakar untuk mengabstraksi atau menjelaskan langkah merekadalam menangani masalah
e. Pengguna Sistem Pakar mempunyai batas kognitif alami, sehingga mungkin tidak bisamemanfaatkan sistem secara maksimal.
f. Sistem Pakar bekerja baik untuk suatu bidang yang sempit.
g. Banyak pakar yang tidak mempunyai jalan untuk mencek apakah kesimpulan mereka benar danmasuk akal.
h. Istilah dan jargon yang dipakai oleh pakar dalam mengekspresikan fakta seringkali terbatas dantidak mudah dimengerti oleh orang lain.
i. Pengembangan Sistem Pakar seringkali membutuhkan perekayasa pengetahuan (knowledgeengineer) yang langka dan mahal.
j. Kurangnya rasa percaya pengguna menghalangi pemakaian Sistem Pakar.
k. Transfer pengetahuan dapat bersifat subyektif dan bias.

C. Komponen Sistem Pakar

Secara umum, Sistem Pakar biasanya terdiri atas beberapa komponen yang masing-masingberhubungan seperti terlihat pada Gambar :
Pengertian dan Definisi Sistem Pakar
Komponen Sistem Pakar

Basis Pengetahuan, berisi pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasi, danmemecahkan masalah. Basis pengetahuan tersusun atas 2 elemen dasar:

1. Fakta, misalnya: situasi, kondisi, dan kenyataan dari permasalahan yang ada, serta teori dalambidang itu
2. Aturan, yang mengarahkan penggunaan pengetahuan untuk memecahkan masalah yang spesifikdalam bidang yang khususMesin Inferensi (Inference Engine), merupakan otak dari Sistem Pakar. Juga dikenal sebagaipenerjemah aturan (rule interpreter). Komponen ini berupa program komputer yang menyediakansuatu metodologi untuk memikirkan (reasoning) dan memformulasi kesimpulan. Kerja mesin inferensimeliputi:
1. Menentukan aturan mana akan dipakai
2. Menyajikan pertanyaan kepada pemakai, ketika diperlukan.
3. Menambahkan jawaban ke dalam memori Sistem Pakar.
4. Menyimpulkan fakta baru dari sebuah aturan
5. Menambahkan fakta tadi ke dalam memori.

Papan Tulis (Blackboard/Workplace), adalah memori/lokasi untuk bekerja dan menyimpan hasil sementara. Biasanya berupa sebuah basis data.Antarmuka Pemakai (User Interface). Sistem Pakar mengatur komunikasi antara pengguna dankomputer. Komunikasi ini paling baik berupa bahasa alami, biasanya disajikan dalam bentuktanya-jawab dan kadang ditampilkan dalam bentuk gambar/grafik. Antarmuka yang lebih canggihdilengkapi dengan percakapan (voice communication).

Subsistem Penjelasan (Explanation Facility). Kemampuan untuk menjejak (tracing) bagaimana suatukesimpulan dapat diambil merupakan hal yang sangat penting untuk transfer pengetahuan danpemecahan masalah. Komponen subsistem penjelasan harus dapat menyediakannya yang secarainteraktif menjawab pertanyaan pengguna, misalnya:
1.  Mengapa pertanyaan tersebut anda tanyakan?
2. Seberapa yakin kesimpulan tersebut diambil?
3. Mengapa alternatif tersebut ditolak?
4. Apa yang akan dilakukan untuk mengambil suatu kesimpulan?
5. Fakta apalagi yang diperlukan untuk mengambil kesimpulan akhir?

Sistem Penghalusan Pengetahuan (Knowledge Refining System). Seorang pakar mempunyai sistempenghalusan pengetahuan, artinya, mereka bisa menganalisa sendiri performa mereka, belajar daripengalaman, serta meningkatkan pengetahuannya untuk konsultasi berikutnya. Pada Sistem Pakar,swa-evaluasi ini penting sehingga dapat menganalisa alasan keberhasilan atau kegagalanpengambilan kesimpulan, serta memperbaiki basis pengetahuannya.

D. Pengembangan Sistem Pakar

Mengembangkan Sistem Pakar dapat dilakukan dengan 2 cara:
1. Membangun sendiri semua komponen di atas, atau
2. Memakai semua komponen yang sudah ada kecuali isi basis pengetahuan.

Yang kedua disebut sebagai membangun Sistem Pakar dengan shell, yakni semua komponen SistemPakar, kecuali basis pengetahuan, bersifat generik; sehingga dapat dipakai untuk bidang yangberlainan. Membangun Sistem Pakar dengan shell dapat dilakukan dengan lebih cepat dan lebihsedikit keterampilan memprogram, namun berkurang fleksibilitasnya karena harus mengikutikemampuan dari shell tersebut. Salah satu shell Sistem Pakar yang populer dipakai adalah CLIPS (CLanguage Integrated Production System) yang dapat didownload dari internet.

1. Pemilihan Masalah
Pembuatan Sistem Pakar membutuhkan waktu dan biaya yang banyak. Untuk menghindari kegagalanyang memalukan dan kerugian yang besar, maka dibuat beberapa pedoman untuk menentukanapakah Sistem Pakar cocok untuk memecahkan suatu problem:
a. Biaya yang diperlukan untuk pembangunan Sistem Pakar ditentukan oleh kebutuhan untukmemperoleh solusi. Sehingga harus ada perhitungan yang realistis untuk cost and benefit.
b. Pakar manusia tidak mudah ditemui untuk semua situasi di mana dia dibutuhkan. Jika pakarpengetahuan tersebut terdapat di mana saja dan kapan saja, maka pembangunan Sistem Pakarmenjadi kurang berharga.
c. Problem yang ada dapat diselesaikan dengan teknik penalaran simbolik, dan tidak membutuhkan
kemampuan fisik.
d. Problem tersebut harus terstruktur dengan baik dan tidak membutuhkan terlalu banyakpengetahuan awam (common sense), yang terkenal sulit untuk diakuisisi dan dideskripsikan, dan lebihbanyak berhubungan dengan bidang yang teknis.
e. Problem tersebut tidak mudah diselesaikan dengan metode komputasi yang lebih tradisionil. Jikaada penyelesaian algoritmis yang bagus untuk problem tersebut, maka kita tidak perlu memakaiSistem Pakar.
f. Ada pakar yang mampu memberikan penjelasan tentang kepakarannya serta mau bekerjasama.Adalah sangat penting bahwa pakar yang dihubungi benar-benar mempunyai kemauan kuat untuk ikutberpartisipasi serta tidak merasa pekerjaannya akan menjadi terancam.
g. Problem tersebut mempunyai sekup yang tepat. Biasanya merupakan problem yang membutuhkankepakaran yang sangat khusus namun hanya membutuhkan seorang pakar untuk dapatmenyelesaikannya dalam waktu yang relatif singkat (misalnya paling lama 1 jam).

2. Rekayasa Pengetahuan (Knowledge Engineering)
Proses dalam rekayasa pengetahuan meliputi :
a. Akuisisi pengetahuan, yaitu bagaimana memperoleh pengetahuan dari pakar atau sumber lain(sumber terdokumentasi, buku, sensor, file komputer, dll.).
b. Validasi pengetahuan, untuk menjaga kualitasnya misalnya dengan uji kasus.
c. Representasi pengetahuan, yaitu bagaimana mengorganisasi pengetahuan yang diperoleh,mengkodekan dan menyimpannya dalam suatu basis pengetahuan.
d. Penyimpulan pengetahuan, menggunakan mesin inferensi yang mengakses basis pengetahuandan kemudian melakukan penyimpulan.
e. Transfer pengetahuan (penjelasan). Hasil inferensi berupa nasehat, rekomendasi, atau jawaban,kemudian dijelaskan ke pengguna oleh subsistem penjelas.

3. Partisipan Dalam Proses Pengembangan
Pakar, yaitu seseorang yang mempunyai pengetahuan, pengalaman, dan metode khusus, sertamampu menerapkannya untuk memecahkan masalah atau memberi nasehat. Pakar menyediakanpengetahuan tentang bagaimana nantinya Sistem Pakar bekerja.

Perekayasa pengetahuan (knowledge engineer), yang membantu pakar untuk menyusun areapermasalahan dengan menerjemahkan dan mengintegrasikan jawaban pakar terhadappertanyaan-pertanyaan dari klien, menarik analogi, serta memberikan contoh-contoh yangberlawanan, kemudian menyusun basis pengetahuan.

Pengguna, yang mungkin meliputi: seorang klien non-pakar yang sedang membutuhkan nasehat(Sistem Pakar sebagai konsultan atau advisor), seorang siswa yang sedang belajar (Sistem Pakarsebagai instruktur), seorang pembuat Sistem Pakar yang hendak meningkatkan basis pengetahuan(Sistem Pakar sebagai partner), seorang pakar (Sistem Pakar sebagai kolega atau asisten, yangdapat memberikan opini kedua).Partisipan lain, dapat meliputi: pembangun sistem (system builder), tool builder, staf administrasi dsb.

4. Akuisisi Pengetahuan
Dalam proses akuisisi pengetahuan, seorang perekayasa pengetahuan menjembatani antara pakardengan basis pengetahuan. Perekayasa pengetahuan mendapatkan pengetahuan dari pakar,mengolahnya bersama pakar tersebut, dan menaruhnya dalam basis pengetahuan, dengan formattertentu. Pengambilan pengetahuan dari pakar dapat dilakukan secara Manual, di mana perekayasa pengetahuan mendapatkan pengetahuan dari pakar (melaluiwawancara) dan/atau sumber lain, kemudian mengkodekannya dalam basis pengetahuan. Proses inibiasanya berlangsung lambat, mahal, serta kadangkala tidak akurat.

Semi-otomatik, di mana terdapat peran komputer untuk: (1) mendukung pakar dengan mengijinkannyamembangun basis pengetahuan tanpa (atau dengan sedikit) bantuan dari perekayasa pengetahuan,atau (2) membantu perekayasa pengetahuan sehingga kerjanya menjadi lebih efisien dan efektif.

Otomatik, di mana peran pakar, perekayasa pengetahuan, dan pembangun basis pengetahuan(system builder) digabung. Misalnya dapat dilakukan oleh seorang system analyst seperti padametode induksi. Bersambung ....
All Rights Reserved by Rumah IT - Rumah Teknologi Informasi © 2013 - 2020
Powered By Blogger

Contact Form

Name

Email *

Message *

Powered by Blogger.