Kemampuan sistem pakar ini didalamnya terdapat basis pengetahuan yang berupa pengetahuan non formal yang sebagian besar dari pengalaman.(Suparman,1991)\

          Sistem pakar adalah program artificial intelegence yang menggabungkan pangkalan pengetahuan (knowledge base) dengan sistem inferensi. Perangkat lunak komputer yang memiliki basis pengetahuan untuk domain tertentu dan menggunakan penalaran inferensi menyerupai seorang pakar dalam memecahkan suatu permasalahan. Sistem pakar adalah sebuah teknik inovatif baru dalam menangkap dan memadukan pengetahuan, kekuatan sistem pakar terletak pada kemampuannya memecahkan masalah-masalah praktis pada saat seorang pakar berhalangan.

2.1  Klasifikasi Sistem Pakar
         Berdasarkan struktur program klasifikasi sistem pakar dibagi menjadi beberapa bagian yaitu : Diagnosis, Pengajaran, Interpretasi, Prediksi, Perencanaan dan Kontrol.
2.2.1 Diagnosis
         Sistem pakar diagnosis biasanya menggunakan deskripsi keadaan,   karakteristik tingkah laku, atau pengetahuan tentang pembuatan komponen
sehingga dapat menentukan kemungkinan kerusakan pada sistem. Contohnya adalah menentukan penyakit dari gejala-gejala yang terlihat pada pasien. Menentukan lokasi kesalahan pada rangkaian listrik, atau mencari komponen yang rusak dalam sistem pendingin reaktor nukir. Biasanya sistem pakar diagnosis menggunakan pohon keputusan (decision tree) sebagai representasi pengetahuannya. Kebanyakan sistem pakar diagnosis dibangun menggunakan shell, sehingga sangat mudah untuk melakukan perubahan pada basis pengetahuannya. Hal lain dari sistem pakar diagnosis adalah basis pengetahuannya bertambah besar secara eksponensial dengan semakin kompleknya permasalahan.
2.2.2  Pengajaran
         Sistem pakar pengajaran adalah jenis sistem pakar yang menggabungkan sistem-sistem debugging, diagnosis dan perbaikan untuk memberikan pengajaran. Kelebihan dari sistem pakar yang digunakan untuk mengajar adalah membuat diagnosa apa penyebab kekurangan dari seorang siswa, kemudian memberi cara untuk memecahkannya.
2.2.3  Interpretasi
         Sistem pakar yang melakukan proses interpretasi biasanya menggunakan data pengamatan untuk menjabarkan situasi tersebut. Sebagai contoh interpretasi dari pembacaan alat ukur dari alat pemroses kimia menentukan status dari proses tersebut. Sistem interpretasi menangani langsung data aktual bukan representasi simbolik dari satu masalah.

2.2.4  Prediksi
         Sistem pakar yang melakukan prediksi dapat memberikan kemungkinan solusi tertentu. Contoh yang biasa kita temui adalah memprediksi kemungkinan kerusakan lahan pertanian akibat serangga, seorang pakar meteorology memprediksi cuaca besok berdasarkan data-data sebelumnya, mengestimasikan permintaan minyak dunia dari keadaan geopolitis didunia saat ini dan juga memprediksikan dimana perang akan terjadi berdasarkan pengamatan data-data intelejen.
2.2.5  Perencanaan
         Sistem pakar perencanaan merupakan suatu sistem pakar yang sangat luas mulai dari perencanaan mesin-mesin sampai manajemen bisnis. Penggunaan sistem pakar ini menghemat biaya, waktu dan material, sebab pembuatan model sudah tidak diperlukan lagi. Contoh penggunaan antara lain sistem konfigurasi komputer, tata letak sirkuit, membuat rencana untuk melakukan suatu urutan reaksi kimia, untuk memprediksi suatu molekul organik yang kompleks. Sistem pakar ini juga banyak digunakan untuk kepentingan militer untuk strategi penyerangan.
2.2.6  Kontrol
          Sistem pakar kontrol digunakan untuk mengontrol kegiatan yang membutuhkan presisi waktu yang tinggi. Misalnya adalah melakukan pengontrolan pada industri-industri berteknologi tinggi. Sistem ini memperhatikan tingkah laku sistem yang dapat disebut normal atau tidak normal. Sistem ini memang bergantung pada waktu untuk menginterpretasikan tingkah laku yang diamati.(Azis, 1994)

2.3  Ciri-ciri Sistem Pakar
Dalam pengetahuan sistem pakar terdapat ciri-ciri sebagai berikut :
  1. Sifatnya terbatas pada domain keahlian tertentu.
  2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak pasti.
  3. Dapat mengemukakan serangkaian alasan yang diberikan dengan cara yang dapat dipahami.
  4. Berdasarkan pada kaidah atau rule tertentu.
  5. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.
  6. Pengetahuan dan mekanisme inferensi jelas terpisah.
  7. Keluarannya bersifat anjuran.
  8. Sistem dapat mengaktifkan kaidah secara searah yang sesuai dan dituntun oleh dialog dengan pemakai.(Azis,1994)


2.4  Keuntungan dan Kerugian Dalam Sistem Pakar
            Sistem pakar memiliki beberapa keuntungan dan kelebihan, yaitu :
2.4.1  Keuntungan Sistem Pakar
Ada beberapa keuntungan penerapan dari sistem pakar yaitu :
a.       Seseorang yang awam bisa melakukan pekerjaan layaknya seorang pakar.
b.      Meningkatkan produktivitas kerja dengan jalan meningkatkan efisiensi.
c.       Menghemat waktu dalam menyelesaikan pekerjaan.
d.      Menyederhanakan beberapa operasi.
2.4.2        Kerugian Sistem Pakar
  1. Penelitian yang dilakukan untuk aplikasi program sistem pakar membutuhkan biaya yang tinggi.
  2. Dalam pembuatan dan pengembangan program sistem pakar memakan waktu yang lama.
  3. Program sistem pakar yang dibuat tidak selamanya benar dan tetap sempurna mungkin saja ada kesalahan pada mesin inferensi. (Suparman, 1991)


2.5  Komponen-komponen Sistem Pakar
         Komponen-komponen dalam pengembangan sistem pakar terdiri dari beberapa bagian diantaranya : Basis Pengetahuan (Knowledge Base), Basis Data (Data Base), Mesin Inferensi (Inference Engine), Antar Muka Pemakai (User Interface).
2.5.1  Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
         Basis pengetahuan merupakan inti program sistem pakar dimana basis pengetahuan ini merupakan representasi pengetahuan dari seorang pakar. Pengetahuan representasi ini seperti fakta-fakta, aturan-aturan atau prosedur serta pengetahuan heuristik yang tersedia dalam sistem. Perancangan bentuk representasi pengetahuan mempengaruhi rancangan unference engine proses, updating pengetahuan, dan efisiensi sistem secara keseluruhan
2.5.2  Basis Data (data base)
         Basis data adalah bagian yang mengandung semua fakta-fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi maupun fakta-fakta yang diambil pada saat ketika proses sedang berjalan. Pada hakekatnya sistem pakar banyak mengandung suatu basis data untuk menyimpan hasil penelitian dan data lainnya yang dibutuhkan selama pengelolaan.     
2.5.3  Mesin Inferensi
         Mesin inferensi adalah bagian yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. Mekanisme ini akan menganalisa suatu masalah dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik. Mesin inferensi mempunyai dua fungsi yaitu inferensi dan kendali. Inferensi adalah proses menalar, sedangkan kendali berfungsi mengendalikan eksekusi. Inferensi melibatkan proses pencocokkan (watching) dan penggabungan (unification). Proses tersebut berdasarkan pada suatu basis data yang berisi fakta-fakta biasanya tersimpan dalam berkas khusus dan dapat juga diperoleh dari konsultasi dan dipakai dalam proses pengujian aturan-aturan yang diisyaratkan dari basis pengetahuan. Dua teknik inferensi yaitu :
1.      Pelacakan ke belakang ( backward chaining ).
2.      Pelacakan ke depan ( forward chaining ).
            Pelacakan kedepan merupakan kebutuhan dari pelacakan kebelakang yaitu memulai penalarannya dari sekumpulan data menuju pada suatu kesimpulan.

         Untuk sebuah sistem pakar yang besar dengan rule yang relatif  banyak, metode pelacakan kedepan dirasakan sangat lambat dalam pengambilan keputusan atau kesimpulan sehingga metode yang biasa digunakan metode pelacakan kebelakang dalam sistem inferensinya. Melakukan penelusuran kaidah secara mendalam dari simpul akar bergerak menurun ketingkat dalam secara berurutan (Depth First Search) dapat dilihat pada gambar berikut :




Gambar 2.3 Depth First Search



2.5.4  Antar Muka Pemakai (User Interface)
         Antar muka pemakai ini adalah bagian dari penghubung antara program sistem pakar dengan pemakai dan disini akan terjadi dialog antara program dan pemakai. Program akan mengajukan pertanyaan-pertanyaan berbentuk “ ya atau tidak “ atau berbentuk menu pilihan.
Antar muka pemakai didalamnya termasuk :
  1. Kontrol tampilan
  2. Alat masukan (keyboard, mouse, dll)
  3. Kontrol dialog
  4. Fasilitas bantuan, penjelasan, saran
  5. Model interaksi
  6. Penjelasan pertanyaan.
2.6  Representasi Pengetahuan
         Pengetahuan merupakan dasar dari kemampuan sistem pakar, untuk merealisasikan kemampuan yang ada. Bagaimanapun harus dapat mempresentasikan pengetahuan tersebut kedalam suatu bentuk metode dan kemudian dimanfaatkan untuk mendukung proses penalaran pada sistem pakar.
2.6.1  Macam-macam Pengetahuan
         Berdasarkan sumbernya pengetahuan dapat dibedakan menjadi pengetahuan formal (deef knowledge) dan pengetahuan non formal (shallow / surface knowledge). Sedangkan berdasarkan cara merepresentasikan pengetahuan dibedakan menjadi pengetahuan heuristik, pengetahuan prosedural, dan pengetahuan deklaratif.

1.      Pengetahuan Formal
 Pengetahuan formal adalah pengetahuan yang terdapat dalam jurnal, buku-buku bulletin ilmiah dan sebagainya, dan sering dianggap sebagai pengetahuan yang bersifat umum.
2.      Pengetahuan Non Formal
Pengetahuan non formal adalah pengetahuan yang dipunyai oleh seseorang berdasarkan pada pengalamannya pada bidang tersebut dalam jangka waktu yang relatif lama.
3.      Pengetahuan Heuristik
Pengetahuan heuristik adalah pengetahuan yang berbentuk hirarki, biasanya pengetahuan ini berbentuk diagram pohon pengetahuan.
4.      Pengetahuan Prosedural
Pengetahuan prosedural yaitu pengetahuan yang dapat merepresentasikan sebagai satu proses dan prosedural ini disimpan dalam bentuk kode. Dalam hakekatnya suatu algoritma pemrograman berbentuk prosedural karena mengandung informasi bagaimana menjalankan suatu pekerjaan tertentu.
5.      Pengetahuan Deklaratif
Pengetahuan deklaratif adalah pengetahuan yang dapat disimpan dalam bentuk berkas data, sehingga dalam penyimpanannya dapat terpisah. Pengetahuan deklaratif ini tersusun berdasarkan kaidah dan fakta. (Azis, 1994)

2.7  Metode Representasi Pengetahuan
         Pada representasi pengetahuan dalam sistem pakar terdapat beberapa metode yaitu : Metode Kalkulus Predikat, Bingkai (Frame), Jaringan Semantik (Semantic Network), Metode Kaidah Produksi.
2.7.1  Metode Kalkulus
         Kalkulus predikat merupakan cara sederhana untuk merepresentasikan pengetahuan secara deklaratif. Dalam kalkulus predikat, pernyataan deklaratif dibagi atas dua yaitu bagian predikat dan argumen. Contoh :





2.7.2  Bingkai (Frame)
         Bingkai adalah blok atau potongan-potongan yang berisi pengetahuan mengenai objek-objek khusus, kejadian lokasi, situasi ataupun elemen lainnya dengan ukuran yang relatif besar. Blok-blok ini menggambarkan objek tersebut secara lebih rinci contohnya sebagai berikut :





2.7.3  Jaringan Semantik (Semantic Network)
         Jaringan semantic merupakan cara presentasi pengetahuan yang paling tua dan paling mudah. Cara ini merupakan penggambaran grafis dari pengetahuan yang memperlihatkan hubungan hirarki dari objek-objek, objek tersebut sebagai simpul pada suatu grafik dan hubungan antara objek dinyatakan oleh garis penghubung berlabel. Contoh gambar semantic :





Gambar 2.4 Contoh jaringan semantik
2.7.4  Kaidah Produksi
   Metode kaidah produksi ini biasanya dituliskan dalam bentuk jika – maka (IF – THEN). Kaidah ini dapat dikatakan sebagai hubungan implikasi dua bagian yaitu bagian premise (jika) dan bagian konklusi (maka). Contoh :



2.8  Alat Pembangunan Sistem Pakar
         Alat untuk membangun suatu sistem pakar terdiri atas dua bagian yaitu bahasa pemrograman dan shell.
2.8.1  Bahasa Pemrograman
         Secara umum semua bahasa pemrograman komputer pada dasarnya dapat digunakan untuk sebuah aplikasi program yang akan dibuat, namun hanya sekedar menggunakan tanpa mengetahui kelebihan dan kekurangan dalam membuat program sistem pakar., maka akan terjadi kesalahan pada program yang telah dibuat. Dari masalah diatas maka perlu untuk dapat mengetahui cara kerja dari bahasa pemrograman. Untuk membuat sistem pakar adalah memakai LISP dan Prolog, meskipun demikian dengan menggunakan bahasa prosedural dapat dilakukan tetapi mesin inferensinya harus dibuat sendiri. (Azis, 1994)
          Bahasa pemrograman Borland Delphi 5.0. program ini merupakan bahasa pemrograman visual yang sangat sesuai dengan keinginan pemakai saat ini yang pada umumnya menginginkan produk yang mudah dipergunakan dan tampilan yang menarik. Perangkat lunak ini juga mampu berhubungan dengan Dbase dan paradox serta aplikasi lain yang mendukung.
2.8.2  Shell
         Shell adalah sebuah program sistem pakar yang basis pengetahuannya masih kosong. Ada lima jenis shell berdasarkan pada metode representasi pengetahuan yang dipakai yaitu :
1.      Simple Rule – Base Tools
Jenis sheel ini menggunakan IF – THEN dalam merepresentasikan pengetahuan alat ini dapat dijalankan pada komputer pribadi (PC) dan dapat mengelola sampai 500 kaidah contoh alat ini adalah EXSYS, IN SIGH T2x, VP EXPERT, DAN ESP ADVISOR.

2.      Inductive Tools
Jenis shell ini membangkitkan kaidah dari contoh-contoh dalam basis pengetahuan alat ini terbagi dua jenis, yaitu large inductive yang dijalankan pada main frame dan small inductive yang dijalankan pada PC.
3.      Struktured Rule Base Tools
Pada jenis shell ini menggunakan IF – THEN yang disusun dalam kaidah untuk merepresentasikan pengetahuan.
4.      Logic Base Tools
Shell ini menggunakan ketentuan horn dan resolusi tujuan ditentukan dengan kalkulus predikat, kebanyakan alat ini dibangun dengan prolog dalam merepresentasikan pengetahuan.
5.      Frame Based Tools
Jenis shell ini sering dijabarkan sebagai object oriented secara umum menanamkan masing-masing teknik representasi pengetahuan, termasuk bingkai dalam satu paket.

0 komentar:

Poskan Komentar