#SIP (Rancangan Desain Aplikasi)

RANCANGAN DESAIN APLIKASI

# SIP (AI dan Sistem Pakar)

Sistem Pakar

Pengertian Sistem Pakar

        Sistem pakar merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan yang cukup diminati karena penerapannya diberbagai bidang baik bidang ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu dalam mengambil keputusan dan sangat luas penerapanya. Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang dirancang agar dapat melakukan penalaran seperti layaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu.

Ciri – ciri Sistem Pakar :

  Terbatas pada domain keahlian tertentu.Dapat memberikan penalaran untuk data data yang tidak         pasti.

  Dapat mengemukan rangkaian alasan-alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.

  Berdasarkan pada kaidah/rRule tertentu.

  Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap. 

  Keluaranya bersifat anjuran.

Modul Penyusun Sistem Pakar

Menurut Staugaard (1987) suatu sistem pakar disusun oleh tiga modul utama yaitu:

•  Modul Penerimaan Pengetahuan (Knowledge Acquisition Mode)

          Sistem berada pada modul ini, pada saat ia menerima pengetahuan dari pakar. Proses mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan yang akan digunakan untuk pengembangan sistem, dilakukan dengan bantuan knowledge engineer. Peran knowledge engineer adalah sebagai penghubung antara suatu sistem pakar dengan pakarnya.

• Modul Konsultasi (Consultation Mode)

          Pada saat sistem berada pada posisi memberikan jawaban atas permasalahan yang diajukan oleh user, sistem pakar berada dalam modul konsultasi. Pada modul ini, user berinteraksi dengan sistem dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh sistem.

• Modul Penjelasan (Explanation Mode)

         Modul ini menjelaskan proses pengambilan keputusan oleh system (bagaimana suatu keputusan dapat diperolah).

Struktur Sistem Pakar

Komponen utama pada struktur sistem pakar menurut Hu et al (1987) meliputi :

• Basis Pengetahuan (Knowledge Base)

         Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.

• Mesin Inferensi (Inference Engine)

       Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian. Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti (Exact Reasoning) dan strategi penalaran tak pasti (Inexact Reasoning). Exact reasoning akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya.Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan prose penalaran. Terdapat tiga tehnik pengendalian yang sering digunakan, yaitu forward chaining, backward chaining, dan gabungan dari kedua teknik pengendalian tersebut.

• Basis Data (Data Base)

       Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.

      

Tujuan pengembangan system pakar

• Mempermudah kerja tenaga ahli 
• Mengganti tenaga ahli 
• Menggabungkan kemampuan tenaga ahli 
• Training tenaga ahli 
• Mengurangi resiko pada pekerjaan yang berbahaya
• Menyediakan ahli pada bidang pekerjaan “kering”.

Kategori dari system pakar

• Interpretasi – penganalisisan data untuk menjelaskan suatu data. Contoh: DENDRAL

• Diagnosis – proses mendiagnosis sesuatu (pendeteksian penyakit untuk makhluk hidup) berdasarkan data. Contoh : MYCIN

• Pemantauan – secara terus menerus menginterpretasi isyarat(signal) dan bertindak jika intervensi diperlukan. Contoh VM – pemantauan pesakit dengan menggunakan alat pernafasan khas.

• Ramalan – membuat ramalan masa hadapan berdasarkan model lepas atau sedia ada. Contoh:sistem dalam peramalan saham

• Perancangan (planning) – satu program tindakan yang dilakukan untuk mencapai keputusan. Contoh: perancangan dalam genetik molekul

• Reka bentuk – penghasilan spesifikasi untuk membina objek yang memenuhi keperluan tertentu. Contoh: reka bentuk digital circuit.

   A. Kaitan AI dan Expert System

 

 

        Sistem pakar mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960-an oleh Artificial Intelligence Corporation. Periode penelitian artificial intelligence ini di dominasi oleh suatu keyakinan bahwa nalar yang digabung dengan komputer canggih akan menghasilkan prestasi pakar atau bahkan manusia super. Suatu usaha ke arah ini adalah General Purpose Problem- Solver (GPS). GPS yang berupa sebuah prosedur yang dikembangkan oleh Allen Newel, John Cliff  Shaw, dan Herbert Alexander Simon dari Logic Theorist merupakan sebuah percobaan untuk menciptakan mesin cerdas. GPS sendiri merupakan sebuah precedessor menuju Expert Sistem (ES) atau yang sekarang kita sebut dengan Sistem Pakar. GPS berusaha untuk menyusun langkah-langkah yang dibutuhkan untuk mengubah situasi awal menjadi state tujuan yang telah ditentukan sebelumnya.

         Pada dasarnya sistem pakar merupakan cabang dari kecerdasan buatan, yaitu dengan menyimpan kepakaran dari pakar manusia ke dalam komputer dan meyimpan pengetahuan di dalam komputer sehingga memungkinkan user dapat berkonsultasi layaknya dengan pakar manusia. Di dalam kecerdasan buatan ada 2 bagian utama yag dibutuhkan yaitu Knowledgebase dan Inference Engine. Lingkup utama dalam kecerdasan buatan salah satunya adalah system pakar. Didalam system pakar sendiri terdapat 3 bagian utama, yaitu Knowledgebase dan Working Memory yang diolah dalam Inference Engine sehingga menghasilkan suatu pemecahan atas suatu masalah.

Terdapat 3 contoh aplikasi yang ada di sistem pakar (Expert System) :

• Eliza

Salah satu sistem pakar yang paling awal dikembangkan oleh Joseph Weizenbaum di MTT sebagai program komputer terapis. Program ini membuat pengguna berkomunikasi dengan komputer sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang terapis

• Parry

Sebuah sistem pakar yang termasuk juga paling awal dikembangkan di Standford University oleh seorang psikiater, yaitu Kenneth Colby. Kenneth Colby mensimulasikan seorang paranoid dalam sistem pakar parry ini

• NetTalk

Merupakan hasil penelitian Terrence Sejnowski dan Charles Rosenberg pada pertengahan 11980 mengenai jaringan saraf tiruan. NetTalk adalah sebuah progra yang berdasarkan pada jaringan-jaringan neuron dengan membaca tulisan dan mengucapkannya keras-keras. NetTalk membaca keras-keras dengan cara mengkonvesi tulisan menjadi fonem-fonem, unit dasar dari suara sebuah bahasa

DAFTAR PUSTAKA

Harris, M.C. (2011). Artificial Intelligence. United Sttes: Q2Amedia. 

              http://books.google.co.id

Hakim. (2014). http://www.zainalhakim.web.id/struktur-sistem-pakar-
                             amp-representasi pengetahuan.html. Diunduh tanggal 01 Desember 2015

Hakim. (2014). http://www.zainalhakim.we.id/pengertian-sistem-pakar.html.
                             Diunduh tanggal 01 Desember 2015

Rich, Elaine & knight. (1991). Artifical intelligence (page 3): McGraw-Hill Inc