Download pdf - Sistem Pakar (TI)

Ophi Thio Rendy (J2D009007) | Sistem Pakar 1

SISTEM PAKAR

Makalah disusun untuk memenuhi tugas mata kuliah Teknologi Informasi

yang diampu oleh Sukmawati Nur Endah, S.Si, M.Kom

Disusun Oleh:

Ophi Thio Rendy

J2D009007

JURUSAN FISIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS DIPONEGORO

SEMARANG

2010


Pendahuluan

Dalam melakukan aktifitas hidup sehari-hari, sering kita dihadapkan pada berbagai

masalah. Terkadang masalah tersebut begitu sulit dipecahkan, sehingga kita memerlukan

seseorang untuk membantu memecahkan masalah tersebut atau kita berkonsultasi kepada

orang yang ahli (pakar) untuk meminta nasehat. Seorang pakar adalah seseorang yang

berpengalaman dan mempunyai pengetahuan dalam suatu bidang. Sebagai contoh yaitu pakar

telekomunikasi, pakar kesehatan, pakar hukum, pakar pendidikan, dan lain sebagainya.

Semakin rumit masalah yang akan dipecahkan, maka semakin spesifik dan mahal konsultasi

yang dibutuhkan.

Sistem Pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi 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 (pakar).

Sistem pakar merupakan sebuah teknik inovasi baru dalam menangkap dan

memadukan pengetahuan. Kekuatannya terletak pada kemampuan memecahkan masalah-

masalah praktis pada saat sang pakar berhalangan. Kemampuan sistem pakar ini karena

didalamnya terdapat basis pengetahuan non formal yang sebagian besar berasal dari

pengalaman, buku dari text book. Pengetahuan ini diperoleh seorang pakar dari pengalaman

bekerja selama bertahun-tahun pada bidang keahlian tertentu.

Dengan sistem pakar, orang awam pun dapa menyelesaikan masalah yang cukup

rumit yang sebenarnya hanya dapa diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli,

sistem pakar juga akan membantu aktifitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman.


Rumusan Masalah

1. Bagaimanakah klasifikasi sistem pakar?

2. Bagaimanakah sifat-sifat sistem pakar?

3. Bagaimanakah karakteristik sistem pakar?

4. Apa sajakah perangkat utama dalam sistem pakar?

5. Apa sajakah komponen pembuat sistem pakar?

6. Bagaimanakah langkah pembuatan sistem pakar?

7. Apa sajakah manfaat dari sistem pakar?

8. Apa sajakah kerugian dari sistem pakar?


Pembahasan

A. Klasifikasi Sistem Pakar

Berdasarkan kegunaanya, sistem pakar dapat diklasifikasikan menjadi 6 jenis:

1. Diagnosis

Diagnosis adalah suatu tindakan atau perilaku yang nenggunakan bantuan

suatu alat atau sistem untuk mempelajari atau mengamati suatu hal yang tidak

tepat, tidak teratur, sehingga menghasilkan suatu informasi dan membuat inferensi

kemungkinan penyebab timbulnya ketidakberesan.

Diagnosis sistem pakar biasanya digunakan untuk merekomendasikan obat

untuk orang sakit, kerusakan mesin, kerusakan rangkaian elektronik, dan

sebagainya. Prinsipnya adalah menemukan apa masalah atau kerusakan yang

terjadi. Sistem pakar diagnosis merupakan jenis sitem pakar yang paling populer

saat ini.

Biasanya sstem pakar diagnosis menggunakan pohon keputusan (decision

free) sebagai representasi pengetahuannya. Hal ini dari sistem pakar diagnosis ini

adalah basis pengetahuannya bertambah besar secara eksponsial dengan

kompleksnya permasalahan.

2. Pengajaran

Sistem pakar ini digunakan untuk mengajar, mulai dari murid sekolah dasar

sampai mahasiswa perguruan tinggi. Kelebihan sistem pakar dapat digunakan

untuk membuat diagnosa apa penyebab kekurangan dari siswa, kemudian

memberikan cara untuk memperbaikinya.


3. Interpretasi

Sistem pakar interpretasi ini digunakan untuk menganalisa data yang tidak

lengkap, tidak teratur, dan data yang kontradiktif misalnya untuk

menginterpretasi citra.

Gambar 1. Interpretasi Citra

4. Prediksi

Keunggulan dari seorang pakar adalah kemampuannya memprediksi ke depan.

Contoh yang mudah kita temui, bagaimana seorang pakar meteorologi

memprediksi cuaca besok berdasarkan data-data sebelumnya. Penggunaan sistem

pakar prediksi misalnya untuk peramalan cuaca, penentuan masa tanam, dan

sebagainya.

Gambar 2. Peramalan Cuaca


5. Perencanaan

Perencanaan sistem pakar sangat luas mulai dari perencanaan mesin-mesin

sampai manajemen bisnis. Penggunaan sistem pakar jenis ini dapat menghemat

biaya, waktu, dan material. Contoh penggunaan antara lain yaitu sistem

konfigurasi, komputer, tata letak sirkuit.

Gambar 3. Tata Letak Sirkuit

6. Kontrol

Sistem kontrol ini digunakan untuk melakukan pengontrolan terhadap kegiatan

yang membutuhkan presisi waktu yang tinggi. Misalnya pada industri-industri

berteknologi tinggi.

B. Sifat-sifat Sistem Pakar

Sistem pakar merupakan program-program praktis yang menggunakan strategi

heuristik yang dikembangkan manusia untuk memecahkan problematika-problematika

yang spesifik. Karena keheuristikannya itu dan sifatnya yang berdasakan pada

pengetahuan maka umummnya sistem pakar bersifat:

1. Terbuka untuk diperiksa, baik dalam menampilkan langkah-langkah antara

(intermediate step) maupun dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan tentang

proses tertentu.

2. Mudah dimodifikasi baik dengan menambah maupun menghapus suatu

pengetahuan yang berbasis pengetahuannya.

3. Heuristik dalam menggunakan pengetahuan (yang sering kali tidak sempurna)

untuk memperoleh solusi.


Terdapat beberapa alasan mengapa sebuah sistem pakar bersifat terbuka terhadap

pemeriksaan antara lain:

1. Jika manusia yang pakar seperti dokter atau insinyur menerima rekomendasi dari

komputer, mereka harus terpuaskan oleh jawaban yang diberikan.

2. Bila solusi terbuka terhadap pemeriksaan dapat dievaluasi setiap aspek dan

keputusan yang diambil selama proses mendapatkan solusi memungkinkan adanya

penambahan sejumlah informasi atau aturan baru untuk mengembangkan

kinerjanya. Dalam hal ini, informasi mempunyai peranan penting dalam

pembaharuan basis pengetahuan.

C. Karakteristik Sistem Pakar

Suatu sistem pakar yang ideal memiliki beberapa karakteristik-karakteristik sebagai

berikut:

1. Terbatas pada domain tertentu.

2. Memiliki kemampuan mengolah data yang mengandung ketidakpastian.

3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan-alasan yang diberikan dengan cara yang

mudah dipahami.

4. Berdasarkan kaidah dan aturan tertentu.

5. Dirancang untuk bisa dikembangkan secara bertahap.

6. Pengetahuan dan mekanisme inferensi jelas terpisah.

7. Hasil yang dicapai lebih bersifat memberikan anjuran (advice).

8. Sistem dapat mengaktifkan kaidah searah yang sesuai, dituntun oleh dialog dengan

pemakai.

D. Perangkat Utama Dalam Sistem Pakar

Dalam hal ini terdapat beberapa pihak atau perangkat yang terlibat dalam kegiatan

pembuatan sistem pakar, antara lain sumber ahli yang merupakan pakar pada domain

pengetahuan tertentu, pembuat sistem pakar, alat bantu (tool) pengembangan sistem

pakar.

1. Sumber Ahli

Salah satu kebutuhan yang sangat kritis dan mutlak harus ada untuk masalah

sistem pakar berbasis pengetahuan adalah adanya sumber ahli yang akan membantu

dalam mendapatkan pengetahuan terbaik yang berasal dari seorang atau banyak ahli


pada satu domain bidang pengetahuan tertentu. Sumber ahli tersebut diperlukan

dengan alasan-alasan sebagai berikut:

a. Dasar pengetahuan akan lebih komplit dan akurat dari seorang sumber, daripada

yang bukan ahli. Banyak pengetahuan yang kompleks dan tujuannya hampir tidak

begitu jelas bagi seorang yang bukan ahli.

b. Dasar pengetahuan yang besar mungkin dibangun lebih cepat sedangkan yang

bukan ahli tidak membahas secara mendalam dalam mengembangkan setiap objek

dan aturan dalam basis pengetahuan.

Untuk memperoleh pengetahuan dari seorang atau lebih ahli dapat dilakukan

dengan wawancara, dalam hal ini bisa dilakukan beberapa kali hingga pengetahuan

yang dibutuhkan sudah dianggap cukup. Proses rekayasa pengetahuan ini memerlukan

waktu yang cukup panjang.

Gambar 4. Proses Wawancara

Proses merekayasa pengetahuan sebenarnya merupakan sebuah proses pembuatan

sistem pakar yang intinya merupakan suatu interaksi antara sistem yang dibangun

dengan satu atau beberapa dalam domain bidang pengetahuan tertentu.

Melalui wawancara, knowledge engineer harus merumuskan semua kemungkinan

solusi. Hal ini untuk menentukan output sistem pakar berbasis pengetahuan yang

diminta user. Pekerjaan menyimpulkan atau mempersingkat pengetahuan agar bisa

membangun basis pengetahuan dengan menggunakan kaidah if-then. Frame atau

skema representasi pengetahuan.


2. Pembuat Sistem Pakar

Pembuat sistem pakar merupakan orang yang mempunyai latar belakang ilmu

komputer atau informatika dan mengenal prinsip-prinsip kecerdasan buatan. Dimana

orang tersebut mengetahui dan memahami cara pembuat sistem pakar. Dalam hal ini

pembuat sistem pakar mewawancarai para pakar yang menjadi sumber ahli seperti

yang diuraikan di atas.

Ada beberapa komponen pengetahuan yang merupakan sumber yang bisa diambil

sebagai bahan untuk membangun suatu pengetahuan buatan, yaitu secara umum dapat

dikelompokkan sebagai berikut:

a. Fakta, yaitu suatu pernyataan yang menghubungkan beberapa elemen kebenaran

sesuai dengan domain objek.

b. Aturan prosedural, yaitu aturan yang sudah didefinisikan dengan jelas dan berupa

suatu urutan langkah dasar serta relasi, relatif terhadap domain.

c. Aturan heuristik, yaitu aturan umum yang dibuat berdasarkan intuisi atau aturan

yang menentukan prosedural yang harus dilakukan jika aturan prosedural tidak

tersedia.

Format pengetahuan akan menurun dan mengarahkan ke dalam memilih skema

penampilan pengetahuan dalam bentuk kaidah produksi. Untuk itu selama terhadap

rekayasa pengetahuan harus berusaha menyempurnakan banyak kaidah yang paling

sesuai.

3. Alat Bantu Pengembangan Sistem Pakar

Dalam hal ini alat bantu pengembangan sistem pakar yang berupa bahasa

pemrograman dapat digolongkan ke dalam 3 jenis, yaitu:

a. Bahasa pemrograman umum seperti PROLOG dan LISP, kedua bahasa ini

memang dirancang untuk aplikasi Artificial Intelegence dan dapat digunakan untk

membuat sistem pakar.

b. Bahasa pemrograman spesialis seperti Shell merupakan paket khusus program

Artificial Intelegence. Shell expert sistem atau disebut juga generator adalah

paket software yang khusus dibuat untuk membantu pembuatan sistem pakar.

Shell menyediakan kerangka kerja dasar dimana data atau pengetahuan dapat

dimasukkan dan dimanipulasi dengan cara yang sudah ditentukan terlebih dahulu.

Hampir semua shell dan generator expert sistem menggunakan skema representasi

format kaidah if-then karena kaidah ini sederhana, luwes dan sangat populer.


c. Bahasa pemrograman konvensional seperti BASIC, FOTRAN, C, PASCAL,

Bahasa Assembly. Sesuai dengan perkembangan zaman, sistem pakar dapat juga

dibangun dengan menggunkan pemrograman berorientasi objek seperti bahasa

Delphi dan Visual Basic.

Gambar 5. Bahasa Delphi dan Visual Basic

E. Komponen Pembuat Sistem Pakar

Sistem Pakar ada tiga komponen yang saling berkaitan, antara lain yaitu Basis

Pengetahun (knowledge base), Mesin Inferensi (inference engine), dan Antarmuka

Pemakai (user interface).

1. Basis Pengetahuan

Basis pengetahuan adalah inti dari program sistem pakar dimana basis

pengetahuan ini merupakan representasi pengetahuan dari seorang pakar. Basis

pengetahuan tersusun atas fakta yang berupa informasi tentang objek dan kaidah

yang merupakan informasi tentang tata cara bagaimana membangkitkan fakta baru

dari fakta yang sudah diketahui atau fakta lama.

2. Mesin Inferensi

Mesin inference selain mengontrol aliran dan tahapan inference juga

merupakan bagian dari sistem pakar yang mendeduksi fakta-fakta baru dari fakta-

fakta yang telah ada dengan mempergunakan kaidah-kidah yang ada. Dimana proses

ini menyangkut penjodohan dan unifikasi. Pada pengontrolan ini mesin inferensi

menentukan kaidah mana yang akan diuji terlebih dahulu dan apa yang dilakukan

seandainya suatu kaidah sukses atau gagal. Mesin inferensi mengambil fakta yang

ada dari basis kaidah statis dan memori yang bekerja atau basis data dinamis


kemudian menggunakannya untuk menguji kaidah-kaidah selama proses unifikasi.

Ketika kaidah sukses, kaidah tersebut ditambahkan ke memori yang bekerja. Pada

beberapa kasus, mungkin terdapat lebih dari satu fakta yang dapat mengunifikasi

kaidah yang ada. Oleh karenanya mesin inferensi harus menentukan kaidah mana

yang harus dipenuhi.

Adapun mesin inferensi terdiri atas dua komponen, yaitu:

a. Strategi Inferensi

Strategi inferensi adalah berkaitan dengan cara yang digunakan untuk

menarik suatu kesimpulan atau suatu keputusan. Dalam strategi ini yang sering

digunakan adalah aturan logika yang menyatakan bahwa jika diketahui B bernilai

benar maka akan terdapat aturan yang berbunyi, if B then A, dan dapat

disimpulkan bahwa A bernilai benar.

Penggunaan aturan logika terdapat beberapa hal yang dapat kita pelajari. Pertama

bahwa aturan logika sangat sederhana penalarannya sehingga dapat dengan

mudah dimengerti. Kedua, terdapat implikasi yang juga sah namun tidak dapat

kita lakukan. Contoh suatu logika menyatakan bahwa jika suatu nilai A bernilai

salah maka dapat disimpulkan bahwa nilai B juga bernilai salah.

Dengan demikian dapat diambil suatu kesimpulan bahwa aturan logika adalah

pembentukan fakta baru dari suatu aturan yang telah diketahui. Adapun

penjelasan mengenai metode-metode tersebut adalah sebagai berikut:

Metode Rangkaian Mundur (Backward Chaining)

Pada metode ini penelusuran dimulai dari hipotesa kemudian barulah

mencari informasi untuk memenuhi hipotesa tersebut.

Metode Rangkaian Maju (Forward Chaining)

Penelusuran dimulai dengan mencari informasi-informasi kemudian

barulah untuk menyimpulkan atau mencari hipotesa berdasarkan informsi

yang ada, dalam hal ini fakta-fakta atau aturan-aturan haruslah bernilai

benar.


Adapun perbedaan untuk masing-masing metode tersebut dapat ditunjukkan

pada gambar dibawah ini:

Gambar 6. Perbedaan Forward Chaning dan Backward Chaining

b. Strategi Kontrol

Strategi kontrol adalah berkaitan dengan teknik penelusuran yang digunakan

untuk mencapai keadaan tujuan. Teknik yang biasa digunakan untuk

memecahkan masalah dalam sistem pakar adalah telusur mundur dan telusur

maju, namun kadang juga menggunakan pencarian dengan sistem BFS (Breadth

First Search) dan sistem DFS (Depth First Search). Penggunaan ketiga metode

tersebut dapat digunakan secara bersama dan mengatasi suatu masalah.

Berikut ini adalah penjelasan mengenai metode-metode tersebut:

Metode DFS (Depth First Search)

Metode DFS merupakan teknik penyelesaian problema dengan

menelusuri setiap lintasan yang mungkin sampai ke dalam maksimal

untuk mencapai suatu konklusi atau tujuan (goal) sebelum mencoba

lintasan yang lain atau dengan kata lain metode ini mencari informasi

dengan detail terlebih dahulu baru mencari konklusi atau goal.

Gambar 7. Metdode Depth First Search


Keuntungan dari metode ini antara lain hanya membutuhkan memori

relatif kecil, secara kebetulan akan menemukan solusi tanpa harus

menguji lebih banyak lagi dalam ruang keadaan. Kelemahan dari metode

ini antara lain memungkinkan tidak ditemukannya tujuan yang

diharapkan, hanya mendapat 1 solusi pada setiap pencarian.

Metode BFS (Breadth First Search)

Metode BFS adalah melakukan pencarian dengan menelusuri setiap

simpul pada level yang sama terlebih dahulu, kemudian turun ke level

selanjutnya sampai ditemukannya suatu goal.

Gambar 8. Metode Breadth First Search

Keuntungan dari metode ini antara lain tidak akan menemui jalan

buntu, jika ada 1 solusi maka BFS akan menemukannya, jika ada lebih

dari 1 solusi maka solusi minimum akan ditemukan. Kelemahan dari

metode ini antara lain membutuhkan memori yang cukup banyak,

membutuhkan waktu yang cukup lama.

Metode Hill-Climbing

Teknik pencarian dengan menggunakan metode Hill-Climbing

merupakan teknik pencarian yang sedikit lebih pintar dari DFS dan BFS,

karena dalam metode Hill-Climbing telah ditambahkan suatu teknik

heuristik. Heuristik adalah teknik atau aturan yang menjamin bahwa

pencarian yang dilakukan dalam arah yang benar. Dalam metode Hill-

Climbing secara formal mencari simpul berikutnya yang notebene


jaraknya terdekat ke simpul asal dan pada akhirnya merupakan jarak yang

terdekat ke tujuan.

Ketiga metode tersebut di atas mengalami kelelahan (exhaustive) karena

sistem mengevaluasi seluruh aturan yang ada sehingga pencarian memakan waktu

lama juga memakan memori yang banyak. Tetapi dengan adanya strategi kontrol

masalah tersebut dapat diatasi yatu dengan mengkombinasikan antara telusur

mundur, DFS, dan lain-lain.

3. Model Antarmuka (Interface)

Antarmuka (interface) merupakan komponen dalam sistem pakar yang dapat

berkomunikasi dengan pengguna. Komunikasi yang dilakukan oleh suatu antarmuka

adalah komunikasi yang bersifat timbal balik atau dua arah. Pada sistem pakar yang

sederhana pemakai harus dapat menerangkan gambaran dari permasalahannya, oleh

sistem pakar kemudian akan memberikan jawaban atau tanggapan yang berupa saran-

saran atau kesimpulan

Dalam antarmuka dari sistem harus ada atau mempunyai suatu fungsi

tambahan, dimungkinkan pemakai ingin sistem dapat menerangkan proses

pengambilan keputusan, bagaimana cara yang dilakukan oleh sistem untuk sampai

pada keputusan tersebut.

F. Langkah-langkah Pembuatan atau Pengembangan Sistem Pakar

1. Mengidentifikasi masalah dan kebutuhan

Mengkaji situasi dan memutuskan dengan pasti tentang masalah yang akan

dikomputerisasi dan apakah dengan sistem pakar bisa lebih membantu atau tidak.

2. Menentukan problema yang cocok

Ada beberapa syarat yang harus dipenuhi agar sistem pakar dapat bekerja dengan

baik, yaitu:

a. Domain masalah tidak terlalu luas.

b. Kompleksitasnya menengah.

Jika masalah terlalu mudah atau masalah yang terlalu kompleks tidak perlu

menggunakan sistem pakar.

c. Tersedianya ahli.


d. Menghasilkan solusi mental bukan fisik.

Sistem pakar hanya memberikan anjuran tidak bisa melakukan aktifitas fisik,

seperti membau atau merasakan.

3. Mempertimbangkan alternatif

Kaji alternatif lain yang lebih mudah, cepat dan sesuai dengan masalah yang ingin

diselesaikan, menggunakan sistem pakar atau komputer tradisional.

4. Menghitung pengembalian investasi

Termasuk diantaranya biaya pembuatan sistem pakar, biaya pemeliharaan, biaya

training.

5. Memilih alat pengembangan

Bisa menggunakan software pembuat sistem pakar (seperti SHELL0 atau dirancang

dengan bahasa pemrograman sendiri (misal dengan PROLOG).

6. Merekayasa pengetahuan

Memperoleh pengetahuan dan menyempurnakan banyak kaidah yang paling sesuai.

7. Merancang sistem

Pembuatan prototype dan menterjemahkan pengetahuan menjadi aturan-aturan.

8. Melengkapi pengembangan

Perluasan prototype ke dalam sistem yang final yaitu dengan meluaskan bagian demi

bagian dan setiap bagian diuji apakah sudah berjalan sesuai.

9. Menguji dan mencari kesalahan sistem

Lakukan percobaan dengan user yang menginginkannya, user akan menunjukkan

bagian mana yang harus dirobah/dikoreksi/dikurangi sesuai dengan keinginannya.

10. Memelihara sistem

Memperbaharui pengetahuan, mengganti pengetahuan yang sudah ketinggalan,

meluweskan sistem agar bisa lebih baik lagi dalam menyelesaikan masalah.


Gambar 9. Langkah Pembuatan Sistem Pakar

G. Manfaat Sistem Pakar

Sistem pakar mempunyai manfaat, diantaranya:

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.

7. Tidak memerlukan biaya saat tidak digunakan, sedangkan pada pakar manusia

memerlukan biaya sehari-hari.

8. Dapat digandakan (diperbanyak) sesuai kebutuhan dengan waktu yang minimal dan

sedikit biaya.


9. Dapat memecahkan masalah lebih cepat daripada kemampuan manusia dengan

catatan menggunakan data yang sama.

10. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.

11. Meningkatkan kualitas dan produktivitas.

H. Kelemahan Sistem Pakar

Selain sistem pakar sangat membantu, sistem pakar juga mempunyai beberapa

kelemahan. Kelemahan-kelemahan tersebut diantaranya:

1. Biaya yang diperlukan untuk membuat, memelihara, dan mengembangkannya sangat

mahal.

2. Sulit dikembangkan, hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di bidangnya

dan kepakaran sangat sulit diekstrak dari manusia karena sangat sulit bagi seorang

pakar untuk menjelaskan langkah mereka dalam menangani masalah.

3. Sistem pakar tidak 100% benar karena seseorang yang terlibat dalam pembuatan

sistem pakar tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang secara teliti sebelum

digunakan.

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.


Kesimpulan

Berdasarkan kegunaannya, sistem pakar dibagi menjadi diagnosis, pengajaran,

interpretasi, prediksi, perancanaan, dan kontrol. Sistem pakar bersifat Terbuka untuk

diperiksa, mudah dimodifikasi baik dengan menambah maupun menghapus suatu

pengetahuan yang berbasis pengetahuannya, dan heuristik dalam menggunakan pengetahuan

(yang sering kali tidak sempurna) untuk memperoleh solusi.

Suatu sistem pakar yang ideal memiliki beberapa karakteristik-karakteristik sebagai

berikut:

1. Terbatas pada domain tertentu.

2. Memiliki kemampuan mengolah data yang mengandung ketidakpastian.

3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan-alasan yang diberikan dengan cara yang

mudah dipahami.

4. Berdasarkan kaidah dan aturan tertentu.

5. Dirancang untuk bisa dikembangkan secara bertahap.

6. Pengetahuan dan mekanisme inferensi jelas terpisah.

7. Hasil yang dicapai lebih bersifat memberikan anjuran (advice).

8. Sistem dapat mengaktifkan kaidah searah yang sesuai, dituntun oleh dialog dengan

pemakai.

Perangkat utama dalam sistem pakar terdiri atas sumber ahli, pembuat sistem pakar

dan alat bantu pengembangan sistem pakar. Sedangkan komponen pembuat sistem pakar

terdiri atas basis pengetahuan, mesin inferensi, dan model antarmuka.

Langkah-langkah untuk mebuat sistem pakar yaitu:

1. Mengidentifikasi masalah dan kebutuhan

2. Menentukan problema yang cocok

3. Mempertimbangkan alternatif

4. Menghitung pengembalian investasi

5. Memilih alat pengembangan

6. Merekayasa pengetahuan

7. Merancang sistem


8. Melengkapi pengembangan

9. Menguji dan mencari kesalahan sistem

10. Memelihara sistem

Sistem pakar mempunyai beberapa manfaat, antara lain memungkinkan orang awam

bisa mengerjakan pekerjaan para ahli, bisa melakukan proses secara berulang secara

otomatis, menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar. Di sisi lain, sistem pakar juga

mempunyai beberapa kelemahan, yaitu biaya yang diperlukan untuk membuat, memelihara,

dan mengembangkannya sangat mahal, serta sistem pakar tidak 100% benar karena seseorang

yang terlibat dalam pembuatan sistem pakar tidak selalu benar.


Daftar Pustaka

Rich, E & Knight, K. 1991. Artificial Intellegence. New York: Mc Graw Hill Inc.

Turban, Efraim. 1992. Expert System and Applied Artificial Intellegence. Macmillan

Sri Kusumadewi. 2002. Artificial Intellegence. Jogjakarta: Graha Ilmu

http://fairuzelsaid.files.wordpress.com/2009/11/visual-basic

http://blogdhiksi.co.cc/wp-content/uploads/2010/02/Delphi7enterprise

http://fairuzelsaid.files.wordpress.com/2009/11/visual-basic.jpg

http://blogdhiksi.co.cc/wp-content/uploads/2010/02/Delphi7enterprise