MIS BAB 6 Sistem Pakar

Riza Muhammad Nurman 4SC

Click to edit Master title style

BAB 6 MIS

FACULTYRiza Muhammad NurmanMANAGEMENT INFORMATION SYSTEMSistem Pakar


Click to edit Master title styleCONTENT• Definisi Pakar

• Definisi Sistem Pakar

• Ciri-ciri Sistem Pakar

• Keuntungan Sistem Pakar

• Kelemahan Sistem Pakar

• Alasan Pengembangan Sistem Pakar

• Modul Penyusun Sistem Pakar

• Struktur Sistem Pakar

• Teknik Representasi Pengetahuan


Click to edit Master title styleDEFINISI• Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan,

penilaian, pengalaman, metode khusus, serta kemampuan untuk menerapkan bakat ini dalam memberi nasihat dan memecahkan masalah

• Pakar biasa memiliki beberapa konsep umum.– Mampu memecahkan persoalan dan mencapai tingkat

performa yang secara signifikan lebih baik dari orang kebanyakan

– Pakar adalah relative Pakar pada satu waktu atau satu wilayah mungkin tidak menjadi pakar di waktu atau wilayah lain


Click to edit Master title styleDEFINISI - 2• Pengalihan keahlian dari para ahli ke media

elektronik seperti komputer untuk kemudian dialihkan lagi pada orang yang bukan ahli, merupakan tujuan utama dari sistem pakar

• Proses ini membutuhkan 4 aktivitas yaitu: – Tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-

sumber lainnya), – Representasi pengetahuan (ke komputer), – Inferensi pengetahuan, dan – Pengalihan pengetahuan ke user.


Click to edit Master title styleDEFINISI SISTEM PAKAR• Sistem pakar (Expert System / ES) adalah sistem yang digunakan

untuk menggantikan peranan seorang pakar dalam memberi

konsultasi kepada pimpinan dalam organisasi

• Sistem pakar mirip dengan sistem penunjang keputusan (Decision

Support System/DSS) yaitu bertujuan menyediakan dukungan

pemecahan masalah tingkat tinggi untuk pemakai

• Perbedaan ES dan DSS adalah kemampuan ES untuk menjelaskan

alur penalarannya dalam mencapai suatu pemecahan tertentu.


Click to edit Master title styleDEFINSI SISTEM PAKAR - 2


Click to edit Master title styleCIRI - CIRI SISTEM PAKAR• Memiliki informasi yang handal.• Mudah dimodifikasi.• Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.• Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi


Click to edit Master title styleKEUNTUNGAN SISTEM PAKAR• Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.• Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.• Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.• Meningkatkan output dan produktivitas.• Meningkatkan kualitas.• Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk

keahlian langka).• Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.• Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.• Memiliki reabilitas.• Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.• Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan

mengandung ketidakpastian.• Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.• Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.• Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan


Click to edit Master title styleKELEMAHAN SISTEM PAKAR• Biaya yang diperlukan untuk membuat dan

memeliharanya sangat mahal.• Sulit dikembangkan. Hal ini tentu saja erat kaitannya

dengan ketersediaan pakar di bidangnya.• Sistem Pakar tidak 100% bernilai benar


Click to edit Master title styleALASAN PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR• Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan di

berbagai lokasi.• Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin

yang membutuhkan seorang pakar.• Seorang pakar akan pensiun atau pergi.• Seorang pakar adalah mahal.• Kepakaran dibutuhkan juga pada lingkungan yang

tidak bersahabat


Click to edit Master title styleMODUL PENYUSUN SISTEM PAKAR• 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

• Pada saat sistem berada pada posisi memberikan jawaban atas permasalahan yang diajukan oleh user, sistem pakar berada dalam modul konsultasi.

• Modul ini menjelaskan proses pengambilan keputusan oleh sistem (bagaimana suatu keputusan dapat diperoleh).

Knowledge Acquisition Mode

Consultation Mode

Explanation Mode


Click to edit Master title styleKOMPONEN UTAMA SISTEM PAKAR• 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.

• Mesin Inferensi (Inference Engine)– Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. – Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran

dan strategi pengendalian– Strategi penalaran terdiri dari:

• Strategi penalaran pasti (Exact Reasoning)• 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


Click to edit Master title styleSTRATEGI PENGENDALIAN• Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan

arah dalam melakukan prose penalaran• Terdapat tiga tehnik pengendalian yang sering

digunakan– forward chaining– backward chaining, dan – gabungan dari kedua teknik pengendalian.


Click to edit Master title styleFORWARD CHAINING• Forward chaining merupakan metode inferensi yang melakukan

penalaran dari suatu masalah kepada solusinya

• Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses

akan menyatakan konklusi.

• Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan

informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh

catatan : jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward chaining


Click to edit Master title styleCONTOH FORWARD CHAINING• Terdapat 10 aturan yang tersimpan dalam basis

pengetahuan yaitu:– R1 : if A and B then C– R2 : if C then D– R3 : if A and E then F– R4 : if A then G– R5 : if F and G then D– R6 : if G and E then H– R7 : if C and H then I– R8 : if I and A then J– R9 : if G then J– R10 : if J then K

Fakta awal yang diberikan hanya A dan E, ingin membuktikan apakah K bernilai benar.


Click to edit Master title styleBACKWARD CHAINING• Menggunakan pendekatan goal-driven, dimulai dari

harapan apa yang akan terjadi (hipotesis) dan

kemudian mencari bukti yang mendukung (atau

berlawanan) dengan harapan kita

• Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit

dan cukup dalam, maka gunakan backward chaining


Click to edit Master title styleCONTOH BACKWARD CHAINING• Terdapat 10 aturan yang sama pada basis pengetahuan dan fakta

awal yang diberikan hanya A dan E. • Ingin membuktikan apakah K bernilai benar• Proses penalaran backward chaining terlihat pada gambar berikut


Click to edit Master title styleContoh KASUS Sistem Pakar Penasehat Keuangan• Kasus : user ingin berkonsultasi apakah tepat jika dia berinvestasi pada stock

IBM?• Variabel-variabel yang digunakan:

– A = memiliki uang $10.000 untuk investasi– B = berusia < 30 tahun– C = tingkat pendidikan pada level college– D = pendapatan minimum pertahun $40.000– E = investasi pada bidang Sekuritas (Asuransi)– F = investasi pada saham pertumbuhan (growth stock)– G = investasi pada saham IBM– Setiap variabel dapat bernilai TRUE atau FALSE

• Fakta Yang AdaDiasumsikan si user (investor) memiliki data:– Memiliki uang $10.000 (A TRUE)– Berusia 25 tahun (B TRUE)

• Dia ingin meminta nasihat apakah tepat jika berinvestasi pada IBM stock?


Click to edit Master title styleContoh KASUS Sistem Pakar Penasehat Keuangan• Rules

– R1 : IF seseorang memiliki uang $10.000 untuk berinvestasi AND dia berpendidikan pada level college THEN dia harus berinvestasi pada bidang sekuritas

– R2 : IF seseorang memiliki pendapatan per tahun min $40.000 AND dia berpendidikan pada level college THEN dia harus berinvestasi pada saham pertumbuhan (growth stocks)

– R3 : IF seseorang berusia < 30 tahun AND dia berinvestasi pada bidang sekuritas THEN dia sebaiknya berinvestasi pada saham pertumbuhan

– R4 : IF seseorang berusia <> 22 tahun THEN dia berpendidikan college– R5 : IF seseorang ingin berinvestasi pada saham pertumbuhan THEN saham yang

dipilih adalah saham IBM.• Rule simplification:

– R1: IF A and C, THEN E– R2: IF D and C, THEN F– R3: IF B and E, THEN F– R4: IF B, THEN C– R5: IF F, THEN G


Click to edit Master title styleContoh KASUS Sistem Pakar Penasehat Keuangan

• Solusi dengan Forward Chaining :– Step I : IF A And C Then E = R1– Step II : IF B Then C A,B,C -> True = R4– Step III : If A And C Then E A,B,C -> True = R2– Step IV : If B And E Then F A,B,C,E,F -> True = R3– Step V : If F Then G. G->True

• KESIMPULAN : COCOK UNTUK INVESTASI SAHAM IBM


Click to edit Master title styleContoh KASUS Sistem Pakar Penasehat Keuangan

• Solusi dengan Backward Chaining : Kebalikan dari Forward Chaining– Basis Data (Data Base)• 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.– Antarmuka Pemakai (User Interface)• Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara

pemakai dengan komputer.


Click to edit Master title styleTEKNIK REPRESENTASI PENGETAHUAN• Representasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresentasikan

basis pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu skema/diagram

tertentu sehingga dapat diketahui relasi/keterhubungan antara suatu data

dengan data yang lain

• Terdapat beberapa teknik representasi pengetahuan yang biasa

digunakan dalam pengembangan suatu sistem pakar, yaitu:

– Rule-Based Knowledge

– Frame-Based Knowledge

– Object-Based Knowledge

– Case-Base Reasoning


Click to edit Master title styleRule Based Knowledge• Pengetahuan direpresentasikan dalam suatu bentuk fakta (facts) dan

aturan (rules). Bentuk representasi ini terdiri atas premise dan kesimpulan

• Aturan pada masing-masing langkah digunakan dalam proses pemecahan masalah

• Sintaksnya IF <conditions> THEN <actions>.• Contoh:

– IF <TEMPERATURE, OVER, 20> THEN add(<OCEAN, SWIMABLE, YES>)– IF <FEVER, OVER, 39> AND <NECK, STIFF, YES> AND <HEAD, PAIN, YES> THEN– add (<PATIENT,DIAGNOSE, MENINGITIS>)

• Kondisinya disesuaikan dengan keadaan sebenarnya. Jika memenuhi, maka aturan tersebut akan dieksekusi.


Click to edit Master title styleFrame Based Knowledge• Sebuah metode representasi

pengetahuan yang terkait dengan node yang mewakili fitur konsep atau objek

• Frame memiliki slot yang menggambarkan rincian (atribut) dan karakteristik objek.

• Representasi Frame Based Knowledge menggunakan jaringan node yang terhubung dan tersusun dalam sebuah hirarki

• Setiap node menggambarkan atribut beserta nilainya

• Node yang berada pada posisi rendah dalam hirarki secara otomatis akan mewarisi properti node dari tingkat yang lebih tinggi.


Click to edit Master title styleObject Based Knowledge• Pengetahuan direpresentasikan sebagai jaringan dari obyek-obyek. Obyek adalah

elemen data yang terdiri dari data dan metoda (proses).


Click to edit Master title styleCase Base Reasoning• Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk kesimpulan kasus

(cases).


Click to edit Master title style

Education

MIS BAB 6 Sistem Pakar