Sistem Pakar
Struktur Sistem Pakar
Kelas A & B
Jonh Fredrik Ulysses
Definisi
• Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti
keputusan yang diambil oleh seorang atau beberapa orang pakar.
• Menurut Marimin (1992), sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan
keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan.
• Dalam penyusunannya, sistem pakar
mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis
pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu.
• Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
BAGAN SISTEM PAKAR
pemakai Antarmuka Mesin Inferensi Aksi yang direkomendasi Fasilitas Penjelasan Workspace Fakta tentangkejadian tertentu Basis Pengetahuan :
Fakta dan Aturan
Perbaikan Penambahan Pengetahuan pakar Perekayasa pengetahuan Lingkungan Pengembangan Lingkungan Konsultasi
Components of Expert Systems
The Expert System
Knowledge Base User Workstation Expert Advice User Interface Programs Inference Engine Program
Expert System Development
Knowledge Engineering
Knowledge Acquisition
BAGAN SISTEM PAKAR
Menurut Turban(1995), sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu:
– Lingkungan pengembangan (development
environment) digunakan sebagai pembangun
sistem pakar baik dari segi pembangun komponen maupun basis pengetahuan
– Lingkungan konsultasi (consultation environment) digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi.
KOMPONEN SISTEM PAKAR
1. Subsistem penambahan pengetahuan
– Bagian ini digunakan untuk memasukkan
pengetahuan, mengkonstruksi atau memperluas pengetahuan dalam basis pengetahuan.
Pengetahuan itu bisa berasal dari: ahli, buku, basisdata, penelitian, dan gambar
KOMPONEN SISTEM PAKAR
2. Basis pengetahuan
– Berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan
masalah
– 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.
– Menurut Gondran (1986) dalam Utami (2002), basis
pengetahuan merupakan representasi dari seorang pakar, yang kemudian dapat dimasukkan kedalam bahasa
pemrograman khusus untuk kecerdasan buatan (misalnya PROLOG atau LISP) atau shell sistem pakar (misalnya
Penyampaian Basis Pengetahuan
Sederhana
• Restoran
Skrip restoran
Jenis : restoran cepat saji Peran : Pelanggan (C) Pelayan (S) Kelengkapan : Kasa Nampan Makanan Uang Tisu Garam/mrica/kecap/sedotan
Kondisi masuk : Pelanggan dalam keadaan lapar Pelanggan mempunyai uang
KOMPONEN SISTEM PAKAR
3. Motor Inferensi (inference engine)
– Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk
melakukan penalaran terhadap informasi-informasi dalam basis pengetahuan, serta digunakan untuk
memformulasikan konklusi
– Ada 3 elemen utama dalam motor inferensi, yaitu:
• Interpreter: mengeksekusi item-item agenda yang terpilih dengan menggunakan aturan-aturan dalam basis
pengetahuan yang sesuai
• Scheduler: akan mengontrol agenda
• Consistency enforcer: akan berusaha memelihara
kekonsistenan dalam merepresentasikan solusi yang bersifat darurat
• Dalam prosesnya, mesin/motor inferensi menggunakan:
– Strategi penalaran
• Strategi penalaran pasti (Exact Reasoning)
– Dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia.
• Strategi penalaran tak pasti (Inexact Reasoning)
– Dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tidak tersedia.
– Strategi pengendalian.
• Berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan prose penalaran.
• Terdapat tiga tehnik pengendalian yang sering digunakan, yaitu:
– Forward chaining
– Backward chaining
•Pelacakan ke belakang (backward chaining) – Goal Driven Observasi A Observasi B Aturan R1 Aturan R2 Fakta C Fakta D Aturan R3 Aturan R2 Tujuan 1 (Kesimpulan)
•Pelacakan ke depan (forward chaining) – Data Driven
Aturan R1 Aturan R2 Fakta C Fakta D Aturan R3 Aturan R2 Kesimpulan 2 Observasi A Observasi B Fakta E Kesimpulan 1
KOMPONEN SISTEM PAKAR
4. Workspace
Merupakan area dalam memori yang
digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung termasuk keputusan sementara
Ada 3 tipe keputusan yang dapat direkam yaitu:
– Rencana: bagaimana menghadapi masalah
– Agenda: aksi-aksi yang potensial yang sedang menunggu untuk dieksekusi
KOMPONEN SISTEM PAKAR
5. Antarmuka (interface)
Merupakan batasan antara dua entitas, berfungsi sebagai penengah untuk media komunikasi antara user dan program
Contoh antarmuka untuk pengguna:
– GUI – graphical user interface
KOMPONEN SISTEM PAKAR
6. Subsistem penjelasan
Digunakan untuk melacak respon dan
memberikan penjelasan tentang kelakukan sistem pakar secara interaktif melalui
pertanyaan:
– Mengapa suatu pertanyaan ditanyakan oleh sistem pakar?
– Bagaimana konklusi dicapai?
– Mengapa ada alternatif yang dibatalkan?
– Rencana apa yang digunakan untuk mendapatkan solusi?
KOMPONEN SISTEM PAKAR
7. Perbaikan
Sistem ini digunakan untuk mengevaluasi
kinerja sistem pakar itu sendiri untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di masa
ANALISIS/EVALUASI PENGETAHUAN
• Digunakan untuk mengevaluasi kinerja Sistem Pakar
• Melakukan update terhadap knowledge-base dan mesin inferensi
ELEMEN MANUSIA PADA SISTEM PAKAR
• Pakar (expert)
• Pembangun pengetahuan (knowledge
engineer)
• Pembangun sistem (system engineer)
PAKAR
• Dapat mengenali dan merumuskan masalah
• Menyelesaikan masalah dengan cermat dan tepat
• Menjelaskan solusi dari suatu masalah
• Restrukturisasi pengetahuan
• Belajar dari pengalaman
PEMBANGUN PENGETAHUAN
• Menterjemahkan dan merepresentasikan pengetahuan yang diperoleh dari pakar
maupun sumber terdokumentasi lainnya ke dalam bentuk yang bisa diterima oleh sistem pakar
PEMBANGUN SISTEM
• Bertugas merancang antarmuka pengguna sistem pakar
• Merancang pengetahuan yang sudah
diterjemahkan oleh pembangun pengetahuan ke dalam bentuk yang sesuai dan dapat
diterima oleh sistem pakar serta
mengimplementasikan ke dalam mesin inferensi
PENGGUNA
• Klien bukan pakar, untuk mencari saran/nasehat
• Mahasiswa, untuk belajar
• Pembangun sistem, untuk
memperbaiki/menambah basis pengetahuan
• Pakar, membantu analisis rutin/proses komputasi
Inference Engine System Interface External Program
Working Memory Explanation Facility Knowledge Base
User Interface Developper Interface
Antarmuka
• Merupakan batasan antara dua entitas, berfungsi sebagai penengah
• Beberapa tipe antarmuka untuk pengguna:
Antarmuka
Beberapa tipe yang menarik untuk dikembangkan
– Attentive User Interface – Sistem Pakar yg
memonitor kondisi dan merespon kondisi dalam parameter tertentu
– Live User Interface – mengandalkan interaksi
manusia, memanfaatkan gambar, teks dan video
– Zooming User Interface – pengguna mengubah skala tampilan menjadi lebih besar atau kecil
Blackboard
• Metafora Blackboard merupakan sebuah area kerja memori tempat pendeskripsian masalah yang diberikan oleh data input, juga dapat digunakan untuk menyimpan intermediate results
• Beberapa sifat Blackboard
– Independensi pakar
– Keberagaman teknik solusi
– Fleksibilitas
– Penggunaan bahasa yg sama
• Komponen dari sebuah sistem Blackboard :
– Knowledge source
– Blackboard
– Control shell
• Contoh implementasi
Bagian Penjelasan
• Bagian ini berfungsi memberi penjelasan atas pertanyaan yang diajukan beserta aturan yang berkaitan
Analisis/Evaluasi Pengetahuan
• Digunakan untuk mengevaluasi kinerja Sistem Pakar
• Melakukan update terhadap knowledge base dan motor inferensi
Faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem pakar
Faktor Manajemen
• Dukungan manajamen merupakan keharusan
– Kebijakan
– Dana
– Sumber daya
Faktor Pengetahuan
• Pengetahuan didapat dari setidaknya satu orang pakar
• Tingkat kepakaran yang cukup tinggi
• Pengetahuan dapat diinterpretasikan secara simbolis
Faktor Antarmuka
• Antarmuka dapat mengakomodir target pengguna (awam, teknis, pakar)
• Antarmuka disesuaikan dengan spesifikasi sistem pakar itu sendiri
Faktor Lingkup Permasalahan
• Kebutuhan akan solusi sepadan dengan biayadan tenaga untuk membangun sebuah sistem pakar (cukup sulit)
• Permasalahan yg akan diselesaikan
merupakan masalah kualitatif (fuzzy) dan tidak bisa diselesaikan dengan metode tradisional
• Permasalahan terfokus dalam satu bidang yang tidak terlalu luas
Kelemahan Sistem Pakar
Sistem pakar memiliki beberapa kelemahan,antara lain:
• Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.
• Sulit dikembangkan. Hal ini tentu saja erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di bidangnya.
Alasan Pengembangan Sistem Pakar
Sistem pakar sendiri dikembangkan lebih lanjut dengan alasan :
• 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.
Latihan Bersama
• Buatlah basis pengetahuan sederhana yang dapat di representasikan dengan skrip yang berisi informasi tentang objek, peristiwa, atau
situasi/kondisi, masalah, tindakan untuk kasus:
– Mahasiswa berangkat kuliah di pagi hari
