SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
“SISTEM PAKAR”
Disusun Oleh Kelompok 15 : Melisa Purba ( 2262201095 )
Silvi (2262201036 ) Lisna Veronika ( 2262201115 )
Dosen Pengampu :
Ahmad Ade Irwanda, S.T., M.M., CDMM.
PROGRAM STUDI AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS LANCANG KUNING PEKANBARU
2023
KATA PENGANTAR
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan rahmat- Nya penyusun dapat menyelesaikan makalah yang berjudul "Sistem Pakar".
Makalah ini disusun bertujuan untuk melengkapi tugas mata kuliah Sistem Informasi Manajemen dan untuk meningkatkan pengetahuan tentang penggunaan Sistem Pakar.
Meskipun banyak hambatan yang penyusun alami dalam proses pekerjaannya, namun akhirnya kami berhasil menyelesaikan makalah ini tepat pada waktunya.
Penyusun menyadari bahwa dalam menyusun makalah ini masih jauh dari kata sempurna, untuk itu kami sangat mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun guna sempurnanya makalah ini. Penyusun berharap semoga makalah ini bisa bermanfaat bagi penyusun khususnya dan bagi pembaca.
Pekanbaru, 01 Oktober 2023
Penyusun
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR...i
DAFTAR ISI...ii
BAB I...1
1.1 Latar Belakang Masalah...1
1.2 Rumusan Masalah...2
1.3 Tujuan Penulisan...2
BAB II...3
2.1 Definisi Sistem Pakar...3
2.2 Alasan Penggunaan Sistem Pakar...4
2.3 Pengembangan Sistem Pakar...5
2.4 Struktur dan Komponen Sistem Pakar...6
2.5 Ciri-ciri Sistem Pakar...7
2.6 Metode Sistem Pakar...8
2.7 Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar...9
2.8 Kategori Problema Sistem Pakar...11
2.9 Contoh Sistem Pakar dan Aplikasinya...12
BAB III...13
1.1 Kesimpulan...13
1.2 Saran 14 DAFTAR PUSTAKA...iii
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
Keunggulan manusia dibanding dengan makhluk lainnya terletak pada kecerdasannya.
Dengan kecerdasan manusia menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi. Manusia kemudian diciptakan berbagai macam karya termasuk salah satunya adalah komputer.
Dalam era komputer, peran komputer sangat besar untuk meringankan pekerjaan manusia karena dapat mengolah data dalam jumlah yang besar dengan tingkat ketelitian yang tinggi. Penerapan komputer juga dilakukan pada berbagai bidang ilmu termasuk diantaranya dalam bidang ketenaga-kerjaan. Sebagai salah satu negara yang yang sedang berkembang sudah tentu indonesia membutuhkan tenaga kerja yang potensial dan memiliki kriteria yang sesuai dengan pekerjaannya untuk mendukung perkembangan dan kemajuan negara indonesia.
Oleh sebab itu perusahaan membutuhkan seorang pakar yang dapat menangani masalah dibagian-bagian perusahaan. Akan tetapi perusahaan belum tentu dapat memakai seorang pakar karena dipandang dari segi keuangan perusahaan maupun waktu pakar tersebut. Dengan adanya masalah diatas, maka peranan komputer akan sangat diperlukan dalam membantu perusahaan khususnya bagian personalia untuk mengatasi masalah tersebut. Oleh karena itu, maka dibuatlah suatu sistem pakar untuk memudahkan perusahaan dalam merekrut karyawan secara baik berdasarkan kriteria-kriteria yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Solusi dari permasalahan ini adalah penggunaan sistem pakar yang berbasis komputer.
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem pakar ini juga akan dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan.
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.
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan Masalah ini menjelaskan tentang:
1. Definisi Sistem Pakar
2. Alasan Penggunaan Sistem Pakar 3. Pengembangan Sistem Pakar
4. Komponen atau Bagian Utama Sistem Pakar 5. Ciri-ciri Sistem Pakar
6. Metode Sistem Pakar
7. Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar 8. Kategori Problema Sistem Pakar
9. Contoh Aplikasi dan Pengembangan Sistem Pakar
1.3 Tujuan Penulisan
1. Agar pembaca bisa mengerti pengertian tentang Sistem pakar dan mengapa perlunya penggunaan Sistem Pakar
2. Pembaca mengerti bagaimana pengembangan Sistem Pakar 3. Pembaca mengerti komponen atau Bagain Utama Sistem Pakar 4. Pembaca mengerti Ciri-ciri Sistem Pakar
5. Pembaca mengerti Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar 6. Pembaca mengerti Kategori Problema Sistem Pakar
BAB II PEMBAHASAAN 2.1 Definisi Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu program komputer atau sistem informasi yang mengandung beberapa pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia terkait suatu bidang yang cenderung spesifik. Pakar yang dimaksudkan merupakan seseorang yang memiliki keahlian khusus di bidangnya masing-masing, contohnya dokter, psikolog, mekanik, dan lain sebagainya. Perangkat lunak ini pertama kali dikembangkan oleh periset program kecerdasan buatan (AI) sekitar tahun 1960-an dan 1970-an, serta baru diterapkan pada tahun 1980-an. Sistem Pakar yang pertama adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel Simon.
Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan, penilaian, pengalaman, metode khusus, serta kemampuan untuk menerapkan bakat ini dalam memberi nasihat dan memecahkan masalah. Misalnya seorang dokter, penasehat keuangan, pakar mesin mobil, dll.
Kepakaran (expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif (meluas) dan spesifik yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. Pengetahuan membuat pakar dapat mengambil keputusan secara lebih baik dan lebih cepat daripada non-pakar dalam memecahkan problem yang kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang, pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak daripada pakar yunior.
Sistem Pakar adalah Sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli.
Sistem pakar diciptakan tidak untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk memasyarakatkan pengetahuan & pengalaman pakar tersebut. Tujuan dari sebuah sistem pakar adalah untuk mentransfer kepakaran yang dimiliki seorang pakar kedalam komputer, dan kemudian kepada orang lain
Bentuk umum sistem pakar adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set aturan yang menganalisis informasi (biasanya diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu kelas masalah spesifik serta analisis matematis dari masalah tersebut.
Sistem Pakar memberikan banyak keuntungan bagi operasi perusahaan dan manajer, tetapi memiliki keterbatasan significan. Artificial Intelligence merupakan suatu aktivitas untuk menyediakan berbagai mesin seperti komputer dengan menampilkan perilaku dengan penalaran yang cerdas apabila diamati sebagai manusia. Artificial Intelligence menyajikan berbagai aplikasi komputer yang canggih untuk menyamai berbagai jenis penalaran manusia.
2.2 Alasan Penggunaan Sistem Pakar
Terdapat beberapa alasan bagi suatu perusahaan untuk mengadopsi sistem pakar:
a) Pakar di suatu perusahaan/instansi bisa pensiun, keluar, atau telah meninggal. Suatu aplikasi sistem pakar dapat diperbanyak dan disebarluaskan dengan mudah dan cepat.
Hal ini berarti telah memperbanyak jumlah pakar dan memperluas jangkauan aksesnya,
b) Pengetahuan perlu di dokumentasikan atau dianalisis. Penyimpanan data- data pengetahun ke dalam database dengan lengkap dan terpercaya menyebabkan informasi yang dibutuhkan bisa diakses dalam jangka waktu yang cukup lama.
c) Sistem pakar memungkinkan pengetahuan ditransfer lebih mudah dengan biaya lebih rendah. Sehingga seseorang yang berkonsultasi dengan sistem tersebut seolah-olah berkonsultasi dengan pakar aslinya.
d) Sistem Pakar dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan diberbagai kokasi.
Efisiensi waktu, namun sistem atau orang biasa/awam yang terlibat di dalamnya bekerja layaknya sang pakar.
e) Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan seorang pakar.
f) Seorang Pakar mahal dan langka Efisiensi kerja, karena sistem biaya yang dikeluarkan untuk perancangan, implementasi dan perawatan (maintenance) sistem pakar relatif lebih murah dan tidak mengenal sifat lelah lupa dll. Hal ini berimbas pada meningkatnya produktivitas dan kinerja perusahaan.
g) Efisiensi waktu, namun sistem atau orang biasa/awam yang terlibat di dalamnya bekerja layaknya sang pakar.
h) Penyimpanan data-data pengetahun ke dalam database dengan lengkap dan terpercaya menyebabkan informasi yang dibutuhkan bisa diakses dalam jangka waktu yang cukup lama. Sehingga seseorang yang berkonsultasi dengan sistem tersebut seolah- olah berkonsultasi dengan pakar aslinya.
i) Dimungkinkan terjadinya penyatuan kemampuan sistem pakar yang satu dengan yang lainnya, sehingga membuat kualitas hasil lebih meningkat sehingga seolah-olah seorang user herkonsultasi dengan banyak pakar.
j) Efisiensi kerja. karena sistem biaya yang dikeluarkan untuk perancangan.
implementasi dan perawatan (maintenance) sistem pakar relatif lebih murah dan tidak mengenal sifat lelah lupa dll. Hal ini berimbas pada meningkatnya produktivitas dan kinerja perusahaan.
2.3 Pengembangan Sistem Pakar
Pengembangan sistem pakar dibagi menjadi dua generasi :
1. Sistem pakar generasi pertama menggunakan aturan jika-maka untuk merepresentasikan dan menyimpan pengetahuannya.
2. Sistem pakar generasi kedua jauh lebih fleksibel dalam mengadopsi banyak representasi pengetahuan dan metode pertimbangan.
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:
1. Tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya), 2. Representasi pengetahuan (ke komputer),
3. Inferensi pengetahuan, dan 4. Pengalihan pengetahuan ke user.
Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut sebagai basis pengetahuan, yaitu:
fakta dan prosedur (biasanya berupa aturan). Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan dan tersedia program yang mampu mengakses basis data, maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat inferensi. Proses inferensi ini dikemas dalam bentuk motor inferensi (inference engine). Dan setiap sub sistem mempunyai sifat dari sistem untuk menjalankan suatu fungsi sistem tertentu dan mempengaruhi proses sistem secara keseluruhan.
Tujuan Pengembangan Sistem Pakar adalah : a) Mempermudah kerja tenaga ahli
b) Mengganti tenaga ahli
c) Menggabungkan kemampuan tenaga ahli d) Training tenaga ahli
e) Mengurangi resiko pada pekerjaan yang berbahaya f) Menyediakan ahli pada bidang pekerjaan "kering"
2.4 Struktur dan Komponen Sistem Pakar
Sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu: lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment).
Lingkungan pengembangan digunakan sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi pembangunan komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi (Kusumadewi, 2003:113-115).
Di dalam pengembangan expert system, tersusun atas beberapa komponen atau struktur pembentuk sebuah sistem informasi yang komprehensif. Berikut ini merupakan beberapa bagian penyusun arsitektur atau struktur dalam sistem pakar pada gamabr di atas sebagai berikut :
a. Antarmuka Pengguna (User Interface)
Antarmuka merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi. Antarmuka menerima informasi dari pemakai dan mengubahnya ke dalam bentuk yang dapat diterima oleh sistem. Selain itu antarmuka menerima dari sistem dan menyajikannya ke dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh pemakai.
b. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi, dan penyelesaian masalah.
c. Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition)
Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer, dan transformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Dalam tahap ini knowledge engineer berusaha menyerap pengetahuan untuk selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian, dan pengalaman pemakai.
d. Mesin/Motor Inferensi (Inference Engine)
Komponen ini mengandung mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Mesin inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan untuk memformulasikan kesimpulan.
e. Workplace/Blackboard
Workplace merupakan area dari sekumpulan memori kerja (working memory), digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung termasuk keputusan sementara.
f. Fasilitas Penjelasan
Fasilitas penjelasan adalah komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar, digunakan untuk melacak respon dan memberikan penjelasan tentang kelakuan sistem pakar secara interaktif melalui pertanyaan.
g. Perbaikan Pengetahuan
Pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis dan meningkatkan kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dari kinerjanya. Kemampuan tersebut adalah penting dalam pembelajaran terkomputerisasi, sehingga program akan mampu menganalisis penyebab kesuksesan dan kegagalan yang dialaminya dan juga mengevaluasi apakah pengetahuan- pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di masa mendatang.
2.5 Ciri-ciri Sistem Pakar Ciri-ciri Sistem Pakar adalah :
a) Memiliki fasilitas informasi yang handal b)Mudah dimodifikasi
c) Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer d)Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi
e) Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
f) Pengambilan keputusan berdasarkan kaidah-kaidah tertentu dan dapat merespons masukkan user (melalui kotak dialog).
g) Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.
h)Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.
i) Outputnya berupa saran atau anjuran.
2.6 Metode Sistem Pakar
Di dalam sistem pakar ini, memuat berbagai metode-metode yang biasanya digunakan yaitu sebagai berikut :
1. Depth First Search
Metode depth first search atau DFS ini merupakan sebuah algoritma yang digunakan untuk melakukan penelusuran melalui tree atau graf yang berpatokan pada kedalaman suatu data.
2. Breadth First Search
Breadth First Search adalah sebuah algoritma yang dapat melakukan pencairan data secara meluas di dalam suatu sistem pakar. Metode ini biasanya menerapkan proses antrean data atau queue yang mana berfungsi untuk menyimpan data yang sudah dianalisis sebelumnya.
Selain itu, metode breadth first search ini juga membutuhkan table boolean yang berguna untuk menyimpan informasi simpul yang didapat, sehingga tidak ada informasi yang dikunjungi lebih dari satu kali.
3. Best First Search
Metode ini merupakan hasil kombinasi dari depth first search dan juga breadth first search yang mana dirancang untuk menampilkan tampilan output dari analisis variabel yang telah diproses sebelumnya.
4. AHP (Analytical Hierarchy Process)
Metode yang satu ini digunakan untuk pengambilan keputusan dengan melakukan perbandingan antara pasangan dan kriteria yang ada di dalam suatu variabel. Teknik analisis pada metode ini adalah menganalisis berbagai variabel yang ada dan kemudian membentuk variabel tersebut menjadi hierarki berdasarkan sebuah urutan.
Kemudian dilanjutkan dengan membandingkan dan ditarik sebuah kesimpulan berdasarkan dari matrik yang ada agar dapat menentukan nilai pada setiap kriteria maupun variabel yang digunakan.
5. Backward Chaining (Penelusuran ke Belakang)
Metode backward chaining ini melakukan pelacakan sistem keputusan yang diawali dari menarik kesimpulan pada sebuah titik penalaran dan kemudian dilanjutkan dengan penyusunan hipotesis yang sudah didapatkan sehingga fakta yang ada dapat memberikan nilai atau penguatan pada kesimpulan yang sudah berhasil ditemukan.
6. Forward Chaining (Penelusuran ke Depan)
Metode ini merupakan teknik penalaran dari sistem pakar, yang mana forward chaining ini diawali dulu dari proses pencarian fakta dan kemudian fakta yang ditemukan akan digunakan untuk menguji nilai kebenaran dari suatu hipotesis yang ada.Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar
2.7 Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar 1. Keuntungan Sistem Pakar :
1. Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli 2. Menyederhanakan pekerjaan dan meningkatnya efisiensi kerja 3. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis
4. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar 5. Meningkatkan output dan produktivitas
6. Meningkatkan kualitas
7. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar 8. Mampu beroperasi dalam lingkungan berbahaya
9. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan 10. Memiliki realibilitas
11. Meningkatkan kapabilitas system komputer
12. Sistem pakar mengintegrasikan pandangan dan juga pendapat dari satu atau lebih pakar, sehingga dapat diramu secara lebih objektif dan menghasilkan sebuah output yang lebih detail dan juga mendalam
13. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian
14. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan
15. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah 16. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan
Keuntungan Sistem Pakar Bagi Manajer
Mempertimbangkan lebih banyak alternatif
Menerapkan logika tingkat tinggi
Mempunyai lebih banyak waktu untuk mengevaluasi pengambilan keputusan
Logika Konsisten
Keuntungan Sistem Pakar Bagi Perusahaan
Kinerja Lebih baik dari tim manajemen
Mempertahankan sumber daya pengetahuan perusahaan
Dalam kaitannya dengan proses pengambilan keputusan, beberapa manfaat yang dapat diberikan oleh sistem pakar kepada manajer perusahaan antara lain:
Solusi
Aternatif solusi yang dihasilkan melalui sistem pakar umumnya lebih banyak, lebih beralasan dengan beberapa pertimbangan teknis, penyajiannya lebih sistematis dan terkadang dilengkapi fitur-fitur tambahan seperti grafik. diagram dan alat-alat penunjang lainnya sehingga lebih merepresentasikan keadaan sebenarnya. Hal ini sangat diperlukan oleh seorang manajer mengingat keputusan yang diambil berbasis multi-kriteria.
Logika
Penerapan logika pada kode-kode program dimungkinkan dalam tingkatan yang cukup rumit sekalipun. Hal serupa apabila dibebankan kepada manusia, maka akan membutuhkan waktu yang lama dengan kemungkinan kesalahan analisa dan faktor-
faktor kelemahan manusiawi lainnya yang cenderung tinggi. Sistem pakar memberikan hasil dalam waktu yang cepat melalui penalaran yang terstruktur.
Waktu
Cepatnya hasil analisa dikeluarkan oleh suatu aplikasi sistem cerdas membuat para pengambil keputusan memiliki waktu yang banyak untuk mengevaluasi hasil keluaran sistem tersebut. Hal ini tentunya cukup membantu mempercepat kerja manajer khusunya dan perusahaan umumnya.
Konsisten.
Keputusan yang dihasilkan akan lebih konsisten dan terarah, mengingat bahwa algoritma yang digunakan dalam pengeksekusian data adalah tetap dan konsisten.
2. Kelemahan Sistem Pakar :
1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal karena diperlukan banyak data.
2. Perlu admin khusus yang selalu update informasi dalam bidang yang sesuai dengan sistem pakar.
3. Pengembangan perangkat lunak sistem pakar lebih sulit dibandingkan perangkat lunak konvensional.
4. Susah di kembangkan.
5. Waktu pengembangan sistem pakar yang cenderung lama.
6. Laju ilmu pengetahuan yang cepat, sehingga membutuhkan pembaruan atau update sistem pakar dalam jangka waktu tertentu.
7. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.
8. Membutuhkan waktu yang lama. Untuk dapat mengintegrasikan pandangan dan juga pemikiran dari pakar yang ada, membutuhkan waktu yang cukup lama dan juga sulit, karena terkadang tiap-tiap pakar memiliki pandangan dan juga pendapat yang berbeda 180 derajat.
2.8 Kategori Problema Sistem Pakar
Kategori Problema Sistem Pakar secara umum : 1. Interpretasi
Membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data mentah. Pengambilan keputusan dari hasil observasi, termasuk pengenalan ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, dll.
2. Prediksi
Memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu.
Contoh: prediksi demografi, prodiksi ekonomi, dll.
3. Diagnosis
Menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didsarkan pada gejala- gejala yang teramati diagnosis medis, elektronis, mekanis, dll.
4. Perancangan (Desain)
Menentukan konfigurasi komponen-komponen sistem yang cocok dengan tujuan- tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala - kendala tertentu. Contoh:
perancangan layout sirkuit, bangunan.
5. Perencanaan
Merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu. Contoh: perencanaan keuangan, militer, dll.
6. Monitoring
Membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang diharapkan. Contoh:
computer aided monitoring system.
7. Debugging
Menentukan dan menginterpretasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi. Contoh:
memberikan resep obat terhadap kegagalan.
8. Instruksi
Mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subyek. Contoh:
melakukan instruksi untuk diagnosis, debugging dan perbaikan kinerja.
9. Kontrol
Mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks. Contoh melakukan kontrol terhadap interpreasi, prediksi, perbaikan dan monitoring kelakukan sistem.
2.9 Contoh Sistem Pakar dan Aplikasinya
Berikut contoh sistem pakar dan aplikasi serta pengembangannya :
1. Dendral: Mengidentifikasi struktur organik tak dikenal melalui analisa spektrum massa dan ilmu kimia.
2. Mycin: Mengidentifikasi bakteri penyebab infeksi dan merekomendasikan antiobiotik dengan dosis yang disesuaikan dengan berat tubuh pasien. Dirancang oleh Edward Feigenbaum dari Universitas Stanford pada tahun 70-an.
3. Dipmeter Advisor: Digunakan oleh Schlumberger untuk menganalisis data di dalam
4. XCON & XSEL: Membantu konfigurasi sistem komputer besar. Dikembangkan oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Camegie Mellon University (CMU).
5. Sophie: Merupakan analisis sirkit elektronik.
6. Prospector: Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit. Didesign oleh Sheffield Research Institute pada akhir 70-an.
7. Folio: Menbantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi.
8. Delta: Pemeliharaan lokomotif listrik diesel. Sistem ini diidesain dan dikembangkan oleh General Electric Company.
9. YESMVS: Membantu operator komputer & mengontrol sistem operasi MVS (multiple virtual storage). Didesign oleh IBM awal tahun 80-an.
10.ACE: SP troubleshooting pada sistem kabel telpon yang didesain & dikembangkan oleh AT&T Bell Lab awal tahun 80-an.
BAB III PENUTUP 1.1 Kesimpulan
Dari makalah yang telah kami susun, kami dapat menarik kesimpulan bahwa Sistem Pakar adalah Sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli.
Ada beberapa hal penting yang perlu diperhatikan bahwa,secanggih apapun suatu sistem atau sebesar apapun basis pengetahuan yang dimiliki, tentu saja ada kelemahannya sebagai konsekuensi logis kelemahan manusia sebagai penyusun elemen- elemennya. Bahwa sistem tidak memlliki inisiatif untuk melakukan suatu tindakan diluar dari apa yang telah diprogramkan untuknya, kemungkinan terjadi kesalahan-kesalahan yang tidak disengaja, ketidak mampuan sistem mengotomasi semua proses atau sekedar mengindera proses tertentu memang menjadi kendala sekaligus tantangan bagi para pengembang IT kedepan. Sering juga keputusan final yang diambil oleh seorang manajer justru tidak sesuai dengan apa yang telah disarankan oleh sistem dengan memperhatikan
berbagai analisa dan pertimbangan dari banyak pihak. Hal tersebut di atas sangat mungkin terjadi di dunia nyata, ketika penerapan aplikasi dirasa tidak begitu mendukung produktivitas atau apa yang populer dikenal sebagai produktivity paradox, yaitu suatu kondisi dimana penerapan teknologi yang menghabiskan biaya besar justru tidak bisa mencapai target yang diinginkan dan bahkan pada beberapa kasus, pihak perusahaan memutuskan untuk menghentikan pengembangan proyek IT tersebut setelah setengah berjalan dengan alasan-alasan tertentu dan terpaksa harus menelan ludah pahit kerugian.
Permasalahan di atas sesungguhnya telah lama menghantui pihak perusahaan terutama dalam konteks investasi pada dunia IT sebagai salah satu faktor penentu keputusan. Karena ada banyak hal yang bisa mempengaruhi diambilnya suatu kebijakan dan proses-proses lain yang menyertainya. Namun IT pada banyak kasus memang menjadi kambing hitam, kelinci percobaan atau sekedar sapi perah. Asumsi salah seperti ini tampaknya perlu dibenahi dalam rangka pemberdayaan sumber daya produktif perusahaan.
1.2 Saran
Pengembangan sistem pakar dapat menjadi pekerjaan yang rumit, tetapi dengan perencanaan yang baik dan penggunaan pengetahuan yang akurat, sistem ini dapat memberikan manfaat yang besar dalam mendukung pengambilan keputusan dan pemecahan masalah dalam berbagai domain. Dengan berkembangnya zaman yang penuh dengan inovasi dan kecanggiha teknologi kita harus mampu memanfaatkan apa yang ada untuk meringankan aktivitas kita yang mungkin tidak mampu kita jangkau dengan kemampuan kita.
DAFTAR PUSTAKA
Website:
www.ittelkom.ac.id
https://id.m.wikipedia.org/wiki/Sistem_pakar https://en.m.wikipedia.org/wiki/Expert_system https://www.sekawanmedia.co.id/blog/sistem-pakar/
https://deepublishstore.com/blog/sistem-pakar/
https://www.kajianpustaka.com/2016/10/pengertian-tujuan-dan-struktur-sistem-pakar.html?
m=1
http://eprintslib.ummgl.ac.id/3500/1/16.0504.0044_BAB%20I_BAB%20II_BAB
%20III_BAB%20VI_DAFTAR%20PUSTAKA.pdf
https://www.slideshare.net/perisubagja/jurnal-1-sistem-pakar-atau-dss
Gordon B. Davis (1998) Kerangka dasar Sistem Informasi Manajemen: Pengantar Seri Manajemen No: 90. A, PT. Pustaka Binaman Pressindo, 1988.
Prof. Dr.Onong Uchjana Effendy.M.A. SISTEM INFORMASI MANAJEMEN Penerbit CV- Mandar Maju, Bandung, 1989.
McLeod, Raymond, Management Information System, 7th ed., Prentice Hall, New Jersey, 1998.
Kusumadewi, Sri. Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya. Yogyakarta:
Graha Ilmu. 2003 Jeffrey D. Ullman, Principles of Database and knowledge Base Systems, Volume 2
WH Freeman, 1999. B.G. Buchaman and E.H. Shortliffe, Rule-Based Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley,1984.
Leung Y., "Intelligent Spatial Decision Support Systems", Berlin-Springer-Verlag, 1997.
Syamsuddin, Aries, PENGANTAR SISTEM PAKAR, 2004. Turban Efraim dan Aronson, Jay. Decision Support System and Intelligent System Prentice Hall.
