Sistem Pakar

a.   Pengertian Sistem Pakar

        Sistem pakar atau Expert System biasa disebut juga dengan knowledge based system yaitu aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang spesifik. Sistem ini bekerja dengan menggunakan pengetahuan dan metode analisis yang telah didefinisikan terlebih dahulu oleh pakar yang sesuai dengan keahliannya. Sistem ini disebut pakar karena fungsi dan perannya sama seperti orang ahli yang harus memiliki pengetahuan, pengalaman dalam memecahkan suatu persoalan.

        Sedangkan pengertian sistem pakar menurut beberapa para ahli adalah sebagai berikut :

1)      Menurut Siswanto (2010), sistem pakar merupakan program-program yang bertingkah laku seperti manusia pakar/ahli (human expert). Sistem ini adalah yang paling banyak aplikasinya dalam membantu menyelesaikan masalah-masalah dalam dunia nyata.

2)      Menurut Anna Hart (1994), sistem pakar adalah program-program komputer yang dirancang untuk memanipulasi informasi secara canggih dan kemudian membantu manusia pakar yang mempekerjakan kepakaran dan pengetahuan.

3)      Menurut Muhammad Arhami (2005), sistem pakar adalah salah satu cabang dari AI yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk menyelesaikan masalah tingkat manusia yang pakar/ahli.

4)  Menurut Sri Kusumadewi (2003), menjelaskan bahwa sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti biasa dilakukan para ahli.

b.   Komponen Sistem Pakar

        Menurut Siswanto (2010) Sebuah program sistem pakar terdiri atas komponen-komponen sebagai berikut :

1)   Basis Pengetahuan (knowledge base)

a)   Inti program sistem pakar.

b)   Merupakan representasi pengetahuan (knowledge refresentation) dari seorang pakar.

c)   Tersusun atas fakta yang berupa objek dan kaidah atau ketentuan (rule) yang merupakan informasi tentang cara bagaimana membangkitkan fakta baru dari fakta yang sudah diketahui

2)   Mesin Inferensi (Inference Engine)

a)   Bagian yang mengandung mekanisme fungsi berfikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan seorang pakar.

b)   Mekanisme ini akan menganalisa sesuatu masalah tertentu dan selanjutnya mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik.

c)   Memilih pengetahuan yang relevan dalam rangka mencapai kesimpulan.

d)   Memulai pelacakannya dengan mencocokan kaidah (rule) dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang ada dalam facts list disimpan dalam Basis Pengetahuan di harddisk.

Gambar 1 : Mesin Inferensi

Ada dua teknik penalaran (inference) :

a)  Pelacakan ke belakang (Backward Channing)

     Pelacakan ke belakang adalah pendekatan yang di motori tujuan terlebih dahulu (goal-driven). Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari tujuan, selanjutnya dicari aturan yang memiliki tujuan tersebut untuk kesimpulan.

Gambar 2 : Backward Channing.

b)  Pelacakan ke depan atau forward channing adalah pendekatan yang dimotori data (data-driven). Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari informasi masukan, dan selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan. Pelacakan ke depan mencari fakta yang sesuai dengan bagian IF dari aturan IF-THEN.

Gambar 3 : Forward Channing.

         Kedua model inferensi tersebut dipengaruhi oleh tiga macam penelusuran, yaitu Depth-first search, Breadth search, dan Best-first search.

a)  Defth-fist search, melakukan penelusuran kaidah secara mendalam dari simpul akal bergerak menurun ke tingkat dalam yang berurutan.

b)  Breadth-first search, bergerak dari simpul akar, simpul yang ada pada setiap tingkat diuji      sebelom pindah ke tingkat sebelumnya.

c)   Best-first search, bekerja berdasarkan kombinasi kedua metode sebelumnya.

3)   Antarmuka Pemakai

a)   Bagian penghubung antara sistem pakar dengan pemakai.

b)   Akan terjadi dialog antara program dan pemakai.

c)   Program akan mengajukan pertanyaan-pertanyaan dan jawaban benbentuk ya/tidak, berbentuk panduan menu, pertanyaan-pertanyaan bahasa alami (natural language), dan graphichs interface style. Pemerograman sistem pakar akan mengambil kesimpulan berdasarkan jawaban-jawaban dari pemakai tadi.

4)    Development Engine

       Bagian dari sistem pakar sebagai fasilitas untuk mengembangkan mesin inferensi dan penambahan basis pengetahuan yang akan dilakukan oleh knowledge engineer (harus punya keahlian dalam mengerti bagaimana pakar menerpakan pengetahuan mereka dalam memecahkan masalah, mampu mengekstraksi penjelasan (knowledge acquisition) mengenai pengetahuan dari pakar), bila si pakar menemukan pengetahuan dan aturan yang baru dari pengalaman ia bekerja.

Jadi Sistem Pakar adalah sebuah perangkat lunak program yang berisi Knowledge Base dan mesin inferensi (inference engines), dan bisa menyelesaikan masalah seperti pakar atau expert melakukan dengan baik.

 Jadi komponen sistem pakar, berupa :

1.   Knowledge Base (Rule/aturan/kaidah dan fakta yang sering dipakai oleh pakar/expert/ahli).

2.   Inference Engine

(Cara/Proses analisis, diagnose, identifikasi yang biasa dilakukan oleh seorang pakar).

3.   User Interface

(Fasilitas untuk memudahkan pemakai atau user dalam menggunakan sistem pakar).

4.   Develovment Engine

(Fasilitas yang disediakan oleh sistem pakar untuk memodifikasi atau update knowledge base dan interface engine).

C.   Ciri-ciri Sistem Pakar

        Ciri-ciri sistem pakar memiliki keunikan tersendiri. Sistem pakar merupakan program-program praktis yang menggunakan strategi heuristic yang dikembangkan oleh manusia untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang spesifik (M.Arhami, 2005).

        Disebabkan oleh keheuristikan dan sifatnya yang berdasarkan pada pengetahuan sehingga umumnya sistem pakar mempunyai ciri-ciri sebagai berikut :

1)      Terbatas pada domain keahlian tertentu.

2)      berdasarkan pada kaidah atau rule tertentu.

3)      dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.

4)      mudah dimodifikasi, yaitu dengan menambah dan menghapus suatu kemampuan dari basis pengetahuannya.

5)      sistem dapat mengaktifkan kaidah secara searah yang sesuai, dituntun oleh dialog dengan pemakai.

6)      bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.

7)      pengambilan keputusan berdasarkan kaidah-kaidah tertentu dan dapat merespon masukan user (melalui kotak dialog).

8)      dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan alasan pemilihan.

9)      dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.

10)    Outputnya berupa saran atau anjuran.

Knowledge base dan inference engine terpisah.

      Berikut ini adalah contoh Jurnal Sistem pakar berbasis android untuk mendiagnosa penyakit ayam broiler, Silahkan download disini.