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.
