Expert system (sistem pakar) yaitu sistem berbasis komputer yang mengadopsi
pengetahuan seorang pakar ahli ke dalam sistem berbasis komputer yang bisa
digunakan untuk menyelesaikan permasalahan seperti yang dilakukan oleh seorang
pakar/ ahli. Sistem pakar bukan
bertujuan untuk meniadakan seorang pakar/ ahli, akan tetapi bertujuan untuk
mendokumentasi/ menyimpan pengetahuan pakar dalam komputer, alasannya kemampuan
seorang pakar bisa berubah-ubah seiring perkembangan usianya yang semakin tua.
Sehingga dengan adanya sistem pakar ini maka akan membantu pekerjaan seorang
pakar maka tidak heran jika sistem pakar disebut asisten seorang pakar
yang berpengalaman. Sistem Pakar terdiri dari 4 bagian yaitu:
1. User
Interface
2. Knowledge Base
3. Inference Engine
4. Development Engine
2. Knowledge Base
3. Inference Engine
4. Development Engine
1. User
Interface
Antarmuka pemakai (User Interface)
merupakan mekanisme komunikasi antara penggunan
(user) dengan sistem. Antarmuka
pemakai (User Interface) dapat menerima informasi dari
pengguna (user) dan memberikan
informasi kepada pengguna (user) untuk membantu
mengarahkan alur penelusuran masalah
sampai ditemukan suatu solusi. User interface
memungkinkan pemakai untuk berinteraksi
dengan sistem pakar.
Contoh konsep
luas user interface mencakup aspek
interaktif sistem operasi komputer,
perkakas
tangan, operator kontrol mesin berat. dan proses kontrol. Pertimbangan
desain yang berlaku saat membuat user interface berkaitan dengan ergonomik
dan psikologi.
2. Knowledge Base
Knowledge base terdiri dari fakta yang menggambarkan
problem domain dan juga teknik penyajian yang menggunakan fakta sesuai logika.
Aturan(rules) merupakan rincian dalam situasi yang tidak berubah: Kondisi benar dan tidak benar, tindakan yang diambil bila kondisi benar.
Aturan(rules) merupakan rincian dalam situasi yang tidak berubah: Kondisi benar dan tidak benar, tindakan yang diambil bila kondisi benar.
3. Inference
Engine
Menyediakan kemampuan penalaran yang menafsirkan isi Knowledge Base berdasarkan
urutan tertentu. Selama konsultasi, inference engine menguji aturan-aturan dari
knowledge base satu demi satu, dan saat kondisi aturan itu benar tindakan
tertentu diambil. Dalam terminology sistem pakar, aturan itu “ditembakkan” saat
tindakan diambil.
4. Development
Engine
Digunakan untuk menciptakan Sistem Pakar. Pada dasarnya proses ini melibatkan
pembuatan perangkat aturan. Ada dua pendekatan dasar yakni bahasa pemrograman
dan shell sistem pakar.
Bahasa
Pemrograman
Kita dapat menciptakan sistem pakar dengan menggunakan bahasa pemrograman
apapun, akan tetapi ada dua yang sangat cocok dengan representasi simbolis dari
knowledge base yaitu Lisp dan Prolog. Lisp dikembangkan tahun 1959 oleh John
McCarthy (salah seorang anggota rapat pertama AI) dan pengerjaan prolog dimulai
oleh Alain Colmerauer pada University of Marseilles tahun 1972.
Shell
Sistem Pakar
Sakah satu sistem pakar pertama adalah Mycin, yang dikembangkan oleh Edward
Shortliffe dan Stanley Cohen dari Stanford University, dengan bantuan Stanton
Axline, seorang dokter. Mycin diciptakan untuk mendiagnosa penyakit menular
tertentu. Ketika keberhasilan Mycin mulai mapan, para pengemang mencari
berbagai cara lain untuk menerapkan pencapaian mereka. Mereka menemukan bahwa inference
engine Mycin dapat disesuaikan ke jenis problem lain dengan mengganti
knowledge base Mycin dengan knowledge base lain yang merefleksikan
problem domain lain. Temuan ini menandakan dimulainya pendekatan baru untuk
membangun sistem pakar: shell sistem pakar.
Shell sistem pakar adalah prosesor siap pakai yang dapat disesuaikan untuk
problem domain tertentu melalui penambahan knowledge base yang sesuai.
Sekarang, sebagian besar minat dalam menerapkan sistem pakar untuk masalah
bisnis melibatkan penggunaan shell.
Kelebihan
dan Kekurangan Expert System (ES)
Kelebihan Expert
System
Expert
System (ES) memiliki bebrapa kelebihan antara lain sebagai berikut
1. Memungkinkan orang awam bisa
mengerjakan pekerjaan para ahli
2. bisa melakukan proses secara berulang
secara otomatis
3. menyimpan pengetahuan dan keahlian para
pakar
4. meningkatkan output dan produktivitas
5. meningkatkan kualitas
6. mampu mengambil dan
melestarikankeahlian para pakar
7. mampu beroperasi dalam lingkungan
berbahaya
8. memiliki kemampuan untuk mengakses
pengetahuan
9. memiliki realibilitas
10. meningkatkan kapabilitas sistem computer
11. memiliki kemampuan untuk bekerja dengan
informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian
12. sebagai media pelengkap dalam pelatihan
13. meningkatkan kapabilitas dalam
penyelesaian masalah
14. menghemat waktu dalam pengambilan
keputusan
Kekurangan Expert System
(ES)
Selain memiliki kelebihan, Expert System juga memiliki beberapa kekurangan antara lain:
Selain memiliki kelebihan, Expert System juga memiliki beberapa kekurangan antara lain:
1. biaya yang diperlukan untuk membuat dan
memeliharanya sangat mahal
2. Sulit dikembangkanHal ini erat
kaitannya dengan ketersediaan pakar dalam bidangnya
3. sistem pakar tidak 100% bernilai benar.
4. Sistem pakar tidak dapat menangani
pengetahuan yang tidak konsisten.
Ini
merupakan kerugian nyata karena dalam dunia bisnis hanya sedikit yang tetap
sepanjang waktu karena berubah-ubahnya manusia.
5. Sistem pakar tidak dapat menerapkan
panilaian dan intuisi yang merupakan unsur penting saat memecahkan masalah semi
terstruktur atau tidak terstruktur.
Kesimpulan
Diciptakannya
sistem pakar ini bertujuan untuk mempermudah proses mendokumentasikan atau
menyimpan data. Selain itu sistem pakar juga dapat meningkatkan produktivitas
dan meningkatkan kualita dari hasil yang diciptakan.