Sistem Pakar (Expert System)

Expert System

A.    DEFINISI

Sistem Pakar (Expert System) merupakan suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya dikerjakan oleh seorang pakar, misalnya : Dokter, Lawyer, Analist Keuangan, Tax Advisor. Sistem pakar dapat mendorong perhatian besar diantara ahli komputer dan spesialist informasi untuk mengembangkan sistem membantu manajer dan non manajer memecahkan masalah. Sistem Pakar terdiri dari 4 bagian yaitu:

1.      User Interface

2.      Knowledge Base

3.      Inference Engine

4.      Development Engine

B.      JENIS-JENIS EXPERT SYSTEM\

Interpretasi      : Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.

Prediksi           : Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.

Diagnosis        : Menyimpulkan kesalahan sistem berdasarkan gejala.

Design             : Menyusun objek-objek berdasarkan kendala.

Planning          : Merencanakan tindakan.

Monitoring      : Membandingkan hasil pengamatan dengan proses perencanaan.

Debugging      : Menentukan penyelesaian dari kesalahan sistem.

Reparasi          : Melaksanakan rencana perbaikan.

Instruction       : Diagnosis, debugging dan reparasi kelakuan pelajar.

Control            : Diagnosis, debugging dan reparasi kelakuan sistem.

C.     KOMPONEN EXPERT SYSTEM

1.      User Interface

User interface digunakan manajer untuk memasukkan instruksi dan informasi dari sistem. Metode input yang digunakan oleh manajer yaitu:
· Menu
· Command
· Natural Language
· Output Expert System memakai 2 bentuk penjelasan (explanation) :
· Explanation of Question
· Explanation of Problem Solution

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.

3.      Interface Engine

Inference Engine merupakan bagian dari Expert System yang membentuk Reasoning dengan menggunakan isi dari knowledge base dalam urutan tertentu. Dua metode yang digunakan dalam Expert System untuk mengamati Rules, yaitu:

a.       Penalaran ke depan (Forward) atau Forward Chaining.

b.      Penalaran ke Belakang (Revierse) atau Backward Chaining.

4.      Development Engine

Development Engine membangun Rule Set dengan pendekatan :

a.       Bahasa Pemrograman (Programming Language).

b.      Bagian Expert System (Expert System Shell)

Proses Pengembangan Sistem:

·         Permulaan proses pengembangan

·         Prototype pengembangan Expertsystem

·         Partisipasi User

·         Pemeliharaan Expert system

5.      KEUNTUNGAN dan KERUGIAN EXPERT SYSTEM

Keuntungan Expert system bagi manajer dan perusahaan:

a.       Menyajikan lebih banyak alternatif.

b.      Menerapkan logika tingkat tinggi.

c.       Menyediakan waktu banyak untuk evaluasi hasil keputusan.

d.      Memberi solusi yang lebih konsisten.

e.       Membuat seorang bekerja seperti seorang ahli pakar.

f.       Meningkatkan efisiensi kerja.

g.      Meningkatkan kualitas pekerjaan.

h.      Meningkatkan produktifitas sehingga dapa meningkatkan performance perusahaan.

i.        Merupakan arsip yang sangat terpercaya.

j.        Memperluas jangkauan.

k.      Memelihara pengendalian terhadap knowledge perusahaan.

6.      APLIKASI EXPERT SYSTEM

a.       Adver : sebuah prototipe Expert system digunakan untuk menggunakan strategi media periklanan yang sesuai dengan kondisi internal dan eksternal perusahaan dengan parameter biaya iklan per seribu pemirsa.

b.      Brickwork expert(Bert) : sebuah Expert system untuk disain bangunan. BERT digunakan untuk memeriksa sebuah disain bangunan, kemudian memberikan beberapa rekomendasi untuk perbaikan. Inputnya bisa dalam bentuk gambar.

c.       Delta : Expert system untuk mendiagnosa kerusakan pada mesin-mesin Diesel Electric Locomotive.

d.      Dendral : Sistem pakar untuk analisis struktur molekul suatu senyawa yang belum diketahui. Senyawa yang belum diketahui tersebut dianalisis dengan menggunakan “mass spectrometer” dan “nuclear magnetic reconancy equipment”. Data hasil analisis tersebut dimasukkan ke DENDRAL yang akan membuat struktur molekulnya.

e.       Mycin : Expert system untuk mendiagnosa infeksi akibat bakteri dan menyarankan jenis obat dan dosisnya untuk penyembuhan.

f.       Opera: Operator Advisor yang digunakan untuk mendiagnosa dan menangani kerusakan pada suatu jaringan komputer. OPERA dijalankan pada malam hari untuk menggantikan Supervisor System Manager.

g.      Prospector : Untuk membantu menemukan lokasi yang mengandung bahan tambang. Basis pengetahuannya berisi kaidah berdasar data empiris dan taksonomi beberapa jenis mineral dan batu-batuan. Untuk mengetahui apakah suatu daerah mengandung bahan tambang , lebih dahulu dilakukan survey keadaan geologi dan pengambilan contoh tanah dan batu-batuan. Berdasarkan data hasil survey tersebut akan diberikan rekomendasi apakah daerah tsb layak untuk dieksplorasi dan akan diputuskan apakah akan dilakukan penggalian atau tidak.

h.      Heatings : Untuk pengontrolan proses pembakaran batubara secara terus menerus dengan menggunakan sensor yang dihubungkan ke komputer. Bila terjadi kerusakan yang menimbulkan bahaya (peralatan & manusia) dapat dengan mudah mengetahui dan memberikan pemecahannya. Misal, bila bila HEATINGS mendeteksi kadar CO melewati ambang batas akan terdengar bunyi alarm dan menyuruh membuka ventilasi.