Sistem Pakar

      Sistem pakar adalah sebuah perangkat lunak komputer yang memilikibasis pengetahuan untuk domain tertentu dan menggunakan penalaran inferensi menyerupai seorang pakar dalam memecahkan masalah. Sistem Pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligent (AI). Tujuan pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem sehingga dapat digunakan oleh orang banyak.

Ciri-ciri Sistem Pakar

Ciri-ciri Sistem Pakar adalah sebagai berikut :

1) Terbatas pada domain keahlian tertentu.

2) Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak pasti.

3) Dapat mengemukan rangkaian alasan-alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.

4) Berdasarkan pada kaidah/rule tertentu.

5) Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.

6) Keluarannya bersifat anjuran.

Keuntungan Sistem Pakar

Keuntungan-keuntungan dalam menggunakan Sistem Pakar adalah sebagai berikut :

1) Membuat orang awam, bekerja se layaknya seorang pakar.

2) Meningkatkan produktivitas akibat meningkatnya kualitas hasil pekerjaan, peningkatan kualitas disebabkan oleh meningkatnya efisiensi kerja.

3) Menghemat waktu kerja.

4) Menyederhanakan pekerjaan.

5) Merupakan arsip yang terpercaya dari sebuah keahlian, sehingga bagi pemakai sistem pakar akan seolah-olah berkonsultasi langsung dengan sang pakar, meskipun mungkin sang pakar telah meninggal.

6) Memperluas jangkauan, dari keahlian seorang pakar.n Sistem pakar yang telah disahkan, akan sama saja artinya dengan seorang pakar yang tersedia dalam jumlah besar (dapat diperbanyak dengan kemampuan yang persis sama), dapat diperoleh dan dipakai dimana saja

1.     KNOWLEDGE BASE (BASIS PENGETAHUAN).

Knowledge Base (Basis pengetahuan) merupakan inti dari program sistem pakar karena basis pengetahuan itu merupakan presentasi pengetahuan atau knowledge representation basis pengetahuan adalah sebuah basis data yang menyimpan aturan-aturan tentang suatu domain knowledge/pengetahuan tertentu. Basis pengetahuan ini terdiri dari kumpulan objek beserta aturan dan atributnya (sifat atau cirinya), tentu saja di dalam domain tertentu. Contoh :If hewan merupakan sayap dan bertelur then hewan jenis burung.

Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan yaitu :

a.     Rule-Based Reasoning (Penalaran berBasis Aturan)

Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasi-kan dengan menggunakan aturan berbentuk IF-THEN. Bentuk ini digunakan jika kita memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. Bentuk ini juga digunakan jika dibutuhkan penjelasan tentang jejak (langkah-langkah) pencapaian solusi.

b.     Case-Based Reasoning (Penalaran berBasis Kasus).

Basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah di-capai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan jika pemakai (user) menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama (mirip). Bentuk ini juga digunakan jika kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan.

2.     Working Memory (Basis Data atau Memori Kerja).

Working memory adalah bagian yang mengandung semua fakta-fakta baik fakta awal pada saatsistem beroperasi maupun fakta-fakta pada saat pengambilan kesimpulan sedang dilaksanakan selama sistem pakar beroperasi, basis data berada di dalam memori kerja.

3.     Inference Engine (Mesin/Motor Inferensi).

Inference Engine adalah bagian yang menyediakan mekanisme fungsi berfikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar.

·         Mekanisme ini akan menganalisa masalah tertentu dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik.

·         Mesin ini akan dimulai pelacakannya dengan mencocokan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang ada dalam basis data.

Dua teknik untuk melakukan Inferensia, yaitu:

a)     Forward Chaining (Pelacakan ke depan). Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri (IF) dulu. Dengan perkataan lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesa.

Contoh-contoh aturan

No.	Aturan
R-1 R-2 R-3 R-4 R-5 R-6 R-7 R-8 R-9 R-10	IF A & B THEN C IF C THEN D IF A & E THEN F IF A THEN G IF F & G THEN D IF G & E THEN H IF C & H THEN I IF I & A THEN J IF G THEN J IF J THEN K

Pada tabel di atas ada 10 aturan (rule) yang tersimpan dalam basis pengetahuan. Fakta awal yang diberikan hanya : A & E (yaitu berarti A dan F bernilai benar). Hipotesanya adalah apakah K bernilai benar ? Untuk itu dilakukan langkah-langkah inferensia sebagai berikut :

·         Start dari R-1. A merupakan fakta sehingga bernilai benar, sedangkan B belum diketahui kebenarannya, sehingga C pun belum diketahui kebenarannya. Oleh karena itu pada R-1 kita tidak mendapatkan informasi apapun. Sehingga kita menuju ke R-2.

·         Pada R-2 juga sama kita tidak dapat memastikan kebenaran D karena C belum diketahui apakah benar atau salah sehingga kita tidak mendapatkan informasi apapun , sehingga kita menuju ke R-3.

·         Pada R-3 A dan E adalah fakta sehingga jelas benar. Dengan demikian F sebagai konsekuensi juga benar. Dari sini kita mendapat fakta baru yaitu F, tetapi karena F bukan hipotesa maka langkah diteruskan ke R-4

·         Pada R-4 A adalah fakta berarti jelas benar, sehingga G sebagai konsekuen juga benar. Jadi terdapat fakta baru yaitu G, tetapi G bukan hipotesa sehingga langkah diteruskan ke R-5.

·         Pada R-5 F dan G benar berdasarkan aturan R-3 dan R-4, sehingga D sebagai konsekuen juga benar. Terdapat fakta baru yaitu D, tetapi D bukan hipotesa sehingga diteruskan ke R-6.

·         Pada R-6, E dan G benar berdasarkan fakta dan R-4, maka H benar. Sehingga terdapat fakta baru yaitu H, tetapi H bukan hipotesa, sehingga diteruskan ke R-7.

·         Pada R-7, karena C belum diketahui, maka I juga belum dapat diketahui kebenarannya, sehingga kita tidak mendapatkan informasi apapun. Diteruskan ke R-8

·         Pada R-8, meskipun A benar karena fakta tetapi I belum diketahui, sehingga J juga belum dapat diketahui kebenarannya. Diteruskan ke R-9.

·         Pada R-9, G benar menurut R-4, sehingga konsekuennya J juga benar, tetapi J bukan hipotesa, maka diteruskan ke R-10.

·         Pada R-10, K benar karena J benar menurut R-9. Karena K merupakan hipotesa yang dibuktikan maka selesai.

Secara diagram dapat digambarkan sebagai berikut :

 

               R-4                 R-9               R-10

                        R-5

     R-3                               R-6

 

                         Gambar.  Forward Chaining

b)    Backward Chaining (Pelacakan kebelakang). Melalui penalaranya dari sekumpulan hipotesis menuju fakta-fakta yang mendukung tersebut, jadi proses pelacakan berjalan mundur dimulai dengan menentukan kesimpulan yang akan dicari baru kemudian fakta-fakta pembangun kesimpulan atau a Goal Driven. Atau dengan kata lain pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari sebelah kanan (THEN) dulu.

Kita lihat lagi tabel aturan sebelumnya. Terlihat ada 10 aturan yang tersimpan dalam basis pengetahuan. Fakta awal A dan E. Hipotesa adalah K. Langkah-langkahnya adalah :

·         Pertama-tama dicari terlebih dahulu mulai dari R-1 aturan yang memiliki konsekuen K, dan ternyata ada di R-10. Dari R-10, untuk membuktikan K benar harus dibuktikan dahulu bahwa J benar.

·         Dicari aturan yang mempunyai J sebagai konsekuen mulai dari R-1 dan ternyata di R-8. Pada R-8 A benar tetapi I belum diketahui kebenarannya, maka mulai R-1 perlu dicari aturan dengan konsekuen I yaitu di R-7.

·         Untuk membuktikan I benar di R-7, perlu dibuktikan C dan H benar. Untuk itu dicari aturan dengan konsekuen C yaitu di R-1.

·         Untuk membuktikan C benar di R-1 haruslah A dan B benar. A jelas benar karena fakta, tetapi B belum diketahui kebenarannya, dan dalam basis pengetahuan tidak ada aturan yang konsekuennya B. Dengan demikian penalaran ini tidak bisa membuktikan kebenaran K. Namun demikian, masih punya alternatif lain untuk melakukan penalaran, yaitu dengan backtracking.

·         Backtracking. Diulangi lagi dengan langkah dengan pembuktian kebenaran C dengan mencari aturan lain yang konsekuennya C. Ternyata tidak ditemukan.

·         Lakukan backtracking lagi dengan mencari aturan dengan konsekuen I, ternyata tidak ada.

·         Lakukan backtracking lagi mencari aturan dengan konsekuen J, ditemukan di R-9, tetapi harus membuktikan bahwa G benar, maka dicari aturan dengan konsekuen G yaitu di R-4

·         R-4, A adalah fakta jadi jelas benar maka G juga benar. Jadi berdasarkan penalaran ini dapat dibuktikan bahwa hipotesa K benar.

R-10                   

 

                                           R-8                    R-7                R-1

                   Gagal

                      R-10                  R-9                      R-4             fakta

          

                  Sukses.

Contoh : Misal diketahui sistem pakar dengan aturan-aturan sbb :

R-1       : IF suku bunga turun THEN harga obligasi naik.

R-2       : IF suku bunga naik THEN harga obligasi turun.

R-3       : IF suku bunga tidak berubah THEN harga obligasi tidak

              berubah.

R-4       : IF nilai dolar naik THEN suku bunga turun.

R-5       : IF nilai dolar turun THEN suku bunga naik.

R-6       : IF harga obligasi turun THEN beli obligasi.

Sekarang apabila diketahui bahwa nilai dolar turun, maka untuk memutuskan apakah akan membeli obligasi atau tidak, dapat ditunjukkan sebagai berikut :

 Forward Chaining (Pelacakan ke depan/Maju). Dari fakta nilai dolar turun, berdasarkan R-5 diperoleh bahwa suku bunga naik, dari R-2 diperoleh suku bunga naik menyebabkan harga obligasi turun, kemudian dengan R-6 jika harga obligasi turun, maka beli obligasi. Jadi kesimpulan beli obligasi.

	Nilai dolar turun

 

                                                     

Suku bunga naik

                                                    R-5

 

Harga obligasi turun

                                                    R-2

 

                                                    R-6

	Beli obligasi

 

Backward Chaining (Pelacakan kebelakang/Mundur). Berangkat dari membeli obligasi, dengan R-6 diperoleh anteseden harga obligasi turun. Dari R-2 dapat dibuktikan bahwa harga obligasi turun bernilai benar jika suku bunga naik bernilai benar. Dari R-5, suku bunga naik memang bernilai benar karena diketahui fakta bahwa nilai dolar turun.

 

Suku bunga naik

                                                           R-5 

 

Harga obligasi turun

                                                       R-2

 

Beli obligasi

                                                   R-6

4.     User Interface (Antarmuka Pemakai).

Antarmuka pemakai adalah bagian penghubung antara program  sistem pakar dengan pemakai.Pada bagian memungkinkan pengguna untuk memasukkan instruksi dan informasi ke dalam sistempakar serta menerima penjelasan dan kesimpulan. (Gambar di bawah ini).

 

     Knowlegde Base

                                            Inference Engine        User Interface

 

     Working Memory

 

          

                                             Komponen Utama Sistem Pakar.