Artikel Pengertian Sistem Pakar

Pengertian Sistem Pakar

Sistem pakar merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan yang cukup diminati karena penerapannya diberbagai bidang baik bidang ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu dalam mengambil keputusan dan sangat luas penerapanya. Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang dirancang agar dapat melakukan penalaran seperti layaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu

Ciri-ciri sistem pakar

Ciri-ciri sistem pakar adalah sebagai berikut:

Terbatas pada domain keahlian tertentu.

Dapat memberikan penalaran untuk data data yang tidak pasti.

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

Berdasarkan pada kaidah/rRule tertentu.

Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.

Keluaranya bersifat anjuran.

Komponen sistem pakar terbagi menjadi empat bagian, yaitu:

Knowledge Base (Basis Pengetahuan)Knowledge Base merupakan inti dari program sistem pakar karena basis pengetahuan itu merupakan presentasi pengetahuan atau knowledge representation basis pengetahuan adalah sebuah basis data pengetahuan ini terdiri dari kumpulan objek beserta aturan dan atributnya (sifat atau cirinya).Contoh : If hewan merupakan sayap dan bertelur then hewan jenis burung.

Working Memory (Basis Data atau Memori Kerja)Working memory adalah bagian yang mengandung semua fakta-fakta baik fakta awal pada saat sistem beroperasi maupun fakta-fakta pada saat pengambilan klesimpulan sedang dilaksanakan selama sistem pakar beroperasi basis data berada di adalam memori kerja.

Inference Engine (Mesin Inferensia)

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 Inference, yaitu:

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.

Forward Chaining (Pelacakan ke depan)

Forward Chaining merupakan kebalikan dari Backward Chaining yaitu mulai dari kumpulan data menuju kesimpulan. Suatu kasus kesimpulannya dibangun berdasarkan fakta-fakta yang telah diketahui atau data driven.

Sistem Kerja Pakar

Modul Penerimaan Pengetahuan

Untuk mendapatkan pengetahuan sistem pakar dilakukan proses penerimaan pengetahuan. Proses ini dilakukakan melalui interaksi dengan pakar penerimaan pengetahuan dilakukan dengan bantuan Knowledge Engineer (KE), yaitu seorang spesialis sistem yang menterjemahkan pengetahuan yang dimiliki seorang pakar menjadi pengetahuan yang akan tersimpan dalam basis pengetahuan pada sebuah sistem pakar

Modul Konsultasi

Sistem pakar pada modul konsultasi apabila sistem memberikan konsultasi berupa jawaban atas permasalahan yang diajukan oleh pemakai pada modul ini pemakai yang awam berinteraksi dengan sistem dengan memasukkan data dan jawaban-jawaban pertanyaan sistem.Data yang dimasukkan oleh pemakai ditempatkan dalam database sistem dan kemudian diakses oleh pembangkit inference untuk mendapatkan kesimpulan.

Modul Penjelasan

Modul Penjelasan adalah menjelaskan proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh sistem.