sistema pakar

 

Pengertian Sistem Pakar

Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengapdosi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli.

Jadi, sistem pakar merupakan kepakaran ditransfer dari seorang pakar (atau sumber kepakaran yang lain) ke komputer, pengetahuan yang ada disimpan dalam komputer, dan pengguna dapat berkonsultasi pada komputer itu untuk suatu nasehat, lalu komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendeduksi, dll.) seperti layaknya seorang pakar, kemudian menjelaskannya ke pengguna tersebut, bila perlu dengan alasan-alasannya.

Berikut Adalah Sistem pakar yang terkenal :

1. MYCIN

MYCIN adalah sistem pakar yang dikembangkan pada tahun 1970-an di Stanford University untuk membantu diagnosis dan pengobatan infeksi bakteri, terutama bakteremia dan meningitis. Sistem ini menggunakan aturan berbasis pengetahuan (rule-based system) dengan metode inferensi berbasis backward chaining untuk menganalisis data pasien dan merekomendasikan jenis antibiotik yang tepat. MYCIN mampu memberikan saran medis dengan akurasi yang hampir setara dengan dokter spesialis saat itu. Meskipun tidak pernah diterapkan secara luas dalam praktik medis, MYCIN menjadi pionir dalam pengembangan sistem pakar dan kecerdasan buatan di bidang kesehatan.

2.PROSPECTOR

PROSPECTOR adalah sistem pakar yang dikembangkan pada tahun 1970-an oleh SRI International untuk membantu eksplorasi mineral dan penambangan. Sistem ini menggunakan pendekatan berbasis aturan (rule-based system) dan kecerdasan buatan untuk menganalisis data geologi serta memberikan rekomendasi mengenai kemungkinan keberadaan deposit mineral berharga. PROSPECTOR dapat mengevaluasi informasi dari berbagai sumber, seperti sampel tanah dan formasi geologi, untuk meningkatkan efisiensi dalam eksplorasi tambang. Meskipun tidak digunakan secara luas, sistem ini menjadi contoh awal penerapan kecerdasan buatan dalam industri dan berkontribusi pada perkembangan sistem pakar di berbagai bidang.

3. DENDRAL

DENDRAL adalah salah satu sistem pakar pertama yang dikembangkan pada tahun 1960-an oleh Edward Feigenbaum, Joshua Lederberg, dan timnya di Stanford University. Sistem ini dirancang untuk menganalisis struktur molekul senyawa kimia berdasarkan data spektrometri massa. DENDRAL menggunakan kecerdasan buatan untuk menyusun hipotesis tentang kemungkinan struktur kimia suatu senyawa, membantu ilmuwan dalam penelitian kimia dan biologi. Keberhasilan DENDRAL menjadi dasar bagi perkembangan sistem pakar lainnya di berbagai bidang. Dengan algoritma heuristik yang canggih, DENDRAL menunjukkan bagaimana komputer dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam ilmu pengetahuan.

Baca Juga : Proses DMAIC: Define, Measure, Analyze, Improve, dan Contro

Prinsip Kerja Sistem Pakar

Prinsip dasar sistem pakar melibatkan dua komponen utama: basis pengetahuan dan mesin inferensi.

  1. Basis Pengetahuan: Basis pengetahuan adalah kumpulan informasi dan fakta yang relevan dengan domain tertentu. Informasi ini biasanya dikumpulkan dari para ahli dan disimpan dalam bentuk aturan (rules) atau fakta (facts). Aturan-aturan ini menggambarkan hubungan sebab-akibat dan metode penyelesaian masalah yang sering digunakan oleh para ahli.
  2. Mesin Inferensi: Mesin inferensi adalah komponen yang memproses informasi dari basis pengetahuan untuk menghasilkan solusi atau saran. Mesin ini menggunakan metode logika atau algoritma tertentu untuk menarik kesimpulan dari data yang tersedia. Proses ini mirip dengan cara seorang ahli menganalisis situasi dan membuat keputusan berdasarkan pengetahuan yang ada.

Sistem pakar biasanya mengoperasikan dalam dua mode: deduktif dan induktif. Mode deduktif mengaplikasikan aturan dari basis pengetahuan untuk memecahkan masalah berdasarkan premis yang ada, sedangkan mode induktif melibatkan pembuatan generalisasi dari data yang ada untuk menghasilkan aturan baru.

Aplikasi Sistem Pakar

Sistem pakar telah diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk kedokteran, keuangan, teknik, dan manajemen. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi sistem pakar:

  1. Kedokteran: Dalam bidang medis, sistem pakar digunakan untuk membantu diagnosis penyakit. Sistem ini dapat menganalisis gejala pasien dan memberikan saran mengenai kemungkinan penyakit serta opsi pengobatan yang tepat. Contohnya adalah MYCIN, sistem pakar awal yang dirancang untuk diagnosis infeksi bakteri.
  2. Keuangan: Di sektor keuangan, sistem pakar dapat membantu dalam analisis risiko dan perencanaan investasi. Sistem ini dapat menganalisis data pasar dan memberikan rekomendasi mengenai strategi investasi yang optimal.
  3. Teknik: Dalam rekayasa, sistem pakar digunakan untuk perawatan dan pemeliharaan mesin. Sistem ini dapat membantu dalam mendiagnosis kerusakan dan merekomendasikan langkah-langkah perbaikan berdasarkan basis pengetahuan teknik.
  4. Manajemen: Sistem pakar juga digunakan dalam manajemen proyek untuk merencanakan dan mengelola jadwal, sumber daya, dan anggaran. Sistem ini dapat menganalisis data proyek dan memberikan saran untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas.

Tantangan dalam Pengembangan Sistem Pakar

Meskipun sistem pakar menawarkan banyak manfaat, pengembangannya juga menghadapi beberapa tantangan:

  1. Pengumpulan Basis Pengetahuan: Mengumpulkan dan memvalidasi pengetahuan dari para ahli seringkali merupakan proses yang memakan waktu dan mahal. Selain itu, pengetahuan yang diperoleh harus diperbarui secara berkala untuk memastikan relevansi dan akurasi.
  2. Representasi Pengetahuan: Mewakili pengetahuan dalam bentuk yang dapat diproses oleh mesin inferensi adalah tantangan tersendiri. Konversi pengetahuan ekspert dalam bentuk aturan atau fakta yang mudah dipahami oleh sistem pakar memerlukan keahlian dalam model representasi pengetahuan.
  3. Adaptabilitas: Sistem pakar mungkin menghadapi kesulitan dalam beradaptasi dengan situasi baru atau perubahan dalam domain pengetahuan. Sistem ini umumnya bergantung pada pengetahuan yang sudah ada, dan perubahan signifikan dalam domain dapat memerlukan pembaruan besar-besaran.
  4. Keberhasilan Implementasi: Kesuksesan sistem pakar tidak hanya bergantung pada teknologi, tetapi juga pada penerimaan oleh pengguna. Sistem pakar harus dirancang agar mudah digunakan dan dipahami oleh para pengambil keputusan untuk memastikan efektivitasnya.