MATERI KULIAH

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Keunggulan manusia dibanding dengan makhluk lainnya terletak pada kecerdasannya. Dengan kecerdasan manusia menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi. Manusia kemudian diciptakan berbagai macam karya termasuk salah satunya adalah komputer. Dalam era komputer, peran komputer sangat besar untuk meringankan pekerjaan manusia karena dapat mengolah data dalam jumlah yang besar dengan tingkat ketelitian yang tinggi. Penerapan komputer juga dilakukan pada berbagai bidang ilmu termasuk diantaranya dalam bidang ketenaga-kerjaan. Sebagai salah satu negara yang yang sedang berkembang, sudah tentu indonesia membutuhkan tenaga kerja yang potensial dan memiliki kriteria yang sesuai dengan pekerjaannya untuk mendukung perkembangan dan kemajuan negara indonesia.

Perusahaan membutuhkan seorang pakar yang dapat menangani masalah dibagian-bagian perusahaan. Akan tetapi perusahaan belum tentu dapat memakai seorang pakar karena dipandang dari segi keuangan perusahaan maupun waktu pakar tersebut. Dengan adanya masalah diatas, maka peranan komputer akan sangat diperlukan dalam membantu perusahaan khususnya bagian personalia untuk mengatasi masalah tersebut. Oleh karena itu, maka dibuatlah suatu sistem pakar untuk memudahkan perusahaan dalam merekrut karyawan secara baik berdasarkan kriteria-kriteria yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Solusi dari permasalahan ini adalah penggunaan sistem pakar yang berbasis komputer.

Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem pakar ini juga akan dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

1.2. Rumusan Masalah

Rumusan Makalah ini menjelaskan tentang :

1.    Definisi Sistem Pakar?

2.    Alasan Penggunaan Sistem Pakar?

3.    Pengembangan Sistem Pakar?

4.    Komponen atau Bagian Utama Sistem Pakar?

5.    Ciri-ciri Sistem Pakar?

6.    Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar?

7.    Kategori Problema Sistem Pakar?

8.    Contoh Aplikasi dan Pengembangan Sistem Pakar?

1.3. Tujuan Makalah

1.    Agar pembaca bisa mengerti pengertian tentang Sistem pakar dan mengapa perlunya penggunaan Sistem Pakar

2.    Pembaca mengerti bagaimana pengembangan Sistem Pakar

3.    Pembaca mengerti komponen atau Bagain Utama Sistem Pakar

4.    Pembaca mengerti Ciri-ciri Sistem Pakar

5.    Pembaca mengerti Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar

6.    Pembaca mengerti Kategori Problema Sistem Pakar

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Definisi Sistem Pakar

Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan, penilaian, pengalaman, metode khusus, serta kemampuan untuk menerapkan bakat ini dalam memberi nasihat dan memecahkan masalah. Misalnya seorang dokter, penasehat keuangan, pakar mesin mobil, dll. (Kusumadewi,2003)

Kepakaran (expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif (meluas) dan spesifik yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. Pengetahuan membuat pakar dapat mengambil keputusan secara lebih baik dan lebih cepat daripada non-pakar dalam memecahkan problem yang kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang, pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak daripada pakar yunior.(Kusummadewi,2003)

Sistem Pakar adalah : Sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli. (Syammsudin aries,2004)

Sistem pakar diciptakan tidak untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk memasyarakatkan pengetahuan & pengalaman pakar tersebut. Tujuan dari sebuah sistem pakar adalah untuk mentransfer kepakaran yang dimiliki seorang pakar kedalam komputer, dan kemudian kepada orang lain (nonexpert).

Bentuk umum sistem pakar adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set aturan yang menganalisis informasi (biasanya diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu kelas masalah spesifik serta analisis matematis dari masalah tersebut.

Sistem Pakar memberikan banyak keuntungan bagi operasi perusahaan dan manajer, tetapi memiliki keterbatasan significan. Artificial Intelligence merupakan suatu aktivitas untuk menyediakan berbagai mesin seperti komputer dengan menampilkan perilaku dengan penalaran yang cerdas apabila diamati sebagai manusia. Artificial Intelligence menyajikan berbagai aplikasi komputer yang canggih untuk menyamai berbagai jenis penalaran manusia.

SP dikembangkan pertama kali oleh komunitas AI tahun 1960an. SP yang pertama adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel Simon.

2.2  Alasan Penggunaan Sistem Pakar

Terdapat beberapa alasan bagi suatu perusahaan untuk mengadopsi sistem pakar menurut B.G. Buchaman (rule-based expert system:1984) :

a)    Pakar di suatu perusahaan/instansi bisa pensiun, keluar, atau telah meninggal. Suatu aplikasi sistem pakar dapat diperbanyak dan disebarluaskan dengan mudah dan cepat. Hal ini berarti telah memperbanyak jumlah pakar dan memperluas jangkauan aksesnya.

b)    Pengetahuan perlu di dokumentasikan atau dianalisis. Penyimpanan data-data pengetahun ke dalam database dengan lengkap dan terpercaya menyebabkan informasi yang dibutuhkan bisa diakses dalam jangka waktu yang cukup lama.

c)    Sistem pakar memungkinkan pengetahuan ditransfer lebih mudah dengan biaya lebih rendah. Sehingga seseorang yang berkonsultasi dengan sistem tersebut seolah-olah berkonsultasi dengan pakar aslinya

d)    Sistem Pakar dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan diberbagai lokasi. Efisiensi waktu, namun sistem atau orang biasa/awam yang terlibat di dalamnya bekerja layaknya sang pakar.

e)    Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan
seorang pakar.

f)     Seorang Pakar mahal dan langka Efisiensi kerja, karena sistem biaya yang dikeluarkan untuk perancangan, implementasi dan perawatan (maintenance) sistem pakar relatif lebih murah dan tidak mengenal sifat lelah/lupa dll. Hal ini berimbas pada meningkatnya produktivitas dan kinerja perusahaan.

g)    Efisiensi waktu, namun sistem atau orang biasa/awam yang terlibat di dalamnya bekerja layaknya sang pakar.

h)    Penyimpanan data-data pengetahun ke dalam database dengan lengkap dan terpercaya menyebabkan informasi yang dibutuhkan bisa diakses dalam jangka waktu yang cukup lama. Sehingga seseorang yang berkonsultasi dengan sistem tersebut seolah-olah berkonsultasi dengan pakar aslinya.

i)      Dimungkinkan terjadinya penyatuan kemampuan sistem pakar yang satu dengan yang lainnya, sehingga membuat kualitas hasil lebih meningkat sehingga seolaholah seorang user berkonsultasi dengan banyak pakar.

j)      Efisiensi kerja, karena sistem biaya yang dikeluarkan untuk perancangan, implementasi dan perawatan (maintenance) sistem pakar relatif lebih murah dan tidak mengenal sifat lelah/lupa dll. Hal ini berimbas pada meningkatnya produktivitas dan kinerja perusahaan.

  Suatu aplikasi sistem pakar dapat diperbanyak dan disebarluaskan dengan mudah dan cepat. Hal ini berarti telah memperbanyak jumlah pakar dan memperluas jangkauan aksesnya.

TABEL 1.1

Perbandingan Seorang Ahli (Human Expert) dengan Sistem Pakar (ES)

Faktor	Human Expert	Expert System
Time Availability	Hari Kerja	Setiap saat
Geografis	Lokal/tertentu	Dimana saja
Keamanan	Tidak tergantikan	Dapat diganti
Perishable/Dapat habis	Ya	Tidak
Performansi	Variabel	Konsisten
Kecepatan	Variable	Konsisten & lebih cepat
Biaya	Tinggi	Terjangkau

Sumber:Syamsudinn aries ( pengantar system pakar.2004)

Tabel 1.2

Perbandingan Sistem Konvensional dan Sistem Pakar

Sistem Konvensional	Sistem Pakar
Informasi dan pemrosesan umumnya digabung dlm satu program sequential	Knowledge base terpisah dari mekanisme pemrosesan (inference)
Program tidak pernah salah (kecuali programer-nya yang salah)	Program bisa saja melakukan kesalahan
Tidak menjelaskan mengapa input dibutuhkan atau bagaimana hasil diperoleh	Penjelasan (explanation) merupakan bagian dari ES
Membutuhkan semua input data	Tidak harus mambutuhkan semua input data atau fakta
Perubahan pada program merepotkan	Perubahan pada rules dapat dilakukandengan mudah
Sistem bekerja jika sudah lengkap	Sistem dapat bekerja hanya dengan rules yang sedikit
Eksekusi secara algoritmik (step-by-step)	Eksekusi dilakukan secara heuristic dan logic
Manipulasi efektif pada database yang besar	Manipulasi efektif pada knowledge-base yang besar
Efisiensi adalah tujuan utama	Efektifitas adalah tujuan utama
Data kuantitatif	Data kualitatif
Representasi data dalam numerik	Reperesentasi pengetahuan dalam symbol
Menangkap, menambah dan mendistribusi data numerik atau informasi	Menangkap, menambah dan mendistribusi pertimbangan (judgment) dan pengetahuan

Sumber:Syamsudinn aries ( pengantar system pakar.2004)

2.3  Pengembangan Sistem Pakar

Menurut Joseph Giarratano (Expert system principles and programing, course technologies:2000) . Pengembangan sistem pakar dibagi menjadi dua generasi :

1.    Sistem pakar generasi pertama menggunakan aturan jika-maka untuk merepresentasikan dan menyimpan pengetahuannya.

2.    Sistem pakar generasi kedua jauh lebih fleksibel dalam mengadopsi banyak representasi pengetahuan dan metode pertimbangan.

Pengalihan keahlian dari para ahli ke media elektronik seperti komputer untuk kemudian dialihkan lagi pada orang yang bukan ahli, merupakan tujuan utama dari sistem pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktivitas yaitu:

1.    Tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya),

2.    Representasi pengetahuan (ke komputer),

3.    Inferensi pengetahuan, dan

4.    Pengalihan pengetahuan ke user.

Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut sebagai basis pengetahuan, yaitu: fakta dan prosedur (biasanya berupa aturan). Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan dan tersedia program yang mampu mengakses basis data, maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat inferensi. Proses inferensi ini dikemas dalam bentuk motor inferensi (inference engine). Dan setiap sub sistem mempunyai sifat dari sistem untuk menjalankan suatu fungsi sistem tertentu dan mempengaruhi proses sistem secara keseluruhan.

Tujuan pengembangan Sistem Pakar adalah :

Menurut Syamsudinn aries ( pengantar system pakar.2004) tujuan pengembangan system pakar antara lain :

a)    Mempermudah kerja tenaga ahli

b)    Mengganti tenaga ahli

c)    Menggabungkan kemampuan tenaga ahli

d)    Training tenaga ahli

e)    Mengurangi resiko pada pekerjaan yang berbahaya

f)     Menyediakan ahli pada bidang pekerjaan “kering”

Kunci Sukses Mengembangkan ES

Aries Syamsudin(2004) mennyatakan bahwa kunci sukses mengembangkan ES adalah :

·         Koordinir pengembangan ES dengan perencanaan strategis

·         Definisikan masalah dengan jelas untuk dipecahkan dan memahami domain masalah

·         Memberikan perhatian tertentu pada kelayakan etika dan hukum dari kelayakan sistem yang diusulkan

·         Memahami perhatian Dr

·         an ekspektasi pemakai  mengenai sistem.

·         Menggunakan teknik manajemen yang dirancang untuk mempertahankan pengembang.

2.4  Komponen atau Bagain Utama Sistem Pakar

Jeffrey D Ullman (1999) membagi komponen atau bagian sistem pakar dalam beberapa bagiann yaitu:

a.    User Interface (Antarmuka Pemakai)

Antarmuka pemakai, memungkinkan pemakai untuk berinteraksi dengan expert system. User interface digunakan manajer untuk meng-enter instruksi dan informasi ke dalam sistem pakar dan menerima informasi dari sistem pakar.

a)    Input Sistem Pakar

User interface dirancang untuk mempermudah dialog dua arah antara sistem dan pemakai dengan menmpilkanteknik tanya jawab dan pengisian formulir kemudian muncul bahasa perintah dan menu elektronik dan sistem manajemen data base.

b)    Output Sistem pakar

Sistem pakar dirancang untuk menyarankan pemecahan.

b.    Knowledge Base (basis pengetahuan)

Knowledge Base berisi pengetahuan-pengetahuan (pengetahuan gabungan)  dalam memahami, merumuskan, dan penyelesaian masalah. Knowledge Base adalah bagian dari sistem pakar yang berisi domain pengetahuan.

Knowledge base terdiri dari fakta yang menggambarkan area problem atau problem domain dan juga teknik penyajian yang menggunakan fakta sesuai logika. Domain pengetahuan seorang pakar pada dasarnya adalah spesifik terhadap domain masalah.

c.     Inference Engine (mesin inferensi)

Inference engine bertugas untuk menganalisis pengetahuan, memberikan kemampuan penalaran dan menarik kesimpulan berdasarkan knowledge base.

d.    Development Engine

Komponen yang digunakan untuk mengolah sistem pakar, terdiri dari bahasa pemrograman.

Gambar1.1

Model sistem pakar

 

Sumber : Jeffrey D Ulman,1999

Gambar 1.2

Model baganSistem Pakar

Sumber : Jeffrey D Ulman 1999

Semua Sistem Pakar terdiri dari sebuah alat penghubung (input dan output), suatu database, suatu dasar pengetahuan, dan suatu mekanisme kesimpulan. Lebih dari itu, pengembangan Sistem Pakar pada umumnya berproses melalui beberapa tahap yang mencakup pemilihan masalah, didapatnya pengetahuan, penyajian pengetahuan, programming, evaluasi dan pengujian.

Bagian dari  Sistem Pakar yang menarik adalah kemampuan perangkat lunak untuk meninjau ulang suatu konsultasi dan menyediakan suatu penjelasan kepada pemakai bagaimana caranya memperoleh kesimpulan. Fungsi penjelasan yang sangat utama adalah suatu catatan yang  menyangkut proses pemikiran yang digunakan oleh tenaga ahli untuk memecahkan masalah itu. Sistem Pakar menyediakan suatu pemahaman yang lebih baik bagaimana kesimpulan dicapai sehingga kepercayaan pemakai akan lebih besar dalam  mengambil kesimpulan menggunakan Sistem Pakar. Akumulasi fakta akan diperkenalkan  ketika suatu penjelasan diminta. Biasanya penjelasan yang diminta yaitu bagian dari perangkat lunak atau bagian luar dari pengembangan.

Tools perangkat lunak yang dikembangkan memberikan keleluasaan pada perekayasa pengetahuan untuk memasukkan himpunan aturan pada basis pengetahuan, dan diperolehnya suatu solusi berdasarkan basis pengetahuan yang ada. Sehingga Tools Sistem Pakar yang dibuat dalam penelitian ini dapat digunakan untuk memecahkan berbagai macam domain permasalahan.

Mesin informasi di atas merupakan mesin yang dapat berpikir dengan cermat dan tepat untuk pencapaian suatu keputusan yang diambil melalui pengetahuan, yakni komputer. Jadi Sistem Pakar dapat kita definisikan sebagai suatu sistem perangkat lunak yang menggunakan ilmu, fakta dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga kerja ahli dalam bidang yang bersangkutan. Ahli disini melakukan pemindahan ilmu pengetahuan (akuisisi ilmu pengetahuan) yang dia miliki kepada suatu sistem yang di berada pada sebuah perangkat lunak komputer. Sistem Pakar ini sudah banyak di gunakan untuk membantu manusia dalam bidang manajerial.

v  Bentuk pengetahuan :

-          fakta-fakta pada lingkup permasalahan tertentu

-          teori-teori pada lingkup masalah tertentu

-          prosedur-prosedur berkenaan dengan lingkup masalah tertentu

-          strategi-strategi global untuk menyelesaikan masalah

-          meta-knowledge (pengetahuan tentang pengetahuan)

Pengetahuan di dalam Sistem Pakar

 Pengetahuan yang  digunakan untuk memecahkan suatu masalah harus dipaparkan sehingga dapat digunakan untuk menuliskan kode ke dalam komputer dan kemudian dapat dilakukan  pengambilan keputusan oleh Sistem Pakar. Ada berbagai metode formal untuk mewakili pengetahuan dan pada umumnya karakteristik dari suatu masalah tertentu akan menentukan teknik penyajian yang sesuai mempekerjakan.

Dasar pengetahuan salah satunya didapatkan dari  aturan produksi perusahaan. Aturan ini terdiri dari suatu pendapat atau kondisi yang diikuti oleh suatu kesimpulan atau tindakan (contoh : IF kondisi THEN tindakan). Aturan produksi mengijinkan hubungan dasar pengetahuan untuk dipecahkan ke dalam unit yang dapat dikendalikan. Suatu dasar pengetahuan yang terdiri dari ratusan atau beribu-ribu aturan dapat menyebabkan suatu masalah dengan organisasi dan manajemen  aturan itu. Pengaturan visualisasi dan aturan saling behubungan, mereka dapat dipenuhi sampai jaringan ketergantungan.

Sepanjang konsultasi aturan dasar, dikemukakan  kondisi-kondisi yang dapat memuaskan  pemakai. Operasi ini dilakukan oleh mesin pengambil  kesimpulan. Suatu ketika semua kondisi-kondisi ( yaitu. IF bagian-bagian dari aturan) dari suatu aturan sesuai, aturan dieksekusi dan kesimpulan yang sesuai ditarik. Berdasarkan  Atas kesimpulan dan fakta yang diperoleh selama konsultasi, mekanisme kesimpulan menentukan pertanyaan yang (mana)  akan ditanyakan dan di pesan apa yang ditampilkan. Ada berbagai metoda inferencing tersedia untuk melaksanakan tugas pencarian, menyesuaikan, dan eksekusi. Suatu karakteristik Sistem Pakar yang berbeda dari perangkat lunak konvensional adalah kemampuan mereka untuk memperbaiki kekurangan atau kesalahan data.

Dalam sepuluh tahun terakhir, perangkat lunak komputer berbasis kecerdasan buatan yang disebut Sistem Pakar sudah menerima banyak perhatian. Karena perangkat lunak ini sudah banyak di gunakan untuk memecahkan permasalahan yang berhubungan didalam suatu bidang. Contohnya  meliputi sistem komputer disain, perbaikan lokomotif, dan cloning Gen.

Pada jaman sekarang ini perangkat lunak komputer yang paling sering digunakan adalah suatu Sistem Pakar yang memiliki friendly user interface. Interface ini tidak membuat kerja sistem itu menjadi lambat, tetapi dapat memungkinkan user yang tidak memiliki pengalaman  untuk mengetahui permasalahan, pemecahan dan dapat menarik kesimpulan dari sistem itu.

Membuat Sistem Pakar lebih mudah digunakan

Ya atau tidaknya sebuah Sistem Pakar mencapai sukses mungkin ditentukan oleh sifat alami alat penghubung pemakainya. Ini adalah bagian dari  Sistem Pakar yang saling berhubungan dengan pemakai. Bahkan Sistem Pakar yang paling kuat tidak akan diterapkan jika sistem itu memerlukan terlalu banyak usaha pada pihak pemakai. Oleh sebab itu, penting untuk membuat komputer semudah mungkin untuk dipakai oleh pemakai ketika  beroperasi. Hampir semua perangkat lunak pengembangan modern menawarkan kapasitas yang saling berhubungan antara sistem grafik dan teks.

Sistem Pakar sebagai kecerdasan buatan, menggabungkan pengetahuan dan fakta-fakta serta teknik penelusuran untuk memecahkan permasalahan yang secara normal memerlukan keahlian dari seorang pakar. Tujuan utama pengembangan sistem pakar adalah mensubtitusikan pengetahuan dan pengalaman pakar di berbagai bidang seperti bidang pertanian, kelautan, bisnis, pendidikan, ilmu pengetahuan, telekomunikasi, geologi dan meteorologi, kesehatan dan pengobatan, komunikasi dan transportasi.

Sistem pakar akan menjadi layaknya seorang pakar di dalam bidang tertentu sesuai kebutuhan manusia. Sistem pakar juga merupakan perkembangan dunia teknologi mutakhir, yang membuat manusia/pengguna mendapatkan informasi dan panduan pada saat yang diperlukan, selain juga dapat menghemat biaya.

2.5  Ciri-ciri Sistem Pakar

Ciri-ciri Sistem Pakar menurut Syasudin aries (2004) adalah :

a)    Memiliki fasilitas informasi yang handal

b)    Mudah dimodifikasi

c)    Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer

d)    Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

e)    Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.

f)     Pengambilan keputusan berdasarkan kaidah-kaidah tertentu dan dapat merespons masukkan user (melalui kotak dialog).

g)    Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.

h)   Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.

i)     Outputnya berupa saran atau anjuran.

Bentuk SP (Syamsudin aries.2004):

-           Berdiri sendiri. Sistem jenis ini merupakan s/w yang berdiri sendiri tidak tergabung dengan s/w lain.

-           Tergabung. Sisetm ini merupakan bagian program yang terkandung di dalam suatu algoritma (konvensional) .

-           Menghubungkan ke s/w lain. Bentuk ini biasanya merupakan SP yang menghubungkan ke suatu paket program tertentu, misalnya DBMS.

-           Sistem mengabdi. Sistem ini merupakan bagian dari computer khusus yang dihubungkan dengan suatu fungsi tertentu.

2.6  Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar

Keuntungan dan kelemahan system pakar menurut Syamsudiin aries (2004);

1.    Keuntungan SP :

1.    Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli

2.    Menyederhanakan pekerjaan dan meningkatnya efisiensi kerja

3.    Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis

4.    Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar

5.    Meningkatkan output dan produktivitas

6.    Meningkatkan kualitas

7.    Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar

8.    Mampu beroperasi dalam lingkungan berbahaya

9.    Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan

10.  Memiliki realibilitas

11.  Meningkatkan kapabilitas system computer

12.  Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian

13.  Sebagai media pelengkap dalam pelatihan

14.  Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah

15.  Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan

v  Keuntungan Sistem Pakar Bagi Manajer

•   Mempertimbangkan lebih banyak alternatif

•   Menerapkan logika tingkat tinggi

• Mempunyai lebih banyak waktu untuk mengevaluasi aturan pengambilan keputusan

•    Logika Konsisten

v  Keuntungan Sistem Pakar Bagi Perusahaan

• Kinerja Lebih baik dari tim manajemen

• Mempertahankan sumber daya pengetahuan perusahaan

Dalam kaitannya dengan proses pengambilan keputusan, beberapa manfaat yang dapat diberikan oleh sistem pakar kepada manajer perusahaan antara lain :

• Solusi

Aternatif solusi yang dihasilkan melalui sistem pakar umumnya lebih banyak, lebih beralasan dengan beberapa pertimbangan teknis, penyajiannya lebih sistematis dan terkadang dilengkapi fitur-fitur tambahan seperti grafik, diagram dan alat-alat penunjang lainnya sehingga lebih merepresentasikan keadaan sebenarnya. Hal ini sangat diperlukan oleh seorang manajer mengingat keputusan yang diambil berbasis multi-kriteria.

• Logika

Penerapan logika pada kode-kode program dimungkinkan dalam tingkatan yang cukup rumit sekalipun. Hal serupa apabila dibebankan kepada manusia, maka akan membutuhkan waktu yang lama dengan kemungkinan kesalahan analisa dan faktor-faktor kelemahan manusiawi lainnya yang cenderung tinggi. Sistem pakar memberikan hasil dalam waktu yang cepat melalui penalaran yang terstruktur.

• Waktu

Cepatnya hasil analisa dikeluarkan oleh suatu aplikasi sistem cerdas membuat para pengambil keputusan memiliki waktu yang banyak untuk mengevaluasi hasil keluaran sistem tersebut. Hal ini tentunya cukup membantu mempercepat kerja manajer khusunya dan perusahaan umumnya.

• Konsisten.

Keputusan yang dihasilkan akan lebih konsisten dan terarah, mengingat bahwa algoritma yang digunakan dalam pengeksekusian data adalah tetap dan konsisten.

2.    Kelemahan SP :

1.    Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal

2.    Sulit dikembangkan. Hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan pakar dalam bidangnya.

Sistem pakar hanya dapat menangani pengetahuan yang konsisten. Sistem pakar dirancang dengan aturan-aturan yang hasilnya sudah pasti dan konsisten sesuai dengan alur di diagram pohonnya. Untuk pengetahuan yang cepat berubah-rubah dari waktu ke waktu, maka knowledge base di sistem pakar harus selalu diubah, yang tentu cukup merepotkan.

3.    System pakar tidak 100% bernilai benar.

Sistem pakar tidak dapat menangani hal yang bersifat judgement (Pertimbangan atau intuisi). Sistem pakar memberikan hasil yang pasti, sehingga keputusan akhir pengambilan keputusan jika melibatkan kebijaksaaan dan institusi masih tetap di tangan manajemen.

2.7  Kategori Problema Sistem Pakar

Kategori Problema Sistem Pakar secara umum (B.G Buchaman et al,1984) antara lain:

1.    Interpretasi : membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data mentah. Pengambilan keputusan dari hasil observasi, termasuk pengenalan ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, dll

2.    Prediksi : memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu. Contoh : prediksi demografi, prediksi ekonomi, dll.

3.    Diagnosis : menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didsarkan pada gejala-gejala yang teramati diagnosis medis, elektronis, mekanis, dll.

4.    Perancangan (Desain): menentukan konfigurasi komponen-komponen sistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala - kendala tertentu. Contoh : perancangan layout sirkuit , bangunan.

5.    Perencanaan : merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu. Contoh : perencanaan keuangan, militer, dll

6.    Monitoring : membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang diharapkan. Contoh : computer aided monitoring system

7.    Debugging : menentukan dan menginterpretasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi. Contoh : memberikan resep obat terhadap kegagalan

8.    Instruksi : mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subyek. Contoh : melakukan instruksi untuk diagnosis, debugging dan perbaikan kinerja

9.    Kontrol : mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks. Contoh : melakukan kontrol terhadap interpreasi, prediksi, perbaikan dan monitoring kelakukan sistem.

Domain expert

•      Orang yang memiliki ketrampilan ( skill) dan pengetahuan (knowledge) untuk menyelesaikan masalah khusus dengan cara-cara yang superior dibanding orang kebanyakan.

•      Memiliki pengetahuan kepakaran

•      Memiliki ketrampilan problem-solving yang efisien

•      Dapat mengkomunikasikan pengetahuan

•      Dapat menyediakan waktu

•      Dapat bekerja sama

Knowledge Engineer

•      Orang yang melakukan proses disain, mengembangkan dan menguji suatu sistem pakar

•      Memiliki ketrampilan rekayasa pengetahuan (knowledge engineering)

•      Memiliki ketrampilan komunikasi yang baik

•      Dapat menyesuaikan masalah kepada software

•      Memiliki ketrampilan pemrograman sistem pakar

End-User

•      Dapat membantu mendefinisikan spesifikasi interface

•      Dapat membantu proses akuisisi pengetahuan

•      Dapat membantu proses pengembangan sistem

2.8  Contoh Aplikasi dan Pengembangannya (Contoh) Sistem Pakar

1. Dendral : Mengidentifikasi struktur organik tak dikenal melalui analisa spektrum massa dan ilmu kimia
2. Mycin: Identifikasi bakteri penyebab infeksi dan merekomendasikan antiobiotik dengan dosis yang disesuaikan dengan berat tubuh pasien. Dirancang oleh Edward Feigenbaum (Universitas Stanford) th ’70 an.
3. Dipmeter Advisor: Digunakan oleh Schlumberger untuk analisis data dalam pengeboran minyak.
4. XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar. Dikembangkan oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Carnegie Mellon Universitas (CMU), akhir ’70 an. Untuk sistem komputer DEC VAC 11 1780
5. Sophie : Analisis sirkit elektronik
6. Prospector : Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit. Didesign oleh Sheffield Research Institute, akhir ‘70an
7. Folio : Menbantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi.
8. Delta : Pemeliharaan lokomotif listrik disel. Didesign & dikembangkan oleh General Electric Company.
9. YESMVS : Membantu operator komputer & mengontrol sistem operasi MVS (multiple virtual storage). Didesign oleh IBM awal th ‘80an
10. ACE : SP troubleshooting pd sistem kabel telpon. Didesign & dikembangkan oleh AT&T Bell Lab awal th ‘80an

v  Contoh Aplikasi Sistem Pakar

Aplikasi Sederhana: Sistem Pakar Bengkel Mobil

Ini adalah contoh Sistem Pakar sederhana, yang bertujuan untuk mencari apa yang salah sehingga mesin mobil pelanggan yang tidak mau hidup, dengan memberikan gejala-gejala yang teramati. Anggap Sistem Pakar kita memiliki aturan-aturan berikut:

1.    JIKA mesin_mendapatkan_bensin DAN starter_dapat_dihidupkan MAKA ada_masalah_dengan_pengapian

2.    JIKA TIDAK BENAR starter_dapat_dihidupkan DAN TIDAK BENAR lampu_menyala MAKA ada_masalah_dengan_aki

3.    JIKA TIDAK BENAR starter_dapat_dihidupkan DAN lampu_menyala MAKA ada_masalah_dengan_starter

4.    JIKA ada_bensin_dalam_tangki_bahan_bakar MAKA mesin_mendapatkan_bensin

      Terdapat 3 masalah yang mungkin, yaitu: ada_ masalah_ dengan _pengapian, ada_ masalah_ dengan_ aki dan ada_ masalah_ dengan_ starter. Dengan sistem terarah-tujuan (goal-driven), kita hendak membuktikan keberadaan setiap masalah tadi.

Pertama, Sistem Pakar berusaha untuk membuktikan kebenaran ada_masalah_dengan_pengapian. Di sini, aturan 1 dapat digunakan, sehingga Sistem Pakar akan menset goal baru untuk membuktikan apakah mesin_mendapatkan_bensin serta starter_dapat_dihidupkan. Untuk membuktikannya, aturan 4 dapat digunakan, dengan goal baru untuk membuktikan mesin_mendapatkan_bensin. Karena tidak ada aturan lain yang dapat digunakan menyimpulkannya, sedangkan sistem belum memperoleh solusinya, maka Sistem Pakar kemudian bertanya kepada pelanggan: “Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?”. Sekarang, katakanlah jawaban klien adalah “Ya”, jawaban ini kemudian dicatat, sehingga klien tidak akan ditanyai lagi dengan pertanyaan yang sama.

Karena sistem sekarang sudah dapat membuktikan bahwa mesin mendapatkan bensin, maka sistem sekarang berusaha mengetahui apakah starter_dapat_dihidupkan. Karena sistem belum tahu mengenai hal ini, sementara tidak ada aturan lagi yang dapat menyimpulkannya, maka Sistem Pakar bertanya lagi ke klien: “Apakah starter dapat dihidupkan?”. Misalkan jawabannya adalah “Tidak”, maka tidak ada lagi aturan yang dapat membuktikan ada_masalah_dengan_pengapian, sehingga Sistem Pakar berkesimpulan bahwa hal ini bukanlah solusi dari problem yang ada, dan kemudian melihat hipotesis berikutnya: ada_masalah_dengan_aki. Sudah diketahui (dibuktikan) bahwa mesin tidak dapat distarter, sehingga yang harus dibuktikan adalah bahwa lampu tidak menyala. Sistem Pakar kemudian bertanya: “Apakah lampu menyala?”. Misalkan jawabannya adalah “Tidak”, maka sudah terbukti bahwa ada masalah dengan aki.

Sistem ini mungkin berhenti sampai di sini, tetapi biasanya ada kemungkinan terdapat lebih dari satu solusi (misalnya terdapat lebih dari satu kerusakan), atau ada kemungkinan terdapat solusi lain yng lebih tepat, sehingga biasanya semua hipotesis diperiksa kebenarannya. Sistem Pakar ini kemudian mencoba membuktikan bahwa ada_masalah_dengan_starter, namun dari fakta yang sudah diperoleh, yaitu lampu tidak menyala, maka pembuktiannya menjadi gagal. Dengan demikian solusi yang diberikan oleh Sistem Pakar adalah ada masalah dengan aki.

Secara lengkap, interaksi antara Sistem Pakar dengan klien mungkin seperti ini:

System Pakar: Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?

Klien: Ya

System Pakar: Apakah starter dapat dihidupkan?

Klien: Tidak

System Pakar: Apakah lampu menyala?

Klien: Tidak

System Pakar: Saya berkesimpulan bahwa ada masalah dengan aki

Fasilitas Penjelasan

Kebanyakan Sistem Pakar mempunyai fasilitas penjelasan yang mengijinkan klien untuk bertanya mengapa dia diberi suatu pertanyaan atau bagaimana dapat mencapai suatu kesimpulan. Pertanyaan dari klien tersebut dijawab dengan mengacu pada goal, aturan yang dipakai, dan data-data yang ada. Contoh pemakaian fasilitas penjelas dalam Sistem Pakar di atas dapat dilihat pada percakapan berikut:

System Pakar: Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?

Klien: Ya

System Pakar: Apakah starter dapat dihidupkan?

Klien: Tidak

System Pakar: Apakah lampu menyala?

Klien: Mengapa?

System Pakar: Saya mencoba membuktikan bahwa ada masalah dengan aki. Sudah ditunjukkan adalah tidak benar starter dapat dihidupkan. Sehingga jika tidak benar bahwa lampu menyala, maka ada masalah dengan aki. Apakah lampu menyala?

Klien: Tidak

System Pakar: Saya berkesimpulan bahwa ada masalah dengan aki

Klien: Bagaimana bisa?

System Pakar: Hal ini sesuai dengan aturan no 2: JIKA TIDAK BENAR starter_dapat_dihidupkan DAN TIDAK BENAR lampu_menyala MAKA ada_masalah_dengan_aki bahwa tidak benar starter_dapat_dihidupkan sudah dijawab, bahwa tidak benar lampu_menyala sudah dijawab, sehingga dapat disimpulkan bahwa ada_masalah_dengan_aki.

Fasilitas penjelasan berhubungan dengan pencatatan aturan apa saja yang digunakan untuk mengambil kesimpulan, dan menggunakan catatan tersebut untuk menyusun penjelasan. Pembangkitan penjelasan sederhana seperti contoh di atas bukanlah persoalan yang sulit, namun pemahaman klien terhadap penjelasan tersebut tidaklah sama, sehingga seringkali klien tetap tidak mengerti maksudnya. Hal ini karena biasanya penjelasan hanya meliputi pengetahuan yang dangkal atau hanya permukaan saja sebagaimana tercantum dalam autran yang dipunyai, bukannya pengetahuan yang mendalam yang mendasari aturan tersebut. Dalam contoh di atas, Sistem Pakar hanya mengatakan bahwa hal ini sesuai dengan aturan no 2, tetapi tidak menjelaskan secara lebih detil mengenai aturan 2 tersebut. Mungkin klien perlu diberi pengertian bahwa lampu dan starter dua-duanya menggunakan aki untuk menyalakannya. Hal penting lain adalah ketika klien gagal mengerti atau menerima penjelasan yang diberikan, biasanya Sistem Pakar tidak dapat memberi penjelasan dengan cara lain (tidak begitu halnya dengan seorang pakar yang mampu menggunakan kalimat yang lain untuk mencoba menjelaskannya).

2. Eliza

Eliza adalah salah satu Sistem Pakar yang paling awal dikembangkan. Ini adalah program komputer terapis yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di MIT. Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang terapis. Berikut ini adalah contoh percakapan antara Eliza dengan seorang klien:

Eliza: Hello. I am ELIZA. How can I help you?

Klien: My name is Balza.

Eliza: I have told you before, I do not care about names.

Klien: I don’t have any money. That’s my problem.

Eliza: Why do you say your problem?

Klien: Because you asked me.

Eliza: Do any other reasons not come to mind?

Klien: No.

Eliza: You are being a bit negative.

Klien: Why?

Eliza: Please go on.

Klien: OK. I am bankrupt.

Eliza: How long have you been bankrupt?

Klien: A year.

Eliza: Please go on.

Klien: So, what should I do?

Eliza: Does that question interest you?

Klien: Yes, how can I make big money?

Eliza: You are sure?

Klien: Of course I’m sure.

...

3. Parry

Parry adalah Sistem Pakar yang juga paling awal dikembangkan di Stanford University oleh seorang psikiater, Kenneth Colby, yang mensimulasikan seorang paranoid. Berikut ini contoh respon Parry terhadap pertanyaan seorang psikiater yang menginterviunya.

Psikiater: Why are you in the hospital?

Parry: I shouldn't be here.

Psikiater: Who brought you here?

Parry: The police.

Psikiater: What trouble did you have with the police?

Parry: Cops don't do their job.

Psikiater: What do they do instead?

Parry: Cops arrest the wrong people.

Psikiater: They arrest the right ones sometimes

Parry: The law should get those Italian crooks.

Psikiater: Are you Italian?

Parry: My background is British but I was born in this country.

Psikiater: Do you know any Italian crooks?

Parry: I try to avoid the underworld.

...

Gambar 1.3

Contoh Bentuk gambar Sistem pakar :

Gambar 1.4

contoh model program sistem pakar

BAB III

PENUTUP

Simpulan

Dari makalah yang telah kami susun, kami dapat menarik kesimpulan bahwa Sistem Pakar adalah Sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli.

Ada beberapa hal penting yang perlu diperhatikan bahwa, secanggih apapun suatu sistem atau sebesar apapun basis pengetahuan yang dimiliki, tentu saja ada kelemahannya sebagai konsekuensi logis kelemahan manusia sebagai penyusun elemen-elemennya. Bahwa sistem tidak memlliki inisiatif untuk melakukan suatu tindakan diluar dari apa yang telah diprogramkan untuknya, kemungkinan terjadi kesalahan-kesalahan yang tidak disengaja (bugs), ketidak mampuan sistem mengotomasi semua proses atau sekedar mengindera proses tertentu memang menjadi kendala sekaligus tantangan bagi para pengembang IT kedepan. Sering juga keputusan final yang diambil oleh seorang manajer justru tidak sesuai dengan apa yang telah disarankan oleh sistem dengan memperhatikan berbagai analisa dan pertimbangan dari banyak fihak. Hal tersebut di atas sangat mungkin terjadi di dunia nyata, ketika penerapan aplikasi dirasa tidak begitu mendukung produktivitas atau apa yang populer dikenal sebagai produktivity paradox, yaitu suatu kondisi dimana penerapan teknologi yang menghabiskan biaya besar justru tidak bisa mencapai target yang diinginkan dan bahkan pada beberapa kasus, fihak perusahaan memutuskan untuk menghentikan pengembangan proyek IT tersebut setelah setengah berjalan dengan alasanalasan

tertentu dan terpaksa harus menelan ludah pahit kerugian.

Permasalahan di atas sesungguhnya telah lama menghantui fihak perusahaan terutama dalam konteks investasi pada dunia IT sebagai salah satu faktor penentu keputusan. Karena ada banyak hal yang bisa mempengaruhi diambilnya suatu kebijakan dan proses-proses lain yang menyertainya. Namun IT pada banyak kasus memang menjadi kambing hitam, kelinci percobaan atau sekedar sapi perah. Asumsi salah seperti ini tampaknya perlu dibenahi dalam

rangka pemberdayaan sumberdaya produktif perusahaan.

DAFTAR PUSTAKA

-         Kusumadewi, Sri. Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya. Yogyakarta : Graha Ilmu. 2003

-         Jeffrey D. Ullman, Principles of Database and knowledge-Base Systems, Volume 2, W H Freeman, 1999.

-         B.G. Buchaman and E.H. Shortliffe. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley, 1984.

-         Syamsuddin, Aries , PENGANTAR SISTEM PAKAR , 2004.

-         Giarratano, Joseph C. dan Riley, Gary D.  Expert System: Principles and Programming, Course Technology 2000.