How To Membangun Sistem Pakar


HOW TO MEMBANGUN SISTEM PAKAR

1. Pemilihan Masalah

Pembuatan Sistem Pakar membutuhkan waktu dan biaya yang banyak. Untuk menghindari kegagalan yang memalukan dan kerugian yang besar, maka dibuat beberapa pedoman untuk menentukan apakah Sistem Pakar cocok untuk memecahkan suatu problem:

  1. Biaya yang diperlukan untuk pembangunan Sistem Pakar ditentukan oleh kebutuhan untuk memperoleh solusi. Sehingga harus ada perhitungan yang realistis untuk cost and benefit.
  2. Pakar manusia tidak mudah ditemui untuk semua situasi di mana dia dibutuhkan. Jika pakar pengetahuan tersebut terdapat di mana saja dan kapan saja, maka pembangunan Sistem Pakar menjadi kurang berharga.
  3. Problem yang ada dapat diselesaikan dengan teknik penalaran simbolik, dan tidak membutuhkan kemampuan fisik.
  4. Problem tersebut harus terstruktur dengan baik dan tidak membutuhkan terlalu banyak pengetahuan awam (common sense), yang terkenal sulit untuk diakuisisi dan dideskripsikan, dan lebih banyak berhubungan dengan bidang yang teknis.
  5. Problem tersebut tidak mudah diselesaikan dengan metode komputasi yang lebih tradisionil. Jika ada penyelesaian algoritmis yang bagus untuk problem tersebut, maka kita tidak perlu memakai Sistem Pakar.
  6. Ada pakar yang mampu memberikan penjelasan tentang kepakarannya serta mau bekerjasama. Adalah sangat penting bahwa pakar yang dihubungi benar-benar mempunyai kemauan kuat untuk ikut berpartisipasi serta tidak merasa pekerjaannya akan menjadi terancam.
  7. Problem tersebut mempunyai sekup yang tepat. Biasanya merupakan problem yang membutuhkan kepakaran yang sangat khusus namun hanya membutuhkan seorang pakar untuk dapat menyelesaikannya dalam waktu yang relatif singkat (misalnya paling lama 1 jam).

 

2. Rekayasa Pengetahuan (Knowledge Engineering)

Proses dalam rekayasa pengetahuan meliputi (Gambar 1):

  1. Akuisisi pengetahuan, yaitu bagaimana memperoleh pengetahuan dari pakar atau sumber lain (sumber terdokumentasi, buku, sensor, file komputer, dll.).
  2. Validasi pengetahuan, untuk menjaga kualitasnya misalnya dengan uji kasus.
  3. Representasi pengetahuan, yaitu bagaimana mengorganisasi pengetahuan yang diperoleh, mengkodekan dan menyimpannya dalam suatu basis pengetahuan.
  4. Penyimpulan pengetahuan, menggunakan mesin inferensi yang mengakses basis pengetahuan dan kemudian melakukan penyimpulan.
  5. Transfer pengetahuan (penjelasan). Hasil inferensi berupa nasehat, rekomendasi, atau jawaban, kemudian dijelaskan ke pengguna oleh subsistem penjelas.

Proses dalam Rekayasa Pengetahuan

Gambar 1 : Proses dalam Rekayasa Pengetahuan (Sumber : Soleh 2010)

 

3. Partisipan Dalam Proses Pengembangan

Pakar, yaitu seseorang yang mempunyai pengetahuan, pengalaman, dan metode khusus, serta mampu menerapkannya untuk memecahkan masalah atau memberi nasehat. Pakar menyediakan pengetahuan tentang bagaimana nantinya Sistem Pakar bekerja.

 

Perekayasa pengetahuan (knowledge engineer), yang membantu pakar untuk menyusun area permasalahan dengan menerjemahkan dan mengintegrasikan jawaban pakar terhadap pertanyaan-pertanyaan dari klien, menarik analogi, serta memberikan contoh-contoh yang berlawanan, kemudian menyusun basis pengetahuan.

 

Pengguna, yang mungkin meliputi: seorang klien non-pakar yang sedang membutuhkan nasehat (Sistem Pakar sebagai konsultan atau advisor), seorang siswa yang sedang belajar (Sistem Pakar sebagai instruktur), seorang pembuat Sistem Pakar yang hendak meningkatkan basis pengetahuan (Sistem Pakar sebagai partner), seorang pakar (Sistem Pakar sebagai kolega atau asisten, yang dapat memberikan opini kedua).

 

Partisipan lain, dapat meliputi: pembangun sistem (system builder), tool builder, staf administrasi dsb.

 

4. Akuisisi Pengetahuan

Dalam proses akuisisi pengetahuan, seorang perekayasa pengetahuan menjembatani antara pakar dengan basis pengetahuan. Perekayasa pengetahuan mendapatkan pengetahuan dari pakar, mengolahnya bersama pakar tersebut, dan menaruhnya dalam basis pengetahuan, dengan format tertentu. Pengambilan pengetahuan dari pakar dapat dilakukan secara (Gambar Metode Akuisisi Pengetahuan):

Manual, di mana perekayasa pengetahuan mendapatkan pengetahuan dari pakar (melalui wawancara) dan/atau sumber lain, kemudian mengkodekannya dalam basis pengetahuan. Proses ini biasanya berlangsung lambat, mahal, serta kadangkala tidak akurat.

 

Semi-otomatik, di mana terdapat peran komputer untuk:

(1) mendukung pakar dengan mengijinkannya membangun basis pengetahuan tanpa (atau dengan sedikit) bantuan dari perekayasa pengetahuan, atau

(2) membantu perekayasa pengetahuan sehingga kerjanya menjadi lebih efisien dan efektif.

 

Otomatik, di mana peran pakar, perekayasa pengetahuan, dan pembangun basis pengetahuan (system builder) digabung. Misalnya dapat dilakukan oleh seorang system analyst seperti pada metode induksi.

Metode Akuisisi (a) Manual (b) Akuisis Terkendali-Pakar (c) Induksi

Metode Akuisisi (a) Manual (b) Akuisis Terkendali-Pakar (c) Induksi

Gambar 2 : Metode Akuisisi (a) Manual (b) Akuisis Terkendali-Pakar (c) Induksi (Sumber : Soleh 2010)

 

CONTOH PROBLEM SPACE MENGHIDUPKAN SEPEDA MOTOR

CONTOH PROBLEM SPACE

CONTOH PROBLEM SPACE

 

Contoh Kasus BACKWARD CHAINING

  • SISTEM PAKAR : Penentuan Status Mahasiswa STIKOM Surabaya
  • Kasus : Seorang ingin memastikan apakah orang tersebut adalah mahasiswa STIKOM Surabaya?
  • Variabel-variabel  yang digunakan :
  1. Memiliki KTM
  2. Berusia > 17 tahun
  3. Berseragam putih
  4. Mengambil jurusan Sistem Informasi
  5. Mengambil jurusan Ilmu Keperawatan
  6. Mahasiswa STIKOM Surabaya
  7. Mahasiswa POLTEKES Surabaya
  • Setiap variabel dapat bernilai TRUE atau FALSE
  • Diasumsikan si user memiliki data :
    • Dia memiliki KTM (A TRUE)
    • Berusia  18 tahun (B TRUE)
    • RULES
      • R1: IF seseorang memiliki KTM AND mengambil jurusan Sistem Informasi THEN dia adalah mahasiswa STIKOM Surabaya
      • R2 : IF seseorang berumur 20 tahun AND mengambil jurusan Ilmu Keperawatan THEN dia adalah mahasiswa POLTEKES Surabaya
      • R3 : IF seseorang berseragam putih AND tidak memiliki KTM THEN dia bukan mahasiswa POLTEKES Surabaya
      • R4 :  IF seseorang tersebut mengambil jurusan Sistem Informasi THEN dia adalah mahasiswa STIKOM Surabaya
      • R5 : IF seseorang tersebut mengambil jurusan Ilmu Keperawatan THEN dia adalah mahasiswa POLTEKES Surabaya

      Rule Simplification :

        • R1 : IF A AND D, THEN F
        • R2 : IF B AND E, THEN G
        • R3 : IF C AND A, THEN –G
        • R4 : IF D THEN F
        • R5 : IF E THEN G

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s