1. Tahap identifikasi, meliputi penentuan komponen-komponen kunci dalam sistem
yang sedang dibangun. Komponen kunci ini adalah knowledge engineer, pakar, karakteristik masalah, sumber daya dan tujuan.
2. Tahap konseptualisasi merupakan tahap kelanjutan dari tahap peratama yang
membuat konsep-konsep kunci dan hubungannya pada tahap tersebut menjadi lebih jelas.
3. Tahap formalisasi, meliputi pemetaan konsep-konsep kunci, sub masalah dan
bentuk aliran informasi yang telah ditentukan dalam tahap-tahap sebelumnya ke dalam representasi formasi yang paling sesuai dengan masalah yang ada.
4. Tahap implementasi, meliputi pemetaan pengetahuan dari tahap sebelumnya yang
telah diformalisasi ke dalam skema representasi pengetahuan yang dipilih. 5.
Tahap pengujian, meliputi proses pengujian prototipe sistem yang telah dibangun pada tahap sebelumnya untuk menjalani serangkaian pengujian dengan teliti
menggunakan beragam sampel masalah. Masalah-masalah yang ditemukan dalam pengujian ini biasanyadapat dibagi menjadi tiga kategori, yaitu kegagalan
inputoutput kesalahan logika dan strategi kontrol. 6.
Revisi prototipe, suatu unsur penting pada semua tahap dalam proses akuisisi pengetahuan adalah kemampuan untuk kembali ke tahap-tahap sebelumnyauntuk
memperbaiki sistem.
2.3.4 Mesin Inferensi
Mesin inferensi adalah komponen yang mengandung mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Menurut
Turban 1995 mesin inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam
workplace dan untuk merumuskan kesimpulan. Kebanyakan sistem pakar berbasis aturan menggunakan strategi inferensi yang dinamakan modus ponen. Pada
prinsipnya, komponen ini akan mencari solusi dari suatu permasalahan. Terdapat dua pendekatan untuk mengontrol inferensi dalam sistem pakar
berbasis aturan, yaitu pelacakan ke belakang backward chaining atau dalam salah
Universitas Sumatera Utara
satu buku biasa disebut dengan runut balik top-down dan pelacakan ke depan forward chaining yang sering disebut sebagai runut maju bottom-up. Backward
chaining adalah proses penalaran yang berawal dari tujuan, kemudian menelusuri fakta-fakta yang mendukung untuk mencapai tujuan tersebut. Sementara forward
chaining merupakan kebalikan dari backward chaining, yaitu proses penalaran yang bermula dari fakta-fakta yang diketahui untuk mencapai tujuan yang diinginkan.
Tabel 2.3.4.1 Karakteristik formard dan backward chaining Forward chaining
Backward chaining
Perencanaan, pengawasan, kontrol Diagnosisi
Disajikan untuk masa depan Disajikan untuk masa lalu
Data memandu penalaran dari bawah ke atas
Tujuan pemandu penalaran dari atas ke bawah
Bekerja ke depan untuk mendapatkan solusi apa yang mengikuti fakta
Bekerja ke belakang untuk mendapatkan fakta yang mendukung hipotesis
Dalam memilih metode yang akan digunakan, semuanya bergantung pada masalah yang akan dibuat sistem pakarnya dan belum dapat dibuktikan mana yang
lebih baik di antara kedua metode inferensi ini. Untuk sebuah sistem pakar yang besar, dengan jumlah aturan yang relatif banyak, metode pelacakan ke depan akan dirasakan
sangat lamban dalam pengambilan kesimpulan, sehingga untuk sistem-sistem yang besar digunakan metode pelacakan ke belakang.
2.3.5 Workplace
