Menurut John Mc Carthy 1956, terdapat dua bagian penting sehingga sistem komputer dapat belajar seperti layaknya manusia [11], yaitu:
a. Knowledge Base Basis Pengetahuan Basis pengetahuan berisi data, fakta-fakta, teori, pemikiran hubungan antara satu
dengan lainnya. b. Inference Engine Mesin Inferensi
Mesin inferensi mempunyai kemampuan merangkaikan basis data untuk menarik sebuah kesimpulan.
Berikut merupakan gambar arsitektur pada kecerdasan buatan berdasarkan penjelasan diatas
Gambar 2.1. Arsitektur Kecerdasan Buatan
2.2. Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat
dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut [8]. Sedangkan pendapat lain
menyatakan bahwa s
istem pakar adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence kecerdasan buatan yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus
untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar. Knowledge dalam sistem pakar mungkin saja seorang ahli, atau knowledge yang umumnya terdapat dalam
buku, jurnal dan orang yang mempunyai pengetahuan tentang suatu bidang [2].
Sistem pakar juga dapat diartikan sebagai 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 dibidangnya. Sistem pakar ini juga akan dapat membantu aktivitas paramedis.
Universitas Sumatera Utara
Sama seperti kecerdasan buatan, sistem pakar juga memiliki 2 komponen utama yaitu basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan merupakan tempat
penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer, dimana pengetahuan ini diambil dari pengetahuan pakar. Sedangkan mesin inferensi merupakan otak dari aplikasi
sistem pakar. Bagian inilah yang menuntun user untuk memasukkan fakta sehingga diperoleh suatu kesimpulan. Apa yang dilakukan mesin inferensi ini didasarkan pada
pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan [3]. Berikut Gambar 2.2 yang menggambarkan konsep dasar suatu sistem pakar :
Gambar 2.2. Konsep dasar suatu sistem pakar
2.3 Struktur Sistem Pakar
Sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu : lingkungan pengembangan development environment dan lingkungan konsultasi consultation environment [2].
Lingkungan pengembangan digunakan sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi pembangun komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan
oleh seseorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi.
Komponen-komponen yang ada pada sistem pakar adalah: 1. Subsistem penambahan pengetahuan Akuisisi Pengetahuan.
Akusisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Dalam
tahap ini, perekayasa pengetahuan knowledge engineer berusaha menyerap pengetahuan untuk selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan
diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman pemakai.
Universitas Sumatera Utara
2. Basis pengetahuan Knowledge Base Berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami formulasi dalam
suatu menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan merupakan bagian yang sangat penting dalam proses inferensi, yang di dalamnya menyimpan informasi dan aturan-
aturan penyelesaian suatu pokok bahasan masalah beserta atributnya. Pada prinsipnya, basis pengetahuan mempunyai dua 2 komponen yaitu fakta-fakta dan aturan-aturan.
3. Mesin Inferensi Inference Engine. Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap
informasi-informasi dalam basis pengetahuan dan blackboard, serta digunakan untuk memformulasikan konklusi.
4. Workplace Blackboard Merupakan area dari sekumpulan memori kerja working memory. Workplace
digunakan untukmerekam kejadian yang sedang berlangsung termasuk keputusan sementara.
5. Antarmuka user interface Digunakan untuk media komunikasi antara user dan program. Menurut McLeod
1995, pada bagian ini terjadi dialog antara program dan pemakai, yang memungkinkan sistem pakar menerima instruksi dan informasi input dari pemakai,
juga memberikan informasi output kepada pemakai. 6. Subsistem penjelasan Explanation Facility
Explanation Facility memungkinkan pengguna untuk mendapatkan penjelasan dari hasil konsultasi. Fasilitas penjelasan diberikan untuk menjelaskan bagaimana proses
penarikan kesimpulan. Biasanya dengan cara memperlihatkan rule yang digunakan. 7. Perbaikan Pengetahuan Knowledge Refinement
Sistem ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem pakar itu sendiri untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di
masa mendatang.
Universitas Sumatera Utara
Berikut gambar 2.3 arsitektur pada sistem pakar berdasarkan penjelasan diatas.
Gambar 2.3. Arsitektur Sistem Pakar
2.4 Pengertian Gizi
