Membangun Sistem Pakar sistem berbasis pengetahuan

Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 23

Bab 4 Membangun Sistem Pakar

Bab ini menjelaskan mengenai cara pembangunan dari sistem pakar, dimana pustakanya diambilkan dari E. Turban [Tur95], A.J. Gonzalez dan D.D. Dankel [Gon93], J.P. Ignizio [Ign91] dan G.R. Baur and D.V.Pigford [Baur90]. 3 aktivitas yang harus dilakukan dalam rangka membangun suatu Sistem Pakar dapat dituliskan sebagai berikut: ƒ Pengembangan development ƒ Konsultasi consultation ƒ Peningkatan improvement 4.1 Bidang Permasalahan yang Ditangani Sistem Pakar Sebelum kita membangun suatu Sistem Pakar, tentu ada baiknya kita mengetahui lebih dulu bidang-bidang apa saja yang dapat ditangani oleh sebuah Sistem Pakar. Bidang-bidang ini dapat dilihat pada tabel 4.1 di bawah ini. Tabel 4.1 Bidang permasalahan yang ditangani Sistem Pakar Kategori Bidang permasalahan yang ditangani Interpretasi Mengambil kesimpulan deskripsi situasi dari observasi Prediksi Mengambil kesimpulan seperti halnya konsekuensi dari situasi tertentu Diagnosis Mengambil kesimpulan kegagalan sistem dari observasi Desain Mengatur objek-objek dalam batasan-batasan tertentu Perencanaan Mengembangkan rencana-rencana untuk mencapai tujuan tujuan Monitoring Membandingkan observasi ke rencana, menandai perkecualian- perkecualian Debugging Meresepkan obat penyelesaian untuk kasus kegagalan Perbaikan Mengeksekusi suatu rencana untuk menatausaha obat penyelesaian yang diresepkan Instruksi Pendiagnosisan, debugging dan pengkoreksian kinerja murid-murid Kontrol Interpretasi, prediksi, perbaikan dan monitoring perilaku sistem 4.2 Tahapan Membangun Sistem Pakar 7 langkah yang diperlukan dalam pengembangan suatu Sistem Pakar dapat dilihat pada diagram pada gambar 4.1 di bawah ini: Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 24 Phase 1. Front End Analysis y Identify appropriate problem y Determine costeffectiveness y Arrange management support Phase 2. Task Analysis y Identify appropriate task y Identify behavioral sequence y Identiy knowledge required Phase 3. Prototype Development y Identify case studies criteria y Develop a small system to provide proof of concept and practice Phase 4. System Development y Rearrange overall structure as necessary y Add knowledge Phase 5. Field Testing y Test system with actual users y Revise as necessary Phase 6. Implementation y Port system to hardware to be used in the field y Train users to use system Phase 7. Maintenance y Establish means to update system y Update system as needed Gambar 4.1 7 tahap pembangunan Sistem Pakar 4.3 Membangun Shell Sistem Pakar yang Spesifik Sedangkan untuk membangun Sistem Pakar yang spesifik dengan suatu shell dapat dilihat pada gambar 4.2 di bawah ini: Symptoms, Specific Problems Development Environment User Consultation Environment Recommendation, Explanation Inference Engine, Rule and Program Interpreters Knowledge Base Facts Rules Development Engine Editor, Debugging Tools Knowledge Engineer Expert Sample Problems Cases Tests ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎭ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎬ ⎫ ⎪⎭ ⎪ ⎬ ⎫ Gambar 4.2 Membangun shell Sistem Pakar yang spesifik Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 25 Perangkat lunak untuk membangun Sistem Pakar yang spesifik dapat digambarkan pada gambar 4.3 berikut ini: Specific Expert Systems General-Purpose Knowledge Engineering Languages Support Facilities Explanation Programming Expert Systems Shells System-Building Aids General- Purposes Programming Languages Higher-Level Programming Language General Purpose Symbol Manipulation Knowledge Acquisition Design T o o l s ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎩ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎧ Gambar 4.3 Perangkat lunak pembangun Sistem Pakar yang spesifik Tahapan-tahapan dalam mengakuisisi pengetahuan digambarkan pada gambar 4.4 seperti terlihat di bawah ini: Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 26 Identify Problem Characteristics IDENTIFICATION Find Concepts to Represent Knowledge Design Structure to Organize Knowledge Formulate Rules to Embody Knowledge Validate Rules that Organize Knowledge CONCEPTUALIZATION FORMALIZATION IMPLEMENTATION TESTING Requierements Concepts Structure Rules R e fi n e m e n ts R e d e s ig n s R e fo rm u la ti o n s Gambar 4.4 Tahapan-tahapan akuisisi pengetahuan Sedangkan proses pengembangan Sistem Pakar itu sendiri digambarkan pada gambar 4.5 sebagai berikut: Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 27 Problem Selection Step 1 Rapid Prototyping Select Experts Step 2 Conceptual Planning Step 3 Select Software and Hardware Tools Step 4 Knowledge Acquisition Step 5 Build a Prototype ES Step 6 Inference Engine Knowledge Base Justifier Blackboard Interface Dialog Evaluate for Performance Step 7 Evaluate for Acceptance Training Step 8 Use in Parallel with Existing System Step 9 Develop Documentation and Maintenance Plans Step 10 System Release Full-Scale ES Step 11 Gambar 4.5 Proses pengembangan Sistem Pakar Salah satu contoh dari Sistem Pakar, yaitu IFPS – Interactive Financial Planning System, dapat digambarkan dalam diagram pada gambar 4.6 di bawah ini: Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 28 Format Reports SPOOL RECORD OPTION DFNAME COMMANDS MODEL COMBINE CONSOLIDATE WHAT IF WHAT IF SAVE COMPILESAVE COMPILEGET Variable List ALL INSERT REMOVE CHANGE DATAFILE CMDFILE REPORT Executive Command Level CATALOG LIST COPY DELETE RESEQUENCE MERGE CONSOLDF FILE QUIT AUTO END GENREPORT SOLVE Solve Options BASE MODEL RECOMPILE Probabilistic Value Control ANALYZE GOAL SEEKING IMPACT SENSITIVITY STORE STORENT STOREP Store Options PLOT Plot Options Text Editor Recognized AUTO LIST END SAVE Editing Commands Manipulation Control Efficiency MONTE CARLO Monte Carlo Options Scenario Building Processing and Interrogation Risk Analysis Print Results Store Results Graph Results Entry Processor Modeling Subsystem Data File Subsystem Data Editing Command File Subsystem Report Subsystem Gambar 4.6 Diagram dari Interactive Financial Planning System Sedangkan pada gambar 4.7 di bawah ini disajikan diagram Financial Decision Support Model. Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 29 Growth, Penetration, and Profit Strategies Price Units Net Sales Cost Reduction Required Product Rationalization PeopleSales Forecast Goals Facilities Requirements Costsq. ft. Facilities Expenditure Requirements Cost Reduction Program Inventory Change Billings Billings Per Person Goal People PayPerson Payroll Capital Ratios Allowable Costs Profits Goals Return on Assets Goals Assets Inventories Receivables Cash and Other Net Fixed Assets Depreciation Capital Expenditures Gambar 4.7 Diagram dari Financial Decision Support Model Pada gambar 4.8 di bawah ini disajikan diagram arsitektur terpadu untuk Intelligent Decision Support System: Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 30 Knowledge Engineer Data Base Knowledge Base Model Base Intelligent Supervisor Inference Engine Data Base Management System DBMS Knowledge Acquisition Subsystem Model Base Management System MBMS Natural Language Interface Central Intelligence Manager User D i a l o g S u b s y s t e m Gambar 4.8 Diagram arsitektur terpadu untuk Intelligent Decision Support System Integrasi antara Sistem Pakar dengan perangkat lunak lain dapat digambarkan dalam gambar 4.9 seperti di bawah ini: Inference Engine Stats Package Maths Package Rule Base Database User Interface Graphics Package Gambar 4.9 Integrasi Sistem Pakar dengan perangkat lunak lain Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 31 4.4 Ringkasan Pembangunan Sistem Pakar ƒ Sistem Pakar menirukan proses reasoning pertimbangan dari pakar untuk menyelesaikan masalah yang sulit ƒ Pendahulu Sistem Pakar adalah GPS General-purpose Problem Solver. GPS dan yang serupa dengannya gagal disebabkan mereka mencoba menangani terlalu banyak dan mengabaikan pentingnya pengetahuan khusus yang dibutuhkan. ƒ Kekuatan Sistem Pakar diturunkan dari pengetahuan khusus yang dimiliki, dan bukan dari representasi pengetahuan tertentu dan skema inferensia yang dijalankan. ƒ Kepakaran adalah pengetahuan task khusus yang didapatkan dari pelatihantraining, membaca, dan pengalaman. ƒ Pakar dapat membuat keputusan yang cepat dan baik berkenaan dengan situasi yang kompleks ƒ Kebanyakan pengetahuan dalam organisasi dimiliki oleh segelintir pakar. ƒ Teknologi Sistem Pakar mencoba untuk mentransfer pengetahuan dari pakar dan sumber-sumber terdokumentasi ke komputer dan bisa digunakan oleh yang bukan pakar ƒ Kemampuan reasoning pertimbangan dalam Sistem Pakar disediakan oleh mesin inferensia inference engine ƒ Pengetahuan dalam Sistem Pakar dipisahkan dari inferensia pemrosesannya ƒ Sistem Pakar menyediakan kemampuan menjelaskan explanation yang terbatas ƒ Terdapat perbedaan diantara lingkungan pengembangan membangun Sistem Pakar dan lingkungan konsultasi menggunakan Sistem Pakar ƒ Komponen utama dari Sistem Pakar adalah subsistem pengakuisisian pengetahuan, knowledge base, inference engine, blackboard, user interface, dan explanation subsystem. ƒ Knowledge engineer menangkap pengetahuan dari pakar dan memprogramnya ke dalam komputer. ƒ Walaupun user utama dari Sistem Pakar adalah yang bukan pakar, user yang lain seperti pelajar, pembuat Sistem Pakar, dan mungkin para pakar juga juga menggunakan Sistem Pakar. ƒ Pengetahuan dapat berupa deklarasi fakta atau prosedur Membangun Sistem Pakar Irfan Subakti – Sistem Berbasis Pengetahuan 32 ƒ Sistem Pakar dapat ditingkatkan dalam langkah-langkah iterasi menggunakan proses yang disebut dengan rapid prototyping prototipe cepat ƒ 10 kategori umum Sistem Pakar adalah: interpretasi, prediksi, diagnosis, desain, perencanaan, pemantauan, debugging, perbaikan, instruksi, dan kontrol. ƒ Sistem Pakar dapat memberikan banyak keuntungan. Yang terpenting adalah peningkatan dalam produktivitas danatau kualitas, penanganan kepakaran yang jarang didapatkan, peningkatan sistem yang lain, penanganan informasi yang tak lengkap, dan penyediaan trainingpelatihan. ƒ Walaupun ada pelbagai keterbatasan penggunaan Sistem Pakar, dengan adanya perkembangan teknologi semakin lama keterbatasan tersebut akan makin hilang. ƒ Sistem Pakar, seperti halnya pakar, dapat membuat kesalahan. ƒ Terdapat pelbagai pembedaan diantara Sistem-sistem Pakar, dimana kebanyakan pengetahuan datang dari para pakar; serta knowledge systems, dimana mayoritas pengetahuan datang dari sumber-sumber terdokumentasi. ƒ Pelbagai Sistem Pakar tersedia sebagai sistem yang siap pakai; ia mengolah dan memberikan advisnasehat umum untuk situasi standar. ƒ Sistem Pakar dapat juga bekerja dalam mode real-time waktu nyata. Sistem Pakar Berbasis Pengetahuan