BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Artificial Intelligent Kecerdasan Buatan
Para ahli mendefinisikan Artificial Intelligent AI secara berbeda –beda tergantung
pada sudut pandang mereka masing –masing. Ada yang fokus pada logika berfikir
manusia saja, tetapi ada juga yang mendefinisikan AI secara lebih luas pada tingkah laku manusia. Stuart Russel dan Peter Norvig 1995 mengelompokkan definisi AI ke
dalam empat kategori yaitu thinking humanly, acting humanly, thinking rationally dan acting rationally.
Thinking humanly dan acting humanly adalah dua definisi yang sangat luas. Sampai saat ini, pemikiran manusia yang diluar rasio, yakni refleks dan intuitif
berhubungan dengan perasaan, belum dapat ditirukan sepenuhnya oleh komputer. Dengan demikian, kedua definisi ini dirasa kurang tepat untuk saat ini.
Definisi thinking rationally lebih sempit dari pada acting rationally. Oleh karena itu, definisi artificial intelligent kecerdasan buatan yang paling tepat untuk
saat ini adalah acting rationally dengan pendekatan rational agent. Hal ini berdasarkan pemikiran bahwa komputer bisa melakukan aksi secara rasional
berdasarkan hasil penalaran tersebut. Dengan menalar secara logis, maka bisa didapat kesimpulan bahwa aksi yang diberikan akan mencapai tujuan atau tidak. Jika
mencapai tujuan, maka agent dapat melakukan aksi berdasarkan kesimpulan tersebut. Russel dan Norvig, 1995.
Universitas Sumatera Utara
2.2 Sistem Pakar
Menurut Martin dan Oxman 1988 sistem pakar adalah sistem yang berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam
memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut Kusrini, 2006.
Feigenbaum 1982 mendefinisikan sistem pakar sebagai suatu program komputer cerdas yang menggunakan knowledge pengetahuan dan prosedur inferensi
untuk menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang membutuhkan seorang ahli untuk menyelesaikannya Arhami, 2005.
Dari beberapa definisi diatas dapat disimpulkan bahwa sistem pakar adalah sistem komputer yang menyamai kemampuan pengambilan keputusan seorang pakar.
Pakar yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Sebagai
contoh, dokter adalah seorang pakar yang mampu mendiagnosis penyakit yang diderita pasien serta dapat memberikan solusi terhadap penyakit tersebut.
Sistem pakar mencoba memecahkan masalah yang biasanya hanya bisa dipecahkan oleh seorang pakar, dipandang berhasil ketika mampu mengambil
keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik dari sisi proses pengambilan keputusannya maupun hasil keputusan yang diperoleh. Sistem pakar tidak untuk
menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk memasyaratkan pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut.
Universitas Sumatera Utara
2.2.1 Arsitektur dan Komponen Sistem Pakar
Gambar 2.1 Arsitektur dan Komponen Sistem Pakar
Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi seperti yang terlihat pada gambar 2.1 di atas. Lingkungan
pengembangan digunakan untuk memasukkan pengembangan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar, Lingkungan konsultasi digunakan oleh nonpakar untuk
memperoleh pengetahuan dan nasihat pakar. Kebanyakan sistem pakar saat ini tidak berisi komponen perbaikan
–pengetahuan. Turban,2005.
Komponen –komponen yang terdapat dalam sistem pakar adalah
Turban,2005: 1. Pakar merupakan seorang yang memiliki keahlian di bidang tertentu.
2. Akuisisi pengetahuan merupakan penerimaan atau perolehan pengetahuan yang dapat diperoleh dari seorang pakar, buku teks, laporan penelitian dengan dukungan
dari seorang knowledge engineer. 3. Knowledge engineer adalah seorang spesialis sistem yang menerjemahkan
pengetahuan yang dimiliki seorang pakar menjadi pengetahuan yang akan tersimpan dalam basis pengetahuan pada sebuah sistem pakar.
4. Basis pengetahuan, terdiri dari dua jenis, yaitu fakta situasi dan teori dan rule aturan.
Universitas Sumatera Utara
5. Perbaikan pengetahuan, yakni mereka dapat menganalisis pengetahuannya sendiri dan kegunaannya, belajar darinya, dan meningkatkannya untuk konsultasi
mendatang. 6. Mesin inferensi merupakan otak dari sistem pakar, berupa perangkat lunak yang
melakukan tugas inferensi penalaran sistem pakar, dapat dikatakan sebagai mesin pemikir thinking machine. Pada prinsipnya mesin inferensi inilah yang akan
mencari solusi dari suatu permasalahan. Konsep yang biasanya digunakan untuk mesin inferensi adalah runut balik backward chaining dan menggunakan runut
maju forward chaining. 7. Workplace
Merupakan area dari sekumpulan memori kerja working memory. Workplace digunakan untuk merekam hasil
–hasil dan kesimpulan yang dicapai. Ada 3 tipe keputusan yang dapat direkam, yaitu :
a. Rencana: bagaimana menghadapi masalah. b. Agenda: aksi
–aksi yang potensial yang sedang menunggu untuk dieksekusi. c. Solusi: calon aksi yang dibangkitkan.
8. Fasilitas Penjelasan Proses menentukan keputusan yang dilakukan oleh mesin inferensi selama sesi
konsultasi mencerminkan proses penalaran seorang pakar. Karena pemakai kadangkala bukanlah ahli dalam bidang tersebut, maka dibuatlah fasilitas
penjelasan. Fasilitas penjelasan inilah yang dapat memberikan informasi kepada pemakai mengenai jalannya penalaran sehingga dihasilkan suatu keputusan.
Bentuk penjelasannya dapat berupa keterangan yang diberikan setelah suatu pertanyaan diajukan, yaitu penjelasan atas pertanyaan mengapa atau penjelasan
atas pertanyaan bagaimana sistem mencapai konklusi. 9. Antarmuka Interface
Sistem pakar menggantikan seorang pakar dalam suatu situasi tertentu, sistem harus menyediakan pendukung yang diperlukan oleh pemakai yang tidak
memahami masalah teknis. Sistem pakar juga menyediakan komunikasi antara sistem dan pemakainya yang disebut sebagai antarmuka. Antarmuka yang efektif
dan user-friendly penting sekali terutama bagi pemakai yang tidak ahli dalam bidang yang diterapkan pada sistem pakar. Aksi yang direkomendasi, merupakan
saran atau solusi untuk permasalahan yang sedang dihadapi user.
Universitas Sumatera Utara
10. User. Yang dimaksud dengan user adalah: a. Learner pelajar untuk mempelajari bagaimana sistem pakar menyelesaikan
permasalahan. b. Client yaitu bukan pakar yang menginginkan advice nasehat. Bertindak
seperti seorang konsultan atau penasehat. c. Pakar, di sini sistem pakar bertindak sebagai kologen atau asisten.
d. Pembangun sistem pakar yang ingin meningkatkan basis pengetahuan.
2.2.2 Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pakar
Secara garis besar ada beberapa kelebihan yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar, antara lain Kusrini, 2006:
1. Memungkinkan orang awam untuk bisa mengerjakan pekerjaan seorang ahli. 2. Bisa melakukan proses yang berulang secara otomatis.
3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar. 4. Meningkatkan output keluaran dan produktivitas.
5. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar. 6. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan dan meningkatkan
realibilitas. 7. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer dalam penyelesaian masalah.
8. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan terdapat ketidakpastian.
9. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan. 10. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.
Di samping memiliki beberapa kelebihan, sistem pakar juga memiliki beberapa kekurangan, antara lain Kusrini, 2006:
1. Biaya yang sangat mahal membuat dan memeliharanya. 2. Sulit dikembangkan karena keterbatasan keahlian dan ketersediaan pakar.
3. Hanya dapat menangani pengetahuan yang konsisten.
Universitas Sumatera Utara
2.2.3 Karakteristik Sistem Pakar
Sistem pakar mempunyai beberapa karakteristik dasar yang membedakan dengan program komputer biasa umumnya, yaitu Turban, 1995:
1. Mempunyai kepakaran Dalam menyelesaikan masalah bukan hanya mendapatkan solusi yang benar
saja, namun juga bagaimana mendapatkan pemecahan dengan cepat dan mahir. 2. Domain tertentu
Sistem pakar mengutamakan kedalaman mengenai bidang tertentu. 3. Memiliki kemampuan mengolah data yang mengandung ketidakpastian
kadang-kadang data yang tersedia tidak lengkap sistem harus dapat memberikan pemecahan sesuai data yang tersedia dengan memberikan
pertimbangan, saran atau anjuran sesuai dengan kondisi yang ada. 4. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap program komputer
dirancang untuk memberikan jawaban yang tepat setiap waktu. Sedangkan sistem pakar dirancang untuk berlaku sebagai seorang pakar, kadang
memberikan jawaban yang benar, dan suatu saat mungkin tidak tepat expert system makes mistake.
2.3 Metode Certainty Factor