BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1. Pengertian Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu program komputer cerdas yang menggunakan pengetahuan knowledge
dan prosedur inferensi untuk menyelesaikan masalah yang cukup sulit sehingga membutuhkan seorang yang ahli untuk menyelesaikannya Weny Widiastuti,
2012. Pengetahuan adalah sebuah kekuatan yang dapat memecahkan suatu masalah
yang kita temui sehari-hari. Sistem pakar adalah program Artificial Intellenge AI yang menggabungkan pangkalan pengetahuan knowledge base dengan sistem
inferensi. Kecerdasan buatan atau Artificial Intellenge AI dapat didefinisikan sebagai sub bidang pengetahuan komputer yang khusus ditujukan untuk membuat software
dan hardware yang sepenuhnya biasa menirukan beberapa fungsi otak manusia. Karena itu diharapkan komputer bisa membantu manusia didalam berbagai masalah
yang sangat rumit. Secara umum sistem pakar dapat disimpulkan bahwa sistem pakar merupakan program komputer yang bertindak sebagai konsultan. Dengan adanya
sistem pakar, seseorang pemakai dapat berkonsultasi dalam memecahkan masalah layaknya berkonsultasi langsung dengan seorang pakar sesuai dengan domain masalah
tertentu yang diinput ke dalam sistem pakar tersebut. Pengetahuan yang digunakan dalam sistem pakar khusus untuk satu problem domain sebagai kebalikan dari
pengetahuan tentang tehnik pemecahan masalah pada umumnya. Konsep dasar suatu sistem pakar mengandung beberapa unsur, diantaranya
adalah keahlian, ahli pengalihan, keahlian, inferensi, aturan dan kemampuan menjelaskan. Keahlian merupakan salah satu penguasaan pengetahuan di bidang
tertentu yang didapatkan baik secara formal maupun non formal. Ahli adalah seseorang yang mempunyai pengetahuan tertentu dan mampu menjelaskan suatu
tanggapan dan mempunyai keinginan untuk belajar memperbaharui pengetahuan dalam bidangnya. Pengalihan keahlian adalah mengalihkan keahlian dari seorang
Universitas Sumatera Utara
pakar dan kemudian dialihkan lagi ke orang yang bukan ahli atau orang awam yang membutuhkan. Sedangkan inferensi, merupakan suatu rangkaian proses untuk
menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsikan. Kemampuan menjelaskan, merupakan salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar setelah
tersedia program di dalam komputer. Tujuan pengembangan sistem pakar sebenarnya tidak untuk menggantikan peran
para pakar, namun untuk mengimplementasikan pengetahuan para pakar ke dalam bentuk perangkat lunak, sehingga dapat digunakan oleh banyak orang dan tanpa biaya
yang besar. Untuk membangun sistem yang difungsikan untuk menirukan seorang pakar manusia harus bisa melakukan hal-hal yang dapat dikerjakan oleh para pakar.
Untuk membangun sistem yang seperti itu maka komponen-komponen dasar yang minimal harus dimiliki adalah sebagai berikut:
1. Antar muka user interface. 2. Basis pengetahuan knowledge base.
3. Mesin inferensi Inference Engine. Kaidah produksi merupakan salah satu model untuk merepresentasikan
pengetahuan. Kaidah produksi menjadi acuan yang sangat sering digunakan oleh sistem inferensi. Kaidah produksi dituliskan dalam bentuk pernyataan IF-THEN Jika-
Maka. Pernyataan ini menghubungkan bagian premis IF dan bagian kesimpulan THEN yang dituliskan dalam bentuk :
IF [premis] THEN [konklusi] ………………………………….. 1
Kaidah ini dapat dikatakan sebagai suatu implikasi yang terdiri dari dua bagian, yaitu bagian premis dan bagian konklusi. Apabila bagian premis dipenuhi maka
bagian konklusi akan bernilai benar. Bagian premis dalam aturan produksi dapat memiliki lebih dari satu proposisi. Proposisi-proposisi tersebut dihubungkan dengan
menggunakan operator logika AND atau OR. Sebagai contoh : IF Penglihatan Menurun
AND Fotofobia Silau AND Mudah lelah
AND Mata Merah
Universitas Sumatera Utara
AND Hipopion THEN Ulkulus Kornea
2.1.1. Komponen Sistem Pakar Empat komponen yang membentuk suatu sistem pakar dapat dijelaskan sebagai
berikut : 1.
Basis Pengetahuan Knowledge Base Basis pengetahuan itu merupakan inti dari program sistem pakar dimana
basis pengetahuan ini merupakan representasi knowledge representasion dari seorang pakar. Basis pengetahuan ini tersusun atas fakta yang berupa
informasi tentang cara bagaimana membangkitkan goal atau keputusan dari fakta yang sudah diketahui.
2. Basis Data Data Base
Basis data adalah bagian yang mencatat semua fakta-fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi maupun fakta-fakta yang didapat pada saat
proses inferensi sedang berlangsung. Basis data berada didalam memori komputer. Kebanyakan sistem pakar mengandung basis data untuk
menyimpan data hasil observasi dan lainnya yang dibutuhkan selama pengolahan.
3. Mesin Inferensi Inference Engine
Mesin inferensi adalah bagian yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar.
Mekanisme ini akan menganalisa suatu masalah tertentu dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik. Proses ini dilakukan
dengan cara mengadakan pelacakan terhadap isi dari basis pengetahuan. Mesin inferensi secara deduktif memilih pengetahuan yang relevan dalam
rangka mencapai suatu kesimpulan. Dengan demikian sistem ini dapat menjawab pertanyaan pemakai meskipun jawaban tersebut tidak disimpan
secara eksplisit didalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang ada didalam basis data. Pada mesin inferensi ini terdapat dua tipe teknik inferensi
yaitu pelacakan ke depan Forward Chaining yang memulai pelacakannya dari sekumpulan hipotesa menuju fakta-fakta yang mengandung hipotesa
tersebut dan pelacakan ke belakang Backward Chaining. Pelacakan ke
Universitas Sumatera Utara
belakang adalah pendekatan yang dimotori tujuan goal driven. Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari tujuan, selanjutnya dicari aturan yang
memiliki tujuan tersebut untuk kesimpulannya. Selanjutnya proses pelacakan menggunakan premis untuk aturan tersebut sebagai tujuan baru dan mencari
aturan lain dengan tujuan baru sebagai kesimpulannya. Proses berlanjut sampai semua kemungkinan ditemukan. Pelacakan ke depan adalah
pendekatan yang dimotori data data driven. Dalam pendekatan ini pelacakan di mulai dari informasi masukan, dan selanjutnya mencoba
menggambarkan kesimpulan. Pelacakan ke depan mencari fakta yang sesuai dengan bagian IF dari aturan IF THEN. Kedua metode inferensi tersebut
dipengaruhi oleh tiga macam teknik penelusuran, yaitu : 1.
Defth First, yaitu melakukan penelusuran kaidah secara mendalam dari simpul akar bergerak menurun ketingkat dalam yang berurutan.
2. Breadth First Search, yaitu melakukan penelusura dari simpul akar,
simpul yang ada pada setiap tingkat diuji sebelum pindah ke tingkat selanjutnya.
3. Best First Search, yaitu bekerja berdasarkan kombinasi kedua metode
selanjutnya. 4.
Antar Muka Pemakai User Interface. Antar muka pemakai adalah bagian penghubung antara program sistem pakar
dengan pemakai. Antar muka pemakai merupakan bagian software yang menyediakan sarana untuk user agar bisa berkomunikasi dengan sistem. Antar muka pemakai akan
mengajukan pertanyaan dan juga menyediakan menu pilihan untuk memasukan informasi awal kedalam basis data. Setiap komunikasi selama proses pemecahan
masalah dikendalikan oleh antar muka pemakai. Pada bagian antar muka pemakai akan terjadi dialog antar program dengan pemakai. Weny Widiastuti, 2012.
2.1.2. Ciri – Ciri Sistem Pakar
Ciri-ciri dari sistem pakar sangatlah luas sehingga dapat dijelaskan sebagai berikut : a.
Terbatas pada domain keahlian tertentu. b.
Dapat memberikan penalaran untuk data yang tidak pasti. c.
Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.
Universitas Sumatera Utara
d. Berdasarkan pada kaidah atau rule tertentu.
e. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.
f. Pengetahuan dan mekanisme inferensi jelas terpisah.
g. Keluarannya bersifat anjuran.
h. Sistem dapat mengaktifkan kaidah secara searah yang sesuai yang dituntun
oleh dialog dengan pemakai. Weny Widiastuti, 2012
2.1.3. Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pakar Menurut Muhammad Arhami 2005, beberapa kelebihan dan kekurangan sistem
pakar diantaranya : a.
Kelebihan Sistem Pakar : 1.
Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli 2.
Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis 3.
Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar 4.
Meningkatkan output dan produktivitas 5.
Meningkatkan kualitas 6.
Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar 7.
Mampu beroperasi dalam lingkungan berbahaya 8.
Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan 9.
Memiliki realibilitas 10.
Meningkatkan kapabilitas sistem komputer 11.
Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian
12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan
13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah
14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan
b. Kelemahan Sistem Pakar :
1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal
2. Sulit dikembangkan. Hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan pakar dalam
bidangnya 3.
Sistem pakar tidak 100 bernilai benar
Universitas Sumatera Utara
2.2. Mata Manusia
Kategori