Tujuan utama : efisiensi Tujuan utama : efektivitas.
Mudah berurusan dengan data kuantitatif. Mudah berurusan dengan data kualitatif.
Menangkap, menambah,
dan mendistribusikan akses ke data numeric atau
informasi. Menangkap, menambah, dan mendistribusikan
akses ke pertimbangan dan pengetahuan.
Tabel 2.1 Perbandingan Antara Sistem Konvensional Dengan Sistem Pakar
[9].
2.2.4 Struktur Sistem Pakar
Sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu lingkungan pengembangan
development environment
dan lingkungan
konsultasi consultation environment. Lingkungan pengembangan digunakan sebagai
pembangun sistem pakar baik dari segi pembangun komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh seorang yang bukan ahli
untuk berkonsultasi. Gambar 2.3 menunjukan komponen-komponen yang penting dalam sebuah sistem pakar [1].
Gambar 2.3 Komponen-komponen Yang Penting Dalam Sebuah Sistem Pakar [9]
Berikut adalah penjelasan komponen-komponen yang penting dalam sebuah sistem pakar berdasarkan gambar diatas.
1. Akuisisi Pengetahuan Akuisisi Pengetahuan merupakan penerimaan atau perolehan penetahuan yang
dapat diperoleh dari seorang pakar, buku teks, laporan penelitian dengan dukungan dari seorang knowledge engineer.
2. Basis Pengetahuan Knowledge Base Basis Pengetahuan, terdiri dari dua jenis, yaitu fakta situasi dan teori dan
rule atau aturan. 3. Mesin Inferensi Inference Engine
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.
4. Daerah Kerja 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 :
