Sistem Pakar Sistem Komputer-S1 Rabu, jam 15.30 – 17.10, ruang: P-22 Pendahuluan Sistem Pakar Sistem Komputer-S1 Rabu, jam 15.30 – 17.10, ruang: P-22

Pengertian Artificial Intelligence Kecerdasan buatan atau Sistem Cerdas Ciri Sistem Cerdas : Sistem yang mempunyai pengetahuan (knowledge) dan meng-output-kan hasil sesuai pengetahuan Contoh : Sistem Pakar  output : sertifikasi

Tujuan AI : Untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, yang biasa diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misalnya pengolahan citra, perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer. Untuk meningkatkan pengertian/pemahaman kita pada bagaimana otak manusia bekerja

Arah AI : Mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah AI : 1. tanpa mengikuti cara manusia menyelesaikannya (sistem pakar / expert systems) 2. melalui pemodelan cara berpikirnya manusia, atau cara bekerjanya otak manusia (neural networks).

Bidang-bidang Aplikasi AI Expert System Pengetahuan gejala penyebab fakta kesimpulan Keputusan (hanya satu)  justifikasi Vision Citra Bentuk dan jenis obyek Pattern Recognition Citra pola Pola Computer Reasoning (Penalaran Komputer) Kasus Lokasi & event Probalistic event Reason/penalaran + treatment/action

Computer Reasoning (Penalaran Komputer) : Probalistic Reasoning (Menalar proses berdasar kebolehjadian) Case Base Reasoning (Basis Kasus) Temporal Reasoning (berdasar waktu / time step)

Mengapa ada sistem pakar??? Ketika hendak membuat suatu keputusan yang kompleks atau memecahkan masalah, seringkali kita meminta nasehat atau berkonsultasi dengan seorang pakar atau ahli (Balza Achmad, diktat kecerdasan buatan) Contoh: ketika kita sakit dan bingung sebenarnya sakit apa dan obatnya apa,padahal kita hanya merasa sakit kepala dan demam, tetapi meminum obat sakit kepala dan demam kok tidak sembuh, maka kita akan datang ke dokter untuk diperiksa dan berkonsultasi sebenarnya penyakit apa yang kita derita dan obatnya apa.

Karena ke dokter (pakar), maka kita butuh biaya untuk konsultasi maupun beli obat. Semakin tidak terstruktur situasinya, semakin mengkhusus (dan mahal) konsultasi yang dibutuhkan. Contoh kita tadi sakit, setelah periksa ke dokter umum, ternyata harus dirujuk ke dokter spesialis, maka pakarnya lebih khusus dan biaya jadi bertambah, belum lagi kalau harus cek laboratorium dan obat yang bukan generik.

Definisi Sistem Pakar (Expert System) merupakan paket perangkat lunak / paket program komputer yang ditujukan sebagai penyedia nasehat dan sarana bantu dalam memecahkan masalah di bidang-bidang spesialisasi tertentu seperti sains, perekayasaan, matematika, kedokteran, pendidikan dan sebagainya. adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Salah satu cabang dari AI yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar.

lanjutan... Definisi Sistem Pakar (Expert System) Sistem Pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan sistem pakar ini, orang awampun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai assisten yang sangat berpengalaman. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya.

Bentuk pengetahuan dalam suatu area kepakaran tertentu dapat dikategorikan sebagai berikut (Firebaugh, 1989): Objek  bentuk ini meliputi sifat-sifat objek secara fisis yang dapat diperoleh dari pernyataan sederhana, aturan IF-THEN, dan daftar atribut dari objek tersebut. Kejadian  bentuk ini meliputi aksi dan kejadian. Kejadian secara umum menentukan suatu elemen waktu dan dapat menunjukkan sebab akibat. Performance  bentuk ini meliputi informasi tentang bagaimana melakukan pekerjaan tertentu Meta-pengetahuan (Meta-knowledge)  adalah pengetahuan yang dimiliki sistem tentang pengetahuan internalnya (Rolston, 1988)

Sejarah Sistem Pakar Sistem pakar pertama kali dikembangkan oleh komunitas AI pada pertengahan tahun 1960, yaitu : General-purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon. Sistem Pakar Kegunaan MYCIN Diagnosa penyakit DENDRAL Mengidentifikasi struktur molekuler campuran yang tak dikenal XCON & XSEL Membantu konfigurasi sistem komputer besar SOPHIE Analisis sirkit elektronik Prospector Digunakan dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit FOLIO Membantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi DELTA Pemeliharaan lokomotif listrik disel

Perbandingan Kemampuan Pakar dengan Sistem Pakar Faktor Human Expert Expert System Time availibility Hari kerja Setiap saat Geografis Lokal/tertentu Dimana saja Keamanan Tidak tergantikan Dapat diganti Perishable/dapat habis Ya Tidak Performansi Variabel Konsisten Kecepatan Biaya Tinggi Terjangkau

Keuntungan Sistem Pakar Memungkinkan orang awam dapat mengerjakan pekerjaan para ahli. Dapat melakukan proses secara berulang secara otomatis. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar. Meningkatkan output dan produktifitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih cepat dari manusia. Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).

Keuntungan Sistem Pakar (lanjutan) Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan. Handal. Sistem pakar tidak pernah menjadi bosan dan kelelahan atau sakit. Sistem pakar secara konsisten melihat semua detil dan tidak akan melewatkan informasi yang relevan dan solusi yang potensial. Meningkatkan kapabilitas sistem terkomputerisasi yang lain. Integrasi sistem pakar dengan sistem komputer lain membuat lebih efektif, dan mencakup lebih banyak aplikasi.

Keuntungan Sistem Pakar (lanjutan) Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau mengandung ketidakpastian. Berbeda dengan sistem konvensional, sistem pakar dapat dengan informasi yang tidak lengkap. Pengguna dapat merespon dengan: ”tidak tahu” atau ”tidak yakin” pada satu atau lebih pertanyaan selama konsultasi, dan sistem pakar tetap akan memberikan jawabannya. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan. Pengguna pemula yang bekerja dengan sistem pakar akan menjadi lebih berpengalaman. Fasilitas penjelas dapat berfungsi sebagai guru.

Keuntungan Sistem Pakar (lanjutan) Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah (problem solving), karena mengambil sumber pengetahuan dari banyak pakar. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan Mempertimbangkan lebih banyak alternatif Menerapkan logika yang lebih tinggi Menyediakan lebih banyak waktu untuk mengevaluasi hasil keputusan Membuat keputusan yang lebih konsisten. Fleksibel

Kelemahan Sistem Pakar Pengetahuan yang hendak diambil tidak selalu tersedia. Kepakaran sangat sulit diekstrak dari manusia. Pendekatan oleh setiap pakar untuk suatu situasi atau problem dapat berbeda-beda, meskipun sama-sama benar. Adalah sangat sulit bagi seorang pakar untuk mengabstraksi atau menjelaskan langkah mereka dalam menangani masalah.

Kelemahan Sistem Pakar (lanjutan) Pengguna sistem pakar mempunyai batas kognitif alami, sehingga mungkin tidak dapat memanfaatkan sistem secara maksimal. Sistem pakar bekerja baik untuk suatu bidang yang sempit. Banyak pakar yang tidak mempunyai jalan untuk mencek apakah kesimpulan mereka benar dan masuk akal. Istilah dan jargon yang dipakai oleh pakar dalam mengekspresikan fakta seringkali terbatas dan tidak mudah dimengerti oleh orang lain.

Kelemahan Sistem Pakar (lanjutan) Pengembangan sistem pakar seringkali membutuhkan perekayasa pengetahuan (knowledge engineer) yang langka dan mahal. Kurangnya rasa percaya pengguna menghalangi pemakaian sistem pakar. Transfer pengetahuan dapat bersifat subyektif dan bias.

Konsep Dasar Sistem Pakar Sebagian besar sistem pakar komersial dibuat dalam bentuk rule-based systems, yang pengetahuannya disimpan dalam bentuk aturn-aturan, yang biasanya berbentuk IF-THEN (Jika.... maka...). Menurut Efraim Turban, konsep dasar sistem pakar mengandung : keahlian, ahli,  pengalihan keahlian,  inferensi,  aturan  kemampuan menjelaskan.

lanjutan... Konsep Dasar Sistem Pakar Keahlian : kelebihan penguasaan pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman. Contoh bentuk pengetahuan yang termasuk keahlian :  Fakta-fakta dalam lingkup permasalahan tertentu.  Teori-teori pada lingkup permasalahan tertentu. Prosedur-prosedur dan aturan-aturan berkenaan dengan lingkup permasalahan tertentu.  Strategi-strategi global untuk menyelesaikan masalah. Meta-knowledge (pengetahuan yang dimiliki sistem tentang pengetahuan internalnya – Rolston,1988)

Tujuan utama dari sistem pakar Pengalihan keahlian dari para ahli ke komputer untuk kemudian dialihkan lagi ke orang lain yang bukan ahli/pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktivitas yaitu : Tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya). Representasi pengetahuan (ke komputer). Inferensi pengetahuan. Pengalihan pengetahuan ke pengguna

Basis Pengetahuan adalah pengetahuan yang disimpan di komputer, ada 2 tipe pengetahuan, yaitu : fakta prosedur (biasanya berupa aturan). Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan dan sudah tersedia program yang mampu mengakses basisdata, maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat referensi. Proses referensi ini dikemas dalam bentuk motor inferensi (inferensi engine).

Tipe Sistem Pakar Ada 3 tipe sistem pakar, yaitu : Berdiri sendiri sistem pakar murni dan berdiri sendiri, artinya program utama tanpa mengandung subrutin yang memakai teknik algoritma konvensional. Tergabung sistem pakar yang dikelilingi program lainnya, artinya sebuah subrutin yang akan dipanggil oleh program utama, program utama ini yang memakai algoritma konvensional.

Tipe Sistem Pakar Bentuk lain dari sistem pakar tergabung adalah sistem pakar yang mengandung program lain, artinya program sistem pakar memiliki sebuah subrutin, misalnya untuk penghitungan matematik, untuk pembuatan grafik, dan keperluan lainnya, subrutin ini memakai algoritma konvensional Menghubungkan ke software lain Program sistem pakar dapat berhubungan dengan / mengakses paket program lainnya, misal: paket program spreadsheet, DBMS atau program pembuat grafik

Perbandingan Sistem Pakar dan SPK (DSS) Tujuan Membantu orang yang mengambil keputusan Menirukan (menyerupai) penasehat (orang) & menggantikan mereka Siapa yang membuat rekomendasi (keputusan)? Orang dan/atau sistem Sistem Orientasi utama Pengambilan keputusan Transfer kepakaran (orang-mesin-orang) & sumbang saran Arah query utama Manusia menanyai (queries) mesin Mesin menanyai (queries) manusia Dukungan alamiah Personal, kelompok & institusional Personal (utamanya) & kelompok

Perbandingan Sistem Pakar dan SPK (DSS) Metode manipulasi numerik Simbolik Karakteristik area permasalahan Kompleks, luas terintegrasi Domain sempit Jenis permasalahan Ad hoc, unik Repetisi Konten database Pengetahuan faktual Prosedural & pengetahuan faktual Kemampuan reasoning tidak Ya, terbatas Kemampuan explanation terbatas ya

Jenis-jenis sistem pakar Sistem pakar vs Knowledge-based systems sistem pakar mendapatkan pengetahuannya dari para pakar, sedang KBS dari sumber-sumber terdokumentasi. KBS lebih murah & lebih cepat dibangun dibandingkan sistem pakar. Rule-based expert systems Pengetahuan direpresentasikan sebagai serangkaian rule-rule (production rules). Frame-based systems Pengetahuan direpresentasikan sebagai frame, yaitu representasi dari pendekatan pemrograman berbasis objek (OOP).

Jenis-jenis sistem pakar Hybrid systems Melibatkan pelbagai pendekatan representasi pengetahuan, paling tidak frame & rule, tapi biasanya lebih dari itu. Model-based systems Tersusun di sekitar model yang mensimulasikan struktur & fungsi dari sistem yang dipelajari. Model digunakan untuk menghitung nilai-nilai, yang dibandingkan dengan sedang diamati. Pembandingan tersebut memicu aksi (jika diperlukan) atau diagnosis lebih lanjut.

Jenis-jenis sistem pakar Sistem yang diklasifikasikan oleh sifat alamiahnya Ada 3 jenis. (1) berhubungan dengan evidence gathering (pengumpulan bukti-bukti), (2) stepwise refinement system. Sistem ini berhubungan dengan sejumlah besar keluaran dari level-level detil sesudahnya. (3) stepwise assembly, yang domain subjek dapat mempunyai jumlah yang luar biasa besar keluaran yang mungkin. Jenis khusus dari ini disebut dengan catalog selection. Sistem ini berhubungan dengan masalah seperti pemilihan bahan kimia, baja yang benar.

Jenis-jenis sistem pakar Sistem siap pakai (off-the-shelf systems) Sebagai hasil dari produksi masal membuatnya lebih murah dibandingkan dengan sistem yang memenuhi keinginan user (customized system). Sayangnya sistem ini bersifat terlalu umum, dan nasehat/advis yang dihasilkan mungkin tak bernilai pada user yang dihadapkan pada situasi yang kompleks. Real-time expert systems Sistem ini berkenaan dengan waktu, jadi harus cukup cepat mengontrol proses terkomputerisasi. Sistem selalu menghasilkan respon sesuai waktu yang diperlukan.