Expert System

MANAJEMEN INFORMATIKA POLITEKNIK NEGERI LAMPUNG

  Experts System

Pengertian Expert System

Secara umum, Expert System (ES) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli. Expert System tidak untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk memasyaratkan pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut.

Expert System atau Sistem Pakar juga dapat diartikan sebagai program komputer yang mencoba untuk mewakili pengetahuan dari pakar manusia dalam bentuk heuristic. Istilah heuristic diturunkan dari akar Yunani yang sama dengan kata eureka yang berarti “menemukan”. Maka dari itu, heuristic merupakan suatu rule of thumb atau suatu aturan dugaan yang baik.

              Expert System (ES) dikembangkan pertama kali oleh komunitas AI tahun 1960an. ES yang pertama adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel Simon.

              

Adapun beberapa ES yang terkenal beserta dengan kegunaannya, antara lain:

Sistem Pakar	Kegunaan
MYCIN Dirancang oleh Edward Feigenbaum (Universitas Stanford) th ’70 an	Diagnosa Penyakit
DENDRAL	Mengidentifikasi struktur mo-lecular campuran yang tidak dikenal
XCON & XSEL Dikembangkan oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Carnegie Mellon Universitas (CMU), akhir ’70 an	Membantu konfigurasi system computer besar
SOPHIE	Analisis sirkuit elektronik
PROSPECTOR Didesign oleh Sheffield Research Institute, akhir ‘70an	Digunakan di 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 diesel

              

              Sebagai suatu sistem pendukung keputusan, Sistem Pakar menawarkan kemampuan yang unik dan menjadi daya tarik. Keunikan itu adalah:

1.               Sistem Pakar menawarkan kesempatan untuk membuat keputusan yang melebihi kemampuan manajer.

Contohnya, seorang pejabat investasi baru suatu bank dapat menggunakan sistem pakar yang dirancang oleh seorang pakar investasi terkemuka, dan saat menggunakannya, menyatukan pengetahuan pakar itu ke dalam keputusan investasinya.

2.               Sistem pakar dapat menjelaskan alur penalarannya dalam mencapai suatu pemecahan tertentu.

Sangat sering, penjelasan mengenai cara pemecahan diperoleh lebih berharga dari pemecahan itu sendiri.

Kelebihan dan Kekurangan Expert System (ES)

Kelebihan Expert System

 Expert System (ES) memiliki bebrapa kelebihan antara lain sebagai berikut

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 melestarikankeahlian para pakar

7.               mampu beroperasi dalam lingkungan berbahaya

8.               memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan

9.               memiliki realibilitas

10.            meningkatkan kapabilitas sistem computer

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

Selain yang disebutkan di atas, Expert System (ES) juga memiliki beberapa kelebihan yang berguna baik bagi manajer maupun bagi perusahaan.

Keuntungan sistem pakar bagi manajer yakni:

a.               Mempertimbangkan lebih banyak alternatif

Sistem pakar memungkinkan manajer untuk mempertimbangkan lebih banyak alternatif dalam proses memecahkan suatu masalah. Misalnya, manajer keuangan yang biasanya hanya mampu menelusuri kinerja 30 saham, karena banyaknya volume data yang harus dipertimbangkan dapat menelusuri 300 saham dengan bantuan sistem pakar. Dengan kemampuan mempertimbangkan lebih banyak peluang investasi, kemungkinan untuk memilih alternatif terbaik meningkat.

b.               Menerapkan logika yang lebih tinggi

Manajer yang menggunakan sistem pakar dapat menerapkan logika yang sama seperti seorang pakar yang sangat ahli.

c.               Menyediakan lebih banyak waktu untuk mengevaluasi hasil keputusan

Manajer dapat memperoleh nasihat dari sistem pakar secara lebih cepat, sehingga lebih banyak waktu yang tersedia untuk menimbang kemungkinan hasil sebelum tindakan dilakukan.

d.               Membuat keputusan yang lebih konsisten

Komputer tidak merasakan hari baik atau hari buruk seperti manajer manusia. Setelah penalaran di program dalam komputer, manajer tahu bahwa proses solusi yang sama akan diikuti untuk tiap masalah.

              Sedangkan keuntungan sistem pakar bagi perusahaan yakni:

a)               Kinerja perusahaan yang lebih baik

Karena manajer perusahaan memiliki kemampuan yang lebih luas dalam memecahkan masalah melalui penggunaan sistem pakar, mekanisme pengendalian perusahaa  meningkat. Dalam hal ini, perusahaan lebih mampu memenuhi tujuannya.

b)               Mempertahankan pengendalian atas pengetahuan perusahaan

Sistem pakar memberikan kesempatan untuk membuat pengetahuan pegawai yang berpengalaman tersedia untuk pegawai yang baru dan kurang berpengalaman serta menyimpan pengetahuan itu dalam perusahaan lebih lama, bahkan setelah pegawai itu berhenti.

Kekurangan Expert System (ES)
Selain memiliki kelebihan, Expert System juga memiliki beberapa kekurangan antara lain:

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.

4.               Sistem pakar tidak dapat menangani pengetahuan yang tidak konsisten.

Ini merupakan kerugian nyata karena dalam dunia bisnis hanya sedikit yang tetap sepanjang waktu karena berubah-ubahnya manusia.

5.               Sistem pakar tidak dapat menerapkan panilaian dan intuisi yang merupakan unsur penting saat memecahkan masalah semi terstruktur atau tidak terstruktur.

Konsep Dasar Expert System (ES)

Menurut Efraim Turban, sistem pakar harus mengandung elemen-elemen sebagai berikut: 

1.               Pengalaman

2.               Orang ahli (pakar)

3.               Transfer pengalaman 

4.               Pembuatan alasan 

5.               Pembuatan simbol 

6.               Aturan

7.               Kemampuan untuk menjelaskan 

Keahlian adalah suatu kelebihan penguasan pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman. Bentuk pengetahuan :

o          fakta-fakta pada lingkup permasalahan tertentu

o          teori-teori pada lingkup masalah tertentu

o          prosedur-prosedur berkenaan dengan lingkup masalah tertentu

o           strategi-strategi global untuk menyelesaikan masalah meta-knowledge (pengetahuan tentang pengetahuan)

Adapun konsep-konsep utama dalam Expert System adalah:

1. Knowledge base (basis pengetahuan)

 berisi pengetahuan-pengetahuan dalam penyelesaian masalah.

o          Domain pengetahuan seorang pakar pada dasarnya adalah spesifik terhadap domain masalah. 

o          Inference engine (motor inferensi) bertugas untuk menganalisis pengetahuan dan menarik kesimpulan berdasarkan knowledge base.

Basis pengetahuan (Bahasa Inggris: knowledge base) adalah suatu jenis basis data yang 

dipergunakan untuk manajemen pengetahuan. Basis data ini menyediakan fasilitas untuk 

koleksi, organisasi, dan pengambilan pengetahuan terkomputerisasi. Hal terpenting dari suatu 

basis pengetahuan adalah kualitas informasi yang dikandungnya. Basis pengetahuan yang 

terbaik memiliki artikel-artikel yang ditulis dengan baik dan dijaga untuk selalu mutakhir, 

memiliki sistem pengambilan (mesin pencari) yang baik, serta format isi dan struktur klasifikasi 

yang dirancang dengan seksama.

Sebuah basis pengetahuan terdiri dari sekian paket data berukuran besar, deskripsi dari data 

tersebut (metadata), dan serangkaian besar aturan-aturan. Secara umum, basis pengetahuan 

memiliki sifat yang dinamis, dengan kemampuan dan kapasitas untuk belajar, sehingga dekat 

dengan topik kecerdasan buatan.

Untuk mengelola suatu basis pengetahuan, dibutuhkan suatu sistem manajemen basis 

pengetahuan yang biasanya memiliki kemampuan sebagai berikut:

a.         Membuat simpulan berdasarkan aturan-aturan, deskripsi data, dan fakta untuk menghasilkan informasi yang baru. Hal ini dibutuhkan karena pengguna sistem harus bisa menarik kesimpulan meski dengan ketidaklengkapan informasi.

b.         Mekanisme untuk melakukan perbaruan (semisal, memasukkan, menghapus, atau memodifikasi) basis pengetahuan.

c.         Kemampuan untuk mengoptimalkan query. Bila sistem tidak memiliki query, maka aktivitas pencarian informasi bisa berlangsung amat lama.

d.         Kemampuan untuk mengintegrasikan beragam basis pengetahuan. Kemampuan semacam ini sangat dibutuhkan terutama oleh organisasi yang tersebar secara lokasi.

e.         Kemampuan untuk menyediakan jawaban yang bersifat kooperatif kepada pengguna. Semisal saja, pengguna perlu tahu manakala sebuah query ternyata tidak bisa memberikan suatu keluaran dikarenakan kondisi keterbatasan basis data, atau data yang di-query-kan ternyata tidak tersedia di dalam basis data.

f.          Kemampuan untuk melakukan penggalian data, atau penemuan pengetahuan di dalam basis data. Penggalian data merupakan suatu bentuk cara berpikir induktif, yang mana membentuk suatu aturan dari suatu atau rangkaian kasus yang ada.

2.           User Interface

Antarmuka pemakai (User Interface) merupakan mekanisme komunikasi antara penggunan 

(user) dengan sistem. Antarmuka pemakai (User Interface) dapat menerima informasi dari 

pengguna (user) dan memberikan informasi kepada pengguna (user) untuk membantu 

mengarahkan alur penelusuran masalah sampai ditemukan suatu solusi. User interface 

memungkinkan pemakai untuk berinteraksi dengan sistem pakar.

Contoh konsep luas user interface mencakup aspek interaktif sistem operasi komputer,

perkakas tangan, operator kontrol mesin berat. dan proses kontrol. Pertimbangan desain yang 

berlaku saat membuat user interface berkaitan dengan ergonomik dan psikologi.

              

User interface yang ada untuk berbagai sistem, dan menyediakan cara :

•           Input

          Memungkinkan pengguna untuk memanipulasi sistem. Format interface paling populer saat ini adalah GUI (Graphical User Interface), yang menyajikan tampilan Windows. Sebagian sistem menggunakan custom interface, yang disesuaikan dengan masalah yang sedang dipecahkan. Misalnya, layar mungkin menampilkan gambar suatu perakitan mekanis.

•           Output

          Memungkinkan sistem untuk menunjukkan efek manipulasi pengguna. Dalam bagian output ini, sistem pakar dirancang untuk menyarankan pemecahan. Pemecahan ini dilengkapi penjelasan. Ada dua jenis penjelasan yakni:

Ø   Penjelasan atas pertanyaan

Manajer mungkin menginginkan penjelasan sementara sistem pakar akan meminta manajer untuk memasukkan sejumlah informasi. Manajer menanyakan mengapa informasi itu diperlukan dan sistem pakar menyediakan penjelasannya.

Ø   Penjelasan atas penyelesaian masalah

Setelah sistem pakar memberikan suatu pemecahan masalah, manajer dapat meminta penyelesaian mengenai bagaimana itu dicapai. Sistem akan menampilkan tiap langkah-langkah penalaran yang menuju pada penyelesaian.

              Jenis-jenis User Interface ada dua jenis, yaitu :

a.       Graphical User Interface (GUI) : Menggunakan unsur-unsur multimedia (seperti gambar, suara, video) untuk berinteraksi dengan pengguna. 

          Keunggulan GUI yakni:

-       Mudah dipelajari oleh pengguna yang pengalaman dalam menggunakan komputer cukup minim.

-       Berpindah dari satu layar ke layar yang lain tanpa kehilangan informasi.

-       Akses penuh pada layar dengan segera untuk beberapa macam tugas/keperluan.

Tujuan sebuah user interface adalah mengkomunikasikan fitur-fitur sistem yang tersedia agar user mengerti dan dapat menggunakan sistem tersebut. Dalam hal ini penggunaan bahasa amat efektif untuk membantu pengertian, karena bahasa merupakan alat komunikasi tertua kedua gestur, yang dipakai orang untuk berkomunikasi sehari-harinya. 

Tanpa bahasa pun kadang ikon bisa tidak jelas maknanya, sebab tidak semua lambang ikon bisa bersifat universal.

Meski penting, namun sayangnya kadang penggunaan bahasa, seperti pemilihan istilah, sering dianggap kurang begitu penting. Bahasa sering menjadi sesuatu yang nomor dua ketimbang elemen-elemen interface lainnya. 

b.       Text-Based

  Menggunakan syntax/rumus yang sudah ditentukan untuk memberikan perintah. 

              Walau cara kerja di dalam sistem pakar mungkin rumit, user interface-nya sangat memudahkan pemakai. Manajer yang terbiasa berinteraksi dengan komputer tidak akan menemui kesulitan menggunakan sistem pakar.

3.               Inference Engine

              Menyediakan kemampuan penalaran yang menafsirkan isi Knowledge Base berdasarkan urutan tertentu. Selama konsultasi, inference engine menguji aturan-aturan dari knowledge base  satu demi satu, dan saat kondisi aturan itu benar tindakan tertentu diambil. Dalam terminology sistem pakar, aturan itu “ditembakkan” saat tindakan diambil.

              Dua metode utama telah dibuat bagi inference engine untuk menguji aturan yakni :

a.         Penalaran maju (forward chaining)

Aturan-aturan diuji satu per satu dalam urutan tertentu. Urutan itu mungkin berupa urutan pemasukan aturan ke dalam perangkat aturan, atau dapat juga urutan lain yang ditentukan oleh pemakai. Saat tiap aturan diuji, sistem pakar berusaha mengevaluasi apakah kondisinya benar atau salah. Jika kondisinya betul, aturan itu ditembakkan dan aturan berikutnya diuji. Saat kondisinya salah, aturan itu tidak ditembakkan dan aturan berikutnya diuji. Jika kondisi aturan tidak diketahui, aturan tidak ditembakkan dan aturan berikutnya diuji. Contoh proses penalaran maju yakni

b.         Penalaran mundur (backward chaining)

Inference engine memilih suatu aturan dan menganggapnya sebagai masalah yang harus diselesaikan.

               Membandingkan panalaran maju dan penalaran mundur:

                           Penalaran mundur bergerak lebih cepat dari penalaran maju karena penalaran mundur tidak harus mempertimbangkan semua aturan dan tidak membuat beberapa putaran melalui perangkat aturan. Penalaran mundur sangat sesuai jika:

o      Terdapat variabel sasaran berganda (multiple goal variables)

o      Terdapat banyak aturan

o      Semua atau hampir semua tidak harus diuji dalam proses mencapai pemecahan.

4.         Development Engine

          Digunakan untuk menciptakan Sistem Pakar. Pada dasarnya proses ini melibatkan pembuatan perangkat aturan. Ada dua pendekatan dasar yakni bahasa pemrograman dan shell sistem pakar.

          Bahasa Pemrograman

          Kita dapat menciptakan sistem pakar dengan menggunakan bahasa pemrograman apapun, akan tetapi ada dua yang sangat cocok dengan representasi simbolis dari knowledge base yaitu Lisp dan Prolog. Lisp dikembangkan tahun 1959 oleh John McCarthy (salah seorang anggota rapat pertama AI) dan pengerjaan prolog dimulai oleh Alain Colmerauer pada University of Marseilles tahun 1972.

          Shell Sistem Pakar

          Sakah satu sistem pakar pertama adalah Mycin, yang dikembangkan oleh Edward Shortliffe dan Stanley Cohen dari Stanford University, dengan bantuan Stanton Axline, seorang dokter. Mycin diciptakan untuk mendiagnosa penyakit menular tertentu. Ketika keberhasilan Mycin mulai mapan, para pengemang mencari berbagai cara lain untuk menerapkan pencapaian mereka. Mereka menemukan bahwa inference engine Mycin dapat disesuaikan ke jenis problem lain dengan mengganti knowledge base Mycin dengan knowledge base lain  yang merefleksikan problem domain lain. Temuan ini menandakan dimulainya pendekatan baru untuk membangun sistem pakar: shell sistem pakar.

          Shell sistem pakar adalah prosesor siap pakai yang dapat disesuaikan untuk problem domain tertentu melalui penambahan knowledge base yang sesuai. Sekarang, sebagian besar minat dalam menerapkan sistem pakar untuk masalah bisnis melibatkan penggunaan shell.

Sistem Konvensional Vs Sistem Pakar

 Sistem konvensional dan sistem pakar memiliki perbadaannya tersendiri, antara lain

Sistem Konvensional	Sistem Pakar (ES)
Informasi dan pemrosesan biasanya jadi satu dengan program	Basis pengetahuan merupakan bagian terpisah dari mekanisme inferensi
Biasanya tidak bisa menjelaskan mengapa suatu input data itu dibutuhkan atau bagaimana output itu diperoleh	Penjelasan adalah bagian terpenting dari system pakar
Pengubahan program cukup sulit	Pengubahan aturan dapat dilakukan dengan mudah
Sistem hanya akan beroperasi jika system tersebut sudah lengkap	Sistem dapat beroperasi hanya dengan beberapa aturan
Eksekusi dilakukan langkah demi langkah	Eksekusi dilakukan pada keseluruhan basis pengetahuan
Menggunakan data	Menggunakan pengetahuan
Tujuan utamanya adalah efisiensi	Tujuan utamanya adalah efektivitas

Ciri-Ciri Expert System (ES)

              Expert System (ES) atau Sistem Pakar memiliki cirri-ciri sebagai berikut

1)               Memiliki fasilitas informasi yang handal

2)               Mudah dimodifikasi

3)               Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer

4)               Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

Struktur Expert System (ES)

Elemen Expert System (ES)

Ada enam elemen Expert System (ES) yakni:

a.               User interface (antarmuka)

Mekanisme komunikasi antara user dan Expert System.

b.               Explanation facility (subsistem Penjelasan)

Digunakan untuk melacak respon dan memberikan penjelasan tentang kelakuan sistem pakar secara interaktif.

c.               Working memory

Database global dari fakta yang digunakan dalam prosedur.

d.               Agenda

Daftar prioritas prosedur yang dibuat oleh motor inferensi dan direkam dalam working memori.

e.               Inference engine (motor inferensi)

Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap informasi-informasi dalam basis pengetahuan untuk memformulasikan konklusi (keismpulan).

f.                Knowledge acquisiton facility

Berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan masalah.

Basis Aturan Expert System

Pengetahuan dalam ES direpresentasikan dalam bentuk IF-THEN atau dalam bentuk Production Rules. Motor inferensi menentukan aturan awal (rule antecedents) yang sesuai. Sisi kiri harus cocok dengan fakta yang ada di memori kerja.Aturan yang sesuai ditempatkan di agenda dan dapat diaktivasi. Aturan yang terdapat di agenda dapat diaktivasi

o      Aktivasi aturan akan membangkitkan fakta baru di sisi kanan

o      Aktivasi dari satu aturan adalah bagian dari aktivasi aturan yang lain.

Model Sistem Pakar

I

              Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, knowledge base memuat fakta-fakta yang menjelaskan area masalah dan juga teknik menerangkan masalah yang menjelaskan bagaimana fakta-fakta tersebut cocok satu dengan yang lain dalam urutan yang logis.

              Istilah problem domain atau domain masalah digunakan untuk menjelaskan area masalah. Tujuan menerangkan masalah (knowledge representation technique) yang populer adalah penggunaan aturan. Aturan menentukan apa yang harus dilakukan dalam situasi tertentu dan terdiri dari dua bagian: suatu kondisi yang mungkin benar, mungkin tidak dan tindakan yang harus diambil jika kondisinya benar. 

              Semua aturan yang ada di dalam sistem pakar disebut perangkat aturan  (rule set). Perangkat aturan dapat bervariasi dari sekitar selusin aturan untuk sistem pakar yag sederhana sampai 500, 1000, atau 10.000 aturan untuk sistem pakar yang rumit.

Kunci Menuju Pengembangan Sistem Pakar yang Berhasil

Dengan menggunakan umpan balik dari responden survey, Profesor Gill mengidentifikasikan lima area dimana proyek pengembangan dapat diperbaiki sehingga dapat membantu menuju pengembangan sistem pakar yang berhasil, antara lain:

a.               Koordinasikan pengembangan sistem pakar dengan rencana bisnis strategis dan rencana strategis untuk sumber daya informasi

b.               Definisikan secara jelas masalah  yang akan dipecahkan dan pahami seluruhnya problem domain.

c.               Berikan perhatian khusus pada kelayakan legal (dan etis) dari sistem yang diusulkan.

d.               Pahami sepenuhnya perhatian pemakai tentang proyek pengembangan maupun harapan mereka pada sistem operasional.