Salam kepada Sobat Newmedia! Siapakah Yang Tidak Ingin Mengetahui Tentang Sistem Pakar
Sejak awal abad ke-20, manusia terus mencoba membuat mesin yang dapat meniru kecerdasan manusia. Pada tahun 1950, John McCarthy, seorang ahli teknologi dan matematika, mengusulkan konsep “Artificial Intelligence” atau AI.
Pada dasarnya, Sistem Pakar (Expert System) merupakan komputer yang dirancang untuk menyelesaikan masalah secara mandiri, seperti halnya seorang ahli manusia. Sebuah sistem pakar menggunakan fakta, informasi, dan aturan-aturan dalam ruang lingkup tertentu untuk menyelesaikan masalah.
Makna dasar dari sistem pakar adalah untuk membuat kecerdasan buatan (AI) dengan memasukkan pengetahuan ke dalam komputer, sehingga komputer dapat memecahkan masalah yang rumit dan kompleks secara mandiri.
Banyak orang menganggap bahwa sistem pakar hanya digunakan dalam bidang medis dan perencanaan investasi. Namun, dalam kenyataannya, sistem pakar digunakan di semua bidang industri, dari manufaktur hingga pemasaran dan perencanaan.
Dalam artikel ini kami akan membahas dua bagian utama yang dibutuhkan untuk sistem pakar dan bagaimana hal ini dapat memengaruhi kinerja sistem pakar.
🥇 Sub Judul 1: Basis Pengetahuan
Setiap sistem pakar membutuhkan pengetahuan untuk menyelesaikan masalah. Pengetahuan ini disebut sebagai basis pengetahuan (knowledge base). Basis pengetahuan terdiri dari dua jenis pengetahuan, yakni pengetahuan deklaratif dan pengetahuan prosedural.
Pengetahuan deklaratif dirancang untuk menjawab “apa”. Informasi ini ditulis dalam format proposisional dan bertanggung jawab atas representasi fakta dan aturan-aturan terkait. Contohnya, “The sky is always blue during a sunny day”.
Pengetahuan prosedural dirancang untuk menjawab “bagaimana”. Informasi ini merujuk pada keterampilan atau prosedur yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah. Contohnya, “Jika suhu ruangan lebih dari 30 derajat, maka AC harus dinyalakan”.
Menentukan jenis pengetahuan yang tepat untuk basis pengetahuan sangat penting bagi keberhasilan sistem pakar tersebut. Pengguna harus memastikan bahwa informasi yang diperlukan tersedia dan terorganisir dalam sebuah basis data yang terpercaya.
Tabel 1: Informasi Terkait Basis Pengetahuan
| Informasi | Keterangan |
|---|---|
| Pengetahuan Deklaratif | Pengetahuan yang berkaitan dengan fakta dan aturan yang terkait |
| Pengetahuan Procedural | Pengetahuan yang berkaitan dengan keterampilan atau prosedur dalam menyelesaikan masalah |
| Pemilihan Jenis Pengetahuan Tepat | Memastikan bahwa informasi yang diperlukan tersedia dan terorganisir dalam sebuah basis data yang terpercaya |
🥇 Sub Judul 2: Mesin Inferensi
Mesin Inferensi (Inference Engine) adalah sebuah pemroses yang bertanggung jawab atas pengambilan keputusan. Mesin Inferensi menggunakan informasi dari basis pengetahuan untuk mencapai kesimpulan.
Setiap mesin inferensi terdiri dari dua bagian utama, yakni satu atau beberapa aturan yang terhubung dalam sebuah pohon keputusan (decision tree) dan algoritma inferensi.
Decision tree merupakan struktur data berbentuk pohon yang menentukan urutan aturan atau pernyataan yang harus diikuti untuk mencapai suatu kesimpulan. Pada umumnya, mesin inferensi harus mengevaluasi banyak aturan sebelum tiba pada suatu kesimpulan. Algoritma inferensi bertugas untuk memilih urutan aturan yang terbaik untuk diikuti.
Saat ini, ada tiga jenis mesin inferensi yang digunakan, yakni backward chaining, forward chaining, dan hybrid. Backward chaining memulai dengan tujuan kemudian mencari aturan untuk mencapai tujuan tersebut. Forward chaining memulai dari fakta kemudian mencari bagaimana fakta tersebut dapat membantu mencapai tujuan. Hybrid menggunakan kedua teknik untuk menyelesaikan masalah.
Tabel 2: Informasi Terkait Mesin Inferensi
| Informasi | Keterangan |
|---|---|
| Mesin Inferensi | Pemroses yang bertanggung jawab atas pengambilan keputusan |
| Decision Tree | Struktur data berbentuk pohon yang menentukan urutan aturan atau pernyataan yang harus diikuti untuk mencapai suatu kesimpulan |
| Algoritma Inferensi | Bertugas untuk memilih urutan aturan yang terbaik untuk diikuti |
| Jenis Mesin Inferensi | Backward Chaining, Forward Chaining, dan Hybrid |
🤔 FAQ
1. Apa itu pengertian sistem pakar?
Sistem pakar (Expert System) merupakan komputer yang dirancang untuk menyelesaikan masalah secara mandiri, seperti halnya seorang ahli manusia. Sebuah sistem pakar menggunakan fakta, informasi, dan aturan-aturan dalam ruang lingkup tertentu untuk menyelesaikan masalah.
2. Apa kegunaan sistem pakar?
Sistem pakar digunakan di semua bidang industri, dari manufaktur, pemasaran, hingga perencanaan. Kegunaannya untuk mempercepat dan memperbaiki kualitas dari proses yang biasanya memakan waktu lama, sulit untuk menemukan solusi, dan membutuhkan keterampilan khusus dari seorang ahli manusia.
3. Apa itu basis pengetahuan?
Basis pengetahuan (knowledge base) adalah informasi yang dibutuhkan oleh sistem pakar untuk menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan terdiri dari pengetahuan deklaratif dan pengetahuan prosedural.
4. Apa yang dimaksud dengan mesin inferensi?
Mesin Inferensi (Inference Engine) adalah sebuah pemroses yang bertanggung jawab atas pengambilan keputusan. Mesin Inferensi menggunakan informasi dari basis pengetahuan untuk mencapai kesimpulan.
5. Apa itu decision tree?
Decision tree merupakan struktur data berbentuk pohon yang menentukan urutan aturan atau pernyataan yang harus diikuti untuk mencapai suatu kesimpulan.
6. Apa jenis-jenis mesin inferensi yang digunakan?
Saat ini, ada tiga jenis mesin inferensi yang digunakan, yakni backward chaining, forward chaining, dan hybrid.
7. Bagaimana memilih jenis mesin inferensi yang tepat?
Pemilihan jenis mesin inferensi tergantung pada jenis masalah yang perlu diselesaikan dan pengetahuan yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah tersebut.
✍️ Kesimpulan
Setelah membaca artikel ini, Sobat Newmedia seharusnya sudah memahami dua bagian utama yang dibutuhkan untuk sistem pakar, yakni basis pengetahuan dan mesin inferensi.
Memilih jenis pengetahuan yang tepat untuk basis pengetahuan sangat penting bagi keberhasilan sistem pakar. Pengguna harus memastikan bahwa informasi yang diperlukan tersedia dan terorganisir dalam sebuah basis data yang terpercaya.
Sementara itu, mesin inferensi bertanggung jawab untuk menjalankan aturan-aturan terkait basis pengetahuan untuk mencapai kesimpulan. Pemilihan jenis mesin inferensi tergantung pada jenis masalah yang perlu diselesaikan dan pengetahuan yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Oleh karena itu, jika Sobat Newmedia membutuhkan sistem yang dapat menyelesaikan masalah secara mandiri, membuat sistem pakar menjadi pilihan yang tepat. Hal ini dapat membantu mempercepat dan memperbaiki kualitas proses yang sulit dan memakan waktu lama.
Jangan ragu untuk menggunakan sistem pakar dan mengoptimalkan kinerja perusahaan Anda!
Merujuk pada ketentuan:
Mohon diperhatikan bahwa artikel ini dibuat dengan tujuan untuk keperluan SEO dan ranking di mesin pencari Google. Oleh karena itu, pembaca harus mengakses artikel ini dengan kesadaran bahwa isi tulisan hanya bermanfaat dalam konteks pencarian di mesin pencari dan tidak dimaksudkan sebagai pengganti atau rekomendasi atas konsultasi atau panduan dari ahli terkait yang sesuai.
