Sistem Pakar dan Kecerdasan Buatan Serta Perbedaannya

SISTEM PAKAR ( Expert System ) Beberapa pengertian  sistem pakar, diantaranya: Sistem Pakar adalah merupakan paket  perangkat lunak ...

SISTEM PAKAR (Expert System)
Beberapa pengertian  sistem pakar, diantaranya:

• Sistem Pakar adalah merupakan paket  perangkat lunak atau paket program komputer yang disediakan sebagai media penasehat atau membantu dalam memecahkan masalah di bidang-bidang tertentu seperti sains, pendidikan, kesehatan, perekayasaan matematika, dan sebagainya.
• Dari wikipedia Sistem Pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik.
• Sistem Pakar adalah Sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli yang bersangkutan.
• Sistem Pakar adalah suatu perangkat lunak komputer berisi pengetahuan yang disimpan untuk memecahkan suatu permasalahan dalam suatu bidang spesifik dengan cara hampir sama dengan  seorang tenaga ahli. Pengetahuan datang dari satu rangkaian percakapan yang lalu di kembangkan  dari  beberapa tenaga ahli suatu sistem.. Sistem tersebut menerima pengetahuan yang berisi suatu masalah dari seorang pengguna.
• Sistem Pakar adalah hasil akhir dari seorang Sarjana Science. Untuk membangun suatu sistem yang dapat memecahkan permasalahan yang sudah ditentukan, seorang sarjana akan memulai dengan membaca  literatur terkait dengan permasalahan Sebagai pondasi sistem itu. Seorang sarjana pengetahuan kemudian melakukan wawancara ekslusif dengan satu atau lebih tenaga ahli untuk “memperoleh” pengetahuan mereka. yang akhirnya, sarjana  pengetahuan tersebut mengorganisir hasil wawancara dan menterjemahkan ke dalam perangkat lunak komputer yang dapat digunakan oleh seseorang yang sama sekali tidak memiliki suatu keahlian.
• Sistem Pakar adalah suatu perangkat lunak komputer yang dirancang untuk memberikan  pemecahan masalah suatu tenaga ahli didalam suatu bidang. Sistem Pakar terdiri atas suatu dasar pengetahuan(informasi, heuristik, dll.), mesin  kesimpulan(untuk meneliti dasar pengetahuan), dan alat penghubung (input dan output). Cara yang memimpin ke arah pengembangan Sistem Pakar adalah berbeda dari teknik programan konvensional.
• Sistem pakar ialah sistem yang mewakilkan pengetahuan manusia dalam bentuk program komputer dan menggunakan pengetahuan tersebut dalam penyelesaian masalah; mensimulasikan bagaimana pakar menyelesaikan masalah.
• Sistem Pakar adalah program kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang menggabungkan basis pengetahuan (knowledge base) dengan mesin inferensi. Basis pengetahuan dalam sistem pakar berupa suatu aturan yang diperoleh dari pengalaman atau dari seorang pakar pada bidang keahlian tertentu. Berdasarkan basis pengetahuan yang ada, digunakan mesin inferensi untuk mengenerate solusi terhadap domain permasalahan yang akan dipecahkan.

Ciri-Ciri Sistem Pakar
Sistem pakar yang baik harus memenuhi ciri-ciri sebagai berikut:

• Memiliki informasi yang handal.
• Mudah dimodifikasi.
• Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
• Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

Keuntungan 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 yang berbahaya.
8.  Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
9.  Memiliki reliabilitas.
10.Meningkatkan kepabilitas sistem komputer.
11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.
12. Sebagai media pelengkap dalam penelitian.
13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.
14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.
Kelemahan Sistem Pakar

1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.
2. Sulit dikembangkan. Hal ini tentu saja erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di bidangnya.
3. Sistem Pakar tidak 100% bernilai benar.

Kemampuan Sistem Pakar

1. Menjawab berbagai pertanyaan yang menyangkut bidang keahliannya.
2. Bila diperlukan dapat menyajikan asumsi dan alur penalaran yang digunakan untuk sampai ke jawaban yang dikehendaki.
3. Menambah fakta kaidah dan alur penalaran sahih yang baru ke dalam otaknya

Komponen Sistem Pakar
1. Subsistem Penambah Pengetahuan
2. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan adalah suatu jenis basis data yang dipergunakan untuk manajemen pengetahuan. Basis data ini menyediakan fasilitas untuk kleksi,organisasi dan pengambilan pengetahuan terkomputerisasi.
3. Mesin Inferensi
Mesin inferensi merupakan elemen inti dari sistem intelejensia buatan
4. BlackBoard
Blackboard adalah memori/lokasi untuk bekerja dan menyimpan hasil sementara. Biasanya berupa sebuah basis data.
5. Interface
6. Subsistem Penjelasan
Subsistem Penjelasan adalah kemampuan untuk menjejak (tracing) bagaimana suatu kesimpulan dapat diambil merupakan hal yang sangat penting untuk transfer pengetahuan dan pemecahan masalah. Komponen subsistem penjelasan harus dapat menyediakannya yang secara interaktif menjawab pertanyaan pengguna , misalnya:

• “Mengapa pertanyaan tersebut anda tanyakan?”
• “Seberapa yakin kesimpulan tersebut diambil?”
• “Mengapa alternatif tersebut ditolak?”
• “Apa yang akan dilakukan untuk mengambil suatu kesimpulan?”
• “Fakta apalagi yang diperlukan untuk mengambil kesimpulan akhir?”

7.   Subsistem Penyaring Pengetahuan
Seorang pakar mempunyai sistem penghalusan pengetahuan, artinya, mereka bisa menganalisa sendiri performa mereka, belajar dari pengalaman, serta meningkatkan pengetahuannya untuk konsultasi berikutnya. Pada Sistem Pakar, swa-evaluasi ini penting sehingga dapat menganalisa alasan keberhasilan atau kegagalan pengambilan kesimpulan serta memperbaiki basis pengetahuannya.
Jenis-Jenis Sistem Pakar
· Interpretasi  : Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.
· Prediksi        : Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.
· Diagnosis      : Menyimpulkan kesalahan sistem berdasarkan gejala (symptoms).
· Disain           : Menyusun objek-objek berdasarkan kendala.
· Planning       : Merencanakan tindakan
· Monitoring   : Membandingkan hasil pengamatan dengan proses perencanaan.
· Debugging   : Menentukan penyelesaian dari kesalahan sistem.
· Reparasi       : Melaksanakan rencana perbaikan.
· Instruction   : Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan pelajar.
· Control         : Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan sistem.

Penerapan sistem Pakar
Sistem pakar dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti, sains, pendidikan, kesehatan, dan sebagainya. Contoh dari tulisan mr. Rizal “Sistem integrasi Pola Alir Material & Uang dapat disebut Material Management System (MMS) adalah kelanjutan perkembangan dari sistem integrasi Inventory Control System (ICS). Sistem (MMS) ini dikembangkan atas sistem manual yang sudah teruji berjalan lancar di PT Krakatau Steel, yang karena tuntutan kemajuan teknologi, sistem manual ini perlu ditingkatkan menjadi sistem komputerisasi. Namun didalam penerapannya masih banyak kendala yang dihadapi oleh subsistem-subsistem pendukung MMS yang ada pada masing-masing divisi. Melalui penelitian ini, dikemukakan satu alternatif yang sangat potensial untuk mengatasi kendala yang dialami oleh subsistem pendukungnya, khususnya yang berada di Divisi Perencanaan & Pengendalian Suku Cadang (PPSC). Dalam penelitian ini dibuat sistem pakar yang mampu memberikan penjelasan dan beberapa alternatif penyelesaian soal-soal Pengendalian Suku Cadang, yang meliputi : Identifikasi Material, Sistem Order, Sistem Repairable dan Sistem Spesifik. Pembuatan sistem pakar ini melalui lima tahapan berikut, yaitu: identifikasi, konseptualisasi, formulasi, implementasi, dan pengujian. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Turbo Prolog, yang cukup ideal dalam menyelesaikan masalah yang undeterministic. Teknik Inferensi yang digunakan adalah backward chaining, proses penelusuran yang digunakan adalah depth first search, dan metoda representasi pengetahuan yang digunakan adalah representasi logika”.
Beberapa contoh Sistem Pakar
1.  MYCIN : Diagnosa penyakit
2.  DENDRAL : Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tak dikenal
3.  XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar
4.  SOPHIE : Analisis sirkit elektronik
5.  Prospector : Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit
6.  FOLIO : Menbantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi
7.  DELTA : Pemeliharaan lokomotif listrik disel
KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence)

• Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan adalah suatu sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia. Sistem ini dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan citra, perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.
• Kecerdasan buatan didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan.
• Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) adalah bagian dari ilmu komputer  yang mempelajari bagaimana  membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia.
• Menurut John McCarthy, 1956, AI: untuk mengetahui dan memodelkan proses-proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.

Cerdas =  memiliki pengetahuan + pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan dan mengambil tindakan), moral yang baik
Manusia cerdas (pandai) dalam menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan & pengalaman. Pengetahuan diperoleh dari belajar. Semakin banyak bekal pengetahuan yang dimiliki tentu akan lebih  mampu menyelesaikan  permasalahan.  Tapi  bekal  pengetahuan  saja  tidak  cukup, manusia juga diberi akal untuk melakukan penalaran,mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan & pengalaman yang dimiliki. Tanpa memiliki kemampuan untuk menalar dengan baik, manusia dengan segudang pengalaman dan  pengetahuan  tidak  akan   dapat menyelesaikan  masalah  dengan  baik. Demikian juga dengan kemampuan menalar yang  sangat baik,namun tanpa bekal pengetahuan dan pengalaman yang memadai,manusia juga tidak akan bisa menyelesaikan masalah dengan baik.
Agar mesin  bisa cerdas (bertindak seperti & sebaik manusia) maka harus diberi bekal pengetahuan & mempunyai kemampuan untuk menalar.
Tujuan Kecerdasan buatan:

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

Keuntungan Kecerdasan Buatan :

1. Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami akan cepat mengalami perubahan. Hal ini dimungkinkan karena sifat manusia yang pelupa. Kecerdasan buatan tidak akan berubah sepanjang sistem komputer dan program tidak mengubahnya.
2. Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan. Mentransfer pengetahuan manusia dari satu orang ke orang lain butuh proses dan waktu lama. Disamping itu suatu keahlian tidak akan pernah bisa diduplikasi secara lengkap. Sedangkan jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, pengetahuan tersebuat dapat ditransfer atau disalin dengan mudah dan cepat dari satu komputer ke komputer lain
3. Kecerdasan buatan lebih murah dibanding dengan kecerdasan alami. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah dan lebih murah dibanding dengan harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
4. Kecerdasan buatan bersifat konsisten. Hal ini disebabkan karena kecerdasan busatan adalah bagian dari teknologi komputer. Sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.
5. Kecerdasan buatan dapat didokumentasikan. Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasikan dengan mudah dengan melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.
6. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat dibanding dengan kecerdasan alami
7. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih baik dibanding dengan kecerdasan alami.

Komponen Kecerdasan Buatan
1. Basis Pengetahuan
Basis Pengetahuan berisi pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasi, dan memecahkan masalah. Basis pengetahuan tersusun atas 2 elemen dasar yaitu :

• Fakta, misalnya: situasi, kondisi, dan kenyataan dari permasalahan yang ada, serta teori dalam bidang itu.
• Aturan, yang mengarahkan penggunaan pengetahuan untuk memecahkan masalah yang spesifik dalam bidang yang khusus.

2. Mesin Inferensi
Mesin Inferensi (Inference Engine), merupakan otak dari Kecerdasan buatan. Juga dikenal sebagai penerjemah aturan (rule interpreter). Komponen ini berupa program komputer yang menyediakan suatu metodologi untuk memikirkan (reasoning) dan memformulasi kesimpulan. Kerja mesin inferensi meliputi :

• Menentukan aturan mana yang akan dipakai
• Menyajikan pertanyaan kepada pemakai ketika diperlukan.
• Menambahkan jawaban ke dalam memori kecerdasan buatan dan sistem pakar.
• Menyimpulkan fakta baru dari sebuah aturan
• Menambahkan fakta tadi (yang telah diperoleh) ke dalam memori.

3. Interface Kecerdasan buatan dan Sistem Pakar
Mengatur komunikasi antara pengguna dan komputer. Komunikasi ini paling baik berupa bahasa alami, biasanya disajikan dalam bentuk tanya-jawab dan kadang ditampilkan dalam bentuk gambar/grafik. Antarmuka yang lebih canggih dilengkapi dengan percakapan (voice communication).
Sejarah Artificial Intelligence

• John McCarty
• Logic Theorist
• General Problem Solver (GPS)

Bidang Artificial Intelligence

1. Jaringan Syaraf (Neural Network)
2. Sistem Persepsi (Perceptive System)
3. Belajar (Learning)
4. Robot (Robotics)
5. Perangkat Keras AI (Artificial Intelligence)
6. Pemrosesan Bahasa Alamiah (Natural Language Processing)

Persamaan dan Perbedaan antar Sistem Pakar dengan Kecerdasan Buatan
Sistem Pakar juga merupakan bagian dari Artificial Intelligence(AI) atau kecerdasan buatan, dimana letak persamaannya adalah sama-sama untuk mencapai hasil yang maksimal dalam memecahkan masalah, dan perbedaannya adalah sistem pakar mengacu pada si pembuatnya atau seseorang yang ahli dalam suatu bidangnya atau mengacu pada si perancang itu sendiri sebagai objek dalam menyiapkan suatu sistem guna mendapatkan hasil yang maksimal, sedangkan AI mengacu pada jalur atau langkah yang berorientasi pada hardware guna mencapai yang maksimal.
Dapat disimpulkan Sistem Pakar merupakan bagian dari AI, dimana selain sistem pakar yang menggunakan AI, ada beberapa yang lain diantarnya games, logika Fuzzy, jaringan saraf tiruan, dan robotika.
Kecerdasan buatan merupakan salah satu topik yang disukai penggemar science-fiction, pada film Terminator digambarkan perang manusia melawan mesin, bahkan dalam novel berjudul With Folded Hands karangan Jack Williamson, digambarkan bangsa Humanoids (robot mesin ciptaan manusia) menjajah bangsa manusia dan menggantikan semua peranan manusia.