Apa itu Sistem Pakar dalam AI (Kecerdasan Buatan)? dengan Contoh
Evelyn Clarke
Apa itu Sistem Pakar?
Sistem ahli adalah sistem pengambilan keputusan berbasis komputer yang interaktif dan andal yang menggunakan fakta dan heuristik untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan yang rumit. Sistem ini dianggap sebagai tingkat kecerdasan dan keahlian manusia tertinggi. Tujuan dari sistem pakar adalah untuk memecahkan masalah yang paling rumit dalam domain tertentu.
Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan
Sistem Pakar dalam AI dapat menyelesaikan banyak masalah yang umumnya membutuhkan manusia ahli. Hal ini didasarkan pada pengetahuan yang diperoleh dari seorang ahli. Kecerdasan Buatan dan Sistem Pakar mampu mengungkapkan dan memberi alasan tentang beberapa domain pengetahuan. Sistem pakar merupakan cikal bakal zaman sekarang kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam, dan sistem pembelajaran mesin.
Contoh Sistem Pakar
Berikut adalah Contoh Sistem Pakar:
- MYCIN: Hal ini didasarkan pada backward chaining dan dapat mengidentifikasi berbagai bakteri yang dapat menyebabkan infeksi akut. Bisa juga merekomendasikan obat berdasarkan berat badan pasien. Ini adalah salah satu Contoh Sistem Pakar terbaik.
- DENDRAL: Sistem pakar digunakan untuk analisis kimia untuk memprediksi struktur molekul.
- PXDES: Contoh Sistem Pakar yang digunakan untuk memprediksi derajat dan jenis kanker paru-paru
- Kadet: Salah satu Contoh Sistem Pakar terbaik yang dapat mengidentifikasi kanker pada tahap awal
Karakteristik Sistem Pakar
Berikut ini adalah Karakteristik penting Sistem Pakar dalam AI:
- Tingkat Keahlian Tertinggi: Sistem Pakar dalam AI menawarkan tingkat keahlian tertinggi. Ini memberikan efisiensi, akurasi dan pemecahan masalah yang imajinatif.
- Reaksi Tepat Waktu: Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan berinteraksi dalam jangka waktu yang sangat wajar dengan pengguna. Total waktu harus kurang dari waktu yang dibutuhkan seorang ahli untuk mendapatkan solusi paling akurat untuk masalah yang sama.
- Keandalan yang Baik: Sistem Pakar pada AI harus dapat diandalkan dan tidak boleh terjadi kesalahan.
- Fleksibel: Sangat penting untuk tetap fleksibel karena dimiliki oleh sistem Pakar.
- Mekanisme Efektif: Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan harus memiliki mekanisme yang efisien untuk mengatur kompilasi pengetahuan yang ada di dalamnya.
- Mampu menangani keputusan & masalah yang menantang: Sistem pakar mampu menangani masalah pengambilan keputusan yang menantang dan memberikan solusi.
Komponen Sistem Pakar
Sistem Pakar dalam AI terdiri dari komponen-komponen berikut ini:
User Interface
Antarmuka pengguna merupakan bagian terpenting dari Perangkat Lunak Sistem Pakar. Komponen ini mengambil pertanyaan pengguna dalam bentuk yang dapat dibaca dan meneruskannya ke mesin inferensi. Setelah itu, mesin ini menampilkan hasilnya kepada pengguna. Dengan kata lain, ini merupakan antarmuka yang membantu pengguna berkomunikasi dengan sistem pakar.
Mesin Inferensi
Mesin inferensi merupakan otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berisi aturan-aturan untuk memecahkan suatu masalah tertentu. Ini merujuk pengetahuan dari Basis Pengetahuan. Ini memilih fakta dan aturan untuk diterapkan ketika mencoba menjawab pertanyaan pengguna. Ini memberikan alasan tentang informasi dalam basis pengetahuan. Ini juga membantu dalam mengurangi masalah untuk menemukan solusinya. Komponen ini juga berguna untuk merumuskan kesimpulan.
Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan adalah gudang fakta. Ini menyimpan semua pengetahuan tentang domain masalah. Ibaratnya sebuah wadah besar berisi ilmu yang diperoleh dari berbagai pakar di bidang tertentu.
Dengan demikian kita dapat mengatakan bahwa keberhasilan Perangkat Lunak Sistem Pakar terutama bergantung pada pengetahuan yang sangat akurat dan tepat.
Istilah-istilah penting lainnya yang digunakan dalam Sistem Pakar
Fakta dan Aturan
Fakta adalah sebagian kecil dari informasi penting. Fakta-faktanya sendiri penggunaannya sangat terbatas. Aturan sangat penting untuk memilih dan menerapkan fakta pada masalah pengguna.
Akuisisi Pengetahuan
Istilah akuisisi pengetahuan berarti bagaimana mendapatkan pengetahuan domain yang dibutuhkan oleh sistem pakar. Keseluruhan proses dimulai dengan mengekstraksi pengetahuan dari manusia yang ahli, mengubah pengetahuan yang diperoleh menjadi aturan dan memasukkan aturan yang dikembangkan ke dalam basis pengetahuan.
Peserta Pengembangan Sistem Pakar
| Peserta | Peran |
|---|---|
| Pakar Domain | Ia adalah seseorang atau kelompok yang keahlian dan pengetahuannya diambil untuk mengembangkan suatu sistem pakar. |
| Insinyur Pengetahuan | Insinyur pengetahuan adalah orang teknis yang mengintegrasikan pengetahuan ke dalam sistem komputer. |
| Pengguna Akhir | Adalah seseorang atau sekelompok orang yang menggunakan sistem pakar untuk mendapatkan saran yang tidak akan diberikan oleh pakar. |
Proses Membangun Sebuah Sistem Pakar
- Menentukan ciri-ciri masalah
- Insinyur pengetahuan dan pakar domain bekerja secara koheren untuk mendefinisikan masalahnya
- Insinyur pengetahuan menerjemahkan pengetahuan ke dalam bahasa yang dapat dimengerti komputer. Dia merancang mesin inferensi, struktur penalaran, yang dapat menggunakan pengetahuan saat dibutuhkan.
- Pakar Pengetahuan juga menentukan bagaimana mengintegrasikan penggunaan pengetahuan yang tidak pasti dalam proses penalaran dan jenis penjelasan apa yang berguna.
Sistem Konvensional vs Sistem Pakar
| Sistem Konvensional | Sistem ahli |
|---|---|
| Pengetahuan dan pemrosesan digabungkan dalam satu unit. | Basis data pengetahuan dan mekanisme pemrosesan adalah dua komponen terpisah. |
| Program tidak membuat kesalahan (Kecuali kesalahan dalam pemrograman). | Sistem Pakar mungkin membuat kesalahan. |
| Sistem hanya dapat dioperasikan bila telah dikembangkan sepenuhnya. | Sistem pakar dioptimalkan secara berkelanjutan dan dapat diluncurkan dengan sejumlah kecil aturan. |
| Diperlukan eksekusi langkah demi langkah sesuai dengan algoritma yang tetap. | Eksekusi dilakukan secara logis & heuristik. |
| Perlu informasi lengkap. | Ini bisa berfungsi dengan informasi yang cukup atau tidak mencukupi. |
Pakar manusia vs. Sistem Pakar
| Pakar Manusia | Keahlian Buatan |
|---|---|
| Fana | Permanen |
| Sulit untuk Dipindahkan | Dapat dialihkan |
| Sulit untuk Didokumentasikan | Mudah untuk Didokumentasikan |
| Unpredictable | Konsisten |
| Mahal | Sistem hemat biaya |
Kelebihan Sistem Pakar
Berikut kelebihan/keunggulan utama Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan (AI):
- Ini meningkatkan kualitas keputusan
- Memotong biaya konsultasi ahli untuk pemecahan masalah
- Ini memberikan solusi cepat dan efisien untuk masalah-masalah di bidang spesialisasi yang sempit.
- Ia dapat mengumpulkan keahlian yang langka dan menggunakannya secara efisien.
- Menawarkan jawaban yang konsisten untuk masalah yang berulang
- Mempertahankan tingkat informasi yang signifikan
- Membantu Anda mendapatkan jawaban yang cepat dan akurat
- Penjelasan yang tepat tentang pengambilan keputusan
- Kemampuan untuk memecahkan masalah yang kompleks dan menantang
- Sistem Pakar Kecerdasan Buatan dapat bekerja dengan mantap tanpa menjadi emosional, tegang, atau lelah.
Keterbatasan Sistem Pakar
Berikut kekurangan/keterbatasan Sistem Pakar pada AI:
- Tidak mampu membuat respon kreatif dalam situasi yang luar biasa
- Kesalahan dalam basis pengetahuan dapat menyebabkan keputusan yang salah
- Biaya pemeliharaan sistem pakar terlalu mahal
- Setiap permasalahan berbeda-beda sehingga solusi dari manusia yang ahli juga bisa berbeda dan lebih kreatif
Aplikasi Sistem Pakar
Beberapa Aplikasi Sistem Pakar yang populer:
- Manajemen informasi
- Rumah sakit dan fasilitas medis
- Manajemen meja bantuan
- Evaluasi kinerja karyawan
- Analisis pinjaman
- Deteksi virus
- Berguna untuk proyek perbaikan dan pemeliharaan
- Optimalisasi gudang
- Perencanaan dan penjadwalan
- Konfigurasi objek yang diproduksi
- Pengambilan keputusan keuangan Penerbitan pengetahuan
- Pemantauan dan pengendalian proses
- Mengawasi pengoperasian pabrik dan pengontrol
- Perdagangan pasar saham
- Penjadwalan maskapai & jadwal kargo
Ringkasan
- Sistem Pakar adalah sistem pengambilan keputusan berbasis komputer yang interaktif dan andal yang menggunakan fakta dan heuristik untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan yang kompleks.
- Komponen utama Sistem Pakar adalah 1) Antarmuka Pengguna, 2) Mesin Inferensi, 3) Basis Pengetahuan
- Peserta kunci dalam Kecerdasan Buatan Pengembangan Sistem Pakar adalah 1) Domain Expert 2) Knowledge Engineer 3) End User
- Peningkatan kualitas keputusan, pengurangan biaya, konsistensi, keandalan, kecepatan adalah manfaat utama Sistem Pakar
- Sistem Pakar tidak dapat memberikan solusi kreatif dan memerlukan biaya pemeliharaan yang mahal.
- Sistem Pakar dapat digunakan untuk aplikasi luas seperti Pasar Saham, Gudang, SDM, dll
Jika Anda ingin mempelajari tentang Kecerdasan Buatan, berikut tutorial gratis yang dapat Anda lihat: Tutorial AI