Expert System (ES) adalah suatu sistem yang diciptakan untuk mengadopsi pengetahuan manusia ke ke dalam suatu sistem yang dijalankan oleh perangkat komputer. Suatu expert system dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Expert System digunakan bukan sebagai pengganti kedudukan seorang ahli tetapi expert system untuk memasyaratkan pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut.
Expert System digunakan sebagai suatu program komputer yang mencoba untuk mewakili pengetahuan dari para ahli (manusia) dalam bentuk heuristic. Heuristic menurut bahasa Yunani berasal dari kata eureka yang berarti “menemukan”. Oleh karena itu, heuristic merupakan suatu rule of thumb atau suatu aturan dugaan yang baik. Sebagai suatu sistem pendukung keputusan, Expert System mempunyai kemampuan yang unik. Kemampuan unik itu adalah:
- Expert System menawarkan kesempatan untuk membuat keputusan yang melebihi kemampuan manajer. Contohnya, seorang pejabat investasi baru suatu bank dapat menggunakan Expert System yang dirancang oleh seorang ahli investasi terkemuka, pada saat menggunakannya, Expert System dapat menyatukan pengetahuan ahli itu ke dalam keputusan investasinya.
- Expert System dapat menjelaskan alur penalarannya dalam mencapai suatu pemecahan masalah tertentu. Biasanya, penjelasan mengenai cara pemecahan suatu masalah yang diperoleh lebih berharga dari pemecahan itu sendiri.
Kontributor:
Kinanthi Putty Windhamia
Penjelasan dari Expert System?
Ada enam elemen Expert System (ES) yakni:- User interface (antarmuka) : Mekanisme komunikasi antara user dan Expert System.
- Explanation facility (subsistem Penjelasan) : Digunakan untuk melacak respon dan memberikan penjelasan tentang kelakuan sistem pakar secara interaktif.
- Working memory : Database global dari fakta yang digunakan dalam prosedur.
- Agenda : Daftar prioritas prosedur yang dibuat oleh motor inferensi dan direkam dalam working memori.
- Inference engine (motor inferensi) : Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap informasi-informasi dalam basis pengetahuan untuk memformulasikan konklusi (keismpulan).
- Knowledge acquisiton facility : Berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan masalah.
· Koordinasikan pengembangan sistem pakar dengan rencana bisnis strategis dan rencana strategis untuk sumber daya informasi
· Definisikan secara jelas masalah yang akan dipecahkan dan pahami seluruhnya problem domain.
· Berikan perhatian khusus pada kelayakan legal (dan etis) dari sistem yang diusulkan.
· Pahami sepenuhnya perhatian pemakai tentang proyek pengembangan maupun harapan mereka pada sistem operasional.
Keberhasilan dari suatu Expert System itu dikarenakan oleh beberapa alasan. Garis batas masalah yang harus ditangani, Metode analisis yang bekerja dengan baik untuk area tersebut, Banyaknya kebijaksanaan dari parah ahli kelas tinggi. Expert System menggunakan pengetahuan manusia yang diimplementasikan kedalam suatu sistem di dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan keahlian manusia. Ini bisa digunakan oleh non-ahli untuk memperbaiki kemampuan pemecahan masalah mereka. Sistem Pakar bisa menjadi asisten para ahli
Hal tersebut digunakan untuk menyebarkan sumber pengetahuan pencarian untuk meningkatkan hasil yang konsisten. Sistem semacam itu bisa berfungsi lebih baik daripada ahli manapun, dalam membuat penilaian di bidang keahlian khusus yang biasanya sempit, yang disebut 'Domain'. Kemungkinan ini mungkin memiliki dampak signifikan baik pada profesional penasehat (analis keuangan, pengacara, penasihat pajak) dan organisasi dan manajemen.
MYCIN
MYCIN pertama kali dikembangkan oleh Edward Shortlife dari Stanford University. Namun, pada saat itu MYCIN bukanlah untuk menggantikan pekerjaan dokter, melainkan untuk membantu dokter yang belum berpengalaman dalam menangani penyakit tertentu. Saat ini penderita penyakit dapat menuliskan gejala-gejala yang dialaminya pada aplikasi expert system sendiri dan dapat mendapatkan informasi tentang jenis penyakit yang dideritanya atau bahkan obat serta dosis dari obat tersebut. MYCIN adalah sebuah expert system yang dapat membantu dan memudahkan dokter-dokter yang belum berpengalaman dalam menangani suatu penyakit tertentu.
MYCIN pertama kali dikembangkan oleh Edward Shortlife dari Stanford University. Namun, pada saat itu MYCIN bukanlah untuk menggantikan pekerjaan dokter, melainkan untuk membantu dokter yang belum berpengalaman dalam menangani penyakit tertentu. Saat ini penderita penyakit dapat menuliskan gejala-gejala yang dialaminya pada aplikasi expert system sendiri dan dapat mendapatkan informasi tentang jenis penyakit yang dideritanya atau bahkan obat serta dosis dari obat tersebut. MYCIN adalah sebuah expert system yang dapat membantu dan memudahkan dokter-dokter yang belum berpengalaman dalam menangani suatu penyakit tertentu.
FOLIO
Sistem yang menolong stock broker dan tugas manajer dalam menangani investasi bagi kepentingan para langganannya.
DELTA
Sistem yang dirancang untuk membantu karyawan bagian pemeliharaan mesin lokomotif diesel dalam memantau mesin-mesin yang tidak berfungsi dengan baik dan membimbing ke arah prosedur perbaikan
Ini adalah contoh Expert System sederhana, yang bertujuan untuk mencari apa yang salah dengan mobil sehingga mesin mobil pelanggan tidak mau hidup, dengan memberikan gejala-gejala yang sudah diamati pemilik mobil. Misalnya Expert System memiliki aturan-aturan berikut:
Pertama, Sistem Pakar berusaha untuk membuktikan kebenaran ada masalah dengan pengapian. Di sini, aturan 1 dapat digunakan, sehingga Sistem Pakar akan menset goal baru untuk membuktikan apakah mesin mendapatkan bensin serta starter dapat_dihidupkan. Untuk membuktikannya, aturan 4 dapat digunakan, dengan tujuan baru untuk membuktikan mesin mendapatkan bensin. Karena tidak ada aturan lain yang dapat digunakan menyimpulkannya, sedangkan sistem belum memperoleh solusinya, maka Sistem Pakar kemudian bertanya kepada pelanggan: “Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?”. Sekarang, katakanlah jawaban klien adalah “Ya”, jawaban ini kemudian dicatat, sehingga klien tidak akan ditanyai lagi dengan pertanyaan yang sama.
Fasilitas penjelasan tersebut berhubungan dengan pencatatan aturan apa saja yang digunakan untuk mengambil kesimpulan, dan menggunakan catatan tersebut untuk menyusun penjelasan. Pembangkitan penjelasan sederhana seperti contoh di atas bukanlah persoalan yang sulit, namun pemahaman klien terhadap penjelasan tersebut tidaklah sama, sehingga seringkali client tetap tidak mengerti maksudnya. Hal ini karena biasanya penjelasan hanya meliputi pengetahuan yang umum sebagaimana tercantum dalam aturan yang dipunyai, bukannya pengetahuan yang mendalam yang mendasari aturan tersebut.
Expert System (ES) dikembangkan pertama kali oleh komunitas AI tahun 1960an. ES yang pertama adalah General Purpose Problem Solver (GPPS) yang dikembangkan oleh Newel Simon. Pada tahun 1970, Expert System banyak digunakan dalam bidang kedokteran. Seperti, MYCIN dikembangkan oleh Edward Shortlife dari Stanford University. Namun, pada saat itu MYCIN bukanlah untuk menggantikan pekerjaan sebagai dokter, MYCIN melainkan untuk membantu dokter yang belum berpengalaman dalam menangani penyakit tertentu.
Saat ini penderita penyakit dapat menuliskan gejala-gejala yang dialaminya pada aplikasi expert system sendiri dan dapat mendapatkan informasi tentang jenis penyakit yang dideritanya atau bahkan obat serta dosis dari obat tersebut. MYCIN adalah sebuah expert system yang dapat membantu dan memudahkan dokter-dokter yang belum berpengalaman dalam menangani suatu penyakit tertentu.
Selain digunakan dalam bidang kedokteran, sejarahnya expert system digunakan juga dalam bidang lainnya. XCON & XCEL yang dikembangankan oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Carnegie Mellon University (CMU) di akhir tahun 1970an dibuat untuk membantu konfigurasi sistem komputer besar. Pada bidang IPTEK, DENDRAL dibuat untuk mengidentifikasi struktur molekul campuran kimia yang tak dikenal. PROSPECTOR yang didesain oleh Sheffield Researce Intitute pada akhir 1970-an yang dapat mengidentifikasi bermaca-macam mineral dan batu-batuan geologi. Pada bidang keuangan, FOLIO dapat membantu menangani masalah investasi.
Perusahaan General Electic (GE) pun membuat DELTA yang membantu karyawan bagian pemeliharaan mesin lokomotif diesel dalam memantau mesin-mesin yang tidak berfungsi dengan baik dan membimbing prosedur perbaikan dan perusahaan telekomunikasi AT&T Bell Lab yang menciptakan ACE untuk mengidentifikasi perbaikan pada sistem kabel telepon pada awal tahun 1980-an. Tidak seperti sebelumnya, saat ini penggunaan expert system semakin mudah ditemui seperti peralatan rumah tangga berbasis fuzzy logic. Selain itu, kini expert system dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit/hama pada tumbuhan. Meskipun memberikan banyak sekali manfaat, kebenaran expert system tidak dapat terjamin 100% dan pengembangan serta pemeliharaannya membutuhkan biaya yang cukup besar.
Tujuan dari sistem pakar adalah untuk memindahkan kemampuan (transferring expertise) dari seorang ahli atau sumber keahlian yang lain ke dalam komputer dan kemudian memindahkannya dari komputer kepada pemakai yang tidak ahli (bukan pakar). Proses ini meliputi empat aktivitas yaitu:
Akuisisi pengetahuan (knowledge acquisition) yaitu kegiatan mencari dan mengumpulkan pengetahuan dari para ahli atau sumber keahlian yang lain.
Representasi pengetahuan (knowledge representation) adalah kegiatan menyimpan dan mengatur penyimpanan pengetahuan yang diperoleh dalam komputer. Pengetahuan berupa fakta dan aturan disimpandalam komputer sebagai sebuah komponen yang disebut basis pengetahuan.
Inferensi pengetahuan (knowledge inferencing) adalah kegiatan melakukan inferensi berdasarkan pengetahuan yang telah disimpan didalam komputer.
Pemindahan pengetahuan (knowledge transfer) adalah kegiatan pemindahan pengetahuan dari komputer ke pemakai yang tidak ahli.
Namun Expert System juga memiliki kekurangan yaitu :
1. Sulit dikembangkan, karena ketersediaan ahli di bidangnya dan keahlian sangat sulit di ekstrak dari manusia ke dalam sistem karena sangat sulit bagi seorang ahli untuk menjelaskan langkah mereka dalam menangani masalah.
2. Expert System tidak 100% benar karena seseorang yang terlibat dalam pembuatan Expert System tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang secara teliti sebelum digunakan.
3. Sistem pakar tidak dapat menangani pengetahuan yang tidak konsisten. Ini merupakan kerugian karena dalam dunia bisnis hanya sedikit pengetahuan yang tetap, pengetahuan tidak selalu tetap karena berubah-ubahnya sifat manusia.
b. Dasar aturan (rule base)
Sistem yang dirancang untuk membantu karyawan bagian pemeliharaan mesin lokomotif diesel dalam memantau mesin-mesin yang tidak berfungsi dengan baik dan membimbing ke arah prosedur perbaikan
Contoh Pengaplikasian dari Expert System
Contoh pengaplikasian Expert System pada Bengkel MobilIni adalah contoh Expert System sederhana, yang bertujuan untuk mencari apa yang salah dengan mobil sehingga mesin mobil pelanggan tidak mau hidup, dengan memberikan gejala-gejala yang sudah diamati pemilik mobil. Misalnya Expert System memiliki aturan-aturan berikut:
- JIKA mesin mendapatkan bensin DAN starter dapat dihidupkan MAKA ada masalah dengan pengapian
- JIKA TIDAK BENAR starterdapat dihidupkan DAN TIDAK BENAR lampu menyala MAKA ada masalah dengan aki
- JIKA TIDAK BENAR starter dapat dihidupkan DAN lampu menyala MAKA ada masalah dengan starter
- JIKA ada bensin dalam tangki bahan bakar MAKA mesin mendapatkan bensin
Pertama, Sistem Pakar berusaha untuk membuktikan kebenaran ada masalah dengan pengapian. Di sini, aturan 1 dapat digunakan, sehingga Sistem Pakar akan menset goal baru untuk membuktikan apakah mesin mendapatkan bensin serta starter dapat_dihidupkan. Untuk membuktikannya, aturan 4 dapat digunakan, dengan tujuan baru untuk membuktikan mesin mendapatkan bensin. Karena tidak ada aturan lain yang dapat digunakan menyimpulkannya, sedangkan sistem belum memperoleh solusinya, maka Sistem Pakar kemudian bertanya kepada pelanggan: “Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?”. Sekarang, katakanlah jawaban klien adalah “Ya”, jawaban ini kemudian dicatat, sehingga klien tidak akan ditanyai lagi dengan pertanyaan yang sama.
Oleh karena itu, sistem sekarang sudah dapat membuktikan bahwa mesin mendapatkan bensin, maka sistem sekarang berusaha mengetahui apakah starter dapat dihidupkan. Karena sistem belum tahu mengenai hal ini, sementara tidak ada aturan lagi yang dapat menyimpulkannya, maka Sistem Pakar bertanya lagi ke klien: “Apakah starter dapat dihidupkan?”. Misalkan jawabannya adalah “Tidak”, maka tidak ada lagi aturan yang dapat membuktikan ada masalah dengan pengapian, sehingga Sistem Pakar berkesimpulan bahwa hal ini bukanlah solusi dari problem yang ada, dan kemudian melihat hipotesis berikutnya: ada masalah_dengan aki. Sudah diketahui (dibuktikan) bahwa mesin tidak dapat distarter, sehingga yang harus dibuktikan adalah bahwa lampu tidak menyala. Sistem Pakar kemudian bertanya: “Apakah lampu menyala?”. Misalkan jawabannya adalah “Tidak”, maka sudah terbukti bahwa ada masalah dengan aki.
Sistem ini mungkin berhenti sampai di sini, tetapi biasanya ada kemungkinan terdapat lebih dari satu solusi (misalnya terdapat lebih dari satu kerusakan), atau ada kemungkinan terdapat solusi lain yng lebih tepat, sehingga biasanya semua hipotesis diperiksa kebenarannya. Sistem Pakar ini kemudian mencoba membuktikan bahwa ada_masalah_dengan_starter, namun dari fakta yang sudah diperoleh, yaitu lampu tidak menyala, maka pembuktiannya menjadi gagal. Dengan demikian solusi yang diberikan oleh Sistem Pakar adalah ada masalah dengan aki.
Secara lengkap, interaksi antara Sistem Pakar dengan klien mungkin seperti ini
Expert System: Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?
Client: Ya
Expert System: Apakah starter dapat dihidupkan?
Client: Tidak
Expert System: Apakah lampu menyala?
Client: Tidak
Sistem ini mungkin berhenti sampai di sini, tetapi biasanya ada kemungkinan terdapat lebih dari satu solusi (misalnya terdapat lebih dari satu kerusakan), atau ada kemungkinan terdapat solusi lain yng lebih tepat, sehingga biasanya semua hipotesis diperiksa kebenarannya. Sistem Pakar ini kemudian mencoba membuktikan bahwa ada_masalah_dengan_starter, namun dari fakta yang sudah diperoleh, yaitu lampu tidak menyala, maka pembuktiannya menjadi gagal. Dengan demikian solusi yang diberikan oleh Sistem Pakar adalah ada masalah dengan aki.
Secara lengkap, interaksi antara Sistem Pakar dengan klien mungkin seperti ini
Expert System: Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?
Client: Ya
Expert System: Apakah starter dapat dihidupkan?
Client: Tidak
Expert System: Apakah lampu menyala?
Client: Tidak
Expert System: Saya berkesimpulan bahwa ada masalah dengan aki
Expert System: Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?
Client: Ya
Fasilitas Penjelasan
Kebanyakan Sistem Pakar mempunyai fasilitas penjelasan yang mengijinkan client untuk bertanya mengapa dia diberi suatu pertanyaan atau bagaimana dapat mencapai suatu kesimpulan. Pertanyaan dari client tersebut dijawab dengan mengacu pada goal, aturan yang dipakai, dan data-data yang ada. Contoh pemakaian fasilitas penjelas dalam Sistem Pakar di atas dapat dilihat pada percakapan berikut:Expert System: Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?
Client: Ya
Expert System: Apakah starter dapat dihidupkan?
Client: Tidak
Expert System: Apakah lampu menyala?
Client: Mengapa?
Expert System: Saya mencoba membuktikan bahwa ada masalah dengan aki. Sudah ditunjukkan adalah tidak benar starter dapat dihidupkan. Sehingga jika tidak benar bahwa lampu menyala, maka ada masalah dengan aki. Apakah lampu menyala?
Client: Tidak
Expert System: Saya berkesimpulan bahwa ada masalah dengan aki
Client: Bagaimana bisa?
Expert System: Hal ini sesuai dengan aturan no 2: JIKA TIDAK BENAR starter dapat dihidupkan DAN TIDAK BENAR lampu menyala MAKA ada masalah dengan aki bahwa tidak benar starter dapat dihidupkan sudah dijawab bahwa tidak benar lampu menyala sudah dijawab dapat disimpulkan
bahwa ada masalah dengan aki.
Fasilitas penjelasan tersebut berhubungan dengan pencatatan aturan apa saja yang digunakan untuk mengambil kesimpulan, dan menggunakan catatan tersebut untuk menyusun penjelasan. Pembangkitan penjelasan sederhana seperti contoh di atas bukanlah persoalan yang sulit, namun pemahaman klien terhadap penjelasan tersebut tidaklah sama, sehingga seringkali client tetap tidak mengerti maksudnya. Hal ini karena biasanya penjelasan hanya meliputi pengetahuan yang umum sebagaimana tercantum dalam aturan yang dipunyai, bukannya pengetahuan yang mendalam yang mendasari aturan tersebut.
Dalam contoh di atas, Sistem Pakar hanya mengatakan bahwa hal ini sesuai dengan aturan no 2, tetapi tidak menjelaskan secara lebih detil mengenai aturan 2 tersebut. Mungkin klien perlu diberi pengertian bahwa lampu dan starter dua-duanya menggunakan aki untuk menyalakannya. Hal penting lain adalah ketika klien gagal mengerti atau menerima penjelasan yang diberikan, biasanya Sistem Pakar tidak dapat memberi penjelasan dengan cara lain (tidak begitu halnya dengan seorang pakar yang mampu menggunakan kalimat yang lain untuk mencoba menjelaskannya).
Kapan, dimana, dan siapa yang mengembangkan Expert System?
Saat ini penderita penyakit dapat menuliskan gejala-gejala yang dialaminya pada aplikasi expert system sendiri dan dapat mendapatkan informasi tentang jenis penyakit yang dideritanya atau bahkan obat serta dosis dari obat tersebut. MYCIN adalah sebuah expert system yang dapat membantu dan memudahkan dokter-dokter yang belum berpengalaman dalam menangani suatu penyakit tertentu.
Selain digunakan dalam bidang kedokteran, sejarahnya expert system digunakan juga dalam bidang lainnya. XCON & XCEL yang dikembangankan oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Carnegie Mellon University (CMU) di akhir tahun 1970an dibuat untuk membantu konfigurasi sistem komputer besar. Pada bidang IPTEK, DENDRAL dibuat untuk mengidentifikasi struktur molekul campuran kimia yang tak dikenal. PROSPECTOR yang didesain oleh Sheffield Researce Intitute pada akhir 1970-an yang dapat mengidentifikasi bermaca-macam mineral dan batu-batuan geologi. Pada bidang keuangan, FOLIO dapat membantu menangani masalah investasi.
Perusahaan General Electic (GE) pun membuat DELTA yang membantu karyawan bagian pemeliharaan mesin lokomotif diesel dalam memantau mesin-mesin yang tidak berfungsi dengan baik dan membimbing prosedur perbaikan dan perusahaan telekomunikasi AT&T Bell Lab yang menciptakan ACE untuk mengidentifikasi perbaikan pada sistem kabel telepon pada awal tahun 1980-an. Tidak seperti sebelumnya, saat ini penggunaan expert system semakin mudah ditemui seperti peralatan rumah tangga berbasis fuzzy logic. Selain itu, kini expert system dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit/hama pada tumbuhan. Meskipun memberikan banyak sekali manfaat, kebenaran expert system tidak dapat terjamin 100% dan pengembangan serta pemeliharaannya membutuhkan biaya yang cukup besar.
Mengapa Expert System digunakan? Manfaat apa yang diberikan jika kita menggunakan Expert System?
Tujuan dari sistem pakar adalah untuk memindahkan kemampuan (transferring expertise) dari seorang ahli atau sumber keahlian yang lain ke dalam komputer dan kemudian memindahkannya dari komputer kepada pemakai yang tidak ahli (bukan pakar). Proses ini meliputi empat aktivitas yaitu:Akuisisi pengetahuan (knowledge acquisition) yaitu kegiatan mencari dan mengumpulkan pengetahuan dari para ahli atau sumber keahlian yang lain.
Representasi pengetahuan (knowledge representation) adalah kegiatan menyimpan dan mengatur penyimpanan pengetahuan yang diperoleh dalam komputer. Pengetahuan berupa fakta dan aturan disimpandalam komputer sebagai sebuah komponen yang disebut basis pengetahuan.
Inferensi pengetahuan (knowledge inferencing) adalah kegiatan melakukan inferensi berdasarkan pengetahuan yang telah disimpan didalam komputer.
Pemindahan pengetahuan (knowledge transfer) adalah kegiatan pemindahan pengetahuan dari komputer ke pemakai yang tidak ahli.
Kelebihan jika kita menggunakan Expert System :
- Tidak memerlukan biaya saat tidak digunakan, sedangkan pada pakar manusia memerlukan biaya sehari-hari.
- Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan
- Meningkatkan kapabilitas sistem terkomputerisasi yang lain. Integrasi sistem pakar dengan komputer lain membuat lebih efektif, dan bisa mencakup lebih banyak aplikasi
- Mempertimbangkan lebih banyak alternatif
- Expert System memungkinkan manajer untuk mempertimbangkan lebih banyak alternatif dalam proses memecahkan suatu masalah.
- Membuat keputusan yang lebih konsisten, Expert System tidak merasakan hari baik atau hari buruk seperti manajer manusia. Setelah penalaran di program dalam sistem, manajer tahu bahwa proses solusi yang sama akan diikuti untuk tiap masalah.
Namun Expert System juga memiliki kekurangan yaitu :
1. Sulit dikembangkan, karena ketersediaan ahli di bidangnya dan keahlian sangat sulit di ekstrak dari manusia ke dalam sistem karena sangat sulit bagi seorang ahli untuk menjelaskan langkah mereka dalam menangani masalah.
2. Expert System tidak 100% benar karena seseorang yang terlibat dalam pembuatan Expert System tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang secara teliti sebelum digunakan.
3. Sistem pakar tidak dapat menangani pengetahuan yang tidak konsisten. Ini merupakan kerugian karena dalam dunia bisnis hanya sedikit pengetahuan yang tetap, pengetahuan tidak selalu tetap karena berubah-ubahnya sifat manusia.
Bagaimana Expert System bekerja?
1. Knowledge base
a. Pengetahuan dari manusia yang digunakan atau di presentasikan yang dapat di proses oleh computerb. Dasar aturan (rule base)
Pengetahuaan yang menggunakan pernyataan yang berupa if-then dengan menggunakan metode ini, kita dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu. Metode ini dapat pula digunakan jika membutuhkan langkah langkah untuk menyelesaikan suatu permasalahan sehingga kita dapat menarik kesimpulan
c. Knowledge framed
Sebuah pengetahuan yang digunakan dalam bentuk hierarki atau dalam bentuk frame.
Expert System merupakan sistem yang digunakan untuk menuangkan pengetahuan manusia ke dalam sistem yang dijalankan. Expert system digunakan untuk mengetahui adanya pengetahuan serta pengalaman pakar tersebut. Sistem tersebut memiliki kemampuan unik yaitu memberikan kesempatan untuk membuat keputusan serta menjelaskan cara untuk memecahkan masalah.
Expert system digunakan karena dapat memberikan suatu kemampuan dari seorang ahli terhadap seorang yang bukan pakarnya. Terdapat banyak keuntungan dan kekurangan dalam Expert System tersebut. Salah satu keuntungan dari sistem tersebut adalah lebih menghemat waktu dalam pengambilan keputusan. Namun, salah satu kekurangan dari system tersebut yaitu, sulit dikembangkan dan tidak 100% akurat dalam pembuatan sistem.
Agar Expert System dapat bekerja dengan baik terdapat dua acara, yaitu Knowledge Base dan Inference Engine. Cara pertama, yaitu pengetahuan yang digunakan dapat diproses oleh kompter. Sedangkan, cara kedua, merupakan strategi yang dimiliki oleh para pakar agar dapat mencari data.
c. Knowledge framed
Sebuah pengetahuan yang digunakan dalam bentuk hierarki atau dalam bentuk frame.
2. Inference engine
a. Strategi yang dimiliki untuk pakar agar dapat mencari data
b. Forward chaining (ranut maju)
b. Forward chaining (ranut maju)
Strategi atau metode pencarian yang didahulukan dengan mengumpulkan informasi atau data atau fakta yang kemudian ditaraik kesimpilan, sehingga kita dapat mencari solusi dari suatu permasalahan
c. Backward chaining (ranut balik)
Sebuah strategi atau metode pencarian yang bersebrangan dengan ranut maju atau forward chaining strategi atau metode ini memulai dengan hipotesa. Sehingga, kita dapat mengetahui apakah informasi yang kita ambil sebagai hipotesa kita terbukti ataupun tidak.
c. Backward chaining (ranut balik)
Sebuah strategi atau metode pencarian yang bersebrangan dengan ranut maju atau forward chaining strategi atau metode ini memulai dengan hipotesa. Sehingga, kita dapat mengetahui apakah informasi yang kita ambil sebagai hipotesa kita terbukti ataupun tidak.
Kesimpulan
Expert System merupakan sistem yang digunakan untuk menuangkan pengetahuan manusia ke dalam sistem yang dijalankan. Expert system digunakan untuk mengetahui adanya pengetahuan serta pengalaman pakar tersebut. Sistem tersebut memiliki kemampuan unik yaitu memberikan kesempatan untuk membuat keputusan serta menjelaskan cara untuk memecahkan masalah.
Expert system digunakan karena dapat memberikan suatu kemampuan dari seorang ahli terhadap seorang yang bukan pakarnya. Terdapat banyak keuntungan dan kekurangan dalam Expert System tersebut. Salah satu keuntungan dari sistem tersebut adalah lebih menghemat waktu dalam pengambilan keputusan. Namun, salah satu kekurangan dari system tersebut yaitu, sulit dikembangkan dan tidak 100% akurat dalam pembuatan sistem.
Agar Expert System dapat bekerja dengan baik terdapat dua acara, yaitu Knowledge Base dan Inference Engine. Cara pertama, yaitu pengetahuan yang digunakan dapat diproses oleh kompter. Sedangkan, cara kedua, merupakan strategi yang dimiliki oleh para pakar agar dapat mencari data.
