Pengertian Sistem Pakar

Pengertian Sistem Pakar

Sistem pakar merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan yang cukup diminati alasannya yakni penerapannya diberbagai bidang baik bidang ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu dalam mengambil keputusan dan sangat luas penerapanya. Sistem pakar yakni suatu sistem komputer yang dirancang supaya sanggup melaksanakan pikiran sehat menyerupai layaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu.

Ilustrasi Sistem Pakar

Ciri-ciri sistem pakar

Ciri-ciri sistem pakar yakni sebagai berikut:

• Terbatas pada domain keahlian tertentu.
• Dapat memperlihatkan pikiran sehat untuk data data yang tidak pasti.
• Dapat mengemukan rangkaian alasan-alasan yang diberikannya dengan cara yang sanggup dipahami.
• Berdasarkan pada kaidah/Rule tertentu.
• Dirancang untuk sanggup dikembangkan secara bertahap.
• Keluaranya bersifat anjuran.

Komponen sistem pakar terbagi menjadi empat bagian, yaitu:

Knowledge Base (Basis Pengetahuan) merupakan inti dari kegiatan sistem pakar alasannya yakni basis pengetahuan itu merupakan presentasi pengetahuan atau knowledge representation basis pengetahuan yakni sebuah basis data pengetahuan ini terdiri dari kumpulan objek beserta hukum dan atributnya (sifat atau cirinya).Contoh : If hewan merupakan sayap dan bertelur then hewan jenis burung.

Working Memory (Basis Data atau Memori Kerja) adalah bab yang mengandung semua fakta-fakta baik fakta awal pada ketika sistem beroperasi maupun fakta-fakta pada ketika pengambilan kesimpulan sedang dilaksanakan selama sistem pakar beroperasi basis data berada di adalam memori kerja.

Inference Engine (Mesin Inferensia) adalah bab yang menyediakan prosedur fungsi berfikir dan pola-pola pikiran sehat sistem yang dipakai oleh seorang pakar.

• Mekanisme ini akan menganalisa duduk masalah tertentu dan selanjutnya akan mencari tanggapan atau kesimpulan yang terbaik.
• Mesin ini akan dimulai pelacakannya dengan mencocokan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang ada dalam basis data.

Dua teknik Inference, yaitu:

Backward Chaining (Pelacakan kebelakang)

Melalui penalaranya dari sekumpulan hipotesis menuju fakta-fakta yang mendukung tersebut,jadi proses pelacakan berjalan mundur dimulai dengan memilih kesimpulan yang akan dicari gres kemudian fakta-fakta pembangun kesimpulan atau a Goal Driven.

Forward Chaining (Pelacakan ke depan)

Forward Chaining merupakan kebalikan dari Backward Chaining yaitu mulai dari kumpulan data menuju kesimpulan. Suatu masalah kesimpulannya dibangun menurut fakta-fakta yang telah diketahui atau data driven.

Sistem Kerja Pakar

Modul Penerimaan Pengetahuan

Untuk mendapat pengetahuan sistem pakar dilakukan proses penerimaan pengetahuan. Proses ini dilakukakan melalui interaksi dengan pakar penerimaan pengetahuan dilakukan dengan pinjaman Knowledge Engineer (KE), yaitu seorang seorang hebat sistem yang menterjemahkan pengetahuan yang dimiliki seorang pakar menjadi pengetahuan yang akan tersimpan dalam basis pengetahuan pada sebuah sistem pakar

Modul Konsultasi

Sistem pakar pada modul konsultasi apabila sistem memperlihatkan konsultasi berupa tanggapan atas permasalahan yang diajukan oleh pemakai pada modul ini pemakai yang awam berinteraksi dengan sistem dengan memasukkan data dan jawaban-jawaban pertanyaan sistem. Data yang dimasukkan oleh pemakai ditempatkan dalam database sistem dan kemudian diakses oleh pembangkit inference untuk mendapat kesimpulan.

Modul Penjelasan

Modul Penjelasan yakni menjelaskan proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh sistem.

Source :