Faktor kepastian merupakan cara dari penggabungan kepercayaan (belief) dan ketidapercayaan (unbelief) dalam bilangan yang tunggal. Dalam certainty theory, data-data kualitatif direpresentasikan sebagai derajat keyakinan (degree of belief).

Tahapan Representasi Data Kualitatif

Tahapan dalam merepresentasikan data-data kualitatif :

1. kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai dengan metode yang sudah dibahas sebelumnya.
2. kemampuan untuk menempatkan dan mengkombinasikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar.

Dalam mengekspresikan derajat keyakinan digunakan suatu nilai yang disebut certainy factor (CF) untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.

Formulasi Certainy Factor

Continue reading →

Motor Inferensi (Inference engine) merupakan pusat pengambilan keputusan pada Sistem Pakar dengan penyesuaian fakta-fakta pada memori dengan basis pengetahuan untuk mendapatkan kesimpulan dan jawaban. Inference engine merupakan otak dan pemikir dari suatu Sistem Pakar. Dalam inference engine ini sistem melakukan suatu penalaran yang dilandasi oleh basis pengetahuan (didapat dari pakar) yang dimiliki sistem sehingga menghasilkan sebuah keputusan.

Proses penalaran ada dua macam dan biasanya lebih disebut dengan proses chaining (forward chaining dan backward chaining). Kedua metode ini mempunyai kelebihan tersendiri, semuanya itu tergantung terutama dari kondisi permasalahan yang dihadapi dan basis pengetahuan.

Forward chaining

Forward chaining merupakan suatu strategi pengambilan keputusan yang dimulai dari bagian sebelah kiri (IF lebih dahulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis.

Continue reading →

Ada banyak area atau wilayah yang menjadi daerah kerja AI yaitu jaringan saraf, sistem persepsi, robotik, bahasa ilmiah, sistem pendukung keputusan, sistem informasi berbasis manajemen dan Sistem Pakar.

Tiap daerah kerja AI memiliki potensi dalam memecahkan masalah, tetapi keunggulan utama ada dalam bentuk pengetahuan dari pakar manusia secara heuristik dalam Sistem Pakar. Heuristik sendiri berasal dari bahasa Yunani yaitu Eureka yang berarti menemukan. Heuristik dalam Sistem Pakar tidak menjamin hasil semutlak sistem Kecerdasan Buatan lainnya, tetapi menawarkan hasil yang spesifik untuk dimanfaatkan karena Sistem Pakar berfungsi secara konsisten seperti seorang pakar manusia, menawarkan nasihat kepada pemakai dan menemukan solusi terhadap berbagai permasalahan yang spesifik.

Ada berbagai kategori pengembangan Sistem Pakar, antara lain:

Kontrol

Contoh pengembangan banyak ditemukan dalam kasus pasien di rumah sakit, dimana dengan kemampuan Sistem Pakar dapat dilakukan kontrol terhadap cara pengobatan dan perawatan melalui sensor data atau kode alarm dan memberikan solusi terapi pengobatan yang tepat bagi si pasien yang sakit.

Desain

Contoh Sistem Pakar di bidang ini adalah PEACE yang dibuat oleh Dincbas pada tahun 1980 untuk membantu disain pengembangan sirkuit elektronik. Contoh lain adalah Sistem Pakar untuk membantu desain elektronik dan Sistem Pakar untuk membantu desain komputer dengan komponen-komponennya. Continue reading →

Secara umum Sistem Pakar (expert system) adalah salah satu bidang ilmu komputer yang mendayagunakan komputer sehingga dapat berprilaku cerdas seperti manusia. Sistem ini berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli (Kusumadewi, 2003). Sistem Pakar, dibuat agar dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, Sistem Pakar ini juga membantu sebagai asisten yang sangat berpengalaman. Adapun beberapa definisi lainnya tentang Sistem Pakar (Kusumadewi, 2003) antara lain :

1. Menurut Durkin : Sistem Pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar.
2. Menurut Ignizio : Sistem Pakar adalah suatu model dan prosedur yang berkaitan dalam domain tertentu yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar.
3. Menurut Giarratano dan Riley : Sistem Pakar adalah suatu sistem komputer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar.

Ciri dan Karakteristik Sistem Pakar

Ada berbagai ciri dan karakteristik yang membedakan Sistem Pakar dengan sistem yang lain. Ciri dan karakteristik ini menjadi pedoman utama dalam pengembangan Sistem Pakar. Ciri dan karakteristik yang dimaksud antara lain:

1. Pengetahuan Sistem Pakar merupakan suatu konsep, bukan berbentuk numeris. Hal ini dikarenakan komputer melakukan proses pengolahan data secara numerik sedangkan keahlian dari seorang pakar adalah fakta dan aturan-aturan, bukan numerik.
2. Informasi dalam Sistem Pakar tidak selalu lengkap, subyektif, tidak konsisten, subyek terus berubah dan tergantung pada kondisi lingkungan sehingga keputusan yang diambil bersifat tidak pasti dan tidak mutlak “ya” atau “tidak” akan tetapi menurut ukuran kebenaran tertentu. Oleh karena itu dibutuhkan kemampuan sistem untuk belajar secara mandiri dalam menyelesaikan masalah-masalah dengan pertimbangan-pertimbangan khusus. Continue reading →

Struktur Sistem Pakar

Struktur sistem pakar terdiri dari dua pokok (Sri Kusumadewi, 2003), yaitu: lingkungan pengembang (development environment) dan lingkungan konsultasi (consulatation environment). Lingkungan pengembang digunakan sebagai pembangunan sistem pakar baik dari segi pembangunan komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang bukan ahli untuk berkonsultasi.

Komponen Sistem Pakar

Komponen-komponen sistem pakar terlihat pada Gambar 2.1 diatas dan berikut penjelasan dari masing-masing komponen (Sri Kusumadewi, 2003), yaitu:

1. Subsistem penambahan pengetahuan. Bagian ini digunakan untuk memasukkan pengetahuan, mengkontruksi atau memperluas pengetahuan dalam basis pengetahuan. Pengetahuan itu bisa berasal dari buku, ahli, basisdata, penelitian, dan gambar.
2. Basis pengetahuan. Berisi pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan masalah.
3. Motor inferensi (inference engine). Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap informasi-informasi basis pengetahuan dan blackboard, serta digunakan untuk memformulasikan konklusi. Ada tiga elemen utama dalam motor inferensi, yaitu:
   1. Interpreter: Mengeksekusi item-item agenda yang terpilih menggunakan aturan-aturan dalam basis pengetahuan.
   2. Scheduler: Akan mengontrol agenda.
   3. Consistency enforce: Akan berusaha memelihara konsistenan dalam mempresentasikan solusi yang bersifat darurat. Continue reading →

Sistem pakar (Expert System) dibuat bertujuan untuk dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya bisa diselesaikan oleh para ahli. Pembuatan sistem pakar bukan untuk menggantikan ahli itu sendiri melainkan dapat digunakan sebagai asisten yang sangat berpengalaman (Sri Kusumadewi, 2003).

Adapun beberapa definisi sistem pakar dari beberapa ahli (Sri Kusumadewi, 2003), antara lain:

1. Menurut Durkin: Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar.
2. Menurut Ignizio: Sistem pakar adalah suatu model dan prosedur berkaitan, dalam suatu domain tertentu, yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan seorang pakar.
3. Menurut Giarratano dan Riley: Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar.

Sejarah Sistem Pakar

Sistem Pakar petama kali dikembangkan oleh komunitas AI (Artificial Intellegence) pada pertengahan tahun 1956. Sistem Pakar yang munculpertama kali adalah General-purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon (Sri Kusumadewi, 2003).

Pertengahan tahun 1960-an, terjadi pergantian dari program serba bisa (general-purpose) ke program yang spesialis (special-purpose) dengan dikembangkannya DENDRAL oleh E.Feigenbauh dari Universitas Stanford dan kemudian diikutu oleh MYCIN.

Awal tahun 1980-an, teknologi Sistem Pakar yang mula-mula dibatasi oleh suasana akademis mulai muncul sebagai aplikasi komersial, khususnya XCON, XSEL (dikembangkan dari R-1 pada Digital Equipment Corp.) dan CATS-1 (dikembangkan oleh General Electric). Sistem Pakar dari tahun ketahun selalu mengalami perkembangan. Continue reading →

Dempster-Shafer

Teori Dempster-Shafer adalah suatu teori matematika untuk pembuktian berdasarkan belief functions and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal), yang digunakan untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa. Teori ini dikembangkan oleh Arthur P. Dempster dan Glenn Shafer.

Secara umum Teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval:

[Belief,Plausibility]

Belief

Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence (gejala) dalam mendukung suatu himpunan bagian. Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukan adanya kepastian.

Plausibility

Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai:

Pl(s)= 1 – Bel(¬­­­­­­­­­s)­­­­­­­

Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika kita yakin akan –s, maka dapat dikatakan bahwa Bel(¬s)=1, dan Pl(¬s)=0. Plausability akan mengurangi tingkat kepercayaan dari evidence. Pada teori Dempster-Shafer kita mengenal adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan θ dan mass function yang dinotasikan dengan m. Frame ini merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga disebut dengan environtment. Continue reading →