Jenis Pengetahuan yang dimiliki Seorang Pakar

Jenis Pengetahuan yang dimiliki Seorang Pakar

Jenis Pengetahuan yang dimiliki Seorang Pakar

Jenis Pengetahuan yang dimiliki Seorang Pakar
Jenis Pengetahuan yang dimiliki Seorang Pakar
  • Teori-teori dari permasalahan
  • Aturan dan prosedur yang mengacu pada area permasalahan
  • Aturan yang harus dikerjakan pada situasi yang terjadi
  • Strategi global untuk menyelesaikan berbagai jenis masalah
  • Meta-knowledge
  • Fakta-fakta

Karakteristik Sistem Pakar :

  • Memiliki kemampuan belajar atau memahami masalah dari pengalaman.
  • Memberikan tanggapan yang cepat dan memuaskan terhadap situasi baru.
  • Mampu menangani masalah yang kompleks (semi terstruktur).
  • Memecahkan masalah dengan penalaran.
    • Menggunakan pengetahuan untuk menyelasaikan masalah.

Ciri  ciri Sistem Pakar:

  • Memiliki informasi yang handal.
  • Mudah dimodifikasi.
  • Heuristik dalam menggunakan pengetahuan (yang sering kali tidak
    sempurna) untuk mendapatkan penyelesaiannya.
  • Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
  • Memiliki kemampuan untuk beradaptasi.

Konsep dasar sistem pakar mencakup beberapa persoalan mendasar, antara lain siapa yang disebut pakar, apa yang dimaksud dengan keahlian, bagaimana keahlian dapat ditransfer, dan bagaimana sistem bekerja.

Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan, penilaian, pengalaman, metode khusus, serta kemampuan untuk menerapkan bakat dalam memberi nasihat dan memecahkan masalah. Pakar biasa memiliki beberapa konsep umum. Pertama, harus mampu memecahkan persoalan dan mencapai tingkat performa yang secara signifikan lebih baik dari orang kebanyakan. Kedua, pakar adalah relatif. Pakar pada satu waktu atau satu wilayah mungkin tidak menjadi pakar di waktu atau wilayah lain. Misalnya, mahasiswa kedokteran mungkin disebut pakar dalam penyakit dibanding petugas administrasi, tetapi bukan pakar di rumah sakit terkemuka.

Biasanya pakar manusia mampu melakukan hal berikut :   Mengenali dan merumuskan persoalan, Memecahkan persoalan dengan cepat dan tepat, Menjelaskan solusi tersebut, Belajar dari pengalaman, Menyusun ulang pengetahuan, Membagi-bagi aturan jika diperlukan, Menetapkan relevansi Keahlian adalah pengetahuan ekstensif yang spesifik terhadap tugas yang dimiliki pakar.

Pakar  manusia  memiliki  sistem  perbaikan-pengetahuan :  yakni  mereka  dapat  menganalisis  pengetahuannya  sendiri  dan  kegunaannya,  belajar  darinya,  dan  meningkatkannya  untuk  konsultasi  mendatang. Serupa pula, evaluasi tersebut diperlukan  dalam  pembelajaran  komputer  sehingga  program  dapat  menganalisis alasan keberhasilan atau kegagalannya. Hal ini dapat  mengarah  kepada  peningkatan  sehingga  menghasilkan  basis  pengetahuan  yang  lebih  akurat  dan  pertimbangan  yang  lebih  efektif.

Komponen  tersebut  tidak  tersedia  dalam  sistem  pakar  komersial pada  saat  ini, tetapi sedang dikembangkan dalam ES  eksperimental pada beberapa universitas dan lembaga riset. Sistem pakar (Expert System) adalah sebuah sistem informasi yang memiliki intelegensia buatan (Artificial Intelegent) yang menyerupai intelegensia manusia. Sistem pakar mirip dengan DSS yaitu bertujuan menyediakan dukungan pemecahan masalah tingkat tinggi untuk pemakai.

Perbedaan ES dan DSS adalah kemampuan ES untuk menjelaskan alur penalarannya dalam mencapai suatu pemecahan tertentu. Sangat sering terjadi penjelasan cara pemecahan masalah ternyata lebih berharga dari pemecahannya itu sendiri.

Keahlian sering dicapai dari pelatihan, membaca, dan mempraktikkan. Keahlian mencakup pengetahuan eksplisit, misalnya teori yang dipelajari dari buku teks atau kelas, dan pengetahuan implisit yang diperoleh dari pengalaman. Pengembangan sistem pakar dibagi menjadi dua generasi. Kebanyakan sistem pakar generasi pertama menggunakan aturan jika untuk merepresentasikan dan menyimpan pengetahuannya. Sistem pakar generasi kedua jauh lebih fleksibel dalam mengadopsi banyak representasi pengetahuan dan metode pertimbangan.

Pengalihan keahlian dari para ahli ke media elektronik seperti komputer untuk kemudian dialihkan lagi pada orang yang bukan ahli, merupakan tujuan utama dari sistem pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktivitas yaitu: tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya), representasi pengetahuan (ke komputer), inferensi pengetahuan, dan pengalihan pengetahuan ke user. Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut sebagai basis pengetahuan, yaitu: fakta dan prosedur (biasanya berupa aturan).

Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan dan tersedia program yang mampu mengakses basis data, maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat inferensi. Proses inferensi ini dikemas dalam bentuk motor inferensi (inference engine). Dan setiap sub sistem mempunyai sifat dari sistem untuk menjalankan suatu fungsi sistem tertentu dan mempengaruhi proses sistem secara keseluruhan.

Terdapat beberapa alasan bagi suatu perusahaan untuk mengadopsi sistem pakar. Pertama, pakar di suatu perusahaan/instansi bisa pensiun, keluar, atau telah meninggal. Kedua, pengetahuan perlu didokumentasikan atau dianalisis. Ketiga, pendidikan dan pelatihan adalah hal penting tetapi merupakan tugas yang sulit. Sistem pakar memungkinkan pengetahuan ditransfer lebih mudah dengan biaya lebih rendah.

Fasilitas penjelasan sistem merupakan komponen tambahan  dari  sistem  pakar  yang  berfungsi  untuk  memberikan  penjelasan  kepada  user  mengapa  suatu  pertanyaan  ditanyakan  oleh  sistem  pakar,  bagaimana  kesimpulan  dapat  diperoleh,  kenapa  solusi  tertentu ditolak, dan apa rencananya untuk mencapai solusi.

Inferensi merupakan suatu proses untuk menghasilkan informasi  dari  fakta  yang  diketahui.  Inferensi  adalah  solusi  logis  atau  implikasi berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam sistem pakar,  proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut inference  engine. Ketika representasi pengetahaun pada bagian knowledge base  telah lengkap, atau paling tidak telah berada pada level yang cukup  akurat, maka representasi pengetahuan tersebut telah siap digunakan.

Inference  engine  merupakan  modul  yang  berisi  program  tentang  bagaimana mengendalikan proses reasoning.  Ada dua metode inferensi yang penting dalam sistem pakar,  yaitu  runut  maju  (forward  chaining)  dan  runut  balik  (backward  chaining).

Otak”  ES  adalah  mesin  inferensi,  yang  dikenal  juga  sebagai  struktur  kontrol  atau  penerjemah  aturan  (dalam  ES  berbasis-aturan).  Komponen  ini  sebenarnya  adalah  program  komputer  yang  menyediakan  metodologi  untuk  mempertimbangkan informasi dalam pengetahuan dan workplace,  dan merumuskan kesimpulan.

Mesin inferensi  adalah keahlian yang  dibutuhkan  disimpan  di  dalam  knowledge  base  (basis  pengetahuan), komputer diprogram sehingga dapat menghasilkan  solusi.

Terdapat  dua  cara  (metode)  mekanisme  inferensi  dalam  sistem pakar berbasis aturan, yaitu:

Baca Juga :