SISTEM PAKAR Farah Zakiyah Rahmanti, M.T Mei 2015
Universitas Dian Nuswantoro
Overview
Definisi Kepakaran, Sistem Pakar, dan Pakar Pakar VS Sistem Pakar Mengapa Sistem Pakar ? Bagaimana Sistem Pakar Bekerja ? Human Expert Problem Solving Rule Based Inference Forward Chaining Backward Chaining
Team Behind Expert System Aplikasi Sistem Pakar Universitas Dian Nuswantoro
Apa itu kepakaran ?
suatu pengetahuan yang diperoleh dari pelatihan, membaca dan pengalaman.
Kepakaran inilah yang memungkinkan para ahli untuk dapat mengambil keputusan lebih cepat dan lebih baik daripada seseorang yang bukan pakar.
Universitas Dian Nuswantoro
Apa itu sistem pakar ?
Bagian dari kecerdasan buatan.
Kombinasi dari pemahaman teoritis tentang suatu persoalan dan sekumpulan aturan pemecahan persoalan heuristik yang dikembangkan oleh manusia untuk dapat memecahkan problema pada suatu domain yang spesifik.
Perangkat lunak yang digunakan untuk memecahkan masalah yang biasanya diselesaikan oleh seorang pakar. Universitas Dian Nuswantoro
Apa itu pakar / ahli ?
Seorang individu yang memiliki kemampuan pemahaman yang superior dari suatu masalah.
Universitas Dian Nuswantoro
Pakar VS Sistem Pakar Pakar / Ahli
Hari kerja
Lokal / tertentu
Tidak tergantikan
Ya
Variabel
Variabel
Tinggi
Faktor Ketersediaan Waktu
Geografis Keamanan Dapat Habis Performa Kecepatan Biaya
Universitas Dian Nuswantoro
Sistem Pakar
Setiap saat
Dimana saja
Dapat Diganti
Tidak
Konsisten
Konsisten & cepat
Terjangkau
Mengapa Sistem Pakar ?
Mampu bekerja secara otomatis tugas-tugas rutin yang tidak dapat dipenuhi setiap saat yang tidak dapat dilakukan oleh seorang pakar.
Lebih cepat, murah, efisien, dan handal dalam memecahkan masalah.
Universitas Dian Nuswantoro
Bagaimana Sistem Pakar Bekerja ?
Fakta
• Fakta A • Fakta B • Fakta C
Sistem Pakar
• Basis Pengetahuan • Mesin Inferensi
Hasil Universitas Dian Nuswantoro
• Kesimpulan • Keputusan
Human Expert Problem Solving
Universitas Dian Nuswantoro
Expert System Problem Solving
Universitas Dian Nuswantoro
Bagian-Bagian Sistem Pakar
Knowledge base berisi informasi data, aturan (rule), relasi antara data dan aturan dalam pengambilan kesimpulan
Inference engine berfungsi menganalisa data yang ada dan menarik kesimpulan berdasarkan aturan yang ada
User interface berfungsi sebagai alat atau media komunikasi antara pemakai (user) dengan program. Universitas Dian Nuswantoro
Mesin Inferensi
Forward chaining Backward chaining
Universitas Dian Nuswantoro
Forward Chaining
Teknik pencarian yang dimulai dengan informasi tentang gejala, bukti ataupun fakta, kemudian sistem pakar akan menganalisa masalah dengan menggunakan fakta-fakta yang cocok dengan bagian IF dari rules IF-THEN.
Setelah setiap rule diuji, sistem pakar akan bekerja untuk mencari kesimpulan.
DFS, BFS, Best First Search
Universitas Dian Nuswantoro
Backward Chaining
Metode inferensi yang bekerja mundur ke arah kondisi awal.
Proses diawali dengan sebuah hipotesis (bagian THEN dari rule IF-THEN) kemudian pencarian mulai dijalankan untuk menemukan dan membuktikan kebenaran fakta-fakta yang telah diketahui.
Proses berakhir dengan penerimaan atau penolakan terhadap hipotesa. Universitas Dian Nuswantoro
Contoh (1)
Fakta : A, B, C, D, E Aturan : IF A AND B THEN F IF C AND D THEN G IF F AND G THEN H IF E AND H THEN I
Universitas Dian Nuswantoro
Contoh (2)
Universitas Dian Nuswantoro
Penyelesaian dengan Forward
Pertama-tama, diketahui fakta A dan B, maka dengan aturan 1 bisa didapatkan F. Diketahui fakta C dan D, maka dengan aturan 2 bisa didapatkan fakta G. Karena fakta F dan G telah diketahui, maka dari aturan 3 bisa didapatkan fakta H. Dari aturan 4 didapatkan fakta I, karena fakta H dan E sudah diketahui.
Universitas Dian Nuswantoro
Penyelesaian dengan Backward
Memberitahukan ke sistem bahwa I akan dibuktikan.
Untuk mengetahui I, maka harus membuktikan E dan H (aturan 4). Untuk mengetahui H, maka F dan G harus dibuktikan (aturan 3). Untuk mengetahui G, maka C dan D harus dibuktikan (aturan 2).
Karena A, B, C, D, E telah diketahui, maka I dapat dibuktikan.
Universitas Dian Nuswantoro
Soal
R1 : IF (Y AND D) THEN Z R2 : (X AND B AND E) THEN Y R3 : IF A THEN X R4 : IF C THEN L R5 : IF (L AND M) THEN N
Fakta : A, B, C, D, E true Tujuan : Z Universitas Dian Nuswantoro
Case Study of Expert System
Application to diagnosis gastrointestine infection
Caption of The Scheme
Category of gastro-intestine infection
Toxication of staphylococcus aureus Toxication of poisonous mushrooms Toxication of salmonellae Toxication of clostridium botulinum Toxication of campylobacter
List Pertanyaan
Penyelesaian Permasalahan dengan Aturan
Solving problem with weight/percentage
Solving problem with weight/percentage
Determination of results
All target are calculated by amount of percentage. High percentage of target can be selected as a result. Usually, using a threshold value to determine whether high percentage of target is reasonable as a result or not.
