SISTEM PAKAR

1.    Apa yang dimaksud dengan sistem pakar.?

2.    Sebutkan karakteristik dari sistem pakar

3.    Sebutkan kelebihan dan kekurangan dari penggunasistem pakar dibanding pakar manusiadibidangnya !!

4.    Sebutkan pendekatan inferensi yang digunakan dalam sistem pakar jelaskan secara singkat!

5.    Pada keadaan dimanametode pancarian merupakan solusi yang tepat untuk digunakan sebagai solusi!

6.    Apa yang dimaksud dengan faktor ketidak pastian? Metode apa yang termasuk dalam Uncertainty Faktor (Faktor KetidakPastian) dan jelaskan secara singkat !

Jawab :

1.      Sistem Pakar adalah Bagian dari kecerdasan buatan yang berisi kombinasi pemahaman teroritis tentang suatu persoalan dan sekumpulan aturan pemecahan pemasalahan heuristik yang dikembang kan oleh manusia untuk dapat memecahkan problemapada suatu domain yang spesifik.

Sistem pakar merupakan sistem yang barusaha mengadopsi pengetahuan manusia kekomputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan untuk menyelesaikan masalah seperti layak nya seperti seorang  pakar. Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligent yang membuat penggunaan secara luas pengetahuan yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar dalam bidang tertentu.

2.      A. Terdapat banyak kemungkinan jawaban

Akan memakan waktu lama untuk menguji dan mempelajari jawaban itu, karenaruang persoalan (problem space) berukuran besar dan tak pasti.

B. Data kabur

Sistem pakar  mencapai konklusi yang tidak pasti karena informasi yang dipakainya sering berupa data yang kabur. Biar pun demikian sistem pakar diharapkan dapat memberi keputusan yang tergolong baik. Dalam arti tingkat kesalahannya tidak terlalu besar.

C. Heuristik

Bersifat heuristik dalam menggunakan pengetahuan untuk memperoleh suatu solusi

D. Fasikitas Informasi

Sistem pakar dapat memberikan kemudahan-kemudahan jawaban kepada user, sehingga user merasa puas dengan jawaban yang diberikan sistem pakar.

3.      KEUNTUNGAN SISTEM PAKAR:

1. Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.
2. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.
3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.
4. Meningkatkan output dan produktivitas.
5. Meningkatkan kualitas.
6. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).
7. Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.
8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
9. Memiliki reabilitas.
10. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.
11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.
12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.
13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.
14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan

KERUGIAN SISTEM PAKAR :

1. Biaya yang sangat mahal membuat dan memeliharanya 

2. Sulit di kembangkan karena keterbatasan keahlian dan ketersediaan pakar 

3. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar     

4.      Ada 2 pendekatan yaitu

·         Forward chaining digunakan untuk permasalahan yang telah diketahui keadaan awalnya (Bentuk IF) dan ingin diketahui hal yang akan diakibatkan olehnya (bentuk THEN atau konklusi)

·         Backward chaining atau Backward Reasoning merupakan salah satu dari metode inferensia yang dilakukan untuk di bidang kecerdasan buatan. Backward chaining dimulai dangan pendekatan tujuan atau goal oriented atau hipotesa.  Pada backward chaining kita akan bekerja dari konsekuen ke antesendent untuk melihat apakah terdapat data yang mendukung konsekuen tersebut. Pada metode inferensi dengan backward chaining akan mencari aturan atau rule yang memiliki konsekuen (Then klausa ..) yang mengarah kepada tujuan yang diskenariokan/diinginkan.

5.      Heuristik merupakan tehnik yang sering dgunakan untuk meningkatkan efisien dari proses pencarian. Seringkali dilakukan kompromi terhadap kecepatan dan sistemantika serta membuat struktur pengendalian yang tidak menjamin didapatnya jawaban yang terbaiknamun optimal.

6.      Faktor KetidakPastian yitu hasil yang  tidak pasti disebakan oleh dua faktor yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban, pengguan yang tidak pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan oleh sistem. Dimana dapat dilihat pada sistem diagnosis penyakit, dimana sistem pakar tidak dapat mendefinisikan hubungan antara gejala dan penyebab.

Metode dalam Faktor KetidakPastian yaitu metode probabilitas karena ketidakmampuan seorang pakar merumus kan suatu aturan secara pasti.