Tugas 2 Sistem Pakar

 

1.       Pakar dan kepakaran

a.    Pakar

Pakar adalah seseorang yang mempunyai kemampuan untuk menjelaskan suatu tanggapan, mempelajari hal baru pada sebuah permasalahan yang kemudian disusun kembali agar sehingga dapat memecahkan masalah dengan cepat dan tepat. (Dahria M, 2014)

b.    Kepakaran

Kepakaran adalah kelebihan yang dimiliki seseorang pada bidang tertentu yang diperolah dari pelatihan, membaca atau dari pengalaman. (Dahria M, 2014)

2.       Perbedaan data, informasi dan pengetahuan

a.    Data

Data adalah sekumpulan bahan baku informasi atau bahasa mathematical dan simbol-simbol yang disepakati dalam menggambarhkan objek, manusia, peristiwa, aktivitas, dan objek-objek lainnya. Dengan kata lain, data adalah kenyataan apa adanya. Contohnya daftar absensi siswa. (Djoko Darmoyo, 2017)

b.    Informasi

Informasi adalah hasil ekstraksi dari pengolahan data sehingga dapat berguna bagi penerimanya sehingga dapat menggambarkan suatu kejadian-kejadian yang ada dan informasi ini dapat digunakan dalam mengambil keputusan. Contohnya nama-nama siswa yang terdapat pada absensi siswa. (Djoko Darmoyo, 2017)

c.     Pengetahuan

Pengetahuan adalah kesimpulan yang didapatkan dari sebuah informasi yang telah memperoleh pengetahuan. Pengetahuan ini berupa serangkaian fakta dan informasi guna untuk memecahkan suatu permasalahan. Contohnya no absen 4 bernama Andre. (Djoko Darmoyo, 2017)

3.       Kelebihan dan kekurangan sistem pakar

1)    Kelebihan

a.    Memiliki reabilitas;

b.    Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya;

c.     Dapat menghemat waktu dalam pengambilan keputusan;

d.    Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan dan keahlian para ahli sehingga meringankan pekerjaan para ahli;

e.    Meningkatkan kualitas dan produktivitas.

 

2)    Kekurangan

a.    Tidak ada jaminan bahwa sistem pakar memuat 100% kepakaran yang diperlukan;

b.    Pengembangan sistem pakar tergantung ada tidaknya pakar di bidangnya sehingga pengembangannya dapat terkendala;

c.     Biaya untuk mendesain, mengimplementasikan dan memeliharanya dapat sangat mahal tergantung seberapa lengkap dan kemampuannya. (Amanda, Budi, Millati, 2015)

4.       Sumber pengetahuan potensial untuk pengembangan sistem pakar berasal dari manusia, buku, laporan riset, database, dan informasi yang terdapat di website jejaring sosial. (munarto, 2018)

5.       Akuisisi pengetahuan merupakan akumulasi, transfer dan transformasi keahlian pemecahan masalah dari beberapa sumber pengetahuan ke dalam program komputer untuk kontruski dan perluasan basis pengetahuan. (Ardi, 2013)

6.       Representasi pengetahuan adalah cara dalam berbagai pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu diagram sehingga dapat diketahui relasi antar pengetahuan dan bisa digunakan untuk menangkap hal-hal penting dalam masalah dan mempermudah dalam proses pemecahan masalah. (Susatyono, 2021)

7.       Mesin inferensi adalah program yang dapat digunakan untuk membantu mekanisme penalaran pada suatu kondisi yang berdasar pada fakta yang ada dalam basis pengetahuan untuk mencapai kesimpulan atau kesimpulan. Mesin inferensi menggunakan strategi pengendalian sebagai panduan arah dalam melakukan mekanisme penalaran yang terdiri dari 3 pengetahuan, diataranya forward chaining, backward chaining dan gabungan dari kedua teknik tersebut. (Susatyono, 2021)

8.       Metode yang dapat digunakan dalam mesin inferensi diantaranya:

a.    Forward Chaining

Adalah aturan yang diuji satu per satu dalam urutan tertentu, urutan itu berupa aturan ke dalam perangkat aturan atau dapat juga urutan lain yang ditentukan oleh pemakai. Dalam pengujian tersebut, sistem akan menganalisa apakah kondisinya benar atau salah. Apabila benar, aturan tersebut ditembakan dan aturan berikutnya diuji. Apabilah salah, maka aturan tersebut tidak ditembakan dan aturan berikutnya diuji. Pengujian tersebut berlanjut satu demi satu sampai putaran lengkap melalui selurut perangkat aturan, ketika tidak ada lagi aturan yang dapat ditembakan, maka mekanisme penalaran berhenti.  

b.    Backward Chaining

Adalah mesin yang memilih suatu aturan dan menganggapnya masalah yang harus diselesaikan. Inference engine mulai mengevaluasi sasaran, kemudian diikuti dengan pemilihan salah satu sub masalah untuk dievaluasi, dan sub masalah yang terpilih akan dievaluasi sebagai masalah baru. Inference engine akan terus mencari sub masalah yang akan dievaluasi untuk dijadikan sebagai masalah baru. (Susatyono, 2021)

 

Penjelasan Jurnal

“Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Jagung Dengan Metode Bayes”

a.    Masalah pada penelitian tersebut adalah meneliti hal yang dapat membantu petani dalam menentukan obat, karena petani kesusahan dalam mendiagnosa penyakit yang terdapat pada tanaman jagung mereka sehingga petani gagal mendapatkan hasil panennya.

b.    Dalam proses pembuatan sistem pakar ini, peneliti menggunakan teori Bayes dimana metode ini didasarkan dari kondisi awal yang merupakan gejala yang ada kemudian gejala tersebut dikenakan aturan yang sudah ditentukan lalu diambil kebenarannya untuk menentukan kesimpulan dan solusi dari gejala tersebut.

c.     Dalam penelitian tersebut, peneliti menggunakan metode Forward Chaining dalam mendiagnosis hama yang menyerang tanaman padi dengan melihat ciri-ciri yang ada pada tanaman tersebut.

d.    Kesimpulan dari penelitian tersebut adalah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman padi digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan menampilkan hasil dari diagnosa yang dimasukan oleh pengguna, hasil diangnosa dihitung secara otomatis oleh sistem.

 

Referensi:

a.       Ardi. (2013). TEXT MINING UNTUK AKUISISI PENGETAHUAN SECARA OTOMATIS PADA SISTEM PAKAR. Jurnal TELEMATIKA MIKOM 2(1)

b.      Susatyono, J.D. (2021). Sistem Pakar: Kajian konsep dan penerapannya.

c.       Dahria, M. (2014). PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR DALAM MEMBANGUN SUATU APLIKASI