Sistem Pakar

 

 Jelaskan yang dimaksud dengan sistem pakar?

Sistem Pakar (Expert Systemi), yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem Pakar merupakan aplikasi AI yang paling banyak.

Sistem Pakar (Expert System) juga adalah usaha untuk menirukan seorang pakar. Biasanya Sistem Pakar berupa perangkat lunak pengambil keputusan yang mampu mencapai tingkat performa yang sebanding seorang pakar dalam bidang problem yang khusus dan sempit. Ide dasarnya adalah: kepakaran ditransfer dari seorang pakar (atau sumber kepakaran yang lain) ke komputer, pengetahuan yang ada disimpan dalam komputer, dan pengguna dapat berkonsultasi pada komputer itu untuk suatu nasehat, lalu komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendeduksi, dll.

Tujuan Sistem Pakar adalah untuk mentransfer kepakaran dari seorang pakar ke komputer, kemudian ke orang lain (yang bukan pakar). Proses ini tercakup dalam rekayasa pengetahuan (knowledge engineering) yang akan dibahas kemudian.

 

    Apa keterkaitan sistem pakar dengan sistem cerdas? Jelaskan!

Sistem cerdas (intelligent system) adalah sistem yang dibangun dengan menggunakan teknik-teknik artificial intelligence (kecerdasan buatan). Pengembangan dan penerapannya berorientasi kepada pengembangan metodologi penalaran komputer, termasuk di dalamnya intelligent embedded systems.  Selain itu juga menciptakan dan menggunakan teknik-teknik penalaran baru dan efektif, pemodelan dan simulasi yang didasari dari sistem biologi, serta sistem otak manusia. Bidang penelitian ini meliputi pengembangan sistem cerdas, sistem berbasis pengetahuan dan berbasis agen, sistem penalaran, sistem jaringan syaraf tiruan, komputasi DNA, komputasi membran dan komputasi evolusi, sistem agen, sistem robotika, sistem pendukung pengambilan keputusan, disamping pengelolaan pengetahuan.

Topik-topik penelitian yang dilakukan pada bidang sistem cerdas berhubungan dengan:

1.    Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence): kemampuan mesin/piranti untuk menunjukkan perilaku cerdas, mengemulasi dan mensimulasi metode akuisisi dan aplikasi pengetahuan dan penalaran manusia. Merupakan topik penelitian yang mendalami cara untuk mengorganisasikan, merepresentasikan, menyimpan pengetahuan (knowledge) dan memanfaatkan pengetahuan (knowledge) secara tepat, dan efisien untuk menyelesaikan permasalahan, mendesain, dan membangun sistem cerdas. Beberapa topik dalam kecerdasan buatan adalah: a) Sistem agen (agent systems): membangun sistem yang berfungsi sebagai agen (misal: driver agent, agen monitoring proyek, dan lain-lain); b) Sistem penalaran komputer berbasis kasus (case based reasoning systems).; c) Sistem pakar (expert system)/ sistem berbasis pengetahuan (knowledge based systems); d) Pemrosesan bahasa alami (natural language processing); e) Pengenalan pola (pattern recognition); f) Pencarian solusi untuk penyelesaian masalah (searching); g) Sistem pancaindera (vision system); h) Permainan (games)

2.    Bionformatika : pemanfaatan ilmu komputer, matematika dan teori informasi untuk memodelkan dan menganalisa sistem biologi khususnya sistem yang melibatkan materi genetika.

3.    Kecerdasan komputasional (computational intelligence) : kajian dari mekanisme adaptif yang menjadikan perilaku cerdas pada lingkungan yang kompleks dan berubah. Penciptaan model algoritma untuk menyelesaikan permasalahan yang kompleks, meliputi paradigma jaringan syaraf tiruan (artificial neural network), komputasi evolusioner (evolutionary computation), kecerdasan kelompok (swarm intelligence), sistem fuzzy (fuzzy system), penalaran Bayes (Bayesian reasoning).

4.    Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)/ Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (Group DSS): pemodelan pembuatan keputusan dengan memanfaatkan kecerdasan komputasional, model matematis dan optimasi.

5.    Manajemen pengetahuan (knowledge management): pengelolaan pengetahuan (knowledge) secara eksplisit dan sistematis, serta proses yang terkait dengan penciptaan, ekstraksi, transformasi, penyimpanan, penggabungan, pemanfaatan dan pengembangan pengetahuan (knowledge) dalam mencapai suatu tujuan.

6.    Robotika (robotics): rancang bangun sistem robotika dengan menerapkan model pembelajaran robotika sehingga mencapai tingkat kecerdasan selayaknya manusia.

7.    Rekayasa Perangkat Lunak (software engineering), yang juga meliputi a) Model checking: melakukan pemodelan untuk testing validasi dan verifikasi perangkat lunak; b) Software process: tahap-tahap pembuatan perangkat lunak dan pemeliharaannya; (c) Software testing: pengujian untuk validasi dan verifikasi perangkat lunak; (d) Software project management: pengelolaan pembuatan perangkat lunak; (e) Semantic web dan ontologies: pencarian data atau dokumen berdasarkan makna semantiknya.