Mengenal Lebih Dekat Dengan Tujuan Sistem Pakar dan Metode Perkembangannya

Sistem data hadapi pertumbuhan tiap saatnya, dimana pelaksanaannya sangat berguna untuk kebutuhan dari sisi bisnis serta menunjang kegiatan manusia. Sebutan sistem ahli ataupun kerap diucap dengan expert system jadi salah satu trend yang lumayan berhasil saat ini. Dimana, tujuan utama dari pengembangan sistem data pastinya buat mempermudah serta mengotomasi tiap pekerjaan dari manusia.
Pada peluang kali ini, kami hendak membagikan sebagian data berarti seputar pemakaian sistem ahli serta implementasinya. Tidak hanya itu, kami hendak mangulas seputar definisi, tujuan, tata cara, struktur, kelebihan serta kekurangan yang dipunyai dari tipe sistem data ini.

 

Pengertian Sistem Pakar

Ulasan awal berkaitan dengan apa itu sesungguhnya expert system. Definisi universal dari sistem ahli merupakan sesuatu program pc ataupun sistem data yang memiliki sebagian pengetahuan dari satu ataupun lebih ahli manusia terpaut sesuatu bidang yang cenderung khusus.
Ahli yang dimaksudkan ialah seorang yang mempunyai kemampuan spesial di bidangnya masing– masing, contohnya dokter, psikolog, mekanik, serta lain sebagainya. Fitur lunak ini awal kali dibesarkan oleh pengamat program kecerdasan buatan( AI) dekat tahun 1960- an serta 1970- an, dan baru diterapkan pada tahun 1980- an.
 

Tujuan Penggunaan Sistem Pakar

1. Interpretasi
Expert system bertujuan buat membuat suatu kesimpulan ataupun deskripsi dari sekumpulan informasi yang masih mentah( raw informasi). Pengambilan keputusan tersebut bersumber pada hasil observasi, mulai dari analisis citra, pengenalan kata lewat perkataan, interpretasi sinyal, serta lain sebagainya.
2. Prediksi
Sanggup buat memproyeksikan akibat dari suasana serta keadaan tertentu, contohnya prediksi terpaut informasi demografi, ekonomi, finance, serta lain– lain.
3. Diagnosis
Bisa memastikan pemicu terbentuknya malfungsi di dalam suasana yang lingkungan bersumber pada indikasi yang bisa teramati dengan penaksiran yang pas.
4. Perancangan desain
Sanggup memastikan serta membuat rancangan konfigurasi terpaut komponen sistem yang sesuai dengan tujuan kinerja tertentu dengan penuhi sesuatu hambatan tertentu. Contohnya merupakan perancangan desain bangunan, lapangan, serta yang lain.
5. Perencanaan
Expert system pula bertujuan buat merancang serangkaian aksi yang menemukan tujuan pada sesi keadaan dini tertentu.
6. Monitoring
Melakukan hasil pengamatan bersumber pada sesuatu keadaan yang diharapkan, contoh dari proses implementasinya merupakan computer aided monitoring system( CAMS).
7. Debugging
Sanggup buat memastikan dan menginterpretasikan bermacam metode buat menghindari terbentuknya malfungsi ataupun kegagalan pada fitur tertentu.
8. Instruksi
Memiliki keahlian buat mengetahui tingkatan defisiensi terhadap uraian menimpa domain subjek.
9. Kontrol
Mempunyai kemampuan buat mengendalikan pola tingkah laku sesuatu area( environment) yang lingkungan. Contohnya merupakan kontrol terhadap interpretasi, revisi, serta prediksi( forecast).
 

Metode dalam Expert System

1. AHP( Analytical Hierarchy Process)
AHP ialah salah satu tata cara yang mempraktikkan sistem ahli buat bisa mengambil keputusan dengan melaksanakan perbandingan antara sebagian pendamping, dan kriteria yang terletak dalam sesuatu variabel.
Metode analisa program yang digunakan merupakan memakai variabel buat dianalisa jadi wujud hierarki bersumber pada suatu urutan. Setelah itu, hendak dibanding buat ditarik suatu kesimpulan bersumber pada metrik yang terdapat guna memastikan nilai pada tiap kriteria ataupun variabel yang digunakan.

2. Breadth First Search
Breadth first search ialah algoritma yang berperan buat melaksanakan pencarian informasi secara luas ataupun melebar dalam expert system. Pada tata cara ini mempraktikkan proses antrian informasi( queue) buat menaruh data yang sudah dianalisa tadinya. Tidak hanya itu, pula memerlukan tabel boolean buat menaruh data ke dalam suatu simpul sehingga, tidak terdapat data yang didatangi lebih dari sekali.

3. BFS( Best First Search)
Tata cara best first search ialah hasil campuran dari tata cara DFS serta breadth first search yang membuat sistem ahli sanggup menyajikan tampilan output dari hasil analisa variabel yang sudah diproses tadinya.

4. DFS( Depth First Search)
Tata cara DFS pula mempraktikkan sistem ahli, dimana algoritma yang digunakan ialah proses penelusuran memakai struktur tumbuhan ataupun graf, serta berpatokan pada tingkatan kedalaman informasi.

5. Penelusuran ke Depan( Forward Chaining)
Ialah metode penalaran yang tercantum dalam sistem ahli, yang mana dimulai dari proses pencarian kenyataan. Dimana, kenyataan tersebut digunakan buat menguji nilai sesuatu kebenaran terhadap hipotesis yang dibesarkan.

6. Penelusuran ke Belakang( Backward Chaining)
Backward chaining ialah kebalikan dari forward chaining, dimana tata cara ini melaksanakan pelacakan sistem keputusan diawali dari sesi menarik kesimpulan pada suatu titik penalaran. Setelah itu, dilanjutkan dengan penataan hipotesis sampai kenyataan yang ditemui buat membagikan value serta penguatan dari hasil kesimpulan.
 

Struktur yang Digunakan pada Sistem Pakar

1. User Interface( Antarmuka Pengguna)
Antarmuka ataupun interface ialah mekanisme yang digunakan selaku fasilitas buat berbicara serta berhubungan dengan pengguna( user). Antarmuka hendak menerima data dari pengguna, serta hendak mengubahnya ke dalam instruksi yang bisa diterima oleh sistem.

2. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan memiliki uraian menimpa perumusan serta skema penyelesaian permasalahan.

3. Knowledge Acquisition( Akuisisi Pengetahuan)
Knowledge acquisition merupakan proses penumpukan, transformasi, serta transfer masing- masing kemampuan buat bisa menuntaskan kasus dari sumber pengetahuan, ke dalam sesuatu sistem pc. Pada sesi ini, seseorang engineer bertugas buat meresap seluruh pengetahuan buat dikirim ke dalam basis pengetahuan( insight).

4. Inference Engine( Mesin ataupun Motor Inferensi)
Pada komponen ini memiliki mekanisme penalaran serta pola pikir yang dimanfaatkan oleh para ahli buat bisa membongkar sesuatu permasalahan dengan baik. Mesin inferensi sendiri ialah program pc buat membagikan metodologi yang terdapat dalam workplace, serta nantinya hendak diolah jadi suatu kesimpulan.

5. Workplace/ Blackboard
Workplace ialah zona dari kumpulan memori kerja yang digunakan buat merekam tiap peristiwa yang terdapat, tercantum pembuatan keputusan sedangkan.

6. Fasilitas Penjelasan
Sarana uraian tercantum ke dalam komponen bonus buat tingkatkan pemakaian sistem ahli, dan melacak reaksi serta hasil uraian menimpa tingkah laku pada expert system secara interaktif.

7. Perbaikan Pengetahuan
Ahli pula memiliki keahlian analisis yang baik buat bisa tingkatkan kinerjanya sedemikian rupa. Keahlian tersebut terdiri atas, kemampuan dalam pendidikan yang terkomputerisasi. Sehingga, program bisa membedakan antara kesuksesan dengan kegagalan yang dirasakan, bersumber pada pengetahuan yang masih relevan buat diaplikasikan di masa mendatang.
 

Contoh dari Expert System

Berikut ini ada sebagian contoh program yang mempraktikkan sistem ahli, ialah:
• Dendral, aplikasi buat mengenali struktur molekul pada kombinasi kimia yang tidak diketahui.
• MYCIN, ialah aplikasi yang dibentuk buat mendiagnosis bermacam tipe penyakit.
• Prospector, aplikasi yang diterapkan buat kebutuhan pada bidang geologi.
• XCON serta XSEL, ialah aplikasi digunakan buat mengkonfigurasi sistem pc besar.
 

Kelebihan Sistem Pakar

Ulasan berikutnya, masuk pada penyajian data seputar keunggulan dari sistem ahli.
• Meningkatkan produktivitas kerja, yang mana bisa menolong dalam menuntaskan tiap pekerjaan dalam waktu yang lebih kilat.
• Mampu tingkatkan mutu dari sisi pemberian nasihat yang lebih tidak berubah- ubah.
• Memiliki tingkatan keandalan yang relatif besar, dan bisa bekerja secara real time.
 

Kekurangan Sistem Pakar

Kekurangan yang dipunyai oleh sistem ahli merupakan selaku berikut.
• Terdapat hambatan dalam memperoleh pengalaman ataupun insight baru dengan memakai bermacam pendekatan yang dipunyai oleh sebagian ahli.
• Di dalam proses pembuatan ahli sendiri, membutuhkan bayaran yang besar dengan senantiasa mencermati aspek mutu dari pengetahuan yang dihasilkan.
• Hasil tingkatan penilaian dari expert system bukanlah bernilai kebenaran absolut 100%, tetapi masih membutuhkan sesi pengujian secara berkala buat bisa menciptakan kesimpulan terbaik.
 

Kesimpulan

Kamu bisa memakai sistem ahli buat menolong pekerjaan kamu terselesaikan dengan lebih kilat dengan proses pengambilan keputusan bersumber pada data serta kenyataan yang terdapat. Kamu bisa memilah tipe tata cara yang hendak digunakan dengan memikirkan aspek keuangan, serta sumber energi manusia yang terdapat pada bisnis kamu. Yakinkan pula buat mencermati algoritma dari sistem tersebut dengan membiasakan terhadap kebutuhan bisnis yang dijalankan.