Expert Systems

1
Expert Systems

• Fanny Widadie, S.P, M.Agr

2
Sistem Pakar

• Suatu program AI yang berisi basis pengetahuan
  dan mesin inferensi
• Seperti layaknya seorang pakar
• Berfungsi sebagai konsultan
• Tidak untuk menggantikan kemampuan seorang pakar
• Berisi pengetahuan dari para pakar
• Dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan,
  memecahkan masalah dan membuat keputusan

3
Definisi-Definisi

• Durkin program komputer yang dirancang untuk
  memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang
  dilakukan oleh seorang pakar
• Ignizio suatu model dan prosedur yang berkaitan
  dalam suatu domain tertentu, dimana tingkat
  keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian
  seorang pakar
• Giarratano dan Riley suatu sistem komputer yang
  bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar

4
Sistem Pakar

• Menyimpan pengetahuan dari berbagai sumber
• Berisi heuristic knowledge
• Berasal dari peristiwa di dunia nyata learning by
  doing
• Computer software packages
• A generic programs
• Can be used to build special programs for many
  applications
• Expert system
• Highly dedicated piece of software
• Contains knowledge in a specific domain

5
Perbedaan Pengguna

• Manager apa yang dapat saya gunakan?
• Teknolog bagaimana saya dapat mengimplentasikan
  teknologi dengan baik?
• Peneliti bagaimana saya dapat mengembangkannya
• User bagaimana dapat membantu saya? Dapat
  menghemat biaya? Bagaimana kehandalannya?

6
Perbedaan ES dan Pakar

• Time
• Phari kerja ES tiap saat
• Geografis
• Plokal/tertentu ES dimana saja
• Keamanan
• P tdk tergantikan ES dapat diganti
• Dapat habis
• P ya ES tidak
• Performa dan kecepatan
• P variabel ES konstan
• Biaya
• P tinggi ES terjangkau

7
Example of Expert System

• The famous
• MYCIN diagnosa penyakit,
• DENDRAL mengidentifikasi struktur molekul
  campuran kimia yang tidak dikenal,
• XCON XSEL konfigurasi sistem komputer besar,
• Prospector bidang geologi
• The other
• SOPHIE analisis sirkuit elektronik,
• DELTA pemeliharaan lokomotif listrik,
• FOLIO stok dan investasi

8
Benefits of Expert Systems

• Memungkinkan orang awam dapat mengerjakan
  pekerjaan para ahli
• Bisa melakukan proses berulang secara otomatis
• Menyimpan pengetahuan dan keahlian pakar
• Meningkatkan output dan produktifitas
• Melestarikan keahlian pakar
• Dapat beroperasi pada lingkungan berbahaya
• Dapat meningkatkan kemampuan sistem komputer
• Dapat bekerja dengan informasi yang tidak lengkap
• Sebagai media pelengkap dalam pelatihan
• Menghemat waktu pengambilan keputusan

9
The Down Side of Expert System

• Development of an ES is difficult
• ES is expensive
• Most ES still must be implemented delivered on
  a big mainframe or minicomputer
• Not 100 reliable
• Kepakaran tidak selalu tersedia pada
  bidang-bidang tertentu

10
4 Basic Type

• Stand-alone software yang berdiri sendiri, tidak
  tergabung dengan program lain
• Sistem Tergabung sistem ini merupakan bagian
  dari program lain yang masih bersifat
  konvensional, misal berada di dalam algoritma
  yang konvensional
• Sistem terhubung dengan software lain misalnya
  sistem pakar yang berhubungan dengan paket
  program DBMS
• Sistem Mengabdi merupakan bagian dari komputer
  khusus yang dihubungkan dengan suatu fungsi
  tertentu

11
Sistem Konvensional vs ES

• SK informasi dan pemrosesan menjadi satu dengan
  program, ES pengetahuan dan inferensi terpisah
• SK tidak bisa menjelaskan keputusan, ES ada
  fasilitas penjelasan
• SK eksekusi perlangkah, ES eksekusi dilakukan
  pada seluruh basis pengetahuan
• SK menggunakan data, ES menggunakan pengetahuan

12
Konsep Dasar ES

• Komponen Sistem Pakar
• Pengetahuan Pakar pengetahuan pada suatu bidang
  tertentu
• Fakta-fakta, teori, prosedur, aturan, strategi,
  meta knowledge
• Pakar
• Pengalihan Pengetahuan
• Tambahan pengetahuan, representasi pengetahuan,
  inferensi pengetahuan, pengalihan pengetahuan ke
  user.
• Inferensi kemampuan menalar
• Aturan dalam bentuk aturan IF-THEN
• Fasilitas Penjelasan penejelasan bagaimana
  keputusan dibuat
• Kemampuan rekomendasi

13
User
14
Penjelasan

• Knowledge Acusition penambahan pengetahuan,
  mengkonstruksi atau memperluas pengetahuan
• Knowledge Base berisi pengetahuan
• Inference Engine program yang berisi metodologi
  yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap
  informasi dalam basis pengetahuan dan blackboard
• Interpreter mengeksekusi item-item agenda yang
  terpilih menggunakan aturan
• Scheduler mengkontrol agenda
• Consistency Enforcer memelihara kekonsistenan
  dalam merepresentasikan solusi yang bersifat
  darurat
• Blackboard area kerja dalam memori yang
  digunakan dalam kejadian yang sedang berlangsung
  termasuk keputusan sementara
• Plan bagaimana menghadapi masalah
• Agenda aksi aksi potensial yang sedang menunggu
  untuk dieksekusi
• Solution calon aksi yang akan dibangkitkan

15
Penjelasan

• Interface sebagai media komunikasi antara user
  dan program
• Explanation Facility melacak respon dan memberi
  penjelasan ttg kelakuan sistem pakar
• Mengapa suatu pertanyaan ditanyakan?
• Bagaimana konklusi dicapai?
• Mengapa ada alternatif yang dibatalkan?
• Rencana apa yang dilakukan mendapatkan solusi?
• Knowledge refinement mengevaluasi kinerja sistem
  pakar, apakah pengetahuan tersebut masi cocok
  untuk digunakan pada masa yang akan datang?

16
Knowledge Base

• Pendekatan knowledge base
• Rule Based Reasoning
• Pengetahuan dibuat dalam IF-THEN
• Digunakan jika kita sudah memiliki pengetahuan
  dari pakar mengenai permasalahan tertentu secara
  berurutan
• Dibutuhkan jika harus ada penjelasan tentang
  langkah-langkah pencapaian solusi
• Case Based Reasoning
• Basis pengetahuan akan berisi kasus-kasus yang
  sudah diketahui sebelumnya.
• Jika kasus-kasusnya hampir mirip
• Jika sudah memiliki penyelesaian kasus-kasus

17
Inference Engine

• Forward Chaining pencocokan dari fakta untuk
  menguji kebenaran hipotesis
• Backward Chaining pencocokan dari bagian
  hipotesis terlebih dahulu baru mencocokkan dengan
  fakta-faktanya

18
Kasus

• Contoh
• R1 IF A B THEN C
• R2 IF C THEN D
• R3 IF A E THEN F
• R4 IF A THEN G
• R5 IF F G THEN D
• R6 IF A G THEN H
• R7 IF C H THEN I
• R8 IF I A THEN J
• R9 IF G THEN J
• R10 IF J THEN K
• Fakta A F, apakah K benar?

19
(No Transcript)
20
Kasus

• R1 if suku bunga turun then harga obligasi naik
• R2 if suku bunga naik then harga obligasi turun
• R3 if suku bunga tidak berubah then harga
  obligasi tidak berubah
• R4 if dolar naik then suku bunga turun
• R5 if dolar turun then suku bunga naik
• R6 if harga obligasi turun then beli obligasi
• Diket dolar turun, beli atau tidak obligasi?

21
Knowledge Acuisition

• Knowledge engineer berusaha menyerap pengetahuan
  untuk ditransfer ke basis pengetahuan
• Metode
• Wawancara
• Analisis protokol pakar diminta untuk melakukan
  pekerjaan dan direkam
• Observasi kerja pakar
• Induksi aturan

22
Ciri-ciri Expert System

• Adanya Explanation facility
• Mudah dimodifikasi
• Dapat digunakan pada berbagai jenis komputer
• Memiliki kemampuan beradaptasi

23
Expert System Applications

• ES is not suitable for all situations
• Generic ES categories
• Control intelligent automation
• Debugging recommends corrections to faults
• Design developing products to specification
• Instruction optimized computer instruction
• Interpretation clarification of situations
• Planning developing goal-oriented schemes
• Prediction intelligent guessing of outcomes
• Repair automatic diagnosis, debugging, planning
  and fixing

24
Developing an Expert System
25
apakah problem memerlukan ES?

• Memerlukan kepakaran
• Biaya tinggi
• Tidak memerlukan common sense
• Subyeknya sempit
• Tidak memerlukan solusi fisik
• Tingkat kesulitan sedang
• Bisa dipecahkan oleh pengetahuan
• Memiliki solusi minimum
• Pakarnya tersedia

26
NEXT

• Jaringan Syaraf Tiruan