Komponen Sistem Pakar Dalam Perusahaan

Rancakmedia.com – Berikut ini kami sudah menyediakan artikel yang berisi informasi tentang komponen sistem pakar dan contohnya dalam perusahaan, jangan sampai terlewatkan ya, baca infonya berikut.

Sistem informasi selalu berkembang dan meningkat dengan cara yang menguntungkan bisnis dan aplikasi sehari-hari. Kata sistem pakar, atau biasa disebut dengan sistem pakar, menjadi salah satu tren yang paling sukses saat ini.

Padahal, tujuan utama dari pembuatan sistem informasi adalah untuk mempermudah dan mengefisienkan pekerjaan manusia.

Sistem pakar dan implementasinya akan dibahas secara rinci pada kesempatan ini. Seperti yang didefinisikan, sistem semacam ini memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan yang akan kita bahas secara lebih rinci di bawah ini.

Apa Itu Komponen Sistem Pakar

Pertama-tama, kita akan berbicara tentang apa itu sistem pakar. Definisi umum dari “sistem pakar” adalah program komputer atau sistem informasi yang menggunakan pengetahuan dari satu atau lebih pakar di bidang tertentu.

Pakar yang disasar adalah seseorang yang memiliki keahlian unik dalam profesinya masing-masing, misalnya dokter, psikolog, mekanik, dan sebagainya. Perangkat lunak ini awalnya dirancang oleh para peneliti dalam program kecerdasan buatan (AI) pada 1960-an dan 1970-an dan baru digunakan pada 1980-an.

Tujuan Komponen Sistem Pakar

Sistem pakar memiliki kapasitas untuk mengusulkan serangkaian kegiatan atau perilaku pengguna untuk dapat mengoperasikan sistem korektif yang tepat dan akurat. Dalam hal penarikan kesimpulan berdasarkan data dan fakta yang sudah ada, sistem ini memanfaatkan kemampuan proses penalaran.

Berikut ini adalah beberapa tujuan utama dari pemanfaatan sistem pakar:

Interpretasi

Sebuah sistem pakar berusaha untuk menghasilkan suatu penilaian atau deskripsi dari kumpulan data mentah (raw data) (data mentah). Pengambilan keputusan didasarkan pada hasil observasi, mulai dari analisis citra, pengenalan kata melalui suara, interpretasi sinyal, dan sebagainya.

Prediksi

Memiliki kemampuan untuk meramalkan hasil dari keadaan dan peristiwa tertentu, seperti data demografi, ekonomi, keuangan, dan lainnya,

Diagnosis

dapat menemukan sumber kesalahan dalam skenario yang rumit berdasarkan gejala yang diamati dengan diagnosis yang akurat.

Komponen Sistem Pakar Perancangan Desain

mampu menemukan dan mengembangkan konfigurasi yang berkaitan dengan komponen sistem yang sesuai untuk tujuan kinerja tertentu dengan memenuhi batasan tertentu. Denah bangunan, ladang, dan sebagainya adalah contoh yang baik.

Perencanaan

Dengan bantuan sistem pakar, serangkaian langkah dapat direncanakan untuk mencapai tujuan tertentu pada waktu tertentu.

Monitoring

Proses implementasi adalah contoh dari sistem pemantauan berbantuan komputer, yang melibatkan pengamatan berdasarkan keadaan yang diantisipasi (CAMS).

Debugging

Kami dapat mengidentifikasi dan menganalisis potensi penyebab kerusakan dan malfungsi sistem.

Instruksi

mengenali sejauh mana kamu kurang pengetahuan tentang subjek

Kontrol

Memiliki pengetahuan untuk mengatur pola perilaku lingkungan yang rumit (environment). Untuk mengilustrasikannya, pertimbangkan konsep kontrol interpretasi, kontrol peningkatan, dan prediksi prediksi (perkiraan).

Metode dalam Expert System

Ada berbagai pendekatan yang digunakan dalam menggunakan sistem pakar, antara lain sebagai berikut.

AHP (Analytical Hierarchy Process)

AHP adalah teknik yang menggunakan sistem pakar untuk membandingkan banyak pasangan kriteria dan membuat penilaian berdasarkan hasil perbandingan tersebut.

Variabel digunakan untuk mempelajari program secara hierarkis berdasarkan urutan untuk pendekatan analisis program. Kemudian, akan dibandingkan dengan metrik yang ada untuk menarik kesimpulan tentang nilai dari setiap kriteria dan variabel yang digunakan.

Breadth First Search

Breadth-first search adalah algoritma yang berfungsi untuk mencari data secara ekstensif atau luas pada sistem pakar. Dalam prosedur ini, informasi yang diperiksa sebelumnya disimpan dalam proses antrian data (queue).

Selain itu, diperlukan juga tabel boolean untuk menyimpan informasi dalam sebuah node sehingga tidak ada informasi yang dilihat lebih dari satu kali.

BFS (Best First Search)

Menggabungkan DFS dengan pendekatan “breadth-first” adalah cara terbaik untuk memulai pencarian, karena sistem pakar dapat menampilkan hasil analisis variabel yang telah dilakukan.

DFS (Depth First Search)

Sistem pakar juga digunakan dalam pendekatan DFS. Algoritma bergantung pada struktur pohon atau grafik dan kedalaman data.

Penelusuran ke Depan (Forward Chaining)

Ini adalah strategi penalaran yang dimasukkan ke dalam sistem pakar, yang dimulai dengan prosedur pencarian fakta. Dimana data tersebut digunakan untuk menimbang pentingnya suatu kebenaran terhadap hipotesis yang dihasilkan

Penelusuran ke Belakang (Backward Chaining)

Backward chaining merupakan kebalikan dari forward chaining, dimana pendekatan ini memonitor sistem keputusan mulai dari tahap penarikan kesimpulan pada titik penalaran. Langkah selanjutnya adalah datang dengan hipotesis dan uji mereka sampai kamu memiliki informasi yang cukup untuk menarik kesimpulan yang solid.

Struktur yang digunakan pada Komponen Sistem Pakar

Sistem pakar terdiri dari berbagai komponen dan struktur yang bekerja sama untuk menciptakan sistem informasi yang lengkap. Berikut ini adalah beberapa komponen yang membentuk arsitektur sistem ini.

User Interface (Antarmuka Pengguna)

Antarmuka atau interface adalah teknik yang digunakan sebagai cara untuk berkomunikasi dan terlibat dengan orang (user) (pengguna). Antarmuka mendapatkan informasi dari pengguna dan mengubahnya menjadi perintah yang dapat dipahami oleh sistem.

Basis Pengetahuan

Pemahaman tentang formulasi dan teknik pemecahan masalah termasuk dalam basis pengetahuan. Agar sistem komputer dapat memecahkan masalah, pengetahuan harus diperoleh melalui akumulasi, transformasi, dan transfer setiap kemampuan.

Tugas seorang insinyur pada saat ini adalah mengumpulkan semua informasi yang tersedia dan menyimpannya dalam repositori pusat (wawasan).

Knowledge Acquisition (Akuisisi Pengetahuan)

Akuisisi pengetahuan adalah proses akumulasi, transformasi, dan transfer keterampilan apa pun untuk memecahkan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam sistem komputer.

Pada fase ini, tugas seorang engineer adalah menyerap semua pengetahuan untuk dikirim ke basis pengetahuan (Insight).

Inference Engine (Mesin atau Motor Inferensi)

Komponen ini memberikan metode berpikir dan mentalitas yang digunakan oleh para ahli untuk dapat menyelesaikan suatu masalah dengan baik.

Mesin inferensi adalah bagian dari perangkat lunak komputer yang memberi kamu metode untuk digunakan di tempat kerja dan kemudian menganalisis hasilnya untuk memberi kamu saran.

Workplace / Blackboard

Ruang kerja adalah wilayah kumpulan memori kerja yang digunakan untuk merekam setiap peristiwa yang terjadi, termasuk pengambilan keputusan sesaat.

Fasilitas Penjelasan

Fasilitas penjelasan digabungkan sebagai komponen tambahan untuk mempromosikan penggunaan sistem pakar serta memantau reaksi dan hasil dari penjelasan interaktif tentang perilaku dalam sistem pakar.

Perbaikan Pengetahuan

Para ahli juga memiliki kemampuan analitis yang unggul untuk dapat meningkatkan kinerjanya sedemikian rupa. Bakat ini terdiri dari kemahiran dalam pembelajaran komputerisasi. Hasilnya, algoritme mampu membedakan antara keberhasilan dan kegagalan masa lalu berdasarkan data yang akan berguna di masa depan.

Contoh dari Expert System

Berikut ini adalah beberapa contoh program yang mengimplementasikan sistem pakar, yaitu:

1. Dendral adalah aplikasi untuk menentukan komposisi molekul campuran kimia baru yang belum pernah diuji sebelumnya.
2. MYCIN adalah perangkat lunak yang dirancang untuk mendiagnosis berbagai macam gangguan.
3. Prospector merupakan aplikasi yang disesuaikan dengan tuntutan di bidang geologi.
4. XCON dan XSEL adalah alat yang digunakan untuk mengatur sistem komputer besar.

Kelebihan Sistem Pakar

Hal berikutnya yang akan dibicarakan adalah bagaimana menyajikan informasi tentang manfaat sistem pakar.

1. Bekerja lebih efisien untuk menyelesaikan lebih banyak hal dalam waktu yang lebih singkat.
2. Mereka memiliki kemampuan untuk meningkatkan kualitas nasihat mereka dengan menjadi lebih konsisten.
3. Ini memiliki tingkat ketergantungan yang tinggi dan kapasitas untuk beroperasi secara real time.

Kekurangan Sistem Pakar

Adapun kelemahan dari sistem pakar adalah sebagai berikut:

1. Ada rintangan untuk mendapatkan pengalaman atau pemahaman baru dengan mengadopsi cara-cara berbeda yang dipegang oleh banyak ahli.
2. Memerlukan banyak uang untuk melatih para profesional, tetapi hasil akhirnya sepadan jika informasi yang mereka buat berkualitas tinggi.
3. Tingkat penilaian sistem pakar tidak selalu menghasilkan kebenaran mutlak. Masih membutuhkan tahap pengujian sesering mungkin untuk dapat membuat keputusan terbaik.

FAQ

Berikut ini adalah tanya dan jawab seputar komponen sistem pakar yang harus kamu ketahui

Apa Saja Contoh Sistem Pakar?

Berikut adalah beberapa contoh penerapan sistem pakar, bersama dengan beberapa latar belakang dari banyak ide yang menginformasikannya.

1. Shopie: adalah studi tentang rangkaian listrik, yang dilakukan oleh Sophie.
2. Folio: membantu manajer dalam pemilihan investasi dan saham perantara.
3. Prospector: Dalam geologi, kata “prospektor” mengacu pada alat yang digunakan untuk membantu dalam pencarian sumber daya mineral. Sistem pakar ini dibangun oleh Sheffield Research Institute pada akhir tahun 70-an.
4. Dendral: Temukan struktur organik baru menggunakan spektrometri massa dan kimia, seperti yang dijelaskan dalam Dendral.
5. Dipmeter Advisor: digunakan oleh Schlumberger untuk memeriksa data dalam pengeboran minyak. Dengan menggunakan Mycin, bakteri penyebab penyakit dapat diidentifikasi, dan antibiotik dapat diresepkan berdasarkan berat badan pasien. Sistem ini ditemukan oleh Edward Feigenbaum dari Universitas Stanford pada tahun 70-an.
6. Delta: perawatan lokomotif listrik diesel. General Electric Company bertanggung jawab untuk membuat konsep dan mengimplementasikan sistem ini.
7. AT & T Bell Lab’s ACE: Pemecahan masalah SP untuk sistem kabel telepon awal 1980-an.
8. XCON & XSEL: sistem pakar yang berperan untuk membantu menyiapkan sistem komputer besar. Sistem ini dibuat oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Carnegie Mellon University (CMU).
9. MVS (multiple virtual storage) adalah sistem operasi yang dikembangkan oleh IBM pada awal 1980-an dan dikendalikan oleh komputer YESMVS.

Sejak Kapan Sistem Pakar Mulai dikembangkan?

Sistem pakar dikembangkan oleh komunitas AI pada pertengahan 1960-an. Periode penelitian kecerdasan buatan ini didominasi oleh keyakinan bahwa akal yang dipadukan dengan komputer yang canggih akan menghasilkan kinerja ahli atau manusia yang ahli.

Siapa yang Disebut Pakar?

Ahli atau pakar adalah seseorang yang secara luas dianggap sebagai sumber tepercaya dari teknik atau keahlian tertentu, bakatnya terletak pada penilaian dan memutuskan sesuatu dengan benar, sesuai dengan aturan dan status orang lain atau publik dalam bidang spesialisasi tertentu.

Kesimpulan

Sistem pakar adalah program komputer atau sistem informasi yang menggunakan pengetahuan dari satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Perangkat lunak ini awalnya dirancang oleh para peneliti dalam program kecerdasan buatan (AI) pada 1960-an dan 1970-an dan baru digunakan pada 1980-an.

Ada berbagai teknik untuk menggunakan sistem pakar, termasuk Breadth-First Search dan Analytical Hierarchy Process. Proses implementasi adalah contoh dari sistem pemantauan berbantuan komputer (CAMS) demikian pembahasan pada artikel kami di atas semoga informasi ini dapat bermanfaat, sekian dan terimakasih.