Pengertian Sistem Pakar
dapat didefinisikan Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang menyamai kemampuan pengambilan keputusan dari sorang pakar. Kata menyamai tersebut memiliki pengertian bahwa system pakar diharapkan dapat bekerja dalam semua hal seperti halnya seorang pakar. Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligent yang membuat penggunaan secara luas pengetahuan yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar dalam bidang tertentu.
| Pengertian sistem pakar |
Secara umum pengertian sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem pakar juga akan dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
Komponen utama pada sistem pakar. System pakar itu sendiri terdiri dari 2 komponen utama yaitu knowledge base dan inference engine. Knowledge berisi pengetahuan yang digunakan dalam system pakar sedangkan inference engine menggambarkan kesimpulan yang dihasilkan oleh system pakar.
Tujuan dari sebuah system pakar adalah untuk mentransfer kepakaran yang dimiliki seorang pakar ke dalam computer, dan kemudian kepada orang lain. Aktivitas yang dilakukan untuk memindahkan kepakaran adalah sebagai berikut :
• Knowledge Acquisition
• Knowledge Representation
• Knowledge Inferencing
• Knowledge Transfering
A. Pendahuluan
Ketika hendak membuat suatu keputusan yang komplek atau memecahkan masalah, seringkali kita meminta nasehat atau berkonsultasi dengan seorang pakar atau ahli. Seorang pakar adalah seseorang yang mempunyai pengetahuan dan pengalaman spesifik dalam suatu bidang; misalnya pakar komputer, pakar uji tak merusak, pakar politik dan lain-lain. Semakin tidak terstruktur situasinya, semakin mengkhusus (dan mahal) konsultasi yang dibutuhkan.
Sistem Pakar atau Expert System 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.) seperti layaknya seorang pakar, kemudian menjelaskannya ke pengguna tersebut, bila perlu dengan alasan-alasannya. Sistem Pakar malahan terkadang lebih baik unjuk kerjanya daripada seorang pakar manusia!
Kepakaran atau expertise adalah pengetahuan yang ekstensif (meluas) dan spesifik yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. Pengetahuan membuat pakar dapat mengambil keputusan secara lebih baik dan lebih cepat daripada non-pakar dalam memecahkan problem yang kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang, pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak daripada pakar yunior.
Tujuan Sistem Pakar
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.
B. Manfaat dan Keterbatasan Sistem Pakar
1. Manfaat Sistem Pakar
Apa manfaat dari sistem pakar? Mengapa Sistem Pakar menjadi sangat populer? Hal tersebut disebabkan oleh banyaknya kemampuan dan manfaat yang diberikan oleh Sistem Pakar
Manfaat sistem pakar antara lain yaitua. Dapat meningkatkan output dan produktivitas, karena Sistem Pakar dapat bekerja lebih cepat dari manusia.
b. Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan.
c. Dapat beroperasi di lingkungan yang berbahaya.
d. Mampu menangkap kepakaran yang sangat terbatas.
e. Memudahkan akses ke pengetahuan.
f. Handal. Maksudnya Sistem Pakar tidak pernah menjadi bosan dan kelelahan atau sakit. Sistem Pakar juga secara konsisten melihat semua detil dan tidak akan melewatkan informasi yang relevan dan solusi yang potensial.
g. Meningkatkan kapabilitas sistem terkomputerisasi yang lain. Integrasi Sistem Pakar dengan sistem komputer lain membuat lebih efektif, dan mencakup lebih banyak aplikasi .
h. Mampu bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti. Berbeda dengan sistem komputer konvensional, Sistem Pakar dapat bekerja dengan inofrmasi yang tidak lengkap. Pengguna dapat merespon dengan: “tidak tahu” atau “tidak yakin” pada satu atau lebih pertanyaan selama konsultasi, dan Sistem Pakar tetap akan memberikan jawabannya.
i. Mampu menyediakan pelatihan. Pengguna pemula yang bekerja dengan Sistem Pakar akan menjadi lebih berpengalaman. Fasilitas penjelas dapat berfungsi sebagai guru.
j. Meningkatkan kemampuan problem solving, karena mengambil sumber pengetahuan dari banyak pakar.
k. Meniadakan kebutuhan perangkat yang mahal.
l. Fleksibel.
2. Keterbatasan Sistem Pakar
Metodologi Sistem Pakar yang ada tidak selalu mudah, sederhana dan efektif.
Keterbatasan yang menghambat perkembangan Sistem Pakar:
a. Pengetahuan yang hendak diambil tidak selalu tersedia.
b. Kepakaran sangat sulit diekstrak dari manusia.
c. Pendekatan oleh setiap pakar untuk suatu situasi atau problem bisa berbeda-beda, meskipun sama-sama benar.
d. Adalah sangat sulit bagi seorang pakar untuk mengabstraksi atau menjelaskan langkah mereka dalam menangani masalah
e. Pengguna Sistem Pakar mempunyai batas kognitif alami, sehingga mungkin tidak bisa memanfaatkan sistem secara maksimal.
f. Sistem Pakar bekerja baik untuk suatu bidang yang sempit.
g. Banyak pakar yang tidak mempunyai jalan untuk mencek apakah kesimpulan mereka benar dan masuk akal.
h. Istilah dan jargon yang dipakai oleh pakar dalam mengekspresikan fakta seringkali terbatas dan tidak mudah dimengerti oleh orang lain.
i. Pengembangan Sistem Pakar seringkali membutuhkan perekayasa pengetahuan (knowledge engineer) yang langka dan mahal.
j. Kurangnya rasa percaya pengguna menghalangi pemakaian Sistem Pakar.
k. Transfer pengetahuan dapat bersifat subyektif dan bias.
C. Komponen Sistem Pakar
Secara umum, Sistem Pakar biasanya terdiri atas beberapa komponen yang masing-masing berhubungan seperti terlihat pada Gambar II-1.
Basis Pengetahuan, berisi pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasi, dan memecahkan masalah.
Basis pengetahuan tersusun atas 2 elemen dasar:
1. Fakta, misalnya: situasi, kondisi, dan kenyataan dari permasalahan yang ada, serta teori dalam bidang itu
2. Aturan, yang mengarahkan penggunaan pengetahuan untuk memecahkan masalah yang spesifik dalam bidang yang khusus
Mesin Inferensi (Inference Engine), merupakan otak dari Sistem Pakar. Juga dikenal sebagai penerjemah aturan (rule interpreter). Komponen ini berupa program komputer yang menyediakan suatu metodologi untuk memikirkan (reasoning) dan memformulasi kesimpulan.
Kerja mesin inferensi meliputi:
1. Menentukan aturan mana akan dipakai
2. Menyajikan pertanyaan kepada pemakai, ketika diperlukan.
3. Menambahkan jawaban ke dalam memori Sistem Pakar.
4. Menyimpulkan fakta baru dari sebuah aturan
5. Menambahkan fakta tadi ke dalam memori.
Papan Tulis (Blackboard/Workplace), adalah memori/lokasi untuk bekerja dan menyimpan hasil sementara. Biasanya berupa sebuah basis data.
Antarmuka Pemakai (User Interface). Sistem Pakar mengatur komunikasi antara pengguna dan komputer. Komunikasi ini paling baik berupa bahasa alami, biasanya disajikan dalam bentuk tanya-jawab dan kadang ditampilkan dalam bentuk gambar/grafik. Antarmuka yang lebih canggih dilengkapi dengan percakapan (voice communication).
Subsistem Penjelasan (Explanation Facility). Kemampuan untuk menjejak (tracing) bagaimana suatu kesimpulan dapat diambil merupakan hal yang sangat penting untuk transfer pengetahuan dan pemecahan masalah. Komponen subsistem penjelasan harus dapat menyediakannya yang secara interaktif menjawab pertanyaan pengguna, misalnya:
1. “Mengapa pertanyaan tersebut anda tanyakan?”
2. “Seberapa yakin kesimpulan tersebut diambil?”
3. “Mengapa alternatif tersebut ditolak?”
4. “Apa yang akan dilakukan untuk mengambil suatu kesimpulan?”
5. “Fakta apalagi yang diperlukan untuk mengambil kesimpulan akhir?”
Sistem Penghalusan Pengetahuan (Knowledge Refining System). Seorang pakar mempunyai sistem penghalusan pengetahuan, artinya, mereka bisa menganalisa sendiri performa mereka, belajar dari pengalaman, serta meningkatkan pengetahuannya untuk konsultasi berikutnya. Pada Sistem Pakar, swa-evaluasi ini penting sehingga dapat menganalisa alasan keberhasilan atau kegagalan pengambilan kesimpulan, serta memperbaiki basis pengetahuannya.
D. Pembangunan Sebuah Sistem Pakar
Dalam mengembangkan Sistem Pakar dapat dilakukan dengan 2 cara yaitu:
1. Membangun sendiri semua komponen di atas, atau
2. Memakai semua komponen yang sudah ada kecuali isi basis pengetahuan.
Yang kedua disebut sebagai membangun Sistem Pakar dengan shell, yakni semua komponen Sistem Pakar, kecuali basis pengetahuan, bersifat generik; sehingga dapat dipakai untuk bidang yang berlainan. Membangun Sistem Pakar dengan shell dapat dilakukan dengan lebih cepat dan lebih sedikit keterampilan memprogram, namun berkurang fleksibilitasnya karena harus mengikuti kemampuan dari shell tersebut. Salah satu shell Sistem Pakar yang populer dipakai adalah CLIPS (C Language Integrated Production System) yang dapat didownload dari internet.
1. Pemilihan Masalah
Pembuatan Sistem Pakar membutuhkan waktu dan biaya yang banyak. Untuk menghindari kegagalan yang memalukan dan kerugian yang besar, maka dibuat beberapa pedoman untuk menentukan apakah Sistem Pakar cocok untuk memecahkan suatu problem:
a. Biaya yang diperlukan untuk pembangunan Sistem Pakar ditentukan oleh kebutuhan untuk memperoleh solusi. Sehingga harus ada perhitungan yang realistis untuk cost and benefit.
b. Pakar manusia tidak mudah ditemui untuk semua situasi di mana dia dibutuhkan. Jika pakar pengetahuan tersebut terdapat di mana saja dan kapan saja, maka pembangunan Sistem Pakar menjadi kurang berharga.
c. Problem yang ada dapat diselesaikan dengan teknik penalaran simbolik, dan tidak membutuhkan kemampuan fisik.
d. Problem tersebut harus terstruktur dengan baik dan tidak membutuhkan terlalu banyak pengetahuan awam (common sense), yang terkenal sulit untuk diakuisisi dan dideskripsikan, dan lebih banyak berhubungan dengan bidang yang teknis.
e. Problem tersebut tidak mudah diselesaikan dengan metode komputasi yang lebih tradisionil. Jika ada penyelesaian algoritmis yang bagus untuk problem tersebut, maka kita tidak perlu memakai Sistem Pakar.
f. Ada pakar yang mampu memberikan penjelasan tentang kepakarannya serta mau bekerjasama. Adalah sangat penting bahwa pakar yang dihubungi benar-benar mempunyai kemauan kuat untuk ikut berpartisipasi serta tidak merasa pekerjaannya akan menjadi terancam.
g. Problem tersebut mempunyai sekup yang tepat. Biasanya merupakan problem yang membutuhkan kepakaran yang sangat khusus namun hanya membutuhkan seorang pakar untuk dapat menyelesaikannya dalam waktu yang relatif singkat (misalnya paling lama 1 jam).
2. Rekayasa Pengetahuan (Knowledge Engineering)
Proses dalam rekayasa pengetahuan meliputi :
a. Akuisisi pengetahuan, yaitu bagaimana memperoleh pengetahuan dari pakar atau sumber lain (sumber terdokumentasi, buku, sensor, file komputer, dll.).
b. Validasi pengetahuan, untuk menjaga kualitasnya misalnya dengan uji kasus.
c. Representasi pengetahuan, yaitu bagaimana mengorganisasi pengetahuan yang diperoleh, mengkodekan dan menyimpannya dalam suatu basis pengetahuan.
d. Penyimpulan pengetahuan, menggunakan mesin inferensi yang mengakses basis pengetahuan dan kemudian melakukan penyimpulan.
e. Transfer pengetahuan (penjelasan). Hasil inferensi berupa nasehat, rekomendasi, atau jawaban, kemudian dijelaskan ke pengguna oleh subsistem penjelas.
3. Partisipan Dalam Proses Pengembangan
Pakar, yaitu seseorang yang mempunyai pengetahuan, pengalaman, dan metode khusus, serta mampu menerapkannya untuk memecahkan masalah atau memberi nasehat. Pakar menyediakan pengetahuan tentang bagaimana nantinya Sistem Pakar bekerja.
Perekayasa pengetahuan (knowledge engineer), yang membantu pakar untuk menyusun area permasalahan dengan menerjemahkan dan mengintegrasikan jawaban pakar terhadap pertanyaan-pertanyaan dari klien, menarik analogi, serta memberikan contoh-contoh yang berlawanan, kemudian menyusun basis pengetahuan.
Pengguna, yang mungkin meliputi: seorang klien non-pakar yang sedang membutuhkan nasehat (Sistem Pakar sebagai konsultan atau advisor), seorang siswa yang sedang belajar (Sistem Pakar sebagai instruktur), seorang pembuat Sistem Pakar yang hendak meningkatkan basis pengetahuan (Sistem Pakar sebagai partner), seorang pakar (Sistem Pakar sebagai kolega atau asisten, yang dapat memberikan opini kedua).
Partisipan lain, dapat meliputi: pembangun sistem (system builder), tool builder, staf administrasi dsb.
4. Akuisisi Pengetahuan
Dalam proses akuisisi pengetahuan, seorang perekayasa pengetahuan menjembatani antara pakar dengan basis pengetahuan. Perekayasa pengetahuan mendapatkan pengetahuan dari pakar, mengolahnya bersama pakar tersebut, dan menaruhnya dalam basis pengetahuan, dengan format tertentu. Pengambilan pengetahuan dari pakar dapat dilakukan secara (Gambar II-3):
Manual, di mana perekayasa pengetahuan mendapatkan pengetahuan dari pakar (melalui wawancara) dan/atau sumber lain, kemudian mengkodekannya dalam basis pengetahuan. Proses ini biasanya berlangsung lambat, mahal, serta kadangkala tidak akurat.
Semi-otomatik, di mana terdapat peran komputer untuk: (1) mendukung pakar dengan mengijinkannya membangun basis pengetahuan tanpa (atau dengan sedikit) bantuan dari perekayasa pengetahuan, atau (2) membantu perekayasa pengetahuan sehingga kerjanya menjadi lebih efisien dan efektif.
Otomatik, di mana peran pakar, perekayasa pengetahuan, dan pembangun basis pengetahuan (system builder) digabung. Misalnya dapat dilakukan oleh seorang system analyst seperti pada metode induksi.
E. Representasi Pengetahuan
Setelah pengetahuan berhasil diakuisisi, mereka harus diorganisasi dan diatur dalam suatu konfigurasi dengan suatu format/representasi tertentu. Metode representasi pengetahuan yang populer adalah aturan produk dan bingkai.
1. Aturan Produk (Production Rules)
Di sini pengetahuan disajikan dalam aturan-aturan yang berbentuk pasangan keadaan-aksi (condition-action): “JIKA keadaan terpenuhi atau terjadi MAKA suatu aksi akan terjadi”. Sistem Pakar yang basis pengetahuannya melulu disajikan dalam bentuk aturan produk disebut sistem berbasis-aturan (rule-based system). Kondisi dapat terdiri atas banyak bagian, demikian pula dengan aksi. Urutan keduanya juga dapat dipertukarkan letaknya. Contohnya:
a. JIKA suhu berada di bawah 20ºC MAKA udara terasa dingin.
b. Udara terasa dingin JIKA suhu berada di bawah 20ºC.
c. JIKA suhu berada di bawah 20ºC ATAU suhu berada di antara 20-25ºC DAN angin bertiup cukup kencang MAKA udara terasa dingin.
d. Contoh dari MYCIN, Sistem Pakar untuk mendiagnosis dan merekomendasikan perlakuan yang tepat untuk infeksi darah tertentu:
IF the infection is primary-bacteremia
AND the site of the culture is one of the sterile sites
AND the suspected portal of entry is the gastrointestinal tract
THEN there is suggestive evidence (0.7) that infection is bacteroid.
JIKA infeksi/peradangan adalah pimary-bacteremia
DAN lokasi kultur adalah salah satu [dari] lokasi yang steril
DAN pintu gerbang masukan yang dicurigai adalah bidang gastrointestinal
MAKA ada bukti sugestif ( 0.7) infeksi/peradangan itu adalah bacteroid
2. Bingkai (frame)
Bingkai adalah struktur data yang mengandung semua informasi/pengetahuan yang relevan dari suatu obyek. Pengetahuan ini diorganisasi dalam struktur hirarkis khusus yang memungkinkan pemrosesan pengetahuan. Bingkai merupakan aplikasi dari pemrograman berorientasi obyek dalam AI dan Sistem Pakar. Pengetahuan dalam bingkai dibagi-bagi ke dalam slot atau atribut yang dapat mendeskripsikan pengetahuan secara deklaratif ataupun prosedural. Contoh frame untuk menggambarkan sebuah mobil diberikan dalam Gambar II-4 berikut ini.
F. Bagaimana Sistem Pakar Melakukan Inferensi?
1. Strategi penyelesaian konflik (conflict resolution strategy)
Strategi penyelesaian konflik dilakukan untuk memilih aturan yang akan diterapkan apabila terdapat lebih dari 1 aturan yang cocok dengan fakta yang terdapat dalam memori kerja. Di antaranya adalah :
a. No duplication. Jangan memicu sebuah aturan dua kali menggunakan fakta/data yang sama, agar tidak ada fakta yang ditambahkan ke memori kerja lebih dari sekali.
b. Recency. Pilih aturan yang menggunakan fakta yang paling baru dalam memori kerja. Hal ini akan membuat sistem dapat melakukan penalaran dengan mengikuti rantai tunggal ketimbang selalu menarik kesimpulan baru menggunakan fakta lama.
c. Specificity. Picu aturan dengan fakta prakondisi yang lebih spesifik (khusus) sebelum aturan yang mengunakan prakondisi lebih umum. Contohnya: jika kita mempunyai aturan “JIKA (burung X) MAKA TAMBAH (dapat_terbang X)” dan “JIKA (burung X) DAN (pinguin X) MAKA TAMBAH (dapat_berenang X)” serta fakta bahwa tweety adalah seekor pinguin, maka lebih baik memicu aturan kedua dan menarik kesimpulan bahwa tweety dapat berenang.
d. Operation priority. Pilih aturan dengan prioritas yang lebih tinggi. Misalnya ada fakta (bertemu kambing), (ternak kambing), (bertemu macan), dan (binatang_buas macan), serta dua aturan: “JIKA (bertemu X) DAN (ternak X) MAKA TAMBAH (memberi_makan X)” dan “JIKA (bertemu X) DAN (binatang_buas X) MAKA TAMBAH (melarikan_diri)”, maka kita akan memilih aturan kedua karena lebih tinggi prioritasnya.
2. Sistem Perantaian Maju (Forward Chaining Systems)
Pada sistem perantaian maju, fakta-fakta dalam dalam sistem disimpan dalam memori kerja dan secara kontinyu diperbarui. Aturan dalam sistem merepresentasikan aksi-aksi yang harus diambil apabila terdapat suatu kondisi khusus pada item-item dalam memori kerja, sering disebut aturan kondisi-aksi. Kondisi biasanya berupa pola yang cocok dengan item yang ada di dalam memori kerja, sementara aksi biasanya berupa penambahan atau penghapusan item dalam memori kerja.
Aktivitas sistem dilakukan berdasarkan siklus mengenal-beraksi (recognise-act). Mula-mula, sistem mencari semua aturan yang kondisinya terdapat di memori kerja, kemudian memilih salah satunya dan menjalankan aksi yang bersesuaian dengan aturan tersebut. Pemilihan aturan yang akan dijalankan (fire) berdasarkan strategi tetap yang disebut strategi penyelesain konflik. Aksi tersebut menghasilkan memori kerja baru, dan siklus diulangi lagi sampai tidak ada aturan yang dapat dipicu (fire), atau goal (tujuan) yang dikehendaki sudah terpenuhi.
Sebagai contoh, lihat pada sekumpulan aturan sederhana berikut (Di sini kita memakai kata yang diawali huruf kapital untuk menyatakan suatu variabel. Pada sistem lain, mungkin dipakai cara lain, misalnya menggunakan awalan ? atau ^):
1. JIKA (mengajar X) DAN (mengoreksi_tugas X) MAKA TAMBAH (terlalu_banyak_bekerja X)
2. JIKA (bulan maret) MAKA TAMBAH (mengajar kuncoro)
3. JIKA (bulan maret) MAKA TAMBAH (mengoreksi_tugas kuncoro)
4. JIKA (terlalu_banyak_bekerja X) ATAU (kurang_tidur X) MAKA TAMBAH (mood_kurang_baik X)
5. JIKA (mood_kurang_baik X) MAKA HAPUS (bahagia X)
6. JIKA (mengajar X) MAKA HAPUS (meneliti X)
Kita asumsikan, pada awalnya kita mempunyai memori kerja yang berisi fakta berikut:
(bulan maret)
(bahagia kuncoro)
(meneliti kuncoro)
Sistem Pakar mula-mula akan memeriksa semua aturan yang ada untuk mengenali aturan manakah yang dapat memicu aksi, dalam hal ini aturan 2 dan 3. Sistem kemudian memilih salah satu di antara kedua aturan tersebut dengan strategi penyelesaian konflik. Katakanlah aturan 2 yang terpilih, maka fakta (mengajar kuncoro) akan ditambahkan ke dalam memori kerja. Keadaan memori kerja sekarang menjadi:
(mengajar kuncoro)
(bulan maret)
(bahagia kuncoro)
(meneliti kuncoro)
Sekarang siklus dimulai lagi, dan kali ini aturan 3 dan 6 yang kondisinya terpenuhi. Katakanlah aturan 3 yang terpilih dan terpicu, maka fakta (mengoreksi_tugas kuncoro) akan ditambahkan ke dalam memori kerja. Lantas pada siklus ketiga, aturan 1 terpicu, sehingga variabel X akan berisi (bound to) kuncoro, dan fakta (terlalu_banyak_bekerja kuncoro) ditambahkan, sehingga isi memori kerja menjadi:
(terlalu_banyak_bekerja kuncoro)
(mengoreksi_tugas kuncoro)
(mengajar kuncoro)
(bulan maret)
(bahagia kuncoro)
(meneliti kuncoro)
Aturan 4 dan 6 dapat diterapkan. Misalkan aturan 4 yang terpicu, sehingga fakta (mood_kurang_baik kuncoro) ditambahkan. Pada siklus berikutnya, aturan 5 terpilih dan dipicu, sehingga fakta (bahagia kuncoro) dihapus dari memori kerja. Kemudian aturan 6 akan terpicu dan fakta (meneliti kuncoro) dihapus pula dari memori kerja menjadi:
(mood_kurang_baik kuncoro)
(terlalu_banyak_bekerja kuncoro)
(mengoreksi_tugas kuncoro)
(mengajar kuncoro)
(bulan maret)
Urutan aturan yang dipicu bisa jadi sangat vital, terutama di mana aturan-aturan yang ada dapat mengakibatkan terhapusnya item dari memori kerja. Tinjau kasus berikut: andaikan terdapat tambahan aturan pada kumpulan aturan di atas, yaitu:
7. JIKA (bahagia X) MAKA TAMBAH (memberi_nilai_bagus X)
Jika aturan 7 ini terpicu sebelum (bahagia kuncoro) dihapus dari memori, maka Sistem Pakar akan berkesimpulan bahwa saya akan memberi nilai bagus. Namun jika aturan 5 terpicu dahulu, maka aturan 7 tidak akan dijalankan (artinya saya tidak akan memberi nilai bagus).
3. Sistem Perantaian Balik (Backward Chaining Systems)
Sejauh ini kita telah melihat bagaimana sistem berbasis aturan dapat digunakan untuk menarik kesimpulan baru dari data yang ada, menambah kesimpulan ini ke dalam memori kerja. Pendekatan ini berguna ketika kita mengetahui semua fakta awalnya, namun tidak dapat menebak konklusi apa yang bisa diambil. Jika kita tahu kesimpulan apa yang seharusnya, atau mempunyai beberapa hipotesis yang spesifik, maka perantaian maju di atas menjadi tidak efisien. Sebagai contoh, jika kita ingin mengetahui apakah saya dalam keadaan mempunyai mood yang baik sekarang, kemungkinan kita akan berulangkali memicu aturan-aturan dan memperbarui memori kerja untuk mengambil kesimpulan apa yang terjadi pada bulan Maret, atau apa yang terjadi jika saya mengajar, yang sebenarnya tidak perlu terlalu kita ambil pusing. Dalam hal ini yang diperlukan adalah bagaimana dapat menarik kesimpulan yang relevan dengan tujuan atau goal.
Hal ini dapat dikerjakan dengan perantaian balik dari pernyataan goal (atau hipotesis yang menarik bagi kita). Jika diberikan sebuah goal yang hendak dibuktikan, maka mula-mula sistem akan memeriksa apakah goal tersebut cocok dengan fakta-fakta awal yang dimiliki. Jika ya, maka goal terbukti atau terpenuhi. Jika tidak, maka sistem akan mencari aturan-aturan yang konklusinya (aksinya) cocok dengan goal. Salah satu aturan tersebut akan dipilih, dan sistem kemudian akan mencoba membuktikan fakta-fakta prakondisi aturan tersebut menggunakan prosedur yang sama, yaitu dengan menset prakondisi tersebut sebagai goal baru yang harus dibuktikan.
Perhatikan bahwa pada perantaian balik, sistem tidak perlu memperbarui memori kerja, namun perlu untuk mencatat goal-goal apa saja yang dibuktikan untuk membuktikan goal utama (hipotesis).
Secara prinsip, kita dapat menggunakan aturan-aturan yang sama untuk perantaian maju dan balik. Namun, dalam prakteknya, harus sedikit dimodifikasi. Pada perantaian balik, bagian MAKA dalam aturan biasanya tidak diekspresikan sebagai suatu aksi untuk dijalankan (misalnya TAMBAH atau HAPUS), tetapi suatu keadaan yang bernilai benar jika premisnya (bagian JIKA) bernilai benar. Jadi aturan-aturan di atas diubah menjadi:
1. JIKA (mengajar X) DAN (mengoreksi_tugas X) MAKA (terlalu_banyak_bekerja X)
2. JIKA (bulan maret) MAKA (mengajar kuncoro)
3. JIKA (bulan maret) MAKA (mengoreksi_tugas kuncoro)
4. JIKA (terlalu_banyak_bekerja X) ATAU (kurang_tidur X) MAKA (mood_kurang_baik X)
5. JIKA (mood_kurang_baik X) MAKA TIDAK BENAR (bahagia X)
dengan fakta awal:
(bulan maret)
(meneliti kuncoro)
Misalkan kita hendak membuktikan apakah mood sedang kurang baik. Mula-mula kita periksa apakah goal cocok dengan fakta awal. Ternyata tidak ada fakta awal yang menyatakan demikian, sehingga langkah kedua yaitu mencari aturan mana yang mempunyai konklusi (mood_kurang_baik kuncoro). Dalam hal ini aturan yang cocok adalah aturan 4 dengan variabel X diisi dengan (bound to) kuncoro. Dengan demikian kita harus membuktikan bahwa prakondisi aturan ini, (terlalu_banyak_bekerja kuncoro) atau (kurang_tidur kuncoro), salah satunya adalah benar (karena memakai ATAU). Lalu diperiksa aturan mana yang dapat membuktikan bahwa adalah (terlalu_banyak_bekerja kuncoro) benar, ternyata aturan 1, sehingga prakondisinya, (mengajar X) dan (mengoreksi_tugas X), dua-duanya adalah benar (karena memakai DAN). Ternyata menurut aturan 2 dan 3, keduanya bernilai bernilai benar jika (bulan maret) adalah benar. Karena ini sesuai dengan fakta awal, maka keduanya bernilai benar. Karena semua goal sudah terpenuhi maka goal utama (hipotesis) bahwa mood saya sedang kurang baik adalah benar (terpenuhi).
Untuk mencatat goal-goal yang harus dipenuhi/dibuktikan, dapat digunakan stack (tumpukan). Setiap kali ada aturan yang konklusinya cocok dengan goal yang sedang dibuktikan, maka fakta-fakta prakondisi dari aturan tersebut ditaruh (push) ke dalam stack sebagai goal baru. Dan setiap kali goal pada tumpukan teratas terpenuhi atau dapat dibuktikan, maka goal tersebut diambil (pop) dari tumpukan. Demikian seterusnya sampai tidak ada goal lagi di dalam stack, atau dengan kata lain goal utama (yang terdapat pada tumpukan terbawah) sudah terpenuhi.
4. Pemilihan Sistem Inferensi
Secara umum kita dapat memakai panduan berikut untuk menentukan apakah kita hendak memilih perantaian maju atau balik untuk Sistem Pakar yang kita bangun. Panduan tersebut tercantum dalam Tabel II-1 berikut ini.
Tabel II-1. Panduan untuk memilih sistem inferensi
5. Ketidakpastian dalam Aturan
Sejauh ini kita menggunakan nilai kebenaran tegas dalam fakta dan aturan yang dipakai, misalnya: jika terlalu banyak bekerja maka pasti mood kurang baik. Pada kenyataanya, seringkali kita tidak bisa membuat aturan yang absolut untuk mengambil kesimpulan secara pasti, misalnya: jika terlalu banyak bekerja maka kemungkinan besar mood kurang baik. Untuk itu, seringkali aturan yang dipakai memiliki nilai kepastian (certainty value). Contohnya: jika terlalu banyak bekerja maka pasti mood kurang baik (kepastian 0,75).
Eka permatasari
19510251
4PA05
