Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan tehnik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu. Sistem pakar memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu dalam menangani era informasi yang semakin canggih.
Aplikasi Sistem Pakar ini menghasilkan keluaran berupa kemungkinan penyakit ginjal yang diderita
berdasarkan gejala yang dirasakan oleh user. Sistem ini juga manampilkan besarnya kepercayaan gejala tersebut terhadap kemungkinan penyakit ginjal yang diderita oleh user. Besarnya nilai kepercayaan tersebut merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Dempster-Shafer.
Pengembangan Sistem Pakar :
- Dendral : Mengidentifikasi struktur organik tak dikenal melalui analisa spektrum massa dan ilmu kimia
- Mycin: Identifikasi bakteri penyebab infeksi dan merekomendasikan antiobiotik dengan dosis yang disesuaikan dengan berat tubuh pasien. Dirancang oleh Edward Feigenbaum (Universitas Stanford) th ’70 an.
- Dipmeter Advisor: Digunakan oleh Schlumberger untuk analisis data dalam pengeboran minyak.
- XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar. Dikembangkan oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Carnegie Mellon Universitas (CMU), akhir ’70 an. Untuk sistem komputer DEC VAC 11 1780
- Sophie : Analisis sirkit elektronik
- Prospector : Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit. Didesign oleh Sheffield Research Institute, akhir ‘70an
- Folio : Menbantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi.
- Delta : Pemeliharaan lokomotif listrik disel. Didesign & dikembangkan oleh General Electric Company.
- YESMVS : Membantu operator komputer & mengontrol sistem operasi MVS (multiple virtual storage). Didesign oleh IBM awal th ‘80an
- ACE : SP troubleshooting pd sistem kabel telpon. Didesign & dikembangkan oleh AT&T Bell Lab awal th ‘80an
Contoh Aplikasi Sistem Pakar
Aplikasi Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak.
Ini adalah contoh Sistem Pakar yang bertujuan untuk mencari masalah pada gangguan perkembangan pada anak, dengan memberikan gejala-gejala yang teramati. Anggap Sistem Pakar kita memiliki aturan-aturan berikut:
Dalam perancangan basis pengetahuan ini digunakan kaidah produksi
sebagai sarana untuk representasi pengetahuan. Kaidah produksi dituliskan
dalam bentuk pernyataan JIKA [premis] MAKA [konklusi]. Pada perancangan
basis pengetahuan sistem pakar ini premis adalah gejala-gejala yang terlihat pada
anak dan konklusi adalah jenis gangguan perkembangan yang diderita anak,
sehingga bentuk pernyataannya adalah JIKA [gejala] MAKA [gangguan].
Bagian premis dalam aturan produksi dapat memiliki lebih dari satu
proposisi yaitu berarti pada sistem pakar ini dalam satu kaidah dapat memiliki
lebih dari satu gejala. Gejala-gejala tersebut dihubungkan dengan menggunakan
operator logika DAN. Bentuk pernyatannya adalah:
JIKA [gejala 1]
DAN [gejala 2]
DAN [gejala 3]
MAKA [gangguan]
Adapun contoh kaidah Sistem Pakar Menentukan Gangguan Perkembangan
pada Anak adalah sebagai berikut:
JIKA Anak Sulit Berbicara
DAN Tes IQ Dibawah !9
DAN Koordinasi Otot Tidak Sempurna
MAKA Gangguan Retardasi Mental Berat
Berdasarkan contoh kaidah pengetahuan diatas maka kaidah tersebut dapat
disimpan dalam bentuk sebuah tabel sehingga dapat lebih mudah untuk di
mengerti. Dimana pada tabel tersebut terdapat kolom jenis gangguan yang
menjelaskan tentang definisi, penyebab, dan pengobatan.
Pembahasan Aplikasi
Pengujian kebenaran sistem dilakukan untuk mengetahui kesamaan hasil
akhir atau output yang berupa kemungkinan jenis gangguan yang dihasilkan oleh
sistem, dengan yang dihasilkan oleh perhitungan secara manual. Untuk
mengetahui hasil output dari sistem harus melakukan konsultasi terlebih dahulu
yang kemudian memasukkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien kemudian
setelah selesai melakukan konsultasi maka akan muncul halaman hasil konsultasi
yang akan menampilkan kemungkinan jenis gangguan perkembangan yang
dialami oleh pasien. Pengujian kebenaran sistem dilakukan dengan melakukan
beberapa ujicoba diantaranya sebagai berikut:
1. Dengan satu gejala satu jenis gangguan
2. Dengan satu gejala beberapa jenis gangguan
3. Dengan beberapa gejala satu jenis gangguan
4. Dengan beberapa gejala beberapa gangguan
Pada pengujian satu gejala untuk satu jenis gangguan ini, percobaan akan
menggunakan gejala kontak mata, ekspresi muka, dan gerak-gerik tubuh kurang
hidup dengan kemungkinan mengalami jenis gangguan perkembangan Autisme
Aktif dengan nilai MB = 0.9 dan MD = 0.1.
Berdasarkan data diatas, apabila menggunakan perhitungan manual maka
hasil perhitungannya adalah sebagai berikut:
CF [Autisme Aktif, Kontak mata dan ekspresi muka kurang hidup]=0.9 - 0.1 = 0.8
Berdasarkan perhitungan manual tersebut nilai CF (Faktor Kepastian) yang
dihasilkan dapat ditarik kesimpulan bahwa kemungkinan pasien tersebut
mengalami gangguan perkembangan Autisme Aktif dengan nilai CF = 0.8
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan sistem menghasilkan
kemungkinan pasien mengalami jenis gangguan perkembangan yaitu Autisme
Aktif dan dapat melihat secara detail definisi, penyebab, dan pengobatannya.
Berdasarkan hasil percobaan tersebut dengan melakukan perhitungan baik
manual maupun sistem dapat dibandingkan bahwa hasil akhir atau output dari
sistem yang berupa kemungkinan gangguan sama dengan hasil yang dilakukan
oleh perhitungan manual dengan nilai CF sebesar 0.8 dengan kemungkinan jenis
gangguan Autisme Aktif.
Pada pengujian satu gejala beberapa gangguan ini, percobaan akan
menggunakan gejala Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang dengan
kemungkinan akan mengalami beberapa gangguan diantaranya adalah:
Mengalami Gangguan: Retardasi Mental Ringan dengan nilai MB = 0.5 dan MD =
0.05, Retardasi Mental Moderat dengan nilai MB = 0.7 dan MD = 0.1, Autisme
Aktif dengan nilai MB = 0.89 dan MD = 0.1, dan Disfraxsia dengan nilai MB = 0.4
dan MD = 0.1.
Berdasarkan data diatas, apabila menggunakan perhitungan manual maka
hasil perhitungannya adalah sebagai berikut:
CF [Retardasi Mental Ringan, Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang]= 0.5 - 0.05 = 0.45
CF [Retardasi Mental Moderat, Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang]= 0.7 – 0.1 = 0.6
CF [Autisme Aktif, Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang] = 0.89 – 0.1 = 0.79
CF [Disfraxsia, Kesadaran anak untuk bersosialisasi kurang] = 0.4 – 0.1 = 0.3
Berdasarkan perhitungan manual tersebut berdasarkan nilai CF (Faktor
Kepastian) yang tertinggi dapat ditarik kesimpulan bahwa kemungkinan pasien
tersebut mengalami gangguan perkembangan Autisme Aktif dengan nilai CF =
0.79
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan sistem menghasilkan
kemungkinan pasien mengalami jenis gangguan perkembangan yaitu Autisme
Aktif dan dapat melihat secara detail definisi, penyebab, dan pengobatannya.
Contoh Tampilan :
Daftar Pustaka :
- www.sttmandalabdg.ac.id, Teknik Informatika - Universitas Islam Indonesia Yogyakarta.
- http://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system
- http://expertsys-es.blogspot.com/
0 comments:
Post a Comment