Sistem Pakar Kecerdasan Buatan: Apa Itu, Karakteristik, Aplikasi & Manfaatnya

Apa itu Sistem Pakar?

Dalam kecerdasan buatan (AI), sistem pakar adalah sistem pengambilan keputusan berbasis komputer. Ini dirancang untuk memecahkan masalah yang kompleks. Untuk melakukannya, ia menerapkan pengetahuan dan penalaran logis dan mematuhi aturan-aturan tertentu. Sistem pakar adalah salah satu bentuk kecerdasan buatan pertama yang berhasil.

Karakteristik Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan

Berikut ini adalah karakteristik penting dari sistem pakar dalam AI:

• Tingkat Keahlian Tertinggi: Sistem pakar dalam kecerdasan buatan memberikan tingkat keahlian tertinggi bersama dengan efisiensi dan akurasi.
• Waktu Reaksi: Sistem pakar dalam kecerdasan buatan memiliki waktu reaksi yang sangat rendah. Dibutuhkan lebih sedikit waktu daripada seorang ahli manusia untuk memecahkan masalah kompleks yang sama.
• Andal: Sistem pakar dalam kecerdasan buatan dapat diandalkan dan bebas dari kesalahan.
• Fleksibel: Sistem pakar dalam kecerdasan buatan fleksibel untuk mengatasi berbagai masalah.
• Efektif: Sistem pakar dalam kecerdasan buatan memiliki mekanisme yang kuat untuk menyelesaikan masalah kompleks dan kemudian mengelolanya.
• Mampu: Sistem pakar dalam kecerdasan buatan dapat menangani masalah yang kompleks dan memberikan solusi tepat waktu.

Belajar Machine Learning online dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Sistem Pakar dalam Komponen Kecerdasan Buatan

Sistem pakar di AI memiliki komponen-komponen berikut:

• Antarmuka pengguna – Ini adalah bagian terpenting dari perangkat lunak sistem pakar. Antarmuka pengguna mentransfer kueri pengguna dan ke mesin inferensi. Kemudian itu menunjukkan hasilnya kepada pengguna. Ini bertindak sebagai komunikator dua arah antara sistem pakar dan pengguna.
• Mesin inferensi – Mesin inferensi adalah unit pemrosesan pusat dari sistem pakar. Sebuah mesin inferensi bekerja pada aturan dan regulasi untuk memecahkan masalah yang kompleks. Ini menggunakan informasi dari basis pengetahuan. Ini dengan cerdas memilih data dan aturan faktual, serta memproses dan menerapkannya untuk menjawab pertanyaan pengguna. Ini juga memberikan alasan yang tepat tentang data dalam basis pengetahuan. Ini membantu mendeteksi dan menyimpulkan masalah kompleks dan mencegah terulangnya kembali. Dan yang terakhir, mesin inferensi merumuskan kesimpulan.

Mesin inferensi memiliki strategi berikut:

1. Forward chaining – Menjawab pertanyaan, “Apa yang bisa terjadi di masa depan?”
2. Backward chaining – Menjawab pertanyaan, “Mengapa ini terjadi?”

• Basis pengetahuan – Basis pengetahuan adalah pusat informasi. Ini berisi semua informasi tentang domain masalah. Ini seperti gudang besar informasi yang dikumpulkan dari berbagai ahli.

Komponen Basis Pengetahuan

Pengetahuan faktual dan heuristik disimpan dalam basis pengetahuan.

• Pengetahuan Faktual Informasi yang berkaitan dengan insinyur pengetahuan.
• Pengetahuan Heuristik Kemampuan untuk mengevaluasi dan menebak.

Istilah Kunci lainnya yang digunakan dalam Sistem Pakar

Terlepas dari komponen sistem pakar yang tercantum di atas, istilah berikut juga banyak digunakan ketika membahas sistem pakar.

• Fakta dan aturan – Fakta adalah bagian kecil dari pengetahuan penting. Fakta memiliki penggunaan yang terbatas. Sistem pakar memilih aturan untuk memecahkan masalah.
• Akuisisi pengetahuan – Akuisisi pengetahuan mengacu pada metode yang digunakan untuk mengekstrak informasi spesifik domain oleh sistem pakar. Prosesnya dimulai dengan memperoleh pengetahuan dari seorang ahli manusia, mengubah pengetahuan manusia menjadi fakta dan aturan, dan akhirnya memasukkan aturan tersebut ke dalam basis pengetahuan.

Peserta Pengembangan Sistem Pakar Kecerdasan Buatan

Berikut ini adalah kelompok kunci dari orang-orang yang merupakan bagian dari sistem pakar:

• Pakar domain – Seseorang atau sekelompok orang yang keterampilan dan pengetahuannya diperoleh untuk mengembangkan basis pengetahuan.
• Insinyur pengetahuan – Orang teknis yang menggunakan pengetahuan yang diperoleh dan mengintegrasikannya dengan sistem komputer ahli.
• Pengguna akhir – Ini adalah orang atau kelompok yang menggunakan sistem pakar untuk mengambil saran yang tidak disediakan oleh pakar domain.

Membangun Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan

Ikuti langkah-langkah ini untuk membangun sistem pakar dalam kecerdasan buatan

1. Menentukan atau menguraikan karakteristik masalah.
2. Insinyur pengetahuan dan pakar domain berkolaborasi untuk mendefinisikan atau menguraikan masalah.
3. Insinyur pengetahuan, setelah mendefinisikan masalah, menerjemahkannya ke dalam pengetahuan bahasa komputer yang dapat dimengerti. Insinyur pengetahuan mendesain mesin inferensi yang menggunakan pengetahuan saat dipanggil untuk membantu.
4. Pakar pengetahuan juga mengintegrasikan penggunaan pengetahuan yang tidak diketahui dalam proses penalaran dengan penjelasan.

Teknologi Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan

Sistem pakar mencakup teknologi berikut:

• Lingkungan Pengembangan Sistem Pakar Ini mencakup perangkat keras seperti workstation dan komputer mini.
• Bahasa Pemrograman Simbolik Tingkat Tinggi seperti PROgrammation en LOGique (PROLOG) dan LISt Programming (LISP).
• Database besar.
• Alat Mengurangi pekerjaan dan hemat biaya.
• Shells Sistem pakar yang tidak memiliki basis pengetahuan.

Sistem Konvensional vs Sistem Pakar

Tabel berikut menjelaskan perbedaan antara sistem konvensional dan sistem pakar.

Pakar Manusia vs Sistem Pakar

Tabel berikut menjelaskan perbedaan antara ahli manusia dan kecerdasan buatan.

Manfaat Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan

Berikut ini adalah manfaat dari sistem pakar:

• Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan.
• Hemat biaya, karena memangkas biaya konsultasi dengan pakar manusia saat memecahkan masalah.
• Memberikan solusi cepat dan kuat untuk masalah kompleks dalam domain tertentu.
• Ini mengumpulkan pengetahuan yang langka dan menggunakannya secara efisien.
• Menawarkan konsistensi saat memberikan jawaban untuk masalah yang berulang.
• Mempertahankan jumlah informasi yang baik.
• Memberikan jawaban yang cepat dan akurat.
• Memberikan penjelasan yang tepat untuk pengambilan keputusan.
• Memecahkan masalah yang kompleks dan menantang.
• Bekerja dengan mantap tanpa kelelahan.

Keterbatasan Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan

Berikut ini adalah keterbatasan sistem pakar:

• Tidak mampu membuat keputusan dalam situasi yang luar biasa.
• Garbage-in Garbage-out (GIGO), jika ada kesalahan dalam basis pengetahuan, kita pasti akan mendapatkan keputusan yang salah.
• Biaya perawatannya lebih mahal.
• Setiap masalah berbeda, dan sistem pakar memiliki beberapa keterbatasan dalam memecahkan masalah yang bervariasi. Dalam kasus seperti itu, seorang ahli manusia lebih kreatif.

Aplikasi Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan

Berikut ini adalah beberapa aplikasi dari sistem pakar:

• MYCIN: Ini mengidentifikasi berbagai bakteri yang menyebabkan infeksi akut. Obat-obatan direkomendasikan pada berat badan pasien.
• DENDRAL: Ini adalah sistem pakar untuk memprediksi struktur molekul menggunakan analisis kimia.
• PXDES: Ini memprediksi fase dan jenis kanker paru-paru
• CaDet: Mengidentifikasi kanker pada tahap awal
• Manajemen informasi
• Rumah sakit dan fasilitas medis
• Manajemen meja bantuan
• Evaluasi kinerja karyawan
• Analisis pinjaman
• Deteksi virus
• Pemeliharaan dan perbaikan proyek
• Optimalisasi gudang
• Perencanaan dan penjadwalan
• Konfigurasi objek yang diproduksi
• Membantu dalam pengambilan keputusan keuangan
• Pemantauan dan kontrol proses
• Mengawasi operasi pabrik dan pengontrol
• perdagangan pasar saham
• Penjadwalan maskapai dan jadwal kargo

Kesimpulan

Sistem pakar adalah sistem pengambilan keputusan berbasis komputer yang interaktif dan dapat diandalkan untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Sistem pakar digunakan untuk aplikasi seperti sumber daya manusia, pasar saham, dan sebagainya. Manfaat utama dari sistem pakar adalah kualitas keputusan yang lebih baik, pengurangan biaya, konsistensi, kecepatan, dan keandalan. Sistem pakar tidak memberikan solusi di luar kotak, dan biaya pemeliharaannya tinggi.

upGrad adalah portal online untuk pendidikan tinggi. Ini merancang dan memberikan program yang relevan dengan industri.

Jika Anda memiliki semangat dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan, Anda dapat mengambil Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam yang menawarkan 400+ jam pembelajaran, sesi praktik, bantuan pekerjaan, dan banyak lagi.