The Crumpled Paper


when I write without paper

Mesin Inferensi

Sistem pakar atau sistem berbasi pengetahuan (knowledge based system) merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan (artificial intelligent) yang memungkinkan komputer dapat berfikir dan mengambil kesimpulan dari sekumpulan aturan. Tujuan dari pengembangan sistem pakar adalah untuk menghasilkan suatu sistem yang dapat membantu pekerjaan manusia, terutama yang berhubungan dengan pemanfaatan keahlian dan pengalaman di suatu bidang tertentu [1].

Sistem pakar merupakan suatu sistem terkomputerisasi yang menggunakan pengetahuan bidang tertentu untuk mencapai solusi suatu masalah dari bidang tersebut. Sistem pakar dalam memecahkan masalah menggunakan proses yang serupa dengan metode yang  digunakan  seorang  pakar.  Solusi  yang  diberikan  sistem  pakar  pada  dasarnya  sama seperti yang disimpulkan oleh seorang pakar. Sistem  pakar  dibagi  menjadi  dua  bagian  utama  yaitu  lingkungan  pengembangan (development  environment)  dan  lingkungan  konsultasi  (consultation  environment). Lingkungan pengembangan diperuntukkan bagi pembangun sistem pakar untuk membangun komponen  dan  memasukkan  pengetahuan  hasil  akuisisi  pengetahuan  ke  dalam  basis pengetahuan. Sedangkan lingkungan konsultasi diperuntukkan bagi yang bukan pakar untuk melakukan konsultasi dengan  sistem yang tujuannya adalah mendapatkan nasehat dan saran yang setara dengan pakar [1].

Konsep  dasar  sistem  pakar  mengandung keahlian  (expertise),  pakar  (expert),  pengalihan keahlian  (transfering  expertise),  inferensi (inferencing),  aturan  (rules)  dan  kemampuan menjelaskan  (explanation  capability). Pengetahuan  yang  disimpan  di  komputer  disebut dengan  nama  basis  pengetahuan.  Ada  dua  tipe pengetahuan,  yaitu  fakta  dan  prosedur  (biasanya berupa aturan). Salah  satu  fitur  yang  harus  dimiliki  oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika  keahlian-keahlian  sudah  tersimpan  sebagai basis  pengetahuan  dan  sudah  tersedia  program yang  mampu  mengakses  basis  data,  maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat inferensi.  Proses  inferensi  ini  dikemas  dalam bentuk mesin inferensi (inference engine). Sistem  pakar  terdiri  dari  dua  bagian pokok  [Turban dalam Kaswidjanti, 2011],  yaitu  :  lingkungan  pengembangan (development  environment)  dan  lingkungan konsultasi  (consultation  environment) [2].

 

Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar [2]

Hasil pemrosesan yang dilakukan oleh mesin inferensi dari sudut pandang pengguna yang bukan pakar berupa konklusi yang di rekomendasikan oleh sistem pakar atau dapat juga berupa penjelasan jika memang dibutuhkan oleh pengguna. Untuk meningkatkan kemampuan sistem  pakar,  pada  sistem  tersebut  harus  dapat  dilakukan  proses  pembaharuan  pada  basis pengetahuan (knowledge base)  dan penyempurnaan pada mesin inferensi (inference engine) sehingga solusi yang dihasilkan lebih baik daripada sebelumnya [Hartati dan Iswanti dalam Kamsyakawuni]. Dalam bahasan kali ini, saya akan khususkan untuk menjelaskan tentang Mesin Inferensi atau Inference Engine. Mesin inferensi merupakan program  yang  berisi  metodologi  yang  digunakan untuk  melakukan  penalaran  terhadap  informasiinformasi  dalam  basis  pengetahuan  dan blackboard,  serta  digunakan  untuk memformulasikan konklusi [2]. Mesin  inferensi  merupakan  prosesor  dalam  sistem  pakar  yang  mencocokan  fakta dengan domain pengetahuan yang terdapat basis pengetahuan untuk menghasilkan solusi dari suatu  masalah.  Sedangkan  cara  penyusunan  basis  pengetahuan  dalam  sistem  agar  dapat memecahakan masalah serupa dengan seorang pakar disebut dengan penyajian pengetahuan [Hartati dan Iswanti dalam Kamsyakawuni].

Komponen  ini  mengandung  mekanisme pola  pikir  dan  penalaran  yang  digunakan  oleh pakar  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah. Mesin  inferensi  adalah  program  komputer  yang memberikan  metodologi  untuk  penalaran  tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam  workplace,  dan  untuk  memformulasikan kesimpulan  [Turban dalam Kaswidjanti, 2011].  Secara  deduktif  mesin  inferensi memilih  pengetahuan  yang  relevan  dalam  rangka mencapai  kesimpulan.  Dengan  demikian  sistem ini  dapat  menjawab  pertanyaan  pemakai meskipun  jawaban  tersebut  tidak  tersimpulkan secara  eksplisit  di  dalam  basis  pengetahuan. Mesin  inferensi  memulai  pelacakannya  dengan mencocokan  kaidah-kaidah  dalam  basis pengetahuan  dengan  fakta-fakta  yang  ada  dalam basis data [2].

Terdapat  dua  pendekatan  untuk mengontrol  inferensi  dalam  sistem  pakar,  yaitu pelacakan  ke  belakang  (Backward  Chaining)  yang memulai  penalarannya  dari  sekumpulan  hipotesa menuju  fakta yang  mendukung  hipotesa-hipotesa tersebut,  dan  pelacakan  ke  depan (Forward  Chaining) yang  merupakan  kebalikan dari  pelacakan  ke  belakang,  yaitu  memulai  dari sekumpulan  fakta  menuju  kesimpulan [2].

 

 

Daftar Pustaka

[1]    Kamsyakawuni, Ahmad, 2012, Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Hipertiroid dengan Metode Inferensi fuzzy Mamdani, Tesis, Magister Sistem Informasi Program Pasca Sarjana Universitas Diponegoro, Semarang

[2]    Kaswidjanti, Wilis, 2011, Sistem Pakar Menggunakan Mesin Inferensi Fuzzy, Jurnal Teknik Elektro, Vol. 1, No. 2, hal 119-128

Tinggalkan Komentar

Nama :
E-mail :
Web : tanpa http://
Komentar :
Verification Code :