EXPERT SYSTEMS

Sistem Pakar merupakan cabang dari ilmu kecerdasan buatan yang mampu mensimulasikan perilaku dan kecerdasan manusia. Artikel ini memberikan overview konsep Sistem Pakar dan Penerapannya untuk aplikasi Pemberian Kredit menggunakan bahasa Visual C# .Net. Pendahuluan Sistem pakar adalah program komputer yang mensimulasikan penilaian dan perilaku manusia atau organisasi yang memiliki pengetahuan dan pengalaman ahli dalam bidang tertentu. Biasanya, sistem seperti ini berisi basis pengetahuan yang berisi akumulasi pengalaman dan satu set aturan untuk menerapkan pengetahuan dasar untuk setiap situasi tertentu. Sistem pakar canggih dapat ditingkatkan dengan penambahan basis pengetahuan atau set aturan. Di antara yang paling terkenal sistem pakar yaitu aplikasi bermain catur dan system diagnosis medis. Sedangkan definisi yang paling dikenal yaitu : Sebuah model dan prosedur terkait yang memaparkan, dalam satu domain tertentu, derajat keahlian dalam pemecahan masalah yang sebanding dengan seorang pakar manusia (Ignizio) Sistem pakar adalah sistem komputer yang mengemulasi kemampuan pengambilan keputusan seorang ahli manusia. (Giarrantano) Pemrosesan yang dilakukan oleh system pakar merupakan pemrosesan pengetahuan, bukan pemrosesan data pada system komputer konvensional. Pengetahuan (knowledge) adalah pemahaman secara praktis maupun teoritis terhadap suatu obyek atau domain tertentu. Pengetahuan yang digunakan pada sistem pakar merupakan serangkaian informasi mengenai gejala-diagnosa, sebab-akibat, aksi reaksi tentang suatu domain tertentu (misalnya domain diagnosa medis). Beberapa model representasi pengetahuan yang penting adalah : Jaringan semantic (Semantic Nets) Bingkai (frame) Kaidah Produksi (Production Rule) Logika Predikat (Predicate Logic) Secara umum, definisi tradisional sebuah program komputer biasanya: Dalam sistem pakar, definisi berubah menjadi: Mesin inferensi + Pengetahuan = SISTEM PAKAR Dengan system pakar, permasalahan yang seharusnya hanya bisa diselesaikan oleh para pakar/ahli, dapat diselesaikan oleh orang biasa/awam. Sedangkan, untuk para ahli, sistem pakar juga akan membantu aktivitas mereka sebagai asisten yang seolah-olah sudah mempunyai banyak pengalaman.

Gambar 2.1 Model Sistem Pakar Menurut Turban [3], Sistem Pakar dapat ditampilkan dengan dua lingkungan, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi (runtime). Lingkungan pengembangan digunakan oleh ES builder untuk membangun komponen dan memasukkan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh user nonpakar untuk memperoleh pengetahuan dan nasihat pakar. Lingkungan ini dapat dipisahkan setelah sistem lengkap. Tiga komponen utama yang tampak secara virtual di setiap sistem pakar adalah : Basis pengetahuan Merupakan representasi pengetahuan dari seorang pakar yang diperlukan untuk memahami, memformulasikan dan memecahkan masalah. Terdiri dari 2 elemen dasar yaitu : Fakta yang berupa informasi tentang situasi permasalahan, teori dari area permasalahan atau informasi tentang objek. Spesial heuristik yang merupakan informasi tentang cara bagaimana membangkitkan fakta. Mesin inferensi Membuat inferensi yang memutuskan rule-rule mana yang akan digunakan. antarmuka pengguna. Merupakan bagian dari sistem pakar yang berfungsi sebagai pengendali masukan dan keluaran. User interface melayani user selama proses konsultasi mulai dari tanya-jawab untuk mendapatkan fakta-fakta yang dibutuhkan oleh inference engine sampai menampilkan output yang merupakan kesimpulan dan solusi. Informasi dari pakar harus dijadikan pengetahuan bagi system pakar yang akan kita kembangkan. Pengetahuan dari system pakar selanjutnya dapat direpresentasikan dengan beberapa cara. Salah satu yang paling umum untuk merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk aturan IF-THEN, misalnya : IF the car doesn’t run and The fuel gauge reads empty THEN fill the gas tank Tabel di bawah menggambarkan persentase sistem pakar yang dikembangkan pada area tertentu:

Kelebihan dan karakteristik Sistem Pakar Sistem pakar banyak digunakan pada aplikasi terkini dan komplek karena : Sistem pakar dapat bertindak sebagai konsultan, instruktur, atau pasangan / rekan. Meningkatkan availability, kepakarran tersedia pada semua perangkat computer. Mengurangi biasa permanen Pengetahuan dapat tidak lengkap – namun keahlian dapat diperluas sesuai kebutuhan. Program konvensional harus “lengkap” sebelum mereka dapat digunakan. Database yang cerdas, system pakar dapat digunakan untuk mengakses databsaesecara cerdas, misalnya data mining. Sistem pakar biasanya didesai untukmemiliki karakteristik berikut : High performance Adequate response time Good reliability understandable Membangun Sistem Pakar Pada dasarnya ada 4 langkah untuk membangun sebuah sistem pakar: 1. Analisis 2. Spesifikasi 3. Pengembangan 4. Penyebaran Model spiral biasanya digunakan untuk pengembangan software dan sangat umum untuk menerapkan pendekatan ini. Penjelasannya dari 4 langkah pengembangan sebagai berikut : Analisis Tujuan analisis adalah untuk mengidentifikasi aplikasi yang potensial . Aplikasi yang mungkin termasuk diagnostik, controller, dll. Selama analisis pengembang juga harus menilai kesesuaian pengetahuan rekayasa teknologi untuk aplikasi ini. Anda harus yakin dan bertanya apakah system ini dapat bekerja lebih baik? Hal ini berlaku untuk menerapkan semua jenis kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah. Spesifikasi Langkah spesifikasi adalah tempat pengembang mendefinisikan apa yang sistem pakar dapat dilakukan. Para pengembang juga harus bekerja dengan para pakar untuk belajar dan merencanakan pengembangan sistem. Ahli adalah manusia yang diidentifikasi sebagai ahli di domain bidang tertentu, seperti psikolog, dokter dan ilmuwan. Pengembang harus membiasakan diri dengan masalah sehingga pengembangan sistem dapat dilakukan. Pengembang akan menghabiskan sejumlah besar waktu dalam fase memperoleh pengetahuan. Mendefinisikan apakah yang mampu dilakukan oleh sebuah system pakar adalah sesuatu yang sangat menantang. Para ahli bisa jadi mengatasi masalah dengan cara yang berbeda. Beberapa ahli mungkin membayangkan fungsionalitas yang berbeda pada sebuah system daripada seorang pengembang yang lebih memahami keterbatasan dari software. Hal ini juga penting untuk meyakinkan pada para pakar bahwa tujuan dari sistem pakar adalah bukan untuk menggantikan para ahli, tetapi untuk menumbuhkembangkan pengetahuan dan keahlian di seluruh organisasi. Pengembangan Di sini, pengembang harus belajar bagaimana ahli melakukan tugas (akuisisi pengetahuan) dalam berbagai kasus. Pada dasarnya ada tiga jenis kasus pengembang harus mendiskusikan dengan ahli: saat ini, historis, dan hipotetis. Kasus saat ini dapat diperoleh dengan mengamatai ahli melakukan tugas. Kasus sebelumnya (historis) dapat dibahas dengan berdiskusi dengan ahli tugas yang dilakukan di masa lalu. Dan, kasus hipotetis dapat diperoleh dengan memintai ahli menjelaskan bagaimana tugas harus dilakukan dalam situasi hipotetis (hypothetical situation).

Sistem Penunjang Keputusan (SPK):Pengertian,Perkembangan, Tujuan, Karakteristik dan Kelebihan, Dampak,Tantangan serta tahapannya

Sistem Penunjang Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang berfungsi untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan dengan menggunakan pemodelan data atau peralatan data analisis sebagai dasar pengembangan alternatif yang dapat digunakan oleh pemakai.

Sistem Penunjang Keputusan atau Decision Support System (DSS) secara umum dapat didefinisikan sebagai sebuah sistem berbasis teknologi informasi yang mampu memberikan dan mendukung kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengomunikasian untuk masalah semi terstruktur dalam suatu organisasi maupun perusahaan. Sistem ini menggunakan dan memanfaatkan data dan model yang diinput oleh pengguna untuk menyelesaikan masalah-masalah dan memberi solusi alternatif sehingga memudahkan pengambilan keputusan suatu masalah. Jenis keputusan sendiri dibagi menjadi dua, yaitu: Keputusan terprogram, yaitu keputusan yang dirumuskan dengan cermat dan bersifat berulang sehingga dapat dirumuskan terkait aturan keputusan atau algoritma keputusannya. Keputusan tidak terprogram, yaitu keputusan yang bersifat tidak sering diulang atau dapat dikatakan keputusan ini sangat berbeda di setiap pengulangannya, sehingga tidak dapat dibuat suatu model umum sebagai suatu dasar untuk memogramnya karena membutuhkan analisa baru untuk setiap kejadiannya. Tujuan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) Tujuan utama dari pengembangan aplikasi sistem penunjang keputusan (SPK) ini tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi untuk memfasilitasi perangkat interaktif yang digunakan oleh pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia. Sementara itu tujuan detail dari sistem penunjang keputusan adalah sebagai berikut : Membantu manajer perusahaan atau organisasi dalam pengambilan keputusan atas masalah semiterstruktur. Mendukung pertimbangan manajer dan bukan dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manaje. Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil manajer daripada perbaikan efisiennya. Memungkinkan pengambilan keputusan secara cepat dengan biaya yang rendah. Meningkatkan produktivitas perusahaan. Karakteristik SPK Berikut ini adalah sejumlah karakteristik dan kemampuan SPK yaitu: SPK merupakan sistem berbasis komputer dengan antarmuka antara mesin/komputer dengan pembuat keputusan. SPK bersifat adaptif dan interaktif serta antarmuka yang mudah digunakan. Pembuat keputusan memiliki kewenangan penuh untuk mengontrol seluruh tahap dalam sistem penunjang keputusan. SPK mampu memberikan solusi atas masalah yang tidak terstruktur baik bagi perorangan atau kelompok. Dalam penggunannya, SPK membutuhkan komponen seperti data, basis data (database), dan metode analisis keputusan. SPK mampu beradaptasi setiap saat dan bersifat fleksibel. Sistem ini hanya membantu menyediakan alternatif pilihan solusi bagi pembuat keputusan untuk menyelasaikan permasalahan, bukan menjadi pengganti posisi manusianya sebagai pembuat keputusan. Kelebihan dan Kekurangan Sistem Penunjang Keputusan Adapun kelebihan dari sistem penunjang keputusan ini adalah sebagai berikut: SPK menghemat waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan suatu permasalahan, SPK mampu menghasilkan solusi dengan lebih cepat dengan hasil yang dapat dipercaya, SPK mampu menyajikan berbagai alternatif atau pilihan-pilihan solusi yang dapat diambil, SPK mampu menyajikan bukti atau data tambahan sehingga dapat mendukung posisi pengambil keputusan. Sementara itu kekurangan dari sistem informasi ini adalah sebagai berikut: Hal-hal yang bersifat kemampuan manajemen dan bakat manusia tidak dapat dimodelkan dalam sebuah sistem, Kemampuan SPK terbatas hanya pada pembendaharaan informasi atau pengetahuan yang tersimpan, Kecepatan proses atau performance tergantung pada software dan hardware yang digunakan, Tidak memiliki kemampuan intuisi (berpikir) seperti pada manusia. Proses atau Tahapan dalam Sistem Penunjang Keputusan Langkah-langkah yang dapat dilakukan dalam proses permodelan pada pembangunan suatu sistem penunjang keputusan adalah sebagai berikut : Tahap pemahaman (inteligence phase), yaitu aktivitas menyelidiki lingkungan kondisi-kondisi yang memerlukan keputusan. Pembuat keputusan akan mengumpulkan sejumlah informasi dan data mentah, kemudian data tersebut diolah dan diperiksa untuk dijadikan petunjuk yang dapat menentukan masalahnya. Tahap perancangan (design phase), yaitu menemukan, mengembangkan, dan menganalisa arah tindakan yang mungkin dapat dipergunakan dalam menyelesaikan masalah. Hal tersebut merupakan aktivitas dalam memahami masalah, untuk menghasilkan cara pemecahan, dan untuk memvalidasi dan memverifikasi apakah cara pemecahan tersebut dapat dilaksanakan. Tahap pemilihan (choice phase), yaitu memilih arah tindakan tertentu dari semua arah tindakan yang ada. Tahap impelementasi (implementation phase), yaitu setelah menentukan pilihan arah tindakan kemudian pada tahap ini dilakukan penerapan terhadap alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan. Contoh Kasus Sistem Penunjang Keputusan Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Calon Mahasiswa Baru Jurusan Manajemen Bisnis Untuk masuk ke Perguruan Tinggi Negeri (PTN), calon mahasiswa dapat mengikuti serangkaian proses seleksi seperti SNMPTN, SBMPTN, hingga seleksi mandiri. Untuk mendapatkan mahasiswa yang nantinya mampu menyelesaikan pendidikannya dan unggul dalam dunia kerja, maka pihak penyeleksi menyusun beberapa kriteria dalam tesnya. Pemecahan masalah: Untuk mendapatkan mahasiswa yang memiliki minat dalam dunia manajemen bisnis, berikut ini adalah kriteria penilaian yang dilakukan: 1. Menentukan syarat-syarat yang dibutuhkan untuk Jurusan Manajemen Bisnis, yaitu penentuan variable-variable data yang dibutuhkan, penentuan aspek yang dibutuhkan untuk penelitian, penentuan nilai tertinggi dan nilai terendah. Kemudian akan didapatkan nilai perbandingan nilai tertinggi dan terendah. 2. Dari nilai-nilai tersebut kemudaian dikelompokkan dan diseleksi lewat Tes Potensi Akademik (TPA), tes minat bakat, tes kemampuan dasar sosial humaniora (soshum), serta uji keterampilan calon mahasiswa. Itulah sistem penunjang keputusan yang perlu dikembangkan dalam penentuan calon mahasiswa baru. Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Calon Asisten Praktikum Kimia Dalam memilih calon asisten praktikum jurusan kimia, dosen yang menjadi koordinator suatu mata kuliah akan melakukan seleksi penerimaan asisten terhadap mahasiswa yang telah mendaftar menjadi calon asisten. Dalam proses seleksi tersebut para dosen biasanya melakukan tes wawancara kepada calon asisten yang telah mendaftar. Penyelesaian masalah: Untuk mendapatkan rangkin nilai dari para calon asisten, bobot pada setiap kriteria diperlukan. Berikut ini adalah bobot kriteria:

Pemberian bobot ini dilakukan pada saat pelaksanaan tes wawancara yang kemudian menjadi bahan pertimbangan para dosen untuk menentukan siapa saja yang akan diterima menjadi asisten praktikum. Kesimpulan dan Saran: Setiap pengambil keputusan memiliki metode tersendiri dalam memahami informasi yang berpengaruh terhadap efisiensi pengolahan informasinya. Pengetahuan seseorang yang digabungakan dengan kecakapannya dalam mengolah informasi akan menentukan kesanggupannya untuk mengambil keputusan dan memilih alternatif solusi yang terbaik. Itulah ulasan mengenai apa itu sistem penunjang keputusan, tujuannya, proses dalam sistem penunjang keputusan, dan langkah-langkah dalam pemodelan sistem penunjang keputusan. Dukungan sistem informasi untuk manajer di dalam sebuah perusahaan sangatlah penting dalam berbagai kasus ataupun pengambilan keputusan di dalam perusahaannya. Sistem penunjang keputusan dapat didesain sesuai dengan perusahaan. Sistem ini akan membantu pengambil keputusan dalam mengenali masalah dan kemudian memformulasikan data pendukung untuk keperluan analisis dan pengambilan tindakan.