Sistem informasi mengalami perkembangan setiap saatnya, dimana penerapannya sangat bermanfaat bagi kebutuhan dari sisi bisnis dan mendukung aktivitas Sosok. Istilah sistem Ahli atau sering disebut dengan expert system menjadi salah satu trend yang cukup sukses sekarang. Dimana, tujuan Penting dari pengembangan sistem informasi tentunya Buat memudahkan dan mengotomasi setiap pekerjaan dari Sosok.
Pada kesempatan kali ini, kami akan memberikan beberapa informasi Krusial seputar penggunaan sistem Ahli dan implementasinya. Selain itu, kami akan membahas seputar definisi, tujuan, metode, struktur, kelebihan dan kekurangan yang dimiliki dari jenis sistem informasi ini.
Pengertian Sistem Ahli
Sistem Ahli adalah suatu program komputer atau sistem informasi yang mengandung beberapa pengetahuan dari satu atau lebih Ahli Sosok terkait suatu bidang yang cenderung spesifik. Ahli yang dimaksudkan merupakan seseorang yang Mempunyai keahlian Tertentu di bidangnya masing-masing, contohnya dokter, psikolog, mekanik, dan lain sebagainya. Perangkat lunak ini pertama kali dikembangkan oleh periset program kecerdasan buatan (AI) Sekeliling tahun 1960-an dan 1970-an, serta baru diterapkan pada tahun 1980-an.
Tujuan Sistem Ahli
Sistem Ahli Mempunyai kemampuan Buat merekomendasikan rangkaian tindakan atau behaviour pengguna Buat dapat menjalankan sistem koreksi yang Akurat dan Presisi. Dimana, sistem ini juga memanfaatkan kapabilitas proses penalaran Buat dapat mencapai hasil simpulan berdasarkan data dan fakta yang Eksis.
Berikut ini terdapat beberapa tujuan Penting dari penggunaan sistem Ahli menurut Lestari, 2012.
1. Interpretasi
Expert system bertujuan Buat Membikin sebuah Hasil atau deskripsi dari sekumpulan data yang Lagi mentah (raw data). Pengambilan keputusan tersebut berdasarkan hasil observasi, mulai dari analisis Gambaran, pengenalan kata melalui ucapan, interpretasi sinyal, dan lain sebagainya.
2. Prediksi
Bisa Buat memproyeksikan akibat dari situasi dan kondisi tertentu, contohnya prediksi terkait data demografi, ekonomi, finance, dan lain-lain.
3. Analisa
Dapat menentukan penyebab terjadinya malfungsi di dalam situasi yang kompleks berdasarkan gejala yang dapat teramati dengan Analisa yang Akurat.
4. Perancangan desain
Bisa menentukan dan Membikin rancangan konfigurasi terkait komponen sistem yang cocok dengan tujuan kinerja tertentu dengan memenuhi suatu kendala tertentu. Contohnya adalah perancangan desain bangunan, lapangan, dan lainnya.
5. Perencanaan
Expert system juga bertujuan Buat merencanakan serangkaian tindakan yang mendapat tujuan pada tahap kondisi awal tertentu.
6. Monitoring
Melaksanakan hasil pengamatan berdasarkan suatu kondisi yang diharapkan, Misalnya dari proses implementasinya adalah computer aided monitoring system (CAMS).
7. Debugging
Bisa Buat menentukan serta menginterpretasikan berbagai Metode Buat mencegah terjadinya malfungsi atau kegagalan pada fitur tertentu.
8. Instruksi
Mempunyai kemampuan Buat mendeteksi tingkat defisiensi terhadap pemahaman mengenai domain subjek.
9. Kontrol
Mempunyai keahlian Buat mengatur pola tingkah laku suatu lingkungan (environment) yang kompleks. Contohnya adalah kontrol terhadap interpretasi, perbaikan, dan prediksi (forecast).
Metode Expert System
Terdapat beberapa metode yang digunakan dalam menggunakan sistem Ahli, diantaranya adalah sebagai berikut.
1. AHP (Analytical Hierarchy Process)
AHP merupakan salah satu metode yang menerapkan sistem Ahli Buat dapat mengambil keputusan dengan melakukan Komparasi antara beberapa Kekasih, serta kriteria yang berada dalam suatu variabel.
Teknik analisa program yang digunakan adalah menggunakan variabel Buat dianalisa menjadi bentuk hierarki berdasarkan sebuah urutan. Kemudian, akan dibandingkan Buat ditarik sebuah Hasil berdasarkan metrik yang Eksis guna menentukan nilai pada setiap kriteria maupun variabel yang digunakan.
2. Breadth First Search
Breadth first search merupakan algoritma yang berfungsi Buat melakukan pencarian data secara luas atau melebar dalam expert system. Pada metode ini menerapkan proses antrian data (queue) Buat menyimpan informasi yang telah dianalisa sebelumnya. Selain itu, juga membutuhkan tabel boolean Buat menyimpan informasi ke dalam sebuah simpul sehingga, Enggak Eksis informasi yang dikunjungi lebih dari sekali.
3. BFS (Best First Search)
Metode best first search merupakan hasil kombinasi dari metode DFS dan breadth first search yang Membikin sistem Ahli Bisa menyajikan tampilan output dari hasil analisa variabel yang telah diproses sebelumnya.
4. DFS (Depth First Search)
Metode DFS juga menerapkan sistem Ahli, dimana algoritma yang digunakan merupakan proses penelusuran menggunakan struktur pohon atau graf, dan berpatokan pada tingkat kedalaman data.
5. Penelusuran ke Depan (Forward Chaining)
Merupakan teknik penalaran yang termasuk dalam sistem Ahli, yang mana diawali dari proses pencarian fakta. Dimana, fakta tersebut digunakan Buat menguji nilai suatu kebenaran terhadap hipotesis yang dikembangkan.
6. Penelusuran ke Belakang (Backward Chaining)
Backward chaining merupakan kebalikan dari forward chaining, dimana metode ini melakukan pelacakan sistem keputusan dimulai dari tahap menarik Hasil pada sebuah titik penalaran. Kemudian, dilanjutkan dengan penyusunan hipotesis hingga fakta yang ditemukan Buat memberikan value dan penguatan dari hasil Hasil.
Baca juga: Artificial Intelligence (AI): Definisi, Misalnya, Manfaat, & Sejarah
Struktur Sistem Ahli
Di dalam pengembangan expert system, tersusun atas beberapa komponen atau struktur pembentuk sebuah sistem informasi yang komprehensif. Berikut ini merupakan beberapa bagian penyusun arsitektur dari sistem ini.
1. User Interface (Antarmuka Pengguna)
Antarmuka atau interface merupakan mekanisme yang digunakan sebagai sarana Buat berkomunikasi dan berinteraksi dengan pengguna (user). Antarmuka akan menerima informasi dari pengguna, dan akan mengubahnya ke dalam instruksi yang dapat diterima oleh sistem.
2. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan mengandung pemahaman mengenai formulasi dan skema penyelesaian masalah.
3. Knowledge Acquisition (Akuisisi Pengetahuan)
Knowledge acquisition adalah proses akumulasi, transformasi, dan transfer tiap keahlian Buat dapat menyelesaikan permasalahan dari sumber pengetahuan, ke dalam suatu sistem komputer. Pada tahap ini, seorang engineer bertugas Buat menyerap segala pengetahuan Buat dikirim ke dalam basis pengetahuan (insight).
4. Inference Engine (Mesin atau Motor Inferensi)
Pada komponen ini mengandung mekanisme penalaran dan pola pikir yang dimanfaatkan oleh para Ahli Buat dapat memecahkan suatu masalah dengan Bagus. Mesin inferensi sendiri merupakan program komputer Buat memberikan metodologi yang Eksis dalam workplace, dan nantinya akan diolah menjadi sebuah Hasil.
5. Workplace/Blackboard
Workplace merupakan area dari kumpulan memori kerja yang digunakan Buat merekam setiap kejadian yang Eksis, termasuk pembuatan keputusan sementara.
6. Fasilitas Penjelasan
Fasilitas penjelasan termasuk ke dalam komponen tambahan Buat meningkatkan penggunaan sistem Ahli, serta melacak respon dan hasil penjelasan mengenai tingkah laku pada expert system secara interaktif.
7. Perbaikan Pengetahuan
Ahli juga mempunyai kemampuan analisis yang Bagus Buat dapat meningkatkan kinerjanya sedemikian Jenis. Kemampuan tersebut terdiri atas, keahlian dalam pembelajaran yang terkomputerisasi. Sehingga, program dapat membedakan antara kesuksesan dengan kegagalan yang dialami, berdasarkan pengetahuan yang Lagi relevan Buat diaplikasikan di masa mendatang.
Misalnya dari Expert System
Berikut ini terdapat beberapa Misalnya program yang menerapkan sistem Ahli, Yakni:
- Dendral, aplikasi Buat mengidentifikasi struktur molekul pada campuran kimia yang Enggak dikenal.
- MYCIN, merupakan software yang dibangun Buat mendiagnosis berbagai jenis penyakit.
- Prospector, aplikasi yang diterapkan Buat kebutuhan pada bidang geologi.
- XCON dan XSEL, merupakan software digunakan Buat mengkonfigurasi sistem komputer besar.
Kelebihan Sistem Ahli
Pembahasan selanjutnya, masuk pada penyajian informasi seputar Keistimewaan dari sistem Ahli.
- Meningkatkan produktivitas kerja, yang mana dapat membantu dalam menyelesaikan setiap pekerjaan dalam waktu yang lebih Segera.
- Bisa meningkatkan kualitas dari sisi pemberian Petunjuk yang lebih konsisten.
- Mempunyai tingkat keandalan yang relatif tinggi, serta dapat bekerja secara real time.
Kekurangan Sistem Ahli
Kekurangan yang dimiliki oleh sistem Ahli adalah sebagai berikut.
- Terdapat kendala dalam mendapatkan pengalaman atau insight baru dengan menggunakan berbagai pendekatan yang dimiliki oleh beberapa Ahli.
- Di dalam proses pembuatan Ahli sendiri, memerlukan biaya yang besar dengan tetap memperhatikan Unsur kualitas dari pengetahuan yang dihasilkan.
- Hasil tingkat Pengkajian dari expert system tidaklah bernilai kebenaran mutlak 100%, Tetapi Lagi memerlukan tahap pengujian secara berkala Buat dapat menghasilkan Hasil terbaik.
Hasil
Anda dapat menggunakan sistem Ahli Buat membantu pekerjaan anda terselesaikan dengan lebih Segera dengan proses pengambilan keputusan berdasarkan informasi dan fakta yang Eksis. Anda dapat memilih jenis metode yang akan digunakan dengan mempertimbangkan Unsur keuangan, dan sumber daya Sosok yang Eksis pada bisnis anda. Pastikan juga Buat memperhatikan algoritma dari sistem tersebut dengan menyesuaikan terhadap kebutuhan bisnis yang dijalankan.