## Merancang dan Membuat Sistem Pakar
Hersatoto Listiyono Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang email : herlis@unisbank.ac.id
Abstrak : Suatu  sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  menyamai  kemampuan  pengambilan keputusan  dari  seorang  pakar.  Suatu  emulsi  jauh  lebih  kuat  daripada  suatu  simulasi  yang  hanya membutuhkan sesuatu yang bersifat nyata dalam beberapa bidang atau hal. Knowledge dalam sistem pakar mungkin saja seorang ahli, atau knowledge yang umumnya terdapat dalam buku, majalah dan orang yang mempunyai knowledge tentang suatu bidang. Istilah  sistem pakar, sistem basis-pengetahuan (knowledge- base), atau sistem pakar basis-pengetahuan (knowledge-base) , sering digunkan dalam arti yang sama. Kata Kunci : knowledge, User Interface Knowledge Acquisition, pelacakan

## PENDAHULUAN
Pada  saat  ini terjadi  perkembangan yang pesat  dalam  bidang  ilmu  pengetahuan  dan teknologi,  khususnya  teknologi  komputer  dan komunikasi  atau  sering  disebut  dengan era information and Communication Technology (ICT).  Jika  pada  mulanya  komputer digunakan hanya sekedar alat penghitung, maka saat ini  komputer  telah  mampu  menggantikan peran  atau  tugas-tugas  rumit  yang  dilakukan oleh manusia, bahkan sanggup menirukan proses biologis manusia dalam pengambilan keputusan yang disebut kecerdasan buatan.
Berbeda dengan program komputer biasa, sistem kecerdasan buatan dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur dan dimana tidak  ada  suatu  prosedur  tertentu untuk memecahkan  masalah  tersebut.  Sedangkan definisi  pengetahuan  ( knowledge )  menurut Webster's  New  World  Dictionary  of  the American  Language :  persepsi  tentang  sesuatu yang jelas dan tentu, semua yang telah dirasakan dan  diterima  oleh  otak,  serta  merupakan informasi  terorganisasi  yang  dapat  diterapkan untuk penyelesaian masalah. Dari  kecerdasan  buatan  yang  akhir-akhir  ini mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat.
Sistem  ini  dirancang  untuk  dapat  menirukan keahlian  seorang  pakar  dalam  menjawab pertanyaan dan menyelesaikan suatu permasalahan  baik di  bidang  kesehatan,  bisnis, ekonomi, keuangan dan sebagainya Sistem  pakar  merupakan  program komputer yang mampu menyimpan pengetahuan
dan  kaidah  dari  domain  pakar  yang  khusus. Dengan  bantuan  sistem  pakar  seorang  yang awam atau tidak ahli dalam suatu bidang tertentu akan dapat menjawab pertanyaan, menyelesaikan  masalah  dan  mengambil keputusan yang biasanya dilakukan oleh seorang pakar. Sesuai  dengan  namanya,  suatu  "Sistem Pakar" akan sangat tergantung pada pengetahuan ( knowledge )  yang  didapat  dari  pakar  yang menyumbangkan keahlian dan pengalamannya.

## SISTEM  PAKAR  SEBAGAI  BAGIAN ARTIFICIAL INTELLEGENCE ( AI )
Definisi  yang  populer  dari  AI  adalah bahwa  AI  menjadikan  komputer  berakting  dan bergaya  seperti  halnya  para  artis  berakting  di bioskop.  Dan  untuk  saat  ini  banyak permasalahan  dunia  nyata  yang  diselesaikan dengan  menggunakan  AI  dan  banyak  juga aplikasinya  yang  dikomersilkan  ( Muhammad Ahrami : 2005 : 1 ).
Sistem pakar adalah salah satu cabang dari AI  yang  membuat  penggunaan  secara  luas knowledge yang  khusus  untuk  penyelesaian masalah. Seorang  pakar  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu, yaitu  pakar  yang  mempunyai knowledge atau kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak mengetahui  atau  mampu  dalam  bidang  yang dimilikinya. Ketika sistem pakar dikembangkan pertama  kali  sekitar  tahun  70-an  sistem  pakar hanya  berisi knowledge .  Namun  demikian sekarang  ini  istilah  sistem  pakar  sudah  di gunakan  untuk  berbagai  macam  sistem  yang menggunakan  teknologi  sistem  pakar  itu.
Teknologi  sistem  pakar  ini  meliputi  bahasa sistem pakar, program dan perangkat keras yang dirancang  untuk  membantu  pengembangan  dan pembuatan sistem pakar.

## SISTEM PAKAR
Profesor  Edward  Fieganbaum(1982  :  1) dari  Universitas  Stanford  sebagai  seorang pelopor  awal  dari  teknologi  sistem  pakar, mendefinisikan  sistem  pakar  sebagai  "…  suatu program  komputer  cerdas  yang  menggunakan knowledge dan  prosedur    inferensi  untuk menyelesaikan  masalah  yang  cukup  sulit sehingga membutuhkan seorang yang ahli untuk menyelesaikannya.
Suatu  sistem  pakar  adalah  suatu  sistem komputer
yang menyamai
kemampuan pengambilan  keputusan  dari  seorang  pakar. Suatu  emulsi  jauh  lebih  kuat  daripada  suatu simulasi yang hanya membutuhkan sesuatu yang bersifat nyata dalam beberapa bidang atau hal ( Muhammad Ahrami : 2005 : 1 ).
Knowledge dalam  sistem  pakar  mungkin saja  seorang  ahli,  atau knowledge yang umumnya  terdapat  dalam  buku,  majalah  dan orang yang mempunyai knowledge tentang suatu bidang.  Istilah    sistem  pakar,  sistem  basis- pengetahuan (knowledge-base), atau  sistem pakar basis-pengetahuan (knowledge-base) , sering digunkan dalam arti yang sama.
Pengguna  menyampaikan  fakta  atau informasi  untuk  sistem  pakar  dan  kemudian menerima  saran  dari  pakar  atau    jawaban ahlinya. Bagian dalam sistem pakar terdiri dari 2
komponen  utama, yaitu  basis-pengetahuan (knowledge-base) yang  berisi  pengetahuan  dan mesin inferensi yang menggunakan kesimpulan.
Kesimpulan  tersebut  merupakan  respon  dari sistem pakar atas permintaan pengguna.
Gambar 2. konsep dasar fungsi sistem pakar
Penggunaan  sistem  basis-pengetahuan
(knowledge-base) juga  dirancang  untuk  aksi pemandu  cerdas  seorang  ahli  pemandu  cerdas dirancang  dengan  teknolologi  sistem  pakar karena  memberikan  banyak  keuntungan terhadap  pengembangnya.  Semakin  banyak knowledge yang  ditambahkan  untuk  pemandu cerdas maka sistem tersebut akan semakin baik dalam  bertindak  sehingga  semakin  menyerupai pakar sebenarnya.

## STRUKTUR SISTEM PAKAR
Sistem pakar disusun oleh dua bagian yaitu lingkungan  pengembangan  dan  lingkungan konsultasi.  Lingkungan  pengembangan  sistem pakar  digunakan  untuk  memasukan knowledge pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar, sedangkan  lingkungan  konsultasi  digunakan oleh  pengguna  yang  bukan  pakar  guna memperoleh knowledge pakar.
Gambar 3. Arsitektur sistem pakar (sumber  : turban : 1995 : 1)
Komponen-komponen  yang  terdapat dalam  sistem  pakar  yaitu  antarmuka  pengguna,
Gambar 1. Ruang lingkup kecerdasan buatan (Artificial Intellegence)
basis  pengetahuan (knowledge-base) ,  akusisi pengetahuan,  mesin  inferensi, workplace , fasilitas penjelasan, perbaikan pengetahuan. ANTARMUKA PENGGUNA ( USER INTERFACE ) User  interface merupakan  mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi. Sistem pakar menampilkan pertanyaan-pertanyaan yang hanya perlu  dijawab  oleh  pengguna.  Pertanyaan- pertanyaan itu harus dijawab dengan benar dan sesuai dengan masalah yang dihadapi  pengguna. Antarmuka  menerima jawaban dari pengguna dan selanjutnya  sistem  pakar  mencari  dan mencocokan ke dalam aturan sehingga diperoleh suatu  kesimpulan. Jadi  antarmuka  menerima input  berupa  jawaban  dari  pemakai  dan mengubahnya  kedalam  bentuk  yang  dapat  di terima  oleh  sistem.  Selain  itu  antarmuka menyajikan informasi dalam bentuk yang dapat dimengerti  oleh  pemakai.  Menurut  Mcloed (1995 :1) ,
Pada  bagian  ini  terjadi  dialog  antar program  dan  pemakai,  yang  memungkinkan sistem  pakar  menerima instruksi  dan  input dari pemakai,  juga  memberikan  informasi (output) kepada pemakai.
BASIS  PENGETAHUAN (KNOWLEDGE- BASE)
Basis pengetahuan tidak dapat dipisahkan dari  mesin  inferensi. Basis  pengetahuan (knowledge-base) mengandung  pengetahuan untuk  pemahaman,  formulasi,  dan  penyelesaian masalah. Komponen  sistem  pakar  ini  disusun atas  dua  elemen  dasar,  yaitu  fakta  dan  aturan. Fakta merupakan informasi tentang obyek dalam area  permasalahan  tertentu,  sedangkan  aturan merupakan  informasi  tentang cara  bagaimana memperoleh  fakta  baru  dari  fakta  yang  telah diketahui.
Dalam  studi  kasus  pada  sistem  berbasis pengetahuan  terdapat  beberapa  karakteristik yang  dibangun  untuk  membantu  kita  dalam membentuk serangkaian prinsip-prinsip arsitekturnya. Prinsip tersebut meliputi : a. Pengetahuan  merupakan  kunci  kekuatan sistem pakar.
b. Pengetahuan  sering  tidak  pasti  dan  tidak lengkap.
c. Pengetahuan sering miskin spesifikasi.
d. Amatir menjadi ahli secara bertahap.
e. Sistem pakar harus fleksibel.
f. Sistem pakar harus transparan.
Sejarah  peneliti  dibidang  AI  telah menunjukan  berulang  kali  bahwa  pengetahuan adalah  kunci  untuk  setiap  sistem  cerdas (intelligence system).
AKUSISI  PENGETAHUAN (KNOWLEDGE ACQUISITION)
Akusisi knowledge adalah  komulasi, transfer  dan  transformasi  keahlian  dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan kedalam program komputer. Dalam tahap ini knowledge enginer berusaha menyerap knowledge untuk selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan (knowledge-base). Knowledge diperoleh  dari  pakar  dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman  pemakai.  Menurut Turban  (1998 :
1),  terdapat  tiga  metode  utama  dalam  akusisi pengetahuan yaitu :
a. Wawancara
Wawancara  adalah  metode  akusisi yang  paling  banyak  digunakan.  Dalam metode ini  melibatkan  pembicaraan dengan pakar  secara  langsung  dalam  suatu wawancara.  terdapat  bentuk  wawancara yang  dapat  digunakan,  masing-masing bentuk  wawancara  tersebut  mempunyai tujuan yang berbeda.
1) Contoh  Masalah  (Kasus), bentuk wawancara  ini,  pakar  dihadapkan dengan suatu masalah nyata. 2) Wawancara  Klasifikasi,  maksud  dari wawancara ini adalah untuk memperoleh  wawasan  pakar  untuk domain permasalahan tertentu. 3) Wawancara  Terarah,  metode  ini biasanya  merupakan  pelengkap  bagi metode wawancara dengan menggunakan  contoh  masalah  dan wawancara  klasifikasi.  Dalam  bentuk wawancara  ini  pakar  dan knowledge
enginer mendiskusikan domain dan cara menyelesaikan  masalah  dalam  tingkat yang  lebih  umum  dari  dua  metode sebelumnya.
b. Analisis Protokol
Dalam  metode  akusisi  ini,  pakar diminta  untuk  melakukan  suatu  pekerjaan dan  mengungkapkan  proses  pemikiran dengan  menggunakan  kata-kata. Pekerjaan tersebut direkam, dituliskan dan dianalisis.
c. Observasi Pada Pekerjaan Pakar
Dalam  metode  ini,  pekerjaan  dalam bidang  tertentu  yang  dilakukan  pakar direkam dan diobservasi.
d. Induksi Aturan Dari Contoh
Metode  ini  dibatasi  untuk  sistem berbasis aturan. Induksi adalah suatu proses penalaran dari kasus ke umum. Suatu sistem induksi  aturan  diberi  contoh-contoh  dari suatu masalah yang hasilnya telah diketahui. Setelah  diberikan  beberapa  contoh,  sistem induksi  aturan  tersebut  dapat  membuat aturan yang benar untuk kasus-kasus contoh. selanjutnya  aturan  dapat  digunakan  untuk menilai  kasus  lain  yang  hasilnya  tidak diketahui.

## MESIN INFERENSI
Komponen  ini  mengandung mekanisme pola  pikir  dan  penalaran  yang  digunakan  oleh pakar  dalam  menyelesaikan  masalah.  Mesin inferensi  adalah  program  komputer  yang memberikan  metodologi  untuk  penalaran tentang  informasi  yang  ada  dalam  basis pengetahuan (knowledge-base) dan  dalam
workplace ,  dan  untuk  memformulasikan kesimpulan  (turban  :  1995 :1).  Kebanyakan sistem  pakar  berbasis  aturan  menggunakan strategi  inferensi  yang  dinamakan  modus ponens. Jika terdapat aturan  “ IF A THEN B “, dan jika diketahui bahwa A benar maka dapat di simpulkan bahwa B juga benar.
Terdapat dua pendekatan untuk mengontrol  inferensi  dalam  sistem  pakar berbasis  aturan,  yaitu  pelacakan  kebelakang
(backward  chaining) dan  pelacakan  kedepan (forward  chaining) .  Pelacakan  kebelakang
( backward  chaining )  adalah  pendekatan  yang
dimotori tujuan (goal driven). dalam pendekatan ini  pelacakan  mulai  dari  tujuan,  selanjutnya dicari  aturan  yang  memiliki  tujuan  tersebut untuk  kesimpulannya.  Selanjutnya  proses pelacakan  menggunakan  premis  aturan  tersebut sebagai  tujuan  baru  dan  mencari  aturan  lain dengan tujuan baru sebagai kesimpulannya.
Gambar 4. Proses Backward Chaining Sebagai  contoh  dari  pendekatan  dari metode  pelacakan  kebelakang (backward chaining) yaitu  terdapat  penderita  yang mempunyai    penyakit  flu  mempunyai  gejala- gejala penyakit seperti  pusing,  bersin,  dan demam  yang  di  sebabkan  oleh  virus flu  maka dari  itu  obat  yang  di  gunakan  untuk menyembuhkannya yaitu mixagrif, ultraflu.
Pelacakan  ke  depan (forward  chaining) adalah  pendekatan  yang  dimotori  data  ( data - driven). dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari  informasi  masukan,  dan  selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan. Pelacakan  kedepan  mencari  fakta  yang  sesuai dengan bagian IF dari aturan IF-THEN.
Gambar 5. Proses F orward Chaining
Sedangkan  contoh  dari  pendekatan pelacakan  ke  depan  yaitu  apabila  seseorang mempunyai  gejala  penyakit  pusing,  bersin  dan demam  yang  di  sebabkan  oleh  virus  flu  dan membutuhkan  obat  mixagrif,  ultraflu  maka dapat  di  pastikan  bahwa  di  pastikan  seseorang terkena penyakit flu.
Kedua metode inferensi tersebut dipengaruhi oleh tiga macam penelusuran, yaitu Depth-first  search,  Breadth-first  search ,  dan best-first search.
a. Depth-first  search, melakukan  penelusuran kaidah  secara  mendalam  dari  simpul  akar
bergerak  menurun  ketingkat  dalam  yang berurutan.
b. Breadth-first  search, bergerak  dari  simpul akar,  simpul  yang  ada  pada  setiap  tingkat diuji sebelum pindah ketingkat selanjutnya.
c. Best-first  search ,  bekerja  berdasarkan kombinasi kedua metode sebelumnya.
Gambar 6. Diagram teknik penelusuran dept- first-search
Gambar 7. Diagram teknik penelusuran Breadth- first search
Untuk  sebuah  sistem  pakar  yang  besar, dengan jumlah rute yang relatif banyak, metode pelacaklan  kedepan  ( forward  chaining )  akan dirasakan  sangat  lamban  dalam  pengambilan kesimpulan,  sehingga  untuk  sistem-sistem  yang besar  digunakan  metode  pelacakan  kebelakang (backward chaining) .

## WORKPLACE
Workplace merupakan area dari sekumpulan  memori  kerja (working memory). Workplace digunakan untuk merekam hasil-hasil antara dan kesimpulan yang dicapai. Ada 3 tipe keputusan yang dapat direkam, yaitu :
a. Rencana : bagaimana menghadapi masalah.
b. Agenda  :  aksi-aksi  yang  potensial  yang sedang menunggu untuk dieksekusi.
c. Solusi : calon aksi yang akan dibangkitkan.

## FASILITAS PENJELAS
Fasilitas  penjelas  adalah  komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan sistem  pakar.  Komponen  ini  menggambarkan penalaran  sistem  kepada  pemakai.  Fasilitas penjelas dapat menjelaskan prilaku sistem pakar dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan sebagai berikut (Turban : 1995 :1). a. Mengapa  pertanyaan  tertentu  ditanyakan oleh sistem pakar? b. Bagaimana kesimpulan tertentu diperoleh? c. Mengapa alternatif tertentu ditolak? d. Apa rencana untuk memperoleh penyelesaian?

## PERBAIKAN PENGETAHUAN
Pakar  memiliki  kemampuan  untuk menganalisa  dan  meningkatkan  kinerja  serta kemampuan  untuk  belajar  dan  kinerjanya. Kemampuan  tersebut  adalah  penting  dalam pembelajaran  komputerisasi,  sehingga  program akan mampu menganalisis penyebab kesuksesan dan kegagalan yang dialaminya.

## REPRESENTASI PENGETAHUAN
Knowledge sering  disinonimkan  dengan data,  fakta  dan  informasi.  Pelajaran  dari knowledge merupakan  suatu epstemologi yang merupakan  bagian  dari  ilmu  filsafat  yang membahas  tentang  asal.  Hal  ini  berkenaan dengan  sifat,  struktur  dan  keaslian  dari knowledge .  Disamping  jenis  filosofi  yang dikemukakan oleh Aristoteles, Plato, Descartes, Hume,  Khan  dan  lainnya,  ada  dua  tipe  khusus yang  dinamakan  priori  dan  posteriori.  Istilah priori  berasal  dari  bahasa  latin  yang  berarti “yang mendahului ”.
Priori knowledge dianggap  menjadi kebenaran  yang  universal  dan  tidak  dapat disangkal  tanpa  kontradiksi.  Pernyataan  logika, hukum    matematika  dan knowledge yang dipengaruhi oleh anak belasan tahun merupakan contoh  dari  priori knowledge. Kabalikan  dari knowledge yang  diturunkan  dari  akal  pikiran yang  sehat,  yaitu  posteriori Knowledge .
Kebenaran  atau  kesalahan posteriori knowledge dapat dibuktikan dengan menggunakan pengalaman akal  sehat,  seperti  pernyataan  “
lampu berwarna biru “. Namun demikian karena berhubungan  dengan  pengalaman  maka  boleh jadi  tidak  selalu  bias  di  percaya  dan  posteriori knowledge dapat  di  sangkal  berdasarkan knowledge baru  tanpa  memerlukan  kontradiksi. Knowledge dapat diklasifikasikan ke dalam tiga katagori yaitu prosedural declarative knowledge , dan tacit Knowledge.
Procedural  knowledge berkenaan  untuk mengetahui  bagaimana  melakukan  sesuatu. Sebagai  contoh, knowledge tentang  bagimana mendidihkan  air  dalam  mangkok.
Deklarative knowledge berkenaan untuk mengetahui sesuatu itu  benar  atau  salah.  Hal  ini  berkenaan  dengan knowledge yang menunjukan bentuk  pernyataan deklarasi seperti “ jangan celupkan tangan anda ke  dalam  mangkok  air  yang  mendidih”. Tacit knowledge kadang  disebut  juga  dengan unconscious  knowledge ,  karena  tidak  dapat  di ungkapkan  dengan  bahasa.  Sebagai  contoh adalah  mengetahui  bagaimana  memindahkan tangan  anda  dari  dalam  air  yang  panas.  Pada suhu  tinggi  anda  harus  mengatakan  bahwa menarik tangan anda cepat-cepat atau santai.
Dalam  sistem  komputer  ANS (Artificial Neural  System) dikaitkan  dengan tacit knowledge karena  secara  normal  jaringan  saraf tidak secara langsung menjelaskan knowledge nya akan tetapi mungkin mampu jika disediakan  program  yang  sesuai. Knowledge merupakan  kunci  utama  dari  sistem  pakar. Analoginya  dengan  ekspresi  klasik  dari wirth adalah :
Algoritma + Struktur Data =  Program.
Dan untuk sistem pakar.
Knowledge + Inferensi = Sistem Pakar.
Gambar : Tingkatan knowledge
Yang ada pada level paling bawah adalah gangguan ( noise). Gangguan ( noise) merupakan data yang masih kabur. Level berikutnya adalah data  yang  merupakan hal potensial  yang paling menarik.  Data  yang  sudah  diproses  adalah informasi  yang  penting.  Berikutnya  adalah knowledge yang  menggambarkan  informasi yang  sangat  khusus. Level  paling  atas  adalah meta knowledge yang merupakan knowledge dan keahlian.  Suatu  sistem  pakar  dapat  dirancang dengan knowledge akan memerlukan knowledge
dari  beberapa  domain  yang  berbeda  dan meta knowledge akan  menentukan  dasar knowledge yang dapat digunakan.
Selanjutnya  istilah knowledge disebut sebagai knowledge. Dalam  pengembangan sistem  berbasis  pengetahuan (knowledge-base) ,
knowledge yang  telah  diekstrak  dipresentasikan ke  dalam  bentuk  yang  dapat  di  proses  oleh komputer. Beberapa  model  representasi pengetahuan  yang  penting  (kusrini  :  2006 :  1) adalah : a. Jaringan Semantik (Semantic Net) Konsep jaringan semantik diperkenalkan  pada  tahun  1968  oleh  Ross Quillian.  Jaringan  semantik  merupakan teknik representasi kecerdasan buatan klasik yang digunakan untuk informasi proposional (Giarranto  dan  Riley  :  1994 :1).  Yang dimaksud  dengan  informasi  proposional adalah  pernyataan  yang  mempunyai  nilai benar  atau  salah.  Informasi  proposional merupakan  bahasa  deklaratif  karena menyatakan  fakta.  Komponen  utama  yang mempresentasikan knowledge dalam bentuk jaringan semantik adalah simpul ( node ) dan penghubung ( link ). Simpul mempresentasikan  obyek,  konsep  atau situasi.  Simpul  digambarkan  dengan  kotak atau lingkaran. Penghubung menghubungkan  antar  simpul.  Penghubung dinyatakan dengan panah berarah dan diberi label  untuk  bmenyatakan  hubungan  yang dipresentasikan.
Gambar 8. Representasi jaringan semantik Jaringan  semantik  pada  gambar  2.9 mempresentasikan pernyataan bahwa semua komputer merupakan alat elektronik, semua PC  merupakan  komputer,  dan  semua komputer memiliki monitor. Dari pernyataan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa semua  PC  memiliki  monitor  dan  hanya sebagai  alat  elektronik  yang  memiliki monitor.
b. Object-Attribute-Value (OAV)
Objek  dapat  berupa  bentuk  fisik  atau konsep. Attribute adalah  karakteristik  atau sifat dari objek tersebut. Nilai besaran / nilai / takaran spesifik dari attribute tersebut pada situasi  tertentu,  dapat  berupa  numerik, string, atau bolean.
Sebuah objek bias memiliki beberapa attribute, bias disebut OAV multi-attribute.
Contoh  representasi  pengetahuan  dengan
OAV ditunjukan pada tabel 4.3 Tabel 1. Representasi Pengetahuan dengan OAV Object Attribute Value Mangga Warna Hijau, Orange Mangga Berbiji Tunggal Mangga Rasa Asam, Manis Mangga Bentuk Oval Pisang Warna Hijau, Kuning Pisang Bentuk Lonjong c. Bingkai (Frame) Bingkai  berupa  ruang-ruang (slot) yang  berisi  atribut  untuk  mendeskripsikan knowledge . Knowledge yang tarmuat dalam
slot dapat  berupa  kejadian,  lokasi,  situasi, ataupun  elemen-elemen  lainnya.  Bingkai digunakan untuk mempresentasikan knowledge deklaratif (Giarranto dan Rilley : 1994 :1). Bingkai  memuat  deskripsi  sebuah obyek  dengan  menggunakan  tabualsi informasi yang berhubungan dengan obyek. Dengan  demikian  bingkai  membantu menirukan cara seseorang mengorganisasikan informasi tentang sebuah obyek yang menjadi kumpulan data. Bingkai merupakan cara  yang lebih kompleks untuk menyimpan obyek dan nilai atributnya  bila  dibandingkan  dengan jaringan  semantik.  Bingkai  menambahkan
kecerdasan  pada  representasi  data  dan mengizinkan obyek untuk menurunkan nilai dari obyek yang lain.
Tabel 2. Bingkai Penyakit untuk  Sistem
Pakar penyakit Ruang (slot) Isi (filler) Nama Batuk Gejala a. Tenggorokan gatal b. pusing c. demam Obat a. Mixadin b. Laserin c. Bisolvon d. Komix
Seperti  pada  jaringan  semantik,  tidak ada  standar  untuk  mendefinisikan  sistem berberbasiskan  bingkai.  Bingkai  dapat dipandang  sebagai  suatu  sebagai  suatu struktur record pada  bahasa  tingkat  tinggi atau sebuah atom dengan daftar propertinya.

## PENALARAN DENGAN KETIDAKPASTIAN (UNCERTAINLY)
Dalam sistem pakar penalaran merupakan teknik  umum  dalam  menyelesaikan  masalah, digunakan bila suatu algoritma tidak cukup atau tidak  ada  algoritma  yang  ada  solusinya  dan hanya  penalaran  yang  memungkinkan  untuk solusi tersebut.
Ketidakpastian  dapat  dianggap  sebagai suatu  kekurangan    informasi  yang  memadai untuk membuat suatu keputusan. Ketidakpastian merupakan suatu permasalahan karena mungkin menghalangi  kita  dalam  membuat  suatu keputusan  yang  terbaik  bahkan  mungkin  dapat menghasilkan suatu keputusan yang buruk.
Dalam  dunia  medis,  ketidakpastian mungkin menghalangi pemeriksaan yang terbaik untuk  para  pasien  dan  berperan  dalam  suatu terapi yang keliru.
Sejumah  teori  yang  berhubungan  dengan ketidakpastian  telah  ditemukan,  diantaranya
probabilitas  Klasik,  probabilitas  Bayes,  teori Hartley yang berdasarkan pada himpunan klasik, teori  Shanon  yang  didasarkan  pada  peluang, teori Dempster-Shafer dan teori Fazzy Zadeh.

## PROBABILITAS DAN TEOREMA BAYES

## a. Probabilitas
Suatu  yang  sudah  lama  sekali  tetapi masih  tetap  sangat  penting  sebagai  alat dalam  menyelesaikan  masalah  AI  adalah probabilitas  (Farley  :  1993 :1).  Probabilitas merupakan  suatu  cara  kuantitatif  yang berhubungan  dengan  ketidakpastian  yang telah  ada  sejak  abad  ke-17,  ketika  penjudi- penjudi  Francis  meminta  bantuan dari  para ahli  matematika  yang  terkemuka  seperti Pascal, Fermat dan lainnya.
Perjudian  telah  jadi  sangat  popular karena  melibatkan  uang  yang  sangat  besar didalamnya.  Pejudi  menginginkan  metode untuk  membantu  mereka  dalan  menghitung semua rintangan untuk menuju kemenangan.
Teori probabilitas klasik pertama kali diperkenalkan oleh Pascal dan Fermat pada tahun  1654  (parrat  :  1961 :).  Kemudian banyak  cara  yag  telah  dilakukan  untuk mengerjakan  probabilitas  dan  ada  beberapa cabang  baru  dari  probabilitas  yang dikembangkan. Banyak aplikasi probabilitas yang  telah  ditunjukan  dalam  ilmu pengetahuan,  teknik,  bisnis,  ekonomi,  dan bidang-bidang lainnya.
b. Teorema Bayes
Probabilitas  Bayes  merupakan  salah satu  cara  untuk  mengatasi  ketidakpastian data  dengan  menggunakan  formula  Bayes yang dinyatakan :
P(H|E) = P(E\H). P(H) P (E) Dimana : P(H|E) : probabilitas  hiotesis  H  jika diberikan evidence E. P(E|H)  : probabilitas  munculnya evidence
E jika diketahui hipotesis H. P(H) : probabilitas  hipotesis  H  tanpa memandang evidence apapun.
P(E) : probabilitas evidence E.
Dalam  bidang  kedokteran  teorema Bayes  sudah  dikenal  tetapi  teori  ini  lebih
banyak diterapkan dalam logika kedokteran moderen  (Cutler    :  1991 :1).  Teorema  ini lebih  banyak  diterapkan  pada  hal-hal  yang berkenaan  dengan  diagnosis  secara  statistik yang berhubungan dengan probabilistik serta kemungkinan dari penyakit dan gejala-gejala yang berkaitan.
Teorema  Bayes  dapat  dikembangkan jika  setelah  dilakukan  pengujian  terhadap hipotesis  kemudian  muncul  lebih  dari sebuah evidence. Dalam  hal  ini  maka persamaannya akan menjadi :
P(H|E,e) = P(H|E) P(e|E,H) P(e|E) Dimana : e : Evidence lama. E : Evidence baru. P(H|H,e) :  Probabilitas  hipotesis  H  benar jika muncul evidence baru E dari evidence lama e. P(H|E) :  Probabilitas  hipitesis  H  benar jika diberikan evidence E. P(e|E,H) : Kaitan  antar  E  jika  hipotesis  H benar.
P(e|E) : Kaitan  antara  e  dan  E  tanpa memandang hipotesis apapun.

## Teori Dempster-Shafer
Teori  Dempster-Shafer  pertama  kali diperkenalkan oleh Dempster,  yang melakukan percobaan  ketidakpastian dengan range probabilities daripada  sebagai  probabilitas tunggal.  Kemudian  pada  tahun  1976  Shafer mempublikasikan  teori  Dempster  pada  buku yang  berjudul Mathematichal  Theory  of Evident (Giarratano dan Riley, 2004)
Suatu  interval  ( Belief,Plausibility) dalam teori  Dempster-Shafer  adalah  total  ukuran kekuatan evidence dalam  mendukung  suatu himpunan  bagian.  Jika  bernilai 0  maka mengidentifikasikan  bahwa  tidak  ada  evidence, dan  bernilai  1  menunjukan  adanya evidence . Menurut  Giarratano  dan  Riley, Belief dapat diformulasikan sebagai berikut : Bel() X m (  Y)

## TAHAPAN-TAHAPAN UNTUK MEMBUAT SISTEM PAKAR
Memang  diakui  bahwasannya  sistem pakar merupakan program komputer yang sangat rumit  dibanding  dengan  program  komputer konvensional  lainnya.  Meskipun  demikian, tidaklah perlu kecil hati atau menyerah sebelum mulai.  Sudah  banyak  program-program  sistem pakar  yang  sudah  berhasil  dengan  baik, artinya bagaimanapun  sulitnya  toh  masih  bisa  juga dibuat dan dikembangkan.
Dalam  pembuatan  program  sistem  pakar ada beberapa langkah atau tahapan-tahapan yang perlu diperhatikan :

## a. Identifikasi masalah dan kebutuhan.
Seperti  banyak  program  komputer lainnya,  pada  dasarnya  sistem  pakar  pun sama  yaitu  suatu  solusi  yang  menjawab masalah.  Agar  pembuatan  sistem  pakar dapat  dibenarkan,  maka  harus  ada  satu masalah  yang  harus  dipecahkan  atau  harus dicocokan. Untuk ini maka langkah pertama yang  harus  dilakukan  mengkaji  situasi  dan memutuskan  dengan  pasti  tentang  masalah yang  akan  dikomputerisasi  dan  apakah dengan  sistem  pakar  bisa  lebih  membantu atau tidak.
Dalam usaha untuk memperoleh suatu hasil  yang  memuaskan,  sering  dihadapkan kepada  problema,  yaitu  problema  waktu, produktivitas  dan  problema  orang.  Problem yang diidentifikasi harus benar-benar cocok untuk  solusi  sistem  pakar.  Didalam identifikasi  dibahas  tentang  prosedur- prosedur  seperti  memahami  keadaan gangguan,  pengandaian  blok-blok  yang rusak serta membagi sebuah blok yang rusak dan  menemukan  bagian-bagian  yang  rusak serta pencarian gangguan kerusakan/kesalahan  utama  dan  pakar  yang terlibat. b. Menentukan kesesuaian masalah. Jika  masalahnya  sudah  diidentifikasi dengan jelas, kemudian dilakukan pengkajian lebih mendalam untuk mengetahui  apakah  tepat  menggunakan sistem  pakar  atau  tidak.  Hal  penting  yang harus diingat adalah hanya masalah tertentu yang  bisa  dipecahkan  secara  baik  dengan
menggunakan  sistem  pakar.  Misalnya diagnosis kerusakan TV, diagnosis penyakit batuk, diagnosis penyakit mata dan lain-lain.

## c. Mempertimbangkan alternatif.
Apabila  sudah  bisa  mendapatkan masalah  yang  dianggap  cocok  untuk diterapkan dalam sistem pakar, perlu adanya pengkajian terlebih dahulu tentang alternatif-alternatif  lain  yang  lebih  mudah, cepat dan sesuai dengan masalah yang ingin diselesaikan. d. Menghitung pengembalian investasi. Langkah berikutnya adalah menentukan  apakah  sistem  pakar  lebih menguntungkan  atau  tidak.  Perhitungan kembali  tidaknya  investasi  dengan  jalan menganalisis  biaya  dan  kemungkinan keuntungan.  Hal  ini  akan  membantu  dalam investasi  pembuatan  sistem  pakar  dan menentukan apakah biaya yang dikeluarkan itu  akan  sesuai  dengan  hasil  yang  akan dicapai.

## e. Menyeleksi alat pembuatan.
Alat  pengembangan  sistem  pakar adalah  paket  software  dan  hardware  yang memungkinkan dan cocok untuk memasukkan  pengetahuan  pakar  ke  dalam komputer.  Yakni  melalui  suatu  proses analisis  dan  desain  yang  kemudian dilanjutkan  dengan  pembuatan  suatu prototipe.  Hampir  semua  alat  pengembang sistem  pakar  menggunakan  pangkalan kaidah,  beberapa  diantaranya  menggunakan jaringan  semantik  atau  matrik,  tetapi  bisa juga  lebih  mahal  dan  hanya  bisa dioperasikan dalam komputer besar.
Dalam pembuatan sistem pakar sangat disarankan  untuk  menggunakan  software khusus  untuk  sistem  pakar  (Prolog  atau Visual Prolog, Lisp, Corvid). Hal ini karena software-software  tersebut  mempunyai kekuatan  untuk  mengambil  kesimpulan (jawaban)  dari  data-data  yang  ada.  Seperti contoh  dalam  bahasa  prolog  tidak memerlukan  prosedur  (algoritma),  maka sangat  ideal  untuk  memecahkan  masalah yang tidak terstruktur dan yang prosedurnya tidak diketahui. Khususnya untuk memecahkan masalah non numerik.
Selain  itu  pula  tidak  memerlukan spesifikasi  dan  kapasitas  data  yang  sangat tinggi.  Sebagai  contoh:  Sistem  Pakar  yang pernah  dibuat  oleh  penulis  yaitu  Sistem pakar  untuk  diagnosis  kerusakan  TV, dengan  jumlah  52  rule  ternyata  hanya membutuhkan  kapasitas  sebesar  14  KB untuk  file  data  dan  3  KB  untuk  file  mesin inferensi serta 77 KB untuk file aplikasinya. Sehingga  dari  kenyataan  ini  menunjukkan betapa  sangat  kecilnya  kapasitas  yang dibutuhkannya  dan  cukup  dimuat  dalam disket  ukuran  kecil.  Jadi  lebih  praktis  dan ekonomis  serta  dapat  dengan  mudah  untuk diedarkan dan bermanfaat.

## f. Melaksanakan rekayasa pengetahuan.
Pengembangan  sistem  pakar  dimulai dengan  merekayasa  pengetahuan,  yaitu bagaimana caranya memperoleh pengetahuan. Seperti kita ketahui, pengetahuan  dapat  diperoleh  dengan berbagai  cara,  yaitu  melalui  buku-buku, artikel-artikel  ilmiah  atau  acuan  lainnya yang  bisa  diperoleh  dengan  mudah  dan cepat.
Pengetahuan  aktual  dapat  diperoleh dari  individu  atau  seseorang  yang  memang ahli  di  bidangnya.  Walaupun  bisa memperoleh  pengetahuan  dari  buku-buku, tapi toh masih tetap membutuhkan satu atau dua  orang  ahli  yang  khusus  menekuni pekerjaan tersebut. Adapun cara atau teknik- teknik  untuk  memperoleh  pengetahuan  dari pakar  misalnya  observasi,  diskusi  masalah, diskripsi masalah, analsisi masalah dan tata cara perbaikan.
Format atau bentuk pengetahuan akan menuntun dan mengarahkan dalam memilih skema  penampilan  pengetahuan  yang diperlukan. Jika itu merupakan pengetahuan yang  luar  biasa,  maka  dapat  digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk  kaidah  produksi.  Untuk  itu  selama tahap  rekayasa  pengetahuan,  hendaknya harus  berusaha  menyempurnakan  banyak kaidah yang paling sesuai. Dengan demikian akan  mempunyai  banyak  pilihan  alat pengembangan yang paling tepat.

## g. Merancang sistem.
Dengan  menggunakan  pengetahuan yang sudah didapatkan beserta alatnya yaitu software dan hardware, maka sekarang dapat dilakukan  tahap  merancang  sistem  pakar. Pertama  yaitu  memilih  alat  representasi pengetahauan (misalnya matriks), kemudian mengembangkan  matriks  tersebut  dengan membuat  diagram  pohon  klasifikasi  yang nantinya akan membantu dalam mengorganisasi dan memahami pengetahuan itu. Dengan  menggunakan  bantuan  ini mulailah  mengkonversi  pengetahuan  dalam bentuk kaidah produksi. Sebaiknya mengikuti  prosedur  tertentu  dengan  yang disarankan  oleh  software  yang  dipilih.  Bila sudah selesai barulah mulai menerjemahkan kaidah  ke  dalam  basis data  dan  menguji bagian  yang  sudah  dibuat.  Hal  ini dimaksudkan  untuk  menguji  konsep sebelum  melanjutkan  pembuatan  seluruh program.  Sebagai  langkah  terakhir  adalah membuat  antarmuka  pemakai  (user interface).

## KELEBIHAN DAN KEKURANGAN EXPERT SYSTEM
Sistem pakar  sekarang  banyak  digunakan baik pada  aplikasi  bisnis  maupun apikasi lainnya. Akan tetapi perlu juga diketahui bahwa seperti  halnya  sistem  yang  lainnya,  selain memberikan  banyak  kelebihan,  sistem  pakar juga mempunyai beberapa kelemahan.
Kelebihan-kelebihan  dari  sistem  pakar secara umum adalah sebagai berikut:
1. Memberikan  pengambilan  keputusan  yang lebih baik. Karena sistem pakar memberikan jawaban yang konsisten dan logis dari waktu ke  waktu.  Jawaban  yang  diberikan  logis karena  alasa  logiknya  dapat  diberikan  oleh sistem pakar dalam proses konsultasi.
2. Memberikan  solusi  tepat  waktu.  Kadang kala  seorang  manajer  membutuhkan jawaban  dari  pakar,  tetapi  pakar  yang dibutuhkan tidak berada ditempat, sehingga keputusan menjadi terlambat. Dengan sistem pakar,  jawaban  yang  dibutuhkan  oleh
pengambil  keputusan  selalu  tersedia  setiap saat dibutuhkan.
3. Menyimpan  pengetahuan  di  organisasi. Pengetahuan  pakar  merupakan  hal  yang penting  dan  kadang  kala  pengetahuan iniakan  hilang  jika  pakar  keluar  atau  telah pensiun  dari  perusahaan.  Dengan  sistem pakar,  pengetahuan  dari  pakar  dapat disimpan di sistem pakar dan tersedia terus selama dibutuhkan.
Kekurangan-kekurangan dari sistem pakar adalah sebagai berikut:
1. Sistem  pakar  hanya  dapat  menangani pengetahuan  yang  konsisten.  Sistem  pakar dirancang  dengan  aturan-aturan  yang hasilnya  sudah  pasti  dan  konsisten  sesuai dengan  alur  di  diagram  pohonnya.  Untuk pengetahuan  yang cepat berubah-rubah dari waktu  ke  waktu,  maka  knowledge  base  di sistem  pakar  harus  selalu  diubah  (perbarui- red), yang tentu cukup merepotkan.
2. Sistem  pakar  tidak  dapat  menangani  hal yang  bersifat judgement .  Sistem  pakar memberikan  hasil  yang  pasti,  sehingga keputusan akhir pengambilan keputusan jika melibatkan kebijaksaaan dan institusi masih tetap di tangan manajemen.
3. Format knowledge  base sistem  pakar terbatas. Knowledge base pada sistem pakar berisi  aturan-aturan  ( rules )  yang  ditulis dalam bentuk statemen if-then .

## DAFTAR PUSTAKA
1. Durkin,  John, Expert  Systems  Design and Development. Prentice Hall International Inc., 1994.
2. http://rndy.wordpress.com/2007/11/15/siste m-pakar/
3. Sadly M.,  http://www.beritaiptek.com/ zberita-beritaiptek-2007-09-10-Kajian- Pemanfaatan-Teknologi-Knowledge-based- Expert-System-di-dalam-Pengelolaan- Sumberdaya-Alam.shtml)