SISTEM PAKAR ARTIFICIAL INTELIGENCE

SISTEM PAKAR ARTIFICIAL INTELIGENCE

PENGERTIAN ARTIFICIAL INTELIGENCE

AI dapat didefinisikan sebagai suatu kajian yang mencoba untuk mengaplikasikan kemapuan manusia dalam memecahkan permasalahan kedalam komputer sehingga komputer dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia.

Definisi lain yang mendeskripsikan tentang AI adalah bahwa AI merupakan teknologi yang diaplikasikan ke dalam komputer sehingga komputer memiliki kemampuan seperti panca indera manusia ditambah dengan logika dan proses belajar dari pengalaman. Defini lebih lengkap tentang AI dibawah berikut

Schalkof:AI adalah bidang studi yang berusaha menerangkan dan meniru perilaku cerdas dalam bentuk proses komputasi

Rich dan Knight:AI adalah studi tentang cara membuat komputer melakukan sesuatu yang sampai saat ini orang dapat melakukannya dengan baik

Luger dan Stubblefield:AI adalah cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan otomasi perilaku yang cerdas

Haag dan keen:AI adalah bidang studi yang berhubungan dengan penangkapan,pemodelan dan penyimpanan kecerdsaan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut dapat memfasilitasi proses pengmbilan keputusan yang biasanya dilakukan oleh manusia

Komputer yang telah mendapatkan tambahan teknologi AI diharapkan memiliki kemampuan lebih dari komputer

Komputer yang dilengkapi dengan AI diharapkan memiliki kemampuan dan kecerdasan sebagai berikut :

1.         Berfikir dan menalar

2.         Memakai penalaran untuk memecahkan masalah

3.         Menyerap dan menerapkan pengetahuan

4.         Memperlihatkan kreatifitas dan imajinasi

5.         Bekerja sesuai dengan situasi yang kompleks dan membingungkan

6.         Melakukan tanggapan dengan cepat dan berhasil beradatasi

7.         Mengenali elemen-elemen yang relatif penting dalam sebuah situasi

8.         Menangani informasi yang rancu, tak lengkap atau  salah

Dibandingkan dengan kecerdasan alami yang dimiliki oleh manusia, AI memiliki beberapa kelebihan antara lain :

1.         AI bersifat lebih permanen

2.         AI lebih mudah diduplikasikan dan disebarkan

3.         AI dapat di dokumentasikan

4.         AI lebih konsisten

5.         AI dapat mengerjakan pekerjaan lbh cepat

6.         AI dapat mengerjakan tugas lebih baik

Namun AI memiliki kekurangan jika dibandingkan dengan kecerdasa alami, antara lain :

1. Untuk menambahkan pengetahuan pada AI harus dilakukan melalui sistem yang dibangun

2.  AI hanya  bisa bekerja dengan input-input simbolik

Komponen-kompenan dalam AI

Ada beberapa kajian dalam bidang AI. Setiap kajian mempunyai kemampuan tertentu untuk diaplikasikan pada komputer. Kajian- kajian tersebut antara lain :

ROBOTIK

                                               

berupa sebuah robot yang digunakan untuk

 menggantikan manusia dalam mengerjakan

 tugas. Robot adalah perangkat elektronik yang

 dapat diprogramkan untuk melakukan  otomasi

  terhadap suatu tugas yang biasanya dilakukan

 oleh manusia. Robot yang banyak digunakan

ARTIFICIAL VISION (AV)

                                                

 Sistem penglihatan buatan yang diberikan pda

 komputer sehingga komputer dapat membe

dakan bentuk benda.Konsep AV sangat seder

hana, yaitu menggunakan sistem kamera dan

video. Kamera menangkap gambar dan

Mengolahnya menjadi sinyal-sinyal digital dan menepatknnya dalam memori. Selanjutnya program AI akan melakukan analisis terhadap data yang diterima menggunakan prosedur. Program yang digunakan untuk hal ini disebut dengan image procesing. Ada beberapa teknik image procesing yang sudah diteliti bahkan diaplikasikan di berbagai bidang .

NEURAL NETWORK

neural network atau jaringan syaraf tiruan adalah sebuah sistem yang meniru pola pemrosesan sinyal syaraf di dalam otak manusia yang berdasarkan pada pengenalan pola. NN terdiri dari sejumlah lapisan elemen  pemrosesan dengan masing-masing lapisan melakukan komputasi sendiri dan melewatkan outputnya kelapisan selanjutnya. Setiap lapisan dalam NN bersifat independen.

Lapisan pertama dikenal sebagai lapisan input dan lapisan terakhir sebagai lapisan output. Diantara lapisan input dan output biasanya terdapat beberapa lapisan lagi yang dinamakan hidden layer. Seperti halnya manusia yang dapat belajar dari pengalaman sebelumnya,NN dapat juga mempelajari sesuatu dengan cara diberi pelatihan . Setelah NN dapat melakukan pencocokan pola atau melakukan klasifikasi.

Kaitan Artificial Intelligence dan Expert System

Sistem pakar merupakan cabang dari kecerdasan buatan, yaitu dengan menyimpan kepakaran dari pakar manusia ke dalam komputer dan meyimpan pengetahuan di dalam komputer sehingga memungkinkan user dapat berkonsultasi layaknya dengan pakar manusia. Program konsultasi tersebut mencoba untuk menirukan proses penalaran seorang pakar dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem pakar disebut juga sebagai aplikasi atau sistem kecerdasan buatan yang banyak dikembangkan dan paling banyak digunakan. Di dalam kecerdasan buatan terdapat dua bagian utama yang dibutuhkan yaitu Knowledge Base dan Inference Engine. Lingkup utama dalam kecerdasan buatan salah satunya adalah sistem pakar. Di dalam sistem pakar sendiri terdapat tiga bagian utama, yaitu Knowledge Base dan Working Memory yang diolah dalam Inference Engine sehingga menghasilkan suatu pemecahan atas suatu masalah.

contoh-contoh penarapan nya

• Adver : sebuah prototipe Expert system digunakan untuk menggunakan strategi media periklanan yang sesuai dengan kondisi internal dan eksternal perusahaan dengan parameter biaya iklan per seribu pemirsa.
• Brickwork expert(Bert) : sebuah Expert system untuk disain bangunan. BERT digunakan untuk memeriksa sebuah disain bangunan, kemudian memberikan beberapa rekomendasi untuk perbaikan. Inputnya bisa dalam bentuk gambar.
• Delta : Expert system untuk mendiagnosa kerusakan pada mesin-mesin Diesel Electric Locomotive.
• Dendral : Sistem pakar untuk analisis struktur molekul suatu senyawa yang belum diketahui. Senyawa yang belum diketahui tersebut dianalisis dengan menggunakan “mass spectrometer” dan “nuclear magnetic reconancy equipment”. Data hasil analisis tersebut dimasukkan ke DENDRAL yang akan membuat struktur molekulnya.
•  Mycin : Expert system untuk mendiagnosa infeksi akibat bakteri dan menyarankan jenis obat dan dosisnya untuk penyembuhan.
• Opera:OPERator Advisor yang digunakan untuk mendiagnosa dan menangani kerusakan pada suatu jaringan komputer. OPERA dijalankan pada malam hari untuk menggantikan Supervisor System Manager.
• Prospector : Untuk membantu menemukan lokasi yang mengandung bahan tambang. Basis pengetahuannya berisi kaidah berdasar data empiris dan taksonomi beberapa jenis mineral dan batu-batuan. Untuk mengetahui apakah suatu daerah mengandung bahan tambang , lebih dahulu dilakukan survey keadaan geologi dan pengambilan contoh tanah dan batu-batuan. Berdasarkan data hasil survey tersebut akan diberikan rekomendasi apakah daerah tsb layak untuk dieksplorasi dan akan diputuskan apakah akan dilakukan penggalian atau tidak.
•  Heatings : Untuk pengontrolan proses pembakaran batubara secara terus menerus dengan menggunakan sensor yang dihubungkan ke komputer. Bila terjadi kerusakan yang menimbulkan bahaya (peralatan & manusia) dapat dengan mudah mengetahui dan memberikan pemecahannya. Misal, bila bila HEATINGS mendeteksi kadar CO melewati ambang batas akan terdengar bunyi alarm dan menyuruh membuka ventilasi. 

sumber:http://dokumen.tips/documents/artificial-intelligence-dan-sistem-pakar.html

https://audirayatiputri.wordpress.com/2015/12/23/kecerdasan-buatan-artificial-intelligence-dan-sistem-pakar-expert-system/
https://elhasbyblog.wordpress.com/kuliah-2/expert-system-sistem-pakar/