SISTEM PAKAR

Sistem Pakar menurut saya adalah sistem yang dibuat untuk meniru cara kerja / cara menyelesaikan masalah dari ahli / pakar untuk menyelesaikan masalah yang mereka tekuni. Sistem itu dibuat agar user yang tidak mampu / tidak mengerti untuk bidang yang tidak mereka pahami agar mereka bisa menyelesaikan masalah itu menggunakan sistem. Sistem pakar merupakan cabang dari kecerdasan buatan.

Sistem ini dibuat karena kebutuhan orang-orang. Ketika mereka semua menginginkan ilmu yang tidak mereka kuasai tapi ingin mengetahuinya dan ingin tahu bagaimana para pakar di bidang itu menyelesaikan masalah. Sistem ini dibuat berdasarkan pakar dalam bidangnya tapi sistem ini tidak bisa menggantikan kedudukan seorang pakar itu karena itulah kelemahan sistem ini.

Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan  (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu. 

Kategori problem dalam sistem pakar secara umum :

1. Interpretasi yaitu membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data mentah.
2. Prediksi yaitu memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu.
3. Diagnosis yaitu menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didasarkan pada gejala-gejala yang teramati.
4. Desain yaitu menentukan konfigurasi komponen-komponen sistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala-kendala tertentu.
5. Perencanaan yaitu merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu.
6. Debugging dan Repair yaitu menentukan dan menginterpretasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi.
7. Instruksi yaitu mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman doamin subjek.
8. Pengendalian yaitu mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks.
9. Selection yaitu mengidentifikasi pilihan terbaik dari sekumpulan (list) kemungkinan.
10. Simulation yaitu pemodelan interaksi antara komponen-komponen sistem.
11. Monitoring yaitu membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang diharapkan.

Pada salah satu artikel yang saya baca di solopos, mahasiswa UNY membuat sistem pakar mengenai diagnosa dini penyakit. Mahasiswa itu bernama Zulfikar Purwa nugraha, menurutnya sistem pakar untuk kalangan sekolah apalagi UKS belum populer. “Melalui sistem pakar diagnosa ini diharapkan unit kesehatan sekolah dapat menjadi ‘rumah sakit kecil’ untuk warga sekolah,” jelas Zulfikar sesuai rilis yang Harian Jogja terima pekan lalu.

Adapun tujuan utama sistem pakar yang dibuat oleh Zulfikar adalah untuk mengimplementasikan pengetahuan yang dimiliki seorang pakar dalam mengambil keputusan dengan perangkat lunak. Sistem pakar yang dibuat oleh Zulfikar menggunakan Visual Basic 6.0 dan Microsoft Access 2003. 

Jadi, meskipun sistem pakar dapat membantu para penggunanya yang menginginkan ilmu yang tidak mereka kuasai. Tetapi meskipun adanya sistem pakar, pakar yang sebenarnya sangatlah lebih penting di dunia seperti sekarang. Karena pembuatan sistem pakar pun tidaklah mudah, banyak hal yang perlu diperhatikan untuk membuat sistem pakar seperti data-data yang diperlukan, para pakar untuk berkonsultasi, dan lain sebagainya.

sumber:

solopos.com

blog.student.uny.ac.id

EVOLUTION ALGORITHM

Evolusi (dalam kajian biologi) berarti perubahan pada sifat-sifat terwariskan suatu populasi organisme dari satu generasi ke generasi berikutnya. Perubahan-perubahan ini disebabkan oleh kombinasi tiga proses utama: variasi, reproduksi, dan seleksi. Sifat-sifat yang menjadi dasar evolusi ini dibawa oleh gen yang diwariskan kepada keturunan suatu makhluk hidup dan menjadi bervariasi dalam suatu populasi. 

Pada artikel yang saya buat kali ini, masih berhubungan dengan evolusi tetapi yang akan saya jelaskan adalah mengenai algoritma evolusi. Algorithm Evolusioner (EA) adalah bagian dari perhitungan evolusi , berbasis populasi generik metaheuristic optimasi algoritma.

Algoritma Evolusi pada ilmu komputer adalah simulasi evolusi yang menggunakan algoritma evolusi dan kehidupan buatan dimulai pada tahun 1960-an oleh Nils Aall Barricelli, pria berkebangsaan Norwegia-Italia. Beliau seorang ahli virus genetika, DNA , biologi teoritis , penerbangan ruang angkasa , teori fisika dan bahasa matematika. Setelah memberikan sedikit ilmu dan pemikirannya terhadap dunia, beliau wafat pada tanggal 27 Januari 1993 di usia 81 tahun. Setelah Nils Aall Barricelli, selanjutnya pemahaman mengenai algoritma evolusi dilanjutkan oleh Alex Fraser, Alex Fraser yang pertama kali mempublikasikan berbagai karya ilmiah mengenai simulasi seleksi buatan. Seleksi buatan menjadi metode optimalisasi yang dikenal luas setelah Ingo Rechenberg mempublikasikan hasil kerjanya pada tahun 1960-an dan awal tahun 1970-an, Ingo menggunakan strategi evolusi untuk menyelesaikan masalah teknik yang kompleks.

Setelah beberapa lama, John Holland membuat karya tulis tentang masalah ini dan dia pun terkenal karna karya tulisnya. Dengan meningkatnya ketertarikan akademis, peningkatan kemampuan komputer mengijinkan aplikasi yang praktis, meliputi evolusi otomatis program komputer. Algoritma evolusi sekarang digunakan untuk menyelesaikan masalah multidimensi. Penyelesaian menggunakan algoritma ini lebih efisien daripada menggunakan perangkat lunak yang diproduksi oleh perancang manusia. Selain itu, ia juga digunakan untuk mengoptimalkan desain sistem.

Pada zaman sekarang, algoritma evolusi yang telah ada dari era tahun 1960-an digunakan untuk menangani beberapa masalah. Masalah-masalah yang sering muncul di kehidupan masyarakat bahkan dalam dunia akademis, misalnya saja untuk pemecahan masalah dalam bidang ilmu-ilmu matematika, fisika, kimia, dan masih banyak lagi. Karena inti permasalahan dalam berbagai hal dapat diselesaikan dengan algoritma evolusi.

sumber:
wikipedia.org
id.answer.yahoo.com