Sistem Pakar

1. Alasan mendasar mengapa ES dikembangkan untuk menggantikan seorangpakar:
· Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan diberbagai lokasi
· Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan
seorang pakar.
· Seorang Pakar akan pensiun atau pergi
· Seorang Pakar adalah mahal
· Kepakaran dibutuhkan juga pada lingkungan yang tidak bersahabat
(hostile environtment)

 2. Perbandingan Seorang Ahli (Human Expert) dengan Sistem Pakar (ES)?












3. Apa perbedaan sistem konvensional dan sistem pakar  ?



























4. Dalam kondisi apakah perlu dilakukan migrasi dari sistem konvensional ke sistem pakar? 
jawaban : 
Pada saat suatu kondisi Perusahaan yang menginginkan untuk maju, karena dengan masih adanya sistem konvensional maka perusahaan tidak akan berkembang. Karena sistem pakar ini mengikuti perkembangan dari suatu teknologi.


5. Apa yang sekiranya terjadi bila sistem pakar tidak memiliki knowledge base?
jawaban :
Knowledge Based System digunakan untuk dapat membantu manusia dalam menyelesaikan masalah yang dihadapi dengan berdasarkan atas pengetahuan yang telah diprogramkan ke sistem tersebut. Untuk hal inilah maka  digunakan maka knowledge based system dalam memecahkan masalah yang berhubungan  dengan AI (Artificial Intelligent). Jika tidak terdapat knowledge base tersebut maka system pakar sulit untuk memecahkan masalah.
6. Jelaskan Inference Engine dan kaitannya dengan sistem pakar?
jawaban :
Mesin Inferensi (Inference Engine)
Inference engine merupakan otak dari sistem pakar, bagian ini mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. Mekanisme ini akan menganalisa suatu masalah tertentu dan kemudian mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik. Dari fakta-fakta yang  diperoleh selama proses tanya-jawab dengan user, serta aturan-aturan yang tersimpan di knowledge base, inference engine dapat menarik suatu kesimpulan dan memberikan rekomendasi atau saran yang diharapkan oleh user. Ada dua metode dasar yang bisa digunakan oleh mesin inferensi dalam mencari kesimpulan untuk
mendapatkan solusi bagi permasalahan yang dihadapi sistem pakar, yaitu runut maju (forward chaining) dan runut balik (backward chaining).
7. Jelaskan Konowledge Acquiisition dan Knowledge Engineering?
jawaban :
KNOWLEDGE AQCUISISTION
§ Meliputi proses pengumpulan, pemindahan, dan perubahan dari
kemampuan pemecahan masalah seorang pakar atau sumber
pengetahuan terdokumentasi (buku, dll) ke program komputer, yang
bertujuan untuk memperbaiki dan atau mengembangkan basis
pengetahuan (knowledge-base)
KNOWLEDGE ENGINEERING
§ Definisi : Proses pengembangan suatu sistem pakar
§ Orang yang mengembangkan suatu sistem pakar disebut: Knowledge
Engineer
§ Fase pengembangan sistem pakar
1. Assessment
2. Knowledge Aqcuisition
3. Design
4. Test
5. Documentation
6. Maintenance



8. Jelaskan tentang bagaimana sistem pakar yang ideal ?
jawaban :

Suatu sistem pakar yang ideal memiliki beberapa karakteristik-karakteristik sebagaiberikut:

1. Terbatas pada domain tertentu.

2.Memiliki kemampuan mengolah data yang mengandung ketidakpastian.

3.Dapat mengemukakan rangkaian alasan-alasan yang diberikan dengan cara yangmudah dipahami.

4.Berdasarkan kaidah dan aturan tertentu.

5.Dirancang untuk bisa dikembangkan secara bertahap.

6.Pengetahuan dan mekanisme inferensi jelas terpisah. 

7.Hasil yang dicapai lebih bersifat memberikan anjuran (advice).

8.Sistem dapat mengaktifkan kaidah searah yang sesuai, dituntun oleh dialog denganpemakai.