Sistem pakar untuk proses Asosiatif dan Disosiatif

         A. Proses Interaksi Sosial

Sebuah komunikasi dan interaksi sosial dapat menghasilkan persatuan, perdamain, dan perpecahan. Banyak faktor yang menjadi penyebabnya antara lain pola perilaku dan sifat yang berbeda dari individu atau kelompok yang berintekasi. Sebuah interaksi sosial menghasilkan proses sosial.

Proses sosial merupakan sebuah proses yang terjadi dalam masyarakat ketika individu atau kelompok bertemu dan berkomunkasi. Proses sosial dapat mengarah pada kerja sama, kesepakatan bahkan perselisihan.

Menurut Gilin dan Gilin (dalam Guru, 2007) proses sosial sebagai akibat interaksi sosia dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu psoses sosial asosiatif dan proses sosial disosiatif.

·         Proses sosial Asosiatif

Proses sosial asosiatif adalah proses sosial yang mengarah pada kesatuan dan keutuhan suatu masyarakat. Proses sosial asosiatif meliputi :

1.      Akomodasi

Akomodasi adalah suatu proses penyesuaian diri individu atau kelompok manusia dengan semula saling bertentangan untuk upaya mengatasi ketegangan

2.      Asimilasi

Asimilasi adalah usaha-usaha untuk meredakan perbedaan antarindividu atau antarkelompok guna mencapai satu kesepakatan berdasarkan kepentingan dan tujuan-tujuan bersama.

3.      Akulturasi

Akulturasi adalah proses penerimaan dan pengolahan unsur-unsur kebudayaan asing menjadi bagian dari kultur suatu kelompok, tanpa menghilangkan kepribadian kebudayaan asli. Akulturasi merupakan hasil dari perpaduan kedua kebudayaan dalam waktu lama.

·         Proses sosial Disosiatif

Proses sosial disosiatif cenderung mengarah pada perpecahan suatu masyarakat. Proses ini sebenarnya merupakan wujud perjuangan seseorang atau kelompok untuk mencapai tujuan tertentu, proses sosial disosiatif dibedakan dalam tiga bentuk yaitu :

1.      Persaingan

Persaingan merupakan proses sosial ketika terdapat ke-2 pihak atau lebih saling berlomba melakukan sesuatu untuk mencapai kemenangan tertentu.

2.      Kontravensi

Kontravensi adalah sikap menentang dengan tersembunyi agar tidak adanya perselisihan (konflik) terbuka. Kontravensi merupakan proses sosial dengan tanda ketidakpastian, keraguan, penolakan, dan penyangkalan dengan tidak diungkapkan secara terbuka

3.      Pertentangan

Pertentangan atau konflik adalah suatu perjuangan individu atau kelompok sosial untuk memenuhi tujuannya dengan jalan menantang pihak lawan. Konflik biasa terjadi dengan disertai ancaman atau kekerasan. Konflik terjadi karena adanya perbedaan pendapat, perasaan individu, kebudayaan, kepentingan baik kepentingan individu maupun kelompok, dan terjadinya perubahan-perubahan sosial yang cepat dengan menimbulkan disorganisasi sosial.

B. Rancangan Sistem Pakar

Salah satu cabang ilmu komputer yang dapat membantu manusia adalah kecerdasan buatan atau artificial intelligence. Kecerdasan buatan adalah cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk membuat sebuah komputer dapat berpikir dan bernalar seperti manusia. Tujuan praktis dari kecerdasan buatan ini adalah membuat komputer semakin berguna bagi manusia. Kecerdasan buatan dapat membantu manusia dalam membuat keputusan, mencari informasi secara lebih akurat, atau membuat komputer lebih mudah digunakan dengan tampilan yang menggunakan bahasa natural sehingga mudah dipahami. Salah satu bagian dari sistem kecerdasan buatan adalah sistem pakar dimana sistem pakar adalah bagian dari ilmu Kecerdasan buatan yang secara spesifik berusaha mengadopsi kepakaran seseorang di bidang tertentu ke dalam suatu sistem atau program komputer.

 Dalam sistem pakar ada 4 komponen utama menurut Hu et al (1987) meliputi:

1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)

Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.

2. Mesin Inferensi (Inference Engine)

Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian. Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti (Exact Reasoning) dan strategi penalaran tak pasti (Inexact Reasoning). Exact reasoning akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya.Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan prose penalaran. Terdapat tiga tehnik pengendalian yang sering digunakan, yaitu forward chaining, backward chaining, dan gabungan dari kedua teknik pengendalian tersebut.

3. Basis Data (Data Base)

Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.

4. Antarmuka Pemakai (User Interface)

Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai dengan komputer.Teknik Representasi Pengetahuan Representasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresentasikan basis pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat diketahui relasi/keterhubungan antara suatu data dengan data yang lain. Teknik ini membantu knowledge engineer dalam memahami struktur pengetahuan yang akan dibuat sistem pakarnya. Terdapat beberapa teknik representasi pengetahuan yang biasa digunakan dalam pengembangan suatu sistem pakar, yaitu

a. Rule-Based Knowledge

Pengetahuan direpresentasikan dalam suatu bentuk fakta (facts) dan aturan (rules). Bentuk representasi ini terdiri atas premise dan kesimpulan.

b. Frame-Based Knowledge

Pengetahuan direpresentasikan dalam suatu bentuk hirarki atau jaringan frame.

c. Object-Based Knowledge

Pengetahuan direpresentasikan sebagai jaringan dari obyek-obyek. Obyek adalah elemen data yang terdiri dari data dan metoda (proses).

d. Case-Base Reasoning

Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk kesimpulan kasus (cases).

Inferencing dengan Rule : Forward dan Backward Chaining

Inferensi dengan rules merupakan implementasi dari modus ponen, yang direfleksikan dalam mekanisme search (pencarian). Dapat pula mengecek semua rule pada knowledge base dalam arah forward maupun backward. Proses pencarian berlanjut sampai tidak ada rule yang dapat digunakan atau sampai sebuah tujuan (goal) tercapai. Ada dua metode inferencing dengan rules, yaitu forward chaining atau data-driven dan backward chaining atau goal-driven, yaitu

a. Backward chaining

·  Menggunakan pendekatan goal-driven, dimulai dari ekspektasi apa yang diinginkan terjadi (hipotesis), kemudian mengecek pada sebab-sebab yang mendukung (ataupun kontradiktif) dari ekspektasi tersebut.

·  Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan cukup dalam, maka gunakan backward chaining.

b. Forward chaining

·  Forward chaining merupakan grup dari multiple inferensi yang melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya.

·  Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan meng-assert konklusi.

·  Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh.

·  Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward chaining

C. Arsitektur Sistem Pakar

Arsitektur sistem pakar dimana sebuah sistem pakar terdiri dari tiga modul utama, yaitu: knowledge base, working memory dan inference engine yang merupakan bagian utama dari sebuah sistem pakar. Sedangkan bagian-bagian selain ketiga komponen utama itu adalah : user interface, developer interface, explanation facility, dan external programs.

a.      Knowledge base adalah  representasi pengetahuan dari seorang atau beberapa pakar yang diperlukan untuk memahami, memformulasikan dan memecahkan masalah. Dalam hal ini digunakan untuk memecahkan masalah-masalah yang terjadi pada komputer. Knowledge base ini terdiri dari dua elemen dasar, yaitu fakta dan rules.

b.      Inference engine merupakan otak dari sistem pakar yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. Mekanisme ini yang menganalisis suatu masalah tertentu dan kemudian mencari solusi atau kesimpulan yang terbaik.

c.       Working Memory merupakan tempat penyimpanan fakta-fakta yang diketahui dari hasil menjawab pertanyaan.

d.      User/developer interface. Semua software pengembangan sistem pakar memberikan interface yang berbeda bagi user dan developer. User akan berhadapan dengan tampilan yang sederhana dan mudah sedangkan developer akan berhadapan dengan editor dan source code waktu mengembangkan program.

e.      Explanation facility memberikan penjelasan saat mana user mengetahui apakah alasan yang diberikan sebuah solusi.

f.        External programs. Berbagai program seperti database, spreadsheets, algorithms, dan lainnya yang berfungsi untuk mendukung sistem.

D. Alur Kerja Sistem pakar

Alur kerja sistem pakar untuk proses interaksi Asosiatif dan Disosiatif

E. Use Case Sistem Pakar

F. Struktur Website Sistem Pakar

Sumber:

Guru. (2007). Ilmu Pengetahuan Sosial SOSIOLOGI untuk SMP dan MTS kelas VII. Jakarta : Erlangga

Irwan. M. I & Handojo, A. (2004). Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Sistem Pakar Untuk Permasalahan Tindak Pidana Terhadap Harta Kekayaan. Jurnal Informatika

seputarti.com/sistem-pakar/komponen-utama-sistem-pakar.html

#SIP AI dan Expert System

1.    Kaitan serta perbedaan AI dan Expert System

Sistem pakar (expert system) secara umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Diharapkan dengan sistem ini, orang awam dapat menyelesaikan masalah tertentu baik ‘sedikit’ rumit ataupun rumit sekalipun ‘tanpa’ bantuan para ahli dalam bidang tersebut. Sedangkan bagi para ahli, sistem ini dapat digunakan sebagai asisten yang berpengalaman.

·      Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang cukup tua karena sistem ini telah mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose problem solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newl dan Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem pakar yang dibuat, seperti MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE, Prospector, FOLIO, DELTA, dan sebagainya Kusumadewi (dalam Rohman dan Ami, 2008).

a.      Sistem pakar (expert system) secara umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Diharapkan dengan sistem ini, orang awam dapat menyelesaikan masalah tertentu baik ‘sedikit’ rumit ataupun rumit sekalipun ‘tanpa’ bantuan para ahli dalam bidang tersebut. Menurut Anonim (dalam Fadhila, dkk 2012) Ada empat komponen yang membentuk suatu sistem pakar sebagai berikut :

1.      Basis Pengetahuan (Knowledge Base) Jika proses akuisisi data telah selesai dilakukan, maka data-data tersebut harus direpresentasikan menjadi basis pengetahuan dan basis aturan yang selanjutnya dikumpulkan, dikodekan dan digambarkan dalam bentuk rancangan lain menjadi bentuk yang sistematis.

2.      Basis Data (data base) basis data (database) adalah Himpunan kelompok data (arsip) yang saling berhubungan yang diorganisasi sedemikian rupa agar kelak dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat dan mudah.

3.      Mesin Inferensi (Inferensi Engineer) Mekanisme inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran atau pelacakan dengan menggunakan isi daftar aturan berdasarkan urutan dan pola tertentu. Selama proses konsultasi mekanisme inferensi menguji aturan satu demi satu sampai kondisi aturan itu benar. Ada dua teknik utama Mesin inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan memformulasikan kesimpulan.  Mesin inferensi mengarahkan pencarian melalui basis pengetahuan, proses yang dapat melibatkan aplikasi aturan inferensi disebut pencocokan pola. Program kontrol memutuskan aturan mana yang diinvestigasi, alternatif mana yang dieliminasi, dan atribut mana yang sesuai. Program kontrol yang paling populer untuk sistem berbasis-aturan  forward chaining.

b.      Sedangkan menurut Anonim (dalam Nasution, 2012) kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.

2.      ELIZA
Eliza adalah salah satu Sistem Pakar yang paling awal dikembangkan. Iniadalah program komputer terapis yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di MIT.Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi denganseorang terapis. Berikut ini adalah contoh percakapan antara Eliza dengan seorang klien:

Eliza: Hello. I am ELIZA. How can I help you?

Klien: My name is Balza.

Eliza: I have told you before, I do not care about names.

Klien: I don’t have any money. That’s my problem.

Eliza: Why do you say your problem?

Klien: Because you asked me.

Eliza: Do any other reasons not come to mind?

Klien: No.

Eliza: You are being a bit negative.

Klien: Why?

Eliza: Please go on.

Klien: OK. I am bankrupt.

Eliza: How long have you been bankrupt?

Klien: A year.

Eliza: Please go on.

Klien: So, what should I do?

Eliza: Does that question interest you?

Klien: Yes, how can I make big money?

Eliza: You are sure?

Klien: Of course I’m sure....

3.      Parry

Parry adalah Sistem Pakar yang juga paling awal dikembangkan di Stanford University oleh seorang psikiater Kenneth Colby, yang mensimulasikan seorang paranoid. Berikut ini contoh respon Parry terhadap pertanyaan seorang psikiater yang menginterviewnya.

Psikiater: Why are you in the hospital?

Parry: I shouldn't be here.

Psikiater: Who brought you here?

Parry: The police.

Psikiater: What trouble did you have with the police?

Parry: Cops don't do their job.

Psikiater: What do they do instead?

Parry: Cops arrest the wrong people.

Psikiater: They arrest the right ones sometimes

Parry: The law should get those Italian crooks.

Psikiater: Are you Italian?

Parry: My background is British but I was born in this country.

Psikiater: Do you know any Italian crooks?

Parry: I try to avoid the underworld.

4.      NetTalk

NetTalk merupakan hasil penelitian Terrence Sejnowski dan Charles Rosenberg pada pertengahan 1980 mengenai jaringan saraf tiruan. NetTalk adalah sebuah program yang berdasarkan pada jaring-jaring neuron dengan membaca tulisan dan mengucapkannya keras-keras. NetTalk membaca keras-keras dengan cara mengkonversi tulisan menjadi fonem-fonem, unit dasar dari suara sebuah bahasa. Hal ini mengungkapkan bahwa belajar membaca melibatkan mekanisme kompleks yang banyak melibatkan bagian dari otak manusia. Sistem ini memiliki tiga lapisan yaitu: lapisan input (setiap unit merespon tulisan), lapisan output (unit menampilkan ke 55 fonem dalam bahasa inggris) dan lapisan unit tersembunyi (setiap unit ditambahkan koneksinya pada setiap input maupun output).

Sumber :

Rohman, dkk. (2008). Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak. Jurnal Media Informatika

Fadhila, dkk. (2012). Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Kulit Pada Anak dengan Metode Expert System Development Life Cycle. Jurnal Algoritma

Nasution, Helfi. (2012). Implementasi Logika Fuzzy Pada Sistem Kecerdasan Buatan. Jurnal ELKHA

id.scribd.com/doc/101538505/Makalah-Sistem-Pakar-1#scribd di akses pada tanggal 23 Desember 2015

#SIP Arti Kecerdasan Buatan

   1. Kecerdasan Buatan

Dalam bentuk aslinya DSS menekankan penggunaan pemodelan matematika dan penggunaan permintaan ke basis data. Tidak lama kemudian para perancang DSS mulai menyadari kebutuhan untuk menggabungkan dengan kecerdasan buatan. Kecerdasaan buatan (Artificial Intelligence) adalah aktivitas penyediaan mesin seperti komputer dengan kemampuan untuk menampilkan perilaku yang akan dianggap sama cerdasnya dengan kemampuan tersebut ditampilkan oleh manusia. AI merupakan aplikasi komputer yang paling canggih, karena aplikasi ini berusaha mencontoh cara pemikiran manusia.

A. Sejarah AI

Bibit AI pertama kali disebar hanya 2 tahun setelah General Electric menerapkan komputer yang pertama kali digunakan untuk penggunaan bisnis. Tahun itu adalah tahun 1956 dan istilah kecerdasan buatan pertama kali dibuat oleh John McCarthy sebagai tema suatu konferensi yang dilaksanakan di Dartmouth College.

Pada tahun yang sama program komputer AI pertama yang disebut Logic Theorist diumumkan. Kemampuan Logic Theorist yang berbasis untuk berpikir, mendorong para ilmuan untuk merancang program lain yang disebut General Problem Solver (GPS) yang ditujukan untuk digunakan dalam memecahkan segala macam masalah. Proyek ini ternyata membuat para ilmuan yang pertama kali menyusun program ini kewalahan, dan riset AI dikalahkan oleh aplikasi-aplikasi komputer yang tidak terlalu ambisius seperti SIM dan DSS. Namun seiring berjalannya waktu, riset yang terus menerus akhirnya membyahka hasil dan AI telah menjadi wilayah aplikasi komputer yang solid.

Penelitian Artificial Intelligence didominasi oleh suatu keyakinan bahwa nalar yang digabung dengan komputer canggih akan menghasilkan prestasi pakar atau bahkan manusia super.

  B. Hubungan AI dengan Kognisi manusia

AI adalah aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan segala sesuau yang dapat dilakukan oleh manusia. Membuat komputer lebih cerdas, dan membuat mesin lebih berguna. Kognisi adalah kemampuan psikis atau mental manusia yang berupa mengamati, melihat, menyangka, memperhatikan, menduga, dan menilai. Komputer digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang objek, kegiatan dan dapat memproses sejumlah besar informasi dengan lebih efisien daripada dikerjaka manusia. Tanpa adanya kognisi manusia maka AI tidak akan tercipta. Manusia dapat melakukan hal yang sulit untuk diprogram di komputer. Manuisia dapat mengenali (Recognize) hubungan antara beberapa hal, menilai kualitas dan menemukan pola yang menjelaskan hubungan tersebut.

Sumber :

Jr, Raymond & Schell, George. (2008). Sistem Informasi Manajemen. Jakarta : Salemba Empat

Kusrini. (2006). Sistem Pakar, Teori dan Aplikasi. Yogyakarta : C.V ANDI OFFSET