AKUISISI PENGETAHUAN DALAM SISTEM PAKAR

 Akuisisi pengetahuan dalam sistem pakar adalah proses mengumpulkan informasi dan aturan dari para ahli atau sumber pengetahuan yang relevan untuk menyusun basis pengetahuan sistem tersebut. Berikut adalah contoh langkah-langkah yang bisa dilakukan untuk membuat akuisi pengetahuan sistem pakar berdasarkan skenario yang biasanya diberikan dalam tugas-tugas kuliah, terutama dalam pertemuan kelima tentang sistem pakar:

Contoh Skenario: Diagnosa Penyakit Tanaman

Misalkan, tugas Anda adalah membuat sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman berdasarkan gejala yang muncul.

Langkah-langkah Akuisisi Pengetahuan:

1. Definisikan Tujuan Sistem Pakar

   • Tujuan sistem pakar ini adalah membantu petani atau pengguna lain untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman dengan cepat berdasarkan gejala yang muncul.

2. Identifikasi Sumber Pengetahuan

   • Sumber pengetahuan dapat berupa buku tentang penyakit tanaman, artikel penelitian, atau wawancara dengan ahli pertanian yang memahami penyakit tanaman.
   • Kumpulkan data dari ahli atau dokumen-dokumen terpercaya.

3. Tentukan Metode Akuisisi Pengetahuan

   • Gunakan wawancara terstruktur atau kuesioner untuk mengumpulkan informasi dari para ahli, seperti pertanyaan tentang jenis-jenis gejala, pola penyakit, dan jenis tanaman.
   • Lakukan studi literatur untuk melengkapi informasi tentang gejala dan penyebab penyakit pada tanaman.

4. Susun Pengetahuan dalam Bentuk Aturan (Rule-based)

   • Setelah mendapatkan informasi dari para ahli, susun pengetahuan dalam bentuk aturan IF-THEN yang mudah diimplementasikan dalam sistem pakar.
   • Contoh aturan:
     • IF daun berwarna kuning dan terdapat bintik hitam pada daun THEN kemungkinan penyakit adalah bercak daun.
     • IF batang tanaman berlendir dan daun layu THEN kemungkinan penyakit adalah busuk batang.

5. Klasifikasikan Gejala dan Penyakit

   • Buat daftar gejala-gejala yang umumnya terjadi pada tanaman dan klasifikasikan gejala tersebut dalam kategori tertentu.
   • Buat daftar penyakit yang akan didiagnosa oleh sistem pakar dan kaitkan setiap penyakit dengan gejala yang relevan.

6. Buat Diagram Pohon Keputusan (Decision Tree)

   • Dengan menggunakan data gejala yang dikumpulkan, buat diagram pohon keputusan untuk mempermudah penelusuran diagnosis.
   • Misalnya, pohon keputusan dimulai dari gejala awal, seperti warna daun atau kondisi batang, kemudian bercabang berdasarkan gejala spesifik.

7. Implementasi Pengetahuan ke dalam Basis Pengetahuan

   • Implementasikan aturan-aturan tadi ke dalam basis pengetahuan sistem pakar, biasanya menggunakan bahasa pemrograman atau platform sistem pakar seperti CLIPS atau Prolog.
   • Basis pengetahuan ini akan digunakan oleh mesin inferensi untuk memproses input gejala yang diberikan pengguna.

8. Uji Coba Sistem

   • Lakukan uji coba dengan memberikan input gejala dan memastikan sistem pakar dapat memberikan diagnosis penyakit tanaman yang akurat.
   • Koreksi atau tambah aturan jika ada gejala atau penyakit yang belum terakomodasi dalam sistem.

9. Perbarui Pengetahuan Secara Berkala

   • Lakukan pembaruan terhadap basis pengetahuan sistem pakar jika ada penemuan baru terkait penyakit tanaman atau metode diagnosis baru.