Expert System MYCIN

EXPERT SYSTEM MYCIN

Mycin adalah sistem pakar yang dikembangkan selama lima atau enam tahun pada awal tahun 1970 di Stanford University . Ini ditulis dalam Lisp sebagai disertasi doktor Edward Shortliffe bawah arahan Bruce Buchanan , Stanley N. Cohen dan lain-lain. Ini muncul di laboratorium yang telah menciptakan sebelumnya Dendral sistem pakar, tetapi menekankan penggunaan aturan menghakimi bahwa memiliki unsur-unsur ketidakpastian (dikenal sebagai faktor kepastian) terkait dengan mereka. Sistem pakar ini dirancang untuk mengidentifikasi bakteri yang menyebabkan infeksi berat, seperti bakteremia dan meningitis, dan merekomendasikan antibiotik dengan dosis yang disesuaikan untuk berat badan pasien – nama berasal dari antibiotik itu sendiri, sebagai antibiotik banyak akhiran “Mycin” . Sistem Mycin juga digunakan untuk diagnosis penyakit pembekuan darah.

MYCIN membantu dokter mengidentifikasi pasien yang menderita penyakit. Dokter duduk di depan komputer dan memasukkan data pasien: umur, riwayat kesehatan, hasil laboratorium dan informasi terkait lainnya. Dengan informasi ini ditambah pengetahuan yang sudah ada dalam komputer, *MYCIN mendiagnosa selanjutnya merekomendasi obat dan dosis yang harus dimakan.

MYCIN sebagai penasehat medis, tidak dimaksudkan untuk mengantikan kedudukan seorang dokter. Tetapi membantu dokter yang belum berpengalaman dalam penyakit tertentu. Juga untuk membantu dokter dalam mengkonfirmasi diagnosa dan terapi yang diberikan kepada pasien apakah sesuai dengan diagnosa dan terapi yang ada dalam basis pengetahuan yang sudah dimasukkan ke dalam MYCIN, karena MYCIN dirancang oleh dokter-dokter yang ahli di bidang penyakit tersebut.

 Cara kerja sistem pakar

Knowledge base

Pengetahuan dari manusia yang digunakan atau dipresentasikan yang dapat di proses oleh komputer.
Terdapat dua pengetahuan, yaitu:

Dasar aturan (rule base)
Pengetahuaan yang menggunakan pernyataan yang berupa if-then atau jika-maka dengan menggunakan metode ini, kita dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu. Metode ini dapat pula digunakan jika membutuhkan langkah langkah untuk menyelesaikan suatu permasalahan sehingga kita dapat menarik kesimpulan.

Knowledge framed
Sebuah pengetahuan yang digunakan dalam bentuk hierarki atau dalam bentuk frame.

Inference engine

Strategi yang dimiliki untuk pakar agar dapat mencari data.
Terdapat dua strategi, yaitu:

Forward chaining (ranut maju)
Strategi atau metode pencarian yang didahulukan dengan mengumpulkan informasi atau data atau fakta yang kemudian ditarik kesimpulan, sehingga kita dapat mencari solusi dari suatu permasalahan.

Backward chaining (ranut balik)
Sebuah strategi atau metode pencarian yang bersebrangan dengan ranut maju atau forward chaining strategi atau metode ini memulai dengan hipotesa. Sehingga, kita dapat mengetahui apakah informasi yang kita ambil sebagai hipotesa kita terbukti ataupun tidak.

Peran sistem pakar

Terdapat tiga peran sistem pakar, yaitu :

Pakar

Sistem ES yang sukses tergantung pada pengalaman dan penerapan pengetahuan yang dapat diberikan orang selama pengembangannya. Sistem besar umumnya membutuhkan banyak pakar.

Insinyur pengetahuan

Insinyur pengetahuan memiliki tugas ganda. Orang ini harus bisa mendapatkan pengetahuan dari pakar, secara bertahap mendapatkan pemahaman tentang bidang kepakaran. Intelijen, kebijaksanaan, empati, dan kemampuan dalam teknik akuisisi pengetahuan tertentu dibutuhkan oleh seorang insinyur pengetahuan. Teknik akuisisi pengetahuan meliputi melakukan wawancara dengan berbagai tingkat struktur, analisis protokol, pengamatan pakar di tempat kerja, dan analisis kasus.

Di sisi lain, insinyur pengetahuan juga harus memilih alat yang sesuai untuk proyek dan menggunakannya untuk mewakili pengetahuan dengan penerapan fasilitas akuisisi pengetahuan.

Pengguna

Sistem yang dikembangkan oleh pengguna akhir dengan kerangka sederhana, dibangun dengan agak cepat dengan harga murah. Sistem yang lebih besar dibangun dalam usaha pembangunan yang terorganisir. Strategi pengembangan iteratif berorientasi prototipe biasanya digunakan. ESs sangat cocok untuk prototipe

Manfaat sistem pakar

Terdapat beberapa manfaat dari sistem pakar secara langsung maupun tidak langsung, yaitu:

• Sebuah perusahaan teknik mengurangi persyaratan staf dari lima insinyur menjadi setara 1,5 dengan menggunakan sistem pakar untuk menyesuaikan spesifikasi mesin.
• Admnistrasi Penerbangan Federal Amerika Serikat menggunakan Sistem Manajemen Lalu Lintas Smartflow untuk mengkoordinasikan lalu lintas udara dengan lebih baik.
• Bursa Efek Amerika menggunakan sistem pakar untuk digunakan dalam memantau perdagangan orang dalam.
• Rumah sakit menggunakan sistem pakar untuk menafsirkan data pasien melalui database pengetahuan obat yang besar untuk mengidentifikasi interaksi obat yang berbahaya dan masalah lainnya.
• Di bidang manufaktur, sistem pakar juga umum dan sukses. Sistem pakar dapat melacak variabel produksi, tabulasi statistik, dan mengidentifikasi proses yang tidak sesuai dengan pola yang diharapkan, menandakan masalah potensial. Selain itu, sistem pakar terpadu dapat segera memberi tahu orang yang tepat untuk memperbaiki masalah dalam proses pembuatannya.

Namun, terdapat pula manfaat sistem pakar terhadap pengguna akhirnya, yaitu:

• Sebuah kecepatan kerja profesional manusia atau semi-professional.
• Di dalam perusahaan, penghematan biaya internal utama. Dalam sistem yang berukuran kecil, penghematan terkadang dalam puluhan atau ratusan juta rupiah. Namun, dalam sistem yang berukuran besar, seringkali dalam puluhan juta rupiah dan setinggi ratusan juta rupiah hingga miliaran. Penghematan biaya ini merupakan hasil peningkatan kualitas, hal ini sebuah motivasi utama untuk menggunakan teknologi sistem pakar.
• Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Dalam beberapa kasus, kualitas atau kebenaran keputusan dievaluasi setelah fakta menunjukkan mengalami peningkatan sepuluh kali lipat.
• Melestarikan kemampuan langka. Sistem pakar digunakan untuk melestarikan pengetahuan yang langka dalam organisasi, untuk medapatkan kemampuan seorang yang sudah pensiun, dan untuk melestarikan pengetahuan perusahaan sehingga dapat didistribusikan secara luas ke pabrik, kantor, atau pabrik perusahaan lainnya.
• Memperkenalkan produk baru. Contoh dari produk baru yaitu penasihat patologi yang dijual ke ahli patologi klinis di rumah sakit untuk membantu diagnosa jaringan yang berpenyakit.

Kelebihan jika kita menggunakan sistem pakar:

1. Tidak perlu biaya ketika kita menggunakan sistem pakar.
2. Tidak membuang waktu ketika mencari jalan keluar.
3. Menambahkan kemampuan dalam program komputer.
4. Mempertimbangkan lebih banyak alternatif.
5. Untuk mengetahui pilihan-pilihan apa saja yang membuat atasan memikirkan kembali pilihan-pilihan yang ada.
6. Menetapkan pemilihan yang stabil, tidak membuat atasan memiliki hal baik atau hal tidak baik. Setelah melakukan pemikiran dalam teknologi, atasan harus mengetahui jika terdapat cara pemecahan permasalahan yang akan dipertimbangkan . Seusai pemikiran sistem dalam teknologi, atasan mengetaui cara pemecahan permasalahan yang akan diambil.
7. Aturan untuk sistem pakar lebih dapat dipahami daripada kode komputer biasa.

Namun Sistem Pakar juga memiliki kekurangan yaitu :

1. Tidak gampang untuk dikaji ulang, karena sulitnya persiapan seorang pakar serta sangat sulit ditambahkan kemampuannya dari pakar ke dalam program karena sangat tidak gampang untuk para pakar memberitahu apa yang harus mereka lakukan selanjutnya ketika mencari jalan keluar dari persoalan tersebut.
2. Tidak ada sistem pakar 100% akurat dikarenakan pakar yang menguji langsung berpendapat bahwa hal ini merupakan tidak selalu betul. Karenanya, para pakar harus melakukan uji ulang.
3. Sistem pakar tidak mampu bertanggung jawab terhadap ilmu yang tidak benar. Hal ini adalah suatu kekurangan karena didunia perdagangan terdapat beberapa ilmu yang bertahan, ilmu tidak sering akan bertahan dikarenakan perubahan mental dari pakar serta sifat mereka.

Teknologi sistem pakar

1. Beberapa ES

Sistem pakar ini memberikan rekomendasi dalam domain tugas tertentu.

2. Kerangka sistem pakar

Kerangka system pakar ini kendaraan paling umum untuk pengembangan ES tertentu. Kerangka ini adalah sistem pakar tanpa basis pengetahuan. Sebuah kerangka melengkapi pengembang ES dengan mesin inferensi, antarmuka pengguna, dan fasilitas penjelasan dan akuisisi pengetahuan.

3. Lingkungan pengembangan sistem pakar

Sistem ini memperluas kemampuan kerang dalam berbagai arah. Mereka berjalan di tempat kerja teknik, mini-komputer, atau mainframe, menawarkan integrasi yang ketat dengan database besar, dan mendukung pembangunan sistem pakar yang besar.

4. Bahasa pemrograman tingkat tinggi

Beberapa lingkungan pengembangan ES telah ditulis ulang dari LISP ke dalam bahasa prosedural yang lebih umum yang ditemukan di lingkungan komersial, seperti C atau C ++. ES sekarang jarang dikembangkan dalam bahasa pemrograman.