Sistem pakar adalah sistem komputer yang mengaplikasikan pengetahuan ahli (pakar) untuk memecahkan masalah seperti layaknya seorang pakar. Sistem pakar menggabungkan basis pengetahuan dari pakar dengan aturan inferensi untuk mengambil keputusan dan menjawab pertanyaan pengguna.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar, yaitu sistem komputer yang menggunakan pengetahuan domain untuk memecahkan masalah seperti yang dilakukan oleh pakar. Sistem pakar dapat memberikan saran, penjelasan, dan solusi untuk masalah domain tertentu dengan menggunakan basis pengetahuan dan mesin inferensi. Sistem pakar memiliki berbagai manfaat seperti menyediakan keahlian setiap saat, meningkatkan k
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar, termasuk definisi sistem pakar dan pakar, ciri-ciri, keuntungan dan kelemahan sistem pakar, alasan pengembangan, komponen utama, teknik representasi pengetahuan seperti rule-based dan frame-based knowledge."
Knowledge management, artificial intelligence, expert systems and virtual rea...Rissa Afrianti Afhan
Makalah ini membahas tentang Knowledge Management, Artificial Intelligence, Expert Systems, dan Virtual Reality. Pembahasan mencakup definisi, pengembangan, jenis, komponen, penerapan, tujuan, dan perbandingan masing-masing topik. Topik-topik tersebut berkaitan dengan pengelolaan pengetahuan, kecerdasan buatan, sistem pakar, dan realitas virtual dalam rangka menunjang pengembangan sumber daya manusia.
Sistem pakar adalah sistem komputer yang mengaplikasikan pengetahuan ahli (pakar) untuk memecahkan masalah seperti layaknya seorang pakar. Sistem pakar menggabungkan basis pengetahuan dari pakar dengan aturan inferensi untuk mengambil keputusan dan menjawab pertanyaan pengguna.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar, yaitu sistem komputer yang menggunakan pengetahuan domain untuk memecahkan masalah seperti yang dilakukan oleh pakar. Sistem pakar dapat memberikan saran, penjelasan, dan solusi untuk masalah domain tertentu dengan menggunakan basis pengetahuan dan mesin inferensi. Sistem pakar memiliki berbagai manfaat seperti menyediakan keahlian setiap saat, meningkatkan k
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar, termasuk definisi sistem pakar dan pakar, ciri-ciri, keuntungan dan kelemahan sistem pakar, alasan pengembangan, komponen utama, teknik representasi pengetahuan seperti rule-based dan frame-based knowledge."
Knowledge management, artificial intelligence, expert systems and virtual rea...Rissa Afrianti Afhan
Makalah ini membahas tentang Knowledge Management, Artificial Intelligence, Expert Systems, dan Virtual Reality. Pembahasan mencakup definisi, pengembangan, jenis, komponen, penerapan, tujuan, dan perbandingan masing-masing topik. Topik-topik tersebut berkaitan dengan pengelolaan pengetahuan, kecerdasan buatan, sistem pakar, dan realitas virtual dalam rangka menunjang pengembangan sumber daya manusia.
Organisasi yang membutuhkan sistem pakar antara lain:
1. Organisasi yang membutuhkan keahlian khusus tertentu namun sulit didapatkan, seperti bidang kesehatan, teknik, dan ilmu pengetahuan.
2. Organisasi yang membutuhkan konsistensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan, seperti organisasi kesehatan dan perbankan.
3. Organisasi yang membutuhkan penyebaran keahlian ke lokasi yang tersebar, seperti perusaha
Sistem pakar menggunakan pengetahuan manusia yang dimasukkan ke dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan keahlian manusia. Terdiri dari basis pengetahuan dan mesin inferensi untuk mengambil kesimpulan berdasarkan aturan-aturan dalam basis pengetahuan."
Sistem Berbasis Pengetahuan dan Sistem PakarDian Aditya
Sistem berbasis pengetahuan adalah sistem yang menggunakan metode kecerdasan buatan untuk merepresentasikan dan mereasoning pengetahuan dalam domain sempit untuk mendukung pengambilan keputusan cerdas, dengan komponen utama berupa basis pengetahuan, mekanisme akuisisi pengetahuan, dan mekanisme inferensi.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar, yang merupakan program komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan seorang pakar dalam menyelesaikan masalah. Dibahas pula definisi, sejarah, struktur, komponen-komponen utama sistem pakar seperti basis pengetahuan, mesin inferensi, dan antarmuka pengguna, serta contoh aplikasi sistem pakar dalam berbagai bidang seperti kedokteran, teknik,
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar, termasuk definisi, komponen, manfaat, dan contoh sistem pakar dalam berbagai bidang seperti medis dan teknik.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem berbasis pengetahuan (sistem pakar) dengan menjelaskan pengertian artificial intelligence, cabang-cabang artificial intelligence seperti logical AI, search, representation, pattern recognition, inference, learning from experience, dan lainnya. Dokumen tersebut juga menjelaskan tentang pengertian sistem pakar, keuntungan sistem pakar, konsep umum sistem pakar, perkembangan sistem pakar, dan beberapa contoh sistem pakar yang terkenal."
Dokumen tersebut membahas tentang pengenalan sistem pakar, prinsip dasar sistem pakar, dan kurikulum mata kuliah sistem pakar yang mencakup pengantar sistem pakar, knowledge base, inference engine, manajemen ketidakpastian, perancangan sistem pakar, dan proyek akhir sistem pakar.
Sistem pakar adalah usaha untuk menirukan seorang pakar dengan memindahkan pengetahuannya ke komputer agar dapat memberikan nasihat seperti layaknya seorang pakar. Sistem pakar terdiri atas basis pengetahuan dan mesin inferensi yang dapat mengambil kesimpulan berdasarkan aturan-aturan dalam basis pengetahuan. Pengembangan sistem pakar melibatkan proses akuisisi pengetahuan dari pakar, representasi pengetahuan
Sistem pakar adalah sistem informasi yang menggunakan pengetahuan dari pakar untuk memberikan konsultasi. Sistem pakar memiliki basis pengetahuan dan mesin inferensia untuk menjelaskan proses pengambilan keputusan. Komponen utama sistem pakar adalah basis pengetahuan, memori kerja, dan mesin inferensia.
Dokumen tersebut membahas arsitektur sistem pakar yang terdiri atas dua bagian utama yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi. Kemudian dibahas pula komponen-komponen penting sistem pakar seperti sistem akuisisi pengetahuan, basis pengetahuan, mesin inferensi, antarmuka pengguna, pengguna, ruang kerja, dan subsistem penjelasan.
Tugas executive support system for bussiness expert systemKristine M H
Teks ini membahas konsep dasar sistem ahli (expert system), struktur, kelebihan dan kekurangan sistem ahli, serta kategori masalah yang dapat diselesaikan menggunakan sistem ahli.
Tiga unsur penting dalam pengembangan sistem pakar adalah pakar, sistem, dan pemakai. Komponen utama sistem pakar terdiri atas fasilitas akuisisi pengetahuan, basis pengetahuan dan aturan, mekanisme inferensi, fasilitas belajar mandiri, fasilitas penjelasan sistem, dan antarmuka pemakai. Sistem pakar dikembangkan melalui enam tahap yaitu identifikasi, konseptualisasi, formalisasi, implementasi,
EXPERT SYSTEM
(Sistem Pakar):
• Definisi ES
• Manfaat ES
• Perbandingan ES
• Kelemahan Pengembangan ES
• Ciri dan Karakteristis ES
• Bidang Pengembangan ES
Identifikasi alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan permukiman kecamatan t...M Eka
Dokumen tersebut membahas tentang identifikasi penyebab alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan permukiman di Kecamatan Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang. Penyebab utamanya adalah bertambahnya kegiatan industri dan pertumbuhan penduduk sehingga meningkatkan kebutuhan akan lahan permukiman. Hal ini berdampak pada berkurangnya lahan pertanian di kecamatan tersebut.
Organisasi yang membutuhkan sistem pakar antara lain:
1. Organisasi yang membutuhkan keahlian khusus tertentu namun sulit didapatkan, seperti bidang kesehatan, teknik, dan ilmu pengetahuan.
2. Organisasi yang membutuhkan konsistensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan, seperti organisasi kesehatan dan perbankan.
3. Organisasi yang membutuhkan penyebaran keahlian ke lokasi yang tersebar, seperti perusaha
Sistem pakar menggunakan pengetahuan manusia yang dimasukkan ke dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan keahlian manusia. Terdiri dari basis pengetahuan dan mesin inferensi untuk mengambil kesimpulan berdasarkan aturan-aturan dalam basis pengetahuan."
Sistem Berbasis Pengetahuan dan Sistem PakarDian Aditya
Sistem berbasis pengetahuan adalah sistem yang menggunakan metode kecerdasan buatan untuk merepresentasikan dan mereasoning pengetahuan dalam domain sempit untuk mendukung pengambilan keputusan cerdas, dengan komponen utama berupa basis pengetahuan, mekanisme akuisisi pengetahuan, dan mekanisme inferensi.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar, yang merupakan program komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan seorang pakar dalam menyelesaikan masalah. Dibahas pula definisi, sejarah, struktur, komponen-komponen utama sistem pakar seperti basis pengetahuan, mesin inferensi, dan antarmuka pengguna, serta contoh aplikasi sistem pakar dalam berbagai bidang seperti kedokteran, teknik,
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar, termasuk definisi, komponen, manfaat, dan contoh sistem pakar dalam berbagai bidang seperti medis dan teknik.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem berbasis pengetahuan (sistem pakar) dengan menjelaskan pengertian artificial intelligence, cabang-cabang artificial intelligence seperti logical AI, search, representation, pattern recognition, inference, learning from experience, dan lainnya. Dokumen tersebut juga menjelaskan tentang pengertian sistem pakar, keuntungan sistem pakar, konsep umum sistem pakar, perkembangan sistem pakar, dan beberapa contoh sistem pakar yang terkenal."
Dokumen tersebut membahas tentang pengenalan sistem pakar, prinsip dasar sistem pakar, dan kurikulum mata kuliah sistem pakar yang mencakup pengantar sistem pakar, knowledge base, inference engine, manajemen ketidakpastian, perancangan sistem pakar, dan proyek akhir sistem pakar.
Sistem pakar adalah usaha untuk menirukan seorang pakar dengan memindahkan pengetahuannya ke komputer agar dapat memberikan nasihat seperti layaknya seorang pakar. Sistem pakar terdiri atas basis pengetahuan dan mesin inferensi yang dapat mengambil kesimpulan berdasarkan aturan-aturan dalam basis pengetahuan. Pengembangan sistem pakar melibatkan proses akuisisi pengetahuan dari pakar, representasi pengetahuan
Sistem pakar adalah sistem informasi yang menggunakan pengetahuan dari pakar untuk memberikan konsultasi. Sistem pakar memiliki basis pengetahuan dan mesin inferensia untuk menjelaskan proses pengambilan keputusan. Komponen utama sistem pakar adalah basis pengetahuan, memori kerja, dan mesin inferensia.
Dokumen tersebut membahas arsitektur sistem pakar yang terdiri atas dua bagian utama yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi. Kemudian dibahas pula komponen-komponen penting sistem pakar seperti sistem akuisisi pengetahuan, basis pengetahuan, mesin inferensi, antarmuka pengguna, pengguna, ruang kerja, dan subsistem penjelasan.
Tugas executive support system for bussiness expert systemKristine M H
Teks ini membahas konsep dasar sistem ahli (expert system), struktur, kelebihan dan kekurangan sistem ahli, serta kategori masalah yang dapat diselesaikan menggunakan sistem ahli.
Tiga unsur penting dalam pengembangan sistem pakar adalah pakar, sistem, dan pemakai. Komponen utama sistem pakar terdiri atas fasilitas akuisisi pengetahuan, basis pengetahuan dan aturan, mekanisme inferensi, fasilitas belajar mandiri, fasilitas penjelasan sistem, dan antarmuka pemakai. Sistem pakar dikembangkan melalui enam tahap yaitu identifikasi, konseptualisasi, formalisasi, implementasi,
EXPERT SYSTEM
(Sistem Pakar):
• Definisi ES
• Manfaat ES
• Perbandingan ES
• Kelemahan Pengembangan ES
• Ciri dan Karakteristis ES
• Bidang Pengembangan ES
Identifikasi alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan permukiman kecamatan t...M Eka
Dokumen tersebut membahas tentang identifikasi penyebab alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan permukiman di Kecamatan Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang. Penyebab utamanya adalah bertambahnya kegiatan industri dan pertumbuhan penduduk sehingga meningkatkan kebutuhan akan lahan permukiman. Hal ini berdampak pada berkurangnya lahan pertanian di kecamatan tersebut.
A backward chaining rule-based system is described that diagnoses meningitis using patient symptoms and test results. The system has one goal - to prove or disprove if an infection is meningitis. It begins by asking the user questions to evaluate the premises in its rules through recursive reasoning. A medical consultation system is presented that recommends antibiotic treatments and allows alternatives by checking the drug class and safety.
This document outlines the process of forward chaining and backward chaining in a rule-based expert system for animal classification. It begins by defining 15 rules for classifying animals based on their attributes. It then provides an example of forward chaining using 5 facts to determine the animal is a giraffe by firing rules R2, R8, and R11. For backward chaining, it takes the goal of determining the animal is a cheetah and works backwards through the 5 given facts and rules R9, R6, and R1 to verify the goal.
The document discusses expert systems, which are a branch of artificial intelligence that uses specialized knowledge to solve problems like a human expert. It defines expert systems and their key components, including the knowledge base, inference engine, working memory, and user interface. The document also covers knowledge representation, problem solving techniques like forward and backward chaining, development life cycles, applications, advantages and limitations of expert systems.
Rule based systems are specialized software that encapsulate human intelligence and knowledge to make intelligent decisions quickly and repeatedly. They represent knowledge using if-then rules and work memory. There are two types of rules - forward chaining which is data-driven and deductive, and backward chaining which is goal-driven and inductive. While rule engines are the core of applications, fully utilizing them requires additional components for interfacing, data exchange, data storage, and version management. Examples of companies using rule engines include Dell, Cisco, Vodafone, and Blue Cross Blue Shield.
Sistem pakar merupakan program komputer yang mengandung pengetahuan dari pakar untuk menirukan keahlian mereka dalam menyelesaikan masalah di berbagai bidang seperti kesehatan, bisnis, dan lainnya.
An expert system is a knowledge-based information system that uses knowledge from a specific domain to provide information to users like a human expert. Expert systems are useful when human experts are unavailable, inconsistent, or unable to clearly explain decisions. They can be applied when a problem lacks a clear algorithmic solution, is hazardous, has a scarcity of human experts, or requires standardization. Some examples of early expert systems include LITHIAN which advised archaeologists and DENDRAL which identified chemical structures. Expert systems have advantages like enhanced decision quality, reduced consulting costs, and ability to solve complex problems, but developing and maintaining them can be difficult and expensive.
Introduction and architecture of expert systempremdeshmane
An expert system is an interactive computer program that uses knowledge acquired from experts to solve complex problems in a specific domain. It consists of an inference engine that applies rules and logic to the facts contained within a knowledge base in order to provide recommendations or advice to users. The first expert system was called DENDRAL and was developed in the 1970s at Stanford University to identify unknown organic molecules. Expert systems are used in applications like diagnosis, financial planning, configuration, and more to perform tasks previously requiring human expertise. They have benefits like increased productivity and quality, reduced costs and errors, and the ability to capture scarce human knowledge. However, they also have limitations such as difficulty acquiring and representing human expertise and an inability to operate outside their
An knowledge based system (KBS) is a type of artificial intelligence program that uses a knowledge base to solve problems within a specialized domain that normally requires human expertise. A KBS consists of a knowledge base containing facts, rules, and heuristics about its domain, an inference engine that applies reasoning to the knowledge base, and a user interface. The knowledge base is developed by a knowledge engineer working with a domain expert to capture their expertise. A KBS can perform tasks like classification, diagnosis and planning by drawing on the captured knowledge through its inference engine.
An expert system is a computer program that contains knowledge about a specific domain that allows it to solve problems or provide advice like a human expert. Expert systems are made up of a knowledge base, inference engine, and user interface. They are developed through knowledge engineering, which involves knowledge engineers working with domain experts to gather knowledge about a problem domain and represent it in a way that a computer can understand. Some key applications of expert systems include medical diagnosis, mineral prospecting, and configuring computer systems.
The document discusses expert systems, which are computer programs that use knowledge and reasoning to solve complex problems like human experts. It describes key components of expert systems like the knowledge base, reasoning engine, and user interface. Examples of early medical expert systems MYCIN and Internist are provided that demonstrated how expert systems can model human diagnostic reasoning strategies. While expert systems have been effective in some domains, full integration into fields like medicine has proven challenging.
FORWARD CHAINING AND BACKWARD CHAINING SYSTEMS IN ARTIFICIAL INTELIGENCEJohnLeonard Onwuzuruigbo
Forward chaining and backward chaining are two approaches for reasoning using rules in an expert system. Forward chaining applies rules to existing facts to infer new facts, proceeding iteratively until no more rules can fire. Backward chaining starts with a goal or hypothesis and works backwards from the conclusion of rules to find facts that support the goal. The appropriate approach depends on factors like whether the problem is data-driven or goal-driven, the size and relationships of the rule set and facts, and performance requirements. Both techniques have tradeoffs and combining them may provide the best solution in some cases.
1. The document describes an expert system and its components.
2. It defines an expert system as an intelligent computer program that uses knowledge and reasoning to solve problems that usually require human expertise.
3. The key components of an expert system are the knowledge base, inference engine, explanation facility, and knowledge acquisition facility.
Dokumen tersebut merangkum pengenalan dasar mengenai sistem pakar, yang didefinisikan sebagai program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan seorang ahli dalam menyelesaikan masalah. Sistem pakar menyediakan solusi setara ahli dengan menggunakan basis pengetahuan dan mesin inferensi. Dokumen tersebut juga membahas komponen-komponen utama sistem pakar dan contoh aplikasinya.
Dokumen tersebut merangkum pengenalan dasar mengenai sistem pakar, yang didefinisikan sebagai program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan seorang ahli dalam menyelesaikan masalah. Sistem pakar menyediakan solusi setara ahli dengan menggunakan basis pengetahuan dan mesin inferensi. Dokumen tersebut juga membahas komponen-komponen utama sistem pakar dan contoh aplikasinya.
Aplikasi Sistem Informasi Berdasarkan Level Organisasi Hendy Surjono
Sistem informasi berbasis komputer digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan di berbagai tingkatan manajemen. Sistem pendukung keputusan dan sistem informasi geografis membantu pengambilan keputusan strategis dengan melakukan analisis 'apa jika' dan sensitivitas data."
Sistem pakar adalah program komputer yang dirancang untuk memecahkan masalah kompleks dan memberikan kemampuan pengambilan keputusan seperti seorang pakar manusia dengan mengekstrak pengetahuan dari basis pengetahuannya menggunakan aturan penalaran dan inferensi. Sistem pakar terdiri dari antarmuka pengguna, mesin inferensi, dan basis pengetahuan yang berisi pengetahuan yang diperoleh dari para ahli. Sistem pakar membant
Dokumen tersebut merangkum berbagai konsep terkait sistem pendukung keputusan, mulai dari pengertian sistem pendukung keputusan, jenis keputusan, jenis masalah, kebutuhan sistem pendukung keputusan, model sistem pendukung keputusan, sistem pakar, manfaat sistem pakar bagi manajer dan perusahaan, serta perbedaan antara sistem pendukung keputusan dan sistem pakar.
Merri syafwardi, hapzi ali, sistem pakar dan eis, ut batam, 2018merrisya
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar dan sistem informasi eksekutif. Sistem pakar adalah sistem yang meniru pengetahuan ahli untuk menyelesaikan masalah, sedangkan sistem informasi eksekutif menyajikan laporan strategis untuk manajemen. Dokumen tersebut juga menjelaskan komponen sistem pakar dan contoh penerapannya, serta merancang sistem informasi eksekutif berdasarkan sistem yang ada di suatu kantor.
Ary p,hapzi ali, desain sistem pakar, ut, 2017Ary Prasetyo
Teks tersebut merupakan ringkasan tentang perancangan sistem pakar UBTS (Universal Battery Tester System) di PT Varta Microbattery Indonesia. Sistem pakar dirancang untuk mempercepat, meningkatkan akurasi, dan menstandarisasi proses pengujian baterai secara otomatis. Sistem pakar akan menirukan keahlian para pakar untuk mengidentifikasi jenis baterai dan memberikan petunjuk pengujian yang tepat sehingga proses produksi menjadi lebih efisien.
Teks tersebut merangkum tentang mata kuliah Sistem Pakar yang mencakup pengembangan sistem berbasis pengetahuan, akuisisi pengetahuan, representasi pengetahuan, metode inferensi, ketidakpastian, dan machine learning. Juga menjelaskan komponen utama sistem pakar seperti basis pengetahuan, mesin inferensi, memori kerja, dan antarmuka pengguna.
Aplikasi Sistem Teknologi Informasi (STI) di level-level organisasiFajar Sidiq 📶 📡
Dokumen tersebut membahas berbagai sistem teknologi informasi yang dapat diterapkan di berbagai level organisasi, termasuk expert system, jaringan syaraf tiruan, sistem pendukung keputusan, sistem informasi geografis, sistem informasi eksekutif, dan sistem otomatisasi perkantoran.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar dan pendukung keputusan (decision support system/DSS). Sistem pakar adalah sistem informasi yang mengandung pengetahuan dari pakar untuk digunakan dalam konsultasi, sedangkan DSS dibuat untuk membantu pengambilan keputusan manajer. Dokumen ini juga menjelaskan komponen utama sistem pakar dan DSS serta teknik representasi pengetahuan dan inferensi pada sistem pakar.
Sistem pakar (expert system) adalah perangkat lunak komputer yang dirancang untuk memberikan saran dan bantuan dalam menyelesaikan masalah di bidang ilmu tertentu seperti sains, teknik, kedokteran, dan pendidikan dengan menghimpun dan menyimpan data secara besar-besaran serta menggunakan logika untuk menjawab pertanyaan dan menjelaskan proses pengambilan keputusan.
Pendidikan inklusif merupakan sistem pendidikan yang
memberikan akses kepada semua peserta didik yang
memiliki kelainan, bakat istimewa,maupun potensi tertentu
untuk mengikuti pendidikan maupun pembelajaran dalam
satu lingkungan pendidikan yang sama dengan peserta didik
umumlainya
Workshop "CSR & Community Development (ISO 26000)"_di BALI, 26-28 Juni 2024Kanaidi ken
Dlm wktu dekat, Pelatihan/WORKSHOP ”CSR/TJSL & Community Development (ISO 26000)” akn diselenggarakan di Swiss-BelHotel – BALI (26-28 Juni 2024)...
Dgn materi yg mupuni & Narasumber yg kompeten...akn banyak manfaat dan keuntungan yg didpt mengikuti Pelatihan menarik ini.
Boleh jga info ini👆 utk dishare_kan lgi kpda tmn2 lain/sanak keluarga yg sekiranya membutuhkan training tsb.
Smga Bermanfaat
Thanks Ken Kanaidi
Materi ini membahas tentang defenisi dan Usia Anak di Indonesia serta hubungannya dengan risiko terpapar kekerasan. Dalam modul ini, akan diuraikan berbagai bentuk kekerasan yang dapat dialami anak-anak, seperti kekerasan fisik, emosional, seksual, dan penelantaran.
7. Perbandingan Seorang Ahli (Human Expert) dengan Sistem Pakar (ES) Terjangkau Tinggi Biaya Konsisten & lebih cepat variabel Kecepatan Konsisten Variabel Performansi Tidak Ya Perishable /Dapat habis Dapat diganti Tidak tergantikan Keamanan Dimana saja Lokal/tertentu Geografis Setiap saat Hari Kerja Time Availability Expert System Human Expert Faktor
10. Eksekusi dilakukan secara heuristic dan logik Eksekusi secara algoritmik ( step-by-step ) Sistem dapat bekerja hanya dengan rules yang sedikit Sistem bekerja jika sudah lengkap Perubahan pada rules dapat dilakukandengan mudah Perubahan pada program merepotkan Tidak harus mambutuhkan semua input data atau fakta Membutuhkan semua input data Penjelasan ( explanation ) merupakan bagian dari ES Tidak menjelaskan mengapa input dibutuhkan atau bagaimana hasil diperoleh Program bisa saja melakukan kesalahan Program tidak pernah salah (kecuali programer-nya yang salah) Knowledge base terpisah dari mekanisme pemrosesan ( inference ) Informasi dan pemrosesan umumnya digabung dlm satu program sequential Sistem Pakar Sistem Konvensional
11. Menangkap, menambah dan mendistribusi pertimbangan ( judgment ) dan pengetahuan Menangkap, menambah dan mendistribusi data numerik atau informasi Reperesentasi pengetahuan dalam simbol Representasi data dalam numerik Data kualitatif Data kuantitatif Efektifitas adalah tujuan utama Efisiensi adalah tujuan utama Manipulasi efektif pada knowledge-base yang besar Manipulasi efektif pada database yang besar Sistem Pakar Sistem Konvensional
30. Perbedaan utama antara pemrograman konvensional dengan pengembangan Sistem Pakar Iterative Sequential Hasil Kerja Team Programmer bekerja sendirian Fokus pada masalah Fokus pada Solusi Pengembangan Sistem Pakar Pemrograman konvensional
![DEFINISI SISTEM PAKAR (EXPERT SYSTEM): ,[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)