Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition) Sistem Pakar
Apa Itu Akuisisi pengetahuan (Knowledge Acquisition)
Akuisisi pengetahuan atau Knowledge Acquisition (KA) adalah proses memperoleh pengetahuan baru atau informasi dalam suatu domain tertentu. KA biasanya terjadi dalam konteks pengembangan sistem kecerdasan buatan (artificial intelligence) atau dalam proses pembelajaran mesin (machine learning). Tujuannya adalah untuk memperluas pengetahuan komputer dalam suatu domain tertentu, sehingga mesin dapat memahami dan menyelesaikan tugas yang berkaitan dengan domain tersebut.
Proses KA pada umumnya melibatkan beberapa tahap, seperti analisis kebutuhan, perencanaan, pengumpulan data, pengolahan data, dan evaluasi. KA dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain melalui interaksi dengan ahli domain (knowledge engineer), pengamatan atau pengukuran langsung, serta melalui ekstraksi informasi dari sumber-sumber data, seperti teks, gambar, atau video.
Salah satu contoh aplikasi KA adalah sistem pakar (expert system), yang menggunakan pengetahuan ahli dalam suatu domain tertentu untuk menyelesaikan masalah atau memberikan saran dalam domain tersebut. KA juga digunakan dalam pembelajaran mesin, di mana mesin "dilatih" dengan data untuk memperoleh pengetahuan dan kemampuan untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu.
Metode Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition) Sistem Pakar
Metode akuisisi pengetahuan (KA) yang umum digunakan dalam pengembangan sistem pakar (expert system) meliputi:
1. Wawancara dengan Ahli (Expert Interview)
Metode ini melibatkan interaksi langsung dengan ahli domain yang memiliki pengetahuan dan pengalaman dalam suatu bidang tertentu. Dalam wawancara, ahli akan menjelaskan secara rinci tentang konsep, aturan, dan keterampilan dalam domain yang ingin dianalisis. Informasi yang diperoleh dari ahli ini kemudian dapat dijadikan sebagai pengetahuan dalam sistem pakar.
2. Pengamatan dan Studi Kasus (Observation and Case Study)
Metode ini dilakukan dengan mengamati dan mempelajari kasus-kasus yang relevan dengan domain yang ingin dianalisis. Informasi yang diperoleh dari pengamatan dan studi kasus kemudian dapat dijadikan sebagai pengetahuan dalam sistem pakar.
3. Analisis Dokumen (Document Analysis)
Metode ini melibatkan pengumpulan dan analisis dokumen yang berkaitan dengan domain tertentu, seperti buku, artikel jurnal, catatan, atau laporan. Informasi yang diperoleh dari analisis dokumen kemudian dapat dijadikan sebagai pengetahuan dalam sistem pakar.
4. Pengumpulan Data (Data Collection)
Metode ini dilakukan dengan mengumpulkan data yang berkaitan dengan domain tertentu, seperti data sensor atau data hasil survei. Data ini kemudian diproses untuk mendapatkan pengetahuan yang dapat dijadikan dalam sistem pakar.
5. Penggunaan Ontologi (Ontology Engineering)
Metode ini melibatkan pembuatan ontologi atau representasi formal pengetahuan dalam domain tertentu. Ontologi ini berisi kelas, properti, relasi, dan aturan yang mendefinisikan konsep dan hubungan dalam domain. Ontologi dapat digunakan untuk memudahkan pemahaman dan pengorganisasian pengetahuan dalam sistem pakar.
Setelah pengetahuan diperoleh, pengetahuan tersebut kemudian dapat diintegrasi ke dalam sistem pakar dengan menggunakan teknik-teknik seperti penalaran (inference), pengambilan keputusan (decision making), dan representasi pengetahuan (knowledge representation).