Outline Skripsi, Panduan & Sistematika Penulisan Skripsi Serta Rancangan Project Proposal Penelitian & Konsep Penelitian

 Pengertian Skripsi

Skripsi adalah suatu bentuk karya ilmiah yang ditulis seorang mahasiswa, yang telah memenuhi persyaratan akademik secara keseluruhan. Selain itu pula skripsi merupakan matakuliah inti yang harus diikuti dan dipenuhi oleh seorang mahasiswa program strata satu (S1).

Tujuan Skripsi

Tujuannya Penyusunan skripsi ini adalah untuk membentuk pola pikir mahasiswa, untuk menjadi pribadi yang memiliki wawasan pengetahuan yang nyata, sekaligus untuk memberikan pemahaman terhadap mahasiswa agar dapat berpikir secara logis dan ilmiah dalam menguraikan dan membahas dan menganalisis suatu permasalahan serta dituangkannya secara sistematis dan terstruktur.

Jenis Outline Skripsi Untuk Teknik Informatika

1. Perancangan Program Science

2. Penelitian Ilmiah

3. Jaringan Komputer

4. Aplikasi Startup

5. Penelitian

6. Kewirausahaan

7. Pengabdian kepada masyarakat

8. Teknologi

9. Karsa Cipta

10. Gagasan Tertulis 

11. Artikel Ilmiah

12. Gagasan Futuritik Konstruktif

13. .Perancangan Sistem Ptrogram Bisnis

Program Kreatifitas Mahasiswa (PKM)

• PKM merupakan salah satu upaya Direktorat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (DITLITABMAS) Ditjen Dikti untuk meningkatkan mutu mahasiswa di perguruan tinggi 

• PKM dikembangkan untuk mengantarkan mahasiswa mencapai taraf pencerahan kreativitas dan inovasi berlandaskan penguasaan sains dan teknologi serta keimanan yang tinggi

Tujuan Program reativitas Mahasiswa

1. Pengembangan Diri Mahasiswa

2. Inovatif, Cerdas dan Kreatif

3. Bermanfaat bagi Masyarakat

4. Profit atau Non-Profit Oriented

Konsep Dasar PKM

Bidang dan Muara Kegiatan PKM 

Jenis Kegiatan Program Kreatifitas Mahasiswa (PKM)

• PKM-Penelitian (PKM-P) 

Karya kreatif dan inovatif dalam penelitian

• PKM-Kewirausahaan (PKM-K) 

Karya kreatif dan inovatif dalam membuka peluang usaha 

•PKM-Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM-M)

 Karya kreatif dan inovatif dalam membantu masyarakat

• PKM-Penerapan Teknologi (PKM-T) 

Karya kreatif dan inovatif dalam menciptakan karya teknologi

• PKM-Karsa Cipta (PKM-KC) 

Karya kreatif dan inovatif dalam IPTEK

• PKM-Artikel Ilmiah (PKM-AI) 

Karya kreatif dan inovatif dalam penulisan artikel ilmiah

• PKM-Gagasan Tertulis (PKM-GT) 

Karya kreatif dan inovatif dalam penuangan gagasan atau ide kreatif

PKM-P (PKM Penelitian)

#. PKM-P merupakan karya kreatif untuk menjawab permasalahan, pengembangan dan teori yang dilaksanakan dengan melakukan penelitian 

#. PKM-P lebih menekankan pada pemecahan masalah yang ditunjukkan pada metodologi penelitian

Contoh Judul PKM-P

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemasok Bahan Baku Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp) Pada Starbucks Coffee

PKM-T (PKM Penerapan Teknologi)

#. PKM-T merupakan kreativitas yang inovatif dalam menciptakan suatu karya teknologi (prototipe, model, peralatan, proses) yang dibutuhkan oleh suatu kelompok masyarakat (kelompok tani, industri kecil, dll)

#. PKM-T mewajibkan mahasiswa bertukar pikiran dengan pengusaha/pedagang kecil, koperasi atau kelompok produktif lain

#. Produk PKM-T merupakan solusi atas persoalan yang diprioritaskan mitra

Contoh PKM-T

Pengusir burung dan tikus dengan energi alternatif tenaga surya untuk mendukung program swasembada beras

PKM-K (PKM Kewirausahaan)

#. PKM Kewirausahaan (PKM-K) merupakan kreativitas yang inovatif dalam menciptakan peluang pasar

#. Umumnya didahului oleh survei pasar, karena relevansinya yang tinggi terhadap terbukanya peluang perolehan profit bagi kegiatan ini

Contoh PKM-K

Move On Mini Pizza (Mocaf Vegetable Full Of Nutrition) Makanan Berbahan Dasar Tepung Mocaf Sebagai Snack Sehat Yang Tinggi Serat

PKM-M (PKM Pengabdian Masyarakat) 

#. PKM Pengabdian kepada Masyarakat (PKMM) merupakan kreativitas yang inovatif dalam membantu memecahkan persoalan di masyarakat

#. Bentuk kegiatan dapat berupa penataan dan perbaikan lingkungan, pelatihan keterampilan kelompok masyarakat, pengembangan kelembagaan masyarakat, penciptaan karya seni dan olah raga, dll.

Contoh judul PKM-M

Sanggar Pendidikan Kreativitas Anak Sebagai Wadah Pembinaan Anak Kreatif Di Desa Garing

PKM-KC (PKM Karsa Cipta)

#. PKM-KC merupakan program penciptaan yang didasari atas karsa dan nalar mahasiswa, bersifat konstruktif serta menghasilkan suatu sistem, desain, model/barang atau prototipe dan sejenisnya. Karya cipta tersebut mungkin belum memberikan nilai kemanfaatan langsung bagi pihak lain

JUDUL PKM-KC

Kompeni (Kompor Air Seni) Mengubah Air Seni Sebagai Bahan Bakar Alternatif Untuk Kompor Yang Ramah Lingkungan

PKM-AI (PKM Artikel Ilmiah)

#. PKM-AI merupakan kegiatan penulisan ilmiah dari suatu hasil karya mahasiswa dalam pendidikan (praktek lapangan, KKN, PKM, magang, penelitian dan pengabdian masyarakat, kewirausahaan, dll)

#. Peserta PKM-AI dapat berasal dari semua bidang ilmu

#. Tulisan yang dibuat harus berasal dari hasil karya mahasiswa peserta yang telah selesai dilaksanakan

PKM-GT (PKM Gagasan Tertulis)

#. PKM-GT merupakan wahana mahasiswa dalam berlatih menuliskan ide-ide kreatif sebagai respons intelektual atas persoalan-persoalan aktual yang dihadapi masyarakat

#. Ide unik, kreatif dan bermanfaat sehingga idealisasi kampus sebagai pusat solusi dapat menjadi kenyataan.

#. Melalui PKM-GT, level nalar mahasiswa tidak hanya dituntut sampai sebatas mengekspos fakta tetapi justru harus mampu memberi atau menawarkan solusi.

Modal Dasar Penyusunan PKM 

• Baca dan pahami buku panduan yang disediakan 

• Pahami perbedaan substansi antara PKM-AI dengan PKM yang lain, serta bentuk-bentuk karya penulisan yang lain 

• Pahami aturan administratif tentang “yang diijinkan” dan “yang tidak diijinkan”, misalnya jumlah halaman, lampiran, sumber penulisan, dan lain-lain 

• Pahami kelengkapan yang harus disertakan 

• Patuhi format dan sistematika penulisan yang telah ditetapkan

Persyaratan Administratif PKM

• Peserta PKM adalah kelompok mahasiswa yang sedang aktif dan terdaftar mengikuti program pendidikan S-1 atau Diploma; 

• Anggota kelompok peneliti berjumlah 3–5 orang; 

• Nama-nama pengusul (ketua dan anggota) harus ditulis lengkap dan tidak boleh disingkat;

 • Bidang kajian harus sesuai dengan bidang ilmu ketua peneliti dan anggota dari lintas bidang sangat dianjurkan; 

• Seorang mahasiswa hanya boleh mengusulkan satu judul penelitian sebagai ketua; 

• Seorang dosen diperkenankan membimbing maksimum sepuluh kelompok (untuk seluruh bidang kegiatan PKM).

Persyaratan Administratif PKM

• Mahasiswa pengusul dapat berasal dari berbagai program studi yang berbeda atau dari satu program studi yang sama, namun masih dalam satu perguruan tinggi yang sama; 

• Keanggotaan setiap kelompok PKM disarankan berasal dari minimal dua angkatan yang berbeda;

 • Besarnya dana PKM per judul Rp5.000.000 (Lima Juta rupiah) s.d. Rp12.500.000,- (Dua belas juta lima ratus ribu rupiah); 

• Jumlah halaman maksimum yang diperkenankan untuk setiap usulan adalah 10 halaman (tidak termasuk Hlm Kulit Muka, Hlm Pengesahan, Daftar Isi, Daftar Gambar, CV pengusul serta Surat Pernyataan Kesediaan Mitra); 

• Keseluruhan usulan disimpan dalam satu file format PDF dengan ukuran file maksimum 5 MB dan diberi nama NamaKetuaPeneliti_NamaPT_PKMX.pdf, kemudian diunggah ke SIM-BELMAWA. Hardcopy dikumpulkan di Universitas masing-masing.

Persyaratan Administratif PKM - AI

• pengusul PKM-AI adalah kelompok mahasiswa yang sedang aktif dan terdaftar mengikuti program pendidikan S-1 atau Diploma; 

• anggota kelompok pengusul berjumlah 3–5 orang; 

• nama-nama pengusul (ketua dan anggota) harus ditulis lengkap dan tidak boleh disingkat; 

• bidang kegiatan harus sesuai dengan bidang ilmu ketua peneliti atau yang relevan;

• mahasiswa pengusul dapat berasal dari berbagai program studi yang berbeda atau dari satu program studi yang sama, namun masih dalam satu Perguruan Tinggi yang sama; 

• keanggotaan setiap kelompok PKM-AI disarankan berasal dari minimal dua angkatan yang berbeda;

Persyaratan Administratif PKM - GT

• peserta PKM-GT adalah kelompok mahasiswa yang sedang aktif dan terdaftar mengikuti program pendidikan S-1 atau Diploma;

• anggota kelompok pengusul berjumlah 3–5 orang;

• nama-nama pengusul (ketua dan anggota) harus ditulis lengkap dan tidak boleh disingkat; 

• bidang kegiatan tidak harus sesuai dengan bidang ilmu ketua kegiatan; 

• mahasiswa pengusul dapat berasal dari berbagai program studi yang berbeda atau dari satu program studi yang sama, namun masih dalam satu Perguruan Tinggi yang sama; 

• keanggotaan setiap kelompok PKM-GT disarankan berasal dari minimal dua angkatan yang berbeda;

Contoh Struktur Usulan Proposal PKM-KC

KONSEP PENELITIAN YANG BAIK

• Penelitian (Riset) yang baik adalah Penelitian yang benar. 

• Penelitian dapat dikatakan baik bila Penelitian dapat menghasilkan kesimpulan melalui prosedur yang sistematis dengan mempergunakan pembuktian yang meyakinkan. 

• Penelitian yang baik mempunyai karakteristik berikut :

a. Mampu menjual ide penelitian 

b. Dirancang dengan baik 

c. Dikomunikasikan hasilnya dengan baik

RISET METODE ILMIAH

Ciri-cirinya sebagai berikut: 

1. Investigasi yang sistematik 

2. Empiris 

3. Menggunakan suatu set hipotesis-hipotesis yang dibangun dari suatu struktur teori.

- Karakteristik Riset Metode Ilmiah 

- Karakteristik Riset Pendekatan Naturalis

LANGKAH-LANGKAH RISET METODE ILMIAH

1. Mengidentifikasi isu atau topik dari riset 

2. Menjual ide atau isu. 

3. Menentukan tujuan dan kontribusi dari riset 

4. Mengembangkan hipotesis 

5. Merancang riset 

6. Mengumpulkan data 

7. Menganalisis data dan menguji hipotesis 

8. Membuat ringkasan 

9. Menunjukkan keterbatasan dan halangan-halangan riset. 

10.Mengusulkan perbaikan-perbaikan riset

PEMILIHAN ISU PENELITIAN 

Isu yang dipilih harus relevan, artinya adalah: 

1. Isu yang sedang terjadi di fenomena 

2. Isu yang sedang hangat dibicarakan 

3. Isu yang sesuai dengan bidang yang akan diteliti 

4. Sesuai dengan yang diinginkan oleh pemakai hasil penelitian 

LATAR BELAKANG ISU

• Latar belakang isu menunjukkan gejala (symptom) dari isu yang akan diteliti. 

• Gejala (symptom) merupakan tanda-tanda terjadinya isu. 

• Ceritera kontek merupakan ceritera mengenai latar belakang permasalahan yang terjadi yang akan diteliti. 

• Isu dari riset dapat berupa: 

1. Permasalahan 

2. Peluang 

3. Fenomena yang akan dijelaskan 

4. Fenomena yang akan diuji 

MOTIVASI PENELITIAN TUJUAN dan KONTRIBUSI RISET

• Motivasi Penelitian menunjukkan motivasi peneliti dalam melakukan riset. 

• Secara umum tujuan dari riset adalah untuk mencapai sasaran dari isu riset. 

• Kontribusi Riset didefinisikan sebagai manfaat yang akan diteliti berupa kontribusi teori, kontribusi praktek dan kontribusi kebijakan dari isu yang akan diteliti kepada pemakai riset.

KONTRIBUSI RISET 

• Kontribusi teori Hasil dari riset diharapkan dapat memperbaiki teori yang sudah ada, menjelaskan fenomena dengan teori yang sudah ada, atau menjelaskan fenomena dengan teori yang baru ditemukan. • Kontribusi praktek Menunjukkan bahwa hasil riset dapat digunakan untuk diterapkan di praktek nyata atau untuk memperbaiki praktek yang ada dengan yang lebih baik. 

• Kontribusi kebijakan Berhubungan dengan manfaat bagi regulator yang mengeluarkan kebijakan untuk kepentingan publik.

TEORI

• Kumpulan dari konsep, definisi, dan proposisi-proposisi yang sistematis yang digunakan untuk menjelaskan dan memprediksi fenomena atau fakta. 

• Teori digunakan untuk maksud : 

1. Membangun hipotesis-hipotesis 

2. Menyediakan kepada pembaca hasil penelitian jika mereka ingin membaca dan mempelajari teori yang mendasari penelitian.
Model Teoritis & Empiris

• Perbedaan antara Model Teoritis dan Model Empiris

Pengertian ARTIFICIAL INTELLIGENCE dan Pengenalan Expert System (Sistem Pakar)

Apa itu KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)..? 

Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence adalah salah satu bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia, bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia. Aplikasi atau program kecerdasan buatan dapat ditulis dalam semua bahasa komputer, baik dalam bahasa C, Pascal, Basic, dan bahasa pemrograman lainnya.

1. Menurut H.A Simon (1987), Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas. 
2. Menurut Schalkoff (1990) , Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence)  adalah bidang studi yang berusaha menerangkan dan meniru perilaku cerdas dalam bentuk proses komputasi. 
3. Menurut Rich dan Knight (1991), Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dilakukan lebih baik oleh manusia. 
4. Menurut Luger dan Stubblefield (1993), Kecerdasan buatan  (Artificial Intelligence) adalah cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan otomasi perilaku yang cerdas. 
5. Menurut Haag dan Keen (1996), Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) adalah Bidang studi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut dapat memfasilitasi proses pengambilan keputusan yang biasanya dilakukan oleh manusia. 
6. Menurut Encyclopedia Britannica, Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan. 
7. Menurut Andi (2003), kecerdasan buatan adalah suatu studi khusus di mana tujuannya adalah membuat komputer berfikir dan bertindak seperti manusia. 
8. Menurut Kusumadewi (2003), kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia.

Sejarah AI

• 1955, Pengembangan dalam bidang permainan atau game Catur oleh Shannon
• 1956, Istilah AI mulai dipopulerkan oleh John McCarthy sebagai suatu tema ilmiah di bidang komputer yang diadakan di Dartmouth College.
• 1956, Komputer berbasis AI pertama kali dikembangkan dengan nama Logic Theorist yang melakukan penalaran terbatas untuk teorema kalkulus. Perkembangan ini mendorong para peneliti untuk mengembangkan program lain yang disebut sebagai General Problem Solver (GPS).
• 1963, Checkers-playing program diperkenalkan oleh Samuel, program ini dapat digunakan untuk memainkan game dan punya kemampuan untuk menyimpan pengalaman untuk digunakan pada permainan berikutnya.
• 1972, Newell dan Simon memperkenalkan Teori Logika secara konseptual yang kemudian berkembang pesat dan menjadi acuan pengembangan sistem berbasis AI lainnya.
• 1978, Buchanan dan Feigenbaum mengembangkan bahasa pemrograman DENDRAL, bahasa pemragraman ini dibuat untuk Badan Antariksa AS (NASA) dan digunakan untuk penelitian kimia di planet Mars.

Beberapa bidang Tugas AI

Bidang Umum

• Perception : Vision, Speech
• Natural Language : Understanding, Generation, Translation 
• Commonsense Reasoning
• Robot control 

Bidang Formal

• Games : Chess, Bakgammon, Checkers, Go
• Mathematics : Geometry, Logic, Integral Calculus

Bidang Ahli

• Engineering : Design, Fault finding, Manufacturing planning
• Scientific analysis
•  Medical diagnosis
• Financial analysis

Bagian-Bagian AI

Teknik-Teknik AI

Beberapa teknik AI yang penting diantaranya:

1. Search (Pencarian)

menyediakan cara penyelesaian masalah untuk kasus dimana bila tidak ada lagi pendekatan langsung yang dapat digunakan maka pindahkan kerangka kerja kpd teknik langsung yang mungkin untuk dilekatkan.

2. Use of Knowledge (Penggunaan Pengetahuan)

menyediakan cara penyelesaian masalah yang lebih kompleks dengan mengekploitasi struktur dari objek yang terkait dengan masalah tsb.

3. Abstraction

menyediakan cara untuk memilah/memisahkan keterangan dan variasi yang penting dari sekian banyak yang tidak penting dimana akan mempercepat penyelesaian masalah.

PENERAPAN KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) PADA KOMPUTER

Dalam membuat aplikasi kecerdasan buatan yang mampu bertindak seperti manusia diperlukan pengetahuan untuk menalar, adapun 2 bagian utama yang penting dalam pembuatan aplikasi kecerdasan buatan ini meliputi;

• Basis Pengetahuan (Knowledge Base), bersifat fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan antar satu dengan yang lainnya. 
• Motor Inferensi (Inference Engine), kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman.

Dibawah ini merupakan Penerapan Konsep Kecerdasan Buatan di Komputer :

Pengenalan Expert System (Sistem Pakar)

Definisi Sistem Pakar

Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli, dan sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli (Kusumadewi, 2003:109).

Sistem pakar pertama kali dikembangkan oleh komunitas AI pada pertengahan tahun 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel & Simon (Turban, 1995).

Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar. Pakar yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan orang awam. Contohnya dokter, mekanik, psikolog, dan lain-lain.

Ciri-ciri Sistem Pakar

•  Memiliki fasilitas informasi yang handal
• Mudah dimodifikasi
• Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer
•  Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi
• Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
• Pengambilan keputusan berdasarkan kaidah-kaidah tertentu dan dapat merespons masukan user (melalui kotak dialog)
• Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan dapat memberikan beberapa   alasan pemilihan.
• Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.

• KELEBIHAN DAN KEKURANGAN SISTEM PAKAR

KELEBIHAN

1. Masyarakat yang bukan pakar atau masyarakat awam bisa memanfaatkan keahlian di bidang tertentu tanpa kehadiran langsung seorang ahli.
2. Mengambil dan melestarikan keahlian langka.
3. Menghemat waktu dalam penyelesaian masalah yang kompleks.
4. Adanya kemungkinan untuk mengabungkan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan.
5. Pengetahuan dari seorang pakar dapat didokumentasikan tanpa ada batas waktu.
6. Sebagai media pembelajaran.
7. Mempunyai kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan tidak pasti.
8. Dapat beroperasi dalam lingkup yang berbahaya.
9. Dapat digunakan untuk mengakses basis data dengan cara cerdas.
10. Bertambahnya efeisiensi pekerjaan tertentu, serta hasil solusi pekerjaan.

KEKURANGAN

1. Biaya yang diperlukan untuk  pembuatan dan pemeliharaan sistem relatif mahal.
2. Berkurangnya daya kerja dan produktivitas manusia,karena semua dikerjakan secara otomatis oleh sistem.
3. Sulit di kembangkan karena erat kaitannya dengan ketersediaan para ahli.
4. Harus ada satu admin yang selalu update informasi dalam bidang yang sesuai dengan sistem pakar.
5. Membutuhkan waktu yang lama untuk mempelajari sistem.

Bentuk SP : 

1. Berdiri sendiri. Sistem bentuk ini merupakan s/w yang berdiri sendiri tidak tergabung  dengan s/w lain.
2. Tergabung. Sitem ini merupakan bagian program yang terkandung di dalam suatu algoritma (konvesional).
3. Menghubungkan ke s/w lain. Bentuk ini biasanya merupakan SP yang menghubungkan ke suatu paket program tertentu .
4. Sistem mengabdi. Sistem ini merupakan bagian dari komputer khusus yang digabungkan dengan suatu fungsi tertentu. 

Komponen atau Bagian Utama Sistem Pakar : 

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. Menurut Gondran (1986) dalam Utami (2002), basis pengetahuan merupakan representasi dari seorang pakar, yang kemudian dapat dimasukkan kedalam bahasa pemrograman khusus untuk kecerdasan buatan (misalnya PROLOG atau LISP) atau shell sistem pakar (misalnya EXSYS, PC-PLUS, CRYSTAL, dsb.)

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 tehnik pengendalian tersebut.

3. Basis Data (Database)

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 sistem.

Hubungan antar komponen penyusun struktur sistem pakar dapat dilihat pada Gambar di bawah ini :

Contoh Aplikasi Sistem Pakar :

Dendral : Mengidentifikasi struktur organik tak dikenal melalui analisa spektrum massa dan ilmu kimia

Mycin: Identifikasi bakteri penyebab infeksi dan merekomendasikan antiobiotik dengan dosis yang disesuaikan dengan berat tubuh pasien. Dirancang oleh Edward Feigenbaum (Universitas Stanford) th ’70 an.

Dipmeter Advisor: Digunakan oleh Schlumberger untuk analisis data dalam pengeboran minyak.

XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar. Dikembangkan oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Carnegie Mellon Universitas (CMU), akhir ’70 an. Untuk sistem komputer DEC VAC 11 1780

Sophie : Analisis sirkit elektronik

Prospector : Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit. Didesign oleh Sheffield Research Institute, akhir ‘70an

Folio : Menbantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi.

Delta : Pemeliharaan lokomotif listrik disel. Didesign & dikembangkan oleh General Electric Company.

YESMVS : Membantu operator komputer & mengontrol sistem operasi MVS (multiple virtual storage). Didesign oleh IBM awal th ‘80an

ACE : SP troubleshooting pd sistem kabel telpon. Didesign & dikembangkan oleh AT&T Bell Lab awal th ‘80an

Sumber :

#.  McLeod, Raymond, Management Information System, 7th ed., Prentice Hall, NewJersey, 1998

#. B.G. Buchaman and E.H. Shortliffe. Rule-Based Expert Systems: The MYCINExperiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley,1984.

#. gordon B. Davis (1998) Kerangka dasar Sistem Informasi Manajemen: Pengantar Seri Manajemen No: 90. A, PT. Pustaka Binaman Pressindo, 1988.