Oleh: atmanroja | 8 Juni 2009

MENGURANGI KETERGANTUNGAN PETANI


“Inovasi Teknologi Pertanian yang banyak tersedia, masih rendahnya kemampuan penyuluh dalam menyerap seluruh inovasi teknologi pertanian yang tersedia, dan masih tingginya ketergantungan petani pada pihak lain untuk mengambil keputusan dalam berusahatani” merupakan tiga sisi yang saling berkaitan. Sebagai contoh: ketika petani ingin mengetahui jenis hama/penyakit yang merusak tanamannya dan teknologi pengendaliannya, petani akan menghubungi penyuluh atau pihak lain, dan ketika penyuluh kurang memahami permasalahan ini, mereka akan menghubungi para pakar (peneliti). Siklus ini membutuhkan waktu yang cukup lama, sementara tanaman di lapangan sudah habis terserang. Dalam rangka mengurangi ketergantungan petani pada pihak lain untuk pengambilan keputusan dalam menjalankan usahataninya, perlu terobosan-terobosan baru. Apa itu?. JAWABANNYA adalah SISTEM PAKAR. Sistem Pakar (Expert System) merupakan salah satu cara untuk pengambilan keputusan di tingkat petani dengan menggunakan teknologi alat bantu yang mudah digunakan dan dipahami oleh petani sehingga lebih dini dan cepat dalam pengambilan keputusan dalam berusahatani.
Apa itu SISTEM PAKAR?. Salah satu implementasi kecerdasan buatan dalam bidang komputer yaitu sistem pakar. Sistem pakar sudah mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960. Pertama kali muncul adalah General-purpose problem solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newl dan Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem pakar yang dibuat, seperti: MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE, Prospector, FOLIO, DELTA, dan sebagainya (Kusumadewi, 2003). Tujuan pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem sehingga dapat digunakan oleh orang banyak (Rohman dan Fauzijah, 2008).
Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar (Kusrini, 2008). Menurut Luger dan Stubblefield (1993), sistem pakar didefinisikan sebagai program komputer yang berbasiskan pengetahuan dengan menyediakan solusi-solusi yang berkualitas pakar pada masalah-masalah yang spesifik. Pakar adalah seseorang yang mempunyai penguasaan yang mendalam terhadap suatu masalah. Berdasarkan pengalamannya, pakar mengembangkan kemampuannya dalam memecahkan masalah secara lebih efisien dan efektif. Sistem pakar juga harus dapat menjelaskan alasan dari setiap langkah dalam mencapai suatu tujuan (goal) dan menjawab pertanyaan tentang solusi yang dicapainya, seperti halnya seorang pakar.
Perbandingan sistem pakar dengan program sistem konvensional dapat dilihat sebagai berikut (Kusumadewi, 2003): (a) Sistem konvensional, memiliki sifat: (1) informasi dan pemerosesan umumnya digabung dalam satu program sequential; (2) program tidak pernah salah (kecuali pemrogramannya yang salah); (3) tidak menjelaskan kenapa input dibutuhkan atau bagaimana hasil diperoleh; (4) data harus lengkap; (5) perubahan pada program sangat merepotkan; dan (6) system bekerja jika sudah lengkap; dan (b) Sistem pakar, memiliki sifat: (1) knowledge base terpisah dari mekanisme pemrosesan (inference); (2) program bisa melakukan kesalahan; (3) penjelasan (explanation) merupakan bagian dari sistem pakar; (4) data tidak harus lengkap; (5) perubahan pada rules dapat dilakukan dengan mudah; dan (6) sistem bekerja secara heuristic dan logic.
Selanjutnya, Raiston (1988) menjelaskan bahwa perbedaan sistem pakar dengan program sistem konvensional dapat dilihat dari beberapa sifat berikut, yaitu: (a) memiliki pengetahuan spesifik dalam domain tertentu; (b) menerapkan teknik pelacakan, mendukung analisa heuristik (merupakan pengetahuan yang diperoleh dari pengalaman seorang pakar); (c) mampu menyimpulkan keterkaitan antara pengetahuan yang baru dengan pengetahuan yang sudah ada; (d) pemrosesan yang dilakukan secara simbolik; dan (e) mampu memberikan alasan dari keputusan yang diambil.
Berdasarkan tujuan pembuatannya, aplikasi sistem pakar dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kategori (Kadir, 2003; Durkin, 1994), yaitu: (1) kontrol (control), yang bertujuan untuk mengatur perilaku kerja sistem dalam suatu lingkungan yang kompleks, termasuk didalamnya adalah penafsiran, perkiraan, pengawasan, dan perbaikan perilaku kerja sistem tersebut, seperti: kontrol terhadap proses manufacturing lengkap; (2) disain (design), yang bertujuan untuk menentukan konfigurasi yang cocok dari komponen-komponen yang ada pada sebuah sistem sehingga diperoleh kemampuan kerja yang memuaskan walaupun terdapat keterbatasan didalamnya, seperti: layout circuit; (3) diagnosis (diagnosis), yang bertujuan untuk melakukan diagnosa yang akan menentukan sebab-sebab gagalnya suatu sistem dalam situasi kompleks yang didasarkan pada pengamatan terhadap gejala-gejala yang dihadapi, dengan prinsip untuk menemukan masalah atau penyebab kerusakan yang terjadi, seperti: kerusakan komputer; (4) instruksi (instruction), yang bertujuan untuk mendeteksi dan memperbaiki kekurangan perilaku siswa dalam memahami bidang informasi tertentu, seperti: program tutorial; (5) tafsiran (interpretation), yang bertujuan untuk menganalisis data tidak lengkap, tidak teratur, dan kontradiktif yang biasanya diperoleh melalui sensor, seperti: analisis citra; (6) pengamatan (monitoring), yang bertujuan membandingkan perilaku yang diamati dalam suatu sistem dengan perilaku yang diharapkan untuk mengenal variasi perilaku yang terdapat didalamnya, seperti: kontrol instalasi nuklir; (7) perencanaan (planning), yang bertujuan untuk mendapatkan tahapan secara urut dari tindakan yang harus dilakukan untuk mencapai sasaran yang ditetapkan sebelumnya dari suatu kondisi awal tertentu, seperti: lengan robot yang dapat memindahkan lima balok dengan susunan tertentu dari susunan asal yang acak; (8) prediksi (prediction), yang bertujuan untuk memberikan kesimpulan mengenai akibat atau efek yang mungkin terjadi dari sejumlah alternatif situasi yang diberikan, seperti: financial forecasting; (9) preskripsi (prescription), yang bertujuan untuk memberikan rekomendasi solusi untuk suatu kondisi malfungsi sistem yang diberikan; (10) seleksi (selection), yang bertujuan untuk mengidentifikasi pilihan yang terbaik atau paling cocok dari sebuah daftar kemungkinan dengan memberikan kriteria-kriteria tertentu; dan (11) simulasi (simulation), yang bertujuan untuk membuat suatu model atas sebuah sistem atau proses yang memiliki banyak kemungkinan kondisi.
Untuk mengadopsi pengetahuan seorang pakar dalam membangun sebuah sistem pakar, terdapat dua hal penting yang harus diketahui, yaitu: (1) pengetahuan (knowledge) seorang pakar; dan (2) konsep berpikir/bernalar (reasoning) seorang pakar. Menurut Kusrini (2008), untuk menghasilkan kedua hal tersebut maka sebuah sistem pakar harus memiliki dua modul penting, yaitu: (1) basis pengetahuan (knowledge base) yang merupakan tempat penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer di mana pengetehauan tersebut diambil dari pengetahuan pakar; dan (2) mesin inferensi (inference engine) yang merupakan otak dari aplikasi sistem pakar yang didasarkan pada pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan.


Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

Kategori

%d blogger menyukai ini: