Pengertian Sistem Pakar
Expert system atau sistem pakar adalah bagian dari artificial intelligence yang dirancang untuk meniru keahlian dan pengetahuan manusia di bidang tertentu.
Tujuan utama dari sistem ini adalah memberikan solusi/saran spesifik berdasarkan pengetahuan yang telah ditanamkan ke dalamnya. Sebagai contoh, dalam dunia medis, sistem pakar dipakai untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang diberikan pasien.
Sistem pakar bekerja dengan menggabungkan pengetahuan dari ahli di bidang tertentu dengan algoritma yang canggih. Pengetahuan ini biasanya disimpan dalam basis pengetahuan (knowledge base) berisi fakta, aturan, dan prosedur yang relevan dengan bidang keahlian tertentu.
Dalam praktiknya, sistem pakar telah digunakan di berbagai bidang, mulai dari medis, hukum, sampai keuangan. Keunggulan utama dari sistem ini adalah kemampuannya untuk mengambil keputusan dengan cepat dan akurat berdasarkan data serta informasi yang ada. Hal ini sangat membantu dalam situasi di mana keputusan harus diambil dengan cepat, tetapi tetap memerlukan akurasi tinggi.
Tujuan Sistem Pakar
Berikut beberapa tujuan utama dari sistem pakar:
- Meningkatkan akurasi keputusan: dengan mengandalkan basis pengetahuan luas dan algoritma yang canggih, sistem pakar akan memberikan keputusan atau saran yang lebih akurat dibandingkan pendekatan manual.
- Ketersediaan berkelanjutan: keahlian manusia mungkin tidak selalu tersedia. Sistem pakar memastikan pengetahuan dan keahlian tetap dapat diakses kapan pun dan di mana pun.
- Efisiensi: sistem pakar bisa mengolah informasi dan memberikan solusi dengan cepat, sehingga meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan.
- Mengurangi kesalahan: dengan mengeliminasi faktor-faktor manusia seperti kelelahan atau bias, sistem pakar mampu mengurangi potensi kesalahan saat pengambilan keputusan.
- Optimalisasi: salam konteks bisnis, sistem pakar berfungsi untuk mengoptimalkan proses atau kegiatan operasional. Hal ini memberikan hasil lebih baik dengan sumber daya yang lebih sedikit.
Metode Sistem Pakar
Metode merujuk pada pendekatan dan teknik yang digunakan dalam desain dan implementasi sistem pakar. Dirangkum dari Tech Target, ada dua metode yang sering digunakan dalam pengembangan sistem pakar:
#1 Forward chaining
Forward chaining adalah metode deduktif untuk menarik kesimpulan berdasarkan informasi yang tersedia.
Dalam pendekatan ini, sistem memulai dengan set data atau fakta yang diketahui, lalu menerapkan aturan yang ada dalam basis pengetahuan untuk mencapai kesimpulan atau tujuan.
Proses akan berlangsung secara berurutan, di mana setiap aturan dievaluasi satu per satu berdasarkan fakta yang ada. Jika kondisi dari aturan tertentu terpenuhi, aksi atau kesimpulan dari aturan tersebut diambil, kemudian informasi baru yang diperoleh dapat digunakan sebagai input untuk aturan selanjutnya. Proses berlanjut sampai tujuan dicapai atau tidak ada aturan lain yang dapat diterapkan.
Forward chaining sering digunakan dalam situasi di mana perubahan atau kejadian tertentu memicu serangkaian tindakan atau reaksi lainnya.
#2 Backward chaining
Backward chaining adalah metode untuk mencapai solusi dengan cara memulai dari tujuan atau hipotesis, kemudian bekerja mundur untuk menemukan fakta atau aturan yang mendukung atau membuktikan hipotesis tersebut.
Dalam pendekatan ini, sistem akan menanyakan serangkaian pertanyaan kepada user atau mencari dalam basis pengetahuan untuk mengkonfirmasi kebenaran dari hipotesis atau tujuan yang telah ditentukan. Jika ditemukan bukti pendukung, sistem akan terus bekerja mundur sampai semua kondisi untuk hipotesis tersebut terpenuhi.
Jika tidak, sistem akan mencari alternatif lain atau menolak hipotesis tersebut.
Backward chaining sangat efektif dalam situasi di mana ada banyak potensi solusi dan sistem perlu memfokuskan pencariannya untuk mencapai solusi paling relevan berdasarkan informasi yang tersedia.
Contoh Sistem Pakar
Sistem pakar telah memainkan peran penting dalam berbagai industri, memberikan solusi berdasarkan pengetahuan dan keahlian tertentu. Berikut beberapa contoh aplikasi sistem pakar di berbagai bidang:
- MYCIN: ini adalah salah satu sistem pakar medis pertama yang dirancang untuk mendiagnosis penyakit bakteri dan merekomendasikan antibiotik. Meskipun tidak pernah digunakan secara klinis, MYCIN dianggap sukses dalam memberikan diagnosis yang akurat.
- Lexpert: aplikasi ini digunakan dalam bidang hukum untuk membantu pengacara mengevaluasi kasus dan membuat keputusan hukum.
- ALPHA: aplikasi ini dipakai di bidang penerbangan untuk membantu pilot mengambil keputusan saat terjadi masalah atau darurat.
- Stock Market Prediction Systems: aplikasi ini dikembangkan untuk memprediksi pergerakan pasar saham berdasarkan analisis data historis dan tren pasar saat ini.
- Robo-advisors: ini adalah aplikasi yang dimanfaatkan dalam industri keuangan. Robo-advisors dapat memberikan saran investasi otomatis kepada klien berdasarkan profil risiko dan tujuan investasi mereka.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa saja komponen sistem pakar?
Tech Target menjelaskan ada tiga komponen utama dari sistem pakar:
Knowledge base
Knowledge base adalah tempat untuk menyimpan semua informasi, fakta, dan aturan yang relevan dengan domain spesifik. Komponen ini menjadi fondasi dari sistem pakar dan memungkinkan sistem membuat keputusan atau memberikan solusi berdasarkan informasi yang ada di dalamnya.
Inference engine
Inference engine adalah komponen untuk menganalisis informasi yang ada di knowledge base dan mengambil keputusan berdasarkan aturan yang ada. Inference engine bekerja dengan cara menarik kesimpulan dari fakta lalu menerapkan logika untuk mencari solusi.
User interface
User interface adalah bagian dari sistem yang memungkinkan user berinteraksi dengan sistem pakar. Melalui interface ini, user dapat mengajukan pertanyaan atau masalah dan mendapatkan solusi dari sistem.
