Sistem Pakar (Expert System) adalah sistem berbasis komputer yang meniru cara berpikir dan pengambilan keputusan seorang pakar manusia untuk membantu non-pakar memecahkan masalah kompleks. Struktur umumnya terdiri dari komponen utama seperti Basis Pengetahuan yang menyimpan fakta dan aturan logis, Mesin Inferensi sebagai otak yang melakukan penalaran otomatis, dan Antarmuka Pengguna sebagai media interaksi. Terdapat dua metode penalaran utama, yaitu Forward Chaining yang bergerak dari fakta menuju kesimpulan (data-driven) dan Backward Chaining yang bekerja mundur dari tujuan untuk membuktikan hipotesis (goal-driven).
Dalam kondisi seperti apa sebuah sistem pakar sebaiknya menggunakan metode penalaran Backward Chaining dibandingkan dengan Forward Chaining, dan bagaimana peran Inference Engine dalam memastikan akurasi hasil akhirnya?
