Sistem Pakar (Expert System)

Struktur Sistem Pakar

Sistem Pakar (Expert System) adalah sistem berbasis komputer yang meniru cara berpikir dan pengambilan keputusan seorang pakar manusia dalam suatu bidang tertentu. Tujuan utamanya adalah membantu non-pakar untuk memecahkan masalah kompleks menggunakan pengetahuan dan aturan yang dikumpulkan dari pakar.
Contoh
Sistem pakar medis untuk diagnosa penyakit, sistem hukum untuk analisis peraturan, atau sistem pertanian untuk rekomendasi pupuk dan irigasi.

Sistem pakar bekerja berdasarkan dua komponen utama:
Pengetahuan (Knowledge) — informasi dan pengalaman dari pakar.
Penalaran (Reasoning) — mekanisme berpikir logis untuk menghasilkan kesimpulan.

Prinsip utama “Jika sistem memiliki pengetahuan dari seorang pakar dan dapat menalar seperti pakar, maka sistem dapat berperilaku seperti pakar.”

Komponen Utama Sistem Pakar
- Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
- Mesin Inferensi (Inference Engine)
- Antarmuka Pengguna (User Interface)

Jenis Penalaran

Salah satu kemampuan utama sistem pakar adalah melakukan penalaran otomatis (automated reasoning) untuk menarik kesimpulan dari aturan (rules) dan fakta (facts). Proses ini dilakukan oleh mesin inferensi (inference engine) dengan dua pendekatan utama:
Forward Chaining → Penalaran maju (data-driven reasoning)
Backward Chaining → Penalaran mundur (goal-driven reasoning)

Forward chaining adalah proses penalaran yang dimulai dari fakta awal menuju kesimpulan akhir. Sistem membaca semua fakta yang diketahui, lalu mencari aturan yang premisnya terpenuhi, dan menambahkan kesimpulan baru ke basis fakta.

Backward chaining adalah proses penalaran yang dimulai dari suatu tujuan (goal) kemudian mencari fakta yang mendukung kesimpulan tersebut. Disebut juga goal-driven reasoning, karena sistem memulai dari hipotesis atau dugaan, lalu membuktikannya.