Definisi Sistem Pakar (Expert System)

Sistem Pakar (Expert System) adalah usaha untuk menirukan seorang pakar. Biasanya Sistem Pakar berupa perangkat lunak pengambil keputusan yang mampu mencapai tingkat performa yang sebanding seorang pakar dalam bidang problem yang khusus dan sempit. Ide dasarnya adalah: kepakaran ditransfer dariseorang pakar (atau sumber kepakaran yang lain) ke komputer, pengetahuan yang ada disimpan dalam komputer, dan pengguna dapat berkonsultasi pada komputer itu untuk suatu nasehat, lalu komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendeduksi, dll.) seperti layaknya seorang pakar, kemudian menjelaskannya kepengguna tersebut, bila perlu dengan alasan-alasannya. Sistem Pakar malahan terkadang lebih baik unjuk kerjanya daripada seorang pakar manusia! Kepakaran (expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif (meluas) dan spesifik yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. 

Pengetahuan membuat pakar dapat mengambil keputusan secara lebih baik dan lebih cepat daripada non-pakar dalam memecahkan problem yang kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang, pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak daripada pakar yunior. 

Tujuan Sistem Pakar adalah untuk mentransfer kepakaran dari seorangpakar ke komputer, kemudian ke orang lain (yang bukan pakar). Proses ini tercakup dalam rekayasa pengetahuan (knowledge engineering) yang akan dibahas kemudian. 

Ciri-ciri sistem pakar 

1. Terbatas pada domain keahlian tertentu.

2. Dapat memberikan penalaran untuk data data yang tidak pasti.

3. Dapat mengemukan rangkaian alasan-alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.

4. Berdasarkan pada kaidah/rRule tertentu.

5. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.

6. Keluaranya bersifat anjuran

Manfaat Sistem Pakar 

Sangat banyak kemampuan dan mamfaat yang diberikan oleh SistemPakar, di antaranya: 

a. Meningkatkan output dan produktivitas, karena Sistem Pakar dapat ekerja lebih cepat dari manusia.

b. Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan. 

c. Mampu menangkap kepakaran yang sangat terbatas.

d. Dapat beroperasi di lingkungan yang berbahaya.

e. Memudahkan akses ke pengetahuan. 

f. Handal.

g. Meningkatkan kapabilitas sistem terkomputerisasi yang lain.

h. Mampu bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti.

Berbeda dengan sistem komputer konvensional, Sistem Pakar dapat bekerja dengan inofrmasi yang tidak lengkap. Pengguna dapat merespon dengan: “tidak tahu” atau “tidak yakin” pada satu atau lebih pertanyaan selama konsultasi, dan Sistem Pakar tetap akan memberikan jawabannya. 

Komponen Sistem Pakar 

Secara umum, Sistem Pakar biasanya terdiri atas beberapa komponen yang masing-masing berhubungan, diataranya : 

1. Knowledge Base (Basis Pengetahuan)

Knowledge Base merupakan inti dari program sistem pakar karena basis pengetahuan itu merupakan presentasi pengetahuan atau knowledge representation basis pengetahuan adalah sebuah basis data yang menyimpan aturan-aturan tentang suatu domain knowledge/pengetahuan tertentu. Basis pengetahuan ini terdiri dari kumpulan objek beserta aturan dan atributnya (sifat atau cirinya). Contoh : If hewan merupakan sayap dan bertelur then hewan jenis burung.

2. Working Memory (Basis Data atau Memori Kerja)

Working memory adalah bagian yang mengandung semua fakta-fakta baik fakta awal pada saat sistem beroperasi maupun fakta-fakta pada saat pengambilan klesimpulan sedang dilaksanakan selama sistem pakar beroperasi basis data berada di adalam memori kerja.

3. Inference Engine (Mesin Inferensia)

Inference Engine adalah bagian yang menyediakan mekanisme fungsi berfikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar.

Mekanisme ini akan menganalisa masalah tertentu dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik.

Mesin ini akan dimulai pelacakannya dengan mencocokan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang ada dalam basis data. Dua teknik Inference, yaitu:

a) Backward Chaining (Pelacakan kebelakang) Melalui penalaranya dari sekumpulan hipotesis menuju fakta-fakta yang mendukung tersebut,jadi proses pelacakan berjalan mundur dimulai dengan menentukan kesimpulan yang akan dicari baru kemudian fakta-fakta pembangun kesimpulan atau a Goal Driven.

b) Forward Chaining (Pelacakan ke depan) Forward Chaining merupakan kebalikan dari Backward Chaining yaitu mulai dari kumpulan data menuju kesimpulan. Suatu kasus kesimpulannya dibangun berdasarkan fakta-fakta yang telah diketahui atau data driven.

4. User Interface (Antarmuka Pemakai)

Antarmuka pemakai adalah bagian penghubung antara program sistem pakar dengan pemakai. Pada bagian memungkinkan pengguna untuk memasukkan instruksi dan informasi ke dalam system pakar serta menerima penjelasan dan kesimpulan. Kemampuan untuk menjejak (tracing) bagaimana suatu kesimpulandapat diambil merupakan hal yang sangat penting untuk transfer pengetahuan dan pemecahan masalah. Komponen subsistem penjelasanharus dapat menyediakannya yang secara interaktif menjawab pertanyaanpenggunaf. Sistem Penghalusan Pengetahuan (Knowledge Refining System) Seorang pakar mempunyai sistem penghalusan pengetahuan, artinya,mereka bisa menganalisa sendiri performa mereka, belajar dari pengalaman,serta meningkatkan pengetahuannya untuk konsultasi berikutnya. 

Pembangunan Sebuah Sistem Pakar 

Mengembangkan Sistem Pakar dapat dilakukan dengan 2 cara: 

1) Membangun sendiri semua komponen di atas, atau.

2) Memakai semua komponen yang sudah ada kecuali isi basis pengetahuan. 

Tahap-tahap pembangunnan yaitu: 

a) Pemilihan Masalah.

b) Rekayasa Pengetahuan (Knowledge Engineering).

c) Partisipan Dalam Proses Pengembangan.

d) Akuisisi Pengetahuan.