Apa Itu Sistem Pakar?

Mengenal lebih dekat dengan sistem pakar, sebuah teknologi terbaru yang bapat meningkatkan bisnis anda!

6 min readJul 21, 2022

Dalam era digital yang semakin berkembang pesat, teknologi terus menerus menghadirkan inovasi baru yang dapat memberikan dampak besar bagi bisnis dan industri. Salah satu teknologi terbaru yang menjadi tren dalam bisnis saat ini adalah sistem pakar.

Sistem pakar merupakan teknologi kecerdasan buatan yang mampu melakukan tugas seperti halnya seorang pakar manusia dalam suatu bidang tertentu.

Sistem pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis data, mengambil keputusan, dan memberikan solusi pada masalah bisnis dengan cepat dan akurat. Teknologi ini sangat berguna dalam meminimalkan kesalahan manusia dalam pengambilan keputusan, serta meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam bisnis. Oleh karena itu, semakin banyak perusahaan yang mulai mengadopsi teknologi sistem pakar dalam operasi bisnis mereka.

Mari kita belajar lebih dalam lagi mengenai sistem pakar ini! Let’ go🤜

Pengertian sistem pakar

Sistem pakar terdiri dari kata “sistem” dan “pakar”, di mana Sistem adalah kumpulan elemen yang saling berhubungan dan berinteraksi dalam satu kesatuan untuk menjalankan suatu proses pencapaian suatu tujuan utama. Sedangkan pakar adalah seseorang yang banyak dianggap sebagai sumber terpercaya atas teknik maupun keahlian tertentu yang bakatnya untuk menilai dan memutuskan sesuatu dengan benar, baik, sesuai dengan aturan dan status oleh sesamanya ataupun khayalak dalam bidang khusus tertentu.

Menurut Sri Kusumadewi (2003), sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli.

Menurut Arhami (2005), sistem pakar adalah salah satu cabang AI yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar.

Berdasarkan sejumlah pengertian menurut para ahli dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli.

Penerapan sistem pakar

Sistem pakar dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti medis, hukum, keuangan, dan teknologi informasi.

Dalam bidang medis, sistem pakar dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit atau memberikan rekomendasi pengobatan.
Dalam bidang hukum, sistem pakar dapat digunakan untuk memberikan saran atau rekomendasi hukum dalam kasus tertentu.
Dalam bidang keuangan, sistem pakar dapat digunakan untuk mengelola portofolio investasi atau menganalisis risiko investasi.
Dalam bidang teknologi informasi, sistem pakar dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah teknis dan memberikan solusi untuk mengatasinya.

Komponen-komponen utama dalam sistem pakar

Komponen utama dalam sistem pakar adalah basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan adalah bagian dari sistem pakar yang berisi pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh pakar manusia. Mesin inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang bertugas untuk mengevaluasi dan menerapkan pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan untuk menghasilkan solusi atau keputusan.

Tujuan sistem pakar

Tujuan dari sistem pakar itu sendiri yaitu untuk mentransfer keahlian atau keilmuan yang dimiliki seorang pakar ke dalam suatu sistem atau komputer dan kemudian kepada orang lain.

Keunggulan sistem pakar

Menghimpun data dalam jumlah yang besar
Menyimpan data tersebut untuk jangka waktu yang lama dalam suatu bentuk informasi tertentu
Mengerjakan perhitungan secara cepat dan tepat
Mencari data yang tersimpan dengan cepat

Kelemahan sistem pakar

Masalah dalam mendapatkan pengetahuan di mana pengetahuan tersebut tidak selalu bisa didapatkan dengan mudah, karena terkadang pakar dari masalah yang kita buat belum ada
Untuk membuat sistem pakar yang berkualitas tinggi sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang besar

Mekanisme kerja sistem pakar

Proses pengembangan sistem pakar terdiri dari beberapa langkah, yaitu:

Identifikasi masalah, proses ini dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi masalah yang ingin diselesaikan dengan sistem pakar.
Pemilihan teknik penalaran, setelah masalah telah diidentifikasi, teknik penalaran yang paling sesuai untuk menyelesaikan masalah tersebut dipilih. Teknik penalaran adalah metode yang digunakan oleh sistem pakar untuk mengevaluasi informasi yang diberikan dan menghasilkan solusi atau keputusan.
Pembentukan basis pengetahuan, basis pengetahuan dibentuk dengan cara mengumpulkan pengetahuan dari pakar manusia pada bidang yang bersangkutan. Pengetahuan tersebut kemudian dimasukkan ke dalam sistem pakar dan dikelompokkan berdasarkan topik atau kategori tertentu. Setelah basis pengetahuan terbentuk, sistem pakar diuji dengan menggunakan data atau kasus yang relevan untuk memastikan bahwa sistem pakar dapat memberikan solusi atau keputusan yang tepat.
Pengujian sistem pakar atau disebut juga proses inferensi adalah proses di mana sistem pakar menerapkan pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan untuk menghasilkan solusi atau keputusan. Proses ini melibatkan beberapa tahapan, yaitu pemeriksaan fakta, pencarian aturan, pemilihan aturan, dan pengevaluasian aturan. Tahapan-tahapan tersebut dilakukan secara berulang-ulang sampai sistem pakar berhasil menghasilkan solusi atau keputusan yang diinginkan.

Arsitektur sistem pakar

Gambar diatas merupakan arsitektur dari sistem pakar di mana di dalamnya terdapat komponen-komponen yang membentuk sistem pakar itu sendiri. Berikut penjelasan mengenai komponen-komponen tersebut.

Antarmuka Pengguna (user interface) adalah mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi.
Basis Pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas dua elemen dasar, yaitu fakta dan aturan.
Akuisisi Pengetahuan (knowledge acquisition) adalah akumulasi, transfer dan transformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman pemakai.
Mesin Inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan untuk memformulasikan kesimpulan.
Workplace adalah area dari sekumpulan memori kerja (working memory). Workplace digunakan untuk merekam kesimpulan yang dicapai.
Fasilitas Penjelasan adalah komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar. Komponen ini menggambarkan penalaran sistem kepada pemakai.
Perbaikan Pengetahuan adalah kemampuan sistem pakar untuk menganalisis dan meningkatkan kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dari kinerjanya.

Metode inferensi

Inferensi merupakan suatu proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui. Inferensi adalah konklusi logis atau implikasi berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam sistem pakar, proses inferensi dialakukan dalam suatu modul yang disebut inference engine. Berikut ini adalah beberapa jenis mesin inferensi yang perlu anda ketahui.

Tree adalah suatu hierarki struktur yang terdiri dari Node (simpul/veteks) yang menyimpan informasi atau pengetahuan dan cabang (link/edge) yang menghubungkan node. Tree merupakan tipe khusus dari jaringan semantic, yang setiap nodenya kecuali akar, mempunyai satu node orang tua dan mempunyai nol atau lebih node anak.
Graph sama seperti tree, namun dapat mempunyai nol atau lebih link di antara node dan tidak ada perbedaan antara orangtua dan anak. dalam graph, link dapat ditunjukkan berupa panah atau arah yang memadukan node dan bobot yang merupakan karakteristik beberapa aspek dari link.
Forward Chaining adalah suatu rantai yang dicari atau dilewatidari suatu permasalahan untuk memperoleh solusinya. cara lain menggambarkan forward chaining ini adalah penalaran dari suatu fakta menuju konklusi.
Backward Chaining adalah suatu rantai yang dilewati dari suatu hipotesa atau konklusi kembali ke fakta yang mendukung hipotesis tersebut. cara lain menggambarkan backward chaining ini adalah dalam hal tujuan yang dapat dipenuhi dengan pemenuhan sub tujuannya.
Inferensi Fuzzy, logika fuzzy merupakan generalisasi dari logika klasik yang hanya memiliki dua nilai keanggotaan yaitu 0 dan 1. dalam logika fuzzy, nilai kebenaran suatu pernyataan berkisar dari sepenuhnya benar sampai dengan sepenuhnya salah. Dengan teori himpunan fuzzy, suatu objek dapat menjadi anggota dari banyak himpunan dengan derajat keanggotaan yang berbeda dalam masing-masing himpunan.

Contoh Implementasi Sistem Pakar dalam Bisnis

Beberapa contoh implementasi sistem pakar dalam bisnis adalah:

Sistem Pakar Pemilihan Karyawan yaitu sistem pakar dapat digunakan untuk membantu dalam proses pemilihan karyawan dengan cara mengevaluasi kualifikasi, pengalaman, dan kecocokan dengan budaya organisasi.
Sistem Pakar Pengelolaan Gudang yaitu sistem pakar dapat digunakan untuk membantu dalam pengelolaan stok dan pengaturan pengiriman barang ke pelanggan dengan cara mengoptimalkan proses pengiriman dan meminimalkan risiko kehabisan stok atau pengiriman terlambat.
Sistem Pakar Pelayanan Pelanggan yaitu sistem pakar dapat digunakan untuk membantu dalam pelayanan pelanggan dengan cara memberikan solusi untuk masalah pelanggan dan memberikan informasi mengenai produk atau layanan yang dijual.

Kesimpulan

Pada artikel ini, kita telah belajar tentang sistem pakar, teknologi terkini dalam bisnis yang dapat membantu organisasi atau bisnis mengambil keputusan secara cepat dan akurat. Sistem pakar juga dapat digunakan di berbagai bidang, memiliki beberapa keunggulan dan dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas.

Contoh penggunaan sistem pakar di perusahaan adalah sistem pakar untuk personalia, sistem pakar untuk manajemen produk dan sistem pakar untuk layanan pelanggan. Namun, organisasi atau perusahaan harus mempertimbangkan beberapa poin saat mengimplementasikan sistem pakar.

Semoga artikel ini memberi anda pemahaman yang lebih baik tentang sistem pakar dan bagaimana sistem pakar dapat bermanfaat bagi organisasi.👍🏻👍

Referensi

Arhami, M. (2005). Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: ANDI
Cornelius T. Leondes. Artificial Intelligence and Expert Systems: Knowledge-Based Systems in Practice. Journal of VLSI Signal Processing Systems)
Kusumadewi, S. (2003). Artificial intelligence (teknik dan aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
S. A. Nikolenko, A. A. Shpilman, and A. V. Semenov. Artificial Intelligence in Business: Opportunities, Challenges and Risks. Procedia Computer Science