Sistem Pakar

 Pengertian Sistem Pakar

“Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan proses di mana peralatan mekanik dapat melaksanakan kejadian-kejadian dengan menggunakan pemikiran atau kecerdasan seperti manusia” (Siswanto, 2010:1). Beberapa contoh aplikasi yang merupakan bagian dari pengembangan kecerdasan buatan adalah jaringan saraf tiruan (artificial neural network), sistem pendukung keputusan (decision support system), pengolahan bahasa alami (natural language processing), pengenalan suara (speech understanding), sistem pakar (expert system), dan lain-lain.

“Sistem pakar adalah sistem yang bekerja untuk mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang menggabungkan dasar pengetahuan (knowledge base) dengan sistem inferensi untuk menggantikan fungsi seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah” (Desiani, 2005:9). Pengembangan sistem pakar terbesar adalah di bidang diagnosa, salah satu contohnya diagnosa penyakit.

Tujuan pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mengsubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang awam untuk menyelesaikan masalah yang rumit yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar juga dapat dijadikan sebagai asisten yang sangat berpengalaman untuk membantu aktivitasnya.

  Keunggulan dan Kelemahan Sistem Pakar

Sistem pakar memiliki banyak keunggulan dan kelemahan yang menjadi faktor pendukung untuk dikembangkan, adapun keunggulan sistem pakar antara lain sebagai berikut :

a.       Pengetahuan dari seorang pakar dapat didokumentasikan dan dilestarikan tanpa ada batas waktu,

b.       Dapat digunakan kapan pun dan di mana pun,

c.        Menjadikan pengetahuan dan nasehat lebih mudah didapat,

d.       Dapat menggantikan tugas seorang pakar atau menjadi asisten dari seorang pakar,

e.        Tidak memerlukan biaya saat tidak digunakan,

f.        Lebih cepat dalam memecahkan masalah,

g.        Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian,

h.       Memungkinkan penggabungan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan,

i.         Dapat digandakan sesuai kebutuhan dengan waktu dan biaya yang minimal,

j.         Meningkatkan kualitas dan produktivitas karena dapat memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan,

k.       Dapat digunakan untuk mengakses basis data dengan cara cerdas,

l.         Meningkatkan realibilitas (kejujuran),

m.     Mampu menyediakan pelatihan dengan adanya fasilitas penjelas sistem.

Sedangkan kelemahan Sistem Pakar sebagai berikut :

Namun, selain banyak manfaat yang diperoleh, sistem pakar juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain sebagai berikut:

a.       Biaya perancangan, pemeliharaan, dan pengembangannya sangat mahal,

b.       Sulit untuk dikembangkan, hal ini disebabkan oleh faktor ketersediaan pakar dan sulitnya mengekstrak pengetahuan dari seorang pakar,

c.        Transfer pengetahuan dapat bersifat subyektif dan bias (pandang bulu),

d.       Solusi yang dihasilkan tidak sepenuhnya benar karena seseorang yang terlibat dalam pembuatan sistem pakar tidak selalu benar. Sehingga perlu diuji ulang secara teliti sebelum digunakan,

e.        Sulit mendapatkan pengetahuan karena pendekatan setiap pakar untuk suatu masalah bisa berbeda-beda meskipun sama-sama benar,

f.        Terkadang sistem tidak dapat membuat keputusan,

g.        Kurangnya rasa percaya pengguna dapat menghalangi pemakaian sistem pakar,

h.       Pengembangan sistem pakar seringkali membutuhkan perekayasa pengetahuan (knowledge engineer) yang langka dan mahal,

i.         Daya kerja dan produktivitas manusia jadi berkurang karena semuanya dilakukan secara otomatis oleh sistem.