Knowledge-Based Expert System

Pada tahun 1956, mulai diperkenalkan istilah Kecerdasan Buatan (AI), yang kemudian ditegaskan lagi pada tahun 1961 oleh suatu tulisan Marvin Minsky dari MIT tentang "Steps towards AI". Semenjak itu istilah AI menjadi semakin populer, dan kemajuan bidang ini mencapai puncaknya dengan munculnya pengetahuan tentang Sistem Pakar.

Di dalam perspektif ilmu pengetahuan dan teknologi, sistem cerdas merupakan bagian dari bidang inteligensia semu (Artificial Intelligence/AI). Istilah expert system berasal dari knowledge-based expert system (sistim cerdas berbasis pengetahuan), dimana suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia (human knowledge) yang dimasukkan ke dalam komputer untuk memecahkan masalah yang umumnya memerlukan keahlian seorang pakar/expert. Atau dapat juga dikatakan, sebuah program komputer yang menggunakan pengetahuan dan teknik inferensi (pengambilan kesimpulan) untuk memecahkan persoalan seperti yang dilakukan oleh seorang pakar.

Berbeda dengan program komputer biasa, sistem cerdas dapat digunaan untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur dan dimana tidak ada suatu prosedur tertentu untuk memecahkan masalah tersebut. Sedangkan definisi pengetahuan (knowledge) menurut Webster\\\\\\\\\\\\\\\'s New World Dictionary of the American Language: persepsi tentang sesuatu yang jelas dan tentu, semua yang telah dirasakan dan diterima oleh otak, serta merupakan informasi terorganisasi yang dapat diterapkan untuk penyelesaian masalah.

Penggunaan Knowledge-based expert system (sistem pakar berbasis pengetahuan) ini tidak menjamin solusi yang lebih akurat, tetapi paling tidak mampu menghasilkan keputusan-keputusan yang didasari informasi relatif lebih banyak/terstruktur. Sesuai dengan namanya, suatu "Sistem Pakar" akan sangat tergantung pada pengetahuan (knowledge) yang didapat dari pakar yang menyumbangkan keahlian dan pengalamannya.

Biasanya suatu "sistem cerdas" dapat dibagi menjadi beberapa bagian:
(1). Basis pengetahuan (knowledge-base): berisi pengetahuan yang spesifik mengenai domain tertentuyang mana basis pengetahuan ini dapat diperbaharui sesuai dengan tingkat kemampuan seorang expert terhadap pemecahan suatu masalah,
(2). Mesin inferensi (Inference Engine) : sustu program yang bertugas mengolah data masukan sesuai pengetahuan dalam basis pengetahuan, menurut kaidah-kaidah tertentu.
(3). Bagian kendali/user interface : bagian yang berkomunikasi langsung dengan pengguna (user) sistem. Ada 2 (dua) macam mesin inferensi, yaitu yang bersifat pasti (deterministik) dan kemungkinan (probabilistik).

Sistem konvensional yang berlandaskan logika konvensional berdasarkan pada dua keadaan -benar atau salah (true or false)-, ternyata kurang serasi untuk mengadopsi cara berfikir manusia yang banyak mengandung hal ketidak-pastian (uncertainty), proses belajar (learning process), penalaran, sifat adaptif dan sebagainya. Cara penalaran otak manusia tidaklah sama dengan komputer, karena komputer menalar dengan langkah yang jelas/pasti, sedangkan manusia menalar dengan istilah sehari-hari, misalnya: udara sejuk, airnya hangat, kecepatannya rendah, dan lainnya.

Sistem pakar sekarang banyak digunakan baik pada aplikasi bisnis maupun apikasi lainnya. Aplikasi sistem pakar di dalam pengelolaan sumberdaya alam masih relatif baru dan merupakan pendekatan alternatif yang dapat digunakan untuk penyelesaian masalah-masalah di dalam pengembangan teknologi pengelolaan sumberdaya alam. Hal ini karena sistem pakar memberikan banyak kelebihan. Akan tetapi perlu juga diketahui bahwa seperti halnya sistem yang lainnya, selain memberikan banyak kelebihan, sistem pakar juga mempunyai beberapa kelemahan.

Kelebihan-kelebihan dari sistem pakar secara umum adalah sebagai berikut:
1. Memberikan pengambilan keputusan yang lebih baik. Karena sistem pakar memberikan jawaban yang konsisten dan logis dari waktu ke waktu. Jawaban yang diberikan logis karena alasa logiknya dapat diberikan oleh sistem pakar dalam proses konsultasi.
2. Memberikan solusi tepat waktu. Kadang kala seorang manajer membutuhkan jawaban dari pakar, tetapi pakar yang dibutuhkan tidak berada ditempat, sehingga keputusan menjadi terlambat. Dengan sistem pakar, jawaban yang dibutuhkan oleh pengambil keputusan selalu tersedia setiap saat dibutuhkan.
3. Menyimpan pengetahuan di organisasi. Pengetahuan pakar merupakan hal yang penting dan kadang kala pengetahuan iniakan hilang jika pakar keluar atau telah pensiun dari perusahaan. Dengan sistem pakar, pengetahuan dari pakar dapat disimpan di sistem pakar dan tersedia terus selama dibutuhkan.

Kekurangan-kekurangan dari sistem pakar adalah sebagai berikut:
1. Sistem pakar hanya dapat menangani pengetahuan yang konsisten. Sistem pakar dirancang dengan aturan-aturan yang hasilnya sudah pasti dan konsisten sesuai dengan alur di diagram pohonnya. Untuk pengetahuan yang cepat berubah-rubah dari waktu ke waktu, maka knowledge base di sistem pakar harus selalu diubah (perbarui-red), yang tentu cukup merepotkan.
2. Sistem pakar tidak dapat menangani hal yang bersifat judgement. Sistem pakar memberikan hasil yang pasti, sehingga keputusan akhir pengambilan keputusan jika melibatkan kebijaksaaan dan institusi masih tetap di tangan manajemen.
3. Format knowledge base sistem pakar terbatas. Knowledge base pada sistem pakar berisi aturan-aturan (rules) yang ditulis dalam bentuk statemen if-then.