Deskripsi Interaksi Antar Komponen Dalam Sistem Pakar

    Sistem Pakar adalah sistem komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan seorang ahli dalam memecahkan masalah pada bidang tertentu, sistem pakar bekerja melalui kolaborasi antara beberapa komponen yang saling berinteraksi, yaitu user interfance, knowledge base, inference engine, explanation facility, dan knowledge acquisition. 

Interaksi antar komponen ini terjadi secara terstruktur dan berurutan, membentuk sebuah siklus pengolahan informasi dari input pengguna sampai sistem memberikan solusi yang menyerupai keputusan seorang ahli manusia.

1. User Interface (Antarmuka Pengguna)

Interaksi dimulai dari pengguna (user) yang berkomunikasi dengan sistem melalui user interface.
Interface ini bisa berupa aplikasi desktop, web, atau chatbot — tempat di mana pengguna memasukkan data, pertanyaan, atau gejala yang ingin dianalisis.

     Contoh:
Seorang petani memasukkan gejala “daun menguning” dan “pertumbuhan lambat” pada sistem pakar tanaman padi.

     Data ini akan diteruskan ke inference engine untuk diproses.

2. Knowledge Base (Basis Pengetahuan)

Setelah sistem menerima input, knowledge base menjadi sumber informasi utama untuk analisis.
Bagian ini berisi kumpulan pengetahuan para ahli, biasanya disimpan dalam bentuk:

  • Fakta (data nyata dari dunia nyata),
  • Aturan (if–then rules), dan
  • Heuristik (pengalaman dan intuisi ahli).

     Contoh format aturan:
IF daun menguning AND pertumbuhan lambat THEN kekurangan nitrogen

    Knowledge base tidak bekerja sendiri; ia membutuhkan inference engine untuk menalar dan mencari aturan yang cocok dengan data dari pengguna.

3. Inference Engine (Mesin Inferensi)

Komponen ini adalah “otak” dari sistem pakar.
Tugasnya adalah melakukan penalaran logis menggunakan data dari pengguna dan aturan dari knowledge base.
Proses ini melibatkan dua metode utama:

  • Forward chaining (penalaran dari fakta → kesimpulan)
    Sistem mulai dari data masukan dan terus menelusuri aturan yang cocok hingga menemukan solusi akhir.
  • Backward chaining (penalaran dari kesimpulan → verifikasi fakta)
    Sistem mulai dari dugaan kesimpulan dan memeriksa apakah fakta-fakta mendukungnya.

    Contoh:
Input “daun menguning” → mesin mencari aturan yang melibatkan gejala tersebut → menemukan aturan tentang “kekurangan nitrogen”.

        Setelah cocok, sistem menyimpulkan bahwa tanaman kekurangan nitrogen.

4. Explanation Facility (Fasilitas Penjelasan)

Setelah inference engine menghasilkan kesimpulan, sistem memberikan penjelasan logis kepada pengguna tentang bagaimana hasil itu diperoleh.
Ini penting agar pengguna percaya pada hasil sistem, karena tahu alasan di balik rekomendasi yang diberikan.

     Contoh:
“Sistem menyimpulkan bahwa tanaman kekurangan nitrogen karena gejala daun menguning dan pertumbuhan lambat cocok dengan aturan dalam basis pengetahuan.”

    Dengan begitu, pengguna tidak hanya tahu hasilnya, tetapi juga alasannya.

5. Knowledge Acquisition (Akuisisi Pengetahuan)

Komponen ini berfungsi pada tahap pengembangan dan pemeliharaan sistem.
Interaksinya terjadi antara pakar manusia dan pengembang sistem untuk memperbarui atau menambah aturan di knowledge base agar sistem tetap relevan.

     Contoh:
Ahli pertanian memberikan pengetahuan baru bahwa “bintik coklat pada daun juga bisa menunjukkan penyakit blas.”
Informasi ini kemudian dimasukkan ke knowledge base sebagai aturan baru.

6. Database (Basis Data Pendukung)

Dalam sistem pakar modern, ada pula database tambahan yang menyimpan data historis atau hasil konsultasi sebelumnya.
Database ini berinteraksi dengan knowledge base untuk memperkaya hasil analisis sistem.

Rangkuman Interaksi Komponen

Berikut alur interaksi antar komponen secara berurutan:

  1. User memberikan input melalui user interface.
  2. Input dikirim ke inference engine.
  3. Inference engine mencari aturan di knowledge base yang relevan dengan input.
  4. Sistem menghasilkan kesimpulan berdasarkan pencocokan aturan.
  5. Explanation facility menjelaskan bagaimana solusi diperoleh.
  6. Hasil dikirim kembali ke user interface dan ditampilkan kepada pengguna.
  7. Jika ada pengetahuan baru, knowledge acquisition memperbarui knowledge base.

Kesimpulan

Interaksi antar komponen dalam sistem pakar membentuk suatu mekanisme yang menyerupai proses berpikir seorang ahli manusia. Setiap komponen saling terhubung dan berperan penting: user interface menjadi jembatan komunikasi, knowledge base sebagai sumber pengetahuan, inference engine sebagai pengambil keputusan, dan explanation facility sebagai pemberi alasan logis. Kombinasi semua komponen inilah yang memungkinkan sistem pakar menghasilkan solusi yang cerdas dan dapat dipercaya.

Referensi


Komentar

Posting Komentar

Postingan Populer