Workflow Sistem Pakar: Dari Input Hingga Jadi Solusi

Workflow Sistem Pakar: 

Dari Input Hingga Jadi Solusi

Haihai, tau ga apa itu sistem pakar? dan kenapa itu penting bagi seorang IT?  jadi sistem pakar itu ialah sebuah program komputer yang dirancang untuk meniru cara berpikir dan mengambil keputusan seorang pakar di bidang tertentu. And kenapa penting seorang IT  harus tau ini? biar kamu paham konsep dasar AI, problem solving lebih cepat, di pake juga di industri nyata, bantuin kamu ngejaga keputusan agar konsisten ga berubah-ubah kayak mood kamu, dan terakhir biar kamu tau aja.

Berikut komponen-komponen utama sistem pakar:

1. User (Pengguna): orang yang memberikan input berupa pertanyaan, data, atau masalah.
2. User Interface (Antarmuka): media untuk komunikasi antara pengguna dan sistem pakar.
3. Knowledge Base (Basis Pengetahuan): berisi fakta dan aturan yang dimiliki sistem pakar.
4. Inference Engine (Mesin Inferensi): otak sistem yang memproses input, mencocokkannya dengan pengetahuan, lalu menghasilkan kesimpulan.
5. Explanation Facility (Fasilitas Penjelasan): fitur untuk menjelaskan bagaimana sistem sampai pada suatu solusi.

Saya jelasin ya alur nya;

 

Bayangin kamu lagi kesepian dan kamu seorang cewe, kamu ingin mencari teman deeptalk, support dll dan gatau mau nyari dimana.  Kamu buka aplikasi sistem pakar realtionship di HP. 

Maaf pake contoh relationship, ini biar mudah dipahami aja.

1. User (Kamu) mulai masukin kiteria: "pengertian, dewasa, mapan, 10 tahun lebih tua"
2. User Interface (tampilan aplikasi) ngirim data itu ke sistem.
3. Inference Engine langsung kerja, nyocokin input tadi dengan aturan yang ada di Konwledge Base. Contoh aturan di Knowledge Base: "Jika kiteria nya pengertian, dewasa, mapan ~ bisa jadi om om". "Jika kiterianya ngambekan, lucu, manis ~ bisa jadi berondong".
4. Mesin inferensi milih kiteria yang paling cocok, kiteria nya pengertian, dewasa, mapan = om om.
5. Sistem lalu ngasih Solusi berupa rekomendasi tempat "Kamu nyari om-om, disarankan nyari ditempat gym, aplikasi kencan, BUMN, pertambangan dan jika belum ketemu yaudah tryagain.
6. Explanation Facility menjelaskan alasannya: “Rekomendasi ini diberikan karena menurut artikel terbaru dengan banyak pembacanya, rata-rata tempat-tempat tersebut yang paling sering disebut sebagai lokasi untuk menemukan tipe seperti itu.”

Ini Versi Flowchartnya.

Jadi sistem pakar tuh ibarat punya “dukun pintar digital”. Kita masukin masalah, dia mikir pake rules dari pakar, terus kasih solusi plus alasan kenapa pilih itu. Simple kan? Buat anak IT, ini penting banget biar ngerti gimana komputer bisa mikir kayak manusia dan jadi pondasi belajar AI ke depannya. 

Eakk katakatanya GPT banget ya wkwk, lagian jg kalo saya yg ngejelasinya yg ada ngaur. But ini kesimpulan ini adalah contoh nyata pengunaan AI yang smart, saya copy semua yg ada disini terus crtl+v di chatgpt, dan keluar lah kesimpulan yang baik ini, terus AI nya kasih saran buat parafrashe dulu biar ga plagiarisme dan ketahuan dosen, ya saya turutin. Jadi ya AI tu membantu banget ga si?

Thankyouuu:)