Bayangkan sebuah sistem AI menolak pengajuan pinjaman Anda di bank. Tanpa penjelasan, AI hanya terasa seperti “kotak hitam”. Explainable AI (XAI) adalah pendekatan yang membuat model AI bisa menjelaskan alasan di balik keputusan yang diambil [1]. Dengan XAI, pengguna dapat memahami dan menilai bagaimana suatu kesimpulan dihasilkan, sehingga tidak sekadar menerima hasil mentah dari mesin [2]. XAI meningkatkan kepercayaan pengguna. Dalam sektor keuangan, kesehatan, dan hukum, penjelasan AI bahkan kerap menjadi syarat regulasi dan etika [2]. Penjelasan juga membantu mendeteksi bias, misalnya diskriminasi berdasarkan usia atau gender, agar hasil AI lebih adil [3]. Dengan kata lain, XAI membuat sistem AI lebih transparan, akuntabel, dan dapat dipercaya.

Penerapan XAI juga mendorong keterlibatan manusia dalam proses pengambilan keputusan berbasis AI. Alih-alih menggantikan peran manusia sepenuhnya, AI yang dapat dijelaskan justru memperkuat kolaborasi antara manusia dan mesin. Misalnya, dalam diagnosis medis, dokter dapat meninjau alasan di balik rekomendasi AI sebelum menentukan tindakan lanjutan. Hal ini penting untuk memastikan bahwa keputusan akhir tetap mempertimbangkan konteks dan nilai-nilai kemanusiaan. Selain itu, XAI memungkinkan proses audit dan evaluasi sistem AI secara berkala, sehingga kesalahan dapat diidentifikasi dan diperbaiki dengan cepat. Dalam jangka panjang, penggunaan XAI dapat mempercepat adopsi teknologi AI karena masyarakat merasa lebih aman dan terlibat. Oleh karena itu, pengembangan XAI bukan hanya persoalan teknis, tetapi juga bagian dari upaya menciptakan ekosistem AI yang etis dan inklusif.

Contoh penerapan XAI hingga saat ini, yaitu:

  • Kesehatan: Dokter dapat memahami alasan AI mendiagnosis suatu penyakit, bukan hanya melihat hasil akhir, sehingga pengambilan keputusan medis lebih aman [3].
  • Keuangan: Bank bisa menjelaskan faktor apa yang menyebabkan aplikasi kredit disetujui atau ditolak, menjaga kepercayaan nasabah [2].
  • Hukum: Hakim dan pengacara dapat menilai apakah hasil analisis AI dalam kasus hukum didasarkan pada faktor yang relevan dan sah [2, 3].

Semakin kompleks model AI, semakin sulit memberikan penjelasan yang jelas tanpa mengurangi akurasinya [1]. Ada trade-off antara transparansi dan performa. Selain itu, tidak semua penjelasan mudah dipahami oleh masyarakat awam, sehingga desain antarmuka dan edukasi tetap penting [2]. Explainable AI adalah langkah menuju kecerdasan buatan yang lebih bertanggung jawab. Dengan XAI, bukan hanya hasil yang dihargai, tetapi juga alasan di baliknya. Ke depan, teknologi ini akan menjadi fondasi kepercayaan masyarakat terhadap AI, meski tantangan akurasi dan keterjelasan masih harus ditangani [1, 3].

Daftar Pustaka

  1. IBM. Apa yang dimaksud dengan Explainable AI?. IBM Think Blog. 2025. Diakses dari: https://www.ibm.com/id-id/think/topics/explainable-ai. Diakses pada 28 Agustus 2025.
  2. R. P. Sari. Apa Itu Explainable AI (XAI)? Pengertian dan Cara Kerjanya. Indonesia AI Hub. 2025. Diakses dari: https://aihub.id/pengetahuan-dasar/apa-itu-explainable-ai. Diakses pada 28 Agustus 2025.
  3. A. Purba. Explainable AI: Membuka Kotak Hitam Model Machine Learning. Telkom University Surabaya News. 2025. Diakses dari: https://bds-sby.telkomuniversity.ac.id/explainable-ai-membuka-kotak-hitam-model-machine-learning. Diakses pada 28 Agustus 2025.

Agustus 2025
Penulis: Gilbert Owen
*Artikel ini dibuat dengan bantuan AI dan hanya berfungsi sebagai artikel edukasi secara umum