Sistem pakar (expert system) adalah salah satu aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang dirancang untuk meniru kemampuan pengambilan keputusan seorang ahli dalam bidang tertentu. Sistem ini menggunakan basis pengetahuan (knowledge base) dan aturan-aturan logis (inference engine) untuk menganalisis data dan memberikan solusi atau rekomendasi. Sejak diperkenalkan pada tahun 1970-an, sistem pakar telah digunakan dalam berbagai bidang, seperti medis, keuangan, teknik, dan pendidikan.

Sistem pakar adalah program komputer yang dirancang untuk menyelesaikan masalah kompleks dengan cara yang mirip dengan seorang ahli manusia. Sistem ini terdiri dari dua komponen utama: basis pengetahuan, yang berisi informasi dan fakta tentang bidang tertentu, dan mesin inferensi, yang menggunakan aturan logis untuk menarik kesimpulan dari data yang dimasukkan. Contoh sistem pakar yang terkenal adalah MYCIN, yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit infeksi dan merekomendasikan pengobatan.

Sistem pakar memiliki banyak manfaat, terutama dalam menyederhanakan proses pengambilan keputusan yang kompleks. Pertama, sistem ini dapat menyediakan solusi cepat dan akurat, mengurangi ketergantungan pada ahli manusia yang mungkin terbatas jumlahnya. Kedua, sistem pakar dapat digunakan untuk pelatihan dan pendidikan, membantu pengguna memahami proses pengambilan keputusan dalam bidang tertentu. Ketiga, sistem ini dapat bekerja 24/7 tanpa kelelahan, sehingga cocok untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti diagnosis medis darurat atau pemantauan sistem industri.

Sistem pakar telah digunakan dalam berbagai bidang. Di bidang medis, sistem seperti DXplain membantu dokter mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala pasien. Di bidang keuangan, sistem pakar digunakan untuk menilai risiko investasi dan memberikan rekomendasi portofolio. Di industri, sistem ini membantu mengoptimalkan proses produksi dan memprediksi kegagalan mesin. Bahkan di bidang hukum, sistem pakar dapat digunakan untuk menganalisis kasus dan memberikan saran berdasarkan undang-undang yang berlaku.

Meskipun memiliki banyak manfaat, sistem pakar juga memiliki beberapa kekurangan. Pertama, sistem ini sangat bergantung pada kualitas dan kelengkapan basis pengetahuan. Jika basis pengetahuan tidak diperbarui atau tidak mencakup semua kemungkinan, sistem dapat memberikan rekomendasi yang salah. Kedua, sistem pakar tidak memiliki intuisi atau kreativitas seperti manusia, sehingga tidak dapat menangani situasi yang tidak terduga atau di luar aturan yang telah diprogram. Ketiga, pengembangan dan pemeliharaan sistem pakar membutuhkan biaya dan waktu yang signifikan, terutama untuk bidang yang terus berkembang seperti kedokteran atau teknologi.

Dengan perkembangan teknologi AI dan pembelajaran mesin (machine learning), sistem pakar terus berevolusi. Integrasi dengan teknologi big data memungkinkan sistem ini menganalisis data dalam skala besar dan memberikan rekomendasi yang lebih akurat. Selain itu, sistem pakar modern dapat belajar dari data baru dan memperbarui basis pengetahuan secara otomatis. Di masa depan, sistem pakar diprediksi akan semakin terintegrasi dengan perangkat IoT (Internet of Things) dan sistem cerdas lainnya, membuka peluang baru dalam otomatisasi dan pengambilan keputusan.