Sistem pakar (Expert System) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang dirancang untuk meniru kemampuan pengambilan keputusan seorang pakar manusia dalam domain pengetahuan yang spesifik. Meskipun bahasa seperti Python sering mendominasi bidang AI modern, PHP, dengan ekosistem web yang kuat, tetap menjadi pilihan viable untuk mengimplementasikan sistem pakar berbasis web yang mudah diakses dan diintegrasikan dengan database.
Inti dari sistem pakar terletak pada basis pengetahuannya (Knowledge Base) dan mekanisme inferensi (Inference Engine). Basis pengetahuan berisi fakta-fakta yang relevan, sementara mekanisme inferensi menggunakan aturan-aturan (if-then rules) untuk menarik kesimpulan dari fakta-fakta tersebut. Ketika diimplementasikan menggunakan sistem pakar PHP, seluruh logika ini dijalankan di sisi server, dan hasilnya disajikan melalui antarmuka web yang responsif.
Keuntungan utama menggunakan PHP adalah kemudahan deployment. Sistem yang dikembangkan dapat langsung diakses melalui browser tanpa perlu instalasi klien yang rumit, menjadikannya ideal untuk aplikasi diagnosis, konsultasi produk, atau panduan teknis.
Sebuah sistem pakar yang solid yang dibangun dengan PHP biasanya memiliki empat komponen utama yang saling berinteraksi:
PHP unggul dalam mengelola permintaan dan interaksi database. Dalam membangun mekanisme inferensi, kita dapat menggunakan dua metode utama:
Metode ini bekerja berdasarkan data input (fakta). Jika fakta yang dimasukkan cocok dengan kondisi (IF) dari aturan, maka kesimpulan (THEN) dijalankan. Jika kesimpulan baru ini memicu aturan lain, proses berlanjut. Implementasi sistem pakar PHP dengan metode ini sering melibatkan perulangan (loop) yang terus menerus memeriksa aturan hingga tidak ada lagi kesimpulan baru yang dapat ditarik.
Contoh sintaksis sederhana di PHP:
if ($gejala['demam'] == true AND $gejala['sakit_tenggorokan'] == true) {
$kesimpulan[] = "Kemungkinan Flu A";
// Lanjutkan pemeriksaan aturan berikutnya
}
Metode ini bekerja mundur dari hipotesis atau tujuan akhir. Sistem mencoba membuktikan hipotesis tersebut dengan mencari fakta yang mendukungnya. Jika fakta belum ada, sistem akan bertanya kepada pengguna (melalui antarmuka web PHP) untuk mengumpulkan data yang diperlukan. Ini sangat efektif untuk sistem diagnosis.
Menggunakan database relasional seperti MySQL sangat membantu skalabilitas. Daripada menulis ratusan aturan langsung di dalam file PHP, kita menyimpannya dalam tabel terpisah, misalnya tabel rules dan tabel facts.
PHP kemudian bertanggung jawab untuk mengambil aturan-aturan ini, memasukkannya ke dalam mesin inferensi, dan menjalankan proses logika. Ini memisahkan logika bisnis dari presentasi, membuat pemeliharaan lebih mudah dilakukan oleh administrator sistem tanpa perlu memodifikasi kode inti PHP.
Meskipun fleksibel, tantangan utama dalam membangun sistem pakar PHP adalah kompleksitas aturan. Semakin banyak aturan, semakin berat kinerja mesin inferensi jika tidak dioptimalkan.
Kesimpulannya, PHP menyediakan fondasi server-side yang kuat, aman, dan teruji untuk membangun aplikasi web yang mampu meniru penalaran pakar. Dengan desain basis pengetahuan yang baik dan penerapan algoritma inferensi yang tepat, sistem pakar berbasis PHP dapat menjadi alat bantu pengambilan keputusan yang efektif.