Metode sistem pakar yang dikembangkan hari ini telah jauh menjadi lebih kompleks dan beragam sejak pertama kali ditemukan. Seperti sistem analisa lainnya, sistem pakar juga memiliki banyak metode untuk menganalisis, dan memberikan penyelesaian atas satu masalah yang disodorkan. Metode-metode ini umumnya bervariasi tergantung kepada di mana sistem pakar tersebut digunakan. Metode yang dimaksud di sini adalah bagaimana sistem pakar membaca satu variabel yang mungkin mempengaruhi hasil keputusan di masa mendatang. Sebagai contoh, sistem pakar dapat mendiagnosa seseorang terkena kanker setelah melihat bagaimana gejala-gejala yang sebelumnya dialami oleh penderita tersebut. Untuk lebih jelasnya, berikut adalah daftar metode sistem pakar yang bisa anda ketahui.
Metode AHP
Metode yang pertama adalah metode AHP. Dengan metode ini, sistem pakar akan menganalisa satu variabel untuk kemudian membentuknya menjadi satu hubungan hierarki. Pembentukan hierarki tersebut dilakukan berulang kali dan dikelompokkan berdasarkan kategori variabel tersebut. setelah hierarki terbentuk, maka selanjutnya sistem pakar akan melakukan komparasi atas hierarki-hierarki tersebut. pada tahap akhir, sistem akan mengonversi hierarki menjadi data matriks untuk menentukan hasil dari masing-masing kategori atau kriteria.
Depth-First Search (DFS)
Metode selanjutnya adalah metode Depth-First Search atau pencarian mendalam. Pada metode ini, sistem pakar akan melakukan penelusuran secara intensif dan mendalam terhadap nilai atau variabel yang dibeikan. Sistem pakar akan menelusuri variabel mulai dari simpul akar dan terus bergerak menurun ke tingkat yang lebih dasar secara berurutan. Sistem pakar yang menggunakan metode DFS akan menemukan solusi yang paling jauh terlebih dahulu sebelum akhirnya menemukan solusi yang paling dekat. Namun yang terpenting, metode DFS akan menyajikan hasil akhir berdasarkan penelusuran yang paling dalam (Depth) untuk digunakan sebagai dasar bagi permasalahan selanjutnya.
Breadth-First Search
Metode sistem pakar yang ketiga adalah Breadth-First Search. Metode ini bisa dibilang meruapakn kebalikan dari metode sebelumnya, yaitu DFS. BFS bekerja dengan menganalisa setiap simpul akar untuk kemudian langsung dilakukan pengujian, sebelum pindah ke tingkat selanjutnya. BFS akan menggunakan hasil analisa pada setiap tingkat untuk menentukan, apakah analisa harus dilanjutkan atau tidak. Jika variabel dalam satu tingkat sudah memberikan jawaban atas persoalan dan masalah sudah berhasil diidentifikasi, maka sistem pakar dengan BFS tidak akan melanjutkan pencariannya lagi ke tingkat selanjutnya.
Best-First Search (BFS)
Metode yang selanjutnya ini bisa dibilang merupakan kombinasi dari DFS dan BFS sebelumnya. Metode ini membuat sistem pakar menyajikan output dari analisa hasil variabel yang menunjukkan hasil yang paling baik. hasil tersebut tentunya sudah melalui proses pencarian terdalam mulai dari simpul akar (DFS) dan juga BFS yang menganalisa variabel pada setiap tingkatan.
Backward Chaining (BC) dan Forward Chaining (FC)
Metode analisa ini berpatokan pada model pergerakan rantai ke belakang untuk BC dan rantai ke depan untuk FC. Maksudnya, sistem pakar akan menggunakan penafsiran atas hipotesa dan data-data di masa lalu untuk membuat keputusan di masa sekarang untuk BF. Sedangkan FC sebaliknya, sistem pakar akan membuat keputusan dan hipotesa di masa mendatang berdasarkan input yang di terima pada saat sekarang. Jadi intinya, kedua metode ini berbeda pada jenis pengambilan keputusan yang didasarkan pada hipotesa di masa lalu.
Itulah informasi seputar metode sistem pakar yang bisa anda ketahui. Mungkin masih ada lagi beberapa metode sistem pakar lain yang belum penulis masukkan dalam artikel ini. semoga bermanfaat.