mekanisme forward chaining dan backwardchaining
Post on 05-Dec-2014
111 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
Forward Chaining
Forward chaining merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu
masalah kepada solusinya. Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE),
maka proses akan menyatakan konklusi. Forward chaining adalah data-driven karena
inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh. Jika
suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward
chaining.
Contoh :
Terdapat 10 aturan yang tersimpan dalam basis pengetahuan yaitu :
R1 : if A and B then C
R2 : if C then D
R3 : if A and E then F
R4 : if A then G
R5 : if F and G then D
R6 : if G and E then H
R7 : if C and H then I
R8 : if I and A then J
R9 : if G then J
R10 : if J then K
Fakta awal yang diberikan hanya A dan E, ingin membuktikan apakah K bernilai
benar. Proses penalaran forward chaining terlihat pada gambar dibawah :
Gambar Forward Chaining
Backward Chaining
Menggunakan pendekatan goal-driven, dimulai dari harapan apa yang akan terjadi
(hipotesis) dan kemudian mencari bukti yang mendukung (atau berlawanan) dengan
harapan kita. Sering hal ini memerlukan perumusan dan pengujian hipotesis
sementara. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan cukup dalam, maka
gunakan backward chaining.
Contoh :
Seperti pada contoh forward chining, terdapat 10 aturan yang sama pada basis
pengetahuan dan fakta awal yang diberikan hanya A dan E. ingin membuktikan
apakah K bernilai benar. Proses penalaran backward chaining terlihat pada gambar
berikut :
Gambar Backward Chaining
FORWARD DAN BACKWARD CHAINING
A. Backward Chaining
Backward chaining atau Backward Reasoning merupakan salah satu dari metode
inferensia yang dilakukan untuk di bidang kecerdasan buatan. Backward
chaining dimulai dangan pendekatan tujuan atau goal oriented atau hipotesa. Pada
backward chaining kita akan bekerja dari konsekuen ke antesendent untuk melihat
apakah terdapat data yang mendukung konsekuen tersebut. Pada metode inferensi
dengan backward chaining akan mencari aturan atau rule yang memiliki konsekuen
(Then klausa ..) yang mengarah kepada tujuan yang diskenariokan/diinginkan.
Contoh :
Misalkan terdapat suatu sistem dengan tujuan : Goal_1. Untuk mencapai tujuan
Goal_1 tersebut dibutuhkan fakta A yang bernilai 1 dan fakta B yang bernilai 1.
(Asumsi nilai fakta adalah boolean 1 dan 0). Fakta A sendiri akan diperoleh jika ada
fakta C yang bernilai 1. Bagaimanan rancangan sistem pakar dan aturan yang akan
dibuat:
Langkah 1 : Buat aturan standar untuk menyatakan Goal 1
- If A=1 and B=1 Then Goal 1
Langkah 2 : Buat aturan yang menyatakan bahwa jika C bernilai 1 maka A
- If C=1 Then A=1
Terlihat bahwa konsekuen (Then..) tidak harus mengarah kepada Goal 1, akan tetapi
ditujukan kepada antisendent yang dalam hal ini adalah A. Dengan demikian sistem
akan mengetahui bahwa antisendent C akan ditanyakan dengan anisendent B untuk
menghasilkan Goal 1.
B. Forward Chaining
Forward chaining adalah metode inferensia yang merupakan lawan dari backward
chaining. Forward chaining dimulai dengan data atau data driven. Artinya
pada forward chaining semua data dan aturan akan ditelusuri untuk mencapai tujuan /
goal yang diinginkan. Mesin inferensia yang menggunakan forward chaining akan
mencari antesendent (IF klausa ..) sampai kondisinya benar. Pada forward
chaining semua pertanyaan dalam sistem pakar akan disampaikan semuanya kepada
pengguna.
top related