Perbandingan Metode Inferensi dalam Sistem Pakar

Perkenalan Metode Inferensi dalam Sistem Pakar

Sistem pakar adalah sistem berbasis pengetahuan yang menggunakan pengetahuan manusia yang dikemas dalam bentuk aturan-aturan untuk memecahkan masalah yang biasanya hanya bisa diselesaikan oleh pakar. Salah satu komponen penting dalam sistem pakar adalah metode inferensi. Metode inferensi adalah proses penarikan kesimpulan berdasarkan pengetahuan yang ada. Ada beberapa metode inferensi yang umum digunakan dalam sistem pakar, yaitu metode inferensi forward chaining dan backward chaining. Artikel ini akan membahas perbandingan antara kedua metode inferensi tersebut.

Forward Chaining: Pendekatan Berbasis Data

Metode inferensi forward chaining adalah metode yang dimulai dari data atau fakta yang ada, kemudian mencari aturan yang sesuai dengan data tersebut untuk menarik kesimpulan. Metode ini sering digunakan dalam sistem pakar yang berorientasi pada data. Dalam forward chaining, sistem akan terus mencari aturan yang sesuai sampai tidak ada aturan yang bisa digunakan lagi atau sampai mencapai tujuan.

Kelebihan dan Kekurangan Forward Chaining

Kelebihan dari metode inferensi forward chaining adalah prosesnya yang sistematis dan mudah dipahami. Metode ini juga efektif untuk sistem pakar yang memiliki banyak data atau fakta. Namun, metode ini memiliki kekurangan yaitu membutuhkan waktu yang lama jika jumlah aturan yang ada sangat banyak karena sistem harus mencari aturan yang sesuai satu per satu.

Backward Chaining: Pendekatan Berbasis Tujuan

Berbeda dengan forward chaining, metode inferensi backward chaining adalah metode yang dimulai dari tujuan, kemudian mencari aturan yang bisa mengarah ke tujuan tersebut. Metode ini sering digunakan dalam sistem pakar yang berorientasi pada tujuan. Dalam backward chaining, sistem akan terus mencari aturan yang sesuai sampai mencapai data atau fakta yang ada.

Kelebihan dan Kekurangan Backward Chaining

Kelebihan dari metode inferensi backward chaining adalah efisiensinya dalam mencapai tujuan karena sistem langsung mencari aturan yang mengarah ke tujuan. Metode ini juga efektif untuk sistem pakar yang memiliki tujuan yang jelas. Namun, metode ini memiliki kekurangan yaitu bisa saja tidak menemukan solusi jika data atau fakta yang ada tidak mendukung tujuan.

Kesimpulan: Pemilihan Metode Inferensi yang Tepat

Pemilihan antara metode inferensi forward chaining atau backward chaining tergantung pada jenis sistem pakar yang digunakan. Jika sistem pakar berorientasi pada data, maka metode inferensi forward chaining bisa menjadi pilihan yang tepat. Sebaliknya, jika sistem pakar berorientasi pada tujuan, maka metode inferensi backward chaining bisa menjadi pilihan yang tepat. Namun, dalam beberapa kasus, kedua metode inferensi ini bisa digunakan secara bersamaan untuk mendapatkan hasil yang optimal.