KECERDASAN Artifisial

1. Penalaran berbasis aturan atau rule-based reasoning dalam kecerdasan buatan adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan pada sekumpulan aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Sistem ini menggunakan aturan-aturan tersebut untuk menentukan atau menyimpulkan solusi dari permasalahan tertentu.

Cara Kerja Sistem Berbasis Aturan

1. Kumpulan Aturan (Rule Base): Sistem ini dimulai dengan sekumpulan aturan yang terdiri dari pernyataan IF-THEN. Setiap aturan memiliki kondisi (IF) dan aksi atau kesimpulan (THEN). Misalnya:

   • IF suhu > 37°C THEN pasien mungkin demam.
   • IF pelanggan membeli produk elektronik THEN tawarkan perpanjangan garansi.

2. Mesin Inferensi (Inference Engine): Mesin inferensi adalah bagian dari sistem yang melakukan proses penalaran. Mesin ini akan:

   • Mengevaluasi aturan-aturan berdasarkan data atau fakta yang tersedia.
   • Memilih aturan yang kondisinya terpenuhi (yang kondisinya benar).
   • Melaksanakan aksi atau kesimpulan dari aturan tersebut.

3. Basis Fakta (Fact Base): Ini adalah kumpulan informasi atau data yang tersedia dan diketahui sebagai input untuk sistem. Mesin inferensi menggunakan basis fakta untuk mengevaluasi apakah kondisi pada suatu aturan terpenuhi atau tidak.

4. Proses Penalaran:

   • Forward Chaining: Penalaran maju, di mana sistem mulai dari data yang diketahui dan menerapkan aturan untuk menarik kesimpulan baru. Proses ini berlanjut hingga tidak ada aturan lain yang dapat diterapkan atau mencapai hasil yang diinginkan.
   • Backward Chaining: Penalaran mundur, di mana sistem mulai dari hipotesis atau tujuan yang ingin dicapai dan mencari aturan yang mendukung hipotesis tersebut. Sistem mengecek apakah kondisi yang diperlukan untuk mencapai kesimpulan itu terpenuhi.
   • 2. Penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoning atau CBR) dalam kecerdasan buatan adalah metode yang memecahkan masalah baru dengan mencari, menyesuaikan, dan menggunakan solusi dari masalah-masalah yang pernah dipecahkan sebelumnya dan memiliki kemiripan. Metode ini meniru cara manusia belajar dari pengalaman, dengan mendasarkan solusi pada kasus yang mirip dari masa lalu.

      

   • Cara kerja utama dari CBR terbagi dalam empat langkah, yaitu:

     • Retrieve (Mengambil Kasus)
       Sistem pertama-tama mencari kasus-kasus serupa dari basis data kasus. Sistem mengidentifikasi fitur utama dari masalah baru dan mencocokkannya dengan kasus-kasus yang ada untuk menemukan yang paling relevan.

     • • Reuse (Menggunakan Kembali Solusi)
         Setelah menemukan kasus yang mirip, solusi yang telah digunakan dalam kasus tersebut dipakai kembali atau diadaptasi untuk masalah baru. Tergantung pada kebutuhan, penyesuaian dilakukan untuk mengakomodasi perbedaan antara kasus lama dan kasus baru.

       • Revise (Merevisi Solusi)
         Jika solusi yang diterapkan memerlukan penyesuaian lebih lanjut, sistem akan memperbaiki atau merevisi solusi tersebut berdasarkan hasil yang diperoleh. Misalnya, dalam sistem diagnosis medis, solusi mungkin direvisi sesuai dengan respons pasien atau hasil pengujian tambahan.

       • Retain (Menyimpan Kasus Baru)
         Jika solusi terbukti efektif, maka kasus baru tersebut (bersama dengan solusinya) disimpan dalam basis data kasus.