1.Penalaran berbasis aturan adalah pendekatan dalam kecerdasan artifisial yang menggunakan sekumpulan aturan eksplisit untuk memecahkan masalah atau membuat keputusan. Aturan-aturan ini biasanya disusun dalam format "jika-apa" (if-then), yang memungkinkan sistem untuk mengambil tindakan berdasarkan kondisi tertentu.
Cara Kerja Sistem Berbasis Aturan:
-Basis Pengetahuan:
Sistem memiliki basis pengetahuan yang terdiri dari fakta dan aturan. Fakta adalah informasi yang diketahui, sedangkan aturan adalah pedoman untuk mengevaluasi fakta tersebut.
Contoh aturan: "Jika suhu di atas 100°F, maka pasien kemungkinan demam."
-Mesin Inferensi:
Mesin inferensi adalah komponen yang bertugas untuk memproses aturan dan fakta dalam basis pengetahuan.
Ia menerapkan teknik inferensi untuk menentukan apakah suatu aturan dapat diterapkan berdasarkan fakta yang ada.
-Proses Inferensi:
Ketika fakta baru ditambahkan, mesin inferensi memeriksa semua aturan yang relevan.
Jika kondisi dalam aturan terpenuhi, tindakan yang sesuai diambil. Ini bisa melibatkan penambahan fakta baru ke dalam basis pengetahuan atau pengambilan keputusan langsung.
-Pengambilan Keputusan:
Sistem menghasilkan keputusan atau rekomendasi berdasarkan hasil inferensi.
Keputusan ini dapat berupa tindakan lebih lanjut, diagnosis, atau solusi terhadap masalah yang dihadapi.
-Pembaruan Basis Pengetahuan:
Sistem dapat diperbarui dengan aturan atau fakta baru untuk meningkatkan akurasi dan relevansi keputusan yang diambil
2.Penalaran berbasis aturan adalah pendekatan dalam kecerdasan artifisial yang menggunakan sekumpulan aturan eksplisit untuk mengambil keputusan atau menyelesaikan masalah. Aturan-aturan ini biasanya berbentuk "jika-apa" (if-then), yang memungkinkan sistem untuk merespons kondisi tertentu dengan cara yang telah ditentukan.
Cara Kerja Sistem Berbasis Aturan:
-Basis Pengetahuan:
Sistem memiliki basis pengetahuan yang terdiri dari fakta dan aturan.
Fakta: Informasi yang diketahui tentang dunia, misalnya, "Pasien memiliki suhu 102°F."
Aturan: Pedoman untuk menilai fakta, misalnya, "Jika suhu di atas 100°F, maka pasien mungkin demam."
-Mesin Inferensi:
Mesin inferensi adalah komponen yang memproses aturan dan fakta.
Ia bertugas mengevaluasi fakta yang ada dan menerapkan aturan yang relevan untuk menarik kesimpulan.
-Proses Inferensi:
Ketika fakta baru ditambahkan, mesin inferensi memeriksa semua aturan yang berlaku.
Jika kondisi dalam suatu aturan terpenuhi, sistem akan menghasilkan kesimpulan atau tindakan yang sesuai.
Proses ini bisa menggunakan metode seperti forward chaining (menarik kesimpulan dari fakta ke aturan) atau backward chaining (mencari fakta yang mendukung kesimpulan).
-Pengambilan Keputusan:
Berdasarkan hasil inferensi, sistem akan memberikan rekomendasi atau keputusan.
Misalnya, jika sistem mendeteksi demam, ia bisa merekomendasikan pemeriksaan lebih lanjut atau perawatan.
-Pembaruan Basis Pengetahuan:
Sistem dapat diperbarui dengan menambahkan aturan atau fakta baru, yang memungkinkan peningkatan akurasi dan relevansi dalam pengambilan keputusan.