Dalam kecerdasan artifisial (AI), rule-based reasoning (penalaran berbasis aturan) dan case-based reasoning (penalaran berbasis kasus) adalah dua pendekatan penting dalam proses penalaran. Berikut adalah penjelasan masing-masing metode dan cara kerjanya:
1. Rule-Based Reasoning (Penalaran Berbasis Aturan)
- Cara Kerja: Menggunakan aturan if-then yang telah ditetapkan untuk membuat keputusan.
- Proses: Mesin inferensi mencari aturan yang sesuai dengan data, lalu menjalankan aksi jika kondisi aturan terpenuhi.
- Contoh: Sistem diagnosis medis yang memberi saran berdasarkan gejala tertentu.
- Kelebihan: Mudah dimengerti dan diatur; Kekurangan: Kurang fleksibel dalam menangani kasus baru yang tidak ada dalam aturan.
2. Case-Based Reasoning (Penalaran Berbasis Kasus)
- Cara Kerja: Menggunakan pengalaman atau kasus masa lalu untuk menyelesaikan masalah baru yang mirip.
- Proses: Sistem mencari kasus yang mirip, menyesuaikan solusi dari kasus lama, dan menyimpan kasus baru ini untuk digunakan di masa depan.
- Contoh: Sistem hukum yang merujuk pada kasus-kasus sebelumnya untuk menangani kasus serupa.
- Kelebihan: Fleksibel dalam situasi baru;Kekurangan: Membutuhkan basis data kasus yang lengkap agar akurat.
Perbedaan utamanya adalah rule-based menggunakan aturan tetap, sementara case-based mengandalkan pengalaman masa lalu dan lebih adaptif terhadap situasi baru.