Penalaran Berbasis Aturan (Rule-Based Reasoning) dalam Kecerdasan Artifisial
Penalaran berbasis aturan adalah salah satu metode dalam kecerdasan buatan yang mengandalkan kumpulan aturan untuk membuat keputusan atau menyelesaikan masalah. Aturan-aturan ini biasanya berupa if-then (jika-maka), di mana kondisi tertentu terpenuhi (if), maka suatu tindakan atau keputusan (then) akan diambil. Sistem berdasarkan aturan bekerja dengan cara berikut:
Basis Pengetahuan : Basis pengetahuan berisi aturan-aturan yang telah dirumuskan, biasanya oleh ahli dalam bidang tertentu. Aturan ini menggambarkan hubungan antara fakta-fakta yang ada.
Mesin Inferensi : Mesin inferensi adalah komponen yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dasar pengetahuan. Mesin ini memeriksa kondisi aturan-aturan tersebut dan menerapkan aturan yang relevan berdasarkan fakta yang ada.
Fakta atau Data : Fakta atau data yang diberikan oleh pengguna atau diperoleh melalui pengamatan digunakan untuk mencocokkan aturan yang ada dalam dasar pengetahuan.
Proses Penalaran : Mesin inferensi akan mengeluarkan aturan-aturan yang relevan berdasarkan fakta yang ada dan menarik kesimpulan atau memberikan rekomendasi berdasarkan hasil evaluasi tersebut.
Contoh : Dalam sistem pakar medis, aturannya bisa seperti:
Jika pasien mengalami demam dan batuk, maka kemungkinan besar pasien mengalami flu.
Jika pasien mengalami demam dan sesak napas, maka kemungkinan besar pasien terkena pneumonia.
Penalaran Berbasis Kasus (Case-Based Reasoning) dalam Kecerdasan Artifisial
Penalaran berbasis kasus adalah metode yang mengandalkan pengalaman masa lalu untuk memecahkan masalah baru. Metode ini bekerja dengan membandingkan masalah atau situasi baru dengan kasus-kasus yang sudah ada dalam basis data (database). Cara kerjanya adalah sebagai berikut:
Basis Kasus : Basis kasus menyimpan berbagai pengalaman atau solusi untuk masalah serupa yang pernah dihadapi sebelumnya. Setiap kasus biasanya terdiri dari dua bagian: deskripsi masalah dan solusi yang diterapkan pada masalah tersebut.
Pencocokan Kasus (Case Matching) : Ketika ada masalah baru yang dihadapi, sistem akan mencari kasus-kasus yang serupa dalam basis data. Pencocokan ini menggunakan teknik pencocokan pola untuk menemukan kasus yang paling mirip dengan masalah baru.