ontoh penerapan penalaran berbasis kasus:
Sistem rekomendasi: Sebuah sistem dapat menggunakan penalaran berbasis kasus untuk merekomendasikan produk atau layanan berdasarkan preferensi dan riwayat pengguna yang mirip dengan pengguna lain.
Penyelesaian masalah hukum: Dalam sistem hukum berbasis AI, sistem dapat menggunakan kasus hukum sebelumnya untuk menyarankan keputusan dalam kasus baru berdasarkan kesamaan antara kasus baru dan yang terdahulu.
Perbandingan Antara Penalaran Berbasis Aturan dan Penalaran Berbasis Kasus:
Aturan lebih berfokus pada penerapan aturan universal yang dapat diterapkan pada berbagai kondisi, sedangkan kasus lebih mengandalkan pengalaman masa lalu dan pencocokan dengan situasi yang serupa.
Penalaran berbasis aturan lebih deterministik dan terstruktur, sementara penalaran berbasis kasus lebih fleksibel dan berfokus pada penyelesaian masalah yang unik berdasarkan pengalaman sebelumnya.
Kedua metode ini dapat digunakan dalam sistem AI untuk menangani masalah yang berbeda, dan bahkan dalam beberapa aplikasi, kedua pendekatan tersebut dapat digabungkan untuk meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan.
Penalaran berbasis aturan adalah pendekatan dalam kecerdasan artifisial yang menggunakan seperangkat aturan logika (rules) untuk memecahkan masalah atau membuat keputusan. Sistem ini terdiri dari dua komponen utama: basis pengetahuan (knowledge base) yang berisi aturan-aturan, dan mesin inferensi (inference engine) yang menerapkan aturan-aturan tersebut untuk mencapai kesimpulan.
Cara Kerja Sistem Berbasis Aturan:
Basis Pengetahuan (Knowledge Base): Ini adalah kumpulan aturan dan fakta yang telah diketahui, seperti:
Aturan berbentuk "Jika (IF) kondisi tertentu terjadi, maka (THEN) lakukan tindakan tertentu".
Fakta yang menggambarkan situasi atau kondisi dunia nyata.
Mesin Inferensi (Inference Engine): Mesin ini bekerja untuk menerapkan aturan-aturan dari basis pengetahuan untuk mencapai kesimpulan atau memecahkan masalah. Ada dua metode utama dalam inferensi:
Forward chaining (penalaran maju): Dimulai dengan fakta yang diketahui dan menerapkan aturan untuk menarik kesimpulan lebih lanjut.
Backward chaining (penalaran
mundur): Dimulai dengan tujuan atau hipotesis dan mencari aturan-aturan yang dapat digunakan untuk membuktikan tujuan tersebut dengan menggunakan fakta yang ada.
Proses Penalaran: Sistem menganalisis fakta yang ada dan menerapkan aturan-aturan untuk mencapai kesimpulan atau solusi, dengan iterasi aturan yang relevan.
Contoh penerapan penalaran berbasis aturan:
Sistem pakar medis: Jika gejala tertentu (misalnya demam, batuk) ada, maka sistem akan menyarankan diagnosis tertentu, berdasarkan aturan yang telah diprogram sebelumnya.
Penalaran Berbasis Kasus (Case-Based Reasoning) dalam Kecerdasan Artifisial:
Penalaran berbasis kasus adalah pendekatan di mana sistem menggunakan pengalaman masa lalu (kasus-kasus yang telah dipecahkan sebelumnya) untuk memecahkan masalah baru. Sistem ini menyimpan basis data kasus yang terdiri dari deskripsi masalah dan solusinya, dan ketika dihadapkan dengan masalah baru, sistem akan mencari kasus yang paling mirip dan mengadaptasi solusinya.
Cara Kerja Penalaran Berbasis Kasus:
Pengumpulan Kasus: Sistem menyimpan banyak kasus yang berisi deskripsi masalah dan solusinya. Setiap kasus biasanya terdiri dari dua bagian utama:
Deskripsi masalah: Karakteristik atau fitur dari masalah yang dihadapi.
Solusi: Tindakan atau keputusan yang telah berhasil mengatasi masalah tersebut.
Pencocokan Kasus (Case Retrieval): Ketika sistem menghadapi masalah baru, ia mencari kasus yang paling mirip dengan masalah tersebut dalam basis data. Metode pencocokan ini bisa menggunakan teknik pembelajaran mesin atau algoritma pencarian berbasis fitur.
Adaptasi Kasus (Case Adaptation): Setelah menemukan kasus yang relevan, sistem akan menyesuaikan solusi dari kasus tersebut agar sesuai dengan kondisi masalah yang baru. Ini bisa melibatkan modifikasi atau penyesuaian solusi.
Pembelajaran (Learning): Setelah menyelesaikan masalah, sistem dapat memperbarui basis data kasus dengan kasus baru yang menyertakan masalah dan solusi yang baru ditemukan. Hal ini memungkinkan sistem untuk belajar dari pengalaman dan memperbaiki performa di masa depan.