Dalam kecerdasan artifisial (AI), terdapat berbagai pendekatan untuk membuat sistem yang mampu berpikir dan membuat keputusan, termasuk penalaran berbasis aturan (rule-based reasoning) dan penalaran berbasis kasus (case-based reasoning). Berikut adalah penjelasan tentang kedua pendekatan ini:
1. Penalaran Berbasis Aturan (Rule-Based Reasoning)
Penalaran berbasis aturan adalah metode di mana keputusan atau kesimpulan dibuat berdasarkan sekumpulan aturan logis yang sudah ditentukan sebelumnya. Dalam pendekatan ini, terdapat aturan-aturan yang berfungsi sebagai panduan untuk mengambil keputusan dalam berbagai situasi.
Cara Kerja Sistem Berbasis Aturan:
Aturan Ditetapkan Terlebih Dahulu: Sistem berbasis aturan bergantung pada aturan-aturan yang sudah dibuat sebelumnya. Aturan-aturan ini seringkali dibuat oleh para ahli atau berdasarkan logika tertentu yang diambil dari analisis situasi.
Mesin Inferensi: Sistem ini memiliki mesin inferensi yang bertugas mencocokkan aturan-aturan yang tersedia dengan kondisi yang ada untuk menghasilkan kesimpulan atau keputusan. Mesin inferensi mengidentifikasi aturan yang sesuai dengan situasi atau data yang diterima sistem.
Jika-Maka (If-Then Rules): Aturan dalam sistem ini sering kali berbentuk logika if-then. Misalnya, jika kondisi A terpenuhi, maka lakukan tindakan B.
Produksi Kesimpulan: Berdasarkan aturan yang cocok, sistem menghasilkan tindakan atau keputusan. Misalnya, dalam sistem diagnosis medis berbasis aturan, jika gejala tertentu terdeteksi, maka sistem dapat menyarankan diagnosis atau perawatan.
Kelebihan dan Kekurangan:
Kelebihan: Sederhana dan cocok untuk domain di mana aturan dapat didefinisikan dengan jelas.
Kekurangan: Kaku dan kurang fleksibel. Jika ada kondisi baru yang tidak tercakup dalam aturan, sistem tidak bisa menangani situasi tersebut tanpa aturan tambahan.
2. Penalaran Berbasis Kasus (Case-Based Reasoning)
Penalaran berbasis kasus bekerja dengan cara mempelajari kasus-kasus sebelumnya yang mirip dengan masalah saat ini untuk menemukan solusi yang tepat. Pendekatan ini lebih fleksibel daripada sistem berbasis aturan dan cocok untuk domain di mana data atau contoh kasus lebih mudah didapatkan daripada aturan yang kaku.
Cara Kerja Penalaran Berbasis Kasus:
Pencarian Kasus yang Mirip: Sistem akan mencari kasus-kasus dalam basis data yang memiliki kemiripan dengan masalah yang sedang dihadapi.
Adaptasi Solusi: Setelah menemukan kasus yang mirip, sistem akan menyesuaikan solusi dari kasus sebelumnya untuk diterapkan pada situasi saat ini. Ini dapat dilakukan dengan mengubah atau menyesuaikan solusi agar lebih sesuai dengan permasalahan baru.
Evaluasi Solusi: Solusi yang diadaptasi kemudian dievaluasi apakah efektif dalam menyelesaikan masalah saat ini.
Penyimpanan Kasus Baru: Jika kasus baru ini diselesaikan dengan sukses, kasus tersebut akan disimpan dalam basis data untuk digunakan dalam proses penalaran di masa mendatang.
Kelebihan dan Kekurangan:
Kelebihan: Lebih fleksibel karena sistem dapat belajar dari pengalaman sebelumnya, sehingga sistem dapat berkembang seiring bertambahnya kasus baru.
Kekurangan: Membutuhkan basis data kasus yang besar dan lengkap agar dapat memberikan solusi yang relevan untuk berbagai jenis masalah.
Perbandingan Kedua Metode
Fleksibilitas: Penalaran berbasis aturan cenderung lebih kaku karena hanya mengikuti aturan yang sudah ditetapkan, sedangkan penalaran berbasis kasus lebih adaptif dan bisa "belajar" dari pengalaman.
Penggunaan: Sistem berbasis aturan lebih cocok untuk domain yang aturannya mudah ditentukan, seperti diagnosa awal, prosedur perbaikan mesin, dan sebagainya. Sementara itu, penalaran berbasis kasus cocok untuk domain yang lebih kompleks, seperti penanganan masalah pelanggan, diagnosa medis yang rumit, atau aplikasi di mana solusi sering kali bergantung pada konteks atau variasi.