Diskusi Materi Reasoning

Rule-Based Reasoning & Case-Based Reasoning

Rule-Based Reasoning & Case-Based Reasoning

by ZULKIFLI AR SALEH -
Number of replies: 0

1. Penalaran Berbasis Aturan (Rule-Based Reasoning) dalam Kecerdasan Artifisial

Pengertian: Penalaran berbasis aturan adalah metode di mana sistem kecerdasan buatan (AI) membuat keputusan berdasarkan sekumpulan aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Setiap aturan biasanya dalam bentuk "jika-kemudian" (if-then) yang mendefinisikan tindakan tertentu yang harus diambil jika kondisi tertentu terpenuhi.

Cara Kerja:

  1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base): Sistem menyimpan aturan-aturan dalam basis pengetahuan.

  2. Mesin Inferensi (Inference Engine): Mesin inferensi memproses aturan-aturan ini untuk menghasilkan kesimpulan atau tindakan.

  3. Kondisi dan Tindakan: Aturan dievaluasi berdasarkan kondisi yang ada. Jika kondisi dalam aturan terpenuhi, maka tindakan yang terkait diambil.

  4. Iterasi: Proses ini dapat berulang untuk menerapkan beberapa aturan hingga hasil yang diinginkan tercapai.

Contoh: Misalkan ada aturan:

  • Jika suhu > 30°C maka nyalakan AC.

  • Jika hari libur maka tidak perlu bangun pagi.

Sistem akan mengevaluasi suhu dan status hari untuk memutuskan apakah harus menyalakan AC atau mengatur alarm.

 

 

2. Penalaran Berbasis Kasus (Case-Based Reasoning) dalam Kecerdasan Artifisial

Pengertian: Penalaran berbasis kasus adalah metode di mana sistem AI membuat keputusan dengan mencari dan menggunakan solusi dari kasus-kasus serupa yang pernah terjadi di masa lalu. Metode ini mirip dengan cara manusia menyelesaikan masalah berdasarkan pengalaman sebelumnya.

Cara Kerja:

  1. Pengumpulan Kasus (Case Library): Sistem menyimpan berbagai kasus yang telah terjadi sebelumnya, lengkap dengan solusi yang digunakan.

  2. Pengambilan Kasus (Case Retrieval): Ketika masalah baru muncul, sistem mencari kasus yang paling mirip dengan masalah tersebut.

  3. Penyesuaian Kasus (Case Adaptation): Sistem menyesuaikan solusi dari kasus yang ditemukan untuk diterapkan pada masalah baru.

  4. Aplikasi Solusi (Solution Application): Solusi yang sudah disesuaikan diterapkan pada masalah baru.

  5. Evaluasi dan Pembelajaran (Evaluation and Learning): Sistem mengevaluasi apakah solusi berhasil. Jika ya, kasus baru ini beserta solusinya ditambahkan ke dalam perpustakaan kasus untuk referensi di masa mendatang.

Contoh: Seorang dokter mungkin menggunakan penalaran berbasis kasus dengan melihat rekam medis pasien sebelumnya yang memiliki gejala serupa untuk menentukan diagnosis dan perawatan yang tepat bagi pasien baru.

Perbandingan:

  • Rule-Based Reasoning:

    • Pendekatan lebih terstruktur dan dapat diprediksi.

    • Memerlukan pembuatan aturan yang komprehensif di awal.

    • Cocok untuk masalah dengan aturan yang jelas.

  • Case-Based Reasoning:

    • Fleksibel dan adaptif terhadap situasi baru.

    • Bergantung pada pengalaman dan kasus-kasus sebelumnya.

    • Cocok untuk masalah yang kompleks dan tidak terstruktur.