Penalaran berbasis aturan merupakan pendekatan dalam kecerdasan buatan yang menggunakan pola IF-THEN untuk mengambil keputusan. Metode ini menggambarkan cara manusia menerapkan logika dalam menyelesaikan masalah.
Struktur Dasar:
- Basis Pengetahuan
- Menyimpan kumpulan aturan dan informasi
- Berisi pengetahuan dari para ahli dalam bidang tertentu
- Memori Kerja
- Tempat penyimpanan data sementara
- Mengelola informasi selama proses berjalan
- Mesin Inferensi
- Mengolah aturan untuk menghasilkan kesimpulan
- Menggunakan metode penalaran maju atau mundur
Proses Kerja:
- Menerima input data
- Mencocokkan pola dengan aturan yang ada
- Menyelesaikan konflik jika ada beberapa aturan yang cocok
- Menjalankan tindakan berdasarkan aturan terpilih
Keunggulan:
- Pengambilan keputusan yang transparan
- Mudah diubah dan dirawat
- Pemisahan jelas antara data dan proses
- Ideal untuk masalah dengan aturan yang jelas
Keterbatasan:
- Hanya efektif untuk bidang tertentu
- Kesulitan menangani ketidakpastian
- Bisa menjadi rumit dengan banyak aturan
- Kurang adaptif untuk masalah yang berubah-ubah
Penerapan Praktis:
- Sistem Diagnosis Medis
- Sistem Pengaturan Otomatis
- Sistem Pemberi Rekomendasi
Praktik Terbaik:
- Menjaga konsistensi aturan
- Pengorganisasian basis pengetahuan yang baik
- Dokumentasi lengkap
- Pengujian menyeluruh
- Pembaruan berkala
Sistem berbasis aturan menjadi pilihan utama untuk aplikasi yang membutuhkan kejelasan dalam proses pengambilan keputusan dan dapat dijelaskan secara logis.
Penalaran Berbasis Kasus (Case-Based Reasoning atau CBR) adalah metode penyelesaian masalah dalam kecerdasan buatan yang menggunakan pengalaman atau kasus-kasus sebelumnya untuk menyelesaikan masalah baru. Berikut penjelasan tentang CBR dan cara kerjanya:
-
Konsep Dasar CBR:
- Menggunakan solusi dari masalah serupa di masa lalu
- Mengadaptasi solusi lama untuk situasi baru
- Belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerja
-
Siklus CBR (4R): a) Retrieve: Mencari kasus serupa dari basis data b) Reuse: Menggunakan solusi dari kasus yang mirip c) Revise: Menyesuaikan solusi untuk masalah saat ini d) Retain: Menyimpan kasus baru dan solusinya untuk penggunaan di masa depan
-
Komponen Utama:
- Case Base: Kumpulan kasus-kasus sebelumnya
- Similarity Metrics: Metode untuk mengukur kesamaan antar kasus
- Adaptation Mechanisms: Cara menyesuaikan solusi lama
-
Cara Kerja:
- Menerima masalah baru
- Mencari kasus serupa dalam basis data
- Memilih kasus paling relevan
- Mengadaptasi solusi untuk masalah baru
- Menerapkan dan mengevaluasi solusi
- Menyimpan kasus baru jika berhasil
-
Keunggulan:
- Mampu menangani masalah kompleks
- Belajar dan meningkat seiring waktu
- Mudah dipahami oleh manusia
- Efektif untuk domain dengan banyak pengalaman
-
Tantangan:
- Membutuhkan basis data kasus yang besar
- Kualitas solusi bergantung pada kasus yang tersedia
- Perlu metode yang efektif untuk mengukur kesamaan
-
Aplikasi:
- Diagnosis medis
- Layanan pelanggan
- Desain produk
- Perencanaan keuangan
-
Implementasi:
- Menggunakan struktur data untuk merepresentasikan kasus
- Algoritma pencarian untuk menemukan kasus serupa
- Teknik machine learning untuk adaptasi dan pembelajaran
CBR menggabungkan kecerdasan buatan dengan pengalaman manusia, membuat sistem yang dapat belajar dan beradaptasi seperti seorang ahli dalam bidangnya.