Forward Chaining, atau yang dikenal dengan penerapan Forward Chaining, merupakan konsep yang sangat penting dalam dunia kecerdasan buatan dan pemecahan masalah. Metode ini melibatkan pendekatan strategis dalam pengambilan keputusan dan telah menemukan aplikasi luas di berbagai bidang. Metode ini merupakan salah satu metode dari Sistem Pakar yang menggunakan himpunan atauran kondisi-aksi.
Nah, sebenarnya apasih metode ini? pada artikel ini kita akan belajar dalam mengenai metode forward chaining.
Pengertian Forward Chaining
Forward chaining biasa disebut juga runtut maju atau pencarian yang dimotorin data (data driven search). Jadi pencarian dimulai dari premis-premis atau informasi masukan (IF) dahulu kemudian menuju konklusi atau derived information (THEN).
Forward chaining berarti menggunakan himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini, data digunakan untuk menentukan data ke memori untuk di proses agar ditemukan suatu hasil.
Tipe Sistem yang Dapat Menggunakan Forward Chaining
Adapun tipe sistem yang dapat menggunakan metode ini yaitu.
- Sistem yang direpresentasikan dengan suatu atau beberapa kondisi.
- Untuk setia kondisi, sistem mencari aturan (rules) dalam knowledge base untuk rule-rule yang berkorespondensi dengan kondisi dalam bagian IF.
- Setiap rule dapat menghasilkan kondisi baru dari konklusi yang diminta pada THEN. Kondisi baru ini dapat ditambahkan ke kondisi lain yang sudah ada.
- Setiap kondisi yang ditambahkan ke sistem akan diproses. Jika ditemui suatu kondisi, sistem akan kembali ke langkah 2 dan mencari rule-rule dalam knowledge base kembali. Jika tidak ada konklusi baru, sesi ini berakhir.
Contoh Soal Forward Chaining
Terdapat 10 aturan (rules) yang tersimpan dalam basis pengetahuan yaitu.
- R1: IF A and B Then C
- R2: IF C Then D
- R3: IF A and E Then F
- R4: IF A Then G
- R5: IF and G Then D
- R6: IF G and E Then H
- R7: IF C and H Then I
- R8: IF I and A Then J
- R9: IF G Then J
- R10: IF J Then K
Fakta awal yang diberikan hanya A dan E, ingin membuktikan apakah K bernilai benar. Proses penalaran terlihat pada gambar dibawah.
Kelebihan dan Kekurangan Forward Chaining
Metode ini memiliki kelebihan dan kekurangan sebagai berikut.
Kelebihan
- Kelebihan utama dari metode ini akan bekerja dengan baik ketika problem bermula dari mengumpulkan data atau menyatukan informasi lalu kemudian mencari kesimpulan apa yang dapat diambil dari informasi tersebut.
- Metode ini mampu menyediakan banyak sekali informasi dari hanya sejumlah kecil data.
- Lebih fleksibel daripada backward chaining karena tidak memiliki batasan pada data yang berasal darinya.
Kekurangan
- Kelemahan utama pada metode ini yaitu kemungkinan tidak adanya cara untuk mengenali dimana beberapa fakta lebih penting dari fakta lainnya.
- Sistem bisa saja menanyakan pertanyaan yang tidak berhubungan. Walapun jawaban dari pertanyaan tersebut penting, namun hal ini akan membingungkan user untuk menjawab pada subjek yang tidak berhubungan.
- Proses pada metode ini mungkin perlu banyak waktu untuk menghilangkan dan menyinkronkan data yang tersedia.
Contoh Penerapan Forward Chaining
Berikut merupakan contoh penerapan metode meotde ini pada sistem pakar.
- Sistem pakar untuk tumbuh kembang anak.
- Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada sistem pernafasan.
- Mendeteksi tanda bahaya dan kompilasi pada kehamilan.
- Mendiagnosa penyakit kandungan pada ibu hamil.
- Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit chikungunya.
- Mendeteksi kerusakan pada laptop.
- Mendeteksi penyakit pada hewan.
Kesimpulan
Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Forward Chaining merupakan bagian dari sistem pakar. Metode ini disebut juga runtut maju, pencarian dimulai dari premis (IF) kemudian menuju konklusi (THEN).
Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kami bahas silahkan komen di bawah ya..
