Metode inferensi
adalah mekanisme berfikir dan pola-pola penalaran yang digunakan oleh sistem
untuk mencapai suatu kesimpulan. Metode ini akan menganalisa masalah tertentu
dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik.
Penalaran dimulai dengan mencocokan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan
dengan fakta-fakta yang ada dalam basis data.
Ada dua metode inferensi yang dapat
digunakan, yaitu:
Forward chaining
merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada
solusinya. Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka
proses akan menyatakan konklusi. Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru
konklusi diperoleh. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak
dalam, maka gunakan forward chaining.
Contoh :
Terdapat 10 aturan 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 F 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 forward chaining terlihat pada gambar dibawah
:
Gambar Forward Chaining
- Backward Chaining
Menggunakan pendekatan
goal-driven, dimulai dari harapan apa yang akan terjadi (hipotesis) dan
kemudian mencari bukti yang mendukung (atau berlawanan) dengan harapan kita.
Sering hal ini memerlukan perumusan dan pengujian hipotesis sementara.Jika
suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan cukup dalam, maka gunakan backward chaining.
Contoh :
Seperti pada contoh
forward chining, terdapat 10 aturan yang sama pada basis pengetahuan dan fakta
awal yang diberikan hanya A dan E. ingin membuktikan apakah K bernilai benar.
Proses penalaran backward chaining terlihat pada gambar berikut :
Gambar Backward Chaining
Contoh KASUS Sistem Pakar Penasehat Keuangan
Kasus : user ingin berkonsultasi apakah tepat jika dia berinvestasi pada
stock IBM?
Variabel-variabel yang
digunakan:
A = memiliki uang $10.000 untuk investasi
B = berusia < 30 tahun
C = tingkat pendidikan pada level college
D = pendapatan minimum pertahun $40.000
E = investasi pada bidang Sekuritas (Asuransi)
F = investasi pada saham pertumbuhan (growth stock)
G = investasi pada saham IBM
Setiap variabel dapat
bernilai TRUE atau FALSE
FAKTA YANG ADA:
§ Diasumsikan si user
(investor) memiliki data:
o Memiliki uang $10.000
(A TRUE)
o Berusia 25 tahun (B
TRUE)
§ Dia ingin meminta
nasihat apakah tepat jika berinvestasi pada IBM stock?
RULES
R1 : IF seseorang
memiliki uang $10.000 untuk berinvestasi AND dia berpendidikan pada level
college THEN dia harus berinvestasi pada bidang sekuritas
R2 : IF seseorang
memiliki pendapatan per tahun min $40.000 AND dia berpendidikan pada level
college THEN dia harus berinvestasi pada saham pertumbuhan (growth stocks)
R3 : IF seseorang berusia
< 30 tahun AND dia berinvestasi pada bidang sekuritas THEN dia sebaiknya
berinvestasi pada saham pertumbuhan
R4 : IF seseorang berusia
<> 22 tahun THEN dia berpendidikan college
R5 : IF seseorang ingin
berinvestasi pada saham pertumbuhan THEN saham yang dipilih adalah saham IBM.
Rule simplification:
– R1: IF A and C, THEN E
– R2: IF D and C, THEN F
– R3: IF B and E, THEN F
– R4: IF B, THEN C
– R5: IF F, THEN G
Solusi dengan Forward Chaining :
Step I : IF A and C Then
E = R1
Step II : IF B then C
A,B,C -> True = R4
Step III : If A and C
then E A,B,C -> True = R2
Step IV : If B ad E then
F A,B,C,E,F -> true = R3
step V : if F then G.
G->True
Komentar ini telah dihapus oleh administrator blog.
BalasHapusKomentar ini telah dihapus oleh administrator blog.
BalasHapus