Resume Sistem Pakar 3 (Teknik Inferensi)

  1.        Definisi Inferensi

1. Inferensi adalah : Proses yang digunakan dalam Sistem Pakar untuk menghasilkan informasi baru dari informasi yang telah diketahui
2. Dalam sistem pakar proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut Inference Engine (Mesin inferensi)
3. Ketika representasi pengetahuan (RP) pada bagian knowledge base telah lengkap, atau paling tidak telah berada pada level yang cukup akurat, maka RP tersebut telah siap digunakan.
4. Inference engine merupakan modul yang berisi program tentang bagaimana mengendalikan proses reasoning.

2.        Reasoning

Definisi : proses bekerja dengan pengetahuan, fakta, dan strategi pemecahan masalah, untuk mengambil suatu kesimpulan. (Berpikir dan mengambil kesimpulan)

Metode Reasoning

a. Deductive Reasoning : untuk mendeduksi informasi baru dari hubungan logika pada    informasi yang telah di ketahui.

b. Inductive Reasoning  : untuk mengambil kesimpulan umum dari sejumlah fakta   khusus    tertentu.

c.  Abductive Reasoning : bentuk dari proses deduksi yang mengijinkan inferensi

plausible (plausibe : konklusi mungkin mengikuti informasi yang tersedia, tapi juga    bisa   salah.)

d.  Analogical Reasoning : membantu kita memahami situasi baru atau objek baru.

e.  Common Sense Reasoning : untuk memperoleh solusi secara cepat.

3.    INFERENCING DENGAN RULES : FORWARD dan BACKWARD CHAINING

• Inferensi dengan rules merupakan implementasi dari modus ponen, yang direfleksikan dalam mekanisme search (pencarian).
• Firing a rule: Bilamana semua hipotesis pada rules (bagian “IF”) memberikan pernyataan BENAR.
• Dapat mengecek semua rule pada knowledge base dalam arah forward maupun backward
• Proses pencarian berlanjut sampai tidak ada rule yang dapat digunakan (fire), atau sampai sebuah tujuan (goal)tercapai.
• Ada dua metode inferencing dengan rules, yaitu :

-          Forward Chaining atau Data-Driven dan

-          Backward Chaining atau Goal-Driven.

• Forward Chaining

Merupakan grup dari multipel inferensi yang melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya.

-          Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan meng-assert konklusi.

-          Forward Chaining adalah data driven karena inferensi dimulai dengan informasi yg tersedia dan baru konklusi diperoleh.

-          Beberapa Sifat forward chaining:

·      Good for monitoring, planning, and control

·      Looks from present to future.

·      Works from antecedent to consequent.

·      Is data-driven, bottom-up reasoning.

·      Works forward to find what solutions follow from the facts.

·      It facilitates a breadth-first search.

·      The antecedents determine the search.

·      It does not facilitate explanation.

·      Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward chaining.

•        Backward Chaining

Pendekatan goal-driven, dimulai dari ekspektasi apa yang diinginkan terjadi (hipotesis), kemudian mengecek pada sebab-sebab yang mendukung (ataupun kontradiktif) dari ekspektasi tersebut.

-          Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan cukup dalam, maka gunakan backward chaining.

-          Beberapa sifat dari backward chaining:

o   Good for Diagnosis.

o   Looks from present to past.

o   Works from consequent to antecedent.

o   Is goal-driven, top-down reasoning.

o   Works backward to find facts that support the hypothesis.

o   It facilitates a depth-first search.

o   The consequents determine the search.

o   It does facilitate explanation.