Basis Pengetahuan dan Mesin Inferensi

Knowledge Base

Basis pengetahuan berisi pengetahuan-pengetahuan dalam penyelesaian masalah, tentu saja di dalam domain tertentu. Ada dua bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan diantaranya yaitu :

  1. Penalaran berbasis aturan (Rule-Based Reasoning)
    Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasikan dengan menggunakan aturan IF-THEN. Bentuk ini digunakan apabila telah memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu dan si pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan.
  2. Penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoning)
    Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama.

Inference Engine

Mesin inferensi merupakan otak dari Sistem Pakar, bagian ini mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. Mekanisme ini akan menganalisa suatu masalah tertentu dan kemudian mencarikan jawaban atau kesimpulan yang terbaik. Dari fakta-fakta yang diperoleh selama proses tanya jawab dengan user, serta aturan-aturan yang tersimpan di knowledge base, inference engine dapat menarik suatu kesimpulan dan memberikan rekomendasi atau saran yang diharapkan oleh user.

Proses penalaran ada dua macam dan biasanya lebih disebut dengan proses chaining yaitu forward chaining dan backward chaining. Kedua metode ini mempunyai kelebihan tersendiri, semuanya itu tergantung dari kondisi permasalahan yang dihadapi dan basis pengetahuan.

  1. Forward Chaining
    Forward chaining merupakan suatu strategi pengambilan keputusan yang dimulai dari bagian sebelah kiri (IF terlebih dahulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis (Sri Kusumadewi, 2003).

    No Aturan
    R-1 IF A & B THEN C
    R-2 IF C THEN D
    R-3 IF A & E THEN F
    R-4 IF A THEN G
    R-5 IF F & G THEN D
    R-6 IF G & E THEN H
    R-7 IF C & H THEN I
    R-8 IF I & A THEN J
    R-9 IF G THEN J
    R-10 IF J THEN K

    Sebagai contoh penalaran maju (forward chaining) adalah mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala-gejala atau fakta yang dirasakan oleh pasien.

  2. Backward Chaining
    Backward Chaining
    merupakan strategi pengambilan keputusan atau kesimpulan dengan pencocokan fakta atau pernyataan yang dimulai dari bagian sebelah kanan (THEN terlebih dahulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari hipotesis terlebih dahulu, dan untuk menguji kebenaran hipotesis tersebut harus dicari fakta-fakta yang ada dalam basis pengetahuan.