Inferential Engine Forward and Backward

Motor Inferensi (Inference engine) merupakan pusat pengambilan keputusan pada Sistem Pakar dengan penyesuaian fakta-fakta pada memori dengan basis pengetahuan untuk mendapatkan kesimpulan dan jawaban. Inference engine merupakan otak dan pemikir dari suatu Sistem Pakar. Dalam inference engine ini sistem melakukan suatu penalaran yang dilandasi oleh basis pengetahuan (didapat dari pakar) yang dimiliki sistem sehingga menghasilkan sebuah keputusan.

Proses penalaran ada dua macam dan biasanya lebih disebut dengan proses chaining (forward chaining dan backward chaining). Kedua metode ini mempunyai kelebihan tersendiri, semuanya itu tergantung terutama dari kondisi permasalahan yang dihadapi dan basis pengetahuan. Metode forward Chaining dan backward chaining merupakan dua teknik penalaran yang biasa digunakan dalam sistem pakar. 

A.    Metode forward Chaining

Kadang disebut:data-driven karena inference engine menggunakan informasi yang ditentukan oleh user untuk memindahkan ke seluruh jaringan dari logika ‘AND’ dan ‘OR’ sampai sebuah terminal ditentukan sebagai objek. Bila inference engine tidak dapat menentukan objek maka akan meminta informasi lain. Aturan (Rule) di mana menentukan objek, membentuk path (lintasan) yang mengarah ke objek. Oleh karena itu, hanya satu cara untuk mencapai satu objek adalah memenuhi semua aturan.

Forward chaining: Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri dulu (IF dulu). Dengan kata lain penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis.

B.     Metode backward Chaining

Merupakan kebalikan dari forward chaining dimana mulai dengan sebuah hipotesa (sebuah objek) dan meminta informasi untuk meyakinkan atau mengabaikan. Backward chaining inference engine sering disebut: ‘Object-Driven/Goal-Driven‘.

Kedua teknik penalaran di atas (forward dan backward chaining) dipengaruhi oleh tiga macam teknik penelusuran (searching) yaitu:

1. Teknik Depth-First Search

Adalah teknik penelusuran data pada node-node secara vertical dan sudah terdefinisi, misalnya kiri ke kanan, keuntungan pencarian dengan teknik ini adalah bahwa penelurusan masalah dapat di gali secara mendalam sampai di temukannya kapasitas suatu solusi yang optimal.

Kekurangan teknik penelesuran ini adalah membutuhkan waktu yang sangat lama untuk ruang lingkup masalah yang besar.

Gambar Teknik Depth First Search

2. Teknik Breadth-First Search

Adalah teknik penelusuran data pada semua node dalam satu level atau salah satu tingkatan sebelum ke level atau tingkatan di bawahnya. Keuntungan pencarian daengan teknik ini adalah sama dengan depth first search, hanya saja penelusuran dengan tehnik ini mempunyai nilai tambah, dimana semua node akan di cek secara menyeluruh pada setiap tingkatan node. Kekurangan teknik penelusuran ini terletak pada waktu yang dibutuhkan yang sangat lama apabila solusi berada dalam posisi node terakhir sehingga menjadi tidak efisien. Kekurangan dalam implementasi juga perlu di pertimbangkan, misalnya teknik penelusuran menjadi tidak interaktif antara suatu topik dengan topik yang lain atau harus melompat dari satu topik ke topik yang lain sebelum topik tersebut selesai di telusuri.

Gambar Teknik Breadth First Search

3. Teknik Best-First Search

Adalah teknik penelusuran yang menggunakan pengetahuan akan suatu masalah untuk melakukan panduan pencarian ke arah node tempat dimana solusi berada. Pencarian jenis ini dikenal juga sebagai heuristic. Pendekatan yang dilakukan adalah mencari solusi yang terbaik berdasarkan pengetahuan yang dimiliki sehingga penelusuran dapat ditentukan harus di mulai dari mana dan bagaimana menggunakan proses terbaik untuk mencari solusi. Keuntungan jenis pencarian ini adalah mengurangi beban komputasi karena hanya solusi yang memberikan harapan saja yang diuji dan akan berhenti apabila solusi sudah mendekati yang terbaik. Ini merupakan model yang menyerupai cara manusia mengambil solusi yang dihasilkan merupakan solusi yang mutlak benar.

Gambar Teknik Best First Search