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‘.

Contoh 1 :

Diketahui sistem pakar dengan aturan-aturan sebagai berikut :

R1       : IF suku bunga turun THEN harga obligasi naik

R2       : IF suku bunga naik THEN harga obligasi turun

R3       : IF suku bunga tidak berubah THEN harga obligasi tidak berubah

R4       : IF dolar naik THEN suku bunga turun

R5       : IF dolar turun THEN suku bunga naik

R6       : IF harga obligasi turun THEN beli obligasi

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.

Apabila diketahui bahwa dolar turun, maka untuk memutuskan apakah akan membeli obligasi atau tidak dapat ditunjukkan sebagai berikut:

·                     Penyelesaian dengan Forward Chaining