Source Code Sistem Pakar Metode CBR (Case-Based Reasoning)

Apa Itu Metode CBR

Sistem pakar metode CBR (case-based reasoning) adalah salah satu bentuk sistem pakar yang digunakan untuk melakukan diagnosa atau memberikan solusi terhadap suatu permasalahan.

Metode CBR menggunakan pengetahuan yang sudah ada dalam bentuk kasus-kasus yang pernah terjadi sebelumnya untuk menganalisis dan memberikan solusi terhadap masalah yang dihadapi saat ini. Berikut ini adalah penjelasan lebih detail mengenai sistem pakar metode CBR.

Metode CBR pada dasarnya bekerja dengan mengambil beberapa kasus yang pernah terjadi sebelumnya. Kemudian, sistem akan menganalisis setiap kasus dan mencari kemiripan atau hubungan antara kasus-kasus tersebut untuk membantu dalam mengambil keputusan yang tepat. Proses ini dilakukan dengan menggunakan algoritma yang telah diatur sebelumnya.

Tahapan Metode CBR

Metode CBR memiliki beberapa tahapan dalam prosesnya, yaitu:

1. Retrieval atau pengambilan kasus

Pada tahap ini, sistem akan mencari kasus yang paling mirip dengan masalah yang sedang dihadapi. Sistem akan memeriksa basis data kasus yang telah disimpan sebelumnya dan mencari kasus yang memiliki karakteristik atau gejala yang serupa.

2. Reuse atau penggunaan kembali kasus

Pada tahap ini, sistem akan menggunakan kasus yang telah ditemukan untuk memberikan solusi atau membantu dalam melakukan diagnosa. Sistem akan mencari solusi atau jawaban dari kasus-kasus sebelumnya untuk diterapkan pada masalah yang sedang dihadapi.

3. Revise atau revisi solusi

Tahap ini adalah tahap dimana sistem akan mengevaluasi solusi yang diberikan. Jika solusi yang diberikan tidak cocok atau tidak sesuai dengan masalah yang dihadapi, sistem akan melakukan revisi solusi tersebut.

4. Retain atau penyimpanan kasus

Pada tahap ini, sistem akan menyimpan kasus-kasus yang telah berhasil diatasi untuk digunakan sebagai referensi di kemudian hari. Basis data kasus dapat diupdate atau diperbarui sesuai dengan kasus-kasus yang terbaru.

Pengembangan Metode CBR

Dalam pengembangan sistem pakar metode CBR, terdapat beberapa faktor yang perlu diperhatikan. 

Pertama, penentuan kategori kasus yang diinginkan. Kategori kasus akan mempengaruhi basis data dan algoritma yang digunakan dalam sistem. 

Kedua, pemilihan jenis teknik retrieval yang sesuai, karena teknik retrieval akan mempengaruhi kecepatan dan akurasi dalam menemukan kasus yang relevan. 

Ketiga, proses adaptasi atau revisi dalam sistem CBR harus hati-hati dilakukan sehingga revisi yang dilakukan tidak merubah pengetahuan yang telah tersimpan di basis data.

Secara keseluruhan, sistem pakar metode CBR adalah salah satu bentuk sistem pakar yang efektif dalam memecahkan masalah dan memberikan solusi. Sistem CBR dapat dipakai dalam berbagai bidang seperti kesehatan, manajemen bisnis, dan teknologi. 

Namun, untuk mencapai hasil yang optimal, pengembangan sistem CBR harus dilakukan dengan benar sesuai dengan masalah yang akan dihadapi dan karakteristik kasus-kasus yang akan digunakan.

Rumus Metode CBR

Dalam sistem pakar metode CBR, terdapat beberapa rumus 

yang digunakan untuk menganalisis dan memberikan solusi terhadap masalah yang dihadapi. 

Berikut ini adalah beberapa rumus yang umumnya digunakan dalam metode CBR:

1. Rumus Similarity

Rumus similarity digunakan untuk menghitung kesamaan antara kasus yang sedang dihadapi dengan kasus yang ada pada basis data. Rumus similarity dapat didefinisikan sebagai berikut:

Similarity = (jumlah kesamaan antara kasus sedang dihadapi dengan kasus pada basis data) / (jumlah seluruh gejala pada kasus sedang dihadapi dan kasus pada basis data).

2. Rumus Weighted Similarity

Rumus weighted similarity merupakan perbaikan dari rumus similarity dengan memberikan bobot pada masing-masing gejala. Bobot ini disesuaikan dengan tingkat pentingnya gejala dalam menentukan kesamaan antara kasus sedang dihadapi dan kasus pada basis data. Rumus weighted similarity dapat didefinisikan sebagai berikut:

Weighted Similarity = Σ((bobot gejala x kesamaan gejala pada kasus sedang dihadapi dan kasus pada basis data) / (jumlah seluruh bobot gejala)).

3. Rumus Adaptation

Rumus adaptation digunakan untuk mengadaptasi solusi dari kasus-kasus yang sudah ada dengan kasus yang sedang dihadapi. Rumus adaptation dapat didefinisikan sebagai berikut:

Adaptation Solution = (bobot solusi pada kasus yang sudah ada x kesamaan solusi pada kasus sedang dihadapi dan kasus pada basis data) / Σ(bobot solusi pada kasus yang sudah ada).

4. Rumus Consistency Checking

Rumus consistency checking digunakan untuk mengevaluasi konsistensi antara hasil diagnosa atau solusi yang diberikan dengan kasus yang sedang dihadapi. Rumus consistency checking dapat didefinisikan sebagai berikut:

Consistency Checking = (jumlah kesamaan antara solusi yang diberikan dengan hasil diagnosa pada kasus sedang dihadapi) / (jumlah seluruh solusi pada kasus sedang dihadapi dan hasil diagnosa pada kasus sedang dihadapi).

Dalam pengembangan sistem pakar metode CBR, rumus-rumus tersebut digunakan untuk membantu sistem melakukan diagnosa atau memberikan solusi terhadap permasalahan yang dihadapi. Namun, keakuratan solusi yang diberikan oleh sistem juga tergantung pada keakuratan dan relevansi basis data yang dimiliki oleh sistem. 

Oleh karena itu, pemilihan dan pengembangan basis data merupakan hal yang penting dalam pengembangan sistem pakar metode CBR.

Kelebihan dan Kekurangan Metode CBR

Berikut adalah kelebihan dan kekurangan dalam menggunakan metode Case-Based Reasoning (CBR) sebagai salah satu teknik dalam pengembangan sistem pakar:

Kelebihan

1. Mudah dipahami dan dikembangkan

Konsep CBR yang sederhana dan intuitif memudahkan pengguna untuk memahami cara kerjanya dan membuat sistem pakar berdasarkan metode ini.

2. Fleksibilitas

CBR memungkinkan pengguna untuk menambahkan dan mengubah pengetahuan dalam basis data meskipun telah memasuki tahap produksi, sehingga sistem pakar dapat selalu disesuaikan dengan perkembangan terbaru.

3. Efisiensi waktu

CBR dapat menghemat waktu dibandingkan dengan metode lain karena tidak memerlukan upaya yang besar dalam pembangunan dan pemeliharaan sistem pakar.

4. Kemampuan adaptasi

CBR mampu belajar dari kasus yang sudah ada dan mengadaptasinya menjadi solusi untuk kasus baru yang serupa. Sistem pakar dapat meningkatkan performa dan akurasi solusi dengan semakin banyaknya kasus dalam basis data.

Kekurangan

1. Hanya berdasarkan pada kasus yang sudah ada

CBR membutuhkan kasus-kasus yang sudah pernah terjadi sebelumnya yang ada di dalam basis data, sehingga metode ini tidak cocok untuk menangani masalah yang belum pernah terjadi.

2. Kelemahan dalam mengatasi kasus kompleks

CBR lebih cocok digunakan dalam menangani masalah spesifik dan berulang, dan kurang efektif dalam menangani kasus-kasus yang kompleks seperti masalah multi-dimensional dan multi-faktorial.

3. Basis data yang kurang akurat

Hasil diagnosa atau solusi yang dihasilkan oleh sistem bergantung pada basis data yang digunakan. Jika basis data tidak akurat atau tidak lengkap, maka solusi yang dihasilkan juga akan kurang akurat.

4. Biaya pemeliharaan

Biaya untuk memelihara dan mengembangkan sistem pakar berbasis CBR bisa mahal karena membutuhkan investasi dalam pengembangan, pengecekan dan pemeliharaan basis data yang cepat berkembang.

Kesimpulan

Dalam mengembangkan sistem pakar, penggunaan metode Case-Based Reasoning (CBR) dapat menjadi pilihan yang baik karena memiliki kelebihan dalam mudah dipahami dan dikembangkan, fleksibilitas, efisiensi waktu, dan kemampuan adaptasi. Namun, metode CBR juga memiliki kekurangan dalam terbatasnya kasus-kasus yang sudah ada di dalam basis data, kelemahan dalam mengatasi kasus kompleks, bergantung pada basis data yang akurat, dan biaya pemeliharaan yang relatif tinggi.

Oleh karena itu, sebelum menggunakan metode CBR, pengembang harus mempertimbangkan karakteristik dan kondisi yang ada. Keuntungan dan kelemahan metode ini harus dipertimbangkan dengan baik dalam memilih teknik pengembangan sistem pakar yang tepat. 

Dalam kesimpulannya, tidak ada satu teknik pun yang memiliki semua keunggulan tanpa kekurangan. Oleh karena itu, pemilihan teknik tergantung pada kebutuhan dan kondisi yang ada. Begitu pula halnya dalam memilih metode CBR, yang sebaiknya disesuaikan dengan kebutuhan dan kendala yang mungkin muncul dalam pengembangan sistem pakar.

Screenshot Source Code Sistem Pakar Metode CBR

Demo / Dapatkan Source Code

Detail Login

user : admin

password : admin

Demo Dapatkan