Source Code Sistem Pakar Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor

Sistem pakar adalah sebuah program komputer yang memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang ahli. Sistem pakar bekerja dengan menggunakan pengetahuan yang tersimpan dalam basis pengetahuan yang telah dirancang secara khusus. Ada berbagai metode yang dapat digunakan saat mengembangkan sistem pakar, dan salah satunya adalah metode forward chaining dan certainty factor.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi kedua metode tersebut dan melihat bagaimana mereka dapat digunakan dalam memecahkan masalah yang dihadapi oleh sistem pakar.

Metode Forward Chaining

Forward chaining adalah salah satu metode yang digunakan dalam sistem pakar untuk mencapai kesimpulan akhir berdasarkan fakta-fakta yang diberikan. Metode ini diimplementasikan dengan menganalisis fakta yang ada satu per satu dan mengambil tindakan yang sesuai berdasarkan aturan atau pengetahuan yang telah ditentukan sebelumnya. Proses forward chaining dimulai dengan mengumpulkan informasi tentang masalah yang ada dan menggunakan pengetahuan yang ada untuk membuat inferensi dan menghasilkan solusi.

Langkah pertama dalam menggunakan metode forward chaining adalah mengumpulkan fakta-fakta tentang masalah yang ada. Fakta ini kemudian dianalisis menggunakan pengetahuan yang telah diimplementasikan dalam sistem pakar. Jika fakta yang ditemukan memenuhi suatu kondisi atau aturan yang telah ditentukan, maka tindakan yang sesuai akan diambil. Proses ini berlanjut hingga sistem pakar mencapai kesimpulan akhir atau tidak ada lagi aturan yang diterapkan.

Satu contoh sederhana dari penerapan metode forward chaining adalah sistem pakar dalam diagnosis penyakit. Misalnya, sistem pakar tersebut memiliki pengetahuan tentang gejala-gejala penyakit dan hubungannya dengan penyakit tertentu. Ketika seorang pasien memberikan gejala-gejala yang dialaminya, sistem pakar akan menganalisis gejala tersebut satu per satu, mencocokkan dengan pengetahuan yang ada, dan memberikan diagnosa akhir berdasarkan hasil analisis tersebut.

Metode Certainty Factor

Certainty factor adalah metode penilaian yang digunakan dalam sistem pakar untuk mengukur tingkat keyakinan atau kepercayaan terhadap suatu kesimpulan yang dihasilkan. Metode ini berguna dalam menghadapi situasi-situasi di mana ada ketidakpastian dalam data atau aturan yang digunakan oleh sistem pakar. Certainty factor digunakan untuk menggambarkan sejauh mana suatu pernyataan atau kesimpulan dapat dipercaya.

Dalam metode certainty factor, setiap aturan dalam sistem pakar diberi bobot tertentu yang menunjukkan tingkat kepercayaan terhadap kesimpulan yang diambil berdasarkan aturan tersebut. Bobot ini dapat bernilai antara -1 hingga 1. Nilai positif menunjukkan kepercayaan yang meningkatkan kesimpulan sedangkan nilai negatif menunjukkan ketidakpercayaan yang mengurangi kepercayaan terhadap kesimpulan.

Kombinasi Metode Forward Chaining dan Certainty Factor

Penerapan metode certainty factor dalam metode forward chaining dapat meningkatkan keakuratan dan keandalan sistem pakar. Dengan menggunakan certainty factor, sistem pakar dapat mempertimbangkan tingkat keyakinan saat mengambil tindakan berdasarkan fakta yang ditemukan. Hal ini juga memungkinkan sistem untuk mengatasi ketidakpastian yang mungkin terjadi dalam data atau aturan yang digunakan.

Dalam implementasi kombinasi metode forward chaining dan certainty factor, sistem pakar akan menganalisis fakta-fakta yang ada menggunakan metode forward chaining dan memberikan bobot pada setiap kesimpulan yang dihasilkan. Sistem kemudian akan menggabungkan bobot-bobot ini untuk mencapai kesimpulan akhir yang paling dapat dipercaya. Ini memungkinkan sistem pakar untuk menghasilkan tingkat keyakinan atau kepercayaan terhadap kesimpulan yang dihasilkan.

Pengembangan Metode

Metode Forward Chaining

Pengembangan metode Forward Chaining dalam sistem pakar dapat dilakukan dengan melibatkan beberapa aspek berikut ini:

1. Peningkatan Efisiensi

Metode Forward Chaining pada dasarnya berfokus pada evaluasi berurutan dari aturan-aturan yang ada dalam basis pengetahuan. Peningkatan efisiensi dapat dicapai dengan melakukan optimasi pada proses evaluasi aturan, seperti menggunakan teknik caching untuk menyimpan hasil evaluasi yang telah dilakukan sebelumnya.

2. Handling Konflik

Dalam beberapa kasus, terdapat konflik antara aturan-aturan yang berpotensi menghasilkan kesimpulan yang berbeda. Pengembangan metode Forward Chaining dapat mempertimbangkan penanganan konflik ini dengan memperkenalkan strategi penyelesaian konflik yang sesuai, seperti menggunakan metode penilaian prioritas aturan atau menggunakan pengetahuan ahli untuk memutuskan aturan yang dijalankan.

3. Integrasi dengan Metode Lain

Metode Forward Chaining dapat dikombinasikan dengan metode-metode lain, seperti Backward Chaining atau metode Rule-Based Reasoning lainnya, untuk meningkatkan kehandalan dan fleksibilitas sistem pakar. Integrasi ini dapat dilakukan dengan menggabungkan mekanisme inference dari metode-metode yang berbeda atau dengan menggunakan kedua metode secara bersamaan dalam pendekatan hibrida.

4. Manajemen Unsatisfied Goals

Dalam beberapa kasus, sistem pakar mungkin menghadapi situasi di mana ada beberapa goal atau tujuan yang tidak dapat dipenuhi. Pengembangan metode Forward Chaining dapat melibatkan penanganan goal yang tidak terpenuhi ini dengan menentukan langkah-langkah alternatif atau mengubah strategi penyelesaian.

Dengan melakukan pengembangan pada metode Forward Chaining ini, sistem pakar dapat menjadi lebih efisien, robust, dan adaptif dalam membantu pengguna mengambil keputusan dengan lebih baik.

Metode Certainty Factor

Pengembangan metode Certainty Factor (CF) dalam sistem pakar dapat melibatkan beberapa aspek berikut ini:

1. Kombinasi CF

Metode CF dapat dikombinasikan dengan metode-metode lain dalam sistem pakar, seperti metode Bayes atau metode Dempster-Shafer, untuk meningkatkan kehandalan dan akurasi sistem. Dengan menggabungkan metode CF dengan metode-metode lain, kita dapat memperoleh hasil yang lebih reliable dan robust.

2. Perhitungan CF yang Tepat

Perhitungan CF secara akurat dan representatif sangat penting dalam metode CF. Pengembangan metode CF dapat mempertimbangkan strategi perhitungan CF yang lebih canggih, seperti menggunakan aturan kombinasi CF yang lebih komprehensif atau menggunakan teknik sampling dan estimasi untuk menghasilkan CF yang lebih baik.

3. Penanganan Ketidakpastian

Ketidakpastian merupakan salah satu aspek kunci dalam sistem pakar, dan pengembangan metode CF dapat melibatkan strategi penanganan ketidakpastian yang lebih canggih. Hal ini dapat dilakukan dengan memperkenalkan faktor ketidakpastian, seperti interval kepercayaan, untuk menggambarkan tingkat ketidakpastian dalam penentuan CF.

4. Analisis Sensitivitas CF

Pengembangan metode CF juga dapat melibatkan analisis sensitivitas untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling mempengaruhi nilai CF. Dengan melakukan analisis sensitivitas ini, kita dapat memahami lebih baik faktor-faktor yang berkontribusi terhadap kepercayaan dalam sistem pakar.

Dengan melakukan pengembangan pada metode CF ini, sistem pakar dapat menjadi lebih fleksibel, akurat, dan dapat mengatasi lebih baik ketidakpastian dalam proses pengambilan keputusan.

Kesimpulan

Metode forward chaining dan certainty factor adalah dua metode yang berguna dalam pengembangan sistem pakar. Forward chaining memungkinkan sistem pakar untuk mencapai kesimpulan akhir berdasarkan fakta-fakta yang diberikan, sedangkan certainty factor memungkinkan sistem untuk mempertimbangkan tingkat keyakinan atau kepercayaan dalam kesimpulan yang dihasilkan.

Kombinasi kedua metode ini dapat meningkatkan keakuratan dan keandalan sistem pakar, serta memungkinkan sistem pakar untuk menghadapi ketidakpastian dalam data atau aturan yang digunakan. Dengan menggabungkan kedua metode ini, sistem pakar dapat memberikan solusi yang lebih efisien dan dapat dipercaya dalam memecahkan masalah yang kompleks.

Screenshot Source Code Sistem Pakar Metode Forward Chaining dan Certainty Factor

Informasi Source Code

Web Application
Bahasa Program	HTML / PHP
Web Server	Apache
Framework	PHP Native / CI - Laravel ( Available )
PHP Support	Versi 5.6 to 8.0
Database	MariaDB MySQLi

Demo / Dapatkan Source Code

Detail Login

user : admin

password : admin

Demo Dapatkan