 |
Inferensi Forward Chaining (Pexels.com/ThisIsEngineering) |
Inferensi Forward Chaining adalah salah satu metode dalam sistem kecerdasan buatan yang digunakan untuk menghasilkan pengetahuan baru berdasarkan fakta-fakta yang ada.
Metode ini digunakan dalam sistem berbasis aturan atau sistem pakar untuk mencapai kesimpulan berdasarkan fakta-fakta yang diberikan.
Forward chaining, atau disebut juga chaining maju, adalah proses dimana sistem bergerak maju dari fakta-fakta yang diketahui ke kesimpulan yang mungkin terjadi.
Baca juga: Apa Itu Proxy Chaining? Simak Pengertian, Cara Kerja, dan Manfaatnya
Ini dilakukan dengan mengaplikasikan aturan-aturan yang ada pada sistem. Proses ini dimulai dengan mengidentifikasi fakta-fakta awal yang diketahui atau masukan dari pengguna.
Pertama, sistem mencocokkan fakta-fakta ini dengan aturan-aturan yang ada. Aturan-aturan ini terdiri dari kondisi dan tindakan.
Kondisi adalah kumpulan fakta yang harus terpenuhi agar aturan dapat diaplikasikan, sedangkan tindakan adalah langkah-langkah atau kesimpulan yang diambil ketika kondisi-kondisi tersebut terpenuhi.
Sistem kemudian mencari aturan-aturan yang memenuhi fakta-fakta awal dan menjalankan tindakan yang terkait.
Ketika tindakan dijalankan, mungkin menghasilkan fakta-fakta baru yang dapat digunakan dalam langkah-langkah berikutnya.
Proses ini berlanjut sampai tidak ada lagi aturan yang dapat diaplikasikan atau sampai mencapai tujuan yang diinginkan.
Salah satu contoh penerapan inferensi forward chaining adalah dalam sistem pakar di bidang medis. Misalkan terdapat sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala-gejala yang diberikan.
Fakta-fakta awal yang diketahui adalah gejala-gejala yang dilaporkan oleh pasien.
Sistem kemudian mencocokkan gejala-gejala ini dengan aturan-aturan yang ada, misalnya jika terdapat gejala A, B, dan C, maka dapat disimpulkan bahwa pasien menderita penyakit X.
Tindakan yang dijalankan adalah memberikan diagnosis kepada pasien berdasarkan kesimpulan ini.
Jika diagnosis tersebut menghasilkan fakta baru, seperti adanya pengobatan yang dianjurkan, maka fakta tersebut dapat digunakan dalam langkah-langkah berikutnya.
Keuntungan dari inferensi forward chaining adalah kemampuannya untuk mengeksplorasi pengetahuan yang ada secara sistematis dan menghasilkan kesimpulan baru berdasarkan fakta-fakta yang ada.
Baca juga: Apa Itu Cipher Block Chaining? Simak Penjelasannya
Metode ini juga dapat digunakan dalam sistem yang kompleks dengan banyak aturan yang saling terkait.
Namun, ada beberapa pertimbangan yang perlu diperhatikan dalam penggunaan inferensi forward chaining, seperti urutan penerapan aturan dapat mempengaruhi hasil kesimpulan yang dihasilkan.
Jika aturan-aturan tidak diurutkan dengan benar, dapat menghasilkan kesimpulan yang tidak akurat atau tidak lengkap.
Selain itu, jika sistem memiliki aturan yang kompleks atau jumlah fakta yang besar, proses forward chaining dapat menjadi lambat dan membutuhkan sumber daya komputasi yang cukup.
