Pengertian Forward Chaining dan Backward Chaining
Metode Forward Chaining adalah pencarian maju yang di mulai dari beberapa fakta-fakta dengan mencari pedoman yang sesuai dengan dugaan/hipotesis yang muncul menuju suatu hasil / kesimpulan. Metode Certanity Factor merupakan metode untuk memastikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric. Sedangkan Backward Chaining adalah metode pencarian mundur yang memulai pengamatan yang dimulai dari hasil / kesimpulan, dengan mencari beberapa hipotesis menuju fakta-fakta yang mendukung beberpa hipotesis tersebut.
Disini Saya akan menjelaskan sistem pakar tentang "pakar diagnosa penyakit tanaman", baik metode forward chaining maupun backward chaining bisa digunakan tergantung pada pendekatan dalam mengidentifikasi penyakit. Dan ini penjelasan dari kedua metode tersebut:
A. Skenario Forward Chaining
Pada forward chaining, sistem dimulai dengan mengumpulkan informasi mengenai gejala yang terlihat pada tanaman dan kemudian secara bertahap menarik kesimpulan tentang penyakit yang mungkin terjadi. Prosesnya mengikuti alur dari fakta menuju kesimpulan.
Contoh Skenario
1. Seorang petani memasukkan gejala-gejala yang terlihat pada tanaman, seperti daun yang menguning, adanya bercak pada daun, atau batang yang layu.
2. Sistem pakar akan memproses gejala-gejala ini dan mencocokkannya dengan basis pengetahuan (rule base) yang telah dimasukkan ke dalam sistem.
3. Berdasarkan fakta gejala tersebut, sistem akan mencetuskan aturan pertama, seperti: "Jika daun tanaman berwarna kuning dan ada bercak, maka ada kemungkinan penyakit A."
4. Jika lebih banyak gejala yang cocok, sistem akan mencetuskan aturan-aturan berikutnya hingga sampai pada diagnosis akhir, seperti: "Tanaman ini menderita penyakit hawar daun bakteri."
5. Sistem akan memberikan rekomendasi pengobatan sesuai dengan penyakit yang telah didiagnosa.
Dalam forward chaining, proses berpikir dimulai dari gejala-gejala yang ada untuk mencari penyakit yang sesuai.
B. Skenario Backward Chaining
Pada backward chaining, sistem pakar dimulai dengan hipotesis tentang penyakit tertentu dan kemudian mencari gejala-gejala yang mendukung atau menolak hipotesis tersebut. Ini adalah pendekatan goal-driven, di mana kita memulai dengan tujuan (hipotesis penyakit) dan kembali ke gejala.
Contoh Skenario
1. Sistem pakar memulai dengan hipotesis: "Apakah tanaman ini menderita penyakit bercak daun?"
2. Sistem kemudian bertanya kepada pengguna apakah tanaman menunjukkan gejala-gejala yang relevan dengan hipotesis tersebut, seperti: "Apakah ada bercak coklat pada daun?"
3. Jika pengguna menjawab "ya", sistem akan melanjutkan dengan pertanyaan lain yang relevan: "Apakah bercak-bercak tersebut menyebar dengan cepat dalam kondisi lembab?"
4. Jika sebagian besar gejala yang mendukung hipotesis "bercak daun" ditemukan, sistem akan mengonfirmasi diagnosis bahwa tanaman tersebut menderita penyakit tersebut.
5. Jika sebagian besar gejala tidak mendukung hipotesis, sistem akan mengeliminasi hipotesis tersebut dan mencoba penyakit lain dengan gejala yang lebih cocok.
Dalam backward chaining, sistem lebih fokus pada verifikasi atau penolakan hipotesis yang sudah diajukan, lalu bergerak mundur untuk memastikan diagnosis.
Perbedaan Utama
- Forward chaining bekerja dari gejala ke penyakit. Ini cocok digunakan jika kita tidak tahu penyakit apa yang sedang menyerang tanaman, sehingga memulai dari pengamatan gejala yang ada.
- Backward chaining bekerja dari hipotesis penyakit ke gejala. Ini lebih cocok ketika kita sudah memiliki dugaan penyakit tertentu dan ingin memverifikasi kebenaran dugaan tersebut.
Kedua metode dapat digunakan untuk tujuan yang sama, yaitu mendiagnosa penyakit tanaman, namun cara kerjanya berbeda sesuai dengan alur logika yang diterapkan.
Komentar
Posting Komentar