Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining

Sistem pakar menurut pengertian secara luas merupakan sebuah sistem yang dilakukan untuk melakukan mengadopsi atau mengangkat  pengetahuan manusia ke computer yang akan dirancang atau dibentuk untuk memodelkan sebuah kemampuan untuk menyelesaikan atau memecahkan suatu masalah seperti seorang pakar. Dengan adanya sistem pakar tersebut orang awam atau orang yang tidak tau apa-apa pun dapat juga menyelesaikan masalah dan atau hanya sekedar mencari suatu informasi yang sangat berkualitas, benar dan terpercaya sesuai yang hanya didapatkan atau diperoleh dengan bantuan para ahlinya.

Dengan adanya sistem pakar ini tersebut kita dapat membantu atau mempermudah pekerjaan para pakar tersebut sehingga kita bisa sebagai pekerja yang telah menjadi berpengalaman dan memiliki pengetahuan yang akan dibutuhkan oleh seorang pakar tersebut. Selanjutnya, sistem pakar tersebut juga merupakan sebuah program computer yang menggunakan sistem pakar menjadi untuk mencapai suatu tingkat kinerja yang tinggi pada area tertentu atau ruang lingkup yang sempit.

Dan juga pada sistem pakar ini terbagi menjadi 2 metode yaitu metode forward chaining dan backward chaining. Kedua metode tersebut merupakan 2 teknik penalaran yang biasanya dilakukan atau digunakan pada sistem pakar. Metode – metode tersebut memiliki penalaran yang sangat berbeda.

Pada metode forward chaining ini merupakan suatu pelacakan atau penelusuran ke depan yang dimulai dari sekumpulan fakta–fakta yang dikumpulkan dengan mencari kaidah yang sangat cocok terhadap dengan dugaan/hipotesa yang akan ada menuju suatu kesimpulan yang dimilikinya. Sedangkan, metode backward chaining tersebut merupakan suatu pelacakan atau penelusuran kebelakang yang dimulai dengan melalui penalarannya dari sebuah kesimpulan, dengan mencari suatu sekumpulan dugaan/hipotesa menuju sebuah fakta-fakta yang telah mendukung sekumpulan dugaan/hipotesa tersebut.

Untuk metode forward chaining ini dilakukan apabila digunakan jika memiliki banyak aturan yang berbeda yang akan dapat memberikan sebuah kesimpulan yang sama dan juga memiliki sebuah cara untuk mendapatkan kesimpulan serta mendapatkan berbagai fakta/nyata yang ingin mendapatkan konklusi/kesimpulan dari fakta–fakta yang diberikan tersebut. Sedangkan, terdapat keuntungan atau kelebihan dan kelemahan dari metode yang pertama tersebut yaitu :

Kelebihan :

1. Metode forward chaining akan bekerja secara maksimal dengan baik ketika masalah bermula dari melakukan pengumpulan sebuah informasi lalu mencari kesimpulan yang dapat ditarik dari informasi tersebut.
2. Metode ini menyediakan banyak informasi dari jumlah kecil dari suatu data.

Kelemahan :

Kelemahan-kelemahan utama yang terdapat dari forward chaining ini yaitu adanya kemungkinan suatu cara yang akan digunakan untuk mengenali beberapa-beberapa fakta yang lebih penting dari pada fakta lainnya. Dan sistem ini bisa saja menanyakan sebuah pertanyaan yang tidak ada hubungannya. Walaupun jawaban tersebut sangat penting. Namun pada halnya akan dapat membingungkan pengguna untuk menjawab seluruh pada subjek yang tidak ada hubungannya.

Metode selanjutnya adalah metode pelacakan ke belakang (backward chaining) ini merupakan kebalikan dari suatu metode yang pertama. Dimana metode ini dimulai dengan sebuah hipotesa/objek dan metode tersebut dapat langsung menerima informasi untuk diyakinkan atau diabaikan suatu objek tersebut. Backward chaining inference engine ini sering juga disebut dengan object driven atau goal driven.

Sementara itu, inference engine ini mempunyai 2 kategori atau 2 jenis yaitu deterministic dan probabilistik. Inference engine ini merupakan bagian yang terdapat dari sistem pakar atau sistem kecerdasan yang telah dicoba untuk menggunakan atau mendapatkan sebuah informasi yang diberikan  untuk mendapatkan suatu objek atau hipotesa yang sesuai.

Penulis : Izul