Pengertian Metode Forward dan Backward Chaining Sistem Pakar

Metode forward Chaining dan backward chaining merupakan dua teknik penalaran yang biasa digunakan dalam sistem pakar. Metode backward chaining adalah pelacakan kebelakang yang memulai penalarannya dari kesimpulan (goal), dengan mencari sekumpulan hipotesa-hipotesa menuju fakta-fakta yang mendukung sekumpulan hipotesa-hipotesa tersebut. Sedangkan metode forward chaining adalah pelacakan ke depan yang memulai dari sekumpulan fakta-fakta dengan mencari kaidah yang cocok dengan dugaan/hipotesa yang ada menuju kesimpulan.

Pengertian metode forward dan backward chaining di atas, bisa juga dijelaskan seperti di bawah ini (ebook kecerdasaan tiruan, yang bisa Anda download di bawah artikel ini).

Metode forward Chaining

Kadang disebut:data-driven karena inference engine menggunakan informasi yang ditentukan oleh user untuk memindahkan ke seluruh jaringan dari logika ‘AND’ dan ‘OR’ sampai sebuah terminal ditentukan sebagai objek. Bila inference engine tidak dapat menentukan objek maka akan meminta informasi lain. Aturan (Rule) di mana menentukan objek, membentuk path (lintasan) yang mengarah ke objek. Oleh karena itu, hanya satu cara untuk mencapai satu objek adalah memenuhi semua aturan.

Forward chaining: Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri dulu (IF dulu). Dengan kata lain penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis.

Metode backward Chaining

Merupakan kebalikan dari forward chaining dimana mulai dengan sebuah hipotesa (sebuah objek) dan meminta informasi untuk meyakinkan atau mengabaikan. Backward chaining inference engine sering disebut: ‘Object-Driven/Goal-Driven‘.

Catatan: inference engine adalah bagian dari sistem pakar yang mencoba menggunakan informasi yang diberikan untuk menemukan objek yang sesuai. Inference engine mempunayi 2 kategori yaitu deterministic dan probabilistik. Sedangkan dasar untuk membentuk inference engine diantaranya: forward chainingbackward chaining dan rule value (merupakan pendahulu dari forward dan backward chaining).

Backward Chaining: Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kanan (THEN dulu). Dengan
kata lain penalaran dimulai dari hipotesis terlebih dahulu, dan untuk menguji kebenaran
hipotesis tersebut harus dicari fakta-fakta yang ada dalam basis pengetahuan.

Contoh forward dan backward chaining dikutip dari Idhawati Hestiningsih

R1 : IF suku bunga turun THEN harga obligasi naik
R2 : IF suku bunga naik THEN harga obligasi turun
R3 : IF suku bunga tidak berubah THEN harga obligasi tidak berubah
R4 : IF dolar naik THEN suku bunga turun
R5 : IF dolar turun THEN suku bunga naik
R6 : IF harga obligasi turun THEN beli obligasi

Apabila diketahui bahwa dolar turun, maka untuk memutuskan apakah akan membeli obligasi atau tidak dapat ditunjukkan sebagai berikut :

Forward Chaining

Dari fakta dolar turun, berdasarkan Rule 5, diperoleh konklusi suku bunga naik. Dari Rule 2
suku bunga naik menyebabkan harga obligasi turun. Dengan Rule 6, jika harga obligasi turun,
maka kesimpulan yang diambil adalah membeli obligasi.

Backward Chaining

Dari solusi yaitu membeli obligasi, dengan menggunakan Rule 6 diperoleh anteseden harga
obligasi turun. Dari Rule 2 dibuktikan harga obligasi turun bernilai benar jika suku bunga naik
bernilai benar . Dari Rule 5 suku bunga naik bernilai memang bernilai benar karena diketahui
fakta dolar turun.

Kedua teknik penalaran di atas (forward dan backward chaining) dipengaruhi oleh tiga macam teknik penelusuran (searching) yaitu:

1. Teknik Depth-First Search

Adalah teknik penelusuran data pada node-node secara vertical dan sudah terdefinisi, misalnya kiri ke kanan, keuntungan pencarian dengan teknik ini adalah bahwa penelurusan masalah dapat di gali secara mendalam sampai di temukannya kapasitas suatu solusi yang optimal. Kekurangan teknik penelesuran ini adalah membutuhkan waktu yang sangat lama untuk ruang lingkup masalah yang besar.

contoh gambar teknik depth first
gambar teknik depth first search

2. Teknik Breadth-First Search

Adalah teknik penelusuran data pada semua node dalam satu level atau salah satu tingkatan sebelum ke level atau tingkatan di bawahnya. Keuntungan pencarian daengan teknik ini adalah sama dengan depth first search, hanya saja penelusuran dengan tehnik ini mempunyai nilai tambah, dimana semua node akan di cek secara menyeluruh pada setiap tingkatan node. Kekurangan teknik penelusuran ini terletak pada waktu yang dibutuhkan yang sangat lama apabila solusi berada dalam posisi node terakhir sehingga menjadi tidak efisien. Kekurangan dalam implementasi juga perlu di pertimbangkan, misalnya teknik penelusuran menjadi tidak interaktif antara suatu topik dengan topik yang lain atau harus melompat dari satu topik ke topik yang lain sebelum topik tersebut selesai di telusuri.

contoh gambar teknik breadth first search
gambar teknik breadth first search

baca juga: pengertian sistem pakar

3. Teknik Best-First Search

Adalah teknik penelusuran yang menggunakan pengetahuan akan suatu masalah untuk melakukan panduan pencarian ke arah node tempat dimana solusi berada. Pencarian jenis ini dikenal juga sebagai heuristic. Pendekatan yang dilakukan adalah mencari solusi yang terbaik berdasarkan pengetahuan yang dimiliki sehingga penelusuran dapat ditentukan harus di mulai dari mana dan bagaimana menggunakan proses terbaik untuk mencari solusi. Keuntungan jenis pencarian ini adalah mengurangi beban komputasi karena hanya solusi yang memberikan harapan saja yang diuji dan akan berhenti apabila solusi sudah mendekati yang terbaik. Ini merupakan model yang menyerupai cara manusia mengambil solusi yang dihasilkan merupakan solusi yang mutlak benar.

contoh gbr teknik best first search
gambar teknik best first search

Artikel singkat pengertian metode forward dan backward chaining sistem pakar diatas, merupakan gambaran singkat dari landasan untuk pembuatan aplikasi sistem pakar.  Untuk contoh atau demo program jadinya anda bisa lihat pada tulisan sistem pakar diagnosa penyakit berbasis web di sini. Sedangkan untuk jurnal sistem pakar silahkan download jurnal sistem pakar diagnosa penyakit pdf dan jurnal sistem pakar dengan judul lainnya.

Atau bila artikel yang Anda cari tidak ada di artikel ini, silahkan download ebook gratis sistem pakar pdf lengkap karya ir. Siswanto dosen univ. budi luhur Jakarta. Ebook ini berisi bagian-bagian Artificial Intelligence, dimana pengertian forward dan backward channing diulas lebih detail pastinya. Untuk ulasannya bisa anda baca di artikel tutorial tentang kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence ini di sini.

Artikel tentang forward dan backward chaining ini bisa dijadikan rujukan untuk pembuatan  makalah sistem pakar atau mungkin sesuatu yang lainnya, seperti proposal skripsi, jurnal, dan lain sebagainya. So, semoga bermanfaat bagi anda yang telah membacanya and keep spirit!

Bagikan Yuuk!

    5 thoughts on “Pengertian Metode Forward dan Backward Chaining Sistem Pakar

    1. Timberevilake Hardjosantoso April 23, 2014 at

      ada referensi buku buat forward dan backward chainning ga?

    2. Umar Danny April 27, 2014 at

      itu di atas ada ko mba? coba deh di baca lagi. atau langsung aja ke sini http://umardanny.com/tutorial-sistem-pakar/

    3. Timberevilake Hardjosantoso April 29, 2014 at

      thanks supeer Umar Danny

    4. kicau burung March 31, 2016 at

      ke unggulan dan kelemahan sistem ini apa ya mas bro

      • umar danny March 31, 2016 at

        @kicau burung: diartikelnya udah dijelaskan kan kelebihan dan keekurangannya,coba deh dibaca lagi.

    Leave a Reply

    Name *
    Email *
    Website