FORWARD CHAINING PENGERTIAN,PENERAPAN DAN CONTOH PENERAPAN

PENGERTIAN FORWARD CHAINING

Forward chaining adalah salah satu metode dalam sistem kecerdasan buatan yang digunakan untuk membuat keputusan atau menghasilkan solusi berdasarkan fakta dan aturan yang ada. Metode ini mirip dengan proses berpikir manusia, di mana kita mengumpulkan informasi dan mengambil kesimpulan berdasarkan fakta yang ada.

Dalam forward chaining, sistem akan memulai dengan fakta-fakta yang diketahui atau diberikan sebagai input. Kemudian, sistem akan mencocokkan fakta-fakta tersebut dengan aturan-aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Aturan-aturan ini berisi kondisi-kondisi yang harus dipenuhi agar suatu kesimpulan dapat diambil.

Setiap kali fakta baru cocok dengan kondisi-kondisi dalam aturan, sistem akan menambahkan fakta tersebut ke dalam basis pengetahuan. Proses ini akan terus berlanjut hingga tidak ada lagi aturan yang cocok dengan fakta-fakta yang ada, atau hingga sistem mencapai tujuan yang diinginkan.

Contohnya, misalkan kita ingin membuat sistem yang dapat menentukan apakah seseorang layak mendapatkan beasiswa. Fakta-fakta yang diketahui mungkin termasuk nilai akademik, pendapatan orang tua, dan partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler. Aturan-aturan yang telah ditentukan mungkin mencakup kondisi seperti "Jika nilai akademik tinggi dan pendapatan orang tua rendah, maka layak mendapatkan beasiswa".

TIPE SISTEM YANG DAPAT MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING

Adapun tipe sistem yang dapat menggunakan metode ini yaitu.

1. Sistem yang direpresentasikan dengan suatu atau beberapa kondisi.
2. Untuk setia kondisi, sistem mencari aturan (rules) dalam knowledge base untuk rule-rule yang berkorespondensi dengan kondisi dalam bagian IF.
3. Setiap rule dapat menghasilkan kondisi baru dari konklusi yang diminta pada THEN. Kondisi baru ini dapat ditambahkan ke kondisi lain yang sudah ada.
4. Setiap kondisi yang ditambahkan ke sistem akan diproses. Jika ditemui suatu kondisi, sistem akan kembali ke langkah 2 dan mencari rule-rule dalam knowledge base kembali. Jika tidak ada konklusi baru, sesi ini berakhir.

CONTOH SOAL FORWARD CHAINING

Terdapat 10 aturan (rules) yang tersimpan dalam basis pengetahuan yaitu.

1. R1: IF A and B Then C
2. R2: IF C Then D
3. R3: IF A and E Then F
4. R4: IF  A Then G
5. R5: IF and G Then D
6. R6: IF G and E Then H
7. R7: IF C and H Then I
8. R8: IF I and A Then J
9. R9: IF G Then J
10. R10: IF J Then K

KELBIHAN DAN KEKURANGAN FORWARD CHAINING

Metode ini memiliki Kekurangan dan kelebihan sebagai berikut :

KELEBIHAN

1. Kelebihan utama dari metode ini akan bekerja dengan baik ketika problem bermula dari mengumpulkan data atau menyatukan informasi lalu kemudian mencari kesimpulan apa yang dapat diambil dari informasi tersebut.
2. Metode ini mampu menyediakan banyak sekali informasi dari hanya sejumlah kecil data.
3. Lebih fleksibel daripada backward chaining karena tidak memiliki batasan pada data yang berasal darinya.

KEKURANGAN

1. Kelemahan utama pada metode ini yaitu kemungkinan tidak adanya cara untuk mengenali dimana beberapa fakta lebih penting dari fakta lainnya.
2. Sistem bisa saja menanyakan pertanyaan yang tidak berhubungan. Walapun jawaban dari pertanyaan tersebut penting, namun hal ini akan membingungkan user untuk menjawab pada subjek yang tidak berhubungan.
3. Proses pada metode ini mungkin perlu banyak waktu untuk menghilangkan dan menyinkronkan data yang tersedia.

CONTOH PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING

berikut beberapan contoh penerapan metode forward chaining :

• Sistem pakar untuk tumbuh anak

• Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada sistem pernafasan.

• Mendeteksi tanda bahaya dan kompilasi pada kehamilan.

• Mendiagnosa penyakit kandungan pada ibu hamil.

• Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit chikungunya.

• Mendeteksi kerusakan pada laptop.

• Mendeteksi penyakit pada hewan.

• Diagnosa Pencegahan Stress