ALGORITMA DAN CONTOH PENJELASAN METODE FORWARD CHAINING

 Nama : Saiful Rizal

NPM : 2018

Mata Kuliah : Logika dan Algoritma

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI SUKOREJO SITUBONDO

2018

PENJELASAN METODE FORWARD CHAINING DAN ALGORITMANYA

Forward chaining adalah teknik pencarian yang dimulai dengan fakta yang diketahui, kemudian mecocokan fakta-fakta tersebut dengan bagian IF dari rules IF-THEN. Bila ada fakta yang cocok dengan bagian IF, maka rule tersebut dieksekusi.

Bila sebuah rule di eksekusi, maka sebuah fakta baru ditambahkan kedalam database. Setiap kali pencocokan dimulai dari rule teratas dan setiap rule hanya boleh dieksekusi sekali saja. Proses pencocokan berhenti bila tidak ada lagi rule yang bisa dieksekusi.

Forward chaining juga merupakan metode pencarian dengan menggabungkan semua data atau permasalahan (di sistem pakar : fakta / rule) untuk menghasilkan kesimpulan (solusi). Forward chaining merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya. Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan menyatakan konklusi. Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan 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 disebut juga penalaran dari bawah ke atas karena penalaran dari fakta pada level bawah menuju konklusi pada level atas didasarkan pada fakta. Penalaran dari bawah ke atas dalam suatu sistem pakar dapat disamakan untuk pemgrograman konvensional dari bawah ke atas. Fakta merupakan satuan dasar dari paradigma berbasis pengetahuan karena mereka tidak dapat diuraikan ke dalam satuan paling kecil yang mempunyai makna.

Gambar : Proses Forward Chaining

Contoh : Menentukan warna binatang bernama Tweety. Data awal adalah Tweety terbang dan bernyanyi. Misalkan ada 4 aturan : 

  - If x melompat dan memakan serangga, maka x adalah katak

  - If x terbang dan bernyanyi, maka x adalah burung kenari

  - If x adalah katak, maka x berwarna hijau 

  - If x adalah burung kenari, maka x berwarna kuning

·                     Yang dicari pertama adalah aturan nomor 2, karena anteseden-nya cocok dengan data kita (if Tweety terbang dan bernyanyi)

·                     Konsekuen (then Tweety adalah burung kenari) ditambahkan ke data yang dimiliki

·                     If tweety adalah burung kenari, maka Tweety berwarna kuning (tujuan)

Agar mudah difahami, maka dibuatkan dalam bentuk gambar dibawah ini :