Contoh Kasus Inference Forward Chaining

Sebelum membaca artikel ini, akan lebih baiknya temen-temen readers baca dulu yuk artikel saya seputar Sistem Pakar yang akan berhubungan juga loh pada artikel yang akan dijelaskan dibawah ini 😎

Jika memang sudah tau Sistem Pakar,
Yuuuk langsung aja baca postingan saya kali ini 😉  

↓     ↓     ↓

Pengertian Forward Chaining

       Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri. Penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu, lalu dicari rule yang sesuai dengan fakta-fakta yang diberikan untuk menguji kebenaran hipotesa. Forward chaining merupakan perunutan yang dimulai dengan menampilkan kumpulan data atau fakta yang menyakinkan menuju konklusi akhir.

       Jadi forward chaining adalah suatu rantai yang dicari atau dilewati/dilintasi dari suatu permasalahan untuk memperoleh solusi. Penalaran dari fakta menuju konklusi yang terdapat dari fakta dan merupakan grup dari multipel inferensi yang melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya. Berikut ini skema penalaran dari metode inference forward chaining.

Salah satu contoh kasus dari inference forward chaining :

Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut

       Sistem pakar penentu penyakit gigi dan mulut ini dimulai dari mencari fakta tentang gejala diagnosa penyakit dari beberapa fakta tersebut nantinya akan digunakan untuk menentukan jenis penyakit dan menghitung probabilitas dari masing-masing penyakit. Pengujian fungsionalitas terdapat 17 penyakit gigi dan mulut. Keseluruhan hasil pengujian ini menunjukan bahwa sistem ini mampu membantu admin/perawat dalam mendeteksi penyakit sebelum mendapat tindak lanjut oleh dokter yang bersangkutan.


Analisis Pengambil Kesimpulan

Rule sebagai representasi pengetahuan.

Teknik pencarian forward chaining adalah teknik pencarian yang dimulai dari fakta yang diketahui kemudian mencocokan fakta-fakta tersebut dengan bagian IF dari rules IF-THEN.

R01 : IF G012                                           THEN P004

R02 : IF G016                                           THEN P006

R03 : IF G005                                           THEN P007

R04 : IF G023                                           THEN P008

R05 : IF G021                                           THEN P017

R06 : IF G009 AND G007                         THEN P003

R07 : IF G009 AND G010                         THEN P009

R08 : IF P009 AND G013 AND G018       THEN P001

R09 : IF G003 AND G015 AND G024       THEN P011

R10 : IF G003 AND G009                         THEN P010 

R11 : IF P006 AND G024                          THEN P005

R12 : IF G002 AND G011                          THEN P012

R13 : IF G003 AND G017                          THEN P013

R14 : IF G020 AND G025                          THEN P014

R15 : IF P014 AND G019                           THEN P015

R16 : IF P014 AND G018                           THEN P016

R17 : IF G022 AND G025                           THEN P002

Analisis Tabel Keputusan

Tabel keputusan digunakan sebagai acuan dalam membuat pohon keputusan dan kaidah yang digunakan. Berikut merupakan tabel data untuk pengacu pada tabel keputusan.

Daftar Penyakit Gigi dan Mulut

Daftar Gejala

Implementasi

Halaman Utama Website

Pada halaman utama website, user dihadapkan kepada tampilan utama dan beberapa menu pilihan. Untuk menggunakan website diagnosa penyakit gigi harus memiliki akun untuk masuk dan dapat menggunakan diagnosa dengan baik.

Halaman Diagnosa

Pengujian Akurasi

1.    Nilai Proporsi antara 100%-75% maka status hasil diagnosa adalah ‘terjangkit’.

2.    Nilai Proporsi <75% maka status hasil diagnosa kemungkinan menderita.

3.    Penyakit akan diarahkan pada nilai proporsi terbesar, nilai yang paling mendekati 100%.

Dalam menentukan nilai probabilitas/proporsi ini kita perlu melakukan pengecekan diagnosa dengan mengeklik tombol biru dan memulai diagnosa.

Dalam memulai diagnosa maka centang beberapa pertanyaan sesuai diagnosa. Berikut uji coba diagnosa user.

Contoh Kasus

Suatu saat Ertha mengalami sakit di mulut, Ertha sangat tidak nyaman untuk makan susah minum pun demikian untuk membuka mulut sangatlah susah. Hal ini disebabkan terdapat luka di mulut pada saat dilihat ternyata luka tersebut kecil-kecil dan sangatlah banyak kira-kira lukanya berdiameter 1 mm.

Sampai disini proses dihentikan karena sudah tidak ada lagi data dari database yang menyebutkan untuk mengeksekusi rule yang telah ada maka, hasil pencarian P016 adalah bernilai benar. Penyakit yang terdeteksi adalah P016 “Sar Minor”.

Hasil Diagnosa

Hasil Print Out

Nah, mungkin hanya segitu dulu penjelasan seputar Forward Chaining dari saya,

di lain waktu mungkin akan ditambahkan / di update lagi informasinya 😁

Mohon maaf apabila ditemukan kesalahan kata ataupun kesalahan informasi.

😉 ~ Sekian. Terimakasih, readers ~ 😉