Sistem Berbasis Aturan (Rule Based System)

PENGERTIAN

Sistem berbasis aturan (Rule Based System) adalah suatu program komputer yang memproses informasi yang terdapat di dalam working memory dengan sekumpulan aturan yang terdapat di dalam basis pengetahuan menggunakan mesin inferensi untuk menghasilkan informasi baru.

Sebuah Rule-Based System dapat dibentuk dengan menggunakan sebuah assertions set, yang secara kolektif membentuk working memory, dan sebuah rule set yang menentukan aksi pada assertions set.  RBS secara relatif adalah model sederhana yang bisa diadaptasi ke banyak masalah. Namun, jika ada terlalu banyak peraturan, pemeliharaan sistem akan rumit dan terdapat banyak failure dalam kerjanya.

Untuk membuat sistem berbasis aturan, anda harus memiliki :

1.       Sekumpulan fakta yang mewakili working memory. Ini dapat berupa suatu keadaan yang relevan dengan keadaan awal sistem bekerja.

2.       Sekumpulan aturan. Aturan ini mencakup setiap tindakan yang harus diambil dalam ruang lingkup permasalahan yang dibutuhkan.

3.       Kondisi yang menentukan bahwa solusi telah ditemukan atau tidak (none exist). Hal ini berguna untuk menghindari looping yang tidak akan pernah berakhir.

Teori sistem berbasis aturan ini menggunakan tekhnik yang sederhana, yang dimulai dengan dasar aturan yang berisi semua pengetahuan dari permasalahan yang dihadapi yang kemudian dikodekan ke dalam aturan IF-THEN dan sebuah tempat penyimpanan (basis data) yang mengandung data, pernyataan dan informasi awal. Sistem akan memeriksa semua aturan kondisi (IF) yang menentukan subset, set konflik yang ada. Jika ditemukan, maka sistem akan melakukan kondisi THEN. Perulangan atau looping ini akan terus berlanjut hingga salah satu atau dua kondisi bertemu, jika aturan tidak diketemukan maka sistem tersebut harus keluar dari perulangan (terminate).

PENDEKATAN

Untuk mengelola rules , terdapat 2 pendekatan yaitu :

1.       Forward Chaining : dimana rules diproses berdasarkan sejumlah fakta yang ada, dan didapatkan konklusi sesuai dengan fakta-fakta tersebut. Pendekatan forward chaining disebut juga data driven.

2.       Backward Chaining : dimana diberikan target (goal), kemudian rulesyang aksinya mengandung goal di-trigger. Backward chaining ini cocok untuk menelusuri fakta yang masih belum lengkap, disebut jugagoal driven.

STRATEGI RULE BASED SYSTEM :

1.      First Applicable : Ini adalah strategi yang paling sederhana tetapi berpotensi menimbulkan masalah besar, yaitu akan terjadinya looping yang tak terbatas pada kondisi yang sama.

2.       Random : Meskipun tidak menggunakan prediksi atau first applicable control, metode ini cukup memberikan keuntungan, yaitu dapat diprediksi (seperi game yang membutuhkan strategi). Sebuah strategi acak akan memilih aturan acak tunggal dari sebuah set konflik. Kemungkinan lain untuk strategi acak adalah dengan sistem berbasis aturan fuzzy (fuzzy rule based system) dimana masing-masing aturan memiliki probabilitas sebuah kondisi akan lebih mungkin terjadi daripada yang lainnya.

3.       Most Spesific : Strategi ini berdasarkan pada jumlah kondisi aturan. Hal ini didasari pada asumsi jika ia memiliki sebagian besar kondisi maka memiliki relevansi ke data yang ada.

4.       Least Recently Used : Menyimpan data yang terakhir dipakai untuk selanjutnya dipakai kembali ke dalam permasalahan jika memang problem yang dihadapi sama.

KELEBIHAN DAN KEKURANGAN

·         Kelebihan Sistem Berbasis Aturan

1.       Availability-bertambah

2.       Intelligent tutor

3.       Intelligent dB

4.       Danger-reduced

5.       Performance

6.       Multiple expertise

7.       Reability-bertambah

8.       Explanation

9.       Steady, unemotional and complete response

·         Kekurangan Sistem Berbasis Aturan

1.       Jika terlalu banyak aturan, sistem menjadi sulit dalam me-maintain performance.

2.       Keterbatasan dalam memutuskan teknik yang digunakan untuk suatu masalah.

MANFAAT

·         Kedokteran : Sistem pakar dalam dunia kedokteran dapat mencatat history atau riwayat penyakit pasien sehingga mudah dalam penentuan obat dan dosis obat yang akan diberikan oleh dokter. Selain itu dapat juga sebagai penyimpanan data dalam mendiagnosa penyakit-penyakit tertentu.

·         Pertanian : Dapat digunakan untuk mengidentifikasi hama dan penyakit yang mampu menyerang tanaman beserta cara pengendaliannya serta mampu mengetahui waktu perairan atau penyemaian.

·         Keuangan : Dapat digunakan untuk memeriksa persoalan-persoalan dengan menggunakan beberapa metode yang berbeda.