Yuk, Memahami dan Mengenal Tentang Metode Sistem Pakar
Saat ini, metode sistem pakar yang dikembangkan telah jauh menjadi lebih kompleks dan beragam sejak pertama kali ditemukan. Seperti sistem analisa lainnya, sistem pakar juga memiliki banyak metode untuk menganalisis, dan memberikan penyelesaian atas satu masalah yang disodorkan.
Metode-metode ini umumnya bervariasi tergantung kepada di mana sistem pakar tersebut digunakan. Metode yang dimaksud disini adalah bagaimana sistem pakar membaca satu variabel yang mungkin mempengaruhi hasil keputusan di masa mendatang. Tujuan Sistem Pakar adalah mentransfer kepakaran seorang pakar ke komputer, kemudian melanjutkannya dari komputer ke orang lain.
Misalnya, sistem pakar dapat mendiagnosa seseorang terkena kanker setelah melihat bagaimana gejala-gejala yang sebelumnya dialami oleh penderita tersebut. Nah, berikut adalah daftar metode sistem pakar yang bisa Anda ketahui:
Metode AHP
Ilustrasi Metode AHP
Metode yang pertama adalah metode AHP. Dengan metode ini, sistem pakar akan menganalisa satu variabel untuk kemudian membentuknya menjadi satu hubungan hierarki. Pembentukan hierarki tersebut dilakukan berulang kali dan dikelompokkan berdasarkan kategori variabel tersebut.
Setelah hierarki terbentuk, maka selanjutnya sistem pakar akan melakukan komparasi atas hierarki-hierarki tersebut. Pada tahap akhir, sistem akan mengonversi hierarki menjadi data matriks untuk menentukan hasil dari masing-masing kategori atau kriteria.
Depth-First Search
Ilustrasi Depth-First Search
Metode berikutnya yaitu metode Depth-First Search atau pencarian mendalam. Pada metode ini, sistem pakar akan melakukan penelusuran secara intensif dan mendalam terhadap nilai atau variabel yang dibelikan.
Sistem pakar akan menelusuri variabel mulai dari simpul akar dan terus bergerak menurun ke tingkat yang lebih dasar secara berurutan. Sistem pakar yang menggunakan metode DFS akan menemukan solusi yang paling jauh terlebih dahulu sebelum akhirnya menemukan solusi yang paling dekat.
Namun yang terpenting, metode DFS akan menyajikan hasil akhir berdasarkan penelusuran yang paling dalam (Depth) untuk digunakan sebagai dasar bagi permasalahan selanjutnya.
Breadth-First Search
Ilustrasi Breadth-First Search
Metode sistem pakar yang ketiga adalah Breadth-First Search. Metode ini bisa dibilang meruapakn kebalikan dari metode sebelumnya, yaitu DFS.
BFS bekerja dengan menganalisa setiap simpul akar untuk kemudian langsung dilakukan pengujian, sebelum pindah ketingkat selanjutnya. BFS akan menggunakan hasil analisa pada setiap tingkat untuk menentukan, apakah analisa harus dilanjutkan atau tidak.
Jika variabel dalam satu tingkat sudah memberikan jawaban atas persoalan dan masalah sudah berhasil di identifikasi, maka sistem pakar dengan BFS tidak akan melanjutkan pencariannya lagi ke tingkat selanjutnya.
Best-First Search
Ilustrasi Best-First Search
Metode yang selanjutnya ini bisa dibilang merupakan kombinasi dari DFS dan BFS sebelumnya. Metode ini membuat sistem pakar menyajikan output dari analisa hasil variabel yang menunjukkan hasil yang paling baik. hasil tersebut tentunya sudah melalui proses pencarian terdalam mulai dari simpul akar (DFS) dan juga BFS yang menganalisa variabel pada setiap tingkatan.
Backward Chaining (BC) dan Forward Chaining (FC)
Ilustrasi Backward Chaining (BC) dan Forward Chaining (FC)
Metode analisa ini berpatokan pada model pergerakan rantai kebelakang untuk BC dan rantai ke depan untuk FC. Maksudnya, sistem pakar akan menggunakan penafsiran atas hipotesa dan data-data di masa lalu untuk membuat keputusan di masa sekarang untuk BF.
Sedangkan FC sebaliknya, sistem pakar akan membuat keputusan dan hipotesa di masa mendatang berdasarkan input yang di terima pada saat sekarang. Jadi intinya, kedua metode ini berbeda pada jenis pengambilan keputusan yang didasarkan pada hipotesis di masa lalu.
