Backward chaining

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
Loncat ke navigasi Loncat ke pencarian

Metode backward chaining adalah pelacakan kebelakang yang memulai penalarannya dari kesimpulan (goal), dengan mencari sekumpulan hipotesis-hipotesis menuju fakta-fakta yang mendukung sekumpulan hipotesis-hipotesis tersebut.

Metode backward Chaining merupakan kebalikan dari forward chaining dimana dimulai dengan sebuah hipotesis (sebuah objek) dan meminta informasi untuk meyakinkan atau mengabaikan. Backward chaining inference engine sering disebut: ‘Object-Driven/Goal-Driven‘.

inference engine adalah bagian dari sistem pakar yang mencoba menggunakan informasi yang diberikan untuk menemukan objek yang sesuai.

Inference engine mempunyai dua kategori yaitu deterministic dan probabilistik. Sedangkan dasar untuk membentuk inference engine di antaranya: forward chaining, backward chaining, dan rule value (merupakan pendahulu dari forward dan backward chaining).

Langkah Penerapkan Metode Backward Chaining Pada sistem Pakar

1. knowledge Base (basis pengetahuan). Jadi kita harus memiliki basis pengetahuan dari keparang seseorang, misal dokter kita membutuhkan data penyakit paru dan gejala-gejala nya.

2. Menentukan Rule(aturan) atau inference Engine untuk memulai penalaran mendapatkan kesimpulan(goals) dari hipotesa(objek) untuk mendapatkan fakta. misalnya penyakit DBD sebagai kesimpulan dan demam sebagai gejala nya.

3.membuat Output(hasil) dalam bentuk solusi dari hasil penalaran. Misalkan penyakit yg di derita migran, maka solusi penanganan nya adalah minum obat ini atau itu.