Contoh Penggunaan Metode Inference Forward Chaining dan Backward
Chaining
Metode Forward Chaining
Forward Chaining atau runut maju merupakan strategi pencarian yang
memulai proses pencarian dari sekumpulan data atau fakta, dari data-data
tersebut dicari suatu kesimpulan yang menjadi solusi dari permasalahan yang
dihadapi. Mesin inferensi mencari kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan yang
premisnya sesuai dengan data-data tersebut, kemudian dari kaidah-kaidah tersebut
diperoleh suatu kesimpulan.
Contoh dari teknik ini adalah sebagai berikut :
Misalkan untuk menentukan warna buah yang berciri – ciri berbulu dan
berukuran kecil, dan terdapat ketentuan dasarnya seperti berikut :
Jika kecil dan berbulu – Maka buah rambutan
Jika besar dan berduri – Maka buah durian
Jika rambutan – Maka berwarna merah
Jika durian – Maka berwarna kuning
Maka dengan ketentuan tersebut akan dicari pernyataan yang cocok, dan
hasilnya adalah rambutan. Kemudian pencarian berikutnya dengan data rambutan,
maka hasilnya adalah berwarna merah. Dengan begitu, telah tercapai tujuan
utamanya yaitu menentukan warna buah. Oleh karena itu, metode ini sering
disebut Data-Driven.
Teknik analisis dalam proses sistem pakar ini menggunakan metode
inferensi dengan Forward Chaining. Dengan melihat dari inputan pengguna berupa
gejala – gejala, dengan inferensi pada ketentuan yang telah dibuat, akan
didapat aturan dataset yang cocok dengan inputan dari pengguna. Kemudian
hasilnya akan diberikan kepada pengguna berupa kemungkinan penyakit yang
terdiagnosa beserta definisi dan solusi. Tabel dataset penyakit dan gejalanya
sebagai berikut :
Tabel 3. 1 Tabel Dataset Penyakit dan Gejalanya
No.
|
Penyakit
|
Gejala 1
|
Gejala 2
|
Gejala 3
|
Gejala 4
|
Gejala 5
|
1
|
A
|
True
|
True
|
True
|
True
|
False
|
2
|
B
|
True
|
True
|
False
|
True
|
True
|
3
|
C
|
False
|
False
|
True
|
True
|
True
|
4
|
D
|
False
|
True
|
True
|
True
|
True
|
5
|
E
|
False
|
True
|
True
|
False
|
True
|
Dari Tabel 3. 1 tersebut dapat
dibuat algoritma Forward Chaining nya sebagai berikut :
If Gejala 1 And Gejala 2 And Gejala 3 And
Gejala 4 Then Penyakit A
If Gejala 1 And Gejala 2 And Gejala 4 And
Gejala 5 Then Penyakit B
If Gejala 3 And Gejala 4 And Gejala 5 Then
Penyakit C
If Gejala 2 And Gejala 3 And Gejala 4 And
Gejala 5 Then Penyakit D
If Gejala 3 And Gejala 3 And Gejala 5 Then
Penyakit E
Inputan dari pengguna akan menentukan
hasil diagnosa dari berdasarkan gejala – gejalanya. Pengguna menginput gejala
yang ada, lalu dengan inferensi, akan melakukan pencarian dataset gejala
penyakit yang paling cocok. Misalnya gejala – gejala yang dialami pasien adalah
Gejala 2, Gejala 3, Gejala 4 dan Gejala 5. Maka Penyakit yang akan terdiagnosa
adalah Penyakit D sesuai dengan aturan yang ada. Kemudian akan diberikan hasil diagnosa
tersebut kepada pengguna beserta dengan definisi dari penyakit yang terdiagnosa
dan saran pengobatan jika tersedia.
Referensi: Suryanto
“Penerapan Sistem Pakar Dengan Metode Inference Forward Chaining Untuk
Mendiagnosa Penyakit Saluran Pencernaan”. STMIK Banjarbaru. Banjarmasin 2011.
Metode Backward Chaining
Pada kasus ini metode Backward chaining digunakan sebagai Model Criminal
Investigation Expert System (CRIES) Untuk Menangani Kasus Pembunuhan.
Backward Chaining adalah suatu alasan berkebalikan dengan hipotesis,
dimana hipotesis dihasilkan setelah mengumpulkan fakta – fakta yang sudah ada
secara lengkap lalu diambil kesimpulan (conclusion) atau hipotesisnya sedangkan
backward chaining akan memperkirakan potensial kesimpulan (conclusion) yang
mungkin terjadi atau terbukti, karena adanya fakta yang mendukung hipotesis
tersebut.
Sebagai contoh akan diuraikan sebagai berikut, jika suatu
masalah mempunyai sederetan kaidah seperti berikut :
R1 : A AND C, THEN E
R2 : IF D AND C, THEN F
R3 : IF B AND E, THEN F
R4 : IF B THEN C
R5 : IF F THEN G
Fakta yang diketahui adalah A dan B bernilai benar (True). Proses
Penalaran yang akan dilakukan adalah :
Langkah 1 : Berdasarkan R5 jika F bernilai benar maka G bernilai Benar,
maka kita akan menelusuri aturan yang terdapat variabel F yaitu R2 dan R3.
Langkah 2 : Pada aturan R2 kita tidak mengetahui nilai kebenaran D karena
tidak disebutkan pada fakta yang diketahui dan juga tidak ada rule lagi selain
rule itu sendiri untuk mengetahui nilai kebenaran D, maka selanjutnya kita akan
mengevaluasi R3.
Langkah 3 : Pada aturan R3 dapat diketahui sesuai dengan fakta acuan bahwa
B bernilai benar maka kita akan menelusuri aturan yang terdapat variabel E yaitu
R1
Langkah 4 : Berdasarkan R1 maka dapat diketahui bahwa A adalah bernilai
benar maka selanjutnya kita akan menelusuri aturan yang terdapat variabel C yaitu
R4.
Langkah 5 : Berdasarkan R4 maka dapat diketahui bahwa C bernilai benar
karena B bernilai benar.
Dari proses diatas maka kita dapat menarik kesimpulan bahwa G bernilai
benar.
Pada Contoh model penggunaan Backward Chaining pada kasus metode Model
Criminal Investigation Expert System (CRIES) Untuk Menangani Kasus Pembunuhan
sebagai berikut :
1. Analisa Kategori Kasus
Analisa Kategori Kasus adalah analisa yang digunakan oleh sistem untuk
membagi kategori kasus yang dianalisa menjadi 6 kategori yaitu Pembunuhan
Dengan Unsur Pemerkosaan, Pembunuhan Dengan Unsur Perampokan, Pembunuhan Dengan
Unsur Penganiayaan, Mutilasi, Bunuh Diri dan Meninggal Secara Alami. Sistem
membagi kasus menjadi beberapa kategori agar kasus yang dianalisa menjadi lebih
spesifik dan dapat ditentukan pasal apa saja yang dikenakan pada kasus tersebut
beserta sanksi dan juga hukuman kurungan atau penjaranya. Pembagian kasus
tersebut juga berguna agar sistem dapat menganalisa kasus secara lebih spesifik
karena pada masing – masing unsur yang terdapat pada suatu kasus pembunuhan
akan mempunyai bukti yang tingkat atau derajat kepercayaan (Believe Degrees)
yang lebih tinggi dibanding kasus lain. Contohnya Pembunuhan Dengan Unsur
Pemerkosaan akan mempunyai Believe Degrees yang lebih tinggi untuk BiologicalEvidence
dari tubuh tersangka yang tertinggal pada tubuh korban seperti cairan kelamin, mukosa
(air liur), rambut dan juga bulu, serta sidik jari karena pelaku melakukan
kontak fisik dengan korban secara intense dan juga berulang – ulang yang
berakibat pada meningkatnya peluang perpindahan biological evidence dari tubuh
pelaku ke lingkungan sekitarnya atau bahkan tubuh korban. Hal yang pertama
dilakukan adalah membagi kasus menjadi beberapa kategori, sistem akan
mengajukan pertanyaan – pertanyaan dan menganalisa jawaban yang didapatkan dari
user. Alur dari pertanyaan – pertanyaan yang diajukan serta penarikan
kesimpulan oleh sistem akan digambarkan oleh Pohon Keputusan atau Tree Diagram
di bawah ini :
Gambar 1. Pohon Keputusan
Alur Pertanyaan yang digunakan oleh sistem untuk menyimpulkan jawaban
hasil dari analisa pertanyaan dari user akan digambarkan oleh Tabel Production
Rules di bawah ini :
Dari Tabel Production Rules diatas maka dapat dibuat Pseudocode untuk analisa
yang akan dilakukan oleh dari sistem. Di bawah ini adalah contoh Pseudocode
untuk analisa Kasus Pembunuhan Dengan Unsur Penganiayaan dengan Kode Kategori
K03
Rules 03 untuk hasil Analisa dengan kode K03 :
IF F01(Apakah Korban Berjenis Kelamin Laki – Laki ? ) = Y
AND
F05(Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Tanda – Tanda Kekerasan? ) = Y
AND
F06 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Luka Memar Atau Lebam ?) = Y
AND
F08 (Apakah Luka Memar Terdapat Pada Bagian Tubuh Lain dan Banyak
Jumlahnya ? ) = Y
)
OR
(
F01 (Apakah Korban Berjenis Kelamin Laki – Laki ?) = T
AND
F04 (Apakah Korban Ditemukan Dalam Keadaan Tidak Memakai Apa – Apa Atau
Hanya Sebagian ?) = T
AND
F05 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Tanda – Tanda Kekerasan ?) = Y
AND
F06 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Luka Memar Atau Lebam ?) = Y
AND
F08 (Apakah Luka Memar Terdapat Pada Bagian Tubuh Lain dan Banyak
Jumlahnya ? ) = Y
THEN
K03(Pembunuhan Dengan Unsur Penganiayaan)
2. Analisa Dugaan Senjata
Analisa Dugaan Senjata adalah analisa yang dilakukan oleh sistem untuk mengetahui
senjata yang digunakan oleh pelaku dalam melakukan tindakan kriminalnya. Dalam menganalisa
dugaan senjata sistem akan menganalisa derajat
keparahan luka (Severity Degrees) yang dihasilkan oleh senjata pelaku
dan membagi kategori senjata tersebut menjadi Senjata Tajam Kelas Berat,
Senjata Tajam Kelas Ringan, Senjata Tumpul dan juga Senjata Api. Sebagai contoh
jika
pada tubuh korban ditemukan luka tusukan atau sayatan senjata tajam
dengan lebar relatif kecil maka dapat disimpulkan bahwa pelaku menggunakan
Senjata Tajam Kelas Ringan. Jika Pelaku disimpulkan menggunakan senjata tajam kelas
ringan maka kemungkinan besar bahwa darah korban ataupun biological evidence
lain seperti keringat, bulu ataupun sidik jari korban akan terdapat pada tangan
pelaku ataupun baju pelaku, yang berakibat pada meningkatnya derajat kepercayaan
(Believe Degrees) pada bukti – bukti tersebut yang nantinya akan membantu
proses persidangan. Untuk melakukan Analisa Dugaan Senjata maka sistem akan
menggunakan beberapa alur pertanyaan dan menyimpulkan jawaban dari alur
pertanyaan tersebut . Alur Pertanyaan dan Jawaban akan digambarkan oleh Pohon
Keputusan di bawah ini :
Gambar 2. Pohon Keputusan Dugaan Senjata
Alur Pertanyaan yang digunakan oleh sistem untuk menyimpulkan jawaban
hasil dari analisa pertanyaan dari user akan digambarkan oleh Tabel Production
Rules di bawah ini :
Dari Tabel Production Rules diatas maka dapat dibuat Pseudocode untuk
analisa yang akan dilakukan oleh dari sistem. Di bawah ini adalah contoh
Pseudocode untuk Analisa Senjata Tajam Kelas Berat dengan Kode Dugaan S01 :
Rules 03 untuk Hasil Analisa Dengan Kode S01 :
IF (F05 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Tanda – Tanda Kekerasan ?) = Y
F02 (Apakah Terdapat Luka Berlubang Berbentuk Bulat Pada Tubuh
Korban ?) = T
AND
F09 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Luka Yang Berasal Dari Senjata
Tajam ?) = Y
AND
F10 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Luka Tusukan ?) = Y
AND
F12 (Apakah Luka Tusukan Itu Kecil Dan Mempunyai Lebar Yang Relatif
Kecil ?) = T
AND
F13 (Apakah Luka Tusukan Itu Lebar Dan Mempunyai Lebar yang Relatif
Besar ?) = Y
)
OR
(
F05 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Tanda – Tanda Kekerasan ?) = Y
AND
F02 (Apakah Terdapat Luka Berlubang Berbentuk Bulat Pada Tubuh Korban
?) = T
AND
F09 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Luka Yang Berasal Dari Senjata
Tajam ?) = Y
AND
F10 (Apakah Di Tubuh Korban Terdapat Luka Tusukan ?) = T
AND
F14 (Apakah Luka Sayatan Terlihat Dalam Dan Lebar ?) = Y
)
THEN
S01 (Senjata Tajam (Kelas Berat) )
3. Analisa Dugaan Waktu Kematian Analisa Dugaan Waktu Kematian
dilakukan oleh sistem untuk menentukanWaktu Kematian Korban berdasarkan prinsip
ilmu forensik bidang Pathology yaitu Tri Mortis Principle yaitu Livor Mortis
(Suhu Mayat), Algor Mortis (Lebam Mayat)dan Rigor Mortis (Kaku Mayat). Jika
Dugaan Waktu Kematian korban diketahui maka dapat mengefektifkan kerja peyidik
dalam mengungkap kasus pembunuhan tersebut. Sebagai contoh jika diketahui hasil
Analisa Dugaan Waktu Kematian yang dilakukan oleh sistem terhadap korban adalah
Kurang dari 2 Jam maka sistem akan memberikan rekomendasi kepada petugas untuk
melakukan pengejaran kepada terduga tersangka karena kemungkinan pelaku belum
terlalu jauh meninggalkan TKP. Selain memberikan rekomendasi pengejaran sistem
juga akan memberikan rekomendasi untuk melakukan evaluasi terhadap Transient
Evidence atau bukti yang derajat kepercayaannya (Believe Degrees) dipengaruhi
oleh waktu, contohnya asap (Smoke), bau (odor) atau bahkan sidik jari jika
terdapat pada tubuh korban. Jika Waktu Kematian sudah mencapai lebih dari 24
jam maka tubuh korban akan memasuki fase putrefaction atau saponifikasi, dimana
tubuh korban akan mengeluarkan cairan bening pada kulit tubuh korban dan akan
berakibat pada berkurang atau bahkan hilangnya derajat kepercayaan (Believe
Degrees) sidik jari yang terdapat pada tubuh korban. Untuk melakukan Analisa
Dugaan Waktu Kematian maka sistem akan mengajukan beberapa pertanyaan sesuai
dengan alur pertanyaan yang ditetapkan serta menyimpulkan hasil analisa berdasarkan
jawaban dari pertanyaan tersebut. Alur Pertanyaan beserta jawaban dan hasil
analisa yang dilakukan oleh sistem akan digambarkan pada Pohon Keputusan
Analisa Dugaan Waktu Kematian di bawah ini :
Gambar 3. Analisa Dugaan Waktu Kematian Alur Pertanyaan yang digunakan
oleh sistem untuk menyimpulkan jawaban hasil dari analisa pertanyaan dari user
akan digambarkan oleh Tabel Production Rules di bawah ini :
Dari Tabel Production Rules diatas maka dapat dibuat Pseudocode untuk analisa yang akan dilakukan oleh dari sistem. Di bawah
ini adalah contoh Pseudocode untuk Analisa Dugaan Waktu Kematian 24 sampai 36
Jam dengan Kode
Dugaan W06 :
Rules 04 untuk Hasil Analisa dengan Kode W06 :
IF ( F23 (Apakah Kondisi Mata Korban Terbuka ?) = Y
AND
F26 (Apakah Bagian Mata Hitam Korban Sudah Hilang ?) = Y
AND
F19 (Apakah Tubuh Korban Terlihat Kaku ?) = Y
)
OR
(
F23 (Apakah Kondisi Mata Korban Terbuka ?) = T
AND
F26 (Apakah Bagian Hitam Mata Korban Sudah Hilang ?) = Y
AND
F21 (Apakah Tubuh Korban Sudah Mulai Mengeluarkan Bau Tak Sedap ?) = T
AND
F20(Apakah Kulit Tubuh Dari Korban Sudah Berubah Warna Menjadi Biru
Kehijauan ?)= Y
)
THEN
W06 (24 Sampai 36 Jam)
Berdasarkan seluruh percobaan diatas maka dapat diambil kesimpulan
sebagai berikut :
1. Pemecahan suatu kasus kriminal yaitu kasus pembunuhan pada Polres
Metro Tangerang dilakukan oleh penyidik dan jika diperlukan maka penyidik dapat
meminta bantuan para pakar sesuai dengan bidang yang diperlukan misalnya untuk
bidang Pathology yaitu seorang dokter yang mempunyai kemampuan khusus dan
spesifik dalam menganalisa waktu kematian (Time Of Death) , Penyebab Kematian
(Cause Of Death) dan juga Perilaku Kematian (Manner Of Death).
2. Untuk membangun suatu sistem yang dapat mengadopsi kemampuan
berpikir serta pemecahan masalah dari para pakar dalam memecahkan suatu kasus
pembunuhan maka peneliti membuat Sistem Pakar Investigasi Kriminal. Untuk
membangun Sistem Pakar Investigasi Kriminal yang diusulkan peneliti menggunakan
metode Backward Reasoning dan juga dalam metode pembuatan mesin inferensinya
sendiri peneliti menggunakan metode Bacward Chaining. Peneliti juga membuat
sistem yang menggunakan metode yang telah disebutkan diatas berbasiskan web
yang menambah mobilitas dari sistem tersebut agar bisa digunakan dimana saja
dan kapan saja.Dengan demikian hasil yang diharapkan dari system ini adalah
membantu kepolisian didalam pemecahan kasus criminal dengan memanfaatkan
backward Chaining.
0 komentar:
Posting Komentar