Mekanisme Inferensi

Mekanisme inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran dengan menggunakan isi daftar aturan berdasarkan urutan dan pola tertentu. Selama proses konsultasi antar sistem dan pemakai, mekanisme inferensi menguji aturan satu demi persatu sampai kondisi aturan itu benar. Dalam sistem pakar, proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut Inferance Engine (Mesin Inferensi).

Secara umum ada dua teknik  utama yang digunakan dalam mekanisme inferensi untuk pengujian aturan, yaitu penalaran maju (forward chaining) dan penalaran mundur (backward chaining). Pada aplikasi ini, backward chaining merupakan metode inferensi yang di terapkan dalam melakukan penalaran sebagai sistem pakar deteksi kerusakan printer inkjet. Berikut pengertian dari kedua teknik utama penalaran tersebut.

Penalaran Maju (Forward Chaining)

Forward chaining merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya. Dalam metode ini, data digunakan untuk menentukan aturan yang akan dijalankan. Proses diulang sampai ditemuan suatu hasil (Wilson, 1998).

Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan menyatakan konklusi. Forward chaining adalah inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward chaining.

Gambar Penalaran Maju

 Penalaran Mundur (Backward Chaining)

Merupakan metode penalaran dimulai dengan tujuan penalaran mundur ke jalur yang akan mengarah ke tujuan tersebut (Giarrattno dan Riley, 1994). Penalaran mundur disebut juga goal-driven reasoning, merupakan cara yang efisien untuk memecahkan masalah yang dimodelkan sebagai masalah pemilihan terstruktur. Tujuan dari inferensi ini adalah mengambil pilihan terbaik dari banyak kemungkinan. Metode inferensi runut balik ini cocok digunakan untuk memecahkan masalah diagnosis (Schnupp, 1989).

Gambar Penalaran Mundur

*Dikutip dari beberapa sumber.