Forward Chaining

Forward chaining adalah strategi penarikan kesimpulan yang dimulai dari sejumlah fakta-fakta

yang telah diketahui, untuk mendapatkan suatu fakta baru dengan memakai rule-rule yang

memiliki ide dasar yang cocok dengan fakta dan terus dilanjutkan sampai mendapatkan tujuan

atau sampai tidak ada rule yang punya ide dasar yang cocok atau sampai mendapatkan fakta.

Flowchart dari Metode Forward Chaining dapat dilihat pada gambar 2.

Gambar 2. Metode forward chaining

Forward chaining menggunakan pendekatan data-driven (berorientasi data). Dalam pendekatan

ini dimulai dari informasi yang tersedia, atau dari ide dasar, kemudian mencoba menggambarkan

kesimpulan. Komputer akan menganalisa permasalahan dengan mencari fakta yang cocok

dengan bagian IF dari aturan IF-THEN. Dalam penelitian ini dapat dikumpulkan informasi yang

digunakan sebagai ide dasar, berikut rule dasar forward chaining. Forward Chaining adalah

proses konvergen

Gambar 3. Rule dasar forward chaining

Forward chaining.

1. Identifikasi kondisi.

2. Variabel kondisi ditempatkan pada Conclusion Var. Queue dan nilainya dicatat pada Variable

List.

3. Pencarian diarahkan untuk menemukan variabel di Base Variabel List dengan nama yang

sama dengan nama variabel dalam daftar pertama antrian. Jika ketemu, rule dan clause

number dari variabel disimpan ke Clause Variable Pointer, jika tak ketemu maka ke langkah

6.

4. Untuk setiap variabel yang ditemukan dalam IF clause dari rule, jika masih belum ada nilainya

maka ini harus diisi dengan nilai baik dari user maupun dari rule itu sendiri.

5. Selanjutnya, pencarian diarahkan untuk mengecek jika fakta yang yang diinputkan oleh user

sama dengan clause dari rule. Jika sama maka tambahkan ke daftar Conclusion Variable

Queue dan Result Queue dengan nilai dari THEN clause dari rule, jika tak sama maka ke

langkah 6.

6. Jika tak ada lagi statemen IF yang memiliki variabel yang sama dengan yang ada di urutan

pertama dari Conclusion Variable Queue, maka urutan pertama tadi dihapus. Jika ada lagi

yang lain, kembali ke langkah 3.

7. Jika tak ada lagi apa-apa di Conclusion Variable Queue, maka pencarian berhenti. Jika masih

ada maka kembali ke langkah 3.

Jika premise clause match dengan situasi,

Maka proses mencoba untuk mengambil konklusi

Forward chaining secara bertahap membentuk gambaran baru akan dunia bersamaan dengan penerimaan data, forward chaining tidak diarahkan untuk menyelesaikan suatu permasalahan tertentu, karenanya metoda ini disebut juga data-driven atau data-directed procedure.

Forward chaining dapat menghasilkan banyak kesimpulan yang pada akhirnya tidak digunakan (sia-sia)

Sifat Forward Chaining

• Good for monitoring, planning, and control

• Looks from present to future.

• Works from antecedent to consequent.

• Is data-driven, bottom-up reasoning.

• Works forward to find what solutions follow from the facts.

• It facilitates a breadth-first search.

• The antecedents determine the search.

• It does not facilitate explanation.

Contoh Kasus

• Sistem Pakar: Penasihat Keuangan

• Kasus : Seorang user ingin berkonsultasi apakah tepat jika dia berinvestasi pada stock

IBM?

Variabel-variabel yang digunakan:

A = memiliki uang $10.000 untuk investasi

B = berusia < 30 tahun

C = tingkat pendidikan pada level college

D = pendapatan minimum pertahun $40.000

E = investasi pada bidang Sekuritas (Asuransi)

F = investasi pada saham pertumbuhan (growth stock)

G = investasi pada saham IBM

• Setiap variabel dapat bernilai TRUE atau FALSE

• FAKTA YANG ADA:

• Diasumsikan si user (investor) memiliki data:

• Memiliki uang $10.000 (A TRUE)

• Berusia 25 tahun (B TRUE)

• Dia ingin meminta nasihat apakah tepat jika berinvestasi pada IBM stock?

RULES

R1 : IF seseorang memiliki uang $10.000 untuk berinvestasi

AND dia berpendidikan pada level college

THEN dia harus berinvestasi pada bidang sekuritas

R2 : IF seseorang memiliki pendapatan per tahun min $40.000

AND dia berpendidikan pada level college

THEN dia harus berinvestasi pada saham pertumbuhan (growth stocks)

R3 : IF seseorang berusia < 30 tahun

AND dia berinvestasi pada bidang sekuritas

THEN dia sebaiknya berinvestasi pada saham pertumbuhan

R4 : IF seseorang berusia < 30 tahun dan > 22 tahun

THEN dia berpendidikan college

R5 : IF seseorang ingin berinvestasi pada saham pertumbuhan

THEN saham yang dipilih adalah saham IBM.

Rule simplification

• R1: IF 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