CBR Cycle Struktur CBR

2.7.2. Case-Based Reasoning

Menurut Aamont and Plaza 1994, Case-Based Reasoning CBR merupakan sebuah pendekatan untuk membangun pengetahuan berdasarkan kasus dan solusi pada masa lalu untuk mendapatkan dan menggunakan kembali kasus dan solusi tersebut untuk menyelesaikan permasalahan yang sama, yang terjadi di masa lalu. Case-Based Reasoning CBR merupakan metode yang digunakan untuk mengimplementasikan sistem diagnosa intelligent ke dalam aplikasi di dunia nyata. CBR juga dapat digunakan untuk menganalisa suatu masalah sesuai dengan kasus yang dihadapi dan untuk selanjutnya mengklasifikasikan kasus tersebut berdasarkan pada pengalaman masa lalu pengklasifikasian. Kelebihan dari CBR yaitu memungkinkan penggunaan contoh kasus masa lalu untuk mengakuisisi pengetahuan dan akhirnya diketahui pokok permasalahannya. Selain itu CBR juga dapat mencari solusi dari permasalahan tersebut berdasarkan dari pengalaman kasus masa lalu sehingga segala permasalahan dapat diselesaikan untuk selanjutnya kasus serta solusinya disimpan untuk kemudian dapat digunakan kembali untuk memecahkan kasus baru, jika kasus tersebut hampir sama atau mungkin sama dengan kasus terdahulu. Menurut Aamont Plaza 1994, secara garis besar kerangka kerja dari metode CBR dapat digambarkan dengan dua bagian, yaitu : 1. Model proses dari CBR yang berbentuk lingkaran CBR Cycle 2. Struktur tugas untuk CBR.

2.7.2.1. CBR Cycle

Menurut Aamont Plaza 1994, secara keseluruhan model CBR Cycle dapat digambarkan dengan proses sebagai berikut : 5. RETRIEVE, merupakan proses untuk mendapatkan kembali kasus terdahulu yang serupa dengan kasus yang sedang dihadapi. 6. REUSE, merupakan proses untuk menggunakan kembali informasi dan pengetahuan dalam kasus terdahulu untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi. 7. REVISE, merupakan proses memperbaiki solusi yang telah ada sebelumnya. 8. RETAIN, merupakan proses penyimpanan kasus baru dan solusinya untuk digunakan dalam menyelesaikan kasus berikutnya. Keempat proses di atas akan terus dilakukan ketika menghadapi kasus baru. Model CBR tersebut dapat disajikan pada Gambar 3 Gambar 3. CBR Cycle Aamodt Plaza, 1994

2.7.2.2. Struktur CBR

Menurut Aamont Plaza 1994, selain CBR cycle, gambaran dari struktur CBR dapat lebih memperjelas proses dari CBR secara detail seperti tampak pada Gambar 4. Dari keempat proses yang telah dilakukan pada CBR Cycle, semuanya masih dapat dipecah kembali menjadi beberapa bagian pekerjaan yang harus dilakukan, seperti keterangan berikut : 1. RETRIEVE , dipecah Identify mengidentifikasi kasus, Search mencari kumpulan kasus dimasa lalu, Initial match membandingkan kasus yang baru dengan kasus yang terjadi dimasa lalu dan Select memilih kasus yang mirip. Suggestea Solution Confirmec Solution 2. REUSE , dipecah menjadi Copy mengambil dan mengumpulkan kasus yang berbeda dengan kasus yang pernah dihadapi dan Adapt mencari solusi yang tepat dan menyimpannya untuk digunakan dimasa datang. 3. REVISE , dipecah menjadi Evaluate Solution mengevaluasi solusi yang sesuai untuk menyelesaikan kasus yang dihadapi dan Repair Fault mendeteksi kesalahan solusi dan memberikan penjelasan tentang kesalahan tersebut, serta memperbaiki solusi tersebut. 4. RETAIN, dipecah menjadi Extract memperbaharui kasus lama dengan kasus baru tanpa melihat solusinya. Jika kasus tersebut sudah diselesaikan dengan menggunakan kasus sebelumnya, maka kasus baru atau kasus lama akan dibuat sama atau mirip untuk memasukkan atau menggolongkan kasus tersebut, Index memberikan index solusi yang baru diinput dan Integrate memperbaharui data kasus dan solusi yang sudah ada dengan kasus dan solusi yang baru, jika tidak ada kasus baru dan index sudah dibuat, maka kasus yang sudah ada akan dimodifikasi indexnya. Secara keseluruhan proses yang dilakukan oleh sistem CBR adalah dengan menggunakan pengetahuan secara umum untuk menambahkan pengetahuan baru yang ditunjukkan oleh suatu kasus. Gambaran dan penggunaan pengetahuan tersebut meliputi penggabungan dari metode yang berbasis kasus Case-Based Method dengan metode-metode lain dan gambaran-gambaran dari solusinya, untuk mempermudah sistem berbasis aturan Rule- Based System atau model-model yang lebih dalam lagi seperti hubungan sebab akibat causal reasoning untuk mendapatkan solusinya. Gambar 4. Struktur CBR Aamodt Plaza, 1994 Problem solving and learning from experiece Retrieve Reuse Revise Retain Identify feature Search Initially match Select Copy Adapt Evaluate solution Repair fault Integrate Index Extract Collect descriptors Interpret problem Inferdescriptors Follow direct indexes Search index structure Search general knowledge Calculate similarity Explain similarity Use selection criteria Alaborate exlpanations Copy solution Copy solution method Modify solution Modify solution method Evaluate by teacher Evaluate in real world Evaluate in model Self repair User repair Rerun problem Update general knowledge Adjust indexes Generalize indexes Determine Extract solution method Extract justtifications Extract solutions Extract relevant descriptions Case-Based Reasoning Secara keseluruhan arsitektur dari sistem CBR telah menentukan hubungan timbal balik atau saling mempengaruhi dan pengaturan kekuasaan antara metode CBR dengan komponen-komponen lain.

2.8. Metode Pengembangan Sistem System Development Life CycleSDLC