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