Case Based Reasoning (CBR) - Pengertian, Fungsi dan Tahapan
Case Based Reasoning (CBR) adalah sebuah paradigma, sistem atau metode penalaran berbasis kasus dalam menyelesaikan masalah baru dengan cara mengingat informasi dan solusi pada masalah-masalah atau kasus-kasus sebelumnya yang mirip dengan kasus tersebut. CBR merupakan suatu teknik pemecahan masalah, yang mengadopsi solusi masalah-masalah sebelumnya yang mirip dengan masalah baru yang dihadapi untuk mendapatkan solusinya.
Case Based Reasoning atau penalaran berbasis kasus merupakan basis pengetahuan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Case Base Reasoning telah diaplikasikan berbagai bidang, dimana kebanyakan merupakan aplikasi dalam kerangka kecerdasan buatan. Beberapa bidang yang dapat menerapkan Case Based Reasoning antara lain yaitu; hukum, kedokteran, rekayasa, komputasi, jaringan komunikasi, desain pabrik, keuangan, penjadwalan, bahasa, sejarah, makanan/nutrisi, penemuan rute dan lingkungan.
CBR juga merupakan suatu model penalaran yang menggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran serta memadukan keseluruhannya dalam pemrosesan memori. Tugas tersebut dilakukan dengan memanfaatkan kasus yang pernah dialami oleh sistem, yang mana kasus merupakan pengetahuan dalam konteks tertentu yang mewakili suatu pengalaman yang menjadi dasar pembelajaran untuk mencapai tujuan sistem.
Pengerian Case Based Reasoning
Berikut definisi dan pengertian Case Based Reasoning (CBR) dari beberapa sumber buku dan referensi:
- Menurut Fatoni dan Noviandha (2018), Case Based Reasoning adalah proses penalaran berbasis kasus dengan tujuan untuk menyelesaikan suatu permasalahan baru dengan cara mengadaptasi solusi-solusi yang terdapat pada kasus-kasus sebelumnya yang mirip dengan kasus yang baru.
- Menurut Candhra (2014), Case Based Reasoning adalah salah satu metode dalam membangun sistem untuk menyelesaikan masalah yang baru dengan cara mengingat informasi-informasi yang ada pada masalah-masalah sebelumnya.
- Menurut Andriana (2008), Case Based Reasoning adalah sistem yang bertujuan untuk menyelesaikan suatu kasus baru dengan cara mengadaptasi solusi-solusi yang terdapat kasus-kasus sebelumnya yang mirip dengan kasus baru tersebut.
- Menurut Main, dkk (2001), Case Based Reasoning adalah sebuah paradigma utama dalam penalaran otomatis (automated reasoning) dan mesin pembelajaran (machine learning). Di dalam CBR, seseorang yang melakukan penalaran dapat menyelesaikan masalah baru dengan memperhatikan kesamaannya dengan satu atau beberapa penyelesaian dari permasalahan sebelumnya.
Fungsi Case Based Reasoning
Menurut Althoff (2011), Case Based Reasoning memiliki tiga fungsi utama, yaitu:
- Pendukung keputusan, dimana pemanfaatan Case Based Reasoning pada sistem sebagai pendukung keputusan untuk menyelesaikan masalah. Tipe ini banyak digunakan untuk permasalahan yang membutuhkan analisa yang lama dalam menyelesaikan masalah.
- Diagnosis, dimana pengguna memanfaatkan Case Based Reasoning sebagai alat bantu untuk menentukan hasil diagnosa suatu masalah.
- Manajemen pengetahuan, pemanfaatan Case Based Reasoning untuk mengelola pengetahuan yang didapatkan dari ahli di suatu bidang.
Tahapan Case Based Reasoning
Menurut Andriana (2008), Case Based Reasoning memiliki empat siklus atau tahapan, yang digambarkan dan dijelaskan sebagai berikut:
a. Retrieve
Retrieve adalah tahapan untuk memperoleh kasus yang paling mirip dari kasus baru berdasarkan pada kasus lama yang tersimpan pada basis kasus. Retrieve merupakan tahapan yang akan dimulai dengan mengenali masalah, dan berakhir saat kasus yang dicari solusinya telah ditemukan dengan kasus yang telah ada. Pada saat terjadi permasalahan baru, pertama-tama sistem akan melakukan proses Retrieve. Proses ini akan melakukan dua langkah pemrosesan, yaitu pengenalan masalah dan pencarian persamaan masalah tingkat stress kasus lama yang tersimpan pada database. Proses ini merujuk pada identifikasi, kecocokan awal, pencarian, pemilihan serta eksekusi.
b. Reuse
Reuse adalah tahapan untuk menggunakan kembali kasus-kasus yang paling mirip tersebut untuk mendapatkan solusi untuk kasus yang baru. Pada tahapan reuse, masalah atau kasus lama digunakan kembali untuk memecahkan masalah atau kasus baru. Pada tahap ini sistem menggunakan kembali kasus-kasus lama yang paling relevan berdasarkan perhitungan bobot tingkat kemiripan sebagai solusi untuk menyelesaikan suatu masalah baru. Ada dua cara yang digunakan untuk me-reuse kasus yang telah ada, yaitu: reuse solusi dari kasus yang telah ada (transformatial reuse) atau reuse metode kasus yang ada untuk membuat solusi (derivational reuse). Proses pada sistem akan menggunakan informasi kasus sebelumnya yang memiliki kesamaan untuk menyelesaikan permasalahan yang baru dan menggunakan kembali informasi dan pengetahuan dalam kasus tersebut untuk mengatasi masalah. Pada proses Reuse akan menyalin, menyeleksi, dan melengkapi informasi yang akan digunakan.
c. Revise
Revise adalah tahapan yang meninjau kembali atau memperbaiki usulan solusi. Pada tahap ini akan dilakukan tinjauan kembali atau memperbaiki solusi-solusi yang sudah didapat pada masalah tersebut. Ada dua tugas pokok dari tahapan revise ini, di proses ini solusi yang sudah diperoleh dari proses reuse akan dievaluasi kembali. Jika berhasil, maka akan langsung dilanjutkan ke proses selanjutnya yaitu proses retain. Jika tidak, sistem akan memperbaiki lagi solusi kasus yang diperoleh dari proses retain dengan menggunakan domain spesifik pengetahuan. Proses ini informasi tersebut akan dikalkulasi, dievaluasi, dan diperbaiki kembali untuk mengatasi kesalahan-kesalahan yang terjadi pada permasalahan baru. Pada revise, proses hasil kalkulasi akan dilakukan evaluasi secara langsung dengan cara hasil kalkulasi nilai similarity dari kasus pasien baru ditampilkan kembali oleh sistem.
d. Retain
Retain adalah tahapan memakai solusi baru sebagai bagian dari kasus baru, kemudian kasus baru di-update ke dalam basis kasus. Pada tahap ini dilakukan penyimpanan permasalahan yang telah berhasil ditemukan solusinya kemudian dimasukan ke dalam basis pengetahuan dan dapat digunakan kembali untuk menyelesaikan permasalahan yang akan datang. Proses pada tahap ini akan mengindeks, mengintegrasi, dan mengekstrak solusi yang baru. Selanjutnya solusi baru itu akan disimpan ke dalam knowledge-base untuk menyelesaikan permasalahan yang akan datang. Tentunya permasalahan yang akan diselesaikan adalah permasalahan yang memiliki kesamaan dengannya.
Teknik-teknik Case Based Reasoning
Terdapat beberapa teknik yang digunakan dalam implementasi Case Based Reasoning, antara lain yaitu sebagai berikut:
a. Case Representation
Suatu kasus dapat diselesaikan dengan memanggil kembali kasus sebelumnya yang sesuai atau cocok dengan kasus baru. Kasus dapat direpresentasikan dalam berbagai bentuk, seperti representasi preposisional, representasi frame, representasi formlike dan kombinasi dari ketiganya. Kasus akan direpresentasikan dalam bentuk frame, selanjutnya data kasus akan disimpan ke dalam database secara terindeks untuk mempercepat proses retrieval nantinya.
b. Case Retrieval
Retrieval merupakan inti dari CBR, yaitu proses menemukan dalam case-base, kasus-kasus yang paling dekat dengan kasus saat ini. Pengambilan kasus yang efektif harus menggunakan kriteria seleksi yang menentukan bagaimana basis kasus dicari. Teknik retrieval yang paling sering diselidiki sejauh ini, adalah k-nearest neighbor, pohon keputusan dan turunannya. Teknik ini menggunakan smimilarity metric untuk menentukan ukuran kedekatan (similarity) antar kasus. Jika tingkat kemiripan antara kasus lama dengan kasus baru memenuhi nilai threshold akan di-reuse, akan tetapi jika tidak maka pakar perlu memberikan kesimpulan solusi terhadap kasus baru tersebut.
c. Case Revision
Revisi kasus merupakan bagian dari adaptasi sistem yang dilakukan oleh seorang pakar. Pakar akan merevisi kasus beserta tingkat kepercayaan terhadap hasil diagnosa yang memiliki nilai similarity lebih kecil dari 0,8. Setelah kasus direvisi, selanjutnya kasus tersebut akan dijadikan sebagai basis kasus baru (proses retain).
d. Case Adaptation
Adaptasi merupakan proses memindahkan solusi dari kasus yang berhasil diretrieve menjadi solusi pada kasus yang baru. Sejumlah pendekatan dapat digunakan untuk adaptasi kasus antara lain, Substitution, Compensation, Modification, Elimination dan Monitoring. Adaptasi yang diterapkan pada solusi kasus baru adalah dengan mengambil solusi pada kasus sebelumnya. Jika kasus baru dan kasus lama sangat mirip, maka tidak dilakukan modifikasi. Akan tetapi jika dipandang perlu adanya modifikasi solusi pada kasus baru, maka hal ini hanya dapat dilakukan oleh pakar. Modifikasi dapat dilakukan dengan menghilangkan (elimination), mengganti (subtitution) atau mengubah.
Keunggulan dan Kelemahan Case Based Reasoning
Case Based Reasoning dalam pelaksanaannya memiliki keunggulan dan kelemahan, yaitu sebagai berikut:
a. Keunggulan
Keunggulan atau kelebihan Case Based Reasoning adalah:
- Pada saat akuisisi pengetahuan dari pakar, pekerjaan akan lebih mudah. Hal ini dikarenanya Case Based Reasoning terdiri dari kasus-kasus yang telah terjadi.
- Case Based Reasoning mampu memberikan solusi yang masuk akal melalui adaptasi yang tepat pada suatu masalah.
- Case Based Reasoning mampu menyelesaikan masalah hanya dengan satu set kasus dari suatu bidang tertentu. Kemudian, Case Based Reasoning dapat dikembangkan dengan selalu melakukan pembelajaran.
- Dengan mengacu pada kasus-kasus yang tersimpan, Case Based Reasoning mampu memprediksi kemungkinan solusi yang ditawarkan.
- Walaupun data yang dimiliki tidak lengkap, penalaran masih bisa dilakukan. Ada kemungkinan pada proses retrieval kasus baru dengan kasus lama yang ada pada basis tidak mirip. Namun, penalaran masih tetap bisa dilakukan dan juga melakukan evaluasi terhadap ketidaklengkapan data yang diberikan.
- Case Based Reasoning bisa diterapkan untuk berbagai tujuan dan berbagai domain.
- Case Based Reasoning merupakan gambaran dari penalaran manusia sehingga lebih mudah dimengerti oleh penggunanya.
b. Kelemahan
Kelemahan atau kekurangan Case Based Reasoning adalah:
- Penalaran yang dilakukan oleh Case Based Reasoning hanya berdasarkan kasus-kasus yang lalu sehingga tidak menjamin solusi terbaik dan optimum.
- Proses perbandingan dengan kasus yang mirip akan semakin lama bila semakin banyak pengalaman.
- Case Based Reasoning memerlukan memori yang cukup besar untuk menyimpan kasus sebelumnya.