Ide awal dari metode case based adalah melakukan adaptasi solusi yang pernah digunakan untuk memecahkan masalah lama dan menggunakan lagi solusi tersebut untuk masalah baru yang serupa. Salah satu variasi dari pendekatan ini adalah metode rule induction. Dalam rule induction, komputer melakukan analisa kasus–kasus lama dan meng-generate rules dari kasus-kasus tersebut. Dalam penggunaan teknisnya, solusi yang dihasilkan dari proses case based sangat bergantung pada nilai SV (Similarity Value) atau nilai tingkat kesamaan.

  1. RETRIEVE : memperoleh/ mengambil kembali kasus-kasus yang paling mirip atau sama. Task ini dimulai dengan pendeskripsian satu/sebagian masalah dan berakhir apabila telah ditemukan kasus sebelumnya yang paling cocok. Sub tasknya mengacu pada identifikasi fitur, pencocokan awal, pencarian, dan pemilihan.
  2. REUSE : menggunakan kembali informasi dan pengetahuan dari kasus tersebut untuk memecahkan permasalahan yang baru. Proses reuse dari solusi kasus yang telah diperoleh dalam konteks kasus baru difokuskan pada dua aspek yaitu: (a) Perbedaan antara kasus yang sebelumnya dan yang sekarang. (b) Bagian apa dari kasus yang telah diperoleh yang dapat ditransfer menjadi kasus baru
  1. REVISE : meninjau kembali atau memperbaiki usulan solusi yang diberikan. Fase ini terdiri dari dua tugas, yaitu : (a) Mengevaluasi solusi kasus yang dihasilkan oleh proses reuse. Jika berhasil, maka dilanjutkan dengan proses retain, (b) Jika tidak maka memperbaiki solusi kasus menggunakan domain spesifik pengetahuan.
  1. RETAIN : menyimpan atau mendalami bagian-bagian dari pengalaman sebelumnya yang mungkin berguna untuk memecahkan masalah di masa yang akan datang. Proses ini terdiri dari memilih informasi apa dari kasus yang akan disimpan, disimpan dalam bentuk apa, cara menyusun kasus untuk agar mudah untuk menemukan masalah yang mirip, dan bagaimana mengintegrasikan kasus baru pada struktur memori.

Penjelasan:

Pada saat terjadi permasalahan baru, pertama-tama sistem akan melakukan proses Retrieve. Proses Retrieve akan melakukan dua langkah pemrosesan, yaitu pengenalan masalah dan pencarian persamaan masalah pada database. Setelah proses Retrieve selesai dilakukan, selanjutnya sistem akan melakukan proses Reuse. Di dalam proses Reuse, sistem akan menggunakan informasi permasalahan sebelumnya yang memiliki kesamaan untuk menyelesaikan permasalahan yang baru. Pada proses Reuse akan menyalin, menyeleksi, dan melengkapi informasi yang akan digunakan. Selanjutnya pada proses Revise, informasi tersebut akan dikalkulasi, dievaluasi, dan diperbaiki kembali untuk mengatasi kesalahan-kesalahan yang terjadi pada permasalahan baru. Pada proses terakhir, sistem akan melakukan proses Retain. Proses Retain 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.

Kelebihan dan Kekurangan CBR

Kelebihan :

  • Memecahkan masalah dengan mudah
  • Semakin banyak pengalaman, sistem akan menjadi semakin pintar sehingga dapat memecahkan masalah dengan mudah

Kekurangan :

  • Tidak menjamin solusi terbaik atau optimum karena penalaran ini berdasarkan kasus lampau, jika solusi lampau salah maka tahapan revise sangat diperlukan untuk mengurangi tingkat kesalahannya.
  • Semakin banyak pengalaman, proses pencarian semakin lama karena harus membandingkan dengan kasus yang paling mirip.