Metode pencocokan berbasis aturan (Rule-Based Matching) merupakan pendekatan dalam sistem cerdas atau sistem berbasis pengetahuan yang menggunakan sekumpulan aturan eksplisit untuk melakukan pencocokan antara dua entitas, data, atau struktur informasi. Aturan-aturan ini bersifat deterministik, dirancang untuk mengidentifikasi pola tertentu yang terdapat dalam data masukan dan menghubungkannya dengan keluaran, tindakan, atau keputusan yang sesuai.
Sistem rule-based matching biasanya terdiri atas tiga komponen utama, yaitu:
Metode ini banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pencarian informasi, pengenalan entitas dalam teks (NER), pengolahan bahasa alami (NLP), sistem rekomendasi, serta pencocokan data dalam sistem otomasi dan pembuatan website.
Aturan dalam sistem pencocokan berbasis aturan umumnya ditulis dalam bentuk logika IF-THEN atau kondisi dan aksi (condition-action rules). Struktur dasar dari aturan dapat digambarkan sebagai berikut:
IF [Kondisi] THEN [Aksi/Pencocokan]
Contoh sederhana :
IF user_input_category = “kuliner” AND user_target_city = “Solo”
THEN suggest_layout = “kuliner_kota_solo.html”
Dalam implementasi teknis, aturan-aturan ini dapat diatur dalam struktur pohon keputusan, tabel aturan, atau bahasa pemrograman deklaratif seperti Prolog, atau melalui kerangka kerja rule engine seperti Drools.
| Kelebihan |
| Transparansi: Aturan mudah dipahami, dimodifikasi, dan dijelaskan kepada pengguna non-teknis. Deterministik dan Terprediksi: Hasil pencocokan akan selalu konsisten berdasarkan aturan yang sama. Cepat dan Ringan: Karena tidak memerlukan proses pembelajaran seperti pada metode berbasis machine learning. Mudah Diintegrasikan: Dapat dikombinasikan dengan modul lain seperti input parser, UI generator, atau database query engine. |
| Kekurangan : |
| Skalabilitas Terbatas: Jumlah aturan bisa bertambah besar dan kompleks ketika cakupan data meningkat. Kesulitan Menangani Ambiguitas: Kurang fleksibel dalam menangani data yang bersifat ambigu, samar, atau tidak lengkap. Kebutuhan Maintenance Tinggi: Perubahan pada domain atau pengetahuan memerlukan perubahan manual pada aturan. |
Dalam konteks sistem pembangkitan otomatis website landing page, metode rule-based matching digunakan untuk mencocokkan data masukan dari pengguna (misal: melalui kuesioner atau form input) dengan elemen-elemen desain, konten, dan struktur layout yang paling sesuai.
Hasil pencocokan:
Proses akhir:
Sistem pencocokan berbasis aturan pada dasarnya mengikuti alur sebagai berikut:
Dalam implementasi aktual, metode rule-based matching dijalankan dalam infrastruktur server modern berbasis cloud. Berikut adalah elemen infrastruktur dan metode server yang umum digunakan:
Durable Rules (Python) atau Nools (JavaScript).Metode pencocokan berbasis aturan (Rule-Based Matching) menawarkan pendekatan yang kuat, transparan, dan deterministik dalam sistem otomasi, khususnya pada aplikasi pembangkitan website. Dengan mendefinisikan aturan berdasarkan pola input pengguna, sistem dapat menghasilkan keluaran yang sangat relevan tanpa perlu pelatihan machine learning yang kompleks.
Dalam kerangka kerja paten, metode ini dapat dijelaskan sebagai inti dari sistem pencocokan dan rekomendasi, yang mendasari bagaimana sistem memahami input pengguna dan secara otomatis memilih elemen-elemen desain, struktur, dan konten yang paling sesuai untuk menghasilkan halaman web dinamis yang efisien dan efektif.
Seorang pengguna ingin membuat website landing page untuk mempromosikan usahanya. Sistem otomatis pembangkitan landing page menerima data input melalui form digital atau kuesioner. Berdasarkan informasi ini, sistem akan secara otomatis memilih model template yang paling sesuai menggunakan metode pencocokan berbasis aturan.
| Komponen Input | Nilai Input |
|---|---|
| Nama Usaha | Terapi SehatQ |
| Kategori/Bidang Usaha | Jasa Kesehatan Alternatif |
| Tujuan Website | Edukasi dan Pemesanan Konsultasi |
| Gaya Visual | Profesional dan bersih |
| Warna Favorit | Biru muda dan putih |
| Target Audiens | Dewasa muda dan orang tua |
| Fitur yang Diinginkan | Formulir pemesanan, artikel edukatif |
Sistem mencocokkan input pengguna dengan sekumpulan aturan seperti berikut:
IF kategori = “Jasa Kesehatan Alternatif”
THEN gunakan template_group = “health_wellness”
Aturan 2: Tujuan Website
IF tujuan = “Edukasi dan Pemesanan Konsultasi”
THEN tambahkan fitur = [“form_booking”, “blog_article_display”]
Aturan 3: Gaya Visual
IF gaya_visual = “Profesional dan bersih”
THEN layout_style = “clean_minimalist”
Aturan 4: Warna Favorit
IF warna = “Biru muda dan putih”
THEN color_palette = “calm_health_palette”
Aturan 5: Target Audiens
IF target_audiens IN [“Dewasa muda”, “Orang tua”]
THEN typography = “large_readable”, icon_set = “friendly_clinical”
Sistem secara otomatis menghasilkan konfigurasi sebagai berikut:
| Komponen | Nilai Hasil Otomatis |
|---|---|
| Template Model | wellness_clean01.html |
| Layout | Struktur dengan hero image, call-to-action, dan footer |
| Warna | Dominasi biru muda, putih, dengan aksen abu lembut |
| Fitur | Form pemesanan terintegrasi, area artikel blog, CTA tombol |
| Font & Tipografi | Sans-serif besar dan jelas untuk kemudahan baca |
| Aset Visual Tambahan | Ikon layanan kesehatan, ilustrasi konsultasi online |
Referensi :
