- Jelaskan pendapatmu, mengapa dari sebuah artificial intelligence dapat dikembangkan berbagai bidang studi baru?
- Jelaskan bagaimana suatu metode pencarian blind search dapat memuat 4 kriteria performansi pencarian terbaik ?
Rabu, 08 Oktober 2014
TUGAS AI PB
Dear Intelligencia TI PB,
NAMA : AHMAD BAIHAQI
BalasHapusNIM : 12.43.076
Untuk pertanyaan pertama, menurut saya artificial intelligence dapat dikembangkan menjadi berbagai bidang studi baru dikarenakan didalam artificial intelligence dapat ditemukannya berbagai permasalahan kompleks, dimana akan diperlukannya pembagian permasalahan agar algoritma yang diciptakan dapat berfungsi secara maksimal. Contoh : Intelligent Computer-Aided Instruction (CAI) adalah komputer yang mampu mengajari manusia sedangkan Artificial Neural Network (ANN) adalah suatu teknologi informasi yang meniru unsur biologi manusia seperti otak dan sistem saraf. Jadi algoritma ANN adalah kebalikan dari algoritma yang digunakan pada CAI.
Ok, kalau bisa lebih diperluas pada contoh bentuk AI dalam kehidupan sehari-hari.
HapusContoh dalam kehidupan sehari-hari dari AI Computer-Aided Instruction (CAI) dalam bidang pendidikan adalah software pendidikan Software ini digunakan sebagai tutor dalam dunia pendidikan yang dapat melatih dan mengajar. Software ini berisikan pertanyaan-pertanyaan, penjelasan, dan semua hal yang biasanya disampaikan oleh Guru atau Dosen didepan kelas. Software ini gunakan secara langsung oleh siswa atau mahasiswa untuk menyampaikan materi pelajaran, memberikan latihan dan mengetes kemajuan belajar siswa atau mahasiswa.
HapusContoh dalam kehidupan sehari-hari dari AI Artifical Neural Network adalah Software Jaringan Saraf Tiruan dalam permainan suit CAPSA. Software ini berbasiskan knowledge database sebagai ilmu pengetahuan yang dimilikinya. Semakin sering digunakan atau permainan sering dimainkan, maka AI ini akan semakin banyak knowledge database nya dan akan semakin pintar AI-nya.
HapusOk. penjelasannya sudah baik
Hapussaya setuju dengan apa yang disampaikan oleh abdul haris dan komentar ibu heny pratiwi
HapusNAMA : Dessy Purnamasari
BalasHapusNIM : 12.43.099
Untuk pertanyaan pertama.
Pertama-pertama saya akan membahas definisi artificial intelligence dari beberapa pendapat tokoh.Menurut Minsk (1989), Kecerdasan buatan adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan oleh manusia. lalu mengapa artificial intelligence dapat dikembangkan berbagai studi baru yaitu penjelasannya,
kecerdasan buatan dapat memungkinkan komputer untuk “berpikir” dengan cara menyederhanakan program. Kecerdasan buatan ini dapat menirukan proses belajar manusia sehingga informasi baru dapat diserap dan digunakan sebagai acuan di masa-masa yang akan datang. Manusia dapat menyerap informasi baru tanpa perlu mengubah atau mempengaruhi informasi lain yang telah tersimpan. Menggunakan kecerdasan buatan membutuhkan cara yang lebih sederhana dibandingkan dengan memakai program standar tanpa kecerdasan buatan di dalamnya.
Jadi AI / Kecerdasan buatan ini sangatlah bermanfaat untuk perkembangan di berbagai bidang, contohnya sistem pakar, yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem Pakar merupakan aplikasi AI yang paling banyak.
Spesifikkan sistem pakar seperti apa yg dimaksud.
HapusTambahan
Hapus- Penggunaan Artificial Intelligence sebagai Expert System yang dapat digunakan untuk mendukung Sistem Pengambilan Keputusan (Diagnosa)
Penerapan Kecerdasan Buatan meliputi berbagai bidang seperti Bahasa/linguistik, Psikologi, Filsafat, Teknik Elektro, Ilmu Komputer, dan Ilmu Manajemen. Sedangkan sistem cerdas yang banyak dikembangkan salah satunya adalah sistem pakar (Expert Systemi), yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem Pakar merupakan aplikasi AI yang paling banyak.
Program komputer standar hanya dapat menyelesaikan persoalan yang diprogram secara spesifik. Jika sebuah program standar perlu dirubah untuk menyesuaikan diri dengan suatu informasi baru, seluruh program harus dilihat satu persatu sampai mendapatkan ruang optimal untuk menyisipkan perubahan atau modifikasi tersebut. Cara seperti ini tidak hanya memboroskan waktu, namun juga dapat mempengaruhi bagian tertentu dari program itu sehingga menyebabkan terjadinya error. Sebaliknya, kecerdasan buatan dapat memungkinkan komputer untuk “berpikir” dengan cara menyederhanakan program. Kecerdasan buatan ini dapat menirukan proses belajar manusia sehingga informasi baru dapat diserap dan digunakan sebagai acuan di masa-masa yang akan datang. Manusia dapat menyerap informasi baru tanpa perlu mengubah atau mempengaruhi informasi lain yang telah tersimpan. Menggunakan kecerdasan buatan membutuhkan cara yang lebih sederhana dibandingkan dengan memakai program standar tanpa kecerdasan buatan di dalamnya.
Teknik yang digunakan dalam kecerdasan buatan memungkinkan dibuatnya sebuah program yang setiap bagiannya mengandung langkah-langkah independen dan dapat diidentifikasi dengan baik untuk dapat memecahkan sebuah atau sejumlah persoalan. Setiap potong bagian program adalah seperti sepotong informasi dalam pikiran manusia. Jika informasi tersebut diabaikan, pikiran manusia secara otomatis dapat mengatur cara kerjanya untuk menyesuaikan diri dengan fakta atau informasi yang baru tersebut. Manusia tidak perlu selalu mengingat setiap potong informasi yang telah dipelajari. Hanya yang relevan dengan persoalan yang dihadapi dan yang digunakan. Demikian pula dengan kecerdasan buatan, setiap potong bagian program kecerdasan buatan dapat dimodifikasi tanpa mempengaruhi struktur seluruh programnya. Keluwesan ini dapat menghasilkan program yang semakin efisien dan mudah dipahami. Contoh, komputer yang merupakan kecerdasan buatan atau AI adalah mesin cerdas yang dapat membantu manusia dalam melakukan pekerjaan. Komputer yang sudah diprogram, dapat berpikir layaknya manusia didalam mengambil keputusan apabila terdapat masalah di dalamnya. Ini memudahkan manusia. Manusia sebagai pengguna hanya perlu berpikir yang mana keputusan yang seharusnya dipilih untuk masalah tersebut. Karena itu peran AI di dalam kehidupan sehari-hari sangatlah penting. Sedangkan peran AI di dalam psikologi juga berpengaruh. Dengan AI, kita dapat melihat atau menilai tingkah laku atau perilaku yang dilakukan manusia. AI dengan salah satu contoh mesinnya yaitu komputer dapat membuat pola berpikir manusia menjadi lebih mudah karena belajar dari komputer yang selalu dengan mudah didalam mengambil keputusan dan mudah dalam mengerjakan sesuatu, juga dalam melakukan sesuatu dapat dikerjakan dengan cepat dan tidak ribet. Sesungguhnya dengan adanya AI dapat membantu manusia untuk lebih mudah mengerjakan sesuatu. Namun pada hakikatnya AI itu juga berasal dari pemikiran manusia yang inovatif dan creatif dalam menciptakan sesuatu yang berguna.
NAMA : Dessy Purnamasari
BalasHapusNIM : 12.43.099
untuk soal nomer dua
2. Ada empat kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur performansi teknik pencarian :
1. Completeness , artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time compexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat solusi yang berbeda.
Contoh untuk :
1. Metode breadth-first search ini
- Completeness : dimana teknik yang digunakan adanya solusi
- Optimality : dimana teknik yang digunakan menemukan solusi yang terbaik saat adanya beberapa solusi berbeda
- Time complexity : waktu yang dibutuhkan cukup lama
- Space complexity : memori yang dibutuhkan juga banyak
Keuntungannya :
- Tidak akan menemui jalan buntu, menjaminn ditemukannnya solusi ( jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukan pasti solusi yang paling baik
- Jika ada 1 solusi, maka breadth-first search akan menemukannya
- Jika ada lebih dari 1 solusi, maka solusi minimum akan ditemukan
Kerugiannnya
- Membutuhkan memori yang banyak, karena harus menyimpan semua simpul yang pernah dibangkitkan dan hal ini harus dilakukan agar BFS dapat melakukan penelusuran simpul-simpul sampai di level bawah
- Membutuhkan waktu yang cukup lama
Karakteristik untuk dapat memuat 4 kriteria pencarian yang harus dijelaskan.
HapusTambahan
HapusPENCARIAN DENGAN BFS
1. Pencarian dilakukan pada semua simpul dalam setiap level secara berurutan dari kiri ke kanan. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian akan dilakukan pada levelberikutnya. Demikian seterusnya sampai ditemukan solusi.
2. Dengan cara ini, BFS menjamin ditemukannya solusi (jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukannya paling baik.
3. Dengan kata lain, BFS adalah komplit dan optimal.
4. BFS harus menyimpan semua simpul yg pernah dibangkitkan agar BFS dapat melakukan penelusuran simpul-simpul sampai di level bawah.
5. Jika b adalah faktor percabangan (jumlah simpul anak yg dimiliki oleh suatu simpul) dan d adalah kedalaman solusi, maka jumlah simpul yg harus disimpan sebanyak O(bd-1).
6. Misalkan, b = 10 dan d = 8, maka BFS harus membangkitkan dan menyimpan sebanyak 100 + 101 + 102+ 103 +104 +105 +106+107 = 11.111.111 simpul.
7. Dari segi kecepatan, hal ini mungkin masih bisa diterima.
8. Dari segi memori, ini menjadi masalah karena membutuhkan ruang memori yg sangat besar.
Karakteristik BFS:
1. Jika ada solusi, BFS akan menemukannya
2. BFS akan menemukan solusi dengan jalur terpendek
3. BFS tidak akan terjebak dalam looping
4. BFS membutuhkan space untuk menyimpan node list antrian dan space yang dibutuhkan dan mungkin space yang dibutuhkan adalah cukup besar.
5.Asumsi :
1) Terdapat solusi dalam pohon.
2) Pencarian tree adalah secara terurut
Ilustrasi Pencarian
tambahan
HapusMenurut saya, metode BFS ini belum mencakup 4 kriteria pencarian, karena metode ini hanya mencakup kriteria komplit dimana teknik yang digunakan adanya solusi dan optimal dimana teknik yang digunakan menemukan solusi yang terbaik saat adanya beberapa solusi berbeda , tetapi metode ini membutuhkan banyak waktu dan membutuhkan banyak memori.
menurut pendapatmu apa ada metode pencarian yg mencakup 4 kriteria
HapusTambahan
HapusMenurut saya, Bi-Directional Search (BDS) sudah mencakup 4 kriteria performansi pencarian terbaik karena ,Pencarian dilakukan dari dua arah : pencarian maju (dr start ke goal) & pcarian mundur (dr goal ke start). Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yang sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dengan cara menggabungkan kedua jalur yang bertemu. (completeness), dan juga BDS mempunyai harapan yg bagus untuk digunakan karena hemat waktu(time complexity) maupun memori (space complexity) juga dan selalu memberikan solusi yang optimal(optimality) jika solusinya memang ada.
Nama : Ahmad Bukhari
BalasHapusNim : 1243077
Jawaban :
1. Menurut Saya :
- Karena AI mudah disebarkan dan dikembangkan daripada otak manusia itu sendiri, karena otak manusia tidak dapat merekam semua yang dilakukannya dan yang dilakukan orang lain, karena itulah pemindahan pengetahuan dari satu orang ke orang yang lainnya memerlukan waktu yang sangat panjang dan bahkan mungkin pengetahuan itu tidak dapat dipublikasikan. dan juga AI besifat lebih murah dan teliti, contohnya : orang lebih suka membeli jasa komputer karena lebih murah dibandingkan orang yang mengerjakan hal yang sama, jadi sebenernya disini adalah masalah operasionalnya, dari segi biaya, efisen, waktu, dan ketelitian, dan AI juga mudah didokumentasikan karena semua yang dilakukannya bisa dicatat oleh sistem, dan sistemnya juga bisa dirubah sesuai kebutuhan. Dan juga AI hanya menerima perintah "YA" dan "Tidak" saja, karena tidak ada kata "Mungkin" dalam sebuah sistem yang digunakan.
Contoh penerapan AI :
• Logic Theorist adalah program yang mampu membuktikan beberapa teorema yang terdapat pada bab pertama buku Principia Matematica karya Whitehead Russell.
• SYSTRAN (http:www.systran.com) adalah perangkat lunak yang dapat dipakai untuk melakukan penerjemahan dari dan ke bahasa-bahasa berikut: Jerman, Italia, Jepang, Korea, Rusia, Portugal, dan Spanyol.
• Deep Blue adalah program catur yang pada tahun 1997 dapat mengalahkan pecatur dunia Garry Kasparov dengan kedudukan 3,5 – 2,5.
2.Terdapat 4 kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur perfomansi metode pencarian, yaitu:
1.Apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinyamemang ada (completeness)?
2.Berapa lama waktu yang diperlukan untuk penemuan solusi. Semakincepat penemuan solusi maka akan semakin baik performansi metode pencarian tersebut (time complexity)?
3.Berapa banyak memori yang diperlukan (space complexity)?
4.Apakah metode pencarian tersebut menjamin menemukan solusi yangterbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda (
optimality)?
Jadi kita mengujinya dengan 4 kriteria diatas, saya berikan contoh :
# Bi-DIRECTIONAL SEARCH (BDS)
- Dengan metode, pencarian dilakukan dari dua arah, yakni pencarian maju (dari start ke tujuan) dan pencarian mundur (dari tujuan ke start).
- Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yg sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dgn cara menggabungkan kedua jalur yg bertemu.
- Jika pencarian maju dan mundur menggunakan BFS, maka jumlah langkah yg diperlukan adalah sebanyak O(2bd/2) = O(bd/2).
- Misalkan, untuk b = 10 dan d = 6, maka BFS akan membangkitkan : 1+10+102+103+104+105+106 = 1.111.111 simpul.
- Sebaliknya BDS, hanya membangkitkan 2 x (1+10+102+103) = 2.222 simpul.
- Hal ini juga sebanding terhadap jumlah memori yg diperlukan. Dalam hal ini BDS memerlukan memori untuk menyimpan 2.222 simpul.
- BDS punya harapan yg bagus untuk digunakan karena hemat waktu maupun memori juga dan selalu memberikan solusi yg optimal jika solusinya memang ada.
Jadi Saya kira Bi-DIRECTIONAL SEARCH (BDS), memenuhi kriteria sebagai peformansi pencarian terbaik dengan melakukan pengujian berdasarkan 4 kriteria.
Sekian Dan Terima Kasih
Bagus, antara penjelasan dan contoh yang diberikan cukup relevan.
HapusSaya ingin tambahkan untuk penjelasan yang lebih mendalam tentang soal nomer 2 :
HapusPerbandingan metode pencarian berdasarkan empat kriteria :
Kriteria :
- Time:
- BFS : b^d ( b akar d), UCS : b^d ( b akar d), DFS :b^m ( b akar m), DSL : b^l ( b akar l), IDS : b^d ( b akar d), BDS : b^d/2 ( b akar d/2).
- Space :
- BFS : b^d ( b akar d), UCS : b^d ( b akar d), DFS : bm , DSL : b^l ( b akar l), IDS : b^d ( b akar d), BDS : b^d/2( b akar d/2).
- Complete ? : - BFS : Yes , UCS : Yes , DFS : No , DSL : Yes, If l >= d, IDS : Yes, BDS : Yes.
- Optimal ? : - BFS : Yes , UCS : Yes , DFS : No , DSL : No , IDS : Yes, BDS : Yes.
Keterangan :
b : Faktor percabangan (Brancing Factor)
d : Kedalaman solusi optimal (depth of optomal solution)
m : Kedalaman maksimum dari pohon pencarian ( Maximum depth of the tree)
l : Batasan kedalaman (depth limit)
" Dan juga AI hanya menerima perintah "YA" dan "Tidak" saja, karena tidak ada kata "Mungkin" dalam sebuah sistem yang digunakan ".Pernyataan ini saya kutip dari postingan diatas, saya tidak sependapat dengan pandangan ahmad bukhori. Bukankah logika samar adalah cabang ilmu kecerdasan buatan ?
HapusDimana dalam logika samar dikenal adanya istilah derajat keanggotaaan ?
Maaf saudara Ahmad Baihaqi, yang saya maksud disitu adalah ketika penerapan AI itu sendiri.. karena sistem yang dibuat oleh AI tidak mengenal kata mungkin.. Yang artinya hanya ada kata TRUE and False saja.. jika benar maka kerjakan dan jika salah jangan kerjakan.. sekiranya mungkin bisa dipahami yang saya jelaskan adalah sistem yang sudah diterapkan, misalnya sudah ditanam pada robot.
Hapusdan bukankah yang dianut oleh Logika Fuzzy ( Logika Samar ) juga boolean yang diterapkan oleh AI, yaitu True And False atau bisa dikatakan 1 dan 0..
saya tambahkan sedikit untuk pertanyaan Ahmad Baihaqi, memang benar Logika samar adalah cabang dari ilmu kecerdasaan buatan dan saya setuju sekali dengan itu, tapi bukan berarti logika samar menganut semua metode yang ada di AI, Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar-samar. Suatu nilai dapat bernilai besar atau salah secara bersamaan, derajat keanggotaan itu kan juga mencari nilai rentang nilai dari 0 dan 1. artinya kita mencari nilai dari 0,0 - 1,0. sebenernya metode ini adalah penyempurnaan metode logika boolean yang dirasa kurang benar.
Hapusdan disini pun tidak ada kata "Mungkin" yang digunakan, dalam artian nilai tersebut pasti ada di angka 0,0 - 1,0, dan jika angka tersebut ada di rentang nilai 0,0 - 0,1 maka benar, dan lebih dari itu maka salah.. jadi tidak ada kata "mungkin" didalamnya.. karena ini adalah sebuah kepastian, yang saya sebut kata mungkin adalah ketika suatu sistem menemukan kejanggalan pada antrian 100, katakan lah begitu.. sistem tsb akan langsung mengeksekusi pada antrian 100, dan tidak mungkin sistem tersebut berpikir seperti manusia yang misalnya : " Ah, nanti aja dah tunggu sampai antrian 200".. jadi sistem itu dibuat hanya ada kata TIDAK dan YA, dan hanya ada kata Jika untuk membandingakannya.
Mohon Maaf jika saya salah menjabarkan, Terima Kasih
Nama : Harlina
BalasHapusNim :12.43.103
Untuk pertanyaan pertama,
Menurut Saya, Pada era globalisasi seperti saat ini kita tidak bisa lepas dari mesin yang bernama komputer, Semua kegiatan yang berhubungan dengan aktivitas belajar maupun pekerjaan sangat membutuhkan komputer. Kecanggihan teknologi semakin memudahkan manusia dalam menyelesaikan aktivitas dalam kehidupan sehari-hari.
Di dalam ilmu komputer banyak ahli yang berkonsentrasi pada pengembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI).
Banyak implementasi kecerdasan buatan dalam bidang komputer, antara lain adalah Decision Support System (Sistem Pendukung Keputusan), Robotic, Natural Language (Bahasa Alami), Neural Network (Jaringan Saraf).
kecerdasan buatan yaitu suatu studi khusus di mana tujuannya adalah membuat komputer berpikir dan bertindak seperti manusia meskipun kesempurnaannya belum dapat sepenuhnya menyerupai manusia.
Contoh pengembangan kecerdasan buatan adalah sistem pakar yang menggabungkan pengetahuan dan penelusuran data untuk memecahkan masalah yang secara normal memerlukan keahlian manusia atau pakarnya langsung dari suatu permasalahan yang harus diteliti seperti "sistem pakar diagnosa penyakit gigi dan mulut" kita harus meneliti dan datang kepakarnya langsung kedokter spesialis gigi dan mulut untuk mengetahui penyebab penyakit tersebut.
Tujuan dari pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak.
Baik, Penjelasan dan contoh yang diberikan saling berkaitan.
HapusNama :Harlina
BalasHapusNim : 12.43.103
Pertanyaan kedua,
Ada 4 kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur performansi teknik pencarian yaitu :
1. Completeness : Apakah teknik tersebut menjamin penemuan solusinya memang ada ?
2. Time Complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan ?
3. Space Complexity : Berapa banyak ruang memori yang diperlukan ?
4. Optimality : Apakah teknik tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik terdapat bebrapa solusi yang berbeda ?
contoh : UNIFORM COST SEARCH (UCS)
Konsepnya hampir sama dgn BFS, bedanya adalah bahwa BFS menggunakan urutan level dari yg paling rendah sampai yg paling tinggi.
Sedangkan UCS berusaha menemukan solusi dgn total biaya terendah yang dihitung berdasarkan biaya dari simpul asal menuju ke simpul tujuan.
Biaya dari simpul asal ke suatu simpul n dilambangkan sebagai g(n).
contoh pencarian rute :
Karena mengikuti konsep BFS, maka UCS menjamin ditemukannya solusi dan solusi yang ditemukannya selalu yg terbaik. Dengan kata lain, UCS adalah complete dan optimal.
Syarat yg harus dipenuhi oleh pohon UCS adalah g(successor(n) >= g(n) untuk setiap simpul n.
Jika syarat ini tidak dipenuhi maka UCS menjadi tidak complete dan tidak optimal.
Tambahkan penjelasan metode pencarian apa yang sesuai dengan 4 kriteria pencarian.
BalasHapusMenurut saya metode UCS dapat memuat 4 kriteria pencarian karena dengan metode ini kita akan menghemat penggunaan memori dan menghasilkan solusi yang terbaik, karena pencarian akan dilakukan pada setiap node dan level untuk menemukan solusi yang paling terbaik, tetapi akan memakan waktu yang cukup lama karena pengujian dilakukan di semua node dan level satu per satu.
HapusKomentar ini telah dihapus oleh pengarang.
HapusKomentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapusPengarangnya siapa? Judulya buku nya apa? Penerbitnya mana?
HapusUntuk soal yang kedua ,
BalasHapusAda 4 kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur performansi teknik pencarian :
1. Completeness , artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time compexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat solusi yang berbeda.
Dari metode-metode pencarian blind search selalu memuat kriteria peformansi pencarian terbaik , Karena didalam suatu pencarian blind search terdapat metode-metode yang dapat mencakup 4 kriteria terbaik dan di dalam metode tersebut memiliki keuntungan- keuntungan dalam menemukan sebuah solusi yang dapat menguntungkan dalam segi waktu maupun memori.
Contoh Metode yang hampir mencakup 4 kriteria performansi pencarian terbaik yaitu :
• ITERATIVE-DEEPENING SEARCH (IDS)
- IDS merupakan metode yg menggabungkan kelebihan BFS (complete dan optimal) dgn kelebihan DFS (Space complexity rendah atau membutuhkan sedikit memori).
- Konsekuensinya adalah time complexitynya menjadi tinggi.
Dalam metode pencarian Iterative-Deepening Search (IDS) mencakup 3 Kriteria performansi pencarian yang terbaik.
• Bi-DIRECTIONAL SEARCH (BDS)
- Dengan metode, pencarian dilakukan dari dua arah, yakni pencarian maju (dari start ke tujuan) dan pencarian mundur (dari tujuan ke start).
- Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yg sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dgn cara menggabungkan kedua jalur yg bertemu ( completeness).
- BDS punya harapan yg bagus untuk digunakan karena hemat waktu maupun memori juga dan selalu memberikan solusi yg optimal jika solusinya memang ada ( Time Complexity , Space Complexity dan optimality ).
Dalam metode pencarian Bi-Directional Search (BDS) mencakup 4 Kriteria peformansi pencarian terbaik .
Jadi, diantara dua metode-metode pencarian yang saya jelaskan IDS dan BDS , BDS adalah metode pencarian yang terbaik karena metode tersebut dapat mencakup 4 kriteria performansi pencarian terbaik.
Nama : Rusdalifah
BalasHapusNim : 12.43.098
Untuk soal yang pertama
Menurut saya, Mengapa Artificial Intelligence dapat dikembangkan berbagai bidang studi baru karena yang kita ketahui jika Artificial Intelligence / Kecerdasan buatan itu merupakan alat pintar (misalnya komputer) yang dapat melakukan suatu tugas yang mana tugas tersebut dilakukan oleh manusia akan dibutuhkan suatu kepintaran untuk melakukannya, dan dimana Artificial Intelligence / Kecerdasan buatan tersebut akan selalu dikembangkan ke dalam sistem yang nantinya akan dapat membantu dalam pekerjaan atau tugas yang kita kerjakan, Artificial Intelligence akan selalu menyerap informasi atau pembelajaran dan akan menerapkannya dengan baik dalam kehidupan sehari-hari jadi jika kita membahas AI tidak akan habisnya dalam menciptakan suatu kepintaran atau kecerdasan dalam sistem-sistem yang dibuatnya dan akan selalu dikembangkan di berbagai bidang apapun , seperti halnya saja bidang studi sistem pakar , sistem pakar ini merupakan komputer pengganti manusia/pakar sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar. jadi jika saja ada kesulitan , sistem pakar (komputer) ini akan membantu dalam penyelesaian masalah yang sedang dihadapi contoh sistem pakar yaitu kasus seseorang yang dipenjara misalnya saja kita sebagai wartawan pasti bertanya-tanya dan ingin mengetahui mengapa dia bisa di penjara , apa kesalahannya dan bagaimana proses hukum yang berjalan sekarang dan pertanyaan itu pasti kita tanyakan langsung ke pakar hukum tersebut yaitu hakim / jaksa / pengacara dari tersangka tapi dengan adanya sistem pakar ini akan membantu dalam menjawab semua pertanyaan tersebut karena didalam sistem pakar yang dimiliki pakar hukum tersebut sudah disimpan dalam pengetahuan hukum yang dimilikinya.
Nama : Muhammad Jihadul Akbar
BalasHapusNim : 12.43.112
Untuk Soal 2 Jawaban :
Ada 4 kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur performansi teknik pencarian :
1. Completeness , artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time compexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat solusi yang berbeda.
Menurut saya setiap metode pencarian blind search dapat memuat 4 kriteria performansi pencarian terbaik namun pada setiap metodenya tidak sepenuhnya dapat memuat 4 kriteria tersebut.
Contoh :
1. Pada Breadth First Search pencarian akan dilakukan pada semua level sehingga tidak akan menemui jalan buntu, jika ada lebih dari satu solusi maka BFS akan menemukannya, tetapi jika menggunakan metode ini memori yang diperlukan banyak karena harus menyimpan semua node yang dibangkitkan dan membutuhkan waktu yang lama karena harus menguji semua level, tapi pada umumnya tidak optimal.
2. Pada Depth First Search memori yang dibutuhkan relatif lebih sedikit karena node yang dibangkitkan saja yang disimpan, bisa secara kebetulan menemukan solusi sehingga waktu yang di butuhkan sedikit, tetapi ketika melakukan pencarian tidak menutup kemungkinan akan memakan waktu yang lama karena jika tidak menemukan solusi di level terdalam maka akan dilanjutkan ke level sebelumnya, tetapi kemungkinan tidak ditemukannya solusi bisa saja terjadi, metode ini juga tidak optimal karena jika terdapat solusi di level yang berbeda maka DFS tidak menjamin akan menemukan solusi yang terbaik dan jika kedalaman level tak dibatasi maka memori yang digunakan akan semakin besar.
3. Depth Limited Search metode ini digunakan untuk mengatasi kelemahan pada DFS yaitu membatasi kedalaman maksimum pada suatu jalur solusi, namun jika suatu jalur solusi dibatasi tidak menutup kemungkinan solusi yang dicari tidak akan ditemukan
4. Uniform Cost Search hampir sama dengan BFS tetapi pada UCS hanya menghitung biaya terendah berdasarkan dari simpul asal sampai simpul tujuan / goal, biaya dari simpul asal ke suatu simpul n dilambangkan g(n), jika memakai metode ini menjamin ditemukannya solusi dan solusi yang ditemukan adalah yang terbaik bisa di bilang metode ini complete dan optimal, tetapi bisa saja metode ini tidak complete dan optimal jika Syaratnya tidak dipenuhi yaitu Pohon UCS adalah g(successor(n) >= g(n) untuk setiap simpul n.
5. Iterative Deepening Search metode ini menggabungkan kelebihan BFS dan DFS sehingga memori yang dibutuhkan menjadi sedikit, tetapi metode ini juga mempunyai kelemahan yaitu pada waktu yang dibutuhkan akan menjadi tinggi karena semua node akan diuji untik menemukan solusi yang terbaik dari semua solusi itu kita dapat memilih solusi mana yang terbaik.
6. Bi-directional Search pada metode ini kita melakukan pencarian dari 2 arah, pencarian maju (dari start ke tujuan) dan pencarian mundur (dari tujuan ke start), Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yg sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dgn cara menggabungkan kedua jalur yg bertemu, menggunakan metode ini akan menghemat waktu dan memori juga selalu memberikan solusi yang optimal, tetapi ada faktor yang perlu diperhatikan agar Bi-directional Search optimal yaitu bagaimana kalau terdapat beberapa node tujuan yang berbeda?, terdapat perhitungan yang tidak efisien untuk selalu mengecek apakah node baru yang dibangkitkan sudah pernah dibangkitkan oleh pencarian dari arah yang berlawanan, bagaimana menentukan strategi pencarian untuk kedua arah tersebut?.
Jadi dari semua metode Blind Search dapat disimpulkan memiliki 4 kriteria performansi pencarian terbaik namun setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangan, jadi tergantung pengguna ingin menggunakan metode apa yang sesuai dengan kebutuhannya.
Menurut saya ciri yang dapat memuat 4 kriteria performansi pencarian terbaik adalah "Bi-directional Search"
HapusBi-directional Search berdasarkan 4 kriteria performansi pencarian terbaik
1. Completeness , Solusi akan ditemukan jika solusinya memang ada
2. Time compexity , Tidak memakan waktu lama ketika mencari solusi
3. Space complexity , Memori yang digunakan tidak terlalu banyak
4. Optimality , Bi-directional Search akan memberikan solusi terbaik jika terdapat solusi yang berbeda
Nama : Muhammad Jihadul Akbar
BalasHapusNim : 12.43.112
Untuk Soal 1 Jawaban
1. Karena pesatnya perkembangan teknologi yang semua tak lepas dari peran komputer yang ada saat ini, menimbulkan persaingan terhadap pakar dan produsen untuk berlomba-lomba menciptakan sebuah teknologi baru yang lebih sempurna, bermanfaat dan banyak diminati pasaran atau oleh pengguna. Semua itu tak lepas dari pola pikir manusia yang selalu berinovasi untuk melakukan penelitian demi menghasilkan teknologi yang lebih mutakhir. Karena itu banyak para pakar, ilmuwan, ataupun kalangan mahasiswa yang berusaha mempelajari teknologi-teknologi yang telah ada untuk dikembangkan dengan pengetahuan / bidang studi yang telah mereka dapatkan sebelumnya. Dan pada realitanya banyak metode2 baru yang di dapatkan dalam melakukan penelitian terhadap teknologi. Dari metode/ cara baru tersebut banyak melahirkan bidang studi baru yang ada pada saat ini dan kitapun dapat merasakan langsung dampak dari perkembangan teknologi itu sendiri dan tidak menutup kemungkinan adanya bidang studi baru yang akan banyak di temukan seiring berkembangnya zaman dikarenakan teknologi yang selalu berkembang lebih mutakhir serta pola pikir yang cerdas dari manusia modern. Contohnya saja seperti yang disebutkan “Harlina” penggabungan pengetahuan dan penelusuran data untuk memecahkan masalah secara normal maka terciptalah “Sistem Pakar”, misalkan sistem yang diinginkan adalah Sistem untuk mengetahui penyakit gigi dan mulut, maka kita akan harus meneliti kepakar dokter gigi dan mulut untuk mendapatkan data-data yang diinginkan sehingga data tersebut nantinya akan disubsitusikan ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak
Berikan penjelasan apakah ada suatu karakteristik atau ciri agar suatu metode pencarian blind search dapat memuat 4 kriteria performansi pencarian terbaik.
Hapusmaaf bu pertanyaan ibu untuk soal 2 tapi ibu komentar di soal 1.....
Hapussaya jawab di kolom komentar soal 1 bu
Nama : Erwinsyah
BalasHapusNim : 12.43.131
Karena secara umum dengan adanya AI kita akan dapat mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, masalah yang biasa diselesaikan melalui aktifitas intelektual.
Hingga saat ini, AI terus dipelajari dan dikembangkan secara meluas maupun mendalam. Maka saat ini, kita akan mengenal banyak bidang studi baru yang berawal dari AI, seperti computational intelligence, soft computing, fuzzy systems, evolutionary computation, dan banyak lagi lainnya yang semain fokus pada bidang kajian dan permasalahan tertentu.
Nama : Joana Mandasari
BalasHapusNIM : 12.43.140
Untuk menjawab pertanyaan pertama, menurut saya perkembangan AI di jaman sekarang sangatlah sangat berkembang. Dengan dibantunya dengan perkembangan teknologi yang mendampinginya , dan definisi AI yang tepat untuk perkembangan di jaman sekarang yaitu, acting rationally dengan pendekatan rational agent. Hal ini berdasarkan pemikiran bahwa komputer bisa melakukan penalaran secara logis dan juga bisa melakukan aksi secaara rasional berdasarkan hasil pemikiran tersebut. semakin pesatnya perkembangan hardware dan software, berbagai produk AI telah berhasil dibangun dn digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Di sini, produk-produk tersebut dikelompokkan ke dalam empat teknik yang ada di AI, yaitu searching, reasoning, planning, dan learning.
name : Deni Darmawan
BalasHapusnim : 12.43.114
1. Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.
Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin.
Nama : Yulianti Nur Sumarlina
BalasHapusNIM : 12.43.137
1.Menurut saya itu terjadi karena otak manusia berkembang tanpa ada batasannya. Mereka berfikir untuk lebih maju. Oleh fikiran tersebut mereka mengeluarkan tindakan. Seperti mereka memperbarui sesuatu atau menemukan sesuatu yang baru. Manusia bekerja sama dalam menemukan atau menciptakan sesuatu sesuai dengan keahlian dibidang masing-masing. Manusia juga memiliki sikap tidak pernah puas mereka selalu ingin menemukan atau menciptakan hal-hal yang tidak pernah akan kita duga.
Saya ingin sedikit menanyakan untuk jawaban saudara yuli, jika otak manusia berkembang tanpa ada batasannya, berarti manusia selalu berevolusi.. apakah AI juga akan berevolusi ? dan apakah sistem yang dibuat oleh AI dapat berkembang seperti otak manusia yang katanya tanpa ada batasannya ?.. Silahkan Dijawab
Hapusmenurut saya AI akan terus berkembang sesuai dengan kemampuan manusia, jadi tergantung oleh manusianya sendiri. kemungkinan sih bisa. soalnya kan banyak yang ga bisa gada yang ga mungkin.
Hapussebelumnya saya ingin bertanya contoh sistem yang dibuat oleh AI itu sendiri agar bisa menjadi refisi saya untuk menjawab.
Menurut saya semua sistem sama saja, yang membedakannya adalah kebutuhan penggunanya..
Hapusoke jawabannya saya kira cukup, "yang penting ga bisa gada yang ga mungkin ya"..hahaha :D
name : Deni Darmawan
BalasHapusnim : 12.43.114
2). Terdapat 4 kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur perfomansi metode pencarian, yaitu:
1. Apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinyamemang ada (
completeness)?
2.Berapa lama waktu yang diperlukan untuk penemuan solusi. Semakincepat penemuan solusi maka akan semakin baik performansi metode pencarian tersebut (
time complexity)?
3.Berapa banyak memori yang diperlukan (
space complexity)?
4. Apakah metode pencarian tersebut menjamin menemukan solusi yangterbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda (
optimality)?
contoh
(Best-First Search)
Metode
best-first search ini merupakan kombinasi dari metode depth-first search dan metode breadth-first search dengan mengambil kelebihan dari kedua metodetersebut. Apabila pada pencarian dengan metode hill climbing tidak diperbolehkanuntuk kembali ke node pada level yang lebih rendah meskipun node pada levelyang lebih rendah tersebut memiliki nilai heuristik yang lebih baik, lain halnyadengan metode best-first search ini. Pada metode best-first search , pencariandiperbolehkan mengunjungi node yang ada di level yang lebih rendah, jikaternyata node pada lebih yang lebih tinggi ternyata memiliki nilai heuristik yanglebih buruk. Best-first search merupakan sebuah metode yang membangkitkan simpul darisimpul sebelumnya. Best-first search
memilih simpul baru yang memiliki nilaiheuristik terkecil diantara semua leaf nodes (simpul-simpul pada level terdalam)yang pernah dibangkitkan. Penentuan simpul terbaik dilakukan denganmenggunakan sebuah fungsi yang disebut fungsi evaluasi f ( n ). Fungsi evaluasi
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapusNim : 12.43.082
BalasHapusNama : Asrul Wijaya
Jawaban nomor 1
Kecerdasan buatan atau artificial intelligence merupakan bidang ilmu komputer yang sangat penting di era kini dan masa akan datang untuk mewujudkan sistem komputer yang cerdas. Kata “intelligence” berasal dari bahasa Latin “intelligo” yang berarti “saya paham”. Berarti dasar dari intelligence ialah kemampuan untuk memahami dan melakukan aksi.
Jadi, supaya komputer dapat bertindak seperti atau serupa dengan manusia atau komputer dapat berfikir seperti atau serupa dengan manusia maka, komputer harus diberi bekal pengetahuan, dan mempunyai kemampuan untuk menalar. Contoh bekal pengetahuannya seperti ilmu filsafat, matematika, psikolog, dan ilmu komputer. Lalu dengan dikelolanya bekal ilmu yang ada itu dengan melalui bidang ilmu artificial intelligence, artificial intelligence memiliki kemampuan untuk membuat cabang ilmu yang baru. Contoh cabang ilmunya seperti natural language processing (NLP), computer vision, robotika dan sistem navigasi, dan sistem pakar.
Nim : 12.43.082
BalasHapusNama : Asrul Wijaya
Jawaban nomor 2
Empat kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur perfomansi teknik pencarian :
1. Completeness artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada.
2. Time complexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan.
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan.
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda.
Contohnya Pencarian mendalam pertama (Depth – First Search)
Pada pencarian Depth – First Search dilakukan pada suatu simpul dalam setiap level dari yang paling kiri. Jika pada level yang paling dalam tidak ditemukan solusi, maka pencarian dilanjutkan pada simpul sebelah kanan dan simpul yang kiri dapat dihapus dari memori. Jika pada level yang paling dalam tidak ditemukan solusi, maka pencarian dilanjutkan pada level sebelumnya. Demikian seterusnya sampai ditemukan solusi.
Keuntungannnya :
- Membutuhkan memori relatif kecil, karena hanya node-node pada lintasan yang aktif saja yang disimpan.
- Dan secara kebetulan, akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak lagi dalam ruang keadaan, jadi jika solusi yang dicari berada pada level yang dalam dan paling kiri, maka DFS akan menemukannya dengan cepat (waktunya cepat).
Kerugiannya :
- Memungkinkan tidak ditemukannya atau tidak adanya tujuan yang diharapkan, karena jika pohon yang dibangkitkan mempunyai level yang sangat dalam (tak terhingga). Karena dari itu tidak complete karena tidak ada jaminan akan menemukan solusi
- Hanya mendapat 1 solusi pada setiap pencarian, karena jika terdapat lebih dari satu solusi yang sama tetapi berada pada level yang berbeda, maka DFS tidak menjamin untuk menemukan solusi yang paling baik. Karena dari itu tidak optimal.
Nama : Agus Wahyuda Nur Rahman
BalasHapusNIM : 1243120
jawaban yang pertama
Istilah AI pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di Konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan sebab berbagai penelitian mengenai teori-teori dan prinsip-prinsipnya juga terus berkembang.
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
Hapusadakah penjelaasan yang lebih spesifik tentang kenapa AI itu menjadi berbagai bidang study baru karena sepertinya penjelasan ini terlalu umum :D
HapusKalau tidak salah soal pertanyaan pertama bukan tentang sejarah AI. Karena yang dikemukan ini adalah sedikit ulasan tentang sejarah bukan mengapa harus mempelajari AI yang dapat menumbuhkan bidang ilu yang baru.
HapusNAMA : Alvi Rezal
BalasHapusNIM : 1243141
PERTAMA
karena artificial intelegence sudah sangat berkembang.dan selama proses perkembangannya artficial intelegence sudah menyebar ke berbagai sendi kehidupan.dari situ munculah cabang ilmu baru yang digunakan di berbagai bidang selama ini.
KEDUA
karena keempat perfomanci pencarian terbaik tersebut bersifat antara lain :
1. Completeness : solusi akan ditemukan jika memeng ada
2. Time compexity : tidak memakan waktu lama untuk menemukan solusi
3. Space complexity : tidak banyak memakan memori
4. Optimality : akan memberikan solusi terbaik jika ada 2 solusi yang
berbeda
Nama : Purnamawansyah
BalasHapusNIM : 12.43.115
Jawaban Nomor 1
“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan”
Dari beberapa pendapat para ahli di atas, dapat disimpulkan bahwa kecerdasan buatan mengandung dua ide dasar. Pertama, menyangkut studi proses berpikir manusia, dan yang kedua, berhubungan dengan merepresentasikan proses tersebut melalui mesin (komputer, robot, dll).
Dengan kata lain, kecerdasan buatan (artificial intelligence) dapat diartikan sebagai bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia.
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapusNAMA : JUNIA SUANTI
BalasHapusNIM : 12.43.139
Untuk pertanyaan no 1
Menurut saya, Seiring berkembangnya zaman dan pola pikir manusia perkembangan Artificial Intellegence yang ada juga akan semakin berkembang, oleh karena itu para pakar dan ilmuwan terus melalukan penelitian dan percobaan dengan studi yang sudah ada sehingga menghasilkan teknologi yang lebih sempurna. Contohnya : Permainan catur, dimana permainan tersebut menggabungkan unsur AI dan game, game tersebut merespon langkah-langkah yang kita lakukan saat memainkannya.
Nama : Purnamawansyah
BalasHapusNIM : 12.43.115
Jawaban Nomor 2
Untuk mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat 4 kriteria yang dapat digunakan :
1. Completeness : apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
2. Time complexity : berapa lama waktu yang diperlukan? [semakin cepat, semakin baik]
3. Space complexity : berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality : apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda?
– Pencarian buta (blind search)
• Pencarian melebar pertama (Breadth – First Search)
• Pencarian mendalam pertama (Depth – First Search)
Pencarian Melebar Pertama (Breadth-First Search)
• Semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum level n+1
• Mulai dari akar terus ke level 1 dari kiri ke kanan
• Kemudian ke level selanjutnya hingga solusi ditemukan
pencarian-melebar-pertama-breadth-first-search
• Keuntungan
– Tidak akan menemui jalan buntu
– Menjamin ditemukannya solusi (jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukan pasti yang paling baik
– Jika ada satu solusi maka bread-first search akan menemukannya
• Kelemahannya
– Membutuhkan memori yang cukup banyak
– Membutuhkan waktu yang cukup lama
Pencarian mendalam pertama (Depth-First Search
• Proses pencarian dilakukan pada semua anaknya sebelum dilakukan pencarian ke node-node yang selevel
• Keuntungan
– Memori yang relatif kecil
– Secara kebetulan, akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak lagi
Nama : Laurensius Lerie
BalasHapusNim : 12.43.113
Jawab :
1.Menurut saya karena artificial intelligence mencakup segala bidang yang ada dan merupakan sebuah inovasi dalam membangun sistem cerdas diberbagai bidang, yaitu sistem yang memiliki keahlian seperti manusia pada domain tertentu, merupakan cabang ilmu komputer yang mempresentasikan pengetahuan yang ada pada manusia di aplikasikan kepada suatu benda/alat , Software, Hardware dan memproses informasi ke dalam sistem berdasarkan keinginan sipembuat /pengembang sesuai dengan aturan-aturan yang ada didalamnya .
2. Untuk mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan :
– Completeness : apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
– Time complexity : berapa lama waktu yang diperlukan?
– Space complexity : berapa banyak memori yang diperlukan?
– Optimality : apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda?
Contoh :
(Breadth-First Search)
• Semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum level n+1
• Mulai dari akar terus ke level 1 dari kiri ke kanan
• Kemudian ke level selanjutnya hingga solusi ditemukan
• Keuntungan
– Tidak akan menemui jalan buntu
– Menjamin ditemukannya solusi (jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukan pasti yang paling baik
– Jika ada satu solusi maka bread-first search akan menemukannya
• Kelemahannya
– Membutuhkan memori yang cukup banyak
– Membutuhkan waktu yang cukup lama
(Depth-First Search)
• Proses pencarian dilakukan pada semua anaknya sebelum dilakukan pencarian ke node-node yang selevel
• Keuntungan
– Memori yang relatif kecil
– Secara kebetulan, akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak lagi.
Lanjutan No 2
HapusPerformasi pencarian terbaik :
Best-First Search merupakan sebuah metode yang membangkitkan simpul dari simpul sebelumnya. Best-first search memilih simpul baru yang memiliki biaya terkecil diantara semua leaf nodes (simpul-simpul pada level terdalam) yang pernah dibangkitkan. Penentuan simpul terbaik dilakukan dengan menggunakan sebuah fungsi yang disebut fungsi evaluasi f(n). fungsi evaluasi best-first search dapat berupa biaya perkiraan dari suatu simpul menuju ke goal atau gabungan antara biaya sebenarnya dan biaya perkiraan tersebut.
Pada setiap langkah proses pencarian terbaik pertama, kita memilih node-node dengan menerapkan fungsi heuristik yang memadai pada setiap node/simpul yang kita pilih dengan menggunakan aturan-aturan tertentu untuk menghasilkan penggantinya. Fungsi heuristic merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian ruang keadaan suatu problema secara selektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar.
Ada beberapa istilah yang sering digunakan pada metode best-first search, yaitu:
1. Start node adalah sebuah terminology untuk posisi awal sebuah pencarian
2. Curret node adalah simpul yang sedang dijalankan dalam algoritma pencarian jalan terpendek
3. Suksesor adalah simpul-simpul yang yang akan diperiksa setelah current node
4. Simpul (node) merupakan representasi dari area pencarian
5. Open list adalah tempat menyimpan data simpul yang mungkin diakses dari starting node maupun simpul yang sedang dijalankan
6. Closed list adalah tempat menyimpan data simpul yang juga merupakan bagian dari jalur terpendek yang telah berhasil didapatkan
7. Goal node yaitu simpul tujuan
8. Parent adalah curret node dari suksesor.
Algoritma best-first search
Pertama kali, dibangkitkan node A. Kemudian semua suksesor A dibangkitan, dan dicari harga paling minimal. Pada langkah 2, node D terpilih karena harganya paling rendah, yakni 1. Langkah 3, semua suksesor D dibangkitkan, kemudian harganya akan dibandingkan dengan harga node B dan C. Ternyata harga node B paling kecil dibandingkan harga node C, E, dan F. Sehingga B terpilih dan selanjutnya akan dibangkitkan semua suksesor B. Demikian seterusnya sampai ditemukan node tujuan. Ilustrasi algoritma best-first search
Untuk mengimplementasikan algoritma pencarian ini, diperlukan dua buah senarai, yaitu: OPEN untuk mengelola node-node yang pernah dibangkitkan tetapi belum dievaluasi dan CLOSE untuk mengelola node-node yang pernah dibangkitkan dan sudah dievaluasi. Algoritma selengkapnya adalah sebagai berikut.
1. OPEN berisi initial state dan CLOSED masih kosong.
2. Ulangi sampai goal ditemukan atau sampai tidak ada di dalam OPEN.
a.Ambil simpul terbaik yang ada di OPEN.
b. Jika simpul tersebut sama dengan goal, maka sukses
c. Jika tidak, masukkan simpul tersebut ke dalam CLOSED
d. Bangkitkan semua aksesor dari simpul tersebut
e. Untuk setiap suksesor kerjakan:
f. Jika suksesor tersebut belum pernah dibangkitkan, evaluasi suksesor tersebut, tambahkan ke OPEN, dan catat parent.
g. Jika suksesor tersebut sudah pernah dibangkitkan, ubah parent-nyajika jalur melalui parent ini lebih baik daripada jalur melalui parent yang sebelumnya. Selanjutnya perbarui biaya untuk suksesor tersebut dn nodes lain yang berada di level bawahnya.
Nama :Abdul Rahman
BalasHapusNim :12.43.122
Jawab 1:
Menurut Saya (AI) Adalah Hasil Pikiran Manusia dalam kecerdasan buatan Atau Sebuah Perancangan pemikiran manusai yang di buat menjadi program yang memungkinkan komputer melakukan suatu tugas atau mengambil keputusan dengan meniru cara berpikir dan penalaran manusia. (AI) yaitu, ilmu tentang pembuatan mesin yang bekerja untuk memecahkan masalah dan melakukan pekerjaan yang sulit seperti otak manusia dalam melakukan hal itu sendiri Contoh :Robot (Robotics) mesin yang dalamnya berupa program atau perintah yang sudah ada dan di jalankan oleh mesin dari gerak dan logika untuk menjalankan aktifitas dalam kehidupan sehari-hari dalam membantu manusia.
Nama : Faqih Fahrunika
BalasHapusNIM : 12.43.106
Soal nomor 1 :
AI dapat dikembangkan di berbagai studi baru karena AI disebut juga kecerdasan entitas ilmiah, dimana dapat disamakan seperti komputer. Apalagi di era globalisasi seperti sekarang ini, banyak manusia menggunakan komputer. Untuk apa mereka menggunakan komputer?karena mereka mengetahui, bahwa komputer dapat membantu mereka dalam menyelesaikan pekerjaan mereka. dan di dalam komputer, Mereka pasti menggunakan aplikasi tertentu. Misalkan mereka ingin melakukan pencarian data, Di dalam komputer terdapat banyak aplikasi yang digunakan untuk melakukan pencarian data. Dan hal ini sangat memudahkan bagi manusia. Dari keterangan diatas, para ahli mengembangkan AI menjadi berbagai bidang studi baru.
Soal nomor 2 :
Untuk mengukur performansi metode pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan, yaitu:
1. Apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada(Completeness)?
2. Berapa lama waktu yang diperlukan(Time Complexity)?
3. Berapa banyak memori yang diperlukan(Space Complexity)?
4. Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda(Optimally)?
-BFS : pencarian dilakukan setiap simpul dalam level secara berurutan dari kiri ke kanan. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian akan dilanjutkan ke level berikutnya. Demikian seterusnya. Dan BFS akan menyimpan semua solusi yang telah dicari.
-DFS : pencarian dilakukan pada suatu simpul dalam setiap level dari yang paling kiri. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian akan dilanjutkan ke level berikutnya. Kelebihan DFS adalah pemakaian memori yang lebih sedikit. Dan kelemahan DFS, jika pohon yang dibangkitkan mempunyai level yang sangat dalam(tak terhingga), maka tidak ada jaminan untuk menemukan solusi.
-DLS : Pencarian dengan membatasi kedlaman maksimum dari suatu jalur solusi. Jika batasan kedalaman terlalu kecil, maka DLS tidak dapat menemukan solusi.
-UCS : UCS berusaha menemukan solusi dengan total biaya terendah yang dihitung berdasarkan biaya dari simpul asaln menuju simpul tujuan. UCS menjamin ditemukannya solusi dan solusi yang ditemukan selalu yang terbaik.
-IDS : IDS melakukan pencarian secara iteratif menggunakan penelusuran DLS dimulai batasan dari level 0. Jika belum ditemukan solusi, makas dilakukan iterasi ke-2 dengan batasan level 1. Tetapi, konsekuensinya Time-Complexity-nya menjadi tinggi.
-BDS : pada setiap iterasi, pencarian dilakukan dari dua arah : pencarian maju (dari start ke goal), dan pencarian mundur (dari goal ke start). Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yang sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dengan cara menggabungkan kedua jalur yang bertemu.
Jadi Saya kira Bi-DIRECTIONAL SEARCH (BDS), memenuhi kriteria sebagai peformansi pencarian terbaik dengan melakukan pengujian berdasarkan 4 kriteria.
Terima Kasih.
Jawab :2
BalasHapusAda empat kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur performansi teknik pencarian :
1. Completeness , artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time compexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat solusi yang berbeda.
Jadi, untuk Abdul Rahman
HapusIni hanya menjelaskan 4 kreteria performasi.
jadi menurut anda dari Metode Blind Search, Algoritma mana yang mempunyai 4 kriteria performasi tersebut ?
karena dipostingan ini hanya menyebutkan 4 kriteria nya saja.
Nama: Helmy Herlangga
BalasHapusNIM: 12.43.097
Untuk pertanyaan pertama, Mengapa dari sebuah Artificial Intelligence dapat dikembangkan berbagai bidang studi baru? Karena bidang studi Artificial Intelligence sangat luas pembahasannya, beberapa macam bidang yang menggunakan Artificial Intelligence antara lain sistem pakar, games, logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika. Saya ambil contoh logika fuzzy, banyak sekali pembahasan yang bisa diperoleh hanya dari logika fuzzy. Artificial Intelligence terus berkembang dalam kehidupan sekarang dan masa depan, setiap saat selalu ada peningkatan teknologi menuju yang lebih tidak terpikirkan oleh manusia dan semakin banyak lagi pembahasan yang dapat di kembangkan dari Artificial Intelligence
Apa yang menyebabkan bidang studi AI sangat luas pembahasannya ?
HapusNama: Helmy Herlangga
BalasHapusNIM: 12.43.097
Untuk pertanyaan kedua, blind search mempunyai 7 metode, antara lain:
a. Breadth-First Search (BFS)
b. Depth-First Search (DFS)
c. Depth-Limited Search (DLS)
d. Uniform Cost Search (UCS)
e. Iterative-Deepening Search (IDS)
f. Bi-Directional Search (BDS)
4 kriteria mengukur performansi
1. Completeness :
Completeness bisa dilakukan pada BREADTH FIRST SEARCH (BFS) karena keuntungan BFS adalah tidak akan menemui jalan buntu (solusi lebih optimal) dan jika ada satu solusi, maka breadth-first search akan menemukannya. Dan jika ada lebih dari satu solusi, maka solusi minimum akan ditemukan. Iterative-Deepening Search (IDS) juga bisa digunakan untuk mencapai Completeness.
2. Time complexity :
Time complexity bisa dilakukan pada DEPTH FIRST SEARCH (DFS) karena salah satu keuntungan DFS jika solusi yang dicari berada pada level yang dalam dan paling kiri, maka DFS akan menemukannya secara cepat.
3. Space complexity :
Space complexity bisa dilakukan pada DEPTH FIRST SEARCH (DFS) karena salah satu keuntungan DFS adalah pemakaian memori hanya sedikit, berbeda jauh dengan BFS yang harus menyimpan semua node yang pernah dibangkitkan.
4. Optimality :
Optimality bisa dilakukan pada BREADTH FIRST SEARCH (BFS) karena keuntungan BFS adalah jika ada lebih dari satu solusi, maka solusi minimum akan ditemukan. Iterative-Deepening Search (IDS) juga bisa digunakan untuk mencapai Optimality.
Untuk 4 kriteria pencariannya saya sependapat dengan saudara helmy, tapi yang saya pertanyakan apa benar metode pencarian blind search mempunyai 7 metode ? kalau memang benar ada tolong sebutkan metode yang ke 7.
HapusNama : Dewi Sulistyowati
BalasHapusNIM : 12.43.138
Untuk pertanyaan pertama,
Menurut pendapat saya, dikarenakan Permasalahan didalam AI (Artificial Intelligence) akan selalu bertambah & berkembang seiring dengan laju perkembangan zaman menuju arah globalisasi dalam setiap aspek kehidupan manusia, membawa persoalan-persoalan yg semakin beragam pula.oleh sebab itu, para pakar/ilmuwan selalu berinovasi untuk melakukan penelitian & mengembangkan teknologi yg telah ada demi menghasilkan teknologi yg lebih mutakhir. Hal ini menimbulkan studi baru dalam bidang ilmu pengetahuan komputer.salah satu contoh pengembangan AI yaitu sistem pakar, Sistem Pakar (Expert System) merupakan suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya dikerjakan oleh seorang pakar, misalnya : Dokter, Lawyer, Analist Keuangan, Tax Advisor. Sistem pakar dapat mendorong perhatian besar diantara ahli komputer dan spesialist informasi untuk mengembangkan sistem membantu manajer dan non manajer memecahkan masalah.
Nama : Dewi Sulistyowati
BalasHapusNIM : 12.43.138
Untuk mengukur performansi teknik pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan, yaitu :
Completeness: Apakah teknik tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
Time complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan?
Space complexity : Berapa banyak ruang memori yang diperlukan?
Optimality: Apakah teknik tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda?
Beberapa perbandingan metode pencarian berdasarkan 4 kriteria performance :
-> BREATH FIRST SEARCH
Dengan metode BFS Tidak akan menemui jalan buntu. Jika ada satu solusi, maka breath first search akan menemukannya. Jika ada lebih dari satu solusi, maka solusi minimum akan ditemukan. Namun BFS Membutuhkan memori yang cukup banyak, karena menyimpan semua node dalam satu pohon, dan juga Membutuhkan waktu yang cukup lama. karena Breadth-first search (BFS) melakukan proses searching pada semua node yang berada pada level atau hirarki yang sama terlebih dahulu sebelum melanjutkan proses searching pada node di level berikutnya.
-> DEPTH LIMITED SEARCH (DLS)
Metode ini berusaha mengatasi kelemahan DFS dengan membatasi kedalaman maksimum dari suatu jalur solusi. Tetapi, sebelum menggunakan DLS, kita harus tahu berapa level maksimum dari suatu solusi. Jika batasan kedalaman terlalu kecil, DLS tidak dapat juga menemukan solusi yg ada. Artinya DLS bisa menjadi tidak complete jika batasan kedalamannya lebih kecil dibandingkan dgn level solusinya.
-> Bi-DIRECTIONAL SEARCH (BDS)
Dengan metode, pencarian dilakukan dari dua arah, yakni pencarian maju (dari start ke tujuan) dan pencarian mundur (dari tujuan ke start).
Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yg sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dgn cara menggabungkan kedua jalur yg bertemu.
BDS punya harapan yg bagus untuk digunakan karena hemat waktu maupun memori juga dan selalu memberikan solusi yg optimal jika solusinya memang ada.
Dari perbandingan metode-metode pencarian yang telah dijelaskan diatas, menurut saya BDS adalah metode pencarian terbaik yang mendekati 4 kriteria tersebut.
Nama : Joana Mandasari
BalasHapusNIM : 12.43.140
Menjawab Pertanyaan No. 2
Untuk mengukur performansi teknik pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan, yaitu :
Completeness: Apakah teknik tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
Time complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan?
Space complexity : Berapa banyak ruang memori yang diperlukan?
Optimality: Apakah teknik tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda?
BREATH FIRST SEARCH
Pencarian dilakukan pada semua simpul dalam setiap level secara berurutan dari kiri ke kanan. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian akan dilakukan pada level berikutnya. Demikian seterusnya sampai ditemukan solusi.
Dengan cara ini, BFS menjamin ditemukannya solusi (jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukannya paling baik.
Dengan kata lain, BFS adalah komplit dan optimal.
NAMA : JUNIA SUANTI
BalasHapusNIM : 12.43.139
Untuk soal No.2
Untuk mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan :
– Completeness : apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
– Time complexity : berapa lama waktu yang diperlukan?
– Space complexity : berapa banyak memori yang diperlukan?
– Optimality : apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda?
1.BREADTH FIRST SEARCH (BFS) : Pencarian dilakukan setiap simpul dalam level secara berurutan dari kiri ke kanan. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian akan dilanjutkan ke level berikutnya. Demikian seterusnya. Dan BFS akan menyimpan semua solusi yang telah dicari.
2.DEPTH FIRST SEARCH (DFS) : Pencarian dilakukan pada suatu simpul dalam setiap level dari yang paling kiri. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian akan dilanjutkan ke level berikutnya. Kelebihan DFS adalah pemakaian memori yang lebih sedikit. Dan kelemahan DFS, jika pohon yang dibangkitkan mempunyai level yang sangat dalam (tak terhingga), maka tidak ada jaminan untuk menemukan solusi.
3. Bi-DIRECTIONAL SEARCH (BDS)
Dengan metode, pencarian dilakukan dari dua arah, yakni pencarian maju (dari start ke tujuan) dan pencarian mundur (dari tujuan ke start).
Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yg sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dgn cara menggabungkan kedua jalur yg bertemu.
Jadi menurut saya Bi-DIRECTIONAL SEARCH (BDS) adalah metode pencarian terbaik yang memenuhi 4 kriteria performansi.
Nama : Entje Achmad Ihsan Warmanjaya
BalasHapusNIM : 12.43.136
Untuk pertanyaan pertama :
* mengapa dari sebuah artificial intelligence dapat dikembangkan berbagai bidang studi baru?
Jawab :
Seperti pada pengertian AI menurut saya adalah sebuah kecerdasan dari hasil pemikiran manusia yang selalu mempunyai
ide-ide untuk membuat sebuah teknologi baru dalam membantu kegiatan maupun permasalahan dalam kehidupan manusia
melalui sarana-prasarana mesin untuk peng-aplikasiannya.
Tetapi didalam AI mesin hanya menirima perintah "YA" atau "TIDAK" seperti hal nya dalam bilangan biner 0 dan 1,
jadi pada saat ini teknologi AI jika diberi perintah maka akan langsung bekerja sesuai yang diperintakan si pengguna.
Pada saat ini AI sudah dapat dilihat berkembang sangat pesat dalam dunia teknologi maupun dalam bidang-bidang terbarunya,
sebagai contoh Comunication, Diagnosa, perencanaan maupun penjadwalan.
Bahkan informasi terbaru nya pada saat ini AI sudah beranjak membuat sebuah mesin robotica yang menirukan sifat manusia.
oleh karena itu para ahli akan terus mengembangkan AI dalam membantu kehidupan manusia.
Nama : I Wayan Andi Saputra Dayana
BalasHapusNIM : 12.43.095
Soal Pertama,
Karena di era sekarang ini artifitical intelligence sangatlah berkembang dalam mewujudkan komputer yang cerdas, dan bidang ini sangatlah berkembang di 20 tahun terakhir seiring dengan kebutuhan perangkat cerdas pada industry dan rumah tangga. Oleh karena itu banyak buku yang memaparkan berbagai pandangan modern dan hasil riset terkini yang perlu dikuasai oleh para akademisi, pelajar dan praktisi lengkap dengan implementasi nyata.
Ada beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika. Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau backgammon.
Nama : I Wayan Andi Saputra Dayana
BalasHapusNIM : 12.43.095
Soal Kedua,
Breadth First Search
Pencarian melebar pertama pada metode BFS, semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya demikian pula dari kiri ke kanan hingga ditemukannya solusi.
Depth Limited Search
Pencarian mendalam pertama pada DFS, proses pencarian akan dilakukan pada semua anaknya sebelum dilakukan ke node-node yang selevel. Pencarian dimulai dari node akar ke level yang lebih tinggi. Proses ini diulangi terus hingga ditemukannya solusi.
Bi-Directional Search
Dengan metode, pencarian dilakukan dari dua arah, yakni pencarian maju (dari start ke tujuan) dan pencarian mundur (dari tujuan ke start).
Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yg sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dgn cara menggabungkan kedua jalur yg bertemu.
Ada 4 kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur performansi teknik pencarian yaitu :
1. Completeness : Apakah teknik tersebut menjamin penemuan solusinya memang ada?
2. Time Complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan?
3. Space Complexity : Berapa banyak ruang memori yang diperlukan?
4. Optimality : Apakah teknik tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik terdapat bebrapa solusi yang berbeda?
Jadi, Untuk I Wayan Andi.
Hapusmenurut anda dari 3 Algoritma Blind Search yang sudah anda terjemahkan pengertiannya, apa yang anda pilih untuk menemukan solusi yang terbaik ?
Nama : Arbianto Irwan Maulana
BalasHapusNIM : 12.43.096
Pertanyaan no.1
Mengapa dari sebuah Artificial Intelligence dapat dikembangkan berbagai bidang studi baru?
Menurut saya dikarenakan Artificial Intelligence itu sendiri mengandung teori-teori dan penjelasan yang sangat banyak dan luas dan juga mudah untuk digandakan dan disebarkan. Contoh bidang yang sudah menggunakan Artificial Intelligence yang umum ditemui saat ini antara lain sistem pakar, sistem sensor dan robotika, game playing , algoritma genetika dan lain-lain. Seiring perkembangan pada zaman ini menuju zaman di masa depan , Artificial Intelligence akan selalu bertambah dan berkembang membentuk bidang studi baru, yang kemudian membawa persoalan-persoalan serta pembahasan yang semakin beragam atau banyak lagi dengan dibantunya perkembangan software dan hardware yang mendampinginya.
Nama : Arbianto Irwan Maulana
BalasHapusNIM : 12.43.096
Pertanyaan no.2
Bagaimana suatu metode pencarian blind search dapat memuat 4 kriteria performansi pencarian terbaik ?
Mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat empat kriteria, yaitu :
- (Completeness) apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
- (Time complexity) berapa lama waktu yang diperlukan
- (Space complexity) berapa banyak memori yang diperlukan
- (Optimality) apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda
Blind search itu sendiri mempunyai beberapa metode, yaitu:
- Breadth-First Search (BFS)
- Depth-First Search (DFS)
- Depth-Limited Search (DLS)
- Uniform Cost Search (UCS)
- Iterative-Deepening Search (IDS)
- Bi-Directional Search (BDS)
Contoh :
Breadth-First Search (BFS) : Pencarian tersebut dilakukan ketika pada simpul dalam level secara berurut dari kiri ke kanan. misal pada 1 level belum ditemukan solusi, pencarian akan dilanjutkan ke level berikutnya. Dan BFS akan menyimpan semua solusi yang telah dicari.jadi metode ini pencarian terbaik yang memenuhi 4 kriteria performansi.
Nama : Rahmat Solihin
BalasHapusNIM : 1243105
JAWABAN NO 1
Kecerdasan Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.
Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin.
Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata. Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game.
Dari pendefinisan, penjelasan serta contoh diatas telah menengaskan bahwa AI dapat diterapkan di berbagai studi baru terkini, karena Ilmu AI sangat kompleks dan bisa diterapkan dsegala bidang, dantentu saja dapat membantu kinerja manusia Menjadi Lebih maksimal
Nama : Abdi Dharma Maulana
BalasHapusNIM : 12.43.091
1. Karena dasar-dasar dan prinsip dari AI yang terus berkembang sehingga banyak pemikiran dari setiap manusia pun berbeda yang menjadikan AI memiliki beberapa sub bagian dan fungsinya masing-masing. Contoh sub bagian dari AI misalnya, Natural Languange Processing (NLP) atau Pemrosesan Bahasa Alami, Expert System (ES) atau Sistem Pakar, Pattern Recognition (PR) atau Pengenalan Pola, Robotic atau Robotika. Dan tidak menutup kemungkinan untuk kedepannya ilmu AI terus berkembang dan dapat menghasilkan sebuah sub bagian yang baru lagi dikarenakan prinsip dasarnya adalah pemikiran manusia yang tidak dapat dibatasi perkembangannya.
=========================================================================================================
2. Pencarian buta (blind search) terbagi menjadi dua jenis yaitu,
- Pencarian melebar (Breadth First Search)
- Pencarian mendalam (Depth First Search).
Pada Breadth First Search semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level 1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya dari kiri ke kanan hingga solusi ditemukan. Keuntungannya menggunakan Breadth First Search :
- Tidak akan menemui jalan buntu, menjamin ditemukannya solusi (jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukan pasti solusi yang paling baik
- Jika ada 1 solusi, maka Breadth First Search akan menemukannya
- Jika ada lebih dari 1 solusi, maka solusi minimum akan ditemukan
Pada pencarian Depth First Search dilakukan pada suatu simpul dalam setiap level dari yang paling kiri. Jika pada level yang paling dalam tidak ditemukan solusi, maka pencarian dilanjutkan pada simpul sebelah kanan dan simpul yang kiri dapat dihapus dari memori. Jika pada level yang paling dalam tidak ditemukan solusi, maka pencarian dilanjutkan pada level sebelumnya. Demikian seterusnya sampai ditemukan solusi. Keuntungan menggunakan Depth First Search :
- Membutuhkan memori relatif kecil, karena hanya node-node pada lintasan yang aktif saja yang disimpan
- Dan secara kebetulan, akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak lagi dalam ruang keadaan, jadi jika solusi yang dicari berada pada level yang dalam dan paling kiri, maka DFS akan menemukannya dengan cepat (waktunya cepat)
Sedangkan untuk menilai baik atau tidaknya suatu sistem pencarian ada empat kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur:
1. Completeness artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time complexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda
Dari kelebihan yang telah dijabarkan dari metode pencarian Breadth First Search dan Depth First Search maka dapat disimpulkan bahwa kedua teknik pencarian tersebut dapat dikategorikan pencarian terbaik karena memenuhi kriteria untuk mengukur perfomansi teknik pencarian.
Nama : Entje Achmad Ihsan Warmanjaya
BalasHapusNIM : 12.43.136
saya ingin menjawab pertanyaan ke- 2.
* jelaskan bagaimana suatu metode pencarian blind search dapat memuat 4 kriteria performansi pencarian terbaik ?
Jawab :
Jadi dalam metode Blind Search ada 4 kriteria performasi antara lain ;
1. Completeness : Apakah metode tersebut menjamin adanya solusi jika solusinya itu ada ?
2. Time Complexity : Berapa lama waktu yang ditempuh dalam menemukan solusi tersebut ?
3. Space Complexity : Berapa banyak memori atau ruang yang diberikan untuk menemukan solusi tersebut ?
4. Optimality : Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda ?
Dari metode Blind search, saya memilih Algoritma (BFS) BREADTH-FIRST SEARCH (Pencarian Melebar Pertama).
Algoritma pencarian ini dilakukan dari node awal atau yang bisa disebut dengan START (S) sebelum mengunjungi node-node pada level n+1,
kemudian dari node akar/awal terus berjalan ke level ke- 1 dari sebelah kiri menuju ke kanan, kemudian bergerak lagi ke level berikutnya dari kiri ke kanan hingga menemukan solusi-nya atau yang bisa disebut dengan GOAL (G), dan node anak yang telah dikunjungi akan disimpan didalam antrian (QUEUE).
Hanya saya dengan menggunakan Algoritma BREADTH-FIRST SEARCH mempunyai Kelebihan dan kelemahan.
Kelebihannya dari algoritma ini adalah Menjamin ditemukannya solusi terbaik (Complete dan Optimal) karena melakukan pencarian secara sepenuhnya dari node ke node yang ada sehingga disetiap node selalu diperiksa sebelum akhirnya menemukan solusi terbaik.
Namun Kelemahan dari algoritma ini adalah membutuhkan ruang atau space yang banyak dan juga membutuhkan waktu yang banyak
karena algoritma ini berjalan node per node dari kiri ke kanan akan selalu di check sebelum menemukan solusinya.
Nama ; Rahmat Solihin
BalasHapusNim ; 1243105
JAWABAN NO 2
Mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat empat kriteria, yaitu :
1. apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. berapa lama waktu yang diperlukan
3. berapa banyak memori yang diperlukan
4. apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda
pembuktian bahwa blind search memenuhi 4 kriteria
1.Breadth First Search (BFS)
Metode pencarian ini dilakukan dengan mencari pada semua simpul dalam setiap level secara berurutan dari kiri ke kanan. jika pada satu level tidak ditemukan solusi maka pencarian akan dilakukan pada level selanjutnya, hingga ditemukan solusi. Dengan begitu BFS menjamin ditemukannya solusi dan sousi yg paling baik. Tetapi BFS ini harus menyimpan semua simpul yang pernah dibangkitkan hal tersebut dimaksudkan agar BFS bisa menelusuri simpul simpul sampai level bawah. BFS sangat sulit untuk di implementasikan ke dunia nyata karena akan membutuhkan waktu yang sangat lama dan diperlukan memori yang besar jika harus mencari di faktor percabangan pada sangat banyak.
2. Depth First Search (DFS)
Metode pencarian ini dilakukan pada suatu simpul dalam setiap level dari yg paling kiri. Jika solusi belum ditemukan maka pencarian akan dilanjutkan pada simpul sebelah kanan dan simpul kiri dapat dihapus dari memori. Demikian seterusnya hingga ditemukan solusi, kelebihan DFS adalah pemakaian memori yang lebih sedikit, hal ini berbeda jauh dengan BFS yang harus menyimpan memori lebih besar. serta jika solusi yang dicari berada disebelah kiri maka DFS akan menemukannya lebih cepat ketimbang BFS. Sedangkan kelemahannya adalah jika pohon memiliki kedalaman yg sangat dalam atau tak terhingga maka solusi mungkin tidak akan pernah ditemukan. Serta DFS tidak dapat menentukan solusi yg paling baik jika terdapat lebih dari satu solusi.
3. Depth Limited Search (DLS)
Metode ini berusaha mengalami kelemahan Depth First Search (DFS) dengan membatasi kedalaman maksimum dari suatu jalur solusi. Tetapi, sebelum menggunakan DLS, kita harus tahu berapa level maksimum dari suatu solusi. Jika batasan kedalaman terlalu kecil. DLS tidak dapat menentukan solusi yang ada. Artinya, DLS bisa menjadi tidak complete jika batasan kedalamanya lebih kecil dibandingkan dengan level solusi lainnya.
4. Uniform Cost Search (UCS)
Kosepnya hampir sama dengan Breadth First Search (BFS) berbedaannya adalah BFS menggunakan urutan level dari yang paling rendah sampai yang paling tinggi, sedangkan UCS menggunakan urutan biaya yang paling kecil sampai yang terbesar.
5. Iterative – Deepening Search (IDS)
IDS merupakan metode yang menggabungkan kelebihan BFS (Breadth-First Search) dengan kelebihan DFS ( Deepth First Search). Kelebihan dari BFS sendiri adalah complete dan optimal, sedangkan kelebihan DFS adalah space complexity rendah atau hanya membutuhkan sedikit memori. Namun, disini ada konsekuensi yang harus dihadapi yakni, time complexity menjadi tinggi.
6. Pada metode ini, setiap dilakukan iterasi, pencarian akan dilakuakan dari 2 arah. Pencarian Maju (dari Start ke Goal) dan pencarian mundur (dari Goal ke Start). Ketika 2 arah pencarian ini membangkitkan simpul yang sama, maka solusi akan ditemukan, yaitu dengan menggabungkan kedua jalur yang bertemu.
Dari penjelasan metode-metode blind search di atas sudah jelas bahwa motede ini telah memenuhi 4 keriteria metode pencarian terbaik.
Nama : Rahmat Solihin
BalasHapusNim :1243105
Jawaban no 2
Mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat empat kriteria, yaitu :
1. apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. berapa lama waktu yang diperlukan
3. berapa banyak memori yang diperlukan
4. apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda
pembuktian blind search memenuhi 4 kriteria di atas
1. Breadth First Search (BFS)
Metode pencarian ini dilakukan dengan mencari pada semua simpul dalam setiap level secara berurutan dari kiri ke kanan. jika pada satu level tidak ditemukan solusi maka pencarian akan dilakukan pada level selanjutnya, hingga ditemukan solusi. Dengan begitu BFS menjamin ditemukannya solusi dan sousi yg paling baik. Tetapi BFS ini harus menyimpan semua simpul yang pernah dibangkitkan hal tersebut dimaksudkan agar BFS bisa menelusuri simpul simpul sampai level bawah. BFS sangat sulit untuk di implementasikan ke dunia nyata karena akan membutuhkan waktu yang sangat lama dan diperlukan memori yang besar jika harus mencari di faktor percabangan pada sangat banyak.
2. Depth First Search (DFS)
Metode pencarian ini dilakukan pada suatu simpul dalam setiap level dari yg paling kiri. Jika solusi belum ditemukan maka pencarian akan dilanjutkan pada simpul sebelah kanan dan simpul kiri dapat dihapus dari memori. Demikian seterusnya hingga ditemukan solusi, kelebihan DFS adalah pemakaian memori yang lebih sedikit, hal ini berbeda jauh dengan BFS yang harus menyimpan memori lebih besar. serta jika solusi yang dicari berada disebelah kiri maka DFS akan menemukannya lebih cepat ketimbang BFS. Sedangkan kelemahannya adalah jika pohon memiliki kedalaman yg sangat dalam atau tak terhingga maka solusi mungkin tidak akan pernah ditemukan. Serta DFS tidak dapat menentukan solusi yg paling baik jika terdapat lebih dari satu solusi.
3. Depth Limited Search (DLS)
Metode ini berusaha mengalami kelemahan Depth First Search (DFS) dengan membatasi kedalaman maksimum dari suatu jalur solusi. Tetapi, sebelum menggunakan DLS, kita harus tahu berapa level maksimum dari suatu solusi. Jika batasan kedalaman terlalu kecil. DLS tidak dapat menentukan solusi yang ada. Artinya, DLS bisa menjadi tidak complete jika batasan kedalamanya lebih kecil dibandingkan dengan level solusi lainnya.
4. Uniform Cost Search (UCS)
Kosepnya hampir sama dengan Breadth First Search (BFS) berbedaannya adalah BFS menggunakan urutan level dari yang paling rendah sampai yang paling tinggi, sedangkan UCS menggunakan urutan biaya yang paling kecil sampai yang terbesar.
5. Iterative – Deepening Search (IDS)
IDS merupakan metode yang menggabungkan kelebihan BFS (Breadth-First Search) dengan kelebihan DFS ( Deepth First Search). Kelebihan dari BFS sendiri adalah complete dan optimal, sedangkan kelebihan DFS adalah space complexity rendah atau hanya membutuhkan sedikit memori. Namun, disini ada konsekuensi yang harus dihadapi yakni, time complexity menjadi tinggi.
6. Bi-Directional Search (BDS)
Pada metode ini, setiap dilakukan iterasi, pencarian akan dilakuakan dari 2 arah. Pencarian Maju (dari Start ke Goal) dan pencarian mundur (dari Goal ke Start). Ketika 2 arah pencarian ini membangkitkan simpul yang sama, maka solusi akan ditemukan, yaitu dengan menggabungkan kedua jalur yang bertemu.
dari penjelasan metode metode bilnd search diatas telah terbukti bahwa blind search telah memenuhi 4 kriteria prefermasi pencarian terbaik.
Nama : Erwinsyah
BalasHapusNim : 12.43.131
untuk pertanyaan no 2 :
Hal yang terpenting dalam menentukan keberhasilan system cerdas adalah kesuksesannya dalam pencarian.
Pengertian Pencarian; merupakan proses mencari solusi dari suatu permasalahn melalui sekumpulan kemungkinan ruang keadaan.
Untuk mengukur performansi metode pencarian, terdapat 4 kriteria yang dapat digunakan:
Completeness: apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusi memamg ada?
Time Complexity: berapa lama waktu yang diperlukan
Space Complexity: berapa banyak memori yang diperlukan
Optimality: apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda
Dua teknik Pencarian & Pelacakan
* Pencarian Buta (Blind Search)
Pencarian melebar pertama (Breadth-Firs Search)
-Semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum level n+1
-Mulai dari akar terus ke level 1 dari kiri ke kanan
-Keuntungan: tidak meneui jalan buntu, menjamin ditemukannya solusi yang paling baik, jika ada solusi maka Bradth-First Search akan menemukannya
-Kelemahan: membutuhkan memori yang cukup banyak
Pencarian mendalam pertama (Depth-Firs Search)
-Proses pencarian dilakukan pada semua anaknya sebalum dilakukan pencarian ke nodenode yang selevel
-Keuntungan: memori relative kecil, secara kebetulan akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak lagi.
* Pencarian Terbimbing (Heiristic Search)
-Pencarian Buta tidak selalu dapat diterapkan dengan baik
-Metode Heuristic Search diharapakan bias menyelesaikan permasalah yang lebih besar
-Metode Heuristic Search menggunakan suatu fungsi yang menghitung biaya perkiraan dari suatu simpul tertentu menuju ke simpul tujuan.
* metode pencarian Heuristik
Pembangkit & Pengujian (Generate & Test)
-Pada prinsipnya metode ini merupakan penggabungan antara Depth-First Search dengan pelacakan mundur, yaitu bergerak ke belakang menuju pada suatu keadaan awal
-Algoritma:
SISTEM PAKAR
Digunakan untuk mendukung pemecahan masalah antara lain:
Pembuatan Keputusan (Decision Making)
Pemaduan Pengetahuan (Knowledge Fusing)
Penbuatan Design (Designing)
Perencanaan (Planning)
Perkiraan/Prakiraan (Forecasting)
Pengaturan (Regulating)
Pengendalian (Controling)
Diagnosis (Diagnosing)
Perumusan (Prescribing)
Penjelasan (Explanning)
Pemberian Nasihat (Advising)
Pelatihan (Tutoring)
Contoh Sistem Pakar:
MYCIN : Diagnosa penyakit meningitis & infeksi
FOLIO : Membantu memberikan keputusan bagi seorang manager dalam stok broker & investasi
DELTA : Pemeliharaan lokomotif listrik diesel
Ciri-ciri Sistem Pakar :
Terbatas pad bidang yang spesifik
Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu
Outputnya bersifat nasihat & anjuran
Outputnya tergantung dari dialog dengan user
Keuntungan Sistem Pakar
Memungkinkan orang awam bias mengerjakan pekerjaan para ahli
Menyimpan pengetahuan & keahlian para pakar
Meningkatkan output & produktifitas
Menghemat waktu & pengambilan keputusan
Meningkatkan kualitas
Kelemahan Sisten Pakar
Biaya yang diperlukan untuk membuat & memeliharanya sangat mahal
Sulit dikembangkan
Ketersediaan pakar di bidangnya
Tidak 100% bernilai benar
Konsep Dasar
Keahlian
Ahli
Pengalihan Keahlian
Aturan
Inferensi
Struktur Sistem Pakar
Basis pengetahuan
Blackboard
Mesin inferensi
Interface pengguna
Subsistem penjelasan
System penyaring pengetahuan.
Nama : Puji Andiyan
BalasHapusNim : 12.43.119
Jawaban untuk soal pertama
Dikarenakan pengembangan AI dalam komputer sekarang itu hanya bisa berpikir dan bertindak seperti manusia meskipun kesempurnaannya belum dapat sepenuhnya menyerupai manusia., makanya dalam kehidupan sehari-hari kita dapat menemukan contoh-contoh penerapan AI yang sering di jumpai seperti System pakar pada rumah sakit, Robotika, Game dan ada juga pengembangan AI di dalam Aplikasi Sistem Keamanan data militer dengan memanfaatkan system enkripsi paket Sistem keamanan dan pertahanan suatu Negara adalah suatu bagian penting dalam suatu Negara tersebut . Untuk itu diperlukan suatu system penguncian data atau system enkripsi yang canggih agar data militer suatu Negara dapat disimpan dengan aman. Dalam system enkripsi ini di tanamkan metode kecerdasan buatan yang digunakan sebagai “otak” dalam melakukan enkripsi data. AI nya pun dapat di buat secara rumit , sehingga dapat meningkat kan keamanan dari data tersebut. Sekian dari saya, Terimakasih
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapusPengarangnya siapa ini ? hahahaha
HapusNim : 1343906
BalasHapusJawaban no.2
Untuk mengukur performansi metode pencarian, terdapat 4 kriteria yang digunakan yaitu:
• Completeness : Penemuaan Solusi
• Time complexity : Waktu yang digunakan
• Space complexity : Memori yang digunakan
• Optimality : metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik
Contoh perbandingan :
1. Depth-Frist Search (DFS)
pemakian memory yg lebih sedikit. DFS hanya menyimpan simpul b dan d, dimana b adalah faktor percabangan dan d kedalaman solusi. Jika b = 10 dan d = 3, maka jumlah simpul yg disimpan di memory adalah 1+10+10+10= 31.
Hal ini berbeda jauh dengan BFS yg harus menyimpan semua simpul yg pernah dibangkitkan. Pada kasus tersebut, BFS yang harus menyimpan 1+10+100+1000= 1.111 simpul. Kelebihan lainnya adalah jika solusi yang dicari pada level yang dalam dan paling kiri, maka BFS akan menemukannya dengan cepat, sedangkan DFS adalah jika pohon yg dibangkitkan mempunyai level yg sangat dalam (tak terhingga), maka tidak ada jaminan mememukan solusi. Artinya, DFS tidak komplit.
Kelemahan lainnya adalah jika terdapat lebih dari satu solusi yangg sama tetapi pada level yangg berbeda, maka DFS tidak menjamin menemukan solusi yang paling baik. Artinya, DFS tidak optimal.
2. Bidirectional Search
Sebaliknya BDS, hanya membangkitkan 2 x (1+10+102+103) = 2.222 simpul.
- Hal ini juga sebanding terhadap jumlah memori yg diperlukan. Dalam hal ini BDS memerlukan memori untuk menyimpan 2.222 simpul.
- BDS punya harapan yg bagus untuk digunakan karena hemat waktu maupun memori juga dan selalu memberikan solusi yg optimal jika solusinya memang ada.
Jadi bisa disimpulkan dari 2 metode tersebut masing – masing memiliki perbedaan, Secara Ruang dan waktu pencarian DFS lebih unggul dibandingkan DFS tetapi BDS lebih unggul karena lebih complete dan optimal.
Jadi diantara 2 perbandingan diatas masing – masing memiliki kelebihan dan kekurangan, dan dipakai tergantung kebutuhan.
Nama : Fitrianingsih
BalasHapusNIM : 12.43.093
Soal no 1
menurut pendapat saya :
pada era globalisasi sekarang ini perkembangan barang-barang digital cukup menyita perhatian seluruh orang di dunia. Seperti handphone, smartphone, netbook, laptop dan sebagainya. Karena dengan adanya barang-barang seperti itu akan memudahkan pekerjaan yang mereka lakukan, bahkan dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia dan bisa lebih baik dari manusia. Misalnya Sistem Pakar adalah perangkat lunak yang digunakan untuk memecahkan masalah yang biasanya diselesaikan oleh seorang pakar.
Soal no 2
4 kriteria mengukur performasi teknik pencarian :
1. Completeness , artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time compexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat solusi yang berbeda.
Metode breadth-first search
Procedure breadth-first search merupakan pencarian yang dilakukan dengan mengunjungi tiap-tiap node secara sistematis pada setiap level hingga keadaan tujuan (goal state) ditemukan.
Keuntungan menggunakan metode breadth-first search
1. Tidak akan menemui jalan buntu.2.
2. Jika ada satu solusi, maka breadth-first search akan menemukannya.
3. Jika ada lebih dari satu solusi, maka solusi minimum akan ditemukan.
Kelemahan menggunakan metode breadth-first search
1. Membutuhkan memori yang cukup banyak, karena menyimpan semua node dalam satu pohon.
2. Membutuhkan waktu yang cukup lama, karena akan menguji n level untuk mendapatkan solusi pada level yang ke- (n+1)
Contoh Software / aplikasi dalam penerapannya sistem pakar itu gimana fit ? aku rada kurang ngerti tentang sistem pakar
Hapuscontoh aplikasi sistem pakar :
Hapusaplikasi sistem pakar diagnosa penyakit pada anak
apabila si anak sakit, orang tua akan mengetahui penyakit apa yang diderita si anak. apabila sudah kita ketahui apa penyakit yang diderita si anak tidak terlalu parah orang tua bisa memberi obat yang dianjurkan oleh sistem. tetapi apabila si anak sakit para sistem akan memberi tau untuk membawa si anak ke rumah sakit.
sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar.
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapusNama : Heru Dwi Yanto
BalasHapusNIM :12.43.087
Soal Nomor 1
Karena menurut saya AI saat ini sangat pesat perkembangannya dan sangat di butuhkan dalam kegiatan sehari hari saya ambil contoh perkembangan robotika di dunia dan di Indonesia. Di Indonesia sendiri sudah mempunyai robot penjinak bom yang di sebut Morolipi yang bekerjasama dengan pihak kepolisian untuk membantu menjinakkan bom dan berkembang terus hingga sekarang. Dan kali ini Indonesia telah mempunyai Morolipi V.2 kembangan dari Morolipi V.1 bahkan untuk system pembelajaran di Indonesia Robotika masuk dalam kurikulum pembelajaran dan Bicara prestasi robot di dunia internasional, Indonesia pernah menyapu bersih delapan gelar sekaligus pada lomba robot di Amerika Serikat dengan tim dari tiga perguruan tinggi, yakni ITB, ITTelkom dan Unikom. Kedelapan gelar tersebut meliputi juara satu dan dua robot pemadam api divisi beroda, juara satu, dua dan tiga robot api divisi berkaki, juara satu RoboWaiter divisi entry level, serta juara satu dan dua RoboWaiter divisi advanced.
Soal Nomor 2
Untuk mengukur performansi teknik pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan, yaitu :
Completeness: Apakah teknik tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
Time complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan?
Space complexity : Berapa banyak ruang memori yang diperlukan?
Optimality: Apakah teknik tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda?
Di sini saya memberi contoh :
DEPTH FIRST SEARCH
Kelebihan
• Kelebihan DFS adalah pemakaian memori yang lebih sedikit.
• DFS hanya menyimpan sekitar bd, di mana b adalah faktor percabangan dan d adalah kedalaman solusi.
• Jika b = 10 dan d = 3 maka jumlah simpul yg disimpan di memori adalah 1+10+10+10 = 31.
• Hal ini berbeda jauh dgn BFS yg harus menyimpan semua simpul yg pernah dibangkitkan. Pada kasus ini, jika gunakan BFS maka simpul yg tersimpan sebanyak 1+10+100+1000 =1111 simpul.
• Kelebihan DFS yg lain, jika solusi yg dicari berada pada level yg dalam dan paling kiri, maka DFS akan menemukannya dengan cepat.
Kelemahan
• Kelemahan DFS adalah jika pohon yg dibangkitkan mempunyai level yg sangat dalam (tak terhingga), maka tidak ada jaminan menemukan solusi. Artinya DFS tidak complete.
• Kelemahan lainnya adalah jika terdapat lebih dari satu solusi yg sama tetapi berada pada level yg berbeda, maka DFS tidak menjamin untuk menemukan solusi yg paling baik. Artinya, DFS tidak optimal.
Perbandingan BFS dan DFS
(Sama-sama non heuristik search)
Kualitasnya dibedakan berdasarkan :
Jumlah ruang simpul
Solusi (Jumlah langkah mencapai Solusi)
Nim : 1343906
BalasHapus1. Jelaskan pendapatmu, mengapa dari sebuah artificial intelligence dapat dikembangkan berbagai bidang studi baru?
Karena kecerdasan buatan selalu berevolusi dan mudah dikembangkan dalam seluruh aspek kehidupan entah itu ekonomi bidang medis, otomotif bisnis serta lainya. selain itu kecerdasan buatan sangat relevan dengan keadaan masa kini serta semakin memudahkan. Contohnya
Lingkup utama dalam Kecerdasan Buatan, antara lain :
• Sistem Pakar (Expert System). Disini komputer digunakan sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan pakar. Dengan demikian komputer akan memiliki keahlian untuk menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.
• Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing). Dengan pengolahan bahasa alami ini diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan bahasa sehari-hari.
• Pengenalan Ucapan (Speech Recognition). Melalui pengenalan ucapan diharapkan manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara.
• Robotika dan Sistem Sensor (Robotics & Sensory System)
• Computer Vision, mencoba untuk dapat menginterprestasikan gambar atau obyek-obyek tampak melalui komputer.
• Intelegent Computer-aided Instruction. Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar
nama: hand yupita yon
BalasHapusnim: 1243110
soal no 1
karena ai itu mencangkup banyak aspek kehidupan, dalam segala bidang pekerjaan ai selalu menjadi solusi untuk mempermudah pekerjaan itu misal adanya mesin cuci serta mein-mesin untuk menghasilkan produk yang membuat manusia cukup menonton tanpa harus bekerja, tidak heran dari sebuah AI dapat berkembang begitu banyak bidang studi baru dan sampai ke depannya akan terus berkembang tidak akan berakhir perkembangan dari ai itu sendiri kecuali berakhirnya manusia itu.
soal no 2
karena blind search memiliki pencarian yang kompleks dengan macam-macam metode pencarian mulai dari pencarian melebar, mendalam, memperhitungkan biaya, serta melakukan pencarian dengan 2 arah semua metode itu saling melengkapi kekurangannya masing-masing. jadi dengan begitu wajar saja jika blind search memiliki 4 kriteria pencarian terbaik
2. Ada 4 kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur perfomansi metode pencarian, yakni:
BalasHapus-Completeness : Apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
-Time complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan ?
-Space complexity : berapa banyak memori yang diperlukan ?
-Optimality : Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda ?
Menurut saya metode yang baik untu di gunakan adalah Bi-Directional Search. Ini terjadi atas dasar perbandingan BFS dan BDS berikut:
Jika b adalah faktor percabangan (jumlah simpul anak yg dimiliki oleh suatu simpul) dan d adalah kedalaman solusi, maka jumlah simpul yg harus disimpan sebanyak O(bd).
Dengan metode, pencarian dilakukan dari dua arah, yakni pencarian maju (dari start ke tujuan) dan pencarian mundur (dari tujuan ke start).
- Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yg sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dgn cara menggabungkan kedua jalur yg bertemu.
-Jika pencarian maju dan mundur menggunakan BFS, maka jumlah langkah yg diperlukan adalah sebanyak O(2bd/2) = O(bd/2).
-Misalkan, untuk b = 10 dan d = 6, maka BFS akan membangkitkan : 1+10+102+103+104+105+106 = 1.111.111 simpul.
Dari contoh tersebut diketahui BFS membutuhkan memori yang cukup banyak dan waktu yang cukup lama.
Sebaliknya BDS metode pencarian dilakukan dari dua arah, yakni pencarian maju (dari start ke tujuan) dan pencarian mundur (dari tujuan ke start).
- Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yg sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dgn cara menggabungkan kedua jalur yg bertemu ( completeness).
- BDS punya harapan yg bagus untuk digunakan karena hemat waktu maupun memori juga dan selalu memberikan solusi yg optimal jika solusinya memang ada ( Time Complexity , Space Complexity dan optimality ).
hanya membangkitkan 2 x (1+10+102+103) = 2.222 simpul.
- sesuai terhadap jumlah memori yg diperlukan. Dalam hal ini BDS memerlukan memori untuk menyimpan 2.222 simpul.
- BDS baik pula digunakan karena hemat waktu maupun memori juga dan selalu memberikan solusi yg optimal jika solusinya memang ada.
Penentuan simpul terbaik juga dilakukan dengan menggunakan sebuah fungsi yang disebut fungsi evaluasi f ( n ) dan akhirnya pilihan pun kembali lagi pada kenyamanan dan kebutuhan pengguna itu sendiri.
Nama : Achmad Setiawan
BalasHapusNim : 12.43.135
No.1
pendapat saya, perkembangan AI sendiri tidak terlepas dari hasil pola pikir manusia itu sendiri yang terus berkembang dan juga membuat AI ikut berkembang, namun disamping pola pikir manusia yang berkembang juga memiliki batasan dan ditemukannya masalah-masalah disinilah AI yang dibuat berperan sebagai pendamping atau menjadi pengganti manusia diberbagai bidang studi, penggabungan dari AI-AI dan pikiran manusia yang ada membuat AI semakin maju dan dapat menyelesaikan permasalahan kompleks yang timbul didalam kehidupan.
contoh penerapan AI dalam kehidupan :
- dalam komputer permainan catur deep blue ,yang mampu mengalahkan pecatur dunia Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997.
- Speech Recognition , Kita dapat berkomunikasi dengan komputer hanya dengan bicara, kita bisa mengetik sebuah buku hanya dengan bicara, dan selanjutnya komputer yang akan menampilkan tulisan hasil pembicaraan kita.
- Eliza adalah salah satu program komputer pertama yang mampu berkomunikasi, Eliza, ditulis oleh Joseph Weizenbaum (1966) di MTT sebagai program komputer terapis. Program ini membuat pengguna berkominikasi dengan komputer sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang terapis.
Nama : Achmad Setiawan
BalasHapusNim : 12.43.135
No.2
4 kriteria performansi pencarian terbaik :
- Completeness : Apakah teknik tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
- Time complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan ?
- Space complexity : Berapa banyak ruang memori yang diperlukan ?
- Optimality : Apakah teknik tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda ?
BREATH FIRST SEARCH (BFS)
- Pencarian dilakukan pada semua simpul dalam setiap level secara berurutan dari kiri ke kanan. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian akan dilakukan pada level berikutnya. Demikian seterusnya sampai ditemukan solusi.
- Dengan cara ini, BFS menjamin ditemukannya solusi (jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukannya paling baik.
- Dengan kata lain, BFS adalah komplit dan optimal.
BFS harus menyimpan semua simpul yg pernah dibangkitkan agar BFS dapat melakukan penelusuran simpul-simpul sampai di level bawah, Jika b adalah faktor percabangan (jumlah simpul anak yg dimiliki oleh suatu simpul) dan d adalah kedalaman solusi, maka jumlah simpul yg harus disimpan sebanyak O(bd).
Misalkan, b = 10 dan d = 8, maka BFS harus membangkitkan dan menyimpan sebanyak 100 + 101 + 102+ 103 +104 +105 +106 +107+108 = 111.111.111 simpul.
Keuntungan :
- Tidak akan menemui jalan buntu
- Jika ada satu solusi, maka breath first search akan menemukannya. Jika ada lebih satu solusi, maka solusi minimum akan ditemukan.
Kelemahan :
- Membutuhkan memori yang cukup banyak, karena menyimpan semua node dalam satu pohon.
- Membutuhkan waktu yang cukup lama, karena akan menguji n level untuk mendapatkan solusi pada level yang ke-(n-1).
Nama : Chairu Ahmad Fauzan
BalasHapusNIM : 12.43.134
Jawaban:
soal nomor 1
karena kecerdasan manusia semakin maju sehingga AI dapat di implementasikan ke berbagai bidang studi baru seperti robotik,sistem pakar,logika fuzzy,algoritma genetik,dan dapat memecahkan setiap masalah contohnya penerapan AI dalam pembuatan robot
soal nomor 2
1. Blind Searching
Blind Searching adalah model pencarian buta atau pencarian yang tidak memiliki inforamasi awal, model pencarian ini memiliki tiga ciri – ciri utama yaitu:
- Membangkitkan simpul berdasarkan urutan
- Kalau ada solusi maka solusi akan ditemukan
- Hanya memiliki informasi tentang node yang telah dibuka (node selanjutnya tidak diketahui).
Blind Searching sendiri dibagi menjadi tiga macam yaitu :
1.1.BFS (Breadth First Search)
Breadth First Search yaitu model pencarian yang memakai metode melebar. Untuk mencari hasilnya, model BFS ini menggunakan teknik pencarian persoalannya dengan cara membuka node (titik) pada tiap levelnya.
1.2.DFS (Depth-first Search)
DFS (Depth-first Search) sering disebut juga pencarian mendalam. Sesuai dengan namanya “pencarian mendalam”, DFS tidak mencari solusi per level, namun mencari pada kedalaman sebelah kiri terlebih dahulu, kemudian bila belum ditemuakn “goal”nya dilanjutkan ke sisi sebelah kanan dan seterusnya sampai ditemukan target/goal.
1.3.UCS (Uniform Cost Search)
UCS (Uniform Sost Search) adalah perpaduan antara BFS dan DFS. Pada UCS, teknik pencariannya memperhatikan cost/jarak antara 1 node ke node lain.
Empat kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur perfomansi teknik pencarian :
1. Completeness artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time complexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapusNama : M. Rizqo Fauzi
BalasHapusNim : 1243101
mengapa dari sebuah artificial intelligence dapat dikembangkan berbagai bidang studi baru?
menurut saya mengapa Ai itu dapat dikembangkan berbagai bidang studi karna Ai itu mencangkup berbagai hal dalam aspek kehidupan. dalam Ai menjadi solusi untuk umat manusia seluruh bumi ini karna Ai merupakan sebuah mesin yang diciptakan para ahli untuk memecahkan suatu masalah yang sangat rumit yg dmna dalam masalah tersebut tdk dapat terpecahkan oleh pola pikir manusia.
maka para ahli menciptkan Artificial Intelligence (Ai) sebagai mesin yang bekerja untuk memecahkan suatu masalah dengan meniru cara berpikir dan penalaran manusia.
Nama : Pagintak Antonius
BalasHapusNim : 1243111
Soal No.1
Menurut pendapat saya mengapa sebuah Ai dapat di kembangkan dalam berbagai bidang studi karna Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami akan cepat mengalami perubahan. Hal ini dimungkinkan karena sifat manusia yang pelupa. Kecerdasan buatan tidak akan berubah sepanjang sistem komputer dan program tidak mengubahnya.
Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan. Mentransfer pengetahuan manusia dari satu orang ke orang lain butuh proses dan waktu lama. Disamping itu suatu keahlian tidak akan pernah bisa diduplikasi secara lengkap. Sedangkan jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, pengetahuan tersebuat dapat ditransfer atau disalin dengan mudah dan cepat dari satu komputer ke komputer lain
Kecerdasan buatan lebih murah dibanding dengan kecerdasan alami. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah dan lebih murah dibanding dengan harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
Kecerdasan buatan bersifat konsisten. Hal ini disebabkan karena kecerdasan busatan adalah bagian dari teknologi komputer.
Tambahan untuk soal nmor 2 :
HapusAda 4 kriteria yang dapat digunakan untuk mengukur performansi teknik pencarian :
1. Completeness , artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time compexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat solusi yang berbeda.
Nama : Agus Wahyuda Nur Rahman
BalasHapusNIM : 1243120
jawaban yang kedua
Untuk mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat 4 kriteria yang dapat digunakan :
Completeness : apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
Time complexity : berapa lama waktu yang diperlukan? [semakin cepat, semakin baik]
Space complexity : berapa banyak memori yang diperlukan
Optimality : apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda?
– Pencarian buta (blind search)
• Pencarian melebar pertama (Breadth – First Search)
• Pencarian mendalam pertama (Depth – First Search)
Nama : Hendy Rusdin
BalasHapusNIM : 12.43.092
Jawaban soal no. 1
Menurut pendapat saya, permasalahan di dalam AI (Artificial Intelligence) selalu bertambah dan berkembang pesat seiring dengan perkembangan teknologi di dunia. Sehingga, para pakar/ilmuwan selalu saja melakukan penelitian dan juga mengembangkan teknologi yang telah ada agar menghasilkan teknologi baru yang lebih canggih dari sebelumnya atau malah teknologi terbaru yang belum pernah ada. Sehingga memungkinkan AI (Artificial Intelligence) akan selalu berkembang di berbagai bidang yang akan membantu dalam memecahkan suatu masalah yang ada.
Nama : Hendy Rusdin
BalasHapusNIM : 12.43.092
Jawaban soal no. 2
Metode Pencarian Blind Search ada 4 kriteria :
a. Completeness : Apakah metode tersebut menjamin penemuan solusinya jika solusinya memang ada.
b. Time Complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan.
c. Space Complexity : Berapa banyak memori yang diperlukan.
d. Optimality : Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda.
6 metode yang tergolong Blind Search :
a. Breadth-First Search (BFS)
b. Depth-First Search (DFS)
c. Depth-Limited Search (DLS)
d. Uniform Cost Search (UCS)
e. Iterative-Deepening Search (IDS)
f. Bi-Directional Search (BDS)
Penjelasannya :
a. Breadth-First Search (BFS) melakukan proses searching pada semua node yang berada pada level atau hirarki yang sama terlebih dahulu sebelum melanjutkan proses searching pada node di level berikutnya.
b. Depth-First Search (DFS) proses searching sistematis buta yang melakukan ekspansi sebuah path (jalur) menuju penyelesaian masalah sebelum melakukan eksplorasi terhadap path yang lain. Proses searching mengikuti path tunggal sampai menemukan goal. Apabila proses searching menemukan goal, DFS akan melakukan penelusuran balik ke node terakhir untuk melihat apakah node tersebut memiliki path cabang yang belum di eksplorasi. Bila cabang ditemukan, DFS akan melakukan searching di cabang tersebut. Apabila sudah tidak ada lagi cabang yang dapat dieksplorasi, DFS akan kembali ke node parent dn melakukan proses searching terhadap cabang yang belum dieksplorasi dari node parent sampai menemukan penyelesaian masalah.
c. Depth-Limited Search (DLS), metode ini berusaha mengatasi kelemahan DFS dengan membatasi kelemahan maksimum dari suatu jalur solusi. Tetapi, sebelum menggunakan DLS kita harus tahu berapa level maksimum dari suatu solusi.
d. Uniform Cost Search (UCS), metodenya hamper sama dengan BFS, perbedaannya adalah BFS menggunakan urutan level yang paling rendah sampai yang peling tinggi, sedangkan UCS menggunakan urutan biaya dari yang terkecil sampai yang terbesar. UCS berusaha menemukan solusi dengan total biaya terendah yang dihitung berdasarkan biaya dari simpul asal menuju ke simpul tujuan.
e. Iterative-Deepening Search (IDS), merupakan metode yang menggabungkan kelebihan BFS (Complete dan Optimal) dengan kelebihan DFS (Space Complexity rendah atau membutuhkan sedikit memori) tetapi konsekwensinya adalah Time Complexity karena menjadi tinggi.
f. Bi-Directional Search (BDS), Metode pencarian yang dilakukan dari dua arah yaitu Pencarian Maju (dari start ke goal) dan Pencarian Mundur (dari goal ke start). Ketika dua arah pencarian telah membangkitkan simpul yang sama, maka solusi telah ditemukan, yaitu dengan cara menggabungkan kedua jalur yang bertemu.
Jadi dari semua Metode Blind Search dapat dikatakan optimal namun setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing.
NAMA : Alvi Rezal
BalasHapusNIM : 1243141
PERTAMA V2
karena artficial intelegence merupakan ilmu yang menerapkan sesuatu yang bisa dilakukan manusia ke suatu perangkat,sistem atau suatu algoritma tertentu.yang membentuk suatu pola pikir/cara kerja yang tersusun dari sebuah sistem pengambil keputusan yang rumit
KEDUA V2
metode pencarian blind search diibaratkan suatu pencarian tanpa satupun informasi.suatu pencarian yang menuntut cara seefisien mungkin,secepat munkin,dan jika bisa tidak memakan waktu dan memori yang banyak. akhirnya munculah 4 perfomansi pencarian dari metode pencarian blind search yang bisa diterapkan.
Nama : Safrizal Syah
BalasHapusNim : 1243089
jawaban no 1.
menurut saya AI di era sekarang ini perkembangannya sudah sangat pesat dimana pengembangannya sendiri membutuhkan pakar dan para ahli profesional.
contohnya sistem pakar dalam bidang kedokteran:
"Di dunia kedokteran, sudah banyak bermunculan aplikasi sistem pakar. Sistem pakar ini mampu mendiagnosis berbagai jenis penyakit pada manusia, baik penyakit mata, THT (telinga, hidung, tenggorokan), mulut, organ dalam (jantung, hati, ginjal), maupun AIDS (Hamdani, 2010). Dengan adanya sistem pakar ini, orang awam mampu mendeteksi adanya penyakit pada dirinya berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh orang tersebut dengan menjawab pertanyaan pada aplikasi seperti halnya konsultasi ke dokter.
Aplikasi sistem pakar dalam bidang kedokteran yang dibuat dengan proses penelusuran maju (forward chaining) mampu mengenali jenis penyakit pada manusia, terutama jenis penyakit mata. Aplikasi sistem pakar ini dapat menjadi sarana untuk menyimpan pengetahuan tentang penyakit terutama yang berkenaan dengan jenis penyakit mata dari para pakar atau ahlinya. Sistem pakar mampu membantu pasien maupun dokter dalam menyediakan sistem pendukung keputusan dan saran dari pakar.
Pada aplikasi sistem pakar umumnya user akan diminta untuk menjawab pertanyaan sesuai dengan gejala yang dirasakan. Dalam aplikasi ini, user menjawab dengan ya atau tidak. Setelah menjawab beberapa pertanyaan, maka aplikasi akan menghasilkan kesimpulan mengenai jenis penyakit mata yang diderita user. Pada aplikasi sistem pakar lainnya, tidak jarang juga sudah memberikan solusi atau cara penanganan terhadap jenis penyakit yang diderita tersebut."
Nama : Hairurrahman
BalasHapusNIM : 0741059
jawaban yang pertama
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence)
Kecerdasan Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.
Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin.
Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata. Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game.
'Kecerdasan buatan' ini bukan hanya ingin mengerti apa itu sistem kecerdasan, tapi juga mengkonstruksinya. Tidak ada definisi yang memuaskan untuk 'kecerdasan':
1. kecerdasan: kemampuan untuk memperoleh pengetahuan dan menggunakannya, atau
2. kecerdasan yaitu apa yang diukur oleh sebuah 'Test Kecerdasan'
Nama : Hairurrahman
BalasHapusNIM : 0741059
Jawaban yang kedua
Untuk mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat 4 kriteria yang dapat digunakan :
Completeness : apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada?
Time complexity : berapa lama waktu yang diperlukan? [semakin cepat, semakin baik]
Space complexity : berapa banyak memori yang diperlukan
Optimality : apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda?
* jelaskan bagaimana suatu metode pencarian blind search dapat memuat 4 kriteria performansi pencarian terbaik ?
BalasHapusJawab :
Jadi dalam metode Blind Search ada 4 kriteria performasi antara lain ;
1. Completeness : Apakah metode tersebut menjamin adanya solusi jika solusinya itu ada ?
2. Time Complexity : Berapa lama waktu yang ditempuh dalam menemukan solusi tersebut ?
3. Space Complexity : Berapa banyak memori atau ruang yang diberikan untuk menemukan solusi tersebut ?
4. Optimality : Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda ?
pencarian buta (blind search) dan pencarian tersusun (heuristic search).
Pencarian Buta
Pencarian Melebar Pertama (breadth-search first)
Pencarian melebar pertama dilakukan dengan melakukan pencarian dengan cara mencari yang dilakukan dengan cara melebar dari node pertama hingga berlanjut kepada node di level selanjutnya. Dimulai pada node n, dan dilanjutkan n+1. Pencarian akan terus dilakukan dari akar kiri ke kanan hingga hasil ditemukan.
Metode ini memiliki keuntungan dan kekurangan, yaitu :
(-) Kekurangan
Membutuhkan memori yang cukup banyak, karena menyimpan semua node dalam satu pohon.
Membutuhkan waktu yang cukup lama karena akan menguji n level untuk mendapatkan solusi pada level yang ke-(n+1)
(+) Keuntungan
Tidak akan menemui jalan buntu
Jika ada satu solusi, maka breadth first akan menemukannya. Dan jika ada lebih dari satu solusi, maka solusi minimum akan ditemukan.
Pencarian Mendalam Pertama (depth-search first)
Pencarian metode ini melakukan pencarian pada semua node "anaknya" sebelum dilakukan pencarian ke node-node lain yang selevel. Pencarian dimulai dari node akar ke level yang lebih tinggi, dan proses terus diulang hingga solusi ditemukan. Keuntungan dari metode ini adalah menggunakan memori yang relatif kecil, dan jika pencarian tepat, akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak node. Namun, metode ini tetap memiliki kelemahan, yaitu memungkinkan hasil tidak ditemukan, dan setiap 1 kali pencarian hanya akan menghasilkan satu solusi.
Lanjutan jawaban dari soal nomor 2
BalasHapusPencarian Tersusun
Pencarian tersusun atau pencarian heuristik merupakan suatu teknik yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi dalam proses pencarian. Metode heuristik menggunakan suatu fungsi yang menghitung biaya perkiraan dari suatu simpul tertentu menuju ke simpul tujuan. Dalam pencarian state space, heuristik adalah aturan untuk memilih cabang-cabang yang paling mungkin menyebabkan penyelesaian permasalahan dapat diterima.
Generate and test
Ini adalah gabungan dari pencarian depth first dengan pelacakan mundur. Nilai dari pengujian ini berupa "ya" atau "tidak". Pencarian ini memiliki beberapa algoritma, yaitu :
Bangkitkan suatu kemungkinan solusi (membangkitkan suatu titik tertentu atau lintasan tertendu dari keadaan awal).
Uji untuk melihat apakah node tersebut benar-benar merupakan solusinya dengancara membandingkan node tersebut atau node akhir dari suatu lintasan yang dipilih merupakan tujuan yang diharapkan.
Kelemahan dari generate and test adalah perlunya membangkitkan semua kemungkinan sebelum dilakukan pengujian, serta membutuhkan waktu yang cukup lama dalam pencarian.
Hill climbing
Metode ini hampir sama dengan generate and test, perbedaannya ada pada feedback dari prosedur test untuk pembangkitan keadaan berikutnya. Tes yang dilakukan berupa fungsi heuristik akan menunjukkan seberapa baik nilai terkaan yang diambil terhadap keadaan lain yang memungkinkan. Algoritma dari pencarian ini adalah :
Mulai dari keadaan awal, jika merupakan tujuan, maka berhenti; tapi jika tidak, lanjutkan dengan keadaan sekarang sebagai keadaan awal.
Kerjakan langkah-langkah berikut hingga solusinya ditemukan, atau hingga tidak ada lagi operator baru yang diaplikasikan pada keadaan sekarang :
Cari operator yang belum pernah digunakan sebagai operator untuk keadaan baru
evaluasi keadaan baru tersebut
jika keadaan baru adalah tujuan, keluar.
jika bukan tujuan namun nilai lebih baik, keadaan baru akan digunakan sebagai keadaan sekarang.
jika keadaan baru tidak lebih baik, maka lanjutkan interasi.
Kelemahan pada sistem ini adalah algoritma akan berhenti ketika mencapai optimum local, urutan penggunaan operator akan sangat berpengaruh, dan tidak diijinkan untuk melihat langkah sebelumnya.
Best first search
Metode ini adalah kombinasi dari metode depth-search first dan metode breadth-search first dengan mengambil kelebihan keduanya. Ketika pada hill climbing tidak diperkenankan untuk kembali ke node sebelumnya, pada metode ini diijinkan jika ternyata node yang lebih tinggi memiliki nilai heuristik yang lebih buruk.
Simulated annealing
Metode ini terbentuk dari pemrosesan logam. Annealing (memanaskan kemudian mendinginkan) ini adalah proses bagaimana membuat bentuk cair berangsur-angsur menjadi bentuk yang lebih padat seiring dengan penurunan temperatur. Biasanya, simulated annealing digunakan pada sistem yang sangat luas.
Nama : Andi Widodo
BalasHapusNIM : 1041092
Jawaban pertama : Artificial Intelligence merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas (H. A. Simon [1987]). AI merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan dan Teknologi Komputer diharapkan dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu seperti yang dapat dikerjakan oleh Penerapan AI (artificial Intelligence) terhadap Jaringan komputer dan Urgensinya Didalam Teknologi Informasi manusia. Manusia memiliki pengetahuan dan pengalaman dalam menyelesaikan masalah yang dihadapinya.
Nama : Andi Widodo
BalasHapusNIM : 1041092
Jawaban Kedua :
1. Completeness , artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada
2. Time compexity artinya berapa lama waktu yang diperlukan
3. Space complexity artinya berapa banyak memori yang diperlukan
4. Optimality artinya apakah teknik yang digunakan akan menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat solusi yang berbeda.
Mengapa pentingnya mempelajari ilmu Artificial Intellegence. Artificial Intellegence adalah bidang ilmu perkomputeran yang memiliki pemikiran dan tingkah laku menyerupai manusia, bahkan melebihi dari kemampuan manusia.
BalasHapusPada jaman sekarang, kemampuan memproses data dan grafik dalam skala high dan cepat. Hal inilah yang dibutuhkan oleh dunia game, khususnya para Developer Game dunia untuk menghasilkan sebuah game dengan tampilan yang mengugah hati para pecinta game, menampilkan grafik fantastis, pemandangan indah seperti pemandangan asli, hingga fitur-fitur game lainnya yang menjadi ciri khas setiap game yang dibuat. Salah satunya adalah fitur kecerdasan buatan yang berlevel-level, dari level beginner hingga level expert. Kecerdasan buatan yang dimaksud ini adalah kecerdasan buatan Game Playing (yang selanjutnya disebut dengan AI). Yang mana game biasanya memiliki karakter dikontrol oleh user, dan karakter lawan dikontrol oleh game itu sendiri yakni kecerdasan buatan. Dimana para delevoper harus merancang aturan-aturan yang nantinya akan dikerjakan oleh karakter AI. Game akan menjadi menarik apabila karakter AI dengan baik terhadap apa yang dilakukan oleh player (user). Hal ini akan memancing timbulnya rasa penasaran user dan membuat game menarik untuk dimainkan.
Kecerdasan buatan dalam dunia industri game adalah salah satu bidang kecerdasan buatan yang sangat menjanjikan kepada para pengembang kecerdasan buatan. Setiap tahunnya pendapatan para developer game meraih keuntungan hingga ratusan juta dollar amerika bahkan lebih dari itu.
Sekian dari saya untuk memberikan penjelasan dan tawaran yang sangat bagus kepada teman-teman mahasiswa yang ingin mengembangkan minat dan bakat dalam kecerdasan buatan.
NAMA : RESKI WARDANA
BalasHapusNIM : 1243109
menurut saya artificial intelligence bisa dikembangkan menjadi berbagai bidang studi baru dikarenakan didalam artificial intelligence dapat ditemukannya berbagai permasalahan kompleks, dimana akan diperlukannya pembagian permasalahan agar bahasa pemmograman yang diciptakan dapat berfungsi secara maksimal.
NAMA : RESKI WARDANA
BalasHapusNIM : 1243109
Jawaban Pertama : menurut saya artificial intelligence bisa dikembangkan menjadi berbagai bidang studi baru dikarenakan didalam artificial intelligence dapat ditemukannya berbagai permasalahan kompleks, dimana akan diperlukannya pembagian permasalahan agar bahasa pemmograman yang diciptakan dapat berfungsi secara maksimal.
NAMA : RESKI WARDANA
BalasHapusNIM : 1243109
Jawaban Kedua : Jadi dalam metode Blind Search ada 4 kriteria performasi antara lain ;
1. Completeness : Apakah metode tersebut menjamin adanya solusi jika solusinya itu ada ?
2. Time Complexity : Berapa lama waktu yang ditempuh dalam menemukan solusi tersebut ?
3. Space Complexity : Berapa banyak memori atau ruang yang diberikan untuk menemukan solusi tersebut ?
4. Optimality : Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda ?
pencarian blind search diibaratkan suatu pencarian tanpa satupun informasi.suatu pencarian yang menuntut cara seefisien mungkin,secepat munkin,dan jika bisa tidak memakan waktu dan memori yang banyak. akhirnya munculah 4 perfomansi pencarian dari metode pencarian blind search yang bisa diterapkan.
Komentar saya tutup sampai disini.
BalasHapusTerima Kasih atas segala komentarnya