Pertemuan 6 Kecerdasan Buatan

Pendahuluan

Permasalahan dalam pencarian rute terpendek adalah mencari jarak terdekat untuk mencapai suatu tujuan. Akan tetapi, hal ini bisa dikembangkan untuk mencari biaya minimum dan waktu tempuh tersingkat. Intinya adalah untuk mendapatkan penyelesaian yang efektif dari suatu persoalan yang dihadapi.

Algoritma Depth First Search merupakan salah satu algoritma yang sering digunakan untuk melakukan pencarian rute terpendek. Algoritma ini akan mencari atau mengunjungi anak dari suatu simpul sebelum simpul tetangganya.

Pengertian Depth-First Search

Depth-first search (DFS) melakukan pencarian secara preorder. Mengunjungi anak suatu simpul sebelum simpul tetangganya.

Keuntungan Dari Algoritma Depth-First Search

• Membutuhkan memori yang relative kecil, karena hanya node-node pada lintasan yang aktif saja.
• Secara kebetulan, metode depth-first search akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak lagi dalam ruang keadaan.

Kelemahan Dari Algoritma Depth-First Search

• Memungkinkan tidak ditemukannya tujuan yang diharapkan.
• Hanya akan menemukan satu solusi pada setiap pencarian. 

Nama : Muh Akbar Tamrin
NPM : 1144012
Kelas : 3C 
Prodi : D4 Teknik Informatika
Mata Kuliah : Kecerdasan Buatan
 

Link Github : Kecerdasan Buatan

Scan Plagiarisme

1.smallseotools

2.duplichecker

 

Resume Pertemuan 5 Kecerdasan Buatan

Pengolahan Bahasa Alam

Postingan kali ini saya akan membahas tentang pembuatan translate bahasa ataupun terjemahan antar bahasa menggunakan PYTHON.

Bahasa sebagai bagian yang penting dari kehidupan manusia, tulisan dapat merupakan catatan dari pengetahuan yang didapat oleh umat manusia dari satu generasi ke generasi berikutnya sedangkan dalam bentuk lisan merupakan sarana komunikasi antar individu dalam suatu masyarakat.

Bahasa sendiri memliki tujuan yaitu :
1. Sebagai alat komunikasi
2. Sebagai alat pemersatu bangsa 
3. Sebagai identitas suatu suku atau bangsa

 

Pengolahan bahasa alami atau dalam bahasa inggris natural language processing mengacu pada metode kecerdasan buatan digunakan untuk berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa keseharian manusia. Sebuah sistem bahasa alami juga harus diperhatikan dari segi kata yang digunakan, arti kata tersebut, kata-kata yang digabung untuk menghasilkan suatu kalimat dan lain sebagainya.

Aplikasi Pengolahan Bahasa Alami

Text Based Application adalah suatu macam aplikasi yang melakukan sebuah proses-proses terhadap teks tertulis seperti misalnya, dokumen, e-mail, buku dan sebagainya. Contoh jenis aplikasi yang berbasis teks :

Machine Translation  

 

Program yang mampu mentranslasi kalimat baik berupa teks maupun suara dari satu bahasa alami ke bahasa lainnya. Contoh : Translate yang telah dibuat menggunakan python

 

 

 

• Nama : Muh Akbar Tamrin
• NPM : 1144012
• Kelas : 3C
• Prodi : D4 Teknik Informatika
• Mata Kuliah : Kecerdasan Buatan

Link Github : Kecerdasan Buatan

Scan Plagiarisme

1.smallseotools

2.duplichecker

 

Resume Pertemuan 4 Kecerdasan Buatan

Representasi Ruang Keadaan ( State Space )

 

Ruang Keadaan merupakan cara mendefinisikan permasalahan ke dalam bentuk representasi algoritma

Cara untuk merepresentasikan ruang keadaan adalah :

- Graph Keadaan

- Pohon Pelacakan

- Pohon AND/OR

Pembahasan

A. Graph Keadaan

Graph terdiri dari node - node yang menunjukkan keadaan yaitu keadaan awal dan

keadaan baru yang akan dicapai dengan menggunakan operator. Node - node dalam graph keadaanya saling dihubungkan dengan menggunakan busur (arc) yang diberi panah untuk menunjukkan arah dari suatu keadaan ke adaan berikutnya.

Dalam prakteknya sangatlah sulit untuk menggambarkan graph keadaan. Pada gambar menunjukkan graph berarah dengan node M menunjukkan keadaan awal, dan node T adalah tujuan. Pada gambar tersebut kita dapat melihat ada 4 lintasan dari M ke T yaitu:

Kemudian ada juga lintasan yang tidak sampai ke tujuan/buntu yaitu:

 

 Gambar Graph Keadaan :

Bentuk seperti ini biasanya cukup sulit untuk direpresentasikan dalam suatu software, karena memungkinkan adanya silkus dalam graph tersebut. Misal tanpa mempertimbangkan arah akan didapat silkus :D-C-E-I-D. Node - node ini akan selalu berulang.

 

B. Pohon Pelacakan

Untuk menghindari kemungkinan adanya proses pelacakan node yang berulang maka digunakan struktur pohon. Sruktur pohon digunakan untuk menggambarkan keadaan secara hirarkis. Pohon terdiri atas node - node. Node yang terletak pada level 0 disebut “akar”. Node akar menunjukkan keadaan awal yang biasanya merupakan topic atau objek. Node akar memiliki beberapa percabangan yang terdiri atas beberapa node successor yanga disebut “anak” . Namun jika dilakukan pencarian mundur, maka dapat dikatakan node tersebut memiliki predessor.

Node yang tidak memilik anak disebut “daun” yang menunjukkan akhir dari suatu pencarian, dapat berupa tujuan yang diharapkan (goal) atau jalan buntu (dead end). Gambar dibawah menunjukkan graph dan terlihat tidak ada lagi siklus, karena setiap node tidak diperbolehkan memiliki cabang kembali ke node dengan level yang lebih rendah.

C. Pohon AND/OR

Pada ke dua cara yang telah disebutkan di atas, muncul masalah - masalah lain karena persoalan yang komplek sering tidak dapat diselesaikan secara langsung dalam ruang lingkup masalah. Persoalan tersebut bias diselesaikan dengan memecah menjadi beberapa sub - sub yang sederhana. Strategi ini disebut Dekomposisi, Dekomposisi ini digambarkan dengan grafik AND/OR.

Pada gambar dibawah terlihat ada masalah M yang hendak dicari solusinya dengan 3 kemungkinan yaitu A, B, dan C. Artinya masalah M bias diselesaikan jika salah satu dari subgoal A,B,C tidak terpecahkan. Pada gambar kedua masalah M hanya bisa diselesaikan dengan A AND B AND C, jadi subgoal A, B dan C harus dipecahkan terlebih dulu.

 

Gambar Node AND/OR 

Untuk memecahkan persoalan yang berhubungan dengan simpul AND, seluruh anakkan simpul AND, seluruh anakan simpul AND tersebut harus dipecahkan. Jika menggunakan simpul OR maka pemecahan persoalan yang berhubungan dengan simpul induk dari simpul OR , maka salah satu anakan harus dapt dipecahkan. Pada gambar 3.4 memperlihatkan tujuan pada graph dari gambar 3.2. Dengan menggunakan pohon AND/OR, tujuan yang dicapai pada pohon sampai level 6 dapat dipersingkat hanya sampai pada level 2 saja.

 Gambar Pohon AND/OR

Penutup

Kesimpulan

Dari pernyataan diatas dapat disimpulkan bahwa ruang keadaan merupakan Suatu ruang yang berisi semua keadaan yang mungkin dan memiliki graf keadaan, pohon keadaan dan pohon AND/OR untuk mempresentasikannya

Saran

Dari kesimpulan yang dibuat sebaiknya proses yang ada pada ruang keadaan dapat diimplementasikan untuk mencapai sebuah keadaan baru dengan menggunakan operator yang tersedia

• Nama : Muh Akbar Tamrin
• NPM : 1144012
• Kelas : D4 Teknik Informatika 3C
• Mata Kuliah : Kecerdasan Buatan

Link Github : Kecerdasan Buatan

Link Matakuliah : Kercerdasan Buatan

Scan Plagiarisme

https://drive.google.com/open?id=0BxV4s71rR38XWnRJZGRJWHdZUzg

https://drive.google.com/open?id=0BxV4s71rR38XY2pUczRlNWRJYzg