2_AI.pptx

Fajrian Nur Adnan
Erwin Yudi Hidayat
KECERDASAN BUATAN
2. Searching
Kecerdasan Buatan (2) : FIK-Udinus 2012
26/09/2022 1

 1. Pengenalan kecerdasan Buatan (1x)
 2. Searching (Pencarian) (2x)
 3. Representasi Pengetahuan (1x)
 4. Sistem Pakar (3x)
 ================ UTS
 5. Logika Fuzzy
 6. jaringan Syaraf Tiruan
 7. Algoritma genetik
 8. game Playing
 ================ UAS
MATERI KULIAH
26/09/2022 2

Previous Study
 Definisi Cerdas
 Sejarah Kecerdasan
 Kecerdasan Buatan dan Pemrograman
Konvensional
 Kecerdasan Buatan dan Kecerdasan Alami
 Subdisiplin Ilmu dalam AI
 Soft Computing
 Metode Soft Computing
26/09/2022 3

Current Study
 Definisi Masalah
 Searching
 Metode Searching
26/09/2022 4

 Mampu menjelaskan konsep masalah dan
ruang masalah
 Mampu menjelaskan metode pencarian
 Dapat menyelesaikan masalah dengan metode
pencarian buta dan heuristik.
TUJUAN PEMBELAJARAN
26/09/2022 5

Definisi Masalah Dalam AI
 Masalah : kesenjangan antara yang diharapkan
dengan kenyataan yang ada
 Masalah dalam AI : masalah-masalah yang dapat
dikonversi kedalam ruang keadaan (ada yang
menyebut sebagai ruang masalah), mempunyai
keadaan awal (initial state) dan keadaan tujuan (goal
state), serta dapat dibuat aturan-aturan untuk
mengubah suatu keadaan (state) ke keadaan (state)
lainnya.
26/09/2022 6

 Secara umum, untuk mendeskripsikan
masalah dengan baik, harus:
1.Mendefinisikan suatu ruang keadaan;
2.Menetapkan satu atau lebih keadaan awal;
3.Menetapkan satu atau lebih tujuan (Goal);
4.Menetapkan kumpulan aturan.
Masalah, Ruang Keadaan, Dan
Aturan
26/09/2022 7

 Ruang Keadaan (State Space),
– yaitu suatu ruang yang berisi semua keadaan yang
mungkin.
 Keadaan awal (initial state)
– adalah keadaan dimulainya sebuah pencarian
 Keadaan akhir / Tujuan (Goal)
– adalah keadaan diakhirinya sebuah pencarian
 Kumpulan aturan
– adalah aturan yang dapat digunakan untuk mengubah
suatu keadaan (state) ke keadaan (state) lainnya.
Masalah, Ruang Keadaan, Dan
Aturan
26/09/2022 8

Contoh Kasus Pengisian Air
• Ada dua buah gelas air
• Masing-masing berkapasitas 4
liter dan 3 liter yang semula isi
keduanya kosong.
• Pada kedua gelas tersebut tidak
terdapat tanda ukuran batas
volume.
• Ada sebuah kran air yang
digunakan untuk mengisi air pada
kedua gelas tersebut (Gambar
2.1).
• Bagaimana kita dapat mengisi
tepat 2 liter air pada gelas
berkapasitas 4 liter dan 3 liter air
pada gelas berkapasitas 3 liter ?
26/09/2022 9

• Deskripsi:
– Misalkan : x = volume
dari gelas 4 liter, dan y =
volume dari gelas 3 liter
• Ruang keadaan :
– untuk masalah ini dapat
digambarkan sebagai
himpunan pasangan
bilangan bulat (x,y) yang
terurut, sedemikian rupa
sehingga x = 0, 1, 2, 3, 4
dan y = 0, 1, 2, 3.
26/09/2022 10

 Keadaan awal
– adalah kedua gelas dalam keadaan kosong yang dinyatakan
sebagai (0,0).
 Tujuan (Goal)
– adalah x = 2 liter dan y = 3 liter, yang dinyatakan sebagai
(2,3).
26/09/2022 11

(Aturan)
1. Isi penuh gelas berkapasitas 4
liter.
jika (x<4)  (4, y)
2. Isi penuh gelas berkapasitas 3
liter.
jika (y<3)  (x,3)
3. Kosongkan gelas berkapasitas
4 liter.
jika x>0  (0, y)
4. Kosongkan gelas berkapasitas
3 liter.
jika y>0  (x, 0)
5. Tuangkan sebagian isi gelas
berkapasitas 3 liter ke gelas
berkapasitas 4 liter hingga
gelas berkapasitas 4 liter
penuh.
jika (x + y >4) && y > 0  (4, y + x − 4
)
6. Tuangkan sebagian isi gelas
berkapasitas 3 liter hingga
gelas berkapasitas 3 liter
penuh.
jika (x + y >3) && x > 0,  ( y + x − 3, 3 )
7. Tuangkan seluruh isi gelas
berkapasitas 3 liter.
jika (x + y ≤ 3) && x > 0  ( 0, y + x)
8. Tuangkan seluruh isi gelas
berkapasitas 4 liter.
jika (x + y ≤ 4) && y > 0  ( y + x, 0)
26/09/2022 Kecerdasan Buatan (2) : FIK-Udinus 2012 12

 Solusi : menerapkan pemrograman AI
26/09/2022 13

Contoh Kasus : Permainan petani,
kambing, rumput, serigala
26/09/2022 14

 Deskripsi:
– Ruang keadaan untuk daerah asal dan daerah seberang
digambarkan sebagai: (P, Sy, K, Sg)
– Contoh: Daerah asal (P, Sy, 0, Sg) berarti pada daerah asal ada
petani, ada sayuran, tidak ada kambing, dan ada serigala.
 Keadaan awal :
– daerah asal : (P, Sy, K, Sg)
– daerah seberang : (0, 0, 0, 0)
 Tujuan (Goal) :
– daerah asal : (0, 0, 0, 0)
– daerah seberang : (P, Sy, K, Sg)
26/09/2022 15

26/09/2022 16

26/09/2022 17
 Solusi:

Representasi Ruang Keadaan
 Graph Keadaan
 Pohon Pelacakan
 Pohon AND/OR

1. Graph Keadaan
26/09/2022 19
 Berisi Node–node yang
menunjukkan keadaan
– Node A : keadaan awal
– Node z : keadaan akhir/
tujuan
 Berisi arc (busur) yang
menunjukkan arah dari 1
keadaan ke keadaan yang lain

1. Graph Keadaan
26/09/2022 20

2. Pohon Pelacakan

3. Pohon AND/OR

Searching Sebagai Teknik
Pemecahan Masalah
26/09/2022 23
 Pertimbangan dalam membangun sistem:
1. Definisikan masalah dengan tepat. Pendefinisian ini
mencakup deskripsi masalah dengan baik.
2. Analisis masalah tersebut serta mencari beberapa teknik
penyelesaian masalah yang sesuai.
3. Representasikan pengetahuan yang perlu untuk
menyelesaikan masalah tersebut.
4. Pilih teknik penyelesaian masalah yang terbaik.

Teknik Pemecahan Masalah
26/09/2022 24
 Searching (pencarian),
 Reasoning (penalaran),
 Planning
– yaitu memecah masalah kedalam sub-sub masalah yang lebih
kecil, menyelesaikan sub-sub masalah satu demi satu, kemudian
menggabungkan solusi-solusi dari sub-sub masalah tersebut
menjadi sebuah solusi lengkap, dan
 Learning
– yaitu program komputer yang secara otomatis sanggup belajar
dan meningkatkan performanya melalui pengalaman.

Searching Sebagai Teknik
Pemecahan Masalah
26/09/2022 25
 Pemecahan masalah dengan menggunakan searching akan
lebih mudah bila obyeknya direpresentasikan sebagai graf.
 Representasi graf dilakukan pertama-tama dengan membuat
representasi objek masalah sebagai simpul dalam graf serta
membuat representasi hubungan antar objek dengan garis
yang menghubungkan simpul-simpul tersebut.
 Setelah itu, setiap simpul dalam graf dikunjungi secara
sistematis (traverse).

Metode Searching
(Russel, Stuart, and Norvig, Peter, 1995)
 Pengukuran Performa Metode Pencarian
– Completeness
• Menjamin adanya solusi?
– Time Complexity
• Waku yang diperlukan
– Space Complexity
• Memori yang diperlukan
– Optimality
• Menjamin memberikan solusi terbaik?

Metode Searching
1. Pencarian Buta (Blind Search) atau Un-Informed Search
a. Pencarian Melebar Pertama (Breadth-First Search)
b. Pencarian Mendalam Pertama (Depth-First Search)
2. Pencarian Heuristik (Terbimbing) atau Informed Search
a. Generate And Test (Pembangkitan & Pengujian)
b. Hill Climbing (Pendakian Bukit)
i. Simple Hill Climbing
ii. Steepest-Ascent Hill Climbing
c. Best First Search (BFS)
d. Algoritma A*
e. Simulated Annealing

1. Pencarian Buta (Blind Search) atau Un-Informed
Search
a. Pencarian Melebar Pertama (Breadth-First Search)

Pencarian Melebar Pertama
(Breadth-First Search)
 Masukkan node akar ke dalam Queue
 Ambil node dari awal Queue lalu cek apakah node merupakan
solusi?
– Jika node merupakan solusi, pencarian selesai, dan hasil dikembalikan
– Jika node bukan solusi, masukkan seluruh node anak ke dalam Queue
 Jika Queue kosong, dan setiap node sudah dicek. Pencarian
berakhir
 Jika Queue tidak kosong, ulangi pencarian mulai point 2

BFS
Keuntungan
• Menjamin ditemukannya
solusi yang paling baik
(komplit dan optimal)
Kelemahan
• Membutuhkan memori dan
waktu yang cukup banyak

1. Pencarian Buta (Blind Search) atau Un-Informed
Search
b. Pencarian Mendalam Pertama (Depth-First Search)

DFS
 Masukkan node akar ke dalam Stack
 Ambil node dari stack teratas lalu cek apakah node
merupakan solusi?
– Jika node merupakan solusi, pencarian selesai, dan hasil dikembalikan
– Jika node bukan solusi, masukkan seluruh node anak ke dalam Stack
 Jika Stack kosong, dan setiap node sudah dicek, pencarian
berakhir
 Ulangi pencarian mulai point 2

DFS
Keuntungan
• Membutuhkan memori dan
waktu yang relatif kecil
karena hanya node pada
lintasan yang aktif saja yang
disimpan
• Secara kebetulan, metode
ini menemukan solusi tanpa
harus menguji lebih banyak
lagi dalam ruang keadaan
Kelemahan
• Memungkinkan tidak
ditemukannya tujuan yang
optimal

2. Pencarian Heuristik (Terbimbing) atau Informed Search
a. Bangkitkan suatu kemungkinan solusi.
b. Uji, apakah solusi tersebut merupakan solusi yang bisa
diterima sesuai dengan kriteria yang diberikan.
c. Jika solusi ditemukan, keluar. Jika tidak, ulangi langkah
(1).

2. Pencarian Heuristik
a. Generate And Test pada penentuan rute terpendek

2.a. Pencarian Heuristik
(Generate And Test)
Solusi ke-1
 Bangkitkan sebuah solusi (misalnya solusi awal adalah jalur A-B-D-E-G-Z)
f(A-B-D-E-G-Z) = 4 + 3 + 4 + 6 + 7 = 24
Solusi ke-2
 f(A-B-D-E-G-H-Z) = 4 + 3 + 4 + 6 + 2 + 6 = 25
 uji dengan kriteria yang dipakai
– karena f(A-B-D-E-G-H-Z) > f(A-B-D-E-G-Z), maka solusi sementara f(A-B-D-E-G-Z) = 24
Solusi ke-3
 f(A-C-E-G-Z) = 5 + 3 + 6 + 7 = 21
– karena f(A-C-E-G-Z) < f(A-B-D-E-G-Z), maka solusi sementara f(A-C-E-G-Z) = 21
Solusi ke-4
 f(A-C-E-G-H-Z) = 5 + 3 + 6 + 2 + 7 = 23
– karena f(A-C-E-G-H-Z) > f(A-C-E-G-Z), maka solusi sementara f(A-C-E-G-Z) = 21
Selesai

2.b.i. Pencarian Heuristik
(Simple Hill Climbing)
1.Mulai dari keadaan awal, lakukan pengujian: jika merupakan tujuan, maka
berhenti; dan jika tidak, lanjutkan dengan keadaan sekarang sebagai
keadaan awal.
2.Kerjakan langkah-langkah berikut sampai solusinya ditemukan, atau sampai
tidak ada operator baru yang akan diaplikasikan pada keadaan sekarang :
a. Cari operator yang belum pernah digunakan; gunakan operator ini
untuk mendapatkan keadaan yang baru.
b. Evaluasi keadaan baru tersebut.
i. Jika keadaan baru merupakan tujuan, keluar.
ii. Jika bukan tujuan, namun nilainya lebih baik daripada keadaan
sekarang, maka jadikan keadaan baru tersebut menjadi
keadaan sekarang.
iii. Jika keadaan baru tidak lebih baik daripada keadaan sekarang,
maka lanjutkan iterasi.

 Aturan / operator :
 Posisi kotak kosong (x,y)
 x = baris kotak kosong
 y = kolom kotak kosong
 1. Gerakkan kotak kosong keatas
 If x >1 then (x − 1 , y)
 2. Gerakkan kotak kosong ke bawah:
 If x <3 then (x + 1 , y)
 3. Gerakkan kotak kosong ke kanan:
 If y <3 then (x, y + 1)
 4. Gerakkan kotak kosong ke kiri:
 If y >1 then (x, y − 1)

 Fungsi Heuristik
 Fungsi heuristik yang digunakan adalah jumlah
kotak yang menempati posisi benar. Kriteria
yang dipakai adalah jumlah benar yang paling
besar yang dipilih.

Check: keadaan sekarang = Goal,
hentikan pencarian.

2.b.ii. Metode Searching Heuristic
(Steepest Ascent Hill Climbing )
1. Mulai dari keadaan awal, lakukan pengujian: jika merupakan tujuan, maka
berhenti; dan jika tidak, lanjutkan dengan keadaan sekarang sebagai keadaan
awal.
2. Kerjakan hingga tujuan tercapai atau hingga iterasi tidak memberikan
perubahan pada keadaan sekarang.
– (a) Tentukan SUCC sebagai nilai heuristik terbaik dari successor-successor.
– (b) Kerjakan untuk tiap operator yang digunakan oleh keadaan sekarang:
– i) Gunakan operator tersebut dan bentuk keadaan baru.
– ii) Evaluasi keadaan baru tersebut. Jika merupakan tujuan, keluar. Jika
bukan, bandingkan nilai heuristiknya dengan SUCC. Jika lebih baik, jadikan
nilai heuristic keadaan baru tersebut sebagai SUCC. Namun jika tidak lebih
baik, nilai SUCC tidak berubah.
– (c) Jika SUCC lebih baik daripada nilai heuristik keadaan sekarang, ubah
node SUCC menjadi keadaan sekarang.

 Aturan / operator :
 Posisi kotak kosong (x,y)
 x = baris kotak kosong
 y = kolom kotak kosong
 1. Gerakkan kotak kosong keatas
 If x >1 then (x − 1 , y)
 2. Gerakkan kotak kosong ke bawah:
 If x <3 then (x + 1 , y)
 3. Gerakkan kotak kosong ke kanan:
 If y <3 then (x, y + 1)
 4. Gerakkan kotak kosong ke kiri:
 If y >1 then (x, y − 1)

 Fungsi Heuristik
 Fungsi heuristik yang digunakan adalah jumlah
kotak yang menempati posisi benar. Kriteria
yang dipakai adalah jumlah benar yang paling
besar yang dipilih.

Keadaan sekarang dikenakan 4 operator sekaligus

Pilih posisi benar yang terbesar yaitu 6, sehingga keadaan
sekarang menjadi :

 Pilih posisi benar yang terbesar yaitu 7, sehingga keadaan
sekarang menjadi :

Keadaan sekarang = Goal,…Pencarian dihentikan…!

QA?
1.Buat sebuah problem ke dalam graf
dan keterangan masalah (minimal 15
node):
1. Memiliki solusi > 3
2. Kondisi buntu
2.Sertakan penyelesaian dengan
menggunakan:
1. Pohon Pelacakan
2. Pohon And/OR
3.Gunakan metode searching untuk
mencari solusi:
1. DFS
2. BFS
3. Generate and Test
26/09/2022 61

Thank You
26/09/2022 62

2_AI.pptx

2_AI.pptx

Recomendados

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Destaque(20)

2_AI.pptx