Load Map
!doctype>
Marker Google Maps
- Back to Home »
- Softskill »
- Tugas 2 - Artifcal Intelligence, Decision Making dan Rule System
Posted by : Gilang Apriyana
Minggu, 02 April 2017
Nama : Gilang Apriyana
NPM : 54414541
Kelas : 3 IA 22
Mata kuliah : Pengantar Teknologi Game#
Nama Dosen : Rifki Amalia
Tugas : Penulisan 2
Bismillahirahmanirahim... postingan kali ini saya akan membahas tentang apa itu "Artificial Intelligence" atau bahasa indonesianya "Kecerdasan Buatan". Singkatannya (AI). Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan buatan adalah Kecerdasan yang dibuat dan dimasukkan ke dalam suatu mesin/ komputer supaya bisa melakukan pekerjaan seperti yang bisa dikerjakan oleh manusia. Contoh kecilnya adalah Permainan Questioner yang judul game nya "Who wan't to be millionaire". Disana Anda diharuskan menjawab dari beberapa Pertanyaan dan jika Anda benar, akan mendapatkan hadiah, apabila Anda ragu untuk menjawab.. Anda juga bisa memilih Bantuan yang tersedia. Disitulah letak AI nya hehe
NPM : 54414541
Kelas : 3 IA 22
Mata kuliah : Pengantar Teknologi Game#
Nama Dosen : Rifki Amalia
Tugas : Penulisan 2
Pengertian Artificial Intelligence
Bismillahirahmanirahim... postingan kali ini saya akan membahas tentang apa itu "Artificial Intelligence" atau bahasa indonesianya "Kecerdasan Buatan". Singkatannya (AI). Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan buatan adalah Kecerdasan yang dibuat dan dimasukkan ke dalam suatu mesin/ komputer supaya bisa melakukan pekerjaan seperti yang bisa dikerjakan oleh manusia. Contoh kecilnya adalah Permainan Questioner yang judul game nya "Who wan't to be millionaire". Disana Anda diharuskan menjawab dari beberapa Pertanyaan dan jika Anda benar, akan mendapatkan hadiah, apabila Anda ragu untuk menjawab.. Anda juga bisa memilih Bantuan yang tersedia. Disitulah letak AI nya hehe
kelebihan AI / Artificial Intelligence
- •Artificial Intelligence bersifat konsisten dan teliti .
• Artificial Intelligence lebih bersifat permanent.
• Artificial Intelligence dapat lebih murah daripada kecerdasan alami.
• Artificial Intelligence menawarkan kemudahan untuk digandakan atau disebarkan.
• Artificial Intelligence dapat didokumentasi.
Contoh Penerapan Artificial Intelligence (AI) dalam berbagai Bidang :
- Bidang Otomotif: Mobil Volkswagen AG bersistem AI, mobil ini dapat mengendalikan Mobil secara otomatis atau tanpa Awak.
- Bidang Olahraga: program catur 1997 yang mengalahkan Garry Kasparov pecatur dunia .
- Bidang Komputer: perangkat lunak untuk penerjemahan bahasa, yaitu SYSTRAN.
Decision Making
Kita lanjut membahas apa itu Decision Making atau dalam bahasa indonesianya berarti Pengambilan keputusan. Decision Making adalah suatu proses pemikiran dalam rangka penyelesaian/ pemecahan suatu masalah untuk memperoleh hasil akhir guna dilaksanakan. Agar mengurangi risiko maka kita menggunakan Decision Makin, sehingga akan mendapatkan hasil Terbaik.
Model-model dalam Decision Making
Ada tiga modelnya nih, baca perlahan agar paham hehe
1. Model Normatif
Model ini diasumsikan untuk memaksimalkan kepuasan dan memenuhi kebutuhan "asumsi pengetahuan sempurna” bahwa “pada satu situasi membutuhkan keputusan, semua kemungkinan pilihan dan konsekuensi dan potensial hasil dari masing-masing diketahui”.
Kita identifikasikan Analisis dalam model ini kedalam 7 langkah:
Kita identifikasikan Analisis dalam model ini kedalam 7 langkah:
- Menemukan dan menganalisis masalah
- Mengidentifikasi semua alternatif yang memungkinkan
- Mengevaluasi pro dan kontra dari masing-masing alternatif
Mengurut alternatif-alternatif - Memilih alternatif yang dapat memaksimalkan kepuasan
- Pelaksanaan
- Evaluasi
Setiap jalur melalui pohon menyamakan pada urutan yang mungkin dari tindakan dan kejadian– kejadian, masing-masing dengan konsekuensinya sendiri. Kemungkinan dari baikkonsekuensi positif dan negatif dari tindakan dan kejadian diperkirakan dan dicatat padacabang yang tepat.
3. Model Deskriptif
Simon mengembangkan model ini didasarkan pad asumsi bahwa pembuat keputusan adalah seorang yang melihat masalah secara rasional dalam membuat solusi yang bisa dilakukanyang didasarkan pada informasi yang diketahuinya.Langkah dalam model deskriptif meliputi :
1.Menetapkan tujuan yang dapat diterima
2.Menguraikan persepsi sibjektif tentang masalah
3.Mengidentifikasi alternatif yang bisa diterima
4.Mengevaluasi setiap alternatif
5.Menyeleksi alternatif
6.Menerapkan keputusan
7.Evaluasi
1.Menetapkan tujuan yang dapat diterima
2.Menguraikan persepsi sibjektif tentang masalah
3.Mengidentifikasi alternatif yang bisa diterima
4.Mengevaluasi setiap alternatif
5.Menyeleksi alternatif
6.Menerapkan keputusan
7.Evaluasi
Rule System dalam Peraturan Sistem
Dari judulnya agak membingungkan ya? hehe, rule system itu sendiri berarti Aturan sistem, loh kok dibelakangnya ada embel-embel Peraturan sistem? boros penggunaan Kata dong ya. Oke saya jelaskan, sebut saja Sistem Berbasis Aturan (Rule Based System) merupakan suatu program komputer yang memproses informasi yang terdapat di dalam working memory dengan sekumpulan aturan yang terdapat di dalam basis pengetahuan menggunakan mesin inferensi untuk menghasilkan informasi baru.
Sebuah Rule-Based System dapat dibentuk dengan menggunakan sebuah assertions set, yang secara kolektif membentuk working memory, dan sebuah rule set yang menentukan aksi pada assertions set. RBS secara relatif adalah model sederhana yang bisa diadaptasi ke banyak masalah. Namun, jika ada terlalu banyak peraturan, pemeliharaan sistem akan rumit dan terdapat banyak failure dalam kerjanya.
Sebuah Rule-Based System dapat dibentuk dengan menggunakan sebuah assertions set, yang secara kolektif membentuk working memory, dan sebuah rule set yang menentukan aksi pada assertions set. RBS secara relatif adalah model sederhana yang bisa diadaptasi ke banyak masalah. Namun, jika ada terlalu banyak peraturan, pemeliharaan sistem akan rumit dan terdapat banyak failure dalam kerjanya.
Untuk membuat sistem berbasis aturan, anda harus memiliki :
1. Sekumpulan fakta yang mewakili working memory. Ini dapat berupa suatu keadaan yang relevan dengan keadaan awal sistem bekerja.
2. Sekumpulan aturan. Aturan ini mencakup setiap tindakan yang harus diambil dalam ruang lingkup permasalahan yang dibutuhkan.
3. Kondisi yang menentukan bahwa solusi telah ditemukan atau tidak (none exist). Hal ini berguna untuk menghindari looping yang tidak akan pernah berakhir.
Teori sistem berbasis aturan ini menggunakan tekhnik yang sederhana, yang dimulai dengan dasar aturan yang berisi semua pengetahuan dari permasalahan yang dihadapi yang kemudian dikodekan ke dalam aturan IF-THEN dan sebuah tempat penyimpanan (basis data) yang mengandung data, pernyataan dan informasi awal. Sistem akan memeriksa semua aturan kondisi (IF) yang menentukan subset, set konflik yang ada. Jika ditemukan, maka sistem akan melakukan kondisi THEN. Perulangan atau looping ini akan terus berlanjut hingga salah satu atau dua kondisi bertemu, jika aturan tidak diketemukan maka sistem tersebut harus keluar dari perulangan (terminate).
Untuk mengelola rules , terdapat 2 pendekatan yaitu :
1. Sekumpulan fakta yang mewakili working memory. Ini dapat berupa suatu keadaan yang relevan dengan keadaan awal sistem bekerja.
2. Sekumpulan aturan. Aturan ini mencakup setiap tindakan yang harus diambil dalam ruang lingkup permasalahan yang dibutuhkan.
3. Kondisi yang menentukan bahwa solusi telah ditemukan atau tidak (none exist). Hal ini berguna untuk menghindari looping yang tidak akan pernah berakhir.
Teori sistem berbasis aturan ini menggunakan tekhnik yang sederhana, yang dimulai dengan dasar aturan yang berisi semua pengetahuan dari permasalahan yang dihadapi yang kemudian dikodekan ke dalam aturan IF-THEN dan sebuah tempat penyimpanan (basis data) yang mengandung data, pernyataan dan informasi awal. Sistem akan memeriksa semua aturan kondisi (IF) yang menentukan subset, set konflik yang ada. Jika ditemukan, maka sistem akan melakukan kondisi THEN. Perulangan atau looping ini akan terus berlanjut hingga salah satu atau dua kondisi bertemu, jika aturan tidak diketemukan maka sistem tersebut harus keluar dari perulangan (terminate).
Untuk mengelola rules , terdapat 2 pendekatan yaitu :
- Forward Chaining : dimana rules diproses berdasarkan sejumlah fakta yang ada, dan didapatkan konklusi sesuai dengan fakta-fakta tersebut. Pendekatan forward chaining disebut juga data driven.
- Backward Chaining : dimana diberikan target (goal), kemudian rulesyang aksinya mengandung goal di-trigger. Backward chaining ini cocok untuk menelusuri fakta yang masih belum lengkap, disebut jugagoal driven.
Strategi Rule Based System :
- First Applicable : Ini adalah strategi yang paling sederhana tetapi berpotensi menimbulkan masalah besar, yaitu akan terjadinya looping yang tak terbatas pada kondisi yang sama.
- Random : Meskipun tidak menggunakan prediksi atau first applicable control, metode ini cukup memberikan keuntungan, yaitu dapat diprediksi (seperi game yang membutuhkan strategi). Sebuah strategi acak akan memilih aturan acak tunggal dari sebuah set konflik. Kemungkinan lain untuk strategi acak adalah dengan sistem berbasis aturan fuzzy (fuzzy rule based system) dimana masing-masing aturan memiliki probabilitas sebuah kondisi akan lebih mungkin terjadi daripada yang lainnya.
- Most Spesific : Strategi ini berdasarkan pada jumlah kondisi aturan. Hal ini didasari pada asumsi jika ia memiliki sebagian besar kondisi maka memiliki relevansi ke data yang ada.
- Least Recently Used : Menyimpan data yang terakhir dipakai untuk selanjutnya dipakai kembali ke dalam permasalahan jika memang problem yang dihadapi sama.
Semoga Wawasan Anda Bertambah setelah membaca Postingan ini, terima kasih.
Sumber / referensi :
Teknologi IT | Pembahasan Artificial Intelligence
Temukan Pengertian | Pembahasan RBS (Rules Based System)
Academia | Pembahasan DecisionMaking
Sumber / referensi :
Teknologi IT | Pembahasan Artificial Intelligence
Temukan Pengertian | Pembahasan RBS (Rules Based System)
Academia | Pembahasan DecisionMaking