1. Goal Majemuk dan Unifikasi 2. Runut Balik 3. Input/Output Prolog

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
KECERDASAN BUATAN Oleh :Alifah NRP :
Advertisements

Pasangan Pola Pasangan Pola.
Pengenalan Prolog Pengenalan Prolog.
FUNGSI DARI BEBERAPA PERUBAH by Yulvi Zaika.
PHP -Array dan Fungsi- ULLA DELFANA ROSIANI, ST. Array  Array atau larik adalah kumpulan data variabel dalam satu variabel.  Masing-masing dapat diakses.
PELEMBAGAAN ORGANISASI
REPRESENTASI PENGETAHUANI
Pengantar Intelegensia Buatan (IB) M. Haviz Irfani, S.Si, M.T.I.
M. Haviz Irfani, S.Si, M.T.I. Menurut Alan Turing “Jika sebuah mesin dapat membuat seseorang percaya bahwa dirinya mampu berkomunikasi dengan orang lain,dapat.
Logic Programming (GNU PROLOG)
PENGANTAR BAHASA PROLOG
PENGANTAR BAHASA PROLOG
Pengantar Intelegensia Buatan (IB). Pengertian IB H. A. Simon [1987] : “ Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi.
Representasi Pengetahuan
Pengendalian Alur.
Oleh : Fidia Deny Tisna A.
OLAP CUBES Digunakan utk meringkas data secara praktis, termasuk banyak variabel.Hasilnya berupa gambaran sederhana data, tidak inferensi(analisa buat.
1. Goal Majemuk dan Unifikasi 2. Runut Balik 3. Input/Output Prolog
Soal-soal Latihan Peluang
PELUANG MAIDA FITRIANI A /12/12.
BAB VIII REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NON LINEAR
UJI DATA BERPASANGAN Data berpasangan adalah data yang memiliki dua perlakuan berbeda pada objek atau sampel yang sama Data berpasangan (n
Unfikasi, Runut Balik, Trace, Masukan dan Keluaran
Persoalan yang tidak Seimbang.
Logika informatika 5.
Bab V : Logika Order Pertama
Prinsip-prinsip Hereditas
Pengantar Intelegensia Buatan (IB)
YOU SHOULD HAVE & DO.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
T-test of related irfan.
PHP - Pemrograman Berorientasi Obyek
Dasar-dasar Probabilitas Tugas Mandiri 01 J0682
Logika informatika 1.
REGRESI DAN KORELASI.
STATISTIKA Oleh : Eko Budi P.S.Pd.
Bab IV : Relational Logic
BAHASA PEMROGRAMAN PROLOG
12. KONSEP DAN PRINSIP ANALISIS
Backward Chaining.
ANALISIS REGRESI & KORELASI
STATISTIKA INDUSTRI I ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER (1)
Perbandingan dan Skala
Algoritma Runut-balik (Backtracking)
1. Goal Majemuk dan Unifikasi 2. Runut Balik 3. Input/Output Prolog
Logika informatika 5.
PEMASANGAN MOTHERBOARD PADA CASING
PERSILANGAN MONOHIBRIDA INTERMEDIET
Struktur Perulangan Yohana Nugraheni.
Bab IV : Relational Logic
LOGIKA INFORMATIKA.
STATISTIKA INDUSTRI I ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER (1)
Perbandingan dan Skala
MATEMATIKA PERBANDINGAN BERBALIK NILAI.
LATIHAN SOAL STATISTIK
CURSOR.
PEMBANDINGAN DUA NILAI TENGAH
KORELASI.
T-test of related irfan.
Sifat-Sifat Pengerjaan Hitung pada Bilangan Bulat
TUGAS ANDA HANYA MENYEBUTKAN WARNANYA SAJA.
A. Aturan Pengisian Tempat yang Tersedia
Perbandingan dan Skala 1.Perbandingan Perbandingan antara dua nilai seiring kita sebut sbg suatu bentuk pembagian. Secara umum ditulis sbg a : b dibaca.
Algoritma Runut-balik (Backtracking)
Pertemuan ke 9.
A. Aturan Pengisian Tempat yang Tersedia
12. KONSEP DAN PRINSIP ANALISIS
PEMROGRAMAN BERBASIS AI (PROLOG)
SUPER QUIZ.
Jelaskan klasifikasi sampah menurut warna! Hijau Kuning Merah Biru Ungu Hitam.
Transcript presentasi:

1. Goal Majemuk dan Unifikasi 2. Runut Balik 3. Input/Output Prolog M. Haviz Irfani

Goal Majemuk Dalam editor program, Goal dapat dimasukkan pada program sebelum Clauses dengan kata cadangan GOAL. Goal yg dimasukkan dapat lebih dari satu subgoal. Contoh: GOAL ayah(wawan,Siapa),write(Siapa," "), cucu(badu,Kakek), write(Kakek).

Soal: Buatlah program bahasa prolog dengan pengetahuan seperti dalam tabel berikut: MERK WARNA HARGA (Juta) Toyota Putih 150 Honda Hitam 165 Ford 200 BMW 180 Mitsubisi Merah 120 Buatlah goal internal: Informasi mobil untuk harga dibawah 165 juta Informasi mobil untuk harga 180juta s/d 220 juta Mobil apa saja yang berwarna Hitam dengan harga kurang dari 200juta

Unifikasi Adalah proses yang dilakukan untuk mencari padanan antara pernyataan yang terdapat pada aturan dan fakta atau kepala aturan yg lain. Syarat unifikasi sebagai berikut: Mempunyai relasi yg sama. Mempunyai jumlah argumen yg sama dan posisi argumen yg sama pula. Argumen yg berpadanan hrs mempunyai jenis data yg sama. Semua pasangan argumen (data majemuk) hrs berpadanan juga.

Contoh Unifikasi: * ayah(Bapak,badu) dengan ayah(slamet,badu) * tgl_lhr(Tgl,Bln,Thn) dengan tgl_lhr(10,”Agustus”,1998) *data_pribadi(nama(tono),alamat(jalan,kota)) dengan data_pribadi(nama(tono),alamat(“talang semut”,”Palembang”))

Proses pencarian jawaban: slamet syamsiah jamal wawan susi tukul hera badu meliani jojon vera yuyun tina kayamba yayuk Okto budi fika jimi siti runia * ayah(Bapak,badu) dengan ayah(slamet,badu) * tgl_lhr(Tgl,Bln,Thn) dengan tgl_lhr(10,”Agustus”,1998) *data_pribadi(nama(tono),alamat(jalan,kota)) dengan data_pribadi(nama(tono),alamat(“talang semut”,”Palembang”))

Runut Balik (BackTracking): Prolog akan mencari jawaban dg cara pemadanan mulai dari bagian klausa yg paling atas Bila prolog mengeksekusi subgoal yg terdiri dari subgoal yg lain (call), maka prolog akan akan melakukan langkah 1. Bila sebuah call berhasil berpadanan maka call kembali ke klausa induk dg membawa variabel yg diperoleh dan eksekusi dilanjutkan pd subgoal berikutnya. Variabel terikat akan menjadi variabel bebas pd saat prolog merunut balik, memungkinkan prolog mendapatkan nilai baru sebagai jawaban yg mungkin.

Soal: Buatlah program bahasa prolog dengan pengetahuan seperti dalam tabel berikut: Nama Pemain Umur (Tahun) Bejo 15 Wowok 14 Cokri Parto Kabul Buatlah goal internal dan eksternal: Goal internal : pemain(A,15),pemain(B,15),A<>B, write(A,” ”,B). Goal eksternal: pemain(A,15),pemain(B,15),A<>B.