Pengantar Kecerdasan Buatan PERTEMUAN 2

MASALAH DAN RUANG MASALAH Tedapat 4 hal yang perlu diperhatikan untuk membangun sistem yang mampu meyelesaikan masalah, Yaitu : 1. Mendefinisikan masalah dengan tepat, spesifikasi keadaan awal dan solusi. 2. Menganalisis masalah serta mencari beberapa teknik yang sesuai. 3. Merepresentasikan pengetahuan untuk masalah. 4. Memilih teknik atau metode pemecahan masalah yang terbaik.

MASALAH DAN RUANG MASALAH Mendefinisikan Masalah Dengan Baik : 1. Mengindentifikasi ruang keadaan ( State Space ). 2. Menetepkan satu atau lebih keadaan awal ( Initial State ). 3. Menentukan tujuan ( Goal State ). 4. Menetapkan Aturan – Aturan.

MASALAH DAN RUANG MASALAH - Ruang Masalah adalah suatu ruang yang berisi semua keadaan yang mungkin. Contoh : Masalah “ Petani, Kambing, Serigala Dan Sayuran” Seorang petani akan menyeberangkan seekor kambing, seekor serigala dan sayuran dengan sebuah kapal yang melalui sungai. Kapal tersebut kanya dapat memuat petani dan satu penumpang (Kambing, Serigala, dan Sayuran). Jika ditinggal oleh petani, maka sayuran akan dimakan oleh kambing, dan kambing akan dimakan oleh serigala. Bagaimana caranya agar petani, kambing, serigala dan sayuran dapat selamat sampai di seberang sungai?

MASALAH DAN RUANG MASALAH Mengindentifikasi ruang keadaan ( State Space ). Permasalah ini dapat dilambangkan dengan (kambing, serigala, sayuran, dan perahu). Contoh : daerah asal (1,1,1,1) = daerah asal terdapat kambing, serigala, sayuran, dan perahu. Keadaan Awal dan Tujuan. - Keadaan Awal, pada kedua daerah : daerah asal = (1,1,1,1). daerah tujuan = (0,0,0,0). - Keadaan Tujuan, pada kedua daerah : daerah asal = (0,0,0,0). daerah tujuan = (1,1,1,1).

MASALAH DAN RUANG MASALAH Menetapkan Aturan – Aturan. Aturan Ke - Aturan 1 Kambing menyebrang. 2 Sayuran menyebrang. 3 Serigala menyebrang. 4 Kambing kembali. 5 Sayuran kembali. 6 Serigala kembali. 7 Perahu kembali.

MASALAH DAN RUANG MASALAH SOLUSI Daerah Asal Daerah Seberang Aturan yang digunakan ( 1,1,1,1) ( 0,0,0,0 ) 1 ( 0,1,1,0 ) ( 1,0,0,1 ) 7 ( 0,1,1,1 ) ( 1,0,0,0 ) 3 ( 0,0,1,0 ) ( 1,1,0,1) 4 ( 1,0,1,1 ) ( 0,1,0,0 ) 2 SOLUSI

METODE PENCARIAN BUTA (BLIND SEARCH) Pada metode pencarian buta (Blind Search) ada 2 metode yang umum digunakan antara lain : 1. Pencarian Melebar Pertama (Breadth First Search). 2. Pencarian Mendalam Perama ( Depth First Search).

PENCARIAN MELEBAR PERTAMA (BREADTH FIRST SEARCH) Pada metode Breadth First Search, semua node pada level n akan di kunjungi 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 berpindan ke node level berikutnya demikian pula dari kiri ke kanan hingga ditemukan solusi. Metode Breadth First Search

PENCARIAN MELEBAR PERTAMA (BREADTH FIRST SEARCH) Terdapat Kelebihan Dan Kekurangan pada pencarian Breadth First Search : - Kelebihan = 1. Tidak menemukan jalan buntu. 2. Jika ada 1 solusi, maka BFS akan menemukan, tetapi jika ada lebih dari satu solusi maka solusi minimum yang dipilih. - Kekurangan = 1. Membutuhkan memory yang besar. 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).

PENCARIAN MENDALAM PERTAMA (DEPTH FIRST SEARCH) Pada metode Depth First search, 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. Depth First Search

PENCARIAN MENDALAM PERTAMA (DEPTH FIRST SEARCH) Terdapat Kelebihan Dan Kekurangan pada pencarian Depth First Search: - Kelebihan = 1. Pemakaian memori hanya sedikit, berbeda jauh dengan BFS yang harus menyimpan semua node yang pernah dibangkitkan. 2. Jika solusi yang dicari derada pada level yang dalam dan paling kiri, maka DFS akan menemukan secara cepat. - Kekurangan = 1. Jika pohon yang dibangkitkan mempunyai level yang dalam (tak terhingga), maka tidak ada jaminan untuk menemukan solusi (Tidak Complete). 2. Jika terdapat lebih dari satu solusi yang sama tetapi berada pada level yang berbeda, maka DFS tidak ada jaminan untuk menemukan solusi yang paling baik(Tidak Optimal).