1. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 0 /
18
MODUL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (IND 323)
MODUL SESI 2
AGEN KECERDASAN, MASALAH DAN RUANG KEADAAN
DISUSUN OLEH:
DR. IR. ZULFIANDRI, MSi.
UNIVERSITAS ESA UNGGUL
2020
2. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 1 / 18
AGEN KECEERDASAN, MASALAH DAN RUANG KEADAAN
INTRODUCTION
1. Kemampuan Akhir Yang Diharapkan
Setelah mempelajari modul ini, diharapkan mahasiswa mampu : Mahasiswa
mampu memahami sistem kecerdasasan buatan serta mampu
merepresentasikan pengetahuan dan metode inferensia pengambilan
kesimpulan.
1. Visi dan Misi
Universitas Esa Unggul mempunyai visi menjadi perguruan tinggi kelas
dunia berbasis intelektualitas, kreatifitas dan kewirausahaan, yang unggul
dalam mutu pengelolaan dan hasil pelaksanaan Tridarma Perguruan Tinggi.
Untuk mewujudkan visi tersebut, maka Universitas Esa Unggul menetapkan
misi-misi sebagai berikut :
a. Menyelenggarakan pendidikan tinggi yang bermutu dan relevan
b. Menciptakan suasana akademik yang kondusif
c. Memberikan pelayanan prima kepada seluruh pemangku kepentingan
Tujuan dari dilaksanakannya misi-misi tersebut adalah:
1. Sumber daya manusia yang berkarakter dan berdaya saing tinggi.
2. Pengembangan ilmu pengetahuan, teknologi dan seni, serta
kesejahteraan umat manusia.
3. Perguruan tinggi yang sehat dan mandiri.
4. Perguruan tinggi yang bereputasi unggul.
2. Topik Perkuliahan
Pembahasan dalam matakuliah ini dimulai dengan posisi dan ruang lingkup
artificial intelligent. Dilanjutkan dengan domain permasalahan, berbagai
metode searching, berbagai representasi pengetahuan, matching, metode
inferensi (secara statistik, bayes, maupun fuzzy), dan diakhiri dengan
pembahasan mengenai soft computing dengan tiga topik utama yaitu :
neural network, fuzzy system, dan algoritma genetika.
3. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 2 / 18
Adapun topik-topik perkuliahan sebelum UTS adalah :
Topik 1 – Introduction to AI
Topik 2 – Agen Kecerdasan, Masalah dan Ruang Keadaan
Topik 3 – Teknik Pencarian dan pelacakan
Topik 4 - Representasi Pengetahuan
Topik 5 - Ketidakpastian
Topik 6 – Probabilitas Bayes
Topik 7 - Sistem Pakar
Untuk topik-topik perkuliahan sebelum UAS adalah :
Topik 08 - Game Playing
Topik 09 - Logika Fuzzy
Topik 10 - Logika Fuzzy Lanjutan
Topik 11 - Jaringan Syaraf Tiruan
Topik 12 - Algoritma Genetika
Topik 13 - Natural Languange Processing
Topik 14 – Robotika
Agen Kecerdasan
Pada era yang modern sekarang ini manusia tidak dapat terpisahkan oleh adanya
teknologi, kini sudah banyak penemuan – penemuan baru yang sangat membantu
tugas manusia. para ahli menciptakan dan mengembangkan teknologi yang
canggih. Dimana teknologi tersebut mampu mempercepat pengerjaan tugas
manusia sehingga dapat membantu manusia pada saat mengerjakan tugasnya. Salah
satu teknologi yang sangat sering kita gunakan adalah system intelligent agent.
Intelligent agent adalah sebuah system agen pintar yang dirancang untuk bekerja
secara otomatis pada setiap aplikasinya, dengan sensornya yaitu menerima pesan
dari lingkungan kemudian memberikan respon atau tindakan sesuai dengan apa
yang sudah diprogram oleh pembuat guna mempermudah tugas manusia.
Definisi intelligent agent
Intelligent Agent adalah sebuah perangkat lunak yang bekerja tanpa perlu campur
tangan langsung dari manusia, intelligent agent fungsinya adalah untuk
melaksanakan suatu tugas dan mengambil langkah atau suatu tindakan tertentu bagi
4. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 3 / 18
pengguna individu, proses bisnis, atau aplikasi perangkat lunak lainnya. Intelligent
agent adalah teknologi yang digunakan untuk menavigasi langkah apa yang harus
di ambil dalam suatu pengerjaan melalui sejumlah data yang diberikan oleh
lingkungan untuk bertindak berdasarkan informasi yang sudah diseting oleh
sipembuat.
Inteligent agent menggunakan sebuah system pengetahuan bawaan yang sering
disebut (built-in) atau berbasis pengetahuan yang diperlukan oleh para pengguna
untuk menyelesaikan tugas dan untuk membuat suatu keputusan atau tindakan,
contohnya seperti intelligent agent yang mampu menghapus spam pada G-mail, dan
memfilter adanya harga termurah pada situs belanja online, tiket pesawat, maupun
tiket kereta api, kita hanya perlu sedikit menyetingnya dengan pengerjaannya yang
sangat sederhana melalui jaringan internet. Dan saat ini ada banyak intelligent agent
yang digunakan dibidang teknologi sistem operasi, juga yang sering kita gunakan
sehari hari pada perangkat lunak handphone.
Salah satu contoh penggunaan system intelligent agent adalah dalam sebuah
aplikasi pada SmadAV antivirus, system intelligent agent pada smadAV diperlukan
untuk mempermudah penggunanya dengan cara agent menginformasikan bahwa
terdeteksinya virus yang ada di komputer pengguna, dan juga memberikan saran
secara otomatis untuk melakukan scan secara keseluruhan pada komputer
pengguna.
Berikut adalah beberapa contoh lain tentang Intelligent Agent :
1. Agent Autonomous
Contohnya pengereman otomatis pada sebuah mobil. Kinerja yang didapat:
membuat lebih aman, cepat, dan nyaman pada pengguna. Lingkungan guna
pemberi pesan : Jalan, mobil lainnya, aktuator: pedal gas, setir, klakson dan rem.
Sensor: Speedometer, kamera, odometer, GPS, sonar dan sensor pada mesin.
2. Agen sistem diagnosis
Contohnya pada bidang medis. Kinerja yang didapat: Pasien menjadi Sehat,
mampu memberikan hasil diagnosa dan menginformasikan tuntutan hukum pada
pengguna. Lingkungan pemberi pesan : Pasien. Aktuator: Layar, tes, diagnosis,
pengobatan, rujukan. Sensor: Keyboard untuk mengisikan keluhan atau gejala
pasien
5. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 4 / 18
3. Agen: Part-picking
Contohnya pada robot pengambil suatu benda. Kinerja yang didapat: Jumlah
persentase komponen yang dipindahkan dengan benar. Lingkungan pemberi
pesan: Conveyor, komponen-komponen robot, wilayah untuk penempatan
benda&Aktutor: lengan dan tangan robot. Sensor: Sensor pada sudut persendian
robot dan kamera
Berikut adalah tipe – tipe dalam intelligent agent :
Simple reflex agents
Simple reflex agents adalah salah satu tipe Agent yang paling sederhana, karena
tipe ini hanya bekerja jika terjadi sesuatu pada lingkungan dalam kondisi tertentu.
Maka agent akan secara sederhana memberikan aksi tertentu pula. Salah satu
contohnya adalah agent pada sebuah mobil yang diberikan system intelligent agent
dengan tindakan “jika mobil di depan melakukan pengereman” maka agent akan
memberikan aksi “rem” secara otomatis.
Berikut adalah contoh cara kerja dari system intelligent agent pada mobil :
Model based reflex agent
Simple reflex agent dapat melakukan tindakannya dengan baik jika lingkungan
yang memberikan percept atau persepsi sesuai dan tidak berubah-ubah. Contohnya
seperti kasus agent pada pengereman mobil, agent tersebut hanya dapat menerima
6. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 5 / 18
percept dari mobil dengan model terbaru saja. Jika ada mobil dengan model lama,
agent tersebut tidak dapat menerima pesannya sehingga agent tersebut tidak
melakukan tindakan pengereman. Pada kasus ini, dibutuhkan tipe Based Reflex
Agent yang Mampu melacak (pengereman mendadak pada mobil yang berada
didepannya) sehingga mobil tersebut dapat menerima pesan dengan baik dan
melakukan tindakan pengereman secara otomatis.
Agent reflex berbasis model ini fungsinya menambahkan suatu model didalam
performa suatu agent yaitu dengan mengetahui tentang bagaimana performanya
bekerja. Jadi, Tipe based reflex agent ini menjaga keadaan performanya
menggunakan model internal kemudian memilih tindakan seperti simple reflex
agent sehingga pengguna lebih mudah dalam melakukan pengecekan bila ada
kesalahan didalam systemnya.
Goal-based agents
Segala pengetahuan agent akan performa dan keseluruhan keadaannya dengan
menggunakan model based reflex agent pada lingkungan tidak selalu cukup. Suatu
agent harus benar – benar sudah terinput informasi tentang apa kegunaan atau
tujuannya dan keadaan yang ingin dicapai oleh agent tersebut.
Dengan demikian, agent akan bekerja dengan sempurna hingga mencapai goalsnya.
Perencanaan pada sebuah system agent adalah pekerjaan yang dimaksudkan untuk
mencapai suatu tujuan atau goals pada agent itu sendiri. Dan Goal based agent ini
mampu memfasilitasi juga menambahkan informasi tentang goals yang harus
dicapai demi memastikan kinerja pada sebuah system agent berjalan baik.
Utility-based gents
Dicapainya sebuah goals pada agentpun tidak cukup untuk menghasilkan agent
dengan performa yang sempurna dan berkualitas. Sebagai contoh di system agent
pada mobil tentang pengereman otomatis. Ada tahap tindakan yang harus dilakukan
oleh agent tersebut untuk dapat mencapai tujuannya, dan utility based agents adalah
satu tipe yang mampu membuat performa system agent bekerja jauh lebih cepat,
lebih aman dan karena tipe agent yang lain tidak membedakan antara performa yang
baik dengan performa yang tidak baik untuk agent itu sendiri, hal ini dapat diatasi
oleh tipe Utility based agent, semua hal tersebut dapat diperhitungkan dan diatasi
oleh utility factor (kuantitatif) yang dimiliki oleh Utility Based Agent.
7. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 6 / 18
Learning agents
Tipe agen ini juga berfungsi untuk meningkatkan performa pada sebuah system
intelligent agent. Tipe ini memiliki critic yang berfungsi untuk mengevaluasi setiap
tindakan dan performa yang dilakukan oleh system agent, learning agent ini juga
dapat memberikan informasi dan secara otomatis mampu melakukan perbaikan
pada tiap elemen agent yang berfungsi untuk menghindari adanya kesalahan dalam
melakukan pemilihan tindakan yang diambil oleh system agent. Dan Learning agent
sendiri memiliki system yang bernama problem generator yang fungsinya untuk
menginformasikan langkah yang diperlukan jika sebuah system agent mengalami
kerusakan. hal ini tentu akan lebih memudahkan pengguna untuk memastikan
kinerja pada system agent.
Cara kerja intelligent agent
Sebelum menggunakan suatu system intelligent agent, system agent harus teruji
dengan baik pada beberapa hal berikut :
Dipastikannya semua perkiraan juga suatu tindakan yang dapat diterima dan
dilakukan oleh agent.
Apa tujuan atau cara mengetahui kemampuan yang terukur pada agent yang
ingin dicapai.
Dan lingkungan yang seperti apa sajakah yang dapat diterima pesannya untuk
kemudian dioperasikan oleh system agent.
Berikut beberapa point yang harus dipenuhi oleh Intellegent Agent :
Intelligent Agent harus Rasional. System intelligent agent tentu harus teruji
dengan baik untuk melakukan hal yang tepat sesuai dengan yang ditentukan.
Intelligent Agent mampu menerima atau menangkap pesan yang dikirim oleh
lingkungan sehingga agent mampu bertindak dan mengerti langkah apa yang
diambil.
Tindakan yang dilakukan oleh agent dengan tepat mengartikan bahwa tugas
agent telah sukses.
Pengukuran pada performa system intelligent agent caranya yaitu dengan
melalui kriteria obyektif, guna mengukur keberhasilan suatu langkah yang
akan diambil oleh agent
System agent yang sudah teruji rasional, harus bisa mengambil tindakan yang
8. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 7 / 18
tepat sesuai dengan yang diharapkan oleh pengguna, dengan begitu artinya
system agent sudah dapat memaksimalkan kinerjanya dengan sukses.
Berikut adalah contoh cara kerja dari sebuah intelligent agent pada sebuah
penjualan online
Contoh cara kerja intelligent agent
a. Contoh diatas adalah sebuah gambaran cara kerja pada agent yang digunakan
dalam penjualan online, dimana system agent ini mampu menjadwalkan
pengiriman barang dari supplier sampai ke distributor secara otomatis.
b. Jika terjadi suatu masalah seperti supplier yang tidak bisa mengirim barangnya
dengan tepat waktu, maka secara otomatis agent secara otomatis akan
bernegosiasi dengan supplier lain guna menjadwalkan pengiriman dengan
waktu lain
c. System agent ini dapat mengumpulkan data penjualan secara otomatis pada
setiap produk dari beberapa toko penjual. Maksudnya, agent secara langsung
akan menyampaikan data kepada produsen tentang penjualan produk yang
dicari konsumen guna melengkapi apa yang dibutuhkan oleh konsumen untuk
pesanan, penjualan dan pemasarannya serta menganalisis tren yang ter update
dari pembeli
d. Keunggulan lain dari Intelligent Agent yang ada dalam toko online ini dapat
menjadwalkan suatu pengiriman dari distributor ke toko retail dan system agent
ini dapat mengutamakan pada toko retail yang persediaannya lebih rendah.
e. Jika terjadi suatu masalah seperti pengiriman dari distributor ke toko retail yang
tertunda akan suatu hal. Maka, secara otomatis system agent akan langsung
mencari alternatif pengiriman lain.
Dengan demikian setelah dijelaskan beberapa keunggulan dan fungsi dari sebuah
system intelligent agent, artinya dengan adanya teknologi system intelligent agent
selain mempermudah pekerjaan, perusahaanpun dipastikan akan mendapatan
keuntungan yang lebih besar atas hasil kerja dari sebuah agent.
9. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 8 / 18
Pengaplikasian dari intelligent agent
Intelligent Agent digunakan dalam system pada komputer untuk membantu dalam
mengatasi masalah tugas manusia, agar lebih mudah dan cepat. Berikut adalah
beberapa contoh pengaplikasian dari system Intelligent Agent :
Help desk of customer
Help Desk of Customer berfungsi untuk menjawab suatu panggilan dari pelanggan
dan mampu membantu menyelesaikan segala permasalahan yang sedang dialami
pelanggan tanpa perlu campur tangan langsung dari operator. Misalnya pada saat
pelanggan melakukan telfon dan menanyakan tentang keluhannya, help desk
customer akan secara otomatis melakukan pencarian solusinya secara manual dari
manual hardcopy.
Bicara tentang manual hardcopy. Kini, manual hardcopy sudah jarang digunakan
lagi oleh perusahaan, karena kini manual hardcopy telah diganti dengan sebuah
file dalam CD-ROM yang tentu penggunaannya akan jauh lebih praktis, dan di
perusahaan – perusahaan kini, mengatasi pencarian solusi keluhan para pelanggan,
perusahaan sudah banyak yang melakukan pencarian solusinya secara langsung
melalui Internet tentu tetap dengan system intelligent agent. dengan database
solusi yang ada di dalam CD-ROM, atau di dalam Internet, cara kerja dari help
desk of customer adalah menyajikan jawaban yang sesuai atau konsolidasi dengan
jawaban yang diperlukan oleh pelanggan demi mengatasi masalahnya. Hal Ini
adalah salah satu contoh dari pengaplikasian sebuah help desk of customer dengan
menggunakan Intelligent Agent untuk menemukan dan memfilter sebuah
informasi yang dibutuhkan untuk mencari solusi atas masalah pelanggan secara
otomatis.
Web browser
Web browser, salah satu contoh system intelligent agent tentang web browser yang
biasa kita gunakan adalah pada aplikasi Google. Web Browser pada Google
fungsinya adalah sebuah system agent yang mampu melacak dan menyimpan apa
yang Anda lakukan di pencarian Google secara otomatis. Contohnya seperti web
browser yang memungkinkan Anda untuk mencari sebuah lagu dengan aliran yang
biasa anda dengar dan bisa anda temukan di bookmark Anda sendiri. Hal ini tentu
dapat mempermudah dan membantu Anda untuk menemukan sebuah informasi dari
10. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 9 / 18
semua data yang anda butuhkan yang ada pada suatu halaman. Web browser juga
dapat memberikan informasi secara otomatis bahwa Anda tidak dapat
mendownload suatu data.
Assistant of shopping
Assistent of shoping pada toko online juga menggunakan teknologi intelligent agent
untuk membantu memudahkan para pelanggan berbelanja diinternet atau untuk
pemilik tokonya sekalipun, assistant of shopping fungsinya adalah untuk dapat
menemukan barang dagangan yang dibutuhkan dengan lebih mudah dan cepat.
Dengan Assistant of shopping, barang dagangan yang dibutuhkan juga dapat difilter
secara langsung melalui intelligent agent ini. Lalu pengguna bisa juga mengatur
sebuah barang dagangan yang diinginkan atau disukai untuk dimunculkan pertama
kali yang Anda lihat. Contoh aplikasi lain dari assistent of shopping yaitu system
intelligent agent ini mampu mengingatkan anda pada history atau pengalaman
berbelanja Anda pada waktu – waktu tertentu, dengan cara mampu mengingatkan
anda untuk berbelanja saat akan adanya hari ulang tahun atau hari peringatan yang
sudah anda atur pengaturannya.
Masalah dan Ruang Keadaan
Kecerdasan harus didasarkan pada prinsip-prinsip teoritikal dan terapan yang
menyangkut:
4. struktur data yang digunakan dalam representasi pengetahuan (knowledge
representation),
5. algoritma yang diperlukan dalam penerapan pengetahuan itu,
6. teknik-teknik bahasa dan pemrograman yang dipakai dalam implementasinya.
Kecerdasan buatan menawarkan baik media maupun uji teori kecerdasan. Teori-
teori semacam ini dapat dinyatakan dalam bahasa program komputer dan
dibuktikan melalui eksekusinya pada komputer. Bagian utama aplikasi kecerdasan
buatan adalah pengetahuan (knowledge), yaitu suatu pengertian tentang beberapa
wilayah subyek yang diperoleh melalui pendidikan dan pengalaman. Bagian utama
yang dibutuhkan untuk aplikasi kecerdasan buatan:
1. Basis pengetahuan (knowledge base)
2. Motor inferensi (inference engine)
Pengetahuan merupakan informasi terorganisir dan teranalisis agar bisa lebih
11. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 10 / 18
mudah dimengerti dan bisa diterapkan pada pemecahan masalah dan pengambilaan
keputusan. Pengetahuan terdiri atas fakta, pemikiran, teori, prosedur, dan
hubungannya satu sama lain.
Sistem yang menggunakan kecerdasan buatan akan memberikan output berupa
solusi dari suatu masalah berdasarkan kumpulan pengetahuan yang ada.
Gambar 1. Penerapan Konsep Kecerdasan Buatan dalam Komputer
Pada gambar 1, input yg diberikan pada sistem yg menggunakan kecerdasan buatan
adalah berupa masalah. Sistem harus dilengkapi dengan sekumpulan pengetahuan
yang ada pada basis pengetahuan. Sistem harus memiliki motor inferensi agar
mampu mengambil kesimpulan berdasarkan fakta atau pengetahuan. Output yang
diberikan berupa solusi masalah sebagai hasil dari inferensi.
Secara umum, untuk membangun suatu sistem yang mampu menyelesaikan
masalah, perlu dipertimbangkan 4 hal :
1. Mendefinisikan masalah dengan tepat. Pendefinisian ini mencakup spesifikasi
yang tepat mengenai keadaan awal dan solusi yang diharapkan.
2. Menganalisis masalah tersebut serta mencari beberapa teknik penyelesaian
masalah yang sesuai.
3. Merepresentasikan pengetahuan yang perlu untuk menyelesaikan masalah
tersebut.
4. Memilih teknik penyelesaian masalah yang terbaik
MENDEFINISIKAN MASALAH SEBAGAI SUATU RUANG KEADAAN
Misalkan permasalahan yang dihadapi adalah permainan catur, maka harus
ditentukan :
1. posisi awal pada papan catur posisi awal setiap permainan catur selalu sama,
yaitu semua bidak diletakkan di atas papan catur dalam 2 sisi, yaitu kubu putih
dan kubu hitam.
12. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 11 / 18
2. aturan – aturan untuk melakukan gerakan aturan – aturan ini sangat berguna
untuk menentukan gerakan suatu bidak, yaitu melangkah dari satu keadaan
ke keadaan lain. Misalkan untuk mempermudah menunjukkan posisi bidak,
setiap kotak ditunjukkan dalam huruf (a,b,c,d,e,f,g,h) pada arah horisontal
dan angka (1,2,3,4,5,6,7,8) pada arah vertikal. Suatu aturan untuk
menggerakkan bidak dari posisi (e,2) ke (e,4) dapat ditunjukkan dengan
aturan :
if bidak putih pada kotak(e,2),
and kotak(e,3) kosong,
and kotak(e,4) kosong
then gerakkan bidak dari (e,2) ke (e,4)
3. tujuan (goal) tujuan yang ingin dicapai adalah posisi pada papan catur yang
menunjukkan kemenangan seseorang terhadap lawannya. Kemenangan ini
ditandai dengan posisi raja yang sudah tidak dapat bergerak lagi.
Contoh tersebut menunjukkan representasi masalah dalam Ruang Keadaan (State
Space), yaitu suatu ruang yang berisi semua keadaan yang mungkin. Kita dapat
memulai bermain catur dengan menempatkan diri pada keadaan awal, kemudian
bergerak dari satu keadaan ke keadaan yang lain sesuai dengan aturan yang ada,
dan mengakhiri permainan jika salah satu telah mencapai tujuan.
Jadi untuk mendeskripsikan masalah dengan baik harus :
1. Mendefinisikan suatu ruang keadaan (state space)
2. Menetapkan satu atau lebih keadaan awal (initial state)
3. Menetapkan satu atau lebih tujuan (goal state)
4. Menetapkan kumpulan aturan
Ada beberapa cara untuk merepresentasikan Ruang Keadaan, antara lain :
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 keadaan saling dihubungkan dengan menggunakan arc (busur) yang diberi
panah untuk menunjukkan arah dari suatu keadaan ke keadaan berikutnya.
13. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 12 / 18
Graph keadaan dengan node M menunjukkan keadaan awal, node T adalah tujuan.
Ada 4 lintasan dari M ke T :
M-A-B-C-E-T
M-A-B-C-E-H-T
M-D-C-E-T
M-D-C-E-H-T
Lintasan buntu atau lintasan yang tidak sampai ke tujuan :
M-A-B-C-E-F-G
M-A-B-C-E-I-J
M-D-C-E-F-G
M-D-C-E-I-J
M-D-I-J
POHON PELACAKAN / PENCARIAN
Struktur pohon digunakan untuk menggambarkan keadaan secara hirarkis. Node yg
terletak pada level-o disebut ’akar’. Node akar : menunjukkan keadaan awal &
memiliki beberapa percabangan yang terdiri atas beberapa node yg disebut ’anak’ .
Node-node yg tidak memiliki anak disebut ’daun’ menunjukkan akhir dari suatu
pencarian, dapat berupa tujuan yang diharapkan (goal) atau jalan buntu (dead end).
Gambar berikut menunjukkan pohon pencarian untuk graph keadaan dengan 6
level.
14. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 13 / 18
POHON AND/OR
Masalah M dicari solusinya dengan 4 kemungkinan yaitu A OR B OR C OR D.
Masalah M hanya dapat diselesaikan dengan A AND B AND C AND D
Contoh : Dengan menggunakan pohon AND/OR tujuan yang dicapai pada pohon
di Gambar sebelumnya bisa dipersingkat hanya sampai level-2 saja.
15. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 14 / 18
Contoh 1 : Masalah EMBER
Ada 2 ember masing-masing berkapasitas 4 galon (ember A) dan 3 galon (ember
B). Ada pompa air yg akan digunakan untuk mengisi air pada ember tersebut.
Bagaimana dapat mengisi tepat 2 galon air ke dalam ember berkapasitas 4 galon?
Penyelesaian :
a. Identifikasi ruang keadaan (state space)
Permasalahan ini dapat digambarkan sebagai himpunan pasangan bilangan bulat:
x = jumlah air yg diisikan ke ember 4 galon (ember A)
y = jumlah air yg diisikan ke ember 3 galon (ember B)
Ruang keadaan = (x,y) sedemikian hingga x ∈ {0,1,2,3,4} dan y ∈{0,1,2,3}
b. Keadaan awal & tujuan
Keadaan awal : kedua ember kosong = (0,0)
Tujuan : ember 4 galon berisi 2 galon air = (2,n) dengan sembarangn
c. Keadaan ember
Keadaan ember bisa digambarkan sebagai berikut:
d. Aturan-aturan (Rule)
Diasumsikan kita dapat mengisi ember air itu dari pompa air, membuang air dari
16. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 15 / 18
ember ke luar, menuangkan air dari ember yang satu ke ember yang lain. Kita
buat beberapa aturan-aturan yang dapat digambarkan sebagai berikut :
e. Representasi ruang keadaan dengan pohon pelacakan
Pencarian suatu solusi dapat dilukiskan dengan menggunakan pohon. Tiap-tiap
node menunjukkan satu keadaan. Jalur dari parent ke child ,menunjukkan 1
operasi. Tiap node memiliki node child yang menunjukkan keadaan yg dapat
dicapai oleh parent.
Solusi yg ditemukan :
Solusi 1
18. Universitas Esa Unggul
http://esaunggul.ac.id 17 / 18
Daftar Pustaka
a. Russell S. & Peter N. 2003. Artificial Intelligence: A Modern Approach.
Edisi ke-2. Prentice-Hall, New Jersey
b. Sri Kusumadewi, 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan aplikasinya) :
Edisi Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
c. Anita desiani dan muhamad arhami. 2006. Konsep Kecerdasan buatan:
Edisi Pertama. Yogyakarta: Andi.
d. Widodo dan Derwin, 2014. Artificial Intelligence konsep dan
penerapannya. Andi.
