2. MesinTuring (Bagian2)
|
|
- Hartanti Tanuwidjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IF5110 Teori Komputasi 2. MesinTuring (Bagian2) Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1
2 PerananMesinTuring Bahasa yang diterima oleh mesin Turing dinamakan recursively enumerable (r.e). Istilah enumerable digunakan untuk menunjukkan sifat bahwa himpunan jenis ini anggota-anggtotanya dapat didaftarkan (di-enumerasi) oleh sebuah mesin Turing. Pengertian recursive sama dengan recursion pada programming. Kelasdaribahasar.esangatluasdanmencakupbahasayang tidak dapat ditentukan keanggotaannya. 2
3 Jika L adalah bahasa recursive enumerable, maka bila stringdidalamldikenaliolehm, makamakanberhenti. Sebaliknya bika string bukan anggota L, maka mesin Turing gagal mengenali(mesin Turing tidak akan berhenti). Salahsatucontohkelasr.eadalahhimpunanrekursif, yang dalam hal ini semua string yang menjadi anggotanya akan dikenali oleh sekurang-kurangnya satu mesinturing. Kelas himpunan rekursif merupakan proper subkelas dari kelas r.e. 3
4 Dengan adanya pita yang dapat dibaca maupun ditulis maka mesinturing dapatmenirukanperilakusebuahfinite State Automata (FSA) maupun Push Down Automata (PDA). Dengan kemampuannya ini, maka mesin Turing mampu mengenali bahasa formal yang termasuk ke dalam kelas bahasa regular (bahasa yang dikenali oleh FSA), bahasa bebas konteks(bahasa yang dikenali oleh PDA). Maupun bahasa formal yang termasuk ke dalam kelas yang lebih tinggi. Selain sebagai pengenal bahasa yang termasuk ke dalam kela r.e, mesin Turing juga dapat digunakan untuk: 1. Menyalin(copy) simbol 2. Penghitung fungsi-fungsi integer 3. Mengeksekusi prosedur(subroutine) 4
5 MesinTuring PenyalinSimbol PadacontohmesinTuring pengenal0 n 1 n terlihatbahwa operasicari X (pencariansimboltertentudidalampita) merupakan operasi yang mendasar. Operasi penanganan simbol yang lainnya adalah penyalinan simbol. Kita akan merancang mesin Turing yang dapat menyalin string bineryang terletakdiantarasimbolp danqkesuatuposisisel baruyang ditandaidengansimbolm. 5
6 P Q M... Mesinbekerjadaristatus awalq 1 denganheadpadaposisi simbol P. Algoritmapenyalinansimboladalahsebagaiberikut: 1. Simbol yang akan disalin ditandai dengan simbol khusus 2. Gerakkan head ke kanan hingga dijumpai posisi penyalinan yang tepat. 3. Tuliskan simbol yang disalin pada posisi tersebut. 4. Gerakkan head ke kiri sampai dijumpai simbol khusus di atas. 5. Ganti simbol khusus dengan simbol semula. 6
7 FungsipergerakanMesinTuring: δ(q 1, P) = (q 2, P, R) LongkapsimbolP δ(q 2, 0) = (q 3, α, R) Tandai0 δ(q 3,*) = (q 3,*, R) Longkapkekanansimbol-simbolselainM δ(q 3, M) = (q 4, 0, R) Ganti M dengansimbol0 yang sedangdisalin δ(q 4,*) = (q 5, M, L) Tulis M padaposisibaru δ(q 5,*) = (q 5,*, L) Longkapkekirisimbolselain α δ(q 5, α) = (q 2, 0, R) kembalikan αmenjadi0 δ(q 2, 1) = (q 6, β, R) Tandai1 δ(q 6,*) = (q 6,*, R) LongkapkekanansimbolselainM δ(q 6, M) = (q 7, 1, R) GantiM dengansimbol1 yang sedangdisalin δ(q 7,*) = (q 8, M, L) TulisM padaposisibaru δ(q 8,*) = (q 8,*, L) Longkapkekirisimbolselain β δ(q 8, β) = (q 2, 1, R) Kembalikan βmenjadi1 δ(q 2, Q) = (q 9, Q, R) Q menandakanakhirdata 7
8 MesinTuring PenghitungFungsi BilanganBulat Mesin Turing dapat dipandang sebagai[enghitung fungsi bilanganbulatkebilanganbulat. Untuk dapat melakukan penghitungan ini dibuat konvensi sebagai berikut: 1. Integerbernilaik direpresentasikansebgai0 k (stringyang terdiri dari 0 sebanyak k kali) pada pita masukan. 2. Jikafungsimemilikibeberapaargumensebagaiinput (i 1, i 2,, i m ), makabilanganbulatinidituliskanpadamesinturing yang dibatasioleh 1, dituliskan0 i1 10 i im 3. Hasil penghitungan fungsi(berupa integer p) akan dituliskanpadapita sebagai0 p. 8
9 Sebagai contoh, argumen dari fungsi f(3, 7, 5) dapat dinyatakan sebagai: Jika sebelum mesin Turin bekerja pada pita masukan terdapat rangakiansimbolyang merepresentasikanmargumen, (i 1, i 2,, i m ) danpadasaatmesinturing berhentibekerjapadapita terdapatsimbol0 p, makadidefinisikanf(i 1, i 2,, i m ) = p. 9
10 Jika dalam mengolah input tersebut mesin Turing tidak berhenti bekerja, maka simbol yang tertera pada pita tidak dapat dipandang sebagai hasil perhitungan fungsi. Dalam hal ini dikatakan bahwa nilai fungsi untuk masukan tersebut tidak terdefinisi. Hal ini juga yang membedakan apakah fungsi yang dihitung oleh mesin Turing merupakan fungsi total atau fungsi parsial. Jika fungsi yang dihitung terdefinisi hasilnya untuk setiap nilai yang diberikan, makafungsitersebutdikatakanbersifattotal, Jika tidak maka fungsi tersebut dikatakan bersifat parsial. 10
11 Contoh1: MesinTuring untukmenghitung f(n) = n+ 1 Pada keadaan awal di dalam pita terdapat rangkaian simbol dalambentuk0 n. Untukmenambahkanfungsidengan1, makagerakanyang harus dilakukan adalah menambahkan satu simbol 0 pada sel paling kanan sehingga pada pita terdapat rangkaian simbol dalambentuk0 n+1. Jadi, algoritmanya adalah sebagai berikut: 1. Geserheadkekanansampaidijumpai B 2. Gantisimbol B dengan 0 11
12 FungsipergerakanmesinTuring: δ(q 0, 0) = (q 0, 0, R) δ(q 0, B) = (q 1, 0, R) Geserkanan Ganti B dengan 0 sehingga notasi formal mesin Turing penambah satu adalah: M= ({q 0, q 1 }, {0, 1}, {0, 1, B}, δ, q 0, B, ) dengan definisi δ seperti di atas. 12
13 Contoh 2: Mesin Turing untuk menghitung m n. Pengurangan m n didefinisikansebagaim njikam n, dansamadengan0 jikam< n. Pada keadaan awal di dalam pita terdapat rangkaian simbol dalambentuk0 m 10 n. Mesinberhentibiladipita tercetaksimbol0 m n Algoritmanya: 1. Mmenggantisimbol0 yang pertamadenganb. 2. Kemudian dilakukan pencarian 1 ke kanan yang diikuti dengan 0, mengganti 0 dengan Selanjutnya M kembali bergerak ke kiri sampai ketemu B 4. Kembalike1 13
14 Pengulangan berhenti jika: Kasus1. Ketikapencariankekanansimbol0 mesinmtidak menemukan B. Kasus 2. Mulai pencarian M tidak menemukan 0 untuk diganti dengan B. Fungsi transisinya adalah sebagai berikut: 1. δ(q 0, 0) = (q 1, B, R) Mulai pencarian, ganti simbol 0 pertama dengan B 2. δ(q 1, 0) = (q 1, 0, R) δ(q 1, 1) = (q 2, 1, R) Pencarian ke kanan mencari 1 yang pertama 14
15 3. δ(q 2, 1) = (q 2, 1, R) δ(q 2, 0) = (q 3, 1, L) Melakukan pencarian ke kanan melewati 1 hingga ketemu 0, lalumengganti0 dengan1. 4. δ(q 3, 0) = (q 3, 0, L) δ(q 3, 1) = (q 3, 1, L) δ(q 3, B) = (q 0, B, R) BergerakkekirisimbolB, masukkestatus q 0. 15
16 5. δ(q 2, B) = (q 4, B, L) δ(q 4, 1) = (q 4, B, L) δ(q 4, 0) = (q 4, 0, R) δ(q 4, B) = (q 6, 0, R) Jikadalamstatus q 2 diperolehbsebelum0, kasusnyaseperti nomor1. Masukkestatus q 4 danbergerakkekirimengganti simbol1 denganbsampaimenemukanb. SimbolBditukar dengan0, masukkestatus q 6 danberhenti. 6. δ(q 0, 1) = (q 5, B, R) δ(q 5, 0) = (q 6, B, R) δ(q 5, 1) = (q 6, B, R) δ(q 5, B) = (q 6, B, R) Jiak dalam status q0 ditemukan 1 (bukan 0), kasusnya seperti nomor1. Mmasukkestatus q 0 danmenghapussemuasimbol. 16
17 Contohrangkaiandeskripsisesaat: (1) Pita berisistring 0010 (artinya2 1 ) q Bq B0q 1 0 B01q 2 0 B0q 3 11 Bq q 3 B011 Bq BBq 1 11 BB1q 3 1 BB11q 2 BB1q 4 1 BBq 4 1 Bq 4 B0q 6 (2) Pita berisistring 010 (artinya1 2) q Bq 1 00 B1q 2 00 Bq q 3 B110 Bq BBq 5 10 BBBq 5 0 BBBBq 5 BBBBBq 6 17
18 Fungsi-fungsilainnyayang dapatdihitungolehmesinturing: Fungsi (x,y) = x+ y Π(x,y) = x y E(x,y) = x y F(x) = x! Operasi simbol Pergeseran0 y kekiri Salin0 x sebanyakykali Perkalian Π(x,x) berulangkali Perkalianx(x 1)(x 2) 2 1 Untukmewujudkanfungsiperkalian Π(x, y) diatas, diperlukanpenyalinansimboldarisuatulokasikelokasilain. Hal inidapatdilakukandenganmemanfaatkanmesinturing penyalinsimbol. 18
19 PemanfaatansebuahmesinTuring olehmesinturing lain mirip dengan pemanggilan prosedur atau subroutine oleh program lain (akan dijelaskan nanti). Selain pemanggilan subroutine, cara lain untuk membentuk mesinturing yang besar darisejumlahmesinturing sederhana adalah melalui komposisi fungsi. 19
20 KomposisiFungsi Bagaimanamenghitungf(x) = g(h(x))? Misalkan: h(x) dihitungolehmesinturing H g(x) dihitungolehmesinturing G Algoritmamenghitungf(x): 1. Denganinput 0 x padapita, mesinturing Fmensimulasikan gerakanmesinh. 2. Jika H selesai, output h(x) akan tertera pada pita masukan dalam bentuk0 h(x). 3. MesinTuring MkemudianmensimulasikanGdenganinput 0 h(x) yang sudahterterapadapita. 4. Jika G selesai bekerja, maka pita akan tertera output g(h(x)). 20
21 Dengan demikian, jika kita memiliki mesin Turing G dan H yang masing-masing menghitung fungsi f(x) dan g(x) maka komposisi g(h(x)) dapat diimplementasikan dengan membungkus kedua mesin Turing G dan H dengan sebuah mesinturing barufyang tugasnyamengaktifkanhdang dalam urutan yang benar. Aksi pengaktifan ini dapat dipandang sebagai pemanggilan upa-program yang dilakukan oleh mesin Turing. 21
22 PemanggilanSubroutine Pada contoh penghitungan fungsi di atas, terlihat adanya kebutuhan untuk mensimulasikan gerakan sebuah mesin Turing AolehmesinTuring B. Aksi pensimulasikan ini dapat dipandang sebagai sebuah pemanggilan subroutine B oleh A. Hal ini dapat dilakukan jika himpunan status kedua mesin merupakan himpunan yang saling lepas. UntukmemanggilB, mesinturing Aharusmemasukistatus awal dari B. Transisi B juga otomatis harus merupakan transisi daria. Dari status yang menyatakan B dalam keadaan berhenti maka mesinturing Aakankembalimemasukistatus yang dimilikinya sendiri. 22
23 Contoh: Mesin Turing K akan menghitung perkalian integer m dann, yaitum n. MesinTuring K menerimamasukandalambentuk0 m 10 n. Setelah mesin Turing berhenti, pada pita akan tertera luaran dalambentuk0 mn. Algoritmaperkalianmdannadalahsebagaiberikut: 1. Tuliskansimbol 1 setelah0 m 10 n. 2. Salin0 n kesebelahkanansimbol 1 sebanyakmkali. 3. Setiapkali melakukanpenyalinan0 n hapussatusimbol 0 dari 0 m. 4. Prosespenyalinandihentikanjikatidakadalagisimbol 0 pada0 m, sehinggapadaakhirsikluskerjamesinturing akan tertera0 mn padapita yang menyatakanhasilperkalian. 23
24 Misalkanprosespenyalinan0 n kelokasisimbolbdisebelah kanan dilakukan oleh mesin Turing C. MesinCmulaidengandeskripsisesaat0 m 1a0 n 10 i danberakhir padadeskripsisesaat0 m 1e0 n 10 i+n. Dalamhalini, aadalah status awal dan e adalah status akhir. Perilaku mesin Turing C diperlihatkan oleh Tabel 1 berikut: Tabel B Keterangan a (b, 2, R) (d, 1, L) Statusawal b (b, 0, R) (b, 1, R) (c, 0, L) CariB, ganti dengan 0 c (c, 0, L) (c, 1, L) (a, 2, R) Cari2 d (e, 1, R) (d, 0, L) Cari2 dengan0, sampai ketemu 1 24
25 JikamesinTuring K mulaidenganstatus sdanhead ditempatkanpadaposisipaling kiri, makasebelummesinc diaktifkan, posis head harus ditempatkan pada posisi awal rangkaian0 n yang akandisalin. PengaktifanmesinCdilakukandengancaramemasukistatus a, status awalc. Dengan demikian, sebelum C dapat dipanggil, mesin K harus melakukan beberapa aksi tambahan seperti yang dinyatakan padatabel2 berikut. Aksi-aksiinimengubahsimbol 0 pertama lalu bergerak ke kanan sampai dijumpai 1 untuk kemudian memasuki status a, status awal mesin C. 25
26 Tabel 2. Persiapan pemanggilan C oleh K B Keterangan S (f, B, R) 0 pertama diganti B f (f, 0, R) (a, 1, R) Cari1 kekanan, lalu panggil mesin C Dengan menggunakan tabel di atas, mesin Turing akan mengalamiperubahandeskripsisesaatdariawals0 m 10 n yaitu sebelum proses penyalinan oleh mesin C dilakukan. Proses penyalinan dilakukan oleh mesin C dan akan berhenti padastatus edandiperolehdeskripsisesaatb i 0 m i 1e0 n 10 ni 26
27 Untuk melanjutkan mengulangi proses penyalinan melalui Tabel 1, deskripsi sesaat terakhir harus diubah menjadi B i 1 0 m I 1 1a0 n 10 ni. Hal inidilakukanolehtabel3 berikut: Tabel 3. Penyiapan pemanggilan ulang C B Keterangan e (g, 0, L) Skip 0 tunggaldi kiri g (h, 1, L) Skip 1 tunggaldi kiri h (i, 0, L) (j, B, R) Skip rangkaian0 m I jika ada i (i, 0, L) (s, B, R) Skip rangkaian0 m I sampai ketemu B J (k, B, R) Statusjdank: bersihkan10 n 1 k (k, B, R) 27
28 Sumber: 1. John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman, Introduction To Automata Theory, Languanges, and Computation 3rd Edition, Addison Wesley, Hans Dulimarta, Catatan Kuliah Matematika Informatika (BagianMesinTuring), Program Magister InformatikaITB, JudhiSantoso, CatatanKuliahTeoriKomputasi, Program Magister Informatika ITB 28
Aplikasi Simulator Mesin Turing Pita Tunggal
Aplikasi Simulator Mesin Turing Pita Tunggal Nuludin Saepudin / NIM 23515063 Program Magister Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciMesin Turing. Pertemuan Ke-14. Sri Handayaningsih, S.T., M.T. Teknik Informatika
Mesin Turing Pertemuan Ke-14 Sri Handayaningsih, S.T., M.T. Email : ning_s12@yahoo.com Teknik Informatika 1 TIU & TIK Memahami konsep : 1. Definisi Mesin Turing 2. Contoh aplikasi Mesin Turing 3. Mesin
Lebih terperinci3. MesinTuring (Bagian3)
IF5110 Teori Komputasi 3. MesinTuring (Bagian3) Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1 Credit Title Semua bahan pada power point ini bersumberkan dari: Hans Dulimarta, Catatan
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 3 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA MENDESAIN DFA Jika di definisikan = {0, 1}, bangunlah sebuah DFA yang
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 2 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA POKOK BAHASAN Finite Automata Notasi Finite Automata Deterministic Finite
Lebih terperinciLecture Notes Teori Bahasa dan Automata
Pumping Lemma RL (edisi 2) 1/5 Lecture Notes Teori Bahasa dan Automata Pumping Lemma Untuk Regular Language Thompson Susabda Ngoen Revisi 1 Hopcroft mengatakan regular language dapat dideskripsikan dengan
Lebih terperinci2. MesinTuring (Bagian1)
IF5110 Teori Komputasi 2. MesinTuring (Bagian1) Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1 SejarahMesinTuring (1) Diusulkan pada tahun 1936 oleh Alan Turing, seorang matematikawan
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 5 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA REVIEW Apa perbedaan antara NFA dan ϵ-nfa? Apa yang dimaksud dengan
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 11 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA POKOK BAHASAN Konversi antar 2 Jenis PDA Ekivalensi PDA dan CFG HUBUNGAN
Lebih terperinci4. Undecidabality(Bagian1)
IF5110 Teori Komputasi 4. Undecidabality(Bagian1) Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1 MaknaUndecidabality Persoalan keputusan(decision problem): persoalan yang jawabannya
Lebih terperinciEkspresi Reguler. Pertemuan Ke-8. Sri Handayaningsih, S.T., M.T. Teknik Informatika
Ekspresi Reguler Pertemuan Ke-8 Sri Handayaningsih, S.T., M.T. Email : ning_s12@yahoo.com Teknik Informatika TIU dan TIK 1. memahami konsep ekspresi reguler dan ekivalensinya dengan bahasa reguler. 2.
Lebih terperinci4. Undecidabality(Bagian2)
IF5110 Teori Komputasi 4. Undecidabality(Bagian2) Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1 MengenumerasiString Biner String biner dapat dipandang sebagai integer. Jikawadalahstring
Lebih terperinciTanggal Revisi : Tanggal : SATUAN ACARA PERKULIAHAN
Versi : Revisi : Tanggal Revisi : Tanggal : SATUAN ACARA PERKULIAHAN Fakultas/ Jurusan/ Program Studi : Teknologi Industri/ Teknik Informatika/ Teknik Informatika Kode Matakuliah : 52302031 Nama Matakuliah
Lebih terperinciLecture Notes Teori Bahasa dan Automata
Ekuivalensi State (Ed. 1) 1/5 Lecture Notes Teori Bahasa dan Automata Uji Ekuivalensi State Deterministic Finite Automata Thompson Susabda Ngoen Beberapa deterministic finite automaton (DFA) yang berbeda
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) TEORI BAHASA DAN OTOMATA
1 SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) TEORI BAHASA DAN OTOMATA (IK ) Oleh: Heri Sutarno JURUSAN PENDIDIKAN ILMU KOMPUTER FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Lebih terperinciFTIK / PRODI TEKNIK INFORMATIKA
Halaman : 1dari 12 LEMBAR PENGESAHAN DIBUAT OLEH MENYETUJUI Tim SOP dan JUKNIS Prodi IF Mira Kania Sabariah, S.T., M.T Ka Prodi TeknikInformatika Halaman : 2dari 12 DAFTAR ISI Lembar Pengesahan... 1 Daftar
Lebih terperinciTeori Matematika Terkait dengan TBO
Teori Matematika Terkait dengan TBO Pertemuan Ke-1 Sri Handayaningsih, S.T., M.T. Email : ning_s12@yahoo.com Teknik Informatika 1 TIU dan TIK 1. Mengingatkan kembali teori matematika yang terkait dengan
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 9 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA POKOK BAHASAN Grammar Grammar secara Formal Context Free Grammar Terminologi
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 12 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA POKOK BAHASAN Penghilangan ε-production Penghilangan Unit Production
Lebih terperinci4. Undecidabality(Bagian3)
IF5110 Teori Komputasi 4. Undecidabality(Bagian3) Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1 Reduksi Sebuahpersoalandapatdireduksimenjadipersoalanlain namun menghasilkan jawaban
Lebih terperinciIF5110 Teori Komputasi. Teori Kompleksitas. (Bagian 1) Oleh: Rinaldi Munir. Program Studi Magister Informatika STEI-ITB
IF5110 Teori Komputasi Teori Kompleksitas (Bagian 1) Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1 Sebuah persoalan dikatakan Solvable, jika terdapat mesin Turing yang dapat menyelesaikannya.
Lebih terperinciTEORI BAHASA DAN AUTOMATA
MODUL III TEORI BAHASA DAN AUTOMATA Tujuan : Mahasiswa memahami Finite State Automata (FSA) dan dapat menyederhanakan sebuah FSA. Materi : Useless state State distinguishable dan state indistinguishable
Lebih terperinciOverview. Pendahuluan. Pendahuluan. Pendahuluan. Pendahuluan. Pendahuluan
Overview Pertemuan : I Dosen Pembina : Danang Junaedi Deskripsi Tujuan Instruksional Kaitan Materi Penilaian Grade Referensi Jurusan Teknik Informatika Universitas Widyatama Deskripsi Mata kuliah ini mempelajari
Lebih terperinciTEORI BAHASA DAN AUTOMATA
MODUL I TEORI BAHASA DAN AUTOMATA Tujuan : Mahasiswa memahami pengertian dan kedudukan Teori Bahasa dan Otomata (TBO) pada ilmu komputer Definisi dan Pengertian Teori Bahasa dan Otomata Teori bahasa dan
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
Mata Kuliah : Teori Bahasa dan Automa Bobot Mata Kuliah : 3 Sks GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Deskripsi Mata Kuliah : Micro processing dan Memory, Memory Addressing; Register, Struktur Program,
Lebih terperinciTata Bahasa Kelas Tata Bahasa. Konsep Bahasa (1)
Tata Bahasa Kelas Tata Bahasa Risnawaty 2350376 Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Page 1 Konsep Bahasa (1) String(kata) adalah suatu deretan berhingga dari simbol-simbol. Panjang string
Lebih terperinciPengantar Teknologi Informasi
Pengantar Teknologi Informasi Komputasi & Pemrograman Defri Kurniawan, M.Kom Fasilkom 11/24/2013 Content Teori Komputasi Mesin Turing Komputasi Komputasi Modern Teori Komputasi Teori komputasi adalah cabang
Lebih terperinciFIRDAUS SOLIHIN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TRUNOJOYO
BAHASA FORMAL AUTOMATA FIRDAUS SOLIHIN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TRUNOJOYO MATERI PENGANTAR AUTOMATA REGULAR EXSPRESSION (RE) FINITE AUTOMATA (FA) TRANSITION GRAPH (TG) THEOREMA KLEENE CONTEXT FREE GRAMMAR
Lebih terperinciMODUL 17. BAHASA-BAHASA REKURSIF DAN RECURSIVELY ENUMERABLE
MODUL 17. BAHASA-BAHASA REKURSIF DAN RECURSIVELY ENUMERABLE TM T r untuk suatu bahasa rekursif akan menjawab (recognize) atau setelah memproses string masukan. T r Dalam pembahasan sebelumnya kita mendapatkan
Lebih terperinciUNIVERSITAS GADJAH MADA FMIPA/DIKE/ILMU KOMPUTER Gedung SIC Lantai 1, Sekip, Bulaksumur, 55281, Yogyakarta
UNIVERSITAS GADJAH MADA FMIPA/DIKE/ILMU KOMPUTER Gedung SIC Lantai 1, Sekip, Bulaksumur, 55281, Yogyakarta Rencana Program Kegiatan Pembelajaran Semester (RPKPS) Bahasa Otomata ( KLAS B ) Ganjil /3 sks/mii-2205
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Pertemuan / Minggu Nama Mata Kuliah : Teori Bahasa dan Automata Kode Mata Kuliah : TI 04 Bobot Kredit : 3 SKS Semester Penempatan : III Kedudukan Mata Kuliah : Mata Kuliah
Lebih terperinciSumarni Adi TEKNIK INFORMATIKA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA 2013
Sumarni Adi TEKNIK INFORMATIKA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA 2013 KONTRAK KULIAH 1. Presensi 15 menit diawal perkuliahan dan dilakukan sendiri (tidak Boleh Titip Presensi), setelahnya sistem akan ditutup 2.
Lebih terperinciReduksi DFA [Deterministic Finite Automata]
Reduksi DFA [Deterministic Finite Automata] Untuk suatu bahasa regular kemungkinan ada sejumlah DFA yang dapat menerimanya Perbedaannya umumnya adalah pada jumlah state yang dimiliki oleh otomata-otomata
Lebih terperinciTeori Bahasa & Otomata
Teori Bahasa & Otomata Heri Sutarno - 131410892 Pendilkom/Ilkom Universitas Pendidikan Indonesia Bandung, 2008 08/06/2010 TBO/heri/ilkom 1 Buku Bacaan - Aho, Alfred V., Ravi Sethi and Jeffrey D Ulman,
Lebih terperinciPENDEKATAN TEORI AUTOMATA UNTUK MENYELESAIKAN APLIKASI-APLIKASI DI BIDANG ILMU KECERDASAN BUATAN
PENDEKATAN TEORI AUTOMATA UNTUK MENYELESAIKAN APLIKASI-APLIKASI DI BIDANG ILMU KECERDASAN BUATAN Febri Nova Lenti STMIK AKAKOM Yogyakarta Jl. Raya Janti 143 Yogyakarta 55198 febri@akakom.ac.id ABSTRAK
Lebih terperinciPendahuluan [6] FINITE STATE AUTOMATA. Hubungan RE & FSA [5] Finite State Diagram [6] 4/27/2011 IF-UTAMA 1
FINITE STATE AUTOMATA Pertemuan 9 & 10 Dosen Pembina : Danang Junaedi 1 Pendahuluan [6] Bahasa formal dapat dipandang sebagai entitas abstrak, yaitu sekumpulan string yang berisi simbol-simbol alphabet
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN PROSEDUR PELAKSANAAN KULIAH
Halaman : 1 dari 18 LEMBAR PENGESAHAN DIBUAT OLEH MENYETUJUI Tim SOP Prodi IF Mira Kania Sabariah, S.T., M.T Ka Prodi Teknik Informatika 1 Halaman : 2 dari 18 DAFTAR ISI Lembar Pengesahan... 1 Daftar Isi...
Lebih terperinciTuring and State Machines. Mesin Turing. Turing Machine. Turing Machines 4/14/2011 IF_UTAMA 1
4/4/2 Turing and State Machines Mesin Turing Dosen Pembina : Danang Junaedi State Machines Called non-writing machines Have no control on their external input Cannot write or change their inputs Turing
Lebih terperinci1, 2, 3
Penerapan Algoritma Depth First Search (DFS) Dinamis Untuk Menentukan Apakah Sebuah String Diterima Oleh Bahasa Reguler yang Didefinisikan Nondeterministic Finite Automata (NFA) Muhammad Ihsan, Ilden Abi
Lebih terperinciPenggunaan Mesin Turing Multitrack untuk Operasi Bilangan Biner
Penggunaan Mesin Turing Multitrack untuk Operasi Bilangan Biner Hairil Anwar / 23514034 Program Magister Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung
Lebih terperinciTeori Bahasa dan Otomata
Teori Bahasa dan Otomata Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono Web : http://pakhartono.wordpress.com/ E-mail : pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org Teknik Informatika [Gasal 2009 2010]
Lebih terperinciFINITE STATE MACHINE / AUTOMATA
FINITE STATE MACHINE / AUTOMATA BAHASA FORMAL Dapat dipandang sebagai entitas abstrak, yaitu sekumpulan string yang berisi simbol-simbol alphabet Dapat juga dipandang sebagai entitasentitas abstrak yang
Lebih terperinciSENTENCE ANALYSIS WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE MACHINE LEARNING USING FINITE STATE AUTOMATA
SENTENCE ANALYSIS WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE MACHINE LEARNING USING FINITE STATE AUTOMATA Yos Merry Raditya Putra Program Studi Teknik Informatika, Unika Soegijapranata Semarang truefalseboy@gmail.com
Lebih terperinciPengantar Matematika. Diskrit. Bahan Kuliah IF2091 Struktur Diksrit RINALDI MUNIR INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA Sekolah Teknik Elrektro dan Informatika INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Pengantar Matematika Bahan Kuliah IF2091 Struktur Diksrit Diskrit RINALDI MUNIR Lab Ilmu dan Rekayasa
Lebih terperinciBAB V CONTEXT FREE GRAMMAR DAN PUSH DOWN AUTOMATA
Bab V Context Free Grammar dan Push Down Automata 26 BAB V CONTEXT FREE GRAMMAR DAN PUSH DOWN AUTOMATA TUJUAN PRAKTIKUM 1. Memahami CFG dan PDA 2. Memahami Context Free Grammar 3. Memahami Push Down Automata
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : TEORI BAHASA DAN AUTOMATA (TBA) KODE / SKS : KK / 3 SKS
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : TEORI BAHASA DAN AUTOMATA (TBA) KODE / SKS : KK-045325 / 3 SKS Mingu Pokok Bahasan 1. 1. Pendahuluan menjelaskan konsep dasar bahasa dan teori tentang string 1.1.
Lebih terperinciPenerapan Graf Transisi dalam Mendefinisikan Bahasa Formal
Penerapan Graf Transisi dalam Mendefinisikan Bahasa Formal Abdurrahman Dihya R./13509060 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciAnalisis dan Strategi Algoritma
Analisis dan Strategi Algoritma Deskripsi Mata Kuliah Konsep dasar analisis algoritma Beberapa jenis algoritma 28/02/2011 2 Standar Kompetensi Mahasiswa mampu membandingkan beberapa algoritma dan menentukan
Lebih terperinciPengenalan Konsep Bahasa dan
Pengenalan Konsep Bahasa dan Automata Teori Bahasa dan Automata Viska Mutiawani - Informatika FMIPA Unsyiah 1 Bentuk komputasi yang dikenal saat ini CPU memory 2 Detil bentuk komputasi berdasarkan memory
Lebih terperinciKOMPUTASI PEMROGRAMAN
KOMPUTASI PEMROGRAMAN Danang Wahyu Utomo danang.wu@dsn.dinus.ac.id +6285 740 955 623 RENCANA KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER W Pokok Bahasan 1 Pengenalan Teknologi Informasi 2 Konsep Sistem Komputer & Pengenalan
Lebih terperinciTeknik Kompiler 5. oleh: antonius rachmat c, s.kom, m.cs
Teknik Kompiler 5 oleh: antonius rachmat c, s.kom, m.cs TATA BAHASA Tata bahasa / Grammar dalam OTOMATA adalah kumpulan dari himpunan variabel (non-terminal), simbol-simbol awal dan terminal yang dibatasi
Lebih terperinciTEORI BAHASA DAN AUTOMATA
MODUL VIII TEORI BAHASA DAN AUTOMATA Tujuan : Mahasiswa memahami ekspresi reguler dan dapat menerapkannya dalam berbagai penyelesaian persoalan. Materi : Hubungan antara DFA, NFA, dan ekspresi regular
Lebih terperinciGrammar dan Tingkat Bahasa
CSG3D3 Teori Komputasi Grammar dan Tingkat Bahasa Agung Toto Wibowo Ahmad Suryan Yanti Rusmawati Mahmud Dwi Sulistiyo Kurniawan Nur Ramadhani Said Al Faraby Dede Rohidin KK Intelligence, Computing, and
Lebih terperinciLecture Notes Teori Bahasa dan Automata
Penyederhanaan CFG (edisi 1) 1/8 Lecture Notes Teori Bahasa dan Automata Penyederhanaan Context Free Grammar Thompson Susabda Ngoen Pendahuluan Context Free Grammar (CFG) terdiri atas sejumlah production
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : A11. 54401/ Teori dan Bahasa Otomata Revisi 2 Satuan Kredit Semester : 3 SKS Tgl revisi : Februari 2014 Jml Jam kuliah dalam
Lebih terperinci2. Review TeoriBahasaFormal danotomata
IF5110 Teori Komputasi 2. Review TeoriBahasaFormal danotomata Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1 Terminologi Alfabet: himpunan terbatas simbol-simbol Contoh: alfabetlatin,
Lebih terperinciSILABUS MATAKULIAH. Indikator Pokok Bahasan/Materi Aktifitas Pembelajaran
SILABUS MATAKULIAH Revisi : 2 Tanggal Berlaku : September 2014 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : A11.54508 / Strategi Algoritma 2. Program Studi : Teknik Informatika-S1 3. Fakultas : Ilmu Komputer 4. Bobot
Lebih terperinciNonDeterministic Finite Automata. B.Very Christioko, S.Kom
NonDeterministic Finite Automata Perbedaan DFA dan NFA DFA (Deterministic Finite Automata) FA di dalam menerima input mempunyai tepat satu busur keluar. NFA (Non Deterministic Finite Automata) FA di dalam
Lebih terperinciTeori Komputasi 11/2/2016. Bab 5: Otomata (Automata) Hingga. Otomata (Automata) Hingga. Otomata (Automata) Hingga
Teori Komputasi Fakultas Teknologi dan Desain Program Studi Teknik 1-1 Informatika Bab 5: Agenda. Deterministic Finite Automata DFA (Otomata Hingga Deterministik) Equivalen 2 DFA Finite State Machine FSA
Lebih terperinciPEMODELAN PERANGKAT LUNAK UNTUK PENGERTIAN DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA DAN NON-DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA
PEMODELAN PERANGKAT LUNAK UNTUK PENGERTIAN DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA DAN NON-DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA Santa Meilisa; Ngarap Im Manik; Djunaidy Santoso Universitas Bina Nusantara, Jl. Mawar Bukit
Lebih terperinciTEKNIK KOMPILASI Konsep & Notasi Bahasa
TEKNIK KOMPILASI Konsep & Notasi Bahasa Sekolah Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Palangkaraya 2012 Konsep dan Notasi bahasa Teknik Kompilasi merupakan kelanjutan dari konsepkonsep yang telah
Lebih terperinciTeori Bahasa dan Otomata 1
Teori Bahasa dan Otomata 1 KATA PENGANTAR Teori Bahasa dam Otomata merupakan matakuliah wajib yang harus diambil oleh seluruh mahasiswa jurusan Teknik Indonesia di lingkungan Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia.
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Pencarian Kunci di dalam Himpunan Terurut Melalui Linear Search dan Binary Search
Perbandingan Algoritma Pencarian Kunci di dalam Himpunan Terurut Melalui Linear Search dan Binary Search Biolardi Yoshogi (13509035) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciMODUL 1: PENGANTAR TEORI BAHASA
MODUL 1: PENGANTAR TEORI BAHASA Pengantar Automata dan Bahasa Teori Pendukung Konsep Bahasa Slide 1 dari 38 PENGANTAR AUTOMATA DAN BAHASA Obyektif membahas model-model komputasi sebagai mesin abstraks
Lebih terperinciNon-deterministic Finite Automata Dengan -Move
Non-deterministic Finite Automata Dengan -Move Terdapat jenis otomata baru yang disebut NFA dengan -move ( disini bisa dianggap sebagai empty). Pada NFA dengan -move (transisi ), diperbolehkan merubah
Lebih terperinciMODUL MATA KULIAH TEORI BAHASA DAN OTOMATA DOSEN:
MODUL MATA KULIAH TEORI BAHASA DAN OTOMATA DOSEN: Mira Kania S.,ST.,MT Utami Dewi W.,S.Kom IF I. PENDAHULUAN PENDAHULUAN Komputer digunakan sebagai alat bantu untuk menyelesaikan pekerjaan(task). Dua pertanyaan
Lebih terperinciPenerapan Algoritma Greedy Pada Mesin Penjual Otomatis (Vending Machine)
Scientific Journal of Informatics Vol. 1, No. 2, November 2014 p-issn 2407-7658 http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji e-issn 2460-0040 Penerapan Algoritma Greedy Pada Mesin Penjual Otomatis (Vending
Lebih terperinciTEORI BAHASA DAN OTOMATA PENGANTAR
TEORI BAHASA DAN OTOMATA PENGANTAR PERKULIAHAN Jumlah pertemuan minimal 13 kali dan maksimal 15 kali sudah termasuk dengan ujian tengah semester (UTS) PENILAIAN ABSEN 10% (Minimal kehadiran 80% dari jumlah
Lebih terperinciImplementasi Metode Jumlah Riemann untuk Mendekati Luas Daerah di Bawah Kurva Suatu Fungsi Polinom dengan Divide and Conquer
Implementasi Metode Jumlah Riemann untuk Mendekati Luas Daerah di Bawah Kurva Suatu Fungsi Polinom dengan Divide and Conquer Dewita Sonya Tarabunga - 13515021 Program Studi Tenik Informatika Sekolah Teknik
Lebih terperinciPERTEMUAN 9 TEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO]
PERTEMUAN 9 TEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO] Reduksi DFA Untuk suatu bahasa regular kemungkinan ada sejumlah DFA yang dapat menerimanya Perbedaannya umumnya adalah pada jumlah state yang dimiliki oleh otomata-otomata
Lebih terperinciPenyelesaian Persoalan Penukaran Uang dengan Program Dinamis
Penyelesaian Persoalan Penukaran Uang dengan Program Dinamis Albert Logianto - 13514046 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10
Lebih terperinciRasa ingin tahu adalah ibu dari semua ilmu pengetahuan. Tak kenal maka tak sayang, tak sayang maka tak cinta
Rasa ingin tahu adalah ibu dari semua ilmu pengetahuan Tak kenal maka tak sayang, tak sayang maka tak cinta Perjalanan satu mil dimulai dari satu langkah 1 Dahulu namanya.. Matematika Diskrit 2 Mengapa
Lebih terperinciPERTEMUAN II. Finite State Automata (FSA) Deterministic Finite Automata (DFA) Non Deterministic Finite Automata (NFA)
PERTEMUAN II Finite State Automata (FSA) Deterministic Finite Automata (DFA) Non Deterministic Finite Automata (NFA) dadang mulyana 1 INGA.INGAT MULAI MINGGU DEPAN KULIAH TBO DIMULAI JAM 13.00 MAAF UNTUK
Lebih terperinciIF-UTAMA 1. Definisi. Grammar. Definisi
Definisi Grammar Bahasa adalah himpunan kata-kata atau kalimat yang telah disepakati, contoh : {makan, tidur, bermain, belajar} Bahasa Indonesia {shit, sheet, damn, kiss, smell} Bahasa Inggris {konichiwa,
Lebih terperinciBahasa adalah kumpulan kalimat. Kalimat adalah rangkaian kata. Kata adalah komponen terkecil kalimat yang tidak bisa dipisahkan lagi.
Konsep dan Notasi Bahasa Teori Bahasa Bahasa adalah kumpulan kalimat. Kalimat adalah rangkaian kata. Kata adalah komponen terkecil kalimat yang tidak bisa dipisahkan lagi. Contoh : Si Kucing kecil menendang
Lebih terperincianggota alfabet dinamakan simbol terminal atau token.
GRAMMAR DAN BAHASA MATERI MINGGU KE-2 TATA BAHASA Dalam pembicaraan tata bahasa, anggota alfabet dinamakan simbol terminal atau token. Kalimat adalah deretan hingga simbo-lsimbol terminal. Bahasa adalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. sederhana adalah kelas bahasa reguler (regular languages). Bahasa reguler dapat dengan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam hierarki kelas-kelas bahasa menurut Chomsky, kelas bahasa yang paling sederhana adalah kelas bahasa reguler (regular languages). Bahasa reguler dapat dengan tepat
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Terdapat tiga topik utama di teori otomata yaitu:
PENDAHULUAN Pengertian Komputer mengikuti sejumlah prosedur sistematis, atau algoritme, yang dapat diaplikasikan untuk serangkaian input (string) yang menyatakan integer dan menghasilkan jawaban setelah
Lebih terperinciMesin Turing dan Palindrome
Mesin Turing dan Palindrome Fajar Sidik H and 23513186 Program MagisterInformatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia fajar.sidik@students.itb.ac.id
Lebih terperinciPenggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler
Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
Lebih terperinciPengaruh Paralelisme Terhadap Mesin Turing Sebagai Konsep Komputasi
Pengaruh Paralelisme Terhadap Mesin Turing Sebagai Konsep Komputasi Fitrandi Ramadhan and 23515050 Program MagisterInformatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Semester Penempatan
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Bobot Kredit Semester Penempatan Penanggung Jawab Mata Kuliah : Teori Bahasa Automata : TI 2A & TI 2B : 3 SKS : III : Fathiah, ST. M. Eng.
Lebih terperinciPENGANTAR OTOMATA DAN KOMPILASI
PERTEMUAN I PENGANTAR OTOMATA DAN KOMPILASI Mahasiswa mengetahui tujuan mata kuliah, alur perkuliahan selama 1 semester, referensi yang digunakan, bentuk & bobot evaluasi JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciTEKNIK KOMPILASI Bahasa Regular
TEKNIK KOMPILASI Bahasa Regular Sekolah Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Palangkaraya 2012 Tata bahasa reguler Sebuah bahasa dinyatakan regular jika terdapat Finite State Automata (FSA) yang
Lebih terperinciStudi Kasus Implementasi Konsep Mesin Turing dalam Analisis Potensi Profiling Based Keyword di Sistem Sasbuzz
Studi Kasus Implementasi Konsep Mesin Turing dalam Analisis Potensi Profiling Based Keyword di Sistem Sasbuzz Rizal Panji Islami (23514016) Program MagisterInformatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciSILABUS MATAKULIAH. Indikator Pokok Bahasan/Materi Aktifitas Pembelajaran
SILABUS MATAKULIAH Revisi : 2 Tanggal Berlaku : Maret 2014 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : A11. 54401/ Teori dan Bahasa Otomata 2. Program Studi : Teknik Informatika-S1 3. Fakultas : Ilmu Komputer 4.
Lebih terperinciTEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO]
TEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO] PENGGABUNGAN 2 FSA Pada 2 mesin FSA dapat dilakukan penggabungan, disebut union serta konkatenasi. Misalkan terdapat dua mesin NFA, M1 dan M2 Gambar 5: M1 Gambar 6: M2 OPERASI
Lebih terperinciAlgoritma dan Pemrograman Lanjut. Pertemuan Ke-5 Rekursif
Algoritma dan Pemrograman Lanjut Pertemuan Ke-5 Rekursif Disusun Oleh : Wilis Kaswidjanti, S.Si.,M.Kom. Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta
Lebih terperinciINTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM DALAM MENDETEKSI BEHAVIOUR SIRKUIT LOGIKA
INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM DALAM MENDETEKSI BEHAVIOUR SIRKUIT LOGIKA Wiwin Suwarningsih Pusat Penelitian Informatika LIPI Jl. Sangkuriang No.21/154D ( komplek LIPI) Cisitu Bandung 40135, Indonesia
Lebih terperinciTUGAS MAKALAH TEORI BAHASA & AUTOMATA
TUGAS MAKALAH TEORI BAHASA & AUTOMATA Anggota Kelompok : 1. Aedy Suciawan (50407040) 2. Afrista Reolny W (50407042) 3. Arnoldus Billy Jansen (50407161) 4. Endah Nurhayati (50407318) 5. Danang Panji P (50407227)
Lebih terperinciBAHASA BEBAS KONTEKS UNTUK KOMPLEMEN DARI STRING BERULANG CONTEXT FREE LANGUAGE FOR COMPLEMENT OF REPEATED STRING
BAHASA BEBAS KONTEKS UNTUK KOMPLEMEN DARI STRING BERULANG Suharni S., Armin Lawi dan Loeky Haryanto Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Hasanuddin (UNHAS) Jl. Perintis
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) CSG3D3 TEORI KOMPUTASI Disusun oleh: Mahmud Dwi Sulistiyo, S.T., M.T. S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS INFORMATIKA UNIVERSITAS TELKOM LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran
Lebih terperinciAlgoritma Euclidean dan Struktur Data Pohon dalam Bahasa Pemrograman LISP
Algoritma Euclidean dan Struktur Data Pohon dalam Bahasa Pemrograman LISP Ahmad Ayyub Mustofa Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung 40132, email: rekka_zan@students.itb.ac.id Abstraksi Bahasa pemrograman
Lebih terperinciOPERASI LOGIKA PADA GENERAL TREE MENGGUNAKAN FUNGSI REKURSIF
OPERASI LOGIKA PADA GENERAL TREE MENGGUNAKAN FUNGSI REKURSIF Lutfi Hakim (1), Eko Mulyanto Yuniarno (2) Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro (1), Dosen Pembimbing (2) Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Brute Force dan Backtracking dalam Permainan Word Search Puzzle
Perbandingan Algoritma Brute Force dan Backtracking dalam Permainan Word Search Puzzle Veren Iliana Kurniadi 13515078 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciTEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO]
TEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO] NFA DENGAN -MOVE Terdapat jenis otomata baru yang disebut NFA dengan -move ( disini bisa dianggap sebagai empty). Pada NFA dengan -move (transisi ), diperbolehkan merubah
Lebih terperinciTeori Kompleksitas (Bagian 2)
IF5110 Teori Komputasi Teori Kompleksitas (Bagian 2) Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Magister Informatika STEI-ITB 1 Travelling Salesperson Problem Persoalan optimasi. Termasuk ke dalam kelas persoalan
Lebih terperinciBahan kuliah IF2120 Matematika Diskrit. Himpunan. Oleh: Rinaldi Munir. Program Studi Teknik Informatika STEI - ITB 1
Bahan kuliah IF2120 Matematika Diskrit Himpunan Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Teknik Informatika STEI - ITB 1 Definisi Himpunan (set) adalah kumpulan objek-objek yang berbeda. Objek di dalam himpunan
Lebih terperinciImplementasi Pencocokan String Tidak Eksak dengan Algoritma Program Dinamis
Implementasi Pencocokan String Tidak Eksak dengan Algoritma Program Dinamis Samudra Harapan Bekti 13508075 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciKonsep dan Notasi Bahasa. Istiqomah, S.Kom
Konsep dan Notasi Bahasa Istiqomah, S.Kom Konsep dan Notasi Bahasa Hirarky Chomsky Diagram Keadaan Notasi BNF Diagram Sintaks (1) Hirarky Chomsky Tata Bahasa (grammar) bisa didefinisikan sebagai kumpulkan
Lebih terperinci