PENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG"

Transkripsi

1 PENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG Firman Harianja ( ) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan // firmanhariandja@gmail.com ABSTRAK Pada penilisan skripsi ini penulis merancang Penerapan Algoritma A* pada Permasalahan Optimalisasi Pencarian Solusi Dynamic Water Jug dimana Optimalisasi itu sendiri adalah sebuah proses memodifikasi sistem untuk membuat beberapa aspek agar bekerja lebih efisien atau menggunakan resource (sumber) lebih sedikit. Sebuah program komputer di optimalisasi sehingga bisa menjalankan tugasnya lebih dengan cepat, atau mampu untuk beropersai dalam pengurangan sejumlah memory storage. Dalam optimalisasi permasalahan water jug dengan kemungkinan-kemungkinan terbaik dilakukan, optimalisasi bisa berarti permasalahan maksimalisasi, memaksimalkan pencapaian nilai terbaik atau permasalahan minimalisasi, meminimalkan biaya,waktu dan sebagainya. Dalam hal ini penulis menerapkan Algoritma A* sebagai salah satu Algoritma pencarian yang Complit dan Optimal yang dapat diterapkan dalam penyelesaian Optimalisasi pencarian solusi Water Jug. Kata Kunci : Solusi, Optimalisasi, Water Jug, Algoritma A*. 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Algoritma A*, Algoritma ini merupakan algoritma Best First Search yang menggabungkan Uniform Cost Search dan Greedy Best-First Search. Dimana Harga yang dipertimbangkan f(n) didapat dari harga sesungguhnya g(n) ditambah dengan harga perkiraan h(n). Dalam notasi matematika dituliskan: f(n) = g(n) + h(n). Masalah utama dalam membangun sistem berbasis AI adalah bagaimana mengkonversi situasi yang diberikan ke dalam situasi lain yang diinginkan menggunakan sekumpulan operasi tertentu Masalah water jug / wadah air adalah salah satu masalah yang membutuhkan konversi dari satu situasi menjadi situasi yang diinginkan dengan menggunakan sekumpulan operasi. Dari pendahuluan diatas maka masalah water jug ini dapat diselesaikan dengan algoritma penelusuran graf / node. Oleh karena itu untuk mencari solusi masalah ini dengan optimal dan komplit, penulis menerapkan algoritma A* (Star) Tujuan 1. Menyelesaikan masalah Optimalisasi Dynamic Water Jug dengan algoritma penelusuran A* (Star). 2. Menerapkan algoritma A* (Star) sebagai alternatif penyelesaian permasalahan Optimalisasi Dynamic Water Jug. 3. Merancang sebuah Penerapan Algoritma A*(Star) Pada Optimalisasi Pencarian Solusi Dynamic Water Jug Identifikasi Masalah 1. Bagaimana Permasalahan Optimalisasi Dynamic Water Jug? 2. Bagaimana Penyelesaian Optimalisasi Solusi Dynamic Water Jug? 3. Bagaimana menerapkan algoritma A* (Star) untuk menyelesaikan permasalahan Optimalisasi Pencarian Solusi Dynamic Water Jug? 4. Bagaimana merancang sebuah Penerapan Algoritma A*(Star) Pada Permasalahan Optimalisasi Pencarian Solusi Dynamic Water Jug? 1.3. Metode Penelitian 1. Studi kepustakaan (Library Research) 2. Studi literatur (Literature Research) 3. Tahapan Penulisan Skripsi 4. Tahapan Perancangan 5. Tahapan Implementasi 2. Algoritma Dibawah ini adalah penjelasan singkat tentang algoritma A* yang digunakan untuk penyelesaian optimalisasi solusi dynamic water jug. 48

2 2.1. A* (Star) Sama dengan algortima dasar Best First Search, algoritma A* ini juga menggunakan dua senarai : OPEN dan CLOSED. Terdapat tiga kondisi bagi setiap suksesor yang dibangkitkan, yaitu: sudah berada di OPEN, sudah berada di CLOSED, dan tidak berada di OPEN maupun CLOSED. Pada ketiga kondisi tersebut diberikan penanganan yang berbeda-beda.[1] Jika suksesor sudah pernah berada di OPEN, maka dilakukan pengecekan apakah perlu pengubahan parent atau tidak tergantung pada nilai g-nya melalui parent lama atau parent baru. Jika melalui parent baru memberikan nilai g yang lebih kecil, maka dilakukan pengubahan parent. Jika pengubahan parent dilakukan, maka dilakukan juga perbaruan ( update) nilai g dan f pada suksesor tersebut. Untuk terpilih sebagai simpul terbaik ( best node).[1] Jika suksesor sudah pernah berada di CLOSED, maka dilakukan pengecekan apakah perlu pengubahan parent atau tidak. Jika ya, maka dilakukan perbaruan nilai g dan f pada suksesor tersebut serta semua anak cucunya yang sudah pernah berda di OPEN. Dengan perbaruan ini, maka semua anak cucunya tersebut memiliki kesempatan lebih besar untuk terpilih sebagai simpul terbaik (best node). Jika suksesor tidak berada di OPEN maupun di CLOSED, maka suksesor tersebut dimasukkan ke dalam OPEN. Tambahkan suksesor tersebut sebagai suksesornya best node. Hitung biaya suksesor tersebut dangan rumus f = g + h. Contoh Penelusuran A* : Maka node A tersebut dimasukkan ke list OPEN sebagai best node, Pada gambar (b) hasil penelusuran dari node A terdapat tiga buah hasil node baru yaitu node B,C dan D, sehingga node A dipindahkan ke CLOSED sebagai tanda bahwa node A sudah pernah ditelusuri, dari ketiga node ini setelah dihitung nilai yang dipertimbangkan [f(n)] paling minim terpilih node C sebagai node terkecil dengan nilai 2 yang selanjutnya untuk ditelusuri. Kemudian semua suksesor C dibangkitkan hingga menghasilkan node E dan F dapat dilihat pada gambar 2.1 (c). Maka graf yang ditelusuri dari gambar diatas adalah A-C-F (Dalam hal ini bila pada node F telah ditemukan tujuan atau goal akhir). Dengan penggunaan f(n), maka algoritma A* adalah Complete dan Optimal. Heuristik adalah nilai yang memberi harga pada tiap simpul yang memandu A* mendapatkan solusi yang diinginkan. Dengan heuristik, maka A* pasti akan mendapatkan solusi (jika memang ada solusinya). Dengan kata lain, heuristik masih merupakan estimasi / perkiraan biasa saja. Sama sekali tidak ada rumus khususnya. Artinya,setiap kasus memiliki fungsi heuristik yang berbeda-beda. Algoritma A* menyelesaikan masalah yang menggunakan graf untuk perluasan ruang statusnya. Dengan kata lain digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang bisa di representasikan dengan graf. Algoritma A* adalah sebuah algoritma yang telah diperkaya, dengan menerapkan suatu heuristik, algoritma ini membuang langkah-langkah yang tidak perlu dengan pertimbangan bahwa langkah-langkah yang dibuang sudah pasti merupakan langkah yang tidak akan mencapai solusi yang diinginkan. Algoritma A* membangkitkan simpul yang paling kecil. Simpul ini kemudian disimpan suksesornya ke dalam list sesuai dengan urutan yang paling mendekati solusi terbaik. Kemudian, simpul pertama pada list diambil, dibangkitkan suksesornya dan kemudian suksesor ini disimpan ke dalam list sesuai dengan urutan yang terbaik untuk solusi. List simpul ini disebut dengan simpul terbuka(open node). (a) (b) (c) Gambar 1 : Pohon penelusuran A* Awal graf pada gambar 2.1 (a) adalah sebagai node Awal yang selanjutnya untuk ditelusuri. 2.2 Fungsi Heuristik Heuristik yang paling umum digunakan adalah jarak Manhattan. Fungsi heuristik ini hanya akan menjumlahkan selisih nilai x dan nilai y dari dua buah titik. Perhitungannya dapat ditulis sebagai berikut: h(n) = abs(n.x-tujuan.x) + abs(n.y-tujuan.y) Rumus diatas adalah rumus untuk mencari garis lurus antara dua verteks, yaitu verteks a dan verteks b. 3. Analisa Masalah Formulasi Masalah merupakan suatu langkah yang sangat penting dalam perancangan model 49

3 simulasi. Formulasi masalah yang tidak tepat tidak akan mungkin menghasilkan model yang tepat (akurat). Formulasi masalah merupakan suatu kegiatan untuk memilih satu permasalahan yang dianggap paling penting untuk diselesaikan saat itu dari sekian banyak permasalahan. Berikut ini adalah formulasi contoh kasus masalah water jug yang akan di selesaikan. 1. Terdapat 2 wadah, yaitu wadah A dan B, masingmasing memiliki kapasitas 8 liter dan 6 liter serta sebuah keran air. 2. Awalnya di asumsikan semua wadah kosong. 3. Diminta untuk mengisikan air ke wadah A sebanyak 4 liter secara tepat penuh dengan memanfaatkan ke dua wadah tersebut. 4. Diasumsikan sumber air dari keran tidak terbatas. Contoh : Gambar 2 : Contoh Kasus Water jug 3.1. Penyelesaian Pada tahapan ini, sebelum melakukan percobaan simulasi terlebih dahulu lakukan langkah-langkah berikut ini: 1. Defenisikan ruang masalah, initial state dan goal state Ruang masalah untuk masalah water jug di atas dapat di gambarkan sebagai himpunan pasangan bilangan bulat (x,y) yang terurut, sedemikian hingga x = 0,1,2,3,4,5,6,7 atau 8 dan y = 0,1,2,3,4,5, atau 6. x menyatakan jumlah air dalam wadah berukuran 8 liter, dan y menyatakan jumlah air dalam wadah ukuran 6 liter. Dengan demikian, keadaan awal (initial state) dimana kedua wadah masih kosong dinyatakan sebagai (0,0). Karena tujuannya adalah mendapatkan tepat 4 liter air tanpa mempedulikan jumlah air diwadah lain, maka goal state dapat dipresentasikan sebagai (4,n) untuk setiap nilai n. 2. Defenisikan aturan produksi Aturan produksi dapat di defenisikan dengan menggambarkan struktur pohon dari keadaankeadaan yang telah didefenisikan di atas. Dengan mempresentasikan initial state (0,0) sebagai simpul akar ( root) dari sebuah pohon, maka kita dapat menelusuri simpul-simpul (keadaan-keadaan) berikutnya yang mungkin terjadi. Operasi yang mengubah suatu state ke state lainnya disebut sebagai aturan produksi. Penelusuran dilakukan sampai didapatkan semua aturan produksi yang mungkin. Pertanyaan yang muncul adalah bagaimana kita tahu bahwa aturan produksi yang kita defenisikan tersebut sudah lengkap atau belum? Suatu solusi mungkin tidak dapat ditemukan jika aturan produksinya tidak terdefenisi secara lengkap. Aturan-aturan produksi yang lengkap dapat digunakan untuk memecahkan masalah water jug ditunjukkan pada tabel 3.1 dibawah ini. Jika Tabel 1 : Tabel Aturan Produksi Keterangan 1 (x,y), x < 8 (8,y). Isi wadah A. 2 (x,y), y < 6 (x,6). Isi wadah B. 3 (x,y), x > 0 (0,y). Kosongkan wadah A dengan membuang airnya. 4 (x,y), y > 0 (x,0). Kosongkan wadah B dengan membuang airnya. 5 (x,y), x + y 8 dan y > 0 6 (x,y), x + y 6 dan x > 0 7 (x,y), x + y 8 dan y > 0 8 (x,y), x + y 6 dan x > 0 Ket : X = jumlah air diwadah A Y = jumlah air diwadah B (8, y-(8-x)). Tuangkan air dari wadah B ke wadah A sampai wadah A penuh. (x-(6-y),y).tuangkan air dari wadah A ke wadah B sampai wadah B penuh. (x+y,0). Tuangkan seluruh air dari wadah B ke wadah A. (0,x+y). Tuangkan seluruh air dari wadah A ke wadah B. 3. Algoritma A* Permasalahan Wadah Air merupakan salah satu permasalahan klasik dalam Artificial Intelligence (AI). Terdapat berbagai macam algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah ini. Sebagaimana yang sudah dijelaskan dalam latar belakang masalah sebelumnya, bahwa algoritma yang sudah pernah di lakukan untuk menyelesaikan masalah water jug ini adalah menggunakan algoritma BFS,DFS,DLS dan IDS [2]. Namun hal ini saya menggunakan Algoritma A*. Masalah ini dapat diselesaikan dengan menggunakan bantuan struktur graf / pohon biner Algoritma A*. Dimana satu keadaan ( node) mewakili satu keadaan wadah 50

4 . Prosedur kerja untuk mencari solusi yang mungkin dari suatu keadaan dengan menggunakan bantuan struktur pohon biner algoritma A* sebagai berikut : Kompleksitas dari suatu algoritma merupakan ukuran seberapa banyak komputasi yang dibutuhkan algoritma tersebut untuk menyelesaikan masalah. Secara informal, algoritma yang dapat menyelesaikan suatu permasalahan dalam waktu yang singkat memiliki kompleksitas yang rendah, sementara algoritma yang membutuhkan waktu lama untuk menyelesaikan masalahnya mempunyai kompleksitas yang tinggi. Algoritma untuk simulasi implementasi algoritma A* pada permasalahan optimalisasi dinamis water jug terbagi menjadi 2 (dua) bagian, yaitu : 1. Algoritma pencarian A*. Gambar 3 : Graf /node penelusuran A* Dari penyelesaian diatas nilai yang paling minimal yang menjadi optimalisasi solusi dinamis terpilih penyelesaian water jug adalah jalur pertama yaitu : Jalur alternative (A,C,D,G,H) [(0-0),(0-6),(6-0),(6-6),(8-4)] dalam hal ini dibutuhkan 4 langkah optimal meyelesaikan water jug diatas. Sebagaimana ditunjukkan gambar pohon pencarian A* dibawah ini (jalur merah/solusi ke- 1) : Tabel 2 : Hasil Optimalisasi Solusi Dinamis Jlh Air diwadah A Jlh Air diwadah B (X-Y) Aturan Produksi Algoritma Algoritma dapat dikatakan sebagai urutan langkah-langkah logis yang sistematis dalam mencari suatu solusi dari suatu permasalahan yang ada. Pada program komputer, algoritma terdiri dari sekumpulan langkah-langkah untuk mencapai suatu tujuan, seperti logika If -Then- maupun pengulangan suatu tindakan atau langkah dengan loop. 4.1 Algoritma A* OPEN = node asal CLOSE array = 0 g = 0 f = h Ulangi sampai node tujuan ditemukan If {OPEN = 0} Then Gagal BestNode = node yang ada di OPEN dengan f minimal Pindahkan node terbaik tersebut dari OPEN ke CLOSE If {BestNode = Goal } Then Sukses Bangkitkan semua suksesor BestNode tapi jangan buat pointer Untuk setiap suksesor kerjakan : Hitung g(suksesor) = g(bestnode) + actual cost (dari BestNode ke suksesor) {Proses Periksa Suksesor} If {suksesor ada di OPEN} Then {sudah pernah dibangkitkan tapi belum diproses} OLD = isi OPEN tersebut Tambahkan OLD ke BestNode Bandingkan nilai g(old) dengan g(isi OPEN) If {g(old) lebih baik} Then Ubah parent isi OPEN ke BestNode Ubah nilai g dan f pada isi OPEN If {suksesor ada di CLOSE} Then {sudah pernah dibangkitkan dan sudah diproses} OLD = isi CLOSE Tambahkan OLD sebagai suksesor BestNode Bandingkan nilai g(old) dengan g(isi CLOSE) If {g(old) lebih baik} Then Ubah parent isi CLOSE ke BestNod 51

5 Ubah nilai g dan f pada isi CLOSE Propogasi untuk semua suksesor OLD dengan penelusuran DFS dengan algoritma : Ulangi sampai node suksesor tidak ada di OPEN atau tidak punya suksesor If {suksesor ada di OPEN} Then Propogasi diteruskan If {nilai g via suksesor lebih baik} Then Propogasi diteruskan Propogasi diteruskan {suksesor tidak ada di OPEN maupun CLOSE} Masukkan suksesor ke OPEN Tambahkan suksesor tersebut sebagai suksesor BestNode Hitung f = g(suksesor) + h (suksesor) 4.2 Implementasi Form Menu Instruksi water jug tersebut. Menu kedua merupakan menu penyelesaian masalah yang akan dibangun oleh user sendiri Form Menu Penyelesaian Gambar 5 : Penyelesaian Keterangan Gambar : 1. Pilihan Tipe Masalah 2. Pilihan Kasus Wadah 3. Input Nilai wadah, Awal masalah dan Goal Tujuan 4. Tombol Tampil wadah 5. Gamabar wadah 6. Tombol proses 7. Hasil proses 8. Hasil aksi 9. Tombol Undo Form penyelesaian 2 Gambar 4 : Instruksi Dalam program water jug di atas terdapat dua menu sebagai berikut: 1. Menu Instruksi 2. Menu Penyelesaian Dimana menu pertama adalah menu instruksi yang berisi tentang peraturan penggunaan program 52

6 memanfaatkan pemrograman Borlan Delphi 7.0 sebagai tools pemrogramannya. Daftar Pustaka [1]. ST, MSc, Suyanto, 2011, Artificial Inteligence. [2]. Jurnal, Pertiwi, N., Dewi Lubis, E.H., Taufik, L. (2006), Penerapan Algoritma BFS, DFS, DLS, dan IDS dalam Pencarian Solusi Water Jug Problem [3]. Jurnal SAINTIKOM, Dahria, M. 2008, Kecerdasan Buatan (Artificial Inteligence). [4]. Jurnal, Putradi,E. 2009, Penerapan Algoritma A* Sebagai Pencari Jalan Dalam Game. [5]. Wahana Komputer, 2009, Aplikasi Cerdas Menggunakan Delphi. Gambar 6 : Hasil optimalisasi Dengan data : 1. Kasus 2 wadah 2. Kapasitas wadah 1 dan 2 (8-6), Start (Keadaan Awal) 0-0, Goal/Tujuan (4-0). 3. Hasil Komputer Solusi 6 (langkah) : a. Fill#2 (6) 0-6 => Isi Wadah 2 (6) Keadaan 0-6. b. From#2 to #1 (6) 6-0 => Tuang dari wadah 2 ke wadah 1 keadaan 6-0. c. Fill#2 (6) 6-6 => Isi penuh wadah 2 keadaan baru 6-6. d. From#2 to #1 (2) 8-4 => Tuang dari wadah 2 ke wadah 1 sampai wadah 1 penuh (8-4). 4. Kotak Informasi yang menunjukkan bahwa simulasi telah berhasil. 5. Kesimpulan Dari hasil penjelasan bab-bab sebelumnya tentang permasalahan wadah air, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Permasalahan optimalisasi dynamic water jug adalah bagaimana mengoptimalkan penyelesaian sebuah permasalahan water jug atau mencari sebuah solusi paling optimal dalam meyelesaikan sebuah kasus wadah air. 2. Untuk dapat mencari optimalisasi solusi dynamic water jug perlu sebuah langkah peyelesaian dengan menerapkan algoritma A* mencari solusi optimal. 3. Algoritma A* merupakan perbaikan dari algoritma Uniform Cost Search dengan meminimalisasi jumlah node yang diekspansi dalam tree-search, serta mampu memberikan solusi optimal terhadap masalah water jug sebelumnya dengan 4 langkah. 4. Perangkat lunak dapat mencari solusi terpendek dan complit karena menggunakan metode pencarian heuristik (Algoritma A*) dengan 53

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Algoritma A* (star) Algoritma A* (star) merupakan algortima best first search dengan pemodifikasian fungsi heuristik. Algoritma ini akan meminimumkan total biaya lintasan, dan

Lebih terperinci

Pertemuan-07 INFORMATIKA FASILKOM UNIVERSITAS IGM

Pertemuan-07 INFORMATIKA FASILKOM UNIVERSITAS IGM 07/04/2016 3. HEURISTIC METHOD Algoritma yang menggunakan Metode Best-First Search, yaitu: 1 Literatur Review KECERDASAN BUATAN Pertemuan-07 INFORMATIKA FASILKOM UNIVERSITAS IGM a. Greedy Best-First Greedy

Lebih terperinci

PENCARIAN JALUR TERPENDEK PENGIRIMA N BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA A* STUDI KASUS KANTOR POS BESAR MEDAN)

PENCARIAN JALUR TERPENDEK PENGIRIMA N BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA A* STUDI KASUS KANTOR POS BESAR MEDAN) PENCARIAN JALUR TERPENDEK PENGIRIMA N BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA A* STUDI KASUS KANTOR POS BESAR MEDAN) Wahyudinur Alfarisi Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze

Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze 1 Rakhmat Kurniawan. R., ST, M.Kom, 2 Yusuf Ramadhan Nasution, M.Kom Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma BFS, DFS, DLS dan IDS dalam Pencarian Solusi Water Jug Problem

Penerapan Algoritma BFS, DFS, DLS dan IDS dalam Pencarian Solusi Water Jug Problem Penerapan Algoritma BFS, DFS, DLS dan IDS dalam Pencarian Solusi Water Jug Problem Abstrak Nursyamsiah Pertiwi 1, Esty Hutami Dewi Lubis 2, Lafrania Taufik 3 Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma merupakan urutan langkah langkah untuk menyelesaikan masalah yang disusun secara sistematis, algoritma dibuat dengan tanpa memperhatikan bentuk

Lebih terperinci

Tujuan Instruksional

Tujuan Instruksional Pertemuan 4 P E N C A R I A N T A N P A I N F O R M A S I B F S D F S U N I F O R M S E A R C H I T E R A T I V E D E E P E N I N G B I D I R E C T I O N A L S E A R C H Tujuan Instruksional Mahasiswa

Lebih terperinci

Metode Searching. Blind/Un-informed Search. Heuristic/Informed Search. Breadth-First Search (BFS) Depth-First Search (DFS) Hill Climbing A*

Metode Searching. Blind/Un-informed Search. Heuristic/Informed Search. Breadth-First Search (BFS) Depth-First Search (DFS) Hill Climbing A* SEARCHING Russel and Norvig. 2003. Artificial Intelligence: a Modern Approach. Prentice Hall. Suyanto, Artificial Intelligence. 2005. Bandung:Informatika Program Studi Ilmu Komputer FPMIPA UPI RNI IK460(Kecerdasan

Lebih terperinci

Bab 2 2. Teknik Pencarian

Bab 2 2. Teknik Pencarian Bab 2 2. Teknik Pencarian Bab ini membahas bagaimana membuat ruang masalah untuk suatu masalah tertentu. Sebagian masalah mempunyai ruang masalah yang dapat diprediksi, sebagian lainnya tidak. 1.1 Pendefinisian

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL A* PADA MOBILE NAVIGATION SYSTEM

PENERAPAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL A* PADA MOBILE NAVIGATION SYSTEM PENERAPAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL A* PADA MOBILE NAVIGATION SYSTEM Indra Siregar 13508605 Program Studi Teknik Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan

Lebih terperinci

Kecerdasan Buatan. Pertemuan 03. Pencarian Branch & Bound dan Heuristik (Informed)

Kecerdasan Buatan. Pertemuan 03. Pencarian Branch & Bound dan Heuristik (Informed) Kecerdasan Buatan Pertemuan 03 Pencarian Branch & Bound dan Heuristik (Informed) Husni Lunix96@gmail.com http://www.facebook.com/lunix96 http://komputasi.wordpress.com S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM,

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Masalah Proses analisa sistem merupakan langkah kedua pada pengembangan sistem. Analisa sistem dilakukan untuk memahami informasi-informasi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permainan (game) merupakan bidang usaha manusia terhadap kecerdasan buatan, salah satunya adalah sliding puzzle. Permainan ini merupakan permainan yang dapat melatih

Lebih terperinci

BAB III ALGORITMA GREEDY DAN ALGORITMA A* membangkitkan simpul dari sebuah simpul sebelumnya (yang sejauh ini terbaik di

BAB III ALGORITMA GREEDY DAN ALGORITMA A* membangkitkan simpul dari sebuah simpul sebelumnya (yang sejauh ini terbaik di BAB III ALGORITMA GREEDY DAN ALGORITMA A* 3.1 Best First Search Sesuai dengan namanya, best-first search merupakan sebuah metode yang membangkitkan simpul dari sebuah simpul sebelumnya (yang sejauh ini

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma A* Untuk Pencarian Rute Terdekat Pada Permainan Berbasis Ubin (Tile Based Game)

Penerapan Algoritma A* Untuk Pencarian Rute Terdekat Pada Permainan Berbasis Ubin (Tile Based Game) Penerapan Algoritma A* Untuk Pencarian Rute Terdekat Pada Permainan Berbasis Ubin (Tile Based Game) Febriana Santi Wahyuni 1,*, Sandy Nataly Mantja 1 1 T.Informatika Fakultas Teknologi Industri Institut

Lebih terperinci

Aplikasi dan Analisis Algoritma BFS dan DFS dalam Menemukan Solusi pada Kasus Water Jug

Aplikasi dan Analisis Algoritma BFS dan DFS dalam Menemukan Solusi pada Kasus Water Jug Aplikasi dan Analisis Algoritma BFS dan DFS dalam Menemukan Solusi pada Kasus Water Jug Rizkydaya Aditya Putra NIM : 13506037 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut

Lebih terperinci

VARIASI PENGGUNAAN FUNGSI HEURISTIK DALAM PENGAPLIKASIAN ALGORITMA A*

VARIASI PENGGUNAAN FUNGSI HEURISTIK DALAM PENGAPLIKASIAN ALGORITMA A* VARIASI PENGGUNAAN FUNGSI HEURISTIK DALAM PENGAPLIKASIAN ALGORITMA A* Mohammad Riftadi - NIM : 13505029 Teknik Informatika ITB Jalan Ganesha No. 10, Bandung e-mail: if15029@students.if.itb.ac.id ABSTRAK

Lebih terperinci

Kecerdasan Buatan. Penyelesaian Masalah dengan Pencarian... Pertemuan 02. Husni

Kecerdasan Buatan. Penyelesaian Masalah dengan Pencarian... Pertemuan 02. Husni Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Penyelesaian Masalah dengan Pencarian... Husni Lunix96@gmail.com http://komputasi.wordpress.com S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, 2013 Outline Konsep Pencarian Pencarian

Lebih terperinci

Membangun Sistem Penjadwalan Ruang Laboratorium dengan Algoritma Modified BiDirectional A*

Membangun Sistem Penjadwalan Ruang Laboratorium dengan Algoritma Modified BiDirectional A* Membangun Sistem Penjadwalan Ruang Laboratorium dengan Algoritma Modified BiDirectional A* M.Ridwan 1, Elvia Budianita 2 Teknik Informatika UIN Suska Riau Jl.H.R Subrantas No.155 Simpang Baru Panam Pekanbaru,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kecerdasan buatan merupakan sub-bidang ilmu komputer yang khusus ditujukan untuk membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI SISTEM PARKIR CERDAS DI UNIVERSITAS TELKOM. SUBSISTEM : APLIKASI MOBILE

IMPLEMENTASI SISTEM PARKIR CERDAS DI UNIVERSITAS TELKOM. SUBSISTEM : APLIKASI MOBILE IMPLEMENTASI SISTEM PARKIR CERDAS DI UNIVERSITAS TELKOM. SUBSISTEM : APLIKASI MOBILE Implementation Of Smart Parking System In Telkom University. Subsystem : Mobile Application Annis Waziroh 1, Agus Virgono,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Saat ini teknologi telah berkembang dengan cukup pesat. Perkembangan teknologi mengakibatkan pemanfaatan atau pengimplementasian teknologi tersebut dalam berbagai

Lebih terperinci

SEARCHING. Blind Search & Heuristic Search

SEARCHING. Blind Search & Heuristic Search SEARCHING Blind Search & Heuristic Search PENDAHULUAN Banyak cara yang digunakan untuk membangun sistem yang dapat menyelesaikan masalah-masalah di AI. Teknik penyelesaian masalah yang dapat dipakai untuk

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Algoritma Breadth First Search Berikut ini adalah proses yang dilakukan dengan menggunakan algoritma Breadth first search untuk pencarian jalur. Proses pencarian

Lebih terperinci

Kecerdasan Buatan Penyelesaian Masalah dengan Pencarian

Kecerdasan Buatan Penyelesaian Masalah dengan Pencarian Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Penyelesaian Masalah dengan Pencarian Kelas 10-S1TI-03, 04, 05 Husni Lunix96@gmail.com http://komputasi.wordpress.com S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, 2012 Outline Pendahuluan

Lebih terperinci

ISSN: PROBLEM SOLVING PERMAINAN PUZZLE 8 MENGGUNAKAN ALGORITMA A* Beny Hakim Halimsah, Eggy Margiso

ISSN: PROBLEM SOLVING PERMAINAN PUZZLE 8 MENGGUNAKAN ALGORITMA A* Beny Hakim Halimsah, Eggy Margiso Problem Solving Permainan... ISSN: 1978-1520 PROBLEM SOLVING PERMAINAN PUZZLE 8 MENGGUNAKAN ALGORITMA A* Beny Hakim Halimsah, Eggy Margiso Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Jln.

Lebih terperinci

3. Bagaimana menguji dan cara memperbaiki kesalahan apabila terjadi

3. Bagaimana menguji dan cara memperbaiki kesalahan apabila terjadi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dari penerapan susunan balok beton yang di pasang terjadi keronggangan maka di perlukan solusi atau pemecahan untuk menyelesaikan susunan balok beton dengan rapi. Dari

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN UKDW. dalam kehidupan kita sehari-hari, terutama bagi para pengguna sarana

BAB I PENDAHULUAN UKDW. dalam kehidupan kita sehari-hari, terutama bagi para pengguna sarana BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pencarian jalur terpendek merupakan sebuah masalah yang sering muncul dalam kehidupan kita sehari-hari, terutama bagi para pengguna sarana transportasi. Para

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf adalah pasangan himpunan (V, E), dan ditulis dengan notasi G = (V, E), V adalah himpunan tidak kosong dari verteks-verteks {v 1, v 2,, v n } yang

Lebih terperinci

Sistem Kecerdasan Buatan. Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian Solusi. Masalah. Masalah Sebagai Ruang Keadaan 10/7/2015

Sistem Kecerdasan Buatan. Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian Solusi. Masalah. Masalah Sebagai Ruang Keadaan 10/7/2015 Sistem Kecerdasan Buatan Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian Solusi Bahan Bacaan : Sri Kusumadewi, Artificial Intelligence. Russel, Artificial Intelligence Modern Approach 2 bagian utama kecerdasan buatan

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Runut-Balik dan Graf dalam Pemecahan Knight s Tour

Penerapan Algoritma Runut-Balik dan Graf dalam Pemecahan Knight s Tour Penerapan Algoritma Runut-Balik dan Graf dalam Pemecahan Knight s Tour Krisnaldi Eka Pramudita NIM-13508014 Prodi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Bandung 40135, Email : if18014@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

KATA PENGANTAR. Maha Esa, yang telah berkenan memelihara dan membimbing penulis, sehingga

KATA PENGANTAR. Maha Esa, yang telah berkenan memelihara dan membimbing penulis, sehingga KATA PENGANTAR Pertama-tama penulis mengucapkan puji syukur ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah berkenan memelihara dan membimbing penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan pengerjaan dan penyusunan

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA BACKTRACKING PADA PERMAINAN MATH MAZE

PENERAPAN ALGORITMA BACKTRACKING PADA PERMAINAN MATH MAZE PENERAPAN ALGORITMA BACKTRACKING PADA PERMAINAN MATH MAZE Teneng, Joko Purwadi, Erick Kurniawan Fakultas Teknik Program Studi Teknik Informatika Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta Email: patmostos@yahoo.com,

Lebih terperinci

Oleh Lukman Hariadi

Oleh Lukman Hariadi ANALISIS PENYELESAIAN PUZZLE SUDOKU DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA BACKTRACKING (berbentuk piramida terbalik) PROPOSAL JUDUL Diajukan Untuk Menempuh Tugas Akhir Oleh Lukman Hariadi 14201045 PROGRAM STUDI

Lebih terperinci

Penerapan Search Tree pada Penyelesaian Masalah Penentuan Jalur Kota Terpendek.

Penerapan Search Tree pada Penyelesaian Masalah Penentuan Jalur Kota Terpendek. Penerapan Search Tree pada Penyelesaian Masalah Penentuan Jalur Kota Terpendek. Arnold Nugroho Sutanto - 13507102 1) 1) Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung 40132, email: if17102@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PENCARIAN DEPTH-FIRST SEARCH, BREADTH-FIRST SEARCH DAN BEST-FIRST SEARCH PADA PERMAINAN 8-PUZZLE

PERBANDINGAN METODE PENCARIAN DEPTH-FIRST SEARCH, BREADTH-FIRST SEARCH DAN BEST-FIRST SEARCH PADA PERMAINAN 8-PUZZLE e-journal Teknik Elektro dan Komputer (2014) ISSN: 2301-8402 1 PERBANDINGAN METODE PENCARIAN DEPTH-FIRST SEARCH, BREADTH-FIRST SEARCH DAN BEST-FIRST SEARCH PADA PERMAINAN 8-PUZZLE Oleh: Arie S. M. Lumenta

Lebih terperinci

Overview. Searching. Deskripsi. Intro Searching 2/4/2012 IF-UTAMA 1

Overview. Searching. Deskripsi. Intro Searching 2/4/2012 IF-UTAMA 1 Jurusan Teknik Informatika Universitas Widyatama Searching Pertemuan : 2 Dosen Pembina : Danang Junaedi Susetyo Bagas Baskoro Sriyani Violina Overview Deskripsi Search Problem & Answer Search Tree Kriteria

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma A* Sebagai Algoritma Pencari Jalan Dalam Game

Penerapan Algoritma A* Sebagai Algoritma Pencari Jalan Dalam Game ABSTRAK Penerapan Algoritma A* Sebagai Algoritma Pencari Jalan Dalam Game Makalah ini membahas tentang bagaimana suatu entitas di dalam game mampu mencari jalan terpendek dari titik koordinatnya sekarang

Lebih terperinci

STUDI PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA A* DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK PADA ROBOT PEMADAM API

STUDI PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA A* DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK PADA ROBOT PEMADAM API STUDI PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA A* DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK PADA ROBOT PEMADAM API Akhmad Alfan Hidayatullah, Anik Nur Handayani, Muhammad Jauharul Fuady Teknik Elektro - Universitas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan 1.2 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan 1.2 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Seiring perkembangan jaman kebutuhan manusia terus bertambah sehingga teknologi informasi diperlukan untuk memenuhi kebutuhan tersebut dalam berbagai bidang. Komputer

Lebih terperinci

Artificial Intelegence/ P_2. Eka Yuniar

Artificial Intelegence/ P_2. Eka Yuniar Artificial Intelegence/ P_2 Eka Yuniar Pokok Bahasan Definisi Masalah Ruang Masalah Metode Pencarian BFS dan DFS Problem/ Masalah Masalah dalam kecerdasan buatan adalah masalah yang dapat dikonversi ke

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma DFS pada Permainan Sudoku dengan Backtracking

Penerapan Algoritma DFS pada Permainan Sudoku dengan Backtracking Penerapan Algoritma DFS pada Permainan Sudoku dengan Backtracking Krisna Dibyo Atmojo 13510075 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

Algoritma A* Memanfaatkan Navigation Meshes dalam 3 Dimensional Pathfinding

Algoritma A* Memanfaatkan Navigation Meshes dalam 3 Dimensional Pathfinding Algoritma A* Memanfaatkan Navigation Meshes dalam 3 Dimensional Pathfinding Edwin Kumara Tandiono, 13515039 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA A* UNTUK PENCARIAN SOLUSI TERBAIK PADA GAME CONGKLAK

PENERAPAN ALGORITMA A* UNTUK PENCARIAN SOLUSI TERBAIK PADA GAME CONGKLAK Majalah Ilmiah INTI, Volume, Nomor, Mei 7 ISSN 339- PENERAPAN ALGORITMA A* UNTUK PENCARIAN SOLUSI TERBAIK PADA GAME CONGKLAK Ahmad Soleh Siregar, Surya Darma Nasution Mahasiswa Teknik Informatika STMIK

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Algoritma A* Algoritma A star atau yang ditulis juga A* adalah algoritma yang seringkali digunakan dalam pencarian jalan dan traversal graf(setiawan,2010). Algoritma ini diciptakan

Lebih terperinci

METODE PENCARIAN BFS dan DFS

METODE PENCARIAN BFS dan DFS METODE PENCARIAN BFS dan DFS Metode Pencarian Terdapat banyak metode yang telah diusulkan. Semua metode yang ada dapat dibedakan ke dalam 2 jenis : Pencarian buta / tanpa informasi (blind / un-informed

Lebih terperinci

Penerapan Metode Best First Search Pada Permainan Tic Tac Toe

Penerapan Metode Best First Search Pada Permainan Tic Tac Toe Penerapan Metode Best First Search Pada Permainan Tic Tac Toe Harvei Desmon Hutahaean STMIK Pelita Nusantara, Jl. Iskandar Muda No. 1 Medan, Sumatera Utara, Indonesia http : // www.penusa.ac.id, Email:

Lebih terperinci

AI sebagai Masalah Pelacakan. Lesson 2

AI sebagai Masalah Pelacakan. Lesson 2 AI sebagai Masalah Pelacakan Lesson 2 Teknik Pencarian Pendahuluan Setelah permasalahan direpresentasikan dalam bentuk state-space, maka selanjutnya dilakukan pencarian (searching) di dalam state-space

Lebih terperinci

ALGORITMA PENCARIAN. 1. Iterative-Deepening Depth-First Search (IDS) Nama : Gede Noverdi Indra Wirawan Nim : Kelas : VI A

ALGORITMA PENCARIAN. 1. Iterative-Deepening Depth-First Search (IDS) Nama : Gede Noverdi Indra Wirawan Nim : Kelas : VI A Nama : Gede Noverdi Indra Wirawan Nim : 0915051050 Kelas : VI A ALGORITMA PENCARIAN Algoritma pencarian (searching algorithm) adalah algoritma yang menerima sebuah argumen kunci dan dengan langkah-langkah

Lebih terperinci

TEKNIK PENYELESAIAN MASALAH BERDASARKAN AI

TEKNIK PENYELESAIAN MASALAH BERDASARKAN AI TEKNIK PENYELESAIAN MASALAH BERDASARKAN AI 1. Definisikan masalah dengan tepat 2. Analisa masalahnya 3. Representasikan task knowledge 4. Pilih dan gunakan representasi dan teknik reasoning Untuk mendefinisikan

Lebih terperinci

Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi

Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi Bahan Kuliah IF2151 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir 1 Pengorganisasian Solusi Kemungkinan2 solusi dari persoalan membentuk ruang solusi (solution space)

Lebih terperinci

Pengantar Sistem Pakar

Pengantar Sistem Pakar Chapter 1 Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar Sistem Pakar. Mahasiswa mampu memberi contoh aplikasi-aplikasi sistem pakar dalam sistem komputer modern. Mahasiswa memahami

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Transportasi telah menjadi salah satu kebutuhan penting dalam kegiatan sehari-hari di kehidupan bermasyarakat. Kemajuan teknologi informasi yang ada sekarang,

Lebih terperinci

Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi

Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi Bahan Kuliah ke-8 IF5 Strategi Algoritmik Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi Disusun oleh: Ir. Rinaldi Munir, M.T. Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung 4 Struktur pencarian

Lebih terperinci

BAB III ALGORITMA BRANCH AND BOUND. Algoritma Branch and Bound merupakan metode pencarian di dalam ruang

BAB III ALGORITMA BRANCH AND BOUND. Algoritma Branch and Bound merupakan metode pencarian di dalam ruang BAB III ALGORITMA BRANCH AND BOUND Algoritma Branch and Bound merupakan metode pencarian di dalam ruang solusi secara sistematis. Ruang solusi diorganisasikan ke dalam pohon ruang status. Pohon ruang status

Lebih terperinci

Bahasan Terakhir... Pencarian dan Klasifikasinya Breadth-first Search Depth-first Search Variasi Depth-first Search:

Bahasan Terakhir... Pencarian dan Klasifikasinya Breadth-first Search Depth-first Search Variasi Depth-first Search: Bahasan Terakhir... Pencarian dan Klasifikasinya Breadth-first Search Depth-first Search Variasi Depth-first Search: Backtracking Depth Bounded/Limited Iterative Deepening Branch & Bound (Uniform Cost)

Lebih terperinci

Penyelesaian N-Puzzle Menggunakan A* dan Iterative Deepening A*

Penyelesaian N-Puzzle Menggunakan A* dan Iterative Deepening A* Penyelesaian N-Puzzle Menggunakan A* dan Iterative Deepening A* Makalah IF2211 Strategi Algoritma Marvin Jerremy Budiman (13515076) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy Best First Search untuk Menyelesaikan Permainan Chroma Test : Brain Challenge

Penerapan Algoritma Greedy Best First Search untuk Menyelesaikan Permainan Chroma Test : Brain Challenge Penerapan Algoritma Greedy Best First Search untuk Menyelesaikan Permainan Chroma Test : Brain Challenge Ikhwanul Muslimin/13514020 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Informatika

Lebih terperinci

HEURISTIC SEARCH. Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc

HEURISTIC SEARCH. Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc HEURISTIC SEARCH Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc Jurusan Informatika Universitas Syiah Kuala http://informatika.unsyiah.ac.id/irvanizam Travelling Salesmen Problem Seorang salesman

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1. Implementasi Sistem Tahap implementasi merupakan tahap kelanjutan dari kegiatan perancangan sistem. Wujud dari hasil implementasi ini nantinya adalah sebuah

Lebih terperinci

METODE PENCARIAN. Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc

METODE PENCARIAN. Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc METODE PENCARIAN Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc Jurusan Informatika Universitas Syiah Kuala http://informatika.unsyiah.ac.id/irvanizam Teknik- Teknik Search (1/3) Hal- hal yang muncul

Lebih terperinci

Analisis Beberapa Algoritma dalam Menyelesaikan Pencarian Jalan Terpendek

Analisis Beberapa Algoritma dalam Menyelesaikan Pencarian Jalan Terpendek Analisis Beberapa Algoritma dalam Menyelesaikan Pencarian Jalan Terpendek Hugo Toni Seputro Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Jl. Ganesha 10 Bandung Jawa Barat Indonesia

Lebih terperinci

Penyelesaian Permainan Sliding Puzzle 3x3 Menggunakan Algoritma Greedy Dengan Dua Fungsi Heuristik

Penyelesaian Permainan Sliding Puzzle 3x3 Menggunakan Algoritma Greedy Dengan Dua Fungsi Heuristik Penyelesaian Permainan Sliding Puzzle 3x3 Menggunakan Algoritma Greedy Dengan Dua Fungsi Heuristik Akbar Gumbira - 13508106 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB 3 ANALISIS DAN DESAIN SISTEM BAB 3 ANALISIS DAN DESAIN SISTEM 3.1 Analisis Masalah Umum Shortest path merupakan suatu persoalan untuk mencari lintasan antara dua buah node pada graph berbobot yang memiliki gabungan nilai jumlah bobot

Lebih terperinci

Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi ISSN: STMIK Subang, Oktober 2012

Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi ISSN: STMIK Subang, Oktober 2012 PERANGKAT LUNAK PENCARIAN SOLUSI PERMASALAHAN TEKO AIR (WATERJUG PROBLEM) MENGGUNAKAN ALGORITMA BREADTH FIRST SEARCH (BFS) Timbo Faritcan Parlaungan S *1, Imin Tugimin #2 Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

KECERDASAN BUATAN METODE HEURISTIK / HEURISTIC SEARCH ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST., M.KOM

KECERDASAN BUATAN METODE HEURISTIK / HEURISTIC SEARCH ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST., M.KOM KECERDASAN BUATAN METODE HEURISTIK / HEURISTIC SEARCH ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST., M.KOM KERANGKA MASALAH Generate And Test Hill Climbing Best First Search PENCARIAN HEURISTIK Kelemahan blind search : 1.

Lebih terperinci

OPTIMASI RUTE PERJALANAN AMBULANCE MENGGUNAKAN ALGORITMA A-STAR. Marhaendro Bayu Setyawan

OPTIMASI RUTE PERJALANAN AMBULANCE MENGGUNAKAN ALGORITMA A-STAR. Marhaendro Bayu Setyawan OPTIMASI RUTE PERJALANAN AMBULANCE MENGGUNAKAN ALGORITMA A-STAR Marhaendro Bayu Setyawan 2206 100 021 AGENDA PEMBUKAAN DASAR TEORI Latar belakang Permasalahan Batasan masalah Tujuan Permasalahan Lintasan

Lebih terperinci

Algoritma Branch & Bound

Algoritma Branch & Bound Algoritma Branch & Bound Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritma Program Studi Informatika STEI ITB 2018 Overview Pembentukan pohon ruang status (state space tree) dinamis untuk mencari solusi persoalan

Lebih terperinci

memberikan output berupa solusi kumpulan pengetahuan yang ada.

memberikan output berupa solusi kumpulan pengetahuan yang ada. MASALAH DAN METODE PEMECAHAN MASALAH (Minggu 2) Pendahuluan Sistem yang menggunakan kecerdasan buatan akan memberikan output berupa solusi dari suatu masalah berdasarkan kumpulan pengetahuan yang ada.

Lebih terperinci

APLIKASI GAME TIC TAC TOE 6X6 BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA MINIMAX DAN HEURISTIC EVALUATION

APLIKASI GAME TIC TAC TOE 6X6 BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA MINIMAX DAN HEURISTIC EVALUATION APLIKASI GAME TIC TAC TOE 6X6 BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA MINIMAX DAN HEURISTIC EVALUATION Ever Jayadi1), Muhammad Aziz Fatchur Rachman2), Muhammad Yuliansyah3) 1), 2), 3) Teknik Informatika

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Defenisi Graf Graf G didefenisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G = (V,E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari simpul-simpul

Lebih terperinci

Implementasi Permainan Reversi menggunakan Penelusuran BFS dengan Konsep Algoritma MinMax

Implementasi Permainan Reversi menggunakan Penelusuran BFS dengan Konsep Algoritma MinMax Implementasi Permainan Reversi menggunakan Penelusuran BFS dengan Konsep Algoritma MinMax Romi Fadillah Rahmat, Muhammad Anggia Muchtar, Dedy Arisandi Fakultas MIPA Program Studi Teknologi Informasi Universitas

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA DEPTH LIMITED SEARCH PADA PERMAINAN PEG SOLITAIRE

IMPLEMENTASI ALGORITMA DEPTH LIMITED SEARCH PADA PERMAINAN PEG SOLITAIRE IMPLEMENTASI ALGORITMA DEPTH LIMITED SEARCH PADA PERMAINAN PEG SOLITAIRE Griffin Theresia R (1) Joko Purwadi (2) Antonius Rachmat C. (3) griffintheresia@yahoo.com jokop@ukdw.ac.id anton@ti.ukdw.ac.id Abstraksi

Lebih terperinci

Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem

Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem Arie Tando (13510018) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

PENERAPANAN ALGORITMA BFS, DFS, DAN UCS UNTUK MENCARI SOLUSI PADA MASALAH ROMANIA

PENERAPANAN ALGORITMA BFS, DFS, DAN UCS UNTUK MENCARI SOLUSI PADA MASALAH ROMANIA PENERAPANAN ALGORITMA BFS, DFS, DAN UCS UNTUK MENCARI SOLUSI PADA MASALAH ROMANIA 1. PENDAHULUAN Pada zaman serba modern ini, peta masih digunakan oleh kebanyakan orang untuk menuju dari suatu titik awal

Lebih terperinci

Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A*

Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A* Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A* Willy Setiawan - 13508043 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Pencarian Lintasan Terpendek Pada Aplikasi Navigasi Menggunakan Algoritma A*

Pencarian Lintasan Terpendek Pada Aplikasi Navigasi Menggunakan Algoritma A* Pencarian Lintasan Terpendek Pada Aplikasi Navigasi Menggunakan Algoritma A* Erfandi Suryo Putra 13515145 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasi

Lebih terperinci

PENERAPAN POHON PELACAKAN DALAM MENCARI LINTASAN YANG DAPAT DILALUI OLEH SEEKOR SEMUT PADA BIDANG KARTESIAN DENGAN METODE BREADTH FIRST SEARCH

PENERAPAN POHON PELACAKAN DALAM MENCARI LINTASAN YANG DAPAT DILALUI OLEH SEEKOR SEMUT PADA BIDANG KARTESIAN DENGAN METODE BREADTH FIRST SEARCH PENERAPAN POHON PELACAKAN DALAM MENCARI LINTASAN YANG DAPAT DILALUI OLEH SEEKOR SEMUT PADA BIDANG KARTESIAN DENGAN METODE BREADTH FIRST SEARCH Rosdianah Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK

Lebih terperinci

Dibimbing oleh : 1. Dr. Suryo Widodo, M.Pd 2. Risky Aswi Ramadhani, M.Kom

Dibimbing oleh : 1. Dr. Suryo Widodo, M.Pd 2. Risky Aswi Ramadhani, M.Kom JURNAL APLIKASI FUNDRAISER DALAM MENENTUKAN RUTE TERDEKAT PENGAMBILAN DONASI DONATUR YAYASAN NURUL HAYAT CABANG KEDIRI DENGAN ALGORITMA A* BERBASIS ANDROID OLEH : IMRON ROSADI NPM: 12.1.03.02.0323 Dibimbing

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dibahas mengenai analisis dan perancangan pada sistem yang dibangun yakni penerapan algoritma A* dalam pencarian jalan terpendek pada game pathfinding.

Lebih terperinci

Pemecahan Masalah Knapsack dengan Menggunakan Algoritma Branch and Bound

Pemecahan Masalah Knapsack dengan Menggunakan Algoritma Branch and Bound Pemecahan Masalah Knapsack dengan Menggunakan Algoritma Branch and Bound Anggi Shena Permata / 13505117 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Insitut Teknologi Bandung

Lebih terperinci

MANAJEMEN BASIS DATA SARANA KAMPUS UNIVERSITAS BENGKULU MENGGUNAKAN ALGORITMA A* BERBASIS SPASIAL

MANAJEMEN BASIS DATA SARANA KAMPUS UNIVERSITAS BENGKULU MENGGUNAKAN ALGORITMA A* BERBASIS SPASIAL MANAJEMEN BASIS DATA SARANA KAMPUS UNIVERSITAS BENGKULU MENGGUNAKAN ALGORITMA A* BERBASIS SPASIAL Foni Panca Wardhani 1, Asahar Johar 2, Yulian Fauzi 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas

Lebih terperinci

SSSS, Problem Solving. State Space Search. Erick Pranata. Edisi I

SSSS, Problem Solving. State Space Search. Erick Pranata. Edisi I SSSS, Problem Solving State Space Search Erick Pranata Edisi I 19/04/2013 Definisi Merupakan sebuah teknik dalam kecerdasan buatan yang dapat digunakan untuk mencari langkah-langkah yang perlu ditempuh

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE A* PADA GAME MOBILE LEARNING PEMILIHAN SAMPAH ORGANIK DAN ANORGANIK BERBASIS ANDROID Achmad Irpan Fuad 1 Moh.

PENERAPAN METODE A* PADA GAME MOBILE LEARNING PEMILIHAN SAMPAH ORGANIK DAN ANORGANIK BERBASIS ANDROID Achmad Irpan Fuad 1 Moh. PENERAPAN METODE A* PADA GAME MOBILE LEARNING PEMILIHAN SAMPAH ORGANIK DAN ANORGANIK BERBASIS ANDROID Achmad Irpan Fuad 1 Moh. Ahsan 2 1 Sistem Informasi, Universitas Kanjuruhan Malang, irpanpuad@gmail.com

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN (SEARCHING) FILE DENGAN MENGGUNAKAN METODE BEST FIRST SEARCH JUNA ESKA,

PERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN (SEARCHING) FILE DENGAN MENGGUNAKAN METODE BEST FIRST SEARCH JUNA ESKA, PERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN (SEARCHING) FILE DENGAN MENGGUNAKAN METODE BEST FIRST SEARCH JUNA ESKA, M.Kom STMIK ROYAL Kisaran ABSTRACT The Best First Search method is content-based search and software

Lebih terperinci

Aplikasi Algoritma Branch and Bound dalam Pencarian Solusi Optimum Job Assignment Problem

Aplikasi Algoritma Branch and Bound dalam Pencarian Solusi Optimum Job Assignment Problem Aplikasi Algoritma Branch and Bound dalam Pencarian Solusi Optimum Job Assignment Problem Calvin Aditya Jonathan 13513077 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Graf adalah suatu diagram yang memuat informasi tertentu jika diinterpretasikan secara tepat. Tujuannya adalah sebagai visualisasi objek-objek agar lebih mudah

Lebih terperinci

ALGORITMA OPTIMASI UNTUK MEMINIMALKAN SISA PEMOTONGAN BAR STEEL PADA PERUSAHAAN KONSTRUKSI

ALGORITMA OPTIMASI UNTUK MEMINIMALKAN SISA PEMOTONGAN BAR STEEL PADA PERUSAHAAN KONSTRUKSI ALGORITMA OPTIMASI UNTUK MEMINIMALKAN SISA PEMOTONGAN BAR STEEL PADA PERUSAHAAN KONSTRUKSI Ahmad Juniar Program Studi Sistem Informasi, STMI Jakarta ahmadjuniar @gmail.com ABSTRAK Ukuran bar steel yang

Lebih terperinci

APLIKASI PENCARIAN RUTE MASJID TERDEKAT DI KOTA MALANG BERBASIS ANDROID

APLIKASI PENCARIAN RUTE MASJID TERDEKAT DI KOTA MALANG BERBASIS ANDROID APLIKASI PENCARIAN RUTE MASJID TERDEKAT DI KOTA MALANG BERBASIS ANDROID Moh. Sunaryo 1, Yuri Ariyanto 2, Ely Setyo Astuti 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri

Lebih terperinci

Jurnal Mahajana Informasi, Vol.1 No 2, 2016 e-issn: SIMULASI PERGERAKAN CHESS KNIGHT DALAM PAPAN CATUR

Jurnal Mahajana Informasi, Vol.1 No 2, 2016 e-issn: SIMULASI PERGERAKAN CHESS KNIGHT DALAM PAPAN CATUR SIMULASI PERGERAKAN CHESS KNIGHT DALAM PAPAN CATUR Dini MH. Hutagalung Program Studi Sistem Informasi Universitas Sari Mutiara Indonesia mhdini@gmail.com ABSTRAK Sistem produksi ( production system) merupakan

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jurusan Teknik elektro ITS Surabaya

Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jurusan Teknik elektro ITS Surabaya 1 PERENCANAAN JALUR TERPENDEK PADA ROBOT NXT DENGAN OBSTACLE DINAMIS MENGGUNAKAN ALGORITMA D* Wahris Shobri Atmaja 1), Diah Puspito Wulandari, ST.,Msc 2), Ahmad Zaini, ST., MT. 3) Jurusan Teknik Elektro

Lebih terperinci

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap tahun 2010/2011

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap tahun 2010/2011 STMIK GI MDP Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap tahun 2010/2011 PENERAPAN METODE HEURISTIK PADA STRATEGI PERMAINAN WIN TREASURE BERBASIS APLIKASI BERGERAK Feiny Chandra

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari hari, selalu dilakukan perjalanan dari satu titik atau lokasi ke lokasi yang lain dengan mempertimbangkan efisiensi waktu dan biaya sehingga

Lebih terperinci

MASALAH, RUANG KEADAAN & PENCARIAN

MASALAH, RUANG KEADAAN & PENCARIAN MASALAH, RUANG KEADAAN & PENCARIAN 1 Pokok Bahasan Mendefinisikan Masalah dalam Ruang Keadaan Representasi Ruang Keadaan Metode Pencarian & Pelacakan 2 Artificial Intelligence ARTIFICIAL INTELLIGENCE Input:

Lebih terperinci

TERAPAN SISTEM KECERDASAN BUATAN PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS SMS GATEWAY MENGGUNAKAN METODE BREADTH FIRST SEARCH

TERAPAN SISTEM KECERDASAN BUATAN PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS SMS GATEWAY MENGGUNAKAN METODE BREADTH FIRST SEARCH TERAPAN SISTEM KECERDASAN BUATAN PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS SMS GATEWAY MENGGUNAKAN METODE BREADTH FIRST SEARCH Haryansyah 1), Endyk Novianto 2) 1), 2) Teknik Informatika STMIK PPKIA Tarakanita

Lebih terperinci

Algoritma A* untuk AI Path Finding bagi NPC

Algoritma A* untuk AI Path Finding bagi NPC Algoritma A* untuk AI Path Finding bagi NPC Pendahuluan Definisi AI Kecerdasan Buatan merupakan bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti

Lebih terperinci

HEURISTIC SEARCH UTHIE

HEURISTIC SEARCH UTHIE HEURISTIC SEARCH Pendahuluan Pencarian buta biasanya tidak efisien karena waktu akses memori yang dibutuhkan cukup besar. Untuk mengatasi hal ini maka perlu ditambahkan suatu informasi pada domain yang

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Masalah Proses analisa sistem merupakan langkah kedua pada pengembangan sistem. Analisa sistem dilakukan untuk memahami informasi-informasi

Lebih terperinci

Branch and Bound untuk Rute Terpendek Tur Pengenalan Labtek V Gedung Benny Subianto Chita Najmi Nabila /

Branch and Bound untuk Rute Terpendek Tur Pengenalan Labtek V Gedung Benny Subianto Chita Najmi Nabila / Branch and Bound untuk Rute Terpendek Tur Pengenalan Labtek V Gedung Benny Subianto Chita Najmi Nabila - 13509015 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci