STUDI PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA A* DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK PADA ROBOT PEMADAM API
|
|
- Hadian Tedjo
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 Negeri Malang alfan.hidayatullah@gmail.com,aniknur.ft@um.ac.id, jauharul@um.ac.id Abstrak Studi ini membahas tentang robot pemadam api yang bertugas untuk mencari titik api terdekat dari titik start. Titik api terletak pada salah satu ruangan yang berada dalam sebuah labirin, sehingga dibutuhkan sebuah algoritma untuk mempercepat pencarian ruang terdekat dari titik robot start. Algoritma dijkstra dan algoritma A* merupakan algoritma pencarian untuk menemukan rute terpendek menuju ruang terdekat. Dalam penelitian ini baik algoritma dijkstra maupun algoritma A* menggunakan pemetaan yang telah diberikan sebelumnya. Pemetaan tersebut akan disimpan dalam variabel array dalam bentuk koordinat setiap ruangan. Jarak setiap ruangan dihitung menggunakan persamaan phytagoras. Sehingga akan didapatkan nilai jarak yang dibutuhkan masing-masing algoritma untuk menentukan rute menuju ruang terdekat. Empat masalah yang dikaji dalam studi penerapan algoritma Dijkstra dan A* adalah completeness, optimality, time complexity, dan space complexity. Kata kunci: algoritma dijkstra, algoritma A*, robot pemadam api berkaki enam, rute terpendek 1. Pendahuluan Teknologi berkembang sangat pesat beberapa tahun terakhir. Banyak bermunculan produk-produk maupun perangkat yang bekerja secara otomatis. Mulai dari perangkat industri sampai dengan perangkat rumah tangga yang setiap hari kita temui. Hampir semua aspek kehidupan manusia saat ini terbantu dengan adanya teknologi, terlebih dengan hadirnya teknologi robotika. Menurut Halim (2007), robot adalah peralatan elektro-mekanik (biomekanik), atau gabungan peralatan yang menghasilkan gerakan otonomi maupun gerakan berdasarkan perintah. Robot bekerja sesuai dengan perintah yang diberikan oleh manusia, dengan kemampuan tersebut robot akan dengan mudah menyelesaikan berbagai permasalahan. Mulai dari permasalahan yang sederhana sampai dengan permasalahan yang membutuhkan tingkat ketelitian yang tinggi. Bahkan, permasalahan yang urgent seperti kebakaran juga sangat terbantu dengan adanya teknologi robotika. Dengan adanya robot pemadam kebakaran, akan meminimalisasi resiko petugas pemadam kebakaran dalam bertugas, terlebih ketika bertugas pada lokasi yang tidak memungkinkan dan sangat beresiko. Contohnya, pada kejadian kebakaran akibat zat radio aktif, kebakaran pada tempat-tempat yang rawan ledakan, dan sebagainya. Kontes Robot Pemadam Api Indonesia (KRPAI) memiliki dua divisi di dalamnya, yaitu KRPAI berkaki dan beroda. Pada divisi beroda, robot menggunakan roda sebagai alat geraknya, sedangkan pada divisi berkaki robot menggunakan kaki sebagai alat geraknya. Arena pertandingan berbentuk simulasi interior suatu rumah dengan empat buah ruangan. Terdapat satu titik api pada setiap arena pertandingan. Peletakan titik api bersifat acak pada ruangan yang telah tersedia. Robot akan melakukan start dari titik start yang acak, sehingga robot akan menentukan terlebih dahulu titik start untuk memulai pencarian titik api. Robot pemadam api beroda memiliki manuver yang lebih baik dikarenakan fleksibilitas roda dalam bergerak. Sedangkan untuk divisi berkaki pergerakan robot lebih kompleks, perpaduan antara desain mekanik, kualitas komponen, dan algoritma yang digunakan akan sangat menentukan performa robot tersebut. Sehingga dibutuhkan suatu algoritma yang dapat menentukan lokasi ruang yang akan dituju oleh robot, dan menentukan ruang yang memiliki jarak yang paling efektif dari letak robot berada. 2. Metode Pada penelitian ini akan mengkaji empat kriteria yang diperlukan untuk mengukur unjuk kerja antara Dijkstra dan A*, dengan implementasi pada KRPAI Berkaki. Menurut Russel (2010) ada empat kriteria dalam mengevaluasi performa dari sebuah algoritma, yaitu: 1. Completeness Pada kriteria ini menilai bagaimana sebuah algoritma mampu menjamin ketersediaan solusi ketika solusi tersebut memang ada. Sehingga, pada penelitian ini kemampuan algoritma harus mampu menjamin menemukan ruang terdekat dari titik start. 2. Optimality A-273
2 Kriteria ini menunjukkan kemampuan algoritma dalam menemukan solusi yang optimal. Dalam hal ini kemampuan algoritma dalam menemukan ruang terdekat dengan rute yang terpendek pula. 3. Time Complexity Kompleksitas waktu menunjukkan seberapa lama sebuah algoritma dalam menemukan solusi. Solusi dalam penelitian ini adalah, rute terpendek dalam pencarian ruang terdekat dari titik start pada robot pemadam api berkaki enam. 4. Space Complexity Kriteria ini menunjukkan seberapa besar memory yang dibutuhkan oleh algoritma pencarian dalam menemukan rute terpendek pada pencarian ruang terdekat pada robot pemadam api berkaki enam. Berdasarkan penelitian-penelitian yang sudah ada, didapatkan bahwa algoritma dijkstra dan algoritma A* dinilai potensial dalam menemukan rute terpendek menuju titik api. Akan tetapi algoritma dijkstra maupun algoritma A* belum teruji dalam permasalah robot pemadam api. Sehingga, perlu diadakan penelitian untuk mengetahui pengaruh apa yang diberikan kedua algoritma tersebut. Dengan demikian, kedua algoritma diharapkan mampu meningkatkan performa dari robot pemadam api. Berikut merupakan langkah-langkah algoritma dijkstra: Algoritma Dijkstra: 1. Mulai 2. Inisialisasi L sebagai himpunan kosong untuk himpunan yang telah terpilih sebagai jalur terpendek, inisialisasi V sebagai himpunan dengan nilai biaya jarak antar titik 3. Selama suksesor belum terlewati atau vn L lakukan: a. Pilih titik vk V L dengan D(k) terkecil b. Untuk setial Vj V L lakukan: - Jika D(j) > d(k) + W(k, j) maka ganti D(j) dengan D(k) + W(k, j) 4. Untuk setiap Vj V, w (l, j) = D(j) 5. Selesai Selanjutnya, berikut merupakan langkahlangkah algoritma A*: Algoritma A*: 1. Mulai 2. Letakkan node start berada di OPEN list dengan f(node_start) = h(node_start) A Lakukan perulangan untuk setiap nilai dari OPEN list tidak berisi nilai null 4. Hitung f(node_current) = g(node_current) + h(node_current) lalu tentukan nilai node_current dari nilai f(node_current) dengan nilai paling kecil 5. Ketika nilai node_current adalah goal maka solusi telah ditemukan 6. Bangkitkan setiap suksesor dari node_current 7. Untuk setiap suksesor dari node_current kerjakan: a. Hitung g(suksesor) = g(node_current) + actual cost(node_current, suksesor) b. Ketika suksesor telah berada di OPEN list atau sudah pernah dibangkitkan sebelumnya bandingkan nilai g(suksesor) dengan nilai g(node_current) jika g(suksesor) lebih baik ubah parent suksesor menjadi node_current dan hitung ulang g(suksesor) c. Ketika suksesor berada di CLOSED list, bandingkan nilai g(suksesor) dengan g(node_current) ketika g(suksesor) lebih baik, lakukan perulangan sampai tidak ada simpul dari suksesor yang ebrada di OPEN list d. Ketika suksesor tidak berada di OPEN list maupun di CLOSED list, masukkan suksesor ke OPEN list dan tambahkan suksesor tersebut sebagai suksesornya node_current, dan hitung f = g(suksesor) + h(suksesor) 8. Selesai Kedua algoritma, baik algoritma dijkstra maupun algoritma A* akan diimplementasikan ke dalam metode pencarian jarak terpendek pada robot berkaki enam. 3. Pembahasan Proses pengambilan data dilakukan dengan dua cara, pertama adalah pengamatan pada hasil pencarian yang ditampilkan oleh robot dan kedua adalah pengamatan pada logfile hasil kompilasi algoritma yang terekam pada file dengan ekstensi ELF (Executable and Linkable Format). Pengamatan hasil keluaran pencarian dilakukan pada robot pemadam api berkaki enam. Hasil keluaran akan ditampilkan dalam layar LCD pada robot. Data yang ditampilkan adalah data solusi pencarian, jarakterpendek hasil pencarian, dan waktu eksekusi algoritma. Solusi dan jarak hasil pencarian didapatkan dari kesimpulan dari semua kemungkinan
3 yang telah dibangkitkan. Sedangkan untuk waktu proses didapatkan dari timer internal dari mikrokontroler robot pemadam api berkaki enam. Selain itu, untuk data memori didapatkan dari perhitungan setiap fungsi yang dibangkitkan selama proess pencarian. File ELF akan merekam setiap fungsi dalam program beserta memori yang dialokasikan pada masing-masing fungsi tersebut. Sehingga, selama proses pencarian akan dihitung fungsi yang terpanggil dalam setiap siklus. Sehingga dapat dihitung memori yang dibutuhkan dalam memproses untuk setiap pencarian. Gambar 3. Flowchart Sistem Pencarian Seluruh Kemungkinan Gambar 1. Track KRPAI Berkaki a. Algoritma dijkstra akan melakukan perhitungan berdasarkan titik dengan nilai jarak terendah dari titik awal. Pencarian hasil terbaik dalam algoritma ini menggunakan nilai jarak sesungguhnya (actual cost) pada masing-masing titik. Pencarian tersebut akan berakhir ketika algoritma telah sampai pada Goal State yang telah ditentukan. Pada akhir pencarian akan dilihat berapa total nilai jarak yang telah dilalui oleh algoritma. b. Pada proses pencarian menggunakan algoritma A* menggunakan nilai jarak sebenarnya (actual cost) dan nilai jarak perkiraan dari titik robot berada (current state) menuju titik tujuan (goal state) yang disebut dengan nilai heuristic. Pada proses pencarian, pengurutan dilakukan pada sebuah node yang memiliki nilai actual costterendah pada himpunan open atau node yang telah diaktifkan sebelumnya. Sedangkan dalam proses perhitungannya yaitu f(n) = g(n) + h(n), dimana g(n) adalah actual cost dan h(n) adalah heuristic cost. Perhitungan tersebut digunakan untuk memilih titik yang akan dimasukkan pada himpunan open selanjutnya. Atau membuka titik baru yang memiliki nilai kedekatan dengan goal state. Gambar 2. Skema Pemetaan Track Robot Pemadam Api A-275
4 Gambar 4.Visualisasi Proses Pencarian Rute Dari Start 0 Menuju Room 4 Menggunakan Algoritma Dijkstra 4. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan kesimpulan yang telah dirumuskan, berikut ini merupakan saran yang diharapkan dapat menjadi masukan dan bahan pertimbangan di dalam pengembangan robot pemadam api berkaki enam secara keseluruhan, yaitu: 1. Baik algoritma A* maupun algoritma dijkstra menggunakan jarak antar node atau titik dalam melakukan proses pencarian. Sehingga sebuah aplikasi harus mengetahui letak pasti dimana objek tersebut berada. Perlu dibutuhkan sebuah metode untuk memberikan kepastian mengenai lokasi objek penerapan algoritma untuk meyakinkan algoritma tersebut dalam melakukan proses pencarian. 2. Proses identifikasi lokasi merupakan komponen penting dalam algoritma pencarian rute terpendek. Proses tersebut akan menunjukkan posisi robot yang sesungguhnya, sehingga robot dapat memprediksi perpindahan posisi tersebut secara real-time. Robot mengidentifikasi posisi berdasarkan perbedaan jarak antar zona terhadap robot, baik jarak depan, kanan, dan kiri robot. Dengan cara tersebut akan memakan terlalu banyak waktu dalam membedakan nilai-nilai pada masing-masing zona. Sehingga, perlu dikembangkan proses identifikasi lokasi yang lebih efisien dengan menggunakan sensor yang memiliki tingkat ketelitian lebih tinggi. Misalnya sensor visual seperti kamera atau sensor radar yang menggunakan kelombang yang mempunyai pancaran lebih kuat seperti laser misalnya. A-276
5 RUJUKAN Firdifiansyah, Finsa. Perbandingan Algoritma Dijkstra dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Terpendek. Malang: Jurusan Teknik Elektro Universitas Brawijaya. Nazir, Moh Metode Penelitian. Bogor: Ghalia Indonesia. Russel, Stuart J, Peter Norvig Artificial Intelligence, A Modern Approach. New Jersey: Prentice Hall. Santoso, Leo Willyanto, Alexander Setiawan, Andre K. Prajogo. Performance Analysis of Dijkstra, A* and Ant Algorithm for Finding Optimal Path Case Study: Surabaya City Map. Surabaya: Petra Christian University Suyanto. Artificial Intelligence Searching, Reasoning, Planning, Learning Revisi Kedua Yogyakarta: Informatika A-277
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 terperinciPenerapan 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 terperinciMetode 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 terperinciPENERAPAN 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 terperinciPENCARIAN RUTE TERPENDEK ARENA KONTES ROBOT PEMADAM API INDONESIA (KRPAI) MENGGUNAKAN ALGORITMA HILL CLIMBING
ABSTRAK PENCARIAN RUTE TERPENDEK ARENA KONTES ROBOT PEMADAM API INDONESIA (KRPAI) MENGGUNAKAN ALGORITMA HILL CLIMBING Pamor Gunoto Dosen Tetap Program Studi Teknik Elektro Universitas Riau Kepulauan (UNRIKA)
Lebih terperinciPenerapan 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 terperinciBAB 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 terperinciPENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG
PENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG Firman Harianja (0911519) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA GENERATE AND TEST PADA PENCARIAN RUTE TERPENDEK
IMPLEMENTASI ALGORITMA GENERATE AND TEST PADA PENCARIAN RUTE TERPENDEK Selvy Welianto (1) R. Gunawan Santosa (2) Antonius Rachmat C. (3) selvywelianto@yahoo.com gunawan@ukdw.ac.id anton@ukdw.ac.id Abstraksi
Lebih terperinciPERBANDINGAN 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 terperinciAPLIKASI METODE HILL CLIMBING PADA STANDALONE ROBOT MOBIL UNTUK MENCARI RUTE TERPENDEK
APLIKASI METODE HILL CLIMBING PADA STANDALONE ROBOT MOBIL UNTUK MENCARI RUTE TERPENDEK Thiang, Handry Khoswanto, Felix Pasila, Hendra Thelly Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Lebih terperinciPENCARIAN LOKASI FASILITAS UMUM TERDEKAT DILENGKAPI DENGAN RUTE KENDARAAN UMUM LYN
PENCARIAN LOKASI FASILITAS UMUM TERDEKAT DILENGKAPI DENGAN RUTE KENDARAAN UMUM LYN Esther Irawati S. 1, Gunawan 2, Indra Maryati 1, Joan Santoso 1, Rossy P.C. 1 1 Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi
Lebih terperinciPertemuan-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 terperinciJurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2011
Perancangan dan Pembuatan Sistem Navigasi Perjalanan Untuk Pencarian Rute Terpendek Dengan Algoritma A* Berbasis J2ME Oleh : M. ARIEF HIDAYATULLOH 1204 100 071 Dosen Pembimbing : Prof. Dr. M. Isa Irawan,
Lebih terperinciROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING
ROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING Thiang, Ferdi Ninaber Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PATHFINDING GREEDY BEST-FIRST SEARCH DENGAN A*(STAR) DALAM MENENTUKAN LINTASAN PADA PETA
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PATHFINDING GREEDY BEST-FIRST SEARCH DENGAN A*(STAR) DALAM MENENTUKAN LINTASAN PADA PETA Christophorus Yohannes Suhaili 1 ; Mendy Irawan 2 ; Raja Muhammad Fahrizal 3 ; Antonius
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting. Namun pada kenyataannya, terdapat banyak hal yang dapat menghambat
Lebih terperinciARTIFICIAL INTELEGENCE ALGORITMA A* (A STAR) SEBAGAI PATHFINDING ENEMY ATTACK PADA GAME TRASH COLLECTION
ARTIFICIAL INTELEGENCE ALGORITMA A* (A STAR) SEBAGAI PATHFINDING ENEMY ATTACK PADA GAME TRASH COLLECTION TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika
Lebih terperinciPenerapan Graf pada Robot Micromouse
Penerapan Graf pada Robot Micromouse Nurwanto (13511085) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 13511085@std.stei.itb.ac.id
Lebih terperinciSEARCHING. 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 terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan jaman, robot menjadi salah satu alternatif pengefektifan tenaga manusia dalam menyelesaikan pekerjaannya di dunia nyata. Akan tetapi robot
Lebih terperinciBAB 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 terperinciAPLIKASI 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 terperinciALGORITMA PENJADWALAN PRODUKSI PADA LINGKUNGAN MESIN JOB SHOP DENGAN MINIMALISASI RATAAN WAKTU TUNGGU OPERASI
ALGORITMA PENJADWALAN PRODUKSI PADA LINGKUNGAN MESIN JOB SHOP DENGAN MINIMALISASI RATAAN WAKTU TUNGGU OPERASI Gamma/13502058 Abstraksi. Pada makalah ini dijelaskan mengenai pengembangan algoritma untuk
Lebih terperinciPenerapan 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 terperinciRepresentasi Graf Berarah dalam Mencari Solusi Jalur Optimum Menggunakan Algoritma A*
Representasi Graf Berarah dalam Mencari Solusi Jalur Optimum Menggunakan Algoritma A* Denny Nugrahadi Teknik informatika ITB, Bandung, email: d_nugrahadi@yahoo.com Abstract Makalah ini membahas mengenai
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)
Vol., No., Maret, ISSN : - IMPLEMENTSI LGORITM SIMPLIFIED MEMORY BOUNDED * UNTUK PENCRIN KT PD PERMINN WORD SERCH PUZZLE sih Joko Purnomo, Galih Hermawan Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciJurusan 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 terperinciSIMULASI ROBOT PEMADAM API DENGAN METODE ALGORITMA GENETIK
SIMULASI ROBOT PEMADAM API DENGAN METODE ALGORITMA GENETIK M. Basyir Program Studi Teknik Elektronika Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Lhokseumawe Jln. Banda Aceh Medan Km. 280.5 Buketrata Lhokseumawe
Lebih terperinciTujuan 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 terperinciIMPLEMENTASI METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING PADA MIKROKONTROLER MCS51 UNTUK ROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK
IMPLEMENTASI METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING PADA MIKROKONTROLER MCS51 UNTUK ROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK Thiang, Handry Khoswanto, Felix Pasila, Ferdi Ninaber, Hendra Thelly Jurusan Teknik
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
Penerapan Algoritma A* pada Google Map Akbar Juang Saputra (13511026) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia
Lebih terperinciPengembangan Teknik Pencarian Optimal Menggunakan Algoritma Generate and Test dengan Diagram Precedence (GTPRE)
Pengembangan Teknik Pencarian Optimal Menggunakan Algoritma Generate and Test dengan Diagram Precedence (GTPRE) Development of Optimal Search Using Generate and Test Algorithm with Precedence Diagram (GTPRE)
Lebih terperinciBab 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 terperinciMembangun 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 terperinciI. PENDAHULUAN. Gambar 1: Graf sederhana (darkrabbitblog.blogspot.com )
Penerapan Teori Graf Dalam Permodelan Arena Kontes Robot Pemadam Api Indonesia 2014 Wisnu/13513029 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.
Lebih terperinciPenyelesaian 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 terperinciMETODE 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 terperinciVARIASI 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. Masalah lintasan terpendek berkaitan dengan pencarian lintasan pada graf
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Masalah lintasan terpendek berkaitan dengan pencarian lintasan pada graf berbobot yang menghubungkan dua buah simpul sedemikian hingga jumlah bobot sisi-sisi
Lebih terperinciOPTIMASI PENCAPAIAN TARGET PADA SIMULASI PERENCANAAN JALUR ROBOT BERGERAK DI LINGKUNGAN DINAMIS
OPTIMASI PENCAPAIAN TARGET PADA SIMULASI PERENCANAAN JALUR ROBOT BERGERAK DI LINGKUNGAN DINAMIS Yisti Vita Via Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciAPLIKASI PENCARI RUTE OPTIMUM PADA PETA GUNA MENINGKATKAN EFISIENSI WAKTU TEMPUH PENGGUNA JALAN DENGAN METODE A* DAN BEST FIRST SEARCH 1
APLIKASI PENCARI RUTE OPTIMUM PADA PETA GUNA MENINGKATKAN EFISIENSI WAKTU TEMPUH PENGGUNA JALAN DENGAN METODE A* DAN BEST FIRST SEARCH 1 Rudy Adipranata 1, Andreas Handojo 2, Happy Setiawan 3 1,2 Teknik
Lebih terperinciLEARNING ARTIFICIAL INTELLIGENT. Dr. Muljono, S.Si, M. Kom
LEARNING ARTIFICIAL INTELLIGENT Dr. Muljono, S.Si, M. Kom Outline Decision tree learning Jaringan Syaraf Tiruan K-Nearest Neighborhood Naïve Bayes Decision Tree Learning : Klasifikasi untuk penerimaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Tujuan Merancang dan merealisasikan robot pengikut dinding dengan menerapkan algoritma logika fuzzy.
BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan tujuan skripsi ini dibuat, latar belakang permasalahan yang mendasari pembuatan skripsi, spesifikasi alat yang akan direalisasikan dan sistematika penulisan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPENERAPANAN 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 terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Bab ini berisi penjelasan mengenai perancangan sistem baik bagian mekanik, perangkat lunak dan algoritma robot, serta metode pengujian yang akan dilakukan. 3.1. Perancangan Mekanik
Lebih terperinciSSSS, 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 terperinciMETODE 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 terperinciAI 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 terperinciImplementasi Metode Simulated Annealing pada Robot Mobil untuk Mencari Rute Terpendek
Implementasi Metode Simulated Annealing pada Robot Mobil untuk Mencari Rute Terpendek Thiang, Dhany Indrawan Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra Surabaya 60236, Indonesia e-mail: thiang@petra.ac.id
Lebih terperinciOPTIMASI 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 terperinciAplikasi 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 terperinciDESAIN DAN IMPLEMETASI GRID-BASED MAP SEBAGAI SISTEM PENGENALAN POSISI PADA KONTES ROBOT PEMADAM API INDONESIA (KRPAI) DIVISI BERODA
DESAIN DAN IMPLEMETASI GRID-BASED MAP SEBAGAI SISTEM PENGENALAN POSISI PADA KONTES ROBOT PEMADAM API INDONESIA (KRPAI) DIVISI BERODA Publikasi Jurnal Skripsi Disusun Oleh : NUR ISKANDAR JUANG NIM : 0910630083-63
Lebih terperinciAnalisis 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 terperinciKECERDASAN 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 terperinciPENGEMBANGAN APLIKASI GAME ARCADE 3D MARI SELAMATKAN HUTAN INDONESIA
PENGEMBANGAN APLIKASI GAME ARCADE 3D MARI SELAMATKAN HUTAN INDONESIA Dyah Ayu Irawati 1, Abdillah Ibnu Firdaus 2, Ridwan Rismanto 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi,Politeknik
Lebih terperinciPENCARIAN 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 terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA GREEDY BEST FIRST SEARCH PADA APLIKASI PERMAINAN CONGKLAK UNTUK OPTIMASI PEMILIHAN LUBANG DENGAN POLA BERFIKIR DINAMIS
IMPLEMENTASI ALGORITMA GREEDY BEST FIRST SEARCH PADA APLIKASI PERMAINAN CONGKLAK UNTUK OPTIMASI PEMILIHAN LUBANG DENGAN POLA BERFIKIR DINAMIS Galih Hermawan Jurusan Teknik Informatika, Universitas Komputer
Lebih terperinciALGORITMA PENCARIAN (1)
ALGORITMA PENCARIAN (1) Permasalahan, Ruang Keadaan, Pencarian Farah Zakiyah Rahmanti Diperbarui 2016 Overview Deskripsi Permasalahan dalam Kecerdasan Buatan Definisi Permasalahan Pencarian Breadth First
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Dijkstra Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Terpendek
Perbandingan Algoritma Dijkstra Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Terpendek Finsa Ferdifiansyah NIM 0710630014 Jurusan Teknik Elektro Konsentrasi Rekayasa Komputer Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA A* PADA APLIKASI ANGKOT-FINDER DI KOTA BANDUNG UNTUK SMARTPHONE BERBASIS ANDROID
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA A* PADA APLIKASI ANGKOT-FINDER DI KOTA BANDUNG UNTUK SMARTPHONE BERBASIS ANDROID DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A* ALGORITHM IN BANDUNG ANGKOT- FINDER APPLICATION FOR
Lebih terperinciPenerapan Algoritma A-star (A*) Untuk Menyelesaikan Masalah Maze
Penerapan Algoritma A-star (A*) Untuk Menyelesaikan Masalah Maze Hapsari Tilawah - 13509027 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dengan sistem dead reckoning yang berjalan atas instruksi manusia, telah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pengembangan aplikasi teknologi di bidang robotika telah menciptakan berbagai inovasi yang berguna bagi kehidupan manusia. Selain aplikasi robotika dengan sistem
Lebih terperinciSENIT 2016 ISBN:
PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BAGI PENENTUAN JALUR TERPENDEK PENGIRIMAN PAKET BARANG PADA TRAVEL Eko Budihartono 1 Email : Eko Budihartono@gmail.com 1 D3 Teknik Komputer
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSimulasi Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Algoritma A* (A-Star) Agus Gustriana ( )
Simulasi Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Algoritma A* (A-Star) Agus Gustriana (0222182) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia E-mail
Lebih terperinciMETODE PENCARIAN DAN PELACAKAN
METODE PENCARIAN DAN PELACAKAN SISTEM INTELEGENSIA Pertemuan 4 Diema Hernyka S, M.Kom Materi Bahasan Metode Pencarian & Pelacakan 1. Pencarian buta (blind search) a. Pencarian melebar pertama (Breadth
Lebih terperinciPencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra
Volume 2 Nomor 2, Oktober 207 e-issn : 24-20 p-issn : 24-044X Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan Jl.Veteran No. 4 Manunggal choir.harahap@yahoo.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yang juga diterapkan dalam beberapa kategori game seperti real time strategy
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Path finding merupakan salah satu masalah yang sering dijumpai dan banyak diterapkan, misalnya untuk penentuan jalur terpendek dalam suatu peta yang juga diterapkan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai perancangan mekanik robot, perangkat lunak dari algoritma robot, serta metode pengujian robot. 3.1. Perancangan Mekanik Robot Bagian ini
Lebih terperinciPenerapan 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 terperinciPENYELESAIAN MASALAH MISSIONARIES DAN CANNIBAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DFS DENGAN VARIASI PENGHINDARAN REPEATED STATE
PENYELESAIAN MASALAH MISSIONARIES DAN CANNIBAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DFS DENGAN VARIASI PENGHINDARAN REPEATED STATE Gia Pusfita (13505082) Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN KECERDASAN-BUATAN ROBOT PENCARI JALUR
BAB III PERANCANGAN KECERDASAN-BUATAN ROBOT PENCARI JALUR Kecerdasan-buatan yang dirancang untuk robot pencari jalur ini ditujukan pada lingkungan labirin (maze) dua dimensi seperti ditunjukkan oleh Gambar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Ambulans Pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) online versi 1.4 (2015) am bu lans n adalah kendaraan (mobil dan sebagainya) yang dilengkapi peralatan medis untuk mengangkut
Lebih terperinciKata kunci: Algoritma identifikasi ruang, robot berkaki enam, sensor jarak, sensor fotodioda, kompas elektronik
Pengembangan Robot Berkaki Enam yang dapat Mengidentifikasi Ruang pada Map Kontes Robot Pemadam Api Indonesia menggunakan Algoritma Pengenalan Karakter Ruang Daniel Santoso 1, Deddy Susilo 2, Jati Wasesa
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Kajian Pustaka a. Penerapan Algoritma Flood Fill untuk Menyelesaikan Maze pada Line Follower Robot [1]
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai beberapa teori yang digunakan sebagai acuan dan pendukung dalam merealisasikan perancangan sistem pada skripsi ini. 2.1. Kajian Pustaka a. Penerapan
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA A* DAN BDA* PADA PERMASALAHAN PLANNING (STUDI KASUS: LOGISTIK)
ANALISIS ALGORITMA A* DAN BDA* PADA PERMASALAHAN PLANNING (STUDI KASUS: LOGISTIK) Ezra Juliemma Silalahi¹, Ririn Dwi Agustin², Agung Toto Wibowo³ ¹Teknik Informatika,, Universitas Telkom Abstrak Dalam
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPENERAPAN 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Teori graf Definisi graf
2 LNDSN TEORI 2.1 Teori graf 2.1.1 Definisi graf Graf adalah kumpulan dari minimal satu atau lebih simpul (vertex) yang dihubungkan oleh sisi atau busur (edge). Dalam kehidupan sehari-hari, graf banyak
Lebih terperinciPerancangan Aplikasi Wisata Kabupaten Lebak Menggunakan Algoritma A* (A-Star) Berbasis Android
Perancangan Kabupaten Lebak Menggunakan Algoritma A* (A-Star) Berbasis Android Ujang Anwar 1, Anggi Puspita Sari 2, Raudah Nasution 3 1 STMIK Nusamandiri e-mail: maydanfikra@outlook.com 2 AMIK BSI Bekasi
Lebih terperinciAnalisis Penggunaan Algoritma Backtracking dalam Penjadwalan Kuliah
Analisis Penggunaan Algoritma Backtracking dalam Penjadwalan Kuliah Farhan Makarim 13515003 Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia Farhan_makarim@student.itb.ac.id Abstrak model
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPENCARIAN SHORTEST PATH DINAMIK DENGAN ALGORITMA BELLMAN-BASED FLOOD-FILL DAN IMPLEMENTASINYA PADA ROBOT MICROMOUSE
PENCARIAN SHORTEST PATH DINAMIK DENGAN ALGORITMA BELLMAN-BASED FLOOD-FILL DAN IMPLEMENTASINYA PADA ROBOT MICROMOUSE Samudra Harapan Bekti NIM 13508075 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro
Lebih terperinciPENYELESAIAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) MENGGUNAKAN ALGORITMA RECURSIVE BEST FIRST SEARCH (RBFS)
PENYELESAIAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) MENGGUNAKAN ALGORITMA RECURSIVE BEST FIRST SEARCH (RBFS) Hari Santoso 146060300111019 haripinter@gmail.com Prodi Sistem Komunikasi dan Infromatika Teknik Elektro
Lebih terperinciAplikasi Teori Graf untuk Pencarian Rute Angkutan Kota Terdekat untuk Tempat-tempat di Bandung
Aplikasi Teori Graf untuk Pencarian Rute Angkutan Kota Terdekat untuk Tempat-tempat di Bandung Luqman Abdul Mushawwir NIM: 13507029 Jurusan Teknik Informatika ITB, Jalan Ganeca 10, Bandung, email: if17029@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciSistem 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 terperinciISSN: 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 terperinciKecerdasan 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 terperinciPENERAPAN METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING PADA MODEL PENCARIAN RUTE TERDEKAT FASILITAS PELAYANAN DARURAT DI KOTA BOGOR BERBASIS ANDROID
PENERAPAN METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING PADA MODEL PENCARIAN RUTE TERDEKAT FASILITAS PELAYANAN DARURAT DI KOTA BOGOR BERBASIS ANDROID Lipian Alfha Zemma, Herfina, Arie Qur ania Program Studi Ilmu
Lebih terperinciPENGEMBANGAN HEURISTIK DIFERENSIAL TERKOMPRESI UNTUK ALGORITMA BLOCK A*
PENGEMBANGAN HEURISTIK DIFERENSIAL TERKOMPRESI UNTUK ALGORITMA BLOCK A* Teguh Budi Wicaksono 1), Rinaldi Munir 2) Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Bandung, Jawa Barat
Lebih terperinciALGORITMA 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 terperinciTERAPAN 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 terperinciProblem solving by Searching. Materi 3 Kecerdasan Buatan Oleh: Dewi Liliana TI PNJ
Problem solving by Searching Materi 3 Kecerdasan Buatan Oleh: Dewi Liliana TI PNJ Pendahuluan Pengantar : Membahas agen cerdas penyelesaian problem serta strategi uninformed untuk memecahkan masalah. Tujuan:
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini akan dilakukan implementasi dan pengujian terhadap aplikasi permainan yang dibangun, yaitu Monster Nest. Hasil perancangan pada tahap sebelumnya kemudian diimplementasikan
Lebih terperinciEvaluasi dan Usaha Optimalisasi Algoritma Depth First Search dan Breadth First Search dengan Penerapan pada Aplikasi Rat Race dan Web Peta
Evaluasi dan Usaha Optimalisasi Algoritma Depth First Search dan Breadth First Search Tjatur Kandaga, Alvin Hapendi Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi informasi, Universitas Kristen Maranatha
Lebih terperinciImplementasi Sistem Navigasi Maze Mapping Pada Robot Beroda Pemadam Api
Implementasi Sistem Navigasi Maze Mapping Pada Robot Beroda Pemadam Api Disusun Oleh: Nama : Nelson Mandela Sitepu NRP : 0922043 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha,
Lebih terperinci