SILABUS ATIFICIAL INTELIGENCE

Transkripsi

1 Kode Formulir : FM-STMIK MDP-KUL-04.02/R3 SILABUS ATIFICIAL INTELIGENCE A. IDENTITAS MATA KULIAH Program Studi Mata Kuliah Kode Bobot Semester : 6 Mata kuliah prasyarat : - : Sistem Informasi : Artificial Inteligence : SI-413 : 2 SKS Deskripsi mata kuliah : Mata Kuliah ini mempelajari konsep dasar kecerdasan buatan, berikut teori penunjangnya yang menyangkut pencarian, reprentasi pengetahuan, ketidakpastian, sistem pakar, logika fuzzy dan algoritma genetika. Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat menggunakan teknik-teknik Inteligensia Buatan untuk mendapatkan solusi dari masalah yang dihadapi. B. PENILAIAN a. Tugas : 20% b. Kuis : 10% c. UTS : 30% d. UAS : 40% C. DOSEN a. Koordinator : Abdul Rahman, S.Si., M.T.I b. Anggota : Ruliansyah, M.Kom : D. PUSTAKA a. Buku wajib : Artificial Intelligence (Tehnik dan Aplikasinya), Sri Kusumadewi, Graha Ilmu, 2003 b. Buku Pelengkap : Tuntunan Praktis Pemrograman Bahasa Prolog, Andrey Andoko, PT Elex Media Komputindo, E. JADWAL KONSULTASI Hari : Jam : F. SANKSI : 1. Pengurangan nilai tugas sebesar 10 poin perhari untuk satu tugas. 2. Tidak bisa mengikuti UAS untuk absensi kurang dari 68%.

2 G. TABEL KULIAH, POKOK BAHASAN DAN TUGAS Pertemuan ke Pokok Bahasan Tugas Membaca 1 Penjelasan Umum tentang GBPP dan GBPP-SAP Pengenalan Kecerdasan Buatan Hal Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian Hal Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian Hal Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian Hal Representasi Pengetahuan Hal Representasi Pengetahuan Hal Representasi Pengetahuan Hal UJIAN TENGAH SEMESTER 8 Ketidakpastian Hal Ketidakpastian Hal Sistem Pakar Hal Sistem Pakar Hal Hal 193 Logika Fuzzy Hal 193 Logika Fuzzy Hal 279 Algoritma Genetika 300 UJIAN AKHIR SEMESTER Soal Tugas III

3 Pokok Bahasan : Masalah, Ruang Keadaan, Dan Pencarian Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat mengidentifikasi masalah dan mencari beberapa teknik penyelesaian masalah yang sesuai. 1. Memahami ruang keadaan, keadaan 1. Mendefinisikan Masalah Sebagai Suatu awal, tujuan dan aturan-aturan. Ruang Keadaan 2. Memahami Graph Keadaan untuk merepresentasikan ruang keadaan. 3. Memahami Pohon Pelacakan untuk merepresentasikan ruang keadaan. 4. Memahami pohon AND.OR untuk merepresentasikan ruang keadaan. 1. Merepresentasikan Masalah dalam Ruang Keadaan 2. Memahami metode pencarian dan pelacakan dengan menggunakan teknik pencarian dan pelacakan blind search dan heuristic search. 3. Memahami Operasi Reduksi Masalah dengan Graph AND-OR dan Algoritma AO* 1. Memahami Metode Pencarian dan Pelacakan menggunakan Teknik Blind Search. 2. Memahami Metode Pencarian dan Pelacakan menggunakan Teknik Heuristic Search. 1. Memahami Graph AND-OR 2. Memahami Algoritma AO* 1. Mendefinisikan ruang keadaan. 2. Menetapkan satu atau lebih keadaan awal. 3. Menetapkan satu atau lebih tujuan. 4. Menetapkan kumpulan aturan. 5. Menggunakan Graph keadaan, Pohon Pelacakan dan Pohon AND/OR untuk merepresentasikan Ruang Keadaan. 2. Metode Pencarian dan Pelacakan 1. Menerapkan teknik pencarian melebar pertama (Breadth-First Search). 2. Menerapkan teknik Pencarian Mendalam Pertama (Depth-First Search). 3. Menerapkan teknik Pencarian Heuristik (Heuristic Search). 3. Reduksi Masalah 1. Menerapkan Graph AND- OR untuk mereduksi masalah. 2. Menerapkan Algoritma AO* untuk mereduksi masalah.

4 Pokok Bahasan : Representasi Pengetahuan Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat merepresentasikan pengetahuan, melalui pemahaman tentang logika, pohon, dan jaringan semantik, frame, naskah dan sistem produksi. 1. Merepresentasikan fakta menggunakan 1. Logika 4 x 50 frame. 2. Pohon 2. Merepresentasikan fakta menggunakan 3. Jaringan Semantik naskah. 3. Merepresentasikan fakta menggunakan Sistem Produksi. 1. Menerapkan representasi pengetahuan untuk merepresentasikan fakta 1. Membuat suatu penalaran terhadap suatu masalah menggunakan frame dan naskah 2. Membuat jaringan semantik yang menunjukkan hubungan antar berbagai obyek. Pokok Bahasan : Ketidakpastian Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat memahami bagaimana memahami masalah ketidakpastian dari suatu penalaran, probabilitas dan Teori Bayes, Faktor Kepastian, Teori Demster-Shafer dan Logika kabur. 1. Dapat melakukan penalaran terhadap 1. Probabilitas dan Teorema Bayes suatu masalah yang terkait dengan 2. Faktor Kepastian ketidakpastian. 3. Teori Dempster Shafer 2. Dapat menjelaskan bentuk program 4. Logika Kabur yang terkait dengan ketidakpastian, teorema bayes dan teori Demster- Shafer. 1. Menalarkan suatu masalah, terkait dengan kedakpastian. 2. Memahami program yang terkait dengan ketidakpastian, teorima bayes dan teri Demster-Shafer. 1. Membuat penalaran terhadap suatu masalah yang terkait dengan ketidakpastian. 2. Memahami bentuk program yang terkait dengan ketidakpastian, teorema bayes dan teori Demster-Shafer

5 Pokok Bahasan : Sistem Pakar Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat memahami definisi sistem pakar, konsep, bentuk, struktur dan mengaplikasikannya dalam suatu program. 1. Memahami definisi sistem pakar. 1. Definisi Sistem Pakar 1. Dapat mendefinisikan 4 x 50 Sistem pakar. 1. Mendeskripsikan sistem pakar, keuntungan menggunakan sistem pakar dan kelemahan sistem pakar. 2. Memahami Konsep dasar sistem pakar. 2. Memahami kelemahan dan kelebihan Sistem Pakar. 3. Memahami konsep dasar sistem pakar. 2. Keuntungan sistem pakar 3. Kelemahan sistem pakar 4. Konsep dasar sistem pakar 5. Bentuk sistem pakar 2. Dapat memahami kelebihan dan kekurangan sistem pakar. 3. Dapat memahami konsep dasar sistem pakar. Pokok Bahasan : Logika Fuzzy Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat memahami konsep dasar logika fuzzy. 1. Menjelaskan konsep dasar logika 3. Dapat menjelaskan konsep 6 x 50 fuzzy. dasar logika fuzzy. 1. Mahasiswa dapat menggunakan logika fuzzy, aplikasi, himpunan, fungsi keanggotaan, operator dasar zaedah untuk operasi himpunan fuzzy. 2. Menerapkan konsep dasar logika fuzzy dalam bentuk kasus (permasalahan) 1. Penggunaan logika fuzzy 2. Aplikasi 3. Himpunan fuzzy 4. Fungsi Keanggotaan 5. Operator Dasar Zadeh untuk operasi himpunan fuzzy 4. Dapat menyelesaikan sebuah permasalahan menggunakan logika fuzzy

6 Pokok Bahasan : Algoritma Genetika Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat menggunakan algoritma pencarian heuristik yang didasarkan atas mekanisme evolusi biologis. 1. Memahami struktur umum algoritma genetika. 2. Menyelesaikan permasalahan rekombinasi, mutasi dan permasalahan kromosom. 1. Menjelaskan struktur umum algoritma genetika. 2. Menjelaskan pemecahan masalah rekombinasi, mutasi dan permasalahan kromosom. 1. Modus Video 2. Menggunakan BGI 3. Memulai dan mengakhiri modus grafik 1. Menggunakan algoritma genetika dalam penyelesaian permasalahan. Disiapkan oleh : Diperiksa oleh Disahkan oleh, Ruliansyah, M.Kom : (Anggota) Abdul Rahman, S.Si., M.T.I. : (Koordinator) Dafid, S.Si., M.T.I Ketua Program Studi Sistem Informasi Ir. Sudiadi, M.M.A.E. Pembantu Ketua I