Our Way of Thinking I. PENDAHULUAN

dokumen-dokumen yang mirip
Logika Permainan Sudoku

Penerapan strategi runut-balik dalam penyelesaian permainan puzzle geser

Penyelesaian Five Coins Puzzle dan Penghitungan Worst-case Time dengan Pembuatan Pohon Keputusan

Peluang Mendapatkan Bonus Dari Sebuah Game Menggunakan Distribusi Multinomial

Strategi Permainan Menggambar Tanpa Mengangkat Pena

Penggunaan Pohon Huffman Sebagai Sarana Kompresi Lossless Data

Penerapan Pohon Keputusan pada Pemilihan Rencana Studi Mahasiswa Institut Teknologi Bandung

Implementasi Pohon Keputusan untuk Membangun Jalan Cerita pada Game Engine Unity

Penerapan Algoritma Brute Force dan Backtracking pada Permainan Skycraper

I. PENDAHULUAN. 1.1 Permainan Rush Hour

Penerapan Algoritma Prim dan Kruskal Acak dalam Pembuatan Labirin

Menentukan Susunan Terbaik Tim Proyek dengan Algoritma Branch and Bound

Perbandingan Algoritma Depth-First Search dan Algoritma Hunt-and-Kill dalam Pembuatan Labirin

Optimalisasi Susunan Tempat Duduk Kereta Api Menggunakan Algoritma Greedy dan Program Dinamis

SIMPLE 3D OBJECTS AND THEIR ANIMATION USING GRAPH

Menentukan Susunan Pengambil Tendangan Penalti dalam Skema Adu Penalti pada Pertandingan Sepak Bola dengan Algoritma Branch and Bound

Penggunaan Pohon Biner Sebagai Struktur Data untuk Pencarian

Penerapan Teknik Binary Search Tree Sebagai Alternatif Penyimpanan Data

Solusi Rekursif pada Persoalan Menara Hanoi

Aplikasi Graf dalam Rute Pengiriman Barang

Pengelompokan Organisme Dengan Menggunakan Algoritma Kruskal

Penerapan Logika dan Peluang dalam Permainan Minesweeper

PENERAPAN TEORI KOMBINATORIAL, PELUANG DISKRIT, DAN POHON KEPUTUSAN DALAM PERMAINAN YAHTZEE

Penerapan Teori Graf dalam Game Bertipe Real Time Strategy (RTS)

Penerapan Algoritma Greedy dalam Pembuatan Artificial Intelligence Permainan Reversi

Implementasi Algoritma Runut Balik dalam Pengenalan Citra Wajah pada Basis Data

Aplikasi Algoritma Traversal Dalam Binary Space Partitioning

I. PENDAHULUAN. Gambar 1. Contoh-contoh graf

Algoritma Backtracking Pada Logic Game : Family Crisis (Game Penyebrangan)

Perbandinganan Penggunaan Algoritma Greedy dan Modifikasi Algoritma Brute Force pada Permainan Collapse XXL

Penerapan TSP pada Penentuan Rute Wahana dalam Taman Rekreasi

Pendekatan Algoritma Divide and Conquer pada Hierarchical Clustering

Strategi Optimized Brute Force Pada Tent Puzzle Solver

Penerapan Pewarnaan Graf dalam Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas

Aplikasi Teori Graf dalam Penggunaan Cairan Pendingin pada Proses Manufaktur

Perbandingan Algoritma Brute Force dan Backtracking dalam Permainan Word Search Puzzle

Penerapan Program Dinamis Pada Sistem Navigasi Otomotif

Masalah Induksi : Raven Paradox

Penerapan Travelling Salesman Problem dalam Penentuan Rute Pesawat

Pemanfaatan Algoritma Runut-Balik dalam Menyelesaikan Puzzle NeurOn dalam Permainan Logical Cell

Aplikasi Algoritma Greedy untuk Menyelesaikan Permainan Hedgewars

Penerapan Pohon Keputusan dalam Pengambilan Keputusan Terbaik dibidang Pemasaran Produk

Aplikasi Pohon dan Logika pada Variasi Persoalan Koin Palsu

Menentukan Titik Evakuasi Selanjutnya bagi Sekelompok Regu Tim SAR dengan Algoritma Branch and Bound

I. PENDAHULUAN II. DASAR TEORI. Contoh lainnya: Solusi: 0= V,1= I,2= O,3= R, 4= N,5= L,7= A,8= F,9= E.

Pencarian Lintasan Terpendek Pada Aplikasi Navigasi Menggunakan Algoritma A*

Penerapan Algoritma Greedy dalam Permainan MarketGlory

Implementasi Algoritma Greedy, BFS, Branch and Bound, dan Metode Heuristik dalam Permainan Reversi

Representasi Kalimat Logika ke dalam Matriks Trivia

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

Menyelesaikan Permainan Wordament Menggunakan Algoritma Backtracking

Implementasi Logika Penurunan Persamaan Aritmatika pada Program Komputer

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

Aplikasi Algoritma Brute Force dan Backtracking pada Permainan Slitherlink

Aplikasi Matematika Diskrit dalam Permainan Nonogram

Menyelesaikan Kakuro Puzzle dengan Kombinatorial

Penggunaan Algoritma Greedy dalam Optimasi Masalah Perkebunan

Pembuktian Cayley s Formula dengan Prüfer Sequence

Aplikasi Algoritma Greedy untuk Menyelesaikan Permainan Magic Wingdom

Aplikasi Pohon Prefix pada Pencarian Kontak di

Penerapan Teori Graf dan Graf Cut pada Teknik Pemisahan Objek Citra Digital

Implementasi Pohon Keputusan untuk Menganalisa Desain Sistem Battle pada Game Brightsouls

Mencari Solusi Persamaan Rekursif Bilangan Catalan dengan Prinsip-prinsip Kombinatorial

Perbandingan Kompresi Data Menggunakan Algoritma Huffman dan Algoritma DMC

Interpolasi Polinom pada Farmakokinetik dengan Model Kompartemen Ganda

Penerapan Kombinatorial dan Peluang Diskrit serta Pohon pada Analisis Genetik

Aplikasi Graf dan Pohon Merentang untuk Pemilihan Kegiatan yang akan Dilakukan Seorang Individu

Penggunaan Algoritma Greedy Dalam Perancangan Papan Teka Teki Silang

Menyelesaikan Topological Sort Menggunakan Directed Acyclic Graph

Penerapan Kombinatorial dan Penggunaan Pohon Keputusan pada Role Jungler dalam Permainan League of Legends

Penerapan Algoritma BFS dan DFS dalam Mencari Solusi Permainan Rolling Block

Penggunaan Struktur Data Pohon Berakar dalam XML

Implementasi Algoritma Greedy untuk Pembelian Saham

Implementasi Struktur Data Rope menggunakan Binary Tree dan Aplikasinya dalam Pengolahan Teks Sangat Panjang

Pengaplikasian Pohon dalam Mekanisme Pengambilan Skill Game Dota 2

Implementasi Algoritma Greedy dalam Pembagian kerja pada Mesin yang Identik

Perbandingan Algoritma Kunci Nirsimetris ElGammal dan RSA pada Citra Berwarna

Penggunaan Senarai Sirkuler dan Permutasi Inversi untuk Pengurutan pada Josephus Problem

Pendekatan Dynamic Programming untuk Menyelesaikan Sequence Alignment

Memanfaatkan Pewarnaan Graf untuk Menentukan Sifat Bipartit Suatu Graf

Penerapan Graf pada PageRank

Penyelesaian Teka-Teki Matematika Persegi Ajaib Menggunakan Aljabar Lanjar

Deteksi Wajah Menggunakan Program Dinamis

dengan Algoritma Branch and Bound

Penentuan Lokasi Pemasaran Produk dengan Media Periklanan Menggunakan Algoritma Greedy

Aplikasi Pohon dalam Pencarian dan Penempatan Buku di Perpustakaan

Penerapan Algoritma Runut-Balik untuk Menyelesaikan Permainan Pencarian Kata

Penggunaan Transformasi Matriks dalam Enkripsi dan Dekripsi

Penggunaan Metode Dekomposisi LU Untuk Penentuan Produksi Suatu Industri Dengan Model Ekonomi Leontief

Pohon dan Aplikasinya dalam Bagan Silsilah Keturunan

Implementasi Teori Logika dan Graf dalam Menentukan Efisiensi Rangkaian Listrik

Penerapan Algoritma DFS dan BFS untuk Permainan Wordsearch Puzzle

Analisa Keputusan Manajemen dengan Pemrograman Dinamis

Pemodelan Pembagian Kelompok Tugas Besar Strategi Algoritma dengan Masalah Sum of Subset

Penggunaan Pohon Biner dalam Binary Space Partition untuk Membuat Dungeon Game Roguelike RPG

Penentuan Keputusan dalam Permainan Gomoku dengan Program Dinamis dan Algoritma Greedy

Metode Iterative Dichotomizer 3 ( ID3 ) Untuk Penyeleksian Penerimaan Mahasiswa Baru

Penerapan Algoritma BFS dan DFS pada Permainan Logika Wolf, Sheep, and Cabbage

Penerapan Teori Graf dalam Pemetaan Sosial

Pencarian Lintasan Terpendek Jalur Pendakian Gunung dengan Program Dinamis

Transkripsi:

Our Way of Thinking Yusman Restu Ramadan (13510042) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 13510042@std.stei.itb.ac.id Abstract Dalam melakukan berbagai macam persoalan, manusia menggunakan integensi yang dimilikinya untuk melakukan pemilihan solusi yang paling efisien. Pemilihan solusi terefisien dilakukan karena manusia pada dasarnya tidak ingin dibebani oleh persoalan dalam waktu yang cukup lama. Untuk mempertimbangkan putusan, manusia menggunakan logika dalam menentukan penyelesaian mana yang akan memiliki keuntungan baginya. Efisiensi dalam pemilihan jalur penyelesaian masalah pun dicari dengan memperhitungkan kemungkinan jalur penyelesaian dapat benar-benar memberikan solusi yang tepat, hemat waktu, dan memiliki keuntungan. Dalam makalah ini penulis akan membahas bagaimana seseorang membuat putusan solusi dengan berbagai pemikiran logis. olehnya dalam bentuk apapun. Atau misalkan masalah pemilihan jawaban untuk suatu soal ujian, jika diperoleh solusi yang menyebabkan pembuat solusi menyelesaikan jawaban dalam waktu relatif singkat maka ia akan memperoleh waktu lebih untuk maju ke soal berikutnya. Tentu saja solusi yang diperoleh harus setepat mungkin sebelum mencari yang terefisien, karena itu penulis sebelumnya telah menyampaikan bahwa sebelum dilakukan penyaringan ide efisien harus dilakukan dulu penyaringan ide yang lebih tepat sasaran atau efektif. Index Terms intelegensi, logika, putusan, solusi I. PENDAHULUAN Manusia memiliki keahlian untuk memecahkan masalah atau sesuatu yang disebut dengan intelegensi. Pada dasarnya seseorang akan menghasilkan sejumlah banyak ide untuk memecahkan sebuah masalah. Dengan intelegensi, seseorang dapat menemukan tahapan solusi yang lebih tepat untuk memecahkan masalahnya. Intelegensi yang dimiliki manusia akan menyaring ideide yang tidak mendukung terhadap tercapainya solusi. Setelah itu akan disaring sehingga tersisa ide-ide yang menghasilkan solusi efektif. Hingga setelah terdapat sekumpulan ide-ide efektif, dilakukanlah seleksi terakhir untuk mendapatkan sebuah ide yang paling efisien dan kemudian diaplikasikan. Dalam menentukan putusan solusi, manusia memperhitungkan berbagai keuntungan yang bisa didapatkan dari pengaplikasian solusi tersebut. Keuntungan berupa prize atau hadiah tambahan yang dapat diperoleh saat solusi diselesaikan dengan cara yang lebih baik dari solusi biasa. Yang dimaksud dengan prize tersebut adalah sesuatu yang diperoleh selain dari hasil pemecahan masalah. Misalnya sebuah masalah berupa pemilihan jalur tercepat menuju kampus, saat solusi memiliki jalur yang menyebabkan pembuat solusi mencapai kampus dalam waktu yang jauh lebih cepat daripada waktu yang dihasilkan solusi normal maka ia memperoleh kelebihan waktu yang dapat dimanfaatkan Gambar I.1 Tahapan pencarian solusi Pencarian solusi yang tepat termasuk hal yang tidak begitu sulit namun tetap bergantung pada tingkat kesulitan masalah. Tahapan yang sangat selektif adalah pencarian solusi yang efisien. Banyak hal yang dipertimbangkan dalam mencari solusi yang efisien dan bahkan ide solusi yang dibuat dapat mempengaruhi keefektifan solusi tersebut. Dalam menentukan solusi yang efisien terkadang diperoleh solusi yang efektivitasnya mengalami penurunan. Dengan intelegensi yang dimiliki manusia, tidaklah terlalu sulit untuk memperoleh solusi yang mencakup efektivitas dan efisiensi serta sesuai dengan harapan.

Gambar I.2 Ilustrasi pencarian solusi akhir Gambar II.2 Pembagian solusi berdasarkan langkah kerja II. LOGIKA BERPIKIR MANUSIA A. Pohon Keputusan dalam Mencari Solusi Pemodelan persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah pada solusi dibuat dalam sebuah pohon keputusan. Pohon keputusan merepresentasikan ragam pola berpikir manusia dalam menentukan solusi. Simpul pada pohon ini menyatakan keputusan sedangkan daun menyatakan solusi. Ada dua pohon yang dibuat manusia dalam mencari solusi. Pohon yang digunakan untuk membuat seluruh kemungkinan mencapai solusi adalah salah satunya. Lainnya berupa pohon keputusan untuk menentukan langkah pencapaian solusi mana yang lebih efisien. Dari gambar II.2 diketahui bahwa solusi 3 dan solusi 8 memiliki langkah kerja paling sedikit yaitu sebanyak dua langkah. Kedua solusi tersebut hanya memiliki perbedaan langkah kerja yang dilakukan pada tahap terakhir saja. Namun pada dunia nyata ada suatu masalah lain, bagaimana kualitas solusi 3 dibandingkan solusi 8? Kualitas solusi atau seberapa tepatkah solusi tersebut menyelesaikan masalah merupakan hal yang harus dipertimbangkan. Hal tersebut disebut sebagai efektivitas solusi. Berikutnya akan dibentuk pohon keputusan dengan mendefinisikan: -- S1 : Solusi 1 -- S2 : Solusi 2 -- S3 : Solusi 3 -- S4 : Solusi 4 -- S5 : Solusi 5 -- S6 : Solusi 6 -- S7 : Solusi 7 -- S8 : Solusi 8 Pohon keputusan dibentuk dengan membandingkan kualitas solusi dan jumlah langkah kerja yang dilakukan untuk mencapai solusi tersebut. Hasil akhirnya adalah salah satu solusi yang akan diaplikasikan. Gambar II.1 Pohon pencarian solusi Pada gambar II.1 diilustrasikan pohon untuk mencari sebuah solusi pada suatu masalah. Didefinisikan 13 aturan produksi yang mendukung tercapainya solusi. Warna pada simpul menunjukkan pembedaan tingkat/level langkah dieksekusi. Solusi ditunjukkan dengan daun berwarna hitam. Bila aturan produksi tersebut dikelompokkan berdasarkan arahnya dalam mendapatkan solusi maka diperoleh gambar II.2. Gambar II.3 Pohon keputusan dalam menentukan solusi paling efektif dan paling efisien Dalam menentukan keputusan yang diambil selanjutnya pada gambar II.3 digunakan pembandingan

kuantitas langkah kerja antarsolusi. Solusi dengan kuantitas langkah kerja yang lebih sedikit akan dambil. Saat ada dua solusi dengan kuantitas langkah kerja yang sama, dipilih salah satu solusi yang memiliki kualitas lebih besar dibandingkan solusi lainnya. memperoleh ide penyelesaian masalah pertama. Ketika seseorang memperoleh ide solusi pertama, ia membuat sebuah proposisi dalam benaknya berupa Jika A memberikan solusi, maka B dan C akan memberikan solusi. Selanjutnya ia akan menambah pemikirannya dimana ditemukan fakta jika C memberikan solusi maka D memberikan solusi dan seterusnya. Basisnya adalah ide A yang memberikan solusi dan induksinya adalah ide-ide yang berkaitan dengan ide A. Pada akhirnya diperoleh induksi berupa jika A memberikan solusi maka ide-ide lain yang berkaitan dengan A juga memberikan solusi. Artinya dengan prinsip tersebut semua ide yang tidak berkaitan dengan ide A akan dieliminasi dari pemikiran. Misalkan didefinisikan Jika A maka solusi : Gambar II.4 Pembandingan kuantitas solusi Kemudian didefinisikan Ide X identik dengan ide A : Maka akan diperoleh kesimpulan: Gambar II.5 Pembandingan kualitas solusi Mungkin saat melihat gambar II.3 Anda akan berkata, Saya sudah bisa memperkirakan pilihan solusi mana yang mungkin diambil untuk solusi akhir masalah sejak melihat gambar II.2, kenapa harus dibuat pohon keputusan?. Pertanyaan tersebut sudah wajar untuk dilontarkan. Namun penulis telah menyampaikan sebelumnya bahwa manusia tidak secara langsung membuat pohon keputusan seperti demikian. Tanpa sadar Anda telah membentuk pohon keputusan dalam otak Anda saat melihat gambar II.2 atau bahkan dari gambar II.1. saat melihat gambar II.2 Anda akan membandingkan tinggi antarsolusi. Ketika Anda melakukan hal tersebut, otak Anda sedang memproses pohon keputusan. Sisanya Anda hanya perlu clue/petunjuk mengenai solusi mana yang memiliki kualitas/efektivitas lebih tinggi diantara kedua solusi paling efisien tersebut. B. Prinsip Induksi dalam Berpikir Dalam berpikir, manusia secara sadar maupun tidak mengaplikasikan prinsip induksi sederhana. Hal tersebut dilakukan untuk mempermudah penyelesaian masalah. Pada dasarnya, induksi yang dilakukan tersebut telah menyeleksi berbagai ide yang tidak begitu berkaitan dengan masalah yang dihadapi. Proses induksi terjadi tepat ketika seseorang Setelah dilakukan penyaringan ide berdasarkan ide yang identik dengan ide pertama yang menghasilkan solusi, maka dilakukan penyaringan ide yang lebih efektif dan efisien dalam memberikan solusi. Prinsip induksi pun kembali dilakukan oleh otak. Untuk ide yang serupa satu sama lain, otak akan memberikan asumsi efektivitas dan efisiensi yang dihasilkan kurang lebih serupa. Dengan demikian proses penyaringan ide menjadi lebih mudah lagi karena kembali mengelompokkan ide-ide serupa dan menjalankan eliminasi terhadap basis kelompok ide tersebut. Contoh masalahnya adalah pemilihan tema makalah struktur diskrit ini. Pada awalnya seseorang memiliki sejumlah banyak ide tema yang dapat dipakai untuk membuat suatu makalah. Ketika diberikan syarat-syarat yang membatasi pemilihan tema menjadi sekelompok tema yang spesifik maka ide-ide tersebut disaring. Misalkan seseorang mendapat ide tentang pohon untuk dijadikan tema makalahnya, maka selanjutnya ia akan mengambil atau mengumpulkan ide-ide lain yang berhubungan dengan pohon. Masalah selanjutnya adalah menentukan tema yang saat direalisasikan dalam makalah akan sesuai dengan harapan dosen dan tidak membutuhkan waktu pengerjaan yang lama. Prinsip induksi berjalan saat ditemukan tema yang membutuhkan waktu pengerjaan relatif lama. Misalkan diperoleh ide tema penggunaan pohon pada aplikasi Microsoft Word untuk melakukan penelusuran Grammar Spelling. Jika didapat fakta bahwa baginya untuk mengerjakan makalah dengan tema tersebut akan menghabiskan waktu lama maka ia akan mengeliminasi ide-ide lain yang menyangkut tema cara penelusuran Spelling dalam Word maupun penggunaan pohon dalam

menelusuri word-checking pada hal apapun. Namun hal tersebut secara nyata tidak selalu demikian karena pada umumnya manusia tidak selalu berpikir menggunakan aturan logika demikian. C.Putusan dalam Memilih Solusi Pada bagian sebelumnya terdapat contoh masalah dengan dua pilihan solusi akhir yang berisi dua langkah pengerjaan yaitu solusi 3 dan solusi 8. Yang menjadi persoalan selanjutnya adalah solusi mana yang memiliki efektivitas lebih besar pada masalah yang diberikan. Namun pada kenyataannya tidak selalu dipilih solusi yang memiliki efektivitas lebih tinggi. Dalam menentukan putusan akhir, setiap orang memiliki kriteria tersendiri. Umumnya dipilih solusi yang paling memberikan keuntungan pada orang tersebut. Dengan demikian putusan akhir yang ditentukan seseorang relatif terhadap dirinya sendiri. Gambar II.6 Penentuan solusi akhir pada kenyataannya Keuntungan tersebut bisa berupa benda, hal, waktu, dan berbagai macam lainnya. Keuntungan tersebut mejadi pertimbangan tambahan selain efisiensi setelah semua tipe solusi diseleksi. Logika manusia berpikir bahwa jika melakukan hal A dan hal A berpengaruh positif terhadap hal B maka ia akan memilih hal A. Itu sebenarnya adalah dasar alasan manusia memilih solusi yang efektif dan efisien. Pada contoh kasus sebelumnya misalkan kali ini diberikan informasi bahwa solusi 3 memiliki efektivitas lebih besar dibandingkan solusi 8. Normalnya, seseorang akan memilih solusi 3 sebagai putusan akhir. Namun apabila diberikan informasi lain misalnya jika solusi 8 dipilih maka orang tersebut mendapatkan sebuah barang bernilai, maka ia akan kembali mempertimbangkan pemutusan akhirnya. Logika manusia selalu mendorongnya untuk memilih putusan yang paling punya nilai baginya. Logika manusia tidak selalu berjalan dengan persamaan berikut: Q : Hal A dipilih menjadi solusi akhir Kurang lebih proposisi tersebut dapat dinyatakan sebagai, Jika hal A merupakan solusi yang efektif dan efisien, maka hal A akan dipilih menjadi solusi akhir. Pada faktanya persamaan tersebut bisa berubah menjadi: Dimana didefinisikan informasi beru berupa X yakni kemungkinan solusi lainnya yang dipilih tanpa suatu aturan tentu. Jelas aturan logika tidak selalu berfungsi dalam kenyataannya. Namun, pada akhirnya solusi masalah yang diambil harusnya adalah solusi masalah terbaik. D.Memilih Solusi Terbaik Dari sekian banyak ide penyelesaian suatu masalah pada akhirnya akan terseleksi beberapa ide solusi yang efektif dan efisien. Kemudian muncul kendala mengenai pertimbangan solusi yang memiliki keuntungan lebih diluar efektif dan efisien. Permasalahannya kini solusi manakah yang akan dipilih sebagai putusan akhir? Dalam menentukan solusi terdapat sesuatu yang disebut solusi terbaik. Relatif terhadap permasalahannya, solusi terbaik pada umumnya tetap memperhatikan efisiensi dibandingkan aspek manapun. Pada akhirnya, efisiensi suatu solusi menjadi kriteria paling utama dalam menentukan solusi akhir. Alasannya kembali pada apa yang penulis telah nyatakan sebelumnya, manusia lebih memilih solusi yang cepat menyelesaikan masalah karena tidak ingin dibebani masalah tersebut dalam waktu yang cukup lama. Gambar II.7 Hirearki pemilihan solusi Dengan informasi: P : Hal A efektif dan efisien

III. KESIMPULAN Dalam menentukan solusi suatu permasalahan, manusia melakukan proses-proses logika di dalam otaknya. Manusia membentuk sebuah pohon keputusan di dalam pikirannya untuk melakukan seleksi ide-ide solusi sehingga diperoleh solusi yang paling efektif dan efisien. Saat menjalankan pemrosesan pohon keputusan, manusia juga mengaplikasikan prinsip induksi sebagai selektor ide. Pada saat menentukan solusi akhir pada nyatanya keuntungan suatu solusi yang menjadi pilihan akan ikut dipertimbangkan. Namun sebuah solusi yang baik akan tetap mengutamakan efisiensinya karena pada dasarnya manusia tidak ingin dibebani masalah dalam waktu yang cukup lama. REFERENCES [1] Rinaldi Munir, Matematika Diskrit Revisi Keempat., Penerbit INFORMATIKA, 2010. [2] Suyanto ST MSC, Artificial Intelligence Edisi Revisi, Penerbit INFORMATIKA, 2011, hal 11 62. [3] http://en.wikipedia.org/wiki/intelligence diakses pada tanggal 9 [4] http://id.wikipedia.org/wiki/intelegensi diakses pada tanggal 9 [5] http://id.wikipedia.org/wiki/kecerdasan diakses pada tanggal 9 PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa makalah yang saya tulis ini adalah tulisan saya sendiri, bukan saduran, atau terjemahan dari makalah orang lain, dan bukan plagiasi. Bandung, 9 Desember 2011 ttd Yusman Restu Ramadan (13510042)