ALL I ASK: PENDEKATAN TEORI AUTOMATA UNTUK MENYELESAIKAN APLIKASI-APLIKASI DI BIDANG ILMU KECERDASAN BUATAN

PENDEKATAN TEORI AUTOMATA UNTUK MENYELESAIKAN

APLIKASI-APLIKASI DI BIDANGILMU KECERDASAN BUATAN

DISUSUN OLEH :

MAULITA TRI ANDRIYANI

14010250

PROGAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS DEHASEN

TAHUN 2016/2017

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Komputer mengikuti sejumlah prosedur sistematis, atau algoritme, yang dapat diaplikasikan untuk serangkaian input (string) yang menyatakan integer dan menghasilkan jawaban setelah sejumlah berhingga langkah.

Teori Teori bahasa automata banyak diterapkan pada bidang tata bahasa formal (formal language), terutama untuk kepentinga perancanganatau pengembangan sebuah kompilator (compiler) dan pemroses naskah(text processor). Bahasa formal adalah kumpulan kalimat. Semua kalimat dalam sebuah bahasa dibangkitkan oleh sebuah tata bahasa (grammar) yang sama. Sebuah bahasa formal bisa dibangkitkan oleh dua atau lebih tata bahasa berbeda. Dikatakan bahasa formal karena grammar diciptakan mendahului pembangkitan setiap kalimatnya. Bahasa manusia bersifat sebaliknya; grammar diciptakan untuk meresmikan kata-kata yang hidup di masyarakat.

Automata juga dapat digunakan untuk melakukan pemodelan dan pendekatan pemecahan masalah masalah yang berkaitan dengan aplikasi aplikasi di dalam bidang kecerdasan buatan. Pada makalah ini akan diterapkan teori automata sebagai pendekatan pemecahan masalah dalam dua bidang aplikasi kecerdasan buatan, yaitu aplikasi permainan Ember Air dan aplikasi sistem pakar.

1.2 Batasan Masalah

Dalam pembuatan sistem ini terdapat batasan-batasan yaitu :

1. Pemecahan masalah dalam dua bidang aplikasi kecerdasan buatan aplikasi permainan Ember Air

2. Pemecahan masalah dalam dua bidang aplikasi kecerdasan buatan aplikasi sistem pakar

1.3 Rumusan Masalah

1. Apa yang dimaksud dengan Automata Hingga?

2. Apa yang dimaksud dengan Kecerdasan Buatan?

3. Bagaimana proses dalam aplikasi permainan Ember Air

4. Bagaimana proses dalam Diagnosa Penyakit Sinusitis

1.4 Tujuan Penulisan

1. Mengetauhi penjelasan Automata Hingga

2. Mengetauhi penjelasan tentang Kecerdasan Buatan

3. Mengetahui Pemodelan Permainan Ember Air dengan Teori automata

4. Mengetahui Studi Kasus Diagnosa Penyakit Sinusitis

1.5 Manfaat Penulisan

· Manfaat Teoritis

Hasil penelitian ini secara teoritis diharapkan dapat memberikan sumbangan pemikiran dalam memperkaya wawasan konsep pendekatan teori automata untuk menyelesaikan aplikasi-aplikasi di bidang ilmu kecerdasan buatan

· Manfaat Praktis

Hasil penelitian ini secara praktis diharapkan dapat menyumbangkan pemikiran terhadap pemecahan masalah pendekatan teori automata yang berkaitan dengan aplikasi-aplikasi di bidang ilmu kecerdasan buatan

Selanjutnya hasil penelitian ini diharapkan menjadi acuan bagi penyusunan program pemecahan masalah pendekatan teori automata untuk menyelesaikan aplikasi-aplikasi di bidang ilmu kecerdasan buatan.

BAB II
TINJAUAN PSUSTAKA

2.1 Automata Hingga

Automata adalah suatu mesin sekuensial (otomatis), yang menerima input dari pita masukan dan mengeluarkan output, keduanya dalam bentuk diskrit. Automata mempunyai sifat-sifat :

Ø Kelakuan mesin bergantung pada rangkaian masukan yang diterima mesin
tersebut.

Ø Setiap saat, mesin dapat berada pada satu status tertentu dan dapat berpindah ke
status baru karena adanya perubahan input.

Ø Rangkaian input (diskrit) pada mesin automata dapat dianggap sebagai bahasa
yang harus “dikenali” oleh sebuah automata. Setelah pembacaan input
selesai, mesin automata kemudian membuat “keputusan”.

Jenis- jenis automata :

Jenis	Pita masukan	Arah Head	Memori
Finite State	Read Only	1 arah	–
Push Down	Read Only	1 arah	stack
Linear-Bounded	R/W	2 arah	(bounded)
Turing Machine	R/W	2 arah	(unbounded)

Pada bahasan ini jenis automata yang akan dipakai adalah Finite State Automata (FSA). FSA adalah mesin yang dapat mengenali kelas bahasa reguler dan memiliki sifat-sifat :

1) Pita masukan (input tape) berisi rangkaian simbol (string) yang berasal dari himpunan
simbol / alfabet.

2) Setiap kali setelah membaca satu karakter, posisi read head akan berada pada simbol
berikutnya.

3) Setiap saat, FSA berada pada status tertentu

4) Banyaknya status yang berlaku bagi FSA adalah berhingga.

Suatu FSA didefenisikan sebagai F = (Q, ∑, q0, δ, F) dengan

Q = himpunan state(keadaan)

∑ = himpunan input

q0 ε Q adalah keadaan awal

δ = Q x ∑ Æ Q adalah tabel transisi

F = keadaan akhir

Suatu NFA dapat direpresentasikan dalam bentuk bagan sebagai suatu graf yang diberi label dan disebut dengan graf transisi. Dalam graf transisi ini nodal adalah state dan label dari sisi menyatakan fungsi transisi, contoh Graf transisi NFA dapat dili hat pada gambar1.

Gambar 1. NFA penerima aa* | bb*

Gambar 1. diatas mempunyai defenisis formal sebagai berikut :

Q = {0, 1, 2, 3, 4}

∑ = {a,b}

q0 = 0

F = {2, 4}

δ = diagram transisi dapat dilihat pada tabel 1

2.2 Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan merupakan bidang ilmu yang mendasarkan bagaimana sebuah komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia. Dewasa ini, Penggunaan kecerdasan buatan dibutuhkan diberbagai disiplin ilmu. Irisan antara psikologi dan kecerdasan Buatan melahirkan area cognition and psycolinguistic. Irisan antara teknik elektro dengan kecerdasan buatan melahirkan ilmu : pengolahan citra, teori kendali, pengenalan pola dan robotika. Irisan ilmu manajemen dan kecerdasan buatan
menghasilkan sistem pendukung keputusan.

Adanya irisan penggunaan kecerdasan buatan diberbagai disiplin ilmu menyebabkan cukup rumitnya untuk mengklasifikasikan lingkup bidang ilmu kecerdasan buatan, sehingga pengklasifikasian lingkup kecerdasan buatan didasarkan pada output yang diberikan yaitu pada aplikasi komersial.

Lingkup aplikasi kecerdasan buatan meliputi :

1. sistem pakar

2. Pengolahan bahasa alami

3. Pengenalan ucapan

4. Robotika dan sistem sensor

5. Computer vision

6. Problem solving and planning

7. Permainan

Secara umum untuk membangun suatu sistem yang mampu menyelesaikan masalah,perlu dipertimbangkan 4 hal yaitu:

1) Mendefenisikan masalah dengan tepat. Pendefenisian ini mencakup spesifikasi
yang tepat mengenai keadaan awal dan solusi yang diharapkan.

2) Menganalisis masalah tersebut serta mencari beberapa teknik penyelesaian
masalah yang sesuai.

3) Merepresentasikan pengetahuan yang perlu untuk menyelesaikan masalah tersebut.

4) Memilih teknik penyelesaian masalah yang terbaik.

Disamping itu NFA tersebut mengandung e-move, (e berarti empty) yang artinya dapat merubah keadaan/ state tanpa membaca input. Pada gambar 1. diatas state 0 dapat berpindah ke state 1 atau state 3 tanpa membaca input.

Selanjutnya bahasa-bahasa yang diterima oleh suatu automata berhingga bisa
dinyatakan secara sederhana dengan ekspressi regular (Regular Expression / RE). RE memberikan suatu pola atau template untuk untai/ string dari suatu bahasa. RE pada gambar diatas adalah aa*| bb*. * artinya dapat diulang mulai 0 – n kali, dan | berarti “atau”.

BAB III

PEMBAHASAN

3.1 Studi Kasus Permainan Ember Air

Terdapat 2 buah ember air nasing-masing berkapasitas 4 liter (ember A) dan 3 liter (ember B). Tidak ada tanda yang menunjukkan batas ukuran pada kedua ember tersebut. Bagaimanakah dapat diisi tepat 2 liter air ke dalam ember yangberkapasitas 4 liter ?

Untuk menyelesaikan masalah di atas maka dilakukan langkah-langkah berikut :

a. Mendefenisikan Masalah dan Representasi Ruang Keadaan

Keadaan awal : kedua ember kosong (0,0)

Keadaan akhir / solusi : Ember A tepat berisi 2 liter air dan ember B sembarang (2, n)

Operator / aturan yang mungkin dilakukan dapat dilihat pada tabel 2.

Tabel 2. Aturan Aturan Masalah Ember Air

Aturan ke	Keterangan
1	Isi ember A sampai penuh
2	Isi ember B sampai penuh
3	Tuang sebagian air keluar dari ember A
4	Tuang sebagian air keluar dari ember B
5	Buang seluruh air dari ember A
6	Buang seluruh air dari ember B
7	Tuang air dari ember B ke ember A sampai ember A penuh
8	Tuang air dari ember A ke ember B sampai ember B penuh
9	Tuang seluruh air dari ember B ke ember A
10	Tuang seluruh air dari ember A ke ember B

b. Teknik penyelesaian masalah

Masalah tersebut akan dimodelkan dengan teori automata.

3.2 Pemodelan Permainan Ember Air Dengan Teori Automata

Untuk memodelkan penyelesaian permasalahan permainan ember air di atas dengan menggunakan FSA adalah sebagai berikut :

Ember Air = (Q, S, S, d, F) dengan :

Q = { (0,0), (1,0), (2,0), (3,0), (4,0), (0,1), (4,1), (0,2), (4,2), (0,3), (1,3), (2,3), (3,3), (4,3)}

∑= { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

S = (0,0)

F = {(2,0), (2,3)}

&= lihat tabel 3

Gambar 2. Diagram FSA untuk kasus Permainan Ember Air

Dari defenisi formal di atas maka dapat digambarkan diagram FSA seperti Pada gambar. Pada gambar 2 dapat dilihat bahwa string yag dikenali oleh mesin tersebut adalah : 2 9 2 7 5 9, 5 9 2 9 5 7, 2 9 2 7 6 9 2 9 5 7, 5 9 5 9 2 7 5 9 , … Tetapi dari string-string yang dikenali tersebut 2 9 2 7 5 9 dan 5 9 2 9 5 7 adalah jalur terpendek.

3.3 Studi Kasus Diagnosa Penyakit Sinusitis

Akan dibangun sebuah sistem pakar untuk diagnosis penyakit sinusitis yag dibatasi atas 4 jenis dan gejalanya masing masing seperti yang terlihat pada tabel 4. Untuk menyelesaikan masalah ini akan dimodelkan keputusannya menggunakan diagram FSA.

Adapun defenisi Formal diagram FSA untuk kasus ini adalah sebagai berikut :

Diagnosa = (Q, S, S, d, F) dengan :

Q = {G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, Maksilaris, Frontalis, Etmoidalis, Sfenoidalis }

∑ = {ya,tidak}

S = G1

F = {G10, Maksilaris, Frontalis, Etmoidalis, Sfenoidalis}

&= lihat tabel 5

Tabel 5. Tabel transisi Penyakit Sinusitis

	Y	T
G1	G2	G10
G2	G3	G10
G3	G4	G10
G4	G5	G10
G5	G6	G8
G6	G7	G10
G7	G9	Frontalis
G8	Maksilaris	Etmoidalis
G9	Sfenoidalis	θ
G10	θ	θ
Maksilaris	θ	θ
Frontalis	θ	θ
Etmoidalis	θ	θ
Sfenoidalis	θ	θ