Nama : Dimas Bayu Gumelar
NPM : 11115924
Kelas: 3KA10
Dosen : ESSY MALAYS SARI SAKTI
1.1 Movement
Komputer sebagai alat untuk pemindahan data yaitu untuk pemindahan data yang telah dibuat dan akan bisa membuka kembali file yang telah kita buat dengan cara mengcopy paste file yang telah kita buat. Contohnya dari keyboard ke layar monitor. Dalam game, movement adalah metode yang menekankan konsep gerak tubuh, meliputi konsep kesadaran tubuh, konsep usaha, konsep ruang, dan konsep keterhubungan.
1.2 Pathfinding
Pencarian jalur (pathfinding) merupakan bagian dari medel AI. Algoritma pathfinding menggunakan ‘Directed Non-Negative Weighted Graph’. Algoritma seperti Dijkstra dan A* menggunakan struktur data graf . Graf digunakan untuk menggambarkan jalur yang dapat diambil pada sebuah geometri ruang.
1.3 Pengambilan Keputusan
pengambilan keputusan adalah suatu proses pemilihan dari berbagai alternatif baik kualitatif maupun kuantitatif untuk mendapat suatu alternatif terbaik guna menjawab masalah atau menyelesaikan konflik (pertentangan).
Proses penurunan suatu keputusan mengandung empat unsur, yaitu :
§ Model : Model menunjukkan gambaran suatu rnasalah secara kuantitatif atau kualitatif.
§ Kriteria: Kriteria yang dirumuskan menunjukkan tujuan dari keputusan yang diambil. Jika terdapat beberapa kriteria yang saling bertentangan, maka pengambilan keputusan harus melalui kompromi (misalnya menambah jasa langganan dan mengurangi persediaan, maka keputusan mana yang diambil perlu kompromi).
§ Pembatas: Faktor-faktor tambahan yang perlu diperhatikan dalam memecahkan masalah pengambilan keputusan. Misalnya dana yang kurang tersedia.
§ Optimalisasi: Apabila masalah keputusan telah diuraikan dengan sejelas jelasnya, maka manajer menentukan apa yang diperlukan (kriteria) dan apa yang diperbolehkan (pembatas). Pada keadaan ini pengambil keputusan siap untuk memilih pemecahan yang terbaik atau yang optimal.
Proses Pengambilan Keputusan
§ Penyelidikan: Mempelajari lingkungan atas kondisi yang memerlukan keputusan. Data mentah diperoleh, diolah, dan diuji untuk dijadikan petunjuk yang dapat mengidentifikasi persoalan.
§ Perancangan: Mendaftar, mengembangkan, dan menganalisis arah tindakan yang mungkin. Hal ini meliputi proses-proses untuk memahami persoalan, menghasilkan pemecahan, dan menguji kelayakan pemecahan tersebut.
§ Pemilihan: Memilih arah tindakan tertentu dari semua yang ada. Pilihan ditentukan dan dilaksanakan.
Jadi, proses keputusan dapat dianggap sebagai sebuah arus dari penyelidikan sampai perancangan dan kemudian pada pemilihan. Tetapi pada setiap tahap hasilnya mungkin dikembalikan ke tahap sebelumnya untuk dimulai lagi. Jadi tahapan tersebut merupakan unsur-unsur sebuah proses yang berkesinambungan.
Teori Pengambilan Keputusan
Teori pengambilan keputusan menekankan bahwa terdapat tujuh langkah yang harus ditempuh, yaitu:
1. Identifikasi permasalahan yang dihadapi
Ada ungkapan yang mengatakan bahwa suatu “permasalahan yang sudah dikenali hakikatnya dengan tepat sesungguhnya sudah separo terpecahkan.” Ungkapan ini mempunyai tiga implikasi, yaitu:
§ Bahwa mutlak perlu mengenali secara mendasar situasi problematik yang menimbulkan ketidakseimbangan dalam kehidupan organisasi atau perusahaan.
§ Pengenalan secara mendasar berarti “akar” penyebab timbulnya ketidakseimbangan harus digali sedalam-dalamnya.
§ Mengambil keputusan tidak boleh puas hanya dengan diagnosis gejala-gejala yang segera tampak. Jika hanya gejala yang diidentifikasikan, sangat mungkin “terapinya” pun hanya mampu menghilangkan gejala tersebut. Padahal yang harus dihilangkan adalah “sumber penyakitnya”.
2. Pengumpulan data
Berangkat dari pandangan bahwa pengambilan keputusan memerlukan dukungan informasi yang lengkap, mutakhir, dapat dipercaya, dan diolah dengan baik. Berarti bahwa dalam pengumpulan data ada tiga hal yang mutlak mendapat perhatian, yaitu:
§ Pentingnya menggali data dari semua sumber yang layak digali, baik secara internal maupun secara eksternal. Dari segi inilah harus dilihat pentingnya akses bagi para pengolah data terhadap semua sumber data.
§ Pentingnya untuk menjamin bahwa data yang dikumpulkan relevan dengan permasalahan yang hendak diatasi.
§ Bahwa mutu data yang dikumpulkan haruslah setinggi mungkin sehingga informasi yang dihasilkan akan bermutu tinggi pula.
3. Analisis data
Analisis data harus mampu menunjukkan berbagai alternatif yang mungkin ditempuh untuk memecahkan masalah. Oleh karena itu, analisis data diarahkan pada pembentukan persepsi yang sama diantara berbagai pihak tentang arti data yang dimiliki, dengan demikian memberikan interpretasi yang sama tentang data tersebut.
4. Analisis berbagai alternatif
Salah satu tantangan yang dihadapi dalam mengambil keputusan ialah menemukan jawaban yang paling tepat terhadap pertanyaan: Apakah dalam mengambil keputusan harus selalu terdapat berbagai alternatif? Pertanyaan ini penting karena jika seorang pengambil keputusan dihadapkan kepada hanya satu alternatif dan ia memutuskan untuk menggunakan alternatif tersebut, yang bersangkutan sudah mengambil keputusan. Bahkan teori pengambilan keputusan mengatakan bahwa jika seseorang memutuskan untuk tidak mengambil keputusan, tindakannya itu adalah pengambilan keputusan juga.
5. Pemilihan alternatif
Jika dilakukan dengan cermat, analisis berbagai alternatif akan “memberi petunjuk” tentang alternatif yang sebaiknya digunakan karena akan membuahkan solusi yang paling efektif. Alternatif di pilih dengan demikian, merupakan alternatif yang tampaknya paling baik. Pengalaman mengambil keputusan di masa lalu dan keyakinan bahwa keputusan yang diambil adalah keputusan yang terbaik.
6. Implementasi (pelaksanaan)
Apakah alternatif yang dipilih merupakan pilihan yang terbaik atau tidak diuji pada waktu digunakan dalam arti mampu tidaknya menghilangkan situasi permasalahan dan apakah permasalahan yang dihadapi tersebut dapat dipecahkan secara efektif atau tidak.
7. Evaluasi (penilaian)
Hasil pelaksanaan memerlukan penilaian yang objektif, rasional dan berdasarkan tolok ukur yang baku. Seperti dimaklumi, hasil penilaian dapat menunjukkan bahwa hasil yang di capai melampaui harapan, sekedar sesuia dengan sasaran atau kurang dari sasaran. Kesemuanya itu menjadi bahan penting dalam mengelola organisasi atau perusahaan di masa depan.
1.4 Taktik dan strategi AI
AI dalam game biasanya memiliki kecepatan dalam taktik bermain sehingga mengharuskan pemain untuk berfikir lebih cepat untuk menyusun strategi terbaik agar dapat memperoleh skor yang maksimal. Kecerdasan buatan merupakan kecerdasan yang ditujukan oleh suatu entitas buatan, yang diciptakan dan diterapkan kedalam sebuah mesin (komputer) sehingga dapat melakukan perbuatan seperti manusia. Strategi dalma gamepun bervariasi. Salah satunya adalah dalam game Othello yaitu strategi bermain reversy, sperti jumlah pin, penguasaan sudut/x-square/c-square, jumlah pin stabil, mobility, jumlah pin tepi, parity, dan pola sisi/sudut.
1.5 Pembelajaran
Machine learning adalah teknik AI yang berkaitan dengan pembelajaran data dan menggunakannya untuk memprediksi informasi yang ada di dunia.
Machine learning dibangun dengan menggunakan algoritma. Rangkaian instruksi ini akan menyelesaikan suatu permasalahan. Contoh algoritma yang dimaksud adalah decision tree learning dan association rule learning.
Namun, algoritma machine learning yang berperan dalam kehidupan di dunia adalah jaringan saraf buatan, suatu teknik yang terinspirasi oleh cara kerja neuron otak manusia.
Sederhananya begini: suatu jaringan saraf terdiri dari beberapa lapisan neuron. Input masuk melalui lapisan pertama. Tiap neuronnya menerima input, sehingga setiap neuron memiliki muatan, dan menghasilkan output berdasarkan muatan mereka. Output dari lapisan pertama kemudian didistribusikan ke lapisan kedua untuk diproses, dan begitu seterusnya hingga output akhir dapat dihasilkan.
Kemudian hal menarik pun terjadi. Siapapun yang menjalankan jaringan dapat mendefinisikan seperti apa output akhir yang “benar” seharusnya. Setiap kali data didistribusikan melalui jaringan tersebut, hasil akhirnya dibandingkan dengan hasil yang “benar”, dan sejumlah penyempurnaan akan dilakukan hingga tercipta outputakhir yang benar. Dengan kata lain, jaringan tersebut mampu melatih dirinya sendiri.
Otak buatan ini dapat mempelajari bagaimana cara mengidentifikasi banyak hal. Misalnya kursi dalam sebuah foto,. Seiring berjalannya waktu, ia dapat mempelajari karakteristik kursi tersebut, dan meningkatkan kemampuannya dalam mengidentifikasi benda tersebut.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar