SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 18
Downloaden Sie, um offline zu lesen
DEFINISI ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
Dosen :Endang Retnoningsih, M.Kom
www.endangretno.com
Pertemuan 1


Kemampuan untuk....
• belajar atau mengerti dari pengalaman,
• memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu,
• menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi
yang baru,
• menggunakan penalaran dalam memecahkan
masalah serta menyelesaikannya dengan efektif
(Winston dan Pendergast, 1994)
DEFINISI KECERDASAN
DEFINISI
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
• Merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan
instruksi yang terkait dengan pemrograman
komputer untuk melakukan sesuatu hal - yang
dalam pandangan manusia adalah – cerdas (H.
A. Simon [1987])
• Sebuah studi tentang bagaimana membuat
komputer melakukan hal-hal yang pada saat
ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia
(Rich and Kinight [1991])
Mengapa Perlu AI?
a. Hampir semua permasalahan dipecahkan
dengan bantuan komputer.
b. Masalah semakin komplek tidak mungkin
manual lagi.
c. Tidak ada keterbatasan hardware lagi.
d. Keinginan manusia: Komputer bertindak
seperti manusia.
Detail Kecerdasan Buatan
a. Sudut Pandang Kecerdasan
Kecerdasan buatan mampu membuat mesin
menjadi cerdas (berbuat seperti yang
dilakukan manusia).
b. Sudut Pandang Penelitian
Kecerdasan buatan adalah studi bagaimana
membuat komputer dapat melakukan sesuatu
sebaik yang dilakukan manusia.
c. Sudut Pandang Bisnis
Kecerdasan buatan adalah kumpulan
peralatan yang sangat powerful dan
metodologis dalam menyelesaikan masalah
bisnis
d. Sudut Pandang Pemograman
Kecerdasan buatan meliputi studi tentang
pemrograman simbolik, problem solving, dan
pencarian (searching)
ARSITEKTUR INTELEGENSI
#Basis Pengetahuan (knowledge base)
Berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan
hubungan komponen satu dengan yang lainnya
#Motor Inferensi (inference engine)
Kemampuan menarik kesimpulan berdasar
pengalaman. Berkaitan dengan representasi dan
duplikasi proses tersebut melalui mesin
(misalnya, komputer dan robot).
Konsep Kecerdasan Buatan
a. Turing Test
Metode Pengujian Kecerdasan (Alan Turing).
Proses uji ini melibatkan seorang penanya
(manusia) dan dua obyek yang ditanyai.
b. Pemrosesan Simbolik
Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan
bagian dari ilmu komputer yang melakukan
proses secara simbolik dan non-algoritmik dalam
penyelesain masalah.
c. Heuristic
Suatu strategi untuk melakukan proses
pencarian (search) ruang problem secara efektif,
yang memandu proses pencarian yang kita
lakukan di sepanjang jalur yang memiliki
kemungkinan sukses paling besar.
d. Inferensi (Penarikan Kesimpulan)  AI mencoba
membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau
mempertimbangkan (reasoning), termasuk didalamnya
proses (inferencing) berdasarkan fakta-fakta dan aturan
dengan menggunakan metode heuristik, dll
e. Pencocokan Pola (Pattern Matching)  Berusaha
untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau
proses, dalam hubungan logik atau komputasional
Tujuan Kecerdasan Buatan
a. Membuat komputer lebih cerdas
b. Mengerti tentang kecerdasan
c. Membuat mesin lebih berguna
Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan
Kecerdasan Alami
▪ Lebih permanen
▪ Menawarkan kemudahan duplikasi dan
penyebaran
▪ Lebih murah daripada kecerdasan alami
▪ Konsisten dan menyeluruh
▪ Dapat didokumentasikan
▪ Dapat mengeksekusi tugas tertentu lebih cepat
daripada manusia
▪ Dapat menjalankan tugas tertentu lebih baik dari
banyak atau kebanyakan orang.
Kelebihan Kecerdasan Alami
dibanding AI
• Bersifat lebih kreatif
• Dapat melakukan proses pembelajaran secara
langsung, sementara AI harus mendapatkan
masukan berupa simbol dan representasi-
representasi
• Menggunakan fokus yang luas sebagai
referensi untuk pengambilan keputusan.
Sebaliknya, AI menggunakan fokus yang
sempit
Contoh Aplikasi AI
• Deep Blue mengalahkan Kasparov, juara dunia Catur.
• PEGASUS, suatu sistem memahami ucapan yang mampu menangani
transaksi seperti mendapatkan informasi tiket udara termurah.
• MARVEL: suatu sistem pakar real-time memonitor arus data dari
pesawatVoyager dan setiap anomali sinyal.
• Sistem robot mengemudikan sebuah mobil dengan kecepatan yang cepat
pada jalan raya umum.
• Suatu diagnostik sistem pakar sedang mengkoreksi hasil diagnosis pakar
yang sudah punya reputasi.
• Agent pintar untuk bermacam-macam domain yang bertambah pada laju
yang sangat tinggi .
• Subjek materi pakar mengajar suatu learning agentpenalarannya dalam
pusat penentuan gravitasi
TUGAS PERTEMUAN 1
JOIN ke www.edmodo.com
Group Kelas Artificial Intellegent

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Teknik pencarian heuristik
Teknik pencarian heuristikTeknik pencarian heuristik
Teknik pencarian heuristikHerman Celamanya
 
Heuristic search-best-first-search
Heuristic search-best-first-searchHeuristic search-best-first-search
Heuristic search-best-first-searchAMIK AL MA'SOEM
 
Pertemuan 11 Sistem Pakar (Expert System)
Pertemuan 11 Sistem Pakar (Expert System)Pertemuan 11 Sistem Pakar (Expert System)
Pertemuan 11 Sistem Pakar (Expert System)Endang Retnoningsih
 
Rpl 10-perancangan user interface
Rpl 10-perancangan user interfaceRpl 10-perancangan user interface
Rpl 10-perancangan user interfacef' yagami
 
Tipe manajemen memori pada sistem operasi
Tipe manajemen memori pada sistem operasi Tipe manajemen memori pada sistem operasi
Tipe manajemen memori pada sistem operasi Shary Armonitha
 
Pertemuan 05 Teknik Pencarian (Search) -lanjutan
Pertemuan 05 Teknik Pencarian (Search) -lanjutanPertemuan 05 Teknik Pencarian (Search) -lanjutan
Pertemuan 05 Teknik Pencarian (Search) -lanjutanEndang Retnoningsih
 
Mode Pengalamatan & Permasalahan Desain Pengalamatan
Mode Pengalamatan & Permasalahan Desain PengalamatanMode Pengalamatan & Permasalahan Desain Pengalamatan
Mode Pengalamatan & Permasalahan Desain Pengalamatanlailalutfi
 
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Greedy
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma GreedyAnalisis Algoritma - Strategi Algoritma Greedy
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma GreedyAdam Mukharil Bachtiar
 
Lesson learning bisnis model dan standarisasi
Lesson learning   bisnis model dan standarisasiLesson learning   bisnis model dan standarisasi
Lesson learning bisnis model dan standarisasisukamtobernat
 
Analisis Algoritma - Langkah Desain Algoritma
Analisis Algoritma - Langkah Desain AlgoritmaAnalisis Algoritma - Langkah Desain Algoritma
Analisis Algoritma - Langkah Desain AlgoritmaAdam Mukharil Bachtiar
 
10 feature engineering-univ-gunadarma
10 feature engineering-univ-gunadarma10 feature engineering-univ-gunadarma
10 feature engineering-univ-gunadarmaArdianDwiPraba
 

Was ist angesagt? (20)

Teknik pencarian heuristik
Teknik pencarian heuristikTeknik pencarian heuristik
Teknik pencarian heuristik
 
Tipe data abstract
Tipe data abstractTipe data abstract
Tipe data abstract
 
Tugas2 -metode searching ai
Tugas2 -metode searching aiTugas2 -metode searching ai
Tugas2 -metode searching ai
 
Sejarah Perkembangan CPU
Sejarah Perkembangan CPUSejarah Perkembangan CPU
Sejarah Perkembangan CPU
 
Heuristic search-best-first-search
Heuristic search-best-first-searchHeuristic search-best-first-search
Heuristic search-best-first-search
 
Pertemuan 11 Sistem Pakar (Expert System)
Pertemuan 11 Sistem Pakar (Expert System)Pertemuan 11 Sistem Pakar (Expert System)
Pertemuan 11 Sistem Pakar (Expert System)
 
Paralel prosesor
Paralel prosesorParalel prosesor
Paralel prosesor
 
Pertemuan 1 Konsep Dasar IMK
Pertemuan 1 Konsep Dasar IMKPertemuan 1 Konsep Dasar IMK
Pertemuan 1 Konsep Dasar IMK
 
Rpl 10-perancangan user interface
Rpl 10-perancangan user interfaceRpl 10-perancangan user interface
Rpl 10-perancangan user interface
 
Tipe manajemen memori pada sistem operasi
Tipe manajemen memori pada sistem operasi Tipe manajemen memori pada sistem operasi
Tipe manajemen memori pada sistem operasi
 
Pertemuan 05 Teknik Pencarian (Search) -lanjutan
Pertemuan 05 Teknik Pencarian (Search) -lanjutanPertemuan 05 Teknik Pencarian (Search) -lanjutan
Pertemuan 05 Teknik Pencarian (Search) -lanjutan
 
Sorting ppt
Sorting ppt Sorting ppt
Sorting ppt
 
Power point modul 5
Power point modul 5Power point modul 5
Power point modul 5
 
Mode Pengalamatan & Permasalahan Desain Pengalamatan
Mode Pengalamatan & Permasalahan Desain PengalamatanMode Pengalamatan & Permasalahan Desain Pengalamatan
Mode Pengalamatan & Permasalahan Desain Pengalamatan
 
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Greedy
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma GreedyAnalisis Algoritma - Strategi Algoritma Greedy
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Greedy
 
Lesson learning bisnis model dan standarisasi
Lesson learning   bisnis model dan standarisasiLesson learning   bisnis model dan standarisasi
Lesson learning bisnis model dan standarisasi
 
Analisis Algoritma - Langkah Desain Algoritma
Analisis Algoritma - Langkah Desain AlgoritmaAnalisis Algoritma - Langkah Desain Algoritma
Analisis Algoritma - Langkah Desain Algoritma
 
5 white-box
5 white-box5 white-box
5 white-box
 
Contoh rpp matematika sm
Contoh rpp matematika smContoh rpp matematika sm
Contoh rpp matematika sm
 
10 feature engineering-univ-gunadarma
10 feature engineering-univ-gunadarma10 feature engineering-univ-gunadarma
10 feature engineering-univ-gunadarma
 

Ähnlich wie AI Definisi

2 Intelegensi Buatan.pptx
2 Intelegensi Buatan.pptx2 Intelegensi Buatan.pptx
2 Intelegensi Buatan.pptxAditiyaHerawan
 
TIB_AI.pptx
TIB_AI.pptxTIB_AI.pptx
TIB_AI.pptxurfan2
 
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptxSlide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptxAgusGremory
 
ARTIFICAL INTELLIGENCE.pptx
ARTIFICAL INTELLIGENCE.pptxARTIFICAL INTELLIGENCE.pptx
ARTIFICAL INTELLIGENCE.pptxyudis4ntoso
 
AI_Pertemuan_I (1).pptx
AI_Pertemuan_I (1).pptxAI_Pertemuan_I (1).pptx
AI_Pertemuan_I (1).pptxrajatemran
 
AI-1-Konsep AI.pptx
AI-1-Konsep AI.pptxAI-1-Konsep AI.pptx
AI-1-Konsep AI.pptxSamFChaerul
 
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptxSlide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptxssuser637fdc
 
Pengantar Kecerdasan Buatan
Pengantar Kecerdasan BuatanPengantar Kecerdasan Buatan
Pengantar Kecerdasan BuatanFarichah Riha
 
Pertemuan 1-konsep-dasar-ai
Pertemuan 1-konsep-dasar-aiPertemuan 1-konsep-dasar-ai
Pertemuan 1-konsep-dasar-aiwillyhayon
 
Pengantar Kecerdasan Buatan
Pengantar Kecerdasan BuatanPengantar Kecerdasan Buatan
Pengantar Kecerdasan BuatanHerman Tolle
 
Pertemuan1 Pengantar Artifical Intelegent (Kecerdasan Buatan)
Pertemuan1 Pengantar Artifical Intelegent (Kecerdasan Buatan)Pertemuan1 Pengantar Artifical Intelegent (Kecerdasan Buatan)
Pertemuan1 Pengantar Artifical Intelegent (Kecerdasan Buatan)Endang Retnoningsih
 
Materi_13_AI_n_Sistem_Pakar.ppt
Materi_13_AI_n_Sistem_Pakar.pptMateri_13_AI_n_Sistem_Pakar.ppt
Materi_13_AI_n_Sistem_Pakar.pptFatmaSetyaningsih2
 
Kecerdasanbuatan
KecerdasanbuatanKecerdasanbuatan
Kecerdasanbuatan41510010075
 
Kecerdasanbuatan
KecerdasanbuatanKecerdasanbuatan
Kecerdasanbuatan41510010075
 

Ähnlich wie AI Definisi (20)

2 Intelegensi Buatan.pptx
2 Intelegensi Buatan.pptx2 Intelegensi Buatan.pptx
2 Intelegensi Buatan.pptx
 
TIB_AI.pptx
TIB_AI.pptxTIB_AI.pptx
TIB_AI.pptx
 
2 - Artificial Intelegence.pptx
2 - Artificial Intelegence.pptx2 - Artificial Intelegence.pptx
2 - Artificial Intelegence.pptx
 
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptxSlide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
 
ARTIFICAL INTELLIGENCE.pptx
ARTIFICAL INTELLIGENCE.pptxARTIFICAL INTELLIGENCE.pptx
ARTIFICAL INTELLIGENCE.pptx
 
1 pengertian ai
1 pengertian ai1 pengertian ai
1 pengertian ai
 
AI_Pertemuan_I (1).pptx
AI_Pertemuan_I (1).pptxAI_Pertemuan_I (1).pptx
AI_Pertemuan_I (1).pptx
 
AI-1-Konsep AI.pptx
AI-1-Konsep AI.pptxAI-1-Konsep AI.pptx
AI-1-Konsep AI.pptx
 
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptxSlide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
Slide-INF401-KECERDASAN-BUATAN-PERTEMUAN-1.pptx
 
pertemuan-1.ppt
pertemuan-1.pptpertemuan-1.ppt
pertemuan-1.ppt
 
Pengantar Kecerdasan Buatan
Pengantar Kecerdasan BuatanPengantar Kecerdasan Buatan
Pengantar Kecerdasan Buatan
 
Kecerdasan buatan 1
Kecerdasan buatan 1Kecerdasan buatan 1
Kecerdasan buatan 1
 
Pertemuan 1-konsep-dasar-ai
Pertemuan 1-konsep-dasar-aiPertemuan 1-konsep-dasar-ai
Pertemuan 1-konsep-dasar-ai
 
Kendali cerdas
Kendali cerdasKendali cerdas
Kendali cerdas
 
Pengantar Kecerdasan Buatan
Pengantar Kecerdasan BuatanPengantar Kecerdasan Buatan
Pengantar Kecerdasan Buatan
 
Pertemuan1 Pengantar Artifical Intelegent (Kecerdasan Buatan)
Pertemuan1 Pengantar Artifical Intelegent (Kecerdasan Buatan)Pertemuan1 Pengantar Artifical Intelegent (Kecerdasan Buatan)
Pertemuan1 Pengantar Artifical Intelegent (Kecerdasan Buatan)
 
1 ai
1 ai1 ai
1 ai
 
Materi_13_AI_n_Sistem_Pakar.ppt
Materi_13_AI_n_Sistem_Pakar.pptMateri_13_AI_n_Sistem_Pakar.ppt
Materi_13_AI_n_Sistem_Pakar.ppt
 
Kecerdasanbuatan
KecerdasanbuatanKecerdasanbuatan
Kecerdasanbuatan
 
Kecerdasanbuatan
KecerdasanbuatanKecerdasanbuatan
Kecerdasanbuatan
 

Mehr von Endang Retnoningsih

Penggunaan Rumus Statistik Excell
Penggunaan Rumus Statistik ExcellPenggunaan Rumus Statistik Excell
Penggunaan Rumus Statistik ExcellEndang Retnoningsih
 
2.pengenalan word latihan table of contents
2.pengenalan word latihan table of contents2.pengenalan word latihan table of contents
2.pengenalan word latihan table of contentsEndang Retnoningsih
 
1.Pengenalan komputer & internet
1.Pengenalan komputer & internet1.Pengenalan komputer & internet
1.Pengenalan komputer & internetEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 1 konsep dasar proyek si
Pertemuan 1 konsep dasar proyek siPertemuan 1 konsep dasar proyek si
Pertemuan 1 konsep dasar proyek siEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 10 Metadata Datawarehouse
Pertemuan 10 Metadata DatawarehousePertemuan 10 Metadata Datawarehouse
Pertemuan 10 Metadata DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
Pertemuan 9 Strukturdata DatawarehousePertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
Pertemuan 9 Strukturdata DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
Pertemuan 6 Infrastruktur DatawarehousePertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
Pertemuan 6 Infrastruktur DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehousePertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi DimensiPertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi DimensiEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)Endang Retnoningsih
 

Mehr von Endang Retnoningsih (20)

Penggunaan Rumus Statistik Excell
Penggunaan Rumus Statistik ExcellPenggunaan Rumus Statistik Excell
Penggunaan Rumus Statistik Excell
 
2.pengenalan word latihan table of contents
2.pengenalan word latihan table of contents2.pengenalan word latihan table of contents
2.pengenalan word latihan table of contents
 
2.pengenalan word
2.pengenalan word2.pengenalan word
2.pengenalan word
 
1.Pengenalan komputer & internet
1.Pengenalan komputer & internet1.Pengenalan komputer & internet
1.Pengenalan komputer & internet
 
Pertemuan 2 manajemen proyek si
Pertemuan 2 manajemen proyek siPertemuan 2 manajemen proyek si
Pertemuan 2 manajemen proyek si
 
Pertemuan 1 konsep dasar proyek si
Pertemuan 1 konsep dasar proyek siPertemuan 1 konsep dasar proyek si
Pertemuan 1 konsep dasar proyek si
 
Pertemuan 14 Presentasi
Pertemuan 14 PresentasiPertemuan 14 Presentasi
Pertemuan 14 Presentasi
 
Pertemuan 13 Presentasi
Pertemuan 13 PresentasiPertemuan 13 Presentasi
Pertemuan 13 Presentasi
 
Pertemuan 12 Presentasi
Pertemuan 12 PresentasiPertemuan 12 Presentasi
Pertemuan 12 Presentasi
 
Pertemuan 11 Kualitas Data
Pertemuan 11 Kualitas DataPertemuan 11 Kualitas Data
Pertemuan 11 Kualitas Data
 
Pertemuan 10 Metadata Datawarehouse
Pertemuan 10 Metadata DatawarehousePertemuan 10 Metadata Datawarehouse
Pertemuan 10 Metadata Datawarehouse
 
Pertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
Pertemuan 9 Strukturdata DatawarehousePertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
Pertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
 
Pertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
Pertemuan 6 Infrastruktur DatawarehousePertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
Pertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
 
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehousePertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
 
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi DimensiPertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
 
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi DimensiPertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
 
Pertemuan 2 Konsep Dasar DW
Pertemuan 2 Konsep Dasar DWPertemuan 2 Konsep Dasar DW
Pertemuan 2 Konsep Dasar DW
 
Pertemuan 1 Pengantar DW
Pertemuan 1 Pengantar DWPertemuan 1 Pengantar DW
Pertemuan 1 Pengantar DW
 
Pertemuan 13 Robotic
Pertemuan 13 RoboticPertemuan 13 Robotic
Pertemuan 13 Robotic
 
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
 

Kürzlich hochgeladen

Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptxSesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptxSovyOktavianti
 
Contoh Laporan Observasi Pembelajaran Rekan Sejawat.pdf
Contoh Laporan Observasi Pembelajaran Rekan Sejawat.pdfContoh Laporan Observasi Pembelajaran Rekan Sejawat.pdf
Contoh Laporan Observasi Pembelajaran Rekan Sejawat.pdfCandraMegawati
 
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SDPPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SDNurainiNuraini25
 
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfSalinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfWidyastutyCoyy
 
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptxPerumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptxadimulianta1
 
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdfModul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdfanitanurhidayah51
 
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfREFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfirwanabidin08
 
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajaraksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajarHafidRanggasi
 
presentasi lembaga negara yang ada di indonesia
presentasi lembaga negara yang ada di indonesiapresentasi lembaga negara yang ada di indonesia
presentasi lembaga negara yang ada di indonesiaNILAMSARI269850
 
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITAS
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITASMATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITAS
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITASbilqisizzati
 
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptxPPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptxssuser8905b3
 
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)MustahalMustahal
 
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMM
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMMAKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMM
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMMIGustiBagusGending
 
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7IwanSumantri7
 
Hiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
HiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaHiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Hiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaafarmasipejatentimur
 
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptxPERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptxRizkyPratiwi19
 
PPT Penjumlahan Bersusun Kelas 1 Sekolah Dasar
PPT Penjumlahan Bersusun Kelas 1 Sekolah DasarPPT Penjumlahan Bersusun Kelas 1 Sekolah Dasar
PPT Penjumlahan Bersusun Kelas 1 Sekolah Dasarrenihartanti
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAAndiCoc
 
(NEW) Template Presentasi UGM 2 (2).pptx
(NEW) Template Presentasi UGM 2 (2).pptx(NEW) Template Presentasi UGM 2 (2).pptx
(NEW) Template Presentasi UGM 2 (2).pptxSirlyPutri1
 
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING M...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING M...PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING M...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING M...Kanaidi ken
 

Kürzlich hochgeladen (20)

Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptxSesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
 
Contoh Laporan Observasi Pembelajaran Rekan Sejawat.pdf
Contoh Laporan Observasi Pembelajaran Rekan Sejawat.pdfContoh Laporan Observasi Pembelajaran Rekan Sejawat.pdf
Contoh Laporan Observasi Pembelajaran Rekan Sejawat.pdf
 
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SDPPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
 
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfSalinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
 
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptxPerumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
 
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdfModul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
 
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfREFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
 
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajaraksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
 
presentasi lembaga negara yang ada di indonesia
presentasi lembaga negara yang ada di indonesiapresentasi lembaga negara yang ada di indonesia
presentasi lembaga negara yang ada di indonesia
 
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITAS
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITASMATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITAS
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITAS
 
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptxPPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
 
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
 
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMM
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMMAKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMM
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMM
 
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7
 
Hiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
HiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaHiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Hiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
 
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptxPERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
 
PPT Penjumlahan Bersusun Kelas 1 Sekolah Dasar
PPT Penjumlahan Bersusun Kelas 1 Sekolah DasarPPT Penjumlahan Bersusun Kelas 1 Sekolah Dasar
PPT Penjumlahan Bersusun Kelas 1 Sekolah Dasar
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
 
(NEW) Template Presentasi UGM 2 (2).pptx
(NEW) Template Presentasi UGM 2 (2).pptx(NEW) Template Presentasi UGM 2 (2).pptx
(NEW) Template Presentasi UGM 2 (2).pptx
 
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING M...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING M...PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING M...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING M...
 

AI Definisi

  • 1. DEFINISI ARTIFICIAL INTELLIGENCE Dosen :Endang Retnoningsih, M.Kom www.endangretno.com Pertemuan 1
  • 3. Kemampuan untuk.... • belajar atau mengerti dari pengalaman, • memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu, • menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi yang baru, • menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah serta menyelesaikannya dengan efektif (Winston dan Pendergast, 1994) DEFINISI KECERDASAN
  • 4. DEFINISI ARTIFICIAL INTELLIGENCE • Merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal - yang dalam pandangan manusia adalah – cerdas (H. A. Simon [1987]) • Sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Kinight [1991])
  • 5. Mengapa Perlu AI? a. Hampir semua permasalahan dipecahkan dengan bantuan komputer. b. Masalah semakin komplek tidak mungkin manual lagi. c. Tidak ada keterbatasan hardware lagi. d. Keinginan manusia: Komputer bertindak seperti manusia.
  • 6. Detail Kecerdasan Buatan a. Sudut Pandang Kecerdasan Kecerdasan buatan mampu membuat mesin menjadi cerdas (berbuat seperti yang dilakukan manusia). b. Sudut Pandang Penelitian Kecerdasan buatan adalah studi bagaimana membuat komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan manusia.
  • 7. c. Sudut Pandang Bisnis Kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologis dalam menyelesaikan masalah bisnis d. Sudut Pandang Pemograman Kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, problem solving, dan pencarian (searching)
  • 9. #Basis Pengetahuan (knowledge base) Berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan komponen satu dengan yang lainnya #Motor Inferensi (inference engine) Kemampuan menarik kesimpulan berdasar pengalaman. Berkaitan dengan representasi dan duplikasi proses tersebut melalui mesin (misalnya, komputer dan robot).
  • 10. Konsep Kecerdasan Buatan a. Turing Test Metode Pengujian Kecerdasan (Alan Turing). Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai. b. Pemrosesan Simbolik Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesain masalah.
  • 11. c. Heuristic Suatu strategi untuk melakukan proses pencarian (search) ruang problem secara efektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar.
  • 12. d. Inferensi (Penarikan Kesimpulan)  AI mencoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan (reasoning), termasuk didalamnya proses (inferencing) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristik, dll e. Pencocokan Pola (Pattern Matching)  Berusaha untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik atau komputasional
  • 13. Tujuan Kecerdasan Buatan a. Membuat komputer lebih cerdas b. Mengerti tentang kecerdasan c. Membuat mesin lebih berguna
  • 14. Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alami ▪ Lebih permanen ▪ Menawarkan kemudahan duplikasi dan penyebaran ▪ Lebih murah daripada kecerdasan alami ▪ Konsisten dan menyeluruh ▪ Dapat didokumentasikan ▪ Dapat mengeksekusi tugas tertentu lebih cepat daripada manusia ▪ Dapat menjalankan tugas tertentu lebih baik dari banyak atau kebanyakan orang.
  • 15. Kelebihan Kecerdasan Alami dibanding AI • Bersifat lebih kreatif • Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasi- representasi • Menggunakan fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan. Sebaliknya, AI menggunakan fokus yang sempit
  • 16. Contoh Aplikasi AI • Deep Blue mengalahkan Kasparov, juara dunia Catur. • PEGASUS, suatu sistem memahami ucapan yang mampu menangani transaksi seperti mendapatkan informasi tiket udara termurah. • MARVEL: suatu sistem pakar real-time memonitor arus data dari pesawatVoyager dan setiap anomali sinyal. • Sistem robot mengemudikan sebuah mobil dengan kecepatan yang cepat pada jalan raya umum. • Suatu diagnostik sistem pakar sedang mengkoreksi hasil diagnosis pakar yang sudah punya reputasi. • Agent pintar untuk bermacam-macam domain yang bertambah pada laju yang sangat tinggi . • Subjek materi pakar mengajar suatu learning agentpenalarannya dalam pusat penentuan gravitasi
  • 17.
  • 18. TUGAS PERTEMUAN 1 JOIN ke www.edmodo.com Group Kelas Artificial Intellegent