METODE PENCARIAN - cs.unsyiah.ac.id. - Universitas Syiah Kuala
METODE PENCARIAN - cs.unsyiah.ac.id. - Universitas Syiah Kuala
METODE PENCARIAN - cs.unsyiah.ac.id. - Universitas Syiah Kuala
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
<strong>METODE</strong> <strong>PENCARIAN</strong><br />
ì<br />
Irvanizam Zamanhuri, M.Sc<br />
Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc<br />
Jurusan Informatika<br />
<strong>Universitas</strong> <strong>Syiah</strong> <strong>Kuala</strong><br />
http://informatika.<strong>unsyiah</strong>.<strong>ac</strong>.<strong>id</strong>/irvanizam
Teknik-‐Teknik Search (1/3)<br />
ì Hal-‐hal yang muncul dalam teknik pencarian :<br />
ì Arah Search<br />
ì Topologi proses search<br />
ì Penggunaan fungsi heuris
Teknik-‐Teknik Search (2/3)<br />
ì TOPOLOGI SEARCH<br />
ì Ada 2 m<strong>ac</strong>am penggambaran problem, yaitu dalam<br />
bentuk :<br />
ì TREE (Tree)<br />
ì Graph<br />
ì TREE<br />
ì Merupakan graf dimana 2 simbol memiliki paling<br />
banyak satu lintasan yang menghubungkannya.<br />
ì T<strong>id</strong>ak ada loop dalam TREE.<br />
ì Contoh : problem ember air.
ì GRAPH<br />
Teknik-‐Teknik Search (3/3)<br />
ì Graph dibedakan menjadi 2 (dua):<br />
ì Graph berarah<br />
ì Graph T<strong>id</strong>ak berarah<br />
ì Teknik searching dalam Kecerdasan Buatan (AI)<br />
digunakan untuk mencari solusi dari suatu<br />
permasalahan.<br />
ì Langkahnya adalah dengan mendefinisikan terlebih<br />
dahulu Ruang Masalah (State)
Ruang Masalah<br />
Keadaan Awal (Ini
Studi Kasus : Masalah Galon Air<br />
4 liter<br />
3 liter<br />
A B<br />
Kran air<br />
ì Bagaimana caranya bisa d<strong>id</strong>apatkan air dengan<br />
ukuran tepat 2 liter di Galon B?
Studi Kasus : Masalah Galon Air<br />
§ Keadaan Awal à Galon A dan B masih kosong<br />
No Kejadian yang mungkin untuk masalah galon air<br />
1 Isi penuh galon A<br />
2 Isi penuh galon B<br />
3 Buang sebagian air dari galon A<br />
4 Buang sebagian air dari galon B<br />
5 Kosongkan isi galon A<br />
6 Kosongkan isi galon B<br />
7 Tuang air dari galon A ke galon B sampai galon B penuh<br />
8 Tuang air dari galon B ke galon A sampai galon A penuh<br />
9 Tuang semua air dari galon A ke galon B<br />
10 Tuang semua air dari galon B ke galon A<br />
§ Tujuan (Goal) à Galon B berisi 2 liter air, Galon A berisi n liter air
Studi Kasus : Masalah Galon Air<br />
ì Solusi<br />
Galon A Galon B No. Kejadian<br />
0 liter 0 liter Ini
Performance Searching (1/3)<br />
ì Evaluasi sebuah pencarian akan sangat kompleks<br />
ì Dasar pengukuran dari evaluasi :<br />
ì Seberapa cepat search menemukan penyelesaian<br />
ì Seberapa cepat search menemukan penyelesaian<br />
yang baik<br />
ì Kecepatan search ditentukan :<br />
ì Panjang Lintasnya.<br />
ì Jumlah sesungguhnya penulusuran node.
Performance Searching (2/3)<br />
§ Untuk mengukur performansi metode pencarian,<br />
terdapat 4 kriteria yang dapat digunakan :<br />
§ Completeness<br />
§ Apakah solusi pas< ditemukan?<br />
§ Time Complexity<br />
§ Berapa lama waktu yang diperlukan<br />
§ Sp<strong>ac</strong>e Complexity<br />
§ Berapa banyak memori yang dibutuhkan<br />
§ Op
Performance Searching (3/3)<br />
ì Time & Sp<strong>ac</strong>e complexity diukur berdasarkan :<br />
ì b à faktor percabangan dari search tree<br />
ì d à depth (kedalaman) dari solusi op
Jenis Teknik Pencarian<br />
¨ Ada beberapa teknik untuk mencari kemungkinan<br />
penyelesaian, yaitu :<br />
¨ Blind Search (Uninformed Search)<br />
¤ Depth First Search (DFS)<br />
¤ Breadth First Search (BFS)<br />
¤ Uniform Cost Search (UCS)<br />
¤ Depth Limited Search (DLS)<br />
¤ Itera=ve Deepening Search (IDS)<br />
¤ Heuris=k Search (Informed Search)<br />
¤ Hill-‐Climbing Search<br />
¤ Least-‐Cost Search<br />
¤ Best First Search
BLIND SEARCH<br />
(Breadth First Search)<br />
ì Pada metode ini diperiksa se
BLIND SEARCH<br />
(Breadth First Search)
ì Keuntungan Breadth First Search :<br />
ì T<strong>id</strong>ak akan menemui jalan buntu<br />
BLIND SEARCH<br />
(Breadth First Search)<br />
ì Jika ada solusi, maka Breadth First Search akan<br />
menemukannya, jika lebih dari satu maka solusi akan<br />
ditemukan<br />
ì Kelemahan Breadth First Search<br />
ì Membutuhkan memori yang cukup banyak, karena<br />
menyimpan semua node dalam satu pohon<br />
ì Membutuhkan waktu yang cukup lama, karena menguji n<br />
level untuk mendapatkan solusi pada level yang ke(n+1)
ì Sifat Breadth First Search :<br />
ì Complete<br />
ì Ya, jika b terbatas<br />
ì Time Complexity<br />
ì Sp<strong>ac</strong>e Complexity<br />
ì Op
ì Contoh Kasus :<br />
Peta Aceh<br />
ì B.Aceh–Sabang : 1000 KM<br />
ì Sabang–Calang : 1000KM<br />
ì Calang–Jantho : 800 KM<br />
ì Jantho–Sigli : 1900 KM<br />
ì Sigli–Meulaboh : 1500 KM<br />
ì Meulaboh–Bireuen : 1800 KM<br />
ì Bireuen–Bl.P<strong>id</strong>ie : 500 KM<br />
ì Bl.P<strong>id</strong>ie–Simeulu : 1000 KM<br />
ì Simeulue–Takengon : 1500 KM<br />
ì Takengon–Lhokseumawe: 1500 KM<br />
ì Lhokseumawe–Tapaktua : 1000KM<br />
ì Tapaktuan-‐Singkil : 800KM<br />
ì Singkil-‐Bl.Kejren : 900KM<br />
ì Bl.Kejren-‐Kut<strong>ac</strong>ane : 700KM<br />
ì Kut<strong>ac</strong>ane-‐Langsa : 900KM<br />
ì Langsa-‐Perlak :1000KM
Tree : Kasus Peta Aceh
BLIND SEARCH<br />
(Depth First Search)<br />
ì Pencarian dilakukan pada suatu simpul dalam se
BLIND SEARCH<br />
(Depth First Search)<br />
ì Metode pencarian dapat dilihat seper< gambar :
BLIND SEARCH<br />
(Depth First Search)<br />
ì Keuntungan :<br />
ì Membutuhkan memori rela
BLIND SEARCH<br />
(Depth First Search)<br />
§ Sifat Depth First Search<br />
§ Complete<br />
§ T<strong>id</strong>ak Commplete, jika pohon yang dibangkitkan<br />
mempunyai level yang sangat dalam (
ì Contoh Kasus :<br />
Peta Aceh<br />
ì B.Aceh–Sabang : 1000 KM<br />
ì B.Aceh–Calang : 1000KM<br />
ì Calang–Meulaboh : 800 KM<br />
ì Meulaboh–Bl.P<strong>id</strong>ie : 1900 KM<br />
ì Bl.P<strong>id</strong>ie–Tapaktuan : 1500 KM<br />
ì Bl.P<strong>id</strong>ie–Singkil : 1800 KM<br />
ì Meulaboh–Simulue : 500 KM<br />
ì B.Aceh–Jantho : 1000 KM<br />
ì B.Aceh–Sigli : 1500 KM<br />
ì Sigli–Bireuen : 1500 KM<br />
ì Bireuen–Takengon : 1000KM<br />
ì Mtakengon-‐Bl.Kejren : 800KM<br />
ì Takengon-‐Kut<strong>ac</strong>ane : 900KM<br />
ì Bireuen-‐Lhokseumawe : 700KM<br />
ì Lhokseumawe-‐Langsa : 900KM<br />
ì Lhokseumawe-‐Perlak :1000KM
Tree : Kasus Peta Aceh
BLIND SEARCH<br />
(Uniform Cost Search)<br />
ì Konsepnya hampir sama dengan BFS<br />
ì Pada UCS, menggunakan urutan biaya dari yang<br />
paling kecil sampai terbesar<br />
ì UCS berusaha untuk menemukan solusi dengan<br />
total biaya terendah.<br />
S<br />
5<br />
8<br />
12<br />
A<br />
C<br />
B<br />
2<br />
7<br />
10<br />
G
Latihan: (Problem Solving Agent)<br />
ì 8-‐Puzzle Problem :<br />
ì Contoh 8-‐puzzle, puzzle ukuran 3x3 dengan 8 angka dan<br />
satu buah spasi kosong.<br />
ì Goal : letakkan angka tersebut berurutan seper< gambar<br />
berikut:
Referensi<br />
ì Sebagian besar materi(sl<strong>id</strong>e) disiapkan oleh<br />
(Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Indonesia (STIKI)<br />
Malang.<br />
ì George F. Luger, Ar
Change language