TUGAS ILMU KEALAMAN DASAR “PENJELASAN MENGENAI ARTIFICIAL INTELLIGENT” Dosen Mata Kuliah : HARI WIBOWO, S.T., M.T. NIP. 197110191997021001 Dikerjakan Oleh : ALDI RIFANI NIM. D1011151050 PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TANJUNGPURA 2019 Pengertian AI (Artificial Intelligence) Komputer yang kita kenal yang sudah bisa kita anggap luar biasa, namun kehebatan pada sistem komputer biasa adalah hasil dari fungsi-fungsi yang di inputkan oleh pembuatan sistem komputer itu, sedangkan pada sistem kecerdasan buatan tidak hanya membuat mesin menjalankan fungsi-fungsi yang hebat ketika di operasikan oleh pengguna, tetapi mesin dapat menentukan sendiri keputusan apa yang akan di ambil berdasarkan pengalaman yang di rekam menjadi sebuah pengetahuan yang tersimpan di databasenya. Kemunculan Artificial Intelligence saat ini bisa di bilang sebuah kemajuan teknologi, karena konsep inovasi Artificial Intelligence banyak di terapkan dalam berbagai bidang seperti multimedia, search engine, robotik, smart home dan berbagai teknologi lainya. Setelah mengetahui pengertian AI (Artificial Intelligence), Lalu bagaimana sih awal mulanya teknologi luar biasa yang mampu mengubah ini di temukan? Berikut di bawah ini adalah sejarah dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Sejarah AI (Artificial Intelligence) Program kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence pertama kali di bangun pada tahun 1951, pada tahun itu merupakan masa-masa periode penciptaan Artificial Intelligence. Pada saat itu program Artificial Intelligence pertama kali di ciptakan untuk menjalankan sebuah mesin bernama Ferranti Mark 1. Proses penciptaan itu di lakukan di University of Manchester. Kemudian pengembangan Artificial Intelligence berlanjut pada program yang di tulis oleh Christopher Strachey untuk menjalankan sebuah permainan catur, dimana papan permainan catur itu dapat berjalan otomatis dan mampu bermain melawan manusia dengan kecerdasan yang dimilikinya sendiri. Kemudian pada tahun 1956 di konferensi pertamanya John McCharthy membuat istilah “Kecerdasan Buatan” atau Artificial Intelligence untuk konsep algoritma teknologi ini. Selain itu dia juga menciptkan bahasa pemrogramman Lips, yang kemudian algoritma kecerdasan buatan kembali di kembangkan oleh Alan Turing seorang pakar kecerdasan buatan yang namanya tetap harus sampai sekarang. Alan Turing memperkenalkan sebuah metode untuk mengoperasikan test perilaku cerdas yang ia beri nama ‘Turing Tes’. Itulah sejarah awal bagaimana kecerdasan buatan di ciptakan dan mengalami perkembangan luar biasa sampai saat ini. Contoh Penerapan AI (Artificial Intelligence) Baik pengguna komputer maupun pengguna smartphone saat ini sebenarnya sudah sangat sering berhubungan dengan teknologi kecerdasan buatan, karena hampir semua perusahaan raksasa teknologi sudah menerapkan teknologi kecerdasan buatan di dalam produknya guna mempermudah pelayanan dan membantu kinerja dari sistem yang mereka ciptakan. Perusahaan rakasasa teknolgi itu tidak hanya yang berada di luar negeri, bahkan perusahaan teknologi dalam negeri pun ramai-marai menyematkan kecerdasan buatan di dalam produknya, lalu apa saja contoh penerapan Artificial Intelligence yang populer saat ini? Berikut di bawah ini adalah contohnya. 1. Mesin Pencari Google Sejak awal google memang sudah menerapkan kecerdasan buatan pada mesin pencarinya, jika ketika pertama kali muncul google tidak mengangkat algoritma kecerdasan buatan, sudah pasti akan kalah dengan yahoo. Berkat kecerdasan buatanlah google sampai saat ini masih menjadi mesin pencari terhebat di muka bumi. Karena kecerdasan buatan yang di terapkan pada google membuat google mampu secara otomatis merayapi seluruh link dari suatu website, selain itu google juga mampu untuk membaca karakteristik penggunanya, terutama hal-hal yang di cari oleh pengguna. Google Search Engine Berkat kecerdasan buatan pada google, kita menjadi lebih mudah dalam mencari informasi yang tersebar di dalam dunia maya, selain itu kecerdasan buatan di dalam google juga membuat kita sebagai orang tua merasa nyaman karena kecerdasan buatan google mampu mengetahui mana yang mengandung konten negatif mana yang tidak, sehingga ketika ada konten negatif, google tidak akan menampilkan kepada anda, terutama bagi anda yang masih berusia di bawah cukup. 2. SIRI Artificial Intelligence Siri Iphone Bagi anda yang menggunakan smartphone keluaran dari apple yaitu Iphone pasti sudah mendengar program aplikasi SIRI, Program SIRI merupakan sebuah program cerdas yang berfungsi untuk melayani penggunanya. Bisa di bilang SIRI merupakan asisten virtual yang cerdas dan serba bisa dalam melayani pengguna mengoperasikan smartphone. Hal-hal yang bisa di lakukan SIRI adalah seperti Mengirim pesan, menemukan informasi, mencari petunjuk arah, melakukan panggilan suara, membuka aplikasi, dan bahkan menambahkan tanda acara ke kalender pada smartphone, dan kemudian akan mengingatkan anda ketika acara tersebut akan di mulai. 3. Tesla Smart Car Tesla Smart Car Ternyata saat ini penerapan dari teknologi Artificial Intelligence tidak berhenti pada komputer dan smartphone saja, tetapi sudah merambah ke dunia otomotif. Contohnya adalah mobil tesla, mobil yang di buat oleh perusahaan di bawah naungan konglomerat Elon Musk ini ternyata menerapkan kecerdasan buatan di dalamnya. Dengan kecerdasan buatan Mobil Tesla mampu untuk beroperasi sendiri tanpa adanya sopir di belakang kemudi. Bahkan mobil tesla memiliki kemampuan prediktif yang sangat luar biasa. Sehingga di ciptakanya mobil tesla merupakan bagian dari inovasi teknologi mutlak yang luar biasa. Nah itulah pengertian AI (Artificial Intelligence) yang di jelaskan pula bagaimana sejarah di ciptakanya kecerdasan buatan, dan di tambah lagi contoh-contoh penerapan kecerdasan buatan di masa modern ini. Selain tiga contoh di atas, sebenarnya banyak sekali teknologi yang menerapkan AI, seperti E-Commerce bukalapak, tokopedia dan lain sebagainya. Semoga dengan adanya artikel ini, dapat menambah pengetahuan anda tentang teknologi informasi. Perbedaan antara Kecerdasan Buatan (Komputer) dengan Kecerdasan Alami (Manusia) Kecerdasan Buatan: Bersifat permanen Mudah diduplikasi dan disebarluaskan Dapat lebih murah daripada manusia cerdas Konsisten dan menyeluruh Dapat didokumentasikan Kecerdasan Alami: Bersifat kreatif Menggunakan pengalaman panca indra secara langsung Menalar berdasarkan pemahaman yang luas dari pengalaman Memiliki tingkat ketrampilan yang luas mulai dari pemula, pemula lanjut, kompeten, profisien, dan ahli (expert) Uniknya Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan AI (Artificial Intelligence) atau Kecerdasan Buatan merupakan salah satu cabang ilmu computer yang mempelajari bagaimana cara membuat sebuah mesin cerdas, yaitu mesin yang mempunyai kemampuan untuk belajar dan beradaptasi terhadap sesuatu. Jika diartikan tiap kata, artificial artinya buatan, sedangkan intelligence adalah kata sifat yang berarti cerdas. Jadi artificial intelligence maksudnya adalah sesuatu buatan atau suatu tiruan yang cerdas. Cerdas di sini kemungkinan maksudnya adalah kepandaian atau ketajaman dalam berpikir, seperti halnya otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah. Tujuan dari riset-riset Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan adalah bagaimana membuat sebuah mesin bisa berfikir sama halnya dengan manusia yang bisa berfikir. AI digunakan untuk menjawab problem yang tidak dapat diprediksi dan tidak bersifat algoritmik atau prosedural. 4 Dasar Kategori di Konsep dasar Ai(Kecerdasan Buatan) 1. Acting Humanly Acting humanly ialah system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia yang dikenalkan pada tahun 1950 degan cara kerja pengujian melalui teletype yaitu jika penguji (integrator) tidak dapat membedakan yang mengintrogasai antara manusia dan computer maka computer tersebut dikatakan lolos(menjadi kecerdasan buatan). 2. Thinking Humanly Yaitu system yang dilakukan dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran psikologis manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen. 3. Thinking Rationaly Ini merupakn system yang sangat sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip dan prakteknya,system ini dikenal dengan penalaran komputasi. 4. Actng Rationaly Yaitu system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang menggantikan tugas manusia. Disiplin Ilmu AI Seperti yang telah disebutkan di atas bahwa AI merupakan salah satu cabang Ilmu Komputer. Tapi karena kompleksitas area AI maka dibuat sub-sub bagian yang dapat berdiri sendiri dan dapat saling bekerja sama dengan sub bagian lain atau dengan disiplin ilmu lain. Berikut ini beberapa cabang ilmu sub bagian dari AI : 1. Natural Languange Processing (NLP) Natural Languange Processing (NLP) atau Pemrosesan Bahasa Alami, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sistem untuk menerima masukan bahasa alami manusia. Dalam perkembangannya, NLP berusaha untuk mengubah bahasa alami komputer (bit dan byte) menjadi bahasa alami manusia yang dapat kita mengerti. NLP merupakan ilmu dasar yang dapat dijadikan jembatan untuk membuat komunikasi antara mesin dengan manusia. 2. Expert System (ES) Expert System (ES) atau Sistem Pakar, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem yang dapat bekerja layaknya seorang pakar. ES dapat menyimpan pengetahuan seorang pakar dan memberikan solusi berdasarkan pengetahuan yang dimilikinya tadi. ES juga merupakan salah satu cabang AI yang sering melakukan kerja sama dengan disiplin ilmu lain karena sifatnya yang dapat menyimpan pengetahuan. 3. Pattern Recognition (PR) Pattern Recognition (PR) atau Pengenalan Pola, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem untuk dapat mengenali suatu pola tertentu. Misalnya sistem PR untuk mengenali huruf dari tulisan tangan, walaupun terdapat perbedaan penulisan huruf A dari masing-masing orang tetapi PR dapat mengenali bahwa huruf tersebut adalah huruf A. Beberapa aplikasi dari PR antara lain : voice recognition, Fingerprint Identification, Face Identification, Handwriting Identification, Optical Character Recognition, Biological Slide Analysis, Robot Vision dan lainnya. 4. Robotic Robotic atau Robotika, merupakan salah satu cabang AI yang menggabungkan cabangcabang AI yang lain termasuk ketiga cabang di atas untuk membentuk sebuah sistem robotik. Keempat cabang AI di atas merupakan cabang umum yang banyak dipelajari, masih banyak cabang-cabang AI yang lainnya. Seiring perkembangan riset dalam AI, dapat dimungkinkan akan muncul cabang-cabang baru yang melengkapi unsur AI sehingga AI menjadi sebuah sistem lengkap dan akan mencapai goal-nya yang sampai sekarang masih belum sempurna. Aplikasi Artificial Intelligence Berikut ini beberapa contoh-contoh aplikasi AI yang sudah diterapkan dan memberikan sumbangsih yang cukup diperhitungkan dalam kemajuan teknologi. Kebanyakan aplikasi AI yang banyak dipakai diambil dari bidang Expert System, diantaranya adalah : a. Bidang Pertanian Pada bidang Pertanian, dibuat ES untuk memprediksi kerusakan pada jagung yang disebabkan oleh ulat hitam dan memberikan konsultasi untuk mendiagnosa kerusakan pada kacang kedelai dengan menggunakan pengetahuan tentang gejala kerusakan dan lingkungan tanaman. b. Bidang Kimia Pada bidang Kimia, dibuat ES untuk menganalisa struktur DNA dari pembatasan segmentasi data enzim dengan menggunakan paradigmagenerate & test. c. Bidang Sistem Komputer Pada bidang Sistem Komputer, dibuat ES untuk membantu operator komputer untuk monitoring dan mengontrol MVS (multiple virtual storage) sistem operasi pada komputer mainframe IBM. d. Bidang Elektronik Pada bidang Elektronik, dibuat ES untuk mengidentifikasi masalah pada jaringan telepon, ES untuk simulasi perancangan DLC (digital logic circuits) dan mengajari pelajar bagaimana cara mengatasi masalah pada sirkuit elektronik. e. Bidang Hukum Pada bidang Hukum, dibuat ES untuk membantu para auditor profesional dalam mengevaluasi potensi kegagalan pinjaman klien berdasarkan sejarah pinjaman, status ekonomi, kondisi piutang. f. Bidang Militer Pada bidang Militer, dibuat ES untuk membantu menganalisa perkiraan situasi pertempuran, memberikan interpretasi taktik laporan sensor intelijen dan memberikan rekomendasi alokasi senjata kepada komandan militer pada saat situasi perang. Di atas merupakan beberapa contoh dari AI yang sudah diaplikasikan dalam beberapa bidang. Masih banyak aplikas-aplikasi AI yang tidak mungkin disebutkan semua di sini. Beberapa contoh di atas sudah dapat memberikan gambaran bahwa cakupan Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan tidak hanya dibidang ilmu komputer tetapi bisa bekerja sama dengan bidang lain untuk menciptakan sebuah sistem yang saling mendukung. Sistem Informasi Berbasis Artificial Intelligence Untuk mendukung hal tersebut digunakan sistem informasi dengan basis komputer dengan kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang dapat membantu kita dalam mendapatkan informasi yang kita inginkan dari data yang mendukung, walaupun tanpa bantuan secara langsung dari ahli sehingga lebih efisien. Kecepatan dan keakuratan mengolah data menjadi informasi yang berarti menjadi hal yang sangat penting. Selain cepat dan akurat, kualitas informasi yang dibutuhkan juga tak kalah penting. Saat ini terdapat Sistem Informasi Berbasis Komputer atau Computer Based Information System (CBIS) dan Artificial Intelligence yang dapat membantu kita dalam mengolah data menjadi informasi yang kita butuhkan. Berikut ini penjelasannya: 1. Sistem Informasi Berbasis Komputer Sistem Informasi Berbasis Komputer atau Computer Based Information System (CBIS)merupakan suatu sistem pengolah data menjadi sebuah informasi yang berkualitas dan dipergunakan untuk suatu alat bantu pengambilan keputusan. Dalam Sistem Informasi Berbasis Komputer, komputer memainkan peranan yang penting dalan suatu sistem pembangkit informasi. Dengan integrasi yang dimiliki antar subsistemnya, sistem informasi akan mampu menyediakan informasi yang berkualitas, tepat, cepat dan akurat sesuai dengan kebutuhan. Komponen-komponen yang ada dalam Sistem Informasi Berbasis Komputer adalah perangkat keras, perangkat lunak, database, telekomunikasi, dan manusia (user). Pemanfaatan Sistem Informasi Berbasis Komputer pada perusahaan akan membantu dalam mengenalkan produk, sehingga mempermudah pemasaran. Terdapat beberapa Sistem Informasi Berbasis Komputer yang digunakan, dua di antaranya akan dijelaskan dalam tulisan ini yaitu, Sistem Pakar dan Sistem Pengambilan Keputusan. a. Sistem Pakar Sistem pakar atau Expert System (ES) adalah sebuah sistem informasi yang memiliki intelegensia buatan (Artificial Intelegent) yang menyerupai intelegensia manusia. Sistem pakar bertujuan untuk menyediakan dukungan pemecahan masalah tingkat tinggi untuk pemakai dengan cara yang efektif. Sistem pakar memiliki kemampuan untuk menjelaskan alur penalarannya dalam mencapai suatu pemecahan tertentu. Sangat sering terjadi penjelasan cara pemecahan masalah ternyata lebih berharga dari pemecahannya itu sendiri. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman. Contoh Aplikasi Sistem Pakar 1. MYCIN : Membantu petugas medis dalam mendiagnosa penyakit yang disebabkan bakteri. 2. DENDRAL : Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tak dikenal. 3. XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar. 4. SOPHIE : membantu dalam analisis sirkuit elektronik. 5. PROSPECTOR : Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit. 6. FOLIO : Menbantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi. 7. DELTA : Membantu dalam pemeliharaan lokomotif listrik disel. b. Sistem Pengambilan Keputusan Sistem Pengambilan Keputusan atau Decision Support System (DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Sistem pengambilan keputusan merupakan sebuah sistem yang memberikan pertimbangan kepada bagian manager sampai ke direktur atau pemilik saham dalam perusahaan, untuk memutuskan sebuah kebijakan tertentu dalam perusahaan. Menurut Bonczek, R.H, C.W. Holsapple dan A.B. Whinston, DSS sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi : sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen DSS lain), sistem pengetahuan (repository pengetahuan domain masalah yang ada pada DSS entah sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan). 2. Artificial Intelligence Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan, secara luas diartikan sebagai cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan pengembangan komputer (perangkat keras) dan program-program komputer (perangkat lunak) yang mampu meniru fungsi kognisi manusia. (Solso, 2008) Contoh Aplikasi Artificial Intelligence ELIZA : Program yang dapat mengambil peran seperti seorang psikiater, namun untuk kasus-kasus tertentu tidak dapat digunakan dan tetap harus dengan psikiater. PARRY : Program simulasi komputer yang bertindak sebagai pasien yanga akan diajak bicara oleh psikiater (kebalikan dari program ELIZA) 5 Dampak Positif Artificial Intelligence yang Belum Orang Ketahui 1. Memberikan Penyederhanaan Solusi Untuk Kasus-Kasus yang Kompleks AI sendiri dibuat untuk menyelesaikan masalah yang mungkin manusia sendiri belum bisa memecahkannya. Pernah suatu kasus, AI bisa menyelesaikan soal matematika yang belum tentu manusia bisa mengerjakannya. Dengan keberadaaan AI ini diharapkan dapat membantu manusia untuk memecahkan permasalah yang kompleks dengan begitu manusia dan AI dapat bekerja sama deh. 2. Penghematan Waktu Menyelesaikan Masalah Yang Kompleks Yang biasanya mungkin manusia menyelesaikan masalah kompleks membutuhkan waktu yang lama dengan adanya AI ini bisa lebih cepat, jadi kita bisa beralih menyesalaikan masalah-masalah yang lain dan tidak stuck di masalah itu saja. Membantu banget ya AI ini! 3. Meningkatkan Produktivitas Kerja Sudah banyak negara maju, contohnya jepang, korea dan amerika mempercayakan proses pekerjaan di industrinya kepada robot loh. Dengan adanya robot ini pekerjaan yang berat dengan siklus berulang akan menjadi lebih cepat terselesaikan. Robot ini juga tidak akan merasa lelah, sakit, malas dan akan terus bekerja selama 24 jam. 4. Memungkinkan Penggabungan Berbagai Bidang Pengetahuan dari Berbagai Pakar AI ini bisa belajar dari orang-orang yang menggunakannya loh. Cara kerjanya yaitu dari mengolah data yang ada sebagai sumber belajarnya. Dengan begitu, pengetahuan yang diinput oleh berbagai pakar melalui Engineer ke AI ini dapat diolah dan digabungkan untuk menjadi sumber belajarnya. Keren ya 5. Pengetahuan dari Seorang Pakar dapat Didokumentasi tanpa Batas Karena ingatan manusia terbatas, dengan adanya AI ini diharapkan pengetahuan yang ada akan terus dapat diingat. Jadi, mau berapa banyak pengetahuan yang diinput ke dalam AI ini, AI akan terus mengingatnya dan didokumentasi dengan baik. METODE DALAM ARTIFICIAL INTELLIGENCE (KECERDASAN BUATAN) Metode Pencarian/Pelacakan (Search Method) Pada Artificial Intelligence Pada saat menentukan suatu kebersihan pada sistem kecerdasan yaitu melalui kesuksesan pencarian dan pencocokan. Adapun 2 teknik pencarian/pelacakan yang dipakai yaitu pencarian buta (blind search) dan pencarian heuristik (heuristic search). 1. Pencarian Buta (Blind Search) Pada metode pencarian buta (blind search) umumnya menggunakan 2 metode, antara lain : Pencarian Melebar Pertama (Breadth-First Search) Pada metode ini, semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level pertama dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya. Demikian pula dari kiri ke kanan sehingga ditemukannya solusi. Pencarian Mendalam Pertama (Depth-First Search) Pada metode ini, akan dilakukan pada proses pencarian semua anaknya sebelum dilakukan pencarian ke node-node yang selevel. Pencarian dimulai dari node-node yang selevel. Pencarian dimulai dari node akar ke level yang lebih tinggi. Proses ini akan terus diulangi hingga mendapatkan solusi. 2. Pencarian Heuristik (Heuristic Search) Dalam pencarian buta tidak dapat sering diterapkan dengan baik, hal ini dikarenakan dalam waktu aksesnya cukup lama dan besarnya memori yang dipakai. Kelemahan ini dapat diatasi jika memiliki informasi tambahan dari domain yang bersangkutan. Ada 4 metode dalam pencarian heuristic, antara lain : Pembangkit dan Pengujian ( Generate and Test ) Metode ini merupakan penggabungan antara depth-first search dengan pelacakan mundur (backtracking),yaitu bergerak ke belakang menuju suatu keadaan awal. Nilai pengujian berupa jawaban baik berupa “ya”atau “tidak”. Pendakian Bukit ( Hill Climbing ) Pada metode ini hampir sama seperti metode pembangkitan dan pengujian, namun proses pengujian ini dilakukan dengan fungsi heuristic. Pembangkitan kondisi yang berikutnya sangat tergantung pada feedback dari prosedur pengetesan. Tes fungsi heuristic akan menunjukkan seberapa baiknya nilai perkiraan yang diambil terhadap kondisi-kondisi lainnya yang mungkin terjadi. Pencarian Terbaik Pertama ( Best First Search) Metode best-first search merupakan metode yang mnegambil kelebihan dari kedua metode kombinasi dari metode depth-first search dengan metode breadthfirst search. Apabila ada pencarian dengan metode hill climbing tidak dapat untuk balik ke node pada level yang lebih rendah meskipun memiliki nilai heuristic yang lebih baik, lain halnya dengan metode best-first search. Pada metode ini, pencarian dapat mengunjungi node yang ada di level yang lebih rendah, jika node pada level yang lebih tinggi memiliki nilai heuristic yang lebih buruk. Simulated Annealing Ide dasar terbentuk metode ini yaitu dari pemrosesan logam. Annealing (memanaskan kemudian mendinginkan) dalam pemrosesan logam adalah suatu proses bagaimana membuat bentuk cair yang sedikit demi sedikit menjadi bentuk yang lebih padat seiring dengan penurunan pada temperatur. Simlated Annealing umumnya digunakan dalam penyelesaian masalah yang dimana perubahan keadaan dari suatu kondisi ke kondisi lainnya membutuhkan ruang yang sangat besar, misalkan perubahan gerakan dengan menggunakan permutasi pada masalah Travelling Salesman Problem.
