SILABUS ATIFICIAL INTELIGENCE Kode Formulir : FM

SILABUS
ATIFICIAL INTELIGENCE
Kode Formulir :
FM-STMIK MDP-KUL-04.02/R3
A. IDENTITAS MATA KULIAH
Program Studi
: Sistem Informasi
Mata Kuliah
Kode
: Artificial Inteligence
: SI-413
Bobot
: 2 SKS
Semester
: 6
Mata kuliah prasyarat
: -
Deskripsi mata kuliah
:
Standar Kompetensi
: Mahasiswa dapat menggunakan teknik-teknik Inteligensia Buatan untuk
mendapatkan solusi dari masalah yang dihadapi.
B. PENILAIAN
a. Tugas
Mata Kuliah ini mempelajari konsep dasar kecerdasan buatan, berikut
teori penunjangnya yang menyangkut
pencarian, reprentasi
pengetahuan, ketidakpastian, sistem pakar, logika fuzzy dan algoritma
genetika.
:
20%
b. Kuis
:
10%
c. UTS
:
30%
d. UAS
:
40%
C. DOSEN
a. Koordinator
:
Abdul Rahman, S.Si., M.T.I
:
:
Ruliansyah, M.Kom
a. Buku wajib
:
b. Buku Pelengkap
:
Artificial Intelligence (Tehnik dan Aplikasinya), Sri Kusumadewi,
Graha Ilmu, 2003
Tuntunan Praktis Pemrograman “Bahasa Prolog”, Andrey Andoko,
PT Elex Media Komputindo, 1989.
b. Anggota
D. PUSTAKA
E. JADWAL KONSULTASI
Hari
Jam
:
:
F. SANKSI
:
1. Pengurangan nilai tugas sebesar 10 poin perhari untuk satu tugas.
2. Tidak bisa mengikuti UAS untuk absensi kurang dari 68%.
G. TABEL KULIAH, POKOK BAHASAN DAN TUGAS
Pertemuan
Pokok Bahasan
ke
1
Penjelasan Umum tentang GBPP dan
2
3
4
5
6
7
Pengenalan Kecerdasan Buatan
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
Representasi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan
Tugas
Membaca
Soal
GBPP-SAP
Hal 01-07
Hal 12 - 55
Hal 12 – 55
Hal 12 - 55
Hal 61 - 86
Hal 61 - 86
Hal 61 - 86
UJIAN TENGAH SEMESTER
8
9
10
11
12
13
14
Ketidakpastian
Ketidakpastian
Sistem Pakar
Sistem Pakar
Hal 92 - 108
Hal 92 - 108
Hal 109 - 125
Hal 109 - 125
Hal 193 –
206
Hal 193 –
206
Hal 279 –
300
Logika Fuzzy
Logika Fuzzy
Algoritma Genetika
UJIAN AKHIR SEMESTER
Tugas III
Pokok Bahasan
: Masalah, Ruang Keadaan, Dan Pencarian
Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat mengidentifikasi masalah dan mencari beberapa teknik penyelesaian
masalah yang sesuai.
Kompetensi Dasar
Indikator
Materi Pokok
Pengalaman Belajar
1. Merepresentasikan Masalah dalam
Ruang Keadaan
1. Memahami ruang keadaan, keadaan
awal, tujuan dan aturan-aturan.
2. Memahami Graph Keadaan untuk
merepresentasikan ruang keadaan.
3. Memahami Pohon Pelacakan untuk
merepresentasikan ruang keadaan.
4. Memahami pohon AND.OR untuk
merepresentasikan ruang keadaan.
1. Mendefinisikan Masalah Sebagai Suatu
Ruang Keadaan
1. Mendefinisikan ruang
keadaan.
2. Menetapkan satu atau lebih
keadaan awal.
3. Menetapkan satu atau lebih
tujuan.
4. Menetapkan kumpulan
aturan.
5. Menggunakan Graph
keadaan, Pohon Pelacakan
dan Pohon AND/OR untuk
merepresentasikan Ruang
Keadaan.
1. Menerapkan teknik
pencarian melebar pertama
(Breadth-First Search).
2. Menerapkan teknik
Pencarian Mendalam
Pertama (Depth-First
Search).
3. Menerapkan teknik
Pencarian Heuristik
(Heuristic Search).
1. Menerapkan Graph ANDOR untuk mereduksi
masalah.
2. Menerapkan Algoritma
AO* untuk mereduksi
masalah.
2. Memahami metode pencarian dan
1. Memahami Metode Pencarian dan
pelacakan dengan menggunakan
Pelacakan menggunakan Teknik Blind
teknik pencarian dan pelacakan blind
Search.
search dan heuristic search.
2. Memahami Metode Pencarian dan
Pelacakan menggunakan Teknik
Heuristic Search.
2. Metode Pencarian dan Pelacakan
3. Memahami Operasi Reduksi
Masalah dengan Graph AND-OR
dan Algoritma AO*
3. Reduksi Masalah
1. Memahami Graph AND-OR
2. Memahami Algoritma AO*
Alokasi
Waktu
2 x 50
menit
2 x 50
menit
2 x 50
menit
Pokok Bahasan
: Representasi Pengetahuan
Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat merepresentasikan pengetahuan, melalui pemahaman tentang logika, pohon, dan jaringan semantik, frame, naskah
dan sistem produksi.
Kompetensi Dasar
1. Menerapkan representasi
pengetahuan untuk
merepresentasikan fakta
Indikator
1. Merepresentasikan fakta menggunakan
frame.
2. Merepresentasikan fakta menggunakan
naskah.
3. Merepresentasikan fakta menggunakan
Sistem Produksi.
Materi Pokok
1. Logika
2. Pohon
3. Jaringan Semantik
Pengalaman Belajar
1.
2.
Membuat suatu penalaran
terhadap suatu masalah
menggunakan frame dan
naskah
Membuat jaringan
semantik yang
menunjukkan hubungan
antar berbagai obyek.
Alokasi
Waktu
4 x 50
menit
Pokok Bahasan
: Ketidakpastian
Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat memahami bagaimana memahami masalah ketidakpastian dari suatu penalaran, probabilitas dan Teori Bayes,
Faktor Kepastian, Teori Demster-Shafer dan Logika kabur.
Kompetensi Dasar
Indikator
1. Menalarkan suatu masalah, terkait
dengan kedakpastian.
1. Dapat melakukan penalaran terhadap
suatu masalah yang terkait dengan
ketidakpastian.
2. Dapat menjelaskan bentuk program
yang terkait dengan ketidakpastian,
teorema bayes dan teori DemsterShafer.
2. Memahami program yang terkait
dengan ketidakpastian, teorima
bayes dan teri Demster-Shafer.
1.
2.
3.
4.
Materi Pokok
Pengalaman Belajar
Probabilitas dan Teorema Bayes
Faktor Kepastian
Teori Dempster – Shafer
Logika Kabur
1. Membuat penalaran
terhadap suatu masalah
yang terkait dengan
ketidakpastian.
2. Memahami bentuk
program yang terkait
dengan ketidakpastian,
teorema bayes dan teori
Demster-Shafer
Alokasi
Waktu
2 x 50
menit
Pokok Bahasan
: Sistem Pakar
Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat memahami definisi sistem pakar, konsep, bentuk, struktur dan mengaplikasikannya dalam suatu program.
Kompetensi Dasar
1. Mendeskripsikan sistem pakar,
keuntungan menggunakan sistem
pakar dan kelemahan sistem pakar.
2. Memahami Konsep dasar sistem
pakar.
Indikator
Materi Pokok
1. Memahami definisi sistem pakar.
1. Definisi Sistem Pakar
2. Memahami kelemahan dan kelebihan
Sistem Pakar.
2. Keuntungan sistem pakar
3. Kelemahan sistem pakar
3. Memahami konsep dasar sistem pakar.
Pengalaman Belajar
1. Dapat mendefinisikan
Sistem pakar.
Alokasi
Waktu
4 x 50
menit
2. Dapat memahami
kelebihan dan kekurangan
sistem pakar.
4. Konsep dasar sistem pakar
5. Bentuk sistem pakar
3. Dapat memahami konsep
dasar sistem pakar.
Pokok Bahasan
: Logika Fuzzy
Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat memahami konsep dasar logika fuzzy.
Kompetensi Dasar
1. Mahasiswa dapat menggunakan
logika fuzzy, aplikasi, himpunan,
fungsi keanggotaan, operator dasar
zaedah untuk operasi himpunan
fuzzy.
Indikator
1. Menjelaskan konsep dasar logika
fuzzy.
2. Menerapkan konsep dasar logika fuzzy
dalam bentuk kasus (permasalahan)
Materi Pokok
1.
2.
3.
4.
5.
Penggunaan logika fuzzy
Aplikasi
Himpunan fuzzy
Fungsi Keanggotaan
Operator Dasar Zadeh untuk operasi
himpunan fuzzy
Pengalaman Belajar
3. Dapat menjelaskan konsep
dasar logika fuzzy.
4. Dapat menyelesaikan
sebuah permasalahan
menggunakan logika fuzzy
Alokasi
Waktu
6 x 50
menit
Pokok Bahasan
: Algoritma Genetika
Standar Kompetensi : Mahasiswa dapat menggunakan algoritma pencarian heuristik yang didasarkan atas mekanisme evolusi biologis.
Kompetensi Dasar
1. Memahami struktur umum
algoritma genetika.
2. Menyelesaikan permasalahan
rekombinasi, mutasi dan
permasalahan kromosom.
Indikator
Materi Pokok
1. Menjelaskan struktur umum algoritma
genetika.
2. Menjelaskan pemecahan masalah
rekombinasi, mutasi dan permasalahan
kromosom.
Disiapkan oleh :
Pengalaman Belajar
1. Modus Video
1. Menggunakan algoritma
2. Menggunakan BGI
genetika dalam penyelesaian
3. Memulai dan mengakhiri modus
permasalahan.
grafik
Diperiksa oleh
Disahkan oleh,
Dafid, S.Si., M.T.I
Ketua Program Studi Sistem Informasi
Ir. Sudiadi, M.M.A.E.
Pembantu Ketua I
Ruliansyah, M.Kom :
(Anggota)
…………………
Abdul Rahman, S.Si., M.T.I. :
(Koordinator)
…………………
Alokasi
Waktu
2 x 50
menit