GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN TEKNIK KOMPUTER INDONESIA

Progam Studi : Sistem Komputer Pengembang : Albaar Rubhasy, S.Si., M.T.I.

Matakuliah : Inteligensi Buatan

SKS : 3 SKS

Sasaran : Mahasiswa memahami konsep Inteligensi Buatan serta penerapannya.

TIU : Mahasiswa mampu mempelajari dasar-dasar dalam Inteligensi Buatan. Deskripsi MK : Mata kuliah ini mengajarkan tentang dasar-dasar dalam Inteligensi Buatan atau Artificial Intelligence (AI).

Beberapa materi yang dibahas antara lain: pengantar AI, klasifikasi AI, intelligent agents, problem-solving agents, logical agent, representasi pengetahuan, teori probabilistik, dan PROLOG sebagai bahasa pemrograman untuk aplikasi AI.

NO TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS POKOK BAHASAN SUB. POKOK BAHASAN

STRATEGI PEMBELAJARAN KOMPOSISI (%) PUSTAKA

METODE MEDIA WAKTU TEORI PRAK. 1. Mempelajari pengertian,

kategorisasi, bidang-bidang terkait, sejarah, serta kondisi terkini AI

Pendahuluan 1. Definisi 2. Kategorisasi 3. Bidang-bidang terkait AI 4. Sejarah AI 5. Kondisi AI

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

2. Mempelajari konsep dasar Intelligent/Rational Agents, Task Environment, berbagai jenis program Agent, serta jenis-jenis Environment

Intelligent Agents 1. Konsep Rational Agent 2. Task Environment 3. Jenis Program Agent 4. Jenis Environment

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

3. Mempelajari cara kerja, sifat, perumusan masalah, serta cara penelusuran state space

Problem-solving Agents 1. Cara Kerja Problem-Solving Agent

2. Sifat Problem-Solving

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

NO TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS POKOK BAHASAN SUB. POKOK BAHASAN

STRATEGI PEMBELAJARAN KOMPOSISI (%) PUSTAKA

METODE MEDIA WAKTU TEORI PRAK.

dari berbagai metode pelacakan

Agent 3. Perumusan Masalah

sebagai State Space 4. Penelurusan State Space

5. Jenis-jenis metode pelacakan

4. Mempelajari cara pelacakan menggunakan metode pelacakan buta yang terdiri dari Breadth-First Search, Depth-First Search, Uniform Cost Search, Depth-Limited Search, dan Iterative Deepening Search

Metode Pelacakan Buta 1. Breadth-First Search 2. Depth-First Search 3. Uniform Cost Search 4. Depth-Limited Search 6. Iterative Deepening Search

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

5. Mempelajari cara pelacakan menggunakan metode pelacakan heuristik yang terdiri dari Best-First Search, A* Search, Constraint Satisfaction, dan Means End Analysis

Metode Pelacakan Heuristik

1. Best-First Search 2. A* Search 3. Constraint Satisfaction 5. Means End Analysis

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

6. Mempelajari prosedur pelacakan menggunakan Algoritma Genetik, yang mencakup cara mutasi, persilangan, dan seleksi

Metode Pelacakan dengan Algoritma Genetik

1. Prosedur 2. Mutasi 3. Persilangan 4. Seleksi

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

7. Mempelajari konsep dasar Logical/Knowledge-based Agents, representasi pengetahuan, dan Wumpus World

Logical Agents 1. Knowledge-based Agents 2. Knowledge base 3. Knowledge Representation 4. Knowledge Representation

Language 5. Entailment, Inference &

Model 4. Wumpus World

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

8. Mempelajari notasi, syntax, semantic, validitas dan soundness dalam logika

Logika Proposisi 1. Logika sebagai KRL 2. Syntax 3. Semantic

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

NO TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS POKOK BAHASAN SUB. POKOK BAHASAN

STRATEGI PEMBELAJARAN KOMPOSISI (%) PUSTAKA

METODE MEDIA WAKTU TEORI PRAK.

proposisi 4. Soundness & Validity 5. Inference Rule 6. Pembuktian

9. Mempelajari notasi, syntax , dan kuantor dalam logika predikat

Logika Predikat 1. Notasi Logika Predikat 2. Syntax FOL 3. Kuantor Universal 4. Kuantor Eksistensial

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

10. Mempelajari berbagai cara penalaran dalam logika predikat, seperti reduksi, unifikasi, GMP, forward dan backward chaining, dan resolution

Penalaran dalam Logika Predikat

1. Instantiation 2. Reduksi ke Propositional

Form 3. Unification 4. Generalized Modus Ponens 5. Pendekatan Penalaran FOL 6. Forward chaining 7. Backward chaining 8. Resolution

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

11. Mempelajari konsep mengenai ketidakpastian, probibilitas dan Teorema Bayes, faktor kepastian dan Teori Dempster-Shafer

Teori Probabilistik 1. Ketidakpastian 2. Probabilitas dan Teorema

Bayes 3. Faktor Kepastian 4. Teori Dempster-Shafer

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

12. Mempelajar dasar-dasar serta struktur PROLOG sebagai bahasa pemrograman untuk aplikasi AI

PROLOG: bahasa pemrograman untuk aplikasi AI

1. Dasar-dasar PROLOG

2. Struktur program PROLOG

Kuliah Mimbar

Papan tulis dan LCD Proyektor

1 x 120 menit = 120 menit

100 - [1] dan [2]

Bacaan

1. Suryadi HS, Pengantar Sistem Pakar, Gunadarma, Jakarta, 1994

2. Russell, S and Norvig, P Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 2003, Second Edition