Pertemuan 3

Pertemuan 3

oleh Handika Rhama -

1. "Pencarian buta" dalam kecerdasan buatan (AI) mengacu pada pencarian tanpa informasi tambahan atau panduan untuk menemukan solusi, kecuali informasi yang berasal dari struktur masalah yang sedang dieksplorasi. Pada dasarnya, AI menjelajahi ruang masalah tanpa mengandalkan pengetahuan heuristik yang dapat membantu mempercepat proses pencarian. Dua jenis algoritma pencarian buta yang umum adalah pencarian luas-pertama (breadth-first search) dan pencarian mendalam-pertama (depth-first search)​ 

Sumber : "Santoso, Joseph Teguh. Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence). Yayasan Prima Agus Teknik, 2023."


2. Perbedaan antara Breadth-First Search (BFS) dan Depth-First Search (DFS) dalam pencarian buta adalah sebagai berikut:

Breadth-First Search (BFS): BFS mengeksplorasi semua simpul pada tingkat tertentu sebelum melanjutkan ke tingkat berikutnya, BFS menjamin untuk menemukan solusi jika solusi ada, dan akan menemukan solusi dengan lintasan terpendek jika tersedia, Kekurangan BFS adalah membutuhkan banyak memori karena setiap simpul di setiap tingkat harus disimpan selama pencarian.

Depth-First Search (DFS): DFS mengeksplorasi satu jalur sepenuhnya sebelum kembali dan mencoba jalur lainnya, DFS menggunakan memori yang lebih sedikit karena hanya menyimpan simpul pada lintasan yang aktif, DFS mungkin tidak menemukan solusi jika terjebak dalam lintasan yang tidak menuju solusi atau loop tak hingga​.

Sumber: " Hutahaean, Harvei Desmon. "Penerapan Metode Best First Search pada Permainan Tic Tac Toe." Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing, vol. 1, no. 1, 2019, pp. 10-15."


3. Contoh masalah dunia nyata yang dapat dipecahkan dengan teknik pencarian buta (blind search) meliputi: Labirin atau Navigasi: Menemukan jalur keluar dari labirin atau masalah peta yang tidak memberikan informasi arah atau jarak.

Pemecahan Teka-Teki: Teka-teki seperti Sudoku atau permainan teka-teki lainnya di mana semua langkah dicoba tanpa informasi tambahan, Robotika dan Agen Otonom: Robot atau agen yang harus menemukan tujuan di lingkungan baru tanpa peta atau informasi sebelumnya.

Sumber: Hutahaean, H. D. (2019). Penerapan Metode Best First Search pada Permainan Tic Tac Toe.


4. Dalam menilai efisiensi dan keefektifan algoritma pencarian, ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan: Completeness: Apakah algoritma dapat menemukan solusi jika ada.

Time Complexity: Waktu yang dibutuhkan untuk menemukan solusi, sering diukur berdasarkan jumlah simpul yang diperiksa.

Space Complexity: Jumlah memori yang diperlukan selama pencarian.

Optimality: Apakah algoritma menemukan solusi terbaik atau solusi terpendek.

Sumber : "Sumber: Hutahaean, H. D. (2019). Penerapan Metode Best First Search pada Permainan Tic Tac Toe. Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing, 1(1), 10-15ΓÇï"