Sabtu, 26 Januari 2019
Kamis, 10 Januari 2019
Rabu, 17 Oktober 2018
Jelaskan lembaga-lembaga Audit Sistem Informasi di Indonesia
1. Audit yang pertama adalah audit yang ditinjau berdasarkan luas pemeriksaan dimana audit jenis ini memiliki dua sifat. Yaitu pemeriksaan yang bersifat umum dan pemeriksaan yang bersifat khusus. Berikut penjelasannya:
a. Audit pemeriksaan umum atau General Audit
Sama seperti namanya, audit pemeriksaan umum adalah pemeriksaan laporan keuangan yang dilakukan oleh Kantor Audit Pusat atau KAP yang bersifat independent pada suatu perusahaan. Pemeriksaan ini dilakukan secara menyeluruh sekaligus memberikan penilaian juga opini tentang kewajaran laporan keuangan.
b. Audit pemeriksaan khusus atau Special Audit
Lawan dari pemeriksaan umum, audit pemeriksanaan khusus hanya dilakukan sesuai permintaan dari perusahaan. Audit yang dilakukan pada pemeriksaan khusus ini juga terbatas tidak umum seperti yang dilakukan pada pemeriksaan umum. Namun walaupun seperti itu, pengerjaan tetap dilakukan oleh Kantor Audit Pusat atau KAP.
2. Audit yang ditinjau berdasarkan bidang pemeriksaan
Audit selanjutnya adalah audit yang ditinjau berdasarkan bidang pemeriksaannya dimana bidan yang biasa diperiksa adalah laporan keuangan, operasional, ketaatan, dan yang lainnya. Berikut adalah penjelasan dari jenis-jenis audit tersebut:
a. Audit Operasional atau Management Audit
Tujuan audit ini adalah untuk mencari tahu apakah kegiatan operasional yang dilakukan dalam sebuah perusahaan sudah berjalan dengan efisien dan efektif atau belum. Kegiatan operasional lain yang di audit oleh audit operasional ini adalah kebijakan akuntansi.
b. Audit Ketaatan atau Compliance Audit
Tujuan dari audit ini adalah untuk mencari tahu apakah perusahaan/organisasi sudah menaati peraturan yang berlaku atau belum. Peraturan ini bisa menyangkut peraturan yang ditetapkan oleh perusahaan/organisasi itu sendiri ataupun peraturan, ketetapan, atau kebijakan yang ditetapkan oleh pemerintah..
c. Audit Laporan Keuangan atau Financal Statement Audit
Tujuan audit ini adalah untuk mencari tahu apakah laporan keuangan yang dibuat oleh perusahaan sudah sesuai dengan prinsip-prinsip akuntansi yang berlaku secara umum atau belum. Audit ini dilakukan dengan cara mengumpulkan dan melakukan evaluasi terhadap laporan keuangan yang ada.
d. Audit Sistem Informasi
Audit sistem informasi dilakukan oleh KAP atau Kantor Akuntan Pusat yang hanya dilakukan kepada perusahaan yang data akuntansinya diproses menggunakan System Elektronik Data Processing (EDP).
e. Audit Forensik
Tujuan dari diadakannya audit forensik adalah untuk mencegah kecurangan (fraud) yang mungkin terjadi. Audit forensik biasanya juga melakukan investigasi kriminal, mencari tahu kerugian dari suatu bisnis dan mencari tahu indikasi kecurangan saat berbisnis atau karyawan.
f. Audit Investigasi
Audit ini biasa dilakukan jika disatu perusahaan terindikasi sebuah penyimpangan yang karenanya dapat merugikan keuangan pihak lain. Audit investigasi adalah audit yang mencakup beberapa kegiatan seperti mengintifikasi (identify), menguji (examine), dan juga mengenali (recorganized) fakta dan informasi untuk mencari pembuktian atas kejadian yang sebenarnya terjadi
g. Audit Lingkungan
Keputusan Menteri LH 42 tahun 1994 menerangkan bahwa audit lingkungan merupakan proses manajemen yang didalamnya menyangkut evaluasi secara tercatat, obyektif, dan sistematik tentang bagaimana sebuah kinerja manajemen perusahaan atau organisasi lainnya yang memiliki tujuan untuk memberikan fasilitas kendali manajemen dalam upaya mengendalikan dampak lingkungan serta pemanfaatan peraturan UU pengelolaan lingkungan.
3. Audit Yang Ditinjau Berdasarkan Auditor
Audit yang ditinjau berdasarkan auditor atau kelompok pelaksana audit ini terbagi menjadi tiga macam. Mereka adalah:
a. Auditor Eksternal
Auditor eksternal adalah auditor yang bekerja untuk kantor/lembaga akuntan publik yang merupakan pihak ke-3 dimana status mereka berada di luar lembaga atau perusahaan yang mereka audit. Auditor eksternal bekerja secara obyektif dan bersifat independent.
b. Auditor Internal
Auditor internal adalah auditor yang bekerja untuk perusahaan dimana mereka bekerja. Mereka bertugas untuk mengawasi asset atau Saveguard of Asset dan mengawasi aktifitas sehari-hari operasional perusahaan mereka.
c. Auditor Pajak
Di Indonesia, auditor pajak biasanya dilaksanakan oleh Direktorat Jendral Pajak atau DJP yang tugasnya adalah melakukan ketaatan wajib pajak sesuai undang-undang yang berlaku.
d. Auditor Pemerintah
Auditor pemerintah adalah auditor yang memiliki tugas untuk menilai kewajaran sebuah informasi laporan keuangan instansi pemerintahan terhadap pelaksanaan program dan juga penggunaan aset yang dimiliki pemerintah.
Jumat, 29 Juni 2018
memberi efeck glitch pada gambar
1. Persiapkan Satu gambar yang ingin di
edit dan satu gambar glitch.
2. Hitamkan gambar yang ingin di edit
di “ image , adjustments, black & white “
4 4. Gabungan kan gambar Glitch pada
gambar yang ingin diedit lalu pilih overlay di layers
5 5. Gunakan Rectangular marquee tool
untuk mebuat gesekan pada gambar tersebut dan untuk memindahkan nya tekan CTRL
6 6. Selesai.
Rabu, 04 April 2018
Cara mengedit photo menjadi beberapa bagian serta menambahkan efek pada gambar melalui Photo ShopCs6.
1.Klik new pada file
2. Klik open dan pilih gambar
mana yang mau kamu Edit.
3.untuk momotong backgroun di gambar , saya menggunkan
pada tool PScs6.
4. untuk memberi efek pada
gambar kalian bisa klik Image, Adjustments.lalu kalian pilih mana yang bagus
untuk gambar anda.
5.untuk memtong gambar saya
menggunkan 
di tool PScs6
di tool PScs6
6. untuk mengdit text agar
lebih bagus bisa menggunakan Layer, Layer Style , stroke. Nanti akan muncul seperti
ini
7. dan ini hasil gambar yang
saya buat menggunakan Photo Shop Cs6
Rabu, 13 Desember 2017
Kamis, 23 November 2017
Teknik Pembangunan Game AI
Di dunia akademis, bidang kecerdasan buatan
dipelajari secara serius untuk meningkatkan kualitas hidup manusia. Para
peneliti dan mahasiswa (ilmu komputer atau teknik informatika) terus menerus
mengembangkan teknik-teknik pada bidang ini untuk menghasilkan mesin yang
semakin mengerti, dan memahami kebutuhan manusia. Dalam game berbasis
kecerdasan buatan, ada banyak teknik yang diadaptasi dari bidang kecerdasan
buatan untuk diterapkan pada game. beberapa diantaranya, yaitu:
Decision Making
Decision Making adalah serangkaian algoritma yang dirancang dengan memasukan beberapa kemungkinan langkah yang bisa diambil oleh suatu aplikasi, Pada game ini decision making memberikan kemampuan suatu karakter untuk menentukan langkah apa yang akan diambil. Decision making dilakukan dengan cara menentukan satu pilihan dari list yang sudah dibuat pada algoritma yang dirancang. Algoritma decision making kerap digunakan dalam aplikasi game, akan tetapi algoritma decision making dapat diimplementasikan pada banyak aplikasi lain.
Decision Making terbagi menjadi 3 yaitu : Decision Tree, State Machine dan Rule System
1. Decision Tree
Pohon Keputusan (Decision Tree) merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami. Aturan ini juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti SQL untuk mencari record pada kategori tertentu. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Karena pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, pohon keputusan ini sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain(J R Quinlan, 1993).
Dalam situasi lain kemampuan untuk menjelaskan alasan pengambilan keputusan adalah sesuatu yang sangat penting. Misalnya pada perusahaan asuransi ada larangan resmi untuk mendeskriminasi berdasarkan variabel-variabel tertentu. Perusahaan asuransi dapat mencari sendiri keadaan yang mencerminkan bahwa mereka tidak menggunakan deskriminasi yang ilegal dalam memutuskan seseorang diterima atau ditolak. Sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain dengan masing-masing rangkaian pembagian. Sebuah model pohon keputusan terdiri dari sekumpulan aturan untuk membagi sejumlah populasi yang heterogen menjadi lebih kecil, lebih homogen dengan memperhatikan pada variabel tujuannya. Sebuah pohon keputusan mungkin dibangun dengan seksama secara manual, atau dapat tumbuh secara otomatis dengan menerapkan salah satu atau beberapa algoritma pohon keputusan untuk memodelkan himpunan data yang belum terklasifikasi (Tan dkk, 2004).
Variabel tujuan biasanya dikelompokkan dengan pasti dan model pohon keputusan lebih mengarah pada perhitungan probabilitas dari masing-masing record terhadap kategori-kategori tersebut, atau untuk mengklasifikasi record dengan mengelompokkannya dalam satu kelas. Pohon keputusan juga dapat digunakan untuk mengestimasi nilai dari variabel kontinyu, meskipun ada beberapa teknik yang lebih sesuai untuk kasus ini.
Kelebihan dari metode pohon keputusan adalah:
Daerah pengambilan keputusan yang sebelumnya kompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik
Eliminasi perhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode pohon keputusan maka sampel diuji hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu
Fleksibel untuk memilih fitur dari node internal yang berbeda, fitur yang terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria yang lain dalam node yang sama. Kefleksibelan metode pohon keputusan ini meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika dibandingkan ketika menggunakan metode penghitungan satu tahap yang lebih konvensional
Dalam analisis multivarian, dengan kriteria dan kelas yang jumlahnya sangat banyak, seorang penguji biasanya perlu mengestimasikan baik itu distribusi dimensi tinggi ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode pohon keputusan dapat menghindari munculnya permasalahan ini dengan menggunakan kriteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.
Kekurangan pada pohon keputusan adalah:
Terjadi overlapping terutama ketika kelas-kelas dan kriteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal tersebut juga dapat menyebabkan meningkatnya waktu pengambilan keputusan dan jumlah memori yang diperlukan
Pengakumulasian jumlah kesalahan dari setiap tingkat dalam sebuah pohon keputusan yang besar
Kesulitan dalam mendesain pohon keputusan yang optimal
Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode pohon keputusan sangat tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.
Pohon keputusan adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data. Contoh pada Gambar diatas adalah identifikasi pembeli komputer. Dari pohon keputusan tersebut diketahui bahwa salah satu kelompok yang potensial membeli komputer adalah orang yang berusia di bawah 30 tahun dan juga pelajar. Setelah sebuah pohon keputusan dibangun maka dapat digunakan untuk mengklasifikasikan record yang belum ada kelasnya. Dimulai dari node root, menggunakan tes terhadap atribut dari record yang belum ada kelasnya ini lalu mengikuti cabang yang sesuai dengan hasil dari tes tersebut, yang akan membawa kepada internal node (node yang memiliki satu cabang masuk dan dua atau lebih cabang yang keluar), dengan cara harus melakukan tes lagi terhadap atribut atau node leaf. Record yang kelasnya tidak diketahui kemudian diberikan kelas yang sesuai dengan kelas yang ada pada node leaf. Pada pohon keputusan setiap simpul leaf menandai label kelas. Proses dalam pohon keputusan yaitu mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon (tree) kemudian mengubah model pohon tersebut menjadi aturan (rule) (J R Quinlan, 1993).
Salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 (Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input berupa sampel training, label training dan atribut. Algoritma Decision Tree C4.5 merupakan pengembangan dari ID3. Sedangkan pada perangkat lunak open source WEKA mempunyai versi sendiri dari C4.5 yang dikenal sebagai J48.
2. State Machine
Finite State Machines (FSM) adalah sebuah metodologi perancangan sistem kontrol yang menggambarkan tingkah laku atau prinsip kerja sistem dengan menggunakan tiga hal berikut: State (Keadaan), Event (kejadian) dan action (aksi). Pada satu saat dalam periode waktu yang cukup signifikan, sistem akan berada pada salah satu state yang aktif. Sistem dapat beralih atau bertransisi menuju state lain jika mendapatkan masukan atau event tertentu, baik yang berasal dari perangkat luar atau komponen dalam sistemnya itu sendiri (misal interupsi timer). Transisi keadaan ini umumnya juga disertai oleh aksi yang dilakukan oleh sistem ketika menanggapi masukan yang terjadi. Aksi yang dilakukan tersebut dapat berupa aksi yang sederhana atau melibatkan rangkaian proses yang relative kompleks.
Berdasarkan sifatnya, metode FSM ini sangat cocok digunakan sebagai basis perancangan perangkat lunak pengendalian yang bersifat reaktif dan real time. Salah satu keutungan nyata penggunaan FSM adalah kemampuannya dalam mendekomposisi aplikasi yang relative besar dengan hanya menggunakan sejumlah kecil item state. Selain untuk bidang kontrol, Penggunaan metode ini pada kenyataannya juga umum digunakan sebagai basis untuk perancangan protokol-protokol komunikasi, perancangan perangkat lunak game, aplikasi WEB dan sebagainya.
Dalam bahasa pemrograman prosedural seperti bahasa C, FSM ini umumnya direalisasikan dengan menggunakan statemen kontrol switch case atau/dan if..then. Dengan menggunakan statemen-statemen kontrol ini, aliran program secara praktis akan mudah dipahami dan dilacak jika terjadi kesalahan logika.
3. Rule Systems
Rule Based System merupakan metode pengambilan keputusan berdasarkan pada aturan-aturan tertentu yang telah ditetapkan. RBS dapat diterapkan pada agen virtual dalam bentuk kecerdasan buatan sehingga dapat melakukan tindakan tertentu. Tindakan tersebut direpresentasikan oleh set aturan yaitu penyebab tindakan itu terjadi, proses tindakan dan hasil dari tindakan tersebut.
Rule Base Systems (RBS) sistem yang baik untuk mendapat jawaban dari pertanyaan mengenai What (apa), How (bagaimana) dan Why (mengapa) dari Rule Base (RB) selama proses inferensia. Jawaban dan penjelasannya dapat disediakan dengan baik. Masalah yang ada dengan SBP adalah ia tak dapat secara mudah menjalankan proses akuisisi knowledge (pengetahuan) dan ia tak dapat mengupdate rule (aturan) secara otomatis. Hanya pakar yang dapat mengupdate Knowledge Base (KB) secara manual dengan dukungan dari knowledge engineer (insinyur pengetahuan). Lebih jauh kebanyakan peneliti dalam SBA lebih memperhatikan masalah optimasi pada rule yang sudah ada daripada pembangkitan rule baru dari rule yang sudah ada. Namun demikian, optimasi rule tak dapat mengubah hasil dari inferensia secara signifikan, yaitu dalam hal cakupan pengetahuan.
Ripple Down Rule (RDR) datang untuk mengatasi permasalahan utama dari sistem pakar: pakar tak perlu lagi selalu mengkomunikasikan pengetahuan dalam konteks yang spesifik. RDR membolehkan akuisisi yang cepat dan sederhana secara ekstrim tanpa bantuan dari knowledge engineer. Pengguna tak perlu menguji RB dalam rangka mendefinisikan rule baru: pengguna hanya perlu untuk mampu mendefinisikan rule baru yang secara benar mengklasifikasikan contoh yang diberikan, dan sistem dapat menentukan dimana suatu rule harus ditempatkan dalam hirarki rulenya. Keterbatasan dari RDR adalah kekurangan dalam hal inferensia yang berdayaguna. Tak seperti SBA yang dilengkapi dengan inferensia melalui forward dan backward chaining, RDR kelihatannya menggunakan Depth First Search (DFS) yang memiliki kekurangan dalam hal fleksibelitas dalam hal penjawaban pertanyaan dan penjelasan yang tumbuh dari inferensia yang berdayaguna.
Variable-Centered Intelligent Rule System (VCIRS) merupakan perkawinan dari SBA dan RDR. Arsitektur sistem diadaptasi dari SBA dan ia mengambil keuntungan-keuntungan yang ada dari RDR. Sistem ini mengorganisasi RB dalam struktur spesial sehingga pembangunan pengetahuan, inferensia pengetahuan yang berdayaguna dan peningkatan evolusional dari kinerja sistem dapat didapatkan pada waktu yang sama. Istilah “Intelligent” dalam VCIRS menekankan pada keadaan sistem ini yang dapat “belajar” untuk meningkatkan kinerja sistem dari pengguna sistem selama pembangunan pengetahuan (melalui analisis nilai) dan penghalusan pengetahuan (dengan pembangkitan rule).
Path Finding
Metode Path Finding seringkali dijumpai pada game yang bergenre strategi, dimana kita sebagai user menunjuk satu karakter untuk digerakkan ke lokasi tertentu dengan cara mengklik lokasi yang akan dituju. Maka, si karakter tersebut akan bergerak ke arah yang telah ditentukan, dan secara “cerdas” dapat menemukan jaur terpendek ataupun menghindari rintangan yang ada.
Metode pada Path Finding terbagi menjadi 4 bagian yaitu:
1. Waypoints
Merupakan titik acuan/kumpulan koordinat yang digunakan untuk keperluan navigasi. Maksud dari keperluan navigasi disini adalah mengidentifikasi sebuah titik dipeta. Disetiap koordinat biasanya menyertakan longitude, latitude, dan terkadang altitude untuk keperluan navigasi di udara.
2. A* Searching
Algoritma A* merupakan yang sering digunakan pada game yang menggunakan metode pathfinding. Algoritma ini dipilih karena A* sangat mudah untuk diimplementasikan dan sangat efisien. Dengan menggunakan algoritma A* kita dapat menentukan jalur terpendek. Pada algotitma ini akan menyeleksi dengan cara membuang langkah yang tidak perlu dengan mempertimbangkan bahwa langkah yang dibuang dipastikan tidak mencapai solusi yang diinginkan.
Prinsip dari algoritma ini yaitu dengan cara mencari jalur terpendek dari sebuah simpul awal (Starting Point) menuju ke simpul tujuan dengan memperhatikan harga (F) terkecil. Algoritma A* akan memperhitungkan cost dari current state ke tujuan dengan fungsi heuristic, selain itu algoritma ini juga mempertimbangkan cost yang telah ditempuh selama ini dari initial state ke current state. Jadi maksudnya jika jalan yang telah ditempuh terlalu panjang dan ada jalan lain yang cost nya lebih kecil tetapi memberikan posisi yang sama jika dilihat dari goal, maka jalan yang lebih pendeklah yang akan dipilih.
3. Dijkstra
Algoritma Dijkstra yang dinamai penemunya yakni seorang ilmuwan komputer, Edsger Dijkstra merupakan sebuah algoritma yang rakus atau biasa dikenal dengan algoritma greedy. Algoritma ini biasa dipakai dalam memecahkan permasalahan jarak terpendek (shortest path problem) untuk sebuah graf berarah (directed graph) dengan bobot-bobot sisi (edge weights) yang bernlai positif.
4. Tactical Pathfinding
Tactical Pathfinding merupakan algoritma pencarian jalur yang bisa melakukan pencarian jalur terpendek dengan menghitung bobot ancaman. Implementasi algoritma ini dapat memberikan gerakan taktis pada non-player character. Algoritma ini dilakukan berdasarkan algoritma pencarian jalur A* yang ditambah dengan perhitungan bobot.
Mengejar dan Menghindar
Mengejar dan menghindar merupakan teknik dasar yang diterapkan pada banyak game berbasis kecerdasan buatan dari yang sederhana sampai yang kompleks. apakah itu space shooters, RPG, atau game strategi. metode paling umum pada teknik mengejar dan menghindar ini adalah melakukan pemutakhiran (update) koordinat terhadap objek yang menjadi sasaran. Posisi relatif dan kecepatan dapat dijadikan sebagai parameter pada algoritma mengejar dan menghindar. Metode Line-of-sight yang membutuhkan dasar rumus persamaan garis juga serngkali dijadikan basis metode mengejear dan menghindar.
Pola Pergerakan
Pola pergerakan merupakan cara yang sederhana untuk memberikan ilusi kecerdasan pada sebuah game. Game Galaga adalah contoh klasik penerapan pola pergerakan ini, dimana pesawat musuh dapat bergerak secara melingkat atau mengikuti pola garis lurus yang ditentukan. Contoh lain penerapan pola pergerakan adalah pada game first-person shooter yang menampilkan monster yang sedang berpatroli pada jalur tertentu, pada game simulasi pertempuran pesawat dimana pesawat musuh dapat melakukan manuver-manuver di udara yang menyulitkan kita mengejar, atau karakter-karakter non-player (figuran) seperti kambing yang sedang berjalan membutuhkan teknik pola pergerakan ini. Metode standar untuk menerapkan pola pergerakan adalah dengan cara menyimpan pola tersebut dalam suatu array. Array tersebut terdiri dari serangkaian koordinat atau perintah pergerakan dengan pola tertentu untuk mengontrol koordinat dari objek. Dengan metode ini, bisa didapatkan pola-pola pergerakan seperti melingkar, garis lurus, zig-zag atau bahkan kurva tak beraturan.
Jaringan saraf tiruan (neural network)
Neural network cukup baik ketika diterapkan pada kasus-kasus yang sifatnya non-linier atau mengambil keputusan yang tidak dapat dilakukan dengan metode tradisional. Penerapannya seringkali pada game-game yang memerlukan kemampuan adaptif atau belajar dari pengalaman. Sebagai contoh, jika suatau ketika terjadi pertempuran antar player dengan unit komputer, dan unit komputer mengalami kekalahan, maka pada kesempatan lain yang serupa, komputer akan memilih untuk tidak bertempur. Semakin banyak pengalaman yang dialami komputer, maka komputer menjadi semakin cerdas. Prinsip dasar dari jaringan saraf tiruan ini adalah perbaikan bobot secara terus menerus agar output yang dihasilkan menjadi semakin akurat (semakin cerdas).
Algoritma Genetis (genetic algorithm)
Algoritma genetis sedikit banyak dipengaruhi oleh teori evolusi yang dicetuskan Darwin, yaitu bahwa spesies akan terus menerus beradaptasi dengan lingkungannya dan ciri khasnya yang terletak pada kromosom, akan diturunkan pada generasi berikutnya. Generasi turunan ini menerima gabungan kromosom dari kedua induknya, yang disebut dengan crossover. Pada algoritma genetis, akan diterapkan langkah ranking fitness untuk melakukan seleksi terhadap langkah ranking fitness untuk melakukan seleksi terhadap generasi turunan yang terbaik. Pada game berbasis algorima genetis, turunan terbaik inilah yang dilibatkan ke dalam game, dimana akan digunakan oleh komputer untuk merespons perubahan-perubahan tingkah laku user.
SUMBER :
https://laskyargiovane.wordpress.com/2016/04/25/artificial-intelligence-kecerdasan-buatan-pada-game/
https://septianbudiuntoro.wordpress.com/2016/04/19/artificial-intelligence/
https://aswendy.wordpress.com/2015/04/23/artificial-intelligent-pada-game-decision-making/
http://cldyxtp.blogspot.co.id/
Decision Making
Decision Making adalah serangkaian algoritma yang dirancang dengan memasukan beberapa kemungkinan langkah yang bisa diambil oleh suatu aplikasi, Pada game ini decision making memberikan kemampuan suatu karakter untuk menentukan langkah apa yang akan diambil. Decision making dilakukan dengan cara menentukan satu pilihan dari list yang sudah dibuat pada algoritma yang dirancang. Algoritma decision making kerap digunakan dalam aplikasi game, akan tetapi algoritma decision making dapat diimplementasikan pada banyak aplikasi lain.
Decision Making terbagi menjadi 3 yaitu : Decision Tree, State Machine dan Rule System
1. Decision Tree
Pohon Keputusan (Decision Tree) merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami. Aturan ini juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti SQL untuk mencari record pada kategori tertentu. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Karena pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, pohon keputusan ini sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain(J R Quinlan, 1993).
Dalam situasi lain kemampuan untuk menjelaskan alasan pengambilan keputusan adalah sesuatu yang sangat penting. Misalnya pada perusahaan asuransi ada larangan resmi untuk mendeskriminasi berdasarkan variabel-variabel tertentu. Perusahaan asuransi dapat mencari sendiri keadaan yang mencerminkan bahwa mereka tidak menggunakan deskriminasi yang ilegal dalam memutuskan seseorang diterima atau ditolak. Sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain dengan masing-masing rangkaian pembagian. Sebuah model pohon keputusan terdiri dari sekumpulan aturan untuk membagi sejumlah populasi yang heterogen menjadi lebih kecil, lebih homogen dengan memperhatikan pada variabel tujuannya. Sebuah pohon keputusan mungkin dibangun dengan seksama secara manual, atau dapat tumbuh secara otomatis dengan menerapkan salah satu atau beberapa algoritma pohon keputusan untuk memodelkan himpunan data yang belum terklasifikasi (Tan dkk, 2004).
Variabel tujuan biasanya dikelompokkan dengan pasti dan model pohon keputusan lebih mengarah pada perhitungan probabilitas dari masing-masing record terhadap kategori-kategori tersebut, atau untuk mengklasifikasi record dengan mengelompokkannya dalam satu kelas. Pohon keputusan juga dapat digunakan untuk mengestimasi nilai dari variabel kontinyu, meskipun ada beberapa teknik yang lebih sesuai untuk kasus ini.
Kelebihan dari metode pohon keputusan adalah:
Daerah pengambilan keputusan yang sebelumnya kompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik
Eliminasi perhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode pohon keputusan maka sampel diuji hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu
Fleksibel untuk memilih fitur dari node internal yang berbeda, fitur yang terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria yang lain dalam node yang sama. Kefleksibelan metode pohon keputusan ini meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika dibandingkan ketika menggunakan metode penghitungan satu tahap yang lebih konvensional
Dalam analisis multivarian, dengan kriteria dan kelas yang jumlahnya sangat banyak, seorang penguji biasanya perlu mengestimasikan baik itu distribusi dimensi tinggi ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode pohon keputusan dapat menghindari munculnya permasalahan ini dengan menggunakan kriteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.
Kekurangan pada pohon keputusan adalah:
Terjadi overlapping terutama ketika kelas-kelas dan kriteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal tersebut juga dapat menyebabkan meningkatnya waktu pengambilan keputusan dan jumlah memori yang diperlukan
Pengakumulasian jumlah kesalahan dari setiap tingkat dalam sebuah pohon keputusan yang besar
Kesulitan dalam mendesain pohon keputusan yang optimal
Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode pohon keputusan sangat tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.
Pohon keputusan adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data. Contoh pada Gambar diatas adalah identifikasi pembeli komputer. Dari pohon keputusan tersebut diketahui bahwa salah satu kelompok yang potensial membeli komputer adalah orang yang berusia di bawah 30 tahun dan juga pelajar. Setelah sebuah pohon keputusan dibangun maka dapat digunakan untuk mengklasifikasikan record yang belum ada kelasnya. Dimulai dari node root, menggunakan tes terhadap atribut dari record yang belum ada kelasnya ini lalu mengikuti cabang yang sesuai dengan hasil dari tes tersebut, yang akan membawa kepada internal node (node yang memiliki satu cabang masuk dan dua atau lebih cabang yang keluar), dengan cara harus melakukan tes lagi terhadap atribut atau node leaf. Record yang kelasnya tidak diketahui kemudian diberikan kelas yang sesuai dengan kelas yang ada pada node leaf. Pada pohon keputusan setiap simpul leaf menandai label kelas. Proses dalam pohon keputusan yaitu mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon (tree) kemudian mengubah model pohon tersebut menjadi aturan (rule) (J R Quinlan, 1993).
Salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 (Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input berupa sampel training, label training dan atribut. Algoritma Decision Tree C4.5 merupakan pengembangan dari ID3. Sedangkan pada perangkat lunak open source WEKA mempunyai versi sendiri dari C4.5 yang dikenal sebagai J48.
2. State Machine
Finite State Machines (FSM) adalah sebuah metodologi perancangan sistem kontrol yang menggambarkan tingkah laku atau prinsip kerja sistem dengan menggunakan tiga hal berikut: State (Keadaan), Event (kejadian) dan action (aksi). Pada satu saat dalam periode waktu yang cukup signifikan, sistem akan berada pada salah satu state yang aktif. Sistem dapat beralih atau bertransisi menuju state lain jika mendapatkan masukan atau event tertentu, baik yang berasal dari perangkat luar atau komponen dalam sistemnya itu sendiri (misal interupsi timer). Transisi keadaan ini umumnya juga disertai oleh aksi yang dilakukan oleh sistem ketika menanggapi masukan yang terjadi. Aksi yang dilakukan tersebut dapat berupa aksi yang sederhana atau melibatkan rangkaian proses yang relative kompleks.
Berdasarkan sifatnya, metode FSM ini sangat cocok digunakan sebagai basis perancangan perangkat lunak pengendalian yang bersifat reaktif dan real time. Salah satu keutungan nyata penggunaan FSM adalah kemampuannya dalam mendekomposisi aplikasi yang relative besar dengan hanya menggunakan sejumlah kecil item state. Selain untuk bidang kontrol, Penggunaan metode ini pada kenyataannya juga umum digunakan sebagai basis untuk perancangan protokol-protokol komunikasi, perancangan perangkat lunak game, aplikasi WEB dan sebagainya.
Dalam bahasa pemrograman prosedural seperti bahasa C, FSM ini umumnya direalisasikan dengan menggunakan statemen kontrol switch case atau/dan if..then. Dengan menggunakan statemen-statemen kontrol ini, aliran program secara praktis akan mudah dipahami dan dilacak jika terjadi kesalahan logika.
3. Rule Systems
Rule Based System merupakan metode pengambilan keputusan berdasarkan pada aturan-aturan tertentu yang telah ditetapkan. RBS dapat diterapkan pada agen virtual dalam bentuk kecerdasan buatan sehingga dapat melakukan tindakan tertentu. Tindakan tersebut direpresentasikan oleh set aturan yaitu penyebab tindakan itu terjadi, proses tindakan dan hasil dari tindakan tersebut.
Rule Base Systems (RBS) sistem yang baik untuk mendapat jawaban dari pertanyaan mengenai What (apa), How (bagaimana) dan Why (mengapa) dari Rule Base (RB) selama proses inferensia. Jawaban dan penjelasannya dapat disediakan dengan baik. Masalah yang ada dengan SBP adalah ia tak dapat secara mudah menjalankan proses akuisisi knowledge (pengetahuan) dan ia tak dapat mengupdate rule (aturan) secara otomatis. Hanya pakar yang dapat mengupdate Knowledge Base (KB) secara manual dengan dukungan dari knowledge engineer (insinyur pengetahuan). Lebih jauh kebanyakan peneliti dalam SBA lebih memperhatikan masalah optimasi pada rule yang sudah ada daripada pembangkitan rule baru dari rule yang sudah ada. Namun demikian, optimasi rule tak dapat mengubah hasil dari inferensia secara signifikan, yaitu dalam hal cakupan pengetahuan.
Ripple Down Rule (RDR) datang untuk mengatasi permasalahan utama dari sistem pakar: pakar tak perlu lagi selalu mengkomunikasikan pengetahuan dalam konteks yang spesifik. RDR membolehkan akuisisi yang cepat dan sederhana secara ekstrim tanpa bantuan dari knowledge engineer. Pengguna tak perlu menguji RB dalam rangka mendefinisikan rule baru: pengguna hanya perlu untuk mampu mendefinisikan rule baru yang secara benar mengklasifikasikan contoh yang diberikan, dan sistem dapat menentukan dimana suatu rule harus ditempatkan dalam hirarki rulenya. Keterbatasan dari RDR adalah kekurangan dalam hal inferensia yang berdayaguna. Tak seperti SBA yang dilengkapi dengan inferensia melalui forward dan backward chaining, RDR kelihatannya menggunakan Depth First Search (DFS) yang memiliki kekurangan dalam hal fleksibelitas dalam hal penjawaban pertanyaan dan penjelasan yang tumbuh dari inferensia yang berdayaguna.
Variable-Centered Intelligent Rule System (VCIRS) merupakan perkawinan dari SBA dan RDR. Arsitektur sistem diadaptasi dari SBA dan ia mengambil keuntungan-keuntungan yang ada dari RDR. Sistem ini mengorganisasi RB dalam struktur spesial sehingga pembangunan pengetahuan, inferensia pengetahuan yang berdayaguna dan peningkatan evolusional dari kinerja sistem dapat didapatkan pada waktu yang sama. Istilah “Intelligent” dalam VCIRS menekankan pada keadaan sistem ini yang dapat “belajar” untuk meningkatkan kinerja sistem dari pengguna sistem selama pembangunan pengetahuan (melalui analisis nilai) dan penghalusan pengetahuan (dengan pembangkitan rule).
Path Finding
Metode Path Finding seringkali dijumpai pada game yang bergenre strategi, dimana kita sebagai user menunjuk satu karakter untuk digerakkan ke lokasi tertentu dengan cara mengklik lokasi yang akan dituju. Maka, si karakter tersebut akan bergerak ke arah yang telah ditentukan, dan secara “cerdas” dapat menemukan jaur terpendek ataupun menghindari rintangan yang ada.
Metode pada Path Finding terbagi menjadi 4 bagian yaitu:
1. Waypoints
Merupakan titik acuan/kumpulan koordinat yang digunakan untuk keperluan navigasi. Maksud dari keperluan navigasi disini adalah mengidentifikasi sebuah titik dipeta. Disetiap koordinat biasanya menyertakan longitude, latitude, dan terkadang altitude untuk keperluan navigasi di udara.
2. A* Searching
Algoritma A* merupakan yang sering digunakan pada game yang menggunakan metode pathfinding. Algoritma ini dipilih karena A* sangat mudah untuk diimplementasikan dan sangat efisien. Dengan menggunakan algoritma A* kita dapat menentukan jalur terpendek. Pada algotitma ini akan menyeleksi dengan cara membuang langkah yang tidak perlu dengan mempertimbangkan bahwa langkah yang dibuang dipastikan tidak mencapai solusi yang diinginkan.
Prinsip dari algoritma ini yaitu dengan cara mencari jalur terpendek dari sebuah simpul awal (Starting Point) menuju ke simpul tujuan dengan memperhatikan harga (F) terkecil. Algoritma A* akan memperhitungkan cost dari current state ke tujuan dengan fungsi heuristic, selain itu algoritma ini juga mempertimbangkan cost yang telah ditempuh selama ini dari initial state ke current state. Jadi maksudnya jika jalan yang telah ditempuh terlalu panjang dan ada jalan lain yang cost nya lebih kecil tetapi memberikan posisi yang sama jika dilihat dari goal, maka jalan yang lebih pendeklah yang akan dipilih.
3. Dijkstra
Algoritma Dijkstra yang dinamai penemunya yakni seorang ilmuwan komputer, Edsger Dijkstra merupakan sebuah algoritma yang rakus atau biasa dikenal dengan algoritma greedy. Algoritma ini biasa dipakai dalam memecahkan permasalahan jarak terpendek (shortest path problem) untuk sebuah graf berarah (directed graph) dengan bobot-bobot sisi (edge weights) yang bernlai positif.
4. Tactical Pathfinding
Tactical Pathfinding merupakan algoritma pencarian jalur yang bisa melakukan pencarian jalur terpendek dengan menghitung bobot ancaman. Implementasi algoritma ini dapat memberikan gerakan taktis pada non-player character. Algoritma ini dilakukan berdasarkan algoritma pencarian jalur A* yang ditambah dengan perhitungan bobot.
Mengejar dan Menghindar
Mengejar dan menghindar merupakan teknik dasar yang diterapkan pada banyak game berbasis kecerdasan buatan dari yang sederhana sampai yang kompleks. apakah itu space shooters, RPG, atau game strategi. metode paling umum pada teknik mengejar dan menghindar ini adalah melakukan pemutakhiran (update) koordinat terhadap objek yang menjadi sasaran. Posisi relatif dan kecepatan dapat dijadikan sebagai parameter pada algoritma mengejar dan menghindar. Metode Line-of-sight yang membutuhkan dasar rumus persamaan garis juga serngkali dijadikan basis metode mengejear dan menghindar.
Pola Pergerakan
Pola pergerakan merupakan cara yang sederhana untuk memberikan ilusi kecerdasan pada sebuah game. Game Galaga adalah contoh klasik penerapan pola pergerakan ini, dimana pesawat musuh dapat bergerak secara melingkat atau mengikuti pola garis lurus yang ditentukan. Contoh lain penerapan pola pergerakan adalah pada game first-person shooter yang menampilkan monster yang sedang berpatroli pada jalur tertentu, pada game simulasi pertempuran pesawat dimana pesawat musuh dapat melakukan manuver-manuver di udara yang menyulitkan kita mengejar, atau karakter-karakter non-player (figuran) seperti kambing yang sedang berjalan membutuhkan teknik pola pergerakan ini. Metode standar untuk menerapkan pola pergerakan adalah dengan cara menyimpan pola tersebut dalam suatu array. Array tersebut terdiri dari serangkaian koordinat atau perintah pergerakan dengan pola tertentu untuk mengontrol koordinat dari objek. Dengan metode ini, bisa didapatkan pola-pola pergerakan seperti melingkar, garis lurus, zig-zag atau bahkan kurva tak beraturan.
Jaringan saraf tiruan (neural network)
Neural network cukup baik ketika diterapkan pada kasus-kasus yang sifatnya non-linier atau mengambil keputusan yang tidak dapat dilakukan dengan metode tradisional. Penerapannya seringkali pada game-game yang memerlukan kemampuan adaptif atau belajar dari pengalaman. Sebagai contoh, jika suatau ketika terjadi pertempuran antar player dengan unit komputer, dan unit komputer mengalami kekalahan, maka pada kesempatan lain yang serupa, komputer akan memilih untuk tidak bertempur. Semakin banyak pengalaman yang dialami komputer, maka komputer menjadi semakin cerdas. Prinsip dasar dari jaringan saraf tiruan ini adalah perbaikan bobot secara terus menerus agar output yang dihasilkan menjadi semakin akurat (semakin cerdas).
Algoritma Genetis (genetic algorithm)
Algoritma genetis sedikit banyak dipengaruhi oleh teori evolusi yang dicetuskan Darwin, yaitu bahwa spesies akan terus menerus beradaptasi dengan lingkungannya dan ciri khasnya yang terletak pada kromosom, akan diturunkan pada generasi berikutnya. Generasi turunan ini menerima gabungan kromosom dari kedua induknya, yang disebut dengan crossover. Pada algoritma genetis, akan diterapkan langkah ranking fitness untuk melakukan seleksi terhadap langkah ranking fitness untuk melakukan seleksi terhadap generasi turunan yang terbaik. Pada game berbasis algorima genetis, turunan terbaik inilah yang dilibatkan ke dalam game, dimana akan digunakan oleh komputer untuk merespons perubahan-perubahan tingkah laku user.
SUMBER :
https://laskyargiovane.wordpress.com/2016/04/25/artificial-intelligence-kecerdasan-buatan-pada-game/
https://septianbudiuntoro.wordpress.com/2016/04/19/artificial-intelligence/
https://aswendy.wordpress.com/2015/04/23/artificial-intelligent-pada-game-decision-making/
http://cldyxtp.blogspot.co.id/
Langganan:
Postingan (Atom)