Belajar Gratis Sistem Informasi & Informatika

1. Pengantar Agen Cerdas Dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), agen cerdas (Intelligent Agent/IA) mengacu pada entitas otonom yang mengamati lingkungannya dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan tertentu. Tindakan ini didasarkan pada pemrograman internal agen yang membantunya berinteraksi secara efektif dengan lingkungannya. Agen adalah fondasi dari banyak aplikasi AI, mulai dari algoritma sederhana hingga sistem kompleks seperti kendaraan otonom atau agen percakapan (chatbots). 2. Komponen Utama Agen Cerdas Sebuah agen cerdas biasanya beroperasi dalam siklus berikut: Persepsi : Agen menerima input dari lingkungannya melalui sensors . Tindakan : Berdasarkan pemrogramannya, agen memproses informasi tersebut dan menentukan tindakan yang tepat, yang kemudian dilaksanakan melalui actuators . Siklus ini membentuk dasar interaksi agen dengan lingkungannya, di mana ia secara terus-menerus mempersepsi dan bertindak untuk mencapai tujuannya.

Data pre-processing adalah tahap penting dalam proses data analytics dan data mining, di mana data yang diperoleh dari berbagai sumber sering kali tidak dalam bentuk yang siap digunakan. Data biasanya memiliki masalah seperti missing values, outliers, format yang tidak konsisten, atau struktur yang tidak sesuai. Pre-processing bertujuan untuk mengubah data mentah menjadi bentuk yang dapat dimanfaatkan oleh algoritma machine learning atau teknik analisis lainnya. Proses ini meningkatkan kualitas data, yang pada gilirannya akan meningkatkan akurasi dan performa model. Tahapan Pre-processing

Sampling adalah proses pemilihan sejumlah individu atau unit dari suatu populasi untuk mempelajari karakteristik populasi tersebut. Dalam penelitian, teknik sampling sangat penting untuk memastikan bahwa sampel yang diambil dapat mewakili populasi secara akurat. Secara umum, teknik sampling dibagi menjadi dua kategori besar: probabilistic sampling dan non-probabilistic sampling . Keduanya memiliki kelebihan, kekurangan, dan konteks penggunaannya masing-masing. 1. Probabilistic Sampling Pada probabilistic sampling, setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama atau diketahui untuk dipilih sebagai bagian dari sampel. Dengan kata lain, menerapkan kaidah-kaidah probabilitas dalam pengambilan sample. Ini memastikan bahwa hasil dari penelitian dapat digeneralisasi dengan lebih baik ke populasi yang lebih besar karena mengurangi potensi bias. Beberapa metode probabilistic sampling yang umum digunakan adalah: a. Simple Random Sampling Definisi: Setiap elemen dari populasi memiliki pe...