Daftar Referensi Rencana Pembelajaran Semester RPS

B- Merupakan perolehan mahasiswa yang mengikuti perkuliahan dengan baik, mampu memahami materi dan mampu menyelesaikan masalah tugas dengan akurasi cukup. B Merupakan perolehan mahasiswa yang mengikuti perkuliahan dengan baik, mampu memahami materi dan mampu menyelesaikan masalah tugas dengan akurasi bagus. B+ Merupakan perolehan mahasiswa yang mengikuti perkuliahan dengan baik, mampu memahami materi dan mampu menyelesaikan masalah tugas dengan akurasi bagus. A- Merupakan perolehan mahasiswa yang mengikuti perkuliahan dengan sangat baik, memahami materi dengan sangat baik, memiliki tingkat proaktif dan kreatifitas tinggi dalam mencari informasi terkait materi, mampu menyelesaikan masalah tugas dengan akurasi sangat baik. A Merupakan perolehan mahasiswa superior, yaitu mereka yang mengikuti perkuliahan dengan sangat baik, memahami materi dengan sangat baik bahkan tertantang untuk memahami lebih jauh, memiliki tingkat proaktif dan kreatifitas tinggi dalam mencari informasi terkait materi, mampu menyelesaikan masalah dengan akurasi sempurna bahkan mampu mengenali masalah nyata pada masyarakat industri dan mampu mengusulkan konsep solusinya.

5. Daftar Referensi

Suyanto, Artificial Intelligence revisi kedua – informatika Bandung, 2014 Russel, Stuart, Artificial Intelligence : a modern Approach, pearson, 2011

6. Rencana Pembelajaran Semester RPS

Mingg u Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan Kajian Materi Ajar Bentuk Pembelajaran KriteriaIndikato r Penilaian Bobot Nilai Standar Kompeten si Profesi 1  memahami sistem perkuliahan, sistem penilaian, dan tata tertib kuliah  mengetahui maksud dan tujuan statistika dan probabilitas RPS Kontrak kuliah Pendahuluan Ceramah dan Tanya jawab mahasiswa mencatat semua informasi secara ringkas pada log book 2.9 Kompetensi umum 2  menerangkan ruang masalah kecerdasan buatan beserta Ruang masalah dan Sistem Produksi Ceramah, Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang 2.9 Kompetensi umum RPS Mata Kuliah Kecerdasan Buatan – Program Studi Teknik Informatika Halaman 3 dari 10 kondisi yang mengikuti initial state dan goal state  memberikan analisa gambaran mengenai aturan produksi dari masing-masing ruang masalah kecerdasan buatan diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 3 dan 4  menerangkan metode-metode pencarian dalam kecerdasan buatan  menyelesaikan permasalahan kecerdasan buatan menggunakan metode pencarian buta  menyelesaikan permasalahan kecerdasan buatan menggunakan metode pencarian Heuristik Metode-metode pencarian dalam kecerdasan buatan Ceramah, Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 5.8 Kompetensi umum 5  menjelaskan teknik penalaran secara tata bahasa pada propositional logic logika proposisi  menerangkan teknik penalaran secara semantic pada propositional logic logika proposisi  melakukan analisa dan penyelesaian masalah dengan aturan inferensi pada propositional logic logika proposisi Reasoning : Propositional Logic Ceramah, Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 2.9 Kompetensi umum 6 dan 7  menjelaskan teknik penalaran menggunakan First Order Logic predicate calculus Reasoning : First Order Logic predicate calculus Ceramah, Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang 5.8 Kompetensi khusus RPS Mata Kuliah Kecerdasan Buatan – Program Studi Teknik Informatika Halaman 4 dari 10  melakukan analisa dan penyelesaian masalah dengan aturan inferensi pada First Order Logic predicate calculus  menjelaskan representasi pengetahuan pada First Order Logic predicate calculus  melakukan analisa logika programming  melakukan proses rekayasa pengetahuan menggunakan First Order Logic predicate calculus diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 8 Mampu memahami dg lebih baik materi-materi dari minggu ke-1 s.d. ke-7. UTS Ujian tertulis untuk materi pertemuan 1 sd 7 Mahasiswa mampu menyelesaikan soal dengan baik 30 9  menerangkan konsep fuzziness dan probabilitas  menjelaskan fuzzy set  menyelesaikan masalah menggunakan fuzzy logic  melakukan analisa dan penyelesaian masalah pada fuzzy systems Reasoning : Fuzzy Logic Ceramah, Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 2.9 Kompetensi umum 10  menjelaskan teknik penyelesaian masalah dengan Goal Stack Planning GSP  menjelaskan teknik penyelesaian masalah dengan Constraint Posting CP Planning teknik dekomposisi masalah Ceramah, Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 2.9 Kompetensi khusus 11  menjelaskan apa yang dimaksud dengan teknik learning Learning Ceramah, Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang 2.9 Kompetensi khusus RPS Mata Kuliah Kecerdasan Buatan – Program Studi Teknik Informatika Halaman 5 dari 10  menjelaskan metode learning dengan Decision Tree Learning  mampu melakukan analisa permasalahan pada Decision Tree Learning diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 12  menerangkan konsep dasar JST  melakukan analisa permasalahan dengan model syaraf tiruan Neuron  menjelaskan fungsi aktivasi dan arsitektur jaringan pada JST  melakukan analisa permasalahan dengan proses belajar supervised learning dan unsupervised learning  menjelaskan konsep analisa parameter dan aplikasi JST Jaringan Syaraf Tiruan JST Ceramah, Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 2.9 Kompetensi khusus 13  menjelaskan komponen- komponen AG  melakukan analisa permasalahan menggunakan algoritma genetika Algoritma Genetika AG Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 2.9 Kompetensi khusus 14  menjelaskan pengertian dan model kemampuan kognitif  melakukan analisa permasalahan dengan model pendekatan fungsional  menerangkan model komputasi dan interdisiplin dalam ilmu kognitif Cognitif Science Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 2.9 Kompetensi khusus RPS Mata Kuliah Kecerdasan Buatan – Program Studi Teknik Informatika Halaman 6 dari 10 15  memahami materi kecerdasan buatan secara keseluruhan  mampu menyelesaikan permasalahan kecerdasan buatan dalam bentuk aplikasi sistem cerdas Review materi Tanya jawab dan penyelesaian soal Mahasiswa merespon aktif materi yang diberikan dengan cara bertanya dan berdiskusi. 2.9 Kompetensi khusus 16 Mampu memahami dg lebih baik materi-materi dari minggu ke-9 s.d. ke-15. UAS Ujian tertulis untuk materi 9 sd 15 Mhs mampu menjawab dengan meyakinkan soal atau pertanyaan- pertanyaan dari dosen. 30

7. Deskripsi Tugas