NEW
Font size
WorksheetsKuis_2_AI Bab 3-4
Total questions: 30
Worksheet time: 15mins
Langkah pertama dalam proses pemecahan masalah adalah:
Menentukan teknik pemecahan masalah
Mengumpulkan informasi
Menganalisis masalah
Mendefinisikan masalah
Mencari solusi
Dalam pencarian ruang keadaan, tujuan utama adalah:
Meningkatkan memori yang digunakan
Meminimalkan waktu pencarian
Mengkonversi keadaan awal ke keadaan tujuan
Menghapus solusi yang tidak sesuai
Mengganti operator dalam ruang masalah
Algoritma BFS memeriksa node secara:
Vertikal dari atas ke bawah
Acak
Per level dari kiri ke kanan
Dari level terdalam
Berdasarkan urutan alfabet
Kelemahan utama algoritma DFS adalah:
Membutuhkan memori besar
Menyimpan semua node dalam memori
Tidak menjamin menemukan solusi optimal
Tidak bisa kembali ke node sebelumnya
Tidak menyimpan urutan yang benar
Kelebihan utama DFS dibanding BFS adalah:
Lebih efisien dalam penggunaan memori
Menjamin solusi optimal
Lebih cepat dalam semua kasus
Menyimpan lebih banyak node dalam memori
Memiliki kompleksitas waktu yang rendah
Masalah "Water Jug" termasuk dalam kategori:
Sorting
Searching
State Space Search
Path Finding
Optimization
Pada algoritma BFS, struktur data yang digunakan adalah:
Stack
Linked List
Queue
Array
Graph
Jika terdapat solusi pada level terdalam, algoritma yang cenderung menemukannya lebih cepat adalah:
BFS
DFS
A*
Greedy Search
Backtracking
Dalam pencarian DFS, elemen yang terakhir dimasukkan akan:
Dihapus pertama
Disimpan selamanya
Diproses lebih awal
Diproses terakhir
Diproses sesuai prioritas
Breadth-First Search dianggap lengkap karena:
Selalu menemukan solusi dalam waktu minimal
Menggunakan semua node dalam pencarian
Menyimpan node yang optimal
Menjamin solusi jika ada solusi
Menggunakan lebih sedikit memori
Kelemahan utama dari BFS adalah:
Terlalu cepat
Terlalu banyak node dihapus
Memori yang digunakan terlalu besar
Node yang tidak relevan ikut terhitung
Tidak dapat menemukan solusi
Pada Water Jug Problem, tujuan yang harus dicapai adalah:
Mengosongkan kedua kendi
Mengisi satu kendi hingga penuh
Menyisakan air dalam jumlah tertentu
Menukar isi air antara dua kendi
Menggabungkan isi dari kedua kendi
Dalam kasus petani, hewan, dan padi, state awal adalah:
Semua berada di seberang sungai
Semua berada di sisi asal
Angsa dan serigala di sisi yang berbeda
Padi dan angsa bersama petani
Serigala dan angsa bersama petani
Strategi pencarian ditentukan oleh:
Urutan ekspansi node
Jumlah operator yang digunakan
Ukuran memori yang tersedia
Kompleksitas waktu pencarian
Arah pencarian dari awal
Optimalitas algoritma berarti:
Selalu menemukan solusi yang paling cepat
Menyimpan semua node dalam memori
Memastikan solusi dengan biaya terendah
Menggunakan waktu pencarian paling sedikit
Menggunakan ruang pencarian minimal
Kompleksitas waktu untuk BFS adalah:
O(1)
O(b^d)
O(d)
O(b/d)
O(b+d)
Pada DFS, struktur data yang digunakan adalah:
Queue
Priority Queue
Stack
Linked List
Array
Kelebihan utama BFS adalah:
Efisien dalam waktu
Tidak menemui jalan buntu
Menyimpan lebih sedikit node
Menggunakan memori minimal
Menjamin solusi tercepat
DFS tidak menjamin menemukan solusi pada:
Semua state
Ruang keadaan terbatas
Pohon pencarian tak terbatas
Kompleksitas rendah
Pencarian backtracking
Node dalam DFS dihapus dari "open list" menggunakan prinsip:
FIFO
FILO
LILO
LIFO
Random
Pada pencarian BFS, node-node diekspansi berdasarkan:
Tingkat kedalaman
Node yang pertama kali ditemukan
Urutan alfabet
Prioritas node terendah
Urutan nilai tertinggi
Dalam DFS, risiko utama adalah:
Tidak menyimpan semua node
Memerlukan banyak ruang memori
Menghabiskan banyak waktu
Menemui jalan buntu tanpa solusi
Menggunakan memori minimal
Pada Water Jug Problem, tindakan yang diperbolehkan termasuk:
Menambah air tanpa batas
Mengisi sebagian dari satu kendi
Membagi air dalam keduanya
Mengisi ulang kendi yang kosong
Menyisakan air di kedua kendi
Traveling Salesperson Problem adalah contoh dari:
State Space Search
Optimization Problem
Path Finding
Sorting Algorithm
Graph Traversal
Algoritma yang menggunakan konsep "FIFO" adalah:
DFS
BFS
Greedy
A*
Hill Climbing
DFS akan berhenti ketika:
Semua node ditemukan
Pencarian mencapai level paling bawah
Semua solusi optimal ditemukan
Tidak ada node tersisa di stack
Semua node telah diperiksa
Kompleksitas ruang untuk DFS dalam pencarian adalah:
O(1)
O(b^m)
O(d)
O(b/d)
O(b+d)
BFS menghindari jalan buntu dengan:
Memilih node terbaik
Menggunakan heuristik
Menyimpan semua node yang pernah dilalui
Menerapkan prioritas
Menggunakan backtracking
DFS lebih cocok digunakan ketika:
Node berada pada level terdalam
Solusi ditemukan dengan cepat
Memori besar tersedia
Hanya satu solusi yang diperlukan
Pencarian membutuhkan prioritas
Pada algoritma BFS, solusi yang ditemukan adalah:
Yang terburuk
Yang tercepat
Yang optimal
Yang tidak dapat diandalkan
Yang paling sedikit memori
