Pengambilan Keputusan Dalam Game


Nama   : Ramadhan Eko N
Kelas   : 3IA20
NPM    : 55415628



1. PENGAMBILAN KEPUTUSAN

1.1 DECISION MAKING GAME
Pengertian decision making yaitu suatu pemecahan masalah dan pengambilan keputusan. Decision making game merupakan suatu pemecahan masalah dalam pembuatan permainan dan menentukan solusi dari suatu masalah tersebut.

1.2 SITUASI DECISION MAKING
Decision making bisa terjadi apabila mengalami 3 situasi diantaranya :
1.     Decision making under certainty. Missal : linear programming.
2.     Decision making under risk (uncertainty). Misal : maximax, maximin, dll
3.     Decision making in conflict. Dengan game theory.

1.3 TEORI PERMAINAN & KEPUTUSAN STRATEGIS
Teori permainan dan keputusan strategis terbagi ada 2 kelompok diantaranya :
1.     Permainan Kooperatif (Binding contracts is possible). Contoh : penjual dan pembeli menegosiasi harga barang/jasa atau kerja sama 2 perusahaan (missal : Sony dan Erricson).
2.     Permainan Noncooperative. Contoh : 2 pedagang HP bersaing dalam harga dan iklan untuk dapat pangsa pasar.

2.1 Pohon Keputusan
Konsep dari pohon keputusan adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Manfaat utama dari penggunaan pohon keputusan adalah kemampuannya untuk mem-break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simpel sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan. Pohon Keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target.

2.2 State Machine
State machine merupakan penggambarkan transisi dan perubahan keadaan (dari satu state ke state lainnya) suatu obyek pada sistem sebagai akibat dari stimulans yang diterima.
State Machine Diagram Untuk memodelkan behavior/methode (lifecycle) sebuah kelas atau object Memperlihatkan urutan kejadian sesaat (state) yang dilalui sebuah object, transisi dari sebuah state ke state lainnya.

2.3 Fuzzy Logic
Fuzzy Logic adalah suatu cabang ilmu Artificial Intellegence, yaitu suatu pengetahuan yang membuat komputer dapat meniru kecerdasan manusia sehingga diharapkan komputer dapat melakukan hal-hal yang apabila dikerjakan manusia memerlukan kecerdasan.
Konsep Fuzzy Logic
·       Fuzzy logic umumnya diterapkan pada masalahmasalah yang mengandung unsur ketidakpastian (uncertainty), ketidaktepatan (imprecise), noisy, dan sebagainya.
·       Fuzzy logic menjembatani bahasa mesin yang presisi dengan bahasa manusia yang menekankan pada makna atau arti (significance).
·       Fuzzy logic dikembangkan berdasarkan cara berfikir manusia

2.4 Sistem Markov
Dasar analisis aplikasi markov chain terlebih dahulu pada bagian ini akan digambarkan secara ringkas konsep dasar markov chain (MC), mulai dari asumsi, definisi sampai pada beberapa theorema yang diperlukan. Kejadian tertentu dari suatu rangkaian eksperimen tergantung dari beberapa kemungkinan kejadian, maka rangkaian eksperimen tersebut disebut Proses Stokastik. Proses dikatakan terhingga (finite) apabila seluruh kemungkinan kejadian yang dapat terjadi terhingga. Terdapat banyak tipe Proses Stokastik dan dikelompokan berdasarkan sifat- sifat fungsi peluangnya (Mulyono, 2004).

2.5 Rule Based System 
sistem berbasis aturan atau sistem berbasis pengetahuan adalah perangkat lunak khusus yang merangkum 'kecerdasan manusia' seperti pengetahuan ada dengan membuat decissions intelijen dengan cepat dan dalam bentuk berulang       

References By :
https://syaifulmaarif374.wordpress.com/2015/10/23/rantai-markov
http://diagram-uml.blogspot.co.id/2012/09/state-machine-diagram.html
http://dua7an.blogspot.co.id/2013/12/tentang-pohon-keputusan-decision-tree.html
http://danas0230.blogspot.co.id/2011/09/tugas-2-sistem-pakar-rule-based-system.html

Komentar

Postingan populer dari blog ini

PERBEDAAN SOCKET PGA DAN LGA

OFFICE AUTOMATION

PENGARUH PERKEMBANGAN TEKNOLOGI TERHADAP ILMU DESAIN DAN PEMODELAN GRAFIK