Analisa Algoritma Pemahaman Kalimat Pada ALICE ChatBot Dengan Menggunakan Artificial Intelligence Markup Language (AIML) Evfi Mahdiyah, Yanti Andriyani

Analisa Algoritma Pemahaman Kalimat Pada

ALICE ChatBot

Dengan Menggunakan

Artificial Intelligence Markup

Language (AIML)

Evfi Mahdiyah, Yanti Andriyani

MatematikaFMIPA Universitas Riau

Kampus Bina Widya Jl. HR Soebrantas Km. 12,5 Panam- Pekanbaru evfi_m@yahoo.com, yeandriyani@yahoo.com

Abstrak.Artificial Intelligence Markup Language (AIML) merupakan bahasa yang diterapkan pada ALICE ChatBot dengan mengimplementasikan beberapa konsep penalaran yang ada pada Artificial Intelligence.Unsur-unsur AIML terdiri dari beberapa tag yang memiliki fungsi masing-masing untuk kalimat dalam knowledge base-nya. Unsur tag yang ada,akan mendefenisikan bentuk kalimat tertentu dengan jawaban tertentu dalam knowledge base.Program ALICE Chatbot menggunakan bahasa pemrograman Java dalam pengembangannya, dan menerapkannya dalam kumpulan class – class. Class – class ini dikategorikan berdasarkan fungsionalitasnya.Class utama yang menjadi pusat knowledge base-nya adalah class Graphmaster. Graphmaster.java merupakan otak dari program ALICE chat bot yang menjelaskan alur proses pencarian jawaban dari kalimat input yang diberikan oleh user.Pada umumnya untuk merubah knowledge base pada ALICE Chat bot sangat sulit dilakukan, karena analisa setiap class-nya sangat banyak dan rumit.Oleh karena itu, dengan menganalisa algoritma penalaran pemahaman kalimat, akan dimungkinkan untuk melakukan perubahan ALICE Chat bot dalam bahasa yang berbeda. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisa algoritma pemahaman kalimat pada program ALICE ChatBot. Tahapan dalam menganalisa algoritma pemahaman kalimat pada ALICE Chat bot yang menggunakan AIML, dimulai dengan menganalisa pemberian input – output program, mengklasifikasikan setiap sub class yang ada pada class Graphmaster dan melihat hasil perubahan pada class Graphmaster. Penelitian iniakan menghasilkan beberapa algoritma seperti algoritma proses input output, proses normalisasi kalimat input yang terbagi atas tiga seperti substitution normalization, sentence-splitting normalization dan pattern-fitting normalization, proses produksi jalur input, proses pemecah kalimat dan proses pencarian jawaban pada knowledge base. Algoritma proses ini dapat digunakan untuk pengembangan ALICE Chat Bot dalam bahasa yang berbeda.

Kata Kunci : Artificial Intelligence Markup Language (AIML), Knowledge Base, Artificial Intelligence,ChatBot, ALICE ChatBot

PENDAHULUAN

Artificial Intelligenceadalah suatu bidang studi tentang bagaimana membuat komputer mampu melakukan suatu hal yang dapat dilakukan manusia dengan lebih baik [2].Salah satu aplikasi yang menggunakan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) adalah aplikasi ChatBot.ChatBot dikategorikan sebagai pemrosesan bahasa alami atau natural language yang merupakan salah satu bidang kecerdasan buatan yang

ChatBotyang menggunakan bahasa Inggris dalam percakapannya.

ALICE ChatBot adalah salah satu aplikasi ChatBot yang sedang berkembang saat ini.Basis pengetahuan ALICE Chat Bot berbasiskan AIML (Artificial Intelligence Markup Language).AIML ini menyebabkan ChatBot dapat mengintegrasikan input yang diterimanya berupa kalimat inputdalam bentuk teks, sehingga akan dihasilkan percakapan antara pengguna dengan program. Percakapan yang dihasilkan oleh program ALICE ChatBotsejauh ini terbatas pada input kalimat berupa teks dan menggunakan bahasa Inggris. Belum ada dijumpai ChatBotyang menggunakan percakapan bahasa Indonesia.

Oleh sebab itu, penulis berkeinginan melakukan perubahan dari bahasa yang ada dengan melakukan pengembangan program ALICE ChatBotmelalui pengubahan unit basis pengetahuan dalam bentuk AIML yang ada, sehingga dapat menghasilkan program ALICE ChatBotyang menggunakan bahasa Indonesia. Sebelum ini dapat dilakukan, penulis terlebih dahulu harus melakukan analisa terhadap proses dari program ALICE ChatBot, yaitu analisa terhadap unsur dari AIML dan analisa algoritma pemahaman kalimat pada program ALICE ChatBot.

Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan analisa terhadap unsur dari AIML dan fungsinya.Unsur-unsur AIML terdiri dari beberapa tag yang memiliki fungsi masing-masing untuk kalimat dalam knowledge base-nya.

AIML menggambarkan kelas dari objek data yang disebut objek AIML dan secara sebagian menggambarkan cara program komputer memprosesnya. Objek AIML terdiri dari beberapa elemen yang disebut “topic” d n “category”. Beber p <category> terdiri dari <pattern> dan <template>. Saat pengguna memberikan input berupa teks sebagai stimulus,

graphmaster mencari tag <category> untuk dicocokkan dengan elemen <pattern>sesuai konteks yang terhubung, lalu memberikan keluaran yang dihubungkan <template> sebagai jawaban.

Unsur-unsur diatas merupakan bentuk tag yang paling sering digunakan untuk membentuk file dalam AIML. Dengan mengenali unsur-unsur umum ini, biasanya mampu memahami bagaimana bentuk AIML itu sendiri, sehingga mampu merancang AIML sesuai kebutuhan dan keinginan pembuatnya atau yang disebut botmaster[1]. Menganalisa algoritma penalaran pemahaman kalimat, akan dimungkinkan untuk melakukan perubahan ALICE Chat bot dalam bahasa yang berbeda[3].

Tujuan dari penelitian ini, penulis akan melakukan tahapan selanjutnya dari pengembangan AIML, yaitu melakukan analisa algoritma pemahaman kalimat pada program ALICE ChatBot yang nantinya akan menghasilkan algoritma proses sehingga dapat digunakan untuk pengembangan ALICE ChatBot dalam bahasa yang berbeda seperti bahasa Indonesia.

METODE PENELITIAN

Penelitian ini berasaskan kepada metode tertentu agar setiap pelaksanaan berjalan dengan teratur, lancar dan lebih sistematik. Metodologi yang digunakan dalam menjalankan penelitian ini terdiri dari dua, yaitu :

Metode Pustaka

Metode Analisis

Analisa hasil penelitian ini merupakan hal yang penting, karena dapat memberi informasi mengenai hasil penelitian yang dilakukan dan memberi panduan kepada penelitian masa akan datang. Tahapan dalam menganalisa algoritma pemahaman kalimat pada ALICE ChatBot yang menggunakan AIML, terdiri atas tiga bagian, yaitu : a. Menganalisa proses pemberian input –

output dariprogramChatBot

b. Mengklasifikasikan setiap sub class yang ada pada class Graphmaster c. Melihat hasil perubahan pada class

Graphmaster.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Knowledge basepada ChatBot dibangun dengan kalimat-kalimat percakapan umum yang dianggap sering dilakukan oleh manusia sebagai pengguna.Botmaster yang berperan seb g i pembu t/pencipt “ot k” d ri program ChatBot harus mampu melakukan penalaran beberapa percakapan umum dengan cara memperhatikan alur percakapan pengguna.

Program yang digunakan dalam pengembangan ini adalah program ALICE

ChatBot. ProgramALICE

ChatBotmenerima inputdalam bentuk kalimat percakapan yang tersusun dari beberapa kata. Proses dari program ALICE ChatBotini tidak melakukan penalaran kalimat yang diterima, melainkan dengan mencocokkan kalimat input dengan knowledge base yang ada.

Program ALICE ChatBot dibangun dengan menggunakan bahasa Pemograman Java.Program ALICE ChatBot terdiri dari package-package

yang berupa kumpulan class-class[5]. Satu yang penting dari program ALICE ChatBot adalah class graphmaster yang memanggil class lain dalam prosesnya.

Graphmaster.java merupakan otak dari program ALICE ChatBot yang menjelaskan alur proses pencarian jawaban dari kalimat input yang diberikan oleh user[4].Pada umumnya untuk merubah knowledge base pada program ALICE ChatBot sangat sulit dilakukan, karena analisa setiap class-nya sangat banyak dan rumit. Oleh karena itu, dengan menganalisa algoritma penalaran pemahaman kalimat, akan dimungkinkan untuk melakukan perubahan ALICE Chat bot dalam bahasa yang berbeda[3].

Proses Input Output Program Alice Chatbot

Proses diawali dengan menerima kalimat input oleh user. Proses input pada program ChatBot berupa kalimat dan output yang diberikan juga berbentuk kalimat. Proses awal adalah proses normalisasi input kalimat biasa yang dinormalisasikan atau diubah untuk disesuaikan dengan knowledge base dalam bentuk AIML yang memiliki tag-tag tertentu.

Tujuan proses normalisasi adalah mengubah bentuk kalimat input biasa kedalam bentuk AIML agar pada saat proses pencarian/pencocokan pada knowledge base sudah terdefenisi dalam bentuk AIML. Knowledge base dalam bentuk AIML berupa kalimat-kalimat yang dianggap sering digunakan dalam percakapan umum yang juga disertai dengan jawabannya.

Knowledge base dalam bentuk AIML berupa kalimat-kalimat yang dianggap sering digunakan dalam percakapan umum yang juga disertai dengan jawabannya. Misalkan kalimat yang paling sering digunakan dalam mengawali perc k p n d l h k lim t “Ap K b r ?” d n j w b nn “B ik-b ik s j ”. Contoh bentuk AIML yang sederhana, seperti :

<category>

<pattern>HALO</pattern>

Setelah proses normalisasi kita dapatkan, pola AIML yang selanjutnya dalam proses produksi jalur input dilakukan pengecekan terhadap kalimat yang diberikan oleh program sebelumnya.Setelah didapat jalur input, maka kalimat dipecah menjadi bentuk kata agar dapat dilakukan proses pencocokan kedalam knowledge base untuk mencari jawaban yang sesuai dengan kalimat input yang diberikan oleh pengguna.

Adapun bentuk proses yang dilakukan

dalam program ALICE

ChatBotdigambarkan menggunakan diagram alur yang dapat dilihat pada gambar 1.

Gambar 1.Diagram Alur Proses Input-Output

Proses Normalisasi Kalimat Input

Proses normalisasi adalah proses dimana semua input kalimat yang diberikan dinormalisasikan terlebih dahulu dengan tujuan agar dapat disesuaikan dengan knowledge base yang

sesuai dalam bentuk AIML . Proses dari normalisasi kalimat digambarkan pada gambar 2.

Gambar 2.Proses normalisasi kalimat input

Bentuk normalisasi yang terjadi antara lain :

a. Substitution Normalization

Merupakan penerapan heuristic pada input yang berusaha menjaga informasi dari input yang mungkin akibatnya akan hilang saat kalimat melewati proses sentence-splitting (pemilahan kalimat) dan pattern-fitting (perubahan pola).

Contoh: p d singk t n k t “N ” k t ini bi s diuc pk n “N on ” d n k t ini merupakan singkatan yang harus dinormalisasikan menjadi k t “N on ”

Kalimat Input

RETURN Cek Kamus Substation

Adakah kata terdapat dalam

kamus?

Ubah kedalam bentuk normal

Cek kamus Pemilah Kalimat Normalisasi Kalimat Input

Adakah kata terdapat dalam

kamus?

Pemilahan Kalimat

Ubah dalan bentuk Uppercase Ya

Tidak

Ya

Tidak MULAI

Normalisasi Kalimat Input

Produksi Jalur Input

Pemecah Kalimat

Pencocokan/Pencarian dalamknowledge base

Kalimat Input

Tampil

untuk menghindari pemilihan kalimat nantinya yang dilakukan pada proses selanjutnya. Substitution Normalization sendiri mengacu pada kamus yang dimilikinya.Kamus disini berfungsi untuk menyimpan segala kata yang bisa diubah secara sederhana. Kamus substitution disimpan dalam bentuk file XML agar bisa dibuat lebih terstruktur. Input Substitution mengoreksi kesalahan pengucapan dan penulisan dan mengubah karakter akhir kalimat kedalam karakter yang tidak didefinisikan sebagai pengakhir kalimat.

find=” up”repl ce=”i ”/> <substitute

Merupakan proses Pemilahan kalimat, yang berusaha memilah kalimat input kedalam dua kalimat atau lebih. Pemilah kalimat mendefenisikan tanda yang mengakhiri kalimat setelah substitution input telah dilakukan. Dengan acuan b hw t nd “.”, “!” , “,” d n “?” merupakan batas akhir dari kalimat. Acuan tanda diatas tersimpan dalam kamus sentence-splitters yang disimpan dalam bentuk file *.xml.Pemilahan kalimat berdasarkan adanya tanda baca.

Bentuk kamus sentence-splitters adalah sebagai berikut:

Merupakan proses terakhir yang melakukan pengubahan bentuk karakter pada kalimat, menghilangkan tanda baca pada kalimat input dan merubah (convert) kalimat input kedalam huruf kapital (UPPERCASE). Tujuan pengubahan kedalam bentuk uppercase adalah untuk melakukan proses berikutnya yang akan melakukan pencocokan pola pada pattern AIML yang bentuknya Uppercase.

Proses Produksi Jalur Input

Proses produksi Jalur Input merupakan gerbang dalam AIML dan pencarian didalam knowledge base, karena pada proses ini akan didapat pola dalam bentuk AIML dan mendapat pola yang dicari.

Disamping input kalimat yang ada, kita juga membutuhkan kalimat yang diberikan oleh ChatBot sebelumnya untuk mendapatkan jalur tersebut. Untuk mempermudah pemahaman, dapat dilihat contoh percakapan dibawah ini :

User : Apakah kamu punya agama? Bot :Agama saya Budha. Agama kamu apa?

User : Islam

Bot : Agama kita sama-sama meyakini adanya Tuhan

Input k lim t “Isl m” sud h mel lui proses normalisasi dan diubah kedalam bentuk AIML yang berperan sebagai <pattern>. Dan diubah menjadi <pattern>*</pattern>, tanda*merupakan value dari input yang diberikan olehuser. Lalu melihat kembali kalimat output sebelumnya yang telah terrnomalisasi menj di “AGAMA SAYA BUDHA” d n

“AGAMA KAMU APA”, karena ada

kalimat output sebelumnya lalu diubah menjadi <that>AGAMA KAMU APA</that>, jika tidak terdapat kalimat sebelumnya maka nilai <that> menjadi <that>*</that>, dari proses diatas kita memperoleh bentuk:

<category>

<pattern>*</pattern>

dicari)</template></category>

Gambar 3. Proses produksi jalur input Dari sini diperoleh satu kunci yang dicari, apabila ChatBot memberikan pert n n “AGAMA KAMU APA?” l lu user akan memberikan kemungkinan menjawab jenis agamanya yaitu “ISLAM”, m k respon p l gi ng harus diberikan oleh ChatBot akan ditelusuri lagi dalam knowledgebase, jika tidak ada maka ChatBot akan memberikan respon dengan mengalihkan pembicaraan sebelumnya dengan kalimat lainnya.Proses dari produksi jalur input digambarkan pada gambar 3.

Proses Pemecahan Kalimat

Proses pemecahan kalimat kedalam array kata dilakukan untuk pencocokan/pencarian jawaban pada knowledge base seperti yang digambarkan pada gambar 4. Yang dimana proses

pencarian dan pencocokan pada knowledge base dilakukan kata per kata.

Gambar 4. Proses pemecahan kalimat

Proses Pencarian Jawaban Dalam Knowledge Base

Proses pencarian jawaban pada knowledge base melibatkan beberapa unsur yang belum kita ketahui sebelumnya, namun unsur-unsur ini terdapat pada file atau bentuk-bentuk AIML yang memiliki arti dan nilai sendiri. Beberapa unsur tersebut antara lain:

a. Nodemapper yang terdiri dari kumpulan node-node pada tree dalam bentuk AIML yang diatur oleh Graphmaster. Nodemapper memetakan node yang ada didalamnya.

b. Simbol “_” d l h simbol ng

mendefenisikan kata pertama dari input kalimat dan berada didepan dari semua karakter.

c. Atomic adalah kalimatyang didalamnya knowledge base bersifat independen t np disert i t nd “*” d n “_”. Atomic merupakan pola paling sederhana dalam AIML yang terdiri dari <pattern> dan <template> saja, tanpa tanda dan tag-tag lainnya seperti <that>, <srai>, <topic> dan sebagainya.Sebagai contoh dari atomic sebagai berikut:

Pemecah Kalimat

Produksi Jalur Input

Kalimat Input

Pemecahan Kalimat menjadi Kata

Return

Array Kata Kalimat Input

RETURN Ubah dalam bentuk

<pattern>

Apakah

ada? Nilai <that> = *

Ubah dalam bentuk AIML Normalisasi Kalimat Input Produksi Jalur

Input

Cek kalimat output sebelumnya

Ubah dalam bentuk <that>

Tidak

<category>

<pattern>HALO</pattern>

<template>Halo Juga! Apa Kabar</template>

<category>

d. Simbol”*” simbol ng terd p t di akhir dan diawali oleh karakter lainnya

Unsur-unsur diatas digunakan sebagai kunci dari pencarian jawaban dalam knowledge base.Dan metode pencarian dalam knowledge base merupakan gambaran pencarian jawaban didalam otak ChatBotyang terdiri dari banyak percabangan jawaban. Metode pencariannya sendiri memiliki algoritma sebagai berikut:

Misalkan XYZ adalah input yang akan kita cocokan.

1. Inisialisasikan kata pertama sebagai t nd “_” l lu cek pakah node terdiri d ri kunci simbol “_”? Jik , c ri root subgraph pada child node yang dihubungk n oleh “_”. Cob semu sisa kata yang merupakan akhiran dari X yaitu YZ untuk mendapatkan kecocokan, jika tidak ada maka

2. Apakah node terdiri dari kunci semua kata X yang merupakan kata dari kalimat input yang merupakan “ tomic”? Jik d , c ri subgr ph ng dihubungkan oleh YZ, menggunakan bagian belakang dari input XYZ, jika tidak ada yang ditemukan, maka

3. Apakah nodeterdiri dari kunci simbol “*”? Jik , cari root subgraph pada child node ng dihubungk n oleh “*”. Coba semua sisa kata yang merupakan akhiran dari input untuk mendapatkan kecocokan. Jika tidak ditemukan, maka kembali ke awal input.

Jika pencarian tidak ditemukan juga maka akan diberikan output berupa kalimat pengalihan pembicaraan agar

topik pembicaraan terganti dan proses dilakukan lagi.

Proses ini bisa dideskripsikan dengan menggunakan istilah dalam pengaturan file dan direktori pada Graphmaster, diamana kumpulan node disebut nodemappers dan cabang-cabang mewakili kata awal dari semua pola dan simbol. Misal, input dari user dimulai kata X dan root dari struktur ini adalah sebuah folder dari sistem file yang terdiri dari semua tag <pattern> dan tag <template>. Contoh dari proses digambarkan sebagai berikut:

1. Jika folder memiliki subfolder yang dimul i deng n simbol “_”, m k kunjungi subfolder deng n simbol “_”, lalu cocokan seluruh kata dengan X, jika tidak ada lalu

2. Kembali ke folder, cari sub folder yang dimulai dengan kata X, jika ada maka kunjungi subfolder dengan X, lalu cocokan bagian belakang dari kata X, jika tidak ada lalu

3. Kembali ke folder dan cari subfolder ng memiliki simbol “_”, l lu cocokan semua sisa yang mengakhiri dari kata X, jika tidak ada yang sesuai maka ubah direktori dan kembali ke awal folder

Ketika ada jawaban yang cocok/sesuai , maka proses selesai/berhasil, dan template yang sesuai dan termasuk dari kategori input akan diproses untuk menghasilkan output/respon.

(1)<category>

<pattern>APACHAT BOT </pattern> <template>

<sr/><srai>APAKAHCHAT BOT</srai>

</template> </category>

<pattern>*CHAT BOT</pattern> <template><random>

<li> Chat bot aplikasi untuk berbicara dengan kumputer </li>

<li> Chat bot adalah aplikasi Kecerdasan Buatan yang menstimulasi percakapan manusia untuk dijadikan percakapan antara manuasia dengan komputer </li> <li> Definisi Chat bot secara mudahnya adalah chatting (mengobrol) dengan robot atau komputer </li>

</template> </category> (3)</category>

<pattern>HELO</pattern>

<template><srai>HALO</srai><templ ate>

</category> (4)<category>

<pattern>HALO</pattern> <template>

<random>

<li>Halo juga!<li> <li> Hai juga!</li>

<li> Halo yang disana! Saya sedang berbicara dengan <get n me=”n me”/>,</li>

<li> oh, hi juga! </li> </random>

</template> </category>

Jik input user: “Helo. Ap ng dim ksud deng n ch t bot?” l lu ALICE k n memberik n Output: “H lo jug ! Chatbot adalah aplikasi Kecerdasan Buatan yang menstimulasi percakapan manusia untuk dijadikan percakapan antara manu si deng n komputer.”

Prosesnya adalah sebagai berikut:

1. Input akan dicocokan dengan kategori (1) yang membagi kalimat input kedalam dua kalimat yaitu:

a. K lim t pert m : “HAI”, diw kili oleh tag </sr> yang mencocokan (_) dimanakah kata HAI

b. Kalimat kedua: “APA YANG DIMAKSUD DENGAN CHATBOT?” 2. Pola tunggal menemukan untuk kata

“HELO” d n dig ntik n oleh HALO pada kategori (3) dan dicocokan lagi dengan kategori (4); jawaban akan diberikan secara acak menurut list <li> pada <template>. Disinilah letak hubungan sinonim antara kata Helo dan kata Halo yang memiliki respon yang sama.

3. Selanjutnya menyocokkan kalimat “APA YANG DIMAKSUD DENGAN CHAT BOT?” p d k lim t ini tid k terdapat kata tunggal, lalu cocokkan deng n pol k lim t “APA YANG DIMAKSUD DENGAN*, jika tidak ada cari dengan pola kalimat *CHAT BOT, kecocokan terdapat pada kategori (2) dan respon akan diberikan secara acak sesuai dengan list <li> yang ada. 4. Selanjutnya kedua jawaban ini akan

digabung dan ditampilkan secara bersama.

Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisa pada programALICE ChatBot, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Algoritma penalaran pemahaman

kalimatyang terdapat pada program ALICE ChatBotadalah :

a. Proses input output

b. Proses normalisasi kalimat input yang terbagi atas tiga seperti substitution normalization, sentence-splitting normalization dan pattern-fitting normalization

e. Proses pencarian jawaban pada knowledge base.

2. Proses input-output pada program ALICE ChatBotmenggunakan proses dengan cara menyesuaikan kalimat input dan mengubahnya ke dalam bentuk AIML yang akan dicocokan kedalamknowledge base.

3. Metode yang digunakan dalam pencarian jawaban untuk memberikan output menggunakan metode pattern matching atau pencocokan pola kalimat input yang diberikan dengan pola kalimat yang terdapat pada knowledge base.

Percakapan yang dihasilkan oleh program ALICE ChatBot sejauh ini terbatas pada input kalimat berupa teks dan menggunakan bahasa Inggris. Belum ada dijumpai ChatBotyang menggunakan percakapan bahasa Indonesia.Untuk pengembangan program ini, bisa dilakukan dengan membuat program ALICE Chat Bot yang dapat merespons percakapan dalam bahasa Indonesia dan penambahan topik percakapan yang lebih luas dan variatif.

DAFTAR PUSTAKA

E. Mahdiyah, Y. Andriyani dan Hamidi. (2012). Analisa Artificial Intelligence Markup Language (AIML) Menggunakan Program Alice Chat Bot. Seminar dan Rapat Tahunan Bidang MIPA (SEMIRATA BKS Barat). Medan-Indonesia. Mei 2012.

E. Rich and K. Kevin.(1991). Artificial Intelligence.2nd Edition. Carnegie Mellom University : Mc.Graw-Hill

I. Zatnika. (2003). Artificial Intelligence Mencerdaskan Robot, Memuaskan Mesin. Tabloid Bulanan CALTRON, Tahun 1, Nomor 7. Mei 2003.

J. Shancez and M. P. Canton. (2002). JAVA 2 Weekend Crash Course. Jakarta. Elex Media Komputindo.

S. Kusumadewi. (2003). Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya.Yogyakarta.Graha Ilmu.

R. S. Wallace.AIML

Overview.http://www.pandorabots.com /pandora/pics/wallaceaimltutorial.html