Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

2026-08-23T14:01:37Z

Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

← Revisi sebelumnya		Revisi per 23 Agustus 2026 14.01
Baris 1:		Baris 1:
	'''Pemelajaran pengukuhan (PP)''', '''pemelajaran penguatan''' atau '''''Reinforcement learning'' (RL)''' adalah suatu bidang antar disiplin ilmu dalam [[pemelajaran mesin]] dan [[kendali optimal]] yang berkaitan dengan bagaimana suatu agen cerdas dapat mengambil [[Pemilihan tindakan\|tindakan]] di lingkungan yang dinamis dalam rangka untuk memaksimalkan [[Pemilihan berdasarkan imbalan\|imbalan bertumpuk-tumpuk]]. Pemelajaran pengukuhan adalah satu dari tiga paradigma utama dalam pemelajaran mesin, di samping [[pemelajaran terarah\|pemelajaran terawasi]] dan [[pemelajaran tak terarah\|pemelajaran tak terawasi]].		'''Pemelajaran pengukuhan (PP)''', '''pemelajaran penguatan''' atau '''''Reinforcement learning'' (RL)''' adalah suatu bidang antar disiplin ilmu dalam [[pemelajaran mesin]] dan [[kendali optimal]] yang berkaitan dengan bagaimana suatu agen cerdas dapat mengambil [[Pemilihan tindakan\|tindakan]] di lingkungan yang dinamis dalam rangka untuk memaksimalkan [[Pemilihan berdasarkan imbalan\|imbalan bertumpuk-tumpuk]]. Pemelajaran pengukuhan adalah satu dari tiga paradigma utama dalam pemelajaran mesin, di samping [[pemelajaran terarah\|pemelajaran terawasi]] dan [[pemelajaran tak terarah\|pemelajaran tak terawasi]].

	Pemelajaran pengukuhan berbeda dengan pemelajaran terawasi dari dua sisi, yaitu tak membutuhkan penyajian pasangan masukan-keluaran yang telah dilabeli dan tidak memerlukan pembetulan secara terang-terangan untuk tindakan yang kurang optimal. Fokus RL adalah untuk menemukan keseimbangan antara penjelajahan (wilayah yang belum dipetakan) dan pemanfaatan (pengetahuan saat ini).		Pemelajaran pengukuhan berbeda dengan pemelajaran terawasi dari dua sisi, yaitu tak membutuhkan penyajian pasangan masukan-keluaran yang telah dilabeli dan tidak memerlukan pembetulan secara terang-terangan untuk tindakan yang kurang optimal. Fokus RL adalah untuk menemukan keseimbangan antara penjelajahan (wilayah yang belum dipetakan) dan pemanfaatan (pengetahuan saat ini).<ref>Leslie P. Kaelbling. [http://www.cs.washington.edu/research/jair/abstracts/kaelbling96a.html Reinforcement Learning: A Survey]. ''Journal of Artificial Intelligence Research''. 1996. Vol. 4. hlm. 237–285. doi:10.1613/jair.301.</ref>

	~~Lingkungan PP biasanya dinyatakan dalam bentuk~~ [~~[proses keputusan Markov]] (PKM) karena banyaknya algoritma PP yang dalam hal ini menggunakan teknik [[pemrograman dinamis]~~]. Namun, terdapat perbedaan utama antara PP dengan pemrograman dinamis, yaitu PP tak membutuhkan pengetahuan pasti model matematis dari PKM, melainkan PP ini menujukan PKM yang besar dan rumit yang untuk mendapatkan model yang pasti menjadi sulit atau tidak mungkin dilakukan.

	~~== Referensi ==~~

			Lingkungan PP biasanya dinyatakan dalam bentuk [[proses keputusan Markov]] (PKM) karena banyaknya algoritma PP yang dalam hal ini menggunakan teknik [[pemrograman dinamis]].<ref>van Otterlo, M. ''Reinforcement Learning''. 2012. Vol. 12. hlm. 3–42. doi:10.1007/978-3-642-27645-3_1. ISBN 978-3-642-27644-6.</ref> Namun, terdapat perbedaan utama antara PP dengan pemrograman dinamis, yaitu PP tak membutuhkan pengetahuan pasti model matematis dari PKM, melainkan PP ini menujukan PKM yang besar dan rumit yang untuk mendapatkan model yang pasti menjadi sulit atau tidak mungkin dilakukan.<ref>Shengbo Li. [https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-7784-8 Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control]. 2023. hlm. 1–460. doi:10.1007/978-981-19-7784-8. ISBN 978-9-811-97783-1.</ref>

	== Sumber ==		== Sumber ==
	*		*
	*		*
	*		*

	== Bacaan lanjutan ==		== Bacaan lanjutan ==
	*		*
	*		*
	*		*
	*		*
	*		*
	*		*
	*		*

	== Pranala luar ==		== Pranala luar ==
Baris 31:		Baris 28:
	* [https://lilianweng.github.io/posts/2018-02-19-rl-overview/ Mengintip (Lebih Jauh) ke dalam RL]		* [https://lilianweng.github.io/posts/2018-02-19-rl-overview/ Mengintip (Lebih Jauh) ke dalam RL]

			== Referensi ==
			<references />

	== Sumber dan atribusi ==		== Sumber dan atribusi ==

	Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Pemelajaran+pengukuhan&oldid=28059082 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28059082 (2025-10-17T08:58:28Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.		Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Pemelajaran+pengukuhan&oldid=28059082 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28059082 (2025-10-17T08:58:28Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

			<!-- WIKI_UNISSULA_PRESENTATION_V4 -->

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 28059082; atribusi sumber disertakan.

2026-08-23T13:32:15Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 28059082; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

'''Pemelajaran pengukuhan (PP)''', '''pemelajaran penguatan''' atau '''''Reinforcement learning'' (RL)''' adalah suatu bidang antar disiplin ilmu dalam [[pemelajaran mesin]] dan [[kendali optimal]] yang berkaitan dengan bagaimana suatu agen cerdas dapat mengambil [[Pemilihan tindakan|tindakan]] di lingkungan yang dinamis dalam rangka untuk memaksimalkan [[Pemilihan berdasarkan imbalan|imbalan bertumpuk-tumpuk]]. Pemelajaran pengukuhan adalah satu dari tiga paradigma utama dalam pemelajaran mesin, di samping [[pemelajaran terarah|pemelajaran terawasi]] dan [[pemelajaran tak terarah|pemelajaran tak terawasi]].

Pemelajaran pengukuhan berbeda dengan pemelajaran terawasi dari dua sisi, yaitu tak membutuhkan penyajian pasangan masukan-keluaran yang telah dilabeli dan tidak memerlukan pembetulan secara terang-terangan untuk tindakan yang kurang optimal. Fokus RL adalah untuk menemukan keseimbangan antara penjelajahan (wilayah yang belum dipetakan) dan pemanfaatan (pengetahuan saat ini).

Lingkungan PP biasanya dinyatakan dalam bentuk [[proses keputusan Markov]] (PKM) karena banyaknya algoritma PP yang dalam hal ini menggunakan teknik [[pemrograman dinamis]]. Namun, terdapat perbedaan utama antara PP dengan pemrograman dinamis, yaitu PP tak membutuhkan pengetahuan pasti model matematis dari PKM, melainkan PP ini menujukan PKM yang besar dan rumit yang untuk mendapatkan model yang pasti menjadi sulit atau tidak mungkin dilakukan.

== Referensi ==

== Sumber ==
*
*
*

== Bacaan lanjutan ==
*
*
*
*
*
*
*

== Pranala luar ==
* [https://all.cs.umass.edu/rlr/ Repositori ''Reinforcement Learning'']
* [http://spaces.facsci.ualberta.ca/rlai/ ''Reinforcement Learning'' dan Kecerdasan buatan] (RLAI, laboratorium Rich Sutton di [[Universitas Alberta]])
* [http://www-all.cs.umass.edu/ Laboratorium Pemelajaran otonom] (ALL, Laboratorium Andrew Barto di [[Universitas Massachusetts Amherst]])
* [http://www.dcsc.tudelft.nl/~robotics/media.html Eksperimen RL dunia nyata] di [[Delft University of Technology]]
* [https://www.youtube.com/watch?v=RtxI449ZjSc&feature=relmfu Kuliah Andrew NG di Universitas Standord terkait RL]
*[https://mpatacchiola.github.io/blog/2016/12/09/dissecting-reinforcement-learning.html Membedah RL] Rangkaian posting blog tentang RL dengan kode Python
* [https://lilianweng.github.io/posts/2018-02-19-rl-overview/ Mengintip (Lebih Jauh) ke dalam RL]

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Pemelajaran+pengukuhan&oldid=28059082 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28059082 (2025-10-17T08:58:28Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

Pemelajaran pengukuhan - Riwayat revisi

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 28059082; atribusi sumber disertakan.