00:00:00
Halo Halo sahabat Informatika
00:00:02
assalamualaikum warahmatullah
00:00:04
wabarakatuh Selamat datang di seri
00:00:06
perkuliahan kecerdasan buatan bersama
00:00:08
saya Ahmad Fahri di video kali ini kita
00:00:12
akan belajar mengenai Apa itu artificial
00:00:15
intelligence atau kecerdasan buatan dan
00:00:18
bagaimana penerapannya dalam kehidupan
00:00:20
kita sehari-hari
00:00:21
Saya yakin ya pasti anda sering
00:00:24
mendengar istilah artificial
00:00:26
intelligence kecerdasan buatan atau
00:00:29
mungkin yang sekarang sering dipakai itu
00:00:31
kecerdasan artifisial gitu ya tapi ya
00:00:35
apa sih yang Anda bayangkan ketika
00:00:37
mendengar istilah ini
00:00:39
yakin Ya sebagian besar orang pasti akan
00:00:43
membayarkan robot ya kalau bicara
00:00:45
tentang artificial intelligence atau
00:00:48
boleh jadi ada Juli membayangkan ini es
00:00:52
la iya self-driving car nya tapi
00:00:55
sebetulnya ya kalau bicara tentang
00:00:58
artificial
00:01:00
atau kecerdasan buatan ini tidak melulu
00:01:03
hanya tentang robot atau self-driving
00:01:05
car ya Kenapa karena E ini banyak sekali
00:01:10
penerapannya tidak hanya untuk robot dan
00:01:12
self-driving car nanti kita akan lihat
00:01:14
Bagaimana penerapannya dalam kehidupan
00:01:16
kita sehari-hari
00:01:18
jadi
00:01:20
ia atau artificial intelegent situ is
00:01:23
everywhere ya dia ada disekitar kita ada
00:01:25
dimana-mana contohnya nih yang sering
00:01:29
pakai Google Maps pasti nggak sadar ya
00:01:31
kalau sebetulnya Google Maps itu
00:01:33
menggunakan teknik dari ea misalkan
00:01:37
kelapa nah ini tidak kita mencari rute
00:01:39
perjalanan berangkat dari kampus shuteye
00:01:42
menuju ke bandara Adisucipto kita akan
00:01:45
mendapatkan rute yang paling cepat maka
00:01:47
Google Maps akan membantu kita
00:01:49
memberikan rekomendasi tentang apa rute
00:01:52
yang paling cepat yang bisa kita lalui
00:01:55
untuk menuju ke bandara Adisucipto nah
00:01:58
proses pencarian cute ini ini adalah
00:02:01
teknik dalam PAI
00:02:03
setelah lainnya yang suka main game ya
00:02:06
mobile Legends atau mungkin pubg ya atau
00:02:10
Dota mungkin ya sebetulnya dalam game
00:02:13
itu banyak sekali Ice ya tapi salah satu
00:02:15
penggunaan air dalam game itu dipakai
00:02:18
untuk mencari rute ya misalkan nih
00:02:20
menemukan musuh atau mencari rute untuk
00:02:23
mencari lawan begitu jadi ketika ada
00:02:27
robot atau Enemy gitu ya yang ingin
00:02:30
menyerang kita dia akan mencari rute
00:02:32
menuju titik tempat kita berada itu
00:02:35
menggunakan algoritma pencarian dalam ia
00:02:38
ia Nih counter-strike misalnya ya sama
00:02:43
ini pasti menggunakan ea E3 anda bermain
00:02:46
sendiri misalnya ya melawan boat melawan
00:02:49
robot nah anda akan lihat kan bahwa
00:02:51
robot itu musuh kita sangat pintar dia
00:02:55
tahu kapan Harus menembak kapan Harus
00:02:57
sembunyi ya dan dia punya taktik untuk
00:02:59
menyerang kita Kok bisa dia pintar
00:03:02
karena ada yg disitu ya Ada kecerdasan
00:03:06
buatan di dalam game tersebut
00:03:07
teman-teman dan contoh lain lagi Imel
00:03:11
Imel punya fitur untuk mendeteksi untuk
00:03:14
memfilter mana yang spam ya email yang
00:03:17
penuh penyebab air penipuan ya iman yang
00:03:20
sifatnya penipuan pembohongan Yes dan
00:03:23
Mana email yang sifatnya memang
00:03:25
betul-betul email gitu nah ini punya
00:03:27
kecerdasan dia sehingga bisa membedakan
00:03:30
mana email yang spam dan yang bukan ini
00:03:33
eae
00:03:34
udah lain Smartphone kita yang punya
00:03:38
fitur Face Unlock atau mungkin
00:03:40
fingerprint scanner itu Eh teman-teman
00:03:42
ya kok bisa-bisa ya jadi eh airnya
00:03:47
dipakai untuk apa untuk mengenali pola
00:03:49
wajah ya TK pola wajah yang dia deteksi
00:03:53
oleh kameranya itu bukan wajah kita
00:03:55
misalnya maka dia akan buka kunci
00:03:57
handphone Ya gitu eh kan Hai namun
00:04:00
ketika fitur wajah atau pola wajah yang
00:04:04
dilihat oleh Avenged loh wajah kita maka
00:04:07
dia akan membuka kunci dari handphone
00:04:10
tersebut ini eh dia bisa mengenali wajah
00:04:14
si pemiliknya ataupun fingerprint sih
00:04:17
pemiliknya ya betul lain misalkan ya
00:04:21
Google Voice asisten sirih Cortana ya
00:04:24
gan dia bisa mengenal ucapan kita
00:04:26
karenanya ea disitu ya Facebook anda
00:04:31
upload foto ke Facebook Facebook bisa
00:04:33
mengenali wajah yang kita upload di foto
00:04:35
tersebut ini eye ya yang suka pake
00:04:39
filter Instagram ya atau tiktok Misalnya
00:04:42
ini Eh teman-teman ya hehe iya dipakai
00:04:46
di mana terlihat ya misalkan tuh si
00:04:48
mbak-mbak yang pake filter lincir ya
00:04:50
hidung dan telinga kelinci Anda kebayang
00:04:53
gak Gimana caranya komputer bisa tahu
00:04:55
ini posisi hidung kita Ani posisi kepala
00:04:58
Geeta
00:05:00
Edi menggunakan hi3 ketika filternya
00:05:03
dipakai ya posisi gambar hidung kelinci
00:05:06
tuh pas di hidung kita gitu Gan dan
00:05:08
telinganya pasti atas kepala gitu Ini
00:05:11
adalah Hai ya cerdas dia
00:05:14
e-tilang yang mungkin sekarang lagi rame
00:05:17
ya ini hati-hati teman-teman yang
00:05:20
berkendara jarang pakai sabuk pengaman
00:05:22
suka main HP yang naik motor nggak pakai
00:05:25
helm hati-hati kuat nomor anda bisa
00:05:27
terbaca oleh ehay oleh komputer yang
00:05:30
tersambung ke komputer eye bisa dilacak
00:05:33
pemiliknya sherpa pelanggarannya apa jam
00:05:36
berapa hari apa di jalan apa ya ini Hai
00:05:39
banyak sekali ternyata ya live ya Ini
00:05:43
juga e hujan yang terdekat dengan kita
00:05:47
perabotan rumah tangga ya home
00:05:49
appliances dicuci rice cooker robot
00:05:53
vacuum bahkan mungkin AC ya dan lain
00:05:56
sebagainya ya Ada banyak ytdsetup Hai
00:06:00
jadi eh itu tidak hanya bicara tentang
00:06:03
robot atau self-driving car is
00:06:07
everywhere sudah banyak disekitar kita
00:06:09
teman-teman Nah sekarang kita lihat nih
00:06:12
tadi ya bagaimana ia terapkan di
00:06:15
kehidupan sehari-hari sekali tapi ingin
00:06:17
tahu nih itu apa sih sebetulnya makhluk
00:06:19
apa ya makanan apa yaitu ya kita akan
00:06:23
bahas apa definisi tentang artificial
00:06:26
intelligence Nah kalau bicara air
00:06:29
rasanya ga afdol kalo kita nggak bahas
00:06:31
buku yang satu ini ini kalau boleh saya
00:06:34
bilang ya semacam kitab sucinya ya kalau
00:06:36
kita belajar pai nih ini buku ribu
00:06:40
halaman lebih bahkan Ya ini yang suka
00:06:43
bikin kita Waduh 1000 halaman banyak
00:06:44
sekali tapi memang buku ini ya Buku ya
00:06:47
dibilang apa itu orang sekarang
00:06:49
senyumnya Core of the colgate Oya sangat
00:06:51
lengkap memang sangat lengkap dan sangat
00:06:54
spesifik penjelasan ya mantap sekali eh
00:06:57
apa buku ini ditulis oleh the sword
00:07:00
Rasul dan viterna Bridge dan cover yang
00:07:04
anda lihat sekarang ini sedang ini cover
00:07:05
edisi saat-saat ini ya sekarang-sekarang
00:07:07
ini gitu buku ini sebenarnya udah-udah
00:07:10
sekian kali terbitkan Ya udah
00:07:12
berkali-kali diterbitkan dan tetap
00:07:14
dipakai hingga saat ini ya dan buku
00:07:16
Legend ini ya jadi di buku ini kita bisa
00:07:19
menemukan Apa definisi e-tab I Kalau
00:07:22
Anda pusing dengan untuk 1000 halaman
00:07:24
bahasa Inggris lagi ya tenang ya
00:07:26
tidaknya solusinya ya Anda bisa cari
00:07:28
buku yang lokal ya misalkan buku
00:07:31
artificial intelligence ini ya ditulis
00:07:33
oleh Pak Suyanto ini cuma 200-an halaman
00:07:37
saja Oke nih ya dulu beliau unit dosen
00:07:40
saya Waktu kuliah S1 Ya bukunya bagus
00:07:42
dan pembahasan di buku artificial
00:07:45
intelligence ini Ya kurang lebih
00:07:47
merangkum ya merangkum dan menyajikan
00:07:50
dengan lebih mudah buku yang 1000
00:07:52
halaman tadi jadi kalau pengen cari
00:07:55
bukunya nih kalau masih ada ni di
00:07:56
pasaran ya Bahkan ini yang sekarang
00:07:58
enggak lihat ini cover edisi ya
00:08:00
baru-baru lagi nih kayaknya Hei yang
00:08:02
sekarang dari dua buku tadi kita coba
00:08:05
nih tak coba pelajari apa sebenarnya
00:08:08
definisi each bener nggak sih selamanya
00:08:10
orang mengatakan ia itu Iya seperti
00:08:13
menanamkan kecerdasan manusia pada mesin
00:08:15
Bener nggak Ya kita cek nih definisi air
00:08:19
pertama kali itu gede di apa di cuaca
00:08:22
jadi umumkan tahun tujuh delapan Ya saat
00:08:26
itu para pakar mengatakan bahwa itu
00:08:28
adalah sebuah sistem ya is a system that
00:08:32
can thinking you Madly jadi dulu
00:08:35
dianggap itu adalah sistem yang bisa
00:08:37
berpikir seperti manusia ya berpikir
00:08:40
seperti manusia namun ya saya asin
00:08:43
perkembangan zaman dan teknologi di
00:08:46
tahun 90-an definisi-definisi tadi ini
00:08:48
dirasa tidak lagi relevan Kenapa
00:08:51
karena itu ya tidak hanya bisa berpikir
00:08:56
Ya seharusnya eight juga bisa akting
00:08:59
bisa buat bisa melakukan sesuatu maka di
00:09:02
tahun 90 ini definisi e-dif perbarui
00:09:05
lagi menjadi sistem rekan akting you may
00:09:09
like a didefinisikan sebagai sebuah
00:09:12
sistem yang bisa melakukan pekerjaan
00:09:14
seperti pekerjaan manusia misalnya apa
00:09:17
manusia bisa melihat manusia bisa
00:09:20
membedakan mana wajah sia wajah si B dan
00:09:22
C C bisa membedakan mana objek-objek B
00:09:25
objektif dan lainnya gitu ya manusia
00:09:27
bisa mendengar suara orang bisa berpikir
00:09:29
bisa menarik kesimpulan bisa mengambil
00:09:31
keputusan dan seterusnya ya Nah ini
00:09:35
waktu itu tahun 90 ini ya Eh
00:09:38
didefinisikan sebagai sistem yang bisa
00:09:40
akting humanly ya berbuat bekerja
00:09:43
seperti manusia nah di tahun 92 inih ada
00:09:48
pembaruan lagi ada definisi yang lebih
00:09:51
tepat lagi nah jadi ditahun 92 ini
00:09:55
dikatakan bahwa ea itu adalah sistem
00:09:57
Devgan thinking ratio sistem yang bisa
00:10:01
berpikir rasional Lu kenapa diperbarui
00:10:03
judulnya eh atau definisinya gitu ya
00:10:05
karena kalau kita mendefinisikan II
00:10:09
sebagai sistem yang singking atau akting
00:10:12
humanly kita ingat ciuman itu
00:10:15
kadang-kadang gak rasional ya gan
00:10:16
manusia kadang-kadang nasional Kenapa
00:10:19
Karena manusia punya emosi ya manusia
00:10:22
punya rasa punya perasaan nggak ada kan
00:10:25
enggak rasional Oleh karena itu kalau
00:10:29
kita definisikan itu seperti manusia ya
00:10:32
itu rasanya kurang tepat Kenapa karena
00:10:35
Eight komputer enggak punya rasa nggak
00:10:37
punya hati ya gan hhe tahun 92
00:10:41
didefinisikan sebagai thinking ya sistem
00:10:43
retensi ngking rationally berpikir
00:10:46
rasional logis ya sistematis logis dan
00:10:49
benar begitu kemudian ditahun 68
00:10:53
definisi hai hai kembali di apa
00:10:56
diperbarui menjadi sistem LED can Ting
00:11:00
rasional jadi tidak hanya bisa Viking
00:11:02
tapi juga bisa akting bisa berbuat ya
00:11:05
berpikir dan berbuat secara rasional
00:11:07
logis jadi jadi bukan kayak manusia
00:11:11
persis ya kalau kita pakai raksa Ya
00:11:13
nggak gitu logis rasional ya Nah hingga
00:11:17
saat ini definisi yang terakhir inilah
00:11:19
yang masih relevan ya jadi eae
00:11:22
didefinisikan sebagai system that can
00:11:24
akting rationally ya sistem yang bisa
00:11:27
berbuat bekerja secara rasional
00:11:30
itu definisinya Nah sekarang kita lihat
00:11:33
Bagaimana pembagian ya bagaimana itu
00:11:36
kita
00:11:37
jabarkan Manteman nah sebetulnya itu ada
00:11:42
banyak teman-teman ya Eh kalau kita
00:11:44
jabarkan tuh banyak sekali ya
00:11:46
penjabarannya tapi kalau kita rangkum ya
00:11:49
ada empat teknik dasar dalam PAI apa
00:11:52
saja ini kencing listening planning dan
00:11:57
learning jadi ada 4 teknik dasar ini
00:11:59
dalam Kai nanti masing-masing teknik
00:12:02
dasar ini ya Ada penjabaran lagi di
00:12:04
bawahnya misal ya kencing atau teknik
00:12:07
pencarian nanti ada blends ada you
00:12:09
listrik search dan ada probabilistik
00:12:11
search gitu ya kemudian yang rezeki juga
00:12:14
sama kalau kita jabarkan lagi banyak
00:12:16
dalam ya ya Ada rule-based reasoning
00:12:18
kisby seasoning ada di sini berbasis
00:12:22
Fuzzy Logic yang ada yang berbasis and
00:12:24
certainty dan lain sebagainya cleaning
00:12:27
juga sama dijabarkan juga ada
00:12:29
penjabarannya ya plustek leaning on
00:12:31
screen posting dan terutama yang
00:12:33
terakhir ini nih ya learning ini yang
00:12:36
lagi hot ya istilahnya lagi banyak
00:12:39
dibahas orang nih teknik learning yang
00:12:42
sekarang disebut dengan machine-learning
00:12:43
gitu ya machine-learning gitu dalamnya
00:12:46
ada supervised learning ada unsupervised
00:12:49
learning dan ada reinforcement learning
00:12:50
ini Kalau dibuka lagi masing-masing sub
00:12:53
poinnya ini itu ada banyak lagi metode
00:12:55
dibawahnya itu ya tapi kalau kita
00:12:57
rangkum ya Eh itu 4 Dani dasar searching
00:13:02
listening planning dan learning Nah
00:13:06
sekarang kita coba lihat satu persatu
00:13:08
nih ya nanti untuk detailnya teman-teman
00:13:10
bisa nonton di video saya berikutnya yah
00:13:12
untuk masing-masing teknik dasar ini Nah
00:13:15
kita lihat yang pertama teknik searching
00:13:17
itu apa sih sesuai namanya ya searching
00:13:20
mencari pencarian ya teknik untuk
00:13:23
menemukan solusi ya jadi teknik untuk
00:13:26
menemukan langkah-langkah yang
00:13:28
sistematis untuk mencapai solusi atau
00:13:31
tujuan ya keyboard-nya ada di
00:13:33
langkah-langkah sistematis jadi misalkan
00:13:35
kayak tadi nih Google Maps misalnya nih
00:13:38
ya Anda mau berangkat nih dari Uti mau
00:13:41
menuju ke bandara Adisucipto Jogjakarta
00:13:44
dengan teknik searching komputer itu
00:13:47
bisa mencari langkah-langkah sistematis
00:13:49
ya Anda harus lewat mana belok ke mana
00:13:52
dan seterusnya ya menemukan rute hingga
00:13:55
Anda mencapai tujuan atau solusi yang
00:13:58
ingin anda dapatkan tadi hiasan ke
00:14:00
bandara ini contoh dari teknik searching
00:14:02
ya Nah kemudian yang kedua teknik
00:14:06
reasoning penalaran penalaran Apa itu
00:14:10
teknik untuk menarik kesimpulan
00:14:11
teman-teman deh menarik kesimpulan dari
00:14:14
data atau dari fakta yang kita punya ya
00:14:18
dari data atau fakta yang kita punya
00:14:20
fotonya gimana nih gampangnya gini
00:14:22
misalkan kayak kita ada tetangga
00:14:25
misalnya baru pulang dari luar negeri
00:14:27
pas pulang demam batuk-batuk ternyata
00:14:32
sesak nafas katanya gitu kan misalnya
00:14:34
begitu dari fakta yang kita terima ini
00:14:36
kita bisa tarik kesimpulan nih boleh
00:14:39
jadi dia mungkin kena covert gitu ini
00:14:42
menarik kesimpulan reasoning namanya
00:14:44
penalaran tarik kesimpulan dari fakta
00:14:46
atau data yang kita terima
00:14:48
ini contoh cara penerapan reasoning
00:14:51
dalam apa ya aplikasi ya ini saya ambil
00:14:54
dari internet dengan aplikasinya sistem
00:14:57
pakar pendiagnosa is penyakit jagung
00:15:00
penyakit pada tanaman jagung jadi
00:15:02
aplikasi ini kita bisa
00:15:04
apa namanya
00:15:06
memeriksa kalau kita punya jagung
00:15:09
terlihat enggak sehat Nah kita bisa cek
00:15:11
kira-kira tanaman jagung kitanya sakit
00:15:12
apa gitu ya kita bisa inputkan
00:15:15
gejala-gejala yang kita lihat pada
00:15:17
tanaman jagung kita yang kita inputkan
00:15:18
nanti sistem bisa menyimpulkan kira-kira
00:15:22
tanaman jagung yg sakit apa sehingga
00:15:24
kalau dia tahu sakitnya apa ya aplikasi
00:15:27
bisa kasih rekomendasi cara
00:15:29
menyembuhkannya dicontoh cara penerapan
00:15:32
reasoning ya aplikasi
00:15:35
berikutnya planning atau perencanaan
00:15:38
perencanaan ini kita sebut sebagai
00:15:41
teknik untuk mendekomposisi yah
00:15:44
mendekomposisi artinya untuk
00:15:46
memecah-mecah ya satu masalah yang
00:15:49
kompleks menjadi masalah-masalah yang
00:15:50
lebih kecil yang lebih sederhana Jadi
00:15:53
kalau anda punya masalah besar gitu ya
00:15:55
coba di apa namanya di pecah satu-satu
00:15:59
ya gan Hai dijabarkan kira-kira masalah
00:16:02
besar tadi ini bisa terwujud ya kalau
00:16:04
kita ngapain kan gitu nah contoh
00:16:07
penerapannya kayak gini planning itu ya
00:16:08
perencanaan merencanakan lift di contoh
00:16:12
penerapan planning ya dalam
00:16:15
apa namanya kehidupan kita sehari-hari
00:16:18
planning pada lift Gimana cara kerjanya
00:16:21
lift itu kan kita tahu ya dia akan
00:16:25
bergerak ya menuju titik ya dimana orang
00:16:28
mencet tombol gitu kan Ya nah kita ya
00:16:31
kita tahu bahwa ketika orang mencet
00:16:33
tombol tekan di bawah adik mencet diatas
00:16:35
mungkin ide mencet lagi tengah-tengah
00:16:36
dengan C tombol sehingga ya silih ini
00:16:39
harus merencanakan dia harus naik ke
00:16:41
mana dulu setelah tidak mana lagi dan
00:16:44
seterusnya begitu ya apalagi kalau
00:16:46
olehnya berpasangan kayak gini dia harus
00:16:48
tandem rencanakan ya kapan yang siapa
00:16:51
yang naik dulu siapa yang turun dulu dan
00:16:52
seterusnya gitu jadi planning
00:16:54
perencanaan ia merencanakan ya pertama
00:16:57
ngapain Terus ngapain dan seterusnya
00:16:59
ngapain Hai dan yang terakhir teknik
00:17:02
learning pembelajaran teknik-teknik yang
00:17:05
saat ini sangat populer ya lagi hot lagi
00:17:09
panas dia banyak orang membicarakan
00:17:11
learning Ya kalau selanjutnya
00:17:14
machine-learning gitu ya learning atau
00:17:15
machine-learning ya Banyak orang
00:17:17
membahas ini membicarakan ini ya
00:17:19
mempelajari ini gitu nah sebenarnya apa
00:17:22
sih Thailand ingini ini lele ini sebuah
00:17:25
teknik untuk mengajari komputer ya Jadi
00:17:28
kita ngajarin komputer apa yang diajarin
00:17:30
mengajarkan pola data ya ini teknik
00:17:33
untuk mengajarkan pola data kepada
00:17:35
komputer sehingga apa sehingga komputer
00:17:37
ya punya pengetahuan tentang pola yang
00:17:41
dia lihat tadi ini learning jadi istilah
00:17:44
gampangnya komputer itu bisa belajar ya
00:17:47
belajar mempelajari pola data tentunya
00:17:50
gampangnya gini di Smartphone kita ya
00:17:53
Smartphone kita nih
00:17:54
ketika kita gunakan fitur Face Unlock ya
00:17:58
gan pertama kali pasti akun Anda akan
00:18:01
meminta anda untuk memindai ya
00:18:02
istilahnya kamera diminta diarahkan ke
00:18:05
wajah kita pada saat itu ya Dia sedang
00:18:09
mempelajari apa namanya pola wajah kita
00:18:12
posisi hidungnya Dimana posisi mata
00:18:15
Dimana posisi alis Dimana pictnya
00:18:17
bagaimana dan seterusnya setelah pertama
00:18:19
kali dia memindai wajah kita nah
00:18:22
berikutnya kita bisa pakai fitur Face
00:18:25
Unlock nya dengan cara ketika kita mau
00:18:28
buka HP ya tinggal diarahkan saja ke apa
00:18:32
ke wajah kita kameranya itu sama halnya
00:18:35
dengan fingerprint scanner sebetulnya ya
00:18:37
ketika kita pertama kali mau pakai
00:18:39
fingerprint scanner itu pasti si
00:18:41
handphone minta kita nyentuh lebih
00:18:43
berapa kali Ya kan dimintanya Ken
00:18:45
berkali-kali fingerprint kita sehingga
00:18:48
dia bisa kenali Pola atau bentuk dari
00:18:52
pingerprint kita dan ini adalah teknik
00:18:55
learning teman-teman Ya ini dia
00:18:57
mempelajari pola dan Hai sehingga dia
00:19:00
punya pengetahuan dan bisa apa
00:19:03
memberikan keputusan
00:19:07
jadi itu teman-temannya bahwa E itu
00:19:10
kalau kita rangkum dia punya 4 teknik
00:19:13
dasar Diani searching listening planning
00:19:17
dan learning untuk saat ini ya
00:19:21
yang sedang Ramai dibahas yang yang
00:19:23
keempat ini memang learning Ya udah
00:19:25
supervise learning and supervised
00:19:27
learning dan reinforcement learning
00:19:30
teman-teman yang ingin mempelajari atau
00:19:32
ingin tahu konsep dasar dari learning
00:19:34
atau machine-learning ini bisa cek video
00:19:37
saya di atas ya Iya nanti untuk teknik
00:19:40
dasar air yang lainnya kita akan bahas
00:19:42
satu persatu di video berikutnya kita
00:19:45
berteman ya Sekian video ini jangan lupa
00:19:48
klik like Anda suka dengan video ini dan
00:19:50
subscribe channel ini supaya kita bisa
00:19:52
terus sama-sama belajar lain Muhammad
00:19:55
Fahri undur diri terima kasih
00:19:56
assalamualaikum warahmatullah
00:19:58
wabarakatuh
