KONSEP DAN METODELOGI SISTEM CERDAS

PENGERTIAN SISTEM CERDAS

Artificial Intelligence atau AI adalah kemampuan dari sebuah komputer untuk berfikir seperti manusia bahkan lebih baik dibandingkan manusia . Dalam bahasa Indonesia Artificial Inteligence atau AI artinya Kecerdasan Buatan , biasanya sebuah sistem AI memiliki kemampuan untuk memperoleh informasi baru yang akan dikumpulkan agar sistem AI menjadi lebih cerdas lagi . Artificial Intelligence biasanya berbentuk mesin atau software , tujuan dari AI ini adalah untuk menggantikan peran manusia agar sebuah pekerjaan atau pemecahan suatu masalah dapat lebih mudah dan efisien.

Kecerdasan buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam mempresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk symbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic (Metode Heuristik adalah teknik yang dirancang untuk memecahkan masalah yang mengabaikan apakah solusi dapat dibuktikan benar, tapi yang biasanya menghasilkan solusi yang baik atau memecahkan masalah yang lebih sederhana yang mengandung atau memotong dengan pemecahan masalah yang lebih kompleks.) atau dengan berdasarkan sejumlah aturan.( Encyclopedia Britannica).

4 Dasar Kategori di Konsep dasar AI (Kecerdasan Buatan) :

1. Acting Humanly

Acting humanly ialah system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia yang dikenalkan pada tahun 1950 degan cara kerja pengujian melalui teletype yaitu jika
penguji (integrator) tidak dapat membedakan yang mengintrogasai antara manusia dan computer maka computer tersebut dikatakan lolos(menjadi kecerdasan buatan).

2. Thinking Humanly

Yaitu system yang dilakukan dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran psikologis

Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.

3. Thinking Rationaly

Ini merupakn system yang sangat sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip dan prakteknya,system ini dikenal dengan penalaran komputasi.

4. Acti ng Rationaly

Yaitu system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang menggantikan tugas manusia.

Kelebihan Artificial Intelligence:

Artificial Intelligence bersifat konsisten dan teliti. Hal ini disebabkan karena kecerdasan busatan adalah bagian dari teknologi komputer. Sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.

Artificial Intelligence lebih bersifat permanent. Kecerdasan alami akan cepat mengalami perubahan. Hal ini dimungkinkan karena sifat manusia yang pelupa. Kecerdasan buatan tidak akan berubah sepanjang sistem komputer dan program tidak mengubahnya.

Artificial Intelligence dapat lebih murah daripada kecerdasan alami. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah dan lebih murah dibanding dengan harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.

Kekurangan Artificial Intelligence :

·         Rawan rusak.

·         Mahal dalam proses pembuatannya.

·         Memerlukan daya listrik.

·         Struktur kontrolnya terpisah dari pengetahuan.

EXPERT SYSTEM ( SISTEM PAKAR )

Sistem Pakar adalah program kecerdasan buatan yang memiliki pengetahuan tingkat ahli tentang domain tertentu dan tahu bagaimana menggunakan pengetahuan untuk merespon dengan baik. Domain mengacu pada wilayah di mana tugas yang sedang dilakukan. Idealnya sistem pakar harus menggantikan manusia ahli.

Keuntungan Sistem Pakar :

         Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli

         Dapat melakukan proses secara berulang secara otomatis

         Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar

         Meningkatkan output dan produktivitas

         Meningkatkan kualitas

         Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar

         Mampu beroperasi dalam lingkungan berbahaya

         Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan

         Memiliki realibilitas

         Meningkatkan kapabilitas system computer

         Kelemahan Sistem Pakar :

         Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal

         Sulit dikembangkan. Hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan pakar dalam bidangnya

         Sistem pakar tidak 100% bernilai benar

DECISION SUPPORT SYSTEM ( SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN )

Decision Support Systems (DSS) atau system pendukung keputusan adalah serangkaian kelas tertentu dari system informasi terkomputerisasi yang mendukung kegiatan pengambilan keputusan bisnis dan organisasi. Suatu DSS yang dirancang dengan benar adalah suatu system berbasis perangkat lunak interaktif yang dimaksudkan untuk membantu para pengambil keputusan mengkompilasi informasi yang berguna dari data mentah, dokumen, pengetahuan pribadi, dan/atau model bisnis untuk mengidentifikasikan dan memecahkan berbagai masalah dan mengambil keputusan

System pendukung keputusan atau DSS digunakan untuk mengumpulkan data, menganalisa dan membentuk data yang dikoleksi, dan mengambil keputusan yang benar atau membangun strategi dari analisis, tidak pengaruh terhadap computer, basis data atau manusia penggunanya.

Informasi yang biasanya dikumpulkan dengan menggunakan aplikasi pendukung keputusan akan melakukan:

         Mengakses semua asset informasi terkini, termasuk data legasi dan relasional, kompulan data, gudang data, dan kumpulan jumlah besar data.

         Angka-angka penjualan antara satu periode dengan periode lainnya.

         Angka-angka pendapatan yang diperkirakan, berdasarkan pada asumsi penjualan produk baru.

         Konsekuensi pilihan-pilihan pengambilan keputusan yang berbeda, dengan pengalaman dalam suatu konteks yang dirinci ulang.

Berbagai Tipe Sistem Pendukung Keputusan (DSS) :

DSS model pasif adalah model DSS yang hanya mengumpulkan data dan mengorganisirnya dengan efektif, biasanya tidak memberikan suatu keputusan yang khusus, dan hanya menampilkan datanya. Suatu DSS aktif pada kenyataannya benar-benar memproses data dan secara eksplisit menunjukkan beragam solusi berdasarkan pada data tersebut.

 DSS model aktif sebaliknya memproses data dan secara eksplisit menunjukkan solusi berdasarkan pada data yang diperoleh, walau harus diingat bahwa intervensi manusia terhadap data tidak dapat dipungkiri lagi. Misalnya, data yang kotor atau data sampah, pasti akan menghasilkan keluaran yang kotor juga (garbage in garbage out).

Suatu DSS bersifat kooperatif jika data dikumpulkan, dianalisa dan lalu diberikan kepada manusia yang menolong system untuk merevisi atau memperbaikinya.

 Model Driven DSS adalah tipe DSS dimana para pengambil keputusan menggunakan simulasi statistik atau model-model keuangan untuk menghasilkan suatu solusi atau strategi tanpa harus intensif mengumpulkan data.

Communication Driven DSS adalah suatu tipe DSS yang banyak digabungkan dengan metode atua aplikasi lain, untuk menghasilkan serangkaian keputusan, solusi atau strategi.

Manfaat Penggunaan Aplikasi Terapan DSS/Decision Support System dalam Bentuk Business Intelligence Dashboard :

         Mempermudah dilakukannya analisa terhadap data master dan juga data transaksi perusahaan untuk kemudian menghasilkan berbagai laporan yang akan mendukung proses pengambilan keputusan oleh pihak manajemen perusahaan.

         Memberikan tampilan yang lebih enak dilihat dan lebih professional yang disesuaikan dengan kultur serta bidang bisnis perusahaan yang menggunakan aplikasi ini.

 Memberikan informasi terkini terhadap pergerakan angka-angka dalam perusahaan, atau bahkan bersifat real-time. Contohnya dalam hal ini; adalah pergerakan angka penjualan tiket pesawat setiap harinya, atau pergerakan angka kedatangan dan keberangkatan pesawat dari seluruh bandara di Indonesia (hasil kegiatan operasional perusahaan).

Cabang Kecerdasan Buatan

Pencarian.

 Program AI seringkali harus mengevaluasi kemungkinan yang

jumlahnya banyak sekali, misalnya kemungkinan langkah dalam permainan catur atau

penyimpulan dari program untuk membuktikan suatu teori.

Pengenalan Pola.

Representasi,

yakni bagaimana merepresentasikan/menuliskan fakta-fakta yang ada ke dalam simbul-simbul atau bahasa logika matematis.

Inferensi.

Pengetahuan dan penalaran yang masuk akal

(common sense knowledge and reasoning).

Belajar dari pengalaman.

Perencanaan.

Program perencanaan bermula dari fakta-fakta umum (terutama fakta

mengenai efek dari suatu aksi), fakta tentang situasi yang khusus, dan suatu pernyataan

tentang tujuan. Dari sini kemudian dibuat sebuah strategi untuk mencapai tujuan tersebut.

Secara umum, biasanya strategi tersebut berupa urut-urutan aksi.

Epistemologi,

yakni studi tentang sumber, sifat,dan keterbatasan pengetahuan yang

digunakan untuk pemecahan masalah.

Ontologi,

ilmu tentang keberadaan dan realitas.

Heuristik,

yaitu suatu cara atau teknik untuk mencoba menemukan suatu benda/ide.

Contoh Penerapan

Sekarang ini, perkembangan AI sudah mencapai pada tahap yang dapat dikatakan fantastis, terutama di bidang-bidang berikut:

·                 Game Playing

·                 General Problem Solving

·                 Natural Language Recognition

·                 Speech Recognition

·                 Visual Recognition

·                 Robotics

·                 Perception

·                 Medical Diagnosiss

·                 Mathematics

·                 Expert System

Penerapan Kecerdasan Buatan meliputi berbagai bidang seperti ditunjukkan pada bagian akar pohon AI dalam Gambar I-1, antara lain: Bahasa/linguistik, Psikologi, Filsafat, Teknik Elektro, Ilmu Komputer, dan Ilmu Manajemen.

Salah satu sistem cerdas yang banyak dikembangkan saat ini adalah:

            Sistem Pakar (Expert System), yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba

menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit.

Sistem Pakar merupakan aplikasi AI yang paling banyak. Basis pengetahuan biasanya berupa himpunan aturan IF … THEN …

Salah satu expert system yang pertama adalah:

MACSYMA, yang digunakan untuk tugas-tugas matematika.

MYCIN, untuk mendiagnosa penyakit infeksi pada darah.

CADUCEUS, untuk mendeteksi penyakit.

PUFF, untuk mengukur fungsi dari paru-paru.

PROSPECTOR, digunakan perusahaan DEC untuk menggamarkan konfigurasi dari sistem komputer bagi para langganannya.

DENDRAL, untuk mengidentifikasikan struktur molekul suatu komposisi kimia dan lain sebagainya.

Contoh domain dari aplikasi ES:

         Perbankan dan keuangan (penilaian kredit, kelangsungan proyek)

         Pemeliharaan (diagnosa kegagalan mesin)

         Retail (saran pola membeli yang optimal)

         Layanan Darurat  (konfigurasi peralatan)

         Hukum (aplikasi hukum dalam scenario kompleks)

Referensi:

https://serverrendi.blogspot.co.id/2015/11/sistem-informasi-kelebihan-dan-kekurangan-artificial-intelligence.html,

http://intelligence.worldofcomputing.net/ai-branches/expert-systems.html#.WBAaOzWVTfY ,

http://trisnahyt.blogspot.co.id/2016/09/teknologi-sistem-cerdas_30.html ,

http://tscsisteminformasi.blogspot.co.id/ ,

http://ayudiaarahmadanii.blogspot.co.id/2016/10/teknologi-sistem-cerdas.html ,

https://kidodi.wordpress.com/2012/02/19/pengertian-sistem-cerdas/ ,

https://ag92110007.wordpress.com/decision-support-system-sistem-pendukung-keputusan/

http://elearning.amikom.ac.id/index.php/download/materi/555168-ST045-15/2013/09/20130917_Kecerdasan%20Buatan%20-%2001.pdf

http://dosen.narotama.ac.id/wp-content/uploads/2012/01/Artificial-Intelligence.doc

http://ibbi.ac.id/ibbiacid/bahan/kecerdasan-buatan.pdf

http://ebook.dede-gunawan.web.id/2015/09/ebook-kecerdasan-buatan-pdf-ppt.html