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).
DEFINISI SISTEM CERDAS
Kecerdasan Buatan adalah ilmu rekayasa yang membuat suatu
mesin mempunyai intelegensi tertentu khususnya program komputer yang “cerdas”
(John Mc Cathy, 1956) Kecerdasan buatan merupakan
Kecerdasan buatan merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan
intruksi yang terkait dengan pemrograman computer untuk melakukan sesuatu hal –
yang dalam pandangan manusia adalah – cerdas. (H.A Simon, 1987)
Kecerdasan buatan merupakan sebuah studi tentang bagaimana
membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih
baik oleh manusia. ( Rich and Knight, 1991).
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.
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)
source:
- 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
Tidak ada komentar:
Posting Komentar