Artificial Intelligence atau biasa disebut AI yang artinya kecerdasan buatan, AI merupakan mesin yang belajar dari pengalaman, menyesuaikan diri dengan inputan baru dan melakukan tugas seperti manusia. Jadi kecerdasan buatan ini dimasukkan ke dalam computer agar dapat menjalankan pekerjaan yang dikerjakan manusia. Sebagian besar contoh AI yang Anda dengar saat ini, mulai dari AI dalam game catur hingga auto drive pada mobil. AI ini sangat bergantung pada pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami. Dengan menggunakan teknologi ini, komputer dapat dilatih untuk menyelesaikan tugas tertentu dengan memproses sejumlah besar data dan mengenali pola dalam data.
Tujuan membuat AI Menurut Winston dan Prendergast (1984) dibagi menjadi 3 yaitu :
1. Tujuan Utama : Membuat mesin jadi lebih pintar. Misalnya pada komputer, mesin itu dibuat yang pada awalnya hanya dapat dipakai untuk mengetik, setelah dikembangkan fungsinya bisa dipakai dalam berbagai macam hal misalnya bermain game, editing, multimedia dan sebagainya.
2. Tujuan Ilmiah : Memahami yang dimaksud dengan kecerdasan. Diciptakannya artificial intelligence dianggap dapat membantu dalam memecahkan masalah dengan lebih efektif, efisien, dan lebih teliti.
3. Tujuan Entrepreneurial : Menjadikan mesin lebih bermanfaat. Kondisi AI pada mesin bisa meningkatkan akurasi pemrosesan yang menjadikan pekerjaan lebih ringan dan memberikan hasil maksimal.
Kelebihan :
1. Bersifat permanen. Artinya kecerdasan dapat dipakai berulang – ulang.
2. Menawarkan kemudahan. Karena beragam data dari kecerdasan manusia telah disimpan dalam AI, kita dapat dengan mudah mengakses nya lagi.
3. Bersifat konsisten & teliti. Maksudnya kecerdasan mereka tidak akan pernah berkurang.
4. Dapat di dokumentasi. Artinya bisa disimpan baik itu di arsip kan atau pun berupa panduan untuk generasi berikutnya.
Kekurangan :
1. Tidak mempunyai common sense. common sense adalah sesuatu yang membuat kita tidak sekedar memproses informasi, tetapi juga mengerti informasi tersebut. Kemengertian ini hanya dimiliki manusia.
2. Kecerdasan terbatas pada program yang diberikan. AI tidak bisa digunakan untuk mengolah informasi yang tidak ada dalam sistem nya. Seperti sistem yang hanya dipakai untuk mengenali suara manusia dalam bahasa indonesia, sehingga untuk seterusnya tidak akan pernah bisa mengenali bahasa yunani tanpa adanya fungsi didalamnya.
Contoh AI dari berbagai bidang:
1. Dalam bidang game
Masing – masing game pasti mempunyai AI standar, seperti jika kamu memerintah ini, maka AI akan menjalankan tugasnya. Dan bahkan banyak game-game yang bertemakan sci-fi misalnya HALO, Mass Effect, Crysis, dan sebagainya, di dalam game itu masing-masing karakter mempunyai AI nya sendiri. Jadi hal ini bisa dibilang AI di dalam AI.
2. Dalam bidang pendidikan
Saat ada tugas atau pun kerjaan, kebanyakan kita mencari kata kuncinya di google, sudah tidak ke buku lagi, karena dengan mencari di google akan lebih praktis, mudah, dan juga rinci. Hal ini berarti peran AI sudah melekat pada bidang pendidikan (eLearning). e Learning merupakan metodologi pembelajaran yang teknologi komputer (internet) sebagai media nya dan dipercaya bisa meningkatkan keberhasilan pembelajaran dan menghemat biaya.
3. Dalam bidang pertahanan dan keamanan
AI juga dapat digunakan untuk militer. Mungkin arena telah mempertimbangkan WW1 WW2, nyawa manusia saat ini lebih diperhatikan dalam perang, sehingga dibuat beragam kendaraan dan senjata dengan bantuan AI supaya nyawa para prajurit lebih aman.
4. Dalam bidang perfilman
AI juga berperan dalam proses pembuatan film dan juga banyak diangkat dalam cerita dunia perfilman. Seperti dalam tokoh animasi robot pengolah sampah Wall-E sampai film aksi Iron Man dan sebagainya.
5. Dalam bidang industri
Dalam bidang industri AI membantu seperti dalam pemanfaatan robot yang dipakai untuk merangkai mesin yang mampu memberikan kemudahan dan keamanan kepada pengelola.
6.Dalam bidang Teknik dan Rekayasa
Contoh aplikasi yang ingin saya jadikan sebagai contoh aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang teknik dan rekayasa adalah AdOptik5.
Pengertian Sistem pakar
Sistem Pakar(dalam bahasa Inggris : en:expert system) adalah sistem informasi yang berisi pengetahuan seorang pakar sehingga dapat digunakan untuk konsultasi. Pengetahuan seorang pakar yang dimiliki oleh Sistem Pakar ini digunakan sebagi dasar untuk menjawab pertanyaan (konsultasi).
Kepakaran (dalam bahasa Inggris: expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif dan spesifik, yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca atau menerima informasi, dan pengalaman. Pengetahuan inilah yang bisa membuat sebuah Sistem Pakar bisa mengambil keputusan secara lebih tepat dan lebih cepat daripada sistem non-pakar dalam memecahkan problem-problem yang bersifat kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang. Pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak daripada pakar yunior.
Tujuan Sistem Pakar adalah mentransfer kepakaran seorang pakar ke komputer, kemudian melanjutkannya dari komputer ke orang lain (yang bukan pakar).
Sistem pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Jenis program ini pertama kali dikembangkan oleh periset kecerdasan buatan pada dasawarsa 1960-an dan 1970-an dan diterapkan secara komersial selama 1980-an. Bentuk umum sistem pakar adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set aturan yang menganalisis informasi (biasanya diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu kelas masalah spesifik serta analisis matematis dari masalah tersebut. Tergantung dari desainnya, sistem pakar juga mampu merekomendasikan suatu rangkaian tindakan pengguna untuk dapat menerapkan koreksi. Sistem ini memanfaatkan kapabilitas penalaran untuk mencapai suatu simpulan.
Review jurnal tentang sistem pakar
Judul: Sistem Pakar Rekomendasi dan Larangan Makanan Berdasarkan Jenis Penyakit dengan Metode Forward Chaining
Jenis: Conference Paper – National Conference on Information Technology and Technical Engineering (CITEE) 2015, At University Club Hotel – Yogyakarta
Penulis: Amanda Terrena Putri, Budi Setiawan Santoso, Millati Izzatillah, Remi Senjaya
Lembaga Penulis: Universitas Gunadarma
Publikasi: https://www.researchgate.net/publication/281497304
Hasil review saya adalah sbb:
Dalam abstraksi dan pendahuluan, penulis berhasil menjelaskan secara ringkas latar belakang permasalahan dan tawaran solusi yang diajukan dalam bentuk dukungan produk teknologi berbasis sistem pakar. Permasalahan dalam hal ini adalah jenis makanan yang boleh dan tidak boleh bagi penderita penyakit tertentu. Tawaran solusi yang dianjurkan adalah sebuah aplikasi sistem pakar berbasis web yang memiliki tampilan menarik yang mengadopsi pengetahuan dari praktisi medis dan gizi klinis.
Melalui landasan teori, penulis cukup ringkas dan padat menjelaskan teori tentang sistem pakar, diantaranya: pengertian sistem pakar, kelebihan-kekurangan sistem pakar, ciri sistem pakar, komponen sistem pakar, dan metode yang ada dalam perancangan sistem pakar. Hal tersebut berkorelasi dengan judul dan abstraksi yang dikemukakan.
Pembaca juga dimudahkan dalam mengetahui strategi penelitian yang telah dilakukan, metode pengumpulan data, serta desain dan analisis sistem. Strategi yang dilakukan penulis tepat, yakni (1) memulainya dengan pengumpulan data awal untuk dianalisa kemudian, (2) merancang database dan interface, (3) melakukan aktifitas coding untuk membangun mesin inferensi yang merupakan komponen penting sistem pakar, (4) pengujian sistem dan implementasi.
Dalam membatasi permasalahan dan pengetahuan yang dibutuhkan dalam penelitian, penulis melakukan hal yang tepat. Yakni membatasinya dengan 10 besar penyakit yang ada di masyarakat melalui Kementerian Kesehatan untuk kemudian digali pengetahuan melalui pakar tentang makanan yang boleh dan tidak boleh pada 10 penyakit tersebut, serta bagaimana bila terdapat kombinasi penyakit atau yang dalam hal ini disebut komplikasi penyakit.
Ada satu hal yang terlewat oleh penulis, yakni pada gambar 5: diagram flowchart aplikasi pada sub bab C: Desain dan Analisis Sistem. Meski sepele, namun cukup mengganggu. Yakni ketiadaan keterangan “Ya/Tdk” atau “Yes/No” pada proses percabangan [Satu Penyakit?]. Karena ketiadaan keterangan tersebut, pada saat membaca, saya sempat bingung, jika satu penyakit saja maka harus kemana, dan bila tidak harus kemana. Untuk lebih jelas, berikut terlampir gambar 5 tersebut:
Saran yang dapat saya sampaikan terhadap penelitian penulis adalah memang benar, aplikasi sistem pakar ini bisa dikembangkan lebih jauh. Pertama yang terlintas dalam benak saya adalah menentukan penyakit dari user sendiri. Memang ada user yang sebelumnya sudah mengetahui penyakit yang dideritanya, namun bagaimana dengan user awam yang tidak memiliki pengetahuan tentang penyakit yang ia derita? Permasalahan ini bisa dijangkau dengan memberikan modul tersendiri tentang identifikasi penyakit melalui gejala tertentu, misalkan. Baru kemudian berlanjut ke anjuran/pantangan makanan/minuman yang saat ini sudah ada. Meski pada screenshoot interface Gambar 9: Tampilan Pada Satu Jenis Aplikasi, terdapat informasi singkat tentang penyakit (diabetes contohnya). Namun gejala dari penyakit tersebut belum ada pada aplikasi. Kedua, untuk memberikan kesan yang lebih menarik dan informatif, ada kalanya beberapa informasi berupa gambar makanan dibutuhkan. Karena pada screenshoot interface Gambar 12: Hasil Dari Pemilihan Penyakit Komplikasi, informasi yang ditampilkan berupa teks tanpa disertai gambar atau foto makanan tsb.
Contoh teknologi sistem cerdas yang ada di negara asia
1. Robot Asimo(Jepang)
contoh yang sangat jelas dan mudah adalah melihat robot. contoh robot yang menurut saya sudah sangat tinggi dalam penegembang sistem nya adalah robot ASIMO.Robot ini dapat berjalan dengan dua kaki dengan gaya berjalan yang menyerupai manusia hingga kecepatan 6 km/jam. ASIMO diciptakan pada Pusat Penelitian dan Pengembangan Honda Pusat Penelitian Teknik Fundamental Wako di Jepang. Model yang sekarang merupakan versi sebelas, semenjak dimulainya proyek ASIMO pada 1986.
2.Intel Atom x3(Singapura)
Pada awal tahun ini, Intel meluncurkan prosesor Intel Atom x3 yang didesain dan dikembangkan di Asia, untuk kawasan Asia.
“Dipimpin oleh tim arsitektur Intel di Singapura, berkolaborasi dengan tim Intel di seluruh Asia dan seluruh dunia, Intel bertujuan untuk mengembangkan prosesor untuk perangkat mobile baru khusus untuk pasar negara berkembang, sehingga bisa dipakai untuk perangkat hemat biaya
Tujuan membuat AI Menurut Winston dan Prendergast (1984) dibagi menjadi 3 yaitu :
1. Tujuan Utama : Membuat mesin jadi lebih pintar. Misalnya pada komputer, mesin itu dibuat yang pada awalnya hanya dapat dipakai untuk mengetik, setelah dikembangkan fungsinya bisa dipakai dalam berbagai macam hal misalnya bermain game, editing, multimedia dan sebagainya.
2. Tujuan Ilmiah : Memahami yang dimaksud dengan kecerdasan. Diciptakannya artificial intelligence dianggap dapat membantu dalam memecahkan masalah dengan lebih efektif, efisien, dan lebih teliti.
3. Tujuan Entrepreneurial : Menjadikan mesin lebih bermanfaat. Kondisi AI pada mesin bisa meningkatkan akurasi pemrosesan yang menjadikan pekerjaan lebih ringan dan memberikan hasil maksimal.
Kelebihan :
1. Bersifat permanen. Artinya kecerdasan dapat dipakai berulang – ulang.
2. Menawarkan kemudahan. Karena beragam data dari kecerdasan manusia telah disimpan dalam AI, kita dapat dengan mudah mengakses nya lagi.
3. Bersifat konsisten & teliti. Maksudnya kecerdasan mereka tidak akan pernah berkurang.
4. Dapat di dokumentasi. Artinya bisa disimpan baik itu di arsip kan atau pun berupa panduan untuk generasi berikutnya.
Kekurangan :
1. Tidak mempunyai common sense. common sense adalah sesuatu yang membuat kita tidak sekedar memproses informasi, tetapi juga mengerti informasi tersebut. Kemengertian ini hanya dimiliki manusia.
2. Kecerdasan terbatas pada program yang diberikan. AI tidak bisa digunakan untuk mengolah informasi yang tidak ada dalam sistem nya. Seperti sistem yang hanya dipakai untuk mengenali suara manusia dalam bahasa indonesia, sehingga untuk seterusnya tidak akan pernah bisa mengenali bahasa yunani tanpa adanya fungsi didalamnya.
Contoh AI dari berbagai bidang:
1. Dalam bidang game
Masing – masing game pasti mempunyai AI standar, seperti jika kamu memerintah ini, maka AI akan menjalankan tugasnya. Dan bahkan banyak game-game yang bertemakan sci-fi misalnya HALO, Mass Effect, Crysis, dan sebagainya, di dalam game itu masing-masing karakter mempunyai AI nya sendiri. Jadi hal ini bisa dibilang AI di dalam AI.
2. Dalam bidang pendidikan
Saat ada tugas atau pun kerjaan, kebanyakan kita mencari kata kuncinya di google, sudah tidak ke buku lagi, karena dengan mencari di google akan lebih praktis, mudah, dan juga rinci. Hal ini berarti peran AI sudah melekat pada bidang pendidikan (eLearning). e Learning merupakan metodologi pembelajaran yang teknologi komputer (internet) sebagai media nya dan dipercaya bisa meningkatkan keberhasilan pembelajaran dan menghemat biaya.
3. Dalam bidang pertahanan dan keamanan
AI juga dapat digunakan untuk militer. Mungkin arena telah mempertimbangkan WW1 WW2, nyawa manusia saat ini lebih diperhatikan dalam perang, sehingga dibuat beragam kendaraan dan senjata dengan bantuan AI supaya nyawa para prajurit lebih aman.
4. Dalam bidang perfilman
AI juga berperan dalam proses pembuatan film dan juga banyak diangkat dalam cerita dunia perfilman. Seperti dalam tokoh animasi robot pengolah sampah Wall-E sampai film aksi Iron Man dan sebagainya.
5. Dalam bidang industri
Dalam bidang industri AI membantu seperti dalam pemanfaatan robot yang dipakai untuk merangkai mesin yang mampu memberikan kemudahan dan keamanan kepada pengelola.
6.Dalam bidang Teknik dan Rekayasa
Contoh aplikasi yang ingin saya jadikan sebagai contoh aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang teknik dan rekayasa adalah AdOptik5.
Pengertian Sistem pakar
Sistem Pakar(dalam bahasa Inggris : en:expert system) adalah sistem informasi yang berisi pengetahuan seorang pakar sehingga dapat digunakan untuk konsultasi. Pengetahuan seorang pakar yang dimiliki oleh Sistem Pakar ini digunakan sebagi dasar untuk menjawab pertanyaan (konsultasi).
Kepakaran (dalam bahasa Inggris: expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif dan spesifik, yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca atau menerima informasi, dan pengalaman. Pengetahuan inilah yang bisa membuat sebuah Sistem Pakar bisa mengambil keputusan secara lebih tepat dan lebih cepat daripada sistem non-pakar dalam memecahkan problem-problem yang bersifat kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang. Pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak daripada pakar yunior.
Tujuan Sistem Pakar adalah mentransfer kepakaran seorang pakar ke komputer, kemudian melanjutkannya dari komputer ke orang lain (yang bukan pakar).
Sistem pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Jenis program ini pertama kali dikembangkan oleh periset kecerdasan buatan pada dasawarsa 1960-an dan 1970-an dan diterapkan secara komersial selama 1980-an. Bentuk umum sistem pakar adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set aturan yang menganalisis informasi (biasanya diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu kelas masalah spesifik serta analisis matematis dari masalah tersebut. Tergantung dari desainnya, sistem pakar juga mampu merekomendasikan suatu rangkaian tindakan pengguna untuk dapat menerapkan koreksi. Sistem ini memanfaatkan kapabilitas penalaran untuk mencapai suatu simpulan.
Review jurnal tentang sistem pakar
Judul: Sistem Pakar Rekomendasi dan Larangan Makanan Berdasarkan Jenis Penyakit dengan Metode Forward Chaining
Jenis: Conference Paper – National Conference on Information Technology and Technical Engineering (CITEE) 2015, At University Club Hotel – Yogyakarta
Penulis: Amanda Terrena Putri, Budi Setiawan Santoso, Millati Izzatillah, Remi Senjaya
Lembaga Penulis: Universitas Gunadarma
Publikasi: https://www.researchgate.net/publication/281497304
Hasil review saya adalah sbb:
Dalam abstraksi dan pendahuluan, penulis berhasil menjelaskan secara ringkas latar belakang permasalahan dan tawaran solusi yang diajukan dalam bentuk dukungan produk teknologi berbasis sistem pakar. Permasalahan dalam hal ini adalah jenis makanan yang boleh dan tidak boleh bagi penderita penyakit tertentu. Tawaran solusi yang dianjurkan adalah sebuah aplikasi sistem pakar berbasis web yang memiliki tampilan menarik yang mengadopsi pengetahuan dari praktisi medis dan gizi klinis.
Melalui landasan teori, penulis cukup ringkas dan padat menjelaskan teori tentang sistem pakar, diantaranya: pengertian sistem pakar, kelebihan-kekurangan sistem pakar, ciri sistem pakar, komponen sistem pakar, dan metode yang ada dalam perancangan sistem pakar. Hal tersebut berkorelasi dengan judul dan abstraksi yang dikemukakan.
Pembaca juga dimudahkan dalam mengetahui strategi penelitian yang telah dilakukan, metode pengumpulan data, serta desain dan analisis sistem. Strategi yang dilakukan penulis tepat, yakni (1) memulainya dengan pengumpulan data awal untuk dianalisa kemudian, (2) merancang database dan interface, (3) melakukan aktifitas coding untuk membangun mesin inferensi yang merupakan komponen penting sistem pakar, (4) pengujian sistem dan implementasi.
Dalam membatasi permasalahan dan pengetahuan yang dibutuhkan dalam penelitian, penulis melakukan hal yang tepat. Yakni membatasinya dengan 10 besar penyakit yang ada di masyarakat melalui Kementerian Kesehatan untuk kemudian digali pengetahuan melalui pakar tentang makanan yang boleh dan tidak boleh pada 10 penyakit tersebut, serta bagaimana bila terdapat kombinasi penyakit atau yang dalam hal ini disebut komplikasi penyakit.
Ada satu hal yang terlewat oleh penulis, yakni pada gambar 5: diagram flowchart aplikasi pada sub bab C: Desain dan Analisis Sistem. Meski sepele, namun cukup mengganggu. Yakni ketiadaan keterangan “Ya/Tdk” atau “Yes/No” pada proses percabangan [Satu Penyakit?]. Karena ketiadaan keterangan tersebut, pada saat membaca, saya sempat bingung, jika satu penyakit saja maka harus kemana, dan bila tidak harus kemana. Untuk lebih jelas, berikut terlampir gambar 5 tersebut:
Saran yang dapat saya sampaikan terhadap penelitian penulis adalah memang benar, aplikasi sistem pakar ini bisa dikembangkan lebih jauh. Pertama yang terlintas dalam benak saya adalah menentukan penyakit dari user sendiri. Memang ada user yang sebelumnya sudah mengetahui penyakit yang dideritanya, namun bagaimana dengan user awam yang tidak memiliki pengetahuan tentang penyakit yang ia derita? Permasalahan ini bisa dijangkau dengan memberikan modul tersendiri tentang identifikasi penyakit melalui gejala tertentu, misalkan. Baru kemudian berlanjut ke anjuran/pantangan makanan/minuman yang saat ini sudah ada. Meski pada screenshoot interface Gambar 9: Tampilan Pada Satu Jenis Aplikasi, terdapat informasi singkat tentang penyakit (diabetes contohnya). Namun gejala dari penyakit tersebut belum ada pada aplikasi. Kedua, untuk memberikan kesan yang lebih menarik dan informatif, ada kalanya beberapa informasi berupa gambar makanan dibutuhkan. Karena pada screenshoot interface Gambar 12: Hasil Dari Pemilihan Penyakit Komplikasi, informasi yang ditampilkan berupa teks tanpa disertai gambar atau foto makanan tsb.
Contoh teknologi sistem cerdas yang ada di negara asia
1. Robot Asimo(Jepang)
contoh yang sangat jelas dan mudah adalah melihat robot. contoh robot yang menurut saya sudah sangat tinggi dalam penegembang sistem nya adalah robot ASIMO.Robot ini dapat berjalan dengan dua kaki dengan gaya berjalan yang menyerupai manusia hingga kecepatan 6 km/jam. ASIMO diciptakan pada Pusat Penelitian dan Pengembangan Honda Pusat Penelitian Teknik Fundamental Wako di Jepang. Model yang sekarang merupakan versi sebelas, semenjak dimulainya proyek ASIMO pada 1986.
2.Intel Atom x3(Singapura)
Pada awal tahun ini, Intel meluncurkan prosesor Intel Atom x3 yang didesain dan dikembangkan di Asia, untuk kawasan Asia.
“Dipimpin oleh tim arsitektur Intel di Singapura, berkolaborasi dengan tim Intel di seluruh Asia dan seluruh dunia, Intel bertujuan untuk mengembangkan prosesor untuk perangkat mobile baru khusus untuk pasar negara berkembang, sehingga bisa dipakai untuk perangkat hemat biaya
Komentar
Posting Komentar