Sistem Cerdas
Seiringnya berkembangnya teknologi, komputer sekarang tidak hanya
diharapkan menjadi alat menhitung saja, tetapi diharapkan dapat dikembangkan
untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa dikerjakan oleh manusia. Manusia
mempunyai pengetahuan, pengalaman dan kemampuan penalaran dengan baik, agar
komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus
dibekali pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar. Komputer/alat-alat
yang telah disisipi hal tersebut dapat dikatakan sebagai Artificial
Intellegent(AI) atau sistem cerdas.
Definisi
Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan adalah ilmu rekayasa yang membuat suatu mesin
mempunyai intelegensi tertentu khususnya program komputer yang “cerdas” (John
Mc Cathy, 1956)
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 merupakan bagian kemampuan komputasi untuk mencapai
tujuan dalam dunia. Ada bermacam-macam jenis dan derajat kecerdasan untuk
manusia, hewan dan mesin.
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)
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)
Kecerdasan
adalah kemampuan untuk belajar atau mengerti dari pengalaman. Memahami pesan
yang kontradiktif dan ambigu, menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi
yang baru, menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah dan menyelesaikannya
secara efektif (Winston dan Pendergast, 1994)
Konsep
Sistem Cerdas
Dalam sistem cerdas, sistemnya dirancang sedemikian rupa sehingga memiliki
fungsi dan cara kerja seperti halnya otak manusia. Dalam hal ini yang
dimaksudkan seperti otak manusia, sistem cerdas dapat melakukan konsep-konsep
otak sebagai berikut:
1.
Bagaimana kerja otak manusia?
2.
Bagaimana manusia berpikir?
3.
Bagaimana manusia merasa?
Cara kerja otak manusia dapat
ditiru dengan menggunakan Artificial Neural Network atau Jaringan
Saraf Tiruan (JST) . Artificial Neural
Network atau Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah jaringan dari
sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf
manusia. JST merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk
memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang
mengalir melalui jaringan tersebut (id.wikipedia.org).
Sistem cerdas dapat meniru cara
berpikir manusia menggunakan Artificial Intellegent(AI).Sistemcerdas harus memiliki proses nalar dan logika yang benar dan menyimpulkan
data yang diperoleh dari hasil identifikasi. Setelah itu bagaimanakah sistem
cerdas buatan itu dapat mengolah dan mengambil keputusan tanpa diperintah
untuk menanggapi setelah mengenali fenomena yang terjadi di sekitarnya.
Untuk menjawab pertanyaan ketiga
dapat digunakan Fuzzy Logic atau logika fuzzy dan sering juga
disebut konsep perasa atau logika samar. Fuzzy Logic merupakan kecerdasan
buatan yang pertama kali dipublikasikan oleh Prof.Dr. Lotfi Zadeh yang berasal
dari Pakistan. Logika ini berhubungan dengan nilai yang samar, maksudnya sebuah
nilai tidak hanya dapat bernilai “ya” atau “tidak”, tetapi dapat bernilai benar
dan salah secara bersamaan. Sebagai contoh ada robot yang diberikan halangan di
depannya hanya diberikan peringatan “awas”, maka robot tersebut dengan
sendirinya dapat memutuskan untuk menghindar.
Penerapan Sistem Cerdas
Sesuai yang dibahas sebelumnya,
bahwa sistem cerdas menerapkan cara berpikir dan bertindak manusia pada mesin atau komputer, maka sebenarnya contoh penerapannya juga
sudah banyak kita temui dalam kehidupan kita sehar-hari. Misalnya pada game DOTA, Pro Evolution
Soccer, Angry Birds, dll. Dalam games tersebut sebenarnya juga
berlaku hukum-hukum aksi-reaksi dan terjadi interaksi antar komponen yang
terkait di dalam gametersebut layaknya di dunia nyata. Dalam
game Angry Birds misalnya, kita harus melontarkan burungnya dengan
sudut yang tepat, sehingga bisa mengenai bagian
tertentu dari tumpukan balok yang memungkinkan untuk mengahancurkannya secara
total.
Selain itu penerapan lain adalah di bidang robotika.
Robot Big Dog yang bisa menyeimbangkan dirinya untuk tetap berdiri
meskipun terdapat banyak gangguan yang
memungkinkan untuk membuat robot terjatuh. Robot
Ashimo milik honda yang bisa menari-nari ketika ada manusia yang memberikan
contoh gerakan menari juga salah satu bentuk aplikasi sistem cerdas dalam
robotika. Karena robot ashimo tersebut dapat bereaksi dan dapat mengenali rasa
dan emosional yang ditangkapnya ketika manusia memberikan aksi berupa mengajak
menari.
Dampak
Sistem Cerdas
Dengan adanya
teknologi sistem cerdas tentu saja dapat membantu tugas manusia, banyak hal
yang nanti dapat dikerjakan oleh alat-alat yang canggih sehingga, tugas-tugas
pun dapat terselesaikan dengan cepat. Namun dengan semakin berkembangnya
teknologi peran manusia semakin tergeserkan, banyak tugas yang akan dialihkan
oleh mesin-mesin. Oleh sebab itu kita harus lebih produktif agar teknologi tidak
mengambil alih peran manusia.
Definisi Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Pakar dan Sistem
Informasi Manajemen
Sistem Pendukung Keputusan, adalah Sistem berbasis komputer
yang dirancang untuk mempertinggi efektifitas pengambilan keputusan dari
masalah semi terstruktur. Perbedaannya dengan Sistem Informasi Manajemen (SIM)
adalah bahwa SIM menghasilkan informasi yang bersifat rutin dan terprogram,
sedangkan Sistem Pendukung Keputusan sudah dikaitkan dengan proses pengambilan
keputusan yang spesifik.
Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) meliputi :
§ Memperluas kemampuan
pengambil keputusan dalam memproses
data/informasi untuk pengambilan keputusan.
§ Menghemat waktu yang
dibutuhkan untuk memecahkan masalah, terutama berbagai masalah yang sangat
kompleks dan tidak terstruktur.
§
Menghasilkan solusi dengan lebih cepat dan
hasilnya dapat diandalkan.
§ Mampu memberikan
berbagai alternatif dalam pengambilan keputusan, meskipun seandainya Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh
pengambil keputusan, namun dapat digunakan sebagai stimulan dalam memahami
persoalan.
§
Memperkuat keyakinan pengambil keputusan terhadap keputusan yang
diambilnya.
§ Memberikan keuntungan
kompetitif bagi organisasi secara keseluruhan
dengan penghematan waktu, tenaga dan biaya.
Kekurangan Sistem
Pendukung Keputusan (SPK)
Walaupun dirancang dengan sangat
teliti dan mempertimbangkan seluruh faktor yang ada, Sistem Pendukung Keputusan
(SPK) mempunyai kelemahan atau keterbatasan diantaranya yaitu :
§ Ada beberapa kemampuan
manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang
ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.
§ Sistem Pendukung
Keputusan (SPK) terbatas untuk memberikan alternatif dari pengetahuan yang
diberikan kepadanya (pengatahuan dasar serta model dasar) pada waktu
perancangan program tersebut.
§ Proses-proses yang dapat
dilakukan oleh Sistem Pendukung Keputusan (SPK) biasanya tergantung juga pada
kemampuan perangkat lunak yang digunakan.
§ Harus selalu diadakan
perubahan secara kontinyu untuk menyesuaikan dengan keadaan lingkungan yang
terus berubah agar sistem tersebut selalu up to date.
§ Bagaimanapun juga harus
diingat bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dirancang untuk membantu/mendukung
pengambilan keputusan dengan mengolah informasi dan data yang diperlukan dan
bukan untuk mengambil alih pengambilan keputusan.
Sistem Pakar, adalah aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu
pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang spesifik
Kelebihan Sistem Pakar
Kelebihan yang diperoleh
dari sistem pakar yaitu:
- Memungkinkan orang awam bisa melakukan
pekerjaan seorang pakar.
- Meningkatkan produktivitas kerja dengan
jalan meningkatkan efisiensi pekerjaan.
- Menghemat waktu dalam menyelesaikan
pekerjaan atau masalah yang kompleks.
- Menyederhanakan beberapa operasi.
- Pengolahan berulang-ulang secara
otomatis.
- Tersedianya pengetahuan pakar bagi
masyarakat luas
Kelemahan Sistem Pakar
Sedangkan kelemahan
sistem pakar yaitu:
- Pengembangan sistem pakar sangat sulit,
seorang pakar yang baik sulit diperoleh. Memedatkan pengeahuan seorang
pakar dan mengalihkannya menjadi sebuah program merupakan pekerjaan yang
melelahkan dan memerlukan biaya yang besar.
- Sistem pakar sangat mahal untuk
mengembangkan, mencoba dan mengirimkannya ke pemakai terakhir memerlukan
biaya tinggi.
- Hampir semua sistem pakar (expert system)
masih harus dapatdimplementasikan dalam komputer besar, sistem pakar yang
dijalankan pada komputer pribadi tergolong sistem apkar kecil dan kurang
canggih.
- Sistem pakar tidak 100 % menguntungkan
karena produk seseorang tidak ada yang sempurna dan tidak selalu benar,
oleh karena itu perlu dikaji ulang secara teliti sebelum digunakan.
Perbedaan
antara Sistem pakar ( Expert system) dan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan
(Decision Support System)
1.
DSS terdiri dari routine merefleksikan keyakinan manajer dalam
caranya memecahkan masalah. Keputusan yang dihasilkan oleh DSS merefleksikan
gaya kemampuan manajer, sebaliknya expert sistem memberikan peluang untuk
mendapatkan kemampuan dalam membuat keputusan melebihi kemampuan yang dimiliki
manajer
2.
Expert System mempunyai kemampuan untuk menjelaskan jalur
penalaran yang diikuti pencapaian pemecahan tertentu, penjelasan mengenai
bagaimana pemecahan dicapai akan lebih berguna dari pada pemecahan itu sendiri.
3.
DSS menggunakan data base, ES menggunakan knowledge base (lihat
komponen DSS dan ES).
4.
DSS berbasis pada permodelan, ES berbasis pada konsultasi.
5.
Dalam memecahkan masalah, Expert system lebih dipilih dari pada
DSS bila:
-
Masalah tersebut melibatkan diagnosis situasi yang kompleks /
melibatkan pembutan kesimpulan / peringkasan dari volume data yang besar.
-
Ada tingkat ketidaktentuan dalam aspek masalah tertentu.
-
Ada kemungkinan bagi ahli manusia untuk memecahkan masalah
tersebut dala jangka waktu yang wajar.
Fase – fase dalam pengambilan keputusan antara lain adalah :
Menurut Simon tahun 1960 model yang mengambarkan proses
pengambilan keputusan. Proses ini terdiri dari tiga fase, yaitu :
1.
Kegiatan intelijen (Intelegence)
2.
Kegiatan merancang (Design)
3.
Kegiatan memilih dan menelaah (Choice)
Kegiatan intelijen ini merupakan kegiatan mengamati lingkungan
untuk mengetahui kondisi-kondisi yang perlu diperbaiki. Kegiatan ini merupakan
tahapan dalam perkembangan cara berfikir. Untuk melakukan kegiatan intelijen
ini diperlukan sebuah sistem informasi, dimana informasi yang diperlukan ini
didapatkan dari kondisi internal maupun eksternal sehingga seorang manajer
dapat mengambil sebuah keputusan dengan tepat.
Kegiatan merancang merupakan sebuah kegiatan untuk menemukan,
mengembangkan dan menganalisis berbagai alternatif tindakan yang mungkin untuk
dilakukan. Tahap perancangan ini meliputi pengembangan dan mengevaluasi serangkaian
kegiatan alternatif. Pertimbangan-pertimbangan utama telah diperkenalkan oleh
Simon untuk melakukan tahapan ini, apakah situasi keputusan ini terprogram atau
tidak.
Sedangkan Kegiatan memilih dan menelaah ini digunakan untuk
memilih satu rangkaian tindakan tertentu dari beberapa yang tersedia dan
melakukan penilaian terhadap tindakan yang telah dipilih
Tahap Impelementasi dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem
yang telah dibuat pada tahap perancanagan serta pelaksanaan alternatif tindakan
yang telah dipilih pada tahap pemilihan.
Source :
0 komentar:
Posting Komentar