KONSEP DAN METODOLOGI DARI TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

Tugas Softskill ke - 2 tentang KONSEP DAN METODOLOGI DARI TEKNOLOGI SISTEM CERDAS yang mana untuk menjelaskan KONSEP DAN METODOLOGI DARI TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

Sistem Informasi Cerdas atau Intelligence Information System (IIS) didefinisikan sebagai kemampuan mesin atau sistem untuk beradaptasi dalam mencapai tujuan pada lingkungan yang dapat mempengaruhi perilaku sistem. Sebagai sistem yang mampu menirukan perilaku manusia, sistem mempunyai ciri khas yang menunjukkan kemampuan dalam hal :

    Menyimpan informasi.

    Menggunakan informasi yang dimiliki untuk melakukan suatu pekerjaan dan menarik kesimpulan.

    Beradaptasi dengan keadaan baru.

    Berkomunikasi dengan penggunanya.

Sistem Informasi Cerdas (Intelligence Information System=IIS) dibagi menjadi 3 aspek utama yaitu :

    Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence=AI)

Konsep dari AI adalah mempelajari kemampuan dari suatu mesin dan algoritma untuk diimplementasikan dalam kehidupan nyata berdasarkan pikiran manusia. Dalam sebuah algoritma AI terdapat dua persepsi terhadap otak manusia, pertama bagaimana cara berfikirnya dan kedua adalah seberapa besar pola pikir yang dihasilkan. Dari problema tersebut dapat diambil garis besar hubungan SIC/ IIS terhadap AI yaitu cara berfikir dan pola fikir. Oleh karenaya AI dalam IIS dibagi menjadi dua komponen keilmuan yaitu Computational Intelligence (CI) dan Data Mining.

    Sistem Cerdas (Intelligence System)

Sistem Cerdas (SC) atau Intelligence System mempunya hubungan erat dengan AI dalam konsep algoritma. Dimana perbedaan antara keduanya? Dari beberapa literatur menyebutkan bahwa perbedaan yang sangat mencolok antara SC dengan AI adalah terletak pada konsep dasarnya. AI membahas secara umum bagaimana struktur cara berfikir dan pola fikir sebuah algoritma, sedangkan untuk SC merupakan terapan dari algoritnya yang dihasilkan oleh AI. Dengan kata lain SC merujuk kepada AI dan AI merupakan induk dari SC. Berdasarkan sekema diatas dapat disimpulkan bahwa SC memiliki dua aspek keilmuan yaitu Expect System (ES) dan Decision Support System (DSS).

Sistem Informasi (Information System=IS)

Dari pembahasan sebelumnya terntang AI dan SC yang masing-masing memiliki peran sebagai bagian terpenting dari sebuah sistem, yang tidak kalah menarik adalah Sistem Informasi (SI). Hubungan antara AI, SC dan SI memiliki komponen kompleks dalam pengembangan sebuah sistem, dari segi cara, pola, dan penerapan dalam bidang pakar maupun manajemen dapat diintegrasikan. Sistem informasi bertindak sebagai penghubung dari bergai konsep diatas dan juga sebagai pelengkap dalam penerapan dan pengembangan sistem yang didukung oleh algoritma yang dihasilkan dari AI maupun SC. Dua hal yang harus dipertimbangkan dalam SI yang akan mendukung AI dan SC dalam IIS adalah Knoledge Management Systemdengan benang merah Expect System, yang juga disupport olehManagement Information System yang bergerak diseputaran area Decision Support System.

Kedua bagian diatas (AI dan SC) akan membahas beberapa Algoritme dan metode dalam Sistem Informasi Cerdas yang diintegrasikan dengan Sistem Informasi. Sebagaimana telah dikatakan sebelumnya hasil yang didapatkan dari IIS adalah berupa sistem informasi yang dapat beradaptasi dan berkomunikasi dengan pengguna, memiliki akurasi yang optimal dengan diterapkannya beberapa algoritme. IIS juga mampu mengatasi beberapa masalah-masalah pada sistem informasi konfensional (biasa) yang sering mengalami beberapa kendala dalam permasalahan data. Pada IIS akan disinggung mengenai permasalah konsep dan teknik algoritme Data Mining dalam konteks luas yang berhubungan dengan preprocessing data, sehingga mampu diintegrasikan dengan IIS.

Metodologi berarti bagaimana pengetahuan menjawab suatu isu dengan menganalisisnya secara sistematis. Metodologi mengacu pada filosofi yang mengarah pada pengumpulan data seperti interview dan survey. Jangan samakan metodologi dengan metod. Walaupun kedua hal itu terkait, tetapi metodologi tidak digunakan untuk memberikan solusi. Sebaliknya, metodologi digunakan untuk mengidentifikasi metode mana yang digunakan untuk penelitian. Metodologi digunakan untuk menjelaskan alasan dibuatnya suatu penelitian.

Sistem Cerdas dapat diartikan sebagai gambaran bagaimana kita membuat sistem yang dapat berpikir seperti manusia. Kecerdasan manusia dapat dimasukkan ke dalam suatu mesin(komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dilakukan manusia. Intinya, Sistem Cerdas adalah sebuah sistem yang diambil atau mencontoh sedikit dari kecerdasan yang dimiliki oleh manusia untuk sebuah mesin yang akan di hadapkan oleh sebuah kondisi.

Setelah kita memahami pengertian diatas, kemudian kita akan membahas tentang kecerdasan buatan / Artificial Intelligent (AI) untuk mengetahui kosep dan metodologi apa saja yang terdapat didalamnya. 

Kecerdasan buatan / Artificial Intelligent (AI) bukan hanya tentang software saja, tetapi tentang membuat sistem untuk membuat keputusan yang cerdas. AI adalah sebuah mesin(komputer) yang memiliki kecerdasan manusia dan dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah manusia. AI yang terbaru sekarang contohnya adalah robot, asisten pribadi dan mobil self-driving. Perusahaan besar di dunia seperti Google, Microsoft, Facebook dan sebagaian besar teknologi raksasa lainnya mencoba untuk mendominasi AI.

AI mempunyai 4 kategori dasar konsep kecerdasan buatan yaitu :

a. Acting Humanly

Merupakan sistem yang menirukan tingkah laku manusia.

b. Thinking Humanly

Merupakan sistem yang menirukan pola pikir seperti manusia

c. Thinking Rationaly

Merupakan  sistem yang meniru pola piker rasional seperti manusia, tetapin sangatlah susah karena sering terjadi kesalahan dan biasanya system ini dikenal sebagai pelanaran komputasi.

d. Acting Rationaly

Merupakan sistem yang membuat suatu robot cerdas yang menggantikan tugas manusia.

Selain Konsep, AI juga mempunyai metodologi yaitu :

a. Jaringan Syaraf / Artificial Neural Network (ANN)

ANN dirancang untuk mensimulasikan otak manusia memproses informasi. ANN berguna dalam berbagai aplikasi yang tidak mempunyai data yang lengkap dan kompleks. Contohnya, pengenalan pola visual dan pengenalan suara yaitu text-to-speech.

b. Sistem Fuzzy / Fuzzy Logic (FL)

FL dirancang untuk menagani keraguan dalam merekayasa keputusan. FL menirukan cara pengambilan keputasan pada manusia antara YES dan NO dan menghasilkan output TRUE dan FALSE.

c.  Algoritma Genetika

AG dirancang untuk memecahkan berbagai masalah. AG memberikan solusi untuk memutuskan mana solusi yang cocok digunakan dalam menyelesaikan masalah.

Dengan menggunakan konsep dan metodologi tersebut, kita dapat membuat teknologi AI dan menyelesaikan masalah manusia.

Daftar Pustaka

http://pastebin.com/8Z6emYPW
http://www.abbreviationfinder.org/id/acronyms/jiis_journal-of-intelligent-information-systems.html