Kecerdasan Buatan dan Expert Sistem

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)

John McCarthy, dikenal sebagai bapak AI

Kata “intelligence” berasal dari bahasa Latin “intelligo” yang berarti “saya paham”. Arti dasar dari intelligence ialah kemampuan untuk memahami dan melakukan aksi.  Sebenarnya, area Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) atau disingkat dengan AI, bermula dari kemunculan komputer sekitar tahun 1940-an, meskipun sejarah perkembangannya dapat dilacak sejak zaman Mesir kuno. Pada masa ini, perhatian difokuskan pada kemampuan komputer mengerjakan sesuatu yang dapat dilakukan oleh manusia.  Dalam hal ini, komputer tersebut dapat meniru kemampuan kecerdasan  dan perilaku  manusia. Menurut John McCarthy artificial intelligence merupakan cabang dari ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan komputer untuk dapat memiliki kemampuan dan  berprilaku  seperti manusia. 

A.      Sejarah Kecerdasan Buatan

a.   McMulloh dan Pitts pada tahun 1943 mengusulkan model matematis bernama perceptron dari neuron di dalam  otak.  Mereka juga menunjukkan  bagaimana neuron menjadi aktif seperti saklar on-off dan neuron tersebut mampu untuk belajar dan memberikan aksi berbeda terhadap waktu dari input yang diberikan.

b.  Alan Turing, pada tahun 1950 yang mencoba menjawab  “Dapatkah komputer berfikir” dengan menciptakan mesin Turing.  Paper Alan Turing pada tahun 1950 berjudul “Computing Machineri and Intelligence” mendiskusikan syarat sebuah mesin dianggap cerdas. Dia beranggapan bahwa jika mesin dapat dengan sukses berprilaku seperti manusia, kita dapat menganggapnya cerdas.

c.    Pada akhir 1955, Newell dan Simon mengembangkan  The Logic Theorist, program AI pertama. Program ini merepresentasikan  masalah sebagai model pohon, lalu penyelesaiannya dengan memilih cabang yang akan menghasilkan kesimpulan terbenar. Program ini berdampak besar dan menjadi batu loncatan penting dalam mengembangkan bidang AI.

d.   Pada tahun 1956 John McCarthy dari  Massacuhetts Institute of Technology dianggap sebagai bapak AI, menyelenggarakan konferensi untuk menarik para ahli komputer bertemu, dengan  nama kegiatan “The Dartmouth summer research project on artificial intelligence.” Konferensi Dartmouth itu mempertemukan para pendiri dalam AI, dan bertugas untuk meletakkan dasar bagi masa depan  pemgembangan dan penelitian AI.

e.   Pada  tahun 1960 hingga 1970, muncul berbagai dikusi bagaimana komputer dapat meniru sedetail mungkin pada kemampuan otak manusia, dimana saat itu dapat dikategorikan sebagai “classical AI”. 

f.   Pada tahun 1980, dimana computer yang semakin mudah diperoleh dengan harga yang lebih murah menjadikan berbagai riset di bidang kecerdasan buatan berkembang sangat pesat pada berbagai universitas. 

B.      Definisi Kecerdasan Buatan

a.      Menurut Rich and Knight (1991) kecerdasan buatan merupakan sebuah studi bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.

b.    AI adalah bidang yang memodelkan proses-proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan kelakuan manusia. (Alan Turing, 1956).

c.      Artificial Intelligence menurut Minsky (dalam Kusrini, 2006) adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan seuatu seperti yang diakukan oleh manusia. Ada tiga tujuan AI, yaitu membuat komputer lebih cedas, mengerti tentang kecerdasan dan membuat mesin lebih berguna. 

d.    Menurut H.A Simon (dalam Kusrini, 2006) mendefinisikan Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) merupakan kawasan penilitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas.

e.    Rich and Knight (dalam Kusrini, 2006) mendefinisikan Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) sebagai sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia. 

C.     Hubungan Kecerdasan Buatan dengan Kognisi Manusia

Banyak orang yang memimpikan untuk menciptakan sesuatu yang bisa didefinisikan mirip manusia, atau lebih sering disebut AI. Program komputer bekerja lebih efektif daripada pikiran manusia, dan kebanyakan sangat pintar menirukan hal-hal yang nyata meski masih sedikit janggal. Komputer mampu memecahkan banyak masalah dengan begitu mudah dan kita dapat mengetahui hasilnya dengan akurat daripada penghitungan manual yang dilakukan manusia sendiri. Seperti apapun hebatnya program komputer itu program itu sendiri diciptakan oleh manusia juga awalnya yang menggunakan kemampuan kognitif yang dimiliki manusia. Dari hal ini dapat diambil kesimpulan bahwa kognisi manusia lebih baik daripada program komputer, karena program computer sendiri diciptakan oleh manusia yang memilki akal kecerdasan kognitif manusia itu sendiri.

D.  Pengertian Expert System

Expert system (ES) atau sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Sebuah sistem pakar memiliki 2 komponen utama yaitu basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan merupakan tempat penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer, di mana pengetahuan ini diambil dari pengetahuan pakar. Ada banyak cara untuk merepresentasikan pemgetahuan di antaranya adalah logika, jaringan semantik, object-atribut-value (OAV), bingkai (frame), dan kaidah produksi (production rule). Mesin inferensi merupakan otak dari aplikasi sistem pakar. Bagian inilah yang menuntun user untuk memasukkan fakta sehingga diperoleh suatu kesimpulan. Apa yang dilakukan oleh mesin inferensi ini didasarkan pada pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan (Kusrini, 2008).

Struktur Sistem Pakar

E.      Perbedaan dan Kaitan antara AI dan ES

Kaitan AI dengan ES: ES merupakan bagian khusus dari AI yang berfungsi sebagai seorang spesialis data satu area fungsional (Umar, 2000). Perbedaan antara kecerdasan buatan dengan sistem pakar adalah kecerdasan buatan merupakan bagian besar, dimana diasumsikan sebagai aplikasi yang dianggap sama cerdasnya dengan manusia dan mencontoh pemikiran manusia (McLeod & Schell, 2008). Sedangkan expert system adalah bagian khusus dari AI yang merupakan penilaian dari sesuatu yang dianggap sebagai pakar. AI mengacu pada suatu aplikasi dengan cara kerjanya, sedangkan expert system mengacu pada sesuatu yang dianggap pakar dalam bidangnya atau seorang spesialis dalam satu area fungsional.

a.        ELIZA

Eliza adalah salah Sistem Pakar yang dikembangkan pada tahun 1966. Ini adalah program computer terapis yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di MIT. Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang terapis.

b.       PARRY

Parry adalah Sistem Pakar yang dikembangkan di Stanford University oleh seorang psikiater, Kenneth Colby, Hilf, Webber dan Kreamer pada tahun 1972 yang mensimulasikan seorang paranoid sebagai subjek karena beberapa teori menyebutkan bahwa proses dan sistem paranoid memang ada, perbedaan respon psikotis dan respon normalnya cukup hebat, dan mereka bisa menggunakan penilaian dari seorang ahli untuk mengecek keakuratan dari kemampuan pemisahan antara respon simulasi computer dan respon manusia.

c.        NETtalk

NETtalk  adalah jaringan saraf tiruan. Ini adalah hasil dari penelitian yang dilakukan di pertengahan 1980-an oleh Terrence Sejnowski dan Charles Rosenberg. Maksud di balik NETtalk adalah untuk membangun model sederhana yang mungkin menjelaskan kompleksitas pembelajaran tingkat manusia dalam tugas-tugas kognitif, dan pelaksanaannya sebagai model koneksionis yang juga bisa belajar untuk melakukan tugas yang sebanding.

Referensi:

Kusrini. (2006). Aplikasi sistem pakar. Yogyakarta: C.V Andi Offset

McLeod, R., & Schell, G. P. (2008). Sistem informasi manajemen. Jakarta: Salemba Empat

Solso R.L, Machlin O.H & Machlin M.K. (2007). Psikologi Kognitif, Terjemahan  : Rahardanto M. & Batuadji K. Jakarta : Erlangga

Umar, H. (2000). Riset pemasaran dan perilaku konsumen. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama

http://yuliana.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasan%20Buatan/ppt/Pengenalan%20AI/Minggu1%20-%20Introduction%20to%20Artificial%20Intelligence.pdf

Database

Database

            Database merupakan kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program computer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut.

Era Permulaan Database

Era permulaan database ditandai dengan:

a.       Pengulangan data

b.      Ketergatungan data

c.       Kepemilikan data yang tersebar

Konsep Database

a.     Yaitu integrasi logis dari catatan-catatan file.

b. Tujuan dari konsep database adalah meminimumkan pengulangan dan mencapai independensi data.

c.   Independensi data adalah kemampuaan untuk membuat perubahan dalam struktur data tanpa membuat perubahan pada program yang memproses data. ‰ Independensi data dicapai dgn menempatkan spesifikasi dalam tabel & kamus yg terpisah secara fisik dari program.

d.      Program mengacu pada tabel untuk mengakses data.

Struktur Database

1.      Struktur Database Hierarkis

Struktur database hierarkis, yaitu struktur kelompok daa, subkelompok data dan subkelompok yang lebih kecil lagi menyerupai cabang-cabang pohon. Seperti cabang-cabang pohon, untuk pindah dari suatu suatu catatan disuatu cabang kesuatu catatan di cabang lain, sistem manajemen database harus kembali ketempat asal percabangan. Struktur hierarkis memanfaatkan sumber daya komputer secara efisien saat sebagian besar catatan dalam database akan digunakan dalam aplikasi.

2.   Struktur Database Jaringan

Struktur database jaringan memungkinkan satu catatan tertentu menunjuk pada catatan lain dalam database. Subkomite Database Task Group CODASYL mengeluarkan spesifikasi struktur database jaringan pada tahun 1971. Jaringan memecahkan masalah keharusan untuk kembali ke tempat asal percabangan database. Secara konsepual, setiap catatan dalam database dapat memiliki penunjuk ke setiap catatan lain di dalam database.

3.   Struktur Database Relational

Struktur sistem manajemen rational merupakan sistem yang menyerupaki tabel-tabel dan merupakan format yang dapat dipahami secara cepat oleh manajer dan/atau staff professional.

Keunggulan dan Kelemahan DBMS

Keunggulan DBMS

1.      Mengurangi pengulangan data

2.      Mencapai independensi data

ü Spesifikasi data disimpan dalam setiap program aplikasi.

ü Perubahan dapat diubah pada struktur data tanpa mempengaruhi program yang mengakses data.

3.      Mengintegrasikan data dari beberapa file.

ü Saat file dibentuk sehingga menyediakan kaitan logis, organisasi fisik tidak lagi menjadi kendala.

4.      Mengambil data dan informasi secara cepat

ü Hubungan logis query language memungkinkan pemakai mengambil data dalam hitungan detik atau menit.

5.      Meningkatkan keamanan

ü Baik DBMS mainframe maupun komputer mikro dapat menyertakan beberapa lapis keamanan seperti kata sandi, directori pemakai, dan bahasa sandi.

Kelamahan DBMS

1.      Memperoleh perangkat lunak yang mahal

2.      Memperoleh konfigurasi perangkat keras yang besar

3.      Memperkerjakan dan mempertahankan staf DBA

Peran Database dalam Psikologi

Dalam bidang psikologi, khususnya pada bidang Psikologi Industri dan Organisasi penggunaan database sangatlah dibutuhkan agar dapat memudahkan pihak HRD untuk melihat atau mengecek data-data yang diperlukan dari seorang pegawai atau calon pegawai diantara 1.000 pegawai yang ada.

Dalam database terdapat istilah “attribute” sebutan untuk mewakili sebuah entity (suatu kumpulan orang, tempat, kejadian, aktifitas atau bagian yang terdapat dalam sebuah organisasi atau informasi yang akan direkam). Misalnya, seorang mahasiswa atau siswa dapat dilihat atributnya, misalnya npm, nama, alamat, hobby dan lain-lain. Atribut juga disebut data elemen, data field atau data item. Ini juga merupakan salah satu pemanfaatan data base untuk lingkup Psikologi, karena salah satu bidang profesi Psikologi adalah School Psychologist, misalkan pada suatu organisasi pendidikan terdapat siswa yang sedang mengalami masalah sering terlambat datang kesekolah, maka tugas seorang psikolog adalah mengetahui data awal siswa tersebut yang dimiliki sekolah, setelah itu baru dapat memikirkan langkah atau treatment apa yang baik digunakan dan masih banyak lagi pemanfaatan yang dapat dirasakan dengan penggunaan database lainnya, dalam bidang Psikologi maupun bidang lainnya.

Contoh Pengolahan Data

Data yang diperoleh dari internet masih dalam format html, kemudian  akan diolah dengan menggunakan Ms. Word, maka data-data dalam format html tersebut kita ubah menjadi format doc dengan melakukan copy paste ke dalam sebuah dokumen Ms. Word, setelah itu dapat dilakukan pengeditan, penambahan, penggabungan dan lain-lainnya. Data yang telah diolah tersebut, akan menjadi sebuah informasi baru, dan dapat di presentasikan dalam bentuk apapun. Sebagai contoh dalam format PDF, atau dengan menggunakan Ms. Powerpoint bahkan secara lisan, karena sebuah informasi aktif, jauh lebih berharga dari informasi pasif.

Peranan Sistem Informasi Manajemen dalam Pemecahan Masalah

Hasil dari aktivitas pemecahan masalah adalah  solusi. Memikirkan masalah sebagai sesuatu hal yang selalu buruk adalah suatu hal yang mudah untuk dilakukan, karena jarang mengartikan frase mengambil keuntungan dari sebuah situasi sama halnya dengan mengartikan frase memperbaiki sebuah situasi yang buruk. Kita akan memperhitungkan peraihan kesempatan ke dalam pemecahan masalah dengan mendefinisikan masalah sebagai suatu kondisi atau peristiwa yang merugikan atau memiliki potensi untuk merugikan bagi sebuah perusahaanatau yang menguntungkan atau yang memiliki potensi untuk menghasilkan keuntungan.

Selama proses pemecahan masalah, manajer akan terlibat dalam pengambilan keputusan, yaitu tindakann memilih tindakan alternatif.  Keputusan adalah tindakan tertentu yang di pilih. Biasanya pemecahan masalah akan membutuhkan beberapa keputusan.

1.      Peranan Interpersonal

ü  Figur Pimpinan: Manajer melakukan tugas-tugas seremonial, seperti memberikan tur ke fasilitas bagi tamu yang berkunjung.

ü  Pimpinan: Manajer memelihara unitnya dengan memperkerjakan dan melatih staf serta memberikan motivasi dan semangat.

ü  Hubungan: Manajer melakukan kontak dengan orang-orang diluar unit manajer itu sendiri (sesama manajer dan pihak lain di dalam lingkugan unit) dengn tujuan menjalankan urusan-urusan bisnis.

2.      Peranan Informasional

ü  Monitor: Manajer terus mencari informasi yang berisa kinerja unitnya.

ü  Desimenator: Manajer meneruskan informasi yang berharga ke pihak-pihak lain di dalam unitnya.

ü  Juru Bicara: Manajer meneruskan informasi yang berharga ke pihak-pihak diluar unit(atasan dan orang-orang di dalam lingkungan).

3.      Peranan Keputusan

ü  Wirausaha: Manajer melakukan perbaikan yang permanen terhadap unit, seperti mengubah struktur organisasi.

ü  Penanganan Gangguan: Manajer memberikan reaksi terhadap peristiwa-peristiwa yang tidak  di antisipasi sebelumnya, seperti devaluasi mata uang diNegara-negara asing di mana perusahaan memiliki operasi.

ü  Pengalokasi Sumber Daya: Manajer mengendaikan kas unitnya, menentukan berbagai sub unit mana akan menerima sumber daya apa.

ü  Negosiator: Manajer menyelesaikan perselisihan

Sumber :

Santoso, S & Susanto, B. (2000). Aplikasi Access dalam Pengolaan Data Personalia. Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.

http://msherawati.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/22035/SIM1-Database.pdf

http://tri_s.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/7365/SIM.doc