Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan suatu bidang sains computer yang ditujukan untuk menyempurnakan kinerja sistem instrumentasi elektronika. Peralatan atau sistem yang dibangun dapat melakukan kerja yang memerlukan kecerdasan seperti yang dilakukan oleh manusia. Beberapa bidang yang menggunakan kecerdasan buatan contohnya seperti Sistem Pakar, Sistem Pendukung Keputusan, Logika Fuzzy, Algoritma Genetika dan Neural Network.
Sedangkan Sistem Informasi Cerdas (Intelligence Information System) ialah 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
- Berkomunikasi dengan penggunanya
- Beradaptasi dengan suatu keadaan baru
- Menggunakan informasi yang dimiliki untuk melakukan suatu pekerjaan dan dapat menarik suatu kesimpulan
Tujuan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) yaitu :
- Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama)
- Memahami apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah)
- Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial)
Sistem Informasi Cerdas (Intelligence Information System) terbagi menjadi 3 aspek utama yaitu :
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
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 mempunyai 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)
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 System dengan benang merah Expect System, yang juga disupport oleh Management Information System yang bergerak diseputaran area Decision Support System.
Terdapat 4 dasar kategori di konsep dasar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence), yaitu :
1. Acting Humanly
system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia yang dikenalkan pada tahun 1950. 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
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
System ini merupakan yang sangat sulit karena sering terjadi kesalah dalam prinsip dan prakteknya. System ini dikenal dengan penalaran komputasi.
4. Acting Rationaly
System yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang menggantikan tugas manusia.
METODOLOGI SISTEM INFORMASI CERDAS
Sistem Pakar (Expert System)
Dirancang untuk menyelesaikan masalah pada suatu bidang yang membutuhkan pakar pada bidang tersebut, misal: Sistem Pakar untuk mendiagnosa gejala penyakit pada pasien.
Pembuatan:
· Menanyai para pakar yang menjadi ahli di bidang tersebut
· Menyimpan pengetahuan yang diperoleh dalam suatu bentuk yang sesuai bagi penyelesaian masalah, menggunakan penalaran sederhana
Pembuatan:
· Menanyai para pakar yang menjadi ahli di bidang tersebut
· Menyimpan pengetahuan yang diperoleh dalam suatu bentuk yang sesuai bagi penyelesaian masalah, menggunakan penalaran sederhana
Penggunaan:
· Pengguna memasukkan query sesuai dengan masalah yang ditetapkan oleh sistem pakar.
· Query tersebut digunakan untuk pengambilan keputusan berbasiskan pada pengetahuan yang disimpan dalam basis data sistem pakar tersebut.
· Jawaban diberikan ke pengguna, atau mungkin perlu masukan lebih lanjut dari para pakar yang ahli di bidang tersebut.
Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Networks)
ANN didasarkan pada model yang disederhanakan dari otak manusia dan operasi-operasinya. Model-model dari ANN tergantung pada:
· Arsitektur jaringan syaraf tiruan tersebut.
· Metode Pembelajaran jaringan syaraf tiruan yang di gunakan.
· Karakter operasional lain, misal: jenis fungsi aktifasi
· Arsitektur jaringan syaraf tiruan tersebut.
· Metode Pembelajaran jaringan syaraf tiruan yang di gunakan.
· Karakter operasional lain, misal: jenis fungsi aktifasi
ANN bekerja baik pada masalah pengenalan pola dan klasifikasi. Mampu menangani data yang sebelumnya tidak terlihat, tidak lengkap atau rusak.Beberapa contoh aplikasinya antara lain:
· Deteksi kepadatan di bandara dengan pola-pola tertentu.
· Pengenalan wajah menggunakan pola dan klasifikasi pada sistem.
· Penilaian resiko keuangan dengan pengenalan pola.
· Optimisasi dan penjadwalan dengan pengenalan pola.
Data Mining
Proses eksplorasi, pengambilan dan analisis data untuk menemukan informasi baru dan bermanfaat. Mengekstrak informasi perilaku pasar dan pengguna dengan cara menggali data yang di gunakan oleh pengguna. Tersebut Informasi yang menyangkut soal:
· Menyatakan tren & asosiasi perilaku pasar dengan analisis data yang di dapatkan dari pengguna
· Meningkatkan keunggulan kompetitif/efektifitas pemasaran dengan menggunakan data yang diambil oleh pengguna.
Proses eksplorasi, pengambilan dan analisis data untuk menemukan informasi baru dan bermanfaat. Mengekstrak informasi perilaku pasar dan pengguna dengan cara menggali data yang di gunakan oleh pengguna. Tersebut Informasi yang menyangkut soal:
· Menyatakan tren & asosiasi perilaku pasar dengan analisis data yang di dapatkan dari pengguna
· Meningkatkan keunggulan kompetitif/efektifitas pemasaran dengan menggunakan data yang diambil oleh pengguna.
Teknologi Bahasa (Language Technology)
Pengenalan Bahasa manusia untuk memudahkan komunikasi antara manusia dan komputer adalah aspek penting sistem informasi cerdas. Aplikasi LT diantaranya:
· Bahasa Pemrosesan Natural, Representasi pengetahuan, Pengenalan ucapan.
· Pengenalan tulisan tangan yang di input oleh pengguna.
· Speech synthesis yang dikembangkan dari pengenalan ucapan
Sistem berbasis LT dapat berupa front-end dari sistem informasi yang berbasis pada sistem cerdas lainnya.
Sumber :
whatis.techtarget.com/definition/intelligent-system
https://mustakimtelematika.wordpress.com/2014/03/31/intelligence-information-system-iis/
https://istd.sutd.edu.sg/undergraduate/courses/50021-artificial-intelligence
Tidak ada komentar:
Posting Komentar