A. Sejarah
AI
Dahria
(2008), tahun 1950-an Alan Turing, seorang pionir AI dan ahli matematika
Inggris melakukan percobaan. Turing (Turing Test) yaitu sebuah komputer melalui
terminalnya ditempatkan pada jarak jauh. Di ujung yang satu ada terminal dengan
software AI dan diujung lain ada sebuah terminal dengan seorang operator.
Operator ini tidak mengetahui kalau di ujung terminal lain dipasang software
AI. Mereka berkomunikasi dimana terminal di ujung memberikan respon terhadap
serangkaian pertanyaan yang diajukan oleh operator. Dan sang operator itu
mengira, bahwa ia sedang berkomunikasi dengan operator lainnya yang berada pada
terminal lain. Turing beranggapan bahwa jika mesin dapat membuat seseorang
percaya bahwa dirinya mampu berkomunikasi dengan orang lain, maka dapat
dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas (seperti layaknya manusia)
B. AI
dan kognisi manusia (mesin berfikir)
Hubungan
Artificial Intelligence dan Kognisi manusia terlihat dari tujuan Artificial
Intelligence, arah Artificial Intelligence dan karakteristik Artificial
Intelligence
Tujuan
Artificial Intelligence
Menurut
Lenat dan Feigenbaum terdapat 9 tujuan Artificial Intelligence, yaitu :
1) Memahami
kognisi manusia, mencoba untuk mendapatkan pengetahuan ingatan
manusia yang mendalam, kemampuan problem solving, belajar, membuat keputusan,
dll.
2) Otomatisasi
biaya-efektif, menggantikan manusia dalam tugas tugas intelegensi manusia dalam
tugas-tugas intelegensi, mempunyai program yang performa-nya sebaik manusia
dalam mengerjakan pekerjaan.
3) Penguatan
intelegensi biaya-efektif, membangun sistem untuk membantu manusia membangun
sistem untuk membantu manusia berpikir lebih baik, lebih cepat, lebih dalam,
dan lain-lain. Contoh : sistem untuk membantu diagnosa penyakit.
4) Intelegensi
manusia super, membangun program yang mempunyai kemampuan untuk melebihi
intelegensi manusia
5) Problem-solving
umum, sistem penyelesaian berbagai masalah yang luas sistem iniberbagai masalah
yang luas, sistem ini mempunyai kelebaran pikiran.
6) Wacana
koheren, Komunikasi dengan manusia menggunakan bahasa alami, contoh : dialog
cerdas yang ada dalam Turing Test.
7) Belajar
(induksi), sistem sebaiknya dapat untuk memperoleh data sendiri dan tahu
bagaimana memperolehnya, sistem dapat menyamaratakan, membuat hipotesis,
penerapan atau pembelajaran secara heuristik, membuat alasan dengan analogi.
8) Otonomi,
mempunyai sistem intelegensi yang beraksi atas inisiatif sendiri Harus bereaksi
beraksi atas inisiatif sendiri. Harus bereaksi dengan dunia nyata.
9) Informasi,
simpan informasi dan mengetahui cara untuk mengambil informasi
Arah Artificial Intelligence
Mengembangkan
metode & sistem untuk menyelesaikan masalah AI :
1)
Tanpa
mengikuti cara manusia menyelesaikannya (sistem pakar / expert
systems)
2)
Melalui
pemodelan cara berpikirnya manusia, atau cara bekerjanya otak manusia (neural
networks).
C. AI
dan sistem pakar (ELIZA, Parry, Net Talk)
Menurut
Wijaya (dalam Hayadi, 2016), sistem pakar merupakan salah satu bidang
kecerdasan buatan (artificial intelligent), definisi sistem pakar itu sendiri
adalah sebuah program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti
keputusan yang diambil oleh seorang pakar, dimana sistem pakar menggunakan
pengetahuan (knowledge), fakta dan teknik berfikir dalam menyelesaikan
masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar dari
bidang yang bersangkutan.
Sistem
pakar merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan yang cukup diminati
karena penerapannya diberbagai bidang baik bidang ilmu pengetahuan maupun
bisnis yang terbukti sangat membantu dalam mengambil keputusan dan sangat luas
penerapannya.
1. Manfaat
dan kekurangan sistem pakar
Manfaat sistem pakar menjadi sangat popular karena
sangat banyak kemampuan dan manfaat yang diberika nnya T. Sutojo (dalam),
diantaranya :
a) meningkatkan
produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih cepat daripada manusia.
b) membuat
seseorang yang awam bekerja seperti layaknya seorang pakar.
c) meningkatkan
kualitas, dengan member nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan
d) mampu
menangkap pengetahuan dan kepakaran seseorang.
e) memudahkan
akses pengetahuan seorang pakar.
f) bisa
digunakan sebagai media pelengkap dalam pelatihan.
g) meningkatkan
kemampuan untuk menyelesaikan masalah karena sistem pakar mengambil sumber
pengetahuan dari banyak pakar.
2. kekurangan
sistem pakar
Selain manfaat, ada juga beberapa kekurangan yang
ada pada sistem pakar, diantaranya :
a) biaya
yang sangat mahal untuk membuat dan memeliharanya
b) sulit
dikembangkan karena keterbatasan keahlian dan ketersedian pakar.
c) sistem
pakar tidak 100% bernilai benar.yang diperlukan untuk membuat sistem pakar jauh
lebih besar dari pembuatan sistem biasa
LIZA
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.
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.
NETtalk
NETtalk program ini jenisnya cukup bebeda,
berdasarkan pada jaring-jaring neuron, sehingga dinamakan NETtalk.
Program ini dikembankan oleh Sejnowki disekolah medis Harvard dan Rosenberg di
universitas Princeton. Dalam program ini , NETtalk membaca tulisan dan
mengucapkannya keras-keras.
D. Penggunaan
AI sebagai expert system yang dapat digunakan untuk mendukung system
pengambilan keputusan (Diagnosa)
Sistem pakar
(expert system) secara umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan
manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang
biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem pakar adalah
sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman
tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para
ahli. Adapun pengertian lain yaitu Sistem pakar merupakan salah satu bidang
teknik kecerdasan buatan yang cukup diminati karena penerapannya diberbagai
bidang baik bidang ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu
dalam mengambil keputusan dan sangat luas penerapanya. Sistem pakar adalah
suatu sistem komputer yang dirancang agar dapat melakukan penalaran seperti
layaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu.
Contoh
Aplikasi Sistem Pakar di bidang Manajerial:
1. Analisis
a) Interpretasi
1) Analisa
pasar untuk komoditi tertentu
2) Identifikasi
media iklan yang sesuai
3) Identifikasi
kebutuhan pelatihan
b) Diagnostik
1) Diagnostik
kelesuan perusahaan dan usaha penyembuhan
2. Sintesa
a) Penarikan
tenaga kerja
b) Strategi
penentuan harga
c) Strategi
pengembangan produk
3. Integrasi
a) Prediksi
perkembangan nilai pada bursa saham efek.
Sistem
Pengambilan Keputusan atau SPK yang biasa disingkat jika menggunakan bahasa
inggris itu adalah DSS atau Decision Support System adalah bagian
dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan
(manajemen pengetahuan)) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan
dalam suatu organisasi atau perusahaan. Jadi, DSS atau SPK ini adalah sebuah
sistem yang memberikan pertimbangan kepada bagian manager sampai ke direktur
atau pemilik saham dalam perusahaan, untuk memutuskan sebuah kebijakan tertentu
dalam perusahaan. Contoh aplikasi dari sistem pengambilan keputusan adalah
aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan siwa/siswi SMA
menggunakan metode AHP.
Daftar Pustaka
Dahria, M. (2008). Kecerdasan Buatan (Artificial
Intelligence). Jurnal Saintikom. Vol
5. No 2.
Hayadi, B. H. (2016). Sistem Pakar. Yogyakarta : deepublish
Postingan
0 komentar:
Posting Komentar