Tugas 3 : Review Jurnal Penerapan Sistem Pakar

REVIEW JURNAL SISTEM INFORMASI

RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR FUZZY UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT TROPIS BERBASIS WEB

1.      Latar Belakang Jurnal

Latar belakang pembuatan sistem pakar ini adalah adanya penyakit tropis. Penyakit tropis merupakan penyakit yang kompleks dan sering diderita oleh kebanyakan orang. Orang sering bingung dengan penyakit yang diderita dan terkadang tidak tahu apakah penyakit tersebut sudah termasuk dalam stadium awal atau kronis. Oleh karena itu, seseorang membutuhkan dokter untuk berobat dan berkonsultasi. Jam kerja (praktek) yang terbatas membuat seseorang menunggu dan harus rela mengantri. Hal demikian menyulitkan pasien untuk mengatur waktu. Untuk mengatasi masalah tersebut maka penulis membangun sistem pakar fuzzy yang dapat memudahkan pasien dalam mengetahui dan mendiagnosis penyakit tropis secara dini dengan aplikasi berbasis web.

2.      Tujuan

Tujuan dari adanya sistem ini, diharapkan dapat membantu dan memberikan kemudahan bagi dokter untuk mendiagnosis dan bagi pasien untuk mengetahui kemungkinan terjadinya penyakit lebih awal yang dapat diakses kapan pun dan di mana pun melalui gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien.

3.      Metode

Metode yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar ini adalah :

a.   Fuzzifikasi: merupakan proses pengubahan data dari data kualitatif menjadi data kuantitatif. Proses ini dilakukan dengan cara mengkonversi nilai input ke dalam bentuk nilai certainty factor. Nilai certainty factor dapat dilihat pada Tabel 3.3 halaman 45.

b.  Inference Engine: mekanisme inferensi yang digunakan adalah sistem pakar fuzzy, yaitu menelusuri gejala-gejala yang ada untuk menghasilkan suatu kesimpulan. Dalam tugas akhir ini proses inferensi ditunjukkan dalam bentuk perhitungan certainty factor.

c.   IF-Then Rule dan Certainty Factor : melalui bantuan rule yang diturunkan dari dependency diagram, kemudian dilakukan proses inferensi dengan menggunakan metode dan perumusan certainty factor.

              Berdasarkan beberapa sampel atau data di atas, sistem pakar fuzzy akan mengolah data tersebut sehingga akan menghasilkan sebuah kesimpulan. Data akan dihitung berdasarkan jenis penyakit tropis. Perhitungan fuzzy akan menggunakan rule kombinasi yang terdapat pada rumus certainty factor di bab II halaman 14. Contoh dari proses diagnosis pemilihan gejala yang mempengaruhi jenis penyakit tropis pasien dapat dilihat pada Tabel 2. 

Dari data diagnosis di atas, maka akan dilakukan perhitungan untuk mengetahui persentase jenis penyakit tropis yang diderita pasien. Adapun perhitungannya adalah sebagai berikut

Dependency Diagram

       Dependency diagram digunakan untuk menentukan hubungan antara faktor-faktor penting yang mempengaruhi dalam mendiagnosis penyakit tropis. Dependency diagram juga berisi aturan-aturan dan jawaban yang digunakan untuk memudahkan pada saat proses verifikasi. Dependency diagram untuk mendiagnosis penyakit tropis dapat dilihat pada pada lampiran.

Proses fuzzifikasi dilakukan dengan cara mengkonversi nilai input ke dalam bentuk nilai certainty factor. Adapun nilai Certainty Factor (CF) parameter yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3 dan nilai CF gejala yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.

Output: hasil yang didapatkan dari sistem menunjukkan jawaban dari gejala-gejala atau fakta-fakta yang telah dimasukkan. Keluaran yang dihasilkan sistem adalah hasil diagnosis penyakit tropis beserta solusi pengobatannya.

4.      Pembahasan Singkat

               Form diagnosis digunakan oleh pasien untuk menjawab pertanyaan mengenai gejala-gejala yang dialami oleh pasien. Untuk lebih jelaskan dapat dilihat pada Gambar 6.

Gambar merupakan hasil diagnosis sistem pakar fuzzy diagnosis penyakit tropis yang ditampilkan berupa persentse hasil perhitungan dengan menggunakan rumusan certainty factor beserta pengobatannya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 7

a.       Kelebihan aplikasi

Aplikasi sistem pakar fuzzy ini telah diuji cobakan kepada 15 orang pasien penyakit tropis. Dan hasilnya, terdapat 14 pasien yang hasil diagnosisnya tepat. Namun pada pasien ke tujuh, hasil diagnosis aplikasi memberikan hasil yang berbeda dengan diagnosis dokter, tetapi hasil diagnosis aplikasi tidak memberikan penilaian atau hasil yang terlalu berbeda dari perkiraan dokter. Perbedaan hasil diagnosis aplikasi dengan diagnosis dokter hanya memiliki perbedaan kurang dari 1%.

Jadi, dapat disimpulkan Tingkat akurasi dari sistem pakar fuzzy diagnosis penyakit tropis adalah 93,3%.

        Jadi aplikasi sistem pakar fuzzy ini dapat mendiagnosis penyakit tropis yang diderita seorang pasien, hanya dengan memasukkan gejala-gejala yang dialami maka akan keluar hasil diagnosis dari sistem pakar yang memiliki keakuratan 93,3% seperti halnya diagnosis seorang dokter. Sehingga pasien bisa mengetahui lebih awal penyakit yang dideritanya dan bagaimana cara penanganan awal dari penyakit tersebut.

5.      Saran untuk aplikasi

Saran untuk pengembangan sistem pakar fuzzy untuk mendiagnosis penyakit tropis berikutnya adalah aplikasi ini tidak hanya dapat diakses melalui web saja tetapi dapat diakses melalui mobile. Dapat ditambahkan lagi jenis-jenis penyakit tropis yang belum dibahas dalam penelitian ini sehingga untuk penelitian berikutnya, jenis penyakit tropis lebih kompleks.

6.      Kesimpulan

               Sistem pakar fuzzy untuk diagnosis penyakit tropis berbasis web ini adalah suatu aplikasi yang dibuat untuk membantu dan memberikan kemudahan bagi dokter untuk mendiagnosis dan bagi pasien untuk mengetahui kemungkinan terjadinya penyakit lebih awal yang dapat diakses kapanpun dan di manapun melalui gejala – gejala yang dialami pasien. Sistem Pakar ini dapat mendiagnosis penyakit tropis seperti tuberkulosis, difteri, pertusis, DBD, chikungunya, campak, demam tifoid.

SUMBER JURNAL :

2014.STIKOM Surabaya. Rancang Bangun Sistem Pakar Fuzzy Untuk Diagnosis Penyakit Tropis Berbasis Web. ISSN 2338-137X.

Burhanuddin Surya Putra, Jusak, A.B. Tjandrarini JSIKA Vol. 3, No. 1, (2014)/ ISSN 2338-137X.

http://jurnal.stikom.edu/index.php/jsika/article/viewFile/262/218

TIFANI APRILIA

16115894

3KA04

Tugas 2 : Sistem Pakar

PENGERTIAN SISTEM PAKAR

Sistem pakar atau Expert System biasa disebut juga dengan Knowledge Based System yaitu suatu aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang spesifik. Sistem ini bekerja dengan menggunakan pengetahuan dan metode analisis yang telah didefinisikan terlebih dahulu oleh pakar yang sesuai bidang keahliannya. Sistem ini disebut dengan sistem pakar karena fungsi dan perannya sama seperti seorang ahli yang harus memiliki pengetahuan, pengalaman dalam memecahkan suatu persoalan.

Sistem pakar adalah bagian dari kecerdasan buatan yang berisi kombinasi pemahaman teoritis tentang suatu persoalan dan sekumpulan aturan pemecahan persoalan heuristik yang dikembangkan oleh manusia untuk dapat memecahkan problema pada suatu domain yang spesifik.

Pengertian Sistem Pakar Menurut para Ahli :

Sistem Pakar adalah sebuah program komputer yang memiliki basis pengetahuan untuk domain tertentu dan dirancang berdasarkan model pemecahan masalah dari seorang pakar (Durkin, 1994).

Menurut Prof. Edward Feigenbaum tahun 1982 : Sistem Pakar adalah suatu program komputer cerdas yang menggunakan “knowledge”(pengetahuan) dan prosedur inferensi untuk menyelesaikan masalah yang cukup sulit sehingga membutuhkan seorang yang ahli untuk menyelesaikannya.

TUJUAN SISTEM PAKAR

Sistem pakar (expert system) sendiri merupakan paket perangkat lunak atau paket program komputer yang ditujukan sebagai penyedia nasihat dan sarana bantu dalam memecahkan masalah di bidang-bidang spesialisasi tertentu seperti sains, perekayasaan, matematika, kedokteran, pendidikan dan sebagainya. Sistem pakar merupakan merupakan subset dari Artificial Intelegence (Arhami, 2005).

Tujuan dari sebuah sistem pakar adalah untuk mentransfer kepakaran yang dimiliki seorang pakar ke dalam komputer, lalu kepada orang lain (non-expert).

Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah. Beberapa aktivitas pemecahan masalah yang dimaksud seperti (Lestari, 2012)

1. Interpretasi. Membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data mentah. Pengambilan keputusan dari hasil observasi, termasuk pengenalan ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, dll.
2. Prediksi. Memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu. Contoh: prediksi demografi, prediksi ekonomi, dll. 
3. Diagnosis. Menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didasarkan pada gejala-gejala yang teramati diagnosis medis, elektronis, mekanis, dll. 
4. Perancangan (desain). Menentukan konfigurasi komponen-komponen sistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala-kendala tertentu. Contoh: perancangan layout sirkuit, bangunan.
5. Perencanaan. Merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu. Contoh: perencanaan keuangan, militer, dll. 
6. Monitoring. Membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang diharapkan. Contoh: computer aided monitoring system. 
7. Debugging. Menentukan dan menginterpretasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi. Contoh: memberikan resep obat terhadap kegagalan. 
8. Instruksi. Mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subjek. Contoh: melakukan instruksi untuk diagnosis dan debugging.
9. Kontrol. Mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks. Contoh: melakukan kontrol terhadap interpretasi, prediksi, perbaikan dan monitoring kelakukan sistem.

 MANFAAT SISTEM PAKAR

Sistem pakar menjadi sangat popular karena sangat banyak kemampuan dan manfaat yang diberikannya di antaranya :

1.  Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.
2.  Bisa melakukan proses berulang secara otomatis.
3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.
4. Meningkatkan output dan produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih cepat                daripada manusia.
5. Meningkatkan kualitas, dengan member nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan.
6. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar.
7. Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.
8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
9. Memiliki reliabilitas.
10.  Meningkatkan kapasitas komputer.
11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.
12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan. Pengguna pemula yang bekerja dengan sistem pakar akan menjadi lebih berpengalaman karena adanya fasilitas penjelas yang berfungsi   sebagai guru.
13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah karena sistem pakar mengambil sumber pengetahuan dari banyak pakar.
14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.

PENERAPAN SISTEM PAKAR DALAM BERBAGAI BIDANG

            a.      Aplikasi Sistem Pakar Bidang Kesehatan

Salah satu contoh penerapan sistem pakar pada bidang kesehatan adalah E2gLite.  E2gLite adalah sebuah shell sistem pakar yang dikembangkan oleh Expertise2Go yang berbasis internet dan dilengkapi applet Java. E2gLite memberikan kemudahan dalam hal pembangunan sistem pakar serta pelaksanaan konsultasi oleh pengguna. Basis pengetahuan berupa file teks yang berisi fakta dan aturan yang dapat dibuat dengan editor teks dan disimpan sebagai file *.kb, sedangkan pengguna cukup menggunakan browser umum yang memiliki fitur Java seperti Netscape Navigator dan Internet Explorer.

E2gLite dapat didownload dari http://www.Expertise2go.com secara gratis. Kelebihan e2gLite terletak pada kemudahan akses dan penggunaannya. Kemudahan akses, karena e2gLite yang berisi applet Java dan basis pengetahuan dapat didownload ke browser pengguna.

b.      Aplikasi Sistem Pakar Dalam Bidang Hankam

Implementasi sistem pakar di bidang pertahanan militer Bentuk implementasi system pakar di bidang ini antara lain pada radar. Fungsi radar secara umum ialah mendeteksi keberadaan benda di lingkungan dimana radar berada. Jarak jangkauan radar bermacam-macam.

Semakin berkembangnya teknologi kemampuan radar semakin canggih. Radar saat ini dapat mendeteksi keberadaan awak yang tidak dikenal, dan menampilkan informasi yang mendukung tentang benda yang ditangkap pada radar. Bentuk lain aplikasi sistem pakar dalam pertahanan adalah pada pesawat tempur. Pesawat tempur memiliki kemampuan yang sangat canggih. Pada persenjataanya dapat mengunci sasaran, rudal secara otomatis akan mengenai sasaran yang telah ditunjuk. Pada sistem keamanan setiap perusahaan juga menerapkan sistem pakar pada kasus otorisasi menggunakan sidik jari, pemindai retina, bahkan suara.

Sistem memiliki data pada database, setiap input yang dimasukkan akan dicocokkan pada database apakah user memiliki hak untuk menggunakan sesuatu yang dilindungi oleh alat ini. Alat ini biasanya menggunakan sensor yang canggih. Tetapi kendala yang dihadapi kasus ini adalah kemiripan ciri yang dimiliki seseorang sehingga mungkin saja orang yang memiliki kemiripan akan dapat menggunakan fasilitas yang dilindungi. Kemiripan inilah yang menjadikan kendala pada perkembangan di bidang ini.

Keuntungan penggunaan sistem pakar pada bidang ini adalah:

·         Membantu pertahanan sebuah instansi atau bahkan negara.

·         Membantu dalam sistem keamanan yang terbatas dapat dilakukan oleh manusia.

·         Mengurangi penyalahgunaan alat yang penting.

Kerugian penggunaan sistem pakar pada bidang ini:

·         Penyalahgunaan dari kelemahan sistem ini akan berakibat fatal.

·         Tingkat keamanan harus sangat diutamakan.

·         Rawan penjebolan.

c.       Aplikasi Sistem Pakar Dalam Bidang eksplorasi alam

Dalam bidang ini sistem pakar sangat penting manfaatnya. Keputusan yang dihasilkan akan sangat bermanfaat. Contoh penerapannya yaitu sistem pakar yang diterapkan pada alat pendeteksi kandungan minyak bumi. Alat ini menghasilkan keputusan dari data-data yang ada, dan mengambil keputusan ada atau tidaknya hingga berapa jumlah kandungan yang terkandung. Rule base yang di program dibuat oleh para ahli dibidangnya.

Aplikasi pengambilan keputusan berupa resiko-resiko yang dapat terjadi bila melakukan penambangan. Sistem pakar memperhitungkan berapa peluang keberhasilan yang dapat dicapai. Keputusan ini harus sangat akurat dan meliputi seluruh aspek hingga keselamatan warga sekitar. Jangan sampai timbul kesalahan yang disebabkan oleh salah dalam pengambilan keputusan. Lebih baiknya keputusan tingkat pusat tetap dikaji ulang oleh para ahli di bidangnya. Karena terdapat beberapa aspek yang tidak dapat diterapkan pada rule base.

Manfaat yang dihasilkan sangat menguntungkan, tetapi bukan berarti tidak terlepas dari beberapa kerugian penerapan sistem pakar di bidang ini. Keuntungan yang dapat diambil antara lan:

·         Akurasi perhitungan menjadikan kegiatan di bidang ini mendapat keuntungan.

·         Perhitungan yang rumit dapat terselesaikan dengan cepat.

·         Keakuratan perhitungan meminimalisir kesalahan factor manusia.

·       Menghasilkan informasi yang mendukung, sehingga tugas para ahli lebih mudah untuk mengkaji ulang.

Kerugian yang dapat terjadi anatara lain:

·         Kesalahan perhitungan yang menyebabkan kegagalan.

·         Pengaturan rule base yang berganti-ganti pada setiap eksplorasi yang berbeda.

KESIMPULAN

Sistem pakar merupakan perangkat lunak yang digunakan untuk memecahkan masalah yang biasanya diselesaikan oleh seorang pakar. Sistem pakar ini ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang spesifik. Dengan adanya sistem pakar maka akan mempermudah untuk pengambilan keputusan oleh orang awam pada umumnya meskipun orang tersebut bukanlah ahli di suatu bidang, namun dengan adanya sistem pakar maka keputusan yang akan dihasilkanpun seperti layaknya seorang pakar.

Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah seperti interpretasi, prediksi, diagnosis, perancangan (desain), perencanaan, monitoring, debugging, instruksi, kontrol. Beberapa keuntungan dari sistem pakar adalah meningkatkan output dan produktivitas, meningkatkan kualitas, meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah, menghemat waktu dalam pengambilan keputusan dan lain-lain.

Nama : Tifani Aprilia

Kelas : 3KA04

NPM : 16115894

Sumber:

1. Anti.2013.Contoh Implementasi Sistem Pakar. Diambi dari : http://anti.staf.akprind.ac.id/wp/wp-content/uploads/2017/01/Contoh-Implementasi-Sispak_02042013.ppt (30 Oktober 2017).
2. Hayadi, Herawan B.2016.Sistem Pakar.Yogyakarta: Deepublish.
3. Riadi Muchlisin.2016. Pengertian, Tujuan dan Struktur Sistem Pakar. Diambil dari : http://www.kajianpustaka.com/2016/10/pengertian-tujuan-dan-struktur-sistem-pakar.html (30 Oktober 2017).
4. http://entin.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasan%20Buatan/Buku/Bab%206%20Sistem%20Pakar.pdf .Diakses pada: 30 Oktober 2017.
5. Syawaludin.2012.Aplikasi Penerapan Sistem Pakar dalam Beragam Bidang. Diambil dari : http://syawaludin.blogdetik.com/2012/10/09/aplikasi-penerapan-sistem-pakar-dalam-beragam-bidang/ (30 Oktober 2017).

Keterkaitan antara film Ex Machina dengan IMK (Interaksi Manusia dan Komputer)

Keterkaitan antara film Ex Machina dengan materi IMK 

(Interaksi Manusia dan Komputer)

Pada tulisan kali ini saya akan memberikan ulasan tentang keterkaitan antara film Ex macina dengan mata kuliah IMK (Interaksi Manusia dan Komputer). Sebelum mulai menjelaskan saya akan menceritakan sedikit tentang isi dari film Ex Machina.

Jadi film ex machina ini berawal dari seorang programmer bernama caleb dimana dia berhasil memenangkan sebuah kontes yang berhadiah untuk tinggal bersama selama satu minggu di rumah pemilik perusahaan tempat ia bekerja. Pemilik perusahaan tersebut bernama Nathan, seorang programmer jenius yang tinggal di tengah-tengah alam yang indah dan jauh dari hiruk pikuk manusia. Ia tinggal bersama seorang asisten rumah tangganya yang bernama kyoko. Bisa kita lihat bahwa Nathan memiliki tempat tinggal yang berteknologi tinggi. Seperti penggunaan kartu untuk mengakses ruangan dan penggunaan alat-alat di rumahnya.  

 Pada awalnya, Caleb mengira kedatanganya ke rumah Nathan adalah untuk berlibur. Namun, kemudian Nathan memberikan sebuah surat perjanjian yang kemudian ditanda tangani oleh calleb. Setelah perjanjian selesai, Nathan pun memberitahu Caleb bahwa ia telah membuat robot dengan kecerdasan buatan, dan tugas Caleb adalah mengujinya dengan Turing Test. Selajutnya, dalam film tersebut kita diperkenalkan dengan robot bernama Ava. Ava adalah robot dengan kecerdasan buatan yang dibuat oleh Nathan. Ava memiliki kemampuan yang hampir sama dengan manusia. Dimana Ava bisa berinteraksi dengan calleb layaknya manusia biasa. Seperti melontarkan pertanyaan dan menjawab pertanyaan dari calleb menggunakan bahasa manusia tanpa kesulitan sedikitpun. Ava juga memiliki ekspresi wajah seolah-olah ia memiliki perasaan.  Selain itu Ava juga dapat memilih baju mana yang cocok untuk ia pakai, dan juga menggambar seperti manusia.

Selanjutnya adalah penjelasan tentang imk. Apa itu IMK?

IMK (Interaksi Manusia dan Komputer) adalah studi tentang interaksi antara manusia, komputer dan tugas. Yaitu bagaimana manusia dan komputer secara interaktif melaksanakan dan menyelesaikan tugas dan bagaimana sistem yang interaktif itu dibuat.

Dalam IMK meliputi ergonomi dan faktor manusia. Ergonomi memfokuskan pada karakteristik fisik mesin dan sistem dan melihat unjuk kerja (perfomance) dari user. Sedangkan untuk faktor manusia dalah studi tentang manusia dan tingkah lakunya dalam menggunakan mesin, alat-alat teknologi dalam menyelesaikan tugas.

Bentuk keterkaitan :

Telah kita ketahui bahwa imk mempelajari tentang bagaimana manusia dan komputer dapat saling berinteraksi dengan baik. Interaksi yang baik disini maksudnya adalah komputer mengerti apa yang diperintahkan oleh manusia atau dapat melakukan sesuatu seperti apa yang diperintahkan manusia. Dan komputer mengerti apa yang diinginkan manusia serta bagaimana cara membuat suatu interface yang mudah untuk digunakan oleh manusia.

Dalam film Ex Machina kita telah melihat banyak teknologi canggih yang telah diciptakan oleh Nathan. Pada dasarnya, teknologi canggih tersebut adalah sebuah sistem komputer dengan kecerdasan buatan yang telah dirancang dengan sangat baik. Tujuan dari Sistem komputer ini dibuat adalah untuk membantu manusia dalam kehidupan sehari-hari. Dari film Ex Machina dapat kita lihat contoh penerapannya yaitu seperti sistem pengamanan rumah dengan kartu akses, lampu yang padam dengan sendirinya hanya dengan berkata “light”, hingga si robot dengan kecerdasan buatan bernama Ava.

Teknologi atau interface yang paling menonjol dan menarik di film ini adalah robot Ava. Robot Ava merupakan suatu teknologi dengan kecerdasan buatan dimana dia bisa berkomunikasi dan bertingkah laku layaknya manusia. Disini membuktikan bahwa komputer tersebut dapat menjalin interaksi yang baik dengan manusia dimana robot Ava bisa menjawab semua pertayaan yang dilontarkan bahkan dapat balik bertanya dan bisa mengeluarkan ekspresi wajah seakan-akan ia memiliki perasaan. Bisa kita katakan bahwa robot Ava ini adalah robot yang sangat cerdas. Baik pemikiran , tingkah laku dan rancangan bentuknya pun sudah seperti manusia sungguhan. Robot ava dirancang dengan sangat baik sehingga saat manusia berinteraksi dengannya, seolah-olah membuat kita sedang berinteraksi dengan sesama manusia.

Selanjutnya adalah pengaman rumah dengan kartu akses.  Hanya dengan menempelkan kartu ke alat deteksi maka kita bisa menentukan siapa saja yang boleh masuk ke rumah kita dan kita tidak harus mengawasi seseorang yang akan masuk ke ruangan di rumah kita secara sembarangan. Teknologi ini memiliki tingkat keamanan melebihi penjagaan manusia. Lalu adanya sistem mematikan lampu dengan suara. Dengan menggunakan sensor suara maka sistem akan memproses perintah untuk mematikan lampu sehingga kita tidak perlu repot untuk berjalan ke tombol saklar. 

Dari penjabaran di atas dapat kita lihat betapa alat-alat tersebut sangat memudahkan pekerjaan manusia. Bisa kita katakan, dengan adanya teknologi tersebut tentunya banyak memberikan keuntungan untuk kita sebagai manusia. Namun perlu kita sadari dan waspadai juga, bahwa dengan semakin berkembangnya teknologi, semakin manusia dimudahkan pekerjaanya, maka akan membuat manusia semakin malas dan hanya mengandalkan teknologi. Sejujurnya bagus bila teknologi selalu berkembang, apalagi bila teknologi tersebut sangat bermanfaat dan dapat membantu manusia yang dulu pekerjaannya sangat sulit dilakukan dan kini dengan adanya perkembangan teknologi pekerjaannya menjadi lebih mudah. Namun kita juga harus berhati-hati apabila menciptakan sesuatu yang melebihi kecerdasan manusia. Bisa saja akan terjadi hal seperti di dalam film ex machina dimana robot ava dapat menipu manusia demi kebebasannya.

Tifani Aprilia – 16115894 – 3KA04

Pengantar Teknologi Sistem Cerdas Tugas ke-1

Artificial Intelligence (AI): Kecerdasan Buatan

1.      Pengertian Teknologi Sistem Cerdas 

Teknologi sistem cerdas adalah suatu teknologi yang diciptakan oleh para ahli dimana teknologi tersebut ditambahkan sebuah kecerdasan buatan, sehingga teknologi tersebut dapat melakukan hal-hal seperti layaknya manusia.. Contoh dari teknologi sistem cerdas yaitu seperti komputer atau mesin. Teknologi ini dibuat dengan tujuan untuk membuat suatu pekerjaan menjadi lebih mudah dan bisa juga digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah secara efektif dan efisien. Dengan adanya teknologi sistem cerdas tentunya akan meringankan pekerjaan manusia dan tentunya juga minim kesalahan karena teknologi ini menyerupai sistem kecerdasan otak manusia.

2.      Pengertian Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan

Artificial Intelligence atau hanya disingkat AI didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.

Berikut ini adalah pengertian AI oleh beberapa ahli :

a.      John McCarthy

Kecerdasan buatan adalah ilmu dan rekayasa yang membuat mesin mempunyai intelegensi tertentu khususnya program komputer yang “cerdas” (John McCarthy[1956]).

b.      H A Simon

Merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal - yang dalam pandangan manusia adalah cerdas

(H A Simon [1987]).

c.      Encyclopedia Britannica

“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan”.

d.      Suparman (1991)

Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan merupakan sub bidang pengetahuan komputer yang khusus ditujukan untuk membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia.(Suparman [1991]).

e.      (Rich and Kinight [1991])

      Sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Kinight [1991]).

3.      Perbedaan antara Kecerdasan Buatan (Komputer) dengan Kecerdasan Alami (Manusia)

           Untuk perbedaan antara kecerdasan buatan dengan kecerdasan alami dapat dilihat dari poin-poin di bawah ini.

Kecerdasan Buatan:

• Bersifat permanen.
• Mudah diduplikasi dan disebarluaskan.
• Dapat lebih murah daripada manusia cerdas.
• Konsisten dan menyeluruh karena kecerdasan buatan adalah bagian dari teknologi komputer.
• Dapat didokumentasikan dengan cara melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut.
• Dapat mengeksekusi tugas tertentu lebih cepat.
• Dapat menjalankan tugas tertentu lebih baik dari banyak atau kebanyakan orang.
• Untuk menambah pengetahuan harus dilakukan melalui sistem yang dibangun.
• Harus bekerja dengan input-input simbolik.
• Sangat terbatas.

Kecerdasan Alami:

• Bersifat kreatif atau cepat mengalami perubahan.
• Tidak mudah diduplikasi dan disebarkan karena mentransfer pengetahuan manusia dari satu orang ke orang lain membutuhkan proses yang sangat lama; dan juga suatu keahlian itu tidak akan pernah dapat diduplikasi dengan lengkap.
• Lebih Mahal karena harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
• Senantiasa berubah-ubah.
• Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.
• Lebih lama dalam mengeksekusi tugas tertentu
• Memiliki kelemahan dalam menjalankan tugas tertentu
• Kreatif, karena kemampuan untuk menambah ataupun memenuhi pengetahuan itu sangat melekat pada jiwa manusia.
• Memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung. Karena manusi menggunakan pengalaman panca indra secara Langsung. Kecerdasan alami dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung,
• Menalar berdasarkan pemahaman yang luas dari pengalaman. Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan.
• Memiliki tingkat ketrampilan yang luas mulai dari pemula, pemula lanjut, kompeten, profisien, dan ahli (expert).

4.   Sejarah Intelegensi Buatan / Kecerdasan Buatan

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 tahun 1943, McMulloh dan Pitts 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. Sumbangan terbesar di bidang AI diawali pada paper Alan Turing, pada tahun 1950 yang mencoba menjawab  “Dapatkah computer 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.

Di awal abad 20, seorang penemu dari Spanyol, Torres y Quevedo Quevedo, membuat sebuah mesin yang dapat men skak ’ - mat’ raja lawannya dengan sebuah ratu dan raja. Perkembangan secara sistematis kemudian dimulai segera setelah diketemukannya komputer digital.

• 1950-an Alan Turing-matematikawan Inggris, pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bisa tidaknya sebuah mesin dikatakan cerdas (dikenal dengan Turing Test) seolah-olah mesin mampu merespon terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan.
• Istilah kecerdasan buatan dimunculkan pertama kali pada tahun 1956 ketika John McCathy dari Massachusets Institute of Technology (MIT) menciptakan bahasa pemrograman LISP.
• Logic Theorist (1956), diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema-teorema matematika.
• Mesin Neural Network pertama oleh Marvin Minsky (1958).
• Sad Sam, diprogram oleh Robert K. Lindsay (1960), program ini dapat mengetahui kalimat-kalimat sederhana yang ditulis dalam bahasa Inggris dan mampu memberikan jawaban dari fakta-fakta yang didengar dalam sebuah percakapan.
• Muncul logika samar (1965) yang merupakan Muncul logika samar (1965) yang merupakan pelaksanaan konsep samar di atas sistem komputer. Logika samar mengukur ketidaktepatan dengan cara yang tepat, seperti yang diperlukan mesin.
• ELIZA (1967), diprogram oleh Joseph Weizenbaum, yang mampu melakukan terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan.
• Program Microworld dengan penciptaan proyek SHRDLU (1968) merupakan Expert System yang SHRDLU (1968) merupakan Expert System yang pertama.
• 1972 bahasa PROLOG dimunculkan.
• John Holland (1975) mengatakan bahwa setiap problem berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) secara umum dapat diformulasikan dalam terminologi genetika (Algoritma Genetika) .
• Sistem catur AI mengalahkan manusia Sistem catur AI mengalahkan manusia (pecatur master) tahun 1991.

5.      Contoh dari Teknologi Sistem Cerdas

Sekarang ini, dapat kita lihat bahwa pemanfaatan AI sudah mulai diterapkan hampir diseluruh bidang kehidupan manusia seperti di bidang kedokteran, IPTEK, kebudayaan, ekonomi, industri, permainan dan sebagainya. Dari penggunaan teknologi AI tersebut, telah memberikan banyak keuntungan dan kemudahan untuk manusia dalam melakukan pekerjaannya. Sehingga dapat dikatakan teknologi AI ini sangat bermanfaat bagi kehidupan manusia sekarang ini.

Bahkan, saat ini telah tercipta suatu teknologi cerdas yang dapat membantu pekerjaan manusia di rumah. Salah satu contoh teknologi sistem cerdas tersebut adalah Robot Hub yaitu robot asisten rumah tangga dari LG. 

Di ajang LG Innovation Festival Asia 2017 yang dihelat di Pulau Jeju, Korea Selatan, LG menambah perangkat IoT (Internet of Things) untuk rumah pintar, salah satunya yaitu Robot Hub. Robot ini dikonsep sebagai asisten pemilik rumah dan bisa diperintah sang pemilik. Misalnya, untuk menyalakan AC atau menjalankan mesin cuci.

Robot Hub memiliki layar yang bisa menampilkan mimik muka senang, sedih atau senang, dan kecewa. Di layar, Robot Hub berkemampuan memperlihatkan isi kulkas, bahkan resep yang ditunjukkan melalui suara dan gambar.

Robot Hub juga bisa menghibur keluarga dengan cara memutar musik, menyetel alarm, mengingatkan memo, serta menyampaikan kondisi cuaca dan lalu lintas terbaru. LG Robot Hub pun dapat berinteraksi dan menghibur keluarga. Selain itu, robot pintar ini bisa melacak aktivitas di dalam rumah, menjaga rumah pada saat anggota keluarga pergi atau tidur. Robot Hub ini juga bisa membedakan wajah anggota keluarga dengan kamera yang memungkinkan untuk menyampaikan salam yang berbeda untuk masing-masing anggota keluarga.

Robot Hub adalah robot pintar yang bisa terkoneksi dengan peralatan rumah tangga. Misalnya, dengan kulkas InstaView Door-in-Door. Selain itu juga dengan vacuum cleaner Cord Zero yang bisa bergerak sendiri membersihkan ruangan. 

Dari penjelasan tentang Robot Hub di atas, bisa kita lihat betapa hebatnya teknologi AI atau kecerdasan buatan tersebut dapat melakukan berbagai macam hal seperti di atas yang biasanya dilakukan oleh manusia.

6.      Kesimpulan

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) merupakan sebuah studi atau cabang dari pengetahuan komputer tentang bagaimana membuat suatu komputer dapat memiliki kecerdasan seperti manusia. Artificial Intelligence biasanya diciptakan dalam bentuk mesin atau peranti lunak yang bertujuan untuk menggantikan peran manusia sehingga dapat memudahkan sebuah pekerjaan atau pemecahan masalah secara lebih efisien.

Untuk cara kerja AI yaitu memiliki cara kerja seperti jalannya otak atau pikiran manusia. Kecerdasan buatan memiliki sifat yang permanen, mudah diduplikasi dan disebarluaskan, dan penggunaanya dapat lebih murah daripada kecerdasan alami dikarenakan pada kecerdasan alami harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama dan pastinya membutuhkan biaya yang besar juga. Dengan adanya teknologi sistem cerdas ini maka apapun pekerjaan manusia akan lebih mudah dikarenakan pada saat ini perkembangan sistem cerdas sudah merambah ke semua aspek kehidupan manusia. 

Sumber :

Academia.(_), “AI01 Konsep Dasar AI”

(http://www.academia.edu/6903601/AI01_Konsep_Dasar_AI, diakses pada 24 Spetember 2017)

Tempo.co.(2017), “Teknologi Artificial Intelligence Menjanjikan, Picu Pengangguran?”,(https://cantik.tempo.co/read/876497/teknologi-artificial-intelligence-menjanjikan-picu-pengangguran#5MLgMgbe2scLW3dX.99, diakses pada 27 September 2017)

(http://elista.akprind.ac.id/upload/files/4239_01-pertemuan1.pdf, diakses pada 24 September 2017)

mediahavefun.(2017), “Artificial Intelligence (AI) : Kecerdasan Buatan Manusia” (https://www.mediahavefun.com/artificial-intelligence-ai-kecerdasan-buatan-manusia/, diakses pada 26 September 2017)

(http://p_musa.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/7665/KONSEP_DASAR_AI.pdf , diakses pada 24 September 2017)

Binus University.(2012), “Kecerdasan Buatan, Kini dan Akan Datang” (http://socs.binus.ac.id/2012/06/06/mengenal-kecerdasan-buatan-kini-dan-akan-datang/, diakses pada 26 September 2017)

Kompas.com.(2017), “Berkenalan dengan Robot Asisten Rumah Tangga LG”

(http://tekno.kompas.com/read/2017/03/09/15330027/berkenalan.dengan.robot.asisten.rumah.tangga.lg, diakses pada 27 September 2017)

TIFANI APRILIA

16115894

3KA04