2020/2 SISTEM INFORMASI MANAJEMEN

1.        Pengertian Artificial Intelligent (AI)

Artificial Intelligent (AI) atau inteligensi buatan adalah sebuah sistem yang berusaha mengajarkan komputer untuk berpikir. Maksudnya, komputer diprogram sedemikian rupa sehingga dapat bekerja seperti orang yang sedang berpikir.

H. A. Simon (1987) mendefinisikan bahwa Artificial Intelligent (AI) merupakan kawasan penelitian, aplikasi, dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan suatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas

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

Mc Leod (1987) menyatakan bahwa Expert System (ES), merupakan perangkat lunak dari artificial intelligent, adalah tingkat lanjut dari Decision Support System (DSS). Menurutnya, Decision Support System berisi pekerjaan rutin yang menggambarkan cara manajer memecahkan sebuah  masalah.

Adapun Expert System (ES) memberikan kesempatan kepada manajer untuk melihat kemungkinan lain dalam memecahkan masalah yang mungkin tidak terpikirkan oleh manajer.

 2.    Kategori Definisi Artificial Intelligent (AI) atau Kecerdasan Buatan

Artificial Intelligent (AI) dikelompokkan menjadi sebagai berikut.

a.         Detail Artificial Intellegent (AI) meliputi:

1)        Sudut pandang kecerdasan; kecerdasan buatan mampu membuat mesin menjadi cerdas (berbuat seperti yang dilakukan manusia).

2)        Sudut pandang penelitian; kecerdasan buatan adalah studi cara membuat komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan manusia.

3)        Sudut pandang bisnis; kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologis dalam menyelesaikan masalah bisnis.

4)        Sudut pandang pemrogram, kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, problem solving, dan pencarian (searching).

 

b.         Bagian Utama Artificial Intelligent (AI)

Basis pengetahuan (knowledge base) berisi fakta-fakta, teori, pemikiran, dan hubungan komponen satu dengan yang lainnya.

Motor inferensi (inference engine); kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman. Berkaitan dengan representasi dan duplikasi proses tersebut melalui mesin (misalnya, komputer dan robot).

 3. Konsep Artificial Intellegent (AI) atau Kecerdasan Buatan

a.         Turing Test

Metode pengujian kecerdasan (Alan Turing). Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua objek yang ditanyai.

Pemrosesan simbolik, sifat penting dari Artificial Intellegent (AI) adalah bahwa artificial intelligent merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara simbolik dan nonalgoritmik dalam penyelesaian masalah.

Adapun heuristic, yaitu suatu strategi untuk melakukan proses

pencarian (search) ruang problem secara efektif, yang memandu proses pencarian yang dilakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar.

Inferensi (penarikan kesimpulan); artificial intelligent mencoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan (reasoning), termasuk di dalamnya proses (inferencing) berdasarkan fakta- fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristik, dan lain-lain.

Pencocokan pola (pattern matching); berusaha untuk menjelaskan objek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik atau komputasional.

a.         "State of the Art" AI

1)         Deep Blue mengalahkan Kasparov, juara dunia Catur.

2)        Pegasus: suatu sistem memahami ucapan yang mampu menangani transaksi seperti mendapatkan informasi tiket udara termurah.

3)        Marvel: suatu sistem pakar real-time memonitor arus data dari pesawat Voyager dan setiap anomali sinyal.

4)        Sistem robot mengemudikan sebuah mobil dengan kecepatan tinggi di jalan raya.

5)        Suatu diagnostik sistem pakar sedang mengoreksi hasil diagnosis pakar yang telah memiliki reputasi.

6)        Agen pintar untuk bermacam-macam domain yang bertambah pada laju yang sangat tinggi.

7)        Subjek materi pakar mengajar suatu learning agent penalarannya dalam pusat penentuan gravitasi.

4.        Tujuan Kecerdasan Buatan

Tujuan kecerdasan buatan, meliputi:

a.         membuat komputer lebih cerdas;

b.         mengerti tentang kecerdasan;

c.         membuat mesin lebih berguna.

5.        Kecerdasan Buatan Versus Kecerdasan Alami

Perbedaan kecerdasan buatan dengan kecerdasan alami, lebih permanen:

1)        menawarkan kemudahan duplikasi dan penyebaran;

2)        lebih murah daripada kecerdasan alami;

3)        konsisten dan menyeluruh;

4)        dapat didokumentasikan;

5)        dapat lebih cepat mengeksekusi tugas tertentu daripada manusia;

6)        dapat menjalankan tugas tertentu dengan lebih baik dari banyak atau kebanyakan orang;

Kelebihan kecerdasan alami dibandingkan dengan kecerdasan buatan bersifat lebih kreatif.

1)        Kecedasan alami dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sedangkan kecerdasan buatan harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasi-representasi.

2)        Kecedasan alami menggunakan fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan. Sebaliknya, kecerdasan buatan menggunakan fokus yang sempit.

 3.        Sistem Pembuatan Artificial Intelligent (AI)

Dalam pembuatannya, Artificial Intelligent (AI) menggunakan sistem pemrograman sebab-akibat (heuristic). Elemen Artificial intelligent (AI) sebagai berikut.

a.         Alat pembentuk (development engine), digunakan untuk membangun sebuah Artificial Intelligent (AI).

b.         Bank pengetahuan (knowledge base), berisi pengetahuan dalam bentuk cuplikan fakta, data, contoh, atau hubungan.

c.         Alat penganalisis (inference engine), sebagai pengatur susunan pengetahuan yang disimpan di bank pengetahuan (knowledge bank) sehingga dapat digunakan oleh pemakai dengan mudah.

d.        Alat interaksi dengan manusia (user interface), yaitu menghasilkan laporan, jawaban, beserta jawabannya.

 4.        Sejarah Kecerdasan Buatan

Perkembangan dan Aplikasinya

a.    zaman "batu" (1943-1956)

1)   Awal kerja JST dan logika.

2)         Teori Logika (Alan Newell dan Herbert Simon).

3)         Kelahiran AI: Dartmouth workshop-summer 1956.

4)         John McCarthy's memberi nama bidang: artificial intelligence.

 

b.    Awal antusias, harapan besar (1952-1969)

McCarthy (1958) mendefinisikan Lisp menemukan time-sharing

1)         Advice taker.

2)         Pembelajaran tanpa pengetahuan .

3)         Pemodelan JST.

4)         Pembelajaran evolusioner .

5)         Samuel's checkers player: pembelajaran .

6)         Metode resolusi Robinson.

7)         Minsky: the microworlds (e.g. the block's world).

8)         Banyak demonstrasi kecil tentang perilaku "intelligent".

9)         Prediksi over-optimistic Simon.

 

c.         Masa Gelap (1966-1973)

AI tidak mengalami perkembangan: ledakan perkembangan combinatorial, fakta bahwa suatu program bisa mendapatkan solusi secara prinsip tidak berarti bahwa program memuat beberapa mekanisme yang dibutuhkan untuk mendapatkannya secara praktis.

1)         Kegagalan dari pendekatan terjemahan bahasa alami berbasis pada

grammars sederhana dan kamus kata.

2)         Penerjemahan kembali yang populer English->Russian->English.

3)         Penemuan untuk pemrosesan bahasa natural dihentikan.

4)        Kegagalan perceptron untuk belajar dari fungsi sederhana sebagai- mana disjunctive/eksclusive OR.

5)         Penelitian pada JST dihentikan.

6)        Realisasi dari kesukaran dalam proses learning dan keterbatasan dari metode yang dieksplorasi.

7)         Konsep pembelajaran simbolik (Winston's influential thesis, 1972).

 

d.         Renaissance (1969-1979)

Perubahan pada paradigma penyelesaian: dari penyelesaian masalah

berbasis "search-based" menjadi penyelesaian masalah berbasis pengetahuan 

1)        Sistem pakar pertama; Dendral: menginferensi struktur molecular dari

informasi yang disediakan oleh spektrometer massa.

2)        Mycin: diagnoses blood infections; Prospector: merekomendasikan eksplorasi pengeboran pada lokasi geologi yang menyediakan suatu deposit mineral molybdenum.

 e. Era Industrial (1980-Sekarang)

Sukses pertama sistem pakar secara komersial. The Many AI Companies.

1)         Eksplorasi dari strategi pembelajaran yang bermacam-macam Explanation-based learning, case-based reasoning, genetic algorithms, neural networks, etc.;

2)         Kembalinya neural networks (1986-sekarang); penggalian kembali algoritma learning back propagation untuk neural networks yang pertama diperkenalkan pada tahun 1969 oleh Bryson dan Ho.

3)         Banyak aplikasi sukses dari Neural Networks.

4)         Kehilangan respek terhadap sulitnya membangun sistem pakar (macetnya knowledge acquisition).

 

f.           Kematangan (1987-Sekarang)

Perubahan dalam cakupan dan metodologi penelitian bidang kecerdasan buatan:

Membangun di atas teori yang ada, tidak hanya mengusulkan teori baru; berbasis klaim pada teorema dan eksperimen, bukan pada intuisi; menunjukkan relevansi ke aplikasi nyata, bukan pada contoh "mainan".

 g.         Agen Cerdas (1995-Sekarang)

Realisasi yang pada mulanya dipisahkan dalam sub dari kecerdasan buatan (speech recognition, problem solving and planning, robotics, computer vision, machine learning, knowledge representation, etc.) perlu direorganisasi bilamana hasil-hasilnya diikat bersama-sama ke dalam suatu desain agen tunggal.

Suatu proses reintegrasi dari subarea yang berbeda dari KB untuk membentuk "whole agent": "agent perspective" of AI agent architectures (e.g. SOAR, Disciple); multi-agent systems; agent untuk aplikasi tipe-tipe yang berbeda, web agents. Domain yang sering dibahas:

1) Mundane Task

a)         Persepsi (vision & speech).

b)         Bahasa alami (understanding, generation & translation).

c)         Pemikiran yang bersifat commonsense.

d)        Robot control.

2)         Formal Task

a)         Permainan/games.

b)         Matematika (geometri, logika, kalkulus integral, pembuktian).

3)         Expert Task

a)         Analisis finansial.

b)         Analisis medikal.

c)         Analisis ilmu pengetahuan.

d)        Rekayasa (desain, pencarian kegagalan, perencanaan manufaktur).

4)         Summary

a)         Kecerdasan buatan terdiri atas knowledge base dan motor

inference.

b)         Digunakan untuk membantu menyelesaikan permasalahan manusia Kecerdasan buatan mengalami perkembangan terus- menerus sampai saat ini.

c)         Semakin banyak objek yang mampu diselesaikan oleh kecerdasan buatan.

 

Daftar Pustaka

Fauset, Laurene. 2000. Fundamental of Neural Network. Prentice Hall. Kusumadewi, Sri 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).

Yogyakarta: Graha Ilmu.

Wilkinson, Joseph. W. 1998. Sistem Akunting dan Informasi. Jilid Satu. Edisi Ketiga. Yogyakarta: Bina Rupa Aksara.

William Siler and James J. Buckley. 2005. Fuzzy Expert System and Fuzzy Reasoning. Wiley-Interscience.qqq