Sabtu, 16 Maret 2019
DESAIN GRAFIS
Definisi
Desain Grafis berasal dari 2 buah kata yaitu Desain dan Grafis , kata Desain berarti proses atau perbuatan dengan mengatur segala sesuatu sebelum bertindak atau merancang , sedangkan Grafis adalah kombinasi dari titik-titik yang nantinya menghasilkan bentuk visual tertentu.
Jadi dengan demikian Desain Grafis adalah suatu bentuk komunikasi visual yang menggunakan kombinasi kompleks antara kata-kata , gambar , angka , grafik , foto dan ilustrasi, sehingga dapat menghasilkan sesuatu dengan tujuan menyampaikan informasi atau pesan seefektif mungkin .
Seni desain grafis mencakup kemampuan kognitif dan keterampilan visual, termasuk di dalamnya tipografi, ilustrasi, fotografi, pengolahan gambar, dan tata letak.
Proses desain pada umumnya memperhitungkan aspek fungsi, estetik dan berbagai macam aspek lainnya, yang biasanya datanya didapatkan dari riset, pemikiran, brainstorming, maupun dari desain yang sudah ada sebelumnya. Akhir-akhir ini, proses (secara umum) juga dianggap sebagai produk dari desain, sehingga muncul istilah “perancangan proses”.
Dalam bahasa Indonesia, kata “grafis” sering dikaitkan dengan seni grafis (printmaking) dan desain grafis atau desain komunikasi visual.
Seorang desainer grafis menciptakan karya dengan bertanggung jawab untuk sebuah tampilan agar tampak menarik, yang bisa diaplikasikan dalam berbagai bentuk materi promosi yang berkaitan dengan produk dan publik.
Seorang Desainer harus memiliki minimal 7 ( tujuh ) Dimensi Keilmuan yaitu :
1. Wawasan Teknologi
2. Wawasan Sains
3. Wawasan Seni
4. Wawasan Sosial Dan Budaya
5. Wawasan Filsafat Dan Etika
(Point satu sampai lima digunakan untuk mengetahui cakupan hasil karya yang dituju sesuai dengan target tertentu.)
6. Kemampuan olah nirmana
(Dipakai untuk membuat hasil karya grafis yang menarik sekaligus mempunyai fungsi dan manfaat yang sesuai.)
7. Software Desain Grafis
(Digunakan untuk menerapkan kreasi ide grafis pada media elektronik sehingga dapat dibuat massal atau untuk kebutuhan krusial lainnya.)
Batasan Media
Desain grafis pada awalnya diterapkan untuk media-media statis, seperti buku, majalah, dan brosur. Sebagai tambahan, sejalan dengan perkembangan zaman, desain grafis juga diterapkan dalam media elektronik, yang sering kali disebut sebagai desain interaktif atau desain multimedia.
Batas dimensi pun telah berubah seiring perkembangan pemikiran tentang desain. Desain grafis bisa diterapkan menjadi sebuah desain lingkungan yang mencakup pengolahan ruang.
Prinsip dan unsur desain
Unsur dalam desain grafis sama seperti unsur dasar dalam disiplin desain lainnya. Unsur-unsur tersebut (termasuk shape, bentuk (form), tekstur, garis, ruang, dan warna) membentuk prinsip-prinsip dasar desain visual. Prinsip-prinsip tersebut, seperti keseimbangan (balance), ritme (rhythm), tekanan (emphasis), proporsi (“proportion”) dan kesatuan (unity), kemudian membentuk aspek struktural komposisi yang lebih luas.
Peralatan desain grafis
Peralatan yang digunakan oleh desainer grafis adalah ide, akal, mata, tangan, alat gambar tangan, dan komputer. Sebuah konsep atau ide biasanya tidak dianggap sebagai sebuah desain sebelum direalisasikan atau dinyatakan dalam bentuk visual.
Seorang perancang grafis menggunakan sketsa untuk mengeksplorasi ide-ide yang kompleks secara cepat, dan selanjutnya ia memiliki kebebasan untuk memilih alat untuk menyelesaikannya, dengan tangan atau komputer.
Daftar Software Desain Grafis
Ada beberapa software yang digunakan dalam desain grafis:
Desktop publishing
* Adobe Photoshop
* Adobe Illustrator
* Adobe Indesign
* Coreldraw
* GIMP
* Inkscape
* Adobe Freehand
* Adobe image ready
* CorelDraw
Webdesign
* Macromedia Dreamweaver
* Microsoft Frontpage
* NotepadAudiovisual
* Adobe After Effect
* Adobe Premier
* Final Cut
* Adobe Flash, atau sebelumnya Macromedia Flash
Rendering 3 Dimensi
* 3D StudioMax
* Maya
* AutoCad
Sumber:
https://id.wikipedia.org/wiki/Desain_grafis
http://www.kreatifprofesional.com/definisi-desain-grafis
https://frendyrusniady.wordpress.com/2012/10/10/pengertian-desain-grafis/
Jumat, 07 Desember 2018
Rangkuman
SISTEM CERDAS
Sistem Informasi Cerdas atau Intelligence Information System (IIS) didefinisikan sebagai kemampuan mesin atau sistem untuk beradaptasi dalam mencapai tujuan pada lingkungan yang dapat mempengaruhi perilaku sistem.
KARAKTERISTIK SISTEM CERDAS
- Memiliki fasilitas informasi yang handal
- Mudah dimodifikasi
- Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer
- Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.
- Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
- Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.
- Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.
- Outputnya yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.
CONTOH SISTEM CERDAS DALAM BISNIS
SiStem pakar (expert system) yaitu sistem yang meniru kepakaran (keahlian) seseorang dalam bidang tertentu dalam menyelesaikan suatu permasalahan (Horn, 1986). Sistem pengolahan bahasa alami (natural language processing).
XSEL : Sistem pakar ini dapat bertindak sebagai asisten penjual, yang membantu penjual komputer DEC memilihkan pesanan pelanggan sesuai dengan kebutuhan.
AI ( ARTIFICIAL INTELIGENT)
Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan adalah suatu sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia.
SEJARAH AI
Di awal abad 20, seorang penemu Spanyol yang bernama Torres Y. Quevedo, membuat sebuah mesin yang dapat mengskakmat raja laannya dengan sebuah raja dan ratu. Perkembangan secara sistematis kemudian dimulai ditemukannya komputer digital.
Pada tahun 1950-an Alan Turing seorang matematikawan dari Inggris. Pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bias 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 Mc Cathy dari Massachusets Institute of Technology (MIT) menciptakan bahasa pemrograman LISP.
Loghic Theorist (1956), diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema-teorema matematika.
Mesin Neural Network pertama oleh Marvin Minsky (1958).
Sad Sam, deprogram 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 percakapn.
Muncul logika samar (1965) yang merupakan pelaksanaan konsep samar di atas system 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 pertama.
Pada tahun 1972 bahasa Prolog dimunculkan.John Holland (1975) mengatakan bahwa setiap problem berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) secara umum dapat diformulasikan dalam terminologigenetika (Algoritma Genetika).Sistem catur AI mengalahkan manusia (Pecatur master)pada tahun 1991.Robotik, peranti mekanika yang diprogram untuk melakukan berbagai tugas.
CONTOH AI
*Game
Game playing (permainan game) merupakan bidang AI yang sangat popuker berupa permainan antara manusia melawan mesin yang mempunyai intelektual untuk berpikir.Bermain komputer memang menarik, bahkan sampai melupakan tugas utama yang lebih penting. Komputer dapat bereaksi dan menjawab tindakan tindakan yang di berikan oleh lawan main nya
*Natural Language Processing (NLP)
NLP mempelajari bagaimana bahasa alami itu diolah sedemikian hingga user dapat berkomunikasi dengan komputer. Konsentrasi ilmu ini adalah interaksi antara komputer dengan bahasa natural yang digunakan manusia, yakni bagaimana komputer melakukan ekstraksi informasi dari input yang berupa natural language dan atau menghasilkan output yang juga berupa natural language, misalnya pada system Automated online assistant seperti gambar 1.3 dan deteksi email spam yang cerdas
*Robotika dan Sistem Navigasi
Bidang ilmu inilah yang mempelajari bagaimana merancang robot yang berguna bagi industry dan mampu membantu manusia, bahkan yang nantinya bisa menggantikan fungsi manusia. Robot mampu melakukan beberapa task dengan berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Untuk melakukan hal tersebut, robot diperlengkapi dengan actuator seperti lengan, roda, kaki, dll. Kemudian, robot juga diperlengkapi dengan sensor, yang memampukan mereka untuk menerima dan bereaksi terhadap environment mereka Al-Jajari (1136-1206) seorang ilmuwan Islam pada dinasti Artuqid yang dianggap pertama kali menciptakan robot humanoid dimana berfungsi sebagai 4 musisi, hebat kan? Bahkan pada tahun 1796 sudah dihasilkan boneka mekanik bernama Karakuri yang mampu menuangkan air teh atau menulis karakter Kanji yang dibuat oleh Hisashige Tanaka.
AGEN CERDAS
Pengertian Agen Cerdas – Agen cerdas (Artificial Intelligence) adalah sebuah agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan.Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau mungkin lebih baik dari pikiran manusia).
KONSEP AGEN CERDAS LINGKUNGAN
Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator.
Sebagai perbandingan, agen manusia memiliki alat sensor: mata, telinga, dan organ sensor lainnya; alat actuator: tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lain sebagai alat gerak.
Sedangkan pada agen robot: kamera dan inframerahi untuk sensor, danlengan, serta berbagai motor sebagai aktuator.Agen menerima (percept) sensor dari lingkungan. Keseluruhan percept yang diterima agen pada suatu selang waktu disebut percept sequence.
KONSEP PERANCANGAN AGEN CERDAS
Rasional dapat didefinisikan sebagai: melakukan hal yang benar. Agen rasional melakukan hal yang benar berdasarkan percept apa yang ditangkap dan tindakan (action) apa yang diambil. Tindakan yang tepat adalah tindakan yang akan menyebabkan agen menjadi yang paling sukses.
Beberapa hal yang perlu ditekankan:
Rasionalitas berbeda dari omniscience (serba tahu/mengetahui semua dengan pengetahuan tak terbatas).
Agen dapat melakukan tindakan dalam rangka untuk mengubah persepsi masa depan untuk memperoleh informasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi).
Sebuah agen dikatakan otonom jika perilaku agen ditentukan oleh pengalaman sendiri (dengan kemampuan untuk belajar dan beradaptasi).
JENIS LINGKUNGAN AGEN CERDAS
Sepenuhnya teramati vs Sebagian teramati: Lingkungan sepenuhknya teramati jika sensor mendeteksi semua aspek yang relevan dengan pilihan action. Sebuah sensor agen memberikan akses ke keadaan lengkap lingkungan pada setiap titik waktu. Lingkungan sebagian teramati karena sensor berisik dan tidak akurat.
- Deterministik vs Stokastic: Keadaan berikutnya lingkungan sepenuhnya ditentukan oleh keadaan saat ini dan tindakan yang dilakukan oleh agen. (Jika lingkungan deterministik kecuali untuk tindakan agen lain, maka disebut lingkungan strategis).
- Episodik vs Sekuensial: Pengalaman agen dibagi menjadi “episode” atom (setiap episode terdiri dari: agen mengamati (percept) dan kemudian melakukan tindakan tunggal), dan pilihan tindakan di setiap episode hanya bergantung pada episode itu sendiri.
- Statis vs Dinamis: Lingkungan berubah, agen tidak perlu terus mencari pada lingkungan untuk memutuskan sesuatu. Pada lingkungan dinamis terus meminta agen apa yang ia ingin lakukan (Lingkungan semidinamis jika lingkungan itu sendiri tidak berubah dengan berlalunya waktu namun skor kinerja agen berubah)
- Diskrit vs Kontinu: Jumlah state/tindakan untuk mencapai goal terbatas (diskrit), persepsi yang jelas dan tindakan yang terhingga. (misalnya, catur – diskrit, mengemudi taksi – kontinyu).Agen tunggal vs agen multi: Seorang agen yang beroperasi dengan sendirinya dalam suatu lingkungan.
CONTOH AGEN CERDAS
Contoh : Air Conditioner (AC)
*Performance Measure : - Sehat (Ramah Lingkungan)
- Nyaman
- Mudah di Operasikan
- Hemat Biaya
- Kesesuaian Suhu Ruangan
*Environment : - Ruangan
- Orang
*Actuators : - Screen Display (Menampilkan Suhu Ruangan dan Jumlah Orang)
- Evaporator
- Kipas Motor
- Blower
- Filter Udara
*Sensors : - Sensor Suhu (Thermistor)
- Sensor Suara
Contoh : Robot Penyapu Halaman Rumah Sendiri
*Performance Measure : - Cepat
- Bersih
- Menghemat Tenaga
*Environment : - Rumah
- Halaman
- Penghuni Rumah
*Actuators : -Lengan
-Tangan Robot
*Sensors : - Kamera
Sistem Informasi Cerdas atau Intelligence Information System (IIS) didefinisikan sebagai kemampuan mesin atau sistem untuk beradaptasi dalam mencapai tujuan pada lingkungan yang dapat mempengaruhi perilaku sistem.
KARAKTERISTIK SISTEM CERDAS
- Memiliki fasilitas informasi yang handal
- Mudah dimodifikasi
- Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer
- Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.
- Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
- Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.
- Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.
- Outputnya yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.
CONTOH SISTEM CERDAS DALAM BISNIS
SiStem pakar (expert system) yaitu sistem yang meniru kepakaran (keahlian) seseorang dalam bidang tertentu dalam menyelesaikan suatu permasalahan (Horn, 1986). Sistem pengolahan bahasa alami (natural language processing).
XSEL : Sistem pakar ini dapat bertindak sebagai asisten penjual, yang membantu penjual komputer DEC memilihkan pesanan pelanggan sesuai dengan kebutuhan.
AI ( ARTIFICIAL INTELIGENT)
Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan adalah suatu sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia.
SEJARAH AI
Di awal abad 20, seorang penemu Spanyol yang bernama Torres Y. Quevedo, membuat sebuah mesin yang dapat mengskakmat raja laannya dengan sebuah raja dan ratu. Perkembangan secara sistematis kemudian dimulai ditemukannya komputer digital.
Pada tahun 1950-an Alan Turing seorang matematikawan dari Inggris. Pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bias 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 Mc Cathy dari Massachusets Institute of Technology (MIT) menciptakan bahasa pemrograman LISP.
Loghic Theorist (1956), diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema-teorema matematika.
Mesin Neural Network pertama oleh Marvin Minsky (1958).
Sad Sam, deprogram 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 percakapn.
Muncul logika samar (1965) yang merupakan pelaksanaan konsep samar di atas system 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 pertama.
Pada tahun 1972 bahasa Prolog dimunculkan.John Holland (1975) mengatakan bahwa setiap problem berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) secara umum dapat diformulasikan dalam terminologigenetika (Algoritma Genetika).Sistem catur AI mengalahkan manusia (Pecatur master)pada tahun 1991.Robotik, peranti mekanika yang diprogram untuk melakukan berbagai tugas.
CONTOH AI
*Game
Game playing (permainan game) merupakan bidang AI yang sangat popuker berupa permainan antara manusia melawan mesin yang mempunyai intelektual untuk berpikir.Bermain komputer memang menarik, bahkan sampai melupakan tugas utama yang lebih penting. Komputer dapat bereaksi dan menjawab tindakan tindakan yang di berikan oleh lawan main nya
*Natural Language Processing (NLP)
NLP mempelajari bagaimana bahasa alami itu diolah sedemikian hingga user dapat berkomunikasi dengan komputer. Konsentrasi ilmu ini adalah interaksi antara komputer dengan bahasa natural yang digunakan manusia, yakni bagaimana komputer melakukan ekstraksi informasi dari input yang berupa natural language dan atau menghasilkan output yang juga berupa natural language, misalnya pada system Automated online assistant seperti gambar 1.3 dan deteksi email spam yang cerdas
*Robotika dan Sistem Navigasi
Bidang ilmu inilah yang mempelajari bagaimana merancang robot yang berguna bagi industry dan mampu membantu manusia, bahkan yang nantinya bisa menggantikan fungsi manusia. Robot mampu melakukan beberapa task dengan berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Untuk melakukan hal tersebut, robot diperlengkapi dengan actuator seperti lengan, roda, kaki, dll. Kemudian, robot juga diperlengkapi dengan sensor, yang memampukan mereka untuk menerima dan bereaksi terhadap environment mereka Al-Jajari (1136-1206) seorang ilmuwan Islam pada dinasti Artuqid yang dianggap pertama kali menciptakan robot humanoid dimana berfungsi sebagai 4 musisi, hebat kan? Bahkan pada tahun 1796 sudah dihasilkan boneka mekanik bernama Karakuri yang mampu menuangkan air teh atau menulis karakter Kanji yang dibuat oleh Hisashige Tanaka.
AGEN CERDAS
Pengertian Agen Cerdas – Agen cerdas (Artificial Intelligence) adalah sebuah agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan.Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau mungkin lebih baik dari pikiran manusia).
KONSEP AGEN CERDAS LINGKUNGAN
Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator.
Sebagai perbandingan, agen manusia memiliki alat sensor: mata, telinga, dan organ sensor lainnya; alat actuator: tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lain sebagai alat gerak.
Sedangkan pada agen robot: kamera dan inframerahi untuk sensor, danlengan, serta berbagai motor sebagai aktuator.Agen menerima (percept) sensor dari lingkungan. Keseluruhan percept yang diterima agen pada suatu selang waktu disebut percept sequence.
KONSEP PERANCANGAN AGEN CERDAS
Rasional dapat didefinisikan sebagai: melakukan hal yang benar. Agen rasional melakukan hal yang benar berdasarkan percept apa yang ditangkap dan tindakan (action) apa yang diambil. Tindakan yang tepat adalah tindakan yang akan menyebabkan agen menjadi yang paling sukses.
Beberapa hal yang perlu ditekankan:
Rasionalitas berbeda dari omniscience (serba tahu/mengetahui semua dengan pengetahuan tak terbatas).
Agen dapat melakukan tindakan dalam rangka untuk mengubah persepsi masa depan untuk memperoleh informasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi).
Sebuah agen dikatakan otonom jika perilaku agen ditentukan oleh pengalaman sendiri (dengan kemampuan untuk belajar dan beradaptasi).
JENIS LINGKUNGAN AGEN CERDAS
Sepenuhnya teramati vs Sebagian teramati: Lingkungan sepenuhknya teramati jika sensor mendeteksi semua aspek yang relevan dengan pilihan action. Sebuah sensor agen memberikan akses ke keadaan lengkap lingkungan pada setiap titik waktu. Lingkungan sebagian teramati karena sensor berisik dan tidak akurat.
- Deterministik vs Stokastic: Keadaan berikutnya lingkungan sepenuhnya ditentukan oleh keadaan saat ini dan tindakan yang dilakukan oleh agen. (Jika lingkungan deterministik kecuali untuk tindakan agen lain, maka disebut lingkungan strategis).
- Episodik vs Sekuensial: Pengalaman agen dibagi menjadi “episode” atom (setiap episode terdiri dari: agen mengamati (percept) dan kemudian melakukan tindakan tunggal), dan pilihan tindakan di setiap episode hanya bergantung pada episode itu sendiri.
- Statis vs Dinamis: Lingkungan berubah, agen tidak perlu terus mencari pada lingkungan untuk memutuskan sesuatu. Pada lingkungan dinamis terus meminta agen apa yang ia ingin lakukan (Lingkungan semidinamis jika lingkungan itu sendiri tidak berubah dengan berlalunya waktu namun skor kinerja agen berubah)
- Diskrit vs Kontinu: Jumlah state/tindakan untuk mencapai goal terbatas (diskrit), persepsi yang jelas dan tindakan yang terhingga. (misalnya, catur – diskrit, mengemudi taksi – kontinyu).Agen tunggal vs agen multi: Seorang agen yang beroperasi dengan sendirinya dalam suatu lingkungan.
CONTOH AGEN CERDAS
Contoh : Air Conditioner (AC)
*Performance Measure : - Sehat (Ramah Lingkungan)
- Nyaman
- Mudah di Operasikan
- Hemat Biaya
- Kesesuaian Suhu Ruangan
*Environment : - Ruangan
- Orang
*Actuators : - Screen Display (Menampilkan Suhu Ruangan dan Jumlah Orang)
- Evaporator
- Kipas Motor
- Blower
- Filter Udara
*Sensors : - Sensor Suhu (Thermistor)
- Sensor Suara
Contoh : Robot Penyapu Halaman Rumah Sendiri
*Performance Measure : - Cepat
- Bersih
- Menghemat Tenaga
*Environment : - Rumah
- Halaman
- Penghuni Rumah
*Actuators : -Lengan
-Tangan Robot
*Sensors : - Kamera
Jumat, 09 November 2018
CONTOH AGEN CERDAS
Contoh : Air Conditioner (AC)
*Performance Measure : - Sehat (Ramah Lingkungan)
- Nyaman
- Mudah di Operasikan
- Hemat Biaya
- Kesesuaian Suhu Ruangan
*Environment : - Ruangan
- Orang
*Actuators : - Screen Display (Menampilkan Suhu Ruangan dan Jumlah Orang)
- Evaporator
- Kipas Motor
- Blower
- Filter Udara
*Sensors : - Sensor Suhu (Thermistor)
- Sensor Suara
Contoh : Robot Penyapu Halaman Rumah Sendiri
*Performance Measure : - Cepat
- Bersih
- Menghemat Tenaga
*Environment : - Rumah
- Halaman
- Penghuni Rumah
*Actuators : -Lengan
-Tangan Robot
*Sensors : - Kamera
*Performance Measure : - Sehat (Ramah Lingkungan)
- Nyaman
- Mudah di Operasikan
- Hemat Biaya
- Kesesuaian Suhu Ruangan
*Environment : - Ruangan
- Orang
*Actuators : - Screen Display (Menampilkan Suhu Ruangan dan Jumlah Orang)
- Evaporator
- Kipas Motor
- Blower
- Filter Udara
*Sensors : - Sensor Suhu (Thermistor)
- Sensor Suara
Contoh : Robot Penyapu Halaman Rumah Sendiri
*Performance Measure : - Cepat
- Bersih
- Menghemat Tenaga
*Environment : - Rumah
- Halaman
- Penghuni Rumah
*Actuators : -Lengan
-Tangan Robot
*Sensors : - Kamera
AGEN CERDAS
Definisi
Pengertian Agen Cerdas – Agen cerdas (Artificial Intelligence) adalah sebuah agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan.Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau mungkin lebih baik dari pikiran manusia). Ilmu AI dalam permainan umumnya digunakan untuk membuat agen yang dapat mengambil tindakan, memiliki kecerdasan, dan bisa memahami keputusan terhadap kondisi permainan yang dinamis.
Konsep Agen Cerdas dan lingkungan
Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator.
Sebagai perbandingan, agen manusia memiliki alat sensor: mata, telinga, dan organ sensor lainnya; alat actuator: tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lain sebagai alat gerak.
Sedangkan pada agen robot: kamera dan inframerahi untuk sensor, danlengan, serta berbagai motor sebagai aktuator.Agen menerima (percept) sensor dari lingkungan. Keseluruhan percept yang diterima agen pada suatu selang waktu disebut percept sequence.
Konsep Perancangan Agen Cerdas
Rasional dapat didefinisikan sebagai: melakukan hal yang benar. Agen rasional melakukan hal yang benar berdasarkan percept apa yang ditangkap dan tindakan (action) apa yang diambil. Tindakan yang tepat adalah tindakan yang akan menyebabkan agen menjadi yang paling sukses.
Beberapa hal yang perlu ditekankan:
Rasionalitas berbeda dari omniscience (serba tahu/mengetahui semua dengan pengetahuan tak terbatas).
Agen dapat melakukan tindakan dalam rangka untuk mengubah persepsi masa depan untuk memperoleh informasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi).
Sebuah agen dikatakan otonom jika perilaku agen ditentukan oleh pengalaman sendiri (dengan kemampuan untuk belajar dan beradaptasi).
Pengukuran kinerja: Sebuah kriteria obyektif untuk mengukur keberhasilan suatu perilaku agen
Misalnya, mengukur kinerja dari agen vacuum-cleaner:
- Jumlah kotoran dibersihkan,
- Jumlah waktu yang dibutuhkan,
- Jumlah listrik yang dikonsumsi,
- Jumlah kebisingan yang dihasilkan, dll
Pengukuran kinerja haruslah dapat dinyatakan dalam ukuran kuantitatif. Kata “jumlah” mengindikasikan suatu ukuran kuantitatif/terukur. Untuk setiap urutan persepsi (percept sequence) yang ada, agen rasional harus memilih tindakan yang diharapkan untuk memaksimalkan ukuran kinerjanya.
Tujuan (Goal): Setelah menentukan criteria obyektif (seperti diatas), pilih salah satu tujuan untuk menjadi fokus utama dari agen. Goal adalah tujuan utama yangberusaha dicapai oleh agen (prioritas utama).
Konsep utama perancangan agen cerdas/rasional dapat dilakukan dengan bantuan PEAS yang merupakan singkatan dari:Performance measurement, Environment, Actuators, Sensors. PEAS harus ditentukan sebelum desain agen cerdas. Berdasarkan informasi PEAS, kita benar dapat merancang agen untuk memenuhi tujuan yang ingin dicapai.Sebagai contoh, misalnya tugas merancang sebuah sopir taksi otomatis. Definisikan PEAS agen cerdas tersebut seperti berikut:
- Performance Measure : Aman, cepat, legal, perjalanan nyaman, memaksimalkan keuntungan
- Environment : Jalan, lalu lintas lainnya, pejalan kaki, pelanggan
- Actuators : Setir, pedal gas, rem, sinyal, klakson
- Sensors : Kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, sensor mesin, keyboard
Contoh lain dari mendefinisikan PEAS :
Agen: sistem diagnosis Medis
- Performance Measure: Pasien Sehat, meminimalkan biaya, tuntutan hukum
- Environment: Pasien, rumah sakit, staf
- Actuators: Layar display (pertanyaan, tes, diagnosis, pengobatan, rujukan)
- Sensors: Keyboard (masuknya gejala, temuan, jawaban pasien)
Agen: Part-picking robot (robot pengambil komponen)
- Performance Measure: Persentase berapa bagian masuk ke kotak yang benar
- Environment: Conveyor, komponen-komponen, kotak komponen
- Actuators : lengan dan tangan robot
- Sensors : Kamera, sensor sudut persendian
Jenis Lingkungan Agen Cerdas
Jenis lingkungan tempat agen cerdas bekerja dapat ditinjau dari beberapa aspek (berikut aspek yang menjadi lawannya,) bergantung lingkungan dimana agen tersebut berada. Aspek-aspek lingkungan adalah:
- Sepenuhnya teramati vs Sebagian teramati: Lingkungan sepenuhknya teramati jika sensor mendeteksi semua aspek yang relevan dengan pilihan action. Sebuah sensor agen memberikan akses ke keadaan lengkap lingkungan pada setiap titik waktu. Lingkungan sebagian teramati karena sensor berisik dan tidak akurat.
- Deterministik vs Stokastic: Keadaan berikutnya lingkungan sepenuhnya ditentukan oleh keadaan saat ini dan tindakan yang dilakukan oleh agen. (Jika lingkungan deterministik kecuali untuk tindakan agen lain, maka disebut lingkungan strategis).
- Episodik vs Sekuensial: Pengalaman agen dibagi menjadi “episode” atom (setiap episode terdiri dari: agen mengamati (percept) dan kemudian melakukan tindakan tunggal), dan pilihan tindakan di setiap episode hanya bergantung pada episode itu sendiri.
- Statis vs Dinamis: Lingkungan berubah, agen tidak perlu terus mencari pada lingkungan untuk memutuskan sesuatu. Pada lingkungan dinamis terus meminta agen apa yang ia ingin lakukan (Lingkungan semidinamis jika lingkungan itu sendiri tidak berubah dengan berlalunya waktu namun skor kinerja agen berubah)
- Diskrit vs Kontinu: Jumlah state/tindakan untuk mencapai goal terbatas (diskrit), persepsi yang jelas dan tindakan yang terhingga. (misalnya, catur – diskrit, mengemudi taksi – kontinyu).Agen tunggal vs agen multi: Seorang agen yang beroperasi dengan sendirinya dalam suatu lingkungan.
Reference :
http://www.weare.id/pengertian-agen-cerdas/
http://www.academia.edu/8744646/Agen_Cerdas
http://w3ight.blogspot.com/2013/11/mendeskripsikan-agen-cerdas.html
Pengertian Agen Cerdas – Agen cerdas (Artificial Intelligence) adalah sebuah agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan.Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau mungkin lebih baik dari pikiran manusia). Ilmu AI dalam permainan umumnya digunakan untuk membuat agen yang dapat mengambil tindakan, memiliki kecerdasan, dan bisa memahami keputusan terhadap kondisi permainan yang dinamis.
Konsep Agen Cerdas dan lingkungan
Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator.
Sebagai perbandingan, agen manusia memiliki alat sensor: mata, telinga, dan organ sensor lainnya; alat actuator: tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lain sebagai alat gerak.
Sedangkan pada agen robot: kamera dan inframerahi untuk sensor, danlengan, serta berbagai motor sebagai aktuator.Agen menerima (percept) sensor dari lingkungan. Keseluruhan percept yang diterima agen pada suatu selang waktu disebut percept sequence.
Konsep Perancangan Agen Cerdas
Rasional dapat didefinisikan sebagai: melakukan hal yang benar. Agen rasional melakukan hal yang benar berdasarkan percept apa yang ditangkap dan tindakan (action) apa yang diambil. Tindakan yang tepat adalah tindakan yang akan menyebabkan agen menjadi yang paling sukses.
Beberapa hal yang perlu ditekankan:
Rasionalitas berbeda dari omniscience (serba tahu/mengetahui semua dengan pengetahuan tak terbatas).
Agen dapat melakukan tindakan dalam rangka untuk mengubah persepsi masa depan untuk memperoleh informasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi).
Sebuah agen dikatakan otonom jika perilaku agen ditentukan oleh pengalaman sendiri (dengan kemampuan untuk belajar dan beradaptasi).
Pengukuran kinerja: Sebuah kriteria obyektif untuk mengukur keberhasilan suatu perilaku agen
Misalnya, mengukur kinerja dari agen vacuum-cleaner:
- Jumlah kotoran dibersihkan,
- Jumlah waktu yang dibutuhkan,
- Jumlah listrik yang dikonsumsi,
- Jumlah kebisingan yang dihasilkan, dll
Pengukuran kinerja haruslah dapat dinyatakan dalam ukuran kuantitatif. Kata “jumlah” mengindikasikan suatu ukuran kuantitatif/terukur. Untuk setiap urutan persepsi (percept sequence) yang ada, agen rasional harus memilih tindakan yang diharapkan untuk memaksimalkan ukuran kinerjanya.
Tujuan (Goal): Setelah menentukan criteria obyektif (seperti diatas), pilih salah satu tujuan untuk menjadi fokus utama dari agen. Goal adalah tujuan utama yangberusaha dicapai oleh agen (prioritas utama).
Konsep utama perancangan agen cerdas/rasional dapat dilakukan dengan bantuan PEAS yang merupakan singkatan dari:Performance measurement, Environment, Actuators, Sensors. PEAS harus ditentukan sebelum desain agen cerdas. Berdasarkan informasi PEAS, kita benar dapat merancang agen untuk memenuhi tujuan yang ingin dicapai.Sebagai contoh, misalnya tugas merancang sebuah sopir taksi otomatis. Definisikan PEAS agen cerdas tersebut seperti berikut:
- Performance Measure : Aman, cepat, legal, perjalanan nyaman, memaksimalkan keuntungan
- Environment : Jalan, lalu lintas lainnya, pejalan kaki, pelanggan
- Actuators : Setir, pedal gas, rem, sinyal, klakson
- Sensors : Kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, sensor mesin, keyboard
Contoh lain dari mendefinisikan PEAS :
Agen: sistem diagnosis Medis
- Performance Measure: Pasien Sehat, meminimalkan biaya, tuntutan hukum
- Environment: Pasien, rumah sakit, staf
- Actuators: Layar display (pertanyaan, tes, diagnosis, pengobatan, rujukan)
- Sensors: Keyboard (masuknya gejala, temuan, jawaban pasien)
Agen: Part-picking robot (robot pengambil komponen)
- Performance Measure: Persentase berapa bagian masuk ke kotak yang benar
- Environment: Conveyor, komponen-komponen, kotak komponen
- Actuators : lengan dan tangan robot
- Sensors : Kamera, sensor sudut persendian
Jenis Lingkungan Agen Cerdas
Jenis lingkungan tempat agen cerdas bekerja dapat ditinjau dari beberapa aspek (berikut aspek yang menjadi lawannya,) bergantung lingkungan dimana agen tersebut berada. Aspek-aspek lingkungan adalah:
- Sepenuhnya teramati vs Sebagian teramati: Lingkungan sepenuhknya teramati jika sensor mendeteksi semua aspek yang relevan dengan pilihan action. Sebuah sensor agen memberikan akses ke keadaan lengkap lingkungan pada setiap titik waktu. Lingkungan sebagian teramati karena sensor berisik dan tidak akurat.
- Deterministik vs Stokastic: Keadaan berikutnya lingkungan sepenuhnya ditentukan oleh keadaan saat ini dan tindakan yang dilakukan oleh agen. (Jika lingkungan deterministik kecuali untuk tindakan agen lain, maka disebut lingkungan strategis).
- Episodik vs Sekuensial: Pengalaman agen dibagi menjadi “episode” atom (setiap episode terdiri dari: agen mengamati (percept) dan kemudian melakukan tindakan tunggal), dan pilihan tindakan di setiap episode hanya bergantung pada episode itu sendiri.
- Statis vs Dinamis: Lingkungan berubah, agen tidak perlu terus mencari pada lingkungan untuk memutuskan sesuatu. Pada lingkungan dinamis terus meminta agen apa yang ia ingin lakukan (Lingkungan semidinamis jika lingkungan itu sendiri tidak berubah dengan berlalunya waktu namun skor kinerja agen berubah)
- Diskrit vs Kontinu: Jumlah state/tindakan untuk mencapai goal terbatas (diskrit), persepsi yang jelas dan tindakan yang terhingga. (misalnya, catur – diskrit, mengemudi taksi – kontinyu).Agen tunggal vs agen multi: Seorang agen yang beroperasi dengan sendirinya dalam suatu lingkungan.
Reference :
http://www.weare.id/pengertian-agen-cerdas/
http://www.academia.edu/8744646/Agen_Cerdas
http://w3ight.blogspot.com/2013/11/mendeskripsikan-agen-cerdas.html
Selasa, 30 Oktober 2018
Membuat Garis Vertikal, Horizontal dan Diagonal
OpenGL (Open Graphic Library) adalah spesifikasi standar yang mendefinisikan sebuah lintas-bahasa, lintas platform API untuk mengembangkan aplikasi yang menghasilkan grafis komputer 2D maupun3D. Antarmuka terdiri dari lebih dari 250 panggilan fungsi yang berbeda yang dapat digunakan untuk menggambar tiga dimensi yang adegan-adegan kompleks dari bentuk-bentuk primitif sederhana.
Sebelum openGl tersedia,pengembang perangkat lunak harus menulis kode grafis 3D untuk setiap platform sistem operasi dan perangkat keras grafis yang berbeda. Namun,dengan OpenGL pengembang dapat membuat grafis dan efek khusus yang akan muncul hampir identik dengan sistem operasi atau perangkat keras yang mendukung OpenGL. Hal ini membuat pengembang game 3D dan program 3D untuk lebih mudah bagi mereka membuat membuat game dan program tersebut untuk berbagai platform.
OpenGL dikembangkan oleh Silicon Graphics Inc (SGI) pada tahun 1992 dan secara luas digunakan dalam CAD, realitas maya, visualisasi ilmiah, visualisasi informasi, dan simulasi penerbangan. Hal ini juga digunakan dalam video game, di mana bersaing dengan Direct3D on Microsft Windows platform OpenGL dikelola oleh sebuah teknologi konsorsium nirlaba yaitu Khronos Group.
OpenGL bukan satu-satunya aplikasi render, pesaing OpenGL directX (keluaran microsoft) memiliki fungsi yang hampir sama, namun DirectX lebih banyak digunakan oleh sebagian besar game developer karena beberapa fungsi DirectX nampaknya lebih memudahkan game developer untuk membuat game. Tapi bukan berarti tidak ada yang memakai OpenGL, tiap-tiap render memiliki kelebihan dan kekurangannya tersendiri. OpenGL biasanya digunakan dengan bahasa pemrograman C/C++.
Untuk membuka data nya Klik LINK di bawah ini :
KLIK DI SINI !
Sebelum openGl tersedia,pengembang perangkat lunak harus menulis kode grafis 3D untuk setiap platform sistem operasi dan perangkat keras grafis yang berbeda. Namun,dengan OpenGL pengembang dapat membuat grafis dan efek khusus yang akan muncul hampir identik dengan sistem operasi atau perangkat keras yang mendukung OpenGL. Hal ini membuat pengembang game 3D dan program 3D untuk lebih mudah bagi mereka membuat membuat game dan program tersebut untuk berbagai platform.
OpenGL dikembangkan oleh Silicon Graphics Inc (SGI) pada tahun 1992 dan secara luas digunakan dalam CAD, realitas maya, visualisasi ilmiah, visualisasi informasi, dan simulasi penerbangan. Hal ini juga digunakan dalam video game, di mana bersaing dengan Direct3D on Microsft Windows platform OpenGL dikelola oleh sebuah teknologi konsorsium nirlaba yaitu Khronos Group.
OpenGL bukan satu-satunya aplikasi render, pesaing OpenGL directX (keluaran microsoft) memiliki fungsi yang hampir sama, namun DirectX lebih banyak digunakan oleh sebagian besar game developer karena beberapa fungsi DirectX nampaknya lebih memudahkan game developer untuk membuat game. Tapi bukan berarti tidak ada yang memakai OpenGL, tiap-tiap render memiliki kelebihan dan kekurangannya tersendiri. OpenGL biasanya digunakan dengan bahasa pemrograman C/C++.
Untuk membuka data nya Klik LINK di bawah ini :
KLIK DI SINI !
Selasa, 09 Oktober 2018
AI (ARTIFICIAL INTELEGENT)
1. DEFINISI AI
Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan adalah suatu sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia. Sistem ini dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan citra, perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.
Salah satu cabang Ilmu pengetahuan berhubungan dengan pemanfaatan mesin untuk memecahkan persoalan yang rumit dengan cara yang lebih manusiawi.
2. SEJARAH AI
Di awal abad 20, seorang penemu Spanyol yang bernama Torres Y. Quevedo, membuat sebuah mesin yang dapat mengskakmat raja laannya dengan sebuah raja dan ratu. Perkembangan secara sistematis kemudian dimulai ditemukannya komputer digital.
Pada tahun 1950-an Alan Turing seorang matematikawan dari Inggris. Pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bias 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 Mc Cathy dari Massachusets Institute of Technology (MIT) menciptakan bahasa pemrograman LISP.
Loghic Theorist (1956), diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema-teorema matematika.
Mesin Neural Network pertama oleh Marvin Minsky (1958).
Sad Sam, deprogram 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 percakapn.
Muncul logika samar (1965) yang merupakan pelaksanaan konsep samar di atas system 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 pertama.
Pada tahun 1972 bahasa Prolog dimunculkan.John Holland (1975) mengatakan bahwa setiap problem berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) secara umum dapat diformulasikan dalam terminologigenetika (Algoritma Genetika).Sistem catur AI mengalahkan manusia (Pecatur master)pada tahun 1991.Robotik, peranti mekanika yang diprogram untuk melakukan berbagai tugas.
3. CONTOH AI
*Game
Game playing (permainan game) merupakan bidang AI yang sangat popuker berupa permainan antara manusia melawan mesin yang mempunyai intelektual untuk berpikir.Bermain komputer memang menarik, bahkan sampai melupakan tugas utama yang lebih penting. Komputer dapat bereaksi dan menjawab tindakan tindakan yang di berikan oleh lawan main nya
*Natural Language Processing (NLP)
NLP mempelajari bagaimana bahasa alami itu diolah sedemikian hingga user dapat berkomunikasi dengan komputer. Konsentrasi ilmu ini adalah interaksi antara komputer dengan bahasa natural yang digunakan manusia, yakni bagaimana komputer melakukan ekstraksi informasi dari input yang berupa natural language dan atau menghasilkan output yang juga berupa natural language, misalnya pada system Automated online assistant seperti gambar 1.3 dan deteksi email spam yang cerdas
*Robotika dan Sistem Navigasi
Bidang ilmu inilah yang mempelajari bagaimana merancang robot yang berguna bagi industry dan mampu membantu manusia, bahkan yang nantinya bisa menggantikan fungsi manusia. Robot mampu melakukan beberapa task dengan berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Untuk melakukan hal tersebut, robot diperlengkapi dengan actuator seperti lengan, roda, kaki, dll. Kemudian, robot juga diperlengkapi dengan sensor, yang memampukan mereka untuk menerima dan bereaksi terhadap environment mereka Al-Jajari (1136-1206) seorang ilmuwan Islam pada dinasti Artuqid yang dianggap pertama kali menciptakan robot humanoid dimana berfungsi sebagai 4 musisi, hebat kan? Bahkan pada tahun 1796 sudah dihasilkan boneka mekanik bernama Karakuri yang mampu menuangkan air teh atau menulis karakter Kanji yang dibuat oleh Hisashige Tanaka.
SISTEM CERDAS
1. DEFINISI
Sistem Informasi Cerdas atau Intelligence Information System (IIS) didefinisikan sebagai 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.
Menggunakan informasi yang dimiliki untuk melakukan suatu pekerjaan dan menarik kesimpulan.
Beradaptasi dengan keadaan baru.
Berkomunikasi dengan penggunanya.
Sistem Informasi Cerdas (Intelligence Information System=IIS) dibagi menjadi 3 aspek utama (Baca Juga: Kerangka Metode dan Algoritma Sistem Informasi Cerdas), yaitu :
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence=AI)
Konsep dari AI adalah 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 mempunya 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=IS)
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.
Kedua bagian diatas (AI dan SC) akan membahas beberapa Algoritme dan metode dalam Sistem Informasi Cerdas yang diintegrasikan dengan Sistem Informasi. Sebagaimana telah dikatakan sebelumnya hasil yang didapatkan dari IIS adalah berupa sistem informasi yang dapat beradaptasi dan berkomunikasi dengan pengguna, memiliki akurasi yang optimal dengan diterapkannya beberapa algoritme. IIS juga mampu mengatasi beberapa masalah-masalah pada sistem informasi konfensional (biasa) yang sering mengalami beberapa kendala dalam permasalahan data. Pada IIS akan disinggung mengenai permasalah konsep dan teknik algoritme Data Mining dalam konteks luas yang berhubungan dengan preprocessing data, sehingga mampu diintegrasikan dengan IIS.
2. KARAKERISTIK SISTEM CERDAS
- Memiliki fasilitas informasi yang handal
- Mudah dimodifikasi
- Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer
- Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.
- Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
- Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.
- Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.
- Outputnya yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.
3. CONTOH SISTEM CERDAS BISNIS
SiStem pakar (expert system) yaitu sistem yang meniru kepakaran (keahlian) seseorang dalam bidang tertentu dalam menyelesaikan suatu permasalahan (Horn, 1986). Sistem pengolahan bahasa alami (natural language processing).
XSEL : Sistem pakar ini dapat bertindak sebagai asisten penjual, yang membantu penjual komputer DEC memilihkan pesanan pelanggan sesuai dengan kebutuhan.
Langganan:
Postingan (Atom)