Mungkin ada yang bertanya kenapa saya sekarang jadi rajin mengisi blog saya? Jawabannya adalah karena kini saya sudah sadar bahwa begitu banyak manfaat dan potensi yang dimiliki oleh blog. Berikut beberapa hal yang berhasil menyadarkan saya akan potensi besar yang dimiliki blog:
Belum lama ini saya sering membaca artikel mengenai web 2.0 (apa itu web 2.0? insya Allah saya kan buat artikelnya kapan-kapan). Blog itu sudah termasuk berkategori web2.0, karena pada blog terdapat unsur kolaborasi antar pengunjung melalui berbagai fitur seperti komentar, shoutbox dll. Pada semua artikel yang saya baca itu, semuanya menjabarkan tentang begitu besarnya potensi blog nantinya dimasa depan.
Akhir-akhir ini saya sering bertemu dengan para praktisi IT ngetop di Indonesia seperti pak romi (romisatriawahono.net - pendiri ilmukomputer.com), pak harry (harry.sufehmi.com - pendiri isnet, salah satu pengelola asiablogging.com), pak nukman (virtual.co.id/blog - pendiri virtual, pelaku blog korporat aseli Indonesia), pak agus (agusnizami.wordpress.com, ketua MIFTA) dll. Waktu bertemu dengan mereka obrolan saya tak jauh tentang trend perkembangan IT kedepan. Dan salah satu topik yang sering muncul adalah potensi web2.0 terutama blog. Dari obrolan dengan mereka saya mendapat banyak inspirasi tentang pentingnya memanfaatkan peluang dari potensi yang dimiliki oleh blog.
Dan yang tidak kalah penting adalah sahabat saya ilman yang begitu getol mempromosikan pentingnya ngeblog, sampai2 dia bikin situs sendiri khusus untuk memberi motivasi kepada orang lain untuk ngeblog. ini dia situsnya: www.ayongeblog.com
3 alasan diatas sudah sangat cukup bagi saya untuk ikut terlibat dalam memanfaatkan peluang besar dari blogging. Saya ingin mendapatkan banyak manfaat dari ngeblog, dan saya juga ingin menyebarkan sejuta manfaat dengan ngeblog. Ya, ngeblog memang punya banyak manfaat. Tapi kebermanfaatan blog itu tergantung pada tipe isi dari blog itu sendiri. Ada tipe tulisan dalam blog yang bermanfaat tapi ada juga yang tidak banyak gunanya. Berikut beberapa tipe tulisan blog yang bermanfaat:
Knowledge Sharing. Blog bisa menjadi sangat bermanfaat jika diisi dengan knowledge-knowledge yang bermanfaat buat orang banyak. Dengan blog, semua orang bisa dengan mudah mengeksternalisasikan knowledge yang dimilikinya ke publik. Sehingga dengan begitu knowledge yang dimilikinya itu bisa dishare ke orang lain dan menjadi bermanfaat buat orang yang membutuhkannya.
Bridge Blogging. Saya dapatkan istilah ini dari blog nya pak harry. Di blognya, pak harry seringkali menulis sesuatu dengan bahasa inggris. Disitu dia menjelaskan salah satu alasan dia menulis dalam bahasa inggris adalah supaya orang lain diluar Indonesia dapat membaca tulisannya dan mendapat gambaran tentang bagaimana sebenarnya kehidupan di Indonesia. Apa yang dilakukan oleh teman saya sisunyisenyap juga sangat bagus. Akhir2 ini dia mulai mengisi blognya dengan tulisan berbahasa inggris. Asalkan dia bisa konsisten, blognya itu bisa menjadi salah satu sarana baginya untuk belajar menulis dalam bahasa inggris sekaligus juga menjadi salah satu bridge blogger di Indonesia. Bridge blogging mampu menampilkan wajah sebenarnya dari suatu negeri, tanpa ada yang ditutup-tutupi, tanpa polesan disana-sini. Jika kondisi negeri itu bagus atau jelek maka benar-benar akan terlihat wajah sebenarnya dari negeri tersebut. Contoh yang sangat bagus dari bridge blogging ini adalah blog-blog yang dibuat oleh para blogger thailand yang memberikan gambaran sebenarnya tentang represi yang dilakukan junta militernya pada kaum biksu. Pemerintah thailand waktu itu sudah berupaya supaya kondisi ini tidak mencuat keluar. Namun untungnya ada blogger-blogger thailand yang memberitakan pada seluruh dunia bahwa kondisi thailand saat itu sedang kacau. Tanpa para bridge blogger di thailand, mungkin saat ini kondisi thailand belum berubah.
Ground Voice, Suara Akar Rumput. Dengan blog, orang dapat dengan leluasa menuliskan pendapatnya tentang suatu hal. Opini-opini yang muncul dari blogosphere kemudian bisa menjadi sebuah opini yang kuat yang mampu menunjukkan bagaimana sebenarnya pendapat masyarakat tentang suatu hal. Selama ini opini umum yang berkembang di masyarakat selalu dikendalikan oleh pihak media-media yang sudah besar dan berpengaruh. Dan kita sendiri juga tahu, bahwa saat ini hampir semua media didunia sudah kehilangan objektifitasnya. Banyak media yang sengaja dibuat oleh kelompok-kelompok tertentu untuk mengendalikan opini umum yang berlaku dimasyarakat. Dengan blog, opini umum yang berkembang bisa dikendalikan langsung oleh individu-individu yang terlibat. Dengan begitu, opini yang terbentuk adalah opini yang jujur langsung dari setiap individu dari masyarakat, tanpa dimanipulasi terlebih dahulu oleh pihak media. Contoh yang menarik dari fungsi blog sebagai suara akar rumput adalah yang terjadi di Cina belum lama ini (lupa kapan waktu pastinya). Di Cina, opini umum yang muncul dari para blogger disana mampu mendorong legislatif disana untuk merevisi suatu undang-undang (lupa UU/RUU ttg apa, klo gak salah tentang kependudukan)
Idea Incubation. Biasanya jika seseorang mempunyai suatu ide, ide tersebut tidak langsung direalisasikan. biasanya ide yang muncul dalam otaknya terpendam sekian lama untuk proses pematangan ide. seiring berjalannya waktu, dia akan menambahkan konsep-konsep pelengkap dari idenya itu. Dan biasanya suatu ide yang muncul dalam diri seseorang tidak akan direalisasikan jika tidak ada orang yang mendukung idenya tersebut. Oleh karena itu, jika suatu ide muncul dalam diri kita, akan sangat bagus kalau kita menginkubasikan ide tersebut selama beberapa lama sambil men-share ide tersebut ke beberapa orang yang mungkin akan mendukung ide yangt kita miliki. Setelah proses inkubasi tersebut, kita akan mendapatkan ide yang matang dan kita juga siap untuk merealisasikan ide tersebut dengan dukungan dari orang-orang yang terlibat dalam proses inkubasi ide kita sebelumnya. Nah… blog yang kita miliki bisa berperan sebagai tempat untuk meng-inkubasi-kan ide yang kita miliki. Kita bisa men-share ide yang kita miliki di blog kita supaya nantinya orang yang datang ke blog kita bisa ikut terlibat dalam proses inkubasi ide tersebut dengan memberikan tambahan ide dan juga dukungan buat kita untuk merealisasikan ide yang kita miliki.
Saya rasa diluar 4 potensi dan manfaat dari blog yang ditulis diatas, masih banyak lagi manfaat dan potensi yang dimiliki oleh blog. Namun disini saya hanya menuliskan apa yang saya miliki saja. Mungkin Anda dapat ikut membantu menambahkan manfaat-manfaat yang dimiliki oleh suatu blog.
Selasa, 16 September 2008
• Tentang Sistem Pemrosesan Transaksi/Transaction Process System (TPS
Tentang Sistem Pemrosesan Transaksi/Transaction Process System (TPS)
Sistem Pemrosesan Transaksi (SPT)
- Sistem informasi yang pertama kali diimplementasikan
- Fokus utama pada data transaksi
- Sesuai dengan namanya, sistem informasi ini digunakan untuk menghimpun, menyimpan, dan memproses data transaksi serta kadangkala mengendalikan keputusan yang merupakan bagian dari transaksi.
- Contoh yang mengendalikan keputusan adalah sistem pemrosesan transaksi yang sekaligus dapat memvalidasi keabsahan kartu kredit atau mencarikan rute pesawat terbang yang terbaik sesuai dengan kebutuhan pelanggan.
Sistem Pemrosesan Transaksi (SPT)
- Sistem informasi yang pertama kali diimplementasikan
- Fokus utama pada data transaksi
- Sesuai dengan namanya, sistem informasi ini digunakan untuk menghimpun, menyimpan, dan memproses data transaksi serta kadangkala mengendalikan keputusan yang merupakan bagian dari transaksi.
- Contoh yang mengendalikan keputusan adalah sistem pemrosesan transaksi yang sekaligus dapat memvalidasi keabsahan kartu kredit atau mencarikan rute pesawat terbang yang terbaik sesuai dengan kebutuhan pelanggan.
Tentang Enterprise Resource Planning ERP
Modul Enterprise Resource Planning (ERP)
Ditulis oleh Admin
LATAR BELAKANGSistem ERP adalah sebuah terminologi yang secara de facto adalah aplikasiyang dapat mendukung transaksi atau operasi sehari-hari yang berhubungandengan pengelolaan sumber daya sebuah perusahaan, seperti dana, manusia,mesin, suku cadang, waktu, material dan kapasitas.Sistem ERP dibagi atas beberapa sub-sistem yaitu sistem Financial, sistemDistribusi, sistem Manufaktur, sistem Maintenance dan sistem Human Resource.Untuk mengetahui bagaimana sistem ERP dapat membantu sistem operasi bisniskita, mari kita perhatikan suatu kasus kecil seperti di bawah ini:Katakanlah kita menerima order untuk 100 unit Produk A. Sistem ERP akanmembantu kita menghitung berapa yang dapat diproduksi berdasarkan segalaketerbatasan sumber daya yang ada pada kita saat ini. Apabila sumber dayatersebut tidak mencukupi, sistem ERP dapat menghitung berapa lagi sumberdayayang diperlukan, sekaligus membantu kita dalam proses pengadaannya. Ketikahendak mendistribusikan hasil produksi, sistem ERP juga dapat menentukancara pemuatan dan pengangkutan yang optimal kepada tujuan yang ditentukanpelanggan. Dalam proses ini, tentunya segala aspek yang berhubungan dengankeuangan akan tercatat dalam sistem ERP tersebut termasuk menghitung berapabiaya produksi dari 100 unit tersebut.Dapat kita lihat bahwa data atau transaksi yang dicatat pada satufungsi/bagian sering digunakan oleh fungsi/bagian yang lain. Misalnya daftarproduk bisa dipakai oleh bagian pembelian, bagian perbekalan, bagianproduksi, bagian gudang, bagian pengangkutan, bagian keuangan dansebagainya. Oleh karena itu, unsur 'integrasi' itu sangat penting danmerupakan tantangan besar bagi vendor vendor sistem ERP.Pada prinsipnya, dengan sistem ERP sebuah industri dapat dijalankan secaraoptimal dan dapat mengurangi biaya-biaya operasional yang tidak efisienseperti biaya inventory (slow moving part, dll.), biaya kerugian akibat'machine fault' dll. Dinegara-negara maju yang sudah didukung olehinfrastruktur yang memadaipun, mereka sudah dapat menerapkan konsep JIT(Just-In-Time). Di sini, segala sumberdaya untuk produksi benar-benardisediakan hanya pada saat diperlukan (fast moving).Termasuk juga penyedian suku cadang untuk maintenance, jadwal perbaikan(service) untuk mencegah terjadinya machine fault, inventory, dsb.Bagi industri yang memerlukan efisiensi dan komputerisasi dari segipenjualan, maka ada tambahan bagi konsep ERP yang bernama Sales ForceAutomation (SFA). Sistem ini merupakan suatu bagianpenting dari suatu rantai pengadaan (Supply Chain) ERP. Pada dasarnya, Salesyang dilengkapi dengan SFA dapat bekerja lebih efisien karena semuainformasi mengenai suatu pelanggan atauproduk yang dipasarkan ada di databasenya.Khusus untuk industri yang bersifat assemble-to-order atau make-to-orderseperti industri pesawat, perkapalan, automobil, truk dan industri beratlainnya, sistem ERP dapat juga dilengkapi dengan Sales Configuration System(SCS). Dengan SCS, Sales dapat memberikan penawaran serta proposal yangdilengkapi dengan gambar, spesifikasi, harga berdasarkan keinginan/pesananpelanggan. Misalnya saja seorang calon pelanggan menelpon untuk mendapatkantawaran sebuah mobil dengan berbagai kombinasi yang mencakup warna biru,roda racing, mesin V6 dengan spoiler sport dan lain-lain. Dengan SCS, Salesdapat menberikan harga mobil dengan kombinasi tersebut pada saat itu juga.Sistem ERP dirancang berdasarkan proses bisnis yang dianggap 'best practice'proses umum yang paling layak di tiru. Misalnya, bagaimana proses umumyang sebenarnya berlaku untuk pembelian (purchasing), penyusunan stok digudang dan sebagainya.Untuk mendapatkan manfaat yang sebesar-besarnya dari sistem ERP, makaindustri kita juga haurs mengikuti 'best practice process' (proses umumterbaik) yang berlaku. Disini banyak timbul masalah dan tantangan bagiindustri kita di Indonesia. Tantangannya misalnya, bagaimana merubah proseskerja kita menjadi sesuai dengan proses kerja yang dihendaki oleh sistemERP, atau, merubah sistem ERP untuk menyesuaikan proses kerja kita.Proses penyesuaian itu sering disebut sebagai proses Implementasi. Jikadalam kegiatan implementasi diperlukan perubahan proses kerja yang cukupmendasar, maka perusahaan ini harus melakukan Business Process Reengineering(BPR) yang dapat memakan waktu berbulan bulan.Sebagai kesimpulan, sistem ERP adalah paket software yang sangat dibutuhkanuntuk mengelola sebuah industri secara efisien dan produktif. Secara defacto, sistem ERP harus menyentuh segala aspek sumber daya perusahaan yaitudana, manusia, waktu, material dan kapasitas. Untuk lebih meningkatkan kemapuan Sistem ERP perlu ditambah modul CRM, SRM, PLM dan juga Project Management. Karena sistem ERP dirancang dengan suatu proses kerja 'best practice', maka hal ini merupakan tantangan implementor ERP untuk melakukan implementasi sistem ERP di suatu perusahaan.Modul-modul Enterprise Resource Planning (ERP) Systems :1. Item Master Management (IMM)2. Bill Of Material (BOM)3. Demand Management (DM)4. Sales and Order Management (SOM)5. Master Production Scheduling (MPS)6. Material Requirements Planning (MRP)7. Capacity Requirement Planning 8. Inventory Mangement (INV)9. Shop Floor Control (SFC)10. Purchasing Management (PUR)11. General Ledger (GL)12. Account Payable (AP)13. Account Receivable (AR)14. Cost Control (CO)15. Financial Reporting (FIR)
Ditulis oleh Admin
LATAR BELAKANGSistem ERP adalah sebuah terminologi yang secara de facto adalah aplikasiyang dapat mendukung transaksi atau operasi sehari-hari yang berhubungandengan pengelolaan sumber daya sebuah perusahaan, seperti dana, manusia,mesin, suku cadang, waktu, material dan kapasitas.Sistem ERP dibagi atas beberapa sub-sistem yaitu sistem Financial, sistemDistribusi, sistem Manufaktur, sistem Maintenance dan sistem Human Resource.Untuk mengetahui bagaimana sistem ERP dapat membantu sistem operasi bisniskita, mari kita perhatikan suatu kasus kecil seperti di bawah ini:Katakanlah kita menerima order untuk 100 unit Produk A. Sistem ERP akanmembantu kita menghitung berapa yang dapat diproduksi berdasarkan segalaketerbatasan sumber daya yang ada pada kita saat ini. Apabila sumber dayatersebut tidak mencukupi, sistem ERP dapat menghitung berapa lagi sumberdayayang diperlukan, sekaligus membantu kita dalam proses pengadaannya. Ketikahendak mendistribusikan hasil produksi, sistem ERP juga dapat menentukancara pemuatan dan pengangkutan yang optimal kepada tujuan yang ditentukanpelanggan. Dalam proses ini, tentunya segala aspek yang berhubungan dengankeuangan akan tercatat dalam sistem ERP tersebut termasuk menghitung berapabiaya produksi dari 100 unit tersebut.Dapat kita lihat bahwa data atau transaksi yang dicatat pada satufungsi/bagian sering digunakan oleh fungsi/bagian yang lain. Misalnya daftarproduk bisa dipakai oleh bagian pembelian, bagian perbekalan, bagianproduksi, bagian gudang, bagian pengangkutan, bagian keuangan dansebagainya. Oleh karena itu, unsur 'integrasi' itu sangat penting danmerupakan tantangan besar bagi vendor vendor sistem ERP.Pada prinsipnya, dengan sistem ERP sebuah industri dapat dijalankan secaraoptimal dan dapat mengurangi biaya-biaya operasional yang tidak efisienseperti biaya inventory (slow moving part, dll.), biaya kerugian akibat'machine fault' dll. Dinegara-negara maju yang sudah didukung olehinfrastruktur yang memadaipun, mereka sudah dapat menerapkan konsep JIT(Just-In-Time). Di sini, segala sumberdaya untuk produksi benar-benardisediakan hanya pada saat diperlukan (fast moving).Termasuk juga penyedian suku cadang untuk maintenance, jadwal perbaikan(service) untuk mencegah terjadinya machine fault, inventory, dsb.Bagi industri yang memerlukan efisiensi dan komputerisasi dari segipenjualan, maka ada tambahan bagi konsep ERP yang bernama Sales ForceAutomation (SFA). Sistem ini merupakan suatu bagianpenting dari suatu rantai pengadaan (Supply Chain) ERP. Pada dasarnya, Salesyang dilengkapi dengan SFA dapat bekerja lebih efisien karena semuainformasi mengenai suatu pelanggan atauproduk yang dipasarkan ada di databasenya.Khusus untuk industri yang bersifat assemble-to-order atau make-to-orderseperti industri pesawat, perkapalan, automobil, truk dan industri beratlainnya, sistem ERP dapat juga dilengkapi dengan Sales Configuration System(SCS). Dengan SCS, Sales dapat memberikan penawaran serta proposal yangdilengkapi dengan gambar, spesifikasi, harga berdasarkan keinginan/pesananpelanggan. Misalnya saja seorang calon pelanggan menelpon untuk mendapatkantawaran sebuah mobil dengan berbagai kombinasi yang mencakup warna biru,roda racing, mesin V6 dengan spoiler sport dan lain-lain. Dengan SCS, Salesdapat menberikan harga mobil dengan kombinasi tersebut pada saat itu juga.Sistem ERP dirancang berdasarkan proses bisnis yang dianggap 'best practice'proses umum yang paling layak di tiru. Misalnya, bagaimana proses umumyang sebenarnya berlaku untuk pembelian (purchasing), penyusunan stok digudang dan sebagainya.Untuk mendapatkan manfaat yang sebesar-besarnya dari sistem ERP, makaindustri kita juga haurs mengikuti 'best practice process' (proses umumterbaik) yang berlaku. Disini banyak timbul masalah dan tantangan bagiindustri kita di Indonesia. Tantangannya misalnya, bagaimana merubah proseskerja kita menjadi sesuai dengan proses kerja yang dihendaki oleh sistemERP, atau, merubah sistem ERP untuk menyesuaikan proses kerja kita.Proses penyesuaian itu sering disebut sebagai proses Implementasi. Jikadalam kegiatan implementasi diperlukan perubahan proses kerja yang cukupmendasar, maka perusahaan ini harus melakukan Business Process Reengineering(BPR) yang dapat memakan waktu berbulan bulan.Sebagai kesimpulan, sistem ERP adalah paket software yang sangat dibutuhkanuntuk mengelola sebuah industri secara efisien dan produktif. Secara defacto, sistem ERP harus menyentuh segala aspek sumber daya perusahaan yaitudana, manusia, waktu, material dan kapasitas. Untuk lebih meningkatkan kemapuan Sistem ERP perlu ditambah modul CRM, SRM, PLM dan juga Project Management. Karena sistem ERP dirancang dengan suatu proses kerja 'best practice', maka hal ini merupakan tantangan implementor ERP untuk melakukan implementasi sistem ERP di suatu perusahaan.Modul-modul Enterprise Resource Planning (ERP) Systems :1. Item Master Management (IMM)2. Bill Of Material (BOM)3. Demand Management (DM)4. Sales and Order Management (SOM)5. Master Production Scheduling (MPS)6. Material Requirements Planning (MRP)7. Capacity Requirement Planning 8. Inventory Mangement (INV)9. Shop Floor Control (SFC)10. Purchasing Management (PUR)11. General Ledger (GL)12. Account Payable (AP)13. Account Receivable (AR)14. Cost Control (CO)15. Financial Reporting (FIR)
Tentang Intelegent Artificial IA,
Artificial Intelligent (AI)
Ditulis oleh Budiman
Monday, 05 November 2007
Artificial Intelligent (AI) adalah ilmu pengetahuan yang bergerak dalam pembuatan mesin yang cerdas. (sumber: John McCarthy). Mesin yang cerdas dapat diartikan sebagai mesin yang dapat melakukan hal-hal tertentu, yang memerlukan kecerdasan apabila dilakukan oleh manusia.
Kegiatan dalam AI yang disebut sebagai kegiatan yang ‘cerdas’ antara lain adalah: learning, reasoning, problem solving, perception, and language understanding.
1) Learning
Pembelajaran (Learning) terbagi ke dalam tiga bentuk, yaitu: Trial-and-error , Rote Learning , dan Generalization .
2) Reasoning
Reasoning merupakan pembentukan kesimpulan yang sesuai dengan situasi yang terjadi. Kesimpulan tersebut dapat diklasifikasikan menjadi pengaruh deduktif dan induktif.
Pada pengaruh deduktif, kebenaran dari alasan akan menjamin kebenaran dari kesimpulannya. Contoh: Akbar bisa berada di rumah atau di kampus, jika ia ada dirumah maka ia pasti tidak berada di kampus.
Sedangkan pada pengaruh induktif, kebenaran dari alasan hanya memperkuat kesimpulan. Untuk selanjutnya, tetap dibutuhkan penelitian lebih lanjut untuk menghindari terjadinya kesimpulan yang salah. Contoh: Kemarin Akbar tidak masuk sekolah karena sakit, hari ini ia juga tidak masuk sekolah. Mungkin hari ini ia tidak masuk sekolah karena sakit.
Telah banyak kesuksesan di dalam pembuatan program komputer yang mampu melakukan reasoning. Proses reasoning yang dimaksud adalah proses pembuatan kesimpulan yang relevan dengan tugas dan situasi yang dihadapi. Namun demikian, masalah terbesar yang dihadapi oleh AI dalam implementasi reasoning adalah memberikan program komputer tersebut kemampuan untuk membedakan antara hal yang relevan dan tidak relevan
3) Problem Solving
Program AI dapat memecahkan masalah-masalah seperti: bagaimana menemukan langkah-langkah untuk memenangkan permainan catur di komputer, bagaimana mengidentifikasi manusia dari foto mereka, dan rencana rangkaian perpindahan tubuh dari robot untuk melakuan tugas yang diberikan oleh manusia.
Salah satu tujuan umum yang digunakan oleh AI adalah “means-end analysis”. Means-end analysis merupakan kemampuan mesin untuk menganalisa kegiatan yang dapat dilakukannya, sehingga dapat menciptakan keadaan yang berbeda antara kondisi awal dan kondisi akhir. Contoh: program pada mesin robot sederhana yang dapat melakukan aksi mengangkat dan meletakan barang, bergerak maju, mundur, ke kiri, dan ke kanan.
4) Perception
Sebuah persepsi diawali dengan proses merekam keadaan lingkungan oleh organ perasa atau indra. Hasil rekaman ini kemudian diproses untuk dapat mengenali dan menganalisis tiap gambar menjadi objek, fitur, dan hubungan-hubungan di dalamnya. Dengan kemampuan merekam lingkungan dan mengenali tiap objek, fitur, dan hubungannya, maka persepsi dapat diimplementasikan dalam AI sebagai salah satu faktor untuk mengasilkan mesin cerdas yang dapat mengerjakan tugas spesifik.
Contoh: FREDDY (stationery robot) yang dirakit di Universitas Edinburgh pada tahun 1966-1973. FREDDY memiliki ”mata” berupa televisi bergerak dan ”tangan” penjepit yang membuatnya mampu mengenali berbagai jenis objek serta hubungannya dan bisa melakukan perakitan komponen-konponen sederhana, dengan cara memilih dari beragam tumpukan komponen yang ada (contoh: perakitan mainan anak).
5) Language Understanding
Sistem bahasa adalah kumpulan dari tanda yang memiliki arti tertentu. Contohnya adalah lampu lalu lintas. Lampu lalu lintas dikategorikan sebagai sistem bahasa karena memiliki arti tertentu. Namun, tetap terdapat perbedaan antara sistem bahasa komputer dengan bahasa manusia. Komputer, walaupun bisa merespon pada bahasa yang utuh (misal: bahasa Inggris), tetap saja tidak akan benar-benar memahami arti dari bahasa tersebut. Pada kenyataaannya, komputer memang hanya menggunakan bahasa tersebut tanpa dapat memahaminya.
Pada manusia, proses respon terhadap bahasa tidak hanya sekedar penggunaan, namun lebih ditekankan pada pemahaman. Manusia, setelah mempelajari bahasa, akan dapat ambil bagian dalam suatu komunitas serta melakukan interaksi dengan pengguna bahasa lainnya.
Untuk dapat menciptakan mesin yang cerdas, yang dapat melakukan berbagai aktivitas di atas, AI menghubungkan antara ilmu pengetahuan komputerisasi, psikologi, filosofi, teknik, dan neuoscience dengan kecerdasan dalam bertindak, belajar, dan beradaptasi yang lebih lanjut dikembangkan dengan mesin dan komputer.
Contoh-contoh Aplikasi AI
1. ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility)
2. AIBO (Artificial Intelligence roBOt)
3. Tamagotchi
Terakhir diperbaharui ( Monday, 05 November 2007 )
Ditulis oleh Budiman
Monday, 05 November 2007
Artificial Intelligent (AI) adalah ilmu pengetahuan yang bergerak dalam pembuatan mesin yang cerdas. (sumber: John McCarthy). Mesin yang cerdas dapat diartikan sebagai mesin yang dapat melakukan hal-hal tertentu, yang memerlukan kecerdasan apabila dilakukan oleh manusia.
Kegiatan dalam AI yang disebut sebagai kegiatan yang ‘cerdas’ antara lain adalah: learning, reasoning, problem solving, perception, and language understanding.
1) Learning
Pembelajaran (Learning) terbagi ke dalam tiga bentuk, yaitu: Trial-and-error , Rote Learning , dan Generalization .
2) Reasoning
Reasoning merupakan pembentukan kesimpulan yang sesuai dengan situasi yang terjadi. Kesimpulan tersebut dapat diklasifikasikan menjadi pengaruh deduktif dan induktif.
Pada pengaruh deduktif, kebenaran dari alasan akan menjamin kebenaran dari kesimpulannya. Contoh: Akbar bisa berada di rumah atau di kampus, jika ia ada dirumah maka ia pasti tidak berada di kampus.
Sedangkan pada pengaruh induktif, kebenaran dari alasan hanya memperkuat kesimpulan. Untuk selanjutnya, tetap dibutuhkan penelitian lebih lanjut untuk menghindari terjadinya kesimpulan yang salah. Contoh: Kemarin Akbar tidak masuk sekolah karena sakit, hari ini ia juga tidak masuk sekolah. Mungkin hari ini ia tidak masuk sekolah karena sakit.
Telah banyak kesuksesan di dalam pembuatan program komputer yang mampu melakukan reasoning. Proses reasoning yang dimaksud adalah proses pembuatan kesimpulan yang relevan dengan tugas dan situasi yang dihadapi. Namun demikian, masalah terbesar yang dihadapi oleh AI dalam implementasi reasoning adalah memberikan program komputer tersebut kemampuan untuk membedakan antara hal yang relevan dan tidak relevan
3) Problem Solving
Program AI dapat memecahkan masalah-masalah seperti: bagaimana menemukan langkah-langkah untuk memenangkan permainan catur di komputer, bagaimana mengidentifikasi manusia dari foto mereka, dan rencana rangkaian perpindahan tubuh dari robot untuk melakuan tugas yang diberikan oleh manusia.
Salah satu tujuan umum yang digunakan oleh AI adalah “means-end analysis”. Means-end analysis merupakan kemampuan mesin untuk menganalisa kegiatan yang dapat dilakukannya, sehingga dapat menciptakan keadaan yang berbeda antara kondisi awal dan kondisi akhir. Contoh: program pada mesin robot sederhana yang dapat melakukan aksi mengangkat dan meletakan barang, bergerak maju, mundur, ke kiri, dan ke kanan.
4) Perception
Sebuah persepsi diawali dengan proses merekam keadaan lingkungan oleh organ perasa atau indra. Hasil rekaman ini kemudian diproses untuk dapat mengenali dan menganalisis tiap gambar menjadi objek, fitur, dan hubungan-hubungan di dalamnya. Dengan kemampuan merekam lingkungan dan mengenali tiap objek, fitur, dan hubungannya, maka persepsi dapat diimplementasikan dalam AI sebagai salah satu faktor untuk mengasilkan mesin cerdas yang dapat mengerjakan tugas spesifik.
Contoh: FREDDY (stationery robot) yang dirakit di Universitas Edinburgh pada tahun 1966-1973. FREDDY memiliki ”mata” berupa televisi bergerak dan ”tangan” penjepit yang membuatnya mampu mengenali berbagai jenis objek serta hubungannya dan bisa melakukan perakitan komponen-konponen sederhana, dengan cara memilih dari beragam tumpukan komponen yang ada (contoh: perakitan mainan anak).
5) Language Understanding
Sistem bahasa adalah kumpulan dari tanda yang memiliki arti tertentu. Contohnya adalah lampu lalu lintas. Lampu lalu lintas dikategorikan sebagai sistem bahasa karena memiliki arti tertentu. Namun, tetap terdapat perbedaan antara sistem bahasa komputer dengan bahasa manusia. Komputer, walaupun bisa merespon pada bahasa yang utuh (misal: bahasa Inggris), tetap saja tidak akan benar-benar memahami arti dari bahasa tersebut. Pada kenyataaannya, komputer memang hanya menggunakan bahasa tersebut tanpa dapat memahaminya.
Pada manusia, proses respon terhadap bahasa tidak hanya sekedar penggunaan, namun lebih ditekankan pada pemahaman. Manusia, setelah mempelajari bahasa, akan dapat ambil bagian dalam suatu komunitas serta melakukan interaksi dengan pengguna bahasa lainnya.
Untuk dapat menciptakan mesin yang cerdas, yang dapat melakukan berbagai aktivitas di atas, AI menghubungkan antara ilmu pengetahuan komputerisasi, psikologi, filosofi, teknik, dan neuoscience dengan kecerdasan dalam bertindak, belajar, dan beradaptasi yang lebih lanjut dikembangkan dengan mesin dan komputer.
Contoh-contoh Aplikasi AI
1. ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility)
2. AIBO (Artificial Intelligence roBOt)
3. Tamagotchi
Terakhir diperbaharui ( Monday, 05 November 2007 )
Ditulis oleh Budiman
Monday, 05 November 2007
Artificial Intelligent (AI) adalah ilmu pengetahuan yang bergerak dalam pembuatan mesin yang cerdas. (sumber: John McCarthy). Mesin yang cerdas dapat diartikan sebagai mesin yang dapat melakukan hal-hal tertentu, yang memerlukan kecerdasan apabila dilakukan oleh manusia.
Kegiatan dalam AI yang disebut sebagai kegiatan yang ‘cerdas’ antara lain adalah: learning, reasoning, problem solving, perception, and language understanding.
1) Learning
Pembelajaran (Learning) terbagi ke dalam tiga bentuk, yaitu: Trial-and-error , Rote Learning , dan Generalization .
2) Reasoning
Reasoning merupakan pembentukan kesimpulan yang sesuai dengan situasi yang terjadi. Kesimpulan tersebut dapat diklasifikasikan menjadi pengaruh deduktif dan induktif.
Pada pengaruh deduktif, kebenaran dari alasan akan menjamin kebenaran dari kesimpulannya. Contoh: Akbar bisa berada di rumah atau di kampus, jika ia ada dirumah maka ia pasti tidak berada di kampus.
Sedangkan pada pengaruh induktif, kebenaran dari alasan hanya memperkuat kesimpulan. Untuk selanjutnya, tetap dibutuhkan penelitian lebih lanjut untuk menghindari terjadinya kesimpulan yang salah. Contoh: Kemarin Akbar tidak masuk sekolah karena sakit, hari ini ia juga tidak masuk sekolah. Mungkin hari ini ia tidak masuk sekolah karena sakit.
Telah banyak kesuksesan di dalam pembuatan program komputer yang mampu melakukan reasoning. Proses reasoning yang dimaksud adalah proses pembuatan kesimpulan yang relevan dengan tugas dan situasi yang dihadapi. Namun demikian, masalah terbesar yang dihadapi oleh AI dalam implementasi reasoning adalah memberikan program komputer tersebut kemampuan untuk membedakan antara hal yang relevan dan tidak relevan
3) Problem Solving
Program AI dapat memecahkan masalah-masalah seperti: bagaimana menemukan langkah-langkah untuk memenangkan permainan catur di komputer, bagaimana mengidentifikasi manusia dari foto mereka, dan rencana rangkaian perpindahan tubuh dari robot untuk melakuan tugas yang diberikan oleh manusia.
Salah satu tujuan umum yang digunakan oleh AI adalah “means-end analysis”. Means-end analysis merupakan kemampuan mesin untuk menganalisa kegiatan yang dapat dilakukannya, sehingga dapat menciptakan keadaan yang berbeda antara kondisi awal dan kondisi akhir. Contoh: program pada mesin robot sederhana yang dapat melakukan aksi mengangkat dan meletakan barang, bergerak maju, mundur, ke kiri, dan ke kanan.
4) Perception
Sebuah persepsi diawali dengan proses merekam keadaan lingkungan oleh organ perasa atau indra. Hasil rekaman ini kemudian diproses untuk dapat mengenali dan menganalisis tiap gambar menjadi objek, fitur, dan hubungan-hubungan di dalamnya. Dengan kemampuan merekam lingkungan dan mengenali tiap objek, fitur, dan hubungannya, maka persepsi dapat diimplementasikan dalam AI sebagai salah satu faktor untuk mengasilkan mesin cerdas yang dapat mengerjakan tugas spesifik.
Contoh: FREDDY (stationery robot) yang dirakit di Universitas Edinburgh pada tahun 1966-1973. FREDDY memiliki ”mata” berupa televisi bergerak dan ”tangan” penjepit yang membuatnya mampu mengenali berbagai jenis objek serta hubungannya dan bisa melakukan perakitan komponen-konponen sederhana, dengan cara memilih dari beragam tumpukan komponen yang ada (contoh: perakitan mainan anak).
5) Language Understanding
Sistem bahasa adalah kumpulan dari tanda yang memiliki arti tertentu. Contohnya adalah lampu lalu lintas. Lampu lalu lintas dikategorikan sebagai sistem bahasa karena memiliki arti tertentu. Namun, tetap terdapat perbedaan antara sistem bahasa komputer dengan bahasa manusia. Komputer, walaupun bisa merespon pada bahasa yang utuh (misal: bahasa Inggris), tetap saja tidak akan benar-benar memahami arti dari bahasa tersebut. Pada kenyataaannya, komputer memang hanya menggunakan bahasa tersebut tanpa dapat memahaminya.
Pada manusia, proses respon terhadap bahasa tidak hanya sekedar penggunaan, namun lebih ditekankan pada pemahaman. Manusia, setelah mempelajari bahasa, akan dapat ambil bagian dalam suatu komunitas serta melakukan interaksi dengan pengguna bahasa lainnya.
Untuk dapat menciptakan mesin yang cerdas, yang dapat melakukan berbagai aktivitas di atas, AI menghubungkan antara ilmu pengetahuan komputerisasi, psikologi, filosofi, teknik, dan neuoscience dengan kecerdasan dalam bertindak, belajar, dan beradaptasi yang lebih lanjut dikembangkan dengan mesin dan komputer.
Contoh-contoh Aplikasi AI
1. ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility)
2. AIBO (Artificial Intelligence roBOt)
3. Tamagotchi
Terakhir diperbaharui ( Monday, 05 November 2007 )
Ditulis oleh Budiman
Monday, 05 November 2007
Artificial Intelligent (AI) adalah ilmu pengetahuan yang bergerak dalam pembuatan mesin yang cerdas. (sumber: John McCarthy). Mesin yang cerdas dapat diartikan sebagai mesin yang dapat melakukan hal-hal tertentu, yang memerlukan kecerdasan apabila dilakukan oleh manusia.
Kegiatan dalam AI yang disebut sebagai kegiatan yang ‘cerdas’ antara lain adalah: learning, reasoning, problem solving, perception, and language understanding.
1) Learning
Pembelajaran (Learning) terbagi ke dalam tiga bentuk, yaitu: Trial-and-error , Rote Learning , dan Generalization .
2) Reasoning
Reasoning merupakan pembentukan kesimpulan yang sesuai dengan situasi yang terjadi. Kesimpulan tersebut dapat diklasifikasikan menjadi pengaruh deduktif dan induktif.
Pada pengaruh deduktif, kebenaran dari alasan akan menjamin kebenaran dari kesimpulannya. Contoh: Akbar bisa berada di rumah atau di kampus, jika ia ada dirumah maka ia pasti tidak berada di kampus.
Sedangkan pada pengaruh induktif, kebenaran dari alasan hanya memperkuat kesimpulan. Untuk selanjutnya, tetap dibutuhkan penelitian lebih lanjut untuk menghindari terjadinya kesimpulan yang salah. Contoh: Kemarin Akbar tidak masuk sekolah karena sakit, hari ini ia juga tidak masuk sekolah. Mungkin hari ini ia tidak masuk sekolah karena sakit.
Telah banyak kesuksesan di dalam pembuatan program komputer yang mampu melakukan reasoning. Proses reasoning yang dimaksud adalah proses pembuatan kesimpulan yang relevan dengan tugas dan situasi yang dihadapi. Namun demikian, masalah terbesar yang dihadapi oleh AI dalam implementasi reasoning adalah memberikan program komputer tersebut kemampuan untuk membedakan antara hal yang relevan dan tidak relevan
3) Problem Solving
Program AI dapat memecahkan masalah-masalah seperti: bagaimana menemukan langkah-langkah untuk memenangkan permainan catur di komputer, bagaimana mengidentifikasi manusia dari foto mereka, dan rencana rangkaian perpindahan tubuh dari robot untuk melakuan tugas yang diberikan oleh manusia.
Salah satu tujuan umum yang digunakan oleh AI adalah “means-end analysis”. Means-end analysis merupakan kemampuan mesin untuk menganalisa kegiatan yang dapat dilakukannya, sehingga dapat menciptakan keadaan yang berbeda antara kondisi awal dan kondisi akhir. Contoh: program pada mesin robot sederhana yang dapat melakukan aksi mengangkat dan meletakan barang, bergerak maju, mundur, ke kiri, dan ke kanan.
4) Perception
Sebuah persepsi diawali dengan proses merekam keadaan lingkungan oleh organ perasa atau indra. Hasil rekaman ini kemudian diproses untuk dapat mengenali dan menganalisis tiap gambar menjadi objek, fitur, dan hubungan-hubungan di dalamnya. Dengan kemampuan merekam lingkungan dan mengenali tiap objek, fitur, dan hubungannya, maka persepsi dapat diimplementasikan dalam AI sebagai salah satu faktor untuk mengasilkan mesin cerdas yang dapat mengerjakan tugas spesifik.
Contoh: FREDDY (stationery robot) yang dirakit di Universitas Edinburgh pada tahun 1966-1973. FREDDY memiliki ”mata” berupa televisi bergerak dan ”tangan” penjepit yang membuatnya mampu mengenali berbagai jenis objek serta hubungannya dan bisa melakukan perakitan komponen-konponen sederhana, dengan cara memilih dari beragam tumpukan komponen yang ada (contoh: perakitan mainan anak).
5) Language Understanding
Sistem bahasa adalah kumpulan dari tanda yang memiliki arti tertentu. Contohnya adalah lampu lalu lintas. Lampu lalu lintas dikategorikan sebagai sistem bahasa karena memiliki arti tertentu. Namun, tetap terdapat perbedaan antara sistem bahasa komputer dengan bahasa manusia. Komputer, walaupun bisa merespon pada bahasa yang utuh (misal: bahasa Inggris), tetap saja tidak akan benar-benar memahami arti dari bahasa tersebut. Pada kenyataaannya, komputer memang hanya menggunakan bahasa tersebut tanpa dapat memahaminya.
Pada manusia, proses respon terhadap bahasa tidak hanya sekedar penggunaan, namun lebih ditekankan pada pemahaman. Manusia, setelah mempelajari bahasa, akan dapat ambil bagian dalam suatu komunitas serta melakukan interaksi dengan pengguna bahasa lainnya.
Untuk dapat menciptakan mesin yang cerdas, yang dapat melakukan berbagai aktivitas di atas, AI menghubungkan antara ilmu pengetahuan komputerisasi, psikologi, filosofi, teknik, dan neuoscience dengan kecerdasan dalam bertindak, belajar, dan beradaptasi yang lebih lanjut dikembangkan dengan mesin dan komputer.
Contoh-contoh Aplikasi AI
1. ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility)
2. AIBO (Artificial Intelligence roBOt)
3. Tamagotchi
Terakhir diperbaharui ( Monday, 05 November 2007 )
Tentang Intelegent Artificial IA,
Artificial Intellegence
Apakah AI itu?Ada beberapa definisi yang diajukan oleh para ahli mengenai Artificial Intellegence. Salah satu definisi yang cukup jelas adalah :
Artificial Intellegence adalah sebagian dari komputer sains yang mempelajari (dalam arti merancang) sistem komputer yang berintelegensi, yaitu sistem yang memiliki karakteristik berpikir seperti manusia. (Avron Barr dan Edward E. Feigenbaum dalam bukunya "The handbook of AI").
Sementara ini komputer memang sudah sangat pandai dalam menghitung atau proses numerik. Kehebatan lainnya adalah kemampuan menyimpan data dan kemampuan mengerjakan operasi yang berulang dengan cepat dan tidak bosan-bosannya. Sejauh itu komputer belum memiliki intelegensi. Dimana dalam intelegensi ini terdapat komponen yang paling vital yang tidak dimiliki oleh komputer, yaitu ‘common sense’. Sense = kemengertian; common = umum. Secara sederhana, common sense adalah sesuatu yang membuat kita tidak sekedar memproses informasi, namun kita mengerti informasi tersebut. Kemengertian ini dimiliki oleh umum atau semua orang (normal), jadi disebut ‘kemengertian umum’.
Bagaimana caranya kita dapat membuat komputer yang berintelegensi ?
Bila kita melihat perbandingan antara otak manusia dengan mikroprosesor (otak komputer) pada tabel yang pernah digambarkan oleh Prof. Samaun Samadikun, otak manusia ‘kalah’ dalam hal waktu tunda propagasi, oleh karena itu manusia kalah dalam kecepatan perhitungan numerik. Dalam aspek lainnya otak manusia jauh di atas angin, terutama dalam tata letak dan jumlah elemennya. Sedangkan metoda pemrosesan secara paralel dalam komputer kini sudah dikembangkan untuk menggantikan kedudukan metoda pemrosesan yang diperkenalkan oleh Jon von Neumann, yaitu metoda pemrosesan sekuensial.
Lay Out Jumlah device Volume Kerapatan Disipasi daya Fan in Waktu tunda propagasi Arsitektur Bahan dasar
Mikroprosesor
Dua Dimensi ± 5 juta transistor ± 0,01 cm3 50 juta device/cm3 7 watt <10 10 nanodetik/gate Von Neumann Silicon
Otak Manusia
Tiga dimensi ± 10 milyar neuron 1000 cm3 10 juta device/cm3 10 watt 1 s/d 100 ribu 1 milidetik/neuron non Von Neumann Organik
Sekarang ini Artificial Intellegence, dalam usahanya menirukan intelegensi manusia, belum mengadakan pendekatan dalam bentuk fisiknya melainkan dari sisi yang lain. Pertama-tama diadakan studi mengenai teori dasar mekanisme proses terjadinya intelegensi. Bidang ini disebut ‘Cognitive Science’. Dari teori dasar ini dibuatlah suatu model untuk disimulasikan pada komputer. Model ini masih mempunyai unsur pendugaan yang hasilnya nanti harus dites keabsahannya terhadap teori dasar yang mendukungnya tadi, apakah sudah dapat menirukan intelegensi atau belum.
Simbolik dan Non-Algoritmik
Bila kita melihat bagaimana cara kerja komputer modern sekarang ini yang belum berlandaskan AI. Mula-mula kita memberikan suatu program. Lalu, komputer akan mengerjakan dengan proses secara numerik setahap demi setahap setiap instruksi dari awal sampai akhir sesuai dengan program yang kita berikan. Di sini ada dua hal penting yang berbeda dengan cara kerja otak manusia. Pertama, komputer memproses secara numerik, sedangkan manusia cenderung memproses secara simbolik. Manusia memanipulasi simbol-simbol, sehingga ia bisa menurunkan rumus-rumus, suatu kemampuan yang belum dimiliki komputer. Dapat kita rasakan kapan kita berpikir dengan cara memanipulasi bilangan, tentu saja hanya ketika menghitung saja, selebihnya kita selalu memanipulasi simbol. Kedua, komputer memproses secara algoritmik, yaitu setahap demi setahap mengikuti suatu prosedur yang menuju suatu solusi. Sedangkan proses intelegensi lebih dari sekedar mengikuti prosedur yang setahap demi setahap, non-algoritmik. Arsitektur komputer konvensional memang dibuat untuk dapat memproses setahap demi setahap, dan bahasa-bahasa pemrogramannya juga berlandaskan algoritma. Bahasa-bahasa demikian disebut bahasa prosedural, misalnya Basic, Pascal, C, dan sejenisnya. Di lain pihak, AI tidak menggunakan bahasa prosedural, melainkan bahasa deklaratif. Dalam bahasa deklaratif, misalnya PROLOG, yang perlu adalah kita memberikan sejumlah fakta dan aturan-aturan yang mengkaitkan fakta tersebut, ia akan memecahkan masalah secara deduktif.
Metoda memproses informasi dalam AI adalah heuristik. Heuristik adalah petunjuk praktis yang membantu kita untuk memutuskan apa yang akan kita lakukan. Dengan heuristik kita tidak perlu berpikir secara lengkap dalam menghadapi masalah-masalah. Sadar atau tidak sadar kita seringkali menggunakan heuristik. Jika kita memegang suatu petunjuk praktis untuk menghadapi suatu situasi, kita akan dapat bertindak.
Pemrosesan Simbol
Telah disebutkan bahwa bahasa pemrograman AI harus berdasarkan bahasa yang memproses simbol. Bahasa pemroses simbol yang populer adalah LISP (List Processor). Yang sangat penting dalam pemrosesan simbol adalah konsep asosiasi. Dalam pikiran, kita membuat relasi antar kelompok-kelompok simbol yang satu dengan yang lain, dengan kata lain kita membuat asosiasi. Dalam LISP asosiasi antara simbol dilaksanakan dengan membentuk suatu struktur yang diberi nama list. Sebuah list terdiri dari sekelompok sel. Setiap sel terdiri dari dua bagian. Bagian awal berisi simbol, bagian lain berisi pointer yang berfungsi menghubungkan sel ini dengan sel yang lain. Dalam list yang lebih kompleks sel-sel dapat terdiri hanya dari pointer-pointer yang menghubungkan dia dengan sel lainnya.
Satu keistimewaan dengan menggunakan struktur list adalah kita tidak perlu tahu besarnya data ketika kita menulis program. Bahasa konvensional mengharuskan kita memesan suatu blok memori untuk menyimpan sejumlah data. Dalam list setiap sel dapat menunjukkan sel lain, sehingga besarnya data dapat berubah-ubah, dengan kata lain LISP memproses secara dinamik. Keistimewaan lain adalah mengerjakan secara rekursif. Sebuah list adalah sederetan elemen-elemen, dimana elemen ini boleh juga adalah list. Sehingga, sebuah list adalah sederetan list. Rekursif adalah istilah untuk definisi yang didalamnya terdapat kata yang didefinisikan. Contoh populer dari proses rekursif adalah pengerjaan faktorial. Faktorial mengikuti dua definisi :
Faktorial satu adalah satu.
Faktorial bilangan bulat adalah bilangan itu dikali faktorial bilangan bulat sebelum ituUntuk menghitung faktorial sebuah bilangan harus dikerjakan dahulu faktorial "bilangan sebelum itu", dan seterusnya. Akhirnya akan berjumpa dengan faktorial satu yang adalah satu. Bahasa-bahasa lain dalam AI adalah :
PROLOG, dari Universitas Marseiles
POP-2, dari Universitas Edinburg
SAIL, dari Universitas Stanford
Smalltalk, dari Xerox PARCBidang-bidang AI
Ada beberapa bidang yang menjadi penyelidikan AI :
Expert System
Expert System adalah program komputer yang didisain untuk berlaku sebagai seorang ahli dalam suatu bidang khusus. Namun sekarang ini Expert System ‘hanya’ digunakan untuk membantu para ahli dalam memecahkan suatu masalah. Bahkan banyak orang yang tidak percaya bahwa Expert System dapat menggantikan para ahli, karena harus sedemikian banyaknya pengetahuan yang harus dimiliki oleh Expert System.
Natural Language Processing (NLP)
NLP dimaksudkan untuk mengenal makna dari bentuk kalimat yang berbeda-beda. Selain mampu mengerti bahasa kita sehari-hari, NLP juga mencakup kemampuan membentuk kalimat dalam bahasa sehari-hari
Speech Recognition
Dengan speech recognition ini suatu komputer dapat mengenali suara kita, dan sekaligus bisa membedakan berbagai macam bentuk sinyal
Computer Vision
Kalau kita melihat, sebenarnya bukan hanya melihat, tapi kita juga tahu apa yang kita lihat. Komputer yang berintelegensi juga harus mempunyai kemampuan ini.
Robotic
Robot adalah mesin yang dapat diprogram untuk melaksanakan tugas-tugas mekanik. Robot yang berintelegensi dapat memberi respon terhadap perubahan lingkungan.
Intelligent Computer Assisted Instruction
Komputer dimaksudkan untuk membantu dalam pendidikan, sehingga dapat mengajar dengan cara sesuai keadaan pelajar
Automatic Programming
Komputer dapat membuat program sendiri sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan oleh programmer.
Planning and Decision Support
Komputer ini khusus membantu manager secara aktif dalam perencanaan dan pengambilan keputusan.
Apakah AI itu?Ada beberapa definisi yang diajukan oleh para ahli mengenai Artificial Intellegence. Salah satu definisi yang cukup jelas adalah :
Artificial Intellegence adalah sebagian dari komputer sains yang mempelajari (dalam arti merancang) sistem komputer yang berintelegensi, yaitu sistem yang memiliki karakteristik berpikir seperti manusia. (Avron Barr dan Edward E. Feigenbaum dalam bukunya "The handbook of AI").
Sementara ini komputer memang sudah sangat pandai dalam menghitung atau proses numerik. Kehebatan lainnya adalah kemampuan menyimpan data dan kemampuan mengerjakan operasi yang berulang dengan cepat dan tidak bosan-bosannya. Sejauh itu komputer belum memiliki intelegensi. Dimana dalam intelegensi ini terdapat komponen yang paling vital yang tidak dimiliki oleh komputer, yaitu ‘common sense’. Sense = kemengertian; common = umum. Secara sederhana, common sense adalah sesuatu yang membuat kita tidak sekedar memproses informasi, namun kita mengerti informasi tersebut. Kemengertian ini dimiliki oleh umum atau semua orang (normal), jadi disebut ‘kemengertian umum’.
Bagaimana caranya kita dapat membuat komputer yang berintelegensi ?
Bila kita melihat perbandingan antara otak manusia dengan mikroprosesor (otak komputer) pada tabel yang pernah digambarkan oleh Prof. Samaun Samadikun, otak manusia ‘kalah’ dalam hal waktu tunda propagasi, oleh karena itu manusia kalah dalam kecepatan perhitungan numerik. Dalam aspek lainnya otak manusia jauh di atas angin, terutama dalam tata letak dan jumlah elemennya. Sedangkan metoda pemrosesan secara paralel dalam komputer kini sudah dikembangkan untuk menggantikan kedudukan metoda pemrosesan yang diperkenalkan oleh Jon von Neumann, yaitu metoda pemrosesan sekuensial.
Lay Out Jumlah device Volume Kerapatan Disipasi daya Fan in Waktu tunda propagasi Arsitektur Bahan dasar
Mikroprosesor
Dua Dimensi ± 5 juta transistor ± 0,01 cm3 50 juta device/cm3 7 watt <10 10 nanodetik/gate Von Neumann Silicon
Otak Manusia
Tiga dimensi ± 10 milyar neuron 1000 cm3 10 juta device/cm3 10 watt 1 s/d 100 ribu 1 milidetik/neuron non Von Neumann Organik
Sekarang ini Artificial Intellegence, dalam usahanya menirukan intelegensi manusia, belum mengadakan pendekatan dalam bentuk fisiknya melainkan dari sisi yang lain. Pertama-tama diadakan studi mengenai teori dasar mekanisme proses terjadinya intelegensi. Bidang ini disebut ‘Cognitive Science’. Dari teori dasar ini dibuatlah suatu model untuk disimulasikan pada komputer. Model ini masih mempunyai unsur pendugaan yang hasilnya nanti harus dites keabsahannya terhadap teori dasar yang mendukungnya tadi, apakah sudah dapat menirukan intelegensi atau belum.
Simbolik dan Non-Algoritmik
Bila kita melihat bagaimana cara kerja komputer modern sekarang ini yang belum berlandaskan AI. Mula-mula kita memberikan suatu program. Lalu, komputer akan mengerjakan dengan proses secara numerik setahap demi setahap setiap instruksi dari awal sampai akhir sesuai dengan program yang kita berikan. Di sini ada dua hal penting yang berbeda dengan cara kerja otak manusia. Pertama, komputer memproses secara numerik, sedangkan manusia cenderung memproses secara simbolik. Manusia memanipulasi simbol-simbol, sehingga ia bisa menurunkan rumus-rumus, suatu kemampuan yang belum dimiliki komputer. Dapat kita rasakan kapan kita berpikir dengan cara memanipulasi bilangan, tentu saja hanya ketika menghitung saja, selebihnya kita selalu memanipulasi simbol. Kedua, komputer memproses secara algoritmik, yaitu setahap demi setahap mengikuti suatu prosedur yang menuju suatu solusi. Sedangkan proses intelegensi lebih dari sekedar mengikuti prosedur yang setahap demi setahap, non-algoritmik. Arsitektur komputer konvensional memang dibuat untuk dapat memproses setahap demi setahap, dan bahasa-bahasa pemrogramannya juga berlandaskan algoritma. Bahasa-bahasa demikian disebut bahasa prosedural, misalnya Basic, Pascal, C, dan sejenisnya. Di lain pihak, AI tidak menggunakan bahasa prosedural, melainkan bahasa deklaratif. Dalam bahasa deklaratif, misalnya PROLOG, yang perlu adalah kita memberikan sejumlah fakta dan aturan-aturan yang mengkaitkan fakta tersebut, ia akan memecahkan masalah secara deduktif.
Metoda memproses informasi dalam AI adalah heuristik. Heuristik adalah petunjuk praktis yang membantu kita untuk memutuskan apa yang akan kita lakukan. Dengan heuristik kita tidak perlu berpikir secara lengkap dalam menghadapi masalah-masalah. Sadar atau tidak sadar kita seringkali menggunakan heuristik. Jika kita memegang suatu petunjuk praktis untuk menghadapi suatu situasi, kita akan dapat bertindak.
Pemrosesan Simbol
Telah disebutkan bahwa bahasa pemrograman AI harus berdasarkan bahasa yang memproses simbol. Bahasa pemroses simbol yang populer adalah LISP (List Processor). Yang sangat penting dalam pemrosesan simbol adalah konsep asosiasi. Dalam pikiran, kita membuat relasi antar kelompok-kelompok simbol yang satu dengan yang lain, dengan kata lain kita membuat asosiasi. Dalam LISP asosiasi antara simbol dilaksanakan dengan membentuk suatu struktur yang diberi nama list. Sebuah list terdiri dari sekelompok sel. Setiap sel terdiri dari dua bagian. Bagian awal berisi simbol, bagian lain berisi pointer yang berfungsi menghubungkan sel ini dengan sel yang lain. Dalam list yang lebih kompleks sel-sel dapat terdiri hanya dari pointer-pointer yang menghubungkan dia dengan sel lainnya.
Satu keistimewaan dengan menggunakan struktur list adalah kita tidak perlu tahu besarnya data ketika kita menulis program. Bahasa konvensional mengharuskan kita memesan suatu blok memori untuk menyimpan sejumlah data. Dalam list setiap sel dapat menunjukkan sel lain, sehingga besarnya data dapat berubah-ubah, dengan kata lain LISP memproses secara dinamik. Keistimewaan lain adalah mengerjakan secara rekursif. Sebuah list adalah sederetan elemen-elemen, dimana elemen ini boleh juga adalah list. Sehingga, sebuah list adalah sederetan list. Rekursif adalah istilah untuk definisi yang didalamnya terdapat kata yang didefinisikan. Contoh populer dari proses rekursif adalah pengerjaan faktorial. Faktorial mengikuti dua definisi :
Faktorial satu adalah satu.
Faktorial bilangan bulat adalah bilangan itu dikali faktorial bilangan bulat sebelum ituUntuk menghitung faktorial sebuah bilangan harus dikerjakan dahulu faktorial "bilangan sebelum itu", dan seterusnya. Akhirnya akan berjumpa dengan faktorial satu yang adalah satu. Bahasa-bahasa lain dalam AI adalah :
PROLOG, dari Universitas Marseiles
POP-2, dari Universitas Edinburg
SAIL, dari Universitas Stanford
Smalltalk, dari Xerox PARCBidang-bidang AI
Ada beberapa bidang yang menjadi penyelidikan AI :
Expert System
Expert System adalah program komputer yang didisain untuk berlaku sebagai seorang ahli dalam suatu bidang khusus. Namun sekarang ini Expert System ‘hanya’ digunakan untuk membantu para ahli dalam memecahkan suatu masalah. Bahkan banyak orang yang tidak percaya bahwa Expert System dapat menggantikan para ahli, karena harus sedemikian banyaknya pengetahuan yang harus dimiliki oleh Expert System.
Natural Language Processing (NLP)
NLP dimaksudkan untuk mengenal makna dari bentuk kalimat yang berbeda-beda. Selain mampu mengerti bahasa kita sehari-hari, NLP juga mencakup kemampuan membentuk kalimat dalam bahasa sehari-hari
Speech Recognition
Dengan speech recognition ini suatu komputer dapat mengenali suara kita, dan sekaligus bisa membedakan berbagai macam bentuk sinyal
Computer Vision
Kalau kita melihat, sebenarnya bukan hanya melihat, tapi kita juga tahu apa yang kita lihat. Komputer yang berintelegensi juga harus mempunyai kemampuan ini.
Robotic
Robot adalah mesin yang dapat diprogram untuk melaksanakan tugas-tugas mekanik. Robot yang berintelegensi dapat memberi respon terhadap perubahan lingkungan.
Intelligent Computer Assisted Instruction
Komputer dimaksudkan untuk membantu dalam pendidikan, sehingga dapat mengajar dengan cara sesuai keadaan pelajar
Automatic Programming
Komputer dapat membuat program sendiri sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan oleh programmer.
Planning and Decision Support
Komputer ini khusus membantu manager secara aktif dalam perencanaan dan pengambilan keputusan.
•Tentang Decision Support Systems DSS
Membangun Decision Support System
Book Category : Literatur Komputer
ISBN: 979-731-657-2Author: Julius Hermawanviii + 120 hlm.14 x 21 cmCetakan I Th. 2005Harga Awal: Rp.19000Buku ini menekankan aspek praktis dari Decision Support System yang intinya membahas bagaimana merancang DSS dan mengimplementasikannya dengan teknologi yang ada sekarang. Teknologi yang dipakai dalam buku ini adalah Microsoft SQL Server 2000, perangkat lunak iDecide, dan Microsoft Excel. Buku ini memadukan konsep dan praktek. Konsep DSS bersumber dari literatur yang sudah banyak dipublikasikan, sementara contoh praktis diambil dari proyek-proyek nyata sewaktu penulis terlibat di dalamnya. Melalui buku ini Anda akan belajar tentang: Contoh penggunaan DSS dalam bisnisKonfigurasi DSSPerancangan data warehouseModel-model dalam DSSKarakteristik penyajian input dan outputUser Interface dalam DSSStudi kasus Northwind Traders Kasus Northwind Traders menceritakan tentang manajer pemasaran Northwind yang harus menentukan tingkat penjualan, harga jual, dan strategi penjualan yang bisa meningkatkan keuntungan. Berjalan dari bab ke bab pembaca dituntun untuk membangun DSS yang akan membantu manajer pemasaran Northwind mendapat informasi yang dibutuhkannya secara cepat dan lengkap. Buku ini sangat bermanfaat bagi para praktisi yang sekarang baru menggunakan DSS atau y ang sudah terlibat dalam pengembangan DSS. Bagi mahasiswa jurusan bisnis, ekonomi, teknik industri, dan sistem informasi, buku ini bisa dikembangkan lebih lanjut sebagai bahan tugas akhir yang berkenaan dengan pengembangan DSS pada domain tertentu.
Book Category : Literatur Komputer
ISBN: 979-731-657-2Author: Julius Hermawanviii + 120 hlm.14 x 21 cmCetakan I Th. 2005Harga Awal: Rp.19000Buku ini menekankan aspek praktis dari Decision Support System yang intinya membahas bagaimana merancang DSS dan mengimplementasikannya dengan teknologi yang ada sekarang. Teknologi yang dipakai dalam buku ini adalah Microsoft SQL Server 2000, perangkat lunak iDecide, dan Microsoft Excel. Buku ini memadukan konsep dan praktek. Konsep DSS bersumber dari literatur yang sudah banyak dipublikasikan, sementara contoh praktis diambil dari proyek-proyek nyata sewaktu penulis terlibat di dalamnya. Melalui buku ini Anda akan belajar tentang: Contoh penggunaan DSS dalam bisnisKonfigurasi DSSPerancangan data warehouseModel-model dalam DSSKarakteristik penyajian input dan outputUser Interface dalam DSSStudi kasus Northwind Traders Kasus Northwind Traders menceritakan tentang manajer pemasaran Northwind yang harus menentukan tingkat penjualan, harga jual, dan strategi penjualan yang bisa meningkatkan keuntungan. Berjalan dari bab ke bab pembaca dituntun untuk membangun DSS yang akan membantu manajer pemasaran Northwind mendapat informasi yang dibutuhkannya secara cepat dan lengkap. Buku ini sangat bermanfaat bagi para praktisi yang sekarang baru menggunakan DSS atau y ang sudah terlibat dalam pengembangan DSS. Bagi mahasiswa jurusan bisnis, ekonomi, teknik industri, dan sistem informasi, buku ini bisa dikembangkan lebih lanjut sebagai bahan tugas akhir yang berkenaan dengan pengembangan DSS pada domain tertentu.
Senin, 15 September 2008
Manfaat Blog
7 MANFAAT BLOG BAGI PENULIS Seri Artikel Blogging & Publishing
Belakangan ini, saya lumayan gencar mendorong sahabat-sahabat penulis maupun siapa saja yang sedang belajar mengembangkan kemampuan menulis untuk membuat weblog atau blog. Saking bersemangatnya, sampai ada rekan yang berseloroh, “Wah, bikin blog-nya aja belum genap sebulan. Tapi, cara ngomporinnya udah semangat 45!” Diledek begini saya langsung ngeles (berkilah), “Lho, nge-blog-nya di Ezonwriting.wordpress.com boleh baru. Tapi, nulis di media media online kan udah dari dulu?” Dan, rekan ini cuma bilang, “Ya, whatever-lah...!”
Kali ini, saya ingin menekankan kembali betapa media blog ini punya banyak manfaat bagi penulis, atau siapa saja yang sedang belajar menulis. Bagi saya, blog sebenarnya punya karakteristik yang hampir sama dengan website biasa seperti Pembelajar.com atau beragam website lainnya. Bedanya hanya sedikit, yaitu pada kemudahan pembuatannya, pengelolaannya, template yang tersedia, serta sifat gratisan namun dengan menu-menu pendukung yang berlimpah.
Saya tidak akan bahas hal teknis soal beda website biasa dengan blog di sini karena memang bukan kompetensi saya. Yang ingin saya garis bawahi adalah bahwa siapa pun sekarang bisa memiliki blog dengan tampilan profesional (layaknya website biasa yang cantik) secara gratis dan mudah. Nah, blog ini ibarat rumah kita di dunia maya yang bisa didandani dan dimodifikasi sedemikian rupa, serta dimanfaatkan sesuai kebutuhan kita. Dalam konteks tulisan ini, kita akan ulas manfaat blog dari segi kepenulisan.
Baik, dari pengamatan saya, ada sejumlah manfaat blog bagi penulis atau siapa pun yang sedang mengembangkan kemampuan menulisnya. Berikut di antaranya.
Pertama, blog menjadi sarana publikasi tulisan yang termudah sekaligus strategis. Kita sudah pada tahu, salah satu masalah utama yang dialami kebanyakan penulis—terlebih lagi penulis pemula—adalah soal wadah publikasi. Media massa umum seperti koran, tabloid, majalah, jurnal, sering kali terbatas ruangnya dan mematok standar kualitas tulisan tertentu. Setiap hari, ribuan tulisan masuk ke meja redaksi berbagai media massa, tapi hanya sedikit saja yang bisa dimuat.
Nah, selain sejumlah website yang menerima kontribusi tulisan dari luar, blog bisa jadi solusi bagi tulisan-tulisan yang tidak tertampung itu. Manakala tulisan ditampilkan di blog, aslinya tulisan itu sudah punya “nyawa” dan mendatangkan pengaruh. Hanya tulisan yang dipublikasikan saja yang punya nyawa dan pengaruh kepada pembacanya. Blog bisa menjadi alat untuk menghidupkan tulisan kita.
Lalu, apa strategisnya memublikasikan tulisan di blog? Nilai strategisnya sedikit berbeda dengan media offline macam surat kabar. Tulisan yang dimuat di surat kabar belum tentu bisa diakses melalui internet, kalau surat kabar tersebut tidak online. Tulisan di blog jelas online, dan pada tingkatan tertentu, tulisan tersebut mudah diakses melalui search engine. Jejak di search engine inilah yang punya nilai startegis.
Halaman: [ 1 ] 2 3
(View: 6021 Refer: 6 Print: 525 Rate: 9.00 / 1 votes Comment: 3)
Selanjutnya:
•
10 AKTIVITAS BERMANFAAT SELAIN DEMONSTRASI – 03 Juni 2008 - 12:11
•
PERCUMA MAHASISWA DEMONSTRASI – 19 Mei 2008 - 12:24
•
MEMERDEKAKAN PIKIRAN DALAM MENULIS – 17 Maret 2008 - 04:33
•
MENGAPA ORANG PINTAR TAKUT MENULIS? – 16 Januari 2008 - 12:21
•
SEBELAS FAKTA PENTING BUKU BESTSELLER – 02 Desember 2007 - 11:20
Sebelumnya:
•
SELAMAT DATANG ERA BUKU BLOG! – 01 November 2007 - 21:13
•
5 KEBIASAAN PRODUKTIF PENULIS BESTSELLER – 17 Oktober 2007 - 03:36
•
BAGAIMANA PENULIS BERPIKIR ALA PENERBIT? – 02 Oktober 2007 - 13:45
•
FAST BOOK! – 16 September 2007 - 13:29
•
11 RESEP CESPLENG MENGATASI KEMACETAN MENULIS –
Belakangan ini, saya lumayan gencar mendorong sahabat-sahabat penulis maupun siapa saja yang sedang belajar mengembangkan kemampuan menulis untuk membuat weblog atau blog. Saking bersemangatnya, sampai ada rekan yang berseloroh, “Wah, bikin blog-nya aja belum genap sebulan. Tapi, cara ngomporinnya udah semangat 45!” Diledek begini saya langsung ngeles (berkilah), “Lho, nge-blog-nya di Ezonwriting.wordpress.com boleh baru. Tapi, nulis di media media online kan udah dari dulu?” Dan, rekan ini cuma bilang, “Ya, whatever-lah...!”
Kali ini, saya ingin menekankan kembali betapa media blog ini punya banyak manfaat bagi penulis, atau siapa saja yang sedang belajar menulis. Bagi saya, blog sebenarnya punya karakteristik yang hampir sama dengan website biasa seperti Pembelajar.com atau beragam website lainnya. Bedanya hanya sedikit, yaitu pada kemudahan pembuatannya, pengelolaannya, template yang tersedia, serta sifat gratisan namun dengan menu-menu pendukung yang berlimpah.
Saya tidak akan bahas hal teknis soal beda website biasa dengan blog di sini karena memang bukan kompetensi saya. Yang ingin saya garis bawahi adalah bahwa siapa pun sekarang bisa memiliki blog dengan tampilan profesional (layaknya website biasa yang cantik) secara gratis dan mudah. Nah, blog ini ibarat rumah kita di dunia maya yang bisa didandani dan dimodifikasi sedemikian rupa, serta dimanfaatkan sesuai kebutuhan kita. Dalam konteks tulisan ini, kita akan ulas manfaat blog dari segi kepenulisan.
Baik, dari pengamatan saya, ada sejumlah manfaat blog bagi penulis atau siapa pun yang sedang mengembangkan kemampuan menulisnya. Berikut di antaranya.
Pertama, blog menjadi sarana publikasi tulisan yang termudah sekaligus strategis. Kita sudah pada tahu, salah satu masalah utama yang dialami kebanyakan penulis—terlebih lagi penulis pemula—adalah soal wadah publikasi. Media massa umum seperti koran, tabloid, majalah, jurnal, sering kali terbatas ruangnya dan mematok standar kualitas tulisan tertentu. Setiap hari, ribuan tulisan masuk ke meja redaksi berbagai media massa, tapi hanya sedikit saja yang bisa dimuat.
Nah, selain sejumlah website yang menerima kontribusi tulisan dari luar, blog bisa jadi solusi bagi tulisan-tulisan yang tidak tertampung itu. Manakala tulisan ditampilkan di blog, aslinya tulisan itu sudah punya “nyawa” dan mendatangkan pengaruh. Hanya tulisan yang dipublikasikan saja yang punya nyawa dan pengaruh kepada pembacanya. Blog bisa menjadi alat untuk menghidupkan tulisan kita.
Lalu, apa strategisnya memublikasikan tulisan di blog? Nilai strategisnya sedikit berbeda dengan media offline macam surat kabar. Tulisan yang dimuat di surat kabar belum tentu bisa diakses melalui internet, kalau surat kabar tersebut tidak online. Tulisan di blog jelas online, dan pada tingkatan tertentu, tulisan tersebut mudah diakses melalui search engine. Jejak di search engine inilah yang punya nilai startegis.
Halaman: [ 1 ] 2 3
(View: 6021 Refer: 6 Print: 525 Rate: 9.00 / 1 votes Comment: 3)
Selanjutnya:
•
10 AKTIVITAS BERMANFAAT SELAIN DEMONSTRASI – 03 Juni 2008 - 12:11
•
PERCUMA MAHASISWA DEMONSTRASI – 19 Mei 2008 - 12:24
•
MEMERDEKAKAN PIKIRAN DALAM MENULIS – 17 Maret 2008 - 04:33
•
MENGAPA ORANG PINTAR TAKUT MENULIS? – 16 Januari 2008 - 12:21
•
SEBELAS FAKTA PENTING BUKU BESTSELLER – 02 Desember 2007 - 11:20
Sebelumnya:
•
SELAMAT DATANG ERA BUKU BLOG! – 01 November 2007 - 21:13
•
5 KEBIASAAN PRODUKTIF PENULIS BESTSELLER – 17 Oktober 2007 - 03:36
•
BAGAIMANA PENULIS BERPIKIR ALA PENERBIT? – 02 Oktober 2007 - 13:45
•
FAST BOOK! – 16 September 2007 - 13:29
•
11 RESEP CESPLENG MENGATASI KEMACETAN MENULIS –
Langganan:
Postingan (Atom)