Tugas Softskill (Definisi, Sejarah, Konsep Dasar, dan Contoh Studi Kasus Nyata di Bidang Artificial Intelegence)

 Tugas SoftSkill

Nama        : Yacob Lamrodo.

Npm           : 17115209.

Kelas         : 3KA26.

Definisi, Sejarah, Konsep Dasar, dan Contoh Studi Kasus Nyata di Bidang AI (Artificial Intelegence)

Artificial Intelligence (AI).

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

Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh : mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh : Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.

Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin. Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata. Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game.

Tujuan AI :

1. Untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah,masalah yang biasa diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misalnya pengolahan citra,perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.
2. Untuk meningkatkan pengertian/pemahaman kita pada bagaimana otak manusia bekerja

Kelebihan AI :

• Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami akan cepat mengalami perubahan. Hal ini dimungkinkan karena sifat manusia yang pelupa. Kecerdasan buatan tidak akan berubah sepanjang sistem komputer dan program tidak mengubahnya.
• Kecerdasan buatan lebih murah dibanding dengan kecerdasan alami. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah dan lebih murah dibanding dengan harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
• Kecerdasan buatan bersifat konsisten. Hal ini disebabkan karena kecerdasan busatan adalah bagian dari teknologi komputer. Sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.

Kekurangan AI :

• Rawan rusak.
• Mahal dalam proses pembuatannya.
• Memerlukan daya listrik.
• Struktur kontrolnya terpisah dari pengetahuan.

Contoh AI :

1.      Bidang Pendidikan, yaitu Computer Assisted Instruction (CAI). Intelligence Computer Aided Instruction juga termasuk kedalam  lingkup kecerdasan buatan. Komputer ini digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar. CAI merupakan pengembangan lebih  lanjut dari Computer Assisted Instruction. CAI dapat diartikan sebagai penggunaan komputer secara langsung dengan siswa untuk menyampaikan isi pelajaran, memberikan latihan dan mengetest kemajuan belajar siswa. CAI juga bermacam-macam bentuknya bergantung dengan kecakapan pendesain dan pengembang pembelajarannya dapat berupa permainan (Games).

2.      Bidang Pertanian, yaitu sistem pakar pemupukan. Sistem pakar pemupukan PKDSS merupakan suatu aplikasi komputer yang dapat membantu atau menggantikan pakar dalam memecahkan masalah kesuburan tanah terutama dalam menentukan takaran pupuk. Dengan PKDSS, perhitungan pupuk yang selama ini dilakukan oleh ahlinya dapat dilakukan oleh semua orang. Pengguna hanya tinggal mengikuti petunjuk dan menekan tombol-tombol perintah, dan PKDSS pun dengan cepat akan memrosesnya. Sistem pakar ini mirip dengan kalkulator, dimana petani dapat dengan cepat menentukan perbandingan dari bahan pupuk sehingga pupuk menjadi bagus dan hasil tani meningkat.

3.      Bidang Teknik dan Rekayasa, yaitu Kecerdasan buatan dalam robotika. Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dalam robotik adalah suatu algoritma (yang dipandang) cerdas yang diprogramkan kedalam kontroler robot. Pengertian cerdas disini sangat relatif karena tergantung dari sisi mana seseorang memandang. Contoh penerapan robot dalam kehidupan sehari-hari adalah digunakannya robot untuk menjinakkan bom atau untuk mendeteksi bahan peledak. Salah satu langkah untuk mencegah terjadinya ledakan bom adalah menjinakkan bom tersebut sebelum meledak. Namun menjinakkan bom merupakan salah satu pekerjaan yang memiliki resiko tinggi, karena bom tersebut dapat meledak kapan saja. Untuk mengurangi resiko jatuhnya korban jiwa dalam upaya menjinakkan bom, maka diperlukan sebuah security robot yang dapat menggantikan tugas manusia. Selama ini upaya ”penjinakkan” bom di Indonesia lebih banyak mengandalkan keahlian manusia, meski dalam beberapa kasus ancaman bom dapat dipatahkan dengan menggunakan detector maupun alat penjinak bom. Generator neutron telah dikembangkan di Pusat Teknologi Akselerator dan Proses Bahan Batan sejak tahun 1998. Pendeteksian bahan eksplosif dilakukan dengan cara memancarkan berkas neutron yang telah diaktivasi ke obyek, misalnya kontainer yang berisi bahan eksplosif. Dari spektrum sinar gamma yang timbul, dapat diketahui isi kontainer tersebut, karena bahan peledak terdiri dari unsur H, C, N, dan O dalam komposisi tertentu maka melalui spektrum sinar unsur-unsur tersebut dapat terbaca.

Sejarah AI

Istilah AI pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di Konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan sebab berbagai penelitian mengenai teori-teori dan prinsip-prinsipnya juga terus berkembang. Meskipun istilah AI baru muncul tahun 1956, tetapi teori-teori yang mengarah ke AI sudah muncul sejak tahun 1941. Berikut tahapan-tahapan sejarah perkembangan AI :

#Era Komputer Elektronik (1941)

Pada tahun 1941 telah ditemukan alat penyimpanan danpemrosesan informasi.

#Masa Persiapan AI (1943 – 1956)

Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitt mengemukakan tiga hal :pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisa formal tentang logika proposisi, dan teori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatu model yaitu sel syaraf tiruan.

#Awal Perkembangan AI (1952 – 1969)

Pada tahun-tahun pertama perkembangannya, AI mengalami banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan Newell dan Simon dengan ssebuah program yang disebut General Problem Solver. Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian masalah secara manusiawi.

#Perkembangan AI Melambat (1966 – 1974)

1. Perkembangan AI melambat disebabkan adanya 3 kesulitan utama yang dihadapi AI, yaitu

Program-program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama sekali pengetahuan (knowledge) pada subjeknya.

2. Banyak masalah yang harus diselesaikan oleh AI.

3.Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilakU intelijensia.

#Sistem Berbasis Pengetahuan (1969 – 1979)

Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI.

Contoh : Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia.

Feingenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program Computer in Biomedicine Proyek ini diawali keinginan untuk mendapatkan diagnose penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit.

#AI Menjadi Sebuah Industri (1980 – 1988)

Industrialisasi AI diawali dengan ditemukannya system pakar yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi system-sistem computer baru. Program tersebut mulai dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982.

#Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan (1986 – sekarang)

Para ahli fisika seperti Hopfield (1982) menggunakan teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat pentimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf tiruan pada memori

Pada tahun 1985-an setidaknya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik (Black-Propagation Learning). Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu computer dan psikologi.

Konsep Dasar AI

4 dasar kategori di konsep dasar AI:

1.    Acting Humanly

Acting humanly ialah system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia yang dikenalkan pada tahun 1950 degan cara kerja pengujian melalui teletype yaitu jika penguji (integrator) tidak dapat membedakan yang mengintrogasai antara manusia dan computer maka computer tersebut dikatakan lolos(menjadi kecerdasan buatan).

2.    Thinking Humanly

Yaitu system yang dilakukan dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran psikologis
Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.

3.    Thinking Rationaly

Ini merupakn system yang sangat sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip dan prakteknya,system ini dikenal dengan penalaran komputasi.

4.    Acting Rationaly

Yaitu system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang menggantikan tugas manusia.

Contoh Studi Kasus secara Nyata di bidang AI

Dalam Bidang Game

Setiap game pasti memiliki AI standar, misalnya jika anda memerintah ini, maka si AI akan menjalankan tugasnya. Bahkan banyak game-game yang bertemakan sci-fi seperti HALO, Mass Effect, Crysis, dll di dalam game tersebut masing-masing karakter memiliki AI nya sendiri. Jadi ini bisa dikatakan AI di dalam AI.

Dalam bidang pendidikan

Kalau ada tugas atau kerjaan hampir kebanyakan kita mencari-cari kata kuncinya ke google, udah nggak ke buku lagi, alasannya tentu lebih praktis, mudah, dan juga rinci. Ini kan berarti peran AI sudah melekat erat pada bidang pendidikan. Istilahnya yaitu eLearning.

Dalam bidang pertahanan dan keamanan

AI juga bisa dipakai untuk militer. Mungkin setelah mempertimbangkan WW1 WW2 dulu, nyawa manusia sekarang lebih diperhatikan dalam perang, makanya dibuat aneka kendaraan dan senjata dengan bantuan AI agar nyawa para prajurit lebih aman. Contohnya UAV ini.

Dalam bidang perfilman

Selain AI juga berperan dalam proses pembuatan film itu sendiri, teknologi AI seperti ini juga banyak diangkat dalam cerita dunia perfilman. Misalnya dalam tokoh animasi seperti robot pengolah sampah Wall-E sampai film aksi Iron Man dan masih banyak lagi.

Dalam bidang industri

Keberadaannya AI sendiri juga sangat membantu dalam bidang industri seperti halnya pemanfaatan robot yang digunakan dalam merangkai sebuah mesin sehingga mampu memberikan kemudahan dan keamanan terhadap pengelola.

Referensi :

https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan

Abdiansah - artikelilmiah.com

https://serverrendi.blogspot.co.id/2015/11/sistem-informasi-kelebihan-dan-kekurangan-artificial-intelligence.html

https://www.academia.edu/6903601/AI01_Konsep_Dasar_AI

https://rifqifai.com/mengenal-apa-itu-ai-artificial-intelligence-kecerdasan-buatan/

http://blog.rumahproject.com/2016/11/27/contoh-penerapan-kecerdasan-buatan-ai-dalam-kehidupan/

3D TEKNOLOGI

3D TEKNOLOGI

Desain pemodelan grafik adalah proses untuk menghasilkan citra suatu objek baik dalam 3D maupun 2D, dengan tujuan untuk memahami desain grafis sebagai alat penyampai pesan yang estetis, komunikasi dan efisien dalam konteks media sehingga pada kenyataannya dapat diterapkan untuk berbagai bidang diantaranya adalah seni, kewirausahaan, marketing, dan advertising. Kegiatan yang biasanya berkaitan dengan grafik komputer adalah pemodelan geometris, rendering, animasi, graphic library/package, application program, dan citra.Saat ini, komputer grafis menghasilkan segala sesuatu yang banyak berkaitan dengan berbagai aspek kehidupan kita sehari-hari. Citra komputer grafik dapat ditemukan di televisi, di koran, film dsb. Seperti misalnya dalam laporan cuaca  atau dalam semua jenis penyelidikan medis dan prosedur operasi.  Grafis yang dibuat dengan baik dapat mepresentasikan hal yang terlihat sulit menjadi suatu hal yang mudah dan dapat mudah dipahami. Grafik juga dapat digunakan dalam media seperti laporan,thesis,serta tugas-tugas makalah. Untuk mendukung perkembangan ini telah banyak perangkat lunak yang diciptakan untuk mendukung kinerja dari komputer grafis. Perangkat-perankat lunak tersebut dapat dikategorikan menjadi 3, yaitu: untuk 2D, 3D, dan animasi grafis. Karena teknologi berkembang pesat kebanyakan digunakan adalah perangkat 3D ,tetapi tidak sedikit yang masih menggunakan perangkat komputer grafis  2D. Oleh karena itu Komputer Grafis telah muncul sebagai sub-bidang  ilmu komputer yang mempelajari metode untuk mensintesis digital dan memanipulasi konten visual.

Grafik komputer 3D merupakan bentuk dari benda yang memiliki panjang, lebar, dan tinggi. perbedaan dengan grafik 2D pada pemodelan 3D memiliki 3 titik kordinat yakni titik x, y, dan z. Representasi dari data geometrik 3 dimensi sebagai hasil dari pemrosesan dan pemberian efek cahaya terhadap grafika komputer 2D. Tiga Dimensi, biasanya digunakan dalam penanganan grafis. 3D secara umum merujuk pada kemampuan dari sebuah video card (link). pemodelan ini juga berfungsi untuk menampilkan efek realistis pada video maupun game. Grafik 3D merupakan perkembangan dari grafik 2D. Didalam grafika komputer, 3D merupakan bentuk grafik yang menggunakan representasi data geometri tiga dimensi. Suatu objek rangka 3D apabila disinari dari arah tertentu akan membentuk bayangan pada permukaan gambar. Proses pembuatan grafik komputer 3D dapat dibagi ke dalam tiga fase, yaitu 3D modeling yang mendeskripsikan bentuk dari sebuah objek, layout dan animation yang mendeskripsikan gerakan dan tata letak sebuah objek, dan 3D rendering yang memproduksi image dari objek tersebut.  Berikut perkembangan teknologi pada pemodelan grafis 3d.

Realitas tertambah, atau kadang dikenal dengan singkatan bahasa Inggrisnya AR (augmented reality), adalah teknologi yang menggabungkan benda maya dua dimensi dan ataupun tiga dimensi ke dalam sebuah lingkungan nyata tiga dimensi lalu memproyeksikan benda-benda maya tersebut dalam waktu nyata. Tidak seperti realitas maya yang sepenuhnya menggantikan kenyataan, realitas tertambah sekadar menambahkan atau melengkapi kenyataan.

Benda-benda maya menampilkan informasi yang tidak dapat diterima oleh pengguna dengan inderanya sendiri. Hal ini membuat realitas tertambah sesuai sebagai alat untuk membantu persepsi dan interaksi penggunanya dengan dunia nyata. Informasi yang ditampilkan oleh benda maya membantu pengguna melaksanakan kegiatan-kegiatan dalam dunia nyata.

Realitas tertambah dapat diaplikasikan untuk semua indera, termasuk pendengaran, sentuhan, dan penciuman. Selain digunakan dalam bidang-bidang seperti kesehatan, militer, industri manufaktur, realitas tertambah juga telah diaplikasikan dalam perangkat-perangkat yang digunakan orang banyak, seperti pada telepon genggam.

Refensi :

https://id.wikipedia.org/wiki/Realitas_tertambah

http://filmindonesia.or.id/article/sejarah-dan-perkembangan-teknologi-3d#.WDsPTdKLTIU

http://farisanrachman.blog.widyatama.ac.id/2016/02/21/perkembangan-teknologi-3d-dan-multimedia/

 Tugas Softskill : Arbi Pramana

DATA MINING

DATA MINING

Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Patut diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Karena itu Data Mining sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik dan database. Data mining adalah proses menerapkan metode ini untuk data dengan maksud untuk mengungkap pola-pola tersembunyi. Dengan arti lain Data mining adalah proses untuk penggalian pola-pola dari data. Data mining menjadi alat yang semakin penting untuk mengubah data tersebut menjadi informasi. Hal ini sering digunakan dalam berbagai praktek profil, seperti pemasaran, pengawasan, penipuan deteksi dan penemuan ilmiah. Telah digunakan selama bertahun-tahun oleh bisnis, ilmuwan dan pemerintah untuk menyaring volume data seperti catatan perjalanan penumpang penerbangan, data sensus dan supermarket scanner data untuk menghasilkan laporan riset pasar.

Alasan utama untuk menggunakan data mining adalah untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan perilaku. Data tersebut rentan terhadap collinearity karena diketahui keterkaitan. Fakta yang tak terelakkan data mining adalah bahwa subset/set data yang dianalisis mungkin tidak mewakili seluruh domain, dan karenanya tidak boleh berisi contoh-contoh hubungan kritis tertentu dan perilaku yang ada di bagian lain dari domain . Untuk mengatasi masalah semacam ini, analisis dapat ditambah menggunakan berbasis percobaan dan pendekatan lain, seperti Choice Modelling untuk data yang dihasilkan manusia. Dalam situasi ini, yang melekat dapat berupa korelasi dikontrol untuk, atau dihapus sama sekali, selama konstruksi desain eksperimental.

Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur Data Mining dalam penerapannya antara lain: clustering, classification, association rule mining, neural network, genetic algorithm dan lain-lain. Yang membedakan persepsi terhadap Data Mining adalah perkembangan teknik-teknik Data Mining untuk aplikasi pada database skala besar. Sebelum populernya Data Mining, teknik-teknik tersebut hanya dapat dipakai untuk data skala kecil saja.

Refensi :

https://id.wikipedia.org/wiki/Penggalian_data

http://hasanxch.blogspot.co.id/2015/12/pengertian-data-mining.html

http://garethdata.blogspot.co.id/2010/03/pengertian-data-mining.html

 Tugas Softskill : Arbi Pramana