#SIP ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAN EXPERT SYSTEM

ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) 

DAN 

EXPERT SYSTEM (ES)

        Tahun 1950an Alan Turing seorang pionir Artificial Intelligence (AI) dan ahli matematika Inggris melakukan percobaan, Turing (Turing Test) yaitu sebuah komputer melalui terminalnya ditempatkan pada jarak jauh. Di ujung yang satu ada terminal dengan software AI dan di ujung lain ada sebuah terminal dengan seorang operator. Operator itu tidak mengetahui kalau di ujung terminal lain dipasang software AI. Mereka berkomunikasi dimana terminal di ujung memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan oleh operator. Dan sang operator itu mengira bahwa ia sedang berkomunikasi dengan operator lainnya yang berada pada terminal lain. Turing beranggapan bahwa jika mesin dapat membuat seseorang percaya bahwa dirinya mampu berkomunikasi dengan orang lain, maka dapat dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas seperti layaknya manusia (Dahria, 2008).

       

       Expert System (ES) mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960an oleh Artificial Intelligence Corporation. Periode penelitian AI ini didominasi oleh suatu keyakinan bahwa nalar yang digabung dengan komputer canggih akan menghasilkan prestasi pakar atau bahkan manusia super. Pada pertengahan tahun 1970an, beberapa ES mulai muncul. Sebuah pengetahuan kunci yang dipelajari saat itu adalah kekuatan dari ES berasal dari pengetahuan spesifik yang dimilikinya, bukan dari formalisme-formalisme khusus dan pola penarikan kesimpulan yang digunakannya. Awal 1980an, teknologi ES yang mula-mula dibatasi oleh suasana akademis mulai muncul sebagai aplikasi komersil, khususnya XCON, XSEL, dan CATS-1 (Kusrini, 2006)

HUBUNGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)

DAN KOGNISI MANUSIA

     Artificial Intelligence (AI) adalah suatu sistem informasi yang berhubungan dengan pengungkapan, 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 dalam menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui aktivitas intelektual manusia seperti pengolahan citra, perencanaan, menganalisis, bahkan untuk meningkatkan kinerja sistem informasi berbasis komputer (Hayadi dan Rukun, 2016).

        Russell dan Norving (dalam Gerhana, Sudanyana, dan Budiman, 2013) lebih jauh menjelaskan kecerdasan buatan/Aritificial Intelligence (AI) dari sudut pandang berfikir manusiawi dalam pendekatan kognitif, bahwa bidang disiplin ilmu kognitif menyatukan model komputer dari Artificial Intelligence (AI) serta teknik eksperimen dari psikologi kognitif mencoba untuk membangun teori-teori yang tepat yang dapat menguji cara kerja fikiran manusia. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Perbedaan Aritificial Intelligence (AI) dan kognisi manusia:

EXPERT SYSTEM

      Shum, He, dan Li (2018) menjelaskan Eliza merupakan program yang dipublikasikan oleh Joseph Weizenbaum pada tahun 1966, yang dapat mengelabui pengguna hingga mempercayai bahwa mereka sedang bercakap-cakap dengan manusia nyata. Kunci metode operasional Eliza (dicontoh oleh perancang chatterbot hingga kini) melibatkan rekognisi dari isyarat kata-kata atau kalimat pada input, dan output berupa tanggapan yang telah dipersiapkan atau diprogram, yang dapat meneruskan percakapan dengan suatu cara sehingga tampak bermakna. Jadi terciptalah suatu ilusi pemahaman dimana pengolahan yang terlibat tidak sampai pada pemaknaan. Eliza menunjukkan ilusi tersebut yang entah bagaimana dinilai “cerdas” oleh manusia. 

      Parry dibuat pada tahun 1972 oleh psikiatris Kenneth Colby ketika di Universitas Stanford. Parry bertujuan untuk merefleksikan pikiran pasien dengan mental paranoid yang serius. Program ini menjalankan model mentahan dari prilaku schizophrenia paranoid berdasarkan konseptualisasi dan kepercayaan (penilaian tentang konseptualisasi: penerimaan, penolakan, dan netral). Ini juga menggunakan strategi percakapan, lebih serius dan merupakan program lanjutan dari Eliza.

     NetTalk adalah jaringan syaraf tiruan. Ini adalah hasil penelitian yang dilakukan pada pertengahan 1980-an oleh Terrence Sejnowski dan Charles Rosenberg. Tujuan di balik NetTalk adalah untuk membangun model yang disederhanakan yang dapat menjelaskan kompleksitas belajar tugas kognitif tingkat manusia, dan pelaksanaannya sebagai model koneksionis yang juga dapat belajar untuk melakukan tugas yang sebanding. NetTalk adalah program yang belajar mengucapkan teks bahasa Inggris tertulis dengan menampilkan teks sebagai masukan dan mencocokkan transkripsi fonetis sebagai pembanding.

Daftar Pustaka:

Dahria, M. (2008). Kecerdasan buatan (artificial intelligence). Jurnal 

     saintikom. 2 (5). 185-196.

Gerhana, Y. A., Sudanyana, H. R. & Budiman, T. (2013). Case-based 

     reasoning (cbd) dan pengembangan kemampuan penyelesaian masalah. 

     Jurnal istek. VII (1). 209-223.

Hayadi, H., & Rukun, K. (2016). What is expert system?. Yogyakarta: 

    Deepublish.

Kusrini. (2006). Sistem pakar, teori dan aplikasi. Yogyakarta: ANDI OFFSET.

Shum, H. Y., He, X. & Li, D. (2018). From eliza to xiaolee: challenges and 

    opportunities with social chatbots. Informatin technology & electronic 

    engineering. 19 (1). 10-26.

#SIP SIM DAN SPK

DEFINISI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN (SIM)

DAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN (SPK)

     Menurut Marimin, Tanjung & Prabowo (2006), Sistem Informasi Manajemen (SIM) merupakan sistem yang berfungsi meneruskan/transfer data menjadi informasi

      Sutabri (2012) mendefinisikan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DDS) adalah suatu sistem informasi untuk membantu manajer level menengah untuk proses pengambilan keputusan setengah terstruktur supaya lebih efektif dengan menggunakan model-model analisis dan data yang tersedia.

KONSEP SISTEM INFORMASI MANAJEMEN (SIM)

DAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN (SPK)

        Gaol (2008) menjelaskan tentang konsep Sistem Informasi Manajemen (SIM) secara umum dapat dikatakan sebagai sebuah sistem manusia dan mesin yang terintegrasi dalam menyediakan informasi guna mendukung fungsi operasi manajemen dan penentuan alternatif tindakan dalam sebuah organisasi sistem tersebut.

     Dalam operasinya, Sistem Informasi Manajemen (SIM) menggunakan perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), prosedur, model manajemen, dan keputusan serta sebuah terminal data. Sistem informasi manajemen sebagai suatu kumpulan manusia dan sumber modal di dalam suatu organisasi bertanggung jawab untuk pengumpulan dan pengolahan data sewaktu menghasilkan infromasi yang berguna untuk setiap hierarki manajemen dalam perencanaan dan pengendalian kegiatan-kegiatan organisasi.

       Turban dan Aronso (dalam Marimin, 2004) menyebutkan bahwa konsep Sistem Penunjang Keputusan (SPK) muncul pertama kali pada awal tahun 1970an oleh Scott-Morton. Mereka mendefinisikan SPK sebagai suatu sistem interaktif berbasis komputer yang dapat membantu para pengambil keputusan dalam menggunakan data dan model untuk memecahkan persoalan yang bersifat tidak terstruktur.

MODEL SISTEM INFORMASI MANAJEMEN (SIM)

DAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN (SPK)

       Penjelasan model Sistem Informasi Manajemen (SIM) yang digambarkan oleh McLeod (dalam Gaol, 2008) adalah:

1. Model Fisik

    Model fisik merupakan gambaran tiga dimensi dari kesatuan itu sendiri tetapi biasanya tidak penting untuk seorang manajer melihat sesuatu pada bentuk tiga dimensi dalam memahami atau menggunakannya dalam memecahkan masalah.

2. Model Cerita

    Model cerita menggambarkan kesatuannya sendiri dengan berbicara atau tertulis, model ini merupakan jenis model yang para manajer gunakan sehari-hari karena semua komunikasi dalam usaha adalah model cerita.

3. Model Grafik

    Model grafik mewakili kesatuannya dengan sebuah garis lambang atau bentuk-bentuk yang abstrak. Model ini digunakan untuk mengkomunikasikan informasi kepada para manajer.

4. Model Matematika

    Model matematika merupakan model yang paling menarik saat ini dalam permodelan usaha bisnis karena banyak model matematika yang digunakan oleh manajer usaha/bisnis tidak rumit lagi dibandingkan penggunaan suatu model untuk menghitung rumus jumlah pemesanan ekonomis.

       Utama (2017) menjelaskan tiga model dari Sistem Penunjang Keputusan (SPK) yaitu:

1. Forecasting model

    Merupakan model yang dibangun untuk melakukan prediksi.

2. Matematical model

    Merupakan model yang dikembangkan dengan domain matematika sebagai domain ilmu utamanya sehingga penggunaan persamaan dan formula matematikanya menjadi lebih dominan.

3. Model simulasi

    Merupakan model yang ditampilkan dalam bentuk tampilan dinamis (berdasar dimensi dan waktu) dan tidak statis.

PERANAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN

DAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN

DALAM MEMECAHKAN MASALAH

       Menurut Djahir dan Pratita (2014) sebuah Sistem Informasi Manajemen (SIM) adalah sebuah sistem informasi yang melakukan semua pengolahan transaksi yang dibutuhkan serta memberikan dukungan informasi dan pengolahan untuk fungsi-fungsi manajemen dan pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan merupakan salah satu peran dari para manajer dimana sistem informasi manajemen dapat menolong dalam pengambilan keputusan mealui fungsi dan tugasnya. Kegiatan pengambilan keputusan adalah kegiatan yang kompleks, berdasarkan pengalaman banyak manajer yang berkecimpung dalam memecahkan masalah sehari-hari.

    Djahir dan Pratita (2014) juga menjelaskan bahwa Sistem Penunjang Keputusan (SPK) berkontribusi pada pemecahan masalah dengan berkomunikasi yang lebih baik yang memungkinkan keputusan yang lebih baik dengan menjagadiskusi terfokus pada masalah yang menyebabkan kita dapat menghemat waktu. Dengan penghematan waktu tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi lebih banyak lagi alternatif.

Daftar Pustaka:

Djahir, Y. & Pratita, D. (2014). Sistem informasi manajemen. Yogyakarta: 
      Deepublish

Gaol, J. L. (2008). Sistem informasi manajemen: pemahaman dan aplikasi. 
      Jakarta: Grasindo.

Marimin. (2004). Teknik dan aplikasi pengambilan keputusan kriteria 
      majemuk. Jakarta: Gramedia Widiasarana

Marimin., Tanjung, H., & Prabowo, H. (2006). Sistem informasi manajemen 
      sumber daya manusia. Jakarta: Gramedia Widiasarana.

Sutabri, T. (2012). Konsep sistem informasi. Yogyakarta: ANDI

Utama, D. N. (2017). Sistem penunjang keputusan: filosofi, teori dan 
     implementasi. Yogyakarta: Garudhawaca.

#SIP DATABASE

SEJARAH DATABASE

        Menurut Arief (2006), database merupakan sekumpulan data yang saling terintegrasi satu sama lain dan terorganisasi berdasarkan sebuah skema atau struktur tertentu dan tersimpan pada sebuah hardware komputer.

   Secara singkat, Indrajani (2018) menjelaskan sejarah database terbagi atas beberapa perkembangan:

Tahun 1960 – Network Database

Tahun 1971 – First Generation (Hierachial Model)

Tahun 1976 – Second Generation (Relation Model)

Tahun 1990 – Third Generation (ORDBMS/Object Relation dan OODBMS/Object Oriented)

Meningkatnya kompleksitas aplikasi basis data memunculkan dua sistem baru, yaitu DBMS yang berorientasi pada objek (OODBMS) dan Objek Relation DBMS (ORDBMS)

KONSEP DATABASE

     Konsep dasar dari basis data adalah kumpulan dari catatan-catatan, atau potongan dari pengetahuan. Sebuah basis data memiliki penjelasan terstruktur dari jenis fakta yang tersimpan di dalamnya, penjelasan ini disebut skema. Skema menggambarkan objek yang diwakili suatu basis data, dan hubungan di antara objek tersebut.

STRUKTUR DATABASE

       Struktur database adalah cara data diorganisasi agar pemorsesan data menjadi lebih efisien. Terdapat tiga struktur database yaitu:

- Struktur Database Hirarki

       Struktur hierarkis dibentuk oleh kelompok-kelompok data, subkelompok, 

       dan beberapa subkelompok lagi dan terlihat seperti cabang pohon 

       untuk mendapatkan satu record dari satu cabang ke cabang lainnya.

         

- Struktur Database Jaringan

       Struktur jaringan dikembangkan untuk memungkinkan penarikan record-

       record tertentu yang memungkinkan satu record tertentu menunjuk pada 

       semua record lainnya di dalam basis data. Struktur jaringan memecahkan 

       permasalahan keharusan untuk menarik balik hingga kembali ke cabang 

       yang menyatukan basis data.

- Struktur Database Relasional

       Struktur basis data relasional adalah implisit yaitu dapat secara tidak 

       langsung berasal dari data.  Ketika terdapat satu field (kolom) data yang 

       sama dalam dua tabel, maka record (baris) dari kedua tabel tersebut akan 

       dapat digabungkan ketika nilai-nilai field datanya sama.

KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN DATABASE

Menurut Kadir (1999) terdapat keunggulan dan kelemahan database, diantaranya adalah:

- Keunggulan

  a. Penyimpanan yang praktis

  b. Cepat dalam mengambil atau mengubah data

  c. Mengurangi kebosanan

  d. Informasi yang akurat

- Selain keunggulan terdapat pula kelemahan, yaitu

  a. Kemubaziran data atau duplikasi data

  b. Keterbatasan berbagi data

  c. Ketidakkonsistenan dan kurangnya integritas

  d. Ketidakluwesan

PERANAN DATABASE DALAM BIDANG PSIKOLOGI

      Menurut Wickaksono (2010) database merupakan tempat untuk menampung data dengan susunan yang teratur sehingga kita dapat memperoleh infromasi data kembali dengan mudah dan cepat.

     Sehubung dengan pengertian di atas, terdapat peranan penting database dalam bidang psikologi, contohnya seperti terdapat seorang anak yang memiliki masalah dalam kepribadiannya. Kemudian anak tersebut mendatangi psikolog untuk memecahkan masalah yang sedang dialaminya, maka psikolog tersebut akan mencari tau dulu data awal mengenai anak tersebut. Setelah itu, psikolog baru memikirkan langkah atau treatment selanjutnya untuk membantu anak tersebut memecahkan masalah yang dialaminya.

Daftar Pustaka:

Arief, M. Rudyanto. (2006). Pemrograman basis data menggunakan transact
      SQL dengan microsoft SQL server 2000. Yogyakarta: ANDI.

Indrajani. (2018). Database systems all in one theory, practice, and case 
      study. Jakarta: Elex Media Komputindo.

Kadir, A. (1999). Konsep & tuntunan praktis basis data. Yogyakarta: ANDI.

McLeod, R. & Schell G. P. (2007). Manajement information system. New 
      Jersey: Pearson Education.

Wickaksono, Y. (2010). Cara cepat mengelola database dengan macro excel. 
      Jakarta: Elex Media Komputindo.