Nama : Rahman Azis
NPM : 58414787
Kelas : 3IA22
Mata Kuliah : Pengantar Teknologi Game
Nama Dosen : Rifki Amalia
Penulisan : 2
Artificial
Intelegent atau Kecerdasan Buatan
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.
'Kecerdasan buatan' ini
bukan hanya ingin mengerti apa itu sistem kecerdasan, tetapi juga
mengkonstruksinya.
Tidak ada definisi yang
memuaskan untuk 'kecerdasan':
1.
kecerdasan:
kemampuan untuk memperoleh pengetahuan dan menggunakannya
2.
atau kecerdasan
yaitu apa yang diukur oleh sebuah 'Test Kecerdasan'
Secara
garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan
Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional
kebanyakan melibatkan metode-metode yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan
formalisme dan analisis statistik.
Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI
cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence). Metode-metodenya
meliputi:
1.
Sistem pakar:
menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem
pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan
kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.
4.
AI berdasar
tingkah laku: metode modular pada pembentukan sistem AI secara
manual
Kecerdasan
komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif (misalnya
penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis. Pembelajaran ini
berdasarkan pada data empiris dan
diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang tak teratur dan perhitungan
lunak. Metode-metode pokoknya meliputi:
1.
Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan
pengenalan pola yang sangat kuat
2.
Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk
pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam
industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
3.
Komputasi
Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara
biologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan
pemecahan masalah yang lebih baik.
Metode-metode ini
terutama dibagi menjadi algoritma evolusioner (misalnya algoritma genetik) dan kecerdasan
berkelompok (misalnya algoritma semut)
Dengan sistem cerdas
hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan kedua kelompok ini.
Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan syaraf atau aturan
produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R.
Sebuah pendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan
mencoba untuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner
sebagai efek samping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.
Decision Making atau Pengambilan keputusan
Keputusan adalah hasil
pemecahan masalah yang dihadapinya dengan tegas. Hal itu berkaitan dengan
jawaban atas pertanyaan-pertanyaan mengenai ‘apa yang harus dilakukan’ dan
seterusnya mengenai unsur-unsur perencanaan. Dapat juga dikatakan bahwa
keputusan itu sesungguhnya merupakan hasil proses pemikiran yang berupa
pemilihan satu diantara beberapa alternatif yang dapat digunakan untuk
memecahkan masalah yang dihadapinya.
Keputusan
itu sendiri merupakan unsur kegiatan yang sangat vital. Jiwa kepemimpinan
seseorang itu dapat diketahui dari kemampuan mengatasi masalah dan mengambil
keputusan yang tepat. Keputusan yang tepat adalah keputusan yang berbobot dan
dapat diterima bawahan. Ini biasanya merupakan keseimbangan antara disiplin
yang harus ditegakkan dan sikap manusiawi terhadap bawahan. Keputusan yang
demikian ini juga dinamakan keputusan yang mendasarkan diri pada human
relations.
Setelah
pengertian keputusan disampaikan, kiranya perlu pula diikuti
dengan pengertian tentang “pengambilan keputusan”. Ada beberapa
definisi tentang pengambilan keputusan, dalam hal ini arti pengambilan
keputusan sama dengan pembuatan keputusan, misalnya Terry, definisi
pengambilan keputusan adalah pemilihan alternatif perilaku dari dua alternatif
atau lebih ( tindakan pimpinan untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi dalam
organisasi yang dipimpinnya dengan melalui pemilihan satu diantara
alternatif-alternatif yang dimungkinkan).
Menurut Siagian pengambilan
keputusan adalah suatu pendekatan terhadap hakikat suatu masalah, pengumpulan
fakta-fakta dan data, penentuan yang matang dari alternatif yang dihadapi dan
pengambilan tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling
tepat.
Dari
kedua pengertian diatas maka dapat ditarik kesimpulan bahwa keputusan itu
diambil dengan sengaja, tidak secara kebetulan, dan tidak boleh sembarangan.
Masalahnya telebih dahulu harus diketahui dan dirumuskan dengan jelas,
sedangkan pemecahannya harus didasarkan pemilihan alternatif terbaik dari
alternatif yang ada.
Tujuan Pengambilan
Keputusan
Kegiatan-kegiatan yang
dilakukan dalam organisasi itu dimaksudkan untuk mencapai tujuan organisasinya
yang dimana diinginkan semua kegiatan itu dapat berjalan lancer dan tujuan
dapat dicapai dengan mudah dan efisien. Namun, kerap kali terjadi
hambatan-hambatan dalam melaksanakan kegiatan. Ini merupakan masalah yang hatus
dipecahkan oleh pimpinan organisasi. Pengambilan keputusan dimaksudkan untuk
memecahkan masalah tersebut.
Dasar Pengambilan
Keputusan
1. Pengambilan
Keputusan Berdasarkan Intuisi
Keputusan
yang diambil berdasarkan intuisi atau perasaan lebih bersifat subjektif yaitu
mudah terkena sugesti, pengaruh luar, dan faktor kejiwaan lain. Sifat subjektif
dari keputusuan intuitif ini terdapat beberapa keuntungan, yaitu :
1.
Pengambilan keputusan oleh satu pihak sehingga mudah untuk memutuskan.
2.
Keputusan intuitif lebih tepat untuk masalah-masalah yang bersifat kemanusiaan.
Pengambilan
keputusan yang berdasarkan intuisi membutuhkan waktu yang singkat Untuk
masalah-masalah yang dampaknya terbatas, pada umumnya pengambilan keputusan
yang bersifat intuitif akan memberikan kepuasan. Akan tetapi, pengambilan
keputusan ini sulit diukur kebenarannya karena kesulitan mencari pembandingnya
dengan kata lain hal ini diakibatkan pengambilan keputusan intuitif hanya
diambil oleh satu pihak saja sehingga hal-hal yang lain sering diabaikan.
2. Pengambilan
Keputusan Rasional
Keputusan
yang bersifat rasional berkaitan dengan daya guna. Masalah – masalah
yang dihadapi merupakan masalah yang memerlukan pemecahan rasional. Keputusan
yang dibuat berdasarkan pertimbangan rasional lebih bersifat objektif. Dalam
masyarakat, keputusan yang rasional dapat diukur apabila kepuasan optimal
masyarakat dapat terlaksana dalam batas-batas nilai masyarakat yang di akui
saat itu.
3. Pengambilan
Keputusan Berdasarkan Fakta
Ada
yang berpendapat bahwa sebaiknya pengambilan keputusan didukung oleh sejumlah
fakta yang memadai. Sebenarnya istilah fakta perlu dikaitkan dengan istilah
data dan informasi. Kumpulan fakta yang telah dikelompokkan secara sistematis
dinamakan data. Sedangkan informasi adalah hasil pengolahan dari data. Dengan
demikinan, data harus diolah lebih dulu menjadi informasi yang kemudian
dijadikan dasar pengambilan keputusan.Keputusan yang berdasarkan sejumlah
fakta, data atau informasi yang cukup itu memang merupakan keputusan yang baik
dan solid, namun untuk mendapatkan informasi yang cukup itu sangat sulit.
4. Pengambilan
Keputusan Berdasarkan Pengalaman
Sering
kali terjadi bahwa sebelum mengambil keputusan, pimpinan mengingat-ingat apakah
kasus seperti ini sebelumnya pernah terjadi. Pengingatan semacam itu biasanya
ditelusuri melalui arsip-arsip penhambilan keputusan yang berupa dokumentasi
pengalaman-pengalaman masa lampau. Jika ternyata permasalahan tersebut pernah
terjadi sebelumnya, maka pimpinan tinggal melihat apakah permasalahan tersebut
sama atau tidak dengan situasi dan kondisi saat ini. Jika masih sama kemudian
dapat menerapkan cara yang sebelumnya itu untuk mengatasi masalah yang timbul.
Dalam
hal tersebut, pengalaman memang dapat dijadikan pedoman dalam menyelesaikan
masalah. Keputusan yang berdasarkan pengalaman sangat bermanfaat bagi
pengetahuan praktis. Pengalaman dan kemampuan untuk memperkirakan apa yang
menjadi latar belakang masalah dan bagaimana arah penyelesaiannya sangat
membantu dalam memudahkan pemecaha masalah.
5. Pengambilan
Keputusan Berdasarkan Wewenang
Banyak
sekali keputusan yang diambil karena wewenang (authority) yang
dimiliki. Setiap orang yang menjadi pimpinan organisasi mempunyai tugas dan
wewenang untuk mengambil keputusan dalam rangka menjalankan kegiatan demi
tercapainya tujuan organisasi yang efektif dan efisien.
Keputusan
yang berdasarkan wewenang memiliki beberapa keuntungan. Keuntungan-keuntungan
tersebut antara lain : banyak diterimanya oleh bawahan, memiliki otentisitas
(otentik), dan juga karena didasari wewenang yang resmi maka akan lebih
permanent sifatnya.
Keputusan yang
berdasarkan pada wewenang semata maka akan menimbulkan sifat rutin dan
mengasosiasikan dengan praktik dictatorial. Keputusan berdasarkan wewenang
kadangkala oleh pembuat keputusan sering melewati permasahan yang seharusnya
dipecahkan justru menjadi kabur atau kurang jelas.
Ruled-Based System
Rule Based System (RBS) merupakan suatu sistem pakar yang menggunakan
aturan-aturan untuk menyajikan pengetahuannya. Menurut Lusiani dan
Cahyono [1], sistem berbasis aturan adalah suatu perangkat lunak yang
menyajikan keahlian pakar dalam bentuk aturan-aturan pada suatu domain tertentu
untuk menyelesaikan suatu permasalahan. RBS adalah model sederhana yang bisa
diadaptasi ke banyak masalah. Namun, jika aturan terlalu banyak, pemeliharaan
sistem akan rumit dan terdapat banyak kesalahan dalam kerjanya.
Untuk
membuat RBS, ada beberapa hal penting yang harus dimiliki:
1. Sekumpulan fakta yang mewakili working memory. Ini
dapat berupa suatu keadaan yang relevan dengan keadaan awal sistem bekerja.
2. Sekumpulan aturan. Aturan ini mencakup setiap tindakan yang
harus diambil dalam ruang lingkup permasalahan yang dibutuhkan.
3. Kondisi yang menentukan bahwa solusi telah ditemukan atau
tidak (non-exist).
Hal
ini berguna untuk menghindari looping yang tidak akan pernah
berakhir.
Teori RBS ini
menggunakan teknik yang sederhana, dimulai dengan dasar aturan yang berisi
semua pengetahuan dari permasalahan yang dihadapi yang kemudian dikodekan ke
dalam aturan if-then yang mengandung data, pernyataan dan
informasi awal. Sistem akan memeriksa semua aturan kondisi if yang
menentukan subset, set konflik yang ada. Jika ditemukan, maka sistem akan
melakukan kondisi then. Perulangan ini akan terus berlanjut hingga
salah satu atau dua kondisi bertemu, jika aturan tidak diketemukan maka sistem
tersebut harus keluar dari perulangan (terminate).
Pendekatan
Untuk
mengelola aturan, terdapat dua pendekatan yaitu:
1.
Forward Chaining : aturan diproses berdasarkan sejumlah fakta yang
ada, dan didapatkan konklusi sesuai dengan fakta-fakta tersebut.
Pendekatan forward chaining disebut juga data driven.
2.
Backward
Chaining : diberikan target, kemudian aturan yang
aksinya mengandungtarget di-trigger. Backward chaining ini
cocok untuk menelusuri fakta yang masih belum lengkap, disebut juga goal
driven.
Sumber :
https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan
https://elqorni.wordpress.com/2014/02/17/pengambilan-keputusan-decision-making/
http://danguna.blogspot.co.id/2013/07/rule-based-system-sistem-berbasis-aturan.html
Tidak ada komentar:
Posting Komentar