Rangkuman Tugas 1

Rangkuman Tugas 1

SISTEM CERDAS

A. Definisi

Sistem cerdas adalah sistem yang dapat mengadopsi sebagaian kecil dari tingkat kecerdasan manusia untuk berinteraksi dengan keadaan eksternal suatu sistem. Tingkat kecerdasannya, yaitu: kemampuan untuk dilatih, mengingat kondisi yang pernah dialami, mengolah data-data untuk memberikan aksi yang tepat, dan kemampuan menyerap kepakaran seorang ahli.

Sub-bab berikut membahas secara singkat tiga buah sistem cerdas yang dimaksud

B. Katakteristik sistem cerdas:

a. Memiliki fasilitas informasi yang handal

b. Mudah dimodifikasi

c. Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer

d. Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

e. Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.

f. Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.

g. Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.

h. Outputnya yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.

C. Contoh Sistem Cerdas dalam Bisnis

Solution X100-C .

Mesin ini memiliki kapasitas memory yang besar dan dilengkapi dengan fitur canggih, seperti: USB Flash Disk, Web Server, Schedule Bell, SMS Message, Workcode, Function Key, dll. Mesin ini juga dilengkapi dengan Layar TFT LCD 3 Inch Full Color yang dapat menampilkan Photo Karyawan. Design Casing Belakang Mesin ini dirancang agar dapat menyembunyikan kabel dan panel belakangnya terbuat dari Besi yang sangat kokoh sehingga membuat mesin ini tampak lebih Rapi, Mewah dan Elegan.

Specifications:

*Standalone, Tidak membutuhkan komputer

*Kapasitas User: 20.000 Sidikjari

*Kapasitas Log: 200.000 Transaksi

*Komunikasi PC: TCP/IP (RJ45), USB Disk

*Waktu respon: <= 1 detik

*Dilengkapi Fitur: TFT LCD Full Color 3 Inch, PhotoID, Web Server, Schedule Bell, SMS Message, Workcode, Function Key.

*Free Software: ATTENDANCE + PAYROLL 2.1

Alat ini tidak hanya membuat pekerjaan anda lebih mudah namun juga lebih efektif

AI

A. Definisi

AI adalah teknik dan ilmu untuk membuat suatu mesin menjadi cerdas, terutama untuk program komputer. Kecerdasan yang dimaksud adalah kecerdasan seperti yang dimiliki manusia, sehingga sebuah komputer dapat mengambil tindakan untuk menyelesaikan masalah dengan pemikiran seperti seorang manusia.

B. Sejarah AI

SEJARAH KECERDASAN BUATAN

Era komputer elektronik (1941)

Ditemukannya pertama kali alat penyimpanan dan pemrosesan informasi yang disebut komputer elektronik. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan program yang mengarah ke AI.

Masa persiapan AI (1943-1956)

Tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts berhasil membuat suatu model saraf tiruan di mana setiap neuron digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’.

Pada tahun 1950, Norbert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip teori feedback. Contoh terkenal adalah thermostat.

Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidang automata, jaringan saraf, dan pembelajaran intelijensia. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai father of Artificial Intelligence/ Bapak Kecerdasan Buatan.

Awal perkembangan (1952-1969)

Pada tahun 1958, McCarthy di MIT AI Lab mendefinisikan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaitu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-program AI.

Pada tahun 1959, Program komputer General Problem Solver berhasil dibuat oleh Herbert A. Simon, J.C. Shaw, dan Allen Newell. Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian masalah secara manusiawi.

Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus.

Pada tahun 1968, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometri yang ada pada tes IQ.

Perkembangan AI melambat (1966-1974)

Perkembangan AI melambat karena adanya kesulitan yang di hadapi seperti program AI yang muncul hanya mengandung sedikit bahkan tidak ada pengetahuan dan banyak terjadi kegagalan dalam pembuatannya.

Sistem berbasis pengetahuan (1969-1979)

Pada tahun 1960an, Ed Feigenbaum, Bruce Buchanan, dan Joshua Lederberg merintis proyek DENDRAL yaitu program untuk memecahkan masalah struktur molekul dari informasi yang didapatkan dari spectometer massa.

AI menjadi sebuah industry (1980-1988)

Industralisasi AI diawali dengan ditemukannya sistem pakar yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi sistem-sistem komputer baru. Program tersebut mulai dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982. Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar

Kembalinya jaringan saraf tiruan (1986 – sekarang)

Ahli fisika seperti Hopfield (1982) menggunakan teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan saraf. David Rumhelhart dan Geoff Hinton melanjutkan penelitian mengenai model jaringan saraf pada memori. Pada tahun 1985-an empat kelompok riset menemukan algoritma Back-Propagation. Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam ilmu bidang komputer dan psikologi

C. Contoh AI

Flying Drones

Drone sudah mengirimkan produk ke rumah pelanggan — meskipun dalam mode uji coba. Mereka menunjukkan sistem pembelajaran mesin yang kuat yang dapat menerjemahkan lingkungan ke dalam model 3D melalui sensor dan kamera video.

Sensor dan kamera dapat melihat posisi drone di ruangan dengan menyambungkannya ke langit-langit. Algoritma generasi lintasan memandu drone tentang bagaimana dan kemana harus bergerak. Dengan menggunakan sistem Wi-Fi, kita dapat mengendalikan drone dan menggunakannya untuk tujuan tertentu — pengiriman produk, pembuatan video, atau pelaporan berita

AI (Artificial Intelegent)

AI (Artificial Intelegent)

A. Definisi

AI adalah teknik dan ilmu untuk membuat suatu mesin menjadi cerdas, terutama untuk program komputer. Kecerdasan yang dimaksud adalah kecerdasan seperti yang dimiliki manusia, sehingga sebuah komputer dapat mengambil tindakan untuk menyelesaikan masalah dengan pemikiran seperti seorang manusia.

B. Sejarah AI

SEJARAH KECERDASAN BUATAN

Era komputer elektronik (1941)

Ditemukannya pertama kali alat penyimpanan dan pemrosesan informasi yang disebut komputer elektronik. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan program yang mengarah ke AI.

Masa persiapan AI (1943-1956)

Tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts berhasil membuat suatu model saraf tiruan di mana setiap neuron digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’. Mereka menunjukkan bahwa setiap fungsi dapat dihitung dengan suatu jaringan sel saraf dan bahwa semua hubungan logis dapat diimplementasikan dengan struktur jaringan yang sederhana.

Pada tahun 1950, Norbert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip teori feedback. Contoh terkenal adalah thermostat.

Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidang automata, jaringan saraf, dan pembelajaran intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Universitas Dartmouth. Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan masalah pemikiran, yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai father of Artificial Intelligence/ Bapak Kecerdasan Buatan.

Awal perkembangan (1952-1969)

Pada tahun 1958, McCarthy di MIT AI Lab mendefinisikan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaitu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-program AI. Kemudian, McCarthy membuat program yang dinamakan programs with common sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan pengetahuan dalam mencari solusi.

Pada tahun 1959, Program komputer General Problem Solver berhasil dibuat oleh Herbert A. Simon, J.C. Shaw, dan Allen Newell. Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian masalah secara manusiawi. Pada tahun yg sama Nathaniel Rochester dari IBM dan para mahasiswanya merilis program AI yaitu geometry theorem prover. Program ini dapat mebuktikan suatu teorema menggunakan axioma-axioma yang ada.

Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus.

Pada tahun 1968, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometri yang ada pada tes IQ.

Perkembangan AI melambat (1966-1974)

Perkembangan AI melambat disebabkan adanya beberapa kesulitan yang di hadapi seperti  Program-program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama sekali pengetahuan pada subjeknya, banyak terjadi kegagalan pada pembuatan program AI, terdapat beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilaku intelijensia.

Sistem berbasis pengetahuan (1969-1979)

Pada tahun 1960an, Ed Feigenbaum, Bruce Buchanan, dan Joshua Lederberg merintis proyek DENDRAL yaitu program untuk memecahkan masalah struktur molekul dari informasi yang didapatkan dari spectometer massa. Dari segi diagnosa medis juga sudah ada yang menemukan sistem berbasis Ilmu pengetahuan, yaitu Saul Amarel dalam proyek computer ini biomedicine. Proyek ini diawali dari keinginan untuk mendapatkan diagnosa penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit

AI menjadi sebuah industry (1980-1988)

Industralisasi AI diawali dengan ditemukannya sistem pakar yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi sistem-sistem komputer baru. Program tersebut mulai dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982. Pada tahun 1986, program ini telah berhasil menghemat US$ 40 juta per tahun.

Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Hampir semua perusahaan besar di USA mempunyai divisi Ai sendiri yang menggunakan ataupun mempelajari sistem pakar. Booming industry Ai juga melibatkan perusahaan-perusahaan besar seperti Carnegie Group, Inference, IntelliCorp, dan Technoledge yang menawarkan software tools untuk membangun sistem pakar. Perusahaan hardware seperti LISP Machines Inc., Texas Instruments, Symbolics, dan Xerox juga turut berperan dalam membangun workstation yang dioptimasi untuk pembangunan program LISP. Sehingga, perusahaan yang sejak tahun 1982 hanya menghasilkan beberapa juta US dollar per tahun meningkat menjadi 2 milyar US dollar per tahun pada tahun 1988.

Kembalinya jaringan saraf tiruan (1986 – sekarang)

Meskipun bidang ilmu komputer menolak jaringan saraf tiruan setelah diterbitkannya buku ‘Perceptrons’ karangan Minsky dan Papert, tetapi para ilmuwan masih mempelajari bidang ilmu tersebut dari sudut pandang yang lain, yaitu fisika. Ahli fisika seperti Hopfield (1982) menggunakan teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan saraf. Para ahli psikolog, David Rumhelhart dan Geoff Hinton melanjutkan penelitian mengenai model jaringan saraf pada memori. Pada tahun 1985-an sedikitnya empat kelompok riset menemukan algoritma Back-Propagation. Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam ilmu bidang komputer dan psikologi

C. Contoh AI

Flying Drones

Drone sudah mengirimkan produk ke rumah pelanggan — meskipun dalam mode uji coba. Mereka menunjukkan sistem pembelajaran mesin yang kuat yang dapat menerjemahkan lingkungan ke dalam model 3D melalui sensor dan kamera video.

Sensor dan kamera dapat melihat posisi drone di ruangan dengan menyambungkannya ke langit-langit. Algoritma generasi lintasan memandu drone tentang bagaimana dan kemana harus bergerak. Dengan menggunakan sistem Wi-Fi, kita dapat mengendalikan drone dan menggunakannya untuk tujuan tertentu — pengiriman produk, pembuatan video, atau pelaporan berita

Referensi :

https://www.google.com/amp/s/evangelinosite.wordpress.com/2017/09/28/artificial-intelligence-definisi-sejarah-dan-contoh-kecerdasan-buatan/amp/

https://medium.com/@teknoiot/contoh-penerapan-artificial-intelligence-yang-populer-saat-ini-508851fca1d4

SISTEM CERDAS

SISTEM CERDAS

A. Definisi

Sistem cerdas adalah sistem yang dapat mengadopsi sebagaian kecil dari tingkat kecerdasan manusia untuk berinteraksi dengan keadaan eksternal suatu sistem. Sebagian kecil dari tingkat kecerdasan itu antara lain: kemampuan untuk dilatih, mengingat kembali kondisi yang pernah dialami, mengolah data-data untuk memberikan aksi yang tepat sesuai yang telah diajarkan, dan kemampuan menyerap kepakaran seorang ahli melalui perintah yang dituliskan dalam sebuah bahasa pemrograman tertentu. Sub-bab berikut membahas secara singkat tiga buah sistem cerdas yang dimaksud

B. Katakteristik sistem cerdas:

a. Memiliki fasilitas informasi yang handal

b. Mudah dimodifikasi

c. Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer

d. Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

e. Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.

f. Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.

g. Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.

h. Outputnya yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.

C. Contoh Sistem Cerdas dalam Bisnis

Solution X100-C .

Mesin ini memiliki kapasitas memory yang besar dan dilengkapi dengan fitur canggih, seperti: USB Flash Disk, Web Server, Schedule Bell, SMS Message, Workcode, Function Key, dll. Mesin ini juga dilengkapi dengan Layar TFT LCD 3 Inch Full Color yang dapat menampilkan Photo Karyawan. Design Casing Belakang Mesin ini dirancang agar dapat menyembunyikan kabel dan panel belakangnya terbuat dari Besi yang sangat kokoh sehingga membuat mesin ini tampak lebih Rapi, Mewah dan Elegan.

Specifications:

*Standalone, Tidak membutuhkan komputer

*Kapasitas User: 20.000 Sidikjari

*Kapasitas Log: 200.000 Transaksi

*Komunikasi PC: TCP/IP (RJ45), USB Disk

*Waktu respon: <= 1 detik

*Dilengkapi Fitur: TFT LCD Full Color 3 Inch, PhotoID, Web Server, Schedule Bell, SMS Message, Workcode, Function Key.

*Free Software: ATTENDANCE + PAYROLL 2.1

Alat ini tidak hanya membuat pekerjaan anda lebih mudah namun juga lebih efektif

Referensi:

http://ronibadur.blogspot.com/2012/07/penerapan-sistem-cerdas-dalam-bisnis.html?m=1

http://sherlianna.blogspot.com/2016/09/sistem-cerdas-dan-kegunaanya.html?m=1

http://hanggaaksara.blogspot.com/2016/10/pengertian-sistem-cerdas-berbasis.html?m=1