Nama :
Mutiara Tifana
NPM : 57414692
Kelas : 3IA22
Mata Kuliah : Pengantar Teknologi Game
Dosen : Rifki Amalia
Penulisan : 2
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence atau AI dalam bahasa Indonesia
artinya Kecerdasan Buatan yaitu kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas
ilmiah. Kecerdasan dibuat dan dimasukkan ke dalam suatu mesin/ komputer supaya
bisa melakukan pekerjaan seperti yang bisa dikerjakan oleh manusia. Contohnya
adalah kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, perencanaan
dan penjadwalan, pengendalian, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan
wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang
memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah di kehidupan yang nyata.
Terdapat macam-macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan diantaranya
yaitu: game komputer, sistem pakar, jaringan syaraf tiruan, logika fuzzy dan
robotika.
Tujuan
dari kecerdasan buatan menurut Winston dan Prendergast (1984):
1 Membuat
mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama)
2 Memahami
apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah)
3 Membuat
mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial)
Decision Making (Pengambilan Keputusan)
Dalam Kehidupan sehari-hari, kita
selalu dihadapi dengan berbagai masalah ataupun pilihan sehingga kita perlu
mengambil keputusan yang terbaik untuk menghadapi masalah tersebut. Demikian
juga halnya dalam suatu organisasi, Pengambilan Keputusan atau Decision Making
merupakan suatu hal yang hampir tidak bisa dihindari. Kegagalan ataupun
Keberhasilan suatu Organisasi pada dasarnya sangat tergantung pada Keputusan
yang diambil oleh pihak manajemennya. Tanpa pengambilan keputusan,
Fungsi-fungsi dasar Manajemen seperti Perencanaan, Pengorganisasian, Pemimpinan
dan Pengendalian tidak akan dapat dilaksanakan.
Menurut Irham Fahmi (2014:233),
Keputusan adalah proses penelusuran masalah yang berawal dari latar
belakang masalah, identifikasi masalah hingga kepada terbentuknya kesimpulan
atau rekomendasi. Rekomendasi itulah yang selanjutnya dipakai dan digunakan
sebagai pedoman basis dalam pengambilan keputusan.
Definisi Pengambilan keputusan
menurut Sondang P. Siagian adalah suatu pendekatan yang sistematis terhadap
hakikat alternatif yang dihadapi dan mengambil tindakan yang menurut
perhitungan merupakan tindakan yang paling cepat.
Jenis-jenis
Pengambilan Keputusan
Pengambilan keputusan (Decision
Making) dan Pemecahan masalah (Problem Solving) merupakan suatu proses yang
berkesinambungan (continuous process) untuk menganalisis dan mempertimbangkan
berbagai alternatif dalam berbagai kondisi, memilih tindakan-tindakan yang
paling tepat dan mengikuti perkembangan penerapan tindakan tersebut hingga
masalah yang dihadapinya diselesaikan.
Berdasarkan masalah yang dihadapi,
Pengambilan Keputusan dapat dibagi menjadi 2 jenis yaitu Keputusan yang
diprogramkan (program decision) dan Keputusan yang tidak diprogramkan
(non-programmed decision).
-Keputusan yang
diprogramkan (Program Decision)
Keputusan yang diprogramkan atau
Program Decision adalah Keputusan yang dibuat pada kondisi ataupun hal-hal yang
bersifat rutin dan sering terjadi dengan menggunakan prosedur operasi standar
atau biasanya dikenal dengan SOP (Standard Operation Procedure).
Keputusan Terprogram ini cukup
efektif dalam menangani masalah sehari-hari pada organisasi seperti
permintaan cuti karyawan, permintaan pembelian peralatan kantor maupun
permintaan lembur karyawan. Begitu keputusan diambil, program menentukan proses
atau prosedur yang harus diikuti ketika situasi yang sama terulang
kembali. Aturan, prosedur maupun kebijakan yang dibuat untuk menghadapi
permasalahan rutin biasanya ditetapkan sebagai Standar Perusahaan.
-Keputusan yang
tidak diprogramkan (Non-Programmed Decision)
Keputusan
yang tidak diprogramkan atau Non-Programmed Decision adalah Keputusan yang
diambil pada permasalahan yang unik dan belum pernah terjadi. Non-Program
Decision tidak terstruktur dan tidak memiliki prosedur baku seperti pada Program
Decision. Karena permasalahan yang belum pernah terjadi sebelumnya, maka
diperlukan penilaian dan kreatifitas dalam pengambilan keputusannya.
Sistem Berbasis Aturan (Rule Based System)
Pengertian
Sistem berbasis aturan (Rule Based System) adalah
suatu program komputer yang memproses informasi yang terdapat di dalam working
memory dengan sekumpulan aturan yang terdapat di dalam basis pengetahuan
menggunakan mesin inferensi untuk menghasilkan informasi baru.
Sebuah Rule-Based System dapat dibentuk
dengan menggunakan sebuah assertions set, yang secara kolektif
membentuk working memory, dan sebuah rule set yang
menentukan aksi pada assertions set. RBS secara relatif
adalah model sederhana yang bisa diadaptasi ke banyak masalah. Namun, jika ada terlalu
banyak peraturan, pemeliharaan sistem akan rumit dan terdapat banyak failure dalam
kerjanya.
Untuk
membuat sistem berbasis aturan, anda harus memiliki :
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 (none exist). Hal ini berguna untuk menghindari
looping yang tidak akan pernah berakhir.
Teori sistem berbasis aturan ini
menggunakan tekhnik yang sederhana, yang dimulai dengan dasar aturan yang
berisi semua pengetahuan dari permasalahan yang dihadapi yang kemudian
dikodekan ke dalam aturan IF-THEN dan sebuah tempat penyimpanan (basis data)
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 atau looping 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 rules , terdapat 2 pendekatan yaitu :
1 Forward
Chaining
Dimana
rules diproses berdasarkan sejumlah fakta yang ada, dan didapatkan konklusi
sesuai dengan fakta-fakta tersebut. Pendekatan forward chaining disebut
juga data driven.
2 Backward
Chaining
dimana
diberikan target (goal), kemudian rulesyang aksinya
mengandung goal di-trigger. Backward chaining ini cocok untuk
menelusuri fakta yang masih belum lengkap, disebut jugagoal
driven.
Strategi Rule Based System :
• First
Applicable
Ini adalah
strategi yang paling sederhana tetapi berpotensi menimbulkan masalah besar,
yaitu akan terjadinya looping yang tak terbatas pada kondisi yang sama.
• Random
Meskipun
tidak menggunakan prediksi atau first applicable control, metode
ini cukup memberikan keuntungan, yaitu dapat diprediksi (seperi game yang
membutuhkan strategi). Sebuah strategi acak akan memilih aturan acak tunggal
dari sebuah set konflik. Kemungkinan lain untuk strategi acak adalah dengan
sistem berbasis aturan fuzzy (fuzzy rule based system) dimana
masing-masing aturan memiliki probabilitas sebuah kondisi akan lebih mungkin
terjadi daripada yang lainnya.
• Most
Spesific
Strategi
ini berdasarkan pada jumlah kondisi aturan. Hal ini didasari pada asumsi
jika ia memiliki sebagian besar kondisi maka memiliki relevansi ke data yang
ada.
• Least
Recently Used
Menyimpan
data yang terakhir dipakai untuk selanjutnya dipakai kembali ke dalam
permasalahan jika memang problem yang dihadapi sama.
Kelebihan dan Kekurangan
Kelebihan Sistem Berbasis Aturan
1 Availability-bertambah
2 Intelligent
tutor
3 Intelligent
dB
4 Danger-reduced
5 Performance
6 Multiple
expertise
7 Reability-bertambah
8 Explanation
9 Steady,
unemotional and complete response
Kekurangan Sistem Berbasis Aturan
1 Jika
terlalu banyak aturan, sistem menjadi sulit dalam memaintain performance.
2 Keterbatasan
dalam memutuskan teknik yang digunakan untuk suatu masalah.
Sumber:
http://technologies-it.blogspot.co.id/2014/06/rule-based-system.html
0 komentar:
Posting Komentar