Artificial Intelligence, Decision Making, dan Rule Sistem

NAMA                          : Tubagus Aji Permana

NPM                             : 5A414901

KELAS                         : 3IA22

MATA KULIAH            : Pengantar Teknologi Game

NAMA DOSEN             : Rifki Amalia
PENULISAN                : 2 (dua)

Artifical Intelegent (Kecedasan Buatan)

· H. A. Simon [1987] :
“ Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan
penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman
komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adlah cerdas”

· Rich and Knight [1991]:
“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana
membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat
dilakukan lebih baik oleh manusia.”

· Encyclopedia Britannica:
“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan”

· John McCarthy[1956] :
“AI adalah Untuk mengetahui dan memodelkan proses – proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.”

Tujuan dari kecerdasan buatan menurut Winston dan Prendergast[1984]:

• Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama)
• Memahami apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah)
• Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial)
• Faham Pemikiran

          Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional kebanyakan melibatkan metoda-metoda 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 - metode :

1. Dalam 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.
2. Petimbangan berdasar kasus
3. Jaringan Bayesian
4. AI berdasar tingkah laku yaitu metoda 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 yaitu 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.

Kecerdasan Buatan dikelompokkan menjadi 4 macam, yaitu :
1. Systems that think like humans.
2. Systems that act like humans.
3. Systems that think rationally.
4. Systems that act rationally.


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.

Menurut Sondang P. Siagian
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.

Rule Based System (Sistem Berbasis Aturan)
          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.

          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).

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).

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 juga goal driven.


Sumber:
https://aiukswgkelompok11.wordpress.com/definisi-artificial-intelligence/
http://ilmumanajemenindustri.com/pengertian-pengambilan-keputusan-decision-making-jenis-keputusan/
http://technologies-it.blogspot.co.id/2014/06/rule-based-system.html