Nama
: Dimas Herianto
NPM
: 53414099
Kelas
: 3IA22
Mata Kuliah : Pengantar
Teknologi Game
Nama Dosen : Rifki Amalia
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.
2. Petimbangan berdasar kasus
3. Jaringan
Bayesian
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 :
a. Pengambilan keputusan oleh satu pihak sehingga mudah untuk
memutuskan.
b. 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