ARTIFICIAl INTELIGENT (AI) DALAM BISNIS

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Analisa Perancangan Sistem
Advertisements

SISTEM PAKAR Ari Eko Wardoyo, ST.
Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan
KECERDASAN BUATAN PENDAHULUAN.
Sistem Pengambil Keputusan
DECISION SUPPORT SYSTEMS & EXPERT SYSTEMS.
BAB 13. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Sistem Pendikung Keputusan (Decision Support System) atau DSS adalah sustu sistem yang digunakan oleh para manajer.
PENGERTIAN KECERDASAN BUATAN
Sistem Pakar.
TEKNOLOGI KECERDASAN ARTIFISIAL DALAM BISNIS
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
Pengantar Intelegensia Buatan (IB)
Pengertian Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
SISTEM PAKAR & KECERDASAN BUATAN
SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN
PENGANTAR INTELEGENSIA BUATAN (IB) M. Ezar Al Rivan.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
SISTEM PAKAR PERTEMUAN 8.
Sistem Informasi Manajemen
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Materi Pertemuan 9 & 10 SISTEM INFORMASI BERBASIS KOMPUTER
SISTEM PAKAR.
INTELEGENSI BUATAN DAN TES TURING Ir. Abdul Wahid, MT.
Pengatar Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support Sistem)
BAB XIV SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
KOMPUTASI KECERDASAN BUATAN
Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi Bab : Sistem Pakar – part one
MANAJEMEN PENGETAHUAN
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) dan SISTEM PAKAR
PERTEMUAN 4 SISTEM PAKAR
Materi Pertemuan 9 SISTEM INFORMASI BERBASIS KOMPUTER
Analisa Perancangan Sistem
Pengelolaan Sistem Informasi
MENGELOLA PENGETAHUAN
SISTEM PAKAR & KECERDASAN BUATAN
Fakultas Ilmu Komputer
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Materi Pertemuan 9 & 10 SISTEM INFORMASI BERBASIS KOMPUTER
KONSEP KECERDASAN BUATAN
Pengenalan AI (Artificial Intelligent)
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELGENCE-AI)
Meningkatkan mutu pengambilan keputusan management untuk perusahaan digital Eko Prasetyo (A ) Vikri Rosyadi Zhulmi (A ) Teguh.
KECERDASAN BUATAN.
PENGANTAR PENGANTAR KECERDASAN BUATAN Artificial intelligence
Introduction to Soft computing
Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi Bab : Sistem Pakar – part one
Mengelola Pengetahuan Untuk Perusahaan Digital
PENGERTIAN KECERDASAN BUATAN
Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi Bab : Sistem Pakar – part two
KOMPUTASI KECERDASAN BUATAN
KECERDASAN BUATAN By Serdiwansyah N. A..
Ragam Sistem Informasi
SISTEM PAKAR.
Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi Bab : Sistem Pakar – part one
Pengenalan Sistem Pakar
SISTEM PAKAR & KECERDASAN BUATAN
Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi Bab : Sistem Pakar – part two
MENGELOLA PENGETAHUAN
Pengelolaan Sistem Informasi
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
PENDAHULUAN.
(CBIS) Computer Base Information System
Materi Pertemuan 9 SISTEM INFORMASI BERBASIS KOMPUTER
KONSEP KECERDASAN BUATAN
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
Analisa Perancangan Sistem
Transcript presentasi:

ARTIFICIAl INTELIGENT (AI) DALAM BISNIS Pertemuan 07

Definisi Kecerdasan Tiruan(AI-Artificial Intelligence) adalah suatu bidang ilmu pengetahuan dan teknologi yang berdasarkan pada berbagai disiplin ilmu pengetahuan seperti komputer, biologi, psikologi, linguistik (ilmu bahasa), matematika, dan rancang-bangun.

Karakteristik Informasi AI digunakan dalam berbagai cara untuk memperbaiki pendukung keputusan yg disediakan bagi manajer dan praktisi bisnis. Struktur Keputusan Tak terstruktur Karakteristik Informasi Manajemen Strategis Semi terstruktur Terstruktur Manajemen Taktis Operasional 4

Tujuan AI Mengembangkan komputer yang dapat berpikir, seperti halnya bisa melihat, mendengar, berjalan, berbicara, dan merasakan. Pendorong utama dalam pengembangan AI adalah keyakinan bahwa komputer dapat berfungsi sejalan atau seperti kecerdasan manusia, seperti berfikir, belajar,dan memecahkan masalah. AlanTuring pada tahun 1950 mengadakan suatu percobaan untuk menemukan suatu konsep apakah mungkin suatu mesin bisa berpikir. Menurut hasil percobaan Turing, suatu komputer bisa mempertunjukkan kecerdasan jika dilakukan suatu wawancara dengan manusia, pembicaraan antara manusia yang tak terlihat dan suatu komputer yang tak terlihat, tidak bisa menjelaskan apa-apa. Para kritikus percaya bahwa tidak ada satu pun komputer yang sungguh-sungguh bisa lolos dari percobaan Turing. Mereka mengatakan bahwa pengembangan kecerdasan untuk mencoba mengalihkan kemampuan seperti manusia kedalam komputer adalah tidak mungkin. Tetapi kemajuan berjalan terus, dan hanya waktu akan mejelaskan kepada kita kapan tujuan Kecerdasan Tiruan (AI) yang ambisius ini akan tercapai.

Ciri-ciri Perilaku Cerdas Berpikir dan bernalar Menggunakan Penalaran untuk menyelesaikan masalah Belajar dan paham dari pengalaman Memperoleh dan menerapkan pengetahuan Menampilkan kreatifitas dan imajinasi Mengatasi situasi yang rumit dan membingungkan Menanggapi situasi baru dengan cepat dan berhasil Mengenali elemen-elemen yang penting dalam situasi Mengatasi informasi yang ambigu, tidak lengkap, dan salah.

Domain Kecerdasan Artifisial

Aplikasi Kecerdasan Tiruan Aplikasi AI yang utama dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori: Kognitif. Banyak pengembangan AI didasarkan pada riset dalam cara pengolahan informasi oleh manusia, yang berpusat pada pemahaman tentang bagaimana otak manusia bekerja dan bagaimana manusia berpikir dan belajar. Aplikasi utama dalam area ini meliputi: sistem pakar, sistem belajar, logika tersamar, algoritm generik, jaringan neural, dan agen yang cerdas. Robotik. Robot mempunyai kaitan dengan cara menggunakan komputer yang dapat meniru atau menyalin tindakan dan bahkan penampilan manusia. Area pengembangannya meliputi persepsi visual, meraba, ketangkasan, daya penggerak, dan ilmu navigasi. Alat penghubung Alami. Pengembang AI berharap untuk dapat membuat penghubung /interface antara manusia-computer yang sealami mungkin. Bahasa program yang alami, pengenalan suara, penghubung denga multi sensor, dan Virtual Reality adalah semua area pengembangan AI.

Aplikasi AI di dalam dunia bisnis Jaringan Syaraf/ Neural Fuzzy Logic Systems/ Logika Tersamar Genetic Algorithms Virtual Reality AI Application Areas in Business Intelligent Agents Sistem Pakar

Aplikasi AI di dalam dunia bisnis Jaringan Neural. Model Sistem Komputasi yang dibuat mirip dgn jaringan saraf/otak yang saling berhubungan, yg disebut neurons. Pengolah yang saling behubungan di dalam suatu jaringan neural beroperasi secara paralel dan saling berhubungan dengan dinamis. Ini memungkinkan jaringan belajar untuk mengenali pola dan hubungan di dalam memproses data itu. Contoh: suatu jaringan neural dapat digunakan untuk mempelajari karakteristik kredit yang diberikan apakah pinjaman akan berakibat baik atau jelek. Logika Tersamar. Metoda penalaran yg mirip dgn penalaran manusia. Hal ini memungkinkan suatu sistem tersamar untuk memproses data yang tidak sempurna dan dengan cepat menyediakan pendekatan, dan dihasilkan solusi yang bisa diterima. Sistem yang tersamar menggunakan mikrochip pengontrol proses yang banyak dipakai oleh peralatan yang dibuat oleh pabrikan Jepang.

Aplikasi AI di dalam dunia bisnis Algoritma Genetis. Menggunakan teori random dari Darwinian dan rumusan mathematis lainnya, berfungsi menirukan suatu proses evolusiner yang terus sehingga menghasilkan solusi yang lebih baik bagi penyelesaian suatu masalah. Hal bermanfaat pada situasi di mana ada beribu-ribu solusi yang mungkin dan harus dievaluasi untuk menghasilkan suatu solusi yang optimal. Realitas Semu. Adalah suatu kenyataan berdasarkan simulasi komputer yang menggunakan pendekatan seperti melakukan perkerjaan sebenarnya untuk menciptakan suatu dunia maya yang dapat digunakan untuk mencari pengalaman melalui suatu tinjauan, pendengaran, dan sentuhan. Aplikasi terkini dari realitas semu meliputi disain dengan bantuan komputer, diagnostik medis, simulasi penerbangan, dan permainan video 3-D.

Agen Cerdas (IA) Agen Cerdas (IA) adalah suatu perangkat lunak pengganti yang dapat memenuhi suatu kebutuhan aktivitas. Agen Cerdas secara built-in menggunakan dan mempelajari pengetahuan tentang bagaimana seorang pemakai akhir bertindak atau menjawab pertanyaan yang diajukan, menerapkan suatu solusi perangkat lunak seperti suatu template presentasi perancangan atau spreadsheet untuk memecahkan suatu permasalahan yang spesifik dari pemakai akhir .

Jenis – jenis Agen Cerdas

Agen Cerdas 1.Agen Interface Pemakai. Agen Cerdas dapat dikelompokkan ke dalam dua kategori : 1.Agen Interface Pemakai. Tutor penghubung. Mengamati kegiatan operasi komputer, mengoreksi kekeliruan dari pemakai, dan menyediakan isyarat serta nasihat dalam penggunaan perangkat lunak secara efisien. Agen Presentasi. Menyajikan Informasi dalam berbagai bentuk pelaporan dan format presentasi serta penggunaan media berdasarkan pada pilihan pemakai. Agen Navigasi Jaringan. Menetapkan alur informasi dan cara menyajikan informasi yang lebih disukai oleh pemakai. Agen Permainan Peran. Menjalankan game atau permainan What-if, untuk membantu para pemakai memahami informasi dan memperbaiki cara pembuatan keputusan.

2.Agen dalam Manajemen Informasi. Agen Pencarian. Membantu para pemakai dalam menemukan file dan database, mencari informasi yang diinginkan, dan menyarankan dan menemukan jenis informasi baru tentang produk, media, dan sumber daya. Perantara Informasi. Menyediakan jasa untuk menemukan dan mengembangkan sumber daya informasi yang cocok untuk dunia bisnis atau kebutuhan yang bersifat pribadi dari seorang pemakai. Menyaring Informasi. Menemukan, Menerima, menyaring, Membuang, menyimpan, menyampaikan dan memberitahu para pemakai tentang produk yang diinginkan, termasuk e-mail, voice-mail, dan media informasi lain.

Komponen Sistem Pakar

Komponen Sistem Pakar Sistem Pakar adalah suatu sistem informasi berbasiskan pengetahuan atau knowledge-based yang menggunakan pengetahuannya tentang suatu area aplikasi yang kompleks dan spesifik serta bertindak sebagai suatu konsultan ahli bagi pemakai akhir. Komponen suatu SP meliputi: Basis Pengetahuan . Suatu basis pengetahuan berisi pengetahuan yang diperlukan untuk mengimplemantsikan suatu tugas. Ada dua type pengetahuan: Pengetahuan berdasar fakta. Fakta,atau informasi deskriptif, tentang suatu subyek yang spesifik. Heuristik (peraturan utama). Hukum ibu jari (Thumb) dalam menerapkan fakta dan/atau membuat kesimpulan, pada umumnya dinyatakan seperti aturan.

Mesin Kesimpulan. Suatu mesin kesimpulan menyiapkan Sistem Pakar dengan kemampuan untuk memberi alasan atau argumentasi. Mesin Kesimpulan memproses pengetahuan yang berhubungan dengan suatu masalah spesifik. Kemudian membuat hubungan dan kesimpulan serta menghasilkan berbagai macam tindakan yang direkomendasikan. Penghubung Pemakai . Sarana bagi para pemakai untuk melakukan interaksi satu sama lain. Dalam menciptakan suatu Sistem Pakar seorang Insinyur Pengetahuan memperoleh pengetahuan tentang suatu tugas dari seorang tenaga ahli dengan menggunakan knowledge acquisition tools (peralatan pencari pengetahuan).

Aplikasi Sistem Pakar

Aplikasi Sistem Pakar Sistem Pakar dapat digunakan untuk melakukan berbagai tugas bisnis al: Manajemen Keputusan. Sistem yg menilai situasi atau mempertimbangkan alternatif dan membuat rekomendasi berdasarkan pada  ukuran-ukuran yang tersedia sepanjang proses penemuan atau pencarian. Contoh analisa portofolio pinjaman, evaluasi karyawan, jasa pertanggungan asuransi , perkiraan demografis. Diagnosa dan Penyelesaian masalah (Diagnostic/Troubleshooting). Adalah penggunaan sistem dalam menyimpulkan/menduga suatu penyebab berdasarkan riwayat dan gejala yang dilaporkan. Contoh kalibrasi peralatan, kegiatan bantuan(help desk), perangkat lunak untuk debugging, hasil diagnosa medis. Maintenance/Scheduling. Sistem ini menentukan prioritas dan pembatasan jadwal atau waktu kiritis sumber daya. Contoh skeduling pemeliharaan, skeduling produksi, skeduling pendidikan , manajemen proyek.

Aplikasi Sistem Pakar Perancangan Design/Configuration. Penggunaan sistem dalam membantu mengatur komponen peralatan, memberi batasan dan ada yang harus diperhitungkan. Contoh pilihan instalasi komputer, manufactur, jaringan komunikasi, rencana perakitan dengan jumlah maksimum. Selection/Classification. Sistem ini membantu para pemakai dalam memilih produk atau proses yang kompleks atau besar satuan alternatif. Contoh pemilihan material, identifikasi rekening pelanggan, penggolongan informasi, identifikasi suspect. Proses Monitoring/Control. Sistem ini memonitor dan mengendalikan prosedur atau proses. Contoh pengendalian mesin (termasuk robot), pengendalian persediaan, monitoring produksi, pengujian bahan kimia.

Kesimpulan Sistem Pakar menyediakan bagi dunia bisnis keahlian yang konsisten dan lebih cepat. Mereka juga membantu dalam mengorganisasikan pengetahuan. Bagaimanapun juga mereka bukanlah tanpa keterbatasan. Sistem Pakar belum tentu cocok untuk setiap masalah. Sistem Pakar hanya mampu memecahkan masalah spesifik dalam suatu daerah pengetahuan terbatas. Sistem Pakar juga gagal untuk memecahkan permasalahan yang memerlukan suatu basis pengetahuan yang luas. Sistem Pakar juga mahal dan sulit untuk dikembangkan dan dipelihara.

Tugas Resum Materi diatas Cari contoh organisasi bisnis yang menerapkan teknologi Artificial Inteligent dalam mendukung kegiatan bisnis, beri penjelasan . Dikumpulkan di LT. 6