Artificial Intelligence

Definisi Artificial Intelligence

Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia. Pada awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai alat hitung saja. Namun seiring dengan perkembangan jaman, maka peran komputer semakin mendominasi kehidupan umat manusia. Komputer tidak lagi hanya digunakan sebagai alat hitung, lebih dari itu, komputer diharapkan untuk dapat diberdayakan untuk mengerjakan sesuatu yang bisa dikerjakan oleh manusia.

Manusia bisa menjadi pandai dalam menyelesaikan segala permasalahan di dunia ini karena manusia mempunyai pengetahuan dan pengalaman. Pengetahuan diperoleh dari cara mempelajarinya. Semakin banyak bekal pengetahuan yang dimiliki oleh seseorang tentu saja diharapkan akan lebih mampu dalam menyelesaikan permasalahan. Namun bekal pengetahuan saja tidak cukup, manusia juga diberi akal untuk melakukan penalaran, mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman yang mereka miliki. Tanpa memiliki kemampuan untuk menalar dengan baik, manusia dengan segudang pengalaman dan pengetahuan tidak akan dapat menyelesaikan masalah dengan baik. Demikian juga dengan kemampuan menalar yang sangat baik, namun tanpa dibekali pengetahuan dan pengalaman yang memadai, manusia juga tidak akan bisa menyelesaikan masalah dengan baik (Sri Kusumadewi, 2003).

Sedangkan menurut para ahli lainnya, kecerdasan buatan dapat diartikan sebagai berikut:

1. H.A Simon (1987)

Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasanpenelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas.

2. 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.

3. 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.

4. Buku Sri Kusumadewi

Kecerdasan buatan atau artificial intelligence merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia (Buku Sri Kusumadewi).

Kelebihan Kecerdasan Buatan

1. Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami akan cepat mengalami perubahan. Hal ini dimungkinkan karena sifat manusia yang pelupa. Kecerdasan buatan tidak akan berubah sepanjang sistem komputer dan program tidak mengubahnya.

2. Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan. Mentransfer pengetahuan manusia dari satu orang ke orang lain butuh proses dan waktu lama. Disamping itu suatu keahlian tidak akan pernah bisa diduplikasi secara lengkap. Sedangkan jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, pengetahuan tersebuat dapat ditransfer atau disalin dengan mudah dan cepat dari satu komputer ke komputer lain.

3. Kecerdasan buatan lebih murah dibanding dengan kecerdasan alami. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah dan lebih murah dibanding dengan harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.

4. Kecerdasan buatan bersifat konsisten. Hal ini disebabkan karena kecerdasan busatan adalah bagian dari teknologi komputer. Sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.

5. Kecerdasan buatan dapat didokumentasikan. Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasikan dengan mudah dengan melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.

6. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat dibanding dengan kecerdasan alami.

7. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih baik dibanding dengan kecerdasan alami.

Kekurangan Kecerdasan Buatan

1. Kurang memberikan kesempatan kepada orang lain untuk membuka peluang bisnis, usaha, layanan computer sejenis karena setiap orang di prediksi lebih memilih untuk melakukan sendiri jika dalam jumlah yang kecil atau dalam kapasitas yang terjangkau.

2. Rawan rusak

3. Mahal dalam proses pembuatannya

4. Memerlukan daya listrik

5. Struktur kontrolnya terpisah dari pengetahuan

Pandangan Terhadap Sistem Cerdas Untuk Negara Indonesia

Menurut saya Robotika di Indonesia sudah berkembang pesat kalau kita lihat ke tahun-tahun belakangan ini. dengan adanya sekolah robot Indonesia, untuk membantu orang-orang yg berkeinginan belajar membuat robot. Di Indonesia ada robot yg bisa memungut kotoran hewan bernama “Cage Cleaning Robot” yg nantinya kotoran akan dikumpulkan dan diolah menjadi pupuk yg bermanfaat.

Sumber:

http://web.if.unila.ac.id/purmanailuswp/2015/09/13/pengertian-artificial-intelligence-kecerdasan-buatan/

http://tekno.kompas.com/read/2016/03/11/10552677/Cara.Kerja.Robot.Pemungut.Kotoran.Buatan.Siswi.SMA

SECONDARY DATA

Data sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh dan dicatat pihak lain). Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip yang dipublikasikan dan tidak dipublikasikan.
            Bentuk data sekunder ada dua kategori yaitu berasal dari sumber internal dam sumber eksternal. Data internal tersedia pada tempat penelitian dilakukan misalnya faktur penjualan, laporan penjualan, laporan hasil riset yang lalu, dan lain-lain. Data eksternal dapat diperoleh dari sumber-sumber luar misalnya, data sensus penduduk dan registrasi. Data yang diperoleh dari badan atau perusahaan yang aktivitasnya mengumpulkan keterangan-keterangan yang relevan akan berbagai masalah.

            Keuntungan menggunakan data sekunder adalah lebih murah, lebih cepat, dan dalam kenyataan sering peneliti tidak terlalu mampu untuk mengumpulkan data primer sendiri, misalnya sensus penduduk.
·         Karakter data sekunder

Kriteria Dalam Mengevaluasi Data SekunderKetepatan memilih data sekunder dapat dievaluasi dengan kriteria sebagai berikut:
1. Waktu Keberlakuan: Apakah data mempunyai keberlakuan waktu? Apakah data dapat kita peroleh pada saat diutuhkan. Jika saat dibutuhkan data tidak tersedia atau sudah kedaluwarsa,maka sebaiknya jangan digunakan lagi untuk penelitian kita.
2. Kesesuaian: Apakah data sesuai dengan kebutuhan kita? Kesesuaian berhubungan dengankemampuan data untuk digunakan menjawab masalah yang sedang diteliti.
3. Ketepatan: Apakah kita dapat mengetahui sumber-sumber kesalahan yang dapatmempengaruhi ketepatan data, misalnya apakah sumber data dapat dipercaya? Bagaimanadata tersebut dikumpulkan atau metode apa yang digunakan untuk mengumpulkan datatersebut?
4. Biaya: Berapa besar biaya untuk mendapatkan data sekunder tersebut? Jika biaya jauh lebihdari manfaatnya, sebaiknya kita tidak perlu menggunaknnya
·         Kegunaan Data Sekunder

 Data sekunder dapat dipergunakan untuk hal-hal sebagai berikut:
a.  Langkah awal merencanakan penelitian
b.  Membantu merumuskan masalah
c.  Menghindari plagia
d. Pemahaman Masalah:Data sekunder dapat digunakan sebagai sarana pendukung untuk memahami masalah yang akan kita teliti. Sebagai contoh apabila kita akan melakukan penelitian dalam suatu perusahaan, perusahaan menyediakan company profile atau data administratif lainnya yang dapat kita gunakan sebagai pemicu untuk memahami persoalan yang muncul dalam perusahaan tersebut dan yang akan kita gunakan sebagai masalah penelitian.
e.  Penjelasan Masalah: Data sekunder bermanfaat sekali untuk memperjelas masalah dan menjadi lebih operasional dalam penelitian karena didasarkan pada data sekunder yang tersedia, kita dapat mengetahui komponen-komponen situasi lingkungan yang mengelilinginya. Hal ini akan menjadi lebih mudah bagi peneliti untuk memahami persoalan yang akan diteliti, khususnya mendapatkan pengertian yang lebih baik mengenai pengalaman-pengalaman yang mirip dengan persoalan yang akan diteliti
f.  Formulasi Alternative-Alternative Penyelesaian Masalah yang Layak
Sebelum kita mengambil suatu keputusan, kadang kita memerlukan beberapa alternative lain. Data sekunder akan bermanfaat dalam memunculkan beberapa alternative lain yang mendukung dalam penyelesaian masalah yang akan diteliti. Dengan semakin banyaknya informasi yang kita dapatkan, maka peneyelesaian masalah akan menjadi jauh lebih mudah.
g. Solusi Masalah: Data sekunder disamping memberi manfaat dalam membantu mendefinisikan dan mengembangkan masalah, data sekunder juga kadang dapat memunculkan solusi permasalahan yang ada. Tidak jarang persoalan yang akan kita teliti akan mendapatkan jawabannya hanya didasarkan pada data sekunder saja.
·         Keunggulan Data Sekunder

Pada dasarnya terdapat empat keunggulan data sekunder, yaitu:
1) lebih hemat waktu dan hemat biaya bagi periset. Jika informasi yang diperlukan
tersedia sebagai data sekunder, maka periset hanya perlu pergi keperpustakaan atau menjelajah internet, menentukan sumber yang sesuai, serta mengambil dan mencatat informasi yang diinginkan. Hal ini memakan waktu tidak lebih dari beberapa hari dan lebih murah. Dengan data sekunder, beban yang dikeluarkan selama proses pengumpulan data telah dibayar oleh penyusun awal informasi.          Meskipun masih diperlukan biaya untuk menggunakan data itu (tidak seperti data statistic yang dikompilasi oleh pemerintah atau asosiasi perdagangan, data komersial tidaklah gratis), namun biayanya tetap jauh lebih rendah dibandingkan jika perusahaan mengumpulkan sendiri informasinya.
2) Meskipun data sekunder jarang dapat melengkapi persyaratan data sebuah proyek riset, paling tidak dapat: (a). Membantu dalam merumuskan permasalahan, dan (b). Menjadi sumber data perbandingan sehingga data primer dapat dievaluasi dan diinterpretasikan lebih mendalam.
3) Daya cakupnya yang dapat berskala nasional dan internasional.
4) Data dapat diperoleh diluar kemampuan periset (misalnya data BPS).
·         Kelemahan Data Sekunder

Pada umumnya terdapat tiga kelemahan data sekunder, yaitu:
1) Jarang sekali data sekunder dapat memenuhi tujuan proyek penelitian. Hal ini
disebabkan oleh factor unit pengukuran, definisi kelas yang dipergunakan dan peredaran publikasi yang tidak sesuai dengan kebutuhan.
2) Data dikumpulkan untuk tujuan yang berbeda dengan tujuan penelitian yang sedang dilakukan.
3) Pengambilan keputusan pemasaran biasanya memerlukan informasi yang mutakhir, padahal sumber data sekunder memerlukan waktu yang cukup lama dalam proses antara pengumpulan data dan penerbitannya.

sumber :

https://nagabiru86.wordpress.com/2009/06/12/data-sekunder-dan-data-primer/