SISTEM CERDAS (Intelligent Information System)

SISTEM CERDAS (Intelligent Information System)

Tahukah anda bahwa segala sesuatu yang ada di alam semesta ini, baik setiap gejala alamnya, fenomena yang terjadi di dalamnya, bahkan kehidupan makhluk-makhluk yang ada di dalamnya merupakan suatu bentuk persamaan matematis? Atau dapat dibilang segala gejala dan fenomena tersebut dapat dibuat ke dalam bentuk persamaan matematis, termasuk di dalamnya adalah bagaimana cara kerja otak dan bagaimana manusia berpikir. Pemrograman konvensional masih dapat digunakan untuk membuat mesin atau komputer berinteraksi dengan manusia, namun bagaimana untuk wilayah-wilayah sensitif atau area soft science yang tidak dapat dijelaskan atau dirumuskan dengan pasti? Sehingga kemudian muncullah suatu analisis mengenai bagaimana cara kerja otak manusia dan dirumuskan dalam suatu persamaan matematis atau model matematika. Dari model matematika inilah kecerdasan buatan dapat diciptakan. 
Sistem cerdas adalah sistem yang menerapkan kecerdasan buatan. Jadi, “kecerdasan” inilah yang diciptakan untuk kemudian dimasukkan ke dalam suatu mesin atau komputer. Sistem ini dibuat agar dapat berpikir layaknya manusia.

AI (Artificial Inteligence)

·         Definisi AI

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers. Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat berperilaku seperti manusia. Definisi Kecerdasan Buatan, Berbagai definisi diungkapkan oleh para ahli untuk dapat memberi gambaran mengenai kecerdasan buatan beberapa diantaranya :

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas (H. A. Simon [1987]).

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

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 (Encyclopedia Britannica).

Sejarah AI

Berbagai litelatur mengenai kecerdasan buatan menyebutkan bahwa ide mengenai kecerdasan buatan diawali pada awal abad 17 ketika Rene Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Kemudian Blaise Pascal yang menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Selanjutnya pada abad 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Perkembangan terus berlanjut, Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan “Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas” pada 1943 yang meletakkan pondasi awal untuk jaringan syaraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah “Kecerdasan Buatan” pada konferensi pertama pada tahun 1956, selain itu dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan “Turing test” sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.

Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang diyakini sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan yang mempunyai rintangan secara mandiri.

   Contoh AI

1. Tesla

Tidak hanya smartphone tetapi mobil juga sudah bergeser ke arah Artificial Intelligence. Tesla adalah sesuatu yang meniadakan driver manusia. Ini adalah salah satu teknologi mobil terbaik yang tersedia sampai sekarang. Mobil ini tidak hanya mampu meraih banyak penghargaan tetapi juga fitur seperti mengemudi sendiri, kemampuan prediktif, dan inovasi teknologi mutlak.

SMART AGENT

Agen cerdas (Artificial Intelligence) adalah sebuah agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan.Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau mungkin lebih baik dari pikiran manusia). Ilmu AI dalam permainan umumnya digunakan untuk membuat agen yang dapat mengambil tindakan, memiliki kecerdasan, dan bisa memahami keputusan terhadap kondisi permainan yang dinamis

Konsep Agen Cerdas dan lingkungan

• Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator.
• Sebagai perbandingan, agen manusia memiliki alat sensor: mata, telinga, dan organ sensor lainnya; alat actuator: tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lain sebagai alat gerak.
• Sedangkan pada agen robot: kamera dan inframerahi untuk sensor, danlengan, serta berbagai motor sebagaiaktuator.
• Agen menerima (percept) sensor dari lingkungan. Keseluruhan percept yang diterima agen pada suatu selang waktu disebut percept sequence.

Hubungan antara agen dan lingkungan dan digambarkan seperti pada gambar berikut

• Fungsi Agen (pada gambar 2.2. berupa kotak dengan tanda tanya) memetakanpercept sequence/percept history ke tindakan (action):
  [f: P * A à]
• Program agen berjalan pada arsitektur fisik untuk menghasilkan nilai fungsi f.
• agen = arsitektur + program

Konsep Perancangan Agen Cerdas
Rasional dapat didefinisikan sebagai: melakukan hal yang benar. Agen rasional melakukan hal yang benar berdasarkan percept apa yang ditangkap dan tindakan (action) apa yang diambil. Tindakan yang tepat adalah tindakan yang akan menyebabkan agen menjadi yang paling sukses.
Beberapa hal yang perlu ditekankan:

Contoh Agent Cerdas

• Agent : Taksi Otomatis
  Sebuah agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan. Task Environment :
  • Performance measure: keamanan, kecepatan, legalitas, kenyamanan perjalanan, keuntungan.
  • Environment: jalanan, lampu merah, lalulintas, pejalan kaki, cuaca.
  • Actuators: stir arah, gas, rem, klakson, sinyal kiri/kanan.
  • Sensors: kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, accelerometer, mesin sensor, keyboard.

Contoh Agent Cerdas

Contoh Agent Cerdas

• Agent : Taksi Otomatis
  Sebuah agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan. Task Environment :
  • Performance measure: keamanan, kecepatan, legalitas, kenyamanan perjalanan, keuntungan.
  • Environment: jalanan, lampu merah, lalulintas, pejalan kaki, cuaca.
  • Actuators: stir arah, gas, rem, klakson, sinyal kiri/kanan.
  • Sensors: kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, accelerometer, mesin sensor, keyboard.

Agent : Medical diagnosis system

Sebuah agent Medical diagnosis system yang mendiagnosa pasien secara otomatis. Task Environment :

·Performance measure: pasien sembuh, biya murah tidak menyalahi hukum.

·Environment: pasien, rumah sakit, suster, dokter.

·Actuators: layar monitor (pertanyaan, tes, diagnosa, treatment, petunjuk).

·Sensors: keyboard (masukan gejala penyakit, jawaban pasien).

Agent : Lengan Robot Pengecat otomatis

Sebuah agent yang berfungsi untuk mengecat sebuah ruangan secara otomatis. Task Environment :

·    Performance measure: Keakuratan mengikuti perintah yang diinputkan, kerapihan saat mengecat, keakuratan tebal dan tipis cat, kecepatan saat bekerja,pPekerjaan yang pas(presisi).

·       Environment: Permukaan tembok yang di cat, cat tembok, operator (mandor).

·    Actuators: Bisa menggunakan sistem hidrolik, sistem pneumatik, motor DC, motor AC, motor stepper dan berbagai jenis penggerak lainnya.

·   Sensors: Kamera yang akan digunakan untuk mendeteksi batas-batas garis, keyboardyang akan digunakan untuk menginputkan tebal pengecatan berapa mm, batas-batas tinggi warna tertentu.

Refrensi:

https://evangelinosite.wordpress.com/2017/10/21/agent-konsep-agent-definisi-serta-contoh/

http://berbagi-cerita09.blogspot.com/2016/09/penjelasan-peas-dalam-konteks.html

Definisi dan Konsep Agen Cerdas

Agen cerdas (Artificial Intelligence) adalah sebuah agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan.Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau mungkin lebih baik dari pikiran manusia). Ilmu AI dalam permainan umumnya digunakan untuk membuat agen yang dapat mengambil tindakan, memiliki kecerdasan, dan bisa memahami keputusan terhadap kondisi permainan yang dinamis

Konsep Agen Cerdas dan lingkungan

• Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator.
• Sebagai perbandingan, agen manusia memiliki alat sensor: mata, telinga, dan organ sensor lainnya; alat actuator: tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lain sebagai alat gerak.
• Sedangkan pada agen robot: kamera dan inframerahi untuk sensor, danlengan, serta berbagai motor sebagaiaktuator.
• Agen menerima (percept) sensor dari lingkungan. Keseluruhan percept yang diterima agen pada suatu selang waktu disebut percept sequence.

Hubungan antara agen dan lingkungan dan digambarkan seperti pada gambar berikut

• Fungsi Agen (pada gambar 2.2. berupa kotak dengan tanda tanya) memetakanpercept sequence/percept history ke tindakan (action):
  [f: P * A à]
• Program agen berjalan pada arsitektur fisik untuk menghasilkan nilai fungsi f.
• agen = arsitektur + program

Konsep Perancangan Agen Cerdas
Rasional dapat didefinisikan sebagai: melakukan hal yang benar. Agen rasional melakukan hal yang benar berdasarkan percept apa yang ditangkap dan tindakan (action) apa yang diambil. Tindakan yang tepat adalah tindakan yang akan menyebabkan agen menjadi yang paling sukses.
Beberapa hal yang perlu ditekankan:

• Rasionalitas berbeda dari omniscience (serba tahu/mengetahui semua dengan pengetahuan tak terbatas).
• Agen dapat melakukan tindakan dalam rangka untuk mengubah persepsi masa depan untuk memperoleh informasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi).
• Sebuah agen dikatakan otonom jika perilaku agen ditentukan oleh pengalaman sendiri (dengan kemampuan untuk belajar dan beradaptasi).

Pengukuran kinerja: Sebuah kriteria obyektif untuk mengukur keberhasilan suatu perilaku agen
Misalnya, mengukur kinerja dari agen vacuum-cleaner:

• Jumlah kotoran dibersihkan,
• Jumlah waktu yang dibutuhkan,
• Jumlah listrik yang dikonsumsi,
• Jumlah kebisingan yang dihasilkan, dll

Pengukuran kinerja haruslah dapat dinyatakan dalam ukuran kuantitatif. Kata “jumlah” mengindikasikan suatu ukuran kuantitatif/terukur. Untuk setiap urutan persepsi (percept sequence) yang ada, agen rasional harus memilih tindakan yang diharapkan untuk memaksimalkan ukuran kinerjanya.

Tujuan : Setelah menentukan criteria obyektif (seperti diatas), pilih salah satu tujuan untuk menjadi fokus utama dari agen. Goal adalah tujuan utama yangberusaha dicapai oleh agen (prioritas utama)
Konsep utama perancangan agen cerdas/rasional dapat dilakukan dengan bantuan PEAS yang merupakan singkatan dari:Performance measurement, Environment, Actuators, Sensors. PEAS harus ditentukan sebelum desain agen cerdas.

Refrensi:

http://www.weare.id/pengertian-agen-cerdas/
https://evangelinosite.wordpress.com/2017/10/21/agent-konsep-agent-definisi-serta-contoh/

Program Membuat Garis menggunakan Library site Open GL

PENGENALAN OPENGL

OpenGL adalah suatu spefikasi grafik yang low-level yang menyediakan fungsi untuk pembuatan grafik primitif termasuk titik, garis, dan lingkaran. OpenGL digunakan untuk keperluan-keperluan pemrograman grfis.OpenGL bersifat Open-Source, multi-platform dan multi-language serta digunakan mendefinisikan suatu objek, baik objek 2 dimensi maupun objek 3 dimensi. OpenGL juga merupakan suatu antarmuka pemrograman aplikasi (application programming interface (API) yang tidak tergantung pada piranti dan platform yang digunakan, sehingga OpenGL dapat berjalan pada sistem operasi Windows, UNIX dan sistem operasi lainnya.

OpenGl melayani dua tujuan :

• Untuk menyembunyikan kompleksitas dari interfacing dengan berbagai 3D accelerators,
  memamerkan oleh programmer dengan satu, seragam API.
• Untuk menyembunyikan kemampuan yang berbeda dari hardware platform, oleh semua yang memerlukan mendukung implementasi penuh fitur opengl set (menggunakan software
  emulation jika diperlukan).

SYNTAX OPENGL
Sintaks perintah OpenGL mengikuti aturan penulisan dari library dimana fungsi tersebut berasal, format penulisan fungsi OpenGL :

<awalanlibrary><perintah><optional jumlah argumen><optional tipe argumen>

Semua perintah OpenGL menggunakan awalan gl diikuti dengan huruf kapital pada setiap kata membentuk nama perintah (sebagai contoh glClearColor).

Untuk mendefinisikan konstanta diawali dengan GL_, dengan menggunakan huruf kapital dan garis bawah untuk memisahkan kata (seperti GL_POLY_STIPPLE).

Terkadang beberapa huruf dan angka ditambahkan pada akhir perintah (seperti 3f pada glVertex3f). Dalam hal ini angka 3 menunjukkan berapa banyak argumen yang harus ada pada perintah tersebut dan akhiran huruf f menunjukkan jenis datanya yaitu floating.
Fungsi asli dari OpenGL sendiri selalu diawali dengan gl yang terdapat pada library opengl32.dll dan file header gl.h. Sedangkan beberapa library yang telah ditulis untuk menyediakan fungsi-fungsi tambahan pada OpenGL adalah :

OpenGL Utility Library (GLU) yang didalamnya terdapat sejumlah rutin yang menggunakan level bawah dari perintah OpenGL. Rutin-rutin ini mempunyai awalan glu. Library ini digunakan sebagai bagian dari implementasi OpenGL.

Bentuk umum coding untuk pembuatan garis :

glBegin(GL_LINES); /* Ingin menggambar garis */
glVertex2(tipe_data)(koordinat X1, koordinat Y1); /* menyatakan sejumlah titik */
glVertex2(tipe_data)(koordinat X2, koordinat Y2);  /* menyatakan sejumlah titik */
glEnd();  /* Akhir menggambar titik */

"Silahkan Klik tulisan ini untuk mendownload File di bawah ini"




Refrensi Penjelasan:

https://fitridama94s.wordpress.com/2015/10/18/membuat-garis-vertikal-horizontal-diagonal-menggunakan-dev-c-with-opengl/

AI (Artificial Inteligence)

AI (Artificial Inteligence)

·         Definisi AI

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers. Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat berperilaku seperti manusia. Definisi Kecerdasan Buatan, Berbagai definisi diungkapkan oleh para ahli untuk dapat memberi gambaran mengenai kecerdasan buatan beberapa diantaranya :

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas (H. A. Simon [1987]).

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

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 (Encyclopedia Britannica).

Sejarah AI

Berbagai litelatur mengenai kecerdasan buatan menyebutkan bahwa ide mengenai kecerdasan buatan diawali pada awal abad 17 ketika Rene Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Kemudian Blaise Pascal yang menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Selanjutnya pada abad 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Perkembangan terus berlanjut, Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan “Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas” pada 1943 yang meletakkan pondasi awal untuk jaringan syaraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah “Kecerdasan Buatan” pada konferensi pertama pada tahun 1956, selain itu dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan “Turing test” sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.

Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang diyakini sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan yang mempunyai rintangan secara mandiri.

   Contoh AI

1. Tesla

Tidak hanya smartphone tetapi mobil juga sudah bergeser ke arah Artificial Intelligence. Tesla adalah sesuatu yang meniadakan driver manusia. Ini adalah salah satu teknologi mobil terbaik yang tersedia sampai sekarang. Mobil ini tidak hanya mampu meraih banyak penghargaan tetapi juga fitur seperti mengemudi sendiri, kemampuan prediktif, dan inovasi teknologi mutlak.

Jika Anda seorang pecandu teknologi dan bermimpi memiliki mobil seperti yang ditampilkan di film-film Hollywood, Tesla adalah salah satu yang contoh teknologi mobil canggih.

1. Cogito

Cogito awalnya didirikan oleh Dr Sandy dan Joshua adalah salah satu contoh terbaik dari aplikasi kecerdasan buatan versi perilaku untuk meningkatkan layanan pelanggan perusahaan. Perusahaan ini adalah sintesis pembelajaran mesin dan ilmu perilaku untuk meningkatkan kolaborasi pelanggan dengan para call center.

Cogito digunakan pada jutaan panggilan suara yang dilakukan setiap hari. Contoh penerapan Artificial Intelligence dengan menganalisis suara manusia dan memberikan panduan untuk memberikan pelayanan maksimum.

1. Netflix

Netflix tidak memerlukan pengenalan — ini adalah layanan konten-on-demand yang sangat populer yang menggunakan teknologi prediktif untuk menawarkan rekomendasi berdasarkan reaksi, minat, pilihan, dan perilaku konsumen. Teknologi ini memeriksa dari sejumlah catatan untuk merekomendasikan film berdasarkan kecintaan dan reaksi Anda sebelumnya.

Aplikasi ini menjadi lebih cerdas setiap tahun. Satu-satunya kelemahan dari teknologi ini adalah film kecil akan luput dari perhatian sementara film-film besar tumbuh dan menyebar di platform. Tapi seperti yang saya tulis sebelumnya, itu masih meningkat dan belajar menjadi lebih cerdas.

1. Pandora

Pandora adalah salah satu solusi teknologi artificial intelligence yang paling populer dan sangat detil. Ini juga disebut DNA musik. Tergantung pada 400 karakteristik musik, tim musisi ahli secara individual menganalisis lagu tersebut. Sistem ini juga bagus dalam merekomendasikan rekam jejak untuk merekomendasikan lagu yang tidak pernah diperhatikan, meskipun disukai orang.

1. Nest Learning Thermostat (Google)

Nest adalah salah satu startup contoh penerapan Artificial Intelligence paling terkenal dan sukses dan diakuisisi oleh Google pada tahun 2014 seharga $ 3,2 miliar. Nest Learning Thermostat menggunakan algoritme perilaku untuk menghemat energi berdasarkan perilaku dan jadwal Anda.

Ini menggunakan proses pembelajaran mesin yang sangat cerdas yang mempelajari suhu yang Anda suka dan program itu sendiri dalam waktu sekitar satu minggu. Selain itu, secara otomatis akan mati untuk menghemat energi, jika tidak ada orang di rumah.

Bahkan, ini adalah kombinasi keduanya — kecerdasan buatan serta Bluetooth rendah energi karena beberapa komponen solusi ini akan menggunakan layanan dan solusi BLE.

Refrensi :

https://medium.com/@teknoiot/contoh-penerapan-artificial-intelligence-yang-populer-saat-ini-508851fca1d4

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