Pengantar Teknologi Sistem Cerdas

PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Artificial Intelligence atau AI merupakan cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi yang mampu menirukan cara kerja otak manusia, dengan menerima input pengetahuan dari pakar dalam bentuk fakta – fakta, teori, prosedur dan aturan, untuk kemudian diterapkan dalam proses pemecahan masalah di berbagai bidang.

Referensi : Suparman, 1991. Mengenal Artificial Intelligence. Yogyakarta: Penerbit Andi Offset.

1.     Kecerdasan Buatan vs Kecerdasan Alami

Kelebihan kecerdasan buatan :

1.     Lebih permanen.

2.    Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran.

3.    Relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah.

4.    Konsisten dan teliti.

5.    Dapat didokumentasi.

6.    Dapat mengerjakan beberapa task lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia.

Kelebihan kecerdasan alami :

1.     Bersifat lebih kreatif.

2.    Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa symbol dan representasi.

3.    Fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan, sebaliknya AI menggunakan fokus yang sempit.

Referensi : Desiani, Anita & Arhami, Muhammad, 2006. Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta : Penerbit Andi Offset.

2.    Sejarah Kecerdasan Buatan

·         Cikal Bakal Kecerdasan Buatan (1943 – 1955)

·         Lahirnya Kecerdasan Buatan (1956)

·         Awal Perkembangan Kecerdasan Buatan (1952-1969)

·         Perkembangan Kecerdasan Buatan Mulai Melambat (1966-1974)

·         Sistem Berbasis Pengetahuan (1969-1979)

·         Kecerdasan Buatan Menjadi Sebuah Industri (1980-1988)

·         Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan (1986 – sekarang)

Referensi : Russell, Stuart & Norvig, Peter, 2003. Artificial Intelligence, A Modern Approach, [online], (http://xgxy.cug.edu.cn/rjgcx/lzw/AI/AIMA-Second-Edition.pdf, diakses pada 9 Oktober 2016).

3.    Konsep Dasar Artificial Intelligence

·         Acting Humanly : Pendekatan Uji Turing

·         Thinking Humanly : Pendekatan Model Kognitif

·         Thinking Rationally : The Laws of Thought Approach

·         Acting Rationally : The Rational Agent Approach

Referensi : Desiani, Anita & Arhami, Muhammad, 2006. Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta : Penerbit Andi Offset.

4.    Disiplin Ilmu Artificial Intelligence

·         Natural Languange Processing (NLP)

·         Expert System (ES)

·         Pattern Recognition (PR)

·         Robotic

Referensi : Abraham, David., Permana, Indra W., Nugraha, Rangga A., Alvian, Moch. & Hanif, 2015. Penyelesaian Masalah 8-Puzzle dengan Algoritma Steepest-Ascent Hill Climbing, [online], (http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jis/article/download/465/354, diakses pada 27 September 2016).

PEMROSESAN BAHASA ALAMI

Dua alasan utama mengapa agen komputer kita ingin dapat memproses bahasa alami: untuk berkomunikasi dengan manusia dan untuk memperoleh informasi dari bahasa tertulis. Faktor umum dalam menangani tugas-tugas ini adalah penggunaan model bahasa: model yang memprediksi distribusi probabilitas dari ekspresi bahasa.

1.     Model Bahasa

Bahasa pemrograman seperti Java atau Python, telah tepat mendefinisikan model bahasa. Model bahasa kita adalah sebuah perkiraan.

2.    Model karakter N-gram

Sebuah teks tertulis terdiri dari karakter. Dengan demikian, salah satu model bahasa yang paling sederhana adalah distribusi probabilitas atas urutan karakter. Salah satu tugas model karakter n-gram adalah identifikasi bahasa.

3.    Merapikan Model n-gram

Komplikasi utama dari model n-gram yaitu corpus pelatihan hanya menyediakan perkiraan distribusi probabilitas benar. 

4.    Evaluasi Model

Bagaimana kita tahu untuk memilih model apa? Kita dapat mengevaluasi model dengan cross-validasi. Membagi korpus menjadi korpus pelatihan dan korpus validasi.

5.    Model kata N-gram

Semua mekanisme yang sama berlaku sama untuk model kata dan karakter. Model   kata   n-gram   perlu   berurusan   dengan   kosa   kata. Tapi  dengan  model  kata  selalu  ada  kesempatan  untuk  sebuah  kata  baru  yang  tidak dilihat dalam  pelatihan  korpus.

6.    Klasifikasi Teks

Klasifikasi teks juga dikenal sebagai kategorisasi. Identifikasi bahasa dan klasifikasi genre adalah contoh dari klasifikasi teks, seperti analisis sentiment dan deteksi spam.

7.    Klasifikasi oleh kompresi data

Sebuah algoritma kompresi lossless mengambil urutan simbol, mendeteksi pola yang diulang di dalamnya, dan menulis deskripsi dari urutan yang lebih padat daripada yang asli.

8.    Pengambilan Informasi

Pengambilan informasi (IR) merupakan pencarian informasi berupa dokumen-dokumen yang relevan dengan kebutuhan pengguna informasi sehingga dapat memenuhi keinginan user.

9.    Fungsi Penilaian IR

Fungsi penilaian atau Scroing Function berasal dari proyek Okapi Stephen Robertson dan Karen Sparck Jones di London City College yang telah digunakan dalam mesin pencarian atau search engine.

10.  Sistem Evaluasi IR

Sistem evaluasi IR mengevaluasi apakah sebuah system IR bekerja dengan baik atau tidak, dengan menerjemahkan kebutuhan informasi kedalam kueri. Didalam evaluasi IR ini terdapat 3 level pengukuran yaitu pemrosesan, pencarian, dan kepuasan pemakai.

11.  Penyempurnaan IR

Sebagai  penyempurnaan  akhir,  IR  dapat  ditingkatkan  dengan  mempertimbangkan metadata-data  di  luar  teks  dokumen. 

12.  Algoritma PageRank

PageRank adalah salah satu ide – ide asli dua yang mengatur pencarian google dari mesin telusuri Web lain ketika diperkenalkan pada tahun 1997.

13.  The HITS algorithm ( Algoritma HITS )

Algoritma HITS (Hyperlink-Induced Topic Search algorithm), juga dikenal sebagai “Hub dan Otoritas”, merupakan algoritma link-analisis berpengaruh lainnya.

14.  Question answering

Sistem Question answering NLP ( pengolahan bahasa alami ) telah ada sejak 1960-an, namun barulah sejak 2001 sistem tersebut menggunakan pencarian informasi Web untuk meningkatkan cangkupan mereka secara radikal. 

15.  Information Extraction

Information extraction adalah proses memperoleh pengetahuan dengan membaca sekilas teks dan mencari kejadian dari kelas objek dan hubungan antara objek – objek. Tugasnya adalah untuk mengesktrak contoh alamat dari halaman Web.

16.  Finite-state automata untuk ekstraksi informasi

Tipe paling sederhana dari sistem ekstraksi informasi adalah sistem ekstraksi berbasis atribut yang mengasumsikan keseluruhan teks mengacu pada objek tunggal. 

17.  Model Probabilistik Untuk Ekstraksi Informasi(Informasi Turunan)

Model probabilistik sederhana untuk urutan dengan keadaan tersembunyi adalah model Markov yang tersembunyi, atau HMM.

 18.  Bidang acak bersyarat untuk ekstraksi informasi

Model HMM untuk mengurai teks dan memulihkan pembicara dan Semua yang kita butuhkan untuk memahami teks adalah model diskriminatif, yang bersyarat dari atribut tersembunyi

19.  Ekstraksi ontologi dari korporasi besar

Sebuah aplikasi yang berbeda dari teknologi ekstraksi adalah membangun basis pengetahuan besar atau ontologi fakta dari korpus.

20. Konstruksi template otomatis

Skema template-generasi sederhana dapat menemukan template untuk menjelaskan pencocokan. Bahasa template ini dirancang agar dekat pemetaan untuk pencocokan sendiri.

21.  Pembacaan mesin

Untuk membangun ontologi besar dengan banyak ribuan hubungan; Kami ingin memiliki sistem ekstraksi tanpa masukan manusia apapun — sebuah sistem yang bisa membaca sendiri dan membangun database-nya sendiri.

ROBOTIKA

Robotika adalah satu cabang teknologi yang berhubungan dengan desain, konstruksi, operasi, disposisi struktural, pembuatan, dan aplikasi dari robot. Robotika terkait dengan ilmu pengetahuan bidang elektronika, mesin, mekanika, dan perangkat lunak komputer.

Pemikiran tentang pembuatan mesin yang dapat bekerja sendiri telah ada sejak Era Klasik, namun riset mengenai penggunaannya tidak berkembang secara berarti sampai abad ke-20 . Kini, banyak robot melakukan pekerjaan yang berbahaya bagi manusia seperti menjinakkan bom, menjelajahi kapal karam, dan pertambangan.

Definisi Dan Sejarah Robot

Robot pertama kali dikembangkan oleh Computer Aided Manufacturing-International (CAM-1), “ Robot adalah peralatan yang mampu melakukan fungsi-fungsi yang biasa dilakukan oleh manusia, atau peralatan yang mampu bekerja dengan intelegensi yang mirip dengan manusia”. Definisi kedua, dikembangkan oleh Robotics Institute of America (RIA), perkumpulan pembuat robot yang lebih menitikberatkan terhadap kemampuan nyata yang dimiliki oleh robot terhadap kemiripannya dengan manusia.

Robot adalah peralatan manipulator yang mampu diprogram, mempunyai berbagai fungsi, yang dirancang untuk memindahkan barang, komponen-komponen, peralatan, atau alat-alat khusus, melalui berbagai gerakan terprogram untuk pelaksanaan berbagai pekerjaan. Secara mendasar, robot memilik banyak hal yang sama dengan otomasi internal, mereka memanfaatkan piranti tenaga yangserupa (seperti listrik, hidraulik, atau pneumatik) dan mereka dikendalikan melalui urutan-urutan yang telah dikendalikan melalui program, yang memungkinkan mesin tersebut pada posisi yang diinginkan. Lingkungan seperti ini didefinisikan sebagai lingkungan Dalam perkembangan mesin yang terotomatisasi ini akan menjadi bermacam-macam spesifikasi tergantung kebutuhan aktifitas manusia terhadap otomatisasi industri dan robotika.

 Robotika merupakan bidang dinamis yang perkembangannya maju pesat. Perkembangan ini selain melibatkan komputasi, permesinan danelektronika juga menyangkut perkembangan teknologi terapan. Penelitian dibidang terakhir ini biasanya berakar dari industri, untuk memecahkan masalah industri dengan teknologi yang ada. Misalnya adalah pengembangan perangkat lunak untuk mendapatkan algoritma baru bagi pengendalian robot, pengembangan sistem penglihatan dengan sistem resolusi yang lebih tinggi, perbaikan kemampuan sensor dan pengembangan protokol komunikasi untuk komunikasi dengan komputer dan peralatan pabrikSehingga robot diasmsikan sebagai gabungan antara perangkat mekanik dan perangkat elektronik yang berfungsi untuk menggantikan pekerjaan manusia yang beresiko tinggi, seperti pekerjaan pada temperatur yang tinggi, zat kimia, ruang hampa udara, dan pada kondisi yang tidak mungkin dikerjakan oleh manusia. Ada juga robot sebagai alat hiburan dan ada pula robotyang bertugas untuk menggantikan pekerjaan yang menuntut keahlian (accurary), kecepatan dan lain-lain. Ada pula robot yang berfungsi untuk mengerjakan pekerjaan yang rutin seperti robot pada pemintalan benang. Pada bidang pertahanan keamanan (Hankam), robot digunakan sebagai penjinak bom. Saat ini robot dikembangkan agar dapat berpikir sendiri dengan logika-logika yang telah ditanamkan pada software dalamrobot tersebut.

Ketika para pencipta robot pertama kali mencoba meniru manusia dan hewan, mereka menemukan bahwa hal tersebut sangatlah sulit; membutuhkan tenaga penghitungan yang jauh lebih banyak dari yang tersedia pada masa itu. Jadi, penekanan perkembangan diubah ke bidang riset lainnya. Robot sederhana beroda digunakan untuk melakukan eksperimen dalam tingkah laku, navigasi, dan perencanaan jalur. Teknik navigasi tersebut telah berkembang menjadi sistem kontrol robot autnomous yang tersedia secara komersial; contoh paling mutakhir dari sistem kontrol navigasi autonomous yang tersedia sekarang ini termasuk sistem navigasi berdasarkan-laser dan Visual Simultaneous Localization and Mapping (VSLAM) dari ActivMedia Robotics dan Evolution Robotics. Ketika para teknisi siap untuk mencoba robot berjalan kembali, mereka mulai dengan hexapod dan platform berkaki banyak lainnya. Robot-robot tersebut meniru serangga dan arthropod dalam bentuk dan fungsi. Trend menuju jenis badan tersebut menawarkan fleksibilitas yang besar dan terbukti dapat beradaptasi dengan berbagai macam lingkungan, tetapi biaya dari penambahan kerumitan mekanik telah mencegah pengadopsian oleh para konsumer. Dengan lebih dari empat kaki, robot-robot ini stabil secara statis yang membuat mereka bekerja lebih mudah. Tujuan dari riset robot berkaki dua adalah mencapai gerakan berjalan menggunakan gerakan pasif-dinamik yang meniru gerakan manusia.

Mengenal Konsep Dasar Robotika

Pemrograman Robotika

Kreativitas programer adalah kunci dari pemrograman robotika. Kreativitas programer akan menentukan program yang akan diinput ke robot sesuai dengan tujuan dibuatnya robot tersebut. Secara mendasar, program yang ditanamkan dalam chip kontroler robot berisi logika-logika seperti statement, instruksi, seleksi untuk dua kondisi atau lebih, dan perhitungan rumus dengan benar.

Bahasa Program Robotika

Di dalam pemrograman robotika, ada beberapa jenis bahasa program yang bisa digunakan oleh programmer. Programmer biasanya memilih salah satu bahasa program yang mereka sukai dan mudah dipahami. Dalam hal ini yang berperan penting adalah kemampuan seorang programmer menguasai bahasa mesin yang akan dikompilasi untuk dipasang dalam chip mikrikontroler. Di dalam robotika, bahasa program yang biasanya digunakan antara lain: C dan C++, Basic, Pascal, dan Assembler.

Susunan program robotika dalam membuat program hampir sama antara jenis bahasa program yang satu dengan yang lainnya. Bedanya terletak pada syntax yang merupakan simbol atau ciri khas pada setiap jenis bahasa program. Hal ini yang bisanya harus dipahami programmer pemula agar dalam penulisan program tidak terjadi kesalahan (error). Sebelum membuat program hendaknya kita membuat alur program (flowchart) yang akan dijalankan secara berulang oleh mikrokontroler atau sebaliknya. Setelah alur program dibuat maka selanjutnya penyusunan program sesuai dengan susunan dan syntax dari jenis bahasa program yang digunakan.

Terdapat berbagai macam apikasi simulasi, diantaranya adalah Proteus dan Myrio yang dapat digunakan untuk simulasi program sehingga dapat meminimalisir kesalahan-kesalahan saat perakitan robot yang akan kita buat. Simulator tersebut juga dapat diintegrasikan dengan peralatan luar seperti aktuator dan sensor. 

Penjelasan Dan Contoh Kasus Studi Di Dunia Nyata

 Robotika dalam industri sebenarnya sudah ada sejak lama, mulai sekitar abad 19 awal. Perlahan tapi pasti, robot pun akhirnya jadi andalan untuk menggantikan peran yang tak mungkin bisa dikerjakan manusia.

Robot pertama yang dikenal dibangun pada 1937, diprogram untuk menyusun balok-balok kayu. Robot industri ini diciptakan dengan tujuan untuk mempercepat proses di pabrik, meningkatkan produktivitas pabrik. 

Seiring waktu, teknologinya bertumbuh semakin maju, aplikasi robotika juga semakin mutakhir dan maju. Mulai dari sekadar memilih dan meletakkan, hingga pada proses perakitan dan pengelasan. 

Pabrik yang otomatis berarti mengimplementasikan berbagai sistem kontrol yang mengelola peralatan dan mesin. Tujuan otomatisasi adalah untuk mengoperasikan pabrik secara lebih efisien, produktif, dan menghasilkan output yang memiliki kualitas lebih tinggi. 

Menginstal robot ke dalam pabrik membantu bagian-bagian yang otomatis dalam lini produksi. Pekerjaan-pekerjaan yang otomatis diselesaikan dalam waktu yang lebih singkat. 

Pasalnya, robot tak hanya bergerak dengan cepat dan kecepatan yang konsisten, tapi juga mampu berfungsi di luar jam kerja untuk memenuhi tenggat waktu produksi. 

"Kekeliruan yang bisa saja terjadi dengan pekerjaan manual bisa diminimalisasi, sehingga memastikan kualitas yang lebih tinggi," kata Shermine Gotfredsen, General Manager Universal Robots Asia Pacific, Selasa (27/10/2015).

Menciptakan Lapangan Kerja

Tren teranyar dalam robot industri itu sama dengan saat bangkitnya komputer pada 1980-an. Walaupun komputer mengotomatisasi tugas-tugas yang biasanya menjadi tanggung jawab para sekretaris, ini tidak berarti bahwa pekerjaan sekretaris itu terancam keberadaannya. 

Sebaliknya, komputer adalah alat yang dipakai oleh para sekretaris untuk menyelesaikan tugas-tugas mereka secara lebih produktif. Seperti itu juga robot industri adalah alat yang bisa dipakai pabrik untuk membantu para pekerjanya di lini produksi. 

Mengingat manfaat yang bisa dihasilkan dari robot-robot, mereka juga akan membantu pabrik menciptakan lapangan kerja. Sebuah laporan pada 2013 oleh Metra Martech telah memperlihatkan bahwa robot industri diramalkan akan menciptakan antara 900.000 sampai 1,5 juta lapangan kerja dari 2012 sampai 2016. 

Sebagai contoh, perusahaan-perusahaan yang merasakan manfaat menjadi perusahaan yang semakin kompetitif sebagai hasil langsung karena memakai robot, cenderung juga akan mempekerjakan lebih banyak pekerja di masa depan untuk mendukung ekspansi produksi mereka. 

Robot tak hanya menciptakan lapangan kerja, tapi juga membuat tempat kerja makin atraktif. Robot industri bisa diatur untuk membantu pekerja di tempat kerja yang berbahaya di pabrik, seperti adanya bahan kimia berbahaya atau benda-benda berat. 

"Ini tidak hanya sangat membantu mengurangi risiko kecelakaan, tapi juga meningkatkan kesehatan mental dan motivasi para pekerja itu," kata Gotfredsen. 

Belakangan ini, industri makanan dan minuman telah terkena dampak penurunan permintaan ekspor dan depresiasi rupiah. Sebagai konsekuensi, manufaktur menghadapi peningkatan biaya operasional sebab mereka sangat tergantung pada bahan-bahan impor seperti gula, susu, dan kacang kedelai. 

"Untuk menghadapi tantangan ini, penting bagi 6.000 perusahaan manufaktur makanan dan minuman di Indonesia untuk mempertimbangkan mengadopsi solusi robotika," ujar Gotfredsen.

Produktivitas dan Efisiensi

Produktivitas dan efisiensi pada sebuah pabrik bisa ditingkatkan saat robot industri dipakai untuk menjalankan fungsi-fungsi pada lini produksi, seperti pengemasan dan palletizing, atau memilih dan menempatkan. 

"Sebagai contoh, pada lini produksi produk susu, robot berguna untuk mengangkat empat paket keju krim sekaligus dari sabuk conveyor dan memindahkannya ke tray plastik," ucap Gotfredsen.

Mengingat besarnya volume produksi, meningkatkan efesiensi di lini akhir akan berkontribusi mengurangi downtime, sementara mengoptimalkan produktivitas berarti bisa memenuhi permintaan yang lebih besar. 
 
Dengan robot-robot terkini yang memiliki antarmuka yang intuitif sehingga mudah untuk diprogram dan tubuh yang ringan, manufaktur akan menikmati fleksibilitas produksi. 

Ini sangat ideal di tengah kejenuhan di industri makanan dan minuman dengan makin beragamnya produk, siklus produk makin pendek, dan variasi pengemasan makin beragam. Perusahaan bisa belajar bagaimana memprogram dan memakai robot untuk mengotomatisasi lini produksi. 

Saat robot diintegrasikan dengan baik ke dalam proses atau pengemasan lini produk makanan dan minuman, operasional bisa makin dioptimalisasi untuk memenuhi berbagai variasi lini produk. 

Robot industri diklaim akan memainkan peranan kunci dalam membantu meminimalisasi ongkos produksi dan pada saat yang sama juga tetap kompetitif dengan pengurangan downtime. 

"Dengan cara ini, manufaktur di Indonesia bisa menghadapi melemahnya permintaan ekspor dan peningkatan ongkos produksi yang mempengaruhi performa bisnis industri makanan dan minuman," pungkas Gotfredsen.