Tugas 13 PDS 7E

Contoh Penerapan Diagram Simpal Kausal (CLD)

 Subsistem Diagram Simpal Kausal

Dari diagram simpal kausal (CLD) kondisi perikanan yang ada di Kabupaten Konawe Selatan yang telah dibuat, maka model sistem perikanan Kabupaten Konawea Selatan dibagi menjadi 4 Sub Sistem, Yaitu :

1. Sub Sistem Pasar 

2. Sub Sistem Konsumsi

3. Sub Sistem Jumlah Tangkapan 

4. Sub Sistem SDM

1. Sub Model Pasar/Penjualan

Sub model pasar yang terdiri dari Stock (Level) dan Flow (Aliran) atau sebelumnya disebut Rate konsumen rumah tangga yang dipengaruhi oleh jumlah konsumen rumah tangga, dan jumlah tangkapan, industri pengolahan dan regulasi dari Pemda Kabupaten Konawea. Pada sub model Pasar ini penulis membatasi hanya pada hasil perikanan yang berupa hasil tangkapan dilaut, tidak termasuk budidaya perikanan yang lain. 

Pasar akan meningkat dipengaruhi oleh laju konsumsi. Besarnya laju konsumsi dipengaruhi oleh besarnya konsumen rumah tangga dan besarnya permintaan industri pengolahan ikan. Besar pasar sektor Perikanan ini akan menjadikan pendapatan asli (PAD)daerah meningkat lewat restribusi/pajak yang dibebankan pada hasil penjualan. Sejalan dengan hal tersebut diatas akan meningkat pula Produk Domestik Bruto daerah tersebut (PDRB). Lihat gambar 2.3 Model Sub Sistem Pasar dibawah ini.

2. Sub Model Konsumen Rumah Tangga 

Sub Model Konsumen Rumah Tangga (ikan) dibangun dari Stock Konsumen Rumah Tangga yang jumlahnya dipengaruhi oleh aliran atau Flow laju konsumen RT yang besarnya tergantung dari jumlah Rumah Tangga, dan harga ikan.

3. Sub Model Jumlah Tangkapan

Sub Sistem Jumlah tangkapan menggambarkan bahwa jumlah tangkapan sebagai Stock (Level) dipengaruhi oleh laju penangkapan ikan yang merupakan Flow (Aliran) Laju penangkapan ikan dipengaruhi oleh potensi kelautan, alat tangkap, sumber daya manusia yang kompeten. Sementara jumlah tangkapan akan mempengaruhi industri pengolahan ikan.

4. Sub Model SDM

Sub sistem populasi penduduk menggambarkan jumlah penduduk di Kabupaten Konawea Selatan yang lahir dan meninggal . Untuk memudahkan perhitungan sub model ini menggunakan data langsung yang terdiri dari rata-rata bertambahnya kelahiran dan kematian per tahun atau disebut sebagai fraksi kelahiran dan kematian. 

Jumlah penduduk dipengaruhi pula oleh imigrasi dan emigrasi. Emigrasi penduduk terjadi karena kesulitan mendapatkan penghasilan yang layak .Selain Emigrasi adapula penduduk yang datang dan menetap Kabupaten Konawea Selatan. Karena merupakan Kota Kabupaten baru banyak pekerja pendatang yang menetap dan menjadi penduduk permanen di wilayah ini.

DOWNLOAD MATERI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 13 PKT 7D22

 CONTOH APLIKASI YANG MENERATKAN KECERDASAN TIRUAN 

1. Siri

Aplikasi terobosan Apple ini didesain untuk menjadi asisten pribadi pintar yang bisa membantumu menyelesaikan banyak hal. Siri bisa mengirim pesan, menjadwalkan pertemuan, menelepon, dan lain-lain. Siri adalah salah satu contoh AI yang mampu mengolah perintahmu menjadi tindakan.

2. Gmail

Layanan Google ini menggunakan mesin pembelajaran untuk menghentikan email yang tidak kamu inginkan. Sistem tersebut akan menganalisis dan mempelajari contoh email yang tidak kamu inginkan dan memasukkannya ke spam.

Ini bisa melindungi penggunanya dari malware dan email mencurigakan. Google juga sedang mengembangkan fitur Smart Reply yang bisa membalas email dengan gaya dan bahasa yang mirip seperti penggunanya.

3. Netflix

Layanan paling populer di Netflix adalah content-on-demand yang mampu memprediksi film dan serial yang mungkin akan disukai oleh setiap penggunanya. Pernahkah kamu bertanya-tanya dari mana rekomendasi tersebut berasal?

Dalang di balik hal ini adalah AI. Netflix memiliki teknologi yang bisa memprediksi seleramu berdasarkan apa yang kamu tonton dan kamu sukai.

4. Spotify

Serupa dengan Netflix, AI dalam Spotify bekerja dengan cara memberikan rekomendasi musik yang mungkin akan kamu sukai. Aplikasi ini juga bisa membuatkan playlist mingguan untukmu. Tidak hanya memprediksi genre apa yang kamu sukai, Spotify juga bisa memberikan rekomendasi musik yang belum pernah kamu eksplor sebelumnya.

5. Amazon

Situs e-commerce ini bisa membaca produk apa yang sering kamu cari. Mereka akan menampilkan produk-produk yang serupa di lamanmu.Algoritma ini semakin berkembang dan menjadi lebih akurat setiap harinya. Di masa depan, Amazon berencana untuk membuat sistem yang akan mengirim produk bahkan sebelum kamu memintanya.

6. Google Translate

Aplikasi pintar ini sangat bermanfaat untuk semua orang. Terjemahan yang dibuat oleh Google Translate tidak selalu akurat, tetapi aplikasi ini bisa meningkatkan hasilnya semakin sering kita menggunakannya. Ini semua dapat dilakukan berkat AI. Kini kamu juga bisa menerjemahkan tulisan yang kamu potret dengan kamera ponselmu.

7. Google Maps

Satu lagi aplikasi terobosan dari Google. Peta dalam bentuk fisik sekarang sudah tidak banyak digunakan. Program navigasi ini menggunakan algoritma untuk menyarankan rute yang paling mudah untuk menuju ke tempat tujuanmu. AI yang dimiliki oleh Google Maps menyimpan data yang sangat besar untuk bisa menampung seluruh peta dan rute yang ada di dunia.

Hampir semua aplikasi yang kita gunakan sehari-hari adalah kecerdasan buatan. Di masa depan, akan ada lebih banyak AI yang memiliki kemampuan luar biasa. Apakah kamu bisa menyebutkan aplikasi lain yang menggunakan kecerdasan buatan ini?

DOWNLOAD MATERI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 11 PDS 7E

 Simulasi Dalam Sistem Dinamik

Fungsi Simulasi dalam Sistem Dinamik

Analisis model sistem dinamis menggunakan analisis model simulasi. Simulasi sebagai teknik penunjang keputusan dalam pemodelan, misalnya pemecahan masalah bisnis secara ekonomis dan tepat menghadapi perhitungan rumit dan data yang banyak.

Definisi Simulasi dalam Sistem Dinamik

Simulasi adalah aktivitas di mana pengkaji dapat menarik kesimpulan tentang perilaku dari suatu sistem melalui penelaahan perilaku model yang selaras, di mana hubungan sebab akibatnya sama dengan atau seperti yang ada pada sistem sebenarnya (Eriyatno 1998). 

Hubungan Simulasi dengan Bahasa Pemrograman

Simulasi juga dilakukan dengan menggunakan bahasa program dalam beberapa software program komputer yang dirancang untuk kebutuhan simulasi seperti Dynamo, AutoMod II, ProModel, Simfactory II.5, Witness, XCELL+, -Powersim, Stella dan lain-lain.

Fungsi Perangkat Lunak Dalam Simulasi System Dinamik 

Perangkat lunak dalam pemodelan sistem dinamik tersebut merupakan alat bantu yang dapat memudahkan pemodel dalam menerjemahkan bahasa causal loop diagram ke dalam stock flow diagram. 

Stock Flow Diagram dalam Sistem Dinamik

Stock flow diagram harus dilengkapi dengan persamaan matematika dan nilai awal untuk aktivitas simulasi. Stock flow diagram sebagai konsep sentral dalam teori sistem dinamik. Stock adalah akumulasi atas pengumpulan dan karakteristik keadaan sistem dan pembangkit informasi di mana aksi keputusan didasarkan padanya. Stock digabungkan dengan rate atau flow sebagai aliran informasi, sehingga stock menjadi sumber ketidakseimbangan dinamis dalam sistem. 

Perangkat Kemudahan Diagram dalam Sistem Dinamik

Perangkat pemodelan sistem dinamis juga dilengkapi berbagai kemudahan seperti tampilan yang mudah dimengerti sehingga memudahkan pemodel bagi pemodel taupun pemakai yang tidak mengerti secara teknis sekalipun. Stella yang dipakai dalam penelitian ini merupakan suatu pernagkat lunak yang dibuat atas dasar model sistem dinamis dalam melakukan simulasi. 

DOWNLOAD MATERI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 11 PKT 7D22

MOMENTUM PENGAKUAN KECERDASAN TIRUAN

1. AI Secara Akurat Prediksi Kehamilan

Saat ini, mall dan toko telah menggunakan penggalian data atau data mining untuk tetap terhubung dengan konsumen dan pilihan produk yang dibelinya di toko tersebut.

Tentu, jika Anda belum mengetahui, data mining adalah dasar dari kecerdasan buatan.

Dalam konteks toko, sebagai konsumen kita bisa diberi rekomendasi untuk belanja apa berdasarkan pola belanja dan apa yang telah kita belanjakan.

Salah satu toko ritel terbesar di AS yakni Target menggunakan teknik ini, dan kondisi konsumen bisa diprediksi melalui ini.

Target akhirnya tak sengaja memprediksi bahwa seorang gadis SMA tengah hamil berdasarkan pembeliannya. Keluarganya, mendapatkan deretan rekomendasi produk bayi serta voucher diskon untuk pembelian barang-barang serupa.

Sang ayah yang tak tahu apa-apa, akhirnya memprotes hal tersebut. Namun ketika tahu anaknya benar hamil, sang ayah meminta maaf.

Ternyata, kecerdasan buatan bisa mengetahui kehamilan lebih dulu ketimbang ayah sendiri.

2. AI Memenangkan Pertandingan Catur Melawan Master

Para pecinta teknologi pasti sudah tahu soal berita ini, di mana sejak 2016 lalu, penguasa catur China atau Go adalah sebuah kecerdasan buatan. Bukan lagi sang grandmaster yang seorang manusia.

Setelah dikembangkan selama beberapa tahun, komputer DeepMind milik Google akhirnya mengalahkan grandmaster permainan catur China Go di dua pertandingan awal dari 5 seri yang ada.

Menggunakan DeepMind, ilmuwan Google berhasil mengembangkan program berbasis AI atau kecerdasan buatan bernama 'AlphaGo'.

AlphaGo berhasil mengalahkan pemain Go manusia, yaitu grandmaster Lee Sedol dari Korea Selatan.

Permainan Go dipilih karena dianggap paling mampu memperlihatkan kecerdasan komputer DeepMind. Permainan ini memiliki banyak kemungkinan langkah, jauh melebihi catur.

Sehingga dibutuhkan strategi kompleks untuk memenangi pertandingan, apalagi melawan grandmaster.

3. AI Menulis Lagu dan Merilis Album

Pada 2017, kecerdasan buatan mencapai titik bahwa manusia tak lagi dibutuhkan untuk membuat sebuah musik.

Pasalnya sebuah kecerdasan buatan bernama Amper ini mampu membuat, memproduksi dan memainkan sebuah lagu. Bahkan kecerdasan buatan ini mengajak kolaborasi seorang penyanyi pop bernama Taryn Southern.

Amper sendiri merupakan karya gabungan dari musisi dan ilmuwan AI. Sebuah single berjudul "Break Free" dirilis di seluruh dunia pada 21 Agustus 2017.

Taryn Southern sendiri yang berkolaborasi di posisi vokal, berkomentar bahwa ia merasa lucu karena memiliki pasangan bermusik yang tak bisa lelah dan pengetahuan musiknya tak terbatas secara harfiah.

4. AI Hampir Memenangkan Penghargaan Untuk Sebuah Tulisan Novel

Sebuah penghargaan bidang literatur yakni Hoshi Shinichi Literary Award, menyukai sebuah novel dan hampir memberinya penghargaan. Hanya saja akhirnya mereka tahu kalau novel tersebut tidak ditulis oleh manusia, melainkan komputer.

Sebuah novel berjudul "The Day A Computer Writes A Novel" adalah sebuah novel yang ditulis oleh komputer yang berkolaborasi dengan penulis sungguhan.

Novel ini diakui sebagai karya literatur dan tersedia di perpustakaan seantero Jepang.

Dewan juri dari Hoshi Shinichi Literary Award yang juga penulis fiksi ilmiah yakni Satoshi Hase, menyebut juga bahwa ia kaget dengan karya tersebut karena sangat terlihat seperti novel yang terstruktur.

5. AI Saling Berbicara Kepada Sesama AI Dengan Bahasa Rahasia

Di suatu masa, Facebook pernah mengembangkan sebuah proyek chatbot dan melakukan eksperimen dengan layanan chat berbasis kecerdasan buatan tersebut.

Namun akhirnya proyek tersebut diabaikan. Pasalnya, dua chatbot mengganti bahasa Inggris dengan bahasa yang tidak komprehensif dengan kemampuan manusia untuk memahami. Bahkan oleh para pengembang kecerdasan buatannya.

Para pengembang memastikan, bahwa apa yang 'diobrolkan' oleh kedua chatbot tersebut bukan 'omong kosong'. Hal ini dalam artian arah pembicaraannya terprogram tapi tidak bisa dimengerti.

Dua chatbot tersebut sebelumnya diberi nama Bob dan Alice, namun akhirnya proyek tersebut diakhiri.

Hal semacam ini pernah terjadi di Google di mana sistem pembelajaran mesin untuk aplikasi Translate bisa menciptakan bahasa dan dialek sendiri.

6. AI Memiliki Pemikiran Layaknya Manusia

Di titik ini, kecerdasan buatan telah mencapai tingkatan yang mengerikan. Bagaimana tidak, kecerdasan buatan kini telah berhasil melalui tes kesadaran diri.

Sebuah AI bernama King's Wise Man besutan Rensselaer Polytechnic Institute adalah yang mengembangkannya.

Hal ini memperlihatkan bahwa robot telah memiliki pemikiran dan kesadaran layaknya manusia.

Di momen lain, sebuah komputer super berbasis AI berhasil memecahkan ujian Turing.

Ujian Turing atau Turing Test adalah metode uji kepintaran mesin yang menyerupai manusia. Mesin akan lulus jika pelaku interogasi tak bisa bedakan apakah jawaban tersebut datang dari mesin atau manusia.

Para partisipan pun percaya ketika mereka disebut sedang berbicara dengan anak 13 tahun, yang sebenarnya mereka sedang berbicara dengan komputer.

DOWNLOAD MATERI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 10 PDS 7E

 Pendekatan Dalam Sistem Dinamik

Definisi Sistem Dinamik

Sistem dinamik adalah metodologi untuk menangani masalah yang rumit. Metode ini dipusatkan pada pengambilan keputusan dan bagaimana keputusan tersebut dapat menentukan tingkah laku masalah-masalah yang dapat dimodelkan oleh sistem secara dinamik.

Permasalahan dalam sistem dinamik dilihat tidak disebabkan oleh pengaruh dari luar namun dianggap disebabkan oleh struktur internal sistem.

Tahapan dalam pendekatan sistem dinamik adalah :

a. ldentifikasi dan definisi masalah 

b. Konseptualisasi sistem 

c. Formulasi model 

d. Sirnulasi model 

e. Verifikasi dan validasi model 

f. Analisis kebijakan 

g. Implementasi kebijakan dari seluruh

Proses pemodelan terdiri atas langkah-langkah sebagai berikut (Sterman 2000): 

1. Perumusan masalah dan pemilihan batassan dunia nyata. Tahap ini meliputi kegiatan pemilihan tema yang akan dikaji, penentuan variabel kunci, rencana waktu untuk mempertimbangkan masa depan yang jadi pertimbangan.

2. Formulasi hipotesis dinamis dengan menetapkan hipotesis berdasarkan pada teori perilaku tergadap masalahnya dan membangun peta struktur kausal melalui gambaran model mental pemodel dengan bantuan alat-alat seperti causal loop diagram. 

3. Tahap formulasi model simulasi dengan membuat spesifikasi struktur, aturan keputusan, estimasi parameter 39 dan uji konsistensi dengan tujuan dan batasan yang telah ditetapkan sebelumnya. 

4. Pengujian meliputi pengujian melalui pembandingan dari model yang dijadikan referensi, pengujian kehandalan (robustness) dan uji sensistivitas. 

5. Evaluasi dan perancangan kebijakan berdasarkan skenario yang telah diujicobakan dari hasil simulasi. 

Tahapan-tahapan pemodelan : 

1. mendefinisikan masalah dan tujuan model 

2. Menentukan variabel tujuan 

3. memilih variabel control 

4. memilih parameter variabel kontrol 

5. menguji model yang dihasilkan 

6. melihat bagaimana model akan bekerja, memilih horizon waktu atau perilaku dinamis dalam waktu 

7. jalankan model 

8. mengganti parameter dengan alasan ekstrim 

9. membandingkan hasil dengan data eksperimen 

10. Perbaiki model berdasarkan parameter yang ada 

SOAL DAN JAWABAN

1. Apa yang dimaksud dengan sistem dinamik? Sistem dinamik adalah metodologi untuk memahami suatu masalah yang kompleks. Metodologi ini dititikberatkan pada pengambilan kebijakan dan bagaimana kebijakan tersebut menentukan tingkah laku masalah-masalah yang dapat dimodelkan oleh sistem secara dinamik (Richardson dan Pugh 1986).

2. Apa yang dimaksud dengan tujuan metodologi sistem dinamik? Tujuan metodologi sistem dinamik berdasarkan filosofi kausal (sebab akibat) adalah mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang tata cara kerja suatu sistem (Asyiawati 2002; Muhammad; et a!. 2001).

3. Sebutkan tahapan dalam pendekatan sistem dinamik?

1. ldentifikasi dan definisi masalah

2.  Konseptualisasi sistem

3.  Formulasi model

4.  Sirnulasi model

5.  Verifikasi dan validasi model

6.  Analisis kebijakan

7.  Impiementasi kebijakan

4. Sebutkan tahapan – tahapan pemodelan?

1.  Mendefinisikan masalah dan tujuan model

2.  Menentukan variabel tujuan

3.  Memilih variabel control

4.  Memilih parameter variabel kontrol

5.  Menguji model yang dihasilkan

6.  Melihat bagaimana model akan bekerja, memilih horizon waktu atau perilaku dinamis dalam waktu

7.  Jalankan model

8.  Mengganti parameter dengan alasan ekstrim

9.  Membandingkan hasil dengan data eksperimen

10. Perbaiki model berdasarkan parameter yang ada

5. Sebutkan proses pemodelan menurut sterman 2000?

1. Perumusan masalah dan pemilihan batassan dunia nyata. Tahap ini meliputi kegiatan pemilihan tema yang akan dikaji, penentuan variabel kunci, rencana waktu untuk mempertimbangkan masa depan yang jadi pertimbangan serta seberapa jauh kejadian masa lalu dari akar masalah tersebut dan selanjutnya mendefinisikan masalah dinamisnya.

2. Formulasi hipotesis dinamis dengan menetapkan hipotesis berdasarkan pada teori perilaku tergadap masalahnya dan membangun peta struktur kausal melalui gambaran model mental pemodel dengan bantuan alat-alat seperti causal loop diagram. Stock flow diagram, dan alat bantu lainnya. Model mental adalah asumsi yang sangat dalam melekat, umum atau bahkan suatu gambaran dari bayangan atau citra yang berpengaruh pada bagaimana kita memahami dunia dan bagaimana kita mengambil tindakan (Senge 1995).

3. Tahap formulasi model simulasi dengan membuat spesifikasi struktur, aturan keputusan, estimasi parameter 39 dan uji konsistensi dengan tujuan dan batasan yang telah ditetapkan sebelumnya.

4. Pengujian meliputi pengujian melalui pembandingan dari model yang dijadikan referensi, pengujian kehandalan (robustness) dan uji sensistivitas.

5. Evaluasi dan perancangan kebijakan berdasarkan skenario yang telah diujicobakan dari hasil simulasi. Perancangan kebijakan mempertimbangkan analisis dampak yang ditimbulkan, kehandalan model pada skenario yang berbeda dengan tingkat ketidakpastian yang berbeda pula serta keterkaitan antar kebijakan agar dapat bersinergi.

6. Sebutkan macam – macam model kausal dalam model dinamika?

1.Hubungan sebab – akibat positif dan

2.Hubungan sebab – akibat negatif.

7. Sebutkan macam – macam umpan – balik dalam model dinamika?

1.Umpan-balik positif (growth)

2.Umpan – balik negatif (goal seeking).

8. Apa yang dimaksud dengan sistem dinamik? Sistem dinamik merupakan suatu metodologi untuk mempelajari permasalahan di sekitar yang melihat permasalahan secara keseluruhan (holistik).

9. Jelaskan yang dimaksud dengan metodologi dinamika sistem? Metodologi dinamika sistem pada dasarnya menggunakan hubungan-hubungan sebab-akibat (causal) dalam menyusun model suatu sistem yangkompleks, sebagai dasar dalam mengenali dan memahami tingkah laku dinamis sistem tersebut. 

10. Sebutkan permasalahan yang dapat dimodelkan menggunakan dinamika sistem?

    1.Mempunyai sifat dinamis (berubah terhadap waktu).

    2.Struktur fenomenanya mengandung paling sedikit satu struktur umpan-balik (feedback structure).

DOWNLOAD MATERI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 10 PKT 7D22

 CARA KERJA KECERDASAN TIRUAN

Prinsip Kecerdasan Tiruan

Kecerdasan buatan didasarkan pada prinsip bahwa kecerdasan manusia dapat didefinisikan sedemikian rupa sehingga mesin dapat dengan mudah menirunya dan menjalankan tugas, dari yang paling sederhana hingga yang lebih kompleks. 

Tujuan kecerdasan buatan meliputi pembelajaran, penalaran, dan persepsi.

Kategori Kecerdasan Tiruan

AI memiliki 2 kategori yaitu lemah atau kuat. 

AI lemah (weak AI) yang juga dikenal sebagai AI sempit adalah sistem AI yang dirancang dan dilatih untuk tugas tertentu. Asisten pribadi virtual, seperti Apple Siri, adalah bentuk AI yang lemah. 

Sedangkan AI kuat (strong AI), juga dikenal sebagai kecerdasan buatan umum adalah sistem AI dengan kemampuan kognitif manusia secara umum. Ketika disajikan dengan tugas khusus, sistem AI kuat dapat menemukan solusi tanpa campur tangan manusia.

Jenis Kecerdasan Tiruan

Arend Hintze, asisten profesor biologi integratif dan ilmu komputer dan teknik di Michigan State University, mengkategorikan AI menjadi 4 jenis, dari jenis sistem AI yang ada saat ini hingga sistem yang hidup, yang belum ada. Kategorinya adalah sebagai berikut.

Tipe 1: Mesin reaktif. Contohnya, Deep Blue, program catur IBM yang mengalahkan Garry Kasparov pada 1990-an. Deep Blue dapat mengidentifikasi bagian-bagian di papan catur dan membuat prediksi, tetapi ia tidak memiliki ingatan dan tidak dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk memberi tahu langkah berikutnya. Ini menganalisis kemungkinan langkah lawan dan dirinya sendiri serta memilih langkah paling strategis. Deep Blue dan GoogleGOGO dirancang untuk tujuan yang sempit dan tidak dapat dengan mudah diterapkan pada situasi lain.

Tipe 2: Memori terbatas. Sistem AI ini dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan keputusan masa depan. Beberapa fungsi pengambilan keputusan dalam mobil self-driving dirancang dengan cara ini. Pengamatan menginformasikan tindakan yang terjadi di masa depan yang tidak terlalu jauh, seperti jalur penggantian mobil. Pengamatan ini tidak disimpan secara permanen.

Tipe 3: Teori pikiran. Istilah psikologi ini mengacu pada pengertian bahwa orang lain memiliki keyakinan, keinginan sendiri dan niat yang memengaruhi keputusan yang mereka buat. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.

Tipe 4: Kesadaran diri. Dalam kategori ini, sistem AI memiliki rasa diri, memiliki kesadaran. Mesin dengan kesadaran diri memahami keadaan mereka saat ini dan dapat menggunakan informasi untuk menyimpulkan apa yang orang lain rasakan. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.

Contoh Implementasi 

Otomasi: Sistem atau proses yang berfungsi secara otomatis. Misalnya, otomatisasi proses robotik (RPA) dapat diprogram untuk melakukan tugas bervolume tinggi dan berulang yang biasanya dilakukan manusia. RPA berbeda dari otomatisasi TI karena dapat beradaptasi dengan keadaan yang berubah.

Pembelajaran mesin: Ilmu membuat komputer bertindak tanpa pemrograman.

Visi mesin: Ilmu yang memungkinkan komputer untuk melihat. Teknologi ini menangkap dan menganalisis informasi visual menggunakan konversi analog-ke-digital kamera dan pemrosesan sinyal digital. Ini sering dibandingkan dengan penglihatan manusia, tetapi penglihatan mesin tidak terikat oleh biologi dan dapat diprogram untuk melihat melalui dinding. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi dari identifikasi tanda tangan hingga analisis citra medis. Visi komputer, yang difokuskan pada pemrosesan gambar berbasis mesin, sering dikaitkan dengan visi mesin.

DOWNLOAD MATERI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

Tugas 9 PDS 7E

 Contoh-Contoh Simulasi

Contoh Keacakan dalam Simulasi

Contoh aplikasi: 
Waktu pelayanan 
Waktu antar kedatangan. 
Bilangan acak : terdistribusi secara uniform dalam interval.
Digit acak : terditribusi secara uniform pada himpunan.
Bilangan acak yang sebenarnya sangat sulit dibuat : 
Bilangan acak bayangan (pseudo-random numbers) 
Membangkitan bilangan acak dari tabel digit acak.

Contoh Simulasi Sistem Antrian Layanan Tunggal 

Entitas apa ? Keadaan apa ? Persitiwa seperti apa ?

Kapan peristiwa terjadi atau bagaiman memodelkan peristiwa ? 

Bagaimana keadaan berubah ketika peristiwa terjadi? 

Contoh: Simulasi kedatangan, pelayanan 20 customer Statistik dan analisis contoh sistem antrian tunggal 

Contoh Simulasi Yang Lain

Sistem Inventory

 – Simulasi sistem inventory (M; N).

Masalah Reabilitas 

– Evaluasi alternatif 

Masalah Militer 

– Bilangan normal acak

Lead-Time Demand 

– Histogram

DOWNLOAD MATERI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 9 PKT 7D22

TIGA KELOMPOK KECERDASAN TIRUAN

Kecerdsan Tiruan dapat dikelompokan menjadi tiga kelompok sebagai berikut:

1. Sistem berbasis pengetahuan (knowledge-based systems, KBS): model dinyatakan secara eksplisit        dan dibangun menggunakan kata dan symbol.

2. Inteligensia berbasis komputasi (Computational intelligence, CI): model secara implisit yang                dinyatakan dengan teknik-teknik numerik.

3. Hybrid (campuran).

Sistem Berbasis Pengetahuan (KBS)

KBS meliputi teknik-teknik seperti rule-based, case-based reasoning, dan induction systems. Karena pengetahuan dimodelkan secara eksplisit dengan menggunakan kata dan simbol, ia dapat dibaca dan dimengerti oleh manusia. Meskipun teknik berbasis simbol telah mengalami sukses untuk domainnya yang relatip sempit, namun ia tetap mengandung keterbatasan dalam hal kemampuan yakni sebatas mengatasi situasai-situasi yang telah dimodelkan secara eksplisit. 

Inteligensia Berbasis Komputasi (CI)

CI berusaha mengatasi kelemahan kelompok KBS dengan cara membuat suatu model berbasis pada pengamatan dan pengalaman. Dalam hal ini, pengetahuan tidak secara eksplisit dinyatakan melainkan direpresentasikan melalui angka-angka (numeris) yang dapat disesuaikan seiring dengan bertambahnya ketelitian dari sistem. Termasuk dalam kategori ini adalah neural networks, genetic algorithms dan algoritma optimasi yang lain, serta teknik untuk mengatasi ketidak pastian seperti fuzzy logic. Induction systems mengandung perhitungan numeris, sehingga dapat pula dikelompokan pada CI. 

Kecerdasan Tiruan Hybrid

Kelompok hybrid adalah campuran antara sesama unsur KBS atau sesama unsur CI  atau kombinasi antara unsur KBS dengan unsur CI. Tujuan penggabungan ini adalah untuk membuat suatu sistem paduan yang lebih hebat dari pada unsur-unsur sistem itu bila berdiri sendiri, jadi perpaduan ini diharapkan akan mengatasi kelemahan masing-masing kelompoknya. Berbagai kombinasi telah banyak dilakukan, misalnya: gabungan antara expert systems dan neural networks, fuzzy logic dengan neural networks, dan case-based reasoning systems dengan expert systems.

SOAL & JAWABAN

1. Kecerdasan Tiruan dibagi menjadi berapa kelompok?

    > 3 Kelompok

2. Sebutkan Kelompoknya!

    > Sistem Berbasis Pengetahuan, Intelegensia Berbasis Komputasi, Hybrid (campuran)

3. Apa yang dimaksud dengan Sistem berbasis pengetahuan (knowledge-based systems, KBS)?

    > Model dinyatakan secara eksplisit dan dibangun menggunakan kata dan symbol.

4. Apa yang dimaksud dengan Inteligensia berbasis komputasi (Computational intelligence, CI)?

    > Model secara implisit yang dinyatakan dengan teknik-teknik numerik.

5. KBS meliputi teknik apa saja?

    > Teknik-teknik seperti rule-based, case-based reasoning, dan induction systems

6. CI berusaha mengatasi kelemahan kelompok KBS dengan cara?

    > Membuat suatu model berbasis pada pengamatan dan pengalaman

7. Dalam CI pengetahuan tidak secara eksplisit dinyatakan melainkan?

    > direpresentasikan melalui angka-angka (numeris) yang dapat disesuaikan seiring dengan                         bertambahnya ketelitian dari sistem

8. Apa saja algoritma optimasi yang termasuk dalam kategori CI?

    > neural networks dan genetic algorithms 

9. Induction systems mengandung?

    > perhitungan numeris

10. Kelompok Hybrid adalah?

    > campuran antara sesama unsur KBS atau sesama unsur CI  atau kombinasi antara unsur KBS                 dengan unsur CI

DOWNLOAD MATERI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

UTS Pemodelan dan Simulasi 7E (1903015027)

UTS PKT 7D (1903015027)

 

UTS PKT 7D

1903015027

QUIZ 1 Oleh Fikri Kurnia Ramadhan

 QUIZ

Pemodelan dan Simulasi

1. Simulasi diartikan sebagai teknik menirukan atau memperagakan kegiatan berbagai macam proses atau fasilitas. Proses tersebut disebut dengan?

A. Sistem    B. Install    C. Pembersihan    D. Searching

2. Untuk melihat bagaimana sistem bekerja maka dibuat? 

A. Storyboard    B. Sketsa    C. Asumsi-asumsi    D. Pola

3. Asumsi-asumsi biasanya berhubungan dengan?

A. Teknologi    B. Matematik    C. Bahasa    D. Memasak

4. Untuk mendapatkan informasi yang jelas setiap permasalahan tertentu, sistem ini disebut dengan?

A. Solusi    B. Solusi analitik    C. Solusi kritik    D. Solusi permasalahan

5. Dalam simulasi kita menggunakan?

A. Komputer    B. Buku    C. Papan    D. Ide  

6. Berguna untuk mengestimasi karakteristik yang diharapkan pada model, disebut?

A. Solusi    B. Asumsi    C. Data    D. Mapping

7. Peniruan operasi, menurut waktu, sebuah proses atau sistem dunia nyata. Adalah definisi dari?

A. Simulasi    B.Asumsi    C. Data    D. Matematik

8. Mengembangkan sebuah model simulasi dan mengevaluasi model, biasanya menggunakan?

A. Buku    B. Papan    C. Ide    D. Komputer

9. Eksperimen desain dan aturan baru sebelum diimplementasikan, maka bagaimana kondisi tersebut?

A. Membutuhkan simulasi    B. Tidak membutuhkan simulasi    C. Semua benar    D. Semua salah

10. Jika tidak ada data yang tersedia, maka bagaimana kondisi tersebut?

A. Membutuhkan simulasi    B. Tidak membutuhkan simulasi    C. Semua benar    D. Semua salah

11. Manakah pernyataan yang menjelaskan tentang definisi model?

A. Suatu representasi sederhana dari sebuah sistem (atau proses atau teori), bukan sistem itu sendiri.

B. Suatu presentasi mewah dari sebuah sistem (atau proses atau teori), bukan sistem itu sendiri.

C. Ide yang mempresentasikan suatu pemikiran

D. Pengembangan dengan metode presentasi

12. Model-model tidak harus memiliki seluruh atribut, maka mereka akan di?

A. Dibuang    B. Diinstal    C. Disederhanakan    D. Diberhentikan

13. Untuk sebuah model yang akan digunakan, seluruh sifat-sifat relevantnya harus ditetapkan dalam suatu cara yang?

A. Praktis    B. Sulit    C. Buang waktu    D. Sangat sulit

14. Sebuah model maka harus di?

A. Cek    B. Kubur    C. Install    D. Validasi

15. Arus listrik termasuk ke dalam contoh dari sistem?

A. Diskrit    B. Kontinyu    C. Komputer    D. Asumsi

16. Sistem conveyor di pabrik termasuk ke dalam contoh? 

A. Model kontinyu    B. Model statik    C. Model dinamik    D. Model Simulasi

17. Model monte carlo termasuk ke dalam contoh

A. Model kontinyu    B. Model statik    C. Model dinamik    D. Model Simulasi

18. jumlah customer yang menunggu diantrian termasuk ke dalam contoh sistem?

A. Diskrit    B. Kontinyu    C. Komputer    D. Asumsi

19. Tidak memiliki komponen probabilistik (random) termasuk ke dalam model?

A. Deterministik    B. Stokastik    C. Diskrit    D. Kontinyu

20. Memiliki komponen input random, dan menghasilkan output yang random pula, termasuk ke dalam model?

A. Deterministik    B. Stokastik    C. Diskrit    D. Kontinyu

21. Status berubah secara kontinu, termasuk ke dalam model?

A. Deterministik    B. Stokastik    C. Diskrit    D. Kontinyu

22. Status berubah secara instan, termasuk ke dalam model?

A. Deterministik    B. Stokastik    C. Diskrit    D. Kontinyu

23. Manakah langkah-langkah studi simulasi yang berada diurutan 8?

A. Produksi runs dan analisis    B. Desain eksperimen    C. Jalankan lagi (More runs)    D. Dokumentasi dan pelaporan

24. Manakah langkah-langkah studi simulasi yang berada diurutan 9?

A. Produksi runs dan analisis    B. Desain eksperimen    C. Jalankan lagi (More runs)    D. Dokumentasi dan pelaporan

25. Manakah langkah-langkah studi simulasi yang berada diurutan 10?

A. Produksi runs dan analisis    B. Desain eksperimen    C. Jalankan lagi (More runs)    D. Dokumentasi dan pelaporan

Quiz ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam https://onlinelearning.uhamka.ac.id

QUIZ 1 oleh Fikri Kurnia Ramadhan

 QUIZ 1

Pengantar Kecerdasan Tiruan

1. Pengertian kecerdasan tiruan menurut H. A. Simon (1987) adalah?

A. "Kecerdasan buatan (artifical intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas"

B. "Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia."

C. Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan cabang ilmu computer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi kecerdasan berdasarkan metode heuristic atau berdasarkan sejumlah aturan”.

2. Pengertian kecerdasan tiruan menurut Rich and Knight adalah?

A. "Kecerdasan buatan (artifical intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas"

B. "Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia."

C. Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan cabang ilmu computer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi kecerdasan berdasarkan metode heuristic atau berdasarkan sejumlah aturan”.

3. Pengertian kecerdasan tiruan menurut Encyclopedia Britannica?

A. "Kecerdasan buatan (artifical intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas"

B. "Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia."

C. Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan cabang ilmu computer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi kecerdasan berdasarkan metode heuristic atau berdasarkan sejumlah aturan”.

4. Apa perspektif AI dari sisi tujuan AI menurut Winston dan Prendergast yang merupakan tujuan utama?

A. Memahami apa itu kecerdasan

B. Membuat mesin menjadi lebih pintar

C. Membuat mesin lebih bermanfaat

5. Apa perspektif AI dari sisi tujuan AI menurut Winston dan Prendergast yang merupakan tujuan ilmiah?

A. Memahami apa itu kecerdasan

B. Membuat mesin menjadi lebih pintar

C. Membuat mesin lebih bermanfaat

6. Apa perspektif AI dari sisi tujuan AI menurut Winston dan Prendergast yang merupakan tujuan entrepreneurial?

A. Memahami apa itu kecerdasan

B. Membuat mesin menjadi lebih pintar

C. Membuat mesin lebih bermanfaat

7. Perspektif AI dari makna kecerdasan disebut dengan?

A. Business

B. Programming

C. Intelligence

8. Pengertian kecerdasan tiruan yang sesuai makna kecerdasan adalah?

A. AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia

B. AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis.

C. AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search)

9. Pengertian kecerdasan tiruan yang sesuai makna bisnis adalah?

A. AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia

B. AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis.

C. AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search)

10. Pengertian kecerdasan tiruan yang sesuai makna programming adalah?

A. AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia

B. AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis.

C. AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search)

11. Riset tentang AI dimulai pada tahun?

A. 1970-an

B. 1950-an

C. 1960-an

12. Domain penelitian kecerdasan tiruan dalam formal tasks?

A. Matematika, Games

B. Perception, robotics, natural language, common sense, reasoning

C. Financial analysis, medical diagnostics, engineering, scientific analysis, dll

13. Berikut ini merupakan kelebihan dari Kecerdasan Buatan, kecuali..

A. Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen

B. Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan

C. Kecerdasan buatan lebih mahal dibanding dengan kecerdasan alami

14. Berikut ini merupakan kelebihan dari kecerdasan alami, yaitu...

A. Kecerdasan alami memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung

B. Kecerdasan alami dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat

C. Kecerdasan alami bersifat konsisten

15. 2 bagian utama yg dibutuhkan untuk aplikasi kecerdasan buatan :

A. Science base dan software engine

B. Knowledge base dan inference engine

C. Knowledge base dan software engine

16. Berikut ini merupakan penerapan kecerdasan buatan pada bidang kesehatan, kecuali...

A. Sistem kontrol perpindahan gigi otomatis pada gearbox mobil

B. Mendiagnosa penyakit yang di derita pasien dengan sistem pakar

C. Genetika diuji coba tanpa memerlukan korban makhluk hidup

17. Penerapan kecerdasan buatan pada bidang Tranportasi adalah...

A. Penerapan kecerdasan buatan pada bidang Tranportasi adalah...

B. Mendiagnosa penyakit yang di derita pasien dengan sistem pakar

C. Mobil dapat dikemudikan secara otomatis

18. Langkah-langkah dalam mendefinisikan masalah dalam konsep sistem cerdas adalah...

A. Mendefinisikan suatu ruang keadaan (state space)

B. Menetapkan satu atau lebih keadaan awal (initial state)

C. Semua benar

19. 4 kriteria yang digunakan untuk mengukur perfomance dari suatu model pencarian, kecuali...

A. Opportunity

B. Time Complexity

C. Optimality

20. AI memiliki kemampuan berfikir mengambil keputusan secara rasional, dengan menganalisa hasil belajarnya, merupakan pengertian dari?

A. Reasoning

B. Learning

C. Self Correction

21. Sistem yang dapat bertindak layaknya manusia.

A. Thinking Humanly

B. Acting Humanly

C. Think Rationally

22. Sistem yang bisa berpikir seperti halnya manusia.

A. Thinking Humanly

B. Acting Humanly

C. Think Rationally

23. Sistem yang mampu berpikir secara rasional.

A. Thinking Humanly

B. Acting Humanly

C. Think Rationally

24. Sistem yang mampu bertindak secara rasional.

A. Act Rationally

B. Thinking Humanly

C. Acting Humanly

25. Learning, Reasoning, Self Correction termasuk ke dalam?

A. 3 poin penting kemampuan AI

B. 3 poin penting Acting Humanly

C. 3 poin penting Thinking Humanly

QUIZ ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam https://onlinelearning.uhamka.ac.id

TUGAS 6 PDS 7E

 TUGAS PDS

Langkah Dasar Dan Contoh Simulasi Antrian

Langkah-Langkah Dasar Simulasi

1. Menetapkan karakteristik masukan.

– Biasanya dimodelkan sebagai distribusi 

     probabilitas 

      2. Menkonstruksi tabel simulasi. 

          – Spesifikasi masalah 

          – Biasanya terdiri dari sekumpulan masukan dan lebih dari satu respon – Pengulangan 

    3. Membangkitkan nilai secara berulanag untuk setiap masukan dan mengevaluasi fungsi. 

Contoh Simulasi Sistem Antrian

Sistem antrian terdiri dari: Pemanggilan populasi (Calling population): Biasa tidak terbatas: jika sebuah unit keluar, tidak ada perubahan pada laju ketibaan/kedatangan. Kedatangan/ketibaan: terjadi secara acak. Mekanisme pelayanan: Sebuah unit akan dilayani dalam panjang waktu yang acak berdasarkan suatu distribusi probabilitas. Kapasitas sistem: tidak ada batasan displin antrian – Urutan layanan, misal, FIFO.

Aliran Sistem Antrian

1. Kedatangan dan pelayanan didefinisikan melalui distribusi probabilitas waktu antara kedatangan dan distribusi waktu pelayanan. 
2. Laju pelayanan vs. laju kedatangan: tidak stabil atau ekplosif 
3. Keadaan: jumlah unit dalam sistem dan status dari pelayan 
4. Peristiwa: Stimulan yang menyebabkan keadaan sistem berubah. 
5. Clock simulasi: Trace waktu simulasi.

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 6 PKT 7D22

 Pengantar Kecerdasan Tiruan

Poin Penting dan Garis Kemampuan AI

3 Poin Penting Kemampuan AI

• Learning
• Reasoning
• Self Correction

LEARNING

AI perlu belajar untuk memperkaya pengetahuannya. Proses  belajar AI pun tidak selalu disuruh oleh manusia, melainkan AI  akan belajar dengan sendirinya berdasarkan pengalaman AI  saat digunakan oleh manusia.

REASONING

AI memiliki kemampuan berfikir mengambil keputusan secara  rasional, dengan menganalisa hasil belajarnya

SELF CORRECTION

Hal yang cukup menarik dari AI  adalah iamampu melakukan self correction atau mengoreksi diri

sendiri.

Secara garis besar sebuah  kecerdasan buatan dapat  Melakukan salah satu dari keempat faktor berikut.

1. Acting humanly, sistem yang dapat bertindak layaknya  manusia.
2. Thinking humanly, sistem yang bisa berpikir seperti halnya manusia.
3. Think rationally, sistem yang mampu berpikir secara  rasional.
4. Act rationally, sistem yang mampu bertindak secara  rasional.

SOAL DAN JAWABAN

1. Pengertian Kecerdasan Tiruan? merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas.

2. Perspektif AI dari beberapa sisi tujuan AI! Menurut Winston dan Prendergast [1984] :

   1. membuat mesin menjadi lebih pintar

   2. memahami apa itu kecerdasan

   3. membuat mesin lebih bermanfaat

   3. 

3. Tantangan menggunakan kecerdasan buatan yaitu? Kecerdasan buatan akan mengubah setiap industri, tetapi kita harus memahami batasannya.

4. Keterbatasan prinsip AI adalah? bahwa AI belajar dari data. Tidak ada cara lain untuk memasukkan pengetahuan.

5. Keterbatasan prinsip AI berarti ketidakakuratan dalam? data akan tercermin di dalam hasilnya. Dan setiap lapisan tambahan dari prediksi atau analisis harus ditambahkan secara terpisah.

6. Sistem AI saat ini dilatih untuk? melakukan tugas yang ditentukan dengan jelas.

7. Sistem yang mendeteksi penipuan tidak dapat mengendarai mobil atau memberi Anda nasihat hukum adalah sistem? AI

8. Sistem yang memainkan poker tidak bisa bermain solitaire atau catur disebut? AI

9. Sistem yang mendeteksi penipuan layanan kesehatan tidak dapat secara akurat mendeteksi penipuan pajak atau penipuan klaim garansi yaitu? sistem AI

10. Definisi Kecerdasan Buatan menurut rich and knight? "Kecerdasan buatan merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia."

11. Perspektif AI dari Bisnis? AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis.

12. Perspektif AI dari makna Kecerdasan (Intelligence)? AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia
13. Perspektif AI dari sisi penelitian (research)? Riset tentang AI dimulai pada awal tahun 1960-an, percobaan pertama adalah membuat program permainan (game) catur, membuktikan teori, dan general problem solving (untuk tugastugas sederhana) o 
    “Artificial intelligence” adalah nama pada akar dari studi area.
14. Perspektif AI dari sisi pemrograman (Programming)? AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search)
    Umumnya program AI lebih fokus pada simbol-simbol daripada pemrosesan numerik (huruf, kata, angka untuk merepresentasikan obyek, proses dan hubungannya). 
    Pemecahan masalah -> pencapaian tujuan 
    Search -> jarang mengarah langsung ke solusi. Proses search menggunakan beberapa teknik.
15. Bahasa pemrograman yang sering digunakan AI : LISP, dikembangkan awal tahun 1950-an, bahasa pemrograman pertama yang diasosiasikan dengan AI. 
    PROLOG, dikembangkan pada tahun 1970-an. 
    Bahasa pemrograman berorientasi obyek (Object Oriented Programming (Objective C, C++, Smalltalk, Java)
    
16. LISP dikembangkan pada awal tahun? 1950-an
17. Bahasa pemrograman pertama yang diasosiasikan dengan AI? LISP
18. Prolog dikembangkan pada tahun? 1970-an
19. Riset tentang AI dimulai pada awal tahun? 1960-an
20. Percobaan pertama AI adalah? Membuat game catur

DOWNLOAD MATERI DISINI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 5 PDS 7E

 TUGAS PEMODELAN DAN SIMULASI

HUBUNGAN SIMULASI DAN PEMODELAN DALAM SEBUAH SISTEM

Langkah-Langkah Studi Simulasi

1. Formulasi masalah
2. Penetapan tujuan dan rencana proyek: pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah.
3. Konseptualisasi model: membangun model yang masuk akal.
4. Pengumpulan data: mengumpulkan data yang diperlukan untuk merun simulasi (seperti laju ketibaan, proses ketibaan, displin layanan, laju pelayanan dsb.).
5. Penerjemahan Model: konversi model suatu bahas pemrograman.
6. Verifikasi: Verifikasi model melalui pengecekan apakah program bekerja dengan baik.
7. Validasi: Check apakah sistim merepresentasi sistim riil secara akurat.
8. Desain Eksperimen: Berapa banyak runs? Untuk berapa lama? Jenis variasi masukannya seperti apa?
9. Produksi runs dan analisis: running aktual simulasi, mengumpulkan dan menganalisis keluaran.
10. Jalankan lagi (More runs): mengulangi eksperiemn jika perlu.
11. Dokumentasi dan pelaporan: Dokumen dan laporan hasil
12. Implementasi

1. Formulasi masalah: 

– mengidentifikasikan maslah yang akan diselesaikan 

– mendeskripsikan operasi sistim dalam term-term obyek dan aktivitas   

  dalam suatau layout

– mengidentifikasi sistem dalam term-term variabel input (eksogen), dan 

   output (endogen) 

– mengkatagorikan variabel input sebagi decision (controllable) dan 

   parameters (uncontrollable)

 – mendefinisikan pengukuran kinerja sistim (sebagai fungsi dari variabel 

   endogen) dan fungsi obyek (kombinasi beberapa pengukuran)

 – mengembangkan struktur model awal (preliminary)

 – mengembangkan struktur mode lebih rinci yang menident…kasi seluruh 

    obyek berikut atribut dan interface-nya

2. Penetapan tujuan dan rencana proyek: Pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah. 

3. Konseptualisasi model: membangun model yang masuk akal. 

– memahami sistem 

¤ Pendekata proses (atau pendekatan alarian fisik (physical flow approach)) didasarkan pada tracking flow dari entitas-entitas keseluruhan sistem berikut titik pemorsesan dan aturan keputusan percabangan 

¤ Pendekatan peristiwa (event) (atau pendekatan perubahan keadaan (state change approach)) didasarkan pada definisi variabel keadaan internal dan events sistim yang mengubahnya, diikuti oleh deskripsi operasi sistim ketika suatu event terjadi

– konstruksi model 

¤ definisi obyek, atribut, metode 

¤ flowchart metode yang relevan 

¤ pemilihan bahas implemntasi ¤ penggunaan random variates dan statistik kinerja 

¤ coding dan debugging

4. Pengumpulan data: mengumpulkan data yang diperlukan untuk merun simulasi (seperti laju ketibaan, proses ketibaan, displin layanan, laju pelayanan dsb.).

 – observasi langsung dan perekaman manual variabel yang diseleksi(selected)

– time-stamping untuk men-track aliran suatu entitas keseluruh sistem 

– menyeleksi ukuran sample yang valid secara statistik

 – menyeleksi sutau format data yang dapat diproses oleh komputer 

– analisis statistik untuk menetapkan distribusi dan parameter data acak 

– memutuskan data mana yang dipandang sebagai acak dan yang mana diasumsikan deterministik

5. Penerjemahan Model: konversi model ke dalam suatu bahasa pemrograman

6. Verifikasi: Verifikasi model melalui pengecekan apakah program bekerja dengan baik.

7. Validasi: Check apakah sistim merepresentasi sistim riil secara akurat.

8. Desain Eksperimen: 

Berapa banyak runs? 

Untuk berapa lama? 

Jenis variasi masukannya seperti apa ? 

– evaluasi statistik output untuk mementapkan beberapa level presisi yang diterima dari pengukuruan kinerja 

– analisi terminasi digunakan jika interval waktu riil tertentu akan disimulasikan 

– steady state analysis digunakan jika obyek of interest merupakan rata-rata long-term 

9. Produksi runs dan analisis: running aktual simulasi, mengumpulkan dan menganalisis keluaran.

SOAL & JAWABAN

1. Apa itu definisi sistem? Sistem didefinsikan sebagai suatu kumpulan satu kesatuan, seperti manusia dan mesin yang aktif dan berinteraksi bersama-sama untuk mendapatkan penyelesaian akhir pokok pikiran.
2. Apa itu Sistem Diskrit? variabel-variabel keadaan hanya berubah pada set titik waktu yang diskrit.
3. Apa itu Sistem Kontinyu? variabel-variabel berubah secara kontinyu menurut waktu.
4. Apa yang dimaksud simulasi? Simulasi adalah cara mempelajari Sistem dengan menggunakan pemodelan.
5. Sebutkan klarifikasi model dalam simulasi? Model Simulasi Statik vs. Dinamik, Model Simulasi Deterministik vs. Stokastik, Model Simulasi Kontinyu vs. Diskrit
6. Apa yang dimaksud model statik? representasi sistem pada waktu tertentu. Waktu tidak berperan di sini. 
7. Apa yang dimaksud model dinamik? merepresentasikan sistem dalam perubahannya terhadap waktu.  
8. Langkah terpenting dalam studi simulasi adalah? validasi
9. Sebutkan 1 contoh dari model diskrit! jumlah customer di bank
10. Sebutkan 1 contoh dari model dinamik! sistem conveyor di pabrik

DOWNLOAD MATERI DISINI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

TUGAS 4 PDS 7E

 TUGAS PEMODELAN DAN SIMULASI

HUBUNGAN SIMULASI DAN PEMODELAN DALAM SEBUAH SISTEM

DEFINISI SISTEM

Sistem didefinsikan sebagai suatu kumpulan satu kesatuan, seperti manusia dan mesin yang aktif dan  berinteraksi bersama-sama untuk mendapatkan penyelesaian akhir pokok pikiran. (definisi ini  diajukan oleh Schmidt dan Taylor (1970)).

Praktisnya apa yang diartikan sebagai sistem  tergantung pada objektivitas pembelajaran tertentu.  Kumpulan kesatuan berisi sistem pembelajaran  mungkin hanya sekelompok kecil pada keseluruhan  sistem yang satu dengan sistem lainnya.

Secara sederhana Sistem dapat diartikan sebagai  sekumpulan obyek yang dihubungkan satu sama lain  melalui beberapa interaksi reguler atau secara bebas  untuk mencapai suatu tujuan.

Lingkungan Sistem

Sistem biasanya dipengaruhi oleh perubahan yang terjadi di luar  sistem. Perubahan ini terjadi di lingkungan sistem. Dalam  pemodelan sistem, perlu ditetapkan batas (boundary) antara sistem dan lingkungannya. Contoh, pada studi memori cache  menggunakan, kita harus menetapkan dimana batas sistem. Batas ini dapat antara CPU dan cache, atau dapat memasukan memori utama, disk, OS, kompilator, ataupun program-program  aplikasi.

Komponen  Sistem

Entitas merupakan obyek dalam sistem. Contoh, customers pada suatu bank.

Atribut merupakan suatu sifat dari suatu entitas. Contoh,pengecekan neraca rekening customer.

Aktivitas merepresentasikan suatu periode waktu dangan lama  tertentu. Periode waktu sangat penting karena biasanya simulasi  menyertakan besaran waktu. Contoh deposito uang ke rekening  pada waktu dan tanggal tertentu.

Keadaan sistem didefinisikan sebagai kumpulan varibel-variabel

yang diperlukan untuk menggambarkan sistem kapanpun, relatif  terhadap obyektif dari studi. Contoh, jumlah teller yang sibuk,  jumlah customer yang menunggu dibaris antrian. Peristiwa didefinisikan sebagai kejadian sesaat yang dapat mengubah keadaan sistem. Contoh, kedatangan customer,  pejumlahan jumlah teller, keberangkatan customer.

Kategori Sistem

Sistem Diskrit: variabel-variabel keadaan hanya berubah pada set titik waktu yang diskrit. Contoh: jumlah customer yang menunggu diantrian

Sistem Kontinyu: variabel-variabel berubah secara kontinyu menurut waktu. Contoh: arus listrik

Model Simulasi  Statik vs. Dinamik

Model statik: representasi  sistem pada waktu  tertentu. Waktu tidak  berperan di sini. 

Contoh:  model Monte Carlo.

Model dinamik:  merepresentasikan sistem  dalam perubahannya  terhadap waktu. 

Contoh:  sistem conveyor di pabrik.

DOWNLOAD MATERI DISINI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

Tugas 4 PKT

 TUGAS RANGKUMAN

PENGANTAR KECERDASAN TIRUAN

TURING TEST – METODE PENGUJIAN KECERDASAN

- Turing Test merupakan sebuah metode pengujian kecerdasan yang dibuat oleh Alan Turing

- Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai. Yang satu adalah seorang manusia dan satunya adalah sebuah mesin yang akan diuji.

- Penanya tidak bisa melihat langsung kepada obyek yg ditanyai

- Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban komputer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua obyek tersebut. ·

- Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin dan mana jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji tersebut dapat diasumsikan CERDAS.

PEMROSESAN SIMBOLIK

- Komputer semula didisain untuk memproses bilangan / angka - angka (pemrosesan numerik).

- Sementara manusia dalam berpikir dan menyelesaikan masalah lebih bersifat simbolik, tidak didasarkan kepada sejumlah rumus atau melakukan komputasi matematis. 

- Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melukan proses secara simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesaian masalah

HEURISTIC

Istilah Heuristic diambil dari bahasa Yunani yang berarti menemukan 

Heuristic merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian (search) ruang problema secara selektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan disepanjang jalur yang memiliki kemung kinan sukses paling besar. 

PENARIKAN KESIMPULAN (INFERENCING)

AI mencoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan (reasoning) 

Kemampuan berpikir (reasoning) termasuk didalamnya proses penarikan kesimpulan (inferencing) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristik atau metode pencarian lainnya.

PENCOCOKAN POLA (PATTERN MATCHING)

AI bekerja dengan metode pencocokan pola (pattern matching) yang berusaha untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik atau komputasional.

DOWNLOAD MATERI DISINI

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka