TUGAS PENG. TEKNOLOGI SISTEM CERDAS
Nama :Inka Riesty
Gunadi
Npm :13115384
Kelas :3KA10
Dosen :Essy Malays Sari Sakti
UNIVERSITAS GUNADARMA
2017
Movement
Komputer
sebagai alat untuk pemindahan data yaitu untuk pemindahan data yang telah
dibuat dan akan bisa membuka kembali file yang telah kita buat dengan cara
mengcopy paste file yang telah kita buat. Contohnya dari keyboard ke layar
monitor. Dalam game, movement adalah
metode yang menekankan konsep gerak tubuh, meliputi konsep kesadaran tubuh,
konsep usaha, konsep ruang, dan konsep keterhubungan.
Pathfinding
Pencarian jalur
(pathfinding) merupakan bagian dari medel AI. Algoritma pathfinding menggunakan
‘Directed Non-Negative Weighted Graph’. Algoritma seperti Dijkstra dan A*
menggunakan struktur data graf . Graf digunakan untuk menggambarkan jalur
yang dapat diambil pada sebuah geometri ruang.
Pengambilan Keputusan
Pengambilan
keputusan adalah suatu proses pemilihan dari berbagai alternatif baik
kualitatif maupun kuantitatif untuk mendapat suatu alternatif terbaik guna
menjawab masalah atau menyelesaikan konflik (pertentangan).
Proses
penurunan suatu keputusan mengandung empat unsur, yaitu :
v Model : Model menunjukkan gambaran suatu rnasalah secara kuantitatif
atau kualitatif.
v Kriteria: Kriteria yang dirumuskan menunjukkan tujuan dari
keputusan yang diambil. Jika terdapat beberapa kriteria yang saling bertentangan,
maka pengambilan keputusan harus melalui kompromi (misalnya menambah jasa
langganan dan mengurangi persediaan, maka keputusan mana yang diambil perlu
kompromi).
v Pembatas: Faktor-faktor tambahan yang perlu diperhatikan dalam
memecahkan masalah pengambilan keputusan. Misalnya dana yang kurang tersedia.
v Optimalisasi: Apabila masalah keputusan telah diuraikan dengan sejelas
jelasnya, maka manajer menentukan apa yang diperlukan (kriteria) dan apa yang
diperbolehkan (pembatas). Pada keadaan ini pengambil keputusan siap untuk
memilih pemecahan yang terbaik atau yang optimal.
Proses
Pengambilan Keputusan
Ø Penyelidikan: Mempelajari lingkungan atas kondisi yang memerlukan
keputusan. Data mentah diperoleh, diolah, dan diuji untuk dijadikan petunjuk
yang dapat mengidentifikasi persoalan.
Ø Perancangan: Mendaftar, mengembangkan, dan menganalisis arah tindakan
yang mungkin. Hal ini meliputi proses-proses untuk memahami persoalan,
menghasilkan pemecahan, dan menguji kelayakan pemecahan tersebut.
Ø Pemilihan: Memilih arah tindakan tertentu dari semua yang ada. Pilihan
ditentukan dan dilaksanakan.
Jadi, proses
keputusan dapat dianggap sebagai sebuah arus dari penyelidikan sampai
perancangan dan kemudian pada pemilihan. Tetapi pada setiap tahap hasilnya
mungkin dikembalikan ke tahap sebelumnya untuk dimulai lagi. Jadi tahapan
tersebut merupakan unsur-unsur sebuah proses yang berkesinambungan.
Teori
Pengambilan Keputusan
Teori
pengambilan keputusan menekankan bahwa terdapat tujuh langkah yang harus
ditempuh, yaitu:
1. Identifikasi permasalahan yang dihadapi
Ada ungkapan
yang mengatakan bahwa suatu “permasalahan yang sudah dikenali hakikatnya dengan
tepat sesungguhnya sudah separo terpecahkan.” Ungkapan ini mempunyai tiga
implikasi, yaitu:
ü Bahwa mutlak perlu mengenali secara mendasar situasi problematik yang
menimbulkan ketidakseimbangan dalam kehidupan organisasi atau perusahaan.
ü Pengenalan secara mendasar berarti “akar” penyebab timbulnya
ketidakseimbangan harus digali sedalam-dalamnya.
ü Mengambil keputusan tidak boleh puas hanya dengan diagnosis
gejala-gejala yang segera tampak. Jika hanya gejala yang diidentifikasikan,
sangat mungkin “terapinya” pun hanya mampu menghilangkan gejala tersebut.
Padahal yang harus dihilangkan adalah “sumber penyakitnya”.
2. Pengumpulan data
Berangkat dari
pandangan bahwa pengambilan keputusan memerlukan dukungan informasi yang
lengkap, mutakhir, dapat dipercaya, dan diolah dengan baik. Berarti bahwa dalam
pengumpulan data ada tiga hal yang mutlak mendapat perhatian, yaitu:
·
Pentingnya menggali data dari semua sumber yang
layak digali, baik secara internal maupun secara eksternal. Dari segi inilah
harus dilihat pentingnya akses bagi para pengolah data terhadap semua sumber
data.
·
Pentingnya untuk menjamin bahwa data yang
dikumpulkan relevan dengan permasalahan yang hendak diatasi.
·
Bahwa mutu data yang dikumpulkan haruslah setinggi
mungkin sehingga informasi yang dihasilkan akan bermutu tinggi pula.
3. Analisis data
Analisis data
harus mampu menunjukkan berbagai alternatif yang mungkin ditempuh untuk
memecahkan masalah. Oleh karena itu, analisis data diarahkan pada pembentukan
persepsi yang sama diantara berbagai pihak tentang arti data yang dimiliki,
dengan demikian memberikan interpretasi yang sama tentang data tersebut.
4.Analisis berbagai
alternatif
Salah satu
tantangan yang dihadapi dalam mengambil keputusan ialah menemukan jawaban yang
paling tepat terhadap pertanyaan: Apakah dalam mengambil keputusan harus selalu
terdapat berbagai alternatif? Pertanyaan ini penting karena jika seorang
pengambil keputusan dihadapkan kepada hanya satu alternatif dan ia memutuskan
untuk menggunakan alternatif tersebut, yang bersangkutan sudah mengambil
keputusan. Bahkan teori pengambilan keputusan mengatakan bahwa jika seseorang
memutuskan untuk tidak mengambil keputusan, tindakannya itu adalah pengambilan
keputusan juga.
5.Pemilihan
alternatif
Jika dilakukan
dengan cermat, analisis berbagai alternatif akan “memberi petunjuk” tentang
alternatif yang sebaiknya digunakan karena akan membuahkan solusi yang paling
efektif. Alternatif di pilih dengan demikian, merupakan alternatif yang
tampaknya paling baik. Pengalaman mengambil keputusan di masa lalu dan
keyakinan bahwa keputusan yang diambil adalah keputusan yang terbaik.
6.Implementasi
(pelaksanaan)
Apakah
alternatif yang dipilih merupakan pilihan yang terbaik atau tidak diuji pada
waktu digunakan dalam arti mampu tidaknya menghilangkan situasi permasalahan
dan apakah permasalahan yang dihadapi tersebut dapat dipecahkan secara efektif
atau tidak.
7.Evaluasi
(penilaian)
Hasil
pelaksanaan memerlukan penilaian yang objektif, rasional dan berdasarkan tolok
ukur yang baku. Seperti dimaklumi, hasil penilaian dapat menunjukkan bahwa
hasil yang di capai melampaui harapan, sekedar sesuia dengan sasaran atau
kurang dari sasaran. Kesemuanya itu menjadi bahan penting dalam mengelola
organisasi atau perusahaan di masa depan.
Taktik
dan strategi AI
AI dalam game
biasanya memiliki kecepatan dalam taktik bermain sehingga mengharuskan pemain
untuk berfikir lebih cepat untuk menyusun strategi terbaik agar dapat
memperoleh skor yang maksimal. Kecerdasan buatan merupakan kecerdasan yang
ditujukan oleh suatu entitas buatan, yang diciptakan dan diterapkan kedalam
sebuah mesin (komputer) sehingga dapat melakukan perbuatan seperti manusia.
Strategi dalma gamepun bervariasi. Salah satunya adalah dalam game Othello
yaitu strategi bermain reversy, sperti jumlah pin, penguasaan
sudut/x-square/c-square, jumlah pin stabil, mobility, jumlah pin tepi, parity,
dan pola sisi/sudut.
Pembelajaran
Machine
learning adalah teknik AI yang berkaitan dengan
pembelajaran data dan menggunakannya untuk memprediksi informasi yang ada di
dunia.
Machine
learning dibangun dengan menggunakan algoritma. Rangkaian instruksi ini akan menyelesaikan suatu
permasalahan. Contoh algoritma yang dimaksud adalah decision tree learning dan association rule learning.
Namun, algoritma machine learning yang
berperan dalam kehidupan di dunia adalah jaringan saraf buatan, suatu teknik
yang terinspirasi oleh cara kerja neuron otak manusia.
Sederhananya begini: suatu jaringan saraf terdiri dari beberapa lapisan
neuron. Input masuk melalui lapisan pertama. Tiap neuronnya
menerima input, sehingga setiap neuron memiliki muatan, dan
menghasilkan output berdasarkan muatan
mereka. Output dari lapisan pertama kemudian didistribusikan
ke lapisan kedua untuk diproses, dan begitu seterusnya hingga output akhir dapat dihasilkan.
Kemudian hal menarik pun terjadi. Siapapun yang menjalankan jaringan
dapat mendefinisikan seperti apa output akhir yang
“benar” seharusnya. Setiap kali data didistribusikan melalui jaringan tersebut,
hasil akhirnya dibandingkan dengan hasil yang “benar”, dan sejumlah
penyempurnaan akan dilakukan hingga tercipta outputakhir yang benar.
Dengan kata lain, jaringan tersebut mampu melatih dirinya sendiri.
Otak buatan ini dapat mempelajari bagaimana cara mengidentifikasi banyak
hal. Misalnya kursi dalam sebuah foto,. Seiring berjalannya waktu, ia dapat
mempelajari karakteristik kursi tersebut, dan meningkatkan kemampuannya dalam
mengidentifikasi benda tersebut.
Referensi:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar