1

KECERDASAN BUATAN, SISTEM CERDAS DAN SISTEM PAKAR: Konsep, Faktor Penentu dan

Ranah Aplikasi

Marimin Karsodimejo

marimin_07@yahoo.com

2

Note : MIS : Management Information SystemDSS : Decision Support SystemSOP : Standard Operation ProcedureMES : Monitoring and Evaluation System

INFORMATION

DECISION ALTERNATIVEDATA

ACTION DECISION

MISNUMBER/ TERMS

SOP

DSS

MES

• Information Cycle

System ThinkingSystem Thinking

4

Why We Use A System Approach?

Complex

Dynamic

Probabilistic

SYSTEM DEFINITION

Element (E1) E2

E3

E5E4

Sub Goal

Goal

• System Phylosophy- Goal Oriented (Cybernetic) C S

- Holistic Not Partial H

- Effectiveness Not Efficiency E

SYSTEM CLASSIFICATION MATRIX

System Input Process Output

Analysis

Synthesis

? Narrow aspect

? Wide aspect

Design ?

Control ?

• Skripsi Sistem Analisis• Tesis Sistem Analisis dan Sintesis• Disertasi Sistem Analisis, Sintesis dan Disain

7

SISTEM INFORMASI BERBASIS KOMPUTER (Computer Based Information Systems-CBIS)

• ES : Expert System (Sistem Pakar)

• DSS : Decision Support Systems(Sistem Penunjang Keputusan)

• MIS : Management Information System

(Sistem Informasi Manajemen)

• DBMS: Data Based Management Systems(Sistem Manajemen Basis Data)

• EDP : Electronic Data Processing

(Pengolahan Data Elektronik)

• IS : Information Systems

(Sistem Informasi)

8

Directive

Strategic

Tactic

Operasional

ES

DBMS

IS

EIS

MIS

Posisi ES/ES pada Sistem Informasi (IS)

DSS

EDP

9

What is AI?Definitions may be organized into four categories. Systems that think like humans. Systems that act like humans. Systems that think rationally. Systems that act rationally.

10

Artificial Intelligence Applications

CognitiveScience

Applications

CognitiveScience

Applications

ArtificialIntelligenceArtificial

Intelligence

RoboticsApplications

RoboticsApplications

NaturalInterface

Applications

NaturalInterface

Applications

•Expert Systems•Fuzzy Logic•Genetic Algorithms•Neural Networks

•Visual Perceptions•Locomotion•Navigation•Tactility

•Natural Language•Speech Recognition•Multisensory Interface•Virtual Reality

11

AI "Grand Challenge"

Translating telephone Accident-avoiding car Home help robot Smart clothes Intelligent agents that monitor and manage information by filtering, digesting, abstracting Tutors Self-organizing systems, e.g., that learn to assemble something by observing a human do it.

Keterbatas-an Pasokan

(AHP)Tindakan Pesaing

(JST, CBR)

Pasar Baru

(Kelayakan Finansial)

Sistem Intelijen Bisnis

Konsumen

Pemasok

Basis Data

Internal

Pengolahan Informasi (MIS)

Informasi

Internal

KeputusanInternal

Data / informasi Eksternal

Basis Data

Eksternal

Pesaing

Pemerintah

Profil Pesaing

(Matriks BCG)

Pengguna

Lingk. Bisnis

Proses-proses Bisnis

Pasokan Baru

(Kelayakan Finansial )

Alternatif Keputusan

Keputusan / Tindakan

Transaksi Penjualan dan Pembelian

(TPS)

13

Stasion TV

RCTITV OneMetroSCTV…..

Segmen pengguna= ? Wilayah pasar= ?Tipe produk= ?Sifat-1 = ?Sifat-2 = ?Sifat-3 = ?……

PAKAR

SNFIKSNFIK TARGETINPUT

TRAINING

CHARACTERISTRIK PROGRAM

Sistem Cerdas (Intelligent System) Penentuan Media Promosi

14

SISTEM PAKAR/EXPERT SYSTEM

Definisi

Sistem Pakar adalah Sistem Perangkat Lunak Komputer yang

menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berfikir dalam pengambilan

keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya

dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan

Tujuan Pengembangan

1. Mempermudah kerja tenaga ahli

2. Mengganti tenaga ahli

3. Menggabungkan kemampuan tenaga ahli

4. Training tenaga ahli

5. Mengurangi resiko pada pekerjaan yang berbahaya

6. Menyediakan ahli pada bidang pekerjaan “kering”

15

Components of Expert SystemsThe Expert SystemThe Expert System

KnowledgeBase

User Workstation

ExpertAdvice User

InterfacePrograms

UserInterfacePrograms

InferenceEngine

Program

InferenceEngine

Program

Expert System DevelopmentExpert System Development

Workstation

KnowledgeEngineering

KnowledgeAcquisition

Program

KnowledgeAcquisition

Program

Expert and/orKnowledge Engineer

16

Tabel : Perbedaan perangkat lunak sistem pakar dengan perangkat

lunak konvensional

Perangkat Lunak Konvensional Perangkat Lunak Sistem Pakar

- Menyajikan dan menggunakan data - Menyajikan dan menggunakan pengetahuan

- Bersifat algoritmitik - Bersifat Heuristik

- Proses Repetitif - Proses Inferensi

- Memanipulasi secara efektif basis data

- Memanipulasi secara efektif basis pengetahuan

- Berorientasi pada pengolahan bilangan

- Berorientasi pada pengolahan simbolik

17

Table : Differences between ES and DSS

DSS ES

Objective Assist human decision maker Replicate (mimic) human advisers and replace them

Who makes the recommendations (decision)?

The human and/or the system The system

Major orientation Decision making Transfer of expertise (human-machine-human) and rendering of advice

Major query direction Human queries the machine Human queries the human

Nature of support Personal, groups, and institutional

Personal (mainly), and groups

Manipulation method Numerical Symbolic

Characteristics of problem area Complex, integrated, wide Narrow domain

Type of problem Ad hoc, unique Repetitive

Contents of database Factual knowledge Procedural and factual knowledge

Reasoning capability No Yes, limited

Explanation capability Limited Yes

18

Expert System Applications

Decision ManagementDecision Management

Diagnostic/TroubleshootingDiagnostic/Troubleshooting

Maintenance/SchedulingMaintenance/Scheduling

Design/ConfigurationDesign/Configuration

Selection/ClassificationSelection/Classification

Major ApplicationCategoriesof Expert Systems

Process Monitoring/ControlProcess Monitoring/Control

19

APLIKASI SISTEM PAKAR DI BIDANG MANAJERIAL

1. Analisis

a. Interprestasi

- Analisa pasar untuk komoditi tertentu

- Identifikasi media iklan yang sesuai

- Identifikasi kebutuhan pelatihan

b. Diagnostik

- Diagnosa kelesuan perusahaan dan usaha penyembuhan

2. Sintesa

- Penarikan tenaga kerja

- Strategi Penentuan harga

- Strategi pengembangan produk

3. Integrasi

- Prediksi perkembangan nilai saham pada bursa efek

20

Knowledge ManagementKnowledge Management

penalaran

Pengembilankeputusan

Penciptaanpengetahuan

Streams of experience

Shared meaning

New knowledge

Capabilities

Goal directed

Adaptive behavior

externalknowledge

21

Sistem Penalaran dalam Suatu Sistem Penalaran dalam Suatu Organisasi Organisasi

Perubahanlingkungan

Menyampaikanprubahan

Seleksiinformasi

Mengingat

22

Organisasi sebagai pencipta pengetahuanOrganisasi sebagai pencipta pengetahuan

explicit

eksternalisasi kombinasi

sosialisasi internalisasi

tacit explicit

tacit

23

TACIT KNOWLEDGE: pengetahuan yang hidup dalam diri seseorang yang sulit dibentuk dan dikomunikasikan kepada orang lain (pengetahuan teknikal, wawasan, intuisi yang terbentuk dari pengalaman)

EXPLICIT KNOWLEDGE: pengetahuan formal yang mudah ditransmisikan antar individu dan kelompok (formula matematik, peraturan, spesifikasi)

PengertianPengertian

24

Definition of Knowledge RepresentationDefinition of Knowledge Representation

Knowledge. True rational belief(philosophy).OR facts, data and relationships (Computational view).

Representation. Structure + operations; OR map + operations; OR game layout and rules of play; OR abstract data types.

Knowledge representation. Framework for storing knowledge and manipulating knowledge OR ‘Set of syntactic and semantic conventions that makes it possible to describe things.’ Bench-Capon, 1990.

25

Knowledge Representation schemesKnowledge Representation schemes

Different Knowledge Representation schemes/formalisms Natural Language Rules Logic

Propositional logic (Boolean Logic) Predicate logic (First Order Logic)

Frames Semantic Nets

26

Knowledge Representation schemes in Knowledge Representation schemes in Natural LanguageNatural Language

Expressiveness of natural language: Very expressive, probably everything that can be expressed

symbolically can be expressed in natural language (pictures, content of art, emotions are often hard to express)

Probably the most expressive knowledge representation formalism we have. Reasoning is very complex, hard to model

Problems with natural language: Natural language is often ambiguous. Syntax and semantics are not fully understood. There is little uniformity in the structure of sentences.

27

Knowledge Representation scheme: RulesKnowledge Representation scheme: Rules

Rules These are formalization often used to specify recommendations,

give directives or strategy. Format: IF <premises> THEN <conclusion>. Related ideas: rules and fact base; conflict set - source of rules;

conflict resolution- deciding on rules to apply.

Advantages: easy to use; explanations are possible; capture heuristics; can handle uncertainties to some extent.

Disadvantages: cannot cope with complex associated knowledge; they can grow to unmanageable size.

28

Knowledge Representation scheme: RulesKnowledge Representation scheme: RulesConsists of: a rule set for representing the expert knowledge a “database management system” for the case-specific facts a rule interpreter for problem solving

Example

IF: (1) Supply is Increasing AND

(2) Demand is Decreasing

THEN: Price is Decreasing

Properties of rule-based systems: modularity of rule, very expressive, easy handling of certainty factors

(probabilistic, possibilitic reasoning) Lack of precise semantics of rules. Not always efficient

29

SISTEM PAKAR UNTUK SELEKSI TENAGA KERJA

A. Permasalahan

• Parameter kompleks berbeda untuk setiap jabatan

• Kebutuhan perusahaan yang dinamis

• Kemampuan pemikiran logis, analitis, abstraksi dan aspek personal

• Keterbatasan ahli rekruitment sehingga perlu konsultan

B. Rancang Bangun

• Latar Belakang Formal (S2/S3)

• Pengalaman

• Latar Belakang Formal + Pengalaman

1. Ahli

• Diskusi

• Deskripsi Masalah

• Intuisi

2. Akuisisi Pengetahuan

30

3. Struktur Dasar

Input

- Spesifikasi pekerjaan

- Kebutuhan organisasi

• Syarat domisili

• Syarat kesehatan

• Syarat pendidikan

- Karakteristik Pelamar

• Kewarganegaraan

• Domisili

• Kesehatan

• Gaji yang diminta

• Watak

• Minat

• Daya tangkap

• Nilai spikotes

• Kursus

• Pengalaman kerja

• Tanggungan keluarga

• Waktu Kerja

Sistem Pakar

Output

- Deskripsi Pekerjaan

- Keputusan Seleksi

- Struktur Upah

31

4. Strategi Inferensi

Strategi yang digunakan :

Tree search with pruning

1. Pengalaman Kerja

Ketrampilan

Aktif

ya

ya

ya

Mutu - A

2. Pengalaman Kerja

Ketrampilan

Aktif

ya

ya

Tidak

Mutu - B

dst

Nilai -1

Nilai Psikotes

Keputusan

Disarankan

32

Catatan consultation :

Model Recsel91 untuk penarikan tenaga kerja

Nama Pelamar : Bimo Heryanto

Jenis Kelamin : Laki-laki

No. KTP : 98.098.78900

Tempat/Tanggal Lahir : Jember, 18 Maret 1967

Alamat Pelamar : Jl. Sukses Selalu No. 12

Pekerjaan Kosong : Industrial Relation Officer

Syarat tempat tinggal pelamar : JABOTABEK

Syarat kesehatan pelamat : YA

Syarat Pendidikan minimal : SMA

Kewarganegaraan Pelamar : WNI

Tempat tinggal pelamar : YA

Keadaan kesehatan pelamar : Yes : 90%

33

Gaji yang diajukan : YA

Minat Pelamar : Berminat : 90%

Penampilan Pelamar : Baik : 90%

Daya Tangkap dan cara berbicara : Baik : 90%

Watak pelamar : Tertutup, Serius : 90%

Nilai Psikotes : Diatas 6.0

Jumlah Keluarga pelamar : 3

Pendidikan terakhir pelamar : Sesuai

Kursus/Pelatihan yang pernah diikuti : Komputer

Pengalaman kerja pelamar : Ya

Shift III : Tidak

Tanggungan Keluarga pelamar : Ya

34

OUTPUT : Keputusan yang disarankan bagi pelamar adalah :

Deskripsi Pekerjaan untuk Industrial Relation Officer

Fungsi Utama Jabatan :

Membantu Industrial Manager dalam membina hubungan dengan instansi

pemerintah maupun badan-badan yang berkaitan dengan ketenagakerjaan,

pembinaan karyawan serta penanganan kasus

Tugas Rutin :

Meneliti form perijinan Depnaker dan instansi lainnya, meneliti kasus untuk

mengadakan penyidikan, dan menangani proses pemberian hak-hak

karyawan sesuai dengan fasilitas yang diberikan perusahaan

35

Tanggung Jawab :

Jabatan ini bertanggung jawab atas kecepatan dan kecermatan tugas, baik

yang bersifat rutin maupun periodik (99%)

Pertimbangkan :

Tanggungan keluarga pelamar cukup besar. Masalah yang timbul di tengah

keluarga kemungkinan akan membawa dampak negatif bagi pelamar. Hal ini

tidak dapat anda abaikan karena akan mempengaruhi motivasi dan

menurunkan produktifitas. Bila ada pelamar lain yang memiliki potensi sama

atau lebih baik dengan tanggungan keluarga lebih kecil, abaikan pelamar ini.

Anda dapat memilih yang terbaik bagi perusahaan anda. (90%)

36

Struktur Upah :

Gaji Pokok : Rp. 800000

Uang Makan : Rp. 300000

Uang Trasportasi : Rp. 300000

Upah Tambahan : Rp. 0

Tunjangan Keluarga : Rp. 500000

Gaji Tetap perbulan : Rp. 1900000

Besarnya uang lembur diperhitungkan setelah masa percobaan

selesai. Besarnya uang lembur :

Jam pertama = 1.5 x upah sejam

Jam kedua – jam kelima = 2 x upah sejam (81%)

37

Mutu pelamar :

Pelamar memiliki potensi yang bagus ditinjau dari kesesuaian pendidikan,

ketrampilan dan pengalaman kerja. Hasil psikotes yang cukup bagus

memberi nilai tambah bagi pelamar. Anda dapat menerima pelamar ini.

Dengan sedikit pelatihan, anda akan dapat mengembangkan tenaga kerja ini

sesuai dengan keinginan perusahaan. Tapi watak/pembawaan pelamar yang

serius tidak sesuai dengan tuntutan pekerjaan. Karena pekerjaan ini banyak

berkaitan dengan pembinaan hubungan antar karyawan maupun dengan

instansi pemerintah dan badan lainnya. Harap anda pertimbangkan faktor ini.

(77%)

38

SISTEM PAKAR PEMILIHAN MEDIA

A. Permasalahan

- Produk perlu dikomunikasikan kepada penggunan

- Cara komunikasi beragam dan efektivitasnya tergantung dengan

banyak faktor

- Faktor dan Parameter kompleks berbeda untuk setiap produk

- Kebutuhan perusahaan untuk memenangkan persaingan

B. Rancang Bangun

1. Ahli

- Latar belakang formal (S2/S3)

- Pengalaman

- Latar belakang formal + pengalaman

2. Akuisisi Pengetahuan

- Diskusi

- Deskripsi Masalah

- Intuisi

39

3. Struktur Dasar

Input

- Karakteristik pasar

- Karakteristik produk

- Karakteristik media

Sistem Pakar

Output

- Jenis dan nama media

- Jam tayang

- Budget dan frekuensi

- Straegi penenpatan dan

kreatif

4. Strategi Inferensi

Tree Search With Pruning

40

Tabel : Contoh hasil konsultasi

Konsultasi untuk strategi penempatan

Pilih televisi RCTI

Pilih jam tayang prime time

Pilih matching programnya sinetron “Intan”

Konsultasi Kreatif

Gunakan drama pendek

Gunakan model ibu dan anak

Kreatif arahkan pada prektek penngunaan

List of Operational Aspect

Coding

Output data for ANFIS Network

Non-Fuzzy

Fuzzy

Pre-process

List of Financial Aspect

1.Ratio computation

2.ANFIS network input

Output

1.Normali

zation

2.Aggre

gation

ANFIS

1.Six layer

2.Neural

input

3.Neural

output

4.Learning

backprop

agation &

hybrid

1. Single

indicator

score

2. Inter

indicator

scorePre-process

Aggregation

Score on

Company

Performa

nce

Suggesti

on &

Recomen

dation

THE COMPANY PERFORMANCE RATING EVALUATION FRAMEWORK

45

1. Baca buku/bahan pendukungnya

2. Pilih persoalan kasus media dan komunikasi.

3. Susun paper singkat aplikasi Sistem Pakar/Sistem Cerdas pada kasus media dan komunikai yang saudara pilih

4. Outline: pendahuluan, metodologi dan kerangka sistem, hasil dan pembahasan, kesimpulan dan saran serta daftar pustaka

5. Tugas dikerjakan individu

46

1. Marimin, 2004, Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk, Grassindo, Jakarta.

2. Marimin, 2005, Teknik dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial, IPB Press, Bogor

3. Marimin, H. Tanjung dan H. Prabowo. 2006. Sistem Informasi Manajemen Sumberdaya Manusia, Grassindo, Jakarta.