Sistem Informasi Psikologi

Sejarah Artificial Intelligence

Bibit artificial intelligence pertama kali disebar hanya 2 tahun setelah General Electric menerapkan komputer yang pertama kali digunakan untuk penggunaan bisnis. Tahun itu adalah tahun 1956, dan istilah kecerdasan buatan pertama kali dibuat oleh John McCarthy sebagai tema suatu konferensi yang dilaksanakan di Dartmouth College. Pada tahun yang sama, program komputer artificial intelligence yang disebut Logic Theorist, diumumkan.

Kemampuan Logic Theorist yang terbatas untuk berpikir (membuktikan teorema – teorema kalkulus) mendorong para ilmuwan untuk merancang program lain yang disebut General Problem Solver (GPS), yang ditujukan untuk dogunakan dalam memecahkan segala macam masalah. proyek ini ternyata membuat para ilmuwan yang pertama kali menyusun program ini kewalahan, dan riset artificial intelligence dikalahkan oleh aplikasi – aplikasi komputer yang tidak terlalu ambisius seperti SIM dan DSS. Namun seiring waktu, riset yang terus – menerus akhirnya membuahkan hasil dan artificial intelligence telah menjadi wilayah aplikasi komputer yang solid.

Pada pertengahan tahun 1960-an, terjadi pergantian dari program serba bisa (general – purpose) ke program yang spesialis (special – purpose) dengan dikembangkannya DENDRAL oleh E. Feigenbaum dari Universitas Standford dan kemudia diikuti oleh MYCIN. Pembuatan DENDRAL mengarah pada konklusi – konklusi berikut : GPS terlalu lemah untuk digunakan sebagai dasar untuk membangun ES yang berunjuk kerja tinggi. Pemecahan masalah manusia adalah baik hanya jika beroperasi dalam domain yang sangat sempit. ES harus di – update secara berkala untuk informasi baru. Update semacam ini dapat efisien apabila menggunakan representasi pengetahuan berbasis rule.

Masalah yang kompleks membutuhkan pengetahuan yang banyak sekali tentang area problem. Pada pertengahan tahun 1970 – an, beberapa ES mulai muncul. Sebuah pengetahuan kunci yang dipelajari saat itu adalah kekuatan dari ES berasal dari pengetahuan spesifik yang dimilikinya, bukan dari formalisme – formalisme khusus dan pola penarikan kesimpulan yang digunakannya.

Awal 1980 – an, teknologi ES yang mula – mula, dibatasi oleh suasana akademis mulai muncul sebagai aplikasi komersil, khususnya XCON, XSEL (dikembangkan dari R-1 pada Digital Equipment Corp.) dan CATS – 1 (dikembangkan oleh General Electric). Sistem pakar untuk melakukan diagnosis kesehatan telah dikembangkan sejak pertengahan tahun 1970. Sistem pakar untuk melakukan diagnosis pertama dibuat oleh Bruce Buchanan dan Edward Shortliffe di Stanford University. Sistem ini diberi nama MYCIN.

MYCIN merupakan program interaktif yang melakukan diagnosis penyakit miningitis dan infeksi bacremia serta memberikan rekomendasi terapi antimikroba. MYCIN mampu memberikan penjelasan atas penalarannya secara detail. Dalam uji coba, dia mampu menunjukkan kemampuan seperti seorang spesialis. Meskipun MYCIN tidak pernah digunakan secara rutin oleh dokter, MYCIN merupakan referensi yang bagus dalam penelitian kecerdasan buatan yang lain.

Generasi komputer atau ilmuan kognisi saat ini lebih optimis dengan kemampuan sebuah mesin untuk memancing fungsi neuron. Salah satu perubahan terbaru dari perseptron adalah konsepnya. Ketimbang menganggap otak komputer sebagai alat input dan output saja, parailmuan menambahkan lapisan ketiga, yaitu lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi ini menanggapi neuron dalam otak, yang berhubungan dengan input atau output saja, tetapi tentunya dengan tetap menghubungkan jalinan satu dengan neuron yang lain. Model ini lebih mewakili otak manusia dan mampu menyaingi koneksi sementara.

AI dan Kognisi Manusia

Sebagian besar peneliti AI (artificial intelligence) mulai menganggap visi Turing tak relevan, jika dibandingkan dengan satu tujuan yang jauh lebih penting: yaitu menciptakan mesin – mesin yang bisa menggantikan manusia melakukan kerja berat seperti, melacak sel kanker di gambar – gambar medis atau menemukan bukti penipuan dalam catatan dalam keuangan.

Pada awalnya riset AI didorong oleh keyakinan bahwa sifat – sifat menyerupai manusia akan segera bisa dicapai dan bahkan dilampaui oleh mesin. Optimisme itu berakar pada suatu penemuan penting yang diperoleh para peneliti 60 tahun lalu: bahwa “otak listrik: yang sederhana pun bisa melakukan tugas – tugas menakjubkan.

Dua  ahli neurologi Amerika, Warren McCulloch dan Walter Pitts mengejutkan rekan – rekan mereka sesama peneliti dengan menunjukkan bahwa kerja saraf bisa dipahami menggunakan hukum – hukum logika matematika, yang mendasari proses – proses dasar penalaran. Mereka juga menunjukkan bahwa saraf bisa ditiru menggunakan rangkaian – rangkaian listrik yang tersusun sedemikian rupa, sehingga membuka peluang menciptakan otak buatan yang bisa bernalar dan berpikir.

Karena otak sejati mengandung miliaran sel saraf, tampaknya apa pun yang dapat meniru kemampuannya dengan komponen – komponen elektrik belum dapat diciptakan hingga berabad – abad mendatang. Tapi, para peneliti segera menemukan bahwa “jejaring neural” yang relatif sederhana pun bisa dilatih untuk melakukan tugas – tugas yang lumayan sukar.

Banyak pertimbangan seperti itu menyebabkan beberapa peneliti mengambil jalur lain menuju AI, yang langsung  didasarkan pada aturan – aturan logika. Gagasannya adalah untuk menciptakan mesin – mesin yang rangakaiannya kiranya dpat meniru kemampuan nalar akal budi manusia.  Hasilnya adalah program Logic Theorist, yang kemampuannya tak kalah mengesankan dari pada kemampuan “tikus” elektrik minsky. Meski berjalan pada komputer yang relatif, program tersebut mampu membuktikan lusinan teorema dasar matematika – tugas yang dikira hanya bisa dilakukan menusia ahli logika yang brilian.

Bahwa kognisi manusia itu adalah proses berfikir yang terdapat pada diri manusia, sedangkan AI adalah kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh manusia. Kognisi manusia sangat dipengaruhi perkembangan AI karena untuk mendapatkan kecerdasan buatan (AI) yang baik itu membutuhkan kognisi manusia yang baik pula. lalu, dengan adanya AI maka manusia juga sangat mudah mencari informasi dan dengan adanya kognisi manusia, AI juga berkembang sesuai dengan kemampuan yang dimiliki manusia bahkan lebih, jadi jika keduanya dihubungkan maka terjadi hubungan timbal balik atau feedback yang menguntungkan bagi perkembangan keduanya.

AI dan Sistem Pakar (ELIZA, Parry, Net Talk)

Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Tidak semua orang dapat mengambil keputusan mengenai diagnosis dan memberikan penata laksanaan suatu penyakit.

Sistem pakar, yang mencoba memecahkan masalah yang biasanya hanya bisa dipecahkan oleh seorang pakar, dipandang berhasil ketika mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik dari sisi proses pengambilan keputusannnya maupun hasil keputusan yang diperoleh. Sebuah sistem pakar memiliki 2 komponen utama yaitu basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan merupakan tempat penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer, dimana pengetahuan ini diambil dari pengetahuan pakar.

Ada banyak cara untuk mempresentasikan pengetahuan, diantaranya adalah logika, jaringan semantik, object – atribut – value, bingkai, dan kaidah produksi. Mesin inferensi merupakan otak dari aplikasi sistem pakar. Bagian inilah yang menuntun user untuk memasukkan fakta sehingga diperoleh suatu kesimpulan. Apa yang dilakukan oleh mesin inferensi ini didasarkan pada pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan.

Sistem Pakar

Sistem pakar merupakan program yang dapat menggantikan keberadaan seorang pakar. Alasan mendasar mengapa ES dikembangkan untuk menggantikan seorang pakar :

• Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan di berbagai lokasi.

• Secara otomatis mengerjakan tugas – tugas rutin yang membutuhkan seorang pakar.

• Seorang pakar akan pensiun atau pergi.

• Menghadirkan atau menggunakan jasa seorang pakar memerlukan biaya yang mahal.

• Kepakaran dibutuhkan juga pada lingkungan yang tidak bersahabat.

Ciri – ciri sistem pakar

• Terbatas pada bidang yang spesifik.

• Dapat memberikan penalaran untuk data - data yang tidak lengkap atau tidak pasti.

• Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.

• Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu.

• Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.

• Outputnya bersifat nasihat atau anjuran.

• Output tergantung dari dialog dengan user.

• Knowledge base dan inference engine terpisah.

Keuntungan sistem pakar :

• Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.

• Dapat melakukan proses secara berulang secara otomatis.

• Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.

• Meningkatkan output dan produktivitas.

• Meningatkan kualitas.

• Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar.

• Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.

• Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan

• Memiliki reliabilitas.

• Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.

• Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.

• Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.

• Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.

• Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.

Kelemahan Sistem Pakar :

• Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.

• Sulit dikembangkan, hal ini sangat erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di bidangnya.

• Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.

Bentuk Sistem Pakar :

• Berdiri sendiri  software yang berdiri sendiri tidak tergabung dnegan software lainnya.

• Tergabung bagian program yang terkandung dalam suatu algoritma, atau merupakan program dimana di dalamnya dapat memanggil algoritma subrutin lain.

• Menghubungkan ke software lain sistem pakar menghubungkan ke suatu paket program tertentu, misalnya DBMS.

• Sistem mengabdi bagian dari komputer khusus yang dihubungkan dengan fungsi tertentu.

ELIZA

            Eliza adalah sistem pakar yang dikembangkan pada tahun 1966. Ini adalah program komputer terapis yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di MIT. Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang terapis.

PARRY

            Parry adalah sistem pakar yang dikembangkan di Stanford University oleh seorang psikiater, Kenneth Colby, Hilf, Webber dan Kreamer pada tahun 1972 yang mensimulasikan seorang paranoid sebagai subjek karena beberapa teori menyebutkan bahwa proses dan sistem paranoid memang ada, perbedaan respon psikotis dan respon normalnya cukup hebat, dan mereka bisa menggunakan penilaian dari seorang ahli untuk mengecek keakuratan dari kemampuan pemisahan antara respon simulasi komputer dan respon manusia.

NETtalk

            NETtalk program ini jenisnya cukup berbeda, berdasarkan pada jaring – jaring neuron, sehingga dinamakan NETtalk. Program ini dikembangkan oleh Sejnowki disekolah medis Harvard dan Rosenberg di universitas Princeton. Dalam program ini, NETtalk membaca tulisan dan mengucapkannya keras – keras.

Penggunaan AI sebagai ES yang dapat digunakan :

Masalah yang dapat diselesaikan dengan ES, diantaranya :

1. Interpretasi – membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data mentah.
2. Prediksi – memproyeksikan akibat – akibat yang dimungkinkan dari situasi tertentu.
3. Diagnosis – menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didasarkan pada gejala yang teramati.
4. Desain – menentukan konfigurasi komponen – komponen sistem yang cocok dengan tujuan – tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala tertentu.
5. Perencanaan – merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu.
6. Debugging dan repair – menentukan dan menginterpretasikan cara – cara untuk mengatasi malfungsi.
7. Instruksi – mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subjek.
8. Pengendalian – mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks.
9. Selection – mengidentifikasi pilihan terbaik dari sekumpulan (list) kemungkinan.
10. Simulation – pemodelan interaksi antara komponen – komponen sistem.
11. Monitoring – membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang diharapkan.

DAFTAR PUSTAKA

Kusrini. (2008). APLIKASI SISTEM PAKAR Menentukan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Yogyakarta: ANDI OFFSET.

Kusrini. (2006). Sistem Pakar, Teori, dan Aplikasi. Yogyakarta: C.V. ANDI OFFSET.

Matthews, R. (2005). The Science that's Changing Our World. Oxford: PT SERAMBI ILMU SEMESTA.

McLeod, Jr., Raymond; Schell, George P. (2008). Sistem Informasi Manajemen. New Jersey: Pearson Education, Inc.