Upload
rahmad-setiadi
View
2.967
Download
15
Embed Size (px)
Citation preview
1
KECERDASAN BUATAN, SISTEM CERDAS DAN SISTEM PAKAR: Konsep, Faktor Penentu dan
Ranah Aplikasi
Marimin Karsodimejo
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.