MODEL WARNA CMYK, RGB & HSI

Model Warna CMYK

Cyan Magenta Yellow Key, atau sering disingkat sebagai CMYK adalah proses pencampuran pigmen yang lazim digunakan percetakan. Tinta process cyan, process magenta, process yellow, process black dicampurkan dengan komposisi tertentu dan akurat sehingga menghasilkan warna tepat seperti yang diinginkan. Bahkan bila suatu saat diperlukan, warna ini dengan mudah bisa dibentuk kembali. Sistem CMYK juga digunakan oleh banyak printer kelas bawah karena keekonomisannya.

CMYK (adalah kependekan dari cyan, magenta, yellow-kuning, dan warna utamanya (black-hitam), dan seringkali dijadikan referensi sebagai suatu proses pewarnaan dengan mempergunakan empat warna) adalah bagian dari model pewarnaan yang sering dipergunakan dalam pencetakan berwarna. Namun ia juga dipergunakan untuk menjelaskan proses pewarnaan itu sendiri. Meskipun berbeda-beda dari setiap tempat pencetakan, operator surat kabar, pabrik surat kabar dan pihak-pihak yang terkait, tinta untuk proses ini biasanya, diatur berdasarkan urutan dari singkatan tersebut.

Model ini, baik sebagian ataupun keseluruhan, biasanya ditimpakan dalam gambar dengan warna latar putih (warna ini dipilih, dikarenakan dia dapat menyerap panjang struktur cahaya tertentu). Model seperti ini sering dikenal dengan nama "subtractive", karena warna-warnanya mengurangi warna terang dari warna putih.

Dalam model yang lain "additive color", seperti halnya RGB (Red-Merah, Green-Hijau, Blue-Biru), warna putih menjadi warna tambahan dari kombinasi warna-warna utama, sedangkan warna hitam dapat terjadi tanpa adanya suatu cahaya. Dalam model CMYK, berlaku sebaliknya: warna putih menjadi warna natural dari kertas atau warna latar, sedangkan warna hitam adalah warna kombinasi dari warna-warna utama. Untuk menghemat biaya untuk membeli tinta, dan untuk menghasilkan warna hitam yang lebih gelap, dibuatlah satu warna hitam khusus yang menggantikan warna kombinasi dari cyan, magenta dan kuning.

Model Warna RGB

RGB adalah suatu model warna yang terdiri atas 3 buah warna: merah (Red), hijau (Green), dan biru (Blue), yang ditambahkan dengan berbagai cara untuk menghasilkan bermacam-macam warna.

Kegunaan utama model warna RGB adalah untuk menampilkan citra / gambar dalam perangkat elektronik, seperti televisi dan komputer, walaupun juga telah digunakan dalam fotografi biasa. Sebelum era elektronik, model warna RGB telah memiliki landasan yang kuat berdasarkan pemahaman manusia terhadap teori trikromatik.

RGB merupakan model warna yang bergantung kepada peranti: peranti yang berbeda akan mengenali atau menghasilkan nilai RGB yang berbeda, karena elemen warna (seperti fosfor atau pewarna) bervariasi dari satu pabrik ke pabrik, bahkan pada satu peranti setelah waktu yang lama.

Model warna ini merupakan model warna yang paling sering dipakai. Contoh alat yang memakai mode warna ini yaitu TV, kamera, pemindai, komputer, dan kamera digital.

Kelebihan model warna ini adalah gambar mudah disalin / dipindah ke alat lain tanpa harus di-convert ke mode warna lain, karena cukup banyak peralatan yang memakai mode warna ini. Kelemahannya adalah tidak bisa dicetak sempurna dengan printer, karena printer menggunakan mode warna CMYK, sehingga harus diubah terlebih dahulu. RGB merupakan model warna aditif, yaitu ketiga berkas cahaya yang ditambahkan bersama-sama, dengan menambahkan panjang gelombang, untuk membuat spektrum warna akhir.

Model Warna HSI

Model warna RGB dan CMY sangat cocok untuk perangkat keras, namun keduanya tidak cocok untuk mendeskripsikan warna berdasarkan interpretasi manusia, sehingga muncullah model warna HSI yang memperhitungkan hue, saturasi, dan intensitas warna. HSI akan menghasilkan warna yang lebih natural dari RGB dan CMYK.

Hue (H), Saturation (S), Intensitas (I)

• Hue : Mendeskripsikan warna murni
• Saturation : derajat banyaknya warna murni dilunakkan dengan warna putih.
• Intensitas : menggabungkan informasi warna dari H dan S.

Hue dintentukan dari warna merah, saturation ditentukan berdasarkan jarak dari sumbu. Warna pada permukaan model solid dibentuk dari saturation penuh, yaitu warna murni, dan spectrum tingkat keabuan.

Read More

SISTEM PAKAR

Pengertian Sistem Pakar

Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan yang diambil oleh seorang atau beberapa orang pakar. Menurut Marimin (1992), sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan.

Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

Ciri-ciri Sistem Pakar

Adapun ciri-ciri dari sistem pakar yang baik (Sri Kusumadewi, 2003), antara lain:

1. Memilki fasilitas informasi yang handal.
2. Mudah dimodifikasi.
3. Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
4. Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

Tujuan Sistem Pakar

Tujuan dari sistem pakar adalah untuk memindahkan kemampuan (transferring expertise) dari seorang ahli atau sumber keahlian yang lain ke dalam komputer dan kemudian memindahkannya dari komputer kepada pemakai yang tidak ahli (bukan pakar). Proses ini meliputi empat aktivitas yaitu:

1. Akuisi pengetahuan (knowledge acquisition) yaitu kegiatan mencari dan mengumpulkan pengetahuan dari para ahli atau sumber keahlian yang lain.
2. Representasi pengetahuan (knowledge representation) adalah kegiatan menyimpan dan mengatur penyimpanan pengetahuan yang diperoleh dalam komputer. Pengetahuan berupa fakta dan aturan disimpandalam komputer sebagai sebuah komponen yang disebut basis pengetahuan.
3. Inferensi pengetahuan (knowledge inferencing) adalah kegiatan melakukan inferensi berdasarkan pengetahuan yang telah disimpan didalam komputer.
4. Pemindahan pengetahuan (knowledge transfer) adalah kegiatan pemindahan pengetahuan dari komputer ke pemakai yang tidak ahli.

Komponen Sistem Pakar

1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
   Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.
2. Mesin Inferensi (Inference Engine)
   Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian. Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti (Exact Reasoning) dan strategi penalaran tak pasti (Inexact Reasoning). Exact reasoning akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya.Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan prose penalaran. Terdapat tiga tehnik pengendalian yang sering digunakan, yaitu forward chaining, backward chaining, dan gabungan dari kedua teknik pengendalian tersebut.
3. Basis Data (Data Base)
   Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.
4. Antarmuka Pemakai (User Interface)
   Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai dengan komputer.

Bentuk Sistem Pakar

1. Mandiri. Sistem pakar yang murni berdiri sendiri, tidak digabung dengan software lain, bisa dijalankan pada komputer pribadi, mainframe.
2. Terkait / Tergabung. Dalam bentuk ini sistem pakar hanya merupakan bagian dari program yang lebih besar. Program tersebut biasanya menggunakan teknik algoritma konvensional tapi bisa mengakses sistem pakar yang ditempatkan sebagai subrutin, yang bisa dimanfaatkan setiap kali dibutuhkan.
3. Terhubung. Merupakan sistem pakar yang berhubungan dengan software lain, misalnya : spreadsheet, DBMS, program grafik. Pada saat proses inferensi, sistem pakar bisa mengakses  data dalam spreadsheet atau DBMS atau program grafik bisa dipanggil untuk menayangkan output visual.
4. Sistem Mengabdi. Merupakan bagian dari komputer khusus yang diabdikan kepada fungsi tunggal. Sistem tersebut bisa membantu analisa data radar dalam pesawat tempur atau membuat keputusan intelejen tentang bagaimana memodifikasi pembangunan kimiawi, dan lain-lain.

Penerapan Sistem Pakar

1. Bidang Ilmu Pengetahuan
   Pada bidang robotika penerapan sistem pakar sangat jelas. Sebagaimana yang kita ketahui selama ini, robot merupaka suatu benda yang dapat bekerja secara otomatis. Baik bekerja berdasarkan program yang sudah diinputkan atau menerima input dalam bentuk sensor (gerak, cahaya, suhu, dll).
   
   Salah satu contoh yang sangat familiar di telinga kita adalah telah diciptakannya robot asimo oleh perusahaan otomotif berlabel Honda. Robot yang diciptakan perusahaan ini suatu bentuk implementasi dari sistem pakar. Salah satu tujuan pembangunan proyek ini adalah membangun robot yang pada masa mendatang dapat membantu manusia dalam mengerjakan tugas sehari-hari.
   
   Asimo dirancang dengan sangat canggih menyerupai tingkah laku manusia. Asimo yang terakhir diciptakan dapat membantu tugas manusia dalam beberapa bentuk. Asimo dapat membuatkan minuman. Asimo juga dapat mengisi baterai sendiri, asimo akan men-charge dirinya jika baterai mulai lemah. Asimo yang lain akan meneruskan tugasnya secara bergantian.
   
   Asimo terbaru juga sudah deprogram untuk proses sopan santun. Pada saat berpapasan dengan manusia pada jalan yang sempit, asimo akan mempersilakan manusia berjalan terlebih dahulu. Teknologi canggih lagi dari asimo adalah asimo dapat berjalan pada bidang yang miring dan menyeimbangkan dirinya.Sehingga pada saat membawa suatu barang pada bidang miring asimo dapat menjaga keseimbangannya agar tidak jatuh.
   
   Karya anak bangsa adalah robot penjinak bom yang digunakan oleh gegana. Tetapi robot ini bekerja berdasarkan input dari remote control. Bentuk lain adalah mesin-mesin pada pabrik. Pada barang elektronik seperti mesin cuci, pendingin ruangan, lemari es dan sebagainya. Pada elektronik rata-rata menggunaka fuzzy logic dalam mekanisme kerjanya.
2. Bidang Bisnis
   Sistem Pakar dalam Pembelian. Sistem ini berfungsi untuk menilai dan memilih pemasok (supplier) dengan pertolongan dan pengiriman barang secara optimal, dimana dalam hal ini menunjang pemasok yang potensial. Dalam hal operasi, maka system ini mempunyai fungsi penasihat kepada pembeli.
   
   Sistem Pakar mengenai suku cadang mesin percetakan. Sistem ini menunjang pengujian secara teknis dari pesanan langganan dalam mesin cetak dan suku cadang yang diinginkan.System pakar mengenai konsultasi program bantuan kredit bank. System ini membantu pada konsultasi tentang program kredit bantuan pada institusi public, system pakar mengenai strategi perencanaan. Sistem ini berbasis system penunjang keputusan ( Dicision Support system) untuk strategi perencanaan produk yang dikembangkan dari integrasi system konvensional dan prototip system pakar.
3. Bidang Pertanian
   
   Dalam dunia pertanian banyak sekali hal yang harus dipelajari agar dapatmenghasilkan sesuatu yang bermanfaat. Begitu banyaknya hal yang harus diingat seperti media tanam yang berbeda bagi tiap jenis tanaman, takaran pupuk, hama dan penyakit tanaman, dan banyak sekali cara agar tanaman yang ditanam dapat menghasilkan hasil yang lebih baik. Tetapi, manusia pasti mempunyai sifat pelupa yang memungkinkan hal-hal tersebut di atas dan berakibat pada hasil pertanian yang kurang memuaskan dan tidak stabil. Untuk mengatasi hal di atas, salah satunya dibutuhkan suatu teknologi yang dapat membantu kita.
   
   Banyak sekali ragam hama dan penyakit tanaman dan beragam pula nama dan akibat yang dihasilkannya. Ciri-ciri antara tanaman yang terkena penyakit satu dengan penyakit yang lainnya sangat mirip sehingga membingungkan orang awam atau pemula yang baru kenal untuk dapat mengidentifikasinya. Sebaliknya ada juga tanaman yang terkena penyakit dengan ciri-ciri yang berbeda namun tetap saja membingungkan dalam mengingat nama dan penanggulangan penyakit tersebut.
   
   Sistem pakar ini sangat berguna untuk membantu petani dalam mengingat jenis-jenis penyakit dan hama tanaman juga untuk mengenali ciri-cirinya yang berguna untuk menanggulangi masalah penyakit tanaman sehingga dapat meminimalkan kesalahan petani dalam mengatasi masalah ini.
   
   Sistem pakar ini dapat memberikan tambahan pengetahuan kepada petani mengenai macam-macam penyakit yang berhasil di identifikasi oleh sistem dan dapat mengetahui tanaman apa saja yang biasa diserang oleh penyakit tersebut, dengan adanya pengetahuan ini maka ketika para petani sadar tanamannya terkena hama atau penyakit, maka petani dapat dengan mudah untuk mengatasi hama dan penyakit tersebut.
4. Bidang Psikologis
   Salah satu implementasi yang diterapkan sistem pakar dalam bidang psikologi, yaitu untuk sistem pakar menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak. Anak-anak merupakan fase yang paling rentan dan sangat perlu diperhatikan satu demi satu tahapan perkembangannya. Contoh satu bentuk gangguan perkembangan adalah conduct disorder. Conduct disorder adalah satu kelainan perilaku dimana anak sulit membedakan benar salah atau baik dan buruk, sehingga anak merasa tidak bersalah walaupun sudah berbuat kesalahan. Dampaknya akan sangat buruk bagi perkembangan sosial anak tersebut. Oleh karena itu dibangun suatu sistem pakar yang dapat membantu para pakar/psikolog anak untuk menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF).
   
   Contoh lain implementasinya adalah tes kepribadian. aplikasi tes kepribadian berbasiskan sistem pakar ini, lebih mudah dan lebih cepat dalam proses pengukuran kepribadian dibandingkan metode terdahulu, sehingga memberikan banyak keuntungan dari segi penghematan waktu, tenaga, dan memudahkan kinerja user (pemakai) dalam mengukur kepribadiannya masing-masing. Selain itu aplikasi tes kepribadian ini dikemas dengan tampilan yang cukup menarik.
   
   Bagi masyarakat yang ingin mengetahui ukuran kepribadiannya, mereka dapat menggunakan aplikasi ini sebagai referensi, dan bagi para mahasiswa khususnya mahasiswa psikologi, aplikasi ini dapat dijadikan tambahan untuk mendukung studi mereka terutama untuk sub bidang pengukuran kepribadian.
   
   Namun demikian, aplikasi tes kepribadian berbasiskan sistem pakar ini tidak bisa menggantikan seorang ahli karena dia pakar di bidangnya. Aplikasi sistem pakar ini hanyalah alat bantu yang sangat bergantung pada data-data yang di-input oleh seorang programmer sehingga aplikasi sistem pakar ini haruslah selalu dikembangkan. Tools yang disediakan oleh Visual Basic.NET 2008 sudah sangat mengakomodir dalam proses pembuatan aplikasi ini. Selain itu, Visual Basic.NET 2008 dapat dengan baik melakukan koneksi database ke sql server.
5. Bidang Kedokteran
   Bidang kedokteran sangat erat hubungannya dengan kesehatan. Penerapan sistem pakar pada bidang ini akan sangat membantu dalam kelangsungan hidup sesorang. Beberapa alat kedokteran saat ini sudah memanfaatkna sistem pakar.
   
   Ada yang sebagai penentu keputusan dan ada juga yang bekerja untuk menyembuhkan suatu penyakit mulai yang sederhana hingga yang kronis. Contoh alat kedokteran yang menerapkan sistem pakar di dalamnya antara lain USG (ultrasonografi). Alat ini bekerja berdasarkan pantulan gelombang suara ultrasonik. Banyak digunakan untuk mendeteksi janin dalam kandungan. Alat ini bekerja dengan menerima input berupa suara yang lalu diolah menjadi sebuah informasi berupa visual.
   
   Alat lain yang menerapkannya adalah pengukur kadar lemak dalam darah. Alat ini berfungsi untuk mengetahui kadar lemak dalam darah seseorang. Terlebih dahulu diberi input yang mendukung perhitungan. Perhitungan alat ini telah dirumuskan dengan rule base yang telah terprogram. Setelah input dimasukkan maka alat ini secara otomatis mengolah datanya dan hasilnya berupa keputusan.
   
   Alat terapi kanker yang menghasilkan keputusan berupa bentuk terapi yang otomatis dilakukan oleh alat ini. Sangat membantu memang bila tidak terjadi kesalahan. Tetapi karena kesalahan dalam pengambilan keputusan maka menimbulkan korban jiwa. Hal ini yang tidak diinginkan dari penerapan sistem pakar pada dunia kesehatan.
   
   Seharusnya alat-alat yang dilengkapi sistem pakar pada bidang ini hanya bersifat membantu menghasilkan keputusan bukan secara otomatis melakukan tindakan. Bagaimana pun keputusan final tetap berada pada tangan ahlinya. Dan sistem pakar tercanggih adalah manusia. Sistem pakar yang diterapkan semata-mata hanya sebagai pendukung keputusan. Bila mana dimungkinkan untuk kerja otomatis, itu juga hanya mengerjakan input yang merupakan keputusan dari ahli di bidangnya (dokter/spesialis).
   
   Dari berbagai contoh sistem pakar di bidang kedokteran tampak beberapa keuntungan dan kerugian dalam penerapannya. Keuntungan dan kerugian inilah yang sebaiknya dicermati dalam pembuatan dan penggunaannya di bidang kedokteran ini.
6. Bidang Eksplorasi Alam
   Dalam bidang ini sistem pakar sangat penting manfaatnya. Keputusan yang dihasilkan akan sangat bermanfaat. Contoh penerapannya yaitu sistem pakar yang diterapkan pada alat pendeteksi kandungan minyak bumi. Alat ini menghasilkan keputusan dari data-data yang ada, dan mengambil keputusan ada atau tidaknya hingga berapa jumlah kandungan yang terkandung. Rule base yang deprogram dibuat oleh para ahli dibidangnya.
   
   Aplikasi pengambilan keputusan berupa resiko-resiko yang dapat terjadi bila melakukan penambangan. Sistem pakar memperhitungkan berapa peluang keberhasilan yang dapat dicapai. Keputusan ini harus sangat akurat dan meliputi seluruh aspek hingga keselamatan warga sekitar. Jangan sampai timbul kesalahan yang disebabkan oleh salah dalam pengambilan keputusan. Lebih baiknya keputusan tingkat pusat tetap dikaji ulang oleh para ahli di bidangnya. Karena terdapat beberapa aspek yang tidak dapat diterapkan pada rule base.
7. Bidang Kecerdasan Buatan
   Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan adalah suatu sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia. Sistem ini dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan citra, perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.
   
   Kecerdasan buatan didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) adalah bagian dari ilmu komputer  yang mempelajari bagaimana  membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia.
   
   Menurut John McCarthy, 1956, AI: untuk mengetahui dan memodelkan proses-proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.Manusia cerdas (pandai) dalam menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan & pengalaman. Pengetahuan diperoleh dari belajar. Semakin banyak bekal pengetahuan yang dimiliki tentu akan lebih  mampu menyelesaikan  permasalahan.  Tapi  bekal  pengetahuan  saja  tidak  cukup, manusia juga diberi akal untuk melakukan penalaran,mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan & pengalaman yang dimiliki. Tanpa memiliki kemampuan untuk menalar dengan baik, manusia dengan segudang pengalaman dan  pengetahuan  tidak  akan   dapat menyelesaikan  masalah  dengan  baik.
   
   Demikian juga dengan kemampuan menalar yang  sangat baik,namun tanpa bekal pengetahuan dan pengalaman yang memadai,manusia juga tidak akan bisa menyelesaikan masalah dengan baik. Agar mesin  bisa cerdas (bertindak seperti & sebaik manusia) maka harus diberi bekal pengetahuan & mempunyai kemampuan untuk menalar.
8. Bidang Manufacture
   Manufaktur di definisikan sebagai urutan-urutan kegiatan yang saling berhubungan meliputi perancangan, perencanaan, pemilihan material, produksi, pengontrolan kualitas, menajemen serta pemasaran produk. Proses manufaktur yang penyelesaiannya dapat dibantu oleh system pakar antara lain sistem pakar dalam perancangan, sistem pakar dalam perencanaan dan sistem pakar dalam penjadwalan.

Contoh Sistem Pakar

DENDRAL

Program dendral adalah sebuah program pembantu untuk menentukan struktur molekul dari material yang tidak diketahui dengan menganalisis data yang dihasilkan oleh mass spectographs, resonansi magnetik nuklir dan teknik lainnya. 

Proyek dendral dimulai sejak pertengahan tahun 1960 dan maju terus sampai tahun 1970. Proyek ini melibatkan sebuah tim yang besar dan terdiri dari ilmuwan yang berasal dari Stanford University. Hal itu dilakukan di Stanford University oleh Edward Feigenbaum, Bruce Buchanan, Joshua Lederberg, dan Carl Djerassi. Bersama dengan tim dari perusahaan asosiasi penelitian yang sangat kreatif ini dimulai pada tahun 1960-an dan mencakup sekitar setengah sejarah penelitian AI

Proyek ini berusaha untuk menghasilkan sebuah program cerdas di bidang kimia untuk membantu para ahli kimia membuat hipotesa dan meningkatkan kreatifitas keilmuan. Program ini dianggap sebagai sistem pakar pertama karena prosesnya yang otomatis dalam pengambilan keputusan dan pemecahan masalah.

Proyek ini terdiri dari dua penelitian program utama  yaitu Heuristik-Dendral dan Meta-Dendral.

1. Heuristik-Dendral adalah program yang menggunakan spektrum massa atau data eksperimen lain yang bersama-sama dengan basis pengetahuan kimia, untuk menghasilkan satu set struktur kimia yang mungkin bertanggung jawab untuk memproduksi data.
2. Meta-Dendral adalah sistem mesin pembelajaran yang menerima himpunan struktur kimia dan mengusulkan seperangkat aturan spektrometri massa yang berkorelasi fitur struktural dengan proses yang menghasilkan spektrum massa. Program ini didasarkan pada dua fitur penting yaitu, rencana menghasilkan paradigma pengujian dan rekayasa pengetahuan

Keuntungan Sistem Pakar

1. Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli. Masyarakat awam nonpakar dapat memanfaatkan keahlian di dalam bidang keahlian tertentu tanpa kehadiran langsung seorang pakar. Contohnya adalah alat diagnosis penyakit yang dapat digunakan oleh dokter tanpa dibantu oleh ahli pakar.
2. Meningkatkan output dan produktivitas. Bertambahnya efeisiensi pekerjaan tertentu, serta hasil solusi pekerjaan. Contohnya adalah sistem pakar kredit bank. Bank tidak perlu menyewa ahli kredit untuk mengetahui apakah orang tersebut pantas atau tidak untuk melakukan kredit.
3. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan. Pengehematan waktu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks. Contohnya adalah aplikasi untuk mencari jarak terpendek, kita tidak perlu memikirkan harus lewat mana. Aplikasi tersebut dengan cepat akan memunculkan jarak tercepat.
4. Penyederhanaan solusi, yaitu memberikan penyederhanaan solusi untuk kasus-kasus yang kompleks dan berulang-ulang.
5. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar, yaitu pengetahuan dari seorang pakar dapat didokumentasikan tanpa ada batas waktu. Contohnya adalah alat diagnosis penyakit, penyebab penyakit dapat ditambah atau dimasukkan terus tanpa ada batas waktu.
6. Dapat mengkombinasikan pengetahuan. Memungkinkan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan. Contohnya adalah sistem pakar yang digunakan untuk meramalkan sistem cuaca yang dibuat dengan penggabungan geofisika, sains, dan teknik.

Sumber :

https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pakar

http://raul-aul7.blogspot.co.id/2013/07/aplikasi-penerapan-sistem-pakar-dalam.html

https://nurulaisyah2.wordpress.com/2012/10/13/sistem-pakar/
http://johan-nesh.blogspot.co.id/2012/10/aplikasi-penerapan-sistem-pakar.html

Read More

KONSEP DAN METODOLOGI SISTEM CERDAS

Definisi Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah ilmu rekayasa yang membuat suatu mesin mempunyai intelegensi tertentu khususnya program komputer yang “cerdas” (John Mc Cathy, 1956)

Kecerdasan buatan merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan intruksi yang terkait dengan pemrograman computer untuk melakukan sesuatu hal – yang dalam pandangan manusia adalah – cerdas. (H.A Simon, 1987).

Kecerdasan merupakan bagian kemampuan komputasi untuk mencapai tujuan dalam dunia. Ada bermacam-macam jenis dan derajat kecerdasan untuk manusia, hewan dan mesin.

Kecerdasan buatan merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia. ( Rich and Knight, 1991).

Kecerdasan buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam mempresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk symbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic (Metode Heuristik adalah teknik yang dirancang untuk memecahkan masalah yang mengabaikan apakah solusi dapat dibuktikan benar, tapi yang biasanya menghasilkan solusi yang baik atau memecahkan masalah yang lebih sederhana yang mengandung atau memotong dengan pemecahan masalah yang lebih kompleks.) atau dengan berdasarkan sejumlah aturan.( Encyclopedia Britannica).

Kecerdasan adalah kemampuan untuk belajar atau mengerti dari pengalaman. Memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu, menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi yang baru, menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah dan menyelesaikannya secara efektif (Winston dan Pendergast, 1994)

Konsep Sistem Cerdas

·         Tiring Test - Metode Pengujian Kecerdasan

Ø  Turing Test - Metode Pengujian Kecerdasan yang dibuat oleh Alan Turing.

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

Ø  Penanya tidak bisa melihat langsung kepada objek yang ditanya.

Ø  Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban computer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua objek tersebut.

Ø  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

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

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

Ø  Sifat penting dai AI adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara simbolik dan non algoritmik dalam penyelesaian masalah.

·         Heuristik

Ø  Istilah Heuristic diambil dari bahasa yunani yang berarti menemukan.

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

·         Penarikan Kesimpulan (Inferencing)

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

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

·         Pencocokan Pola (Pattern Matching)

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

Metode dalam Kecerdasan Buatan

1.       Breadth-first Search

Breadth-first search adalah algoritma yang mengunjungi simpul secara preorder yaitu mengunjungi suatu simpul kemudian mengunjungi semua simpul yang bertetangga dengan simpul tersebut terlebih dahulu. Selanjutnya, simpul yang belum dikunjungi dan bertetangga dengan simpulsimpul yang tadi dikunjungi , demikian seterusnya. Jika graf berbentuk pohon berakar, maka semua simpul pada aras d dikunjungi lebih dahulu sebelum simpul-simpul pad aras d+1. Algoritma ini memerluka-n sebuah antrian q untuk menyimpan simpul yang telah dikunjungi. Simpul simpul ini diperlukan sebagai acuan untuk mengunjungi simpul-simpul yang bertetanggaan dengannya. Tiap simpul yang telah dikunjungu masuk ke dalam antrian hanya satu kali. Algoritma ini juga membutuhkan table Boolean untuk menyimpan simpul yang te lah dikunjungi sehingga tidak ada simpul yang dikunjungi lebih dari satu kali. Salah satu contoh kakas pencarian yang menggunakan metode BFS adalah WebCrawler. WebCrawler adalah suatu kakas yang membuat indeks isi dari suatu dokumen di Web yang selanjutnya akan dimanfaatkan oleh mesin pencari. Terdapat tiga langkah yang dilakukan oleh WebCrawler ini ketika mengunjungi dokumen, yaitu menandai bahwa suatu dokumen telah dikunjungi, mengenali link yang terdapat pada dokumen tersebut, kemudian isinya didaftarkan pada daftar indeks. Pada akhirnya, WebCrawler aakan menampilkan file yang paling banyak berkaitan dengan kata kunci.

2.       Depth-first Search

Depth-first search (DFS) melakukan pencarian secara preorder. Mengunjungi anak suatu simpul sebelum simpul tetangganya. Berkaitan dengan mesin pencari, DFS ini cenderung mengindeks dokumen berdasarkan suatu link.Algoritma DFS yang diterapkan pada mesin pencari dalam melakukan pengindeksan adalah mengunjungi suatu server kemudian menyimpansemua link yang berhubungan dengan server tersebut baru kemudian mengunjungi server lain. Salah satu yang menerapkan algoritma DFS pada mesin pencarian adalah FTPSearch. FTPSearch adalah suatu mesin pencari dokumen yang tersimpan di jaringan ITB. Dapat diakses pada http://ftpsearch.itb.ac.id. FTPSearch akan menampilkan daftar hasil pencarian berdasarkan server. File-file yang tersimpan pada suatu server akan ditampilkan terlebih dahulu kemudian baru berpindah pada server lain. FTPSearch tidak memperhatikan file mana yang lebih berkaitan dengan kata kunci karena FTPSearch tidak melakukan observasi sampai pada isi dokumen tapi hanya melihat judul dokumen

Sumber:

https://kidodi.wordpress.com/2012/02/19/pengertian-sistem-cerdas/

http://iswanticha.blogspot.co.id/2013/04/pengertian-dan-sejarah-kecerdasan.html

https://kidodi.wordpress.com/2012/02/19/pengertian-sistem-cerdas

http://andikunc02.blogspot.co.id/2010/04/kecerdasan-buatan.html

Read More

Manajemen Layanan Sistem Informasi (Pertemuan 3)

Rangkumannya bisa di download di sini

Read More

Manajemen Layanan Sistem Informasi (Pertemuan 2)

Rangkumannya bisa di download di sini

Read More

Manajemen Layanan Sistem Informasi (Pertemuan 1)

Rangkumannya bisa di download di sini

Read More