UNIVERSITAS RIAU KEPULAUANTEKNIK ELEKTRO

MAKALAH SISTEM CERDAS

MATA KULIAH : SISTEM CERDASDOSEN : ANTON VIANTIKA ST.

Oleh:

Nama :CHRISTIAN HARRY NATANpm :09.03.0.061

UNIVERSITAS RIAU KEPULAUAN

TUGAS MATA KULIAH SISTEM CERDAS

1

KATA PENGANTAR

Segala puji bagi Allah Robb sekalian alam yang tiada ilah selain-Nya, yang menciptakan dan mengatur segala sesuatu sesuai dengan kehendak-Nya. Dia lah yang menganugerahkan nikmat akal kepada manusia agar dengannya digunakan sebagai penimbang. Juga semoga kesejahteraan dan keselamatan terlimpah kepada hamba dan Rasul-Nya yaitu Rasullullah SAW dan keluarganya, beserta sahabat dan orang-orang yang mengikuti Beliau sampai akhir zaman.

Penyusun patut bersyukur kepada Allah taala, karena hanya atas kehendak- Nya saja tulisan dalam makalah ini dapat diselesaikan. Juga atas bantuan berbagai pihak yang telah memberikan dukungan kepada penyusun, tidak lupa penyusun mengucapkan terima kasih yang sedalam-dalamnya. Semoga menjadi ladang amal bagi kita semua, Amien.

Akhirnya, penyusun berharap agar tulisan dalam makalah ini dapat memberikan manfaat bagi siapa saja yang membaca dan mempelajarinya. Penulis menyadari bahwa tidak ada manusia yang lepas dari kealpaan, oleh karena itu penulis mohon maaf atas kesalahan yang ada dalam tulisan ini dan mengharapkan saran dan kritik yang konstruktif untuk penulisan makalah selanjutnya.

2

BATAM, 20 NOP 2011

PenyusunCHRISTIAN HARRY

N.

DAFTAR ISI

HALAMAN SAMPUL......................................................................... 1KATA PENGANTAR ......................................................................... 2 DAFTAR ISI .................................................................................. 3 PEMBAHASAN . 4

3

PEMBAHASAN

SISTEM CERDAS

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI)

didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan.

Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan

ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat

dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan

antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf

tiruan dan robotika.

Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk

Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan,

menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi

lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang

masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan

Obyek/Muka, bermain sepak bola.

Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang

yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran

dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin. Penelitian dalam AI menyangkut

pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku

cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan,

kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan

tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri,

yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata.

4

Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan

militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer

rumah dan video game.

'Kecerdasan buatan' ini bukan hanya ingin mengerti apa itu sistem kecerdasan,

tapi juga mengkonstruksinya.

Tidak ada definisi yang memuaskan untuk 'kecerdasan':

1. kecerdasan: kemampuan untuk memperoleh pengetahuan dan menggunakannya

2. atau kecerdasan yaitu apa yang diukur oleh sebuah 'Test Kecerdasan'

Faham Pemikiran

Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu AI Konvensional

dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional

kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang diklasifiksikan sebagai

pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga

sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned

Artificial Intelligence). Metoda-metodanya meliputi:

1. Sistem pakar : menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan.

Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui

dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi

tersebut.

2. Petimbangan berdasar kasus

3. Jaringan Bayesian

4. AI berdasar tingkah laku : metoda modular pada pembentukan sistem AI secara manual

Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif

(misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis. Pembelajaran ini

berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang tak

teratur dan perhitungan lunak. Metoda-metoda pokoknya meliputi:

5

1. Jaringan Syaraf : sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat

2. Sistem Fuzzy : teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah

digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk

konsumen.

3. Komputasi Evolusioner : menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara

biologis seperti populasi, mutasi dan survival of the fittest untuk menghasilkan

pemecahan masalah yang lebih baik.

Metoda-metoda ini terutama dibagi menjadi algoritma evolusioner (misalnya

algoritma genetik) dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritma semut)

Dengan sistem cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan

kedua kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan syaraf

atau aturan produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R. Sebuah

pendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencoba

untuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai efek

samping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.

Sejarah

Pada awal abad 17, Ren Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah

apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin

penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada

Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia

Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts

menerbitkan "Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas " pada 1943 yang

meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang

bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of

Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher

6

Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy

membuat istilah "kecerdasan buatan " pada konferensi pertama yang disediakan untuk

pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan

Turing memperkenalkan "Turing test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan

test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang

menerapkan psikoterapi Rogerian.

Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan

pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma,

program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika.

Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan

batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer

Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk

representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala

disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan

terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.

Pada tahun 1980-an, jaringan syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma

perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Tahun

1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai

macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur,

mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada

tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapan metode

AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh

investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.

Tantangan Hebat DARPA, yang dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini,

adalah sebuah pacuan untuk hadiah $2 juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa

komunikasi dengan manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor yang

canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang.

Filosofi

7

Perdebatan tentang AI yang kuat dengan AI yang lemah masih menjadi topik

hangat di antara filosof AI. Hal ini melibatkan filsafat pemikiran dan masalah pikiran-

tubuh. Roger Penrose dalam bukunya The Emperor's New Mind dan John Searle dengan

eksperimen pemikiran "ruang China" berargumen bahwa kesadaran sejati tidak dapat

dicapai oleh sistem logis formal, sementara Douglas Hofstadter dalam Gdel, Escher,

Bach dan Daniel Dennett dalam Consciousness Explained memperlihatkan dukungannya

atas fungsionalisme. Dalam pendapat banyak pendukung AI yang kuat, kesadaran buatan

dianggap sebagai urat suci (holy grail) kecerdasan buatan.

Fiksi sains

Dalam fiksi sains, AI umumnya dilukiskan sebagai kekuatan masa depan yang

akan mencoba menggulingkan otoritas manusia seperti dalam HAL 9000, Skynet,

Colossus and The Matrix atau sebagai penyerupaan manusia untuk memberikan layanan

seperti C-3PO, Data, the Bicentennial Man, the Mechas dalam A.I. atau Sonny dalam I,

Robot. Sifat dominasi dunia AI yang tak dapat dielakkan, kadang-kadang disebut "the

Singularity", juga dibantah oleh beberapa penulis sains seperti Isaac Asimov, Vernor

Vinge dan Kevin Warwick. Dalam pekerjaan seperti manga Ghost in the Shell-nya orang

Jepang, keberadaan mesin cerdas mempersoalkan definisi hidup sebagai organisme lebih

dari sekedar kategori entitas mandiri yang lebih luas, membangun konsep kecerdasan

sistemik yang bergagasan. Lihat daftar komputer fiksional (list of fictional computers)

dan daftar robot dan android fiksional (list of fictional robots and androids).

Seri televisi BBC Blake's 7 menonjolkan sejumlah komputer cerdas, termasuk

Zen (Blake's 7), komputer kontrol pesawat bintang Liberator (Blake's 7); Orac,

superkomputer lanjut tingkat tinggi dalam kotak perspex portabel yang mempunyai

kemampuan memikirkan dan bahkan memprediksikan masa depan; dan Slave, komputer

pada pesawat bintang Scorpio.

Logika Fuzzy

Adalah peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran

sebagian. Di mana logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam

8

istilah binary (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan

kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran.

Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan

dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti

"sedikit", "lumayan", dan "sangat". Dia berhubungan dengan set fuzzy dan teori

kemungkinan. Dia diperkenalkan oleh Dr. Lotfi Zadeh dari Universitas California,

Berkeley pada 1965.

Jaringan saraf tiruan (JST) (artificial neural network (ANN),

atau juga disebut simulated neural network (SNN), atau umumnya hanya disebut

neural network (NN)), adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang

dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif yang

dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal

maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.

Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST

dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output

untuk menemukan pola-pola pada data.

Sejarah

Saat ini bidang kecerdasan buatan dalam usahanya menirukan intelegensi

manusia, belum mengadakan pendekatan dalam bentuk fisiknya melainkan dari sisi yang

lain. Pertama-tama diadakan studi mengenai teori dasar mekanisme proses terjadinya

intelegensi. Bidang ini disebut Cognitive Science. Dari teori dasar ini dibuatlah suatu

model untuk disimulasikan pada komputer, dan dalam perkembangannya yang lebih

lanjut dikenal berbagai sistem kecerdasan buatan yang salah satunya adalah jaringan saraf

tiruan. Dibandingkan dengan bidang ilmu yang lain, jaringan saraf tiruan relatif masih

baru. Sejumlah literatur menganggap bahwa konsep jaringan saraf tiruan bermula pada

makalah Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943. Dalam makalah tersebut

mereka mencoba untuk memformulasikan model matematis sel-sel otak. Metode yang

9

dikembangkan berdasarkan sistem saraf biologi ini, merupakan suatu langkah maju

dalam industri komputer.

Pengertian Dasar

Tidak ada dua otak manusia yang sama, setiap otak selalu berbeda. Beda dalam

ketajaman, ukuran dan pengorganisasiannya. Salah satu cara untuk memahami

bagaimana otak bekerja adalah dengan mengumpulkan informasi dari sebanyak mungkin

scan otak manusia dan memetakannya. Hal tersebut merupakan upaya untuk menemukan

cara kerja rata-rata otak manusia itu. Peta otak manusia diharapkan dapat menjelaskan

misteri mengenai bagaimana otak mengendalikan setiap tindak tanduk manusia, mulai

dari penggunaan bahasa hingga gerakan.

Walaupun demikian kepastian cara kerja otak manusia masih merupakan suatu

misteri. Meski beberapa aspek dari prosesor yang menakjubkan ini telah diketahui tetapi

itu tidaklah banyak. Beberapa aspek-aspek tersebut, yaitu :

a. Tiap bagian pada otak manusia memiliki alamat, dalam bentuk formula kimia, dan

sistem saraf manusia berusaha untuk mendapatkan alamat yang cocok untuk setiap akson

(saraf penghubung) yang dibentuk.

b. Melalui pembelajaran, pengalaman dan interaksi antara sistem maka struktur dari otak

itu sendiri akan mengatur fungsi-fungsi dari setiap bagiannya.

c. Axon-axon pada daerah yang berdekatan akan berkembang dan mempunyai bentuk

fisik mirip, sehingga terkelompok dengan arsitektur tertentu pada otak.

d. Axon berdasarkan arsitekturnya bertumbuh dalam urutan waktu, dan terhubung pada

struktur otak yang berkembang dengan urutan waktu yang sama.

Berdasarkan keempat aspek tersebut di atas dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa otak

tidak seluruhnya terbentuk oleh proses genetis. Terdapat proses lain yang ikut

membentuk fungsi dari bagian-bagian otak, yang pada akhirnya menentukan bagaimana

suatu informasi diproses oleh otak.

10

Elemen yang paling mendasar dari jaringan saraf adalah sel saraf. Sel-sel saraf inilah

membentuk bagian kesadaran manusia yang meliputi beberapa kemampuan umum. Pada

dasarnya sel saraf biologi menerima masukan dari sumber yang lain dan

mengkombinasikannya dengan beberapa cara, melaksanakan suatu operasi yang non-

linear untuk mendapatkan hasil dan kemudian mengeluarkan hasil akhir tersebut.

Dalam tubuh manusia terdapat banyak variasi tipe dasar sel saraf, sehingga proses

berpikir manusia menjadi sulit untuk direplikasi secara elektrik. Sekalipun demikian,

semua sel saraf alami mempunyai empat komponen dasar yang sama. Keempat

komponen dasar ini diketahui berdasarkan nama biologinya yaitu, dendrit, soma, akson,

dan sinapsis. Dendrit merupakan suatu perluasan dari soma yang menyerupai rambut dan

bertindak sebagai saluran masukan. Saluran masukan ini menerima masukan dari sel

saraf lainnya melalui sinapsis. Soma dalam hal ini kemudian memproses nilai masukan

menjadi sebuah output yang kemudian dikirim ke sel saraf lainnya melalui akson dan

sinapsis.

Penelitian terbaru memberikan bukti lebih lanjut bahwa sel saraf biologi mempunyai

struktur yang lebih kompleks dan lebih canggih daripada sel saraf buatan yang kemudian

dibentuk menjadi jaringan saraf buatan yang ada sekarang ini. Ilmu biologi menyediakan

suatu pemahaman yang lebih baik tentang sel saraf sehingga memberikan keuntungan

kepada para perancang jaringan untuk dapat terus meningkatkan sistem jaringan saraf

buatan yang ada berdasarkan pada pemahaman terhadap otak biologi.

Sel saraf-sel saraf ini terhubung satu dengan yang lainnya melalui sinapsis. Sel saraf

dapat menerima rangsangan berupa sinyal elektrokimiawi dari sel saraf-sel saraf yang

lain. Berdasarkan rangsangan tersebut, sel saraf akan mengirimkan sinyal atau tidak

berdasarkan kondisi tertentu. Konsep dasar semacam inilah yang ingin dicoba para ahli

dalam menciptakan sel tiruan.

Definisi

11

Suatu jaringan saraf tiruan memproses sejumlah besar informasi secara paralel dan

terdistribusi, hal ini terinspirasi oleh model kerja otak biologis. Beberapa definisi tentang

jaringan saraf tiruan adalah sebagai berikut di bawah ini.

Hecht-Nielsend (1988) mendefinisikan sistem saraf buatan sebagai berikut:

"Suatu neural network (NN), adalah suatu struktur pemroses informasi yang terdistribusi

dan bekerja secara paralel, yang terdiri atas elemen pemroses (yang memiliki memori

lokal dan beroperasi dengan informasi lokal) yang diinterkoneksi bersama dengan alur

sinyal searah yang disebut koneksi. Setiap elemen pemroses memiliki koneksi keluaran

tunggal yang bercabang (fan out) ke sejumlah koneksi kolateral yang diinginkan (setiap

koneksi membawa sinyal yang sama dari keluaran elemen pemroses tersebut). Keluaran

dari elemen pemroses tersebut dapat merupakan sebarang jenis persamaan matematis

yang diinginkan. Seluruh proses yang berlangsung pada setiap elemen pemroses harus

benar-benar dilakukan secara lokal, yaitu keluaran hanya bergantung pada nilai masukan

pada saat itu yang diperoleh melalui koneksi dan nilai yang tersimpan dalam memori

lokal".

Menurut Haykin, S. (1994), Neural Networks: A Comprehensive Foundation, NY,

Macmillan, mendefinisikan jaringan saraf sebagai berikut:

Sebuah jaringan saraf adalah sebuah prosesor yang terdistribusi paralel dan mempuyai

kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang didapatkannya dari pengalaman dan

membuatnya tetap tersedia untuk digunakan. Hal ini menyerupai kerja otak dalam dua hal

yaitu:

1. Pengetahuan diperoleh oleh jaringan melalui suatu proses belajar.

2. Kekuatan hubungan antar sel saraf yang dikenal dengan bobot sinapsis digunakan

untuk menyimpan pengetahuan.

Dan menurut Zurada, J.M. (1992), Introduction To Artificial Neural Systems, Boston:

PWS Publishing Company, mendefinisikan sebagai berikut:

12

Sistem saraf tiruan atau jaringan saraf tiruan adalah sistem selular fisik yang dapat

memperoleh, menyimpan dan menggunakan pengetahuan yang didapatkan dari

pengalaman.

DARPA Neural Network Study (1988, AFCEA International Press, p. 60)

mendefinisikan jaringan syaraf buatan sebagai berikut :

Sebuah jaringan syaraf adalah sebuah sistem yang dibentuk dari sejumlah elemen

pemroses sederhana yang bekerja secara paralel dimana fungsinya ditentukan oleh stuktur

jaringan, kekuatan hubungan, dan pegolahan dilakukan pada komputasi elemen atau

nodes.

Kegunaan

Jaringan saraf tiruan pada umumnya digunakan untuk tugas atau pekerjaan yang kurang

praktis jika dikerjakan secara manual.

Kegunaan Dalam Kehidupan Nyata

Perkiraan Fungsi, atau Analisis Regresi, termasuk prediksi time series dan

modeling.

Klasifikasi, termasuk pengenalan pola dan pengenalan urutan, serta pengambil

keputusan dalam pengurutan.

Pengolahan data, termasuk penyaringan, pengelompokan, dan kompresi.

Robotik

13

KegunaanJaringan saraf tiruan pada umumnya digunakan untuk tugas atau pekerjaan yang kurang praktis jika dikerjakan secara manual.Kegunaan Dalam Kehidupan Nyata