#SIP Rancangan interface dan flowchart tes IQ

Pada jaman yang sudah maju ini, sistem informasi banyak digunakan untuk mempermudah ilmu-ilmu lain, salah satunya psikologi. Psikologi sangat diperlukan bagi siapapun yang ingin lebih mengenal kejiwaan manusia. Kemudian, yang diandalkan sebagai alat untuk mengenali kondisi kejiwaan seseorang adalah melalui tes psikologi. Dahulu, tes psikologi terutama tes IQ hanya dilakukan dengan media kertas. Diisi oleh testee (orang yang dites) dan dibimbing oleh tester (orang yang mengetes). Namun seiring berkembangnya jaman, sekarang pengetesan psikologi sudah bisa dilakukan dengan menggunakan aplikasi. Meskipun memiliki kekurangan sendiri jika dibandingkan dengan tes menggunakan kertas, namun diyakini tes psikologi dengan menggunakan aplikasi akan terus berkembang ke arah yang lebih sempurna.

Berikut adalah salah satu contih rancangan interface untuk tes IQ:

Pada aplikasi ini, hasil akhirnya adalah berupa angka yang menunjukkan nilai IQ seseorang. Seperti yang sudah dijelaskan pada pembukaan, pengetesan seperti ini masih memiliki banyak kekurangan yang harus disempurnakan, seperti bias yang mungkin terjadi dalam pembacaan petunjuk pengisian oleh testee, hingga waktu berpikir yang bisa disetting oleh testee. Harapannya semoga aplikasi ini dapat terus disempurnakan oleh akademisi-akademisi psikologi, sistem informasi, maupun yang lain.

Berikut flowchart dari aplikasi ini:

#SIP AI and Expert System

00.33

AI and Expert System

Artificial Intelligence (AI)

Kecerdasan Buatan merupakan salah satu bidang dalam ilmu komputer yang bertujuan meniru dan menggunakan kemampuan pemikiran kesadaran manusia untuk membantu memecahkan suatu masalah. Ada beberapa definisi kecerdasan buatan adalah :

1. Menurut Kristianto (2004), mendefinisikan kecerdasan buatan merupakan bagian dari ilmu pengetahuan komputer yang khusus ditunjukan dalam perancangan otomatisasi tingkah laku cerdas dalam sistem kecerdasan komputer.

2. Menurut McCarthy (1956), menjelaskan kecerdasan buatan ialah memodelkan proses berfikir manusia dan mendisain mesin agar meniru perilaku manusia.

3. Menurut Simon (1987) kecerdasan buatan adalah sebuah tempat sebuah penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan suatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas.

Untuk melakukan aplikasi kecerdasan buatan, ada dua bagian utama yang sangat dibutuhkan, yaitu :

1. Basis pengetahuan (knowledge base), yaitu berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan antara satu dengan yang lainnya.

2. Mesin inferensi (inference enginie), yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.

Menurut Kusumadewi (2003), lingkup utama dari kecerdasan buatan adalah :

1. Sistem Pakar (expert system). Di sini komputer digunakan sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan par pakar. Dengan demikian komputer akan memiliki keahlian yang dimiliki oleh pakar .

2. Pegelohan Bahasa Alami (Natural Languange Processing). Dengan pengelolahan bahasa alami ini diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan bahasa sehari-hari.

3. Pengenalan Ucapan (Speech Recognition). Melalui pengenalan ucapan, diharapkan manusia dapat berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan suara.

4. Robotik & Sistem Sensor (Robotics & Sensor System).

5. Computer Vesion. mencoba untuk menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.

6. Intelligent computer - Aided Instruction. komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan belajar

7. Game Playing.

Expert System

Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan yang mengalami perkembangan pesat akhir-akhir ini. Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Ada beberapa definisi tentang sistem pakar, antara lain :

Menurut Durkin (2003), sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah yang dilakukan oleh seorang pakar.

Menurut Kristanto (2004), sistem pakar adalah program kecerdasan buatan yang menggambungkan basis pengetahuan (knowledge base) dengan mesin inferensi. Inferensi adalah suatu proses memperoleh pengetahuan berdasarkan pengalaman yang terjadi.

Konsep Dasar Sistem Pakar mengandung : keahlian, ahli, pengahlian keahlian, inferensi, aturan, dan kemampuan menjelaskan terdapat contoh bentuk pengetahuan yang termasuk keahluan adalah :

1. Fakta - fakta pada lingkup masalah tertentu.

2. Teori - teori dan atiran - aturan berkenaan dengan lingkup masalah tertentu.

3. Strategi - strategi global untuk menyelesaikan masalah.

4. Meta - Knowledge.

Bentuk - bentuk diatas memungkinkan para ahli untuk dapat mengambil keputusan lebih cepat dan lebih baik dari pada seseorang yang bukan ahlinya.

Kaitan antara Artificial Intelligence (AI) & Expert System

Sistem pakar adalah bagian dari kecerdasan buatan dimana sistem pakar berusaha untuk mengembangkan atau memasukan pengetahuan manusia ke dalam komputer dan Kecerdasan buatan adalah bagaimana manusia dapat memecahkan masalah dengan manusiawi menggunakan komputer.

Perbedaan antara Artificial Intelligence (AI) & Expert System

Sistem pakar yang lebih menekankan pada pembuatan yang ahli dalam suatu bidang dalam menyampaikan suatu sistem itu sendiri agar dapat hasil yang maxsimal. lalu pada kecerdasan buatan lebih menekankan dalam bentuk simbol-simbol dari pada bilangan, dan memproses informasinya berdasarkan metode heuristic atau bedasarkan sejumlah aturan.

Skarang kita beralih ke suatu program yang bernama ELIZA, PARRY, dan Net Talk. Pasti kalian bingung dan baru mendengarnya program seperti ini. Caba kalian baca, ada keunikan sendiri dari program yang satu ini.

ELIZA

ELIZA adalah program komputer dan sebuah contoh awal dari primitif pengolahan bahasa alami. ELIZA dioperasikan dengan mengolah tanggapan pengguna untuk script, yang paling terkenal dari yang DOKTER, simulasi dari psikoterapis Rogerian. Menggunakan hampir tidak ada informasi tentang pemikiran manusia atau emosi, DOKTER kadang-kadang memberikan interaksi mengejutkan mirip manusia. ELIZA ditulis di MIT oleh Joseph Weizenbaum antara 1964 dan 1966.

Ketika "pasien" melebihi basis pengetahuan yang sangat kecil, DOKTER mungkin memberikan respon generik, misalnya, menanggapi "Kepala saya sakit" dengan "Mengapa Anda mengatakan kepala Anda sakit?" Respon mungkin untuk "Ibu saya membenci saya" akan "Siapa lagi dalam keluarga Anda membenci Anda?" ELIZA dilaksanakan menggunakan sederhana pencocokan pola teknik, tetapi diambil serius oleh beberapa penggunanya, bahkan setelah Weizenbaum menjelaskan kepada mereka bagaimana ia bekerja. Itu salah satu yang pertama chatterbots.

PARRY

PARRY ditulis pada tahun 1972 oleh psikiater Kenneth Colby, di Stanford University.PARRY berusaha untuk mensimulasikan pengidap gangguan paranoid skizofrenia. [1] Program dilaksanakan model mentah dari perilaku penderita skizofrenia paranoid berdasarkan konsep, konseptualisasi, dan keyakinan (penilaian tentang konseptualisasi: menerima, menolak, netral). Hal ini juga diwujudkan strategi percakapan, dan dengan demikian merupakan program yang jauh lebih serius dan maju dari program sebelumnya (ELIZA).

PARRY diuji pada awal tahun 1970 dengan menggunakan variasi dari Uji Turing. Sekelompok psikiater berpengalaman dianalisis kombinasi pasien nyata dan komputer yang menjalankan PARRY melalui teleprinter. Kelompok lain dari 33 psikiater ditunjukkan transkrip percakapan. Kedua kelompok kemudian diminta untuk mengidentifikasi mana dari "pasien" yang manusia dan yang program komputer.The psikiater mampu membuat identifikasi yang benar hanya 48 persen dari waktu -. Sosok yang konsisten dengan menebak acak.

Net Talk

Net Talk adalah bedasarkan jaringan-jaringan neuron dan dikembangkan oleh Terry Sejnowski. Pelatihan ditetapkan untuk NETtalk adalah basis data yang besar terdiri dari teks bahasa Inggris ditambah dengan output yang sesuai fonetik-nya, yang ditulis dalam kode yang cocok untuk digunakan dengan synthesizer pidato. Tape kinerja NETtalk di berbagai tahap pelatihan mendengarkan sangat menarik. Pada awalnya output random noise. Kemudian, bersih suara seperti itu mengoceh, dan kemudian masih seolah-olah itu adalah berbahasa Inggris double-talk (pidato yang dibentuk dari suara yang menyerupai kata dalam bahasa Inggris). Pada akhir pelatihan, NETtalk melakukan pekerjaan yang cukup baik mengucapkan teks diberikan. Selain itu, kemampuan ini generalizes cukup baik untuk teks yang tidak disajikan pada training set.

Sumber

Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).Yogyakarta : Graha Ilmu.

Kristanto, A. (2004). Jaringan Syaraf Tiruan (Konsep Dasar, Algotima, dan Aplikasi). Yogyakarta : Gava Media.

Simon., H, A. (1987). Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.

Durkin, J. (2003). Expert System Design and Development. Prentice Hall Internasional : New Jersey

#SIP Artificial Intelligence (AI)

00.16

Sejarah dan Hubungan dari Artificial Intelligence (AI)

AI (artificial intelligence) adalah bagaimana proses di mana peralatan mekanik batan manusia dapat melaksanakan kejadian-kejadian dengan menggunakan pemikiran atau kecerdasan seperti manusia. Pengertian AI dapat ditinjau dari dua pendekatan antara lain pendekatan ilmiah (A Scientific Approach) dan pendekatan teknik (An Engineering Approach). Pendekatan Ilmiah (A Scientific Approach)pendekatan dasar ilmiah timbul sebelum invansi ke komputer, ini tidak sama dengan kasus mesin uap. Pendekatan ilmiah melihat batas sementara dari komputer, dan dapat diatasi dengan perkembangan teknologi lanjutan. Mereka tidak mengakibatkan tingkatan pada konsep. Pendekatan Teknik (An Engineering Approach) usaha untuk menghindari definisi AI, tetapi ingin mengatasi atau memecahkan persoalan-persoalan dunia nyata (real world problem).

Pada abad 17 sejarah AI mulai muncul yang diperkenalkan oleh Rene descartes, rene descartes mengatakan bahwa tuhbuh hewan itu hanya mesin yang rumit. Sedangkan Blaise pascal iya enciptakan mesin penghitung pertama pada tahun 1642. Pada 19, sedangkan menurut Charles babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram. Sedangkan pada tahun 1950-an, Alan Turing mengusulkan tes untuk melihat bagaimana apakah bisa atau tidaknya mesin memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan (agar mesin dapat dikatakan cerdas). Istilah “Artificial Intelligence” dimunculkan oleh John McCarthy (MIT) pada tahun 1956 pada Dartmouth Conference. Dalam konferensi itu juga didefinisikan tujuan AI, yaitu mengetahui dan memodelkan proses-proses berpikir masunia dan mendesain mesin agar dapat menirukan kelakukan manusia tersebut.

1. Hubungan AI dan kognisi manusia

Orang dapat yakin mesin mampu meniru kognisi manusia bahkan intelektual tinggi mampu ditampilkan kedalam sebuah mesin. Menurut John Searle (1980) membedakan AI yang kuat, menunjukkan bahwa pemograman yang sesuai dapat menciptakan pikiran yang mampu memahami dan AI yang lemah, yang menekankan nilai-nilai heuristik dalam pembelajaran kognisi manusia. Sedangkan menurut Lenat dan Feigenbaum (1992) memiliki tujuan AI yaitu memahami kognisi manusia, mencoba untuk mendapatkan pengetahuan ingatan manusia yang mendalam, kemampuan problem solving, belajar, membuat keputusan, dll.

2. Artificial Intelligence (AI) dan Sistem Pakar

Sistem Pakar sebagai bagian AI (Artificial Intelligence) definisi yang populer dari AI, bahwa AI menjadikan komputer berakting dan bergaya seperti halnya para artis berakting di dalam sebuah film. Dan untuk saat ini banyak permasalahan dunia nyata yang diselesaikan dengan menggunakan AI dan banyak juga aplikasinya yang dikomersilkan. Sistem pakar adalah salah satu cabang dari AI yang membuat penggunaan secara luas yang khusus untuk penyelesaian masalah. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai kemampuan khusus yang orang lain tidak mampu dalam bidang yang dimilikinya. Sistem pakar dikembangkan pertama kali sekitar tahun 70-an sistem pakar hanya berisi knowledge. Namun demikian sekarang ini istilah sistem pakar sudah di gunakan untuk berbagai macam sistem yang menggunakan teknologi sistem pakar itu. Teknologi sistem pakar ini meliputi bahasa sistem pakar, program dan perangkat keras yang dirancang untuk membantu pengembangan dan pembuatan sistem pakar.

Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dalam hal ini, robot adalah sesuatu yang sangat umum dibuat oleh para sistem pakar untuk memudahkan sesuatu pekerjaan dalam hal tertentu. Sistem Pakar (Expert System) merupakan suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya dikerjakan oleh seorang pakar, misalnya : Dokter, Analist Keuangan. Sistem pakar dapat mendorong perhatian besar diantara ahli komputer dan spesialist informasi untuk mengembangkan sistem untuk menyelesaikan masalah.

3. Bagaimana kita dapat mengetahui dan memahami peran kontrigusi AI dalam psikologi

Dalam psikologi AI itu sangat berguna dalam ilmu psikologi terdapat sebuah pengukuran intelegensi maka dibutuhkan AI seperti komputer. Sistem informasi kerja komputer untuk membantu mengumpulkan data-data hasil sekoring dan sangat mempermudah menghitung hasil sekoring yang banyak. Karena dengan menggunakan sistem kerja komputer lebih terasa mudah, menghitung lebih mudah. Jadi AI (artificial intelligence) sangatlah berguna dan membantu sekali dalam kebutuhan psikologi.

DAFTAR PUSTAKA

Rich, Elaine, and Knight, Kevin, “Artificial Intelligence”, Second Edition, page 3, McGraw-Hill Inc., 1991

Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume XIII, No.2, Juli 2008 : 115-124

Charniack, Eugene and McDermott, Drew, “Introduction To Artificial Intelligence”, page 1, McGraw-Hill Inc

#SIP Lingkup data CBIS (Computer Based Information System)

23.09

Hierarki data CBIS

Data harus disusun secara teratur agar pengolahannya dapat dilakukan dengan baik dan efisien. Pengorganisasian data dapat dibagi dalam enam tingkatan, yaitu :

Bit adalah suatu sistem angka biner yang terdiri atas dua macam nilai saja, yaitu 0 dan 1. Sistem angka biner merupakan dasar dasar yang dapat digunakan untuk komunikasi antara manusia dan mesin (komputer) yang merupakan sekumpulan komponen elektronik dan hanya dapat membedakan dua keadaan saja (on dan off). Jadi bit adalah unit terkecil dari pembentuk data.
Byte adalah bagian terkecil yang dapat dialamatkan dalam memori. Byte merupakan sekumpulan bit yang secara konvensional terdiri atas kombinasi delapan bit. Satu byte digunakan untuk mengkodekan satu buah karakter dalam memori. Contoh: Kode Ascii untuk J ialah 10101010. Jadi byte adalah kumpulan bit yang membentuk satu karakter (huruf, angka, atau tanda). Dengan kombinasi 8 bit, dapat diperoleh 256 karakter (= 2 pangkat 8).
Field atau kolom adalah unit terkecil yang disebut data. Field merupakan sekumpulan byte yang mempunyai makna. Contoh: Joni yang merupakan field nama. Jadi field ibarat kumpulan karakter yang membentuk suatu kata.
Record atau baris adalah kumpulan item yang secara logic saling berhubungan. Setiap record dapat dikenali oleh sesuatu yang mengenalinya, yaitu field kunci. Gambar 1 merupakan contoh dari record. Jadi record ibarat kumpulan kata yang membentuk satu kalimat yang berarti, misal gambar 1 mewakili kalimat: Joni memenmpuh mata kuliah MIS (kode IS101) dengan nilai A.
File atau tabel adalah kumpulan record yang sejenis dan secara logic berhubungan. Pembuatan dan pemeliharaan file adalah faktor yang sangat penting dalam sistem informasi manajemen yang memakai komputer. Jadi tabel ibarat kumpulan baris/record yang membentuk satu tabel yang berarti, misal gambar 2 mewakili tabel nilai mata kuliah MIS.

Database merupakan kumpulan file-file yang berhubungan secara logis dan digunakan secara rutin pada operasi-operasi sistem informasi manajemen. Semua database umumnya berisi elemen-elemen data yang disusun ke dalam file-file yang diorganisasikan berdasarkan sebuah skema atau struktur tertentu, tersimpan di hardware komputer dan dengan software untuk melakukan manipulasi data untuk kegunaan tertentu. Jadi, suatu database adalah menunjukkan suatu kumpulan tabel yang dipakai dalam suatu lingkup perusahaan atau instansi untuk tujuan tertentu. Contoh suatu database adalah database akademik yang berisi file-file: mahasiswa, dosen, kurikulum, dan jadwal yang diperlukan untuk mendukung operasi sistim informasi akademik. Contoh suatu database sederhana ditunjukkan oleh gambar 3.

Metode Penyimpanan Data

DASD (Direct Access Storage Device) merupakan suatu organisasi atau penyusunan data di suatu medium penyimpanan yang memungkinkan catatan-catatan ditulis dan dibaca tanpa pencarian secara berurutan. Untuk mengakses data tersebut digunakan metode akses langsung yaitu magnetic disk, magnetic tape, optical laser disk

Contoh: cakram magnetic (magnetic disk) yang terdiri dari hard disk atau floppy disk.

Ciri-ciri:

a. Pembacaan rekaman tidak harus urut

b. Mempunyai alamat

c. Data dapat disimpan dalam karakter atau blok

d. Proses write dapat dilakukan beberapa kali

Tiga metode susunan organisasi data file dalam media penyimpanan fisik yang lazim untuk digunakan, yaitu sbb:

1. Sequential

2. Random

3. Indexed sequential

SADS (Squential Access Storage Device) merupakan data penyimpanan untuk dimasukan kedalam sebuah catatan yang telah disusun tertentu yang merupakan jenis memory eksternal mempunyai akses data secara tidak langsung (berurutan).

Contoh: mgnetic tape dan pita magnetic

Ciri-ciri:

a. Proses pembacaan rekaman harus berurutan

b. Tidak ada pengamatan

c. Data disimpan dalam blok-blok

d. Proses write hanya bisa dilakukan sekali saja

e. Kecepatan akses datanya, sangat tergantung pada:

1. Kerapatan pita (char/inci)

2. Kecepatan pita (inci/detik)

3. Lebar celah / gap antar blok.

Metode Pemrosesan Data

BATCH adalah suatu model pengolahan data, dengan menghimpun data terlebih dahulu, dan diatur pengelompokkan datanya dalam kelompok-kelompok. Tiap BATCH ditandai dengan identitas tertentu, serta informasi mengenai data-data yang terdapat dalam BATCH tersebut. Setelah data-data tersebut terkumpul dalam jumlah tertentu, data-data tersebut akan langsung diproses.

Contoh: e-mail dan transaksi BATCH processing.

Online adalah keadaan komputer yang terkoneksi/terhubung le jejaring internet. Sehingga apabila komputer kita online maka dapat mengakses internet/browsing, mencari informasi-informasi di internet.

Contohnya: akun media sosial, email dan berbagai jenis akun lainnya yang kita pakai atau gunakan lewat internet dan transaksi online.

Real Time adalah bagian dari proses interaktif atau online. Input terus menerus, secara otomatis diperoleh oleh sesor. Misalnya, yang segera diproses untuk menanggapi masukan dalam waktu sedikit mungkin. Setelah sistem ini selesai menanggapi membaca set berikutnya input data segera memproses itu. Sistem ini tidak memerlukan pengguna untuk mengontrolnya, ia bekerja secara otomatis.

Keuntungan: setiap kali ada reaksi cepat diperlukan karena beberapa jenis perubahan, pengolahan real time dapat mengambil tindakan tanpa perlu pengguna atau waktu proses yang lama terlebih dahulu.

Sumber

https://powawibi.wordpress.com/2015/11/10/sip-lingkup-data-cbis-computer-based-information-system/

http://www.carawebs.info/2013/08/hirarki-data.html

file:///C:/Users/Tar_yono/Downloads/organisasi%20file.pdf

http://www.infomugi.com/2013/04/pengertian-batch-processing.html

http://www.temukanpengertian.com/2013/06/pengertian-online-online-adalah-online.html

http://www.pengertianku.net/2015/01/pengertian-online-dan-offline-secara-lebih-jelas.html

http://iqbalfadhilah.ilearning.me/2014/09/11/pengertian-realtime-system-batch-processing-system-time-sharing-system-dan-distributed-processing-system/

http://www.gurupendidikan.com/perbedaan-batch-online-real-time-processing-method/

http://pbsabn.lecture.ub.ac.id/2012/05/hierarki-data-data-hierarchy/