SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
“PENGEMBANGAN SISTEM”
Disusun Oleh:
Waliyyul Famardhi Sugih. H 1510209833
Nila Adaniyah 1510209834
Andi setiawan 1510209840
Eke Maulana permatasari 1510209990
Finandri Tri Ilmi 1510209991
Bagas Dwi Prasetyo P 1510210049
Dewa Made Bima 1510210103
Rentika Dewi 1510210197
Anggoro Adi Saputro 1510210144
DOSEN PENGAMPU :
Lydia Setyawardani, S.E., M.Si., Sak., CA.
SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI INDONESIA (STIESIA)
SURABAYA
TAHUN AJARAN 2017/2018
Puji syukur kami ucapkan kepada Allah SWT, yang atas rahmat-Nya, maka kami dapat menyelesaikan penyusunan makalah mata kuliah Sistem Informasi Manajemen yang berjudul “Pengembangan Sistem” .
Penyusunan makalah ini merupakan salah satu tugas untuk mata kuliah Sistem Informasi Manajemen. Dalam Penulisan makalah ini, kami merasa masih banyak kekurangan, baik dalam materi maupun cara penulisan. Untuk itu kritik dan saran dari semua pihak sangat kami harapkan demi menyempurnakan isi makalah ini.
Kami menyampaikan ucapan terima kasih yang tidak terhingga kepada pihak-pihak yang terlibat secara langsung maupun tidak langsung atas sumber-sumber materi sebagai bahan referensi yang membantu dalam penyusunan makalah ini.
Akhirnya kami berharap semoga Allah memberikan imbalan yang setimpal pada mereka yang telah memberikan bantuan. Amiin Yaa Robbal ‘Alamiin.
Hormat kami,
Penyusun
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR
DAFTAR ISI
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Tujuan
BAB II PEMBAHASAN
2.1 Siklus Hidup Pengembangan Sistem
2.2 Prototyping, Rapid Application Development
2.3 Menempatkan Siklus Hidup Pengembangan Sistem Place The Traditional SDLC, Prototyping dan RAD dalam Perspektif
2.4 Pengambilan Keputusan dan Decision Support System Model
2.5 Sistem Pakar dan Kecerdasan Buatan
BAB III PENUTUP
3.1 Kesimpulan
3.2 Saran
DAFTAR PUSTAKA
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Baik para manajer dan pengembang sistem dapat menerapkan pendekatan sistem untuk memecahkan masalah. Pendekatan ini terdiri dari tiga fase upaya persiapan, definisi, dan solusi. Di dalam setiap fase terdapat suatu urutan langkah-langkah. Pendekatan sistem diterapkan untuk menghadapi masalah dalam perkembangan sistem dan hal ini dinamakan siklus hidup perkembangan sistem (System Development Life Cycle-SDLC). Pendekatan tradisional terdiri dari lima tahap, yang dilakukan satu persatu, secara berurutan. Prototipe adalah suatu perbaikan dari pendekatan tradisional dengan mengenali kelebihan dari pengulangan permohonan umpan balik dari pengguna, meresponnya dengan peningkatan sistem, dan melanjutkannya sampai sistem tersebut memenuhi kebutuhan pengguna. Agar dapat memanfaatkan prototipe-prototipe lainnya, RAD juga mendorong penggunaan pendekatan lain, seperti penggunaan peralatan modeling komputer tertentu dan pemaanfaatan tenaga ahli untuk mempercepat proses pengembangan.
Pendekatan SDLC yang sekarang sangat populer adalah pengembangan bertahap. Pendekatan ini didasarkan pada gagasan bahwa suatu proyek dibagi lagi ke dalam modul, dan usaha analisis, desain, dan konstruksi awal diarahkan pada masing-masing modul. Diagram arus data (Data Flow Diagram-DFD), menjadi alat yang paling populer untuk proses-proses permodelan selama dua tahun terakhir ini. Pengembangan sistem sangat mahal, baik yang berkaitan dengan uang maupun waktu. Oleh karena itu, proses harus dikelola dengan baik. Para eksekutif tingkat tinggi perusahaan memberikan pendapat dan pandangannya bahkan berpartisipasi bersama steering committee (komite pengendali) yang mengawasi dan mengendalikan berlangsungnya proyek.
1.2 Rumusan Masalah
1. Apa yang dimaksud dengan Siklus Hidup Pengembangan Sistem?
2. Apa yang dimaksud dengan Prototyping, Rapid Application Development?
3. Bagaimana cara Menempatkan Siklus Hidup Pengembangan Sistem Place The Traditional SDLC, Prototyping dan RAD dalam Perspektif?
4. Bagaimana cara Pengambilan Keputusan dan Decision Support System Model?
5. Apa yang dimaksud Sistem Pakar dan Kecerdasan Buatan?
1.3 Tujuan
1. Menjelaskan apa yang dimaksud dengan Siklus Hidup Pengembangan Sistem.
2. Menjelaskan apa yang dimaksud dengan Prototyping, Rapid Application Development.
3. Menerapkan cara Menempatkan Siklus Hidup Pengembangan Sistem Place The Traditional SDLC, Prototyping dan RAD dalam Perspektif.
4. Menerapkan Pengambilan Keputusan dan Decision Support System Model.
5. Menjelaskan Sistem Pakar dan Kecerdasan Buatan.
BAB II
PEMBAHASAN
2.1 SIKLUS HIDUP PENGEMBANGAN SISTEM (System Development Life Cycle-SDLC)
Pendekatan sistem merupakan suatu metodologi. Metodologi adalah suatu jalan atau cara yang direkomendasikan dalam melakukan sesuatu. Pendekatan sistem adalah metodologi dasar untuk pemecahan berbagai macam permasalahan. Siklus hidup pengembangan sistem adalah suatu aplikasi dari pendekatan sistem untuk pengembangan suatu sistem informasi.
SDLC Tradisonal, tahap-tahapnya yaitu :
Perencanaan
Analisis
Desain
Implementasi
Penggunaan
Proses pembuatan sistem baru kurang lebih meliputi jalur seperti berikut ini. Proyek direncanakan dan sumber daya yang diperlukan untuk melaksanakan pekerjaan disusun. Sistem yang telah berjalan dianalisis untuk memahami masalah dan menentukan kebutuhan fungsional dari sistem baru. Kemudian sistem yang baru dirancang dan diimplementasikan. Setelah implementasi, baru sistem tersebut benar-benar digunakan dalam proyek idealnya untuk periode waktu lama.
Karena pekerjaan mengikuti suatu pola berurutan dan dilakukan dengan metode top-down, SDLC Tradisonal sering dikenal sebagai pendekatan air terjun (waterfall approach). Aliran aktifitas berjalan satu arah dari awal sampai proyek selesai.
Tidak sulit untuk melihat bagaimana SDLC Tradisional merupakan suatu aplikasi pendekatan sistem. Masalah didefinisikan dalam tahap perencanaan dan analisis. Kemudian solusi alternatif diidentifikasikan dan dievaluasi dalam tahap desain. Selanjutnya, solusi terbaik diimplementasikan dan digunakan. Selama tahap penggunaan, umpan balik informasi dikumpulkan untuk melihat seberapa baik sistem dalam memecahkan masalah yang dihadapi.
2.2 Prototyping Dan Rapid Aplication Development
a. Pembuatan Prototipe (Prototyping)
Prototipe adalah suatu versi sistem potensial yang disediakan bagi pengembang dan calon pengguna yang dapat memberikan gambaran bagaimana kira-kira sistem tersebut akan berfungsi bila telah disusun dalam bentuk yang lengkap. Proses dalam memproduksi suatu prototipe disebut prototyping. Tujuannya adalah menghasilkan prototipe secepat mungkin, bahkan dalam satu malam, dan memperoleh umpan balik dari pengguna yang akan memungkinkan prototipe untuk ditingkatkan secepat mungkin. Proses ini bisa diulang beberapa kali sehingga menghasilkan prototipe yang dianggap sempurna.
Jenis-jenis Prototipe :
Prototipe Evolusioner (Evolutionary Prototype) adalah prototipe yang secara terus menerus diperbaiki sampai semua kriteria sistem baru yang dibutuhkan pengguna terpenuhi.
Pengembangan prototipe evolusioner terdiri dari empat langkah, yaitu :
1) Identifikasi Kebutuhan Pengguna.
Pengembang mewawancarai pengguna untuk memperoleh suatu gagasan mengenai apa yang dibutuhkan dari sistem.
2) Mengembangkan Prototipe.
Pengembang menggunakan satu atau lebih perkakas prototyping untuk mengembangkan satu prototipe. Contoh perkakas prototyping adalah integrated application generator (perangkat pembuat aplikasi terintegrasi), yaitu sistem perangkat lunak prewritten yang mampu memproduksi semua fasilitas-fasilitas yang diharapkan ada dalam suatu sistem baru. Yang termasuk ke dalam perkakas prototyping (prototyping tookit) adalah bagian-bagian sistem perangkat lunak seperti spreadsheet elektronik dan sistem manajemen database.
3) Menentukan Apakah Prototipe bisa diterima atau tidak.
Pengembang mendemonstrasikan prototipe kepada pengguna untuk menentukan apakah prototipe sudah memuaskan atau belum.
4) Menggunakan Prototipenya.
Prototipe menjadi suatu sistem produksi baru.
Prototipe Requirement (Requirement Prototype) dikembangkan sebagai cara untuk menentukan kebutuhan fungsional dari sistem baru pada saat para pengguna tidak mampu mengungkapkan dengan tepat apa yang mereka butuhkan. Dalam Pengembangan prototipe requirement terdiri dari langkah-langkah yang diambil dalam mengembangkan prototipe requirement. Tiga langkah pertama sama seperti langkah yang diambil dalam mengembangkan prototipe evolusioner. Langkah-langkah selanjutnya adalah sebagai berikut :
5) Memprogram Sistem Baru.
Pengembang menggunakan prototipe sebagai dasar untuk memprogram sistem baru.
6) Menguji Sistem Baru.
Pengembang menguji sistem tersebut.
7) Mempertimbangkan apakah sistem baru tersebut bisa di terima atau tidak.
Pengguna memberikan masukan kepada pengembang mengenai kelayakan sistem tersebut. Jika sistem baru dapat diterima, selanjutnya diambil langkah 7. Jika belum dapat diterima, langkah 4 dan 5 diulangi.
8) Menggunakan sistem baru dalam proses produksi.
Daya Tarik Prototyping
Baik para pengguna dan pengembang tertarik pada prototyping dengan alasan berikut :
• Komunikasi antara pengguna dan pengembang meningkat.
• pengembang dapat mempelajari dan mengetahui kebutuhan-kebutuhan pengguna secara tepat.
• Pengguna berperan lebih aktif dalam pengembangan sistem.
• Pengembang dan pengguna memerlukan lebih sedikit usaha dan waktu dalam mengembangkan sistem.
• Implementasi akan lebih mudah sebab pengguna mengetahui apa yang akan didapat dari sistem yang baru.
Keuntungan ini memungkinkan prototyping menekan biaya-biaya pengembangan dan meningkatkan kepuasan pengguna terhadap sistem yang disediakan.
Potensi Kegagalan Prototyping
Prototyping memiliki potensi untuk gagal, hal-hal yang dapat menyebabkan kegagalan pada prototyping adalah :
• Terburu-buru dalam membuat prototipe dapat menyebabkan pengembang mengambil jalan pintas (shortcut) dalam mendefinisikan masalah, membuat evaluasi alternatif, dan dokumentasi.
• Pengguna mungkin sangat terkesan terhadap prototipe, sehingga mempunyai harapan yang tidak realistis terhadap sistem produksi.
• Prototipe evolusioner mungkin tidak efisien seperti sistem yang di program dengan suatu bahasa pemrograman.
• Interaksi antara computer dan manusia yang difasilitasi oleh prototyping tools (perangkat-perangkat prototyping) tertentu tidak bisa mencerminkan teknik mendesain yang baik.
Baik pengembang dan pengguna harus menyadari potensi kegagalan ini jika mereka memilih pendekatan prototyping. Prototyping telah terbukti merupakan salah satu metodologi SDLC yang paling berhasil. Tidak mudah untuk menemukan proyek pengembangan yang tidak menyertakan prototyping pada taraf tertentu.
b. RAPID APPLICATION DEVELOPMENT
RAD, singkatan dari Rapid Application Development (pengembangan aplikasi cepat), adalah istilah yang dibuat oleh James Martin, seorang konsultan komputer, untuk menggambarkan suatu siklus hidup pengembangan yang dibuat untuk menghasilkan sistem secara tepat tanpa menurunkan kualitas.
RAD adalah seperangkat strategi, metodologi, dan peralatan yang terintegrasi dalam suatu kerangka kerja menyeluruh, yang disebut rekayasa informasi (information engineering-IE). Rekayasa informasi adalah nama yang diberikan Martin bagi pendekatan menyeluruh terhadap pengembangan sistem. Rekayasa informasi dimulai pada tingkat eksekutif dengan perencanaan sumber daya informasi strategis yang diterapkan pada seluruh perusahaan. Martin menggunakan istilah Perencanaan Strategi Informasi Bisnis (Bussiness information strategi planning) untuk menggambarkan tahap ini. Selanjutnya, setiap unit bisnis dalam perusahaan menjadi subjek dari Analisis Area Bisnis (Bussiness area analysis atau BAA), untuk mendefinisikan kegiatan dan data yang diperlukan oleh unit tersebut sehingga dapat berfungsi seperti yang diinginkan. Dengan selesainya BAA, RAD dapat mulai diterapkan.
Unsur-unsur Penting RAD
RAD memerlukan empat unsure penting, yaitu :
• Manajemen.
Manajemen, khususnya manajemen puncak, harus merupakan orang yang suka bereksperimen dan melakukan hal yang baru atau orang yang cepat tanggap dalam mempelajari dan menggunakan metodologi baru.
• Manusia.
Penggunaan satu tim tunggal untuk mengerjakan semua kegiatan SDLC tidak efisien, RAD menyadari bahwa efisiensi dapat dicapai melalui penggunaan beberapa tim yang terspesialisasi.
• Metodologi.
Metodologi dasar RAD adalah siklus hidup RAD, yang terdiri dari empat tahap :
a) Perencanaan kebutuhan
b) Rancangan pengguna
c) Konstruksi
d) Cutover
Pemakai berperan penting dalam setiap tahap, bekerjasama dengan ahli informasi.
• Tools (Peralatan)
RAD tools terutama terdiri dari bahasa-bahasa pemrograman generasi keempat (fourth-generation language) dan peralatan CASE tools yang memudahkan prototyping dan pembuatan kode.
2.3 Menempatkan Siklus Hidup Pengembangan Sistem Place The Traditional SDLC, Prototyping dan RAD dalam Perspektif
SDCL tradisional, prototyping, RAD adalah metodologi. Semuanya adalah cara-cara yang direkomendasikan dalam mengembangkan system informasi.SDLC tradisonal adalah suatu penerapan pendekatan system terhadap masalah pengembangan system, dan memiliki seluruh unsur-unsur pendekatan system dasar, diawali dari identifikasi masalah dan diakhiri dengan penggunaan sistem.
Prototyping merupakan bentuk singkatan dari pendekatan sistem yang berfokus pada defenisi dan pemenuhan kebutuhan pengguna. Prototyping dapat berada di dalam SDLC. Bahkan pada kenyataannya, banyak upaya prototyping mungkin dibutuhkan selama pengembangan sebuah sistem. Kontribusi utama yang diberikan oleh RAD adalah kecepatan untuk dapat menggunakan sistem, yang tercapai terutama melauli penggunaan alat-alat berbasis computer dan tim-tim proyek khusus. Kini, perusahaan – perusahaan sedang memperbaharui sebagian besar sistemnya yang sebelumnya diimplementasikan dengan menggunakan tekhnologi computer yang sudah using jika dilihat menurut standar saat ini. Karena hokum moore, tekhnologi informasi dapat using dengan sangat cepat Alat – Alat Pengembang Sistem, Pendekatan sistem dan berbagai siklus hidup pengembangan sistem adalah metodologi yang direkomnadasikan dalam memecahkan masalah sistem. Metodologi sama seperti sebuah cetak biru yang digambar oleh arsitektur untuk memandu para kontraktor, tukang kayu, tukang pipa, ahli listrik, dan sejenisnya ketika mereka membangun sebuah rumah. Sama hal nya seperti metodologi yang memandu para pengembang sistem ketika mereka membuat sistem.
2.4 Pengambilan Keputusan (Decision Support System Model)
Sistem pendukung pengambilan keputusan kelompok (DSS) adalah sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan dalam menggunakan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur. Sistem pendukung ini membantu pengambilan keputusan manajemen dengan menggabungkan data, model-model dan alat-alat analisis yang komplek, serta perangkat lunak yang akrab dengan tampilan pengguna ke dalam satu sistem yang memiliki kekuatan besar (powerful) yang dapat mendukung pengambilan keputusan yang semi atau tidak terstruktur. DSS menyajikan kepada pengguna satu perangkat alat yang fleksibel dan memiliki kemampuan tinggi untuk analisis data penting. Dengan kata lain, DSS menggabungkan sumber daya intelektual seorang individu dengan kemampuan komputer dalam rangka meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. DSS diartikan sebagai tambahan bagi para pengambil keputusan, untuk memperluas kapabilitas, namun tidak untuk menggantikan pertimbangan manajemen dalam pengambilan keputusannya.Dalam suatu penelitiannya Steven S. Alter mengembangkan satu taksonomi dari enam jenis DSS yang didasarkan pada tingkat dukungan pemecahan masalah.
Jenis DSS yang memberikan dukungan paling sedikit adalah jenis yang memungkinkan manajer mengambil hanya sebagian kecil informasi (unsur-unsur informasi) .Manajer dalam hal ini dapat bertanya pada database untuk mendapatkan angka/jumlah tingkat penyerapan anggaran pada satu satker dibawah lingkup kerjanya.Jenis DSS yang memberikan dukungan yang sedikit lebih tinggi memungkinkan baginya menganalisis seluruh isi file mengenai tingkat penyerapan anggaran pada unit-unit lain yang terkait. Contohnya adalah laporan gaji bulanan pegawai yang disiapkan dari file gaji.
Dukungan yang lebih lagi diberikan oleh sistem yang menyiapkan laporan total penyerapan anggaran biaya pegawai dan tunjangan-tunjangan yang diterimanya yang diolah dari berbagai file sistem penggajian.
Ada dua tipe DSS yang dikenal, yaitu:
1) Model-driven DSS
Jenis DSS yang pertama merupakan suatu sistem yang berdiri sendiri terpisah dari sistem informasi organisasi secara keseluruhan. DSS ini sering dikembangkan langsung oleh masing-masing pengguna dan tidak langsung dikendalikan dari divisi sistem informasi. Kemampuan analisis dari DSS ini umumnya dikembangkan berdasarkan model atau teori yang ada dan kemudian dikombinasikan dengan tampilan pengguna yang membuat model ini mudah untuk digunakan.
2) Data-driven DSS.
Jenis DSS yang kedua, data-driven DSS, menganalisis sejumlah besar data yang ada atau tergabung di dalam sistem informasi organisasi. DSS ini membantu untuk proses pengambilan keputusan dengan memungkinkan para pengguna untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat dari data yang tersimpan di dalam database yang besar. Banyak organisasi atau perusahaan mulai membangun DSS ini untuk memungkinkan para pelanggannya memperoleh data dari website-nya atau data dari sistem informasi organisasi yang ada.
2.5 SISTEM PAKAR DAN KECERDASAN BUATAN
a. Sistem Pakar
Menurut Martin dan Oxman (dalam Togatorop,2012) Sistem pakar merupakan sebuah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran yang dimiliki manusia sebagai pakar yang tersimpan di dalam komputer, dan digunakan untuk menyelesaikan masalah yang lazimnya memerlukan pakar tertentu. Sedangkan menurut pengertian lainnya, Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengapdosi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli.
Jadi sistem pakar adalah sistem yang ditranfer dari seorang ahli melalui komputer, lalu pengetahuan yang ditransfer itu disimpan dalam komputer yang berguna bagi user berkonsultasi pada komputer untuk suatu nasehat kemudian komputer dapat menyimpulkan dari yang dikonsultasikan seperti layaknya seorang pakar, selain itu juga komputer bisa menjelaskan ke user tersebut bahkan dengan alasan-alasannya.
Menurut Efraim Turban (dalam Hasanah,2011) konsep dasar sistem pakar mengandung: keahlian, ahli, pengalihan keahlian, inferensi, aturan dan kemampuan menjelaskan. Keahlian adalah suatu kelebihan penguasaan pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman.
Ciri-Ciri Sistem Pakar
Mudah dimodifikasiDapat digunakan dalam berbagai jenis komputerMemiliki kemampuan untuk belajar beradaptasiMemiliki fasilitas informasi yang handal
• Keuntungan Sistem Pakar :
Tidak memerlukan biaya saat tidak digunakan, sedangkan pada pakar manusia memerlukan biaya sehari-hari.Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.Meningkatkan kapabilitas sistem terkomputerisasi yang lain. Integrasi sistem pakar dengan komputer lain membuat lebih efektif, dan bisa mencakup lebih banyak aplikasi.
• Kelemahan Sistem Pakar :
Sulit dikembangkan, hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di bidangnya dan kepakaran sangat sulit di ekstrak dari manusia karena sangat sulit bagi seorang pakar untuk menjelaskan langkah mereka dalam menangani masalah.Sistem pakar tidak 100% benar karena seseorang yang terlibat dalam pembuatan sistem pakar tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang secara teliti sebelum digunakan.Transfer pengetahuan dapat bersifat subjektif dan biasa.
b. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan adalah salah satu cabang Ilmu pengetahuan berhubungan dengan pemanfaatan mesin untuk memecahkan persoalan yang rumit dengan cara yang lebih manusiawi. Hal Ini biasanya dilakukan dengan mengikuti/mencontoh karakteristik dan analogi berpikir dari kecerdasan/Inteligensia manusia, dan menerapkannya sebagai algoritma yang dikenal oleh komputer.
Beberapa ahli memukakan defisini kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), yaitu sebagi berikut:
John McCarthy [1956]: ” Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) ialah Memodelkan proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar menirukan perilaku manusia.”A. Simon [1987]: “ Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) ialah sebuah tempat sebuah penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas”Rich and Knight [1991]: “Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) ialah sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.”Encyclopedia Britannica: “Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) ialah cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan”
Sehingga dapat disimpulkan bahwa Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) adalah suatu pengetahuan yang membuat computer dapat meniru kecerdasan manusia sehingga diharapkan computer dapat melakukan hal-hal yang apabila dikerjakan manusia memerlukan kecerdasan.
Manfaat Kecerdasan Buatan
Di dalam ilmu komputer, banyak ahli yang berkonsentrasi pada pengembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Banyak implementasi kecerdasan buatan dalam bidang komputer, antara lain adalah Decision Support System (Sistem Pendukung Keputusan), Robotic, Natural Language (Bahasa Alami), Neural Network (Jaringan Saraf) dan lain-lain. Pengertian kecerdasan buatan yaitu suatu studi khusus di mana tujuannya adalah membuat komputer berpikir dan bertindak seperti manusia. Contoh bidang lain pengembangan kecerdasan buatan adalah sistem pakar yang menggabungkan pengetahuan dan penelusuran data untuk memecahkan masalah yang secara normal memerlukan keahlian manusia. Tujuan dari pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak. Manfaat kecerdasan buatan yang diimplementasikan dalam pengembangan sistem pakar adalah :
Memberikan penyederhanaan solusi untuk kasus-kasus yang kompleks dan berulang-ulang.Masyarakat awam non-pakar dapat memanfaatkan keahlian di dalam bidang tertentu tanpa kehadiran langsung seorang pakar.Meningkatkan produktivitas kerja, yaitu bertambah efisiensi pekerjaan tertentu serta hasil solusi kerja.Penghematan waktu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks.Memungkinkan penggabungan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan.Pengetahuan dari seorang pakar dapat didokumentasikan tanpa ada batas waktu
Aplikasi Kecerdasan Buatan
1. Bidang Komputer dan Sains
Para Peneliti kecerdasan buatan telah membuat banyak alat untuk memecahkan beberapa masalah yang dapat dikategorikan paling rumit pada bidang komputer dan sains. Kebanyakan dari penemuan mereka telah diambil alih oleh cabang ilmu komputer dan sains dan tidak lagi menjadi bagian dari bidang ilmu kecerdasan buatan. Namun, bidang ilmu kecerdasan buatan tetap saja sulit untuk dilepaskan dari bidang ilmu ini, dikarenakan banyak bagian dari kecerdasan buatan yang digunakan dalam bidang komputer dan sains ini. Salah satu contohnya adalah konsep jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk mengkalkulasi probabilitas kondisi-kondisi yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Beberapa daftar aplikasi yang sebelumnya dikembangkan oleh para peneliti kecerdasan buatan adalah GUI (Graphical User Interface), Kalkulasi koordinat mouse pada layar monitor, manajemen penyimpanan otomatis, pemrograman dinamis serta pemrograman orientasi objek.
2. Industri
Pada bidang Industri penggunaan mesin sudah merupakan hal yang umum. Mesin biasanya digunakan dalam industri untuk pekerjaan yang membahayakan manusia dan yang sulit untuk dilakukan manusia. sebagai contoh memindahkan barang yang mempunyai berat ber ton-ton, pemotongan besi dan baja. bahkan dalam industri manufaktur, pekerjaan yang membutuhkan tingkat ketelitian tinggi dan konsistensi sudah diambil alih oleh mesin. Hal ini dikarenakan manusia mempunyai konsentrasi yang tidak tetap dan stamina yang cepat habis. Kondisi seperti ini yang berbahaya, baik bagi pekerja tersebut, pabrikan, dan konsumen tentunya. Oleh karena itu, sistem kecerdasan buatan telah diimplementasikan secara nyata pada bidang industri ini.
Satu lagi impementasi dari sistem kecerdasan buatan pada bidang industri, yakni Quality Control yang dilakukan menggunakan sistem image processing.
3. Transportasi
Pada bidang transportasi kecerdasan buatan sudah diimplementasikan pada banyak hal seperti sistem kontrol perpindahan gigi otomatis pada gearbox mobil bertransmisi otomatis yang menggunakan Fuzzy Logic sebagai salah satu cabag ilmu kecerdasan buatan. Penentuan rute tercepat juga dapat dilakukan oleh decision support system yang juga merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang menggunakan GPS sebagai alat bantu navigasinya. Baru-baru ini juga telah dikembangkan sistem kecerdasan buatan yang dapat mengemudi secara otomatis serta melakukan parkir serial tanpa bantuan manusia sama sekali.
4. Telekomunikasi
Pada Bidang telekomunikasi, sistem kecerdasan buatan juga banyak digunakan antara lain untuk pencarian heuristik tentang tenaga kerja mereka, mengatur penjadwalan puluhan ribu pekerjanya, serta menentukan jumlah gaji sesuai dengan kualitas kerja mereka. Semuanya dilakukan secara otomatis dengan kecerdasan buatan yang telah diimplementasikan ke dalam sistemnya.
5. Pengembangan Mainan
Peralatan permainan seperti AIBO dan ASIMO, robot anjing cerdas dan robot yang menyerupai manusia yang dapat berinteraksi dengan manusia menjadi salah satu favorit alat bermain yang telah menggunakan kecerdasan buatan pada sistemnya. AIBO dan ASIMO ini dapat berinteraksi dengan manusia melalui suara, fitur speech recognition di dalamnya, robot ini dapat mengerti apa yang diucapkan manusia dan menanggapinya.
6. Otomotif
Proses perancangan dan desain chassis serta body otomotif pada saat ini sudah semakin canggih. Computational Fluid Dynamics atau sering disebut dengan CFD saja, telah digunakan dalam proses perancangan dan pengujian. CFD menghitung variabel-variabel yang digunakan dalam perancangan mobil. Salah satunya adalah komputasi aliran arus udara yang melalui mobil dengan ribuan jalur udara yang mengelilingi seluruh body mobil.
BAB III
PENUTUP
3.1 KESIMPULAN
Ketika diterapkan pada masalah pengembangan sistem, pendekatan sistem ini disebut siklus hidup pengembangan sistem (system development life cycle -SDLC). Pendekatan SDLC tradisional terdiri atas lima tahap yang terjadi satu demi satu. Prototyping adalah penyempurnaan dari pendekatan tradisional.
Satu pendekatan SDLC yang saat ini sangat populer adalah pengembangan berfase ( phase development). Pendekatan ini didasarkan atas pemikiran bahwa suatu proyek akan dibagi menjadi modul-modul, dan analisis, perancang, dan pekerjaan-pekerjaan konstruksi awal yang ditujukan untuk setiap modul. Pengembangan sistem saat tinggi biayanya dilihat dari sudut uang maupun waktu. Sebagai akibatnya, proses ini hendaknya dikelola dengan baik.
3.2 SARAN
Sebaiknya ketika sistem dikembangkan, proses,data dan objek akan dibuat modelnya. Alat pemodelan yang populer ialah pembuatan diagram arus data yang menggunakan simbol-simbol dan unsur lingkungan yang dihubungkan oleh panah untuk menunjukkan arus data.
DAFTAR PUSTAKA
http://sisteminfirmasimanajemen.blogspot.co.id/2016/04/4.html?m=1
https://joulisinolungan.wordpress.com/2014/12/10/pengembangan-sistem-teknologi-informasi-metode-sdlc-system-development-life-cycle/
http://jarilama.blogspot.com/2016/10/v-behaviorurldefaultvmlo.html?m=1
Tidak ada komentar:
Posting Komentar