Artificial Intelligence (AI)

A.    Sejarah Artificial Intelligence (AI)

- Rene Descartes (awal abad 17) → mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit.

-   Blaise Pascal (1642) →  menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama.

- Charles Babbage dan Ada Lovelace (abad 19) → 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 (1943) → menerbitkan “Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas” yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.

-  Periode usaha aktif dalam Artificial Intelligence (AI) (1950-an) → 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 Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz.

-   John McCarthy (1956) → membuat istilah “kecerdasan buatan” pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini. 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.

-   Joel Moses (selama tahun 1960-an dan 1970-an) → 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

-   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.

-  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 (Wikipedia, 2013).

B.     Artificial Intelligence (AI) dan Kognisi Manusia (Mesin Berpikir)

Kecerdasan buatan (artificial intelligence) dapat didefinisikan sebagai mekanisme pengetahuan yang ditekankan pada kecerdasan pembentukan dan penilaian pada alat yang menjadikan mekanisme itu, serta membuat komputer berpikir secara cerdas. Selain itu, artificial intelligence (AI) juga dapat didefinisikan sebagai salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia (Rohman dan Fauzijah, 2008).

Berdasarkan penjelasan diatas, tentunya ada keterkaitan antara kecerdasan buatan (artificial intelligence) dengan kognisi manusia, atau dengan kata lain cara kerja AI dibuat hampir sama dengan kognisi manusia. Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan 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 (Wikipedia, 2013), kognisi manusia juga menggambarkan pemrolehan, penyimpanan, transformasi dan menggunakan pengetahuan dalam pemrosesannya. Maka dari itu, artificial intelligence (AI) dibuat sesuai dengan cara kerja kognisi manusia agar dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia.

Artificial intelligence (AI) dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia (Wikipedia, 2013). Dalam hal ini, kita bandingkan AI dengan kognisi manusia. Setiap manusia pasti akan menemukan masalah, oleh karena itu manusia diberi akal untuk berpikir dan menyelesaikan masalahnya. Kecerdasan manusia dalam menyelesaikan masalah dapat dilihat dari terselesaikannya pemasalahan tersebut. Semakin banyak pengetahuan dan pengalaman yang diperoleh manusia, semakin banyak pula pelajaran yang dapat diambil dari setiap permasalahan tersebut dan akan semakin lebih mampu untuk menyelesaikan  permasalahan. Disamping kemampuan dalam berpikir, kemampuan bernalar juga penting dalam mengambil keputusan atas masalah yang sedang dihadapi. Sehingga, perpaduan antara kemampuan berpikir dan bernalar yang baik dapat menghasilkan  penyelesaian masalah dengan baik pula.

Bagaimana dengan kecerdasan buatan (artificial intelligence)? Bagaimana sistem dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia? Tentunya agar sistem dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia, maka sistem tersebut harus memiliki pengetahuan dan kemampuan bernalar.

Terdapat dua bagian yang dibutuhkan untuk aplikasi kecerdasan buatan (artificial intelligence) yaitu:

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

b)   Motor inferensi (inference engine), yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.

Dengan adanya knowledge base dan inference engine, maka suatu sistem dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia atau dapat disebut dengan kecerdasan buatan (artificial intelligence), karena dalam sistem telah dimasukkan knowledge base yang berisikan pengetahuan dan inference engine yang berisikan kemampuan menalar, yang pada akhirnya sistem tersebut dapat bekerja seperti dan sebaik yang dilakukan manusia, yaitu menyelesaikan sebuah masalah. Sama halnya dengan manusia yang dihadapkan dengan masalah, mereka berpikir dan melakukan penalaran agar masalahnya terselesaikan.

C.    Artificial Intelligence (AI) dan Sistem Pakar (Eliza, Parry dan Net Talk)

1.   Sistem Pakar

Secara umum, sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli, atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli (Rohman dan Fauzijah, 2008). Interaksi antara sistem pakar dengan klien mungkin seperti ini (Lestari, 2012):

Sistem Pakar     : “Apakah ada bensin dalam tangki bahan bakar?”

Klien                 : “Ya.”

Sistem Pakar     : “Apakah starter dapat dihidupkan?”

Klien                 : “Tidak.”

Sistem Pakar     : “Apakah lampu menyala?”

Klien                 : “Tidak.”

Sistem Pakar     : “Saya berkesimpulan bahwa ada masalah dengan aki.”

Sistem pakar yang akan dijelaskan pada pembahasan kali ini adalah Eliza, Parry dan Net Talk.

a)   Eliza

Eliza adalah salah satu Sistem Pakar yang paling awal dikembangkan. Ini adalah program komputer terapis yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di MIT. Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang terapis. Berikut ini adalah contoh percakapan antara Eliza dengan seorang klien (Lestari, 2012):

Eliza : “Hello. I am ELIZA. How can I help you?”

Klien : “My name is Balza.”

Eliza : “I have told you before, I do not care about names.”

Klien : “I don’t have any money. That’s my problem.”

Eliza : “Why do you say your problem?”

Klien : “Because you asked me.”

Eliza : “Do any other reasons not come to mind?”

Klien : “No.”

Eliza : “You are being a bit negative.”

Klien : “Why?”

Eliza : “Please go on.”

Klien : “OK. I am bankrupt.”

Eliza : “How long have you been bankrupt?”

Klien : “A year.”

Eliza : “Please go on.”

Klien : “So, what should I do?”

Eliza : “Does that question interest you?”

Klien : “Yes, how can I make big money?”

Eliza : “You are sure?”

Klien : “Of course I’m sure.”

b)  Parry

Parry adalah sistem pakar yang juga paling awal dikembangkan di Stanford University oleh seorang psikiater, Kenneth Colby, yang mensimulasikan seorang paranoid. Berikut ini contoh respon Parry terhadap pertanyaan seorang psikiater yang menginterviunya (Lestari, 2012):

Psikiater       : “Why are you in the hospital?”

Parry            : “I shouldn't be here.”

Psikiater       : “Who brought you here?”

Parry            : “The police.”

Psikiater       : “What trouble did you have with the police?”

Parry            : “Cops don't do their job.”

Psikiater       : “What do they do instead?”

Parry            : “Cops arrest the wrong people.”

Psikiater       : “They arrest the right ones sometimes”

Parry            : “The law should get those Italian crooks.”

Psikiater       : “Are you Italian?”

Parry            : “My background is British but I was born in this country.”

Psikiater       : “Do you know any Italian crooks?”

Parry            : “I try to avoid the underworld.”

c)   NetTalk

NetTalk merupakan hasil penelitian Terrence Sejnowski dan Charles Rosenberg pada pertengahan 1980 mengenai jaringan saraf tiruan. NetTalk adalah sebuah program yang berdasarkan pada jaring-jaring neuron dengan membaca tulisan dan mengucapkannya keras-keras. NetTalk membaca keras-keras dengan cara mengkonversi tulisan menjadi fonem-fonem, unit dasar dari suara sebuah bahasa.

D.    Penggunaan Artificial Intelligence (AI) sebagai Expert System yang Dapat Digunakan untuk Mendukung Sistem Pengambilan Keputusan (Diagnosa)

Sebelum membahas mengenai penggunaan artificial intelligence (AI) sebagai expert system untuk mendukung sistem pengambilan keputusan (diagnosa), berikut ini adalah kategori problema sistem pakar (Lestari, 2012):

a)   Interpretasi: Membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data mentah. Pengambilan keputusan dari hasil observasi, termasuk pengenalan ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, dll.

b) Prediksi: Memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu. Contoh: prediksi demografi, prediksi ekonomi, dll.

c)   Diagnosis: Menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didsarkan pada gejala-gejala yang teramati diagnosis medis, elektronis, mekanis, dll.

d) Perancangan (desain): Menentukan konfigurasi komponen-komponen sistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala-kendala tertentu. Contoh: perancangan layout sirkuit, bangunan.

e) Perencanaan: Merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu. Contoh: perencanaan keuangan, militer, dll.

f)  Monitoring: Membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang diharapkan. Contoh: computer aided monitoring system.

g) Debugging: Menentukan dan menginterpretasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi. Contoh: memberikan resep obat terhadap kegagalan.

h) Instruksi: Mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subyek. Contoh: melakukan instruksi untuk diagnosis, debugging dan perbaikan kinerja.

i)  Kontrol: Mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks. Contoh: melakukan kontrol terhadap interpretasi, prediksi, perbaikan dan monitoring kelakukan sistem.

Dalam kategori problema sistem pakar, terdapat diagnosis, yaitu menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didsarkan pada gejala-gejala yang teramati diagnosis medis, elektronis, mekanis, dll. Contoh diagnosis medis:

Diagnosa Penyakit THT

“Apakah Anda demam (Y/T)?” Y.

“Apakah Anda sakit kepala (Y/T)?” Y.

“Apakah Anda merasa nyeri pada saat berbicara atau menelan (Y/T)?” Y.

“Apakah Anda batuk (Y/T)?” Y.

“Apakah Anda mengalami nyeri tenggorokan (Y/T)? Y.

“Apakah selaput lender Anda berwarna merah dan bengkak (Y/T)? Y.

Penyakit Anda adalah TONSILITIS

Peran kontribusi artificial intelligence (AI) dalam psikologi sebagai expert system untuk mendukung sistem pengambilan keputusan (diagnosa) dapat dilihat dari jurnal yang berjudul “Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan pada Anak” (Rohman dan Fauzijah, 2008).

(Jurnal “Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan pada Anak”)

Pada jurnal tersebut menjelaskan bagaimana ‘orang awam’ menggunakan sistem pakar (expert system), dimana aplikasi yang dikembangkan tersebut bertujuan untuk menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak di bawah umur 10 tahun dengan hanya memperhatikan gejala-gejala yang dialami, dengan menggunakan metode Certanty Factor (CF), hingga didapatkan nilai kemungkinan gangguan yang dialami pasien.

(Flowchart Sistem Pakar Gangguan Perkembangan Anak)

Pengujian kebenaran sistem dilakukan dengan melakukan beberapa ujicoba diantaranya sebagai berikut:

1.   Dengan satu gejala satu jenis gangguan

2.   Dengan satu gejala beberapa jenis gangguan

3.   Dengan beberapa gejala satu jenis gangguan

4.   Dengan beberapa gejala beberapa gangguan

*Contoh dengan “Pengujian Satu Gejala Satu jenis Gangguan” sebagai berikut:

Pada pengujian satu gejala untuk satu jenis gangguan ini, percobaan akan menggunakan gejala kontak mata, ekspresi muka, dan gerak-gerik tubuh kurang hidup dengan kemungkinan mengalami jenis gangguan perkembangan Autisme Aktif dengan nilai MB = 0.9 dan MD = 0.1.

Berdasarkan data diatas, apabila menggunakan perhitungan manual maka

hasil perhitungannya adalah sebagai berikut:

CF [Autisme Aktif, Kontak mata dan ekspresi muka kurang hidup]=0.9 - 0.1 = 0.8.

Berdasarkan perhitungan manual tersebut nilai CF (Faktor Kepastian) yang dihasilkan dapat ditarik kesimpulan bahwa kemungkinan pasien tersebut mengalami gangguan perkembangan Autisme Aktif dengan nilai CF = 0.8.

Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan sistem menghasilkan kemungkinan pasien mengalami jenis gangguan perkembangan yaitu Autisme Aktif dan dapat melihat secara detail definisi, penyebab, dan pengobatannya. Form detail gangguan dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

(Hasil Konsultasi Detail Gejala Satu Jenis Gangguan)

Berdasarkan hasil percobaan tersebut dengan melakukan perhitungan baik manual maupun sistem dapat dibandingkan bahwa hasil akhir atau output dari sistem yang berupa kemungkinan gangguan sama dengan hasil yang dilakukan oleh perhitungan manual dengan nilai CF sebesar 0.8 dengan kemungkinan jenis gangguan “Autisme Aktif”.

(Simpulan Jurnal)

Berdasarkan penjelasan diatas, kurang lebihnya seperti itulah peran kontribusi artificial intelligence (AI) dalam psikologi sebagai expert system untuk mendukung sistem pengambilan keputusan (diagnosa), yang diambil dari jurnal yang berjudul “Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan pada Anak”, dimana pada jurnal tersebut dapat mendiagnosa gangguan perkembangan anak, yaitu “Autisme Aktif” dengan menggunakan expert system dalam artificial intelligence (AI).

Referensi:

Anonim (2012). Sejarah artificial intelligence, kognisi manusia dan sistem pakar: eliza, parry dan nettalk. http://fayruzzhalielah.blogspot.com/2012/10/sejarah-artificial-intelligence-ai-dan.html. Diakses 13 Januari 2014.

Lestari, D. (2012). Definisi sistem pakar. http://www.ummi.ac.id/ti/detail_jurnal. php?page=ZGV0YWlsX2p1cm5hbHBocA==&no=VG5jOVBRPT0=.diakses. Arsip Teknik Informatika UMMI. Diakses 13 Januari 2014.

Rohman, F., F & Fauzijah, A. (2008). Rancang bangun aplikasi sistem pakar untuk menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak. Media Informatika, 6, 1, 1-23, 0854-4743. Universitas Islam Indonesia: Yogyakarta.

Wikipedia (2013). Kecerdasan buatan. http://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan. Diakses 13 Januari 2014.