Hello
guys, we meet again J
The last meeting we discussed about what is architecture of computer and the
association with human cognition. Now, we will be discussed about what is CBIS
and AI. It’s so intresting and your knowledge can be widely after read this. So
many interrelatedness about topic above, it could be the materials for you
analyse guys. Ok then, check it out for the materials below J
Sistem Informasi Berbasis Komputer (CBIS)
Pendahuluan
“Sistem Informasi Berbasis Komputer” begitulah arti dari
CBIS (Computer Based Information System) dalam
bahasa indonesia. Mungkin bagi orang-orang yang bukan dalam bidang komputer,
seperti ekonomi, psikologi, sastra, dan lain-lain akan bingung dan tidak
memiliki gambaran mengenai apa itu Sistem Informasi Berbasis Komputer, Sistem
Pakar, dan lain-lain. Saya pun yang berada dalam bidang psikologi, awalnya juga
tidak tahu menahu mengenai hal tersebut. Saya hanya tahu mengenai intelegensi
atau kecerdasan buatan (dalam bahasa inggris disebut AI) yang memang terdapat
di mata kuliah Psikologi Kognitif Sains.
Namun setelah saya membaca, akhirnya terbentuk skema
dalam benak saya mengenai apa itu Sistem Informasi Berbasis Komputer. Tanpa
disangka, ternyata Sistem Informasi Berbasis Komputer memiliki keterkaitan/
hubungan dengan Kecerdasan Buatan. Pengetahuan mengenai dua domain tersebut
sangatlah berguna dan perlu kita ketahui, karena membuat kita menjadi lebih
menyadari akan teknologi yang selalu membantu mempermudah aktivitas kita
sehari-hari dan mengetahui betapa canggihnya cara kerja teknologi tersebut,
yang dapat juga dikatakan complicated
(rumit) namun sistematis. Berikut penjelasan mengenai Sistem Informasi Berbasis
Komputer (CBIS) terlebih dahulu.
Definisi
Hal
yang muncul di benak saya begitu mendengar istilah “Sistem Informasi Berbasis
Komputer” adalah mungkin
informasi-informasi yang ada di komputer, seperti kumpulan informasi-informasi
yang dapat kita peroleh melalui internet, terutama dari google, search engine yang saat ini sangat populer.
Namun, ternyata tidak sesederhana itu.
Apa itu Data dan Informasi?
Berdasarkan
beberapa sumber yang saya baca, dan apa yang saya dapatkan dalam perkuliahan,
dapat disimpulkan bahwa data adalah
kumpulan fakta objektif yang tidak terikat dengan konteks sehingga tidak
memiliki makna. Sedangkan informasi adalah suatu data yang memiliki makna.
Apa
itu sistem?
Sistem
berasal dari bahasa yunani systeme, yang
mempunyai makna sebagai suatu keseluruhan yang tersusun dari sekian banyak
bagian. Sistem adalah suatu kesatuan yang terdiri dari unit-unit yang saling
bekerja sama dan saling ketergantungan untuk mencapai tujuan tertentu.
Apa
itu Sistem Informasi?
Menurut Simkin Mark G (dalam Repository USU) dengan bukunya yang
berjudul “Computer Information System for
Business”. Sistem informasi adalah sekumpulan elemen yang bekerja secara bersama-sama
baik secara manual ataupun berbasis komputer dalam melaksanakan pengolahan data
yang berupa pengumpulan, penyimpanan, pemprosesan data untuk menghasilkan
informasi yang bermakna dan berguna bagi proses pengambilan keputusan.
Menurut Saiful Rahman (2010) Sistem Informasi merupakan suatu
kombinasi teratur dari orang-orang, hardware, software, jaringan komunikasi dan
sumber daya data yang mengumpulkan, mengubah, dan menyebarkan informasi dalam
sebuah organisasi.
Menurut beberapa ahli seperti Turban, Mc lean, dan Waterbe
(dalam Fardian, 2012) dengan bukunya yang berjudul Information Technology for Management Making Connection for Strategies
Advantages mendefinisikan sistem informasi sebagai sistem yang mengumpulkan,
memproses, menyimpan, menganalisis, serta menyebarkan informasi untuk tujuan
yang spesifik.
Berdasarkan pemaparan diatas maka dapat disimpulkan bahwa sistem
informasi adalah sekumpulan elemen (manusia, hardware, software, jaringan
komunikasi, dan sumber daya data) yang bekerja sama baik secara manual atau
berbasis komputer untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan, menganalisis,
sehingga menghasilkan informasi yang bermakna.
Jadi, Apa itu Sistem Informasi
Berbasis Komputer?
Sistem Informasi Berbasis Komputer atau Computer Based Information System (CBIS) merupakan
sistem yang mengolah suatu data menjadi sebuah informasi yang berkualitas dan dapat
dipergunakan sebagai alat bantu yang mendukung pengambilan keputusan,
koordinasi dan kendali serta visualisasi dan analisis.
Contoh Aplikasi Sistem Informasi
Berbasis Komputer
Manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah dengan
menggunakan informasi. Informasi disajikan secara lisan atau tulisan oleh suatu
pengolah informasi. Porsi komputer dalam pengolah informasi terdiri dari tiap
area aplikasi yang berbasis komputer, yaitu SIA, SIM, DSS, OA, dan ES. Sistem
informasi berbasis komputer (computer-based information system) atau
CBIS digunakan untuk menggambarkan lima subsistem yang menggunakan komputer (Smecda). Begitupun yang terdapat dalam
Sumarta (2010) aplikasi utama komputer yang membentuk Sistem Informasi Berbasis
Komputer (computer based information
system) atau CBIS adalah
· Pengolahan
Data Akuntansi (Information Accounting System)
· Sistem
Informasi Manajemen (Management Information System)
· Sistem
Pendukung Keputusan (Decision Support System)
· Kantor
Virtual (Virtual Office)
· Sistem
Berbasis Pengetahuan (Knowlegde Based System)
Oleh
karena itu, contoh aplikasi dari CBIS dapat saya simpulkan berdasarkan gambar
di bawah ini:
Berdasarkan gambar diatas, kita tahu bahwa suatu
sistem terdiri atas beberapa unsur yang disebut subsistem, yang saling
berhubungan dengan yang lain agar suatu sistem dapat berjalan dengan efektif
dan efisien. Untuk selanjutnya yang akan dibahas secara mendalam adalah Sistem
Pakar (ES) dan Sistem Pendukung Keputusan (DSS).
Sistem Pakar (Expert System---ES)
Sistem
Pakar pertama kali dikembangkan oleh komunitas Artificial Intelligence (AI) pada tahun 1960-an. Sistem Pakar yang
pertama kali adalah GPS (General Purpose Problem Solver) yang dikembangkan oleh
Newel Simon. Menurut Efraim Turban, Sistem Pakar harus mengandung keahlian,
ahli, pengalihan keahlian, inferensi, aturan dan kemampuan menjelaskan.
Pengertian
Sistem
pakar merupakan sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer.
Pengetahuan dalam sistem pakar diambil dari manusia yang ahli (yang pakar)
dalam domain tersebut, dan sistem pakar menirukan metodologi serta kinerjanya.
Perlu diketahui bahwa sistem pakar tidak untuk menggantikan kedudukan seorang
pakar, melainkan memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut,
sehingga komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh
para ahli (pakar).
Sistem
pakar adalah bagian dari kecerdasan buatan yang berisi kombinasi pemahaman
teoritis tentang suatu persoalan dan sekumpulan aturan pemecahan heuristik yang
dikembangkan oleh manusia untuk dapat memecahkan masalah.
Sistem
pakar merupakan perangkat lunak yang digunakan untuk memecahkan masalah yang
biasanya diselesaikan oleh seorang pakar. Aturan-aturan di dalamnya memberitahu
program bagaimana ia memberlakukan informasi-informasi yangtersimpan. Berdasarkan
itu program memberikan solusi-solusi atau bantuan pengambilan keputusan
mengenai permasalahan tertentu, mirip dengan saran seorang pakar.
Ciri-ciri
Sistem Pakar
Sistem Pakar bisa
disebut sebagai sistem yang ideal jika mempunyai ciri-ciri sebagai berikut:
1. Terbuka
untuk diperiksa
Hal
ini penting untuk mempermudah penambahan sejumlah informasi atau aturan baru
untuk memperbaharui basis pengetahuannya dalam rangka mengembangkan kinerjanya,
memuaskan user akan kebenaran jawaban
yang diberikan oleh sistem pakar, dan setiap keputusan yang diambil untuk
mendapatkan solusi dapat dievaluasi dengan baik.
2. Mudah
dimodifikasi
3. Fasilitas
penalaran/ penjelasan
Adanya
fasilitas penalaran membuat sistem pakar dapat memberikan informasi tentang
kesimpulan yang diambil komputer dan memperlihatkan kaidah-kaidah yang
dipergunakan.
(Untuk lebih jelas dan
lengkapnya mengenai sistem pakar dapat di lihat di link di bawah ini:
Contoh
Aplikasi Sistem Pakar
·
MYCIN
Digunakan untuk men diagnosa penyakit.
· DENDRAL
Digunakan untuk mengidentifikasi
struktur molekular campuran yang tak dikenal.
· XCON & XSEL
Digunakan untuk membantu konfigurasi
sistem komputer besar.
· SOPHIE
Digunakan untuk analisis sirkuit
elektronik.
· PROSPECTOR
Digunakan di dalam geologi untuk
membantu mencari dan
menemukan deposit.
· FOLIO
Digunakan untuk membantu memberikan keputusan
bagi seorang manajer dalam hal
stok broker
dan investasi.
· DELTA
Digunakan
untuk pemeliharaan lokomotif listrik disel.
Keuntungan
dan Kelemahan Sistem Pakar
Keuntungan
1.
Memungkinkan
orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli
2.
Bisa
melakukan proses secara berulang dan otomatis
3.
Menyimpan
pengetahuan dan keahlian para pakar
4.
Meningkatkan
output dan produktivitas
5.
Meningkatkan
kualitas
6.
Mampu
mengambil dan melestarikan keahlian para pakar
7.
Mampu
beroperasi dalam lingkungan berbahaya
8.
Memiliki
kemampuan untuk mengakses pengetahuan
9.
Memiliki
realibilitas
10. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer
11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan
informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian
12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan
13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian
masalah
14. Menghemat waktu dalam pengambilan
keputusan
Kelemahan
1.
Biaya
yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.
2.
Sulit
dikembangkan
Hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan
pakar dalam bidangnya.
3.
Sistem
pakar tidak 100% bernilai benar.
Sistem Pendukung
Keputusan (Decision Support System---DSS)
Pengertian
Pengertian sistem pendukung keputusan yang dikemukan
oleh Michael S Scott Morton dan Peter G W Keen, dalam buku Sistem Informasi
Manajemen menyatakan bahwa sistem pendukung
keputusan merupakan sistem penghasil informasi yang ditujukan pada suatu
masalah yang harus dibuat oleh manajer.
Raymond
McLeod mendefinisikan sistem pendukung keputusan merupakan
suatu sistem informasi yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam memecahkan
masalah yang dihadapinya.
Menurut Litlle
sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang
menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani
berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan
menggunakan data atau model.
Berdasarkan pengertian para tokoh diatas dapat
dijelaskan bahwa Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem informasi berbasis
komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan yang ditujukkan untuk membantu
memecahkan suatu masalah. Jadi, sistem pendukung keputusan bukan merupakan alat
pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem yang membantu mengambil
keputusan.
Tujuan Sistem Pendukung Keputusan
Tujuan Sistem
Pendukung Keputusan yang dikemukakan oleh Keen dan Scott dalam buku Sistem
Informasi Manajemen (McLeod, 1998 dalam Luky Paramadina) mempunyai tiga tujuan
yang akan dicapai yaitu, sebagai berikut:
·
Membantu manajer membuat keputusan untuk
memecahkan masalah semiterstruktur.
·
Mendukung penilaian manajer bukan
mencoba menggantikannya
·
Meningkatkan efektifitas pengambilan
keputusan manajer daripada efisiensinya.
Komponen Sistem Pengambilan
Keputusan
Secara
garis besar Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dibangun oleh 3 komponen, yaitu:
· Database
Adalah
kumpulan semua data yang dimiliki oleh perusahaan, baik data dasar maupun
transaksi sehari-hari.
· Model
Base
Adalah
suatu model yang merepresentasikan permasalahan ke dalam format kuantitatif.
· Software
System
Adalah
paduan dua komponen sebelumnya setelah sebelumnya direpresentasikan ke dalam
bentuk model yang dimengerti oleh sistem komputer. Produk Sistem Pendukung
Keputusan yang baru adalah DGMS (Dialog
Generation and Management System), yang merupakan suatu sistem untuk
memungkinkan terjadinya dialog interaktif antara komputer dan manusia (user).
Karakteristik dan Kemampuan Sistem
Pendukung Keputusan
(More......
Fase-fase Proses Pengambilan Keputusan
Menurut Simon, proses pengambilan keputusan meliputi
tiga fase utama yaitu inteligensi, desain, dan kriteria. Ia Kemudian menambahkan
fase keempat yakni implementasi (Turban
dalam Repository USU). Gambaran konseptual pengambilan keputusan menurut Simon
dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Contoh Aplikasi Sistem Pengambilan
Keputusan
· Institutional
DSS digunakan untuk perancangan strategi perusahaan 4
· Ad
hoc DSS digunakan untuk masalah institusi tertentu
· Industrial
DSS digunakan untuk airline DSS, Real Estate DSS
·
GIS (Geographic
Informational System) adalah DSS yang mendukung keputusan mencakup
distribusi geografis dari sumberdaya.
Manfaat
Sistem Pendukung Keputusan
1.
Mampu mendukung solusi masalah yang
rumit
2.
Mempunyai respon yang cepat dan
memungkinkan mengubah scenario masalah untuk mendapatkan solusi
3.
Mampu mencoba beberapa strategi dalam
konfigurasi yang berbeda-beda secara cepat
4.
Memberikan pandangan baru dalam proses
belajar
5.
Mempunyai fasilitas komunikasi
6.
Memperbaiki kendali dan performansi
manajemen
7.
Penghematan (dari keputusan yang keliru)
8.
Keputusan yang obyektif dan konsisten
9.
Meningkatkan efektifitas manajemen
10.
Meningkatkan produktifitas analisis
pangambilan keputusan
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence---AI)
Pendahuluan
Awal diciptakannya suatu
robot ataupun komputer adalah sebagai bentuk keinginan untuk memindahkan otak
manusia kepada mesin, artinya ingin menciptakan mesin yang dapat bekerja
seperti layaknya manusia, yang secerdas manusia. Hal ini ditujukan agar mesin
tersebut dapat membantu mempermudah aktivitas manusia sehari-hari. Maka kemudian
mulai terciptalah komputer. Dari komputer mulai
berkembang dan tercipta lagi suatu robot, yang bisa bekerja untuk
manusia, dapat memecahkan masalah dan mengambil keputusan sendiri. Dengan mengetahui
dan memahami bagaimana struktur kognitif (otak) kita, bagaimana cara manusia
memproses informasi, maka barulah suatu robot mampu dikembangkan. Ilmu yang mempelajari
tentang pembuatan robot dikenal dengan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence). Begitu canggih dan hebatnya perkembangan
teknologi sampai saat ini, membuat tidak heran jika teknologi telah membuat
perubahan pada sejumlah budaya manusia.
Pengertian
Menurut H. A. Simon, Kecerdasan Buatan (artificial intelligence)
merupakan kawasan penelitian,
aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam
pandangan manusia adalah cerdas.
Sedangkan menurut Rich and Knight, Kecerdasan
Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan
hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.
Encyclopedia Britannica
menyatakan bahwa Kecerdasan Buatan
(AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih
banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses
informasi berdasarkan metode heuristik atau dengan berdasarkan sejumlah aturan.
Menurut Zamanhuri dan Gani, Kecerdasan Buatan (AI) merupakan
proses peralatan mekanik yang dapat melaksanakan kegiatan-kegiatan (aktivitas) dengan
menggunakan pemikiran atau kecerdasan manusia. Suatu cara yang sederhana untuk
membuat komputer dapat berpikir
secara
inteligent. Kecerdasan Buatan dapat membuat sebuah sistem komputer berpikir seperti
manusia dan dapat berpikir secara rasional. Membuat komputer cerdas tidak sama
dengan membuat simulasi kecerdasan.
Berdasarkan
pemaparan para tokoh diatas dapat disimpulkan bahwa AI adalah studi yang
terkait dengan pemrograman komputer yaitu membuat peralatan mekanik dapat
melaksanakan aktivitas dengan adanya pemikiran atau kecerdasan manusia, artinya
membuat mesin dapat berpikir secara rasional (cerdas).
Tujuan
Kecerdasan Buatan
Tujuan dari Kecerdasan
Buatan menurut Winston dan Prendergast (dalam Zamanhuri dan Gani) adalah,
sebagai berikut:
·
Membuat mesin menjadi lebih pintar
·
Memahami apakah kecerdasan
(intelligence) itu
·
Membuat mesin menjadi lebih berguna
Kecerdasan Buatan (AI) dapat
dipandang dalam berbagai perspektif.
Dari perspektif Kecerdasan (Intelligence)
AI
adalah bagaimana membuat mesin yang cerdas dan dapat melakukan hal-hal yang
sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia.
Dari perspektif Bisnis
AI
adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi
yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah
bisnis.
Dari perspektif Pemrograman (Programming)
AI
termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan
masalah, proses pencarian (search).
Umumnya program AI lebih fokus pada simbol-simbol daripada pemrosesan
numerik (huruf, kata, angka untuk merepresentasikan obyek, proses dan
hubungannya).
Bahasa
pemrograman AI:
–
LISP,
dikembangkan awal tahun 1950-an, bahasa pemrograman pertama yang diasosiasikan
dengan AI.
–
PROLOG,
dikembangkan pada tahun 1970-an.
–
Bahasa pemrograman berorientasi obyek (Object
Oriented Programming (Objective C, C++, Smalltalk, Java)
Dari perspektif Penelitian (Research)
Riset
tentang AI dimulai pada awal tahun 1960-an, percobaan pertama adalah membuat
program permainan (game) catur, membuktikan teori, dan general
problem solving (untuk tugas-tugas sederhana) “Artificial intelligence”
adalah nama pada akar dari studi area.
Turing
Test
Untuk menguji
kecerdasan suatu mesin dapat digunakan Turing Test. Turing Test dibuat oleh
Alan Turing. Test ini meliputi penanya dan dua objek yang ditanyai (yaitu satu manusia
dan yang satu mesin yang akan diuji). Disini penanya tidak dapat melihat objek
yang ditanyai. Ketika penanya tidak mampu membedakan mana yang jawaban mesin
dan manusia, maka mesin tersebut dapat dikatakan cerdas.
Domain
Penelitian dalam Kecerdasan Buatan
- Formal tasks (matematika, games)
- Mundane task (perception, robotics, natural language, common sense, reasoning)
- Expert tasks (financial analysis, medical diagnostics, engineering, scientific analysis, dll)
Perbedaan
Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alamiah
Keuntungan
Kecerdasan Buatan dibandingkan dengan kecerdasan alamiah, yaitu:
·
Lebih permanen
·
Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan
penyebaran
·
Relatif lebih murah dari kecerdasan
alamiah
·
Konsisten dan teliti
·
Dapat didokumentasi
·
Dapat mengerjakan beberapa tugas dengan
lebih cepat dan lebih baik
dibandingkan manusia
Keuntungan
Kecerdasan Alamiah dibanding kecerdasan buatan, yaitu
·
Bersifat lebih kreatif
·
Dapat melakukan proses pembelajaran
secara langsung, sementara AI
harus mendapatkan masukan berupa simbol
dan representasi-representasi
Contoh
Aplikasi AI
Aplikasi yang terbesar,
terhebat, dan terkenal dalam Kecerdasan Buatan (AI) adalah pembuatan robot. Salah
satu contohnya adalah Robot Eliza. Robot ini memiliki pengetahuan dari berbagai
pakar (ahli) psikologi, sehingga robot ini mampu memberi nasehat pada orang yang
memiliki masalah, mampu mengetahui diagnosa dari gangguan-gangguan yang dialami
oleh seseorang, bagaimana menanganinya, apa saran yang seharusnya diberikan,
dan sebagainya. Robot Eliza dibuat seperti layaknya seorang konselor yang
memberikan konseling pada orang-orang yang memiliki masalah. Robot ini dibuat
dengan memahami terlebih dahulu bagaimana proses yang ada di otak manusia, cara
kerja otak, struktur otak, dan bagaimana otak memproses informasi, kemudian
dimasukan pengetahuan dari para ahli psikologi, sehingga robot Eliza mampu
memecahkan masalah sendiri, membuat keputusan, dan yang terpenting dapat
bekerja untuk manusia.
KESIMPULAN
Berdasarkan pemaparan mengenai CBIS dan AI diatas, maka
dapat disimpulkan bahwa terdapat keterkaitan atau hubungan diantaranya. Sistem
Pakar (ES) dan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah bagian dari Sistem Informasi
Berbasis Komputer (CBIS), dimana ES dan DSS ini merupakan sistem yang digunakan
dalam bidang studi Kecerdasan Manusia (AI) untuk salah satunya membuat robot
yang cerdas, yang mampu menyelesaikan masalah seperti layaknya pakar (ahli) dan
mampu mengambil keputusan sendiri. Maka dapat dikatakan bahwa komponen/
subsistem CBIS digunakan oleh bidang studi AI untuk membuat aplikasi yang cerdas,
secerdas otak manusia. Maka dari itu, sangat erat kaitan antara CBIS dan AI.
Seperti yang awal sudah dikatakan bahwa aplikasi dari AI
maupun CBIS ini adalah sebagai bentuk keinginan untuk menciptakan mesin yang
cerdas, layaknya manusia yang mampu berpikir dan bertindak rasional, sehingga
diharapkan mesin tersebut mampu membantu dan mempermudah aktivitas manusia
sehari-hari. Keterkaitan antara CBIS dan AI sangatlah erat, karena ketika AI
tidak memiliki Sistem Pakar dan Sistem Pendukung Keputusan maka harapannya
untuk menciptakan mesin yang cerdas tidak akan tercapai. Sebuah mesin tanpa
adanya pengetahuan pakar (ahli) dan tanpa kemampuan untuk mengambil keputusan
sendiri tidak bisa digolongkan sebagai mesin yang cerdas, dalam arti
benar-benar cerdas, melainkan sebaliknya.
Berdasarkan contoh aplikasi dalam bidang AI di atas
terlihat bahwa terdapat keterkaitan atau titik temu antara bidang ilmu
psikologi dengan komputer. Salah satu cabang dari bidang ilmu psikologi, yaitu Psikologi
Kognitif Sains (yang mempelajari otak, pikiran dan intelegensi) merupakan
disiplin ilmu yang menjembatani ilmu-ilmu lain, salah satunya adalah Kecerdasan
Buatan (AI). Seperti yang dikatakan sebelumnya, bahwa dengan mempelajari dan
memahami bagaimana kompleksnya otak manusia, bagaimana cara kerja, struktur dan
proses dari otak manusia, maka tidak dipungkiri akan terciptanya mesin yang ‘cerdas’
yang memiliki cara kerja seperti layaknya otak manusia.
“Teknologi
tidak lagi merupakan pemikiran terakhir dalam membentuk strategi tetapi
merupakan penyebab dan penggerak yang sebenarnya”
-Dikutip
dari Saiful Rahman-
Okay
guys, see you next time in the next topic/ materials that certainty intresting J
DAFTAR
PUSTAKA
http://mimamami-mima.blogspot.com/p/jelaskan-pengertian-sistem-informasi_7419.html
