Teknologsi Sistem Informasi

Penerapan Teknologi Informasi dalam Kehidupan Sehari-hari

Teknologi Informasi adalah istilah umum yang menjelaskan teknologi apa pun yang membantu manusia dalam membuat, mengubah, menyimpan, mengomunikasikan dan/atau menyebarkan informasi. Teknologi Informasi (TI) menyatukan komputasi dan komunikasi berkecepatan tinggi untuk data, suara, dan video. Contoh dari Teknologi Informasi bukan hanya berupa komputer pribadi, tetapi juga telepon, TV, peralatan rumah tangga elektronik, dan peranti genggam modern (misalnya ponsel). (id.wikipedia.org)

Mengetahui beberapa contoh dari Teknologi Informasi tersebut, maka peranannya dapat kita jumpai dalam kehidupan sehari-hari. Dengan kata lain peranan dan penerapan Teknologi Informasi ini dapat melingkupi banyak bidang, antara lain dalam hal: Pendidikan, Kesehatan, Perbankan, Bisnis maupun Perusahaan. Karena Teknologi Informasi yang perkembangannya begitu cepat, secara tidak langsung mengharuskan manusia untuk menggunakannya dalam segala aktivitasnya.

Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan Teknologi Informasi untuk mengoptimalkan sumber daya yang dimilikinya.

Dalam bidang Pendidikan

Teknologi pembelajaran terus mengalami perkembangan seiring perkembangan zaman. Dalam pelaksanaan pembelajaran sehari-hari, makalah Teknologi Informasi dan Komunikasi sering dijumpai kombinasi teknologi audio/data, video/data, audio/video, dan internet. Internet merupakan alat komunikasi yang murah dimana memungkinkan terjadinya interaksi antara dua orang atau lebih. Kemampuan dan karakteristik internet memungkinkan terjadinya proses belajar mengajar jarak jauh (E-Learning) menjadi lebih efektif dan efisien sehingga dapat diperoleh hasil yang lebih baik.

Bidang Kesehatan

Pemanfaatan Teknologi Informasi dalam bidang kesehatan salah satunya ialah sistem yang berbasis kartu cerdas (smart card). Sistem ini dapat digunakan juru medis untuk mengetahui riwayat penyakit pasien yang datang ke rumah sakit, karena dalam kartu tersebut para juru medis dapat mengetahui riwayat penyakit pasien. Contoh lainnya ialah digunakannya robot untuk membantu proses operasi pembedahan serta penggunaan komputer hasil pencitraan tiga dimensi untuk menunjukkan letak tumor dalam tubuh pasien.

Sektor Perbankan

Dalam dunia perbankan, contoh penerapan Teknologi Informasi adalah telah diterapkannya transaksi perbankan lewat internet atau dikenal dengan Internet Banking. Beberapa transaksi yang dapat dilakukan melalui Internet Banking antara lain transfer uang, pengecekan saldo, pemindahbukuan, pembayaran tagihan, dan informasi rekening. Bahkan penarikan uang, pengecekan saldo hingga transfer antar bank melalui mesin ATM juga merupakan pemanfaatan Teknologi Informasi dalam bidang perbankan.

Bidang Bisnis

Dalam dunia bisnis yang sangat erat kaitannya dengan transaksi jual-beli, pemanfaatan Teknologi Informasi dapat dimanfaatkan pula untuk sarana perdagangan secara elektronik atau dikenal sebagai E-Commerce.

E-Commerce adalah penyebaran, pembelian, penjualan, pemasaran barang dan jasa melalui sistem elektronik seperti internet atau televisi, www, atau jaringan komputer lainnya. E-dagang dapat melibatkan transfer dana elektronik, pertukaran data elektronik, sistem manajemen inventori otomatis, dan sistem pengumpulan data otomatis.

E-dagang atau E-Commerce merupakan bagian dari E-Business, dimana cakupan E-Business lebih luas, tidak hanya sekedar perniagaan tetapi mencakup juga pengkolaborasian mitra bisnis, pelayanan nasabah, lowongan pekerjaan dll. Selain teknologi jaringan www, e-dagang juga memerlukan teknologi basisdata atau pangkalan data (databases), e-surat atau surat elektronik (e-mail), dan bentuk teknologi non komputer yang lain seperti halnya sistem pengiriman barang, dan alat pembayaran untuk e-dagang ini.

Perusahaan

Penerapan Teknologi Informasi telah banyak digunakan oleh para usahawan. Kebutuhan efisiensi waktu dan biaya menyebabkan setiap pelaku usaha merasa perlu menerapkan Teknologi Informasi dalam lingkungan kerja. Penerapan Teknologi Informasi menyebabkan perubahan pada kebiasaan kerja. Misalnya penerapan Enterprice Resource Planning (ERP). ERP adalah salah satu aplikasi perangkat lunak yang mencakup sistem manajemen dalam perusahaan.

Sumber

https://kangriyanto.wordpress.com/2011/04/01/penerapan-teknologi-informasi-dalam-kehidupan-sehari-hari/ 

Kendala Penerapan Teknologi Informasi

Perkembangan dan implementasi teknologi informasi pada organisasi, baik organisasi profit maupun non profit, adalah sebuah fenomena yang sangat mempengaruhi kinerja sebuah organisasi, namun dalam penerapan teknologi informasi, banyak organisasi yang tidak mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi keberadaan teknologi informasi dalam sebuah organisasi, secara general faktor penting yang mempengaruhi implementasi teknologi informasi secara optimal adalah : Infrastruktur dan Sumber Daya Manusia. Sejauh mana kesiapan dua faktor ini akan mempengaruhi optimalisasi penggunaan dan kontraprestasi teknologi informasi dalam organisasi. Pada sisi lain, perlu kita pahami bahwa keberadaan teknologi informasi untuk mendukung kinerja perusahaan adalah hal yang sangat urgent. Sehingga sudah selayaknya setiap pengambil kebijakan (decision maker) untuk mempertimbangkan penerapan teknologi informasi dan peningkatan sumber daya manusia yang terlibat dalam sebuah organisasi. Terlebih pada lembaga pemerintahan yang sebagai sebuah lembaga yang berorientasi pada public services.

Sebuah sumber yaitu Bappenas(1) memaparkan hasil temuannya melalui Survey, Kunjungan dan Wawancara (disajikan dengan prosentase responden) mengenai penerapan Teknologi Informasi di pemerintahan. Kendala-kendala yang terjadi adalah :

1)      kendala penerapan teknologi Informasi dalam mendukung penyelenggaraan pemerintahan yang baik (“good governance”)

Berkaitan dengan peran teknologi informasi dalam mendukung penyelenggaraan pemerintahan yang baik (good governance), sebagian besar departemen/institusi tampaknya akan memerlukan waktu untuk mempersiapkan diri. Hal ini dapat dilihat dari tingkat pemanfaatan teknologi informasi di sebagian besar departemen/institusi seperti pada kasus-kasus berikut:

Dalam konteks penyelenggaraan pemerintahan yang lebih baik, teknologi informasi masih dianggap sebagai alat “pengotomasi proses”, yang diharapkan dapat mengurangi proses yang dilakukan secara manual (74%) dibanding sebagai alat yang dapat mengurangi birokrasi.

Dalam konteks partisipasi semua pihak untuk penyusunan kebijakan, teknologi informasi masih dianggap sebagai alat yang mempermudah pengumpulan informasi ( 79,1%) dibanding sebagai alat yang dapat membuka komunikasi dengan pihak luar seperti publik atau instansi lain (52,2%).

Dalam konteks keterbukaan (transparansi) internal, teknologi informasi masih dianggap sebagai sarana penyedia akses (55,2%) dibanding sebagai sarana penyediaan informasi yang lebih spesifik seperti latar-belakang suatu kebijakan misalnya.

Dalam konteks pelaksanaan suatu kebijakan, teknologi informasi masih dilihat sebagai sarana untuk mempercepat pelaporan (83,6%) dibanding sebagai sarana untuk membantu proses monitoring (55,2%).

Dalam konteks peningkatan kualitas suatu kebijakan, teknologi informasi masih dilihat sebagai sarana untuk memperluas sumber informasi dan data (79,1%) dibanding sarana yang dapat menciptakan keterbukaan dalam proses pengambilan keputusan.

2)      Kendala dalam dukungan teknologi informasi untuk pelayanan publik

Saat ini informasi yang dapat diakses oleh publik masih amat terbatas sifatnya, berupa informasi umum mengenai departemen/institusi (67,2%) dan belum berupa informasi yang berkaitan dengan sistem prosedur atau tata cara yang berhubungan dengan pelayanan publik (37,3%). Salah satu yang menyebabkan keterbatasan ini adalah tidak adanya acuan atau panduan di tingkat nasional, seperti yang diharapkan oleh sebagian besar departemen/institusi tersebut (68,7%) dalam bentuk suatu kebijakan yang jelas untuk menyebarkan informasi atau data secara umum kepada publik (71,6%).

Di sisi lain, sebagian besar departemen/institusi melihat belum mapannya dukungan infrastruktur (64,2%) dan kurangnya ketersediaan sumber dana dan sumber daya manusia yang memadai (59,7%) sebagai beberapa kendala yang harus diatasi sebelum pelayanan publik dengan dukungan teknologi informasi dapat ditingkatkan.

Dari sisi dampak positif akan penerapan teknologi informasi dalam pelayanan publik, sebagian besar departemen/institusi lebih mengharapkan adanya peningkatan kinerja organisasinya sendiri dalam bentuk meningkatnya pelayanan dan efisiensi dari birokrasi (85,1%), walaupun sebagian sudah melihat adanya peningkatan dalam aspek transparansi birokrasi (49,3%).

3)      Kendala Infrastruktur teknologi informasi

Kondisi perangkat keras sebagian besar departemen/institusi pemerintah umumnya terdiri dari PC (92,5%) yang tampaknya telah terhubung dalam suatu jaringan lokal (91%). Sebagian besar dari institusi ini telah memiliki hubungan ke Internet melalui ISP (85,1%). Namun demikian, interkoneksi ke Internet ini masih sederhana konfigurasinya; hal ini terlihat dari kecilnya jumlah institusi yang menggunakan perangkat Network Security (46,3%) atau Network Management (35,8%).

Dari sisi perangkat lunak, sebagian besar departemen/institusi pemerintah menggunakan aplikasi office automation, seperti word processing, dll. (80,6%), database management systems (73,1%), dan aplikasi-aplikasi Intranet, seperti Web Publishing (73,1%). Walaupun sebagian besar institusi telah menggunakan komputer untuk fungsi-fungsi yang umum ini, namun demikin masih ada institusi yang sama sekali belum memanfaatkannya.

Dari sisi pengembangan infrastruktur teknologi informasi, departemen/institusi pemerintah masih banyak yang mendapatkan bantuan pihak luar dalam bentuk konsultasi pengembangan (68,7%); hal ini mungkin mengindikasikan masih belum memadainya kemampuan internal dalam merencanakan pengembangan infrastruktur teknologi informasi. Lebih lanjut, sebagian besar institusi menyatakan pola pengembangan infrastrukturnya dilakukan secara terencana (59,7%). Walaupun demikian, cukup banyak pula yang menyatakan pola pengembangannya disesuaikan dengan kondisi keuangan departemen (58,2%).

Dalam hal pengelolaan infrastruktur tersebut, mereka cukup banyak yang bekerja sama dengan organisasi pusatnya (79,1%); tampaknya pola “sentralisasi” masih cukup kuat disini. Suatu bentuk penggunaan informasi secara bersama-sama telah mulai dilakukan, hal ini tampak dari jawaban cukup banyak departemen/institusi (55,2%). Namun demikian, kerja sama ini sebagian besar menghadapi kendala dalam bentuk integrasi data (53,7%) dan integrasi aplikasi (53,7%). Salah satu penyebabnya kemungkinan adalah belum diterapkannya standarisasi (56,7%).

Dari sisi kebutuhan infrastruktur teknologi informasi untuk jangka pendek, sebagian besar departemen/institusi merasakan kebutuhan akan aplikasi dan basis data sebagai kebutuhan utama (55,2%), diikuti oleh perangkat telekomunikasi dan akses jaringan komputer global/nasional serta integrasi dengan organisasi lain yang terkait (43,3%). Sedangkan dari sisi proses/prosedurnya, yang perlu mendapatkan perhatian adalah panduan manajemen dan operasi (61,2%).

4)      Kendala Sumber daya manusia dalam bidang teknologi informasi

Ketersediaan SDM dalam bidang teknologi informasi tampaknya menjadi kendala utama yang dihadapi oleh sebagian besar departemen/institusi pemerintah (70%). Hal ini besar kemungkinannya berkaitan dengan pola pengembangan SDM di bidang teknologi informasi yang kurang menarik minat orang-orang yang berkualitas seperti: a) masalah dengan gaji dan fasilitas yang kurang memadai (55,2%); b) program pengembangan SDM lebih berupa pelatihan internal (89,6%) atau seminar/workshop (67,2%) dibanding memberikan bea siswa misalnya; c) cakupan pekerjaan yang sebagian besar berada pada level “operator” dalam bentuk pemeliharaan data dan aplikasi (82,1%) atau pelatihan pada pemakai (79,1%), walaupun ada juga yang sampai pada level “analis” seperti perancangan aplikasi (68,7%); d) tidak adanya perlakuan khusus (47,8%) baik dalam bentuk insentif maupun jenjang karir.

Sebagian besar departemen/institusi mengharapkan adanya kebijakan yang mengatur struktur dan jenjang karir SDM di bidang teknologi informasi (84,1%) dan juga kebijakan untuk pendidikan teknologi informasi berupa sertifikasi dan akreditasi (59,4%) dalam kebijakan nasional dalam bidang teknologi informasi Menurut Budi Raharjo (PPAU Mikroelektronika ITB) dalam tulisannya Peningkatan Literasi Komputer dan Pemanfaatan Telematika di Lingkungan Pemerintah Daerah mengungkapkan : Masih banyak kendala yang dihadapi dalam rangka mengimplementasikan atau mengaplikasikan Teknologi Informasi pada Pemerintahan Daerah. Salah satu kendala utama yang ada di Indonesia adalah adanya keterbukaan atau transparansi. Tanpa adanya komitmen dari Pemerintah, maka penggunaan Teknologi Informasi akan menjadi sia-sia. Kendala lain yang dihadapi oleh Pemerintah Daerah adalah kurangnya sumber daya manusia (SDM) setempat yang dapat mendukung kegiatan bisnis, ekonomi, dan Pemerintahan Daerah. Masalah ini menjadi sensitif jika dikaitkan dengan masalah seputar prioritas terhadap “putra daerah”. Penerapan Teknologi Informasi dapat membantu Pemerintah Daerah untuk meningkatkan kemampuan putra daerah dengan kemudahan mendapatkan informasi dari mana saja di seluruh dunia. Sebagian bantuan dan konsultasi dapat dilakukan melalui Internet tanpa perlu mendatangkan konsultan asing. Jika dilihat dari sudut pandang ini, maka penerapan Teknologi Informasi secara politis menjadi sangat penting.

Kesimpulan

1. Secara general faktor penting yang mempengaruhi implementasi teknologi informasi secara optimal adalah : budaya, kondisi negara, Infrastruktur dan Sumber Daya Manusia
2. Ketersediaan SDM dalam bidang teknologi informasi tampaknya menjadi kendala utama yang dihadapi oleh sebagian besar departemen/institusi pemerintah
3. Masih banyak kendala yang dihadapi dalam rangka mengimplementasikan atau mengaplikasikan Teknologi Informasi pada Pemerintahan Daerah. Salah satu kendala utama yang ada di Indonesia adalah adanya keterbukaan atau transparansi
4. Implementasi Teknologi Informasi bukan sekedar masalah kecanggihan teknologi atau kemampuan mengalokasikan dana besar, melainkan lebih kepada bagaimana menyiapkan nonteknis dan non keuangan
5. Kendala penerapan Teknologi Informasi di Indonesia

1)      Tidak siap-nya Sumber Daya Manusia di Indonesia untuk mengantisipasi perkembangan Teknologi Informasi

2)      Budaya Organisasi dan Budaya Kerja

Sumber

https://ruhulhusna.wordpress.com/2013/07/28/kendala-penerapan-teknologi-informasi/ 

Kelebihan dan Kekurangan Teknologi Sistem Informasi

Dengan semakin berkembangnya zaman, banyak penemuan-penemuan yang sangat membantu kita dalam melaksanakan aktivitas. salah satunya teknologi informasi dan telekomunikasi yang sering digunakan masyarakat dikarenakan dapat memberikan informasi-informasi yang kita butuhkan dengan tidak memakan waktu banyak serta tanpa dibatasi oleh batas negara. Namun, dari kelebihan-kelebihan teknologi informasi dan telekomunikasi terdapat kekurangan yang tanpa disadari menimbulkan efek-efek yang besar terhadap penggunanya. Berikut 10 Kelebihan dan 10 Kekurangan Teknologi Informasi dan Komunikasi :

Dari Segi Sosial

Kelebihan

• TIK sangat membantu penggunanya untuk berkomunikasi dengan saudara, teman, ataupun banyak orang dengan cara yang mudah serta tanpa dibatasi oleh batas negara  Kekurangan : Dengan semakin seringnya kita berkomunikasi lewat TIK,  kita menjadi malas untuk berjumpa langsung (face to face). Karena sudah terbiasa dengan cara yang lebih mudah.
• TIK memberikan banyak manfaat dibidang informasi yang kita butuhkan

Kekurangan

• Dengan semakin pesatnya TIK dapat memberikan peluang masuknya video yang berbaupornografi, kekerasan serta pornoaksi.

Dari Segi Pendidikan

Kelebihan

• TIK sangat membantu dalam proses pembelajaran dimana segala informasi pendidikan dapat diakses dengan cara lebih mudah dan cepat.

Kekurangan

• Dengan pelayanan TIK yang menawarkan kemudahan didalam proses pembelajaran, membuat kita menjadi malas untuk membaca buku-buku pendidikan. Karena terpengaruh dengan hal-hal yang instan.

Dari Segi Hiburan

Kelebihan

• TIK menawarkan permainan-permainan yang dapat menghilangkan kejenuhan dan dapat menimbulkan strategi didalam berpikir.

Kekurangan

• Dengan terlalu seringnya kita memanfaatkan TIK sebagai bahan hiburan, tidak dapat dipungkiri akan banyak waktu yang terbuang sia-sia. Padahal kita dapat menggunakan waktu tersebut dengan hal-hal yang lebih bermanfaat.

Dari Segi Ekonomi

Kelebihan

• Kita dapat mempergunakan TIK untuk mengadakan transaksi-transaksi bisnis maupun jual-beli dengan mudah dan cepat tanpa dibatasi oleh batas negara.

Kekurangan

• Dengan transaksi melalui TIK, tidak dapat dipungkiri akan terjadi hal-hal yang melanggar aturan seperti transaksi obat terlarang (Narkoba), transaksi perdagangan manusia.

Dari Segi Pemerintahan

Kelebihan

• Dengan TIK, Pemerintah dapat dengan mudah menyampaikan kebijakan program pemerintah kepada masyarakat. Dan masyarakat dengan bebas memberikan masukan terhadap kebijakan pemerintah melalui TIK.

Kekurangan

• Dengan bebasnya masyarakat mengakses situs pemerintah sehingga tidak dapat dipungkiri akan terjadi peluang-peluang untuk melakukan cyber crime seperti pembobolan situs KPU disaat diadakan pemilu.

Dari Segi Media Internet

Kelebihan

• Akses infromasi di internet tidak dibatasi oleh waktu karena dunia maya yang dihadirkan secara global tidak pernah tidur. Dengan kata lain, kita dapat melakukan pencarian informasi melalui internet kapan saja selama 24 jam sehari dan 7 hari seminggu.
• Bergaul di dunia maya melalui website social networking. Situs seperti facebook.com, twitter.com, koprol.com, friendster.com dsb dapat kita manfaatkan untuk menjalin silahturahmi secara online.
• Untuk sebagian orang internet tidak asing di kalangan pemakai internet atau yang lebih di katakan adalah pencinta teknologi.

Kekurangan

• Informasi yang tersedia di internet sangat besar jumlahnya, namun tidak semuanya kita butuhkan.
• Adanya ancaman dari virus-virus yang ada di dunia maya, kadang seseorang sengaja melakukan penyebaran virus supaya para pengguna internet dapat terpengaruh, makanya hati-hatilah ketika anda masuk ke suatu website.
• Dalam Internet banyak Pengaksesan situs - situs yang tidak baik.

Sumber

http://andikaboderingan.blogspot.co.id/

Read More

Penalaran Ketidakpastian

Ketidakpastian

        Ketidakpastian merupakan suatu permasalahan karena mungkin menghalangi kita membuat suatu keputusan yang terbaik. Ketidakpastian dapat dianggap sebagai suatu kekurangan informasi yang memadai untuk membuat suatu keputusan. Teori-teori yang berhubungan dengan ketidakpastian yaitu :
• Probabilitas Klasik
• Probabilitas Bayes
• Teori Hartley yang berdasarkan pada himpunan klasik
• Teori Shanon yang didasarkan pada peluang
• Teori Dempster-Shafer
• Teori Fuzzy Zadeh

Teorema Bayes

Dinamakan Teorema Bayes karena ditemukan oleh Thomas Bayes Teorema Bayes kebalikan dari probabilitas kondisional P(A|B) atau disebut posteriori probability, dimana dalam teorema Bayes : state probabilitas dari kejadian awal diberikan untuk melihat kejadian yang mungkin akan terjadi kemudian.

Bentuk umum Teorema Bayes :
P(Hi|E) = P(EÇHi)
P(EÇHj) = P(E|Hi) P(Hi)
P(E|Hj) P(Hj) = P(E|Hi) P(Hi)
P(E)

Faktor Kepastian

Faktor kepastian merupakan cara dari penggabungan kepercayaan (belief) dan ketidapercayaan (unbelief) dalam bilangan yang tunggal. Dalam certainty theory, data-data kualitatif direpresentasikan sebagai derajat keyakinan (degree of belief).
Tahapan Representasi Data Kualitatif
Tahapan dalam merepresentasikan data-data kualitatif :

1. Kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai dengan metode yang sudah      dibahas sebelumnya. 
2. Kemampuan untuk menempatkan dan mengkombinasikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar.

Dalam mengekspresikan derajat keyakinan digunakan suatu nilai yang disebut certainy factor (CF) untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.
Formulasi Certainy Factor

Dimana :
CF = Certainy Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E.
MB=Measure of Belief (tingkat keyakinan), adalah ukuran kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E.
MD=Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan), adalah kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi fakta E.
E = Evidence (peristiwa atau fakta).
H = Hipotesis (Dugaan).

Teori Dempster-Shafer

Teori Dempster-Shafer adalah suatu teori matematika untuk pembuktian berdasarkan belief functions and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal), yang digunakan untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa. Teori ini dikembangkan oleh Arthur P. Dempster dan Glenn Shafer.

Secara umum Teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval:
[Belief,Plausibility]
Belief
Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence (gejala) dalam mendukung suatu himpunan bagian. Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukan adanya kepastian.

Plausibility
Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai:
Pl(s)= 1 – Bel(¬­­­­­­­­­s)­­­­­­­
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika kita yakin akan –s, maka dapat dikatakan bahwa Bel(¬s)=1, dan Pl(¬s)=0. Plausability akan mengurangi tingkat kepercayaan dari evidence. Pada teori Dempster-Shafer kita mengenal adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan θ dan mass function yang dinotasikan dengan m. Frame ini merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga disebut dengan environtment.
Misalkan: θ = {A, B, C, D, E, F, G, H, I, J}
Dengan :
A = Gagal Ginjal Kronik
B = Kanker Ginjal
C = Pielonefritis
D = Sindroma Nefrotik
E = Hidronefrosis
F = Kanker Kandung Kemih
G = Ginjal Polikista
H = Nefritis Tubulointerstisialis
I = Sistitis
J = Infeksi Saluran Kemih
Mass Function

Sedangkan mass function (m) dalam teori Dempster-Shafer adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence measure sehingga dinotasikan dengan (m). Untuk mengatasi sejumlah evidence pada teori Dempster-Shafer menggunakan aturan yang lebih dikenal dengan Dempster’s Rule of Combination.

Dengan :
m1 (X) adalah mass function dari evidence X
m2 (Y) adalah mass function dari evidence Y
m3(Z) adalah mass function dari evidence Z
κ adalah jumlah conflict evidence

Sumber
http://randomblog1289.blogspot.co.id/2017/01/penalaran.html

Read More

Inferensi dalam logika order pertama

Definisi Proposisi
            Proposisi adalah pernyataan tentang hubungan yang terdapat di antara subjek dan predikat. Dengan kata lain, proposisi adalah pernyataan yang lengkap dalam bentuk subjek-predikat atau term-term yang membentuk kalimat. Kaliimat Tanya,kalimat perintah, kalimat harapan,dan kalimat inversi tidak dapa disebut proposisi. Hanya kalimat berita yang netral yang dapat disebut proposisi. Tetapi kalimat-kalimat itu dapat dijadikan proposisi apabila diubah bentuknya menjadi kalimat berita yang netral.
Jenis-Jenis Proposisi
Proposisi dapat dipandang dari 4 kriteria, yaitu berdasarkan :
• Berdasarkan bentuk
Berdasarkan bentuk dapat dibagi menjadi 2, yaitu :
  Tunggal adalah proposisi yang terdiri dari satu subjek dan satu predikat atau hanya mengandung satu pernyataan.
Contoh :
o Semua petani harus bekerja keras.
o Setiap pemuda adalah calon pemimpin

  Majemuk atau jamak adalah proposisi yang terdiri dari satu subjek dan lebih dari satu predikat.
Contoh :
o Semua petani harus bekerja keras dan hemat.
o Paman bernyanyi dan menari.
Modus Ponen
Modus ponen adalah salah satu cara pengambilan kesimpulan (argumentasi) yang paling sederhana dan dibenarkan secara kaidah logika dan mungkin adalah yang paling sering kita gunakan. Dia bekerja berdasarkan premis kalimat majemuk jika p maka q.
Contoh :
Premis1 : Hewan Mamalia Bernafas dengan paru-paru
Premis2 : Hewan ini adalah hewan mamalia
Kesimpulan : Hewan ini  bernafas dengan paru-paru
Modus ponen ini sangat dekat dengan motode deduktif yang akan dibahas nanti. Dalam contoh di atas, karena kita tahu bahwa ikan paus adalah hewan mamalia, maka melalui deduktif kita bisa simpulkan ikan paus juga bernafas dengan paru-paru. Lebih detilnya silakan baca artikel berikut
Unifikasi
Unifikasi adalah usaha untuk mencoba membuat dua ekspresi menjadi identik (mempersatukan keduanya) dengan mencari substitusi-substitusi tertentu untuk mengikuti peubah-peubah dalam ekspresi mereka tersebut. Unifikasi merupakan suatu prosedur sistematik untuk memperoleh peubah-peubah instan dalam wffs. Ketika nilai kebenaran predikat adalah sebuah fungsi dari nilai-nilai yang diasumsikan dengan argumen mereka, keinstanan terkontrol dari nilai-nilai selanjutnya yang menyediakan cara memvalidasi nilai-nilai kebenaran pernyataan yang berisi predikat. Unifikasi merupakan dasar atas kebanyakan strategi inferensi dalam Kecerdasan Buatan. Sedangkan dasar dari unifikasi adalah substitusi.
Suatu substitusi (substitution) adalah suatu himpunan penetapan istilah-istilah kepada peubah, tanpa ada peubah yang ditetapkan lebih dari satu istilah. Sebagai pengetahuan jantung dari eksekusi Prolog, adalah mekanisme unifikasi.
Aturan-aturan unifikasi :
1. Dua atom (konstanta atau peubah) adalah identik.
2. Dua daftar identik, atau ekspresi dikonversi ke dalam satu buah daftar.
3. Sebuah konstanta dan satu peubah terikat dipersatukan, sehingga peubah menjadi terikat kepada konstanta.
4. Sebuah peubah tak terikat diperssatukan dengan sebuah peubah terikat.
5. Sebuah peubah terikat dipersatukan dengan sebuah konstanta jika pengikatan pada peubah terikat dengan konstanta tidak ada konflik.
6. Dua peubah tidak terikat disatukan. Jika peubah yang satu lainnya menjadi terikat dalam upa-urutan langkah unifikasi, yang lainnya juga menjadi terikat ke atom yang sama (peubah atau konstanta).
7. Dua peubah terikat disatukan jika keduanya terikat (mungkin melalui pengikatan tengah) ke atom yang sama (peubah atau konstanta).
Forward Chaining
Forward chaining merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya. Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan menyatakan konklusi. Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward chaining.
Contoh :
Terdapat 10 aturan yang tersimpan dalam basis pengetahuan yaitu :
R1 : if A and B then C
R2 : if C then D
R3 : if A and E then F
R4 : if A then G
R5 : if F and G then D
R6 : if G and E then H
R7 : if C and H then I
R8 : if I and A then J
R9 : if G then J
R10 : if J then K
Fakta awal yang diberikan hanya A dan E, ingin membuktikan apakah K bernilai benar. Proses penalaran forward chaining terlihat pada gambar dibawah :

Gambar Forward Chaining
Backward Chaining
Menggunakan pendekatan goal-driven, dimulai dari harapan apa yang akan terjadi (hipotesis) dan kemudian mencari bukti yang mendukung (atau berlawanan) dengan harapan kita. Sering hal ini memerlukan perumusan dan pengujian hipotesis sementara. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan cukup dalam, maka gunakan backward chaining.


Contoh :
Seperti pada contoh forward chining, terdapat 10 aturan yang sama pada basis pengetahuan dan fakta awal yang diberikan hanya A dan E. ingin membuktikan apakah K bernilai benar. Proses penalaran backward chaining terlihat pada gambar berikut :

Gambar Backward Chaining

Sumber
http://gofagofaa.blogspot.co.id/2016/12/inferensi-dalam-logika-order-pertama.html

Read More

Representasi Pengetahuan Logika Predikat

Logika Predikat adalah perluasan dari logika proposisi dimana objek yang di bicarakan dapat berupa anggota kelompok. Misalkan P(x) merupakan sebuah pernyataan yang mengandung variabel x dan D adalah sebuah himpunan. Kita sebut P sebuah fungsi proposisi (dalam D) jika untuk setiap x di D, P(x) adalah proposisi. Kita sebut D daerah asal pembicaraan (domain of discourse) dari P.

A.      FUNGSI FUNGSI LOGIKA PREDIKAT

Berikut ini beberapa contoh fungsi proposisi:

1.       n² + 2n adalah bilangan ganjil, dengan daerah asal himpunan bilangan bulat.

2.       x² – x – 6 = 0, dengan daerah asal himpunan bilangan real.

3.       Seorang pemain bisbol memukul bola melampaui 300 pada tahun 1974, dengan daerah asal himpunan pemain bisbol.

Sebuah predikat seringkali menyatakan sebuah hubungan relasional antara: konstanta, variabel dan fungsi.

B.      LOGIKA DAN SET ORDER PERTAMA

Logika Predikat Order Pertama disebut juga kalkulus predikat, merupakan logika yang digunakan untuk merepresentasikan masalah yang tidak dapat direpresentasikan dengan menggunakan proposisi. Logika predikat dapat memberikan representasi fakat-fakta sebagai suatu pernyataan yang mapan (well form).

Logika orde pertama adalah sistem resmi yang digunakan dalam matematika , filsafat ,linguistik , dan ilmu komputer . Hal ini juga dikenal sebagai orde pertama predikat kalkulus, semakin rendah kalkulus predikat, teori kuantifikasi, dan logika predikat. Logika orde pertama dibedakan dari logika proposisional oleh penggunaan variabel terukur .

Syarat-syarat symbol dalam logika predikat :

·         himpunan huruf, baik huruf kecil maupun huruf besar dalam abjad.

·         Himpunan digit (angka) 0,1,2,…9

·         Garis bawah “_”

·         Symbol-simbol dalam logika predikat dimulai dengan sebuah huruf dan diikuti oleh sembarang rangkaian karakter-karakter yang diijinkan.

·         Symbol-simbol logika predikat dapat merepresentasikan variable, konstanta, fungsi atau predikat

Logika Predikat Order Pertama terdiri dari :

Konstanta: objek atau sifat dari semesta pembicaraan. Penulisannya diawali dengan huruf kecil, seperti : pohon, tinggi. Konstanta true(benar) dan false(salah) adalah symbol kebenaran (truth symbol).

Variable : digunakan untuk merancang kelas objek atau sifat-sifat secara umum dalam semesta pembicaraan. Penulisannya diawali dengan huruf besar, seperti : Bill, Kate.

Fungsi : pemetaan (mapping) dari satu atau lebih elemen dalam suatu himpunan yang disebut domainfungsi ke dalam sebuah elemen unik pada himpunan lain yang disebut rangefungsi. Penulisannya dimulai dengan huruf kecil. Suatu ekspresi fungsi merupakan symbol fungsi yang diikuti argument.

Argument :elemen-elemen dari fungsi, ditulis diapit tanda kurung dan dipisahkan dengan tanda koma.

Predikat: menamai hubungan antara nol atau lebih objek dalam semesta pembicaraan. Penulisannya dimulai dengan huruf kecil, seperti : equals, sama dengan, likes, near.

Contoh kalimat dasar :

teman(george,allen)

teman(ayah_dari(david),ayah_dari(andrew))

dimana:

argument : ayah_dari(david) adalah george

argument : ayah_dari(andrew) adalah allen

predikat : teman

C.      QUANTIFIER UNIVERSAL

Dalam logika predikat , quantifieri universal merupakan jenis quantifier , sebuah konstanta logis yang ditafsirkan sebagai “diberi” atau “untuk semua”. Ini mengungkapkan bahwa fungsi proposisi dapat dipenuhi oleh setiapanggota dari domain wacana. Dalam istilah lain, itu adalah predikasi dari properti atau hubungan dengan setiap anggota domain. Ini menegaskanbahwa predikat dalam lingkup dari quantifier universal benar dari setiap nilai dari variabel predikat .

Hal ini biasanya dilambangkan dengan berbalik A (∀) operator logika simbol, yang bila digunakan bersama-sama dengan variabel predikat, disebut quantifier universal  (“∀x”, “∀ (x)”, atau kadang-kadang dengan “(x) “saja). Kuantifikasi Universal berbeda dari kuantifikasi eksistensial (“ada ada”), yang menegaskan bahwa properti atau relasi hanya berlaku untuk setidaknya satu anggota dari domain.

Contoh 1 :

(∀x) (x + x = 2x)

“untuk setiap x (dimana x adalah suatu bilangan), kalimat x + x = 2x adalah benar.”

Contoh 2 :

(∀x) (p) (Jika x adalah seekor kelinci -> x adalah binatang).

Kebalikan kalimat “bukan kelinci adalah binatang” ditulis :

(∀x) (p) (Jika x adalah seekor kelinci -> ~x adalah binatang)

dan dibaca :

– “setiap kelinci adalah bukan binatang”

“semua kelinci adalah bukan binantang”

D.      QUANTIFIER EXISTENSIAL

Dalam logika predikat , suatu quantifier eksistensial adalah jenis quantifier , sebuah konstanta logis yang ditafsirkan sebagai “ada ada,” “ada setidaknya satu,” atau “untuk beberapa.” Ini mengungkapkan bahwa fungsi proposisi dapat dipenuhi oleh setidaknya satu anggota dari domain wacana . Dalam istilah lain, itu adalah predikasi dari properti atau hubungan dengan setidaknya satu anggota dari domain. Ini menegaskan bahwa predikat dalamlingkup dari quantifier eksistensial adalah benar dari setidaknya satu nilai darivariabel predikat .

Hal ini biasanya dilambangkan dengan E berubah (∃) operator logika simbol, yang bila digunakan bersama-sama dengan variabel predikat, disebut quantifier eksistensial (“∃x” atau “∃ (x)”) Kuantifikasi eksistensial.

Contoh 1 :

(∃x) (x . x = 1)

Dibaca : “terdapat x yang bila dikalikan dengan dirinya sendiri hasilnya sama dengan 1.”

Contoh 2 :

(∃x) (panda(x) ∧ nama(Clyde))

Dibaca : “beberapa panda bernama Clyde”.

Contoh 3 :

(∀x) (jerapah(x) -> berkaki empat(x))

Dibaca : “semua jerapah berkaki empat”.

Universal quantifier dapat diekspresikan sebagai konjungsi.

(∃x) (jerapahh(x) ∧ berkaki tiga(x))

Dibaca : “ada jerapah yang berkaki tiga”

Existensial quantifier dapat diekspresikan sebagai disjungsi dari

urutan ai. P(a1) ∨ P(a2) ∨ P(a3) …∨ P(aN)

E.       RESOLUSI LOGIKA PREDIKAT

Resolusi pada logika predikat pada dasarnya sama dengan resolusi pada logika proposisi, hanya saja ditambah dengan unifikasi.Pada logika predikat, prosedur untuk membuktikan pernyataan P dengan beberapa pernyataan F yang telah diketahui, dengan menggunakan resolusi, dapat dilakukan melalui algoritma sebagai berikut :

1.       Konversikan semua proposisi F ke bentuk klausa

2.       Negasikan P, dan konversikan hasil negasi tersebut ke bentuk klausa.Tambahkan   kehimpunan klausa yang telah ada pada langkah

3.       Kerjakan hingga terjadi kontradiksi atau proses tidak mengalami kemajuan :

Seleksi 2 klausa sebagai klausa parent

Bandingkan (resolve) secara bersama-sama. Klausa hasil resolve tersebut  resolvent. Jika ada pasangan literal T dan ¬T2 sedemikian hingga keduanya dapat dilakukan unifikasi, maka salah satu T1 dan T2 disebut sebagai complementary literal. Jika ada lebih dari 1 complementary literal, maka hanya sepasang yang dapat meninggalkan resolvent

Jika resolvent berupa klausa kosong, maka ditemukan kontradiksi. Jika tidak, tambahkan ke himpunan klausa yang telah ada

Contoh kasus :

Misalkan terdapat pernyataan-pernyataan sebagai berikut :

1.       Fajar adalah seorang mahasiswa

2.       Fajar masuk Jurusan Elektro

3.       Setiap mahasiswa elektro pasti mahasiswa Teknik

4.       Kalkulus adalah matakuliah yang sulit

5.       Setiap mahasiswa teknik pasti akan suka kalkulus atau akan membencinya

6.       Setiap mahasiswa pasti akan suka terhadap suatu matakuliah

7.       Mahasiswa yang tidak pernah hadir pada kuliah matakuliah sulit, maka mereka pasti tidak suka terhadap matakuliah tersebut

8.       Fajar tidak pernah hadir kuliah matakuliah kalkulus

Maka harus terlebih dahulu diubah ke dalam bentuk klausa sebagai berikut :

1.       Mahasiswa (Fajar)

2.       Elektro (Fajar)

3.       Elektro (x1) v Teknik (v1)

4.       Sulit (Kalkulus)

5.       Teknik (x2) v suka (x2, Kalkulus) v benci (x2, Kalkulus)

6.       Suka (x3, f1 (x3))

7.       Mahasiswa (x4) v ¬ sulit (y1) v hadir (x4, y1) v ¬ suka (x4, y1)

8.       Hadir (Fajar, Kalkulus)

Referensi

https://ismailakbar12.wordpress.com/2015/06/25/makalah-artifical-intellegent-representasi-pengetahuan/

http://pakarbelajar.blogspot.co.id/2009/08/5-fungsi-predikat-dan-kalimat.html

http://afifrahma.blogspot.co.id/2013/01/resolusi-untuk-logika-predikat.html

Read More

Representasi Pengetahuan Logika Proporsi

Logika dan Set

Representasi pengetahuan dengan symbol logika merupakan bagian dari penalaran eksak.

Bagian yang paling penting dalam penalaran adalah mengambil kesimpulan dari premis.

Logika dikembangkan oleh filusuf Yunani, Aristoteles (abad ke 4 SM) didasarkan pada silogisme, dengan dua premisdan satu konklusi.

Contoh :

Premis : Semua laki-laki adalah makhluk hidup

Premis : Socrates adalah laki-laki

Konklusi : Socrates adalah makhluk hidup

Cara lain merepresentasikan pengetahuan adalah dengan Diagram Venn. 

 

Diagram Venn merepresentasikan sebuah himpunan yang merupakan kumpulan objek.

Objek dalam himpunan disebut elemen.

A ={1,3,5,7}

B = {….,-4,-2,0,2,4,…..}

C = {pesawat, balon}

Symbol epsilon εmenunjukkan bahwa suatu elemen merupakan anggota dari suatu himpunan, contoh : 1 εA . Jika suatu elemen bukan anggota dari suatu himpunan maka symbol yang digunakan ∉, contoh : 2 ∉A.

Jika suatu himpunan sembarang, misal X dan Y didefinisikan bahwa setiap elemen X merupakan elemen Y, maka X adalah subset dari Y, dituliskan : X ⊂ Y atau Y ⊃ X.

Operasi-operasi Dasar dalam Diagram Venn:

Interseksi (Irisan)

 

C = A ∩B

C = {x ∈ U | (x ∈ A) ∧(x ∈ B)}

Dimana : ∩ menyatakan irisan himpunan| dibaca “sedemikian hingga”∧operator logika AND

Union (Gabungan) 

 

C = A ∪ B

C = {x ∈ U | (x ∈ A) ∨(x ∈ B)} 

Dimana : ∪ menyatakan gabungan himpunan∨operator logika OR

Komplemen

 

A’ = {x ∈ U | ~ (x ∈ A) } 

Dimana : ’ menyatakan komplemen himpunan

~ operator logika NOT

Operator Logika

Operator logika yang digunakan :

 

Kondisional merupakan operator yang analog dengan production rule.

Contoh 1 :

“ Jika hujan turun sekarang maka saya tidak pergi ke pasar”

Kalimat di atas dapat ditulis : p → q

Dimana : p = hujan turun

q = saya tidak pergi ke pasar

Contoh 2 :

p = “Anda berusia 21 atau sudah tua”

q = “Anda mempunyai hak pilih”

Kondisional p → q dapat ditulis/berarti :

 

Tautologi, Kontradiksi dan Contingent

Tautologi : pernyataan gabungan yang selalu bernilai benar.

Kontradiksi : pernyataan gabungan yang selalu bernilai salah.

Contingent : pernyataan yang bukan tautology ataupun kontradiksi.

Tabel Kebenaran untuk logika konektif :

 

Tabel kebenaran untuk negasi konektif : 

 

Resolusi Logika Proposisi

Resolusi merupakan suatu teknik pembuktian yang lebih efisien, sebab fakta-fakta yang akan dioperasikan terlebih dahulu dibawa ke bentuk standar yang sering disebut dengan nama klausa. Pembuktian suatu pernyataan menggunakan resolusi ini dilakukan dengan cara menegasikan pernyataan tersebut, kemudian dicari kontradiksinya dari pernyataan-pernyataan yang sudah ada.

Resolusi adalah suatu aturan untuk melakukan inferensi yang dapat berjalan secara efisien dalam suatu bentuk khusus conjunctive normal form (CNF). Pada logika proposisi, prosedur untuk membuktikan proposisi P dengan beberapa aksioma F yang telah diketahui, dengan menggunakan resolusi.

Algoritma resolusi :

(1) Konversikan semua proposisi F ke bentuk CNF.

(2) Negasikan P, dan konversikan hasil negasi tersebut ke bentuk klausa. Tambahkan ke himpunan klausa yang telah ada pada langkah 1.

(3) Kerjakan hingga terjadi kontradiksi atau proses tidak mengalami kemajuan :

a. Seleksi 2 klausa sebagai klausa parent.

b. Bandingkan (resolve) secara bersama-sama. Klausa hasil resolve tersebut dinamakan resolvent. Jika ada pasangan literal L dan ￢L, eliminir dari resolvent.

c. Jika resolvent berupa klausa kosong, maka ditemukan kontradiksi. Jika tidak, tambahkan ke himpunan klausa yang telah ada.

Contoh :

Diketahui basis pengetahuan (fakta-fakta yang bernilai benar) sebagai berikut:

1. P

2. (P ∧ Q) → R

3. (S ∨ T) → Q

4. T

Buktikanlah kebenaran R!

Pertama-tama kita harus ubah dulu keempat fakta di atas menjadi bentuk CNF. Konversi ke CNF dapat dilakukan sebagai berikut:

 

Kemudian kita tambahkan kontradiksi pada tujuannya, R menjadi ￢R sehingga fakta-fakta (dalam bentuk CNF) dapat disusun menjadi:

1. P

2. ￢P ∨ ￢Q ∨ R

3. ￢S ∨ Q

4. ￢T ∨ Q

5. T

6. ￢R

Dengan demikian resolusi dapat dilakukan untuk membuktikan R sebagaimana terlihat pada Gambar berikut: 

  

Contoh apabila diterapkan dalam kalimat:

P : Andi anak yang cerdas.

Q : Andi rajin belajar.

R : Andi akan menjadi juara kelas.

S : Andi makannya banyak.

T : Andi istirahatnya cukup.

Kalimat yang terbentuk (basis pengetahuan) menjadi :

1. P : Andi anak yang cerdas.

2. (P ∧ Q) → R : Jika Andi anak yang cerdas dan Andi rajin belajar, maka Andi akan menjadi juara kelas.

3. (S ∨ T) → Q : Jika Andi makannya banyak atau Andi istirahatnya cukup, maka Andi rajin belajar.

4. T : Andi istirahatnya cukup.

Setelah dilakukan konversi ke bentuk CNF, didapat:

1. P : Andi anak yang cerdas.

2. ￢P ∨ ￢Q ∨ R : Andi tidak cerdas atau Andi tidak rajin belajar atau Andi akan menjadi juara kelas.

3. ￢S ∨ Q : Andi tidak makan banyak atau Andi rajin belajar.

4. ￢T ∨ Q : Andi tidak cukup istirahat atau Andi rajin belajar.

5. T : Andi istirahatnya cukup.

6. ￢R : Andi tidak akan menjadi juara kelas.

Pohon aplikasi resolusi untuk kejadian di atas sebagai berikut :

  

Referensi

https://www.google.com/urlsa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=0ahUKEwiXmuvjqq3QAhXKvY8KHeS_DkIQFgggMAE&url=http%3A%2F%2Fsupriyan.staff.gunadarma.ac.id%2FDownloads%2Ffiles%2F11876%2F5RepresentasiPengetahuanLOGIKA.pdf&usg=AFQjCNGz5Owl96L1dlKqejEc6y8TDVqwow&sig2=gRnlDxO13L9iVOCNTbmG3g&cad=rjaslametgo-blog.blogspot.com/2016/01/resolusi-logika-proposisi.html

Read More