SIP - SISTEM INFORMASI PSIKOLOGI - PART 2

#SIP- SISTEM  INFORMASI 

PSIKOLOGI 
part II

#SIP - CBIS (computer based information system) 

1.     CBIS (computer based information system)

                  a.       Definisi

Computer Based Information System (CBIS) adalah seperangkat perangkat keras, perangkat lunak, database, jaringan, manusia dan prosedur yang dikonfigurasi untuk mengumpulkan, memanipulasi, menyimpan, dan memproses data menjadi informasi. Mengambil data mentah sebagai input, mengolahnya, dan menghasilkan informasi sebagai output. CBIS juga menggunakan teknologi komputer dan telekomunikasi untuk menjadi informasi. (Anita Goel, 2010).

Menurut Ralph M. Stair & George W. Reynolds (2016) Computer Based Information System (CBIS) (sistem informasi berbasis komputer) adalah seperangkat perangkat keras, perangkat lunak, database, jaringan, orang, dan prosedur yang dikonfigurasi untuk mengumpulkan, memanipulasi, menyimpan, dan mengolah data menjadi informasi.

CBIS Sebenarnya mengacu pada sistem informasi yang dikembangkan berbasis teknologi komputer yang memuat hardware + software + people + procedures + information yang mana digunakan sebagai mengolah data menjadi informasi (Hanif Al Fatta, 2007).

Berdasarkan definisi diatas dapat disimpulkan bahwa Computer Based Information System (CBIS) adalah seperangkat perangkat keras yang dikonfigurasi untuk mengumpulkan, memanipulasi, menyimpan, dan mengolah suatu data menjadi suatu informasi yang berguna yang mana informasi yang digunakan menjadikan informasi dalam bentuk output.

     Komponen dari CBIS, meliputi:

1. Hardware; perangkat komputer seperti keyboard, monitor, prosesor, dan printer, yang digunakan untuk melakukan aktivitas input, pengolahan dan keluaran.
2. Software; program komputer yang mengatur pengoperasian komputer.
3. Database; kumpulan data yang terorganisir, terdiri dari dua atau lebih file data terkait.
4. People; mereka yang bekerja dengan CBIS. Orang adalah elemen terpenting di sebagian besar CBIS.
5. Procedures; strategi, kebijakan, metode, dan aturan untuk menggunakan CBIS.
6. Telecommunication, Networkand Internet; Telekomunikasi dan jaringan digunakan untuk menghubungkan komputer dan perangkat komputer di gedung, kota, negara atau di seluruh dunia untuk memungkinkan komunikasi elektronik. Internet adalah jaringan komputer terbesar di dunia, yang merupakan interkoneksi jaringan. World Wide Web (WWW) adalah sistem dengan standar yang berlaku secara universal untuk menyimpan, mengambil, memformat, dan menampilkan informasi di lingkungan jaringan.

Alasan pengembangan sistem informasi berbasis komputer adalah untuk menciptakan perubahan. Sistem yang selama ini dikerjakan secara manual akan diganti dengan sistem komputerisasi, yang diyakini dapat berfungsi lebih baik dan akurat.

Komputer di sisi yang lain dapat membantu terlaksananya proses penyajian informasi. Jadi modelcomputerbasedinformationsystem CBIS) telah menjadi suatu pilihan terbaik dalam pengolahan data, khususnya untuk bidang bisnis. Suatu model dari CBIS sebenarnya mengacu pada evolusi sistem informasi yang berbasiskan komputer yang tahapannya memperlihatkan perkembangan kemajuan teknologi sistem informasi sekaligus pemanfaatannya oleh orang-orang yang berkepentingan dalam perusahaan.

b.    EVOLUSI  CBIS

              Daur hidup CBIS jika dipaparkan secara ringkas, yaitu  Pengolahan data perusahaan diaplikasikan oleh AIS (Accounting Information System) atau ada yang mengistilahkan dengan TPS (Transaction Processing System), hasilnya digunakan oleh pejabat di tingkat bawah. Hasil pengolahan ini dapat diolah lagi dengan aplikasi MIS (Management Information System) yang hasilnya dapat digunakan oleh manajer secara umum, Kadang-kadang manajer dihadapkan pada kondisi harus mengambil keputusan suatu masalah tertentu yang polanya semi terstruktur, informasi dari MIS dapat digunakan oleh aplikasi DSS (Decision Support System) untuk membantu manajer dalam hal pengambilan keputusan tadi. Pada saat DSS berkembang, berkembang pula aplikasi komputer yang disebut OA (Office Automation) yang memudahkan komunikasi dan meningkatkan produktivitas di antara para manajer dan pekerja kantor melalui penggunaan alat-alat elektronik. Saat ini, sedang berlangsung perkembangan komputer untuk dapat menerapkan Al (Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan.

     1)      Tahap pertama - AIS (Accounting Information System)  

         Aplikasi AIS yang menggunakan komputer hanya bersifat pengolahan data perusahaan secara sederhana, di mana informasi untuk manajemen masih merupakan produk sampingan. Accounting Information System atau Transaction Processing System (TPS) adalah sistem informasi terkomputerisasi yang dikembangkan untuk memproses sejumlah besar data untuk transaksi bisnis rutin (Hanif Al Fatta, 2007).

McLeod dan Schell (2007) mengatakan sistem komputer yang pertama kali dikembangkan adalah Electronic Data Processing (EDP) kemudian muncullah Accounting Information System (AIS) dan sekarang disebut dengan istilah Transaction Processing System (TPS). TPS merupakan sebuah sistem komputer yang di design untuk mengolah transaksi yang tidak hanya terbatas pada database atau file system namun juga melakukan pengolahan beberapa operasi transaksi dimana semua transaksi harus berhasil atau semua transaksi harus dibatalkan. Sebagai contoh adalah pengolahan data transaksi bank yang melayani nasabah hampir di seluruh Indonesia.

 Menurut Hanif Al Fatta (2007), hal- hal yang bisa dilakukan dalam sistem ini meliputi:

1. Mengotomasi penanganan data-data aktifitas bisnis dan transaksi, yang bisa dianggap sebagai kejadian diskrit dalam kehidupan organisasi.
2. Menangkap data dari setiap transaksi.
3. Memverifikasi transaksi untuk diterima atau ditolak.
4. Menimpa transaksi yang telah divalidasi untuk pengumpulan data berikutnya.
5. Menghasilkan laporan untuk menyediakan rangkuman dari setiap transaksi.
6. Memungkinkan memindah transaksi dari satu proses ke proses yang lainnya untuk menangani seluruh aspek bisnis.

Berdasarkan beberapa paparan mengenai AIS (Accounting Information System) dapat disimpulkan bahwa suatu sistem informasi terkomputerisasi pada tahapan utama yang tujuan utama nya dikembangkan untuk dapat memproses data dalm jumlah yang besar untuk kepentingan transaksi bisnis rutin. pada sistem ini terdapat hal-hal yang dapat dilakukannya yaitu diantaranya mengotomasi penanganan data-data aktifitas bisnis dan transaksi, menangkap data dari setiap transaksi, memverifikasi transaksi, menghasilkan laporan, memindah transaksi dari satu proses ke proses yang lain.

     2)        Tahap kedua - MIS (Management Information System)

          Menurut Hanif Al Fatta (2007) Management Information System (MIS) adalah sebuah sistem informasi pada level manajemen yang berfungsi untuk membantu perencanaan, pengendalian dan pengambilan keputusan dengan menyediakan resume rutin dan laporan-laporan tertentu. SIM mengambil data mentah dari TPS dan mengubahnya menjadi kumpulan data yang lebih berarti yang dibutuhkan manageruntuk menjalankan tanggung jawabnya. Untuk mengembangkan suatu SIM, diperlukan pemahaman yang baik tentang informasi apa saja yang dibutuhkan manager dan bagaimana mereka menggunakan informasi tersebut.

Konsep MIS menghendaki bahwa aplikasi komputer mempunyai tujuan utama untuk menyajikan informasi manajemen. MIS merupakan suatu sumber daya organisasi yang menyediakan informasi pemecahan masalah bagi sekelompok manager secara umum yang mewakili suatu unit organisasi seperti suatu tingkat manajemen atau suatu area fungsional.

Dapat disimpulkan bahwa Management Information System (MIS) adalah suatu sistem informasi yang pada level manajemennya dapat berfungsi sebagai membantu perencanaan, pengendalian dan pengambilan keputusan dengan menyediakan resume rutin dan laporan-laporan tertentu dalam pengerjaannya.

      3)           Tahap ketiga - DSS (Decision Support System)

            Decision Support System (DSS) adalah sistem informasi pada level manajemen dari suatu organisasi yang mengkombinasikan data dan model analisis canggih atau peralatan data analisis untuk mendukung pengambilan yang semi terstruktur dan tidak terstruktur. DSS dirancang untuk membantu pengambilan keputusan organisasional. DSS merupakan sistem penghasil informasi yang ditujukan pada suatu masalah tertentu yang harus dipecahkan oleh manajer serta mengambil keputusan. Jadi DSS dapat mendukung satu orang manajer sekalipun dengan masalahnya sendiri-sendiri (Hanif Al Fatta, 2007).

Contoh lain dari Decision Support System misalnya pengolahan data 10 Sales terbaik, 10 produk yang paling laku dipasaran, 10 proyek yang menggunakan biaya operasionalterbesar dan lain sebagainya.

Menurut Hanif Al Fatta (2007), DSS biasanya tersusun dari:

1. Database (bisa diekstraksi dari TPS/MIS).
2. Model grafis atau matematis, yang digunakan untuk proses bisnis.
3. Antarmuka pengguna, yang digunakan oleh pengguna untuk berkomunikasi dengan DSS.

Dapat disimpulkan bahwa Decision Support System (DSS) itu mengkombinasikan data dan model analisis canggih atau peralatan data analisis untuk mendukung pengambilan yang semi terstruktur dan tidak terstruktur. Seperti pengolahan data 10 daftar terbaik.

     4)           Tahap keempat - OA (Office Automation)

          Virtual Office System merupakan pengembangan dari Office Automation System yaitu mesin komputer (hardware) dan software yang digunakan untuk membuat, mengumpulkan, menyimpan memanipulasi dan menyebarkan informasi untuk kebutuhan perkantoran (perusahaan) secara digital untuk mengerjakan tugas-tugas perusahaan guna mencapai tujuan yang telah ditetapkan.

Menurut Husein Umar (2000) aplikasi OA memudahkan komunikasi dan meningkatkan produktivitas di antara manajer dan pekerja kantor melalui penggunaan alat-alat elektronik, seperti modem, fax, word processing, e-mail, dan desktop publishing.

McLeod dan Schell (2007) berpendapat bahwa cikal bakal office automation yaitu berawal dari sebuah aplikasi yang disebut word processing yang menggunakan jaringan-jaringan komunikasi elektronik, namun sekarang office automation lebih mengarah kepada personal productivity system, dimana seseorang bisa menggunakan alat-alat elektronik untuk melakukan manajemen dan membantu mengerjakan tugas-tugas pribadi (bisnis) mereka. Sebagai contoh Personal Data Assistant (PDA) adalah alat elektronik yang digunakan untuk melakukan manajemen email, address book, data-data bisnis lain dan sebagainya.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa Office Automation System ialah mesin komputer (hardware) dan software yang digunakan untuk membuat, mengumpulkan, menyimpan memanipulasi dan menyebarkan informasi untuk kebutuhan perkantoran (perusahaan) secara digital untuk mengerjakan tugas-tugas perusahaan guna mencapai tujuan yang telah ditetapkan.

     5)       Tahap kelima - Expert System dan Artificial Intelligence (ES &AI)

           Tahap ini berfokus pada konsultasi dengan berkembangnya kecerdasan buatan (AI) dan adanya sistem pakar (expert systems) yaitu sistem yang menyediakan layanan  seperti layaknya seorang konsultan manajemen.

Expert System (ES) adalah representasi pengetahuan yang menggambarkan cara seorang ahli dalam mendekati suatu masalah. ES lebih berpusat pada bagaimana mengodekan dan memanipulasi pengetahuan dari informasi (misalnya aturan if .. then) (Hanif Al Fatta, 2007).

Ide dasar kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah bahwa komputer dapat diprogram untuk melaksanakan sebagian penalaran logis yang sama seperti manusia. Bagian khusus dari Al adalah Sistem Pakar (Expert System). Sistem pakar merupakan suatu sistem yang berfungsi sebagai seorang spesialis dalam satu area fungsional. Sebagai contoh, sistem pakar dapat menyediakan sebagian bantuan yang sama seperti yang diberikan oleh seorang konsultan manajemen.

Menurut Hanif Al Fatta (2007), adapun cara kerja ES sebagai berikut:

1. Pengguna berkomunikasi dengan sistem menggunakan dialog interaktif.
2. ES menanyakan pertanyaan (yang akan ditanyakan seorang pakar) dan pengguna memberikan jawaban.
3. Jawaban digunakan untuk menentukan aturan mana yang dipakai dan ES sistem menyediakan rekomendasi berdasarkan aturan yang telah disimpan.
4. Seorang knowledgeengineer bertanggung jawab pada bagaimana melakukan akuisisi pengetahuan, sama seperti seorang analis tetapi dilatih untuk menggunakan teknik yang berbeda.

     Informasi berguna bagi para pengambil keputusan di setiap tingkat dalam organisasi. Sistem informasi berbasis komputerberkewajiban untuk menyediakan informasi.Dalam rangka riset pemasaran, perolehan informasi internal perusahaan paling tidak dapat ditunjang oleh peran CBIS khususnya MIS. Oleh karenanya MIS dalam perusahaan hendaknya dapat terlaksana dengan baik.

Berdasarkan paparan mengenai Expert System dan Artificial Intelligence (ES &AI) adalah AI itu menjelaskan bahwa komputer dapat diprogram untuk melaksanakan sebagian penalaran logis yang sama seperti manusia. Bagian khusus dari Al adalah Sistem Pakar (Expert System). Apabila ES lebih berpusat pada bagaimana mengodekan dan memanipulasi pengetahuan dari informasi

2.    DATA

Data terdiri atas unsur fakta (pendapat atau komentar) yang menggambarkan beberapa objek atau kejadian. Data dapat diletakkan sebagai barisan angka atau teks.Contoh data adalah data mengenai jumlah jam kerja masing-masing karyawan perusahaan. Ketika data ini diproses/ diolah, data dapat diubah ke bentuk informasi.

       a.       Hirarki  Data

Menurut Sri Mulyani (2016) Hirarki data merupakan pengorganisasian data menjadi hirarki-hirarki atau tingkatan tertentu. Pengorganisasian ini ditujukan agar data bisa diatur dengan baik sehingga bisa menghasilkan suatu informasi yang baik pula.

Data bisa diorganisasikan menjadi 6 tingkatan menurut Sri Mulyani (2016) yaitu:

1. Bit, adalah unit terkecil dari data yang di representasikan dengan nilai 0 dan 1, dimana nilai 0 berarti tidak mempunyai arus listrik sedangkan 1 mempunyai arus listrik.
2. Byte, adalah kumpulan dari bit-bit yang membentuk suatu karakter.
3. Field (elemen data), adalah kumpulan karakter yang membentuk sekelompok data atau angka.
4. Record, adalah sekumpulan field yang saling berhubungan.
5. File, adalah kumpulan record yang berlubungan dengan objek tertentu.
6. Database, adalah kumpulan data yang tersimpan ke dalam file-file.

Berikut adalah ilustrasi dari hirarki data

Dapat disimpulkan bahwa hierarki data ditujukan agar data bisa diatur dengan baik sehingga bisa menghasilkan suatu informasi yang baik juga. sementara itu 6 tingkatannya yaitu Bit, byte, field, record, file, database.

      b.         Penyimpanan Data Sekunder (DASD/SASD)

Menurut Feri Sulianta (2008) Storage Device atau media penyimpanan, istilah ini mengacu pada media penyimpanan sekunder (Secondary Storage Device). Data disimpan dalam sebuah komponen yang disebut media penyimpanan (storage media). Perangkat keras untuk menulis data ke dalam media penyimpanan tersebut dan membacanya dari media penyimpanan disebut dengan alat penyimpanan (storage device) (Feri Sulianta, 2008).

Secondary Storage (Auxiliary Storage) merupakan tempat penyimpanan luar (external memory) karena tempat penyimpanan tersebut terpisah dari komputer itu sendiri yang biasa digunakan untuk menyimpan data dan program dalam bentuk semi permanen. Secondary Storage ini umumnya disebut dengan storage saja. 

Tujuan utama storage (secondary storage) menurut Feri Sulianta (2008) di antaranya sebagai berikut:

1. Menyimpan data dan program secara lebih permanen dan tidak tergantung pada aliran listrik karena informasi yang disimpan di memory (istilah yang umum digunakan untuk primary storage), khususnya RAM bersifat volatile (informasi akan hilang jika listrik mati).
2. Alat pendistribusian, yaitu memindahkan data dan program dari satu komputer ke komputer yang lain.
3. Sebagai cadangan (backup), guna mengamankan data yang telah dimiliki.

Ada banyak istilah yang mengacu pada media penyimpanan sekunder menurut Feri Sulianta (2008), antara lain:

1. Mass Storage
2. Simpanan Luar
3. AuxiliaryStorage
4. Permanen Storage
5. BackingStorage
6. Computer Data Bank

Secondary Storage umumnya digolongkan ke dalam dua bagian menurut Feri Sulianta (2008), yaitu:

1. Sequential Access Storage Device (SASD) : prosesnya lambat karena untuk mencari data tertentu harus selalu dimulai dari awal. Contoh: magnetictape. Sudah jarang dipakai, umumnya hanya untuk backup, karena murah dan kapasitas yang besar.

Data yang tersimpan dalam unit penyimpanan akses sekuensial dapat diakses oleh prosesor secara berurutan, yaitu untuk mengakses record ke 1000, ia harus membaca dari 999 record sebelumnya. SASD adalah perangkat penyimpanan akses berurutan. Perangkat ini menyimpan data pada medan magnetik (Feri Sulianta, 2008).

  2.    Direct Access StorageDevice (DASD).

Prosesnya lebih cepat dibanding SASD, karena untuk mengambil data tertentu tidak perlu dicari dari awal berurutan menurut Hitesh Gupta (2011) Terdiri dari:

a. Magnetic Disk: menggunakan medan magnet, contoh floppydisk (disket) dan harddisk.

b.   Optical Disk: menggunakan sinar leser, contohnya CD-ROM.

Data yang tersimpan di unit penyimpanan akses langsung dapat diakses oleh prosesor secara langsung, yaitu untuk mengakses record ke-1000, DASD dapat memposisikan dirinya secara langsung di atas 1000record. Data yang tersimpan dalam disk bisa langsung diakses. Setiap disk memiliki direktori dari apa yang tersimpan dalam disk. Direktori berisi nama file dan alamat disk (lokasi penyimpanan), bila data dibutuhkan oleh prosesor, baca / tulis dari diskdrive mengidentifikasi alamat disk dari file data tersebut dan bergerak ke jalur yang ditentukan. dan kemudian ke sektor yang tepat, dimana data disimpan (Hitesh Gupta, 2011). Media penyimpanan yang cukup populer lainnya: CD-ROM, DVD (Digital Versatile Disc), FMD (Fluorescent Multilayer Disc), Mo-Disc (Magneto Optical Disc).

Berdasarkan penjelasan diatas dapat disimpulkan bahwa penyimpanan data sekunder (DASD/SASD) merupakan tempat penyimpanan luar (external memory) karena tempat penyimpanan tersebut terpisah dari komputer itu sendiri yang biasa digunakan untuk menyimpan data. tujuan nya sendiri diantaranya menyimpan data secara lebih permanen, alat pendistribusian, sebagai alat backup. SASD sendiri contohnya magnetictape, sementara itu DASD lebih cepat mencari data dibandingkan SASD contohnya seperti Magnetic disk dan optical disk (Kurweni Ukar, 2006).

c.       Pemrosesan Data

      Data Processing merupakan tahapan untuk melakukan pemrosesan data yang sudah     dinput. Ada berbagai macam teknik pengolahan data menurut M. Suyanto. (2005),     beberapa diantaranya akan dijelaskan dibawah ini:

        1)      Batch Processing

           Disebut pula sebagai, pengolahan tumpukan atau metode pengolahan periodik atau pengolahan tertunda (atau: delay process). Batch processing memiliki pengertian proses pengolahan terhadap data yang dikumpulkan atau ditumpuk terlebih dahulu selama beberapa periode yang kemudian dikelola sekaligus. Metode pemrosesan ini digunakan dalam menangani bentuk-bentuk awal data. Perangkat yang digunakan pada Batch processing masa awal, antara lain: punchcard, papertape dan magnetictape yang dikelompokkan dalam SASD (Sequential Access Storage Device) / Alat penyimpanan akses urut.

           Menurut Feri Sulianta (2010) Ciri-ciri dari batch processing yaitu: adanya periode waktu antara satu pengolahan dengan pengolahan berikut. Lama proses bergantung pada volume transaksi, jumlah batch yang diinginkan dan kapasitas pengolahan.

       Kapasitas pengolahan ini mencakup:

1. Card Reader yang memiliki kecepatan baca kartu, misalnya 72 character per menitnya.
2. Card Punch atau alat pelubang kartu yang memiliki kemampuan 100 karakter per menitnya.

     Ada enam tahap yang harus dilalui pada batch processing, berikut enam tahap yang dimaksud:

1. Conversion atau konversi.
2. Edit atau koreksi.
3. Sorting atau pengurutan.
4. File maintenance atau pemeliharaan file.
5. File extraction atau pengutip/cuplikan.
6. Report generator atau membuat laporan.

  Jadi data di translasikan pada kartu berlubang atau papertape dengan melubanginya, setelah itu kartu yang telah dilubangi akan dikonversikan pada media penyimpanan pita magnetik. Jika didapati kesalahan, maka akan dilakukan proses konversi kembali pada tahan edit atau koreksi hingga semua data bebas salah.

Selanjutnya data yang tersimpan pada pita magnetik ini akan diurut dan disimpan pada pita magnetik lainnya yang berisi data terurut. Jadi dalam batch processing dibutuhkan banyak sekali magnetic tape untuk setiap tahap prosesnya. Dari data terurut tadi kita akan memutakhirkan file master pada tahap pemeliharaan file Beberapa file mungkin diambil untuk keperluan lebih lanjut, proses ini dilakukan pada tahap file extraction, file yang sudah terurai ini disimpan pada magnetic tape lainnya. Berdasarkan file ekstraksi yang disimpan pada magnetic tape akan dibuatkan laporan tahap akhir yaitu Report Generator.

2)    On-Line Processing.

On-Line Processing Adalah pengolahan data yang dilaksanakan oleh peralatan yang secara langsung dikontrol oleh CPU. Pada pengolahan ini dalam banyak hal masih diperlukan peralatan tambahan untuk data yang dikirim dan yang diolah, yaitu Magnetic Tape Unit atau Disc Storage Device dan lain-lainnya.

3)     Real Time

Real Time adalah pengolahan data yang berialan secara paralel dengan proses fisik sehingga hasil dari pengolahan data itu muncul secara berurutan. Real Time (waktu Nyata) dalam sistem pemesanan tempat pada penerbangan udara adalah waktu yang diperlukan untuk mengolah jawabannya selagi pelanggan masih berada pada pesawat teleponnya.

Real Time System digunakan jika suatu operasi memerlukan ketepatan waktu dari prosesor atau aturan data dan sering digunakan sebagai pengontrol terhadap aplikasi-aplikasi tertentu. 

       Terdapat 2 bentuk Real Time System, yaitu:

1. Hard real time, menjamin critical task selesai tepat waktu.
2. Soft real time memberikan prioritas pada suatu eritical task dibanding dengan task lain hingga eritical task tersebut selesai dikerjakan.

Berdasarkan beberapa penjelasan diatas mengenai pemrosesan data, dapat disimpulkan bahwa pemrosesan data merupakan suatu tahapan dimana datanya sudah diinput. macam-macam teknik pengolahan data pun beragam antara lain batch processing yang berarti pengolahan tumpukan atau metode periodeik serta kapasitasnya ada card reader dan card punch. Sementara itu ada enam tahap yang dilalui dalam batch processing yaitu conversion, edit, sorting, file maintenance, file extraction, report generator. Yang kedua adalah On-Line Processing adalah pengolahan data yang pelaksanaannya secara langsung di kontrol oleh CPU serta yang ketiga ada real time yang berarti pengolahan data yang secara paralel dengan pemprosesan fisik, ada dua bentuk real time system yaitu hard rela time dan soft real time.

d.     Database & DBMS

1.    Database

           Istilah basis data (database) berawal dari ilmu komputer. Meskipun kemudian artinya semakin luas dengan memasukkan hal hal di luar bidang elektronika. Catatan yang mirip dengan basis data sebenarnya sudah ada sebelum revolusi industri, yaitu dalam bentuk buku besar, kuitansi, dan kumpulan data yang berhubungan dengan bisnis (Yulia djahir & Dewi pratita, 2014).

            Basis data atau database berasal dari kata basis dan data. Adapun pengertian dari kedua kata tersebut yaitu, basis dapat diartikan sebagai markas atau gudang, tempat bersarang atau berkumpul. Adapun data adalah representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek seperti manusia (pegawai, siswa, pembeli, pelanggan), barang, hewan peristiwa, konsep, keadaan, dan sebagainya yang direkam dalam bentuk angka, huruf, simbol, teks, gambar, bunyi, atau kombinasinya (Yulia djahir & Dewi pratita, 2014).

               Dari kedua pengertian tersebut, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa pengertian dari Basis Data (database) adalah kumpulan file atau tabel yang saling berelasi (berhubungan) yang disimpan dalam media penyimpanan eletronik. Dapat dikatakan pengertian lain dari basis data adalah koleksi terpadu dari data yang saling berkaitan yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi.

              Konsep dasar dari basis data adalah kumpulan dari catatan catatan, atau potongan dari pengetahuan. Sebuah basis data memiliki penjelasan terstruktur dari jenis fakta yang tersimpan di dalamnya, penjelasan ini disebut skema. Skema menggambarkan objek yang diwakili suatu basis data, dan hubungan di antara objektersebut. Ada banyak cara untuk mengorganisasi skema, atau memodelkan struktur basis data ini dikenal sebagai model basis data atau model data.

             Model yang umum digunakan sekarang adalah model relasional, yang menurut istilah Layman mewakili semua informasi dalam bentuk tabel-tabel yang saling berhubungan di mana setiap tabel terdiri dari baris dan kolom (definisi yang sebenarnya menggunakan terminologi matematika). Dalam model ini hubungan antar tabel diwakili dengan menggunakan nilai yang sama antar tabel. Model yang lain seperti model hierarki dan model jaringan menggunakan cara yang lebih eksplisit untuk mewakili hubungan antar tabel.

             Menurut Yulia djahir & Dewi pratita (2014) lstilah basis data mengacu pada koleksi dari data data yang saling berhubungan dan perangkat lunaknya seharusnya mengacu sebagai sistem manajemen basis data (database management system/DBMS). Jika konteksnya sudah jelas banyak administrator dan programer menggunakan istilah basis data untuk kedua arti tersebut.

Fungsi Database:

1. Sebagai komponen utama atau penting dalam sistem informasi karena merupakan dasar dalam menyediakan informasi.
2. Menentukan kualitas informasi, yaitu cepat, akurat dan relevan, sehingga informasi yang disajikan tidak basi. Informasi dapat dikatakan bernilai bila manfaatnya lebih efektif dibandingkan dengan biaya mendapatkannya.
3. Mangatasi kerangkapan data (redundancy data).
4. Menghindari terjadinya inkonsistensi data.
5. Mengatasi kesulitan dalam mengakses data.
6. Menyusun format yang standar dari sebuah data
7. Penggunaan oleh banyak pemakai (multiple user). Sebuah databasebisa dimanfaatkan sekaligus secara bersamaoleh banyak pengguna (multiple user).
8. Melakukan perlindungan dan pengamanan data. Setiap data hanya bisa diakses atau dimanipulasi oleh pihak yang diberi otoritas dengan memberikan login dan password terhadap masing-masing data.

       Terdapat 3 (tiga) langkah utama dalam membuat database menurut Yulia djahir & Dewi pratita    (2014) yaitu:

1. Menentukan kebutuhan data.
2. Mendeskripsikan data.
3. Memasukan data ke dalam database (menggunakan DBMS).

      Menurut Abdul Kadir, (2000) Pengguna sistem basis data bisa melakukan berbagai operasi, antara lain:

1. Menambahkan file baru ke sistem basis data.
2. Mengosongkan berkas.
3. Menyisipkan data ke suatu berkas.
4. Mengambil data yang ada pada suatu berkas.
5. Mengubah data pada suatu berkas
6.  Menghapus data pada suatu berkas.
7. Menyajikan suatu informasi yang diambil dari sejumlah berkas.

Sebagai gambaran, dalam suatu basis data terdapat sebuah tabel bernama BARANG.

    Berbagai operasi dapat dilakukan terhadap data tersebut. Sebagai contoh dapat dilihat pada gambar yang ada dibawah ini. Gambar ini memperlihatkan suatu perintah yang diberikan oleh pengguna, yang dikenakan terhadap tabel BARANG, dan hasilnya berupa sejumlah data yang sesuai dengan perintah tersebut. Dalam hal ini perintah yang diberikan mempunyai makna "Peroleh data NAMA dan JUMLAH dari tabel BARANG yang memenuhi kriteria BATAS MIN kurang dari JUMLAH". (Abdul Kadir, 2000).

              Perintah diatas menggunakan SQL (structured query language). SQL adalah suat bahasa yang telah menjadi standar untuk mengakses basis data. Berdasarkan beberapa penjelasan mengenai database diatas dapat di simpulkan bahwa pengertian dari Basis Data (database) adalah kumpulan file atau tabel yang saling berelasi (berhubungan) yang disimpan dalam media penyimpanan eletronik. Konsep dasar dari basis data adalah kumpulan dari catatan catatan, atau potongan dari pengetahuan. 

             Database berfungsi sebagai komponen utama dalam sistem informasi, menentukan kualitas informasi, mengatasi kerangkapan data, menghindari terjadinya inkonsistensi data, mengatasi kesulitan dalam mengakses data, menyususn format yang standar dari sebuah data, penggunaan oleh banyak pemakai, melakukan perlindungan dan pengamanan data. dalam penggunaan sistem basis data juga bisa melakukan berbagai operasi yaitu menambahkan file baru ke sistem basis data, mengosongkan berkas, menyisipkan data kesuatu berkas, mengubah data pada suatu berkas, menghapus data pada suatu berkas dan menyajikan suatu informasi yang diambil dari sejumlah berkas.

 2.     DBMS

            McLeod dan Schell (2007) mengatakan Database Management System (DBMS) adalah software aplikasi yang digunakan untuk menyimpan struktur database, data, relasi database, tabel, form dan report. Sedangkan Romney dan Steinbart (2015) berpendapat bahwa DBMS merupakan interface yang menghubungkan database dengan program lainya. Dari kedua pendapat ini dapat disimpulkan bahwa DBMS merupakan sebuah software aplikasi yang digunakan untuk menyimpan, memelihara dan mengolah database serta sebagai interface (jembatan) antara database dengan program lainnya.

          DBMS membagi fields menjadi beberapa struktur seperti nama fields, type fields, panjang fields, deskripsi dan lain-lain. Hal ini ditujukan untuk melakukan pengontrolan data oleh DBMS dan sering disebut dengan istilah a self-describing set ofrelated data (McLeod and Schell, 2007).

          Database Management System memungkinkan untuk menciptakan database dalam penyimpanan akses langsung komputer memelihara isinya dan menyediakan isi tersebut bagi pemakai tanpa pemrograman khusus yang mahal.

Pemakai database dapat berupa orang atau program aplikasi. Orang biasanya menggunakan database dari terminal dan mengambil data dan informasi dengan menggunakan query language. Query adalah permintaan informasi dari database dan query language adalah bahasa khusus yang user friendly yang memungkinkan komputer menjawab query. Tujuh langkah dalam DBMS (data base management system) yaitu:

1. Data Manipulation Language (DML) menentukan DBMS data apa yang diperlukan.
2. DBMS memeriksa skema dan subskema untuk menguji bahwa data ada dalam database.
3. DBMS meneruskan permintaan data ke sistem operasi.
4. DBMS mengambil data dan memasukkannya ke dalam area penyimpanan buffer khusus dalam penyimpanan primer.
5. Data tersebut ditransfer ke dalam area input program aplikasi.
6. DBMS mengembalikan pengendalian ke program aplikasi.
7. Program aplikasi menggunakan data.

Keuntungan database management system menurut Abas Ali Pangera & Dony Ariyus (2005) yaitu:

1. Mengurangi pengulangan data. Jumlah total file dikurangi dengan menghapus file-file duplikat. Juga hanya terdapat sedikit data yang sama di beberapa file.
2. Mencapai independensi data. Spesifikasi data disimpan dalam skema daripada dalam tiap program aplikasi. Perubahan dapat dibuat pada struktur data tanpa mempengaruhi program yang mengakses data.
3. Mengintegrasikan data dari beberapa file. Saat file dibentuk sehingga menyediakan kaitan logis, organisasi fisik tidak lagi menjadi kendala.
4. Mengambil data dan informasi secara cepat. Hubungan-hubungan logis dan data manipulation language serta query language memungkinkan pemakai mengambil data dalam hitungan detik atau menit, yang sebelumnya mungkin memerlukan beberapa jam atau hari.
5. Meningkatkan keamanan.

Kerugian data base management system menurut Abas Ali Pangera & Dony Ariyus (2005) yaitu:

1. Memperoleh perangkat lunak yang mahal.
2. Memperoleh konfigurasi perangkat keras yang besar.
3. Mempekerjakan dan mempertahankan staf data base manipulation system.

McLeod dan Schell (2007) mengatakan ada 3 (tiga) struktur database yang sering digunakan yaitu:

1. Hierarchical Database Structures.
2. Network Database Structures.
3. Relational Database Structures.

 McLeod dan Schell (2007) mengatakan bahwa hierarchical database structure dibentuk dengan data group, sub group dan terus kebawah. Jika di ilustrasikan struktur database ini sepert percabangan tree. Berikut ini ilustrasi Hierarchical Database Structure.

Hierarchical Database Structure, menggunakan pointer untuk menunjuk dan mengambil data perbaris. Struktur ini tidak menyimpan data secara fisik, sehingga jika jumlah data besar dan pengguna ingin mengambil satu record dari sekian banyak data, maka struktur ini akan memerlukan waktu yang lama, oleh karena itu struktur ini tidak efisien jika digunakan pada database dengan jumlah data yang cukup tinggi.

Penjelasan Network Database Structures. 

Struktur database ini dikembangkan untuk mengambil data pada record tertentu dari sekian banyak data. Dengan menggunakan Network Database Structure, sistem bisa langsung menunjuk pada record tertentu. Namun pada prakteknya struktur ini masih mempunyai banyak kelemahan dan kesalahan ketika menunjuk pada satu record tertentu. Para ahli sistem informasi telah mencoba untuk melakukan perbaikan terhadap struktur ini, namun tetap mengalami kesulitan, sehingga semakin hari struktur ini semakin ditinggalkan.

Penjelasan Relational Database Structure

Merupakan penemuan dari C.J Date dan E.F Codd yang melakukan penelitian menggunakan aljabar relasional. Struktur ini menutup kelemahan dari kedua struktur yang sudah di bahas diatas. Struktur ini tidak menggunakan pointer ataupun alamat untuk menunjuk pada record tertentu, melainkan dengan menggunakan relasi yang implisit antara tabel. Relasi yang implisit secara tidak langsung menunjuk relasi dengan menggunakan data yang ada pada tabel yang dihubungkan yang direpresentasikan pada kolom, sehingga jika terdapat 2 (dua) tabel atau lebih yang mempunyai kolom yang sama pada satu baris, maka kedua tabel ini bisa digabungkan. Untuk lebih jelas perhatikan ilustrasi berikut:

Ilustrasi diatas menggambarkan 3 (tiga) tabel yang saling berhubungan, dimana tabel z mempunyai relasi yang implisit terhadap tabel X dan Y. Relasi implisit ini dinyatakan dengan field pada tabel X dan Y terdapat pada tabel Z, sehingga antara tabel X, Y dan Z bisa digabungkan untuk mengambil data pada record tertentu. Relational Database Structure banyak diadopsi oleh perusahaan ataupun organisasi karena mudah di mengerti dan di implementasikan.

Komponen utama DBMS dapat dibagi menjadi 4 macam, yaitu:

1.  perangkat keras,
2. data
3. perangkat lunak
4. pengguna

Semua DBMS paling tidak mempunyai dua macam perintah yang digunakan untuk mengelola dan mengorganisasikan data, yaitu:

1.  Bahasa Definisi Data (DDL/Data Definition Language), dan DDL adalah perintah-perintah yang biasa digunakan oleh administrator basis data (DBA) untuk mendefinisikan skema ke DBMS.DDL juga digunakan untuk menciptakan, mengubah, dan menghapus basis data.
2. Bahasa Manipulasi Data (DML/Data Manipulation Language). DML adalah perintah-perintah yang digunakan untuk mengubah, memanipulasi, dan mengambil data pada basis data.Tindakan seperti menghapus, mengubah dan mengambil data menjadi bagian dari DML. 

DML pada dasarnya dibagi menjadi dua, yaitu:

1.  Prosedural, yang menuntut pengguna menentukan data apa saja yang diperlukan dan bagaimana cara mendapatkannya.
2. Nonprosedural, yang menuntut pengguna menentukan data apa saja yang diperlukan, tetapi tidak perlu menyebutkan cara mendapatkannya.

   Selain kedua macam perintah di atas, pada kebanyakan DBMS sekarang juga terdapat perintah yang tergolong DCL (Data Control Language) yang berkaitan dengan pengaturan sekuritas terhadap basis data.

Berdasarkan penjelasan mengenai DBMS diatas dapat disimpulkan bahwa didalam DBMS software aplikasi yang digunakan untuk menyimpan struktur database, data, relasi database, tabel, form, dan report. selain itu ada 7 langkah dalam DBMS yaitu DML menentukan DBMS data apa yang diperlukan, DBMS memeriksa skema dan subskema, DBMS meneruskan permintaan data ke sistem operasi, DBMS mengambil data dan memasukannya ke dalam are penyimpanan, data tersebut ditransfer ke area input program aplikasi, DBMS mengembalikan pengendalian ke program, program aplikasi menggunakan data.

Selain itu keuntungan dalam DBMS adalah mengurangi pengulangan data, mencari independensi data, mengintegrasikan data dari beberapa file, mengambil data dan informasi secara cepat, dan meningkatkan keamanan. sementara itu ada 3 kerugiannya yaitu memperoleh perangkat lunak yang mahal, memperoleh konfigurasi perangkat keras yang besar, mempekerjakan dan mempertahankan staf DBMS.

e.    Peranan database dalam psikologi

Database pada dasarnya adalah sistem terkomputerisasi yang peranannya sangat penting dalam sistem informasi dan tujuan utamanya adalah memelihara informasi dan membuat informasi tersebut tersedia saat dibutuhkan.

Peranan database dalam psikologi, misalnya Psikolog dapat bekerja sama dengan programmer untuk membangun sebuah aplikasi android yang dapat di download di Google Play. Berikut beberapa contoh aplikasi tersebut:

1. Aplikasi yang memungkinkan penggunanya untuk berkonsultasi masalah pribadinya secara gratis kepada psikolog.Dengan menggunakan aplikasi ini, pengguna dapat berkonsultasi dengan nama samaran supaya tidak malu ketika menceritakan masalah pribadinya. Pengguna juga dapat memilih psikolog dan feedbacknya akan diberikan kurang dari 24 jam. Semua data pengguna, data psikolog dan datakonsultasinya disimpan ke dalam database, ketika data tersebut dibutuhkan maka data-data tersebut akan terpanggil dan tampil di layar android.
2. Aplikasi mengenai Tes Psikologi Kepribadian. Aplikasi ini dapat digunakan untuk mengetahui karakter dan kepribadian seseorang berdasarkan jawaban yang diberikan atas pertanyaan yang diajukan. Semua data pertanyaan dan perhitungannya disimpan di database. Jika seseorang mencoba aplikasi kepribadian tersebut dengan memilih jawaban atas pertanyaan yang tampil pada layar android, maka data yang ada di dalam database akan terpanggil dan akan muncul hasil perhitungannya yaitu gambaran kepribadian dan karakter dari orang tersebut.

#SIP - Sistem Pakar dan Artificial Intelegence (AI)

1. Definisi Sistem Pakar  (SP)

Secara umum sistem pakar (expert system) menurut Kusrini (2008) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli atau pakar. Pakar yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Sebagai contoh, dokter adalah seorang pakar yang mampu mendiagnosis penyakit yang diderita pasien serta dapat memberikan penata laksanaan terhadap penyakit tersebut. Tidak semua orang dapat mengambil keputusan mengenai diagnosis dan memberikan penata laksanaan suatu penyakit. Contoh yang lain, psikolog adalah orang yang ahli dalam memahami kepribadian seseorang, dan lain-lain.

Sistem Pakar, yang mencoba memecahkan masalah yang biasanya hanya bisa dipecahkan oleh seorang pakar. dipandang berhasil ketika mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik dari sisi proses pengambilan keputusannya maupun hasil keputusan yang diperoleh.

Ada beberapa definisi tentang sistem pakar dalam buku nya Mohammad Yazdi Pusadan (2014) antara lain:

1. Menurut Durkin, sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar (Kusumadewi,S.2003).
2. Menurut Ignizio, sistem pakar adalah suatu model dan prosedur yang berkaitan dalam suatu domain tertentu yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar (Kusumadewi, S. 2003)
3. Menurut Giarratano dan Riley, sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar (Kusumadewi, S.2003).

2. Definisi Artificial Intelegence (AI)

Beberapa definisi kecerdasan buatan menurut Kusrini (2006), yaitu sebagai berikut:

1. Menurut Minsky[1989]: Kecerdasan Buatan adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan oleh manusia.
2. Definisi lain diungkapkan oleh H. A. Simon [1987] : 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.
3. Menurut Rich and Knight [1991] : Kecerdasan Buatan (AI) sebagai sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.
4. Sementara ensiklopedi Britannica mendefinisikan Kecerdasan Buatan (AI) sebagai 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.

3. Sejarah Sistem Pakar 

Menurut Kusrini (2006) ES mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960-an oleh Artificial Intelligence Corporation. Periode penelitian artificial intelligence ini didominasi oleh suatu keyakinan bahwa nalar yang digabung dengan komputer canggih akan menghasilkan prestasi pakar atau bahkan manusia super. Suatu usaha ke arah ini adalah General Purpose Problem-Solver (GPS). GPS yang berupa sebuah prosedur yang dikembangkan oleh Allen Newell, John Cliff Shawdan Herbert Alexander Simon dari LogicTheorist merupakan sebuah percobaan untuk menciptakan mesin yang cerdas. GPS sendiri merupakan sebuah predecessor menuju Expert System (ES), GPS berusaha untuk menyusun langkah-langkah yang dibutuhkan untuk mengubah situasi awal menjadi state tujuan yang telah ditentukan sebelumnya.

Pada pertengahan tahun 1960-an, terjadi pergantian dari program serba bisa (general-purpose) ke program yang spesialis (special-purpose) dengan dikembangkannya DENDRAL oleh E. Feigenbaum dari Universitas Stanford dan kemudian diikuti oleh MYCIN. Pembuatan DENDRAL mengarah padakonklusi konklusi berikut: GPS terlalu lemah untuk digunakan sebagai dasar untuk membangun ES yang berunjuk kerja tinggi. Pemecahan masalah manusia adalah baik hanya jika beroperasi dalam domain yang sangat sempit. ES harus di-update secara berkala untuk informasi baru. Update semacam ini dapat efisien apabila menggunakan representasi pengetahuan berbasis rule.

Problem yang kompleks membutuhkanpengetahuanyang banyak sekali tentang area problem. Pada pertengahan tahun 1970-an, beberapa ES mulai muncul. Sebuah pengetahuan kunci yang dipelajari saat itu adalah Kekuatan dari ES berasal dari pengetahuan spesifik yang dimilikinya, bukan dari formalisme-formalisme khusus dan pola penarikan kesimpulan yang digunakannya.

Awal 1980-an, teknologi ES yang mula-mula dibatasi oleh suasana akademis mulai muncul sebagai aplikasi komersil, khususnya XCON, XSEL (dikembangkan dari R-1 pada Digital EquipmentCorp) dan CATS-1 (dikembangkan oleh General Electric). Sistem pakar untuk melakukan diagnosis kesehatan telah dikembangkan sejak pertengahan tahun 1970. Sistem pakar untuk melakukan diagnosis pertama dibuat oleh BruceBuchanan dan Edward Shortliffe di StanfordUniversity. Sistem ini diberi nama MYCIN (Heckerman, 1986).

MYCIN merupakan program interaktif yang melakukan diagnosis penyakit miningitis dan infeksi bacremia serta memberikan rekomendasi terapi antimikrobia. MYCIN mampu memberikan penjelasan atas penalarannya secara detail. Dalam uji coba, dia mampu menunjukkan kemampuan seperti seorang spesialis. Meskipun MYCIN tidak pernah digunakan secara rutin oleh dokter, MYCIN merupakan referensi yang bagus dalam penelitian kecerdasan buatan yang lain.

4. Sejarah Artificial Intelegence (kecerdasan buatan)

Kecerdasan Buatan menurut Robert Matthews. (2005) 

Pada tahun 1943, dua ahli neurologi Amerika Warren McCulloch dan WalterPitts menciptakan “jejaring neural” elektrik. Mereka menunjukkan bahwa kerja saraf bisa dipahami menggunakan hukum-hukum logika matematika, yang mendasari proses-proses dasar penalaran. Mereka juga menunjukkan bahwa saraf bisa ditiru menggunakan rangkaian-rangkaian listrik yang tersusun sedemikian rupa sehingga membuka prospektif menciptakan otak buatan yang bisa bernalar dan berpikir.

Tahun 1950 Alan Turing menciptakan “Tes Turing” untuk komputer berpikir.

Tahun 1951 Marvin Minsky, ahli ilmu komputer Amerika menciptakan “tikus” elektronik yang belajar keluar dari labirin. Dia merangkai ratusan tabung hampa sedemikian rupa sehingga bisa diajari meniru kemampuan tikus melalui labirin.

Pada pertengahan 1950-an, Herbert Simon dari CarnegieInstituteof Technology di Pittsburgh dan kolega-koleganya telah berhasil menangkap hukum-hukum logika dalam bentuk yang bisa dipahami komputer. Hasilnya adalah program “Logic Theorist”, yang kemampuannya tak kalah mengesankan daripada kemampuan tikus elektrik Minsky. Meski berjalan pada komputer yang relatif bersahaja, program tersebut mampu membuktikan lusinan teorema dasar matematika, tugas yang dikira hanya bisa dilakukan manusia ahli logika yang brilian. Logic Theorist kini dianggap sebagai program Kecerdasan Buatan pertama dan melakukan debutnya pada tahun 1956 di konferensi Al pertama di dunia yang diselenggarakan di DartmouthCollege, New Hampshire. Konferensi tersebut penuh dengan kegirangan perihal berbagai prospek yang sedang tumbuh kala itu dan momen tercetusnya istilah “Kecerdasan Buatan” (Artificial Intelligence) oleh John McCarthy.

Tahun 1960 Frank Rosenblatt di Cornell mendemonstrasikan “Perceptron”.

Pada awal 1960-an jejaring neural mengalami masa jaya nya. Di Cornell Aeronautical Laboratory di New York, ahli psikologi Frank Rosenblatt menciptakan Perceptron, suatu jejaring elektronik yang punya kecakapan menakjubkan yakni mengingat pola cahaya. Seperti manusia yang mengaitkan suatu nama dengan wajah yang dikenalnya, Perceptron bisa dilatih mengenali pola-pola cahaya tertentu.

Tahun 1969 Kritik dari Minsky dan SeymourPapert mematikan riset jejaring neural.

Pada tahun 1969, dua rival Rosenblatt, SeymourPapert dan Marvin Minsky dari MassachusettsInstituteof Technology, menerbitkan buku yang mengaku membuktikan bahwa masa depan Al tidak mungkin terletak pada Perceptron. Mereka menunjukkan bahwa Perceptron tidak mempunyai kemampuan memecahkan satu jenis soal logika yang penting dalam penerapan AI, setidaknya dalam bentuknya yang paling sempurna. Mereka juga bersikeras bahwa Perceptron tidak mungkin dimodifikasi agar bisa berhasil melakukannya. Pernyataan itu segera terbukti keliru, tetapi saat itu Papert&Minsky sudah berhasil menghambat pendanaan Perceptron dan juga seluruh riset jejaring neural.

Tahun 1972 Harold Cohen mulai membangun Aaron, si komputer seniman.

Tahun 1976 Douglas Lenat dari StanfordUniversity menciptakan AM, program yang mencari penemuan-penemuan matematis.

Tahun 1982 John Hopfield, ahli biologi teoretisdari Caltech menghidupkan kembali riset jejaring neural. Sementara yang lain menunjukkan cara-cara mengatasi argumentasi Papert&Minsky yang kiranya telak menjatuhkan Perceptron. Dengan usainya perseteruan dan tersedianya kekuatan komputasi yang murah dan tersebar luas, bidang Al mulai menjajaki persoalan-persoalan dunia nyata.

Tahun 1997 Komputer IBM DeepBlue mengalahkan juara dunia catur Garry Kasparov.

Akhir 1990-an sampai sekarang, metode-metode Al mulai umum digunakan.

5.  Hubungan AI dan Kognisi Manusia

Menurut Hanif al fatta (2009) Kata kognisi (cognition), yaitu sejenis kesadaran tentang diri, tentang interaksi dengan dunia luar, tentang bagaimana proses berpikir terjadi dan kemampuan kita untuk paling tidak mengendalikan secara parsial proses-proses ini. Kita coba mengasosiasikan kognisi dengan emosi, pemikiran, hati nurani dan hal hal mendalam dalam diri kita. Kecerdasan tidak mungkin hadir tanpa adanya kesadaran. Kesadaran bisa dijadikan tanda hadirnya kecerdasan. Jika suatu mesin bisa menampilkan kualitas kecerdasan seperti manusia maka mesin itu dikatakan memiliki conscious.

Pendapat ini dikemukakan oleh Alan Turing yang pada tahun 1950 melakukan percobaan yang hasilnya bisa dipakai untuk menentukan apakah dalam praktiknya suatu mesin bisa dikatakan cerdas. Percobaan yang dilakukannya cukup sederhana. Jika seseorang memasuki ruangan dan menemukan 2 terminal, yaitu 1 terminal terkoneksi dengan Software AI dan 1 terminal terhubung dengan seseorang yang menuliskan respons. Subjek percobaan diminta untuk menentukan terminal mana yang terkoneksi dengan komputer. Subjek boleh mengajukan pertanyaan, membuat pernyataan, menanyakan perasaan dan motivasi selama diperlukan. Jika subjek ternyata gagal menentukan terminal mana yang terkoneksi dengan komputer, maka komputer dinyatakan lulus tes dan dikatakan memiliki consciousness.

Turing melakukan percobaan ini pada saat berpikir bahwa komputer yang bisa berpikir seperti otak manusia bisa hadir dalam kurun waktu 50 tahun lagi. Ilmu-ilmu baru bermunculan dengan tujuan menghasilkan mesin-mesin cerdas inilah yang kemudian kita kenal sebagai Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan).

Pada kenyataannya hal itu tidak terjadi. Usaha-usaha awal untuk meng- hasilkan komputer yang dapat berpikir seperti akal manusia mengalami kegagalan. Banyak peneliti percaya bahwa sebagian alasan kegagalan ini, karena mesin komputer tradisional bekerja dengan cara yang sangat berbeda dengan otak manusia dan kunci untuk mesin cerdas berada pada pemahaman tentang detail dari cara kerja otak dan mengemulasinya dengan jaringan syaraf tiruan.

Komputer semula didesain untuk memproses bilangan atau angka-angka (pemrosesan numerik). Sementara manusia dalam berpikir dan menyelesaikan masalah lebih bersifat simbolik, tidak didasarkan pada sejumlah rumus atau melakukan komputasi matematis. Sifat penting dari Al adalah bahwa Al merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesaian masalah.

Perbandingan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alamiah

Keuntungan kecerdasan buatan dibanding kecerdasan alamiah, yaitu:

1. Lebih permanen.
2.  Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran.
3. Relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah.
4. Konsisten dan teliti.
5. Dapat didokumentasi.
6. Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia.

Keuntungan kecerdasan alamiah dibanding kecerdasan buatan adalah:

1. Bersifat lebih kreatif.
2. Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasi-representasi.
3. Menggunakan fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan, sebaliknya, Al menggunakan fokus yang sempit.

Komputer dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang obyek, kegiatan (events), proses dan dapat memproses sejumlah besar informasi dengan lebih efisien daripada yang dapat dikerjakan manusia. Namun di sisi lain dengan menggunakan insting, manusia dapat melakukan hal yang sulit untuk di program pada komputer. Manusia dapatmengenali (recognize) hubungan antara beberapa hal, menilai kualitas dan menemukan pola yang menjelaskan hubungan tersebut.

6.  Aplikasi Sistem Pakar, yaitu ELIZA, PARRY, NETTALK
ELIZA:
Nicholas Carr (2010) Selama beberapa bulan antara tahun 1964 dan 1965, Joseph Weizenbaum seorang ilmuwan komputer di MassachusettsInstituteof Technology yang saat itu berusia empat puluh satu tahun, menulis sebuah aplikasi perangkat lunak untuk menguraikan (parsing) bahasa tulis, yang dia program agar bisa beroperasi dalam sistem pembagian waktu yang baru di universitas. Seorang mahasiswa, yang duduk di salah satu terminal sistem, akan mengetik sebuah kalimat di komputer, dan program Weizenbaum, mengikuti sekumpulan kaidah sederhana tata bahasa Inggris, yang akan mengidentifikasi sebuah kata atau frase yang menonjol dalam kalimat itu dan menganalisis konteks sintaksis yang digunakan. Kemudian, setelah mengikuti perangkat aturan lainnya, program itu akan mengubah kalimat itu menjadi sebuah kalimat baru yang terlihat sebagai sebuah respons atas kalimat asli. Kalimat yang dihasilkan komputer akan tampil dengan segera di terminal mahasiswa, sehingga memberikan ilusi percakapan.

Dalam sebuah makalah pada Januari 1966 yang memperkenalkan programnya, Weizenbaum memberi sebuah contoh cara kerjanya. Jika seseorang mengetik kalimat "I am very unhappy thesedays" (Saya sedih sekali belakangan ini), komputer hanya akan mengenali frase "I am" yang biasanya muncul sebelum deskripsi kondisi pikiran terkini pembicara, kemudian komputer akan memasukkan kembali kalimat itu ke dalam jawaban "How long have you been very unhappy these days?" (Sudah berapa lama Anda sedih sekali hari-hariini?).

Weizenbaum menamai programnya ELIZA, dari nama Eliza Doolittle, gadis London yang dalam naskah drama Pygmalion karya George Bernard, belajar bahasa Inggris yang baik dan benar di bawah pengawasan dosen fonetik yang angkuh, Henry Higgins. Untuk membuat percakapan yang dirangsang sedikit menarik, Weizenbaum juga memberi karakter pada teman bicara buatannya seorang ahli psikoterapi Rogerian. Pilihan tersebut, sebagaimana dipaparkan dalam makalahnya, adalah sebuah pilihan pragmatis. Dengan menggunakan teknik yang dikembangkan oleh psikolog CarlRogers pada dekade 1940-an, terapisRogerian dalam percakapannya dengan pasien berpura-pura tidak memahami dunia. Sebagian besar mereka hanya menirukan kembali pernyataan-pernyataan pasien dalam bentuk pertanyaan-pertanyaan atau komentar-komentar biasa dan terbuka. Karakter Rogerian, yang dikenal Weizenbaum, memiliki "manfaat psikolog penting" bagi ELIZA, dikemukakan bahwa kekosongan program membungkus semacam kecerdasan asli (Nicholas Carr, 2010).

Weizenbaum menyediakan sebuah transkrip percakapan antara ELIZA dan seorang perempuan muda yang merupakan penguji awal program tersebut (respons mesin ditulis dalam garis miring):

Semua lelaki sama saja.

Dalam hal apa?

Mereka selalu mengganggu kita dengan ini dan itu

Bisa beri contoh spesifik?

Hmm, pacarku yang menyuruhku ke sini.

Pacarmu yang menyuruhmu ke sini.

Katanya aku sering merasa tertekan.

Aku ikut prihatin mendengar kamu merasa tertekan.

Itu benar. Aku tidak bahagia.

Menurutmu dengan datang ke sini akan membantu kamu supaya bahagia?

Yang jelas aku butuh bantuan.

Apa artinya bagimu jika kamu mendapat bantuan?

Mungkin aku bisa belajar menjalin hubungan dengan ibuku.

Ceritakan lebih jauh soal keluargamu.

Ibuku merawatku.

Siapa lagi dalam keluargamu yang merawatmu?

Ayahku.

Ayahmu.

Dalam beberapa hal kamu mirip ayahku.

Kemiripan apa yang kamu lihat?

Kamu tidak terlalu agresif, tapi kukira kamu tidak ingin aku memperhatikan itu.

Apa yang membuatmu berpikir aku tidak terlalu agresif?

Kamu tidak mengajakku berdebat.

Menurut kamu kenapa aku tidak berdebat denganmu?

Kamu takut kepadaku.

Apakah kamu senang kalau kamu yakin aku takut kepadamu?

Ayahku takut pada semua orang.

PARRY:

Menurut C. J. McDonald. (2000) Parry dibuat pada tahun 1972 oleh psikiatris Kenneth Colby ketika di Universitas Stanford. Parry bertujuan untuk merefleksikan pikiran pasien dengan mental paranoid yang serius. Program ini menjalankan model mentahan dari prilakuschizophren paranoid berdasarkan konsep, konseptualisasi dan kepercayaan (penilaian tentang konseptualisasi: penerimaan, penolakan, dan netral). Ini juga menggunakan strategi percakapan, lebih serius dan merupakan program lanjutan dari ELIZA.

"Parry," adalah sebuah program yang dikembangkan pada tahun 1975 oleh Kenneth Colby (seorang psikoanalis dan peneliti kognitif), menggunakan teknik AI untuk memodelkan kepribadian paranoid. Program ini mensimulasikan percakapan orang paranoid dengan cukup baik untuk menipu beberapa psikolog profesional. (C. J. McDonald, 2000). Seperti program percakapan lainnya, untuk berbicara dengan Parry, Anda berinteraksi dengannya dengan duduk di terminal dan mengetik pertanyaan, kemudian jawabannya akan terlihat dilayar. Komputer merespons dengan cara yang sangat mirip dengan beberapa pasien paranoid terhadap pertanyaan yang diketik oleh seorang pewawancara yang mempengaruhi proses wawancara.

Dari sudut pandang manusia, waktu yang dia ambil untuk menanggapi sangat singkat. Parry bermusuhan, defensif dan tidak bisa ditebak. Bahkan oleh penciptanya Kenneth Colby, seringkali tidak mampu mengantisipasi tanggapannya. (Colby membangun paranoiac buatannya sebagai bagian dari upaya untuk memahami proses yang mendasari penyakit tersebut) (Copeland Jack, 1993). Meskipun teknik pencocokan pola sederhana, model kepercayaan yang dipelihara oleh sistem jauh lebih canggih daripada ELIZA. 

Colby menyarankan bahwa program dialog seperti ELIZA ditambah dengan semacam model kepercayaan seperti PARRY, dapat menjadi alat yang berguna untuk merawat orang-orang yang terganggu secara mental. Menurut Colby, akan sangat murah dan efektif jika pasien berkomunikasi dengan program yang dirancang khusus, yang bisa menangani kasus sederhana dan memberi peringatan kepada pasien yang membutuhkan lebih banyak bantuan Norvig Peter. (2000).

Percakapan berikut ini merupakan kutipan dari sebuah wawancara dengan Parry dan seorang psikiater. (Dalam percakapan, Psikiater yang pertama kali berbicara). Berikut percakapannya:

Why are you in the hospital?

I SHOULDN'T BE IIERE.

Whobroughtyouhere?

THE POLICE.

What trouble did you have with the police?

COPS DON’T DO THEIR JOB.

What do they do in stead?

COPSARREST THE WRONG PEOPLE.

They arrest the right ones sometimes

THE LAW SHOULD GET THOSE ITALIAN CROOKS.

Are you Italian?

MY BACKGROUND IS BRITISH BUT I WAS BORN IN THIS COUNTRY.

Do you know any Italian crooks?

I TRY TO AVOID THE UNDERWORLD.

Are you afraid of he underworld?

THE MAFIA ARE THE WORST GANGSTERS.

Are you connected with the Mafia?

YOU KNOW, THEY KNOW ME.

How do they know you?

THEY SPY ON ME.

Why do they?

THEY WANT TO GET FALSE EVIDENCE TO FRAME ME.

What do they have against you?

THEY ARE OUT TO GET ME.

What for?

I HAVE INCRIMINATING EVIDENCE AGAINST THE MAFIA.

Are you sure of all this?

YOU DON'T BELIEVE ME?

I am doing my best.

Parry remains silent.

The psychiatrist remains silent.

CAN'T YOU THINK OF ADECENT QUESTION TO ASK?

You seem hostileto me.

SOME OF YOUR REMARKS ANNOY ME.

I am sorry.

FORGET THE EXCUSES, YOU GUYS ARE ALL ALIKE.

APLIKASI NETTALK:

NET TALK adalah sebuah pidato pengenalan jaringan syaraf yang dikembangkan oleh Torrence Sejnowski dan Charles Rosenberg pada tahun 1985. Gambar berikut menunjukkan sistem net talk. (Er Rajiv Chopra, 2008).

Ini terdiri dari Net talk neural network, speech synthe sizer, sound generator dan loudspeaker. Teks yang akan diucapkan diberikan sebagai masukan ke synthe sizer. Sistem hanya menerima tujuh karakter dan kemudian menginstruksikan sistem suara untuk menghasilkan suara phoneme. Setelah merekam pidato di tape, itu diberikan sebagai portinput ke jaringan syaraf dan dilatih untuk serangkaian pola yang besar. Telah diamati bahwa kinerja jaringan syaraf tiruan dan synthesizer pidato hampir sama.

Menurut Achim Hoffmann (1998) Sistem NET Talk menggunakan 80 unit tersembunyi dan dilatih pada satu set teks 1.024 kata, yang dipetakan secara manual ke dalam aliran suara phoneme. Setelah lulus masa pelatihan 50 data pelatihan, NET talk berhasil mengucapkan 95% kata dengan benar. Hal itu tidak mencapai 100% karena untuk beberapa kata pengucapan bergantung pada konteks yang lebih luas daripada jendela tujuh karakter, yaitu juga bergantung pada kata-kata di sekitarnya. Kurang mengesankan, meskipun, ketepatan net talk pada data hanya tak terlihat 78%, yang tidak terlalu buruk tapi lebih buruk daripada perangkat lunak konvensional.

Meski demikian, kinerja NETTalk berdampak. Tidak begitu banyak karena akurasi yang dicapai, namun karena proses pembelajarannya yang bertahap dan perbaikan pengucapannya tampak pada banyak orang yang menyerupai proses belajar seorang anak untuk berbicara. Dimulai dengan suara mengoceh dan berangsur-angsur menjadi lebih jelas dan lebih mudah dimengerti.

7.   Generalisasi peranan AI dalam bidang psikologi

Menurut Stephen Juan (2000) Dr. Caudill menjelaskan jaringan saraf adalah sistem-sistem pemroses informasi yang secara fisik disusun sedemikian rupa sepertipemahaman sekarang tentang otak. Jaringan kerja saraf ini berbeda dengan sistem komputer digital.

Sebagai ganti mengikuti perintah-perintah program. Jaringan-jaringan kerja saraf bekerja denganrangsangan (stimulasi) melalui pola-pola kegiatan. Dr. Caudill mengatakan, untuk mencapai hasil yang di kehendaki, pola-pola itu dapat dilatih, bukan di program. Dr. Caudill mencatat bahwa penelitian jaringan saraf itu memberikan model-model untuk mengujibagaimana otak manusia bekerja, belajar dan mengatur dirinya sendiri. Salah satu percobaan jaringan kerja saraf yang menggunakanmodel psikologis telah berhasil meniru proses conditioning klasik yang digunakan untuk melatih binatang. Proses ini untuk pertamakalinya dilukiskan oleh Ivan Pavlov seabad yang lalu dan merupakan batu penjuru psikologi manusia.

Jaringan kerja saraf baru lainnya mencontoh pemetaan internal yang ada ketika otak bayi yang baru lahir menyerap rangsangan-rangsanganlingkungan luar yang pertama di luar ibunya. Begitulah percobaan untuk membangun otak buatan.Peranan kecerdasan buatan dalam bidang psikologi, salah satunya melahirkan cognition.

Kognitif adalah suatu model komputasi baru yang meliputi berbagai inovasi teknologi di bidang analitik, pemrosesan bahasa alami (natural language)dan pembelajaran mesin (machine learning). Komputasi kognitif adalah simulasi proses berpikir manusia tetapi dalam model terkomputerisasi.Tujuan dari cognitive computing adalah menciptakan sistem TI terkomputerisasi yang mampu menyelesaikan masalah tanpa bantuan manusia. Model komputasi ini dimanfaatkan untuk kebutuhan aplikasi ArtificialIntelligence (AI). Misalnya natural language programming, neural networks, robotics dan virtual reality.

Berikut adalah beberapa contoh inovasi kognitif yang telah dilakukan oleh beberapa perusahaan yang telah bekerja sama dengan IBM:

1. Di bidang pendidikan, teknologi kognitif digunakan untuk mempersonalisasi instruksi akademis dan mempercanggih pengalaman akademis, baik bagi siswa maupun guru.
2. Teknologi di bidang genomik untuk meningkatkan kecanggihan pengobatan kanker melalui percepatan proses analisis DNA, terutama untuk opsi pengobatan personal.
3. Sistem kognitif sebuah perusahaan asuransi consumer menggunakan kemampuan natural languagewatson untuk menjawab berbagai pertanyaan dan memberikan saran tentang produk dan layanan perusahaan agar pelanggan dapat menikmati pengalaman online yang lebih menarik.

 DAFTAR PUSTAKA

Carr, N. (2010). Internet Mengandalkan Cara Berpikir Kita. New York: Norton & Company

Chopra, E., R. (2008). Advanced Computer Architecture (A Practical Approach). New Delhi: S. CHAND & COMPANY PVT.LTD

Djahir, Y & Pratita, D. (2014). Bahan Ajar Sistem Informasi Manajemen. Yogyakarta: deepublish

Fatta, H., A. (2007). Analisis dan perancangan sistem informasi. Yogyakarta: ANDI OFFSET.

Fatta, H., A. (2009). Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah. Yogyakarta: ANDI OFFSET.

Goel, A. (2010). Computer Fundamentals. India: Dorling Kindersley

Gupta, H. (2011). Management Information System An Insight. New Delhi: international book house

Hoffmann, A. (1998). Paradigms Of Artificial Intelligence. Singapore: SPRINGER

Jack, C. (1993). Artificial Intelligence, A Philosophical Introduction. New York: Blackwell Publisher.

Juan, S. (2000). Tubuh Ajaib. Australia: Harper Collins.

Kadir, A. (2000). Konser Tuntunan Praktis basis data. Yoygakarta: ANDI.

Kusrini. (2008). Aplikasi sistem pakar. Yogyakarta: ANDI OFFSET.

Kusrini. (2006). Sistem Pakar Teori Dan Aplikasi. Yogyakarta: ANDI OFFSET.

Matthews, R. (2005). 25 Gagasan Besar. Jakarta: Serambi Ilmu Semesta

McDonald, C., J. (2000). Buying equipment and programs for home or office. New York: Springer

Mulyani, S. (2016). Metode Analisis Dan Perancangan Sistem. Bandung: Abdi Sistematika.

Mulyani, S. (2016). Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Manajemen Keuangan Daerah. Bandung: Abdi sistematika.

Pangera, A., A & Ariyus, D. (2005). sistem operasi. Yogyakarta: ANDI OFFSET

Peter, N. (2000). Paradigms of artificial intelligence programming. USA: Morgan Kaufmann

Pusadan, M., Y. (2014). Pemrograman MATLAB pada sistem pakar Fuzzy. Yogyakarta: Deepublish

Umar, H. (2000). Riset Pemasaran dan perilaku konsumen. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama

Ukar, K. (2006). Pengenalan Komputer. Jakarta: Elex Media Komputindo

Sulianta, F. (2008). Komputer Forensik. Jakarta: Elex Media Komputindo

Stair, R., M & Reynolds, G., W. (2016). Principles of information systems. USA: Cengage Learning.

Stair, R., M & Reynolds, G., W. (2016). Fundamentals of information systems. USA: Cengage Learning.

Sulianta, F. (2010). IT Ergonomics. Jakarta: Elex Media Komputindo

Suyanto, M. (2005). Pengantar Teknologi Informasi Untuk Bisnis.Yogyakarta: ANDI OFFSET