g.berpikir algoritmik

 G.Berpikir algoritmik.

        1.Jenis data dalam penelitian

            filosofi berpikir komputasional identik dengan proses berpikir dalam menyelesaikan masaslah dengan caara menerapkan model ilmu komputer[informatika].metode ini sering dikenal dengan istilah berpikir algoritmik.secara umum dikenal 2 jenis data yaitu sebagai berikut.

            A.data kuantatif

              data kuantatif adalah jenis data yang direpresentasikan dalam bentuk nominal angka misalnya data kuantatif yang memuat model skor antara 1-4

            B.data kualitatif

               data kualitatif merupakan tipe data yang tidak dapat diukur nilainya dalam bentuk angka biasanya berupa kalimat,kata,gambar,dan model.

          2.Teknologi computational thingking

             A.Definisi dan karakter

                  istilah berpikir komputasional diadopsi dari konsep CT atau komputational thingking yang pertama kali diperkenalkan oleh Jeannette Wing pada maret 2006 sebagai bentuk model dan mekanisme penyelesaian masalah melalui tahapan analisis masalah.

   ada beberapa karakter yang harus dimiliki oleh CT ketika diimplementasikan sebagai alternatif pemecahan masalah .

                1] merumuskan dan menentukan permasalahan yang akan diselesaikan dengan bantuan teknologi informasi dan komputer

                 2]menerapkan metode algoritme dalam melakukan klasteriksasi dan proses analisis.

                 3] memvisualisasikan data dan informasi melalui model dan simulasi.

                 4]proses yang dilakukan berkerja secara otomatis berdasarkan algoritme yang telah diatur.

                 5]fase identifikasi ,pengumpulan data ,proses menganalisis serta menetapkan keputusan solusi dilakukan secara cepat dan tepat dengan tujuan efisiensi proses.

                  6]mendukung proses generalisasi ataupun privatitisasi problem solving dalam bentuk umum 

             B.Elemen computational thingking

                    computational thingking memliki 6 bagian penting ,yaitu sebagai berikut;

                   1]Abtraction

                        abtraction adalah proses mengentifikasi permasalahan dan mengumpulkan potongan potongan informasi yang belum bisa terbaca menjadi data yang siap dijadikan dasar melakukan proses selanjutnya.

                   2]Algorithmic thingking

                         algorithmi thinking merupakan langkah terstruktur dan sistematis untuk menyelesaikan permasalahan yang ditemukan.

                   3]Automation

                         automation merupakan bagian penting dalam CT yang bekerja secara otomatis dalam mengeksekusi setiap intruksi yang diberikan komputer secara berulang ulang,cepat dan efesien.

                  4]Decomposition

                         Decomposition merupakan proses penguraian komponen-komponen dalam permasalahan agar mudah dipahami,dipecahkan kemudian dikembangkan dan dilakukan percobaan serta evaluasi.

                 5]Debugging            

                         Debugging adalah tahapan melakukan analisis dan evaluasi secara menyeluruh terhadap kemampuan,kapabilitas,serta performa sistem.

                  6]Generalization

                        Generalization dapat dikatakan sebagai langkah untuk mengenali,mengidentifikasikan pola, kesamaan dan korelasi hubungan antar modul.

               c.Artificial intelligenci[Al]

                     Artificsl intelligenci atau kecerdasan buatan adalah satu implementasi dari berpikir komputasi CT yang bertujuan memprogram komputer agar mampu berpikir,mempertimbangkan dan memutuskan, serta mengeksekusi perkerjaan layaknya manusia. definisi Al dapat dibedakan dari beberapa persepsi, antara lain sebagai berikut.

              1]Persepsi kecerdasan

                    Pendekatan dalam sisi kecerdasan akan mengacu pada potensi pengembangan teknologi komputer pintar sehingga mampu berkerja seperti manusia,misalnya robot hewan,robot pelayanan kafe,aplikasi pendeteksi gangguan kejiwaan,dan sebagainya.

              2]Persepsi riset 

                    Sisi pendekatan Al sebagai disiplin ilmu baru yang menciptakan Sofwtware,hardware, atau perpaduan keduanya menjadi cerdas layaknya manusia atau bahkan melebihi kepandaian manusia.

             3]Persepsi potensi bisnis 

                    Dari sisi bisnis, Al mampu memberikan dukungan layanan dan analisis yang cepat,tepat,dan andal sehingga berpotensi meningkatkan keuntungan bisnis yang dijalankan. 

            4]Persepsi logika pemograman

                   Sudut pandang Al dalam teknik pemogaraman merupakan salah satu bentuk implementasika dalam menciptakan rule-rule logika yang dapat dimasukkan ke database kecerdasan mesin ketika menjalankan pekerjaanya.

        d]Sistem pakar

             1]Definisi sistem pakar 

                    Expert system atau sistem pakar merupakan salah satu cabang dari disiplin ilmu artificial intelligence dalam menyediakan data informasi serta menyelesaikan permasalahan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman manusia yang dianggap memiliki tingkat pakar yang tinggi seperty kedokteran ,teknik dan lainya. fitur fitur yang dimiliki oleh sistem pakar meliputi beberapa aspek ,antara lain sebagai berikut;

                    a]mempunyai pengetahuan dan keahlian setingkat pangkar manusia 

                    b]memiliki modul atau fungsi yang dapat mempertimbangkan keputusan menggunakan model simbolis

                    c]keberagaman dan tingkat kedalaman pengetahuan dan berasal dari kumpulan para pangkar

                     d]mempunyai kemampuan self knowledge yaitu dapat menganalisis sistem secara otomatis setiap pengetahuan parameter input masalah 

                2]kelebihan sistem pakar

                      kelebihan penggunaan sistem pakar dalam menunjang pekerjaaan sehari hari meliputti hal seperty berikut;

                    a]memiliki basis data pengetahuan relatif besar 

                    b]mampu menyimpan data pakar dalam jangka waktu yang lama

                    c]mampu melakukan perhitungan secara cepat dan tepat 

                    d] mampu menyajikan data dan informasi dengan akurat

                    e] memperbaiki forma kerja sistem

                     f]mengurangi delay perkerjaan dan meningkatkan reponsibilitas sistem.

pada dasarnya,sistem pakar adalah sistem yang menampung ,menyimpan dan mengolah setiap data pakar kedalam sistem komputer

                 3]komponen sistem pakar

                      ada beberapa elemen penting yang harus tersedia, yaitu sebagai berikut.

                   a] Sistem akusisi pengetahuan 

                       Sistem akusisi pengetahuan bertugas melakukan akusisi pengetahuan, keahlian, dan data kepakaran dari para pakar ke dalam sistem komputer.

                   b]Knowledge base

                      Knowladge base merupakan data atau sistem penyimpanan data kepakaran yang telah di akusisi sebelumya.

                 c]Inference machine 

                     Mesin inferensi menjadi core atau inti sistem yang berperan sebagai pengontrol dan penerjemah aturan,metodologi,fungsi pertimbangan,analisis, dan perumusan konklusi.

                 d]User interface 

                     User interface merupakan antarmuka yang digunakan untuk menjebatani interaksi antara user dan sistem pakar, misalnya dalam bentuk GUI.

                e]Blackboard atau tempat kerja 

                   Blackboard adalah ketersediaan ruang memori yang bertugas menyimpan database knowledge atau aturan baru dan bahkan berperan sebagai penyimpanan hipotesis dan simpulan sementara.

               f]Justifier atau subsistem penjelas

                   justifier merupakan fitur yang dapat menelurusi validitas simpulan atau keputusan yang diambil berdaasarkan rujukan yang jelas.

               g]Subsistem perbaikan pengetahuan 

                   Subsistem merupakan sistem yang disediakan untuk mengevaluasi dan memperbaiki proses pengelolaan kepakaran dalam sistem itu sendiri

                4]Modul utama dalam sistem pakar

                    terdapat 3 modul utama yang menyusun sistem pakar .yiatu sebagai beriku;

                      a] modul penerimaan pengetahuan [knowledge acquuisition mode]

                               modul penerimaaan pengetahuan merupakan titik awal sistem bekerja .modul ini ditujukan untuk mengumpulkan dan menginputkan setiap data pemakaran kedalaam sistem 

                       b]modul konsultasi [consultation mode]

                              modul konsultasi digunakan untuk menjabati proses interaksi dan komunikasi antara user dan sistem pakar 

                       c]modul penjelasan [explanatuion mode]

                            modul penjelasan berperan dalam memberikan penjelasan dan pengetahuan tentang kepuputusan atau doiagonis yang diambil oleh sistem

                5]bentuk sistem pakar

                   sistem pakai terbagi menjadi 4 bentuk, yaitu sebagai berikut.

                 a]Berdiri sendiri[independent]

                       Sistem ini dapat bekerja dan berdiri sendiri tanpa bantuan software atau hardware lain.

                  b]Terintegrasi [integrated] 

                      Sistem pakar yang terintegritas dalam modul subprogam konvesional atau aplikasi tertentu.

                  c]Terhubung ke sistem lain[connected to other system] 

                      Bentuk ini merupakan model koneksi penyimpanan pengetahuan kepakaran dalam sistem manajemen database.

                d]Sistem mengabdi[service system]

     e.Decision support system 

          1]Pengertian DSS 

             Decision DSS system [DSS] pada dasarnya adalah sistem informasi sebagai hasil proses berpikir secara komputasi yang diciptakan engineer atau programmer,dengan tujuan memberikan bantuan pertimbangan pengambilan keputusan terhadap suatu permasalahan.

          2]karakteristik DSS 

              Suatu sistem dapat dikaterogikan sebagai DSS apabila memiliki beberapa karakter, antara lain sebagai berikut. 

              a]Mempermudah manajemen  dalam mengambilan keputusan dengan mempertimbangkan data data terdahulu.

             b]Memiliki graphical interface yang menarik dan mudah digunakan untuk berinteraksi antara user dan sistem DSS, dengan porsi kontrol user terhadap sistem lebih besar.

             c]Mampu mendeteksi,mengidentifikasi,menganalisis, serta mengambil keputusan terhadap  permasalahan,baik dengan hierarki terstruktur,semiterstruktur,,maupun tidak terstruktur.

          Dengan karakteristik tersebut, seharusnya DSS mampu memberikan keuntungan bagi penggunakanya,antara lain sebagai berikut.

          a]Memberikan pertimbangan dan dukungan informasi pada pengguna terkait keputusan yang akan diambil.

         b]Memperbaiki performa,kualitas,dan efektivitas setiap keputusan yang diambil.

         c]Menjadi terobosan baru dalam sistem pemrosesan secara kognitif.

      3]Tahapan pengambilan keputusan 

          Keputusan yang ditampilkan sebagai solusi terbaik dari beberapa aspek oleh DSS harus melewati beberapa tahapan sebagai berikut. 

        a]Tahapan intelegensi merupakan fase mengidentifikasi masalah beserta peluang pemecahannya berdasarkan data yang dimiliki.

       b]Tahapan desain merupakan fase mencocokan,menemukan,mengembangkan,serta menganalisis pola masalah terhadap data yang ada.

      c]Tahapan pilihan adalah proses mempersempit batasan pilihan solusi yang ditawarkan dan diambil oleh sistem berdasarkan persentase kebenaran terbesar.

      d]tahapan implementasi adalah proses akhir yang berisi saran dan pilihan solusi yang ditampilkan sistem pada user.

         4]Komponen sistem 

                utnuk menjalankan keempast tahapan tersebut,sistem DSS harus menyediakan beberapa modul penting dalam proses pengambilan keputusan nya,yaitu sebagai berikut;

                   a] data management,merupakan keseluruhan data yang menyimpan informasi tentang data base permasalahan analisis serta solusi yang baik

                  b]model management,berguna untuk memberikan dukungan logika,analisis serta kemampuan menampilkan solusi yang terbaik

                   c] communication,merupakan modul yang menjadi kontrol interaktif antara user dan sistem 

                   d]knowladge management ,berperan sebagai modul pendukung terhadap komponen lainya dalam DSS

          3]Penerapan teknologi CT

            konsep berpikir komputasional atau commputational thingking bertujuan mudah perkerjaan manusia dengan cara menerapkan disiplin ilmu komputer yang diimplementasikan dalam bentuk sofware.berikut adalah beberapa contoh penerapan teklnologi teknologi CT.

                 A] Beometrik sistem    

                       biometrik sistem merupakkan teknologi pengenalan,pemindai,dan pengidintifikasi karakteristik fisik dan biologi manusia,yang disimpan dalam bank data digital. Ada dua jenis biometric yang saat ini dikembangkan, yaitu sebagai berikut. 

                  1 Physiological characteristics 

                     Metode identifikasi ini difokuskan pada ciri fisik manusia seperti kontur wajah,retina dan bola mata,sidik jari,suara dan lainya.

                 2 Behavioral characteristics 

                     metode identifikasi ini menggunakan pola terdeteksi cara hidup dan gerak manusia.

                b]Face recognition 

                    face recognion adalah salah satu terapan teknologi dari penerapan biometik security yang akan menangkap gambar melalui file poto ,pengambilan gammbar langsung.

      konsep kerja sistem ini adalah melakukan pendataan pola wajah melalui jarak antara dagu dan juidat.

          teknologi ini sudah dipakai pada beragam aplikasi smarphone sebagai pengganti paswod

                  c]voice atau speech recognition 

                      speech recognition merupakan teknologi pendeteksi yang berasal dari ucapan atau suara yang diubah menjadi data digital.teknik konversi suara dilakukan dengan menganalisis gelombang suara kemudian diubah menjadi pola data digital berdasarkan algoritme tertentu untuk disimpan dalam bank data. 

                  d]fingerprint recognition

                       fingerprint recognion merupakan teknologi yang akan merekam dan mencatat pola sidik jari manusia kedalam bank digital.

                  e]computer-aided diagnosis(CAD)

                        CAD merupakan sistem diagnosis yang digunakan untuk mendeteksi gejala penyakit dalam bidang kedokteran.data pasien akan dibandingkan dengan data bank data yang dimiliki sehingga mampu memberikan prediksi diagnosis penyakit dan sajian solusi penanganan yang sebaiknya dilakuakn oleh tim medis .

                   f]optical character recognetion[OCR]

                         OCR adalah salah satu jenis al yang mampu membaca dokumen cetak atau tulisan tangan dikertas melalui proses scaning yang kemudian diekstrak dalam brentuk file teks yang dapat diedit tanpa mengetik secara manual.berikut fungsi OCR dalam kehidupan sehari hari;

                                 1]menjadi tool yang berguna untuk memudahkan entri data melalui proses scaning 

                                  2]mengubah dokumen cetak menjadi file digital yang dapat diedit

                                   3]mengubah format dokumen hasil tulisan tangan menjadi dokumen digital.

                                   4]mendaftarkan dokumen kertas dengn tulisan tangan dalam sistem indeks agar mudah diknali 

                      g]Machine vision

                             teknologi machine vision memiliki konsep berupa kecerdasan mesin yang mampu menggantikan manusia dalam melihat ,mengenali,mengeinditifikasi dan menangkap.

                       H]data mining 

                             1] konsep data mining 

                             definisi data mining dari beberapa versi,antara lain sebagai berikut;

                      1]sebagai tool untuk mendeteksi ,melakukan identifikasi dan penelusuran serta mengakumulasi data dalam jumplah besar besar guna menemukan pola tertentu

                       2]metode pengekstrak informasi yang awalnya belum memiliki arti dan kurang menarik dalam rangkaian penyimpanan data besar

                       3]mekanisme analisis data besar guna mencari pola atau paterrn atau algoritma tertentu.

                               2]faktor dan model data mining

                                    kebutuhan akan dukungan sistem data mining sebuah organisasi muncul karena beberapa faktor berikut.

                        -space data semakin besar ukuran jumlah dalam rekordnya

                       -proses data warehausing telah dilakukan pada tahap sebelumnya 

                       -dukungan kayanan komputasii yang semakin terjangkau

                       -kompetisi dan persaingan pasar bisnis yang semakin tajam