#sip sistem informasi psikologi

• 
  

#SIP SISTEM INFORMASI PSIKOLOGI

A. DATABASE

1. Sejarah Database (SIP)

Sejak zaman dulu, basis data sudah menjadi fokus yang utama pada aplikasi. Pada awal tahun 1960, Charles Bachman di perusahaan General Electric mendesain generasi pertama DBMS yang disebut penyimpanan data terintegrasi (Integrated Data Strore). Dasar untuk model data jaringan terbentuk lalu distandarisasi oleh CODASYL (Conference on Data System Languages). Kemudian, Bachman menerima CM Turing Award (Penghargaan semacam nobel pada ilmu computer) pada tahun 1973.

Menurut sejarah, system pemrosesan basis data terbentuk setelah masa system pemrosesan manual dan system pemrosesan berkas. System pemrosesan manual (Berbasis kertas) merupakan bentuk pemrosesan yang menggunakan dasar berupa setumpuk rekaman yang disimpan pada rak-rak berkas. Jika berkas-berkas tersebut diperlukan, berkas tersebut harus dicari pada rak-rak tersebut. System pemrosesan berkas merupakan system komputer, dimana sekelompok rekaman disimpan pada sejumlah berkas secara terpisah. Perancangan system ini didasarkan pada kebutuhan individual pengguna, bukan kebutuhan sejumlah pengguna. Sehingga setiap aplikasi menuliskan data sendiri, alhasil ada kemungkinan data yang sama terdapat pada berkas-berkas lain yang digunakan oleh program aplikasi lain.

Sejarah DBMS (Database Management System), generasi pertama DBMS didesain oleh Charles Bachman di perusahaan General Electric pada awal tahun 1960, disebut sebagai penyimpanan data terintegrasi (Integrated Data Store). Dibentuk dasar untuk model data jaringan yang kemudian distandardisasi oleh CODASYL (Conference on Data System Languages).

Pada akhir 1960, IBM mengembangkan system manajemen informasi (Information Management System) DBMS. IMS dibentuk dari representasi data pada kerangka kerja yang disebut dengan model data hirarki. Dalam waktu yang sama, dikembangkan system SABRE sebagai hasil kerjasama antara IBM dengan perusahaan penerbangan Amerika. System ini memungkinkan user untuk mengakses data yang sama pada jaringan komputer.

Pada tahun 1985, Microsoft dan IBM mengumumkan perjanjian kerjasama jangka panjang untuk mengembangkan system operasi dan produk-produk perangkat lunak lainnya. Pengumuman ini adalah permulaan dimulainya OS/2, sebuah system operasi setelah masa kejayaan MS-DOS. OS/2 ini akan lebih 'Hebat' dan lebih 'Canggih' daripada MS-DOS, ia akan mampu menangani multitasking application dengan memanfaatkan kemampuan processor Intel yang terbaru yaitu 80286. "That was the plan!" OS/2 secara resmi diumumkan pada bulan april 1987, dan dijanjikan akan tersedia buat end-user pada akhir tahun tersebut.

Tetapi dalam waktu yang sangat singkat setelah pengumuman perjanjian kerjasama tersebut, IBM mengumumkan peluncuran sebuah versi spesial OS/2 yang disebut OS/2 Extended Edition. Versi lebih powerfull ini akan menyertakan sebuah Database SQL yang disebut OS/2 Database Manager, OS/2 Database Manager akan sangat berguna bagi pengembangan aplikasi yang sederhana dan kompatibel dengan DB/2 , sebuah Database server milik IBM yang beroperasi pada mainframe. OS/2 Database manager juga akan menyertakan SNA (System Network Architecture) communication service, yang disebut OS/2 Communication Manager. Sebagai bagian dari SSA (System Application Architecture)-nya. IBM menjanjikan semua produk-produk tersebut dapat saling bekerjasama pada masa yang akan datang. Tetapi jika IBM mampu menawarkan sebuah solusi OS/2 yang begitu lengkap, kenapa user harus membeli produk OS/2 buatan Microsoft?.

Hal inilah yang membuat Microsoft segera mencari solusi sendiri. Pada tahun 1986, Microsoft sudah menghasilkan 197 JutaUS$ per tahun, dengan 1153 pegawai. (Sepuluh tahun kemudian, Microsoft telah mendapatkan 6 Milyar US$ dari bisnis softwarenya, dengan hampir sekitar 18.000 pegawai). Produk-produk Microsoft hampir semuanya terfokus pada aplikasi desktop dengan produk utamanya adalah MS-DOS. Komputasi Client/Server pada saat itu belum menjadi fokus utama Microsoft dan industri komputer. Manajemen data pada sebuah PC hanyalah menjadi sebuah fantasi pada masa itu, User biasanya hanya menggunaka LOTUS 1-2-3 untuk menyimpan data. Produk dBASE buatan Ashton Tate segera menjadi sangat populer setelah diluncurkan, Selanjutnya Anca Software merilis Paradox dan Micro Rim dengan prouk RBase-nya. Pada tahun 1986 tersebut, Microsoft belum mempunyai produk manajemen Database sendiri. (Tetapi pada tahun 1992, Microsoft mendapatkan sukses yang luar biasa dari produk manajemen database desktop-nya dengan Microsoft Access dan Microsoft FoxPro).

Tetapi IBM Database Manager sangatlah berbeda dari dBASE, Paradox atau RBase. Produk IBM ini walaupun tidak begitu user-friendly, tetapi ia mempunyai SQL query processor-nya sendiri dan bekerja berdasarkan "Transactions", hampir sama dengan Database Server yang berjalan diatas Minicomputer dan mainframe, seperti DB/2, Oracle ataupun Informix. Microsoft membutuhkan produk DBMS (Database Management System).

Microsoft berpaling kepada Sybase, Inc. Sebuah perusahaan pembuat software DBMS yang sedang 'Naik daun', yang merilis produk Data Server-nya pada bulan mei 1987 untuk Sun Microssystem yang berjalan diatas UNIX. Data Server mendapatkan reputasi berkat inovasi dan kreatifitasnya dengan Stored Procedure dan Trigger serta paradigma baru dalam dunia komputasi yaitu: Client/Server.

2. Konsep Database

Database Management System (DBMS) merupakan paket program (Software) yang dibuat agar memudahkan dan mengefisienkan pemasukan, pengeditan, penghapusan dan pengambilan informasi terhadap database.

Software yang tergolong kedalam DBMS antara lain, Microsoft SQL, MySQL, Oracle, MS. Access, dan lain-lain

Komponen utama DBMS :

perangkat keras

berupa komputer dan bagian-bagian didalamnya, seperti prosesor, memori & harddisk. Komponen inilah yang melakukan pemrosesan dan juga untuk menyimpan basis data.

basisdata

sebuah DBMS dapat memiliki beberapa basisdata, setiap basisdata dapat berisi sejumlah obyek basisdata (file,tabel,indeks dsb). Disamping berisi data,setiap basisdata juga menyimpan definisi struktur (baik untuk basisdata maupun obyek-obyeknya secara detail).

perangkat lunak

perangkat lunak ini terdiri dari sistem operasi dan perangkat lunak/program pengelola basisdata. Perangkat lunak inilah yang akan menentukan bagaimana data diorganisasi,disimpan, diubah dan diambil kembali. Ia juga menerapkan mekanisme pengamanan data, pemakaian data secara bersama, pemaksaan keakuratan/konsistensi data, dsb.

Contoh perangkat lunak DBMS : MS access, SQL Server, Oracle dsb.

pengguna/user

pengguna dapat digolongkan menjadi 3 :

pengguna akhir / end user.

Dapat dibagi menjadi 2 :

–       pengguna aplikasi : adalah orang  yang mengoperasikan program aplikasi yang dibuat oleh pemrogram aplikasi.

–       pengguna interaktif : adalah orang yg dpt memberikan perintah-perintah pada antar muka basisdata, misalnya SELECT, INSERT dsb.

pemrogram aplikasi

adalah orang yang membuat program aplikasi yang menggunakan basisdata.

administrator database / DBS (database administrator)

adalah orang yang bertanggungjawab terhadap pengelolaan basisdata.

Tugas DBA :

–       mendefinisikan basisdata

–       menetukan isi basisdata

–       menentukan sekuritas basisdata

3. Struktur Database

 Struktur data adalah cara menyimpan atau merepresentasikan data didalam komputer agar bisa dipakai secara efisien. Sedangkan data adalah representasi dari fakta dunia nyata. Fakta atau keterangan tentang kenyataan yang disimpan, direkam atau direpresentasikan dalam bentuk tulisan, suara, gambar, sinyal atau simbol. Atau Suatu cara menyajikan Abstract Data Type (ADT) / Tipe Data Abstrak dalam bentuk tipe data dan operator yang didukung bahasa pemograman.

Di dalam struktur data kita berhubungan dengan 2 aktivitas:

a.       Mendeskripsikan kumpulan obyek data yang sah sesuai dengan tipe
data yang ada.

b.      Menunjukkan mekanisme kerja operasi-operasinya.

2.      Kegunaan Struktur Data

Struktur Data (SD) digunakan untuk :

a.       menyajikan model Matematika dalam format tipe data abstrak (ADT) yang mengoleksi sejumlah variable

b.      beberapa type data yang mungkin berbeda, dan

c.       hubungan diantaranya dengan berbagai langkah algoritama.

Pemilihan SD yang tepat dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi dari sebuah program.

3.      Type Data dan Struktur Data

Secara garis besar type data dapat dikategorikan menjadi:
Type data sederhana.

a.      Type data sederhana tunggal, misalnya Integer, real, boolean dan karakter.

b.      Type data sederhana majemuk, misalnyaString

Struktur Data, meliputi:

a.      Struktur data sederhana, misalnya array dan record.

b.      Struktur data majemuk, yang terdiri dari:

-          Linier : Stack, Queue, sertaList dan Multilist

-          Non Linier : Pohon Biner dan Graph

Pemakaian struktur data yang tepat didalam proses pemrograman akan menghasilkan algoritma yang lebih jelas dan tepat, sehingga menjadikan program secara keseluruhan lebih efisien dan sederhana.

Struktur data yang standar yang biasanya digunakan dibidang informatika adalah:
* List linier (Linked List) dan variasinya
* Multilist
* Stack (Tumpukan)
* Queue (Antrian)
* Tree ( Pohon)
* Graph ( Graf ).

Data disusun dalam suatu struktur logis yang menjelaskan bahwa:

1.      Kumpulan tabel menyusun basis data,

2.      Tabel tersusun atas sejumlah record,

3.      Sebuah record mengandung sejumlah field, dan

4.      Sebuah  field disimpan dalam bentuk kumpulan bit.

Pengertian masing-masing istilah diatas adalah seperti berikut:

a.       Field (medan) menyatakan data terkecil yang memiliki makna. Istilah lain untuk field yaitu elemen data, kolom item, dan atribut. Contoh field yaitu nama seseorang, jumlah barang yang dibeli, dan tanggal lahir seseorang.

b.      Record (rekaman) menyatakan kumpulan dari sejumlah elemen data yang saling terkait. Sebagai contoh, nama, alamat, tanggal lahir, dan jenis kelamin dari seseorang menyusun sebuah record. Istilah lain yang juga menyatakan record yaitu tupel dan baris.

c.       Tabel menghimpun sejumlah record. Sebagai contoh, data pribadi dari semua pegawai disimpan dalam sebuah tabel.

d.      Basis data (database) adalah suatu pengorganisasian sekumpulan data yang saling terkait sehingga memudahkan aktivitas untuk memperoleh informasi. Sebagai contoh, basis data akademis mengandung tabel-tabel yang berhubungan dengan data mahasiswa, data jurusan, data mata kuliah, data pengambilan mata kuliah pada suatu semester, dan nilai yang diperoleh mahasiswa.

4.      Macam-macam Struktur Database

a.       Struktur Database Hierarkis
Struktur Database Hierarkis (Hierarchical Database Structure), yaitu struktur kelompok data, subkelompok data dan subkelompok yang lebih kecil lagi menyerupai cabang-cabang pohon. Seperti cabang-cabang pohon, untuk pindah dari suatu catatan di suatu cabang kesuatu catatan di cabang lain, system manajemen database harus kembali ketempat asal percabangan itu. Struktur hierarkis memanfaatkan sumber daya computer secara efisien saat sebagian besar catatan dalam database akan digunakan dalam aplikasi.

b.      Sruktur Database Jaringan
Struktur database jaringan (network database structure) memungkinkan satu
Catatan tertentu menunjuk pada catatan lain dalam database . Subkomite Database
Task Group CODASYL mengeluarkan spesifikasi struktur database jaringan pada
Tahun 1971.
Jaringan memecahkan masalah keharusan untuk kembali ke tempat asal
percabangan database. Secara konseptual, tiap catatan dalam database dapat
memiliki penunjuk ke tiap catatan lain di dalam database.

c.       Struktur Database Relational
Struktur system manajemen relational merupakan system yang menyerupai
Table-tabel, dan merupakan format yang dapat dipahami secara cepat oleh
Manajer dan/atau staf professional.

4. keunggulan dan kelemahan database manajemen sistem.

Keunggulan DBMS antara lain sbb:

Mengurangi duplikasi data atau data redundancy

Menjaga konsistensi dan integritas data

Meningkatkan keamanan data

Meningkatkan effisiensi dan effektivitas penggunaan data

Meningkatkan produktivitas para pengguna data

Memudahkan pengguna dalam menggali informasi dari kumpulan data

Meningkatkan pemeliharaan data melalui independensi data

Meningkatkan pemakaian bersama dari data

Meningkatkan layanan backup dan recovery data

Mengurangi konflik antar pengguna data

Kelemahan DBMS antara lain sbb:

Memerlukan suatu skill tertentu untuk bisa melakukan administrasi dan manajemen database agar dapat diperoleh struktur dan relasi data yang optimal

Memerlukan kapasitas penyimpanan baik eksternal (disk) maupun internal (memory) agar DBMS dapat bekerja cepat dan efisien.

Harga DBMS yang handal biasanya sangat mahal

Kebutuhan akan sumber daya (resources) biasanya cukup tinggi

Konversi dari sistem lama ke sistem DBMS terkadang sangat mahal, disamping biaya pengadaan perangkat keras dan perangkat lunak, diperlukan pula biaya pelatihan.

Apabila DBMS gagal menjalankan misinya maka tingkat kegagalan menjadi lebih tinggi karena banyak pengguna yang bergantung pada sistem ini.

5. Peranan database dalam memecahkan masalah kajian psikologi.

DBMS merupakan software yang digunakan untuk membangun suatu sistem basis data yang “sempurna”. DBMS harus dapat mengatur basis data tersebut sehingga dapat tersimpan dengan baik tanpa menimbulkan kekacauan, dapat dipakai oleh banyak user sesuai dengan kepentingan masing-masing, melindungi dari gangguan pihak-pihak yang tidak berwenang.

Banyak program basis data yang sudah sering kita gunakan, misalnya : FoxPro, Clipper, Access, dan dBASE. Itu merupakan contoh dari DBMS yang digunakan pada PC dalam skala yang relatif kecil. Dalam skala yang lebih besar, dikenal beberapa DBMS yang sering digunkan, antara lain : Sybase, DB2, Informix, Oracle, dan lain-lain.

Database merupakan salah satu komponen yang penting dalam sistem informasi, karena merupakan basis dalam menyediakan informasi bagi para pemakai. Databse terdiri dari data yang akan digunakan atau diperuntukkan terhadap banyak user, dari masing-masing user akan menggunakan data tersebut sesuai dengan tugas dan fungsinya. Contohnya :

a.       Seorang psikolog yang sudah memiliki banyak klien. Setiap klien memiliki permasalahan yang berbeda-beda dan yang pasti identitas ynag berbeda pula. Sebagai profesi pasti memiliki kode etik dalam bekerja yang tidak dapat dilanggar, begitu pun psikolog memilki kode etik dengan klien. Salah satu kode etik nya adalah menjaga kerahasiaan data klien. Data klien yang disimpan dalam database membantu psikolog dalam menjaga kerahasiaan data tersebut. Seperti yang telah dijelaskan mengenai kelebihan dlam pemakaian sistem DBMS adalah keamanan data terjamin, mengurangi kerangkapan data.

b.      Tes kepribadian yang terdapat di jejaring sosial seperti facebook. Misalnya seorang psikolog yang membuat tes kepribadian melalui facebook. Dia membuat pertanyaan dan jawaban terlebih dahulu sebelum tes tersebut di publish ke facebook. Dia membbuat data tersebut dalam sistem database, contohnya sebuah pertanyaan mengenai pilhan warna. Setiap warna memiliki arti yang berbeda yang menggambarkan kepribadian. Dia memasukkan data mengenai berbagai macam warna beserta gamabran kepribadian berdasarkan warna tersebut. Jika sudah semua data dimasukkan dalam sistem database dan DBMS kemudian di publish ke jejaring sosial. Jika seseorang mencoba tes kerpibadian tersebut dantelah memilih jawaban dari salah satu warna, maka data yang di dalam databse akan terpanggil dan akan muncul hasilnya yakni gambaran kepribadian dari warna ynag telah dipilih oleh orang tersebut.

#SIP SISTEM INFORMASI PSIKOLOGI

B. SIM DAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN

1. Definisi SIM dan Definisi SPK.

Menurut sutabri (2005) sistem informasi manajemen adalah suatu sistem di dalam suatu organisasi, yang mempertemukan kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi dari suatu organisasi untuk dapat menyediakan kepada pihak luar tertentu dengan laporan-laporan yang diperlukan.

Menurut jogiyanto (2005) Suatu sistem informasi manajemen adalah Kumpulan dari manusia dan sumber daya modal di dalam suatu organisasi yang bertanggung jawab mengumpulkan dan mengolah data untuk mengahasilkan informasi yang berguna untuk semua tingkatan manajemen di dalam kegiatan perencanaan dan pengendalian.

Menurut gordon (1985) Sistem Informasi Manajemen adalah Suatu serapan teknologi baru kepada persoalan keorganisasian dalam pengolahan transaksi dan pemberian informasi bagi kepentingan keorganisasian.

Menurut turban dan aronson (1998) sistem penunjang keputusan adalah sitem yang di gunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur.

Menurut bonczek (1980) sistem penunjang keputusan adalah sistem berbasis komputer yang terdiri atas komponen-komponen antara lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem pengetahuan (knowledge) dan komponen sistem pemrosesan masalah.

2. Konsep dasar SIM dan SPK

Konsep sistem informasi manajemen tersebut mempunyai beberapa karakteristik :

1.      Dalam organisasi terdapat suatu bagian khusus sebagai pengelola SIM

2.      SIM merupakan jalinan lalu lintas data dan informasi dari setiap bagian di  dalam organisasi yang terpusat di bagian SIM.

3.      SIM merupakan jalinan hubungan antara bagian dalam organisasi melalaui satu bagian SIM.

4.      SIM merupakan segenap proses yang mencangkup :

a.       Pengumpulan data

b.      Pengelola data

c.       Penyimpanan data

d.      Pengam bilan data

e.       Penyebaran informasi dengan cepat dan tepat

5.      SIM bertujuan agar para pelaksana dapat melaksanakan tugas dengan baik dan benar serta pimpinan dapat membuka keputusan dengan cepat dan tepat

            Seperti yang sudah tersirat dalam uraian di atas, bahwa tujuan didirikannya SIM itu adalah untuk memadukan pikiran dan tindakan para pimpinan dalam menangani organisasi karena di dasarkan kepada informasi yang di susun secara sitem. Murdick (1982, h 23) secara terinci mengemukakan tujuan SIM itu adalah untuk meningkatkan majemen yang di dasarkan kepada berita setempat-setempat/sepotong-sepotong, instuisi dan pemecahan masalah yang terisolasi kepada manajemen yang di dasarkan kepada informasi secara system, pemrosesan data secara sempurna dengan alat-alat canggih dan pemecahan masalah secara system.

            Dengan demikian yang di maksud dengan Sistem Informasi Manajemen adalah jaringan prosedur pengolahan data dengan maksut memberikandata kepada manajemen setiap waktu diperlukan dengan cepat dantepat untuk dasar pembuatan keputusanndalam rangka mencaai tujuan organisasi.

Konsep Dasar Sistem Penunjang Keputusan

Sistem pendukung keputusan (SPK) mulai dikembangkan pada tahun 1960-an, tetapi istilah sistem pendukung keputusan itu sendiri baru muncul pada tahun 1971, yang diciptakan oleh G. Anthony Gorry dan Micheal S. Scott Morton, keduanya adalah profesor di MIT. Hal itu mereka lakukan dengan tujuan untuk menciptakan kerangka kerja guna mengarahkan aplikasi komputer kepada pengambilan keputusan manajemen.

         Sementara itu, perintis sistem pendukung keputusan yang lain dari MIT, yaitu Peter G.W. Keen bekerja sama dengan Scott Morton telah mendefenisikan tiga tujuan yang harus dicapai oleh sistem pendukung keputusan, yaitu :

1.  Sistem harus dapat membantu manajer dalam membuat keputusan guna memecahkan masalah semi terstruktur.

2.      Sistem harus dapat mendukung manajer, bukan mencoba menggantikannya.

3.      Sistem harus dapat meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer.

3. Model SIM dan SPK

Model sim

Definisi model sistem informasi manajemen dapat digambarkan pada gambar diatas.Database berisi data yang disediakan oleh SIA.Selain itu,data maupun informasi dimasukkan dari lingkungan .Isi databse digunakan oleh perangkat lunak yang menghasilkan laporan periodik dan laporan khusus,serta model matematika yang mensimulasikan beragam aspek operasi perusahaan.Output perangkat lunak digunakan oleh orang-orang dalam perusahaan yang bertanggung jawab memecahkan masalah perusahaan.Tidak seperti SIA,SIM tidak berkewajiban menyediakan informasi bagi lingkungan.

Model SPK

Model dalam sistem pengambilan keputusan ada 3 macam yaitu:

Perangkat Lunak Penulisan Laporan : menghasilkan laporan periodik maupun khusus.

Model Matematika : menghasilkan informasi sebagai hasil dari simulasi yang melibatkan satu atau beberapa komponen dari sistem fisik perusahaan/instansi. Model matematika dapat ditulis dalam bahasa pemrograman prosedural apapun.

Perangkat lunak GDSS : memungkinkan beberapa pemecah masalah, bekerjasama sebagai satu kelompok, mencapai solusi. Dalam situasi tertentu ini, istilah GDSS, atau sistem pendukung keputusan kelompok (Group Decision Support System).

4. Peranan SIM dan SPK dalam pemecahan masalah

Peranan SIM dalam pemecahan masalah

Sistem Informasi Manajemen dan subsistem – subsistem organisasinya berkontribusi pada pemecahan masalah dalam 2 cara dasar :

1.      Sumber Daya Informasi Seorganisasi. SIM adalah suatu usaha seorganisasi untuk menyediakan informasi pemecahan masalah. Sistem tersebut merupakan suatu komitmen formal dari para eksekutif untuk menyediakan komputer bagi semua manajer.

2.      Identifikasi dan Pemahaman Masalah. Ide utama dibalik SIM adalah menjaga agar pasokan informasi terus mengalir ke manajer. Manajer menggunakan SIM terutama untuk menandai masalah atau mendekati  masalah, kemudian memahaminya dengan menentukan lokasi dan penyebabnya.

Peranan SPK dalam pemecahan masalah

Kontribusi Simon yang lain adalah penjelasan mengenai empat fase yang harus dijalani oleh Manajer dalam menyelesaikan masalah, fase tersebut adalah :

a.  Aktivitas intelegensi, yaitu mencari kondisi dalam lingkungan yang memerlukan pemecahan

b.      Aktivitas disain, yaitu menemukan, mengembangkan, dan menganalisis kemungkinan

tindakan yang akan dilakukan.

c.       Aktivitas pemilihan, yaitu menentukan cara tindakan cara tertentu dari

d.    Aktivitas peninjauan kembali, yaitu memberikan penilaian terhadap pilihan yang telah dilakukan.

Selain itu terdapat beberapa peranan penting lain dari Sistem Penunjang Keputusan dalam Pemecahan Masalah, yaitu :

a.       Meningkatkan jumlah alternatif yang dipilih

b.      Pemahaman yang lebih baik tentang bisnis

c.       Respon yang cepat terhadap situasi yang tidak diharapkan

d.      Kontrol yang lebih baik

e. Memberikan dukungan untuk pembuatan keputusan pada masalah yang semi/tidak terstruktur

f.     Memberikan dukungan pembuatan keputusan kepada manajer pada semua tingkat dengan membantu integrasi antar tingkat

g.  Meningkatkan efektifitas manajer dalam pembuatan keputusan dan bukan peningkatan efisiennya.

#SIP SISTEM INFORMASI PSIKOLOGI

C. AI dan Expert System

1. Sejarah AI dan Expert system  

Sejarah Artificial Intelligence

      Istilah AI pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, penelitian, teori, dan prinsip terkait AI terus berkembang. Walaupun istilah AI baru muncul pada tahun 1956, namun teori yang mengarah ke AI muncul sejak tahun 1941. Adapun tahapan sejarah AI adalah:

Era komputer elektronik (1941)
      Pada tahun 1941, USA dan Jerman mengembangkan alat penyimpanan dan pemrosesan informasi yang kemudian disebut komputer elekronik. Komputer elektronik ini masih berukuran besar dan sangat susah untuk diprogram. Komputer elektronik ini melibatkan konfigurasi ribuan kabel untuk menjalankan suatu program. 

      Pada tahun 1949, berhasil dibuat komputer yang mampu menyimpan program sehingga programmer lebih mudah untuk memasukkan program. Penemuan inilah yang menjadi dasar pengembangan program yang mengarah ke AI.

Masa Persiapan AI (1943-1956)
      Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts mengemukakan tiga hal : pengetahuan fisiologi dasar, dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisis formal tentang logika proposisi (propositional logic), dan teori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatu model sel syaraf tiruan (artificial neuron) di mana setiap neuron digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’. Mereka menemukan bahwa setiap fungsi dapat dihitung dengan suatu jaringan sel syaraf dan semua hubungan logis dapat diimplementasikan dengan struktur dan jaringan yang sederhana.
      Pada tahun 1950, Norbert Wiener membuat penelitian tentang prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat. Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidang Automata. Jaringan Syaraf dan pembelajaran intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Dartmouth. Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan masalah pemikiran, yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai Father of AI (bapak AI).

Awal Perkembangan AI (1952-1969)
      Pada tahun-tahun pertama perkembangaannya, AI mengalami banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan Newell dan Simon dengan sebuah program yang disebut General Problem Solver. Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian secara manusiawi. Pada tahun 1958, McCarthy di MIT AI lab Memo No1 mendefinisikan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaitu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-program AI. Kemudian, McCarthy membuat program yang dinamakan Programs with Common Sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan pengetahuan dalam mencari solusi.
      Pada tahun 1959, Nathaniel Rochester dari IBM dan mahsiswa-mahasiswanya mengeluarkan program AI yaitu Geometry Theorm Prover. Program ini dapat membuktikan suatu teorema menggunakan axioma-axioma yang ada. Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus. Pada tahun 1968, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometris yang ada pada tes IQ.

Perkembangan AI melambat (1966-1974)
      Prediksi Herbert Simon pada tahun 1957 yang menyatakan bahwa AI akan menjadi ilmu pengetahuan yang akan berkembang pesat ternyata meleset. Pada 10 tahun kemudian, perkembangan AI melambat. Adapun masalah yang membuat perkembangan AI melambat adalah :

Program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama sekali pengetahuan pada subjeknya. Program AI berhasil hanya karena manipulasi sintetis yang sederhana. Sebagai contoh adalaha Weizenbaum’s ELIZA program (1965) yang dapat melakukan percakapan serius pada berbagai topic, sebenarnya hanyalah peminjaman dan manipulasi kalimat-kalimat yang diketikkan oleh manusia.

Banyak masalah yang harus diselesaikan oleh AI. Krena terlalu banyaknya masalah yang berkaitan, maka tidak jarang banyak terjadi kegagalanpada pembuatan program AI.

Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilaku intelijensia. Sebagai contoh adalah pada tahun 1969 buku Minsky dan Papert Perceptrons membuktikan bahwa meskipun program Perceptron dapat mempelajari segala sesuatu, tetapi program tersebut hanay merepresentasikan sejumlah kecil saja. Sebagai contoh, dua masukan perceptron yang berbeda tidak dapat dilatihkan untuk mengenali kedua masukan yang berbeda tersebut.

Sistem Berbasis Pengetahuan (1969-1979)
       Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI. Hal ini dibuktikan dengan program yang dibuat oleh Ed Feigenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program untuk memcahkan masalah struktur molekul dari informasi yang didapat dari spectrometer massa. Program ini dinamakan Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia. Dari segi diagnosis medis juga sudah ada yang menemukannya, yaitu Saul Amarel dalam proyek Computer in Biomedicine. Proyek ini diawali dari keinginan untuk mendapatkan diagnose penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit.

AI menjadi sebuah industri (1980-1988)
      Industrialisasi AI diawali dengan ditemukannya expert system (system pakar) yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi system-sistem computer baru. Program tersebut muali dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982. Pada tahun 1986, program ini telah berhasil menghemat 40 juta dolar per tahun. Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Adapun perusahaan yang menawarkan software tool untuk membangun system pakar seperti Carnegie Group, Inference, Intellicorp, dan Technoledge. Untuk perusahaan hardware yang turut berperan dalam pembangungan workstation yang digunakan untuk optimalisasi program LISP adalah LISP Machines Inc., Texas Instrument, Symbolics, dan Xerox.
            
Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan (1986-sekarang)
      Meskipun bidang ilmu computer menolak jaringan syaraf tiruan setelah diterbitkannya buku “Perceptrons” karangan Minsky dan Papert, tetapi para ilmuan masih mempelajari bidang ilmu tersebut dari sudut pandang yang lain yaitu fisika. Para ahli fisika seperti Hopfield (1982) menggunakan teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf pada memori. Pada tahun 1985-an sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik. Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu computer dan psikologi.

AI saat ini

      Beberapa teknik AI yang digunakan pada saat ini yaitu, searching, reasoning, planning, dan learning. Searching adalah teknik untuk pencarian optimum pada berbagai masalah seperti jarak tempuh, kamus, web browser. Reasoning adalah teknik untuk penalaran, seperti permainan catur. Planning adalah teknik untuk perencanaan, seperti software untuk menentukan minimum requirement sebuah pesawat terbang dll. Learning adalah teknik untuk pembelajaran, yaitu computer mampu belajar sendiri hanya dengan diberi pengetahuan tertentu, contohnya mesin penerjemah.

Sejarah Expert System

Expert System pertama kali dikembangkan oleh komunitas AI (Artificial Intellegence) pada pertengahan tahun 1956. Sistem Pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Allen Newell dan Habert A. Simon.

Pada pertengahan tahun 1960-an, terjadi pergantian dari program serba bisa (general-purpose) ke program yang spesialis (special-purpose) dengan dikembangkannya DENDRAL oleh E.Feigenbauh dari Universitas Stanford dan kemudian diikuti oleh MYCIN.

Awal tahun 1980-an, teknologi Sistem Pakar yang mula-mula dibatasi oleh suasana akademis mulai muncul sebagai aplikasi komersial, khususnya XCON, XSEL (dikembangkan dari R-1 pada Digital Equipment Corp.) dan CATS-1 (dikembangkan oleh General Electric). Sistem Pakar dari tahun ketahun selalu mengalami perkembangan sampai saat ini.

Expert System saat ini

Saat ini expert system mengalami perkembangan pesat diberbagai bidang seperti bidang Teknologi,ekonomi,Sosial,Kedokteran,dll.Expert System terdiri dari 4 bagian:

1. User Interface

User interface digunakan manajer untuk memasukkan instruksi dan informasi dari sistem. Metode input yang digunakan oleh manajer yaitu:
· Menu
· Command
· Natural Language
· Output Expert System memakai 2 bentuk penjelasan (explanation) :
· Explanation of Question
· Explanation of Problem Solution

2. Knowledge Base

Knowledge base terdiri dari fakta yang menggambarkan problem domain dan juga teknik penyajian yang menggunakan fakta sesuai logika.
Aturan(rules) merupakan rincian dalam situasi yang tidak berubah: Kondisi benar dan tidak benar, tindakan yang diambil bila kondisi benar.

3. Interface Engine

Inference Engine merupakan bagian dari Expert System yang membentuk Reasoning dengan menggunakan isi dari knowledge base dalam urutan tertentu.
Dua metode yang digunakan dalam Expert System untuk mengamati Rules, yaitu:

1. Penalaran ke depan (Forward) atau Forward Chaining. b. Penalaran ke Belakang (Revierse) atau Backward Chaining.
2. Development Engine Development Engine membangun Rule Set dengan pendekatan :
3. Bahasa Pemrograman (Programming Language). 2. Bagian Expert System (Expert System Shell).

2. Hubungan AI dengan kognisi manusia.

Artificial intelligence adalah salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Kecerdasan buatan juga merupakan suatu sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia. Sistem ini dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan citra, perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer. Artificial intelligence merupakan suatu sistem yang membuat mesin secerdas manusia. Untuk itu, sistem ini harus berpedoman pada sistem kognisi manusia, yaitu cara berfikir manusia, cara manusia bernalar, mengenali suatu stimulus, memecahkan masalah, mengingat, dan mengambil keputusan serta merespon dan bertindak. Dengan demikian para peneliti ilmu ini dapat membuat suatu sistem, aplikasi, atau program yang dapat melakukan pekerjaan-pekerjaan manusia dengan lebih baik, menggunakan perangkat mesin yang canggih untuk mempermudah pekerjaan manusia dikehidupan nyata.

3. Expert systemà-Eliza

-Parry

-Net Talk

Eliza adalah salah satu sistem pakar yang dikembangkan oleh Joseph Weizenbaum dari MIT pada tahun 1966 yang merupakansuatu program komputer yang mampu berkomunikasi dan bisa menanggapi manusia dengan menggunakan bahasa sehari-hari. Weizenbaum berharap Eliza dapat menembus dinding pembatas antara komputer dan manusia. Sayangnya, Weizenbaum justru mendapati bahwa manusianya sendiri terlalu bersemangat untuk menembus dinding itu. Eliza diprogram untuk memberi tanggapan seperti ahli psikoterapi, dimana pernyataan seperti “saya punya masalah dengan ayah saya” memicu Eliza menanggapi dengan “cerita lagi lebih banyak tentang beliau.

Parry adalah ditulis pada tahun 1972 oleh psikiater Kenneth Colby, di Stanford University.PARRY berusaha untuk mensimulasikan pengidap gangguan paranoid skizofrenia. [1] Program dilaksanakan model mentah dari perilaku penderita skizofrenia paranoid berdasarkan konsep, konseptualisasi, dan keyakinan (penilaian tentang konseptualisasi: menerima, menolak, netral). Hal ini juga diwujudkan strategi percakapan, dan dengan demikian merupakan program yang jauh lebih serius dan maju dari program sebelumnya (ELIZA).

PARRY diuji pada awal tahun 1970 dengan menggunakan variasi dari Uji Turing. Sekelompok psikiater berpengalaman dianalisis kombinasi pasien nyata dan komputer yang menjalankan PARRY melalui teleprinter. Kelompok lain dari 33 psikiater ditunjukkan transkrip percakapan. Kedua kelompok kemudian diminta untuk mengidentifikasi mana dari "pasien" yang manusia dan yang program komputer.The psikiater mampu membuat identifikasi yang benar hanya 48 persen dari waktu -. Sosok yang konsisten dengan menebak acak.

Net talk adalah bedasarkan jaringan-jaringan neuron dan dikembangkan oleh Terry Sejnowski. Pelatihan ditetapkan untuk NETtalk adalah basis data yang besar terdiri dari teks bahasa Inggris ditambah dengan output yang sesuai fonetik-nya, yang ditulis dalam kode yang cocok untuk digunakan dengan synthesizer pidato. Tape kinerja NETtalk di berbagai tahap pelatihan mendengarkan sangat menarik. Pada awalnya output random noise. Kemudian, bersih suara seperti itu mengoceh, dan kemudian masih seolah-olah itu adalah berbahasa Inggris double-talk (pidato yang dibentuk dari suara yang menyerupai kata dalam bahasa Inggris). Pada akhir pelatihan, NETtalk melakukan pekerjaan yang cukup baik mengucapkan teks diberikan. Selain itu, kemampuan ini generalizes cukup baik untuk teks yang tidak disajikan pada training set.

.