Manfaat  Pembelajarankecerdasan Buatan Dan Aplikasinya Bagi  Mahasiswa Informatika Dan Komputer
Ir. Suhanda, M.Kom Dosen JurusanTeknik Informatika USB YPKP Bandung Email : suhanda75@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Pada  Jurnal  ini  Penulis  menguraikan  hasil  dari  Penelitian  dan  Observasi  dari kegiatan  Mahasiwa  dalam  Pembelajaran  yang  diberikan  oleh  Dosen  mereka  di lingkungan  Kampus  di  jurusan  Teknik  Informatika  dan  jurusan  Sistem  Informasi. Setelah diamati ternyata yang mereka kuasai dari materi Pembelajaran adalah bidang Sistem  Informasi  dan  Aplikasi  Pengolahan  Data.  Sedangkan  bidang    Kecerdasan Buatan  (Artificial  Intellegence),  jarang  diminati  atau  jarang  diAplikasikan  oleh  para Mahasiswa,  Karena  pembelajarannya  lebih  sulit  dari  Aplikasi  atau  Pemrograman yang lainnya. Padahal Sistem Kecerdasan Buatan merupakan bidang yang tidak kalah Pentingnya  dalam  Informatika  dan  Komputer.  Karena  Kecerdasan  Buatan  ini, merupakan  jalan  Alternatif  untuk  melayani  Masyarakat  jika  seorang  Pakar berhalangan hadir, atau jika Masyarakat memerlukan Informasi yang dibutuhkannya, pada  saat  melakukan  Pekerjaanya.Kecerdasan  Buatan  perlu  dipelajari  dan  dikuasai terutama  oleh  Mahasiswa  jurusan  Teknik  Informatika  untuk  merancang  suatu  Sistem Kerja  Komputer  yang  diAplikasikan  kepada  Keahlian  seseorang  Pakar,  Untuk mengantisipasi  kebutuhan  dan  pelayanan  kepada  Masyarakat  atau  yang membutuhkannya  jika  seorang  Akhli  ada  kendala,  dan  sebagai  Sistem  Kerja pendamping  dalam  melakukan  Pelayanan  kepada  Masyarakat.Materi  Perkuliahan Kecerdasan  Buatan  diajarkan  kepada  Mahasiswa  supaya  mereka  dapat  dan  mampu membuat Aplikasi Buatan sesuai dengan bidang kerja masing-masing termasuk bidang Pendidikan,  Kesehatan,  dan  Militer.  Disamping  itu  nantinya  Mahasiswa  dapat mengembangkan  Perangkat  Lunak  Komputer  (  Software  ),  untuk  menghadapi tantangan kebutuhan Masyarakat dalam bidang Teknologi Perangkat Lunak (Sofware) Komputer,  untuk  melaksanakan  Tugas  dan  Pekerjaanya  di  bidang  masing-masing, yang didukung oleh keakhlian seseorang dalam Pekerjaannya.
Kata kunci : Pembelajaran, Kecerdasan Buatan, Perangkat Lunak Komputer.

## 1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
Logika  merupakan  studi  penalaran,  yaitu  cara  berpikir  dengan  mengembangkan sesuatu  berdasarkan  akal  budi  dan  bukan  perasaan.  Pelajaran  logika  difokuskan  pada hubungan  antara  pernyataanpernyataan.  Saat  ini  logika  memiliki  aplikasi  yang  luas, salah  satunya  adalah  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ).  Kecerdasan  Buatan adalah  kecerdasan  yang  ditunjukan  oleh  suatu  entitas  buatan.  Kecerdasan  buatan  ini sebagian  besar  peranannya  diterapkan  kepada  Sistem  Robotika  saat  ini.  Robot merupakan  suatu  mesin  yang  telah  dirancang  untuk  melakukan  berbagai  macam aktifitas tanpa adanya campur tangan Manusia.Hal ini perlu dipelajari oleh Mahasiswa
Informatika  dan  Komputer  dalam  mengembangkan  Ilmunya  yang  diarahkan  kepada penanganan  Kerja  sesuai  dengan  kebutuhan  Masyarakat.  Perkembangan  Robot  di Indonesia  sendiri  telah  banyak  mengukir  prestasi  yang  dapat  dibanggakan.  Tapi Kecerdasan Buatan bukan hanya untuk merancang Robot saja atau bukan hanya Sistem Robotika  saja,  melainkan  diaplikasikan  kepada  Sistem  Pengolahan  Data  juga  dan seorang pakar atau seorang akhli untuk merancang kemampuannya. Dalam Journal ini Penulis  menguraikan  tentang  pentingnya  pembelajaran  Kecerdasan  Buatan  oleh Mahasiswa  Informatika  dan  Komputer.  Dikarenakan  adanya  kegiatan  dan  pelayanan kebutuhan Masyarakat yang mendesak dengan menggunakan Sistem Komputerisasi di tempat kerjanya masing-masing. Juga untuk mengembangkan Software atau Perangkat Lunak  Komputer,  untuk  mengantisipasi  dan  menangani  pekerjaan  dan  pelayanan  jika seorang pakar berhalangan.

## 1.2. Ruang Lingkup
Pembelajaran  Kecerdasan  Buatan  ini  untuk  pendamping  dan  untuk  memperlancar pelayanan  yang  dibutuhkan  oleh  Masyarakat  secara  Komputerisasi  pada  saat Mahasiswa sudah Lulus dan bekerja yang sesuai dengan bidang Ilmunya, dikarenakan lebih  meningkatnya  kebutuhan  Masyarakat  yang  memerlukan  pelayanan  secara Komputerisasi.  Sehingga  dapat  dilayani  secara  lancar  dan  lebih  Effisien  dan  hasilnya lebih  memuaskan.  Disamping  itu  untuk  meningkatkan  kemampuan  dan  Prestasi Mahasiswa  dalam  merancang Software yang  diaplikasikan  dibidang  Sistem Komputerisasi.  Manusia  secara  jasmani  dikaruniai  akal  dan  pikiran.  Oleh  sebab  itu pada  hakikatnya  Manusiamemiliki  rasa  ingin  tahu  yang  begitu  besar  dan  selalu berusaha  mencari  jawaban  terhadap  suatu  kejadian  atau  gejala  dalam  rangka memperoleh  kebenaran.  Pikiran  manusia  akan  selalu  berproses.  Dalam  proses pencarian  kebenaran  tersebut,  Manusia  harus  berpikir  logis.  Kebenaran  ini  hanya menyatakan serta mengandaikan adanya jalan, cara, teknik, serta hukum-hukum yang perlu  diikuti.  Semua  hal  ini  diselidiki  serta  dirumuskan  lebih  lanjut  dalam  logika. Secara  singkat  logika  dapat  dikatakan  sebagai  ilmu  pengetahuan  dan  kemampuan untuk berpikir lurus. Ilmu  pengetahuan sendiri adalah kumpulan pengetahuan tentang pokok  tertentu.  Kumpulan  ini  merupakan  suatu  kesatuan  yang  Sistematis  serta memberikan penjelasan yang dapat dipertanggungjawabkan.

## 1.3. Perumusan Masalah
Pembelajaran  Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intellegence )  kepada  Mahasiswa Informatika  dan  Komputer  ada  beberapa  Masalah  yang  perlu  dirumuskan  dengan maksud mencari solusinya, supaya Mahasiswa dapat memahaminya antara lain : 1). Bagaimana Cara mengajarkan Materi Sistem Kecerdasan Buatan dan manpaatnya kepada Mahasiswa, supaya dapat dengan mudah dimengerti dan dipraktekan dalam kebutuhan nya kebutuhanya. Hal ini dapat diterapkan di bidang pelayanan kepada  Masyarakat.
2). Bagamana menjelaskan kebutuhan Sistem Komputerisasi di Masyarakat, serta memberikan pelayanannya sesuai dengan kebutuhannya secara effisien dan Effektif. 3). Bagamana cara mengajarkan dan merancang Sistem Kecerdasan Buatan kepada Mahasiswa supaya dapat lebih mudah dimengerti.
4). Bagaimana Cara melakukan Penelitian dan pengambilan Data dari seorang Akhli
atau seorang Pakar, yang akan diaplikasikan kemampuannya ke Sisitem Komputerisasi.Sehingga dapat dimanpaatkan dalam peyanan kepada Masyarakat. 5). Mengajarkan manpaatSistem Kecerdasan Buatan di Masyarakat kepada Mahasiswa sesuai dengankegunaannya di bidang pekerjaan masing-masing. 6). Bagaimana memberikan Motivasi kepada para Mahasiswa mengenai pentingnya Sistem Kecerdasan Buatan ( Artificial Intellegence ) yang berkaitan dengan bidang Informatika dan Komputer.

## 1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  Peneltian  dalam  bentuk  Journal  ini  adalah  Mengajarkan  kepada  para Mahasiswa  supaya  memahami  adanya  Sistem  Kecerdasan  Buatan  ( Artificial Intellegence ),  adanya  Manfaat  kecerdasan  Buatan  untuk  memperlancar  pelaksanaan Tugas Kerjanya,  supaya  mampu  merancang Software atau  perangkat  Lunak Komputer sebagai  pendamping  kerja,  serta  mengembangkan  Logika  berpikirnya  Mahasiswa dalam mengatasi Masalah yang berhubungan dengan Ssitem Komputerisasi.

## 1.5. Manfaat Penelitian
Pada penelitian yang dilakukan ini, diharapkan mempunyai manfaat sebagai berikut :
1. Menambah Ilmu Pengetahuan Sistem komputerisasi untuk Mahasiswa jurusan Informatika dan Komputer, dan Mahasiswa menjadi mengerti kegunaan Sistem Kecerdasan Buatan  di bidang Informatika dan Komputer
2. Membuat  Mahasiswa  jadi  lebih  semangat  dalam  mempelajari  dan  merancang Sistem Komputerisasi yang Aplikasinya disesuaikan dengan keinginannya.
3. Peningkatan terhadap  Logika  atau cara  berpikir Mahasiswa  dalam  merancang Sistem Komputer yang berbasis Keserdasan Buatan ( Artificial Intellegence )

## 1.6. Metedologi Penelitian
MetodePenelitian dilakukan  untuk  memperoleh  Data sebagai  bahan pembuatan jurnal didapat dengan cara :

## 1. Wawancara
Wawancara  dilakukan  terhadap  salah  seorang  Mahasiswa  Jurusan  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi  USB  YPKP  Bandung,  untuk  mengetahui kemampuan Mahasiswa cara berpikir dan cara mengembangkan Logika dalam merancang Sistem Perangkat Lunak.

## 2.Observasi
Observasidilakukan  langsung  meninjau  dan  memberikan  Tugas  dalam  mata kuliah Rekayasa Perangkat Lunak ( RPL ). Serta berdiskusi dengan Mahasiswa tentang pentingnya penggunaan Sistem Perangkat Lunak dibidang Informatika dan  Komputer,  kemudian  bagaimana  mengatasi  kebutuhan  Masyarakat  dalam waktu  singkat  maka  dibuatlah  Sistem  Kecerdasan  Buatan/ Artificial Intellegence.
3 . Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan untuk mencari Reperensi yang sesuai dengan masalah yang  penulis  bahas,  yaitu  tentang  Sistem  Komputerisasi,  Perangkat  Lunak, Sistem Kecerdasan Buatan, dan Rekayasa Perangkat Lunak yang berhubungan dengan  materi  yang  akan  diajarkan  kepada  Mahasiswa  ,  sebagai  bahan  acuan untuk  pembuatan  jurnal  ini,  yang  diaplikasikan  kepada  manpaatnya  bagi Mahasiswa Informatika dan komputer untuk menangani pekerjaannya.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Kesulitan Membangun Expert System
Ada beberapakesulitandalammmbangun expert diantaranya :
• Tidak ada pakar (manusia) untuk masalah yang harus diselesaikan
• Ada pakar, tetapi tidak mampu menjelaskan kepakarannya.
• Masalah bersifat dinamis dimana fenomena berubah dengan cepat
• Aplikasi perlu disesuaikan/dipersonalkan untuk setiap pengguna komputer
secara  terpisah.Terapan Pembelajaran Mesin
• Pengenalan huruf dan angka (character)
• Pengenalan tulisan tangan (handwriting)
• Deteksi wajah
• Penyeringan spam
• Pengenalan suara
• Pemahaman bahasa pembicaraan
• Prediksi pasar saham
• Prediksi cuaca
• Diagnosa medis
• Deteksi penipuan
• Pencocokan sidik jari (fingerprint)

## 2.2. Terapan Pembelajaran Mesin
Terapanpembelajaranmesindiantaranya :
• Pengenalan huruf dan angka (character)
• Pengenalan tulisan tangan (handwriting)
• Deteksi wajah
• Penyeringan spam
• Pengenalan suara
• Pemahaman bahasa pembicaraan
• Prediksi pasar saham

## 2.3. Komponen Pembelajaran Mesin
Komponenpembelajaranmesinadalah : • Goal: tugas yang harus dikerjakan oleh sistem;
• Model: fungsi matematika yang memetakan Persepsi (perception) menjadi tindakan
(action)
• Learning rules: aturan-aturan untuk mencari model terbaik. Dapat mengupdate parameter • Selama training, algoritma pembelajaran diberikan sample berlabel, dan saat pengujian (test)  disediakan sample tak-berlabel.
• Apakah algoritma dapat memberikan label yang tepat untuk data tak-berlabel?

## 2.4. Langkah-Langkah Pembelajaran
Langkah-langkahpembelajaranadalah : • Menyiapkan data dan asumsi-asumsi.
• Representasi
• Metode dan estimasi
• Evaluasi
• Pemilihan model Klasifikasi Sistem Pembelajaran.
• Berdasarkan tujuan atau fungsi: Prediksi, Regresi, klasifikasi, clusterisasi,
perencanaan.
• Berdasarkan model: Decision trees, Linear separators (perceptron model), Neural networks, Genetic programming, Evolutionary algorithms,  Graphical models, Support vector machines, Hidden Markov models • Berdasarkan Learning Rules: gradient descent, least square error, expectation maximization, margin maximization.
• Berdasarkan Pengalaman: Supervised, Unsupervised, Active, Reinforcement learning.

## 2.5. Decision Tree
• Pembelajaran Decision Tree (DT) adalah metode memperkirakan fungsi target Bernilaidiskret, dimana fungsi tersebut disajikan sebagai pohon keputusan. • Representasi Pohon Keputusan: – Setiap Node internal menguji suatu atribut – Setiapcabang terkait dengan nilai atribut – Setiap Node daun menunjukkan suatu klasifikasi Contoh Tree/Pohon • Flue (Class1) atau Tidak (Class2)? Test: Pasien Demam atau Fever > 37.5 Contoh: Cold (flue) atau Tidak?
• Data Training (gambar): Fever (demam) terdiri dari 3 nilai: < 37; >37 dan < 38; >38.
Cough (batuk) terdiri dari 2 nilai: weak; Kencang.Pohon: Cough dipertimbangkanPohon Akhir, Benarkah?

## 2.6. Induction of Decision Trees (ID3)
1. A adalah atribut keputusan “terbaik” bagi node berikutnya
2. Jadikan A sebagai atribut keputusan
3. Untuk setiap nilai A, buat keturunan baru
4. Urutkan sample pada node-node daun
5. Jika sample telah terklasifikasi secara sempurna, STOP. Jika tidak, lakukan iterasi terhadap node daun baru.
Algoritma ID3 – Detail
Langkah 1. Buat root dari pohon/tree
Langkah 2.
Langkah 2.1. IF semua sample dari kelas yang sama atau jumlah sample di bawah ambang/threshold Then return kelas tersebut
Langkah 2.2. IF tidak ada atribut yang tersedia return kelas mayoritas Langkah 3.
Langkah 3.1. A menjadi atribut terbaik bagi Node berikutnya Langkah 3.2. Tunjuk A sebagai atribut keputusan bagi Node Langkah 4. Untuk setiap nilai v yang mungkin dari A, buat turunan baru dari Node. Tambahkan cabang di bawah label A “A = v”
Langkah 5. Sv menjadi subset dari sample dimana atribut A=v Secara rekursif, terapkan algoritma terhadap Sv Langkah 6. IF sample training terklasifikasi sempurna, SELESAI Else lakukan iterasi pada Node daun baru. End

## 2.7. Jaringan Saraf Tiruan Pendahuluan(1)
• Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Networks, ANN) diinspirasi oleh cara kerja sistem syaraf manusia (biologi), cara otak mengelola informasi.
• Sistem pemrosesan informasi tersusun dari sejumlah besar elemen pemrosesan yang salingterhubung (neuron) yang bekerja sama memecahkan masalah tertentu.
• ANN, seperti manusia, belajar berdasarkan contoh (learn by example).
• Pembelajaran ANN termasuk menyesuaikan koneksi synaptic yang ada di antara Neuron-neuron.

## Pendahuluan (2)
• Neural networks belajar berdasarkan contoh informasi.
• Tidak dapat diprogram untuk mengerjakan tugas tertentu secara langsung
• Contoh informasi harus dipilih secara cermat agar  tidak boros waktu, bahkan
(padakondisi terburuk) network tidak berfungsi dengan benar
• Network menemukan bagaimana menyelesaikan masalah dengan sendirinya,
Sehingga Operasinya (sangat mungkin) tidak dapat diprediksi.

## 2.8. Jaringan Syaraf Manusia
• Terdiri dari sekitar 100 milyar sel syaraf (nervous).
• Milyaran neuron saling terhubung menbentuk jaringan kompleks.
• Dalam korteks otak besar terdapat sekitar 10 milyar neuron dan dan 60 trilyun sinapsis.
• Pendapat lain: Jumlah total neuron 20 milyar, sinapsis 240 trilyun.
• Masa dari suatu large sensory neuron sekitar 10-6gram . Jumlah sinapsis dari satu neuron antara 1.000 s.d 10.000.

## 2.9. Jaringan Syaraf Tiruan
• Terdiri dari sejumlah neurons (units), disusun dalam lapisan-lapisan (layers), Sejumlah koneksi yang dikerjakan oleh link terbobot yang berperan mengirimkan sinyal dari satu neuron ke neuron lainnya. Sinyal output dikirimkan melalui neuron’s outgoing connection (seperti axon).
• Outgoing connection dipecah ke dalam sejumlah cabang yang mengirimkan sinyal sama.
• Outgoing branches berhenti pada incoming connections dari neuron lain dalam jaringan.
• Inputs dan outputs bernilai numerik. Jaringan Syaraf Manusia Jaringan Syaraf Tiruan Soma (badan sel) Neuron Dendrit, Axon Koneksi (input, output) Sinapsis bobot Potensi Jumlah terbobot Sinyal Aktifas Komponen Utama
• Sehimpunan unit  pengolahan , disebut neuron atau sel;
• Status aktifasi Yi untuk setiap unit, ekuivalen dengan output dari unit tersebut;
• Koneksi antar units; tiap koneksi berbobot wjk (sinyal unit j ada pada unit k). wjk Posistif diangggap excitation dan negatif sebagai inhibition.
• Aturan (rule) Propogasi (perambatan), menentukan inout efektif Xi dari suatu unit dari input eksternalnya;

## 2.10. Jenis Neural Network
• Jumlah lapisan pemroses informasi: – single layer network (perceptron); – multi- layer network;
• Geometri koneksi: – feedforward network; – backpropagation network;
• Algoritma adaptasi bobot link Fungsi-fungsi Aktifasi
• Tanda (sign):
• Step
• Sigmoid/Logistik
• Bipolar
• Fungsi lain: Identitas, Than, Arctan, Exponential, Reciprocal, Gaussian, Sine, Cosine, danElliott.
2.11. Kuliah AI ini?
• Mencoba mendiskusikan berbagai konsep & cara tersebut, secara luas, singkat, tepatNamun tidak mendalam & rumit • Fokus pada penguasaan konsep dasar (understanding). • Materi mencakup: Pencarian, representasi pengetahuan, penalaran, s.d soft computing • Prasyarat: Logika dan akal sehat

## Tujuan Kuliah AI ini?
• Memahami konsep paradigma kecerdasan buatan dan soft computing, beserta keunggulannya dibandingkan komputasi tradisional • Memahami fondasi teoritis berbagai teknologi sistem cerdas sehingga cukup mampu Untukmeraih maksud berikut: – Mengembangkan kemampuan untuk mengevaluasi sistem cerdas,terutama pas/tidaknya itu bagi aplikasi tertentu – Mampu mengelola aplikasi dari berbagaitool yang tersedia untuk mengembangkan sistemcerdas Apa yang dipelajari?
• Mengenal Sistem Cerdas (hari ini)
• Konsep Fundamental (Sebelum UTS) – Penyelesaian masalah dengan Pencarian –
PencarianInformed (terpandu, heuristik) – Pencarian Iteratif – Pencarian Adversarial – RepresentasiPengetahuan – Sistem Pakar berbasis Aturan (Rule- based) – Ketidakpastian dalam Sistem Pakar
Apa yang dipelajari pada AI ? • Dasar Pemrograman Prolog
• Soft Computing – Logika Samar (Fuzzy Logic) – Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) – Data Mining (Pembelajaran Mesin) – Penalaran Berbasis Kasus (case- based) – PengolahanBahasa Alami – Algoritma Genetika (jika mungkin) – Agen (software) cerdas (jika mungkin)

## 3. PEMBAHASAN
3.1. Pembelajaran Penggunaan  Kecerdasan Buatan ( Artificial Intellegence ) Pada  dasarnya  AI  Atau  Kecerdasan  Buatan  adalah  suatu  pengetahuan  yang  membuat Komputer  dapat  meniru  kecerdasan  dan  Kemampuan  Manusia.  Sehingga  Komputer dapat  melakukan  hal-hal  yang  dikerjakan  Manusia  dalam  pelayanannya. Misalkan m e l a k u k a n a n a l i s a p e n a l a r a n u n t u k m e n g a m b i l s u a t u k e s i m p u l a n a t a u k e p u t u s a n a t a u p e n e r j e m a h a n d a r i s a t u  Bahasa ke Bahasa lain.Kecerdasan buatan merupakan suatu bagian dalam bidang sains  komputer  yang  mengkaji  tentang  bagaimana  untuk  melengkapi  sebuah komputer  dengan  kemampuan  atau  k e p i n t a r a n   s e p e r t i   m a n u s i a .   S e b a g a i c o n t o h ,   b a g a i m a n a komputer  bisa  belajar  sendiri  dari  pengalaman  dan  data-data yang  telah  dikumpulkannya ,  bagaimana  komputer  mampu  berkomunikasi dan  mengucapkan  kata  demi  kata.  Dengan  kemampuan  ini,  diharapkan komputer  mampu  mengambil  keputusan  sendiri  untuk  berbagai  kasus  yang ditemuinya.  m e m e c a h k a n  persoalan yang spesifik. Biasanya disebut juga dengan ExpertSystem ,  atau  sistem  pakar.  Misalnya  bagaimana  seorang  Dokter mengatakan  penyakit  seseorang,  mulai  dari  tanya  jawab,  pemeriksaan kondisi  tubuh  seperti  mata,  tekanan darah, suhu tubuh dan sebagainya. Langkah- langkah  ini  pulayang  berusaha  diterapkan  ke  komputer  yang  mampu  berpikir seperti pakar tersebut. Masalah ini juga bisa diterapkan pada Sistem kerja Robotika.

## 3.2. Memahami Kemampuan AI dan Kecerdasan Manusia
AI  memiliki  beberapa  kelebihan  dibandingkan  kecerdasan  alami  (manusia), kelebihan tersebut adalah:
 AI lebih bersifat permanen dibandingkan dengan kecerdasan Manusia
 AI menawarkan kemudahan untuk digandakan dan disebarkan luaskan
 AI dapat lebih murah dari pada kecerdasan alami dalam Operasional kerja
 AI  lebih  bersifat  konsisten  dan  teliti  sedangkan  Manusia  sering  keliru  dan pelupa
 AI dapat didokumentasikan. Sedangkan pemikiran Manusia sering berubah.

## 3.3. Perkembangan Kecerdasan Buatan
Pemahaman  logika  mempunyai  aplikasi  yang  luas.  Misalnya  saja  dalam  bidang Pemrograman,  Analisis  kebenaran  Algoritma,  kecerdasan  Buatan  ( Artificial Intelligence ),  perancangan  komputer  dan  sebagainya.  Selanjutnya  penulis  akan melakukan pembahasan pada  kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI).Serta kegunaanya  di  bidang  masing  –  masing  pekerjaan  yang  berhubungan  dengan Komputer.Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu Entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan  diciptakan  dan  dimasukkan  ke  dalam  suatu  mesin  (komputer)  agar  dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang
yang  menggunakan  kecerdasan  buatan  antara  lain  system  pakar,  permainan  komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan Robotika.
Pada abad ke 20, Automation sudah banyak dikembangkan dan diterapkan terutama pada Angkatan bersenjata Amerika Serikat, berupa program-program simulasi peperangan. Sekarang ini, perkembangan AI sudah mencapai pada tahap yang dapat dikatakan fantastis, terutama di bidang-bidang berikut: - Game Playing
- General Problem Solving
- Natural Language Recognition
- Speech Recognition
- Visual Recognition
- Robotics
- Dan Sistem Pakar

## 3.4.MempelajariPerencanaan Sistem Kecerdasan Buatan
Seperti  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  Kecerdasan  Buatan  dapat  membantu meringankan pekerjaan manusia. Adapun tujuan pembuatan Sistem Kecerdasan Buatan memang  untuk  kebaikan  manusia.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting  diajarkan  kepada Mahasiswa  Informatikadan  Komputer  yang  sesuai  dengan  bidangnya.  Sebelum membahas  tentang  perencanaan  dan  perancangan  Sistemnya  dalam  ada  beberapa  hal yang perlu diperhatikan dalam mempelajari Kecerdasan buatan , yaitu:
1). Kecerdasan Buatan tidak boleh merugikan Manusia atau User yang berkaitan dengan Tugas dan pekerjaannya. Maka Mahasiswa harus bisa membedakan antara kecerdasan berbasis Alamiah dan Kecerdasan berbasis Komputer.
2). Kecerdasan Buatan harus menuruti perintah yang diberikan oleh Manusia berdasarkan Sistem yang dibuat yang diaplikasikan kepada kegunaannya yang diambil dari seorang pakar di bidang pekerjaannya. kecuali jika perintahtersebut bertentangan dengan Sistem yang dirncang dari awal.
3). Kecerdasan Buatan harus memberikan contoh pada kelancaran kerja lebih Effektif dan Effesien sesuai dengan kebutuhan dari Masyarakat, dan mampu membantu dalamkesulitan user atau Pengguna dalam melayani dan melaksanakan Tugas Kerjanya.

## 3.5. Aplikasi Kecerdasan Buatan pada Sistem Robotika
Dalam  tahap  ini,  akan  ditentukan  Robot  apa  yang  akan  dibuat  dan  akan  digunakan untuk apa. Adapun hal-hal yang perlu ditentukan dalam tahap ini:
• Dimensi, yaitu panjang, lebar, tinggi, dan perkiraan berat dari Robot.
• Struktur material, apakah dari alumunium, besi, kayu, plastik, dan sebagainya.
• Cara kerja Robot, berisi bagian-bagian robot dan fungsi dari bagian-bagian itu. Misalnya lengan, konveyor, lift, power supply.
• Sensor-sensor yang akan dipakai Robot.
• Mekanisme, bagaimana sistem mekanik agar robot dapat menyelesaikan tugas.
• Metode pengontrolan, yaitu bagaimana Robot dapat dikontrol dan digerakkan, mikroprosesor yang digunakan, dan blok diagram sistem.
• Strategi  untuk  memenangkan  pertandingan,  jika  memang  Robot  itu  akan diikutkan lomba/kontes
• Rekayasa Robot Indonesia/Internasional.

## 3.6.Perencanaan danPembelajaran  Hardware
Ada tiga perkerjaan yang harus dilakukan dalam Kecerdasan Buatan dan Sistem Robotika, yaitu pembuatan mekanik, elektronik, dan programming.Masing-masing membutuhkan spesialisasi yang berbeda-beda, yaitu:
• Spesialis  Mekanik,  bidang  ilmu  yang  cocok  adalah  teknik  mesin  dan  teknik industri.
• Spesialis Elektronika, bidang ilmu yang cocok adalah teknik elektro.
• Spesialis Programming, bidang ilmu yang cocok adalah teknik informatika.
Setelah merancang gambaran garis besar bentuk robot, maka rangka dapat mulai dibuat. Satu ruas rangka terhubung satu sama lain dengan keling alumunium. Keling adalah semacam paku alumunium yang berguna untuk menempelkan lembaran logam dengan erat. Pembuatan sistem elektronika Bagian sistem elektronika dirancang sesuai dengan fungsi yang diinginkan. Misalnya untuk menggerakkan motor DC diperlukan h-brigde, sedangkan untuk menggerakkan relay diperlukan saklar transistor. Sensorsensor yang akan digunakan dipelajari dan dipahami cara kerjanya, misalnya:
1. Sensor jarak, bisa menggunakan SRF04, GP2D12, atau merakit sendiri modul sensor ultrasonik atau inframerah.
2. Sensor arah, bisa menggunakan sensor kompas CMPS03 atau Dinsmore.
3. Sensor suhu, bisa menggunakan LM35 atau sensor yang lain.
4. Sensor nyala api/panas, bisa menggunakan UVTron atau Thermopile.
5. Sensor line follower / line detector, bias menggunakan led & photo transistor.

## 3.7.PembelajaranPembuatan Software/Program
Pembuatan  software  dilakukan  setelah  alat  siap  untuk  diuji.  Software  ini  ditanamkan (didownload) pada mikrokontroler sehingga robot dapat berfungsi sesuai dengan yang diharapkan.Tahap pembuatan program ini meliputi:
1. Perancangan  Algoritma  atau  alur  program.  Untuk  fungsi  yang  sederhana, Algoritma  dapat  dibuat  langsung  pada  saat  menulis  Program.  Untuk  fungsi yang kompleks, Algoritma dibuatdengan menggunakan Flow chart.
2. Penulisan  Program,  dapat  dilakukan  dalam  Bahasa  C,  Assembly,  Basic,  atau Bahasa yang paling dikuasai.
3. Compile  dan  download,  yaitu  mentransfer  program  yang  kita  tulis  kepada Kecerdasan Buatan atau Robotika.

## 3.8.Uji Coba Sistem Kecerdasan Buatan
Setelah  mendownload  program  ke  mikrokontroler  (otak  robot)  berarti  telah  siap dilakukan  tahapan  terakhir  dalam  membuat  robot,  yaitu  uji  coba.  Pada  proses  ini, dilakukan pengujian terhadap alat yang dibuat, apakah sudah sesuai dengan spesifikasi yang  diharapkan.  Jika  ternyata  hasilnya  tidak  memuaskan,  dapat  dilakukan perancangan  ulang.  Jika  untuk  menghadapi  KRCI  (Kontes  Robot  Cerdas  Indonesia), ujicoba  dilakukan  pada  arena  seluas  sekitar  4×4  meter  dan  berbentuk  seperti  puzzle. Dalam arena KRCI ini diletakkan lilin-lilin yang harus dipadamkan oleh robot cerdas pemadam api. Untuk lomba Robot KRI (Kontes Robot Indonesia), dibutuhkan  ruangan  yang  lebih  besar,  yaitu  sekitar  15×15  meter.  Dalam  KRI  2008, masing-masing robot harus meraih target (bola/kubus) yang diletakkan di tempat yang
tinggi,  jadi  sebuah  robot  harus  bisa  naik  di  atas  robot  yang  lain  untuk  meraih  target tersebut (seperti panjat pinang).
Dengan demikian difusi Teknologi Robotika pada kalangan Masyarakat menjadi lebih luas.  Dengan  diselenggarakannya  Penlitian  ini,  diharapkan  di  kalangan  Mahasiswa dalam  pembelajarannya,  dapat  memperoleh  Informasi  mengenai  kebijakan-kebijakan yang  telah  ditetapkan  pemerintah  serta  kebutuhan  industri  dalam  pemanfaatan  dan pendayagunaan  Robotika.  Disisi  lain,  pihak  industri  bisamendapatkan  informasi  dan gambaran  mengenai  pemanfaatan dan pendaya  gunaan  Robotika  untuk  keperluan  dan kepentingan  Industry,  serta  prospek  dan  kemampuan  bagi  para  Mahasiswa  dalam mengembangkan  Teknologi  Robotika,  dan  Sistem  Kecerdasan  lainnya  melalui Perkuliahan  baik  di  lingkungan  Kampus  maupun  di  luar  melalui  seminar  dan Penelitian.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dari  Pembelajaran  Kecerdasan  Buatan  kepada  Mahasiswa  Jurusa  Teknik Informatika dan Komputer dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain :
1). Mahasiswa akan mampu menerapkan Perancangan Software  ke bidang kerja yang ditangani oleh Masyarakat sesuai dengan Kebutuhannya.
2). Mahasiswa akan dapat meningkatkan kemampuan dalam berpikir secara Logik untuk memahami cara kerja suatu alat yang digunakan untuk melaksanakan Pekerjaan
3). Mahasiswa dapat merekayasa Software yang disesuaikan dengan keahlian seorang Pakar, untuk membantu pekerjaan dalam bidang Pelayanan kepada Masyarakat. 4). Mahasiswa mampu merekayasa Sistem Komputerisasi, dalam bentuk pengendalian Data dalam memberikan Informasi, baik pekerjaan, Pendidikan, maupu Peneltian. 5)/ Mahasiswa dapat mengembangan Rancangan Sistem Software ke arah Praktisi dan Teoritis, unuk mengahadi perkembangan Sistem di masa yang akan datang, dengan bantuan Teknologi Kecerdasan dalam bidang Bisnis dan Pekerjaan.

## 4.2. Saran
Adapun beberapa Saran yang harus disampaikan dalam manpaatnya pembelajaran Kecerdasan atau AI bagi Mahasiswa  natara lain :
1). Mahasiswa harus lebih rajin dalam mempelajari Sistem Kecerdasan Buatan, dan Lebih Fokus kepada Aplikasi Software Komputer.
2). Merancang dan mempelajari Sistem kecerdasan Buatan sebaiknya disertai dengan observasi ke Lapangan Kerja dan mendekati kepada seorag pakar di bidang Pekerjaan atau Profesi seseorang.
3). Sebaiknya Mahasiswa yang sedang mempelajari Sistem kecerdasan Buatan, dalam praktikum di Laboratorium disertai dengan seorang Pakar di bidangng Pekerjaan. 4). Dalam Pembelajaran Sistem Kecerdasan Buatan di Kampus, Mahasiswa sebaiknya lebih dibimbing lagi ke arah Praktisi Sosftware yang dibutuhkan di Masyarakat. 5). Sebaiknya Mahasiswa perlu mempelajari materi dari luar misalnya dari Perusahaan yang bergerak di bidang Software, untuk mengembangkan Sistemnya yang diaplikasikan kepada  kebutuhan Kerja dalam melayani jenis-jenis Pekerjaannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1.] http://www.scribd.com/doc/73484975/46310084 -Kecerdasan-Buatan- RevaksesterakhirtanggalMaret 2013
[ 2.]http://himateta.lk.ipb.ac.id/2011/03/robot-perkebunan-untuk-masa- depanpertanian/. aksesterakhirtanggalMaret 2013
[ 3.]http://10110577.blog.unikom.ac.id/dream-project.3on. aksesterakhirtanggal Maret 2013 [ 4 ]http://mumtaz-anas.com/2012/10/23/257/ [ 5 ]http://jak-stik.ac.id [ 6 ]http://tutorialgratis.net/2014/05/28/tutorial-membuat-robotcerdas/
[ 7 ]http://ekstrarobotik.tripod.com/id3.html
[ 8 ]http://id.wikipedia.org/wiki/Robotika_Indonesia
[9.]Kuswandi, Son, 2000, KendaliCerdas (Integent Control) Surabaya, EEPIS Pres.
[ 10.] Handi Setiawan, 2002, Artificial Inellgence , Andi Ofset Yogjakarta.
[11.]El-Nasr Magy Seif, Ioerger Thomas R., Yen John .(1998). Learning and EmotionalIntelligent in Agents .