## SURVEY METODE FUSI INFORMASI UNTUK PERANCANGAN COGNITIVE PROCESSOR

## Catherine Olivia Sereati
Fakultas Teknik Unika Atma Jaya Jakarta
Jl. Jendral Sudirman Kav 51 –
Jakarta - Indonesia

## Arwin Datumaya Wahyudi Sumari
Fakultas Strategi Pertahanan, Universitas Pertahanan Indonesia Jl. Salemba Raya No. 14, Jakarta-  INDONESIA

## Trio Adiono, Adang Suwandi Ahmad
Sekolah Tinggi Elektro dan Informatika, Institut Teknologi
Bandung Gedung Achmad Bakrie Lt.2 , Jl. Ganeca 10, Bandung 40132, INDONESIA

## Abstrak
Cognitive  Processor  is  a  processor  which  have  ability  to emulate  how  human  brain  work  to  process  information  by gathering  information  from  the  environment  and  take  the inference from  the  information  that have received.  To design Cognitive  processor,  appropriate  methode  is  need  to  support the  performance  of  this  processor.  Knowledge  Growing System (KGS) is a new development of Artificial Intelligence that  have  ability  to  growing  knowledge  base  on  information which  have  been  gathered  as  time  passes.  KGS  concept emerge by observing mechanism of human brain when doing information fusion to gain new knowldege.  This paper aimed to  discuss  several  fusion  information  method  as  a  basis  to design Cognitive Processor.

## Keywords
cognitive processor, KGS, information fusion

## 1. PENDAHULUAN
System  On  Chip (SoC)  adalah  suatu  sistem  rangkaian terintegrasi  yang  didalamnya  terdiri  dari  suatu  sistem elektronik  yang  mempunyai  fungsi  khusus  dan  terintegrasi dalam  satu chip .  SoC  dapat  berupa  suatu  sistem mikrokomputer,  rangkaian  pengkondisian  sinyal,  rangkaian pengolah  sinyal  audio,  dan  sistem-sistem  lain  dengan  fungsi yang  lebih  spesifik.Untuk  dapat  mendesain  sebuah  SoC diperlukan tools yang  sesuai.  Salah  satunya  yaitu  dengan menggunakan Field  Programmable  Gate  Array .  Sesuai dengan namanya, sebuah keping FPGA terdiri dari kombinasi gerbang  logika  yang  dapat  diprogram  koneksinya  sehingga dapat  dihasilan  sebuah  rangkaian  gerbang  logika  dengan fungsi tertentu.
Suatu sistem komputer terdiri  dari  prosessor,  memori,  sistem jalur  data  dan  piranti-piranti  lain  yang  mendukung  kerja  dari komputer  tersebut  (misalnya  GPIO,  UART,  USB  Port,  dll). Dengan  menggunakan  SoC  dan tools yang  sesuai,  dapat dirancang  sebuah  sistem  komputer  dalam  satu  keping  IC, lengkap dengan piranti yang mendukung proses kerjanya. Saat ini  prosessor  dengan  fungsi-fungsi  khusus  juga  sedang dikembangkan. Misalnya, prosessor untuk sistem kendali pada sistem  navigasi,  dimana  prosessor  tersebut  dapat  melakukan perintah-perintah dan merespon masukan dari sistem navigasi yang  ada.  Selain  itu  ada  juga  prossesor  khusus  untuk menggerakan  suatu  sistem  wahana  gerak  mandiri,  dimana
prossessor  dibantu  dengan  sensor  yang  ada  dapat  menerima dan  mengolah  setiap  intruksi  yang  ada  untuk  menggerakan sistem wahana gerak mandiri tersebut.
Perancangan sebuah Cognitive Processor dirasa mampu untuk menjadi  solusi  bagi  pengembangan  sistem  processor  dengan fungsi-fungsi  tersebut. Cognitive  Processor adalah  sebuah processor  yang  mampu  mengemulasikan  cara  kerja  otak dalam  memproses  informasi,  yang  berkaitan  dengan  proses penginderaan  ( sensing ),  perasa  ( perceive )  dan  interaksi ( interact ) dengan organ-organ yang lain. Oleh karena itu suatu Cognitive  Processor  seharusnya  memiliki  kemampuan  untuk dapat  menerima  informasi  dari  berbagai  macam  sensor  yang terhubung  dengannya,  melakukan  penggabungan  (fusi) informasi,  dan  mengambil  keputusan berupa  kesimpulan dari setiap informasi yang diterimanya.
Makalah  ini  akan  membahas  tentang  beberapa  metode  fusi informasi  dan  melakukan  perbandingan  dari  setiap  metode yang  ada  dalam  kaitannya  dengan  perancangan  suatu Cognitive Processor. Struktur dari makalah ini adalah sebagai berikut  :  Latar  belakang  permasalahan  yang  akan  diteliti dijelaskan  dalam  bagian  1,  selanjutnya  bagian  2  akan membahas  tentang  kajian  teori  yang  mendukung  penelitian ini,  yang  meliputi  tentang  konsep  Cognitive  Processor  dan Knowledge  Growing  System.  Bagian  ke  3  akan  menjelaskan tentang  beberapa  metode  fusi  informasi,  dan  bagian  4 merupakan  bagian  penutup  berupa  kesimpulan  tentang  hasil perbandingan dari  setiap metode  fusi  informasi  yang  dibahas pada makalah ini.

## 2. KAJIAN TEORI
2.1. Konsep Cognitive Processor
Cognitive  Processor adalah  sebuah  prosesor  yang  mampu mengemulasikan cara kerja otak dalam memproses informasi, yang berkaitan  dengan proses  penginderaan ( sensing ),  perasa ( perceive )  dan  interaksi  ( interact )  dengan  organ-organ  yang lain.  Ilustrasi  penggunaan Cognitive  Processor dalam  suatu model Human  Modelling  Processor (HMP)  ditunjukkan dalam Gambar 4. Dalam ilustrasi tersebut ditunjukkan bahwa Cognitive  Processor bersama  dengan  memory  digunakan untuk mengolah masukan-masukan dari sensor dan mengubahnya  menjadi  sinyal  untuk  menggerakan  sistem tersebut.
HMP  sendiri  dikembangkan  pertama  kali  oleh    Card,  S.K., Moran  T.P.,  &  Newell,  A  pada  tahun  1983.  Konsep  ini
memodelkan  bagaimana  cara  kerja  sebuah  komputer  yang dilengkapi  dengan  sensor,  komponen  memori  dan  aktuator, supaya  bisa  bekerja  seperti  cara  otak  manusia  bekerja. Menurut  mereka,  suatu  HMP  memiliki  3  komponen  penting yaitu  : perceptual system , motor  system dan cognitive system [Card,  Moran,  and  Newell,  1983]. Perceptual  system terdiri dari  sensor  dan  komponen  memori  pendukungnya,  misalnya sebuah sensor visual memerlukan sebuah buffer memori untuk menyimpan keluaran dari sensor tersebut, sebelum keluarannya  menuju  ke  proses  berikutnya. Cognitive  system bertugas  menerima  informasi  dari  memori  sensor  yang  ada, dan  membandingkan  data  yang  diterima  dengan  data  yang sebelumnya  sudah  tersimpan  dalam  komponen long-term memory yang  dimiliki cognitive  system ,  dan  membuat keputusan  bagaimana  merespon  hasil  perbandingan  tersebut. Motor system bertugas untuk melakukan eksekusi dari respon yang  dikeluarkan  oleh  bagian  cognitive  system,  berupa  aksi pergerakan  sesuai  dengan  permintaan  dari  bagian  cognitive system.  Gambar  1.  Menunjukan  blok  diagram  dari  suatu sistem Human Modelling Processor (HMP).
Gambar 1. Blok diagram Cognitive Processor HMP
Penjelasan  fungsi  masing-masing  bagian  adalah  sebagai berikut :
Tahapan  awal  adalah  menerima  data  dari  sensor  kemudian menyimpannya  dalam short-term  memory .    Setiap  sensor masing-masing  memiliki  sistem  pemrosesan  data,  seusai dengan  jenisnya.  Misalnya,  jika  sensornya  berupa  sensor audio,  maka  diperlukan  sistem  untuk  memproses  data  audio tersebut. Jika informasi yang diterima diperlukan untuk proses selanjutnya  maka  hasil  masukan dari sensor diproses  oleh ke langkah  berikutnya.  Jika  tidak  maka  informasi  tersebut  akan disimpan  hanya  dalam  jangka  waktu  tertentu  saja  dan selanjutnya  akan  terhapus  ( decay ). Short  term  memory ini hanya  dapat  menyimpan  data  dalam  waktu  yang  singkat  dan memiliki kapasitas terbatas
Setelah  masukan  dari  sensor  diproses  maka  hasil  proses tersebut di simpan dalam cognitive short-term memory . Proses ini  hanya  berlangsung  sepersekian  detik  setelah  input  dari sensor diterima. Pada proses ini yang terjadi adalah informasi yang  diterima  dari  masing-masing  sensor  dikombinasikan untuk diambil suatu kesimpulan.
Kapasitas  dari cognitige  short-term  memory ini  terbatas  dan hanya  dapat  menampung  beberapa  data  saja,  karena  pada prinsipnya proses  dalam tahapan ini  hanya untuk menyimpan data secara sementara sebelum dianalisis apakah informasi/data  yang  ada  layak  disimpan/diolah  sebagai informasi yang benar atau tidak (lihat tahap selanjutnya). Pada bagian  ini  akan  terjadi  proses  penggabungan  informasi  tahap pertama.
Hasil  penggabungan  informasi  dari short-term  cognitive memory ,  selanjutnya  masuk  ke  bagian cognitive  processor . Pada tahap  ini cognitive processor mengambil  informasi  dari long-term  cognitive  memory dan  kembali  melakukan penggabungan  informasi  dari short-term  memory dan long- term  memory untuk  menganalisa  kesimpulan  apa  saja  yang dapat diambil dari dari penggabungan informasi tersebut. Jika kesimpulan  tersebut  layak  disimpan  dan  bisa  menjadi informasi  baru  maka  informasi  baru  tersebut  akan  disimpan dalam long-term memory. Pada bagian ini akan terjadi proses penggabungan  informasi  tahap  ke  dua,  yaitu  penggabungan informasi  dari cognitive  processor dan  dari long  term cognitive memory .
Proses  pada Actuator dan Long Term Memory Motor adalah bagian  terakhir  dari  sistem  HMP.  Pada  bagian  ini  hasil  dari penggabungan  informasi  keluar  sebagai  informasi  untuk pergerakan  motor  ( actuator  ;  muscle ).  Informasi  dari cognitive  processor masuk  ke  Motor  processor,  untuk menggerakan motor ( muscle ). Motor processor seperti halnya Cognitive  processor juga  mempunyai Long-term  memory motor untuk  menyimpan  setiap  pergerakan/aktvitas  motor tersebut,  sehingga  suatu  saat  jika  motor  tersebut  harus melakukan pekerjaan yang sama /perulangan yang lama, maka prosesnya  dapat  langsung  dilakukan  tanpa  harus  melalui proses pembelajaran dari awal lagi, karena informasi yang ada cukup diambil dari Long -term memory motor .

## 2.2. Konsep Knowledge Growing System (KGS)
Pada  dasarnya  KGS  adalah  suatu  sistem  yang  mempunyai kemampuan untuk menumbuhkan pengetahuan yang dimilikinya  berdasarkan  informasi  yang  diterimanya  dalam setiap berjalannya waktu.  Konsep dari KGS muncul dari hasil pengamatan  mekanisme  cara  kerja  otak  manusia  pada  saat melakukan  penggabungan  informasi  ( information  fusion ) untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  baru  [A.D.W.  Sumari, A.S. Ahmad, A.I. Wuryandari dan J. Sembiring 2009 ]. Untuk lebih memahami bagaimana mekanisme dari sistem ini, maka dibuat suatu pemodelan HIS ( Human Inference System ) yang merupakan  ilustrasi  dari  cara  kerja  dari  otak  manusia  dalam melakukan pengambilan kesimpulan ( inference ) dari penggabungan  informasi  ( information  fusion )  yang  diterima dari masing-masing indera.
Dari ilustrasi yang ditunjukan dalam Gambar 2,  proses untuk memperoleh  pengetahuan  baru  yang  didapat  dari  informasi fenomena  yang  didapat  dari  sensor  (panca  indera)  dapat diperoleh setelah melewati tahap-tahap berikut : penggabungan  informasi (information  fusion ),  pengambilan kesimpulan  ( information  inferencing )  dan  penggabungan kesimpulan-kesimpulan  menjadi  suatu  kesimpulan  akhir ( information-inferencing  fusion ).  Konsep  HIS  ini  menjadi dasar  dari  mekanisme Knowledge  Growing  System (KGS) seperti yang ditunjukan dalam Gambar 3.
Setiap  hasil  penggabungan  informasi  mempunyai  hasil kesimpulan berupa data-data yang didapat dari masing-masing sensor.  Kesimpulan  tersebut  kemudian  diuji  melalui  proses Degree  of    Certainty  (DoC) untuk  melihat  apakah  hasilnya
dianggap dapat  mendeskripsikan fenomena apa  yang   terjadi. DoC  pada  dasarnya  adalah  sebuah  perhitungan  matematis berupa  hipotesa  yang  paling  memungkinkan  dari  semua alternatif  yang  ada.  Jika  memenuhi  syarat  maka  kesimpulan tersebut  dapat  menjadi  pengetahuan  baru  (New Knowledge ). Jika tidak, maka proses akan kembali berulang setelah sistem menerima data atau informasi baru.
Gambar 2. Ilustrasi HIS [ A.D.W. Sumari, A.S. Ahmad, A.I. Wuryandari dan J. Sembiring 2009 ]
Gambar 3. Mekanisme KGS [Sumari. et.all. 2009 ]
Jika sudah memperoleh kesimpulan berupa pengetahuan baru, maka  pengetahuan  ini  akan  disimpan  dalam  data  base pengetahuan  ( knowledge  database ).  Setiap  pengetahuan  baru yang  muncul,  akan  digabungkan  sehingga  menjadi  gabungan dari  beberapa  pengetahuan  ( knowledge  informasi  fusion ).
Proses  ini  akan  terus  berulang  sampai  sistem  KGS menghasilkan  suatu  pengetahuan  yang  utuh  ( ultimate knowledge ).

## 3. KAJIAN TENTANG METODI FUSI INFORMASI
Definisi formal  tentang  Fusi Informasi menurut International Society of Information Fusion (ISIF) adalah :
“Integrasi  yang  sinergis  dari  sekumpulan  informasi  yang didapat  dari beberapa  sumber yang  berbeda,  tentang perilaku
suatu  sistem,  dimana  hasil  dari  integrasi  informasi  tersebut dapat  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dan aksi terkait untuk sistem tersebut “ [www.isif.org].
Pada  dasarnya  fusi  informasi    adalah  proses  penggabungan informasi  sehingga  dihasilkan  suatu  kesimpulan  ( inference ) berupa  informasi  baru  [Hall,  Liggins,  Martin  and  Llinas 2009].  Manusia  dan  mahluk  hidup  lainnya  memiliki kemampuan  dasar  untuk  melakukan  fusi  informasi  melalui indera  yang  dimiliki.  Sebagai  contoh,  manusia  dapat mengenali  orang  lain  yang  sudah  dikenalnya  tanpa  harus melihat  wajahnya.  Manusia  dapat  mengenali  seseorang  dari suaranya, bentuk tubuhnya atau dari informasi yang lain.
Beberapa  metode  fusi  informasi  yang  sudah  dikembangkan dalam  beberapa  penelitan  yang  dilakukan    oleh  para  peneliti sebelumnya  yang  akan  dibahas  pada  makalah  ini  adalah sebagai berikut :
A. Artificial  Neural  Network (ANN)  dan  Algoritma Back Propagation (BP)
Jaringan  Saraf  Tiruan(JST)  atau Artificial  Neural  Network (ANN)  merupakan  salah  satu  cabang  dari  AI  (Artificial Intelligence).  JST  terlah  dikembangkan  sejak  tahun  1940. Pada  tahun  1943  McCulluch  dan  W.H.Pitts  memperkenalkan pemodelan  matematis  neuron.  Tahun  1949,  Hebb  mencoba mengkaji proses belajar yang dilakukan oleh neuron. Teori ini dikenal  sebagai  Hebbian  Law.  Tahun  1958,  Rosenblatt memperkenalkan  konsep perseptron suatu  jaringan  yang terdiri dari beberapa lapisan yang saling berhubungan melalui umpan  maju  ( feed  forward ).  Konsep  ini  dimaksudkan  untuk memberikan  ilustrasi  tentang  dasar-dasar  intelejensia  secara umum.  Hasil  kerja  Rosenblatt  yang  sangat  penting adalah perceptron  convergence theorem  (1962) yang membuktikan  bahwa  bila  setiap  perseptron  dapat  memilah- milah  dua  buah  pola  yang  berbeda  maka  siklus  pelatihannya dapat dilakukan dalam jumlah yang terbatas.
Pengertian Backpropagation merupakan  sebuah  metode sistematik  pada  jaringan  saraf  tiruan  dengan  menggunakan algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak layar lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang ada pada lapisan tersembunyinya [Rusell and Norvig, 2002]. Backpropagation adalah pelatihan jenis terkontrol dimana menggunakan pola penyesuaian bobot untuk  mencapai  nilai  kesalahan  yang  minimum  antara keluaran hasil prediksi dengan keluaran yang nyata[Pandjaitan. 2007]
Proses  pembelajaran  pada  JST  dapat  dilihat  sebagai  proses dari  fusi  informasi.  Dengan  mengaplikasikan  algoritma  BP, dan  mengatur  pembobotan  lapisan  dan  nilai threshold maka hubungan  informasi  antara  masukan  dan  keluaran  dapat dideskripsikan. Liu Dong (2010) melakukan metode ini untuk melakukan  uji  coba  pada  sistem  robot  untuk  menghindari rintangan.
Pada  penelitian  ini  Robot  yang  diuji  dioperasikan  ke  suatu lingkungan  dengan  tingkat  komplikasi  rintangan  tertentu. Robot  dilengkapi  dengan  beberapa  sensor  infrared  dan ultrasonic.  Pada  pengujian  ini  digunakan  11  sensor  yang diletakan di depan robot. Langkah pertama adalah dengan cara melakukan  penggabungan  data  (data  fusi)    dari  sensor ultrasonik  dan  sensor  infrared.  Berdasarkan karakteristik dari ultrasonic  dan  infrared,  dilakukan  pendeskripsian  aturan- aturan untuk dapat mengindentfikasikan data hasil penggabungan. Aturan-aturan itu mengacu pada jarak masing- masing-masing  sensor  baik  infrared  dan  ultrasonik  dengan rintangan.
Aturan-aturan yang dideskripsikan untuk fusi data dari sensor ultrasonic dan infrared :
1. Jika  hasil  dari  infrared  adalah  1,  apapun  hasil  keluaran dari  ultrasonic,  hasil  keluaran  ditentukan  sebesar  10  cm (mengacu pada rintangan terdekat)
2. Jika  hasil  dari  sensor  infrared  adalah  0,  dan  hasil  dari ultrasonic  menujukkan  20  –  300  cm  maka  hasil  keluaran diambil dari data ultrasonic
3. Jika sensor infred adalah 0 dan hasil dari ultrasonic adalah 300,  maka  data  yang  diambil  adalah  300  cm  (mengacu pada rintangan pada jarak diatas 300 cm)
Selanjutnya  adalah  mendapatkan  hasil  penggabungan  data dari semua sensor. Langkah ini disebut tahapan fusi informasi ke  2.  Pada  pergerakannya,  Robot  perlu  menentukan  dimana posisi  dari  rintangan,  apakah  pada  posisi  kiri  depan,  kanan depan,  kiri  atau  kanan.  Untuk  keperluan  akurasi  informasi, maka  informasi  dari  11  sensor  tersebut  diadopsi  untuk mendaptkan  hasil  yang  komprehensif.  Karena  adanya permasalah  ketidak  pastian  dari  bentuk  rintangan,  maka diambil data dari masing-masing 3 sensor dari beberapa arah, contoh,  untuk  posisi  kanan  depan  diambil  dari  titik  4,5,6. Untuk posisi kiri depan diambil dari titi 2,3,4, dan seterusnya.
Pada  algoritma  BP  Neural  Network,  pada  saat  tahapan informasi  ke  2,  untuk  melakukan  adaptasi  masukan  neural network,  maka  dilakukan  pengklasifikasian  informasi  jarak yang  sudah  dikumpulkan oleh komponen  sensor pada  Robot. Klasifikasi itu adalah :
 Dekat , diklasifikasikan sebagai integer ‘1’
 Jauh , diklasifikasikan sebagai integer ‘2’
 Sangat jauh  diklasifikasikan sebagai integer ‘3’
Sedangkan  informasi  arah  juga  diklasifikasikan  sebagai berikut :
 Jalan lurus, diklasifikasikan sebagai integer ‘1’
 Belok kanan 45  , diklasifikasikan sebagai integer ‘2’
 Belok kanan 90  , diklasifikasikan sebagai integer ‘3’
 Belok kiri 45  , diklasifikasikan sebagai integer ‘4’
 Belok kiri 90  , diklasifikasikan sebagai integer ‘5’
 Belok kanan 135  , diklasifikasikan sebagai integer ‘6’
Data tersebut menjadi masukan bagi algoritma BP NN sebagai data  training.  Makalah  ini  membuktikan  bahwa  Robot  dapat melewati rintangan secara real time.
B. Adaptive Neuro- Fuzzy Inference Sytem (ANFIS)
Konsep  ANFIS    dikemukakan  oleh  J.S.R  Jang  (1997).  Pada dasarnya  ANFIS  adalah  sebuah  metode  penggabungan  dari JST  dan  logika  Fuzzy.  Metode  ini  menggabungkan karakteristik  dari  JST  dan  Fuzzy  Logic,  dan  juga mengeliminasi  beberapa  kekurangan  dari  kedua  metode tersebut, saat masing-masing digunakan sebagai metode yang berdiri  sendiri.  Sistem    inferensi    fuzzy    yang    digunakan adalah   sistem   inferensi  fuzzy model   Tagaki-Sugeno-Kang (TSK)   orde   satu  dengan   pertimbangan  kesederhanaan  dan kemudahan komputasi. Keunggulan  system  inference  fuzzy adalah    dapat  menerjemahkan    pengetahuan    dari    pakar dalam    bentuk    aturan-aturan,    namun    biasanya    dibutuhkan waktu    yang    lama    untuk    menetapkan    fungsi keanggotaannya.
Karena  ANFIS  merupakan  kombinasi  dari JST  dan Logika  Fuzzy,  maka  metode  ini  mampu  mengatasi
permasalahan  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  dan tidak  linear.  Walaupun  target  tidak  diberikan,  ANFIS  dapat mencapai  hasil  yang  optimal  dalam  waktu  yang  singkat. Hamdi  Atmaca,  Bayram Cetisli dan  H.  Servan  Yavuz  (2001) melakukan  perbandingan  antara  metode  Fuzzy,  JST  dan ANFIS  dalam  aplikasi  pengumpulan  data  pemakaian  bahan bakar.  Dari  hasil  pengujian,  metode  ANFIS  menunjukkan tingkat  kesalahan  yang  kecil  dibandingkan  dengan  metode Logika Fuzzy dan JST dikarenakan metode ini menggabungkan beberapa kelebihan JST dan logika Fuzzy.
Percobaan tersebut memakai dua tipe data yaitu training dan checking  data .   Pada training  data ANFIS  memberikan  hasil kesalahan minimum dibandingkan JST dan Fuzzy. Hasil pada data training menunjukkan  metode  ANFIS  memiliki kesalahan  yang  sedikit  lebih  besar  daripada  JST,  yang dikarenakan terbatasnya data ujicoba.
Logika  Fuzzy  memberikan  hasil  yang  paling  buruk.  Hal  ini disebabkan  pada  saat  uji  coba  besar  nilai  aturan  dan  fungsi yang  keanggotaan  dibatasi  nilainya  pada  besar  tertentu.  Jika lebih  banya  nilai  keanggotaan  ( membership  variable )  yang diberikan, maka ada kemungkinan kesalahan dapat dikurangi.
C.    Metode  Fusi  Informasi  Berbasis Knowledge  Growing System (KGS)
Salah  satu  fenomena  yang  terjadi  pada  sistem  kecerdasan manusia adalah kemampuan untuk menambah pengetahuannya dengan mempelajari hal-hal baru yang terjadi di  sekelilingnya  berdasarkan  pengalaman-pengalaman  yang diperolehnya  ( Knowledge  Growing ).  Dengan  menggunakan metode-metode yang ada dalam bidang AI, telah dikembangankan  suatu  sistem  yang  dapat  mengemulasikan cara kerja intelegensia manusia dalam menambah pengetahuannya.  Sistem  ini  dinamakan Knowledge  Growing System (KGS),  yang  telah  dikembangkan  oleh  Arwin Datumaya,  Adang  Suwandi  Ahmad,  Aciek  Ida,  dan  Jaka Sembiring pada tahun 2009.
Di dalam otak, masukan berupa informasi dari masing-masing panca-indra tersebut kemudian mengalami proses penggabungan (fusi) untuk menghasilkan suatu informasi baru yang digunakan sebagai dasar  pengetahuan untuk  mengambil suatu  tindakan.  Selanjutnya  informasi  tersebut  digabungkan dengan  pengetahuan  yang  sudah  dimiliki  sebelumnya  ( prior knowledge )  untuk  menghasilkan  pengetahuan  yang  lebih lengkap  ( posterior  knowledge ).    Pengetahuan  ini  kemudian dibandingkan dengan pengetahuan yang telah terlebih dahulu disimpan  dalam  otak  untuk  menghasilkan  satu  kesimpulan ( inferencing ) mengenai fenomena yang dirasakan oleh indera- inderanya  tersebut.  Kesimpulan  ini  akan  menjadi  dasar pengambilan  keputusan  atau  tindakan  yang  akan  dilakukan terhadap fenomena tersebut.
Cara  manusia  dalam  mendapatkan  pengetahuan  bisa dilakukan  dengan  cara  pembelajaran  langsung  dan  secara probabilistik.  Proses  berpikir  melibatkan  pencarian  dan pemilihan  dari  semua  jawaban  yang  mungkin  ada.  Ketika bekerja,  otak  manusia  membangun  hipotesa  yang  paling memungkinkan  dari  semua  alternatif  jawaban  yang  ada.  Hal ini  disebut  juga  dengan  Derajat  Keyakinan  ( Degree  of Certainty , DoC).
Di  dalam  bidang  Artificial  Inteligent  (AI),  metode pengambilan  keputusan  ( inference  method )  yang  paling sering  digunakan  adalah  metode Bayes  Inference  Method (BIM) dimana metode ini didasarkan pada aturan probabilitas Bayes yang dirumuskan sebagai berikut :
) ( ) | ( ) ( ) | ( ) | ( Bj P Bj A jP Bj P Bj A P A Bj P   (1)
dimana :
P(Bj|A)  :  kemungkinan  terjadinya  keadaan  B  jika  A terjadi (posterior probability)
P(A|Bj)  :  kemungkinan  terjadinya  keadaan  A  saat  B terjadi (prior probabiliy)

## P(Bj) : Seluruh kemungkinan terjadinya keadaan B
Gambar 4.  Ilustrasi Pengolahan Informasi Metode KGS

## [ADW Sumari.et.all . 2012]
Metode BIM selanjutnya digabung dengan metode Maximum A  Posteriori  (MAP)  untuk  menghasilkan  kesimpulan berdasarkan  fenomena  yang  diamati.  Hasil  penggabungan BIM dan MAP menghasilkan persamaan berikut :
) ( ) ( ) | ( ) | ( ) ,... , | ( 2 1 j i i j j i m i B P A P A B P B A P B B B A P   (2)
dimana :
i = 1,2,…,n  adalah jumlah hipotesa j  =  1,2,…,m    adalah    jumlah    informasi-informasi    yang berkaitan.
Yang  kemudian  disempurnakan  lagi  untuk  menghasilkan persamaan berikut
j B PA B A P n i m j j i n i est j       1 1
,.. 1 | max ) ( (3)
Dimana  persamaan  (3)  disebut  sebagai  metoda  fusi penginferensian informasi A3S (ArwinAdang-Aciek- Sembiring)  .  Metoda    ini    murni    dikembangkan    dari    hasil observasi    pada    kecerdasan    manusia    dalam  menfusikan informasi    yang    diterima    oleh    panca  inderanya.    Cara manusia    dalam    mengumpulkan  informasi-informasi    yang berkaitan  dapat  dikatakan sebagai  pembelajaran  akumulatif ( accumulative  learning )    yakni    memfusikan    informasi- informasi  yang  berkaitan  guna  menjadi  informasi  tunggal yang  lengkap  sebagaimana  yang  dimodelkan  oleh  metoda A3S    pada    Persamaan    (3).  Gambaran  mekanisme  fusi informasi metode A3S dapat dilihat dalam Gambar 5.
Adapun  hasil  pengolahan  fusi  informasi  dengan  metode  ini dibuktikan dengan hasil yang terdapat pada tabel 1.
Gambar 5. Mekanisme Fusi Informasi metode A3S  [ADW Sumari.et.all . 2009]
Tabel 1. Hasil hipotesis pengolahan informasi fusi yang didapat dari sensor
Hasil  pengolahan  hipotesis-hipotesis  tersebut  dengan  metode A3S  menghasilkan  grafik  seperti  ditunjukkan  dalam  Gambar 6.
Gambar 6. Pengolahan data A3S dalam mengolah hipotesis berdasarkan waktu pengamatan .
Dari  Tabel  1  dan  dari  grafik  pada  Gambar  6,  dapat  dilihat bahwa  dengan  menggunakan  metode  A3S,  sistem  dapat melakukan  fusi  informasi  dan  pengambilan  hipotesis  seiring dengan  berjalannya  waktu.  Pada  grafik  tersebut  juga ditunjukkan  bahwa  pada  hipotesis  ke  2  (H 2 )  sistem  dapat melakukan penumbuhan pengetahuannya dibandingan dengan hipotesis  yang  lain,  seiring  dengan  berjalannya  waktu,  yang dibuktikan dengan peningkatan nilai DoC.
Dari  hasil  pengamatan  beberapa  metode  tersebut  maka  dapat dibuat tabel perbandingan sebagai berikut :

## Tabel 2 Perbandingan Metode Information Fusion dari hasil penelitian sebelumnya
Metode Karakteristik Kapabilitas Keterbatasan ANN – BP Proses pembelajaran pada  NN  dapat dilihat sebagai proses  dari  fusi informasi. dengan mengaplikasikan algoritma BP Dapat  melakukan fusi informasi yang didapat sebagai data  training  untuk pembobotan jaringan NN Masih  membutuhkan training dan pembobotan  sehingga tidak  memungkinkan untuk melakukan pengembangan knowledge secara real time. Belum membahas tentang validasi  data  yang mengalami proses fusi ANFIS Metode ini menggabungkan karakteristik  dari JST  dan  Fuzzy Logic,  dan  juga mengeliminasi beberapa kekurangan  dari kedua metode tersebut Dapat menyelesaikan permasalahan kompleksitas dan ketidak-linear-an dikarenakan merupakan penggabungan  dari JST dan Fuzzy Logic Masih  membutuhkan training dan pembobotan  sehingga tidak  memungkinkan untuk melakukan pengembangan knowledge secara real time. Belum membahas  bagaimana mengolah  fusi  data yang kompleks Informasion Fusion berbasis KGS Mengadopsi  cara kerja otak manusia    dalam mengumpulkan informasi- informasi    yang berkaitan. Dikatakan sebagai pembelajaran akumulatif ( accumulative learning )    yakni memfusikan informasi- informasi yang berkaitan guna menjadi  informasi tunggal yang lengkap  ( ultimate knowledge ) Metode  A3S  yang membangun  sistem ini  memungkinkan sistem untuk mengolah  data  dari berbagai hipotesa yang berbeda, parameter yang berbeda, dan terbukti dapat memecahkan permasalah  dalam kehidupan nyata, yang membutuhkan parameter yang cukup banyak Metode  yang  masih baru dikembangkan sehingga
pengaplikasiannya
masih terbatas.

## 4. PENUTUP
Makalah  ini  mencoba  menjelaskan  tentang  konsep  dari  suatu cognitive  processor  dan  pengembangan  konsep  KGS  dan metode  fusi  informasi  untuk  mendukung  rancang  bangun prosessor  tersebut.  Berdasarkan  kajian  perbandingan  metode fusi  yang  ada,  metode  Fusi  Informasi  berbasis  KGS  dengan metode A3S adalah metode yang paling mendekati cara kerja otak manusia dalam melakukan pengambilan kesimpulan dari penggabungan data. Oleh karena itu bisa  dikatakan algoritma fusi  informasi  A3S  dapat  digunakan  untuk  mendesain  suatu cognitive processor.
Masih  diperlukan  studi  lebih  lanjut  untuk  mendalami bagaiman  arsitektur  dari  cognitive  processor  dan  fungsi  dari cognitive  processor  yang  akan  dirancang  untuk  memilih metode information fusion yang akan digunakan.

## 5. REFERENSI
[1] A.D.W.  Sumari,  A.S. Ahmad, A.I.  Wuryandari  dan J.  Sembiring. 2009. Sistem Fusi Informasi Berbasis Agen-Agen  Kolaboratif  untuk  Misi-Misi  Strategis. Prosiding  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan  Aplikasinya  (SENTIA2009) .  Politeknik  Negeri Malang,  12-13  Maret.  Malang,  pp.  F67-F72,  ISSN 977-208-5234-00-7
[2] A.D.W.  Sumari,  A.S. Ahmad, A.I.  Wuryandari  dan J. Sembiring. 2009. A New Information-Inferencing Fusion Method for Intelligent Agents. International
Conference on Electrical Engineering and
Informatics .    5-7  August  .  Selangor,  Malaysia,  pp. 93 - 97; ISBN: 978-1-4244-4913-2
[3] A.D.W. Sumari, A.S. Ahmad, A.I. Wuryandari, dan Jaka  Sembiring.  2010.  Constructing  Brain-Inspired KnowledgeGrowing  System:  A  Review  and  A
Design  Concept. International  Conference  on Distributed Frameworks for Multimedia
Applications  (DFmA) .  Yogjakarta  2-3  Agustus.  pp. 1- 7, ISBN 978-1-4244-9335-7
[4] A.D.W.  Sumari,  A.S. Ahmad, A.I.  Wuryandari  dan J.  Sembiring.  2012. Brain-inspired  Knowledge Growing-System: Towards A True Cognitive Agent . International  Journal  of  Computer  Science  & Artificial  Intelligence  (IJCSAI) .  Vol.  2,  No.  1,  30 Maret,  World  Academic  Publishing,  pp.  26-36, ISSN 2226-4450 (Online), 2226-4469 (Print)
[5] A.D.W.  Sumari.  2010.  Sistem  Berpengetahuan- Tumbuh:  Satu  Perspektif  Baru  dalam  Kecerdasan Tiruan. Doctor  of  Electrical  Engineering  and Informatics  Dissertation ,    School  of  Electrical Engineering  and  Informatics.Institut  Teknologi Bandung. Bandung
[6] A.D.W. Sumari .2010. Knowledge-Growing System Basics:  A  Review  on  Human  Thought  Models  for Building  An  Intelligent  Agent. Proceedings  of Conference  on  Information  Technology  and Electrical  Engineering  2010  (CITEE2010) .  Gajah Mada University. Yogyakarta
[7] A.M.  Djafari.  2002.  Bayesian  Approach  for  Data and  Image  Fusion.  [on-line].  Available  : http: //citeseerx.ist.psu.edu /viewdoc/ summary?doi=10.1.1.19.9894
[8] Ahmed  A.  Jerraya,  Aimen  Bouchhima,  Frédéric Pétro.  2006.  Programming  models  and  HW-SW interfaces  abstraction  for  multi-processor  So . pp. 280-285. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1146981
[9] Card,  SK.  Moran,  T.P.  and  Newell,  A.  1986.  The Model Human Processor, An Engineering Model of Human  Performance. Handbook  of  perception  and Human  Performance –  University  of  Texas Arlington. pp. 1-35
[10] Eduardo  F.  Nakamura,  Antonio  A.  F.  Loureiro. 2008.  Information  fusion  in  wireless  sensor networks. Proceedings  of  the  2008  ACM  SIGMOD international  conference  on  Management  of  data . pp 1365-1372, ISBN 978-1-60558-102-6
[11] Hall, David, Liggins, Martin E.   and Llinas , James .  2009. Handbook  of    Multisensor  Data  Fusion, Theroy and Practice . 2nd Ed,  CRC Press-Taylor  & Francis Group.
[12] Hamdi  Atmaca,  Bayram  Ceti  li,  H.  S.  Yavuz.  The Comparison of Fuzzy Inference Systems and Neural Network  Approaches  with ANFIS  Method for Fuel Consumption  Data.    [On-line].  Available  : http://radio.ir/sitepics/advertise/949041438f187f643 090a53e_ek.pdf
[13] Hayek,  A.et.all.  2012.  FPGA-based  wireless  sensor network  for  safety-related  cognitive  systems. IX International  Symposium  on  Telecommunications (BIHTEL) . Sarajevo 25-27 Oct, pp. 1 – 6, E-ISBN : 978-1-4673-4874-4
[14] Jangsik Cho, Kato S, Itoh H. 2007. Bayesian Based Inference  of  Dialogist  Emotion  for  Sensitivity Robots.
Robot and Human interactive Communication  (RO-MAN) .  Jeju  26-29  Agustus, pp.792-797, E-ISBN 978-1-4244-1635-6
[15] L.W.  Pandjaitan  .2007.    Dasar-Dasar  Komputasi Cerdas, Yogyakarta: Andi Offset. 2007
[16] Liu Dong.  2010.  A Study  On  Multiple  Information Fusion  Technology  in  Obstace  Avoidance  of Robots. Second  Pacific-Asia  Conference  on Circuits,  Communication  and  System  (PACCS) . Beijing  1-  2  Agustsu,  pp.  171-174,  ISBN  978-1- 4244-7969-6
[17] Michael  Gschwind,  Valentina  Salapura,  and Dietmar  Maurer.  2001.  FPGA  prototyping  of  a RISC  processor  core  for  embedded  applications. IEEE  Transaction  On  VLSI  Systems .  Vol.  9,  NO.2. pp 241-250, ISSN 1063-8210
[18] Nithish Kumar
V, Harsha Bhalavi,
Lakshminarayanan  G,  and  Mathini  Sellathurai.
2013.  FPGA  based  decision  making  engine  for cognitive  radio  using  genetic  algorithm. 8th  IEEE International Conference on Industrial and Information  Systems  (ICIIS) .  Peradeniya  17-20 December. pp. 633-636, ISBN 978-1-4799-0908-7
[19] Salih. Muataz and  Arshad .M.R. 2010. Design and Implementation of Embedded Multiprocessor Architecture  Using  FPGA.  IEEE  Symposium  on Industrial  Electronics  &  Applications  (ISIEA). Penang. 3-5 October. pp. 579-584. Print ISBN: 978- 1-4244-7645-9
[20] S.J.  Russel  and  P.  Norvig.  2002.  Artificial Intelligence: A Modern Approach “2 nd Edition, New Jersey: Prentice-Hall.
[21] T.  Munakata.  2008.  Fundamentals  of  the  New Artificial Intelligence: Neural, Evolutionary, Fuzzy, and More 2 nd Edition. London: Spinger-Verlag
[22] Waleed  A.  Abdulhafiz  and  Alaa  Khamis.  2013. Bayesian Approach to Multisensor Data Fusion with Pre-  and  Post-Filtering. 10th  IEEE  International Conference  on  Networking,  Sensing  and  Control (ICNSC) .  Evry  10-12  April  2013,  pp.  373-378,  E- ISBN :978-1-4673-5199-7.
[23] Wei-Guo Tong,.et.all. 2006. A Study On Model Of
Multisensor Information Fusion And Its
Application. Proceedings  of  the  Fifth  International Conference  on  Machine  Learning  and  Cybernetics . Dalian,  13-16  August,  pp.  3073-3077.  ISBN  1- 4244-0061-9
[24] Xiaochuan Zhao, Qingsheng Luo and Baoling Han. 2008.  Survey  on  Robot  Multi-sensor  Information fusion  Technology. Proceedings  of  the  7th  World Congress  on  Intelligent  Control  and  Automation . Chongqing,  June  25  –  27.  pp.  5019-5123.  ISBN 978-1-4244-2113-8
[25] Xin  Liu,.et.all.  2013.  A  457-nW  cognitive  multi- functional  ECG  processor. Solid-State  Circuits Conference (A-SSCC) IEEE Asian . Singapore 11-13 November.  pp. 141-144, ISBN 978-1-4799-0277-4