## Kerangka Kerja Sistem Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Kompetensi Sumber Daya Manusia Indonesia
Yudo Devianto 1* , Saruni Dwiasnati 2
1 Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana, Jakarta
2 Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* yudo.devianto@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Di  zaman  yang  semakin  berkembang  ini  yaitu  era  digital,  teknologi merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting.  Dunia  pada  saat  ini  tengah menghadapi era teknologi atau biasa disebut revolusi industri 4.0. kondisi tersebut ditandai langsung dengan penggunaan mesin digital dan internet yang menyebabkan perubahan yang cepat dan signifikan terhadap segala sektor  kehidupan  manusia  sehingga  memudahkan  manusia  dalam melakukan  berbagai  pekerjaan.  Era  transformasi  digital  adalah  bagian proses  dari  teknologi  yang  lebih  besar,  dan  ini  adalah  perubahan  yang berhubungan dengan penerapan teknologi digital dalam aspek kehidupan yang  ada  pada  masyarkat.  Kecerdasan  buatan  adalah  suatu  ilmu  yang mempelajari  cara  membuat  komputer  melakukan  sesuatu  seperti  yang dilakukan  oleh  manusia.  Diperlukan  sebuah  kerangka  kerja  sistem kecerdasan  buatan  yang  dapat  diterapkan  dalam  pengembangan  ilm pengetahuan,  teknologi  dan  seni  di  Indonesia.  Paper  ini  mencoba membahas  kerangka  kerja Case  Based  Reasoning (CBR)  dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan. Diharapkan kerangka kerja ini dapat menjadi acuan penerapan sistem kecerdasan di Indonesia.
Keywords: Kecerdasan Buatan; Teknologi Baru; Case Based Reasoning Soft Skill.
DOI: 10.22441/incomtech.v10i1.7460

## 1. PENDAHULUAN
Di zaman yang semakin berkembang ini yaitu era digital, teknologi merupakan suatu hal yang sangat penting. Dunia pada saat ini tengah menghadapi era teknologi atau biasa disebut revolusi industri 4.0. kondisi tersebut ditandai langsung dengan penggunaan mesin  digital  dan internet  yang menyebabkan perubahan  yang cepat dan  signifikan  terhadap  segala  sektor  kehidupan  manusia  sehingga  memudahkan manusia  dalam  melakukan  berbagai  pekerjaan.  Era  transformasi  digital  adalah bagian  proses  dari  teknologi  yang  lebih  besar,  dan  ini  adalah  perubahan  yang berhubungan dengan penerapan teknologi digital dalam aspek kehidupan yang ada pada masyarkat. Tranformasi digital dapat dianggap tahap ketiga dalam merangkul
teknologi digital [1]. Era transformasi digital mengubah kondisi bisnis dan kondisi sosial sehingga mengharuskan perusahaan atau organisasi serta masyarakat dapat beradaptasi  dengan  perkembangan  teknologi  agar  tetap  relevan  dan  tidak ketinggalan.
Salah  satu  bidang  teknologi  yang  menjadi  penyumbang  utama  dalam transformasi  digital  adalah  bidang  Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Technology ). Kecerdasan  buatan  merupakan  pengembangan  dan  integrase  dari  bidang elektronika,  ilmu  komputer  dan  matematika.  Secara  sederhana,  sistem  dengan kecerdasan  buatan  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  yang  dilakukan  oleh manusia,  seperti  berfikir,  mengambil  keputusan,  melakukan  klasifikasi  terhadap suatu keadaan atau mengestimasi keadaan di masa yang akan datang [2].
Lebih dari 20 sejak dikembangkan untuk pertama kalinya, kecerdasan buatan ini telah  berevolusi  dengan  sangat  cepat.  Berbagai  aspek  dan  sisi  kehidupan  sudah menjadi  bagian  yang  tidak  terpisahkan.  Beberapa  sisi  kehidupan  yang  telah  diisi dengan  kecerdasan  buatan,  antara  lain:  industri,  ekonomi,  pendidikan,  social bahkan hingga kedokteran dan kesehatan [3]. Perkiraanya, semua sisi  kehidupan kemanusiaan  akan  menjadi  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dengan  kecerdasan buatan [4].
Namun, hingga saat ini, belum ada kerangka kerja mengenai kecerdasan buatan yang  standar  [5].  Sehingga,  setiap  peneliti  mengembangkan  kerangka  kerja kecerdasan  buatan  masing-masing.  Tulisan  ini  mencoba  menawarkan  sebuah kerangka kerja kecerdasan buatan yang berasaskan kepada Case Based Reasoning (CBR).  Harapannya,  dengan  berlandaskan  CBR  pengembangan  teknologi kecerdasan buatan akan lebih baik lagi.

## 2. METODE

## 2.1. Pengertian Kecerdasan Buatan
Ensiklopedia  Britannica  mendefinisikan  kecerdasan  buatan (Artificial Intelligence/AI) sebagai  cabang  ilmu  komputer  yang  dalam  merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristik atau berdasarkan sejumlah aturan  [6]  [7]. AI tidak  sertamerta  dapat  menggantikan  peran  manusia  dalam industri, tetapi peran AI sebagai pendukung kinerja SDM, oleh karena itu perlunya pengembangan  kopentensi  oleh  SDM  yaitu  kompentensi  yang  tidak  dapat dilakukan oleh AI . Salah satunya yaitu meningkatkan soft skill SDM.
Mengapa  kita  perlu  belajar  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence/AI) ? (Artificial Intelligence/AI) memiliki kemampuan untuk mempengaruhi setiap aspek kehidupan  kita.  Bidang (Artificial  Intelligence/AI) mencoba  memahami  pola  dan perilaku entitas. Dengan (Artificial Intelligence/AI) , kami ingin membangun sistem pintar dan memahami konsep kecerdasan juga.  Sistem  cerdas  yang kami  bangun sangat  berguna untuk  mengetahui bagaimana sistem kecerdasan seperti otak kita membangun sistem kecerdasan lain [1][2].
Untuk  dapat  memahami  lebih  lanjut  mengenai  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelligence/AI) ? (Artificial Intelligence/AI) dengan cara melihat proses informasi di dalam otak manusia. Hal ini diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Skema otak kita memproses informasi
Dibandingkan dengan beberapa bidang lain seperti matematika atau fisika yang telah  ada  selama  berabad-abad, (Artificial  Intelligence/AI) relatif  masih  bayi. Selama  beberapa  dekade  terakhir, (Artificial  Intelligence/AI) telah  menghasilkan beberapa produk spektakuler seperti mobil self-driving dan robot cerdas yang dapat berjalan. Berdasarkan arah yang kita tuju, cukup jelas bahwa mencapai kecerdasan akan berdampak besar pada kehidupan kita di tahun-tahun mendatang [1, 2, 6].
AI tidak  sertamerta  dapat  menggantikan  peran  manusia  dalam  industri,  tetapi peran AI sebagai pendukung kinerja SDM, oleh karena itu perlunya pengembangan kopentensi oleh SDM yaitu kopentensi yang tidak dapat dilakukan oleh AI . Salah satunya yaitu meningkatkan soft skill SDM,
2.2. Case Based Reasoning (CBR)
Metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan  kecerdasan  buatan  adalah berdasarkan  sebuah  kerangka  kerja  ( framework ).  Kerangka  kerja  yang dikembangkan dikenal dengan Case Based Reasoning (CBR). Kerangka kerja CBR ini  bekerja  dengan  membandingankan  kasus  baru  dengan  kasus  lama.    Hasil perbandingan dihitung menggunakan similaritas persamaan dari kasus baru dengan kasus  yang  lama.  Dengan  demikian,  CBR  dikenal  dengan  sistem  yang  mencari kesamaan  menggunakan  algoritma  similaritas  untuk  menghitung  seberapa akuratnya  tingkat  kemiripan  kasus  [8][9].  Siklus  kerja  CBR  diperlihatkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Siklus Case Based Reasoning
Ada 4 tahapan siklus case based reasoning antara lain [10]:
1. Retrieve :  proses  pengenalan  masalah  atau  meninjau  kembali  kasus  yang memiliki kriteria kesamaan.
2. Reuse : penggunaan kembali informasi yang ada pada kasus sebelumnya untuk dicari perbedaannya dengan kasus yang sekarang dan dicari persamaan antara kasus yang ada dengan saat ini untuk dijadikan kasus yang baru.
3. Revise : meninjau kembali kasus yang ada pada reuse dan dievaluasi jika hasil dari  proses  reuse  berhasil,  akan  dilanjut  untuk  proses  berikutnya,  jika  tidak maka akan diberikan solusi kesalahan untuk permasalahan kasus yang baru.
4. Retain :  menyimpan  permasalahan  dari  kasus  tersebut  yang  nantinya  bisa digunakan untuk mengatasi permasalahan

## 2.3. Kecerdasan Buatan dan Pengembangan Sumber Daya Manusia
Masih banyak lagi metode-metode atau algoritma yang dapat digunakan untuk pengembangan  kecerdasan  buatan.  Namun,  di  dalam  artikel  ini  tidak  akan membahas  tentang  penggunaan  metode  atau  algoritma  yang  diterapkan  dalam penciptaan kecerdasan buatan, tetapi bagian ini akan menjelaskan bagaimana peran kecerdasan buatan dalam meningkatkan kopentensi SDM.
Kecerdasan buatan salah satu teknologi baru  yang terus berkembang dan juga dapat  dimanfaatkan  untuk  peningkatan  kopentensi  SDM  dalam  menuju  era transformasi  digital  indonesia  yang  kian  cepat  berkembang.  Saat  pindah  ke Masyarakat  5.0  semua  kehidupan  orang  akan  lebih  nyaman  dan  berkelanjutan seperti manusia yang hanya disediakan produk dan layanan dalam jumlah dan pada waktu yang dibutuhkan. Sumber Daya Manusia (SDM) menjadi kunci menghadapi era  transformasi  digital.  Industri  4.0  dan  masyarakat  5.0  yang  bertumpu  pada perkembangan  teknologi,  mengharuskan  Indonesia  untuk  mempersiapkan terbangunnya sumber daya yang handal. Dengan begitu, sebaiknya Indonesia perlu
mempersiapkan  SDM  yang  berkualitas  yang  mampu  memanfaatkan  teknologi dengan sebaik mungkin [11].
Sumber  daya  manusia (SDM) adalah  individu  produktif  yang  bekerja  sebagai penggerak  suatu  organisasi,  baik  itu  di  dalam  institusi  maupun  perusahaan  yang memiliki  fungsi  sebagai  aset  sehingga  harus  dilatih  dan  dikembangkan kemampuannya[10]. Oleh karena itu karyawan yang memiliki peran strategis untuk bisa  mewujudkan  prestasi  dapat  memanfaatkan  Kecerdasaan  buatan  untuk  dapat menghasilkan sebuah Transformasi Digital [11, 12, 13].
Salah  satu  hasil  dari  kecerdasan  buatan  yang  dapat  menggantikan  peran Customer  Service yang  tidak  dapat  melayani  24  jam,  dan  hal  tersebut  dapat digantikan  dengan AI yaitu  teknologi Chatbot ,  dimana  teknologi AI ini  dapat menjawab secara otomatis pertanyaan yang diajukan secara benar [14].

## 3. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat disampaikan dalam artikel ini adalah sebagai berikut:
• Kecerdasan buatan adalah salah satu teknologi terbaru.
• Kecerdasan buatan tidak serta merta dapat menggantikan peran manusia dalam industri.
• Agar  SDM  tidak  tergantikan  oleh AI ,  perlunya  pengembangan  kompentensi, salah satunya yaitu peningkatan soft skill.
• Transformasi  digital  di  era  saat  ini  sangat  dibutuhkan  agar  mengalami perubahan dari Konvensional ke era serba digital.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  ucapkan  terimakasih  yang  sebesar-besarnya  kepada  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Mercu  Buana  yang  memberikan  dukungan  dalam  bentuk moral dan material sehingga dapat terwujudnya artikel ini.

## REFERENSI
[1] Y. Yusnaini and S. Slamet, “Era Revolusi Industri 4.0: Tantangan dan Peluang dalam Upaya Meningkatkan  Literasi  Pendidikan,” Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan  Program Pascasarjana Universitas PGRI Palembang , Palembang, Indonesia, 2019. vol. 2, pp. 1073– 1085.
[2] P. Joshi, Artificial intelligence with python , Packt Publishing Ltd, UK. 2017.
[3] M. Y. Chia, Y. F. Huang, C. H. Koo, and F. F. Fung, “Recent Advances in Evapotranspiration Estimation  Using  Artificial  Intelligence  Approaches  with  a  Focus  on  Hybridization Techniques - Review,” Agronomy, vol. 10, no. 101 , 2020.
[4] G.  Armstrong  and  A.  C.  Lorch,  “A(eye):  A  Review  of  Current  Applications  of  Artificial Intelligence  and  Machine  Learning  in  Ophthalmology,” International  Ophthalmology Clinics , vol. 60, no. 1, pp. 57-71, 2020.
[5] C.  C.  Bennett  and  K.  Hauser,  “Artificial  intelligence  framework  for  simulating  clinical decision-making: A Markov decision process approach,” Artificial Intelligence in Medicine, vol. 57, no. 1, pp. 9-19, January 2013. DOI: 10.1016/j.artmed.2012.12.003
[6] A. Swarnkar and A. Swarnkar, “Artificial Intelligence Based Optimization Techniques: A Review,” In: Kalam A., Niazi K., Soni A., Siddiqui S., Mundra A. (eds). Intelligent Computing  Techniques  for  Smart  Energy  Systems .  Lecture  Notes  in  Electrical Engineering, vol 607. Springer, Singapore, 2020.
[7] R.  Yusuf,  H.  Kusniyati,  and  Y.  Nuramelia,  “Aplikasi  Diagnosis  Gangguan  Kecemasan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web dengan PHP dan MYSQL,” Studia
Informatika: Jurnal Sistem Informasi , vol. 9, no. 1, pp. 1-13, 2016.
[8] I. Pratama, S. Wibisono, and E. Nurraharjo,  A. Saputro et al., “Sistem Pakar Deteksi Dini Gejala  Gangguan  Neurologi  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning  dengan Algoritma Similaritas 3W-Jaccard,” Sintak, vol. 3, pp. 443-4490, 2019.
[9] J. Kolodner, Case-Based Reasoning, Morgan Kaufmann Publihsers, Inc., US. 2014.
[10] P. Klein, L. Malburg, and R. Bergmann, “Learning Workflow Embeddings to Improve the  Performance  of  Similarity-Based  Retrieval  for  Process-Oriented  Case-Based Reasoning,”  In:  Bach  K.,  Marling  C.  (eds) Case-Based  Reasoning  Research  and Development.  ICCBR  2019 .  Lecture  Notes  in  Computer  Science,  vol  11680.  Springer,
Cham. 2019.
[11] S.  Idrus,  “Perspektif  Sumber  Daya  Manusia  Pariwisata  di  Era  Revolusi  Industri  4.0,” Prosiding SINTESA, Bali, Indonesia, November 2018, 587–594,.
[12] E. Susan, “Manajemen Sumber Daya Manusia,” Jurnal Manajemen Pendidikan Islam , vol. 9, no. 2, pp. 952–962, 2019.
[13] M.  Haris,  “Manajemen  Lembaga  Pendidikan  Islam  dalam  Menghadapi  Revolusi  Industri 4.0,” Mudir: Jurnal Manajemen Pendidikan , vol. 1, no. 1, pp. 45–57, 2019.
[14] M. Astuti, Rani Natadian; Fatchan, “Perancangan Aplikasi Teknologi Chatbot Untuk Industri Komersial 4.0,” Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sains , September 2019, vol. 1, no. 1, pp. 339–348.