Teknologi
sudah berkembang secara pesat. Dan dunia teknologi saat ini sudah mengenal
dengan istilah Artificial Intelligence (Kecerdasan
Buatan). Artificial Intelligence (AI)
merupakan kecerdasan yang diberikan/ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa
diatur dalam konteks ilmiah. Pada masa ini kita sudah sering melihat
robot-robot yang mulai diciptakan dengan artificial
intelligence, yang mana mereka sudah bisa beroperasi sendiri tanpa bantuan
manusia. Manusia berlomba-lomba menciptakan sistem dengan kecerdasan buatan.
Memotivasi kebanyakan orang untuk membuat sistem yang lebih canggih dari yang
sudah ada.
Lalu,
mampukan manusia membuat mesin yang lebih cerdas dari mereka sendiri?
Untuk
saat ini, manusia belum mampu menciptakannya. Namun di masa depan tidak menutup
kemungkinan hal itu akan terjadi. Kejadian tersebut mungkin sudah sering kita
lihat pada buku maupun film bertema fiksi ilmiah. Teknologi sendiri kian
berkembang seiring zaman, berevolusi menjadi lebih canggih kian waktu. Begitu
pun dengan kecerdasan buatan, manusia mungkin saja membuat sistem dengan
kecerdasan buatan yang mirip dengan otak manusia, yaitu dengan karakteristik
“belajar dan berkembang”, atau bisa kita kenal dengan istilah machine learning. Suatu mesin yang
mempunyai karakteristik belajar dan berkembang mungkin bisa menyamai atau
mungkin melebihi kecerdasan dari otak manusia.
Fikriya,
Irawan, dan Soetrisno (2017) dalam jurnal berjudul “Impelementasi Extreme Learning Machine untuk
Pengenalan Objek Citra Digital” menjelaskan machine
learning adalah salah satu disiplin ilmu dari computer science yang mempelajari bagaimana membuat komputer atau
mesin mempunyai suatu kecerdasan. Agar mempunyai suatu kecerdasan, komputer atau
mesin harus dapat belajar. Dengan kata lain machine
learning adalah suatu bidang keilmuan yang berisi tentang pembelajaran
komputer atau mesin untuk menjadi cerdas.
Mesin
yang cerdas sudah banyak ditemukan saat ini. Sebagai contoh, Google Assistant pada handphone android.
Personal assistant pada handphone
android ini mempunyai kecerdasan yang mengaggumkan, voice recognition, command voice, dan banyak lagi kegunaannya.
Selain itu, banyak sekali ditemukan mesin cerdas lainnya. Banyak mesin yang
sudah menggunakan kecerdasan buatan saat ini. Seperti mobil dengan mekanisme
keamanan otomatis, yang bisa berhenti dan mematikan mesin seketika saat mobil
tersebut hendak menabrak sebuah objek pada kecepatan yang signifikan. Atau air conditioner (AC) yang bisa mengatur
suhu dengan melihat jumlah orang dalam suatu ruangan, dan ketika ruangan tidak
ada seseorang maka ia akan melakukan shutdown
secara otomatis, menjadikannya hemat daya.
Penggunaan
machine learning bahkan sudah mulai
diterapkan dalam dunia medis, seperti pengimplementasian Extreme Learning Machine (ELM) untuk mendiagnosa penyakit diabetes mellitus.
Pangaribuan (2016) dalam jurnal yang berjudul “Mendiagnosis Penyakit Diabetes
Melitus Dengan Menggunakan Metode Extreme
Learning Machine” menjelaskan permasalahan yang diangkat bagaimana mendiagnosis
penyakit diabetes melitus dengan menggunakan metode ELM dengan hasil yang
akurat dibandingkan dengan metode backpropagation.
Tujuan penelitian ini adalah implementasi ELM untuk diagnosis penyakit diabates
melitus serta menganalisis keakuratan hasil diagnosis. Data yang sudah
dikumpulkan dari UC Irvine Machine
Learning Repository akan diuji dan selanjutnya membangun model diagnosis
menggunakan ELM dengan tool MATLAB
Namun
begitu, terlepas dari keberadaan kecerdasan buatan, sistem masih diprogram oleh
manusia, dimaintenance oleh manusia,
dan diperbaiki oleh manusia. Namun dalam operasinya, ada beberapa mesin dengan kecerdasan
buatan yang mampu bekerja otomatis tanpa campur tangan manusia. Seperti contoh
dari air conditioner (AC) yang sudah
disebutkan di atas. Contoh lainnya adalah e-toll yang bisa membuka palang pintu
secara otomatis. Dulu ketika kita berpergian menggunakan jalan tol, kita harus
membayar dan proses tersebut masih ditangani oleh manusia. Namun sekarang, kita
hanya perlu menggunakan e-toll card dan menempelkannya kepada mesin dan palang
pintu langsung terbuka secara otomatis.
Penggunaan
kecerdasan buatan lainnya bisa dilihat pada sekolah yang sudah menetapkan
sistem absensi menggunakan finger print.
Dulu absensi masih di atas kertas dan dilakukan secara manual. Namun sekarang
dengan penggunaan finger print,
kehadiran siswa dapat terekam otomatis di dalam basis data. Namun begitu,
pengecekan data dan maintenance database
serta interface masih dilakukan oleh
guru, menyatakan bahwa sistem tersebut masih diperlukan kontrol dan tidak bisa
sepenuhnya lepas dari manusia.
Saat
ini tidak semua sistem sepenuhnya lepas tangan dari kontrol manusia. Keberadaan
mesin yang bisa bekerja di bawah kontrol manusia memang masih belum
mendominasi, namun tidak menutup kemungkinan bahwa mekanisme tersebut akan
diterapkan secara menyeluruh.
Sumber:
Fikirya, Zulfa Afiq; Irawan, Mohammad Isa dan Soetrisno. 2017. Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital. Jurnal Sains Dan Seni ITS Vol. 6, No.1.
Pangaribuan, Jefri Junifer. 2016. Mendiagnosis
Penyakit Diabetes Melitus Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine. Jurnal ISD Vol.2 No.2. ISSN : 5285114. https://ejournal.medan.uph.edu.
Diunduh tanggal 29 Oktober 2018.
EmoticonEmoticon