Mind Map Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan

Definisi

Merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal ‐ yang dalam pandangan manusia adalah – cerdas

(H. A. Simon [1987] )

Sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal‐hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Kinight [1991] )

Detail Kecerdasan Buatan

• Sudut Pandang Kecerdasan

         Kecerdasan buatan mampu membuat mesin menjadi cerdas (berbuat seperti yang dilakukan manusia)

• Sudut Pandang Penelitian

         Kecerdasan buatan adalah studi bagaimana membuat komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan manusia

• Sudut Pandang Bisnis

         Kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologis dalam menyelesaikan masalah bisnis

• Sudut Pandang Pemrograman

         Kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, problem solving, dan pencarian (searching)

Konsep Kecerdasan Buatan

• Turing Test

• Pemrosesan Simbolik

• Heuristic

Suatu strategi untuk melakukan proses pencarian (search) ruang problem secara efektif

• Inferensi (Penarikan Kesimpulan)

• Pencocokan Pola (Pattern Matching)

menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik atau komputasional

Tujuan Kecerdasan Buatan

• Membuat komputer lebih cerdas

• Mengerti tentang kecerdasan

• Membuat mesin lebih berguna

Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alami

Kecerdasan Buatan	Kecerdasan Alami
Bersifat permanen	Cepat mengalami perubahan
Lebih mudah diduplikasi dan ditransfer	Proses transfer antar manusia membutuhkan proses yang lama
Lebih murah	Lebih mahal
Konsisten	Sering berubah (sifat manusia)
Dapat didokumentasi	Sulit didokumentasi
Lebih cepat	Lebih lambat
Teliti	Kurang teliti

Sejarah Kecerdasan Buatan

·         Jaman “batu” (1943-1956)

·         Awal antusias, harapan besar (1952‐1969)

·         Masa Gelap (1966‐1973)

·         Renaissance (1969‐1979)

·         Era Industrial (1980‐sekarang)

·         Kembalinya neural networks (1986‐sekarang)

·         Kematangan (1987‐sekarang)

·         Agent Cerdas (1995‐sekarang)

Lingkup kecerdasan buatan

·         Sistem Pakar (Expert System)

·         Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)

·         Pengenalan Ucapan (Speech Recognition)

·         Robotika dan System Sensor (Robotics and Sensoric System)

·         Computer Vision

·         Intellegence Computer – aided Instruction

·         Game Playing

Contoh Kecerdasan Buatan

• AI Robot

• Game

• Fitur Facebook

• Twitter

• Google PageRank

• Online advertisement

• Recommended Article

Mind Map E-Commerce

E-Commerce

1.        Definisi

E‐Commerce dapat didefinisikan sebagaisegala bentuk transaksi perdagangan/perniagaan barangatau jasa secara elektronik dengan memanfaatkan jaringan komputer, salah satunya adalah Internet.

2.        Tujuan

Membangun konsep pasar bukan sekedar tempat jual beli, sebagai pusat informasi, Pengelolaan yang berorientasi pada pelayanan, kombinasikonsepsi pelayanan konvensional dan virtual.

3.        Jenis-jenis
E-Commerce terdiri atas beberapa jenis, yaitu :
1. Consumer‐to‐consumer (C2C)

           pesertanya adalah individu, dengan satu pihak sebagai pembeli dan pihak lainnya sebagai penjual.

2. Business-to-Consumers (B2C)

Penjualadalahsuatuorganisasidanpembeliadalahindividu.

3. Consumer-to-Business (C2B)
Padajenisini, konsumenmemberitahukanbarangataulayanan yang dibutuhkannya, danselanjutnyaorganisasi-organisasibersainguntukmenyediakanbarangataulayanantersebutkepadakonsumen.

4.    Kekurangan Pasar Tradisonal

1. Time

2. Distance 

3. Market Exposure

4. Technology Development

5.    Model Proses dalam E‐commerce

1. Pencarian dan identifikasi

2. Seleksi dan negosiasi

3. Pembayaran produk dan jasa secara elektronik

4. Produk dan jasa pengiriman

       5. Layanan after‐sales

6.    E‐commerce Software

• Catalog management

• Product configuration

• Shopping cart facilities

       • E‐commerce transaction processing

• Web traffic data analysis

7.        Ancaman

a.       Insiden penggunaan E-dan M-Commerce

b.      Pencurian properti intelektual (Intellectual property dan Paten dalam proses bisnis)

c.       Pencurian (Phishing, penipuan pelelangan online, Spam, Pyramid Schemes, Investment fraund, dan Stock scams)

8.        Tantangan

a.       Mendefinisikan model e-commerce yang efektif dan strategis

b.      Perlu mengubah sistem distribusidan proses kerja

c.       Mengintegrasikan pemrosesan order berbasis wab dengan tradisional

9.        Kelebihan

a.       Menurunkan biaya operasional, menaikkan profit

b.      Meningkatkan pangsa pasar

c.       Melebarkan jangkauan pemasaran

d.      Mengurangi penggunaan waktu, meningkatkan produktifitas

e.       Meningkatkan layanan ke pelanggan (untuk beberapa kasus)

f.       Fleksibelitas

g.      Aliran pendapatan yang menjanjikan

10.    Kekurangan

a.       Membutuhkan keahlian computer

b.      Biaya untuk akses internet

c.       Resiko kebocoran data personal

d.      Berdasarkan kepada kepercayaan

e.       Kerugian financial karena penipuan

f.       Kehilangan kesempatan bisnis karena gangguan pelayanan

11.    Tips memproteksiprivasisaat online

Tips	Alasan
Jangan pernah memberikan informasi pribadi, terutama nomor identitas (ssn)	Asumsikan bahwa informasi yang diberikan tentang data personal akan muncul di database suatu tempat
Sebelum registrasi kesebuah website, periksa dulu kebijakan privasinya	Carilah BBB atauTRUSTe seal. Jika situs tersebut tidak menjelaskan bagaimana mereka anak menggunakan informasi pribadi, berhati-hati!
Berhati-hati dalam mengirim email, pesanke group, atau chatting	Segala sesuatu yang dikirim di forum-forum tersebut dapat dilihat dan digunakan oleh marketer untuk mengubah profil personal
Update software browser	Beberapa browser yang terupdate memiliki teknologi enkripsi yang tersedia dan bias unduh
Pertimbangkan untuk membeli digital ID untuk menggantikan informasi asli	Ini memungkinkan user mengakses halaman web secara anonimous

Mind map Etika dalam PTIK

Etika Dalam PTIK

Peraturan Tertulis

NETIQUETTE (Network Etiquette) Merupakan konvensi dalam berinteraksi sosial

melalui jaringan, baik melalui mailing list, forum, blog, dll.

Etika dalam Sosial Media

·        Menerima pertemanan hanya dari orang yang dikenal

·        Hindari mencantumkan informasi pribadi penting, seperti nomer HP atau alamat rumah

·        Jangan mengumbar kehidupan pribadi

·        Semua yang tidak etis secara offline, berarti juga tidak etis secara offline

·        Hati‐hati penggunaan huruf kapital

·        Jangan berbicara SARA, kata‐kata kotor dan pornografi

Etika dalam Forum

• Setiap Forum memiliki aturan, BACALAH..

• Gunakan bahasa yang sopan

• Berikan pertanyaan yang jelas dan mudah dimengerti

• Gunakan judul yang sesuai dan deskriptif

Tidak Tertulis

UU NO 11 TAHUN 2008

TENTANG INFORMASI DAN TRANSAKSI ELEKTRONIKA

Merupakan cyberlaw di Indonesia

–       Memberikan aturan penggunaan transaksi elektronika dan informasi elektronik

–       Memberikan perlindungan hukum hak cipta Elektronik

–       Memberikan perlindungan dari berbagai macam cybercrime

Bagian‐Bagian UU ITE

Bab 1 à Pengertian tentang berbagai hal yang berkaitan dengan Informasi dan transaksi Elektronika

Bab 2 à Asas dan Tujuan

Bab 3 à Dokumen Elektronik dapat dijadikan alat bukti hukum yang sah

Bab 4 à Penyelenggaraan Sertifikasi Elektronik dan Sistem Elektronik

Bab 5 à Transaksi Elektronik

Bab 6 à Pengakuan dan Perlindungan terhadap Kekayaan Intelektual Elektronik

Bab 7 à Perbuatan yang Dilarang

Bab 8 à   Penyelesaian Sengketa, gugatan dalam bentuk perdata

Bab 9 à   Peran Pemerintah dan Masyarakat

Bab 10 à Proses Penyidikan

Bab 11 à Ketentuan Pidana

Bab 12 à Ketentuan Peralihan

Bab 13 à Ketentuan Penutup

Larangan dalam UU ITE

Pasal 27 à Konten Ilegal berupa konten asusila, perjudian, pencemaran nama baik, pemerasan

Pasal 28 à Penyebaran berita bohong dan SARA

Pasal 29 à Mengancam dan menakut‐nakuti30

Pasal 30 à Mengakses komputer orang lain dan meretas keamanannya31

Pasal 31 à Melakukan intersepsi atau penyadapan

Pasal 32 à Mengubah informasi elektronik milik orang lain

Pasal 33 à Merusak sistem informasi

Pasal 34 à Menyediakan sandi kode akses (cracking)

Pasal 35 à Mengubah informasi elektronik dan membuatnya seolah‐olah asli