Daftar Isi

 

BAB I PENDAHULUAN.. 2

Latar Belakang. 2

Perumusan Masalah. 2

Tujuan Penulisan. 2

BAB II METODOLOGI 3

BAB III PEMBAHASAN.. 4

Definisi 4

Teknik Data Mining. 4

Cara Kerja Data Mining. 5

Sejarah dan Perkembangan Data Mining. 5

Kerbermanfaatan atau Urgensi 5

Dari Sudut Pandang Komersial 5

Dari sudut pandang keilmuan. 6

Contoh-contoh Aplikasi Data Mining Yang Sudah Ada. 6

Penerapan atau Implementasi Data Mining Dalam Bidang Kehidupan. 7

Bidang Perbankan. 7

Bidang Olahraga. 7

Bidang Telekomunikasi 7

Bidang Asuransi 7

Bidang Perusahaan. 8

Rancangan Aplikasi Data Mining Yang Menjadi Solusi Bagi Bangsa Indonesia. 8

Latar Belakang Masalah. 8

Solusi Yang Dirancang. 8

Deksripsi Solusi 9

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN.. 11

Kesimpulan. 11

Saran. 11

DAFTAR PUSTAKA.. 12

BAB I PENDAHULUAN

Latar Belakang

Dalam era globalisasi dan zaman modern di berbagai bidang kehidupan dan profesi, teknologi informasi telah meningkatkan pengumpulan dan penyimpanan datanya. Kumpulan data telah tumbuh dalam ukuran dan kompleksitas yang sangat besar. Untuk mengolah data dengan ukuran dan kompleksitas yang sangat besar, agar menemukan pola-pola berguna yang tersembunyi, dibutuhkan pemrosesan data yang otomatis. Otomotisasi ini, perlu sebuah metode sebagai penerapan pengumpulan dan menganalisis data secarat akurat, metode tersebut dikenal sebagai Data Mining.

Perumusan Masalah

Dari permasalahan yang penulis angkat, dapat dirumuskan masalah sebagai berikut :

1. Apa definisi dari Data Mining ?
2. Bagaimana sejarah dan perkembangan dari Data Mining?
3. Kemukakan contoh-contoh Aplikasi dari Data Mining yang sudah ada ?
4. Kemukakan serta paparkan solusi dari rancangan Aplikasi Data Mining bagi bangsa indonesia saat ini ?

Tujuan Penulisan

Tujuan penulisan ilmiah ini untuk memenuhi tugas mata kuliah Wawasan Teknologi Terbaru (WTT) dan untuk meningkatkan pengetahuan penulis dalam memahami Aplikasi Data Mining serta implementasinya

 

BAB II METODOLOGI

Metode penulisan ilmiah yang digunakan oleh penulis, yaitu adalah sebagai berikut :

1. Studi Literatur

Dengan cara mengumpulkan informasi dari berbagai referensi atau sumber di internet, seperti ebook pada jurnal online ataupun website atau situs lainnya yang terkait dengan topik masalah.

2. Observasi

Dengan cara melakukan pengamatan secara langsung terhadap proses pembelajaran siswa atau mahasiswa selama di kelas (teori) maupun di laboratorium (praktek)

 

BAB III PEMBAHASAN

Definisi

Ada beberapa definisi dari data mining yang dikenal di buku-buku teks data mining, diantaranya adalah :

• Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.
• Data mining adalah analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks denfgan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.

Kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Dari definisi-definisi itu, dapat dilihat ada beberapa faktor yang mendefinisikan data mining :

1. Data mining adalah proses otomatis terhadap data yang dikumpulkan masa lalu
2. Obyek dari data mining adalah data yang berjumlah besar atau kompleks
3. Tujuan dari data mining adalah menemukan hubungan-hubungan atau pola-pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.

Teknik Data Mining

Berikut beberapa jenis teknik data mining yang paling populer dikenal dan digunakan :

1. Associating Rule Mining

Associating rule mining adalah teknik mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Algoritma yang paling populer dikenal sebagai Apriori dengan paradigma generate and test, yaitu pembuatan kandidat kombinasi item yang mungkin berdasar aturan tertentu lalu diuji apakah kombinasi item tersebut memenuhi syarat support minimum. Algoritma baru yang lebih efisien bernama FP-Tree.

2. Classification

Classification adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu obyek yang labelnya tidak diketahui. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa decision tree, formula matematis atau neural network. Decesion tree adalah salah satu metode classification yang paling populer karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Disini setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data. Algoritma decision tree yang paling terkenal adalah C4.5, tetapi akhir- akhir ini telah dikembangkan algoritma yang mampu menangani data skala besar yang tidak dapat ditampung di main memory seperti RainForest. Metode-metode classification yang lain adalah Bayesian, neural network, genetic algorithm, fuzzy, case–based reasoning, dan k-nearest neighbour.

3. Clustering

Berbeda dengan association rule mining dan classification dimana kelas data telah ditentukan sebelumnya, clustering melakukan pengelompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu. Bahkan clustering dapat dipakai untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui itu. Karena itu clustering sering digolongkan sebagai metode unsupervised learning. Prinsip dari clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/cluster. Clustering dapat dilakukan pada data yang memiliki beberapa atribut yang dipetakan sebagai ruang multidimensi. Banyak algoritma clustering memerlukan fungsi jarak untuk mengukur kemiripan antar data, diperlukan juga metode untuk normalisasi bermacam atribut yang dimiliki data. Algoritma yang terkenal adalah DBSCAN.

Cara Kerja Data Mining

Cara kerjanya yaitu “menggali” hal-hal penting yang belum diketahui sebelumnya atau memprediksi apa yang akan terjadi ? teknik yang digunakan untuk melaksanakan tugas ini disebut pemodelan. Pemodelan disini dimaksudkan sebagai kegiatan untuk membangun sebuah model pada situasi yang telah diketahui “jawabannya” dan kemudian menerapkannya pada situasi lain yang akan dicari jawabannya

Sejarah dan Perkembangan Data Mining

Tahun 1990-an telah melahirkan “gunungan” data di bidang ilmu pengetahuan, bisnis dan pemerintah. Kemampuan teknologi informasi untuk mengumpulkan dan menyimpan berbagai tipe data jauh untuk meninggalkan kemampuan untuk menganalisis, meringkas, dan mengekstraksi “pengetahuan” dari data (Achmad Zulfikar, 2009). Metodologi tradisional untuk menganalisis data yang ada, tidak dapat menangani data dalam jumlah besar. Sementara para pelaku bisnis memiliki kebutuhan-kebutuhan untuk memanfaatkan gudang data yang sudah dimiliki, para peneliti melihat peluang untuk melahirkan sebuah teknologi baru yang menjawab kebutuhan ini, yaitu Data mining. Teknologi ini sekarang sudah ada dan dipublikasikan oleh perusahaan-perusahaan untuk memecahkan berbagai permasalahan bisnis (Achmad Zulfikar, 2009).

Alasan utama mengapa data mining diperlukan adalah karena adanya sejumlah besar data yang dapat digunakan untuk menghasilkan informasi dan knowledge yang berguna. Informasi dan knowlede yang didapat tersebut dapat digunakan pada banyak bidang, mulai dari manajemen bisnis, kontrol produksi, kesehatan, dan lain-lain (Han & Kamber, 2001). Perkembangan data mining yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Sebagai contoh, toko swalayan merekam setiap penjualan barang dengan memakai alat POS (Point Of Sales). Database data penjualan tersebut, bisa mencapai beberapa GB setiap harinya untuk sebuah jaringan toko swalayan berskala nasional. Perkembangan internet juga punya andil cukup besar dalam akumulasi data. Tetapi pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data itu telah menciptakan konsidi yang sering disebut sebagai rich of data but poor of information, karena data yang terkumpul itu tidak dapat digunakan untuk aplikasi yang berguna. Tidak jarang kumpulan data itu dibiarkan begitu saja seakan-akan kuburan dara (data tombs). Investasi yang besar di bidang IT untuk mengumpulkan data berskala besar ini perlu dijustifikasi dengan didapatnya nilai tambah dari kumpulan data ini.

Kerbermanfaatan atau Urgensi

Dari Sudut Pandang Komersial

Pemanfaatan data mining dapat digunakan dalam menangani meledaknya volume data. Bagaimana menyimpannya, mengekstraknya serta memanfaatkannya. Berbagai teknik komputasi dapat digunakan menghasilkan informasi yang dibutuhkan. Informasi yang dihasilkan menjadi asset untuk meningkatkan daya saing suatu institusi. Data mining tidak hanya digunakan untuk menangani persoalan menumpuknya data atau informasi dan bagaimana menggudangkannya tanpa kehilangan informasi yang penting (warehousing). Data mining juga diperlukan untuk menyelesaikan permasalahan atau menjawab kebutuhan bisnis itu sendiri, misalnya :

1. Bagaimana mengetahui hilangnya pelanggan karena pesaing
2. Bagaimana mengetahui item produk atau konsumen yang memiliki kesamaan karakteristik
3. Bagaimana mengidentifikasi produk-produk yang terjual bersamaan dengan produk lain
4. Bagaimana memprediksi tingkat penjualan
5. Bagaimana menilai tingkat resiko dalam menentukan jumlah produksi suatu item
6. Bagaimana memprediksi perilaku bisnis di masa yang akan datang.

Dari sudut pandang keilmuan

Data mining dapat digunakan untuk mengcapture, menganalisis serta menyimpan data yang bersifat real-time dan sangat besar, misalnya :

1. Remote sensor yang ditempatkan pada suatu satelit
2. Teleskop yang digunakan untuk memindai langit
3. Simulasi saintifik yang membangkitkan data dalam ukuran

Contoh-contoh Aplikasi Data Mining Yang Sudah Ada

Berikut beberapa contoh aplikasi data mining yang sudah ada dan digunakan, diantaranya adalah :

1. Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA)

WEKA adalah aplikasi populer untuk algoritma-algoritma data mining dan ditulis dalam bahasa Java. WEKA tersedia dibawah GNU General Public License. WEKA dikembangkan di Universitas Waikato di New Zealand. WEKA dikembangkan mulai tahun 1993, dikerjakan dalam versi Java tahun 1997. Pada september 2006, Pentaho, pengembang software business intelligence opensource membeli WEKA. WEKA terdiri dari tool untuk pre-processing, klasifikasi, regresi, clustering, aturan-aturan asosiasi, dan visualisasi. WEKA juga menyediakan fitur GUI yang dapat digunakan untuk menguji berbagai data set dan menerapkan berbagai algortima data mining. Namun yang menarik untuk diutilisasi dari WEKA adalah penggunaan Java API secara langsung sehingga pengembang dapat mengembangkan aplikasi data miningnya sendiri. Diperlukan API data mining standar untuk mendukung ke beragam vendor, tentu untuk mengganti platform ke vendor lain tidaklah mudah, bahkan menyusahkan dan menghabiskan banyak waktu. Atas dasar inilah spesifikasi Java Data Mining (JDM) dikembangkan oleh Java Community Process JSR 73 dan JSR 247. Salah satu tujuan utamanya adalah menyediakan akses mudah sebagaimana halnya JDBC mengakses ke database. JDM sudah didukung oleh industri seperti Oracle, IBM, SPSS, CA, Fair Issac.

Pada JSR 73, JDM mendukung lima tipe algoritma berbeda, yaitu clustering, classification, regression, attribute importance, dan association rules. JDM juga mendukung operasi-operasi data mining umum seperti, membangun, mengevaluasi, menerapkan, dan menyimpan model. JDM ini juga mendefinisikan XML schema untuk merepresentasikan model-model yang dapat diakses melalui web service. JSR 247 selanjutnya diluncurkan dan menspesifikasikan JDM 2.0 yang menyediakan fitur-fitur tambahan seperti statistika multivatiate, analisis time seri, deteksi anomali, transformasi, text mining, model-model multitarget, dan membandingkan model-model.

2. Document Classification

Merupakan contoh aplikasi dari data classification, yaitu dapat kita lihat pada pengelompokan buku di perpustakaan. Buku-buku itu dikategorikan secara otomatis.

3. Riset Marketing (Market Research)

Merupakan contoh aplikasi dari data cluster, yang diimplementasikan untuk riset marketing. Fungsinya untuk menyimpulkan segmentasi pasar, dan memahami lebih jauh relasi atau hubungan dari kelompok konsumen yang berbeda itu.

Penerapan atau Implementasi Data Mining Dalam Bidang Kehidupan

Bidang Perbankan

Bank memiliki masalah memprediksi kelayakan kredit dari klien baru berdasarkan data historis dari klien masa lalu. Kredit ini juga mempengaruhi tingkat bunga kredit. Sekuel ini menjelaskan bagaimana Data Mining dapat diterapkan untuk masalah ini:
Sebuah bank memiliki data tentang klien kepada siapa itu memberi kredit di masa lalu. Data klien berisi data pribadi, data yang menjelaskan status keuangan dan perilaku keuangan sebelum dan pada saat itu klien diberi kredit. Klien dibagi menjadi empat kelas.

• Kelas pertama berisi semua klien-klien yang dibayar kembali kredit tanpa masalah.
• Kelas kedua mereka yang dibayar kembali dengan masalah kecil di sana-sini.
• Kelas ketiga berisi mereka yang hanya harus mendapatkan kredit setelah pemeriksaan rinci karena masalah besar payback terjadi di masa lalu
• kelas keempat terdiri dari mereka yang tidak membayar sama sekali.

Menggunakan tabel data, model prediksi dibuat untuk memprediksi probabilitas untuk setiap kelas untuk klien baru. Untuk kombinasi atribut yang bertanggung jawab untuk klien yang memiliki probabilitas tinggi tidak membayar kembali akan diidentifikasi oleh model prediksi juga.
Contoh ini menunjukkan bagaimana Data Mining dapat membantu bank untuk lebih baik memprediksi pemberian kredit pada pelanggan. Hal ini juga membantu untuk mengurangi jumlah kredit macet di satu sisi. Di sisi lain juga memungkinkan untuk menawarkan kondisi yang lebih baik kepada pelanggan lain dengan risiko lebih rendah .

Bidang Olahraga

IBM Advanced Scout menggunakan data mining untuk menganalisis statistik permainan NBA (jumlah shots blocked, assists dan fouls) dalam rangka mencapai keunggulan bersaing (competitive advantage) untuk tim New York Knicks dan Miami Heat.

Bidang Telekomunikasi

Sebuah perusahaan telekomunikasi menerapkan data mining untuk melihat dari jutaan transaksi yang masuk, transaksi mana sajakah yang masih harus ditangani secara manual (dilayani oleh orang). Tujuannya tidak lain adalah untuk menambah layanan otomatis khusus untuk transaksi-transaksi yang masih dilayani secara manual. Dengan demikian jumlah operator penerima transaksi manual tetap bisa ditekan minimal.

Bidang Asuransi

Australian Health Insurance Commision menggunakan data mining untuk mengidentifikasi layanan kesehatan yang sebenarnya tidak perlu tetapi tetap dilakukan oleh peserta asuransi. Hasilnya mereka berhasil menghemat satu juta dollar per tahunnya. Tentu saja ini tidak hanya bisa diterapkan untuk asuransi kesehatan, tetapi juga untuk berbagai jenis asuransi lain.

Bidang Perusahaan

• Perencanaan Keuangan dan Evaluasi Aset

Data Mining dapat membantu Anda untuk melakukan analisis dan prediksi cash flow serta melakukan contingent claim analysis untuk mengevaluasi aset. Selain itu Anda juga dapat menggunakannya untuk analisis trend.

• Perencanaan Sumber Daya (Resource Planning)

Dengan melihat informasi ringkas (summary) serta pola pembelanjaan dan pemasukan dari masing-masing resource, Anda dapat memanfaatkannya untuk melakukan resource planning.

• Persaingan (Competition)
• Sekarang ini banyak perusahaan yang berupaya untuk dapat melakukan competitive intelligence. Data Mining dapat membantu Anda untuk memonitor pesaing-pesaing Anda dan melihat market direction
• Anda juga dapat melakukan pengelompokan customer Anda dan memberikan variasi harga atau ayanan atau bonus untuk masing-masing grup.
• Menyusun strategi penetapan harga di pasar yang sangat kompetitif. Hal ini diterapkan oleh perusahaan minyak REPSOL di Spanyol dalam menetapkan harga jual gas di pasaran.

 

Rancangan Aplikasi Data Mining Yang Menjadi Solusi Bagi Bangsa Indonesia

Proses Data Mining dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer

Latar Belakang Masalah

Ketersediaan data yang berlimpah yang dihasilkan dari penggunaan teknologi informasi dapat kita lihat di hampir semua bidang kehidupan, hal tersebut menimbulkan kebutuhan untuk dapat memanfaatkan informasi yang terkandung di dalam limpahan data tersebut. Kebutuhan ini kemudian melahirkan data mining.

Dunia pendidikan memiliki data yang sangat berlimpah dan berkesinambungan mengenai siswa yang sedang dibina dan alumni yang dihasilkannya. Hal ini tentunya membuka peluang diterapkannya data mining untuk pengelolaan pendidikan yang lebih baik [Jing, 2004] dan pelaksanaan pembelajaran berbantuan komputer yang lebih efektif [Merceron, 2005]

Solusi Yang Dirancang

Salah satu sistem yang bisa digunakan, yaitu sistem pembelajaran berbantuan komputer (computer aided learning sistem) yang dapat diimplementasikan sebagai sistem tutorial berbasis web (web-based tutorial tool) [Merceron, 2004] atau sistem tutorial cerdas (intelligent tutoring system) [Nilakant, 2004]. Di dalam sistem tutorial tersebut, setiap interaksi siswa dengan sistem akan dicatat dalam suatu basis data dalam bentuk apapun, seperti bentuk web log atau model siswa (student model). Setelah sistem tutorial tersebut digunakan dalam proses pembelajaran selama jangka waktu tertentu, maka akan terkumpul sejumlah besar data. Diharapkan kumpulan data tersebut dapat diproses lebih lanjut dengan data mining untuk mendapatkan atau memperoleh pola baru yang dapat digunakan untuk meningkatkan efektifitas dalam proses pembelajaran.

Gambar  1 Aliran informasi dalam data mining

Deksripsi Solusi

Untuk menentukan variabel apa sajakah yang perlu dicatat dari interaksi siswa dengan sistem, perlu dikembangkan suatu model interaksi siswa dengan sistem. Gambar 2 menunjukkan interaksi pada beberapa lapisan yang berbeda [Nilakant, 2004].

Evaluasi sistem tutorial jika terapkan pada lapisan terluar, maka akan dilakukan pre-test (sebelum pelajaran) dan post-test (sesudah pelajaran). Perbedaan yang dihasilkan pada pre-test dan post-test ini akan menunjukkan perubahan kinerja setiap siswa dengan granuaritas pada tingkat pelajarannya. Jika diperlukan analisis yang mendalam atau merinci, eksplorasi hasil belajar harus dilakukan pada lapisan dalam. Misalnya, pembelajaran dalam suatu mata pelajaran tersusun atas beberapa sesi, dimana siswa akan mencoba mengerjakan sejumlah soal. Setiap usaha siswa dalam menjawab soal dibedakan atas melanggar atau memenuhi sejumlah aturan. Interaksi dan informasi mengenai pemenuhan tersebut dapat dicatat, dan akan mengasilkan representasi status kognitif dari siswa, yang dikenal sebagai model siswa

Gambar  2 Model interaksi siswa dengan sistem (lapisan granuaritas)

 

Perlu ditunjukkan ringkatan data yang dapat disimpan untuk setiap usaha yang dilakukan siswa dalam menjawab soal, dapat dilihat pada tabel 1

Tabel 1. Variabel atau Kamus Data dari usaha siswa

Kegiatan	Variabel atau Kamus Data	Keterangan
Persiapan	·         Banyaknya soal (Pg/Essai) ·         Banyaknya usaha ·         Tingkat kesulitas soal ·         Konteks soal	Informasi yang dipakai siswa dalam menjawab soal
Pelaksanaan	Waktu yang diperlukan	Informasi mengenai usaha siswa dalam menjawab soal
Evaluasi	·         Aturan (dipenuhi/dilanggar) ·         Solusi	Informasi yang berhubungan dengan hasil dari usaha siswa

 

Data mentah yang dihasilkan dari pengumpulan data tersimpan dalam bentuk beberapa tabel basis data. Analisis data pada umumnya dilakukan terhadap suatu tabel tunggal, maka perlu untuk digabungkan (join) beberapa tabel yang relevan. Singkatnya dalam Pengolahaan data harus dilakukan seperti proses pada gambar 1.

 

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Dari penulisan ilmiah tersebut penulis mencoba menarik beberapa kesimpulan, sebagai berikut :

1. Data Mining menawarkan prospek yang menjanjikan ke dalam berbagai bidang kehidupan, seperti organisasi dan profesi. Dimana dengan diterapkannya data mining, pola yang tersembunyi dalam data yang mereka gunakan dapat ditemukan untuk memprediksi perilaku proses, produk, dan pelanggan
2. Dengan dibuatkan laporan ilmiah ini diharapkan pembaca dapat memperdalam pengetahuan atau wawasan mengenai Data Mining, khususnya bagi diri penulis sendiri.

Saran

Dari penulisan ilmiah tersebut penulis mengemukakan beberapa saran, sebagai berikut :

1. Data Mining perlu diterapkan pada data dengan ukuran dan kompleksitas besar, sebagaimana fakta dari data yang telah penulis paparkan dalam penulisan ilmiah ini.
2. Mengingat sangat pentingnya Data Mining, alangkah baiknya Prodi D3 Teknik Informatika memberikan pelajarang tentang Data Mining tersebut kepada mahasiswanya

 

DAFTAR PUSTAKA

[1]          Jiawei, H., Kamber, M. (2001). Data Mining Concepts and Techniques, Morgan Kaufman Publishers.

[2]          Marceron, A., Yacef, K. (2005). Educational Data Mining: a Case Study, http://www.it.usyd.edu.au/~kalina/publis/merceron_yacef_aied05.pdf, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[3]          Nilakant, K. (2004). Application of Data Mining in Contraint Based Intellgent Tutoring System, www.cosc.canterbury.ac.nz/research/reports/HonsReps/2004/hons_0408.pdf, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[4]          JIng, L. (2004). Data Mining Applications in Higher Education, www.spss.com/events/e_id_1471/Data Mining in Higher Education.pdf, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[5]          Gorbyrasyid. (2010). Data Mining, http://gorbyrashid.blogspot.com/2010/06/data-mining.html, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[6]          Mimin, Oppung (2014). Pengertian dan Sejarah Data Mining, http://itdare.blogspot.com/2014/12/pengertian-dan-sejarah-data-mining.html, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[7]          Adit. Data Mining, http://adit.ilearning.me/data-mining/, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[8]          Adi, Seno (2014). Data Mining dan Java, https://senoap.wordpress.com/2014/01/28/data-mining-dan-java/, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[9]          Abdullah, Fakhri (2014). Data Mining, http://anteilku.blogspot.com/2014/12/data-mining.html, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[10]        Dhiyudhi. (2012).  Konsep Data Mining dan Penerapannya, http://dhiyudhi.blogspot.com/2012/03/konsep-data-mining-dan-penerapannya.html, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[11]        Susila, Oka (2013). Pengenalan Kuliah Data Mining, http://susila-besmart.blogspot.com/2013/02/pengenalan-kuliah-data-mining.html, diakses tanggal 09 Desember 2015.

[12]        Ayub, Mewati (2007). Proses Data Mining dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer, http://repository.maranatha.edu/418/1/Proses%20Data%20Mining%20dalam%20Sistem%20Pembelajaran%20Berbantuan%20Komputer.pdf, diakses tanggal 09 Desember 2015.

 

 

 

 

 

BAB 1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Teknologi komputer yang berkaitan dengan perangkat antar muka komputer (Human Computer Interface) saat ini mengalami kemajuan sangat cepat. Seiring dengan berkembangnya teknologi perangkat keras pengendali tampilan (display controller), yang dapat dimanfaatkan untuk menyampaikan informasi dan pengetahuan dalam bentuk visual. Visualisasi sebagai salah satu bagian penting dalam pengembangan aplikasi teknologi permainan (video game) yang langsung berinteraksi dengan pemain haruslah dapat menggambarkan keadaan yang sebenarnya, sehingga pemain benar-benar merasakan seperti berada dalam area permainan itu sendiri. Hal ini tentunya membutuhkan dukungan perangkat keras pengendali tampilan (display controller) untuk menghasilkan gambar dengan batasan waktu yang cukup singkat sehingga dapat diterapkan pada aplikasi yang bersifat interaktif nyata(augmented reality). Penggambaran obyek visual dalam bentuk augmented reality (AR) adalah penggabungan antara obyek virtual dengan obyek nyata. Augmented Reality (AR) adalah suatu lingkungan yang memasukkan obyek virtual 3D kedalam lingkungan nyata. Sistem ini lebih dekat kepada lingkungan nyata (real). Karena itu, unsur reality lebih diutamakan pada sistem ini. Sistem ini berbeda dengan virtual reality yang sepenuhnya merupakan virtual environment (VR). AR mengijinkan penggunanya untuk berinteraksi secara real time dengan sistem. AR merupakan suatu konsep perpaduan antara virtual reality dengan world reality. Sehingga obyek-obyek virtual 2 Dimensi (2D) atau 3 Dimensi (3D) seolah-olah terlihat nyata dan menyatu dengan dunia nyata. Ronald Azuma pada tahun 1997, menyatakan bahwa augmented reality adalah menggabungkan dunia nyata dan virtual, bersifat interaktif secara real time, dan merupakan animasi 3D. Menurut Azuma, Augmented Reality adalah variasi dari Virtual Reality. Sejarah tentang augmented reality dimulai dari tahun 2 1957-1962, ketika seorang penemu yang bernama Morton Heilig, seorang sinematografer menciptakan dan mempatenkan sebuah simulator yang disebut Sensorama dengan visual, getaran dan bau. Pada teknologi Virtual Reality, pengguna berinteraksi dengan lingkungan yang diciptakan secara virtual yang merupakan simulasi dunia nyata, akan tetapi pengguna tidak bisa melihat dunia nyata yang ada di sekelilingnya. Pada teknologi AR, pengguna dapat melihat dunia nyata yang ada di sekelilingnya dengan penambahan obyek virtual yang dihasilkan oleh komputer. Supaya obyek AR 3D terlihat langsung pada medianya, maka diperlukan alat khusus yang disebut dengan Head Mounted Display (HMD). Pada tahun 1966, Ivan Sutherland menemukan Head Mounted Display yang merupakan jendela ke dunia virtual. Seorang ilmuwan bernama Myron Krueger(1975) menemukan Videoplace yang memungkinkan penggunanya dapat berinteraksi dengan objek virtual untuk pertama kalinya. Jaron Lanier (1989) memperkenalkan Virtual Reality dan menciptakan bisnis komersial pertama kali di dunia maya. LB Rosenberg (1992) mengembangkan Augmented Reality untuk melakukan perbaikan pada pesawat boeing dan mengembangkan salah satu fungsi sistem AR yang disebut Virtual Fixtures, yang digunakan di Angkatan Udara AS Armstrong Labs dan menunjukan manfaatnya pada manusia. Steven Feiner, Blair Maclntyre dan dorée Seligmann(1992) memperkenalkan untuk pertama kalinya Major Paper untuk perkembangan Prototype AR. Hirokazu Kato (1999) mengembangkan ArToolkit di HITLab dan didemonstrasikan di SIGGRAPH. Bruce.H.Thomas (2000) mengembangkan ARQuake sebuah Mobile Game AR yang ditunjukan di International Symposium on Wearable Computers. Pada tahun 2008 Wikitude AR Travel Guide, memperkenalkan Android G1 Telephone yang berteknologi AR. Saqoosha (2009) memperkenalkan FLARToolkit yang merupakan perkembangan dari ArToolkit. FLARToolkit memungkinkan kita memasang teknologi AR di sebuah website, karena output yang dihasilkan berbentuk Flash. Wikitude Drive (2009) meluncurkan sistem navigasi berteknologi AR di Platform Android. Tahun 2010 Acrossair menggunakan teknologi AR pada I-Phone 3GS. Bidang-bidang lain juga menerapkan teknologi augmented reality di bidang Kedokteran (Medical) menerapkan augmented reality pada visualisasi penelitian 3 teknologi pencitraan yang sangat dibutuhkan untuk simulasi operasi, dan simulasi pembuatan vaksin virus. Militer juga telah menerapkan augmented reality pada latihan tempur mereka. Sebagai contoh, militer menggunakan augmented reality untuk membuat sebuah permainan perang, dimana prajurit akan masuk kedalam dunia game tersebut, dan seolah-olah seperti melakukan perang sesungguhnya. Bidang yang lain adalah engineering design membutuhkan augmented reality untuk menampilkan hasil design mereka secara nyata terhadap klien. Dengan augmented reality klien akan tahu, tentang spesifikasi yang lebih detail tentang desain mereka. Dalam bidang Consumer Design: Virtual reality telah digunakan dalam mempromsikan produk. Sebagai contoh, seorang pengembang menggunkan brosur virtual untuk memberikan informasi yang lengkap secara 3D, sehingga pelanggan dapat mengetahui secara jelas, produk yang ditawarkan. Implementasi yang dapat digunakan untuk membangun augmented reality antara lain adalah menggunakan perangkat pustaka pemrograman yaitu Artoolkit. ARToolkit adalah software library, untuk membangun augmented reality (AR). ARToolkit memiliki kumpulan pustaka(library) yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi yang melibatkan overlay pencitraan virtual ke dunia nyata. Untuk melakukan ini, ArToolkit menggunakan pelacakan video untuk menghitung posisi kamera yang nyata dan mengorientasikan pola pada kertas marker secara realtime. Setelah posisi kamera yang asli telah diketahui, maka virtual camera dapat diposisikan pada titik yang sama dan obyek 3D akan digambarkan diatas marker. Jadi ArToolkit memecahkan masalah pada AR yaitu, sudut pandang pelacakan obyek dan interaksi obyek virtual. Virtual objek 3D secara real time (interaktif) memiliki permasalahan dalam kecepatan dan pengaturan tampilan agar realistik. Ada dua isu kunci utama yaitu proses rendering dan kecepatan visualisasi (Kofle, 1988). Ukuran data obyek yang akan ditampilkan dari objek reality yang besar memerlukan cara yang efisien untuk dapat ditampilkan secara real time dengan kapasitas memori yang terbatas. Hal ini termasuk cara untuk mengatur poligon geometri dan texsture datanya. Pada saat yang sama, secara interaktif ukuran frame rate per second harus dapat 4 mencapai keadaan yang konsisten untuk melakukan generalisasi bagian permukaan yang memiliki banyak poligon pada setiap framenya. Pengukuran konsistensi frame rate per second (fps) menjadi permasalahan pada animasi yang bersifat rendering realtime. Animasi banyak digunakan dalam membangun media aplikasi yang bersifat komunikatif. Konsistensi fps pada animasi objek reality 3D sampai dengan saat ini masih dilakukan penelitian dan pengembangan. Beberapa peneliti telah mengajukan cara penyelesaian permasalahan yang berkaitan dengan real time rendering reality untuk animasi pada media augmented reality. Penelitian yang dilakukan mengimplementasikan dari struktur data polygon mesh, metode cara pandang sistem texturing dan teknik Rigging Bone. Pada umumnya untuk mengatur tipe stuktur data polygon yang digunakan adalah Lowpoly (Gunther et al., 2003), quadtree polygon (Samet, 1984,Pajarola, 1998), R-tree Polygon(Yu et al.,1999; Zlatannova, 2000). Perbedaannya adalah tergantung pada bagaimana polygon tersebut dibagi dalam perlakuan rekonstruksi penyederhanaan polygonnya(Gaede dan Gunther, 2001). Sistem texturing ada dua tipe metode yang telah diadopsi yaitu backface ctexture (Laurila,2004), dan small tetxure (Burns dan Osfield, 2001). Keseluruhan merupakan metode yang berguna untuk mengkonstruksi model reality 3D yang tidak diperlukan dalam bagian proses animasi. Penelitian yang berkaitan adalah teknik rigging bone (Morley, 2000), dan rigging mesh (Dunlop, 2001;Picco, 2003). Teknik Lowpoly digunakan untuk mengurangi ukuran poligon dan pengaturan detail yang terlihat dalam scene. Meskipun teknik lowpoly dapat mengurangi kompleksitas permasalahan namun masih banyak poligon dalam animasi reality 3D yang menjadi masalah dalam proses render, hal ini mengakibatkan memburuknya performa sistem. Kebanyakan permasalahan yang disebutkan diatas oleh peneliti dialami pada saat harus menggunakan media augmented reality. Animasi reality berbasis augmented reality akan dicoba untuk diintegrasikan dengan sistem menggunakan metode dengan level urutan poligon untuk menyelesaikan permasalahan. Penulisan ilmiah dalam bentuk penelitian tesis ini, penelitian difokuskan pada proses animasi berbasis augmented reality untuk visualisasi real time objek 5 karakter 3D, teknik yang diajukan guna mengatasi ukuran data animasi yang dibangun dengan tetap mempertahankan interaktif frame ratenya adalah menggunakan artoolkit pada model geometri realitinya. Latar belakang gagasan penelitian ini adalah memperluas kemampuan dari teknik artoolkit untuk membangun obyek 3D animasi dan meningkatkan kemampuan proses visualisasi secara real time dan sistem navigasinya berupa interaksi keyboard. Ada 2 bagian tahap yang terpisah yaitu tahap pra processing dan run time processing. Pada tahap pertama, data model 3D dilakukan konversi ke dalam struktur data berbasis lowpoy representasi. Data model 3D yang akan ditampilkan dalam bentuk marker dengan pola pattern tertentu. Dalam proses run time, beberapa marker yang akan menampilkan objek animasi 3D tergantung pada posisi kamera. Kemudian maker ini akan dilakukan pengujian untuk status penampilan atau akan dihapus dari blok marker agar tidak terlihat. Pada akhirnya, proses penyederhaan geometri dari penampilan objek 3D dalam bentuk overlay object telah menjadi ukuran minimal dari bentuk polygon kemudian diproses dan menjadi bagian yang akan dilakukan rendering. Rendering obyek overlay menjadi pola pergerakan karakter dengan menggunakan pendekatan berbasis agen. Agen pergerakan dalam simulasi memerlukan proses rendering realtime pada perpindahan transformasi matriknya. Simulasi sederhana untuk menggerakkan model karakter 3D dapat menggunakan logika fuzzy. Logika fuzzy memungkinkan untuk melakukan keputusan agen pergerakan melakukan pergerakan menghindar halangan. Logika fuzzy memungkinkan juga memodifikasi pergerakan sehingga menghasilkan pola untuk mencapai tujuan. Penelitian ini melakukan proses menghasilkan model 3D menggunakan media augmented reality dengan menggabungkan simulasi pergerakan agen dengan perhitungan berdasarkan pada logika fuzzy. Pergerakan agen yang dibangun diterapkan pada agen multimarker dengan masing-masing agen 3D memiliki parameter linguistik yang berbeda-beda. Perbedaan parameter ini diharapkan menghasilkan pola dan keputusan model 3D guna menyerang atau menghindar. RumusanMasalah
A. Apa itu AR (Augmented Reality)?

1. Sebutkan macam-macam teknik yang dapat digunakan dengan menggunakan Markeless Tracking?
2. Sebutkan contoh-contoh aplikasi AR(Augmented Reality)?
3. Jelaskan Solusi bagi masalah bangsa Indonesia, menggunakan teknologi AR. Paparkan deskripsi teknologi dan kebermanfaatannya!

Tujuan AR
Tujuan dalam penggunaan pada augmented reality (AR) adalah untuk meningkatkan persepsi seseorang dari dunia yang ada disekitarnya dan menjadikan sebagian dunia virtual dan nyata sebagai antarmuka yang baru yang mampu menampilkan informasi yang relevan yang sangat membantu dalam bidang pendidikan, pelatihan, perbaikan atau pemeliharaan, manufaktur, militer, permainan dan segala macam hiburan.

BAB II PEMBAHASAN
A. Pengertian AR (Augmented Reality)
Realitas tertambah, atau kadang dikenal dengan singkatan bahasa Inggrisnya AR (augmented reality), adalah teknologi yang menggabungkan benda maya dua dimensi dan ataupun tiga dimensi ke dalam sebuah lingkungan nyata tiga dimensi lalu memproyeksikan benda-benda maya tersebut dalam waktu nyata. Tidak seperti realitas maya yang sepenuhnya menggantikan kenyataan, realitas tertambah sekedar menambahkan atau melengkapi kenyataan.
Benda-benda maya menampilkan informasi yang tidak dapat diterima oleh pengguna dengan inderanya sendiri. Hal ini membuat realitas tertambah sesuai sebagai alat untuk membantu persepsi dan interaksi penggunanya dengan dunia nyata. Informasi yang ditampilkan oleh benda maya membantu pengguna melaksanakan kegiatan-kegiatan dalam dunia nyata.
Realitas tertambah dapat diaplikasikan untuk semua indera, termasuk pendengaran, sentuhan, dan penciuman. Selain digunakan dalam bidang-bidang seperti kesehatan, militer, industri manufaktur, realitas tertambah juga telah diaplikasikan dalam perangkat-perangkat yang digunakan orang banyak, seperti pada telepon genggam.

B. Macam-macam teknik yang dapat digunakan dengan menggunakan Markeless Tracking yaitu sebagai berikut :

• Marker Augmented Reality (Marker Based Tracking)

Ada beberapa metode yang dapat digunakan pada augmented reality yaitu salah satunya adalah Marker Based Tracking.  Marker ini biasanya merupakan suatu ilustrasi hitam dan putih persegi dengan batas hitam tebal dan latar bealkang yang berwarna putih. Pada komputer anda dapat mengenali posisi dan orientasi objek marker tersebut dan menciptakan sebuah dunia virtual 3D yaitu titik (0,0,0) dan sumbu yang terdiri dari X,Y dan Z. Marker Based Tracking ini sudah lama dikembangkan mulai sejak tahun 1980an dan mulai dikembangkan dalam penggunaan Augmented Reality.

• Markeless Augmented Reality

Salah satu metode yang digunakan pada Augmented Reality yang sampai saat ini berkembang adalah dengan menggunakan metode “ Markeless Augmented Reality, dengan metode ini pengguna tidak perlu lagi menggunakan sebuah marker untuk menampilkan elemen-elemen digital.

1. Face Tracking

Dengan menggunakan teknik algoritma yang mereka kembangkan,

komputer juga dapat mengenali wajah manusia secara umum dengan cara mengenali posisi mata, hidung dan mulut. Kemudian akan mengabaikan objek-objek lain disekitarnya seperti pohon, rumah dan benda lainnya.

2. 3D Object Tracking

Berbeda dengan face tracking yang hanya mengenali wajah manusia. Dengan menggunakan teknik 3D Object Tracking dapat mengenali semua benda yang berada disekitar seperti mobil, motor, meja, tv dan lain-lain.

3. Motion Tracking

Teknik komputer ini dapat menangkap gerakan atau Motion Tracking yang telah dimulai digunakan secara ekstensif untuk memproduksi sebuah film-film yang mensimulasikan pada gerakan-gerakan tubuh. Contohnya pada film avatar, dimana James Cameron menggunakan teknik ini untuk membuat film tersebut terlihat seperti lebih realtime

C. Contoh AR (Augmented Reality)

1. LAYAR

Hanya dengan membidikkan kamera ke sekitar kita, kita bisa mendapatkan berbagai informasi seperti cuaca, tempat-tempat penting seperti ATM, restoran, bioskop, bahkan informasi mengenai siapa yang sedang melakukan update Twitter. Walaupun di Indonesia layer-layer (database) yang tersedia masih fokus di kota-kota besar seperti Jabodetabek, namun aplikasi ini akan terus berkembang di masa depan.

Aplikasi ini tersedia untuk Android, Iphone, Blackberry dan Symbian.

2. WIKITUDE

Wikitude adalah aplikasi saingan untuk layar, persis seperti layar, browser Wikitude juga bisa menampilkan berbagai info ketika kamera ponsel kita arahkan ke sekitar lengkap juga dengan info dari wikipedia. Sangat berguna jika anda akan bepergian ke tempat-tempat yang belum pernah anda kunjungi.

Aplikasi ini tersedia untuk Android, Iphone, Blackberry dan Symbian.

3. MENOO

Untukanda yang suka wisata kuliner, maka aplikasi yang satu ini cocok. Aplikasi ini adalah aplikasi buatan anak negeri sehingga kontennya pun fokus pada tempat-tempat kuliner dalam negeri. Tidak hanya membantu kita menentukan tempat-tempat makan terdekat, menambahkan tempat kuliner favorit,tapi kita juga bisa melihat review dari pengunjung yang lain

dan menambahkan review kita sendiri. Ke depannya Menoo juga akan banyak bekerja sama dengan penyedia kuliner dan memberikan promo menarik untuk para konsumen.

Aplikasi ini tersedia untuk Android, Blackberry dan Iphone.

4. CAR FINDER

Pernah lupa dimana kita memarkir kendaraan kita? Aplikasi ini membantu kita mengingatnya. Tidak perlu lagi berputar-putar hingga tersesat hanya untuk menemukan dimana parkir kendaraan kita.
Aplikasi ini tersedia di Android dan Iphone.

5. GOOGLE SKY MAP

Suka melihat langit dan ingin mengetahui nama-nama konstelasi bintang yang sedang kita pandang? Aplikasi ini jawabannya. Dengan aplikasi ini anda bisa menjadi Astronomer instan yang dengan mudahnya mengetahui informasi-informasi perbintangan hanya dengan (lagi-lagi) membidikkan kamera ponsel anda ke arah langit.

6. AR SOCCER

Jika anda suka bermain bola dan berlatih juggling bola ketika anda bosan, maka aplikasi ini bisa mejadi alternative jawaban.

Aplikasi AR Soccer ini tersedia di Iphone dan Android.

7. AR BASKETBALL

Lebih suka bermain basket daripada sepak bola? Ambil gumpalan kertas sebagai bola basket dan anda siap bermain!

Aplikasi ini tersedia di Iphone.

8. SKY SIEGE

Penyuka game FPS harus mencoba game yang satu iniuntuk menjadikan sekeliling anda menjadi medan peperangan.Let Stand Up and Fight!

Aplikasi Permainan ini tersedia di Iphone dan Android.

9. PARALLEL KINGDOM

Menjadikan lokasi riil sebagai tempat untuk bertualang dan mengumpulkan poin bisa jadi sangat seru. Penggemar MMORPG harus mencobagame AR yang satu ini.

Aplikasi Permainan ini tersedia di iPhone dan Android.

10. PAINTBALL ARENA

Bermain Paintball tanpa harus mengotori pakaian dengan cat? Permainan ini bisa jadi pilihan yang seru. Teknologi AR-nya dapat menandai pemain yang telah terkena tembakan.

D. Bidang-bidang yang mengguakan Aplikasi AR(AUGmented Reality)

1. Kesehatan

Bidang ini merupakan salah satu bidang yang paling penting bagi sistem realitas tertambah. Contoh penggunaannya adalah pada pemeriksaan sebelum operasi, seperti CT Scan atau MRI, yang memberikan gambaran kepada ahli bedah mengenai anatomi internal pasien. Dari gambar-gambar ini kemudian pembedahan direncanakan. Realitas tertambah dapat diaplikasikan sehingga tim bedah dapat melihat data CT Scan atau MRI pada pasien saat pembedahan berlangsung. Penggunaan lain adalah untuk pencitraan ultrasonik, di mana teknisi ultrasonik dapat mengamati pencitraan fetus yang terletak di abdomen wanita yang hamil.

2. Manufaktur dan reparasi

Bidang lain di mana realitas tertambah dapat diaplikasikan adalah pemasangan, pemeliharaan, dan reparasi mesin-mesin berstruktur kompleks, seperti mesin mobil. Instruksi-instruksi yang dibutuhkan dapat dimengerti dengan lebih mudah dengan realitas tertambah, yaitu dengan menampilkan gambar-gambar tiga dimensi di atas peralatan yang nyata. Gambar-gambar ini menampilkan langkah-langkah yang harus dilakukan untuk menyelesaikannya dan cara melakukannya. Selain itu, gambar-gambar tiga dimensi ini juga dapat dianimasikan sehingga instruksi yang diberikan menjadi semakin jelas.

Beberapa peneliti dan perusahaan telah membuat beberapa prototipe di bidang ini. Perusahaan pesawat terbang Boeing tengah mengembangkan teknologi realitas tertambah untuk membantu teknisi dalam membuat kerangka kawat yang membentuk sebagian dari sistem elektronik pesawat terbang. Kini, untuk membantu pembuatannya teknisi masih menggunakan papan-papan besar yang perlu disimpan di beberapa gudang penyimpanan yang terpisah. Menyimpan instruksi-instruksi pembuatan kerangka kawat ini dalam bentuk elektronik dapat menghemat tempat dan biaya secara signifikan.

3. Hiburan

Bentuk sederhana dari realitas tertambah telah dipergunakan dalam bidang hiburan dan berita untuk waktu yang cukup lama. Contohnya adalah pada acara laporan cuaca dalam di mana wartawan ditampilkan berdiri di depan peta cuaca yang berubah. Dalam studio, wartawan tersebut sebenarnya berdiri di depan layar biru atau hijau. Pencitraan yang asli digabungkan dengan peta buatan komputer menggunakan teknik yang bernama chroma-keying.

Princeton Electronic Billboard telah mengembangkan sistem realitas tertambah yang memungkinkan lembaga penyiaran untuk memasukkan iklan ke dalam area tertentu gambar siaran. Contohnya, ketika menyiarkan sebuah pertandingan sepak bola, sistem ini dapat menempatkan sebuah iklan sehingga terlihat pada tembok luar stadium.

4. Pelatihan Militer

Kalangan militer telah bertahun-tahun menggunakan tampilan dalam kokpit yang menampilkan informasi kepada pilot pada kaca pelindung kokpit atau kaca depan helm penerbangan mereka.Ini merupakan sebuah bentuk tampilan realitas tertambah. SIMNET, sebuah sistem permainan simulasi perang, juga menggunakan teknologi realitas tertambah. Dengan melengkapi anggota militer dengan tampilan kaca depan helm, aktivitas unit lain yang berpartisipasi dapat ditampilkan.

Contohnya, seorang tentara yang menggunakan perlengkapan tersebut dapat melihat helikopter yang datang. Dalam peperangan, tampilan medan perang yang nyata dapat digabungkan dengan informasi catatan dan sorotan untuk memperlihatkan unit musuh yang tidak terlihat tanpa perlengkapan ini.

5. Navigasi Telepon Genggam

Dalam kurun waktu 1 tahun terakhir ini, telah banyak integrasi Realitas Tertambah yang dimanfaatkan pada telepon genggam. Saat ini ada 3 Sistem Operasi telepon genggam besar yang secara langsung memberikan dukungan terhadap teknologi Realitas Tertambah melalui antarmuka pemrograman aplikasinya masing-masing. Untuk dapat menggunakan kamera sebagai sumber aliran data visual, maka Sistem Operasi tersebut mesti mendukung penggunaan kamera dalam modus pratayang.

Realitas Tertambah adalah sebuah presentasi dasar dari aplikasi-aplikasi navigasi. Dengan menggunakan GPS maka aplikasi pada telepon genggam dapat mengetahui keberadaan penggunanya pada setiap waktu.

Berbagai macam aplikasi telah menggunakan teknologi Realitas Tertambah dikawinkan dengan lokasi sebagai presentasi untuk menampilkan titik-titik di sekitar dengan radius tertentu. Hal ini memungkinkan pengembang aplikasi untuk membuat fitur pemberian arah (dalam bahasa inggrisnya disebut turn-by-turn) lalu menampilkan dan atau menyuarakan kepada penggunanya untuk membelokkan arah.

BAB III PENUTUP
Simpulan
Aplikasi   Augmented   Reality   dari   beberapa bidang  yang   telah  dijelaskan   diatas,   maka  penulis dapat mengambil suatu kesimpulan bahwa teknologi AR   begitu   cepat   berkembang   sesuai   dengan kebutuhan dan pengetahuan yang terus bertambah.

Daftar Pustaka
http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Master-18002-2208205730-Chapter1.pdf

AUGMENTED REALITY

http://himaster.mipa.uns.ac.id/10-aplikasi-seru-berbasis-teknologi-augmented-reality/

BAB 1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) merupakan suatu inovasi baru dalam ilmu pengetahuan. Adanya kecerdasan buatan dimulai sejak munculnya komputer modern pada tahun 1940 dan tahun 1950. Ini merupakan kemampuan mesin-mesin elektronika baru untuk menyimpan sejumlah besar info dan memprosesnya dengan kecepatan yang sangat tinggi menandingi kemampuan manusia. Mulai dari sinilah telah banyak realisasi yang terjadi. Hal ini terbukti dengan adanya sistem komputer yang menyusut dalam ukuran. Selain itu pertambahan memori dalam kapasitas penyimpanan secara langsung yang mana semua itu sama dengan kapasitas penyimpanan pada otak manusia.
Pada era globalisasi seperti saat ini kita tidak bisa lepas dari mesin yang bernama komputer. Semua kegiatan yang berhubungan dengan aktivitas belajar maupun pekerjaan sangat membutuhkan komputer. Kecanggihan teknologi semakin memudahkan manusia dalam menyelesaikan aktivitas dalam kehidupan sehari-hari. Karena komputer merupakan suatu mesin yang bisa digunakan untuk membuat aplikasi apapun sesuai yang kita butuhkan, hanya saja kita harus mengetahui kemampuan atau kapasitas dari mesin tersebut. Semua yang kita inginkan atau apa yang ingin kita ketahui semua ada di dalamnya. Seperti game, ilmu pengetahuan, bisnis (ekonomi), kedokteran, farmasi, militer, politik dan lain sebagainya.
Meskipun tidak ada yang dapat meramalkan masa depan secara rinci, jelas bahwa komputer dengan tingkat kecerdasan manusia (atau lebih) akan memiliki dampak besar pada kehidupan sehari-hari dan peradaban di masa depan. Karena itu, kecerdasan buatan merupakan satu hal penting dalam perkembangan teknologi abad ini. Hal ini akan mempengaruhi negara-negara yang memainkan peranan penting dalam perkembangan kecerdasan buatan yang kemudian akan muncul sebagai negara-negara adi kuasa. Untuk itu, bidang kecerdasan buatan atau AI sangat penting untuk dipahami dan dipelajari oleh manusia terutama mahasiswa, karena kegunaannya bagi manusia sangat dibutuhkan baik sekarang dan masa depan.

Rumusan Masalah
A. Apa itu AI (Artificial Intelligence)?
B. Sebutkan salah satu aplikasi teknologi yang pernah anda gunakan atau minimal anda ketahui, yang menurut anda telah menerapkan unsur Artificial Intelligence! Ceritakan secara detail dimana letak unsur AI-nya!
C. Jelaskan dampak negatif yang kiranya ditimbulkan oleh penerapan AI pada kehidupan manusia!
D. Tuliskan ide anda untuk menerapkan AI pada teknologi yang dapat bermanfaat dalam kehidupan keseharian manusia!

Tujuan AI
1. Tujuan utama dari kecerdasan buatan adalah membuat komputer agar lebih berguna dan mengerti prinsip-prinsip yang memungkinkan untuk menjadi cerdas. Prinsip-prinsip tersebut termasuk penggunaan stuktur data di dalam representasi ilmu pengetahuan, algoritma-algoritma yang diterapkan dalam ilmu pengetahuan, bahasa beserta teknik-teknik pemrograman yang digunakan dalam implementasinya.
2. Memahami apa itu kecerdasan buatan (tujuan ilmiah)
3. Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneur)

BAB II PEMBAHASAN
A. Pengertian AI (Artificial Intelligence)
Dalam kamus, kecerdasan didefinisikan sebagai kemampuan untuk memperoleh, mengerti dan menggunakan pengetahuan atau kemampuan untuk melatih perkiraan dan pemikiran. Kecerdasan adalah gabungan jumlah prestasi yang memberikan kita kemampuan mengingat. Kecerdasan dimiliki seseorang yang pandai melaksanakan pengetahuan yang dimilikinya. Jika seseorang memiliki banyak pengetahuan, tetapi ia tidak bisa melaksanakan dalam praktek, maka ia tidak bisa digolongkan ke dalam kecerdasan.dengan kata lain kecerdasanadalah kemampuan manusia untuk memperoleh pengetahuan dan pandai melaksanakannya dalam praktek.
Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan salah satu bagian dari ilmu pengetahuan komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia. Pada awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai alat hitung saja. Namun dalam perkembangannya maka peran komputer semakin mendominasi kehidupan manusia. Agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia maka komputer juga harus dibekali pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar. Untuk itu, pada AI akan mencoba memberikan metode untuk membekali komputer dengan kedua komponen tersebut agar komputer bisa menjadi lebih pintar.
Adapun definisi kecerdasan buatan menurut Paul Y. Gloess, adalah ilmu yang mempelajari bagaimana membuat suatu mesin seolah-olah memiliki kecerdasan dalam memecahkan suatu masalah yang diberikan kepadanya.
Ada beberapa pengertian kecerdasan buatan antara lain :
1. Kecerdasan buatan adalah cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan studi dan kreasi sistem komputer yang mempertunjukkan beberapa bentuk kecerdasan.
2. Sistem yang mempelajari konsep-konsep baru dan tugas-tugas.
3. Sistem yang dapat berfikir dan menarik kesimpulan yang berguna bagi lingkungan sekitar kita.
4. Sistem yang dapat mengerti bahasa dan memahami pemandangan visual.
5. Sistem yang melakukan tipe-tipe yang lain seperti prestasi yang membutuhkan kecerdasan manusia.

Untuk lebih detailnya, pengertian kecerdasan buatan dapat dipandang dari berbagai sudut pandang antara lain :

1. Sudut pandang kecerdasan
Kecerdasan buatan akan membuat mesin menjadi “cerdas” (mampu berbuat seperti apa yang dilakukan manusia).
2. Sudut pandang penelitian
Kecerdasan buatan adalah suatu studi bagaimana membuat agar komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dikerjakan manusia.
3. Sudut pandang bisnis
Kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologi dalam menyelesaikan masalah-masalah bisnis.
4. Sudut panadang pemrograman
Kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, penyelesaian masalah (problem solving)dan pencarian (searching).

B. Aplikasi berbasis AI (Artificial Intelligence)
Guna dari aplikasi permainan Framer Solution ini memiliki peran dalam pemberdayaan masyarakat lewat AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) khususnya bidang pendidikan dan pembelajaran edukatif melalui permainan. Disamping itu kegunaan dari aplikasi ini digunakan untuk pengembangan aplikasi-aplikasi yang akan datang yang memiliki kecerdasan buatan yang lebih canggih lagi. Dalam permainan ini ditanamkan program yang memiliki pemilihan keputusan yang sudah diberi dalam perintah source coding. Yang memiliki tugas sebagai alur dalam permainan Framer Solution. Sehingga permainan memiliki alur yang dapat diikuti oleh pengguna. Selain itu kegunaan lain dari aplikasi ini adalah sebagai tolak ukur dalam bidang perkembangan ilmu tekhnologi dalam bidang AI yang dalam proses perkembangan aplikasi kecerdasan buatan yang semakin berkembang dalam segala bidang tidak hanya dalam bidang pendidikan tetapi juga pertanian. Kesehatan, ekonomi, maupun kemanan dan pertahan yang digunakan dalam negara.

C. Dampak negatif penerapan AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Sama seperti teknologi lainnya,sistem artificial intelligence juga memiliki beberapa dampak negatif jika dikembangkan dan digunakan.Yang pertama,menurut saya penggunaan AI di berbagai bidang usaha memang membantu kemampuan produksi dan menciptakan kesempatan pekerjaan baru.Namun tidak dapat dihindari fakta bahwa penggunaan AI menambah jumlah pengangguran.Pabrik-pabrik yang menggunakan robot dalam produksinya pasti tidak membutuhkan lagi tenaga buruh.Beberapa layanan internet seperti online shopping juga mengurangi kebutuhan akan tenaga kerja manusia. Penggunaan AI yang makin lama makin luas mungkin tidak berbahaya untuk jangka panjang.Namun untuk jangka pendek,dapat mempengaruhi ekonomi dan kesenjangan sosial suatu negara.

Kemudian,AI yang ada di kehidupan nyata memang tidak akan berbuat jahat seperti yang ada di film-film fiksi ilmiah.Namun semakin bertambahnya ketergantungan kita terhadap sistem ini, maka makin besar pula kemungkinan bahwa akan ada pihak yang menyalahgunakannya.Sebagai contoh, sekarang tabungan kita di bank banyak diatur oleh sistem AI komputer.Jika sistem tersebut rusak atau di-hack ,semua kekayaan kita dapat hilang dalam sekejap.Sistem AI juga dapat berbahaya jika diterapkan pada senjata.Bayangkan sebuah senjata yang tanpa ragu dan tanpa lelah menyerang targetnya.Sulit dibayangkan bahaya yang dapat ditimbulkan.

D. Ide AI (Artificial Intelligence)Kecerdasan buatan dalam robotika
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dalam robotik adalah suatu algorithma (yang dipandang) cerdas yang diprogramkan ke dalam kontroler robot. Pengertian cerdas di sini sangat relatif, karena tergantung dari sisi mana sesorang memandang. Contoh penerapan robot dalam kehidupan sehari hari adalah digunakan nya robot untuk berinteraksi dengan manusia jadi manusia tidak butuh orang lain untuk menemaninya ada robot yang bisa membantu dalam rumah tangga dan bahkan ketika kita butuh bercerita. Bahkan robot yang bisa mnegerndarai motor yang sudah di keluarkan oleh yamaha jepang “motobot” ini sangat membantu kegiatan manusia dalam keseharian.
BAB III PENUTUP
Simpulan
Kecerdasan adalah suatu anugerah sekaligus aktivas bagi manusia yang diberikan oleh Tuhan. Sudah sepantasnyalah kita bersyukur atas apa yang diberikan Tuhan kepada kita semua. Kecerdasan dibagi menjadi dua yaitu kecerdasan alami dan kecerdasan buatan. Melalui manusia kecerdasan buatan dapat tercipta sehingga menghasilkan suatu kecanggihan yang luar biasa terutama dalam aktivitas kehidupan manusia. Untuk itu manusia (khususnya mahasiswa) diharapkan mampu mengembangkan potensi, ketrampilannya dan kreatifitasnya dalam bidang kecerdasan buatan sehingga manusia siap untuk menyongsong kehidupan di masa datang dengan lebih baik.

Daftar Pustaka
http://mfaridblog.blogspot.co.id/2012/04/makalah-ai.html

Permasalahan

Perkotaan akan menjadi kondusif dan nyaman, jika masyarakatnya mematuhi aturan yang dibuat oleh pemerintah setempat. Namun masyarakat banyak sekali yang melanggar peraturan, terutama tentang peraturan ketertiban berlalu lintas, tentu dampak atau kerugian yang ditimbulkan bukan saja berdampak pada si pelanggar, akan tetapi masyarakat sekitar pun turut terkena dampak tersebut, contoh kasusnya seperti pemotor atau pemobil yang parkir bukan pada tempatnya, pkl yang berjualan di daerah yang terlarang, semua itu dapat menyebabkan kemacetan lalu lintas pada titik-titik tertentu. Terlebih lagi untuk menciptakan perkotaan yang aman dari kejadian yang tidak diinginkan , seperti kebakaran dan tindak kejahatan lainnya, seperti pencurian. Dalam hal ini pengawasan dan pelayanan publik serta respon pemerintah terhadap segala hal darurat sangatlah penting bagi masyarakat.

Solusi

Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu digaris bawahi untuk konsep teknologi berbasis internet berkaitan tentang pelayanan publik serta respon pemerintah terhadap segala hal darurat.

Teknologi yang mendukung untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah Command Center, didalam teknologi ini banyak sekali aktivitas atau kejadian yang dapat diawasi dan dipantau bukan semata-mata untuk memamatai masyarakat, namun untuk menjaga dan melakukan pengawasan dan pelayanan publik umum. Fasilitas dari teknologi ini, seperti Global Positioning System (GPS) dan Closed Circuit Television (CCTV) yang dipasang di daerah rawan pelanggaran lalu lintas, kriminalitas dan bencana. Selain CCTV, fasilitas teknologi yang mendukung seperti GPS tracking dipasang di mobil pemadang kebakaran, ambulans, bus sekolah dan mobil-mobil operasional pemerintah kota. Dengan teknologi Command Center yang difasilitasi GPS Tracking dan CCTV diharapkan dapat memberikan pelayanan serta respon yang cepat terhadap suatu hal darurat dan kegiatan yang melanggar aturan. Teknologi Command Center juga sudah terpasang panic button, yang nanti dapat digunakan oleh masyarakat jika mengalami kejadian darurat seperti tindak kriminal atau kecelakaan. Masyarakat bisa mengaktifkan software panic button yang bernama Xigentsos untuk android dan iphone, dengan cara menginstall dan melakukan resgistrasi dengan mencantumkan data diri termasuk nomor telepon darurat yang bisa dihubungi. Teknologi ini bukan hanya konsep, tetapi sudah diimplementasikan oleh pemerintah kota bandung yang bernama “Bandung Command Center (BCC)”.

Referensi

 

[1]          http://www.rappler.com/world/regions/asia-pacific/indonesia/91876-bandung-command-center-smart-city

Minggu, 27 September 2015 saya melakukan perjalanan dari rumah (Tegal) mengunakan travel,di jalan Pantura Utara dari Tegal hingga Brebres ada perbaikan jalan untuk arah ke Bandung hingga membuat kemacetan panjang di jalan teserbut.Setelah itu, di Cirebon travel saya masuk Tol ,ketika akan masuk Tol Palimanan terjadi kemacetan yang cukup panjang hingga 2 KM,karena perbaikan jalan namun tidak ada pemberitahuan dari primajasa jalan Tol.

Setelah memasuki sumedang terjadi kemacetan di daerah cadas pangeran hingga Tol Purbalenyi. Hingga akhirnya saya bisa memasuki tol Purbalenyi 4 jam setelah melawan kemacetan yang ada. Setelah keluar dari Tol  BuahBatu saya akhirnya sampai juga di kost sekitar kampus Telkom University.

Sepanjang perjalanan saya berfikir bagaimana cara menyelesaikan permasalahan yang tidak ada akhirnya belakangan tahun ini,Terutama saat hari-hari besar di Indonesia.

Membuat sebuah Aplikasi membaca kemacetan di jalan maupun di Tol dengan teknologi berbasis internet yang ada di telepon gengam masing-masing.

Jadi 30 menit sebelum titik kemacetan,Aplikasi tersebut bergetar dan berdering di telepon gengam yang sudah menginstal aplikasi tersebut. Dan aplikasi ini juga mengarahkan jalur yang bisa di lalui jika jalan utama terjadi kemacetan.jalur pintas yang akan di lalui jika jalan utama macet,akan ada simbol bahwa jalan pintas tersebut bisa di lalui untuk mobil atau motor bahkan bisa kedua-duanya.

Untuk mengetahui bahwa jalur tersebut macet ,denah aplkasi ini seperti google map jadi jika macet spanjang jalan tersebut berwarna merah sedangkan jika padat merayap berwarna kuning,dan jika lanacar berwarna hijau.

Semoga dengan adanya aplikasi ini bisa membantu menguraikan kemacetan yang ada di Indonesia.

MOBITICK

BAB 1 PENDAHULUAN 

A.   Latar Belakang

Perkembangan teknologi dan komunikasi saat ini begitu pesat, seiring denganpesatnya laju perkembangan ini dituntut adanya informasi yang cepat, tepat dan akurat sehingga mengakibatkan persaingan yang semakin kompetitif. Ketatnya persaingan dan pesatnya perkembangan teknologi dan informasi yang ada menuntut suatu sistem yang lebih baik, cepat dan handal dalam menyelesaikan masalah. Sistem jaringan transportasi darat khususnya Bus Ekonomi di Indonesia masih kurang baik, misalnya pembeli menunggu Bus Ekonomi yang akan datang berdesakan bahkan tidak mendapat tempat duduk serta harga yang tiba-tiba di rubah oleh kenet Bus Ekonomi tersebut.

Dengan itu sekarang Bandung Tecno Park membuat Aplikasi Mobitick untuk mengurangi kelemahan tersebut dengan menerapkan sistem informasi pemesanan tiket online yaitu pemesanan tiket Bus Ekonomi yang dapat dipesan sebelum tanggal keberangkatan dan dapat di pesan. Dalam rangka pencapaian tujuan perusahaan dan meningkatkan pelayanan kepada pelanggan. Bus Ekonomi berusaha memberikan akses pelayanan yang lebih baik kepada pengguna jasa. Termasuk  diantaranya kemudahan untuk mendapatkan tiket Bus Ekonomi dengan dukungan teknologi sistem informasi ticketing online.

B.   Rumusan Masalah

Dari permasalah yang penulis angkat, dapat dirumuskan masalah sebagai berikut

1. Apa itu Mobitick ?
2. Bagaimana cara menggunakan aplikasi Mobitick untuk layanan masyarakat ?

C.   Tujuan Penulisan

Tujuan penulisan ilmiah ini untuk memenuhi tugas mata kuliah wawasan teknologi terbaru dan untuk meningkatkan pengetahuan penulis dalam memahami teknologi dan implementasinya terhadap layanan atau keamanan publik.

Agar masyarakat ini dapat lebih mudah menghemat waktu dan menghemat tenaga untuk memperoleh tiket yang kita inginkan ke tempat yang akan kita tuju dan yang pasti pengiritan juga.

BAB II PEMBAHASAN

A.   Aplikasi Mobitick

Mobitick merupakan perangkat pentiketan yang didisain khusus untuk bis kelas ekonomi yang ada di Indonesia. Mobitick dilengkapi dengan fitur-fitur yang membantu Perusahaan Otobis dalam pengelolaan data transaksi bis ekonomi seperti:

– Sistem pentiketan secara online dan on the spot (di dalam bis).
– Seluruh data transaksi akan dikirimkan ke server secara real time, sehingga tercatat secara lengkap di database aplikasi.
– Pencetakan tiket di tempat (menggunakan thermal printer) untuk diberikan ke penumpang.
– Sistem mobitick akan mengirimkan data latitude dan longitude posisi bis secara continue pada interval waktu tertentu.
– Bus Tracking Sytem.
– Sistem reporting data transaksi tersedia untuk harian, mingguan, dan bulanan.

– Ticketing
– Ticketing System
– Sistem Ticketing
– Bus Ticketing System
– Tracking System
– GPS Tracker
– Bus Tracking System

B.   Pengunaan Aplikasi Mobitick

Pengggunaann aplikasi mobtick tidak jauh berbeda dengan tiket kereta , mengisi biodata diri dan membawa KTP,SIM maupun KTM bagi mahasiswa.masyarakat bisa membeli tiket bus ekonomi secara online dan bisa melihat rute yang akan di lalui serta harga yang di berikan setiap kota yang ada di Inodnesia.

BAB III PENUTUP

Kesimpulan

Aplikasi Mobitick ini diharapkan dapat membantu bus kota dan penumpang di Indonesia untuk membeli tiket yang nyaman dan aman tidak harus menunggu bus ekonomi datang namun kita bisa memesan secara online serta melatih kejujuran para kenet bus ekonomi karena di sertai dengan struck dan database untuk perusahaan tersebut.

DAFTAR PUSTAKA

[1]         http://iwijayanto.staff.telkomuniversity.ac.id/activities/bandung-techno-park/

[2]         http://bandungtechnopark.com/

 

 

Welcome to Telkom University Student Blog. This is your first post. Edit or delete it, then start blogging!