• HOME
Instagram Twitter

ANNYEONG BOY

Dum spiro, spero.

Sistem Cerdas
        Sistem cerdas adalah sebuah kecerdasan yang dibuat manusia pada suatu alat atau mesin. Sistem cerdas merupakan sistem yang menerapkan “kecerdasan buatan” atau disebut juga “Artificial Intelligence”. Sistem cerdas dibuat agar dapat berpikir serta mampu mengambil keputusan dan melakukan aktivitas layaknya manusia.


Karakteristik Sistem Cerdas :
1.   Memiliki fasilitas informasi yang handal.
2.   Mudah dimodifikasi.
3.   Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
4.   Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi.
5.   Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
6.   Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.
7.   Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.
8.   Output yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.


Sistem cerdas di dunia bisnis menggunakan satu atau lebih tool cerdas, biasanya digunakan untuk membantu pengambilan keputusan, meningkatkan produktifitas, dan memperoleh keuntungan kompetitif (bersaing). Contoh sistem cerdas dalam bisnis salah satunya yaitu Data Mining. Data Mining adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola dan hubungan dalam set data berukuran besar.

AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)


Artificial Intelligence (AI) atau dapat diartikan “kecerdasan buatan” merupakan teknik dan studi tentang membuat teknologi menjadi cerdas, yang dapat melakukan hal-hal seperti yang dapat dilakukan oleh manusia.
AI adalah bagian dari Sistem Cerdas. Tujuan penilitian dari AI meliputi penalaran, pengetahuan, perencanaan, pembelajaran, pemrosesan bahasa alami, persepsi dan kemampuan untuk mengerakan dan memanipulasi objek. Kecerdasan umum adalah salah satu tujuan jangka panjang dari AI. AI sudah menciptakan sejumlah besar alat untuk menyelesaikan masalah yang sulit pada bidang komputer. Bidang AI mengacu pada ilmu komputer, matematika, psikologi, linguistik, filsafat, ilmu saraf, psikologi buatan dan lainnya.

Contoh AI
1.     SIRI

Siri adalah salah satu asisten pribadi virtual paling populer yang ditawarkan oleh Apple di iPhone dan iPad. Asisten yang diaktifkan sebagai suara perempuan ramah berinteraksi dengan pengguna dalam rutinitas sehari-hari. Dia membantu Anda menemukan informasi, mendapatkan petunjuk arah, mengirim pesan, melakukan panggilan suara, membuka aplikasi, dan menambahkan acara ke kalender.

2.     Tesla

Tidak hanya smartphone tetapi mobil juga sudah bergeser ke arah Artificial Intelligence. Tesla adalah sesuatu yang memungkinkan mobil dikemudikan secara otomatis (yang meniadakan driver manusia). Ini adalah salah satu teknologi mobil terbaik yang tersedia sampai sekarang. Mobil ini tidak hanya mampu meraih banyak penghargaan tetapi juga fitur seperti mengemudi sendiri, kemampuan prediktif, dan inovasi teknologi mutlak. Selain itu software pada mobil Tesla dapat diupdate secara over-the-air.


Definisi & Konsep Agen Cerdas
Apa itu Agen Cerdas?

Dalam bidang Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan, kita sering mendengar istilah Agen cerdas atau Intelligent Agent. Agen cerdas adalah sebuah entitas yang mengamati, menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan. Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia. Agen cerdas juga dapat belajar atau menggunakan pengetahuan untuk mencapai tujuan mereka.

Berikut ini beberapa definisi agen cerdas;
                           1.                 Agen cerdas adalah segala sesuatu yang dapat merasakan lingkungannya melalui peralatan sensor-sensor, bertindak sesuai dengan lingkungannya dan dengan mengunakan peralatan penggeraknya/actuator (Russel dan Norvig).
            2.             Agen cerdas adalah sebuah sistem komputer yang berada dalam suatu lingkungan dan memiliki kemampuan bertindak secara otonomos didalam situasi lingkungan tersebut sesuai dengan sasaran yang dirancang (Woold-ridge).



Konsep Agen Cerdas
                        i.            Rasional
Sebuah agen haruslah mengarah kepada “lakukan hal yang benar”. Berdasarkan kepada apa yang dapat dipahaminya dan tindakan yang dapat dilakukannya. Tindakan yang benar adalah tindakan yang akan menyebabkan agen tersebut paling berhasil.

Untuk setiap deretan persepsi yang mungkin, sebuah agen rasional hendaklah memilih satu tindakan yang diharapkan memaksimalkan ukuran performance-nya, dengan adanya bukti yang diberikan oleh deretan persepsi dan apapunpengetahuan terpasang yang dimiliki agen itu.

                       ii.            Autonomy
Agen dapat melakukan tindakan untuk memodifikasi persepsi masa depan sedemikian rupa hingga dapat memperoleh informasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi). Sebuah agen adalah otonom (autonomous) apabila perilakunya ditentukan oleh pengalamannya sendiri (dengan kemampuan belajar dan beradaptasi).

                       iii.            Reactivity
Dengan menggabungkan pengetahuan yang dimiliki dengan pengetahuan yang didapat dari lingkungannya, agen dapat menyimpulkan aspek lingkungan yang tersembunyi sebelum melakukan tindakan yang selektif. Agen Berbasis Pengetahuan bersifat fleksibel, mereka dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan dan memperbarui pengetahuan yang relevan.

Contoh Agen Cerdas
1.          Taksi Otomatis

Sebuah agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan.
Task environment:
·   Performance measure (P): keamanan, kecepatan, legalitas, kenyamanan perjalanan, keuntungan, keselamatan, taat lalu lintas
·       Environment: jalanan, lampu merah, lalulintas, pejalan kaki, cuaca.
·       Actuators: stir arah, pedal gas, pedal rem, klakson, sinyal kiri/kanan.
·   Sensors: kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, accelerometer, mesin sensor, keyboard (papan ketik).

2.          Sistem Diagnosis Medis

  Sebuah agent Medical diagnosis system yang mendiagnosa pasien secara otomatis. Task Environment :
·         Performance measure: pasien sembuh, biya murah tidak menyalahi hukum.
·         Environment: pasien, rumah sakit, suster, dokter.
·         Actuators: layar monitor (pertanyaan, tes, diagnosa, treatment, petunjuk).
·         Sensors: keyboard (masukan gejala penyakit, jawaban pasien).

3.          AC Otomatis

AC ini mampu menyesuaikan suhu ruangan sesuai dengan jumlah orang dalam ruangan tersebut sesuai dengan suhu lingkungan sekitar secara otomatis. Cara kerjanya adalah sensor yang ada di dalam AC akan melakukan scan untuk mendeteksi jumlah orang dalam ruangantersebut beserta suhu ruangan mula. Kemudian AC akan mengatur suhu sesuai dengan jumlahorang dalam ruangan dan inputan suara yang didapat, dan akan mati secara otomatis jika ruangan dalam keadaan kosong.
·      Performance measure: Sehat (ramah lingkungan), nyaman, mudah dioperasikan, hemat biaya, kesesuaian suhu ruangan.
·      Environment: orang, ruangan
·    Actuators: Screen display (menampilkan suhu ruangan dan jumlah orang), evaporator, blower, filter udara.
·      Sensors: Sensor suhu, sensor suara.
Share
Tweet
Pin
Share
2 comments

Apa itu Agen Cerdas ?

Dalam tulisan sebelumnya, sudah dipaparkan bahwa AI adalah bagian dari Sistem Cerdas. Di dalam AI itu sendiri (sebagaimana gambar diatas maupun dibawah) ada "agen" yang menjadi "eksekutor" dalam sistem tersebut.

Air Conditioner Otomatis

AC ini mampu menyesuaikan suhu ruangan sesuai dengan jumlah orang dalam ruangan tersebut sesuai dengan suhu lingkungan sekitar secara otomatis. Cara kerjanya adalah sensor yang ada di dalam AC akan melakukan scan untuk mendeteksi jumlah orang dalam ruangantersebut beserta suhu ruangan mula. Kemudian AC akan mengatur suhu sesuai dengan jumlahorang dalam ruangan dan inputan suara yang didapat, dan akan mati secara otomatis jikaruangan dalam keadaan kosong.

Analisa PEAS


Jenis Agen Cerdas

Agen tergolong ke dalam jenis
Goal-based agents
, karena AC akan mengatur suhu ruangansesuai dengan tujuan yang mulanya ditentukan oleh keadaan ruangan tersebut, yaitu jumlahorang dalam ruangan dan inputan suara yang diterima.

Problem-Solving Agent

States   : suhu ruangan, jumlah orang, dan inputan suara
Action   : scan, nyala, mati, naikkan suhu, turunkan suhu
Goal test : suhu ruangan sesuai jumlah orang (inputan)
Path Cost : per aksi

Taksi Otomatis

Sebuah agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan.

Task Environment :

Performance measure : keamanan, kecepatan, legalitas, kenyamanan perjalanan, keuntungan. 
Environment               : jalanan, lampu merah, lalulintas, pejalan kaki, cuaca. 
Actuators                    : stir arah, gas, rem, klakson, sinyal kiri/kanan. 
Sensors                       : kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, accelerometer, mesin sensor, keyboard.



Source
Mandala Putra | TugasISDe | Anung Nugroho
Share
Tweet
Pin
Share
No comments

Apa itu Agen Cerdas ?

Dalam tulisan sebelumnya, sudah dipaparkan bahwa AI adalah bagian dari Sistem Cerdas. Di dalam AI itu sendiri (sebagaimana gambar diatas maupun dibawah) ada "agen" yang menjadi "eksekutor" dalam sistem tersebut. Itulah akhirnya lahir yang namanya: Agen Cerdas. Agen Cerdas sering digambarkan secara skematis sebagai sistem fungsional abstrak mirip dengan program komputer. Sistem fungsional abstrak tersebut termasuk juga dalam software nya atau yang sering disebut juga dengan bot. Maka, bila kita berbicara apa itu "Agen Cerdas" kita bisa refer ke bot, perangkat kerasnya ataupun keseluruhan.

Konsep Agen Cerdas

Konsep Agen Cerdas ini dapat dibagi menjadi 2 bagian: Sifat Agen & Jenis-Jenis Agen.
Sifat Agen

Rasional

Sebuah agen haruslah mengarah kepada “lakukan hal yang benar”. Berdasarkan kepada apa yang dapat dipahaminya dan tindakan yang dapat dilakukannya. Tindakan yang benar adalah tindakan yang akan menyebabkan agen tersebut paling berhasil.
Agen rasional: untuk setiap deretan persepsi yang mungkin, sebuah agen rasional hendaklah memilih satu tindakan yang diharapkan memaksimalkan ukuran performance-nya, dengan adanya bukti yang diberikan oleh deretan persepsi dan apapunpengetahuan terpasang yang dimiliki agen itu. Rasionalitas berbeda dari omniscience (tahu segala/all-knowing dengan pengetahuan tak berhingga).

Autonomy

Agen dapat melakukan tindakan untuk memodifikasi persepsi masa depan sedemikian hingga dapat memeroleh infoemasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi). Sebuah agen adalah otonom (autonomous) apabila perilakunya ditentukan oleh pengalamannya sendiri (dengan kemampuan belajar dan beradaptasi).

Reactivity

Dengan menggabungkan pengetahuan yang dimiliki dengan pengetahuan yang didapat dari lingkungannya, agen dapat menyimpulkan aspek lingkungan yang tersembunyi sebelum melakukan tindakan yang selektif. Agen Berbasis Pengetahuan bersifat fleksibel, mereka dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan dan memperbarui pengetahuan yang relevan.

Jenis-jenis Agen

Simple reflex agents : berdasarkan persepsi yang terakhir. 

Model-based reflex agents : memiliki representasi internal tentang keadaan sekitar. 

Goal-based agents : memiliki informasi tentang tujuan, memilih tindakan yang mencapai tujuan. 

Utility-based agents : melakukan penilaian kuantitatif terhadap suatu keadaan lingkungan – utility function. 

Learning agents : belajar dari pengalaman, meningkatkan kinerja. 




Source


Evangelinosite | YogiPratama | TugasISDe
Share
Tweet
Pin
Share
No comments

OpenGL adalah sebuah program aplikasi interface yang digunakan untuk memvisualisasikan citra komputer 2D dan 3D. Jadi intinya kita bisa menggambar bentuk dua dimensi maupun tiga dimensi menggunakan library OpenGL.

Apa hubungannya dengan Dev-C++?
OpenGL merupakan sebuah Platform API lintas bahasa untuk mengembangkan aplikasi yang menghasilkan citra dua dimensi dan tiga dimensi termasuk bahasa pemrograman C dan C++. OpenGL memiliki fungsi-fungsi yang dapat digunakan untuk membantuk dalam pembuatan citra dua dimensi maupun tiga dimensi. Dev-C++ merupakan kompiler bahasa pemrograman C dan C++ sehingga kita bisa memanfaatkan API OpenGL ini agar fungsi-fungsi pembuatan citra dapat digunakan pada Dev-C++.

untuk list coding dan logikanya bisa klik link di bawah ini :





Share
Tweet
Pin
Share
No comments

Artificial intelligence adalah sesuatu buatan atau suatu tiruan yang hampir mirip dengan otak manusia. Cerdas di sini kemungkinan maksudnya adalah kepandaian atau ketajaman dalam berpikir, seperti halnya otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah. Secara awam kecerdasan buatan diterjemahkan sebagai sebuah sistem saraf, atau sensor atau otak yang diciptakan oleh sebuah mesin yang hamper mirip dengan otak manusia. Sebenarnya kecerdasan buatan merujuk kepada mesin yang mampu untuk berpikir seperti manusia, menimbang tindakan yang akan diambil, dan mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh manusia.



Contoh Dari Artificial Intelligence

Asisten Virtual Pribadi

Siri, Google Assistant dan Cortana adalah semua asisten pribadi digital cerdas di berbagai platform (iOS, Android, dan Windows Mobile). Singkatnya, mereka membantu menemukan informasi yang berguna ketika Anda memintanya menggunakan suara Anda; Anda dapat mengatakan:

"Di mana restoran Italia terdekat?"
"Apa jadwal saya hari ini?"
"Ingatkan saya untuk menelepon Kevin pada pukul delapan"


Dan asisten akan merespons dengan mencari informasi, menyampaikan informasi dari ponsel Anda atau mengirim perintah ke aplikasi lain.


AI penting dalam aplikasi ini, karena mereka mengumpulkan informasi tentang permintaan Anda dan menggunakan informasi tersebut untuk lebih mengenali ucapan Anda. Setelahnya, ia akan memberi Anda hasil yang disesuaikan dengan preferensi Anda.





Video Game


Salah satu contoh AI yang kebanyakan orang mungkin kenal, sejak pertama kali adanya video game yang pertama, AI telah digunakan. Tetapi tingkat kompleksitas dan keefktivan AI tersebut telah meningkat secara eksponensial selama beberapa dekade terakhir.

AI menghasilkan karakter permainan video yang mempelajari perilaku Anda, merespons rangsangan dan bereaksi dengan cara yang tidak dapat diprediksi.

Bumi Tengah 2014: Bayangan Mordor sangat penting untuk kepribadian individu yang diberikan kepada setiap karakter non-pemain, ingatan mereka tentang interaksi masa lalu, dan tujuan variabel mereka.

Penembak orang pertama seperti Far Cry dan Call of Duty juga memanfaatkan AI secara signifikan, dengan musuh yang dapat menganalisis lingkungan mereka untuk menemukan objek atau tindakan yang mungkin bermanfaat bagi kelangsungan hidup mereka; mereka akan berlindung, menyelidiki suara, menggunakan manuver mengapit, dan berkomunikasi dengan AI lain untuk meningkatkan peluang kemenangan mereka. Sejauh yang dilakukan AI, video game agak sederhana, tetapi karena pasar industri yang besar, banyak upaya dan uang yang diinvestasikan setiap tahun untuk menyempurnakan jenis AI ini.



Bidang Keuangan


AI diterapkan untuk aplikasi keuangan pribadi, seperti Mint atau Pajak Turbo, adalah lembaga keuangan yang sedang naik daun. Aplikasi seperti ini dapat mengumpulkan data pribadi dan memberikan nasihat keuangan. Program lain, IBM Watson menjadi satu, telah diterapkan pada proses pembelian rumah. Hari ini, perangkat lunak melakukan banyak perdagangan di Wall Street.



Perangkat Rumah Cerdas (Smart Home)


Banyak perangkat rumah pintar sekarang termasuk kemampuan untuk mempelajari pola perilaku Anda. Hal ini dibuat untuk membantu Anda menghemat uang, energi dan dalam upaya untuk meningkatkan kenyamanan.

Contoh kecerdasan buatan dalam perangkat rumah tangga cerdas :

Menyalakan pemanas atau pendingin ruangan saat Anda berangkat kerja dan akan menyala sendiri pada saat Anda pulang adalah kemampuan kecerdasan yang sangat nyaman. 

Termostat tahu saat Anda pulang dan menyesuaikan suhu dengan tepat. Hal ini juga dapat membantu Anda menghemat uang dengan tidak memanaskan atau mendinginkan rumah saat Anda keluar rumah.

Pencahayaan adalah tempat lain di mana Anda mungkin melihat kecerdasan buatan dasar; dengan menetapkan default dan preferensi, lampu di sekitar rumah Anda (baik di dalam maupun di luar)
mungkin menyesuaikan berdasarkan di mana Anda berada dan apa yang Anda lakukan.

Dimmer untuk menonton TV, lebih cerah untuk memasak, dan di suatu tempat di tengah untuk makan, misalnya. Penggunaan AI di rumah pintar hanya dibatasi oleh imajinasi kita.




Prediksi Pembelian


Pengecer besar seperti Target dan Amazon akan menghasilkan banyak uang jika mereka dapat mengantisipasi kebutuhan Anda. Proyek antisipatif antisipatif Amazon berharap untuk mengirimkan barang sebelum Anda membutuhkannya, benar-benar meniadakan kebutuhan untuk perjalanan menit terakhir ke toko online. Sementara teknologi itu belum ada, pengecer bata-dan-mortir menggunakan ide yang sama dengan kupon; ketika Anda pergi ke toko, Anda sering diberi sejumlah kupon yang telah dipilih oleh algoritme analitik prediktif.

Ini dapat digunakan dalam berbagai cara, apakah itu mengirimkan kupon, menawarkan diskon, penargetan iklan, atau penyimpanan stok yang dekat dengan rumah Anda dengan produk yang kemungkinan akan Anda beli. Seperti yang dapat Anda bayangkan, ini adalah penggunaan AI yang agak kontroversial, dan itu membuat banyak orang gugup tentang potensi pelanggaran privasi dari penggunaan analisis prediktif.



Mobil Pintar (Self-Driving Car)


Anda mungkin belum pernah melihat seseorang membaca koran saat mengemudi untuk bekerja, tetapi mobil self-driving semakin mendekati kenyataan; Proyek mobil self-driving Google dan fitur “autopilot” Tesla adalah dua contoh yang telah ada di berita akhir-akhir ini. 

Washington Post melaporkan pada algoritma yang dikembangkan oleh Google yang berpotensi
membiarkan mobil self-driving belajar mengemudi dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia: melalui pengalaman.

AI yang dijelaskan dalam artikel ini belajar bermain video game sederhana, dan Google akan menguji kecerdasan yang sama dalam menggerakkan game sebelum pindah ke jalan.



Sejarah Artificial Intelligence


Pada awal abad 17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Mulai sekitar abad 18 sebagaimana mesin telah menjadi lebih kompleks, usaha yang keras telah dicoba untuk menciptakan manusia imitasi. Pada tahun 1736 seorang penemu dari perancis, Jacques de Vaucanson (1709-1782) membuat suatu mesin pemain seruling berukuran seperti seorang manusia yang dapat memainkan 12 melodi nada. Tidak hanya ini saja, mekanik tersebut dapat memindahkan bibir dan lidahnya secara nyata untuk mengontrol arus dari angin ke dalam seruling.

Pada tahun 1774 seorang penemu dari perancis, Pierre Jacques Drotz mencengangkan masyarakat Eropa dengan suatu automation berukuran sekitar seorang anak laki-laki yang dapat duduk dan menulis suatu buku catatan. Penemuan ini kemudian dilanjutkan dengan yang lainnya, yaitu automation yang berupa seorang gadis manis yang dapat memainkan harpsichord. Semuanya itu masih merupakan proses mekanik yang melakukan gerak dengan telah ditentukan terlebih dahulu.

Manusia masih berusaha untuk menciptakan mesin yang lainnya. Pada tahun 1769, dataran Eropa dikejutkan dengan suatu permainan catur yang dapat menjawab langkah-langkah permainan catur yang belum ditentukan terlebih dahulu. Mesin ini disebut dengan Maelzel Chess Automation dan dibuat oleh Wolfgang Von Kempelan (1734-1804) dari Hungaria. Akan tetapi mesin ini akhirnya terbakar pada tahun 1854 di Philadelphia Amerika Serikat. Banyak orang tidak percaya akan kemampuan mesin tersebut. Dan seorang penulis dari Amerika Serikat, Edgar Allan Poe (1809-1849) menulis sanggahan terhadap mesin tersebut, dia dan kawan-kawannya ternyata benar, bahwa mesin tersebut adalah tipuan, dan kenyataannya bukanlah aoutomation, tetapi merupakan konstruksi yang sangat baik yang dikontrol oleh seorang pemain catur handal yang bersembunyi di dalamnya.

Usaha untuk membuat konstruksi mesin permainan terus dilanjutkan pada tahun 1914, dan mesin yang pertama kali didemonstrasikan adalah mesin permainan catur. Penemu mesin ini adalah Leonardo Torres Y Quevedo, direktur dari Laboratorio de Automatica di Madrid, Spanyol. Beberapa tahun kemudian, ide permainan catur dikembangkan dan diterapkan di komputer oleh Arthur L. Samuel dari IBM dan dikembangkan lebih lanjut oleh Claude Shannon.

Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan “Principia Mathematica”, yang merombak logika formal Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan "Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas" pada 1943 yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam artificial intellegence. Program program artificial intellegence pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin “Ferranti Mark I” di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah "Artificial Intelligence/kecerdasan buatan" pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan "Turing test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.


Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.

Pada tahun 1980-an, jaringan syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang artificial intelligence dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997.




Source

ParasutHitam | Wikipedia | PinterPandai
Share
Tweet
Pin
Share
No comments

Kecerdasan kaitanya sangat erat dengan manusia. Setiap manusia dilahirkan dengan membawa karakter, sifat dasar yang berbeda antara satu dengan yang lain. Begitu pula dengan kecerdasan yang ada di dalam diri manusia, baik kecerdasan intelektual (IQ), kecerdasan emosional (EQ) maupun kecerdasan spiritual (SQ). Kecerdasan merupakan suatu kemampuan atau potensi yang dimiliki oleh manusia. Kecerdasan merupakan aktivitas otak, dimana otak merupakan salah satu organ yang peranannya sangat penting bagi manusia. Manusia dapat menyelesaikan masalah yang dihadapinya dengan baik karena manusia mempunyai banyak pengalaman dan pengetahuan. Pengetahuan yang diperolehnya berasal dari rasa ingin tahu sehingga manusia akan terus belajar untuk mendapatkan sebuah pengetahuan. Selain itu manusia dapat melakukan suatu analisa, penalaran, mengambil keputusan sendiri terhadap permasalahan yang muncul dan menarik suatu kesimpulan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman yang dimilikinya. Lalu bagaimana dengan mesin ?

munculnya sistem cerdas diawali dengan keinginan, kemauan manusia untuk membuat suatu sistem berupa mesin atau hardware yang dapat malukan aktivitas seperti manusia. Pada dasarnya sistem cerdas sendiri memiliki kemampuan yang menyerupai bahkan sama dengan pola pikir manusia. Sehingga dapat dikatakan teknologi yang memiliki sistem cerdas dapat mengenali atau melakukan komunikasi layaknya manusia. Sistem cerdas merupakan sistem yang menerapkan “kecerdasan buatan” atau disebut juga “Artificial Intelligence”. Sehingga kecerdasan ini yang diciptakan dan kemudian dimasukkan ke dalam suatu mesin atau hardware. Sistem cerdas dibuat agar dapat berpikir, berperilaku, memiliki perasaan serta mampu mengambil keputusan dan bertindak berdasarkan pengetahuan yang didapatnya.

Dari penjelasan diatas, sistem cerdas dapat diartikan sebuah kecerdasan yang dibuat manusia pada suatu alat atau mesin. Sistem cerdas bukanlah sistem kompleks tetapi sistem cerdas melakukan semua aktivitas yang meniru dinamika logika manusia. Sebuah mesin yang sudah menggunakan sistem cerdas maka diharapkan telah mampu mengambil keputusan secara mandiri. Sistem cerdas adalah mesin yang tertanam dalam komputer memiliki kapasitas tertentu untuk mengumpulkan dan menganalisis data dan berkomunikasi dengan sistem lain.  Menjawab pertanyaan “Apa itu Sistem Cerdas ?” , bahwa sistem cerdas adalah kecerdasan yang diciptakan dan ditanamkan ke dalam suatu mesin (hardware) yang diharapkan dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Jadi membuat suatu sistem yang dapat berpikir, bertindak, menalar, memiliki perasaan layaknya manusia pada umumnya.


Sistem Cerdas sendiri memiliki 3 komponen dasar, diantaranya:

Artificial Neural Network

Artificial Neural Network atau dapat diartikan “Jaringan Syaraf Tiruan” merupakan studi tentang meniru cara kerja sel syaraf otak dimana dapat mengendalikan tindakan, tingkah laku sesuai dengan keadaan lingkungan, menghasilkan suatu respon seperti gerakan tubuh dan mimic wajah.

Artificial Intelligence 

Artificial Intelligence (AI) merupakan  simulasi, sesuatu yang dimodelkan, mengkonsepkan bagaimana manusia itu berlogika. Artificial Intelligence (AI) atau dapat diartikan “kecerdasan buatan” merupakan studi tentang membuat teknologi dimana dapat melakukan hal-hal yang dapat dilakukan oleh manusia dan dapat membantu pekerjaan manusia.


Logika Fuzzy

Logika fuzzy disebut logika yang samar (ambigu/ketidakjelasan) atau suatu konsep perasa. Logika yang samar artinya logika yang memiliki sebuah nilai yang tidak hanya bernilai benar atau salah, tetapi dapat bernilai diantara benar dan salah.


Karakteristik Sistem Cerdas

Sistem Cerdas memiliki beberapa karakteristik agar ia layak disebut sebagai "Sistem Cerdas"

A. Memiliki fasilitas informasi yang handal.
B. Mudah dimodifikasi. 
C. Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
D. Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi. 
E. Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
F.  Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.
G. Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.
H. Output yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.


Contoh Sistem Cerdas dalam Bisnis

Sistem Cerdas di dunia bisnis menggunakan satu atau lebih tool cerdas, biasanya untuk membantu pengambilan keputusan: 

A. Menyediakan kecerdasan bisnis untuk:
–   Meningkatkan produktifitas
–   Memperoleh keuntungan kompetitif (bersaing)

B. Menyediakan kecerdasan bisnis dalam bentuk informasi mengenai:
–   Pola perilaku pelanggan
–   Tren pasar
–   Leher-botol (kemacetan) efisiensi

C. Contoh aplikasi Sistem Cerdas yang sukses di bisnis:
–   Layanan Pelanggan/Customer(Pemodelan Relasi Pelanggan)
–   Penjadwalan (misal: Operasi tambang)
–   Data mining
–   Prediksi pasar keuangan (saham, dll)
–   Kendali kualitas (Quality control)




Source


ParasutHitam | Wikipedia | PinterPandai
Share
Tweet
Pin
Share
No comments


BAB I

Operasi Layanan



1.      Pengantar
Operasi layanan merupakan sebuah fase siklus hidup manajemen layanan Teknologi Informasi yang bertanggung jawab untuk kegiatan bisnis seperti biasa. Jika layanan tidak dimanfaatkan atau tidak disampaikan secara efisien dan efektif, maka tidak akan memberikan nilai penuh, terlepas dari seberapa baik layanan dirancang. Ini merupakan operasi layanan yang bertanggung jawab untuk memanfaatkan proses untuk memberikan layanan kepada pengguna dan pelanggan.

Operasi layanan merupakan nilai yang telah dimodelkan dalam strategi layanan dan dikonfirmasi melalui perancangan layanan dan transisi layanan benar-benar disampaikan. Tanpa operasi layanan yang menjalankan layanan seperti yang dirancang dan memanfaatkan proses yang dirancang, tidak akan ada kontrol dan pengelolaan layanan. Produksi metrik yang berarti oleh operasi layanan akan membentuk dasar dan titik awal untuk kegiatan peningkatan.

2.      Maksud dan Tujuan
Maksud dan tujuan operasi layanan adalah untuk mengatur dan melakukan kegiatan dan proses yang diperlukan untuk memberikan layanan kepada pengguna bisnis pada tingkat layanan yang telah disepakati. Selain itu, operasi layanan bertanggung jawab atas manajemen teknologi yang sedang berlangsung (infrastruktur dan aplikasi) yang digunakan untuk memberikan dan mendukung layanan.

Terdapat empat tingkat dalam operasi layanan yang dikenal sebagai empat saldo operasi layanan :

·         Pandangan bisnis internal TI melawan Pandangan bisnis eksternal
          Pandangan bisnis eksternal TI akan berhubungan dengan layanan yang disampaikan kepada pengguna dan pelanggan. Sementara itu, secara internal dalam TI, layanan tersebut akan dipandang sebagai sejumlah komponen. Jika sebuah organisasi terlalu terfokus secara eksternal, ada risiko bahwa perjanjian akan dibuat dengan bisnis yang tidak dapat benar-benar disampaikan karena kurangnya pemahaman tentang bagaimana bagian-bagian konstituen internal perlu beroperasi. Sebaliknya, organisasi yang terlalu terfokus secara internal kemungkinan akan kesulitan untuk memahami dan memberikan persyaratan bisnis.

·         Stabilitas versus Daya Tanggap
          Perubahan sering menjadi penyebab insiden dan hilangnya ketersediaan, sehingga mungkin tergoda untuk membatasi jumlah perubahan untuk meningkatkan stabilitas layanan. Namun, perubahan akan selalu dibutuhkan untuk menjaga agar layanan tetap up to date dan untuk mengadopsi kebutuhan bisnis yang berkembang. Keseimbangannya adalah antara dapat dengan cepat merespon perubahan dan berfokus pada stabilitas infrastruktur.
 ·         Kualitas layanan melawan Biaya layanan
          Akan selalu ada tekanan untuk meningkatkan kualitas layanan TI sambil mengendalikan biaya. Tekanan anggaran yang intensif dapat menyebabkan berkurangnya tingkat layanan dengan lebih banyak kegagalan dan lebih sedikit dukungan. Di sisi lain, organisasi yang tidak seimbang pada 'pihak lain' mungkin membayar terlalu banyak untuk layanan mereka dengan ketahanan yang dibangun yang tidak dapat dibenarkan. Kuncinya adalah memiliki dialog yang berarti mengenai memastikan biaya bahwa bisnis sepenuhnya memahami apa yang didapatnya dan tidak mendapatkan sejumlah uang tertentu dan apa yang akan diperolehnya jika menghabiskan lebih sedikit atau lebih banyak.

 ·         Reaktif melawan Proaktif
          Sebuah organisasi yang sangat proaktif akan selalu memprediksi di mana hal-hal bisa salah dan mengambil tindakan untuk mengurangi atau mencegah situasi. Diambil ke ekstrem, organisasi tersebut dapat lebih dari pemantauan dan menerapkan perubahan yang tidak perlu. Sebaliknya, organisasi yang benar-benar reaktif menghabiskan sebagian besar waktu mereka 'memadamkan api' dan menghadapi situasi ketika mereka muncul, dan mereka perlu bergerak lebih banyak ke pendekatan 'pencegahan kebakaran' untuk memprediksi dan menghindari insiden dan masalah.


3.      Nilai Operasi Layanan
Setiap tahapan siklus hidup layanan ITIL menambah dan memberikan nilai bagi bisnis. Operasi layanan melakukan ini dengan melakukan proses dan menjalankan layanan sebagaimana dimaksud oleh strategi layanan, desain layanan dan tahap transisi layanan dari siklus hidup. Operasi layanan adalah wajah yang terlihat dari organisasi TI dan merupakan ‘yang terdekat’ bagi pengguna dan pelanggan. Penyampaian layanan yang efektif dan efisien adalah apa yang diharapkan dari operasi layanan.




4.      Fungsi dan Aktivitas Utama dari Operasi

Fungsi operasi layanan:
~        Meja Layanan
Melakukan sejumlah proses, khususnya manajemen insiden dan pemenuhan permintaan. Meja layanan terdiri dari sekelompok staf yang dilatih untuk menangani acara layanan. Staf meja layanan akan memiliki akses ke alat yang diperlukan untuk mengelola acara-acara ini. Meja layanan harus menjadi titik kontak tunggal untuk pengguna TI dalam suatu organisasi.

~        Manajemen Teknis
Fungsi yang menyediakan sumber daya dan memastikan bahwa pengetahuan tentang teknologi yang relevan selalu diperbarui. Manajemen teknis mencakup semua tim atau area yang mendukung penyampaian pengetahuan dan keahlian teknis. Ini termasuk tim seperti jaringan, mainframe, middleware, desktop, server, dan basis data.

~        Manajemen Aplikasi
Mengelola aplikasi melalui totalitas siklus hidup. Dimulai dengan 'ide' bisnis pertama dan selesai saat aplikasi tidak lagi digunakan. Manajemen aplikasi terlibat dalam desain, pengujian dan peningkatan berkelanjutan aplikasi dan layanan yang didukung oleh aplikasi.

~        Manajemen operasi TI
Bertanggung jawab untuk mengoperasikan organisasi infrastruktur dan aplikasi TI pada basis sehari-hari.


Aktivitas yang dilakukan oleh operasi layanan: 
~        Manajemen Acara
Proses yang bertanggung jawab untuk memantau semua peristiwa di seluruh infrastruktur dan aplikasi TI untuk memastikan operasi normal. Manajemen acara ada untuk mendeteksi, mengeskalasi dan bereaksi terhadap pengecualian. Proses yang bertanggung jawab untuk memantau semua peristiwa di seluruh infrastruktur dan aplikasi TI untuk memastikan operasi normal. Manajemen acara ada untuk mendeteksi, mengeskalasi dan bereaksi terhadap pengecualian.


~        Manajemen Insiden
Proses untuk menangani semua insiden. Yang mungkin insiden di mana layanan terganggu atau sebelum layanan terganggu. Proses untuk menangani semua insiden. Yang mungkin insiden di mana layanan terganggu atau sebelum layanan terganggu.


~        Pemenuhan Permintaan
Proses yang melakukan permintaan layanan dari pengguna. Permintaan pemenuhan mencakup permintaan perubahan standar, permintaan untuk informasi dan keluhan. Dari perspektif proses meja layanan. Pemenuhan permintaan cenderung untuk menutup semua panggilan yang bukan insiden atau berhubungan dengan masalah. Proses yang melakukan permintaan layanan dari pengguna. Permintaan pemenuhan mencakup permintaan perubahan standar, permintaan untuk informasi dan keluhan. Dari perspektif proses meja layanan. Pemenuhan permintaan cenderung untuk menutup semua panggilan yang bukan insiden atau berhubungan dengan masalah.


~        Manajemen Masalah
Proses ini bertanggung jawab atas pengelolaan semua masalah dalam infrastruktur TI. Proses ini mencakup analisis penyebab akar dan sampai pada penyelesaian masalah. Manajemen masalah tetap bertanggung jawab hingga resolusi diimplementasikan melalui proses manajemen perubahan dan manajemen pembebasan. Proses ini bertanggung jawab atas pengelolaan semua masalah dalam infrastruktur TI. Proses ini mencakup analisis penyebab akar dan sampai pada penyelesaian masalah. Manajemen masalah tetap bertanggung jawab hingga resolusi diimplementasikan melalui proses manajemen perubahan dan manajemen pembebasan.


~        Manajemen akses
Proses ini memungkinkan pengguna dengan tingkat otorisasi yang tepat untuk mengakses aplikasi atau layanan. Juga memastikan bahwa mereka yang tidak memiliki tingkat otorisasi yang diperlukan tidak dapat mengakses aplikasi dan layanan. Manajemen akses memungkinkan organisasi untuk mengontrol akses ke aplikasi dan layanan. Proses ini memungkinkan pengguna dengan tingkat otorisasi yang tepat untuk mengakses aplikasi atau layanan. Juga memastikan bahwa mereka yang tidak memiliki tingkat otorisasi yang diperlukan tidak dapat mengakses aplikasi dan layanan. Manajemen akses memungkinkan organisasi untuk mengontrol akses ke aplikasi dan layanan.







BAB II

Pengelolaan Layanan Bisnis



1.      Ruang Lingkup
Pengelolaan layanan bisnis adalah seperangkat kemampuan organisasi khusus untuk memberikan hasil kepada pelanggan dalam bentuk layanan. “Kemampuan Khusus Organisasi” ini meliputi proses, kegiatan, fungsi dan peran yang menggunakan penyedia layanan dalam memberikan layanan kepada pelanggan mereka, serta kemampuan untuk membangun struktur organisasi yang cocok, mengelola pengetahuan dan memahami bagaimana memfasilitasi hasil yang menciptakan nilai.

Meskipun tidak ada definisi tunggal profesi, profesi diterima secara luas bahwa kata profesi berlaku dimana sekelompok orang berbagi standar umum dan disiplin berdasarkan tingkat tinggi pengetahuan dan keterampilan, yang diperoleh dari skema pendidikan terorganisir didukung oleh pelatihan melalui pengalaman dan diukur dan diakui melalui kualifikasi formal. Selain itu, profesi berusaha untuk menggunakan pengaruhnya melalui pengembangan pedoman praktik yang baik dan saran dalam rangka meningkatkan standar kinerja di bidang yang diberikan.

 Pengelolaan layanan bisnis memiliki hak yang jelas untuk menganggap dirinya sebagai sebuah profesi, dan latihan disiplin manajemen pelayanan sebagai praktek profesional dilakukan dan didukung oleh komunitas global ditarik dari semua sektor pasar. Ada tubuh yang kaya pengetahuan dan pengalaman termasuk skema formal untuk pendidikan individu.

2.      Maksud dan Tujuan
Maksud dari layanan bisnis (service) adalah sarana penyampaian nilai kepada pelanggan dengan memfasilitasi hasil untuk memberikan kepuasan melalui pelayanan yang diberikan seseorang secara memuaskan.

Hasil yang diinginkan pelanggan untuk mencapai ini adalah alasan mengapa mereka membeli atau menggunakan Service. Biasanya ini akan dinyatakan sebagai tujuan bisnis tertentu (mis. untuk memungkinkan pelanggan dari bank untuk melakukan semua transaksi dan manajemen account aktivitas online atau untuk memberikan pelayanan negara kepada warga dengan cara yang hemat biaya). Nilai layanan kepada pelanggan secara langsung tergantung pada seberapa baik layanan memfasilitasi hasil ini. Ini adalah konsep umum yang berlaku untuk pembelian layanan. Mempertimbangkan perencanaan keuangan. Sebagai pelanggan, tidak memiliki keahlian atau waktu, maupun keinginan untuk menangani semua hari-hari pengambilan keputusan dan pengelolaan investasi secara individu yang diperlukan.

Manajemen Pelayanan dapat menyediakan pelayanan sebagai berikut:
~        Memahami layanan yang mereka sediakan baik dari konsumen dan perspektif penyedia
~        Memastikan bahwa layanan benar-benar agar peanggan mendapatkan yang diinginkan
~        Memahami nilai service tersebut kepada pelanggan mereka dan karna mereka yang terpenting
~        Memahami dan mengelola semua biaya dan risiko yang berkaitan dengan pemberian layanan tersebut.

3.      Prinsip-prinsip Umum Pengelolaan Layanan Bisnis
Pengelolaan yang baik harus memiliki prinsip-prinsip yang menjadi dasar dalam melakukan suatu kegiatan untuk mencapai tujuan badan usaha. Prinsip-prinsip yang dimaksud antara lain sebagai berikut.
~        Seluruh kegiatan usaha ditujukan untuk mencari keuntungan (profit motive).
~        Kegiatan usaha dilakukan secara terus menerus atau kontinu.
~        Bersifat tetap artinya tetap menjalankan usahanya dan tidak akan dibubarkan.
~        Berusaha untuk memberikan pelayanan kepada masyarakat dengan sebaik-baiknya.
~        Persaingan antar badan usaha secara sehat, artinya tidak mematikan salah satu pihak.
~        Keuntungan yang diperoleh untuk pengembangan usaha.

Prinsip-Prinsip Pengelolaan Badan Usaha Milik Negara
Dalam GBHN, sebagaimana juga disebutkan pada UUD 1945 Pasal 33 Ayat 2 dan 3, bahwa pembangunan di bidang ekonomi selalu mengutamakan kemakmuran masyarakat. Oleh karena itu, tujuan didirikannya badan usaha negara adalahuntuk melayani kepentingan sekaligus kemakmuran masyarakat.
Adapun pengelolaan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) harus memiliki prinsip-prinsip sebagai berikut.
  • ~        Tujuannya tidak semata-mata mencari keuntungan, tetapi lebih bersifat sosial, walaupun dibenarkan mencari keuntungan.
    ~        Sebagai salah satu sumber penghasilan negara, maka keuntungan dipergunakan untuk meningkatkan kesejahteraan rakyat.
    ~        Pemerintah aktif mengatur kebijakan maupun teknisnya.
    ~        Selama masih dibutuhkan keberadaannya, maka badan usaha milik negara terus berlanjut.
    ~        Jenis usahanya bersifat tetap, yang terdiri atas Perjan, Perum, dan Persero.




Prinsip-Prinsip Pengelolaan Badan Usaha Milik Swasta
Usaha swasta selalu mendapat perhatian, kebebasan, dan hak hidup di masyarakat. Daya inisiatif masyarakat swasta tetap dikembangkan, pemerintah selalu memberikan pengarahan dan bimbingan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomsta terus dikelola dan ditingkatkan keberadaanya di masyarakat, sehingga dapat memperluas kesempatan kerja dan mempertinggi kehidupan perekonomian.
Badan Usaha Milik Swasta (BUMN) dalam menjalankan kegiatannya harus berdasarkan prinsip-prinsip sebagai berikut.
  • ~        Bertujuan untuk mencari keuntungan.
    ~        Keuntungan yang diperoleh untuk pengembangan usaha, agar letih besar dengan tidak mematikan usaha kecil.
    ~        Bentuk badan usaha disesuaikan dengan besarnya modal dan keuntungan yang diperoleh
    ~        Modal dan pengelolaan usaha diatur oleh swasta.
    ~        Pelaksanaan usahanya terus-menerus, untuk menjamin kontinuitas perusahaannya.
    ~        Untuk pengembangan usahanya dapat mengadakan kerja sama dengan pihak asing. 



4.      Hubungan Pengelolaan Layanan Bisnis dengan Proses Manajemen Lainnya

Manajemen hubungan bisnis
Pengelolaan layanan bisnis merupakan sistem manajemen penting yang mendukung cara kerja penyedia layanan TI bersamaan dengan bisnis untuk memastikan bahwa TI memberikan nilai optimal. Mengelola portofolio layanan memerlukan kolaborasi penuh dengan bisnis dan ini berarti keterlibatan dari manajemen hubungan bisnis.

Manajemen keuangan
Salah satu hubungan kunci untuk pengelolaan layanan bisnis adalah dengan pengelolaan keuangan. Kontribusi pengelolaan keuangan berkaitan dengan pengembangan kasus bisnis, penilaian peluang investasi, evaluasi komparatif terhadap opsi layanan yang berbeda, evaluasi risiko keuangan dan penentuan nilai layanan. Semua ini penting bagi keputusan tentang apa yang harus disertakan dalam portofolio layanan atau dihapus dari situ.
Manajemen keuangan juga bertanggung jawab untuk memastikan bahwa dana tersedia untuk mendukung penyampaian portofolio layanan dan untuk memastikan alokasi anggaran sesuai dengannya.

Manajemen katalog jasa
Karena pengelolaan layanan bisnis mencakup katalog layanan, perlu ada hubungan yang erat antara manajemen portofolio layanan dan manajemen katalog jasa. Informasi di kedua elemen portofolio layanan harus konsisten.

Manajemen pemasok
Manajemen pemasok memastikan bahwa semua layanan pendukung dan rincian dan hubungan mereka tercermin secara akurat dalam pengelolaan layanan dan bahwa pengelolaan layanan konsisten dengan sistem informasi manajemen pemasok dan kontrak. Manajemen pemasok akan memanfaatkan informasi dalam portofolio layanan sebagai dasar untuk menegosiasikan kontrak yang mendukung.

Proses lainnya
Manajemen kapasitas memiliki masukan ke dalam portofolio layanan untuk memastikan bahwa teknologi baru dipertimbangkan dalam perencanaan layanan. Portofolio layanan merupakan masukan kunci untuk manajemen kapasitas. Pembangunan dan pemeliharaan portofolio layanan memerlukan masukan dari manajemen operasi TI dan manajemen teknis dan aplikasi untuk memastikan portofolio layanan akurat dan dapat dicapai.
Share
Tweet
Pin
Share
No comments
Newer Posts
Older Posts

THIS SITE CONTAINS

{

  • fakta

  • horror

  • pengetahuan

  • teknologi

  • tugas

  • }

    Follow ME ON

    • Twitter
    • Facebook
    • Instagram

    Programmers Life

    def success(dedication, persistence, passion):
    dedication += 1 # dedicated yourself
    persistance += 1 # be persistent
    passion = True # have passion

    if passion == True:
    magic = dedication + persistence
    return magic
    else:
    magic =0
    return magic

    # love it. make mistakes. learn. keep grinding.

    Blog Archive

    • ►  2020 (2)
      • ►  January (2)
    • ►  2019 (7)
      • ►  November (1)
      • ►  October (1)
      • ►  June (2)
      • ►  March (3)
    • ▼  2018 (10)
      • ▼  December (1)
        • Rangkuman Sistem Cerdas, AI, Agen Cerdas
      • ►  November (2)
        • Contoh Agen Cerdas
        • DEFINISI & KONSEP AGEN CERDAS
      • ►  October (1)
        • OpenGL
      • ►  September (2)
        • Artificial Intellegence
        • Sistem Cerdas
      • ►  July (1)
        • OPERASI LAYANAN & PENGELOLAAN LAYANAN BISNIS
      • ►  April (1)
      • ►  March (1)
      • ►  January (1)
    • ►  2017 (17)
      • ►  December (1)
      • ►  November (1)
      • ►  October (2)
      • ►  May (1)
      • ►  April (1)
      • ►  March (1)
      • ►  February (1)
      • ►  January (9)
    • ►  2016 (13)
      • ►  November (3)
      • ►  October (9)
      • ►  September (1)

    College?

    College?

    ThemeXpose