Latar Belakang masalah
Sistem informasi dalam organisasi melakukan atau merekam dalam file yang permanen dan organisasi data untuk menghasilkan informasi berguna yang mendukung sebuah organisasi .
Sistem informasi datang dalam bentuk ukuran ,mereka sangan terjalin terjalin dalam stuktur bisnis yang mereka dukung sehingga sulit untuk membedakan sistem berbasis dengan sistem informasi pendukungnya.Cukup dikatakan bahwa sistem informasi dapat diklasifikasikan berdasarkan fungsi yang mereka miliki.Management information system/sistem informasi manajmen menggunakan data transaksi untuk menghasilkan informasi yang diperlukan para manajer untuk menjalankan bisnis.Decision support systems(DSS) /sistem pendukung keputusan membantu para pembuat keputusan untuk mengindetifikasikan atau memilih antara pilihan atau keputusan sedangkan exsecutif informasi system/sistem informasi eksekutif disesuaikan dengan kebutuhan informasi unik para ekssekutif yang merencanakan bisnis dan menilai performa terhadap rencana tersebut.Expert system/sistem ahli mengcapture dan menghasilkan kembali pemecahan masalah ahli atau pengambil keputusan kemudian mensimulasikan pemikiran ahli tersebut.
Sistem intelligent adalah istilah yanng menjelaskan berbagai aplikasi komersial terutama yang berhubungan dengan kecerdasan buatan .Bila ternyata sebuah organisasi tidak mengunakan atau indak mengetahui tentang sistem informasi maka sering mengalami kesulitan terutama dalam hal yang berkaitan dengan sebuah keputusan untuk masa yang akan datang dalam hal ini bisa peramalan atau keputusan pada saat sekarang.Dengan adanya sistem pendukung keputusan yang cerdas dalam hal ini systems integellint maka para manajer terbantu untuk memutuskan sesuatu misalkan dengan system intelligent terbantu untuk membuat Sistem Informasi Geografis maka tanpa harus menelahan sesuatu yang membutuhkan waktu lama seorang manajer sudah bisa melihat informasi dengan suatu peta berdasarkan pada yang dikenhenadki seorang manajer misalkan tentang distribusi penyakit TBC berdasarkan tempat maka pada GIS (sistem informasi sudah tergambarkan dengan jelas) atau melihat distribusi penyakit TBC berdasarkan tempat menurut jenis kelamin maka dengan cepat sudah tergambarkan dilayar komputer , tetapi bila belum ada systems intelligent maka sulit informasi mengenai distribusi penyakit TBC berdasarkan apa yang dikendaki dengan cepat tersajikan .Bila tidak ada sistem informasi yang dilengkapi dengan intelligent maka untuk membuat keputusan saat ini dan yang akan datang kemungkinan untuk kurang tepat bisa terjadi
Rumusan Masalah
Sistem informasi yang didukung dengan intelligent systems merupakan sesuatu yang menjadi keharusan , dimana pada saat ini perlahan lahan hal itu mulai bisa menjawab masalah – masalah yang ada khususnya pada organisasi atau perusahaan yang selalu menggunakan sistem informasi ,pada pertanyaan masalah kajian ini , sejauhmana intelligents systems bisa mendungkung untuk suatu keputusan ?
Tujuan Kajian
Kajian ini bertujuan untuk mengetahui sejauhmana intelligents systems the basic bisa membantu untuk membuat keputusan .
Kegunaan kajian
Kajian ini berusaha untuk mengemukan manfaat dari intelligent systems the basic bisa mendukung keputusan.Untuk organisasi profesi sesuai jurnal yang penulis dapatkan bahwa pada profesi kedokteran unutk memutuskan suatu diagonosa medis bisa didukung atau dibantu dengan sistem pakar .
Metode kajian
Langkah – langkah yang dilakukan penulis adalah memulai dengan membaca teori yang berkaitan dengan kajian ini dan mencari jurnal – jurnal yang berkaitan juga .Sedangkan variabel yang berhubungan dengan kajian ini adalah intelligent systems , eyeintelligentsystems dan intelligenthelathcaresystems.
Definisi istilah
Istilah yang digunakan sistem intelligent,kecerdasan buatan dan model aplikasi untuk kesehatan .
Sistem Dukungan
Dasar – dasar sistem dukungan cerdas yang menjelaskan berbagai aplikasi kormersial kecerdasan buatan (AI).Dimana banyak kebanyakkan ahli setuju bahwa buatan kecerdasan (AI) berkaitan dengan dua gagasan dasar. Pertama melibatkan mempelajari proses berfikir manusia, kedua berhubungan dengan mewakili proses – proses tersebut dengan mesin (komputer).Satu definisi yang cukup dipublikasikan AI adalah prilaku oleh mesin yang bila dilakukan oleh manusia akan dianggap cerdas.
Arti istilah prilaku cerdas, merupakan kemampuan berikut yang dianggap menjadi tanda – tanda kecerdasan bisa meliputi : belajar atau pemahaman dari pengalaman,membuat rasa pesan atau bertentangan dan menanggapi dengan cepat dan berhasi untuk memutuskan untuk situasi yang baru.Menggunakan penalaran untuk memecahkan masalah dan langsung tindakkan efektif merupakan indikator kecerdasan.Beberapa indikator lainnya termasuk manangani dengan situasi kompleks, memahami dan menyimpulkan dalam biasa, dengan cara rasional.Menerapkan pengetahuan untuk memanipulasi lingkungan dan mengenali kepentingan relatif dari elemen yang berbeda dalam situasi yang lengkap dari suatu daftar.
Tujuan utama Alam Inteligent adalah untuk membangun sistem yang akan meniru kecerdasan manusia Sejauh ini sistem yang cerdas ditunjukkan pada produk Alam Inteligent komersial, yang merupakan sistem inteligent dapat menunjukkan signifikan dalam situasi apapun.namun dengan berjalannya waktu saat ini banyak berguna yang membuat rumit tugas butuh beberapa kecerdasan manusia untuk lebih cepat,lebih efisien dan lebih murah .
Menurut definisi lain kecerdasan buatan adalah cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan cara mewakili pengetahuan.Dengan menggunakan simbol daripada bilangan dan heuristik ,atura – atura praktis daripada algoritma pengolahan
Pengetahuan dan alam inteligent , meskipun komputer tidak dapat memiliki pengalaman atau pembelajaran tersendiri dan belajar sebagai manusia yang bisa, dapat menggunakan pengetahuan yang diberikan kepadanya oleh manusia.
Pengethuan tersebut meliputi fakta,konsep ,teori,metode heuristik,prosedur dan hubungan.Pengetahuan juga informasi yang terorganisir dan dianalisis untuk membuatnya mudah dipahami dan diterapkan pada pemecahan masalah atau pengambilan keputusan.Pengumpulan pengetahuan yang berkaitan dengan masalah tertentu untuk digunakan dalam suatu sistem yang cerdas dan terorganisir disimpan dalam basis pengetahuan.Pengumpulan pengetahuan yang terkait dengan operasi dari suatu organissasi disebut basis pengetahuan organisasi.
Nilai potensi Alam inteligent dapat lebih mudah dimengerti oleh kontras dengan alam (manusia)inteligent.Alam Inteligent memiliki beberapa keuntungan komersial yang penting diatas kecerdasan alam,tetapi juga ada beberapa keterbatasan.Meskipun ada keterbatasan pada mereka, aplikasi alam inteligent sangat berharga.mereka dapat mebuat komputer lebih mudah digunakan dan dapat menghasilkan atau menbuat hasil dan pengetahuan lebih banyak tersedia.
Salah satu manfaat potensi utama dari alam inteligent adalah secara segnifikan dengan kecepatan tinggi dan konsistensi dari beberapa prosedur pemecahan masalah, termasuk masalah – masalah yang sulit unutk dipecahkan dengan menghitung konvesional dan telah lengkap atau tidak jelas datanya.Manfaat lainnya secara signifikan meningkatkan produktivitas dalam melaksanakan tugas yang banyak , dalam hal ini membantu dalam menangani informsi yang berlebihan dengan meringkas atau menafsirkan informasi dengan cara membantu dalam mencari informasi melalui sejumlah data yang besar.
Program komputer yang konvesional didasarkan pada alogaritma,sebuah alogaritma merupakan formula matematis atau prosedur sekuensial yang mengarah pada solusi,Hal ini di konversikan ke dalam program komputer program komputer yang memberitahu komputer operasi apa untukmelaksanakan .Alogaritma ini kemudian menggunakan data seperti angka,huruf atau kata – kata untuk memecahkan masalah.
Perangkat lunak Alam inteligent menggunakan pengetahuan dan heuristik bukan atau dengan alogaritma.Selain itu perangkat lunak Alam inteligent berbasis pengolahan simbolik pengetahuan.Dalam alam inteligent , simbol adalah huruf,kata atau nomer yang mewakili benda,proses dan hubungan mereka.Objek bisa orang benda,ide,konsep,peristiwa atau pernyataan fakta.Menggunakan simbol adalah mungkin untuk menciptakan basis pengetahuan yang berisi fakta,konsep dan hubungan yang ada antara mereka.Kemudian berbagai proses dapat digunakan untuk memanipulasi simbol untik menghasilkan saran atau rekomendasi untuk memecahkan masalah.
Tetapi tidak benar bahwa berfikir computer mengenai, pengetahuan dasar dan tehnik pencarian tentu saja membuat komputer lebih bermanfaat, namun mereka dapat benar – benar membuat komputerlebih pintar,sebagaian fakta bahwa sebagaian besar program Alam inteligent yang dilaksanakan oleh pencarian dan tehnik pencocokkan pola mengarah pada kesimpulan bahwa komputer tidak benar – benar cerdas,anda memberikan komputer banyak informasi dan beberapa panduan tentang bagaimana menggunakan informasi ini dan komputer tersebut dapat datang dengan solusi, namun semua itu adalah menguji berbagai alternatif dan berusaha untuk menemukan bebarapa kombinasi yang memenuhi kriteria yang ditetapkan.komputer muncul menjadi berfikir dan sering memberikan solusi yang memuaskan .
Komersial tehnologi alam inteligent, pengembangan mesin yang menunjukkan sifat cerdas didasarkan pada apa beberapa ilmu dan tehnologi, mulai dari linguistik untuk matematika melihat akar pohon, kecerdasan buatan itu sendiri bukan bidang komersial yang merupakan kumpulan konsep dan ide yang sesuai untuk penelitian tetapi tidak dapat dipasarkan, namun alam inteligent memberikan fondasi ilmiah tehnologi komersil untuk beberapa.
Sistem cerdas utama adalah sistem pakar, pemorosesan bahasa alami,pidato pengertian,robotika dan sistem indra,logika fuzzy ,neural komputasi,komputer visi dan pengakuan adegan dan cerdas computeraided instruksi,selain itu perlu kombinasi dua atau lebih diatas dianggap sebagai sistem cerdas hibrid.
PERANGKAT LUNAK DAN AGEN cerdas. Seperti yang dijelaskan dan 5 perangkat lunak dan agen cerdas memainkan peran dalam mendukung bekerja pada komputer (seperti pencarian,pemberitahuan,memonitor aktivitas Web,saran kepada pengguna ) dan bekerja secra umum(misalnya : mengkonfigurasi produk kompleks,mendiagnosa malfungsi dalam jaringan)
seberapa luas subjek
Kajian jurnal
Pada visual - bidang pengujian perangkat lunak berbasis sistem yang menggabungkan Alam inteligent beberapa komponen, termasuk mesin belajar, antar pengguna yang cerdas,dan pola penemuan,sistem ini telah sukses digunakan untuk diri di skrining beberapa lingkungan publik yang berbeda. Untuk uji diagnotik medis memberikan informasi klinis yang penting bagi dokter, tes tersebut biasanya memerlukan khusus dirancang instrumen dan operator medis medis, untuk diperhatikan bahwa dorkte menganalisa menguji hasil dimana pengujian instrumen ini seringkali sangat mahal dan tidak tersedia secara luas untuk skrining masa misalnya pengujian skala besar bidang investigasi,doketr umum mengembangkan tes skrining massa mampu melibatkan tiga hal penting : pengiriman ,antar muka dan interpretasi.
1. Pertama uji ini harus mudah tanpa terlalu banyak memberikan biaya atau kompromi di keandalannya,kedua
2. Kedua uji antarmuka memadai harus mendukung subjek melakukan tes,sebaiknya menyediakan lingkungan pengujian darimana tida ada instruksi dari operator medis diperlukan
3. Ketiga sistem uji harus mampu menginterpretasikan hasil tes untuk memberikan subjek peringatan umum kemungkinan masalah, tanpa keterlibatan seorang dokter
Klinik dan ruang publik , untuk membuat tes ini mudah diakses oleh masyarakat, sehingga meningkat pengakuan awal tanda – tanda penyakit .Kita harus mencari ekonomis cara memberikan tes tanpa mengorbakan kehandalan
Selama 10 tahun terakhir telah dikembangkan Sefl-screening tes dimana PC tanpa khusus hardware dapat memeriksa visual lapangan.Untuk mengatasi 3 isu, sistem uji memiliki 3 KOMPONEN UTAMA ALAM INTELIGENT : mesin belajar program (misalnya, jaringan saraf dan induksi keputusan – pohon,cerdas antarmuka pengguna dan pola penemuan model.Beroperasi pada portabel berhasil digunakan di berbagai publik lingkungan.
Contoh Perimetry , merupakan visual bidang pengujian, perimetry dapat disebut sebagai GLAUKOMA DAN NEURITIS OPTIK.Perimetry memerlukan operator medis untuk menjelaskan dan memantau pengujian dan berkeliling.Seorang yang dirancang khusus instrumen yang memeriksa
seberapa luas subjek dapat melihat ketika berfokus pada titik fiksasi dilayar.Instrumen dapat menampilkan besar jumlah rangsangan yang bervariasi dalam ukuran dan intensitas dan dapat merekam tanggap subjek.Ini menawarkan berbagai fasilitas untuk memeriksa keandalan faktor seperti kerugian fiksasi,tanggapan negatif palsu dan positif palsu tanggapan .
Tiga komponen perangkat lunak membuat transformsi ini .Pertama ditempat perimetry yang dirancang khusus dan yang berkaitan metode pengujian,self selfscreening yang mengunakan perangkat lunak yang dikontrol perimetry yang beroperasi pada PC,kedua daripada harus berpengalaman medis operator terus menerus memantau subjek selama pengujian,sistem ini mencakup suatu cerdas antarmuka pengguna,yang memungkinkan membantu interaksi anatar subjek dan uji,ketiga daripada meminta dokter untuk memahami hasil pengujian sistem upaya untuk memberikan subjek dengan penting informasi tentang visualnya fungsi.Hal ini memerlukan kemampuan terutama pemahaman tentang bagaimana berbagai penyakit memanisfestasikan diri dalam data uji,karena itu kita terutama tertarik pada skrining mengindetifikasi individu – individu yang paling mungkin untuk mengembangkan penyakit mata yang serius,menyediakan subjek dengan peringatan pesan dan saran mengenai bahaya yang mungkin adalah cukup.oleh karena itu , tidak ada dokter untuk meriksa untuk itu berarti ada kebutuhan untuk dokter untuk terlibat dalam mengindetifikasi bahaya, itu bisa berarti bahwa dokter tidak diperlukan dalam diagnosa dan pengobatan.
Untuk Self-Screening dimasyarakat, telah digunakan dalam program organisasi kesehatan dunia mencegah neuritis optik, pada 10 pekerja penyaringan kesehatan,11 dan terakhir dalam pilot studi yang dilakukan oleh Inggris Medical Research, dewan untuk mendeteksi orang dengan glaukoma,studi ini telah dilakukan untuk mengevaluasi uji penerimaan (yaitu seberapa banyak orang setuju untuk mengikuti tes) , diberbagai primer pengaturan perawatan.dalam studi massa skrining WHO untuk visual medan kerugian yang diakibatkan oleh optik-neuritis , subjek dari masyarakat petani di afrika.Subjekini sebagaian besar buta huruf komputer , test telah dilakukan dalam petani rumah dengan menggunakan PC portablel.Dalam kesehatan kerja studi-skrening untuk kelainan mata dan visi cacat subjek penelitian adalah karyawan besar perusahaan telekomunikasi.Subjek ini masih muda dan sehat, mereka menggunakan komputer sehari – hari,tes telah dilakukan di perusahaan kantor menggunakan PC terhubung dengan area-lokal jaringan.Dalam studi glaukoma mata pelajaran adalah pasien dari pratek umum dan uji dilakukan di ruang tunggu, menggunakan PC dsktop, setiap studi diperiksa yang besar jumlah subjek dan melaporkan penerimaan.
Sebuah model agen kesehatan yang teraplikasi
Meskipun agen otonom dan sistem multiagen dalam perawatan kesehatan aplikasi yang sudah mapan, dimana tehnologi agen sendiri tetap agak belum menghasilkan dan dari sudut pandang teoritis.Telah dikembangkan standar , dimana agen model iti dimaksud untuk menjadi baik secara teori dan termotivasi dengan baik.
Teknis didefinisikan dengan baik sementara memungkinkan alternatif instaniations. titik awal kami adalah agen domino model.1
Laboratorium Komputasi Advanced dikembangkan
model ini untuk aplikasi kesehatan, tetapi desainnya
mendukung agen-tujuan kognitif umum. Itu
domino model mirip dengan klasik beliefsdesires-
kerangka tujuan, tetapi melampaui BDI
dengan mendefinisikan satu set lengkap proses untuk mengubah
antara keadaan mental, termasuk pengambilan keputusan yang fleksibel
kerangka kerja berdasarkan argumentasi logis.
Model domino mencerminkan tren saat ini dalam perangkat lunak
desain agen, tetapi memiliki justifikasi yang lebih luas melalui
perwujudan dari fitur-fitur umum untuk berbagai disiplin ilmu
dan teori-teori sistem kognitif, termasuk neuroscience
dan kognitif psikologi serta AI.2 Untuk
Misalnya, banyak fungsi kognitif dasar
secara luas dianggap diperlukan oleh setiap agen cerdas:
persepsi dan interpretasi lingkungan agen,
tujuan pengaturan dan pemeliharaan, pemecahan masalah,
pengambilan keputusan, perakitan rencana, pelaksanaan rencana, dan
tindakan seleksi. Ada juga konsensus tentang jenis
perwakilan yang beroperasi proses ini:
keyakinan, tujuan, dan rencana diasumsikan dalam berbagai
pendekatan. Secara umum, fungsi-fungsi ini dan
representasi yang hadir di banyak teoritis
pendekatan kognitif agents.3-5
Agen domino juga disediakan yayasan
untuk bahasa agen praktis, proforma (www.pengadaan
openclinical.org / gmm_proforma.html) .6 ProFormahas
telah digunakan secara luas untuk membangun kesehatan
aplikasi seperti pendukung keputusan dan clinicalworkflow
manajemen.
.
titik awal kami adalah agen domino model.1
Laboratorium Komputasi Advanced dikembangkan
model ini untuk aplikasi kesehatan, tetapi desainnya
mendukung agen-tujuan kognitif umum. Itu
domino model mirip dengan klasik beliefsdesires-
kerangka tujuan, tetapi melampaui BDI
dengan mendefinisikan satu set lengkap proses untuk mengubah
antara keadaan mental, termasuk pengambilan keputusan yang fleksibel
kerangka kerja berdasarkan argumentasi logis.
Model domino mencerminkan tren saat ini dalam perangkat lunak
desain agen, tetapi memiliki justifikasi yang lebih luas melalui
perwujudan dari fitur-fitur umum untuk berbagai disiplin ilmu
dan teori-teori sistem kognitif, termasuk neuroscience
dan kognitif psikologi serta AI.2 Untuk
Misalnya, banyak fungsi kognitif dasar
secara luas dianggap diperlukan oleh setiap agen cerdas:
persepsi dan interpretasi lingkungan agen,
tujuan pengaturan dan pemeliharaan, pemecahan masalah,
pengambilan keputusan, perakitan rencana, pelaksanaan rencana, dan
tindakan seleksi. Ada juga konsensus tentang jenis
perwakilan yang beroperasi proses ini:
keyakinan, tujuan, dan rencana diasumsikan dalam berbagai
pendekatan. Secara umum, fungsi-fungsi ini dan
representasi yang hadir di banyak teoritis
pendekatan kognitif agents.3-5
Agen domino juga disediakan yayasan
untuk bahasa agen praktis, proforma (www.pengadaan
openclinical.org / gmm_proforma.html) .6 ProFormahas
telah digunakan secara luas untuk membangun kesehatan
aplikasi seperti pendukung keputusan dan clinicalworkflow
manajemen.
PENUTUP
Kesimpulan dan saran : pada bab ini memberikan kesimpulan atas tulisan diatas bahwa ternyata intelligentsystmes merupakan teori yang bisa dipakai dan digunakan untuk memdukung suatu keputusan , sehingga dapat menghasilkan keputisan yang efektif dan efisien.
Saran : berdasarkan tulisan ditas bahwa dengan inteligentsystems seyogyanya bahasa yang digunakan bisa dimengerti atau mudah dimengerti oleh yang memakai dan perlunya sosialisasi penggunaan systems ini khususnya bagaimana menyadarkan masyarakat untuk punya kesadaran betapa penting informasi kesehatan .
