Dasar-Dasar Implementasi Kecerdasan Artifisial Saturday, 22 November 2025

 PELATIHAN DASAR-DASAR IMPLEMENTASI KECERDASAN ARTIFISIAL

DASAR-DASAR TEKNOLOGI KECERDASAN ARTIFISIAL

PUSAT PENGEMBANGAN LITERASI DIGITAL 

Pendahuluan 

• Pesatnya perkembangan KA dan dampaknya di berbagai sektor (kehidupan sehari-hari, bisnis, pemerintahan). 
• Tantangan etis utama: privasi,keamanan, diskriminasi, dan dampak pekerjaan. 
• Pentingnya memahami etika dalampengembangan, implementasi, dan penggunaan KA

Pengenalan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK)

• Definisi TIK: Teknologi yang mendukung pengolahan dan penyampaian informasi (komputer, internet, jaringan). 

• Peran TIK dalam kehidupan seharihari: bisnis, pendidikan, komunikasi,dan hiburan. 

• Konsep dasar dalam TIK: Data,Informasi, Jaringan, dan Komunikasi.

Teknologi Komputasi yang Mendukung KA

• Pengertian Komputasi dan Evolusinya:Proses penggunaan komputer untuk tugas kompleks, dari mainframe ke perangkat IoT.
• Komputasi Awan (Cloud Computing):Pengolahan dan penyimpanan data secaraonline, mengurangi kebutuhan infrastrukturfisik.
• Komputasi Tepi (Edge Computing): Pemrosesan data lebih dekat ke sumbernya untuk mengurangi latensi, penting untuk aplikasi KA real-time

Perangkat Keras:

❑ CPU: Prosesor utama, daya terbatas

untuk tugas KA intensif.

❑ GPU: Cocok untuk pemrosesan paralel,

ideal untuk pembelajaran mesin.

❑ TPU: Khusus untuk mempercepat

jaringan saraf tiruan.

Penyimpanan Data:

❑ Penyimpanan Berbasis Cloud:

Skalabilitas tinggi, cocok untuk data

besar.

❑ Penyimpanan Lokal: Untuk data sensitif

dan penggunaan tanpa internet.

Jaringan Data dan Konektivitas

• Fungsi: Memungkinkan pertukaran data real-timeuntuk KA.
• Teknologi Pendukung: 5G dan fiber optic memungkinkan aplikasi KA yang memerlukan latensi rendah dankecepatan tinggi (contoh: kendaraan otonom, perangkat IoT).

Perangkat Keras dan Jaringan: 

GPU, TPU mempercepat proses pembelajaran; jaringan data memungkinkan KA real-time. 

Jaringan Komputer & Internet:

Mendukung transfer data besar dan

pengumpulan informasi secara global,

esensial bagi KA.

Internet of Things (IoT)

IoT atau Internet of Things adalah jaringanperangkat fisik yang saling terhubung dandapat bertukar data melalui internet. Perangkat ini bisa berupa sensor, kamera, peralatan rumah tangga pintar, danbanyak lagi. IoT berperan besar dalam perkembangan KA karena menghasilkan data dalam jumlah besar yang dapat digunakan untuk melatih model KA. Misalnya, sensor yang dipasang di pabrikatau kendaraan menghasilkan data waktu nyata yang dapat digunakan untuk memantau performa, mendeteksi masalah, atau bahkan membuat prediksi berdasarkan pola yang ada.

Peran IoT dalam Pengembangan KA

• IoT: Menghubungkan perangkat fisik (sensor, kamera, dll.) untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar. 

• Penerapan Real-time: KA dapat digunakan langsung pada perangkat, seperti rumah pintar dan kendaraan otonom, berkat komputasi tepi (edge computing).

Big Data – Fondasi untuk Pembelajaran Mesin dan KA

• Pengertian & Jenis Data: Data terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur. 

• Karakteristik Big Data: 4V (Volume, Variety, Velocity, Veracity). 

• Peran dalam KA: Memberikan fondasi data besar untuk pembelajaran mesin, memungkinkan analisis pola yang mendalam. 

• Manfaat: Pengambilan keputusan lebih akurat, deteksi penipuan, analisis sentimen.

Kecerdasan Artifisial (Artificial Intelligence) 

Hubungan KA dengan Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL):

1. KA: Konsep besar untuk menciptakan sistem cerdas. 
2. Machine Learning (ML): Metode dalam KA yang memungkinkan sistem belajar dari data. 
3. Deep Learning (DL): Subset dari ML menggunakan jaringan saraf tiruan, cocok untuk data kompleks seperti gambar dan suara. Hubungan KA dengan Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL):

Pembelajaran Mesin: Jenis dan Contoh Aplikasi

Jenis-Jenis Pembelajaran Mesin:

❑ Pembelajaran Terawasi: Dilatih dengan data

berlabel; contoh: pengenalan suara.

❑ Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Mengidentifikasi

pola tanpa label; contoh: klasterisasi pelanggan.

❑ Pembelajaran Penguatan: Belajar dari hadiah dan

hukuman; contoh: robotika dan permainan.

Contoh Aplikasi

❑ Pengenalan Gambar: Deteksi objek atau wajah.

❑ Analisis Sentimen: Menganalisis emosi di media sosial.

❑ Rekomendasi Produk: Disesuaikan dengan preferensi pengguna di e-commerce.

Kecerdasan Artifisial (Artificial Intelligence) 

Contoh Aplikasi KA: