Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan
Angkatan Udara AS (USAF) kini tengah m,engembangkan sistem kendali penerbangan untuk pesawat militer dan rudal dengan kecerdasan buatan atau artificial intelligence. Tujuannya adalah membantu kestabilan terbang pada saat-saat krisis, sehingga pilot lebih mudah dalam mengatasi kerusakan pada pesawat serta mengurangi kemungkinan jatuhnya korban. Sistem pengendalian yang didasarkan pada jejaring teknologi neural ini dikembangkan bersama dengan Georgia Institute of Technology di Atlanta. Sistem ini sekarang telah siap untuk diuji-cobakan pada beberapa jenis pesawat tak berawak USAF, seperti UCV atau pesawat tempur tanpa awak serta pesawat angkasa VentureStar. UCV adalah proyek dari badan riset USAF untuk membuktikan kemungkinan pemakaian pesawat tak berawak untuk melakukan serangan udara. Menurut USAF, sistem neural untuk kendali penerbangan ini menawarkan kestabilan yang nyaris sempurna dan langsung pada saat timbul kerusakan atau kegagalan pada sistem kendali konvensional. Sistem itu secara otomatis juga menyesuaikan diri dengan perubahan lingkungannya, seperti berat pesawat, kerusakan sayap dan sebagainya. Pengembangan sistem ini telah dimulai sejak 1996, dan sampai tahun lalu telah menghabiskan biaya 2,5 juta dollar. (rb)
Osprey Marinir Jatuh

Sebuah pesawat V-22 Osprey Korps Marinir AS jatuh tanggal 8 April lalu di Arizona, menewaskan ke-19 anggota marinir yang berada di dalamnya, termasuk empat awak pesawat helikopter kepresidenan AS. Ini merupakan kecelakaan Osprey yang ketiga kalinya. Satu di antaranya pada tahun 1992 menewaskan tujuh penumpangnya. Kecelakaan Osprey terakhir yang sempat menimbulkan perhatian Presiden Bill Clinton, oleh berbagai kalangan dinilai sebagai contoh klasik dari suatu program militer yang tidak dapat dihentikan. Pesawat dengan sistem tilt-rotor ini dapat mengudara maupun mendarat seperti helikopter (vertikal), namun kecepatan dan daya muatnya jauh lebih besar. Sejak awal,

pengembangan pesawat ini telah menimbulkan pro-kontra, khususnya antara Pentagon yang tidak menyetujui program Osprey dengan Kongres yang mendukung program tersebut. Para pejabat pertahanan menyatakan, biaya pesawat ini terlalu besar dan pesawat ini pun terlalu eksperimental sifatnya. Namun Kongres menang, dan sejak enam bulan lalu Korps Marinir yang memang menginginkan pesawat berkemampuan seperti itu mulai mengoperasikan lima pesawat. Pesawat ini telah dikembangkan selama 18 tahun dengan ongkos besar sekali. Setiap pesawat harganya sekitar 60 juta dollar AS, sehingga potensi komersialnya tipis. Dengan jatuhnya Osprey tersebut, untuk sementara Korps Marinir menghentikan penerbangan keempat pesawat lainnya sampai diketahui persis sebab musabab kecelakaan tersebut. (rb)

KECERDASAN BUATAN DALAM ROBOTIK

KECERDASAN BUATAN DALAM ROBOTIK

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.
Para filsuf diketahui telah mulai ribuan tahun yang lalu mencoba untuk memahami dua pertanyaan mendasar: bagaimanakah pikiran manusia itu bekerja, dan, dapatkah yang bukan-manusia itu berpikir? (Negnevitsky, 2004). Hingga sekarang, tak satupun mampu menjawab dengan tepat dua pertanyaan ini. Pernyataan cerdas yang pada dasarnya digunakan untuk mengukur kemampuan berpikir manusia selalu menjadi perbincangan menarik karena yang melakukan penilaian cerdas atau tidak adalah juga manusia. Sementara itu, manusia tetap bercita-cita untuk menularkan �kecerdasan manusia� kepada mesin.
Dalam literatur, orang pertama yang dianggap sebagai pionir dalam mengembangkan mesin cerdas (intelligence machine) adalah Alan Turing, sorang matematikawan asal Inggris yang memulai karir saintifiknya di awal tahun 1930-an. Di tahun 1937 ia menulis paper tentang konsep mesin universal (universal machine). Kemudian, selama perang dunia ke-2 ia dikenal sebagai pemain kunci dalam penciptaan Enigma, sebuah mesin encoding milik militer Jerman. Setelah perang, Turing membuat �automatic computing engine�. Ia dikenal juga sebagai pencipta pertama program komputer untuk bermain catur, yang kemudian program ini dikembangkan dan dimainkan di komputer milik Manchester University. Karya-karyanya ini, yang kemudian dikenal sebagai Turing Machine, dewasa ini masih dapat ditemukan aplikasi-aplikasinya. Beberapa tulisannya yang berkaitan dengan prediksi perkembangan komputer di masa datang akhirnya juga ada yang terbukti. Misalnya tentang ramalannya bahwa di tahun 2000-an komputer akan mampu melakukan percakapan dengan manusia. Meski tidak ditemukan dalam paper-papernya tentang istilah �resmi�: artificial intelligence, namun para peneliti di bidang ini sepakat untuk menobatkan Turing sebagai orang pertama yang mengembangkan kecerdasan buatan.
Secara saintifik, istilah kecerdasan buatan � untuk selanjutnya disebut sebagai AI (artificial intelligence) � pertama kali diperkenalkan oleh Warren McCulloch, seorang filsuf dan ahli perobatan dari Columbia University, dan Walter Pitts, seorang matematikawan muda pada tahun 1943, (Negnevitsky, 2004). Mereka mengajukan suatu teori tentang jaringan saraf tiruan (artificial neural network, ANN) � untuk selanjutnya disebut sebagai ANN � bahwa setiap neuron dapat dipostulasikan dalam dua keadaan biner, yaitu ON dan OFF. Mereka mencoba menstimulasi model neuron ini secara teori dan eksperimen di laboratorium. Dari percobaan, telah didemonstrasikan bahwa model jaringan saraf yang mereka ajukan mempunyai kemiripan dengan mesin Turing, dan setiap fungsi perhitungan dapat dapat diselesaikan melalui jaringan neuron yang mereka modelkan.
Kendati mereka meraih sukses dalam pembuktian aplikasinya, pada akhirnya melalui eksperimen lanjut diketahui bahwa model ON-OFF pada ANN yang mereka ajukan adalah kurang tepat. Kenyataannya, neuron memiliki karakteristik yang sangat nonlinear yang tidak hanya memiliki keadaan ON-OFF saja dalam aktifitasnya. Walau demikian, McCulloch akhirnya dikenal sebagai orang kedua setelah Turing yang gigih mendalami bidang kecerdasan buatan dan rekayasa mesin cerdas. Perkembangan ANN sempat mengalami masa redup pada tahun 1970-an. Baru kemudian pada pertengahan 1980-an ide ini kembali banyak dikaji oleh para peneliti.
Sementara itu, metoda lain dalam AI yang sama terkenalnya dengan ANN adalah Fuzzy Logic (FL) � untuk selanjutnya ditulis sebagai FL. Kalau ANN didisain berdasarkan kajian cara otak biologis manusia bekerja (dari dalam), maka FL justru merupakan representasi dari cara berfikir manusia yang nampak dari sisi luar. Jika ANN dibuat berdasarkan model biologis teoritis, maka FL dibuat berdasarkan model pragmatis praktis. FL adalah representasi logika berpikir manusia yang tertuang dalam bentuk kata-kata.
Kajian saintifik pertama tentang logika berfikir manusia ini dipublikasikan oleh Lukazewicz, seorang filsuf, sekitar tahun 1930-an. Ia mengajukan beberapa representasi matematik tentang �kekaburan� (fuzziness) logika ketika manusia mengungkapkan atau menyatakan penilaian terhadap tinggi, tua dan panas (tall, old, & hot). Jika logika klasik hanya menyatakan 1 atau 0, ya atau tidak, maka ia mencoba mengembangkan pernyataan ini dengan menambahkan faktor kepercayaan (truth value) di antara 0 dan 1.
Di tahun 1965, Lotfi Zadeh, seorang profesor di University of California, Berkeley US, mempublikasikan papernya yang terkenal, �Fuzzy Sets�. Penelitian-penelitian tentang FL dan fuzzy system dalam AI yang berkembang dewasa ini hampir selalu menyebutkan paper Zadeh itulah sebagai basis pijakannya. Ia mampu menjabarkan FL dengan pernyataan matematik dan visual yang relatif mudah untuk dipahami. Karena basis kajian FL ini kental berkaitan dengan sistem kontrol (Zadeh adalah profesor di bidang teknik elektro) maka pernyataan matematiknya banyak dikembangkan dalam konteks pemrograman komputer.
Metoda AI lain yang juga berkembang adalah algorithma genetik (genetic algorithm, GA) � untuk selanjutnya disebut sebagai GA. Dalam pemrograman komputer, aplikasi GA ini dikenal sebagai pemrograman berbasis teori evolusi (evolutionary computation, EC) � untuk selanjutnya disebut sebagai EC. Konsep EC ini dipublikasikan pertama kali oleh Holland (1975). Ia mengajukan konsep pemrograman berbasis GA yang diilhami oleh teori Darwin. Intinya, alam (nature), seperti manusia, memiliki kemampuan adaptasi dan pembelajaran alami �tanpa perlu dinyatakan: apa yang harus dilakukan�. Dengan kata lain, alam memilih �kromosom yang baik� secara �buta�/alami. Seperti pada ANN, kajian GA juga pernah mengalami masa vakum sebelum akhirnya banyak peneliti memfokuskan kembali perhatiannya pada teori EC.
GA pada dasarnya terdiri dari dua macam mekanisme, yaitu encoding dan evaluation. Davis (1991) mempublikasikan papernya yang berisi tentang beberapa metoda encoding. Dari berbagai literatur diketahui bahwa tidak ada metoda encoding yang mampu menyelesaikan semua permasalahan dengan sama baiknya. Namun demikian, banyak peneliti yang menggunakan metoda bit string dalam kajian-kajian EC dewasa ini.

Aplikasi AI dalam kontrol robotik dapat diilustrasikan sebagai berikut,

Gambar 4.1: Kontrol robot loop tertutup berbasis AI
Penggunaan AI dalam kontroler dilakukan untuk mendapatkan sifat dinamik kontroler �secara cerdas�. Seperti telah dijelaskan di muka, secara klasik, kontrol P, I, D atau kombinasi, tidak dapat melakukan adaptasi terhadap perubahan dinamik sistem selama operasi karena parameter P, I dan D itu secara teoritis hanya mampu memberikan efek kontrol terbaik pada kondisi sistem yang sama ketika parameter tersebut di-tune. Di sinilah kemudian dikatakan bahwa kontrol klasik ini �belum cerdas� karena belum mampu mengakomodasi sifat-sifat nonlinieritas atau perubahan-perubahan dinamik, baik pada sistem robot itu sendiri maupun terhadap perubahan beban atau gangguan lingkungan.
Banyak kajian tentang bagaimana membuat P, I dan D menjadi dinamis, seperti misalnya kontrol adaptif, namun di sini hanya akan dibahas tentang rekayasa bagaimana membuat sistem kontrol bersifat �cerdas� melalui pendekatan-pendekatan AI yang populer, seperti ANN, FL dan EC atau GA.
Gambar 4.1 mengilustrasikan tentang skema AI yang digunakan secara langsung sebagai kontroler sistem robot. Dalam aplikasi lain, AI juga dapat digunakan untuk membantu proses identifikasi model dari sistem robot, model lingkungan atau gangguan, model dari tugas robot (task) seperti membuat rencana trajektori, dan sebagainya. Dalam hal ini konsep AI tidak digunakan secara langsung (direct) ke dalam kontroler, namun lebih bersifat tak langsung (indirect).
Kecerdasan Buatan

Istilah kecerdasan buatan sebenarnya berasal dari bahasa Inggris: “Artificial Intelligence”. Jika diartikan tiap kata, artificial artinya buatan, sedangkan intelligence adalah kata sifat yang berarti cerdas. Jadi artificial intelligence maksudnya adalah sesuatu buatan atau suatu tiruan yang cerdas. 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. Sebenarnya kecerdasan buatan merujuk kepada mesin yang mampu untuk berpikir, menimbang tindakan yang akan diambil, dan mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh manusia.
Alan Turing, ahli matematika berkebangsaan Inggris yang dijuluki bapak komputer modern dan pembongkar sandi Nazi dalam era Perang Dunia II tahun 1950, dia menetapkan definisi Artificial Intelligent : Jika komputer tidak dapat dibedakan dengan manusia saat berbincang melalui terminal komputer, maka bisa dikatakan komputer itu cerdas, mempunyai intelegensi.
Kecerdasan buatan itu sesuatu yang diciptakan oleh manusia, untuk menggantikan manusia. Jadi bisa jadi kecerdasan buatan itu merupakan suatu ancaman.

Walau pun menyadari bahwa kecerdasan buatan bisa jadi adalah suatu ancaman untuk manusia, tapi manusia masih saja mengembangkan apa yang disebut dengan kecerdasan buatan. Manusia masih saja mencoba mengembangkan / mendapatkan sesuatu (teknologi) yang baru, yang dapat berpikir seperti manusia. Hal ini terjadi karena adanya ketidakpuasan dalam diri manusia, manusia ingin mendapatkan sesuatu dengan cara yang lebih mudah. Lagipula memang ada keterbatasan-keterbatasan dalam diri manusia, seperti otak manusia yang hanya mampu berpikir dengan frekuensi kira-kira 100 Hz dan karena manusia mempunyai rasa capai. Bandingkan dengan komputer sekarang yang mampu mengolah data dengan frekuensi 4 GHz. Komputer juga tidak mempunyai rasa capai walau pun harus mengolah data yang sama berulang-ulang.

Walaupun terasa sangat futuristik dan terlihat berbahaya, karena mesin nantinya akan memiliki kecerdasan dan emosi, para pakar AI menganggap pengembangan disiplin ilmu ini penting karena bisa diterapkan di Internet nantinya. Misalnya saja, di masa mendatang ketika Anda mengunjungi sebuah situs agen perjalanan, maka di layar komputer akan muncul wajah seorang wanita yang sangat sempurna karena semuanya berupa ciptaan komputer. Uniknya, Anda akan mampu bercakap-cakap dengan wanita artifisial ini, seperti layaknya Anda berbicara dengan staff wanita beneran di counter biro perjalanan. Kalau ini tercapai, maka pelayanan dapat diberikan 100% online, dengan akurasi yang sangat tinggi. Terutama dari konsistensi, keramahan, kecepatan dan akurasi pelayanan. Lain kalau kita menggunakan staff manusia asli yang konsistensinya tidak bisa akurat karena terpengaruh kepada kondisi fisik dan emosi saat itu.

Saat ini sudah banyak teknologi kecerdasan buatan yang dihasilkan dan dipakai oleh manusia. Misalnya saja pada robot Asimo yang bisa menari dan berjalan, atau pada permainan komputer yang dirancang untuk membuat manusia berpikir keras untuk mengalahkannya. Contoh lain ada di industri otomotif. Adanya teknologi komputer yang mampu mengolah data dengan cepat dipakai untuk memberikan peringatan pada pengemudi mobil untuk menghindari terjadinya tabrakan.Yak… begitulah sedikit cerita tentang Kecerdasan Buatan.

PENERAPAN kecerdasan buatan menggunakan algoritma minimax pada permainan tik-tak

Kecerdasan buatan dapat diterapkan atau dimplementasikan kedalamberbagai bentuk aplikasi. Bentuk implementasi yang paling mudah untuk diukurtingkat keberhasilan dan cukup digemari oleh sebagain besar publik yaitu padagames atau permainan. Permainan yang digunakan sebagai mediapengimplementasian pada kasus ini adalah permaian Tik-tak atau dalam bahasaInggris dikenal dengan nama Tic-tac-toe. Tik-tak adalah salah satu permainanlogika yang cukup populer dimasyarakat kita juga masyarakat internasional.Meskipun dimasing-masing daerah permainan ini memiliki nama yang berbedabeda,namun pola dan aturan permainan tetap sama.Algoritma yang digunakan pada kecerdasan buatan tersebut menggunakanalgoritma Minimax. Minimax menurut beberapa pakar kecerdasan buatanmerupakan salah satu algoritma yang sering digunakan dalam penerapankecerdasan buatan pada permainan, khususnya permainan logika, antara lainCatur, Go, Othello, dan sebagainya.Proses utama algoritma Minimax yaitu pencarian nilai terbaik berdasarkannilai-nilai yang telah diberikan pada tiap-tiap langkah. Nilai-nilai tersebutdibangkitkan berdasarkan basis pengetahuan yang dimiliki oleh algoritmatersebut. Dengan penerapan algoritma Minimax sebagai pondasi suatu kecerdasanbuatan pada permainan Tik-tak, maka diharapkan akan dihasilkan suatupermainan yang interaktif. Dalam permainan ini, dua pemain dapat salingbertanding menggunakan dua unit komputer yang dihubungkan oleh jaringanlokal.Alat bantu pada implementasi kasus ini menggunakan jaringan lokal danpemrograman Visual Basic 6.0.

PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK KECERDASAN BUATAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING (Studi Kasus Mendiagnosa Keadaan Bayi Dalam Kandungan)

Kecerdasan buatan adalah kemampuan komputer untuk berpikir dengan intelegensia. Ini tercapai dengan mempelajari bagaimana manusia mengingat dan berpikir ketika sedang mengambil keputusan dan memecahkan masalah.
Kecerdasan buatan yang dibangun mempunyai beberapa komponen yang saling berhubungan untuk membangun sistem yaitu basis pengetahuan, mesin inferensi, antarmuka pemakai. Persoalan yang dipecahkan dalam sistem ini adalah bagaimana cara menyusun aturan yang terdiri atas beberapa premis dan konklusi dari fakta-fakta yang tersedia, sehingga dihasilkan suatu solusi, dengan menggunakan mesin inferensi yaitu forward chaining, selain itu sistem ini juga menggunakan suatu penalaran knowledge base yaitu penalaran rule-based reasoning.
Penelitian ini membahas tentang pendiagnosaan keadaaan bayi dalam kandungan yang menggunakan teknik inferensi forward chaining, yang memulai penalarannya mulai dari sekumpulan fakta-fakta menuju sebuah hipotesa (solusi). Sistem yang dikembangkan memberikan keleluasaan pada perekayasa pengetahuan untuk memasukkan himpunan aturan pada basis pengetahuan dan diperolehnya suatu solusi berdasarkan basis pengetahuan yang ada.

Apa Itu AI

Istilah AI (Artificial Intelegent) atau bahasa kitanya adalah kecerdasan buatan merupakn bidang ilmu yang memang baru berkembang th 90-an dan aplikasinya dah banyak diterapkan orang mulai dari games komputer, sistem kontrol cerdas, robotik, malah sampai ke pemecahan masalah bidang ekonomi dll.
Kita di lab Komputasi dan Otomasi Industri (LAB CIA) jurusan pend. teknik elektro upi sudah membangun suatu suatu research group khusus mengkaji bidang ini. Tentunya saat ini butuh orang-orang terutama mahasiswa yang ingin memperdalam ilmu ini kita terbuka buat siapapun yang merasa tertantang. terutama mhs dari mipa dan teknik.
Untuk tutorial kita akan adakan sesuai permintaan anda kapan siapnya mudah-mudahan cocok dengan jadwal aktifitas kita. Sebagai langkah awal kita akan perkenalkan tentang Expert system (sistem Pakar), Jaringan Syaraf Tiruan (JST/ Neural Network), Logika Fuzzy (Fuzzy Logic) dan Algoritma Genetika (Genetic Algorithm).
Selanjutnya kita arahkan anda minatnya ke mana. karena ngak mungkin dalam waktu singkat akan menguasai semuanya. Sebagai langkah praktis kita perkenalkan juga beberapa toolbox yang ada di MATLAB.Dasar ilmu untuk mendalaminya hanya matematika dan computer programming.

Berkomunikasi dengan Teknologi

Mendengarkan robot atau komputer berbicara, sudah bukan hal yang asing lagi untuk zaman ini. Namun, berbicara dengan komputer atau robot seperti layaknya dengan manusia? Belum tentu! Bukan berarti tidak mungkin.
Perangkat yang Dibutuhkan
Perangkat utama yang dibutuhkan dalam menunjang aplikasi berkomunikasi ini tentu saja perangkat multimedia, terutama audio.Kemampuan mendengarkan akan banyak diperoleh dari mikrofon yang digunakan sebagai media input. Dan kemampuan menyampaikan informasi akan dibantu dengan speaker sebagai media output.
Untuk fitur Text to speech atau voice command yang diberikan Windows XP, sebenarnya persyaratan yang diminta sangat minim, artinya dengan perangkat audio yang paling sederhana Anda sudah dapat menikmati fasilitas ini. Namun, memilih mikrofon dan speaker yang baik tidak akan ada salahnya. Dengan speaker yang bersih dan baik, Anda dapat mendengar pesan yang disampaikan oleh komputer dengan lebih jelas. Sebaliknya dnegan mikrofon yang bersih dan tidak terlalu banyak noise, pesan yang diterima komputer juga akan lebih jelas.
Pada sebuah komputer yang sederhana, pengolahan audio ini akan banyak dibantu perangkat yang dinamakan sound card. Namun biar bagaimanapun, tergantung pada sistem dan aplikasi yang digunakan. Artinya, kemampuan berkomunikasi sebuah komputer atau robot memiliki banyak keterkaitan dnegan keseluruhan sistem dari komputer atau robot itu sendiri.
Contohnya saja sebuah komputer ber-operating system Windows XP mengaktifkan fitur Text to Speech-nya. Maka karena kemampuan sistem hanya mampu mengakomodasi bahasa Inggris, biar pun perangkat yang digunakan sudah sangat canggih atau keluaran terbaru, tetap saja komputer tidak akan dapat menyampaikan atau membaca tulisan yang diketik dalam bahasa Indonesia.
Di Masa yang akan Datang
Perkembangan teknologi yang memungkinkan sebuah komputer dapat dengan lancar berkomunikasi dengan manusia telah berkembang sangat jauh. Meskipun tidak sehebat perkembangan motorik yang dapat dilakukan oleh robot. Namun setidaknya, mengalami perkembangan yang sangat positif. Misalnya saja, saat ini bila Anda membeli sebuah robot Aibo keluaran Sony. Maka Anda dapat memberikan 100 lebih macam perintah pada anjing elektrik tersebut dengan suara Anda. Meskipun kemungkinan si anjing pintar tersebut menuruti perintah Anda sangat tipis. Tapi, ia dapat mengerti apa yang Anda katakan.
Lain Aibo lain pula dengan Asimo, robot berbentuk menyerupai astronot buatan Honda. Robot yang merupakan kepanjangan dari Advanced Step in Innovative Mobility ini memiliki kemampuan kominikasi yanglebih canggih. Ia tidak hanya dapat bereaksi ketika
namanya dipanggil, namun ia juga dapat mengerti jenis suara lain selain suara manusia, serta bereaksi terhadapnya. Misalnya ketika mendengar ada sesuatu yang jatuh atau tertabrak ia tidak hanya dapat mengerti apa yang sedang terjadi, namun dapat langsung bereaksi dengan menengok ke arah suara tersebut.
Kemampuan komunikasi tersebut sering disebut juga dengan sebutan danya Artificial Intelegent (kepintaran buatan). Tidak menutup kemungkinan kemampuan kedua robot ini akan terus berkembang menjadi lebih baik lagi.
Sebenarnya apa manfaat yang dapat diperoleh dari kemampuan komunikasi ini? Banyak sekali! Salah satu di antaranya yang paling sederhana adalah dengan adanya kemampuan komunikasi ini sebuah robot atau komputer akan lebih mudah dioperasikan. Sebab mayoritas manusia tidak memiliki kendala dalam mengungkapkan sesuatu secara verbal.
Tenaga yang dibutuhkan untuk berkomunikasi secara verbal juga akan lebih sedikit. Misalnya saja, bila Anda akan mendikte sebuah surat bisnis. Anda tidak perlu lagi membutuhkan seorang sekretaris, komputer akan langsung mengerjakannya untuk Anda. Begitu pula dalam hal membuat notulen rapat.
Atau mungkin dalam pengoperasian perangkat pabrik yang sangat rumit. Bila semua kerumitan itu dapat diterjemahkan ke dalam bentuk verbal tentu akan sangat mudah dilakukan, bukan? Masalah keamanan bukan lagi menjadi kendala. Dengan otorisasi suara serta password seperti layaknya komputer biasa, maka keberadaan teknologi ini akan membuat sistem lebih unggul.
Sebagai salah satu contoh adalah penerapan voice command pada salah satu mobil produksi Audi, yaitu Audi A8 yang menjadikan voice command sebagai fitur optional. Dengan adanya fitur ini, seorang pengendara tidak akan direpotkan lagi dalam mengoperasikan perangkat audio atau hanya sekadar mencari nomor telepon seseorang dalam phonebook ponselnya yang terhubung ke kendaraan. Bahkan dengan adanya voice command akses pada GPS juga dapat dipermudah.
Fungsi lain yang tidak kalah menarik adalah kemungkinan besar untuk menjadi robot atau komputer sebagai teman yang paling logis. Kemampuan mengolah informasi dan komunikasi verbal dapat disatukan sehingga dapat membantu membuat keputusan-keputusan yang logis dan mudah dimengerti manusia. seperti halnya sebuah robot yang berlari mengambil obat, hanya karena mendengar asma majikannya kambuh.
Namun rasanya, untuk semua ini kita masih harus menunggu agak sedikit lama. Mengingat untuk sampai ke sana masih diperlukan proses yang panjang.
Setidaknya untuk waktu yang cepat ini komputer Anda dapat mengerti bahasa yang Anda pergunakan. Hal ini tentu akan sangat berarti besar untuk sebagian kalangan masyarakat. Salah satu contohnya adalah mereka yang memang memiliki kendala melihat atau kendala bergerak sehingga sulit untuk menggunakan keyboard komputer.

Kecerdasan buatan

Istilah kecerdasan buatan sebenarnya berasal dari bahasa Inggris: “Artificial Intelligence”. Jika diartikan tiap kata, artificial artinya buatan, sedangkan intelligence adalah kata sifat yang berarti cerdas. Jadi artificial intelligence maksudnya adalah sesuatu buatan atau suatu tiruan yang cerdas. 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. Sebenarnya kecerdasan buatan merujuk kepada mesin yang mampu untuk berpikir, menimbang tindakan yang akan diambil, dan mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh manusia.

Alan Turing, ahli matematika berkebangsaan Inggris yang dijuluki bapak komputer modern dan pembongkar sandi Nazi dalam era Perang Dunia II tahun 1950, dia menetapkan definisi Artificial Intelligent : Jika komputer tidak dapat dibedakan dengan manusia saat berbincang melalui terminal komputer, maka bisa dikatakan komputer itu cerdas, mempunyai intelegensi.

Kecerdasan buatan itu sesuatu yang diciptakan oleh manusia, untuk menggantikan manusia. Jadi bisa jadi kecerdasan buatan itu merupakan suatu ancaman.

Walau pun menyadari bahwa kecerdasan buatan bisa jadi adalah suatu ancaman untuk manusia, tapi manusia masih saja mengembangkan apa yang disebut dengan kecerdasan buatan. Manusia masih saja mencoba mengembangkan / mendapatkan sesuatu (teknologi) yang baru, yang dapat berpikir seperti manusia. Hal ini terjadi karena adanya ketidakpuasan dalam diri manusia, manusia ingin mendapatkan sesuatu dengan cara yang lebih mudah. Lagipula memang ada keterbatasan-keterbatasan dalam diri manusia, seperti otak manusia yang hanya mampu berpikir dengan frekuensi kira-kira 100 Hz dan karena manusia mempunyai rasa capai. Bandingkan dengan komputer sekarang yang mampu mengolah data dengan frekuensi 4 GHz. Komputer juga tidak mempunyai rasa capai walau pun harus mengolah data yang sama berulang-ulang.

Walaupun terasa sangat futuristik dan terlihat berbahaya, karena mesin nantinya akan memiliki kecerdasan dan emosi, para pakar AI menganggap pengembangan disiplin ilmu ini penting karena bisa diterapkan di Internet nantinya. Misalnya saja, di masa mendatang ketika Anda mengunjungi sebuah situs agen perjalanan, maka di layar komputer akan muncul wajah seorang wanita yang sangat sempurna karena semuanya berupa ciptaan komputer. Uniknya, Anda akan mampu bercakap-cakap dengan wanita artifisial ini, seperti layaknya Anda berbicara dengan staff wanita beneran di counter biro perjalanan. Kalau ini tercapai, maka pelayanan dapat diberikan 100% online, dengan akurasi yang sangat tinggi. Terutama dari konsistensi, keramahan, kecepatan dan akurasi pelayanan. Lain kalau kita menggunakan staff manusia asli yang konsistensinya tidak bisa akurat karena terpengaruh kepada kondisi fisik dan emosi saat itu.

Saat ini sudah banyak teknologi kecerdasan buatan yang dihasilkan dan dipakai oleh manusia. Misalnya saja pada robot Asimo yang bisa menari dan berjalan, atau pada permainan komputer yang dirancang untuk membuat manusia berpikir keras untuk mengalahkannya. Contoh lain ada di industri otomotif. Adanya teknologi komputer yang mampu mengolah data dengan cepat dipakai untuk memberikan peringatan pada pengemudi mobil untuk menghindari terjadinya tabrakan.

Balap Mobil dengan Trophy

Di tengah-tengah persaingan game-game racing modern seperti Need for Speed, NASCAR, atau Grand Prix, untuk platform Linux kini malah hadir game racing yang menggunakan pendekatan yang berbeda: tampilan 2-D (bukan 3-D), sederhana, gampang untuk dimainkan. Bisa dikatakan, Trophy lebih mirip game arcade dibandingkan dengan simulasi. Tetapi jangan salah karena keunikan Trophy justru menawarkan keasyikan tersendiri.

Yang namanya balapan jelas bertujuan untuk dahulu hingga di garis finish. Persis seperti balap Formula, mobil si pembalap mesti mengelilingi sebuah track sepanyak beberapa lap. Hingga kini, baru tiga arena yang disediakan di Trophy, yaitu Loop, Zurich, dan Moon. Karena sifatnya yang masih 2-D, sebagai pembalap Anda akan mendapat medan pandang ala satelit, yaitu mobil-mobil yang terlibat balapan ini terlihat dari atas. Meskipun mungkin pertamanya aneh, lama-lama justru hal ini membawa derajat kegemaran tersendiri.

Tak seperti track yang normal, tracknya Trophy agak aneh bin ajaib. Anda akan menemukan berbagai macam item, mulai dari hati untuk memulihkan ‘kesehatan’ mobil balap hingga bom yang bisa meledakkan. Beberapa peluru kendali juga ditebar di sana-sini. Ambil saja satu dan Anda sekarang punya kesempatan untuk menembak pembalap lain. Hal yang sama bisa juga terjadi sebaliknya, mobil Anda diberangus senjata lawan. Bisa dikatakan, track yang mengerikan seperti ini menyebabkan Trophy menjadi ajang balapan ‘maut’.

Akan halnya sound effect, meskipun masih diimplementasikan secara sederhana saja, beragam bunyi-bunyian tersebut cukup menambah ketegangan bertarung. Telah diungkapkan bahwa Trophy ini lebih mirip game arcade, nah hal ini semakin nyata terlihat begitu memperhatikan efek suaranya.

Trophy, ClanLib, Hermes
Sebagai sebuah aplikasi, Trophy bergantung kepada beberapa library eksternal. Yang terpenting di antaranya adalah Hermes dan ClanLib, yang dua-duanya juga open-source dan bisa dicomot dari situs web www.clanlib.org. Hermes berfungsi sebagai koleksi rutin-rutin untuk olah grafis. Sementara itu, cakupan ClanLib lebih luas karena ClanLib merupakan library yang didesain untuk digunakan tatkala membangun sebuah game. Karenanya, fasilitas yang disediakan juga beragam, mulai dari akses ke layar hingga elemen-elemen networking untuk kemampuan multiplayer. Yang jelas, sebelum menginstalasi Trophy, pastikan saja Hermes dan ClanLib sudah terpasang lebih dulu. Atau kalau belum, jangan lupa instali dulu keduanya. Untuk distro berbasis RPM seperti SuSE atau Mandrake, gunakan aplikasi seperti GnoRPM atau KPackage. Dengan Mandrake, Anda juga memanfaatkan Software Manager.

Karena merupakan produk open-source, Anda mendapatkan kebebasan penuh untuk mengakses source-code dari game satu ini. Bagi kebanyakan orang, mungkin hal ini bukanlah sesuatu yang terlalu menggairahkan, mengingat memandangi source-code tanpa mempelajari pemrograman tidaklah begitu berarti. Yang lebih seru adalah kemampuan khusus untuk menghasilkan track buatan Anda sendiri. Tiga track default yang disediakan tentu saja sangat kurang, tetapi terbuka kemungkinan untuk menghasilkan grafis khusus untuk track-track baru. Manualnya sendiri bisa dibaca dengan jelas di alamat http://trophy.sourceforge.net/manual/designer/en/index.html. Jika disimak, tool pengolah gambar seperti Gimp sudah cukup untuk menghasilkan sebuah track baru, jadi hal satu ini bukan pekerjaan yang berat.

Satu hal yang sayangnya masih belum diimplementasikan di Trophy adalah kemampuan multiplayer. Karena game ini relatif sederhana dan bisa dimainkan siapa saja, tentu akan lebih memikat jikalau balapan yang dilakukan adalah dengan lawan yang sungguhan, bukan lawan maya dengan kecerdasan buatan yang pas-pasan saja. Andrew Mustun sebagai pengembang Trophy sendiri belum memastikan apakah versi berikutnya akan mendukung multiplayer, akan tetapi kalau Anda berminat membantu untuk urusan ini, fitur tersebut mungkin betul-betul bakal terwujud.

Aplikasi Kecerdasan Buatan Untuk Identifikasi Sidik Jari Minyak Bumi

Mendengar kata ‘kecerdasan buatan’ mungkin bagi sebagian orang akan terdengar ‘menyeramkan’, atau bagi beberapa orang lainnya akan langsung teringat film Matrix atau I-Robot. Itu tidak bisa disalahkan, karena memang kecerdasan buatan hampir selalu mempunyai konotasi fiksi ilmiah, meskipun pada kenyataannya kecerdasan buatan bukanlah suatu khayalan, tapi memang benar-benar ada dalam kehidupan kita sehari-hari dan kita juga sering menggunakannya.
Kecerdasan Buatan, yang dalam bahasa Walanda disebut sebagai Artificial Intelligence atau AI didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia.

ejarah Kecerdasan Buatan

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. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.
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 AI. Program AI 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 “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.

Aplikasi Kecerdasan Buatan di Laboratorium Minyak Bumi
Ada banyak jenis kecerdasan buatan, setidaknya ada lima jenis kecerdasan buatan yang sering kita temui, yaitu :
1) Jaringan Syaraf Buatan (Artificial Neural Networks),Dalam industri minyak bumi AI ini dapat digunakan untuk membuat pola waktu, misal produksi suatu sumur minyak pada waktu tertentu.
2) Logika Fuzzy (Fuzzy Logics),Logika ini untuk menentukan nilai diantara dua keadaan biner (1 dan 0). Logika inilah yang saya pakai untuk identifikasi suatu minyak bumi sama (1) atau tidak (0) yang akan dibahas lebih lanjut.
Algoritma Genetik (Genetic Algorithms),Algoritma Genetik biasanya digunakan dibidang kedokteran, misal untuk menganalisis DNA.
3) Robotika (Robotics),AI ini banyak digunakan di pabrik. Biasanya dibuat untuk melakukan kegiatan otomatisasi, misal dalam PLC (Programmable Logic Control).
4) Permainan Komputer (Games),AI jenis ini yang paling disukai oleh anak-anak saya, misal untuk memainkan game Age of Mythology atau Counter Strike…

Dari contoh-contoh diatas, yang akan saya bahas kali ini adalah Logika Fuzzy, yaitu untuk menentukan apakah suatu minyak bumi sama atau tidak berdasarkan hasil analisis spektrum minyak bumi menggunakan Spektrofotometer FTIR (Fourier Transform Infra Red) yang saya lakukan di Laboratorium Molekuler LEMIGAS, Jakarta selama bulan Januari - Februari 2006 yang lalu.

Pengolahan data secara digital menggunakan komputer sudah dilakukan sejak tahun 1960. Dengan adanya revolusi teknologi komputer saat ini sudah mampu melakukan pengambilan keputusan seperti manusia (human-like decisions). Pada dasarnya mesin komputer hanya mengenal bahasa biner untuk mengambil keputusan, seperti “ada (1)” dan “tidak ada (0)”, hidup dan mati, betul dan salah, sama dan beda, dan lain-lain. Ketika dihadapkan pada kondisi yang memerlukan pertimbangan subjektif yang tidak pasti, seperti “agak mirip” atau “sedikit berbeda” mesin sudah tidak dapat melakukan pengambilan keputusan lagi. Untuk itu perlu dilakukan transformasi terlebih dahulu melalui suatu metoda khusus yang disebut kecerdasan buatan (artificial intellegence).

Cara kerja kecerdasan buatan pada dasarnya meniru cara kerja syaraf manusia dalam mengambil keputusan dimana didalamnya terdapat beberapa pertimbangan subjektif berdasarkan kriteria, seperti seberapa mirip suatu minyak bumi dengan minyak bumi lainnya atau berapa perbedaan yang diperbolehkan untuk menentukan bahwa suatu minyak bumi sama atau berbeda.

Perangkat lunak yang dapat digunakan untuk membuat suatu kecerdasan buatan dapat menggunakan bahasa pemrograman atau lembar kerja (spreadsheet) seperti Lotus, Microsoft Excel, C++, Basic, dBase, Microsoft Access, Microsoft Visual Basic, Delphi dan lain-lain. Pada percobaan yang saya lakukan, metoda yang akan digunakan adalah menggunakan Logika Fuzzy pada Microsoft Visual Basic 6.

Statistika

Untuk membandingkan kemiripan identitas suatu minyak bumi secara digital perlu dilakukan perhitungan secara statistika. Dalam metoda yang dipakai untuk mengidentifikasi kemiripan suatu minyak bumi secara digital adalah dengan melihat presisi atau simpangan bakunya. Simpangan baku inilah yang menjadi variabel bebas untuk dijadikan kriteria kemiripan suatu minyak bumi.

Presisi adalah istilah yang digunakan untuk menyatakan kecocokan hasil dari pengujian / pengukuran dari suatu sampel yang diuji/diukur. Salah satu cara menentukan presisi adalah dengan jalan menghitung harga simpangan baku. Dalam analisis sidik jari minyak bumi, ukuran kesamaan suatu minyak bumi menggunakan simpangan baku relatif (Relative Standard Deviation, RSD). Cara menghitung RSD bisa kan ? Soalnya saya susah nulis rumus disini.
Pada percobaan yang dilakukan saat identifikasi sidik jari minyak bumi, perhitungan presisi digunakan ketika menentukan batasan atau kriteria kemiripan rasio hasil normalisasi serapan spektrum infra merah minyak bumi contoh terhadap terhadap rasio hasil normalisasi serapan spektrum infra merah minyak bumi pembanding. Batasan presisi ini dijadikan kriteria pertama ( K1 ) berupa variabel bebas sehingga operator bisa memilih sendiri batasan kemiripan minyak bumi.

Metoda Identifikasi Spektrum Infra Merah

Bila diamati sekilas, spektrum minyak bumi pada gambar disamping ini tampak mirip antara satu dengan yang lainnya. Hal ini terjadi karena yang terukur oleh spektrofotometer infra merah adalah gugus-gugus CH3, CH2, dan gugus aromat yang memang selalu ada dalam setiap minyak bumi. Jika gambar tersebut diperbesar dan diamati lebih cermat akan tampak perbedaan, yaitu intensitas absorbsi gugus-gugus dari setiap minyak bumi akan berbeda. Perbedaan ini kemudian menjadi dasar untuk dipakai sebagai pembeda suatu spektrum dengan spektrum lainnya.
Konsep dasar dari pengenalan pola atau pattern recognition adalah membandingkan sifat-sifat spesifik suatu contoh terhadap sifat-sifat spesifik yang kemungkinan terdapat juga dalam pembanding.

Ada dua metoda untuk membandingkan spektum infra merah senyawa hidrokarbon, yaitu :

1) Metoda manual atau tumpang tindih (overlay method)Metoda ini dilakukan dengan cara menumpukkan hasil cetak spektrum infra merah kemudian menumpukkan dua atau lebih hasil cetak tersebut diatas meja kaca yang diberi lampu. Dari tumpukan hasil cetak spektrum infra merah tersebut kemudian dicari kecocokan spektrum contoh terhadap spektrum minyak bumi pembanding. Metoda ini memiliki kelemahan yaitu pada cara pengamatan spektrum dan menentukan batasan kemiripannya, karena penentuan kesamaan suatu spektrum cara tersebut sangat subjektif, artinya pemahaman sama atau tidak dari tiap orang akan berbeda.

2) Metoda perbandingan data analisisMetoda cara ini relatif lebih teliti dibandingkan metoda tumpang tindih (overlay method), karena yang dibandingkan adalah data atau angka hasil pembacaan alat spektrofotometer.

Pada pengenalan pola minyak bumi, sifat spesifik yang dibandingkan adalah spektrum serapan infra merah pada bilangan gelombang tertentu dengan menggunakan Spektrofotometer FTIR. Metoda pengenalan pola cara tersebut digunakan karena gugus-gugus dalam hidrokarbon bila diberi energi dari sinar infra merah akan memberikan spektrum pada bilangan gelombang yang spesifik. Spektrum infra merah tersebut akan menggambarkan keberadaan gugus metil, metilena dan aromat yang selalu ada dalam minyak bumi.

Analisis menggunakan Spektrofotometer FTIR digunakan karena kecepatan analisisnya jauh lebih cepat dibandingkan metoda dispersi, yaitu lima detik. Sedangkan jika menggunakan spektrofotometer infra merah dispersi waktu yang dibutuhkan sekitar 10 – 15 menit. Selain itu kelebihan utamanya adalah karena ketelitian Spektrofotometer FTIR lebih tinggi dibandingkan dispersi.

Berbagai pita absorbsi dapat digunakan untuk tujuan identifikasi. Dari hasil pengamatan spektrum infra merah minyak bumi yang dianalisis dipilih sepuluh pita absorbsi kunci yang masih signifikan11), yaitu pada bilangan gelombang identifikasi 720, 747, 810, 874, 1034, 1168, 1309, 1375, 1456 dan 1600 cm-1. Spektrum infra merah dari bilangan gelombang tersebut diatas kemudian diukur.

Untuk membandingkan dua angka maka digunakan perhitungan selisih dari kedua angka tersebut. Pada dasarnya dua angka dikatakan mempunya nilai yang sama jika selisih kedua angka tersebut adalah nol. Tetapi karena angka-angka tersebut merupakan hasil dari pengukuran, maka walaupun kedua angka tersebut berasal dari contoh yang sama maka angka-angka hasil pengukuran tersebut tidak akan tepat sama. Ketidaksamaan ini berasal dari keterulangan (repeatability) dari setiap pengukuran serta karena adanya perubahan sifat-sifat contoh oleh pengaruh pelapukan (weathering).

Besarnya nilai keterulangan ini digunakan sebagai kriteria untuk menentukan apakah kedua deret angka tersebut mempunyai nilai yang sama, yaitu kriteria simpangan baku ( K1 ).
Hasil pembandingan angka-angka dalam satu deret angka identitas kemudian dijumlahkan. Bila nilai penjumlahan tersebut sama dengan banyaknya angka yang dibandingkan atau dengan kata lain banyaknya puncak absorbsi infra merah yang dibandingkan, maka dua deret angka tersebut mempunyai nilai yang sama. Dalam hal tertentu, terutama karena faktor pelapukan minyak bumi, satu atau dua puncak absorbsi infra merah akan mengalami pengurangan cukup banyak, sehingga yang mempunyai nilai yang sama dengan puncak-puncak serapan dari minyak bumi pembanding tidak lagi sebanyak jumlah puncak semula. Untuk itu maka nilai penjumlahan harga-harga NP dapat dipilih sebanyak 100% seluruhnya atau lebih kecil. Dengan memilih nilai penjumlahan NP ini dapat dilihat minyak-minyak pembanding yang yang sama (match) dengan contoh.

Pengamatan
Berikut adalah data hasil pemeriksaan yang yang saya lakukan dan sudah sudah dinormalisasikan. Tabel ini terdiri dari hasil pembacaan spektrum infra merah minyak bumi pembanding dan minyak bumi “X” yang tidak diketahui.

Data hasil normalisasi contoh kemudian dibandingkan terhadap hasil normalisasi minyak bumi pembanding pada tabel diatas dengan kriteria ( K1 ) yaitu nilai simpangan baku relatif (RSD ; Relative Standard Deviation) = 5%. Semakin kecil kriteria K1 yang ditentukan maka pencocokan akan semakin akurat.

Interpretasi

Dengan berbekal flowchart disamping ini mari kita coba untuk menginterprertasikan data diatas. Perhatikan langkah-langkah berikut, karena disinilah kunci dari interpretasi spektrum infra merah minyak bumi.

Kriteria suatu rasio absorbsi serapan infra merah pada bilangan gelombang tertentu dinyatakan sama jika nilai RSD <= 5%. Jika nilai RSD <= 5% diberi notasi 1, sedangkan jika nilai RSD > 5% maka diberi notasi 0. Dengan demikian akan diperoleh data seperti pada tabel nilai pembanding berikut.

Sampai disini minyak bumi contoh belum dapat disimpulkan kesamaan atau kemiripannya, karena masih harus memenuhi variabel K2, yaitu kriteria jumlah hasil normalisasi serapan pada bilangan gelombang kunci. Untuk dapat menentukan hal tersebut maka hasil pencocokan rasio serapan pada setiap bilangan gelombang kunci kemudian dijumlahkan. Jika jumlah nilai pembanding lebih besar atau sama dengan kriteria kecocokan nilai pembanding yang ditentukan pada K2 maka minyak bumi tersebut dinyatakan cocok atau sama. Kriteria besarnya simpangan baku relatif ( K1 ) dan jumlah kecocokan nilai pembanding ( K2 ) dapat dirubah, karena merupakan variabel bebas.

ika ditentukan bahwa spektrum suatu minyak bumi pada bilangan gelombang tertentu adalah sama bila memiliki simpangan baku dari rasio hasil normalisasi luas puncak lebih kecil dari 5 % ( K1 = 5% ) maka data yang didapat adalah seperti pada tabel nilai pembanding diatas. Selanjutnya jika contoh minyak bumi ”X” dikatakan identik bila memiliki jumlah nilai pembanding ( NP ) atau kesamaan jumlah luas puncak pada bilangan gelombang tertentu berdasarkan K1 adalah 9 ( K2 = 9 ), maka dapat disimpulkan bahwa contoh minyak bumi ”X” identik dengan minyak bumi ”Cinta”.

dentifikasi minyak bumi contoh ”X” terhadap minyak bumi pembanding relatif lebih mudah dilakukan, karena tidak banyak mengalami perubahan berarti. Perubahan fisik yang mungkin terjadi pada minyak bumi adalah karena pelapukan (weathering).

Khusus untuk identifikasi minyak bumi menggunakan spektrofotometer infra merah ini saya sudah membuat program kecerdasan buatan kecil, yaitu OilSniffer v1.00 (betha). Program ini saya buat menggunakan Microsoft Visual Basic 6.

Meskipun dengan menggunakan metoda spektrofotometer infra merah (FTIR) ini sudah dapat diketahui jenis minyak bumi contoh, tetapi hasilnya belum merupakan kesimpulan mutlak, karena masih harus di counter dengan metoda lainnya, seperti kromatografi gas, spektrofometer massa, spektrofotometer serapan atom, spektroflorometer. Untuk itu agar hasilnya lebih akurat ada baiknya semua metoda tersebut dilakukan.