BERPIKIR KOMPUTASIONAL

 G. Berpikir Algoritmik

1. Jenis Data Penelitian 

Filosofi berpikir komputasional identik dengan proses berpikir dalam menyelesaikan masalah dengan cara menerapkan model ilmu komputer (Informatika)

Secara umum, dikenal 2 jenis data, yaitu:

a. Data kuantitatif

b. Data kualitatif

2. Teknologi Computational thingking

a. Definisi dan karakter

b. Elemen computational thingking

Computational thingking memiliki enam bagian penting, yaitu:

1. Abstraction

2. Algorithmitc thingking 

3. Automation

4. Decomposition

5. Debugging

6. Generalization

c. Artificial intelligence (AL)

Artificial intelligence adalah salah satu impelementasi yang bertujuan memprogam komputer agar mampu berpikir, serta mengeksekusi pekerjaan layaknya manusia. definisi al dapat dibedakan menjadi beberapa persepsi antara lain:

1. Persepsi kecerdasan 

2. Persepsi riset

3. Persesi potensi bisnis

4. Persepsi logika pemrograman 

d. Sistem pakar

1. Definisi sistem pakar

sistem pakar merupakan salah satu cabang dari disiplin ilmu artificial intellegence dalam menyediakan data informasi serta menyelesaikan permasalahan pengalaman manusia yang dianggap memiliki tingkat pakar yang tinggi, seperti kedokteran, teknik dan lainnya.

2. Kelebihan sistem pakar

sistem pakar adalah sistem yang menampung , menyimpan, dan mengolah setiap data yang berisi kepakaran atau keahlian seorang atau tim pakar kedalam sistem komputer.

3. Komponen sistem pakar

a. Sistem akuisisi pengetahuan

b. Knowledge base  

c. Inference machine

d. User interface 

e. Blackboard atau tempat kerja

f. Justifier atau subsistem penjelas

g. Subsistem perbaikan pengetahuan

4. Modul utama dalam sistem pakar

terdapat 3 modul utama yang menyususn sistem pakar, yaitu:

a) Modul penerimaan pengetahuan

b) Modul konsultasi

c) Modul penjelasan

5. Bentuk sistem pakar

Bentuk sistem pakar terbagi menjadi 4 yaitu:

a. berdiri sendiri

b. terintegrasi

c. terhubung kesistem lain

d. sistem mengabdi

e. Decision support system 

1. Pengertian DSS

DSS pada dasarnya adalah sistem informasi hasil proses berfikir secara komputasi yang diciptakan engineer atau programmer.

2. Karakteristik DDS 

yaitu suatu sistem dapat dikategorikan sebagai DDS apabila memiliki beberapa karakter.

3. Tahapan pengambilan keputusan

4. Komponen sistem 

untuk menjalankan tahapan-tahapan tersebut, sistem DSS harus menyediakan beberapa modul penting dalam proses pengambilan kebutuhannya.

3. Penerapan teknologi CT

konsep berfikir komputasional atau computational thingking bertujuan memudahkan pekerjaan manusia dengan cara menerapkan disiplin ilmu komputer.

a. Biometric system

merupakan teknologi pengenalan, pemindai, dan pengidentifikasi karakteristik fisik dan biologis manusia, yang disimpan dalam bank data digital. 

b. Face recognition 

merupakan revolusi teknologi diera industri 4.0 yang mampu mengidentifikasi dan memvalidasi data seorang berdasarkan gambar dan pola wajah manusia

c. Voice atau speech recognition 

merupakan teknologi pendeteksi data yang berasal dari ucapan atau suara yang diubah menjadi data digital.

d. Fingerprint recognition

 merupakan teknologi yang akan merekam dan mencatat pola sidik jari manusia kedalam bank data digital. 

e. Computer-Aided Diagnosis (CAD) 

CAD merupakan sistem diagnosis yang digunakan untuk mendeteksi gejala penyakit dalam bidang kedokteran.

f. Optical character recognition (OCR)

OCR merupakan salah saru jenis Al yang mampu membaca dokumen cetak atau tulisan tangan dikertas melalui proses scaning, yang kemudian diekstrak dalam bentuk file  teks yang dapat diedit tanpa perlu mengetik secara manual. 

g. Machine vision 

teknologi machine vision memiliki konsep berupa kecerdasan mesin yang mampu mengganti manusia dalam melihat, mengenali, mengidentifikasi, menangkap, dan menganalisis objek gambanr sehingga dapat menyajikan opsi keputusan bagi penggunanya. 

h. Data mining 

1) Konsep data mining

yaitu proses mencari polaatau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

Definisi data mining dari beberapa versi, yaitu:

- sebagai tool untuk mendeteksi, melakukan identifikasi dan penelusuran, serta mengakumulasi data dalam jumlah besar guna menemukan pola tertentu.

- metode pengekstrak informasi yang awalnya belum memiliki arti dan kurang menarik dalam rangkaian penyimpanan data besar.

- mekanisme analisis data besar guna mencari pola atau pattern menggunakan algoritme tertentu.

2) Faktor dan model data mining   

- Space data semakin besar ukuran dan jumlah record nya

- Proses data warehousing telah dilakukan pada tahap sebelumnya.

- Dukungan layanan komputasi yang semakin terjangkau.

- Kompetisi dan persaingan pasar bisnis yang semakin tajam.

Jenis pola informasi data mining ada 2 yaitu: 

a) Metode verifikasi

b) Metode knowledge discovery 

4. Enkripsi ROT13

a. Konsep enkripsi dan dekripsi

enkripsi adalah metode atau mekanisme mengubah atau mengonversi format data menjadi bentuk lain yang tidak mudah dibaca dan dipahami. Hasil enkripsi disebut dengan ciphertext.

dekripsi adalah metode untuk mengembalikan data enkripsi kebentuk plaintext sesuai aslinya.

b. Algoritme ROT13

istilah ROT13 berasal dari kata "rotate by 13" atau diputar 13 kali (k=13) terhadap karakter abjad.