Artificial Intelligence & Machine Learning : Dampak Serta Perkembangannya di Indonesia
Era revolusi Industry 4.0 dan Society 5.0 menunjukkan bahwa teknologi semakin berkembang pesat, salah satunya adalah kehadiran teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) yang menjadi salah satu faktor dalam memajukan inovasi dan efisiensi di berbagai Bidang di seluruh dunia. Di Indonesia, perkembangan Artificial Intelligence & Machine Learning telah menunjukkan potensi yang besar dalam meningkatkan daya saing dan membuka peluang baru. Artikel ini akan membahas tentang Perkembangan dari Artificial Intelligence & Machine Learning di Indonesia serta dampak positif dan negatifnya.
Yuk Mengenal tentang Artificial Intelligence & Machine Learning!
Artificial Intelligence (AI) merupakan sebuah teknologi baru dari Ilmu Komputer dengan tujuan untuk memungkinkan mesin untuk melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pengambilan keputusan, pengenalan suara, dan pengenalan gambar. Artificial Intelligence telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, dan banyak ahli yang telah memberikan definisi tentang Artificial Intelligence.
- Stuart Russell dan Peter Norvig, AI adalah studi tentang “bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang, pada saat ini, orang lebih baik dalam melakukannya”. Mereka juga menyatakan bahwa AI melibatkan penggunaan teknologi untuk membuat mesin yang cerdas dan mampu belajar dari pengalaman.
- John McCarthy, memberikan definisi yang lebih teknis tentang AI. Menurutnya, AI adalah “ilmu tentang membuat mesin melakukan hal-hal yang membutuhkan kecerdasan manusia”. McCarthy juga mengatakan bahwa AI melibatkan penggunaan algoritma dan teknologi lainnya untuk membuat mesin yang cerdas.
Istilah dari Artificial Intelligence pertama kali diciptakan pada tahun 1956, dan hingga saat ini penggunaannya semakin populer ditinjau dari segi peningkatan daya dan penyimpanan komputasinya. Untuk tahap riset awal proyek AI terjadi sekitar tahun 1950 -an dengan tujuan mengeksplorasi topik penyelesaian masalah dan metode simbolik. Pada tahun 1960 -an, Departemen Pertahanan dari Amerika Serikat juga mempunyai keinginan untuk mengembangkan dan melatih komputer agar memiliki penalaran seperti manusia secara mendasar. Sekitar tahun 1970 -an, proyek DARPA (Defence Advanced Research Project Agency) berhasil menyelesaikan studi kasus mengenai pemetaan jalan. Dan di awal abad ke — 21, tepatnya pada tahun 2003, DARPA juga sukses untuk menghasilkan asisten pribadi cerdas. Setelah itu, teknologi AI terus mengalami perkembangan hingga saat ini masuk pada program yang lebih detail lagi, dengan menerapkan algoritma dari deep learning (pembelajaran secara mendalam). Dimana, kecerdasan buatan yang dikembangkan mampu untuk mengerjakan tugas dan memberikan solusi secara lebih kompleks dengan kondisi yang lebih bervariatif.
Artificial Intelligence yang ada sekarang memiliki banyak jenisnya diantaranya adalah :
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
ANI (Artificial Narrow Intelligence) adalah salah satu jenis dari AI yang palinga banyak / umum digunakan sekarang. ANI dirancang dengan tujuan untuk mengerjakan 1 tugas saja, Namun meskipun hanya dapat mengerjakan 1 tugas saja nampun outputnya tidak dapat diragukan dikarenakan sudah dipastikan sangat baik.
Artificial General Intelligence (AGI)
AGI (Artificial General Intelligence) merupakan jenis AI yang masih dikembangkan dan masih dalam bentuk konsep saja pada saat ini. AI jenis ini memiliki tujuan sebagai sistem yang dapat melakukan suatu tugas dengan level yang setara dengan manusia. Sistem dari AI ini mencakup Language Processing, Image Processing dan sebagainya.
Artificial Super Intelligence (ASI)
ASI (Artificial Super Intelligence) merupakan jenis dari AI yang memiliki tingkat kecanggihan yang lebih tinggi. ASI memiliki kemampuan kognitif yang sangat jauh melampaui manusia sehingga membuat ASI dapat memecahkan suatu permaslahan yang sangat kompleks, merumuskan teori baru dan dapat memiliki pemahaman yang mendalam tentang hampir semua bidang. Namun AI jenis ini masih dalam tahap penelitian dan dianggap sebagai konsep teoritis semata.
Artificial Intelligence memiliki cara kerja yang unik. Sistem dari AI mampu beroperasi dengan menggabungkan beberapa data set besar (Big Data). Data set tersebut kemudian diolah dengan algoritma tertentu untuk menemukan suatu pola pada data. Tidak seperti manusia, Artificial Intelligence tidak perlu istirahat sehingga Artificial Intelligence dapat mengerjakan banyak tugas sekaligus dalam waktu yang relatif singkat. Agar dapat bekerja dengan maksimal, Artificial Intelligence tidak hanya mengandalkan sistem komputer. Dengan sistem dan komponen yang kompleks dapat membuat Artificial Intelligence dapat menciptakan suatu sistem yang bisa meniru perilaku manusia 100%, mulai dari tindakan hingga kemampuan berpikir memecahkan masalah rumit.
Selain sistem dan komponen yang mendukung, Artificial Intelligence memiliki banyak pendekatan dalam cara kerjanya seperti Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision. Salah satu Pendekatan yang sering digunakan adalah Machine Learning (ML). Machine Learning adalah cabang dari Artificial Intelligence yang membantu sistem beradaptasi dengan kemampuan manusia, sehingga sistem tersebut dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari pengguna. Machine Learning dikembangkan berdasarkan ilmu statistika, data mining, dan matematika guna memudahkan mesin untuk menganalisa data tanpa pemrograman ulang. Machine learning memiliki 2 jenis yaitu :
1. Supervised Learning (Pembelajaran Terarah)
Disebut “supervised” karena dalam pendekatan ini, Machine Learning dilatih untuk mengenali pola antara input data dan label output. Pembelajaran yang diawasi menggunakan informasi sebagai input dan data berlabel sebagai output. Metode ini memasukkan input dengan output yang diketahui. Sekarang mesin dapat memeriksa hubungan dan ketergantungan antara data, membandingkan output aktual dengan output yang diharapkan, dan membuat perubahan jika ada perbedaan. Dengan cara ini, mesin dapat memeriksa keakuratan pengoperasiannya.
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terarah)
Dalam algoritma unsupervised learning, sebuah data tidak memiliki label eksplisit. Tidak seperti Supervised Learning, Unsupervised Learning adalah jenis pembelajaran yang hanya memiliki variabel input dan tidak ada variabel output yang terkait. Tujuan dari pembelajaran mesin ini adalah untuk memodelkan struktur data dan menyimpulkan fungsi yang menjelaskan data. Unsupervised learning adalah jenis algoritma Machine Learning yang digunakan untuk memperoleh informasi dari kumpulan data. Metode ini mengkaji data hanya berdasarkan kedekatannya, atau yang biasa disebut dengan clustering.
Sejarah Machine Learning berawal Sejak penemuan komputer, orang mulai mencari tahu tentang bagaimana komputer dapat bekerja. Awal mulanya ketika Arthur Samuel berhasil menciptakan program Checkers di komputer IBM tahun 1952. Program ini mempelajari gerakan yang dapat memenangkan permainan kotak-kotak dan menyimpan gerakan ini dalam memori. Istilah Machine Learning pada dasarnya adalah proses komputer untuk belajar dari data. Tanpa data, komputer tidak dapat belajar. Oleh karena itu, jika ingin mempelajari pembelajaran mesin, maka pasti akan terus berinteraksi dengan data. Semua pengetahuan tentang Machine Learning pasti terkait dengan data. Datanya mungkin sama, tetapi algoritma dan pendekatan untuk mencapai hasil yang optimal berbeda.
Kegunaan Machine Learning antara lain sebagai berikut :
- Machine Learning membantu memecahkan masalah dunia dengan cara yang scalable.
- Machine Learning membantu memecahkan masalah dunia dengan cara yang scalable.
- Machine Learning dapat di implementasikan di berbagai sektor.
- Machine Learning memungkinkan untuk memproses dan menganalisis data yang lebih besar dan lebih kompleks dalam waktu yang lebih singkat.
Perkembangan Artificial Intelligence & Machine Learning di Indonesia
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang terus memperhatikan kemajuan teknologi dari segala Bidang yang ada, termasuk salah satu implementasi dari Artificial Intelligence & Machine Learning. Trend Artificial Intelligence & Machine Learning sedang Booming dalam beberapa tahun terakhir, terutama pada saat wabah COVID-19 masuk ke Indonesia. Namun Perkembangan AI di Indonesia sendiri ada sejarahnya. Dimulai pada tahun 1980-an ketika riset-riset awal tentang AI dimulai di beberapa universitas terkemuka di Indonesia. Saat itu, riset-riset ini fokus pada bidang-bidang seperti natural language processing, machine learning, dan image processing. Namun, pada dekade berikutnya, perkembangan AI di Indonesia mengalami kemunduran karena kurangnya dukungan dan perhatian dari pemerintah, serta kurangnya sumber daya manusia yang terampil dalam bidang ini. Baru pada awal tahun 2000-an, perkembangan AI mulai kembali membaik dengan adanya dukungan dari beberapa lembaga pemerintah dan akademisi.
Indonesia memiliki potensi besar untuk mengembangkn AI karena memiliki sumber daya manusia yang banyak, hal itu yang dapat membuat Indonesia memiliki data yang melimpah sehingga dapat digunakan untuk melatih algoritma AI. Terbukti banyak Bidang yang ada di Indonesia sudah mulai menggunakan Teknologi AI ini dengan tujuan untuk memudahkan dalam pekerjaan. Adapun Bidangnya antara lain :
1. Bidang Kesehatan
Bidang kesehatan menjadi salah satu Bidang yang mulai menggunakan teknologi Artificial Intelligence dan Machine Learning. Dikutip dari kompas.com , Indonesia sendiri menurut Dokter Spesialis Anak Rumah Sakit Pelni, dr. Ditia Gilang Shah Putra Rahim, SpA dalam webinar bertajuk Artificial Intelligence (AI) sebagai pendukung sumber daya kesehatan berkata bahwa “AI membantu petugas medis membuat keputusan yang lebih akurat. AI ini dapat membantu mengurangi kesalahan (diagnosis), membuat proses diagnosa menjadi lebih singkat dan efisien,”. Hal ini bisa menjadi bukti bahwa Penggunaan teknologi Artificial Intelligence dan Machine Learning di bidang kesehatan memberikan dampak besar, sehingga banyak inovasi / penemuan baru yang dapat menyelamatkan jutaan masyarakat di Indonesia. Adapun contoh Penggunaaan Teknologi Artifcial Intelligence & Machine Learning di bidang kesehatan yakni :
a. Medicine Chatbot
Salah satu bentuk implementasi dari penggunaan Artificial Intelligence dan Machine Learning adalah chatbot. Chatbot hadir sebagai layanan konsultasi medis jarak jauh. Sistem Artificial Intelligence yang ada dalam chatbot digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna, mengidentifikasi gejala dan memberikan rekomendasi awal sebelum bertemu dengan dokter. Chatbot sudah banyak digunakan di platform ataupun aplikasi yang ada di Indonesia, seperti halodoc, alodokter, Go Dok dan lain — lain.
b. Pendeteksi Penggunaan Masker
Pada tahun 2020–2022, Indonesia dan dunia dilanda wabah COVID-19, yang dimana diberlakukannya penggunaan masker jika ingin berpergian. Namun, masih banyak masyrakat yang tidak taat dengan peraturan tentang penggunaan masker sehingga banyak korban yang meniggal akibat terjangkit virus tersebut. Melihat keadaan seperti dikembangkan sistem pendeteksi masker melalui teknologi Artificial Intelligence & Machine Learning melalui pendekatan Computer Vision dengan output angka dan persentase dalam penggunaan masker.
2. Bidang Pendidikan
Bidang pendidikan juga menjadi perhatian bagi pemerintah Indonesia dalam memajukan teknologi sehingga dapat mengoptimalkan pembelajaran demi mencetak generasi penerus bangsa yang gemilang. Artificial Intelligence dan Machine Learning hadir di Bidang pendidikan dengan tujuan untuk membantu para murid, guru dan jajaran agar lebih efektif dan efisien. Adapun impelementasi dari Artificial Intelligence dan Machine Learning antara lain sebagai berikut:
1) Assistant Virtual / Voice Assistant dan Education Chatbot
Artificial Intelligence dan Machine Learning hadir sebagai bentuk untuk mengembangkan Assistant Virtual / Voice Assistant dan Education Chatbot yang dapat membantu para siswa dalam menyelesaikan tugas, menjawab pertanyaan atau memberikan saran belajar. Assistant Virtual / Voice Assistant dan Education Chatbot juga menggunakan pendekatan Natural Language Processing untuk memproses / mengidentifikasi dalam pertanyaan siswa dan memberikan respons yang relevan.
2) Analisis Data Pendidikan
Dalam dunia pendidikan memiliki data yang berpotensi sangat besar seperti absensi, tingkat keaktifan belajar dan lain — lain. Artificial Intelligence dan Machine Learning hadir sebagai tools untuk menganalisis data pendidikan dalam bentuk data besar (Big Data) sekaligus dapat memberikan wawasan dalam mengambil keputusan di bidang pendidikan. Dengan adanya analisis data pendidikan membuat para guru dan administrator sekolah bisa mengambil keputusan yang lebih baik dalam meningkatkan efektivitas pembelajaran.
3. Bidang Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika.
Bidang Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika merupakan sebuah Bidang yang berhubungan dengan pemahaman dan penelitian tentang atmosfer, iklim dan fenomena yang ada bumi. Di Indonesia sendiri melalui Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) juga telah mengimpelementasikan penggunaan Artificial Intelligence dan Machine Learning agar dapat memaksimalkan analisis dan prediksi tentang fenomena. Berikut beberapa contoh antara lain :
1) Prediksi Cuaca
Artificial Intelligence dan Machine Learning digunakan untuk memprediksi cuaca agar lebih akurat. Algoritma yang ada di dalam Machine Learning dapat menganalisis dan menangkap data cuaca historis, data dari stasiun pengamatan, data satelit dan sebagainya untuk dapat mengidentifikasi pola dan tren cuaca secara realtime.
2) Prediksi Bencana Alam
Selain dapat memprediksikan cuaca, Artificial Intelligence dan Machine Learning juga dapat memprediksikan bencana alam seperti banjir, kebakaran, gempa bumi dan sebagainya. Dengan memanfaatkan Artificial Intelligence dan Machine Learning, Data dapat dianalisis sehingga algoritma di dalam Machine Learning dapat mengidentifikasi pola dan tanda awal bencana alam. Hal ini dapat membantu BMKG dalam memberikan peringatan dini kepada masyarakat dan meningkatkan kesiapsiagaan dalam menghadapi bencana.
Kesimpulannya, Artificial Intelligence dan Machine Learning memiliki pengaruh yang signifikan dalam berbagai sektor saat ini. Implementasi AI dan ML telah membawa perubahan besar dalam berbagai aspek kehidupan termasuk dalam bidang pendidikan, kesehatan, meteorologi, Klimatologi & Geofisika dan sebagainya. Namun, implementasi Artificial Intelligence dan Machine Learning juga memiliki tantangan dan risiko. Salah satu keprihatinan adalah mengenai keamanan data dan privasi.
Penggunaan Artificial Intelligence dan Machine Learning memerlukan akses terhadap data yang luas,dan perlindungan data pribadi menjadi penting untuk mencegah penyalahgunaan informasi. penggunaan Artificial Intelligence dan Machine Learning juga perlu dijaga agar teknologi ini tidak menimbulkan diskriminasi atau kesenjangan sosial. Dalam keseluruhan, implementasi Artificial Intelligence dan Machine Learning telah memberikan dampak positif dalam kehidupan yang memungkinkan peningkatan efisiensi, inovasi, dan kemajuan. Namun, perlu diingat bahwa penggunaan AI juga harus diarahkan dengan bijak dan diatur dengan aturan yang sesuai untuk meminimalkan risiko yang mungkin timbul
