2.4 Pengolahan Bahasa Alami Dan Sedikit Contoh Aplikasinya

Bahasa sebagai bagian yang penting dari kehidupan manusia, dalam bentuk tulis dapat merupakan catatan dari pengetahuan yang didapat oleh umat manusia dari satu generasi ke generasi berikutnya sedangkan dalam bentuk lisan merupakan sarana komunikasi antar individu dalam suatu masyarakat.

Bahasa dapat dibedakan menjadi 2 yaitu bahasa alami dan bahasa buatan. Bahasa alami adalah bahasa yang digunakan manusia untuk berkomunikasi, misalnya bahasa daerah, bahasa inggris, jepang, dan sebagainya. Sedangkan Bahasa buatan merupakan bahasa yang sengaja dibuat secara khusus untuk kebutuhan tertentu, seperti bahasa-bahasa pemrograman komputer atau bahasa pemodelan.

Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)

Pengolahan Bahasa Alami (PBA) atau Natural Language Processing (NLP) merupakan cabang dari ilmu komputer dan linguistik yang membahas tentang interaksi antara bahasa manusia (bahasa alami) dan komputer. NLP juga sering disebut sebagai cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Inteligence) dan memiliki kajian yang berhubungan dengan linguistik komputasional.

Sedikit melihat sejarahnya, pengolahan bahasa alami dimulai pada tahun 1950-an. Bapak ilmu komputer, Alan Turing, menerbitkan sebuah artikel. Di dalam artikel terkenalnya ini Alan Turing mengusulkan sebuah tes yang sekarang dikenal Turing Test. Sebuah tes yang akan mengukur kemampuan mesin (program komputer) untuk menunjukan kecerdasannya. Ilustrasinya, seorang juri (manusia) akan melakukan percakapan dengan manusia dan mesin yang melakukan tes tersebut. Peserta akan dipisahkan satu sama lain. Mesin tersebut akan dinyatakan lulus tes jika juri tidak bisa membedakan antara manusia dan mesin.

Tujuan dari bidang bahasa alami ini adalah untuk melakukan proses pembuatan model komputasi dari bahasa manusia, sehingga antara manusia dan komputer dapat melakukan interaksi dengan perantaranya bahasa alami. Sebuah sistem bahasa alami (Natural Language System) harus memperhatikan pengetahuan dari bahasa itu sendiri baik dari segi kata yang digunakan, apa arti dari sebuah kata, fungsi kata dari sebuah kalimat dan bagaimana dari kata-kata tersebut dapat membentuk sebuah kalimat.

Bahasa alami pada prinsipnya merupakan bentuk dari representasi suatu pesan yang ingin dikomunikasikan oleh antar manusia, bisa berupa suara atau ucapan tetapi juga bisa dalam bentuk tulisan.

Tingkatan Pengolahan Bahasa Alami

Secara singkat pengolahan bahasa alami (Natural Language Processing) mengenal beberapa tingkat pengolahan, yaitu:

1.      Fonetik dan Fonologi

Berhubungan dengan suara yang menghasilkan kata yang dapat dikenali. Bidang ini menjadi penting dalam proses aplikasi yang memakai metode speech based system.

2.      Morfologi

Pengetahuan tentang kata dan bentuknya dimanfaatkan untuk membedakan satu kata dengan lainnya. Pada tingkat ini juga dapat dipisahkan antara kata dan elemen lain seperti tanda baca. Sebagai contoh:

a.       kata going

·         going (word)

·         go (root)

·         ing (suffix)

b.      kata understand

·         under(prefix)

·         stand(root)

3.      Sintaksis

Pemahaman tentang urutan kata dalam pembentukan kalimat dan hubungan antar kata tersebut dalam proses perubahan bentuk dari kalimat menjadi bentuk yang sistematis. Meliputi proses pengaturan tata letak suatu kata dalam kalimat akan membentuk kalimat yang dapat dikenali. Selain itu dapat pula dikenali bagian-bagian kalimat dalam suatu kalimat yang lebih besar.

4.      Semantik

Pemetaan bentuk struktur sintaksis dengan memanfaatkan tiap kata ke dalam bentuk yang lebih mendasar dan tidak tergantung struktur kalimat. Semantik mempelajari arti suatu kata dan bagaimana dari arti kata-kata tersebut membentuk suatu arti dari kalimat yang utuh. Dalam tingkatan ini belum tercakup konteks dari kalimat tersebut.

5.      Pragmatik

Pengetahuan pada tingkatan ini berkaitan dengan masing-masing konteks yang berbeda tergantung pada situasi dan tujuan pembuatan sistem.

6.      Discourse Knowledge

Melakukan pengenalan apakah suatu kalimat yang sudah dibaca dan dikenali sebelumnya akan mempengaruhi arti dari kalimat selanjutnya. Informasi ini penting diketahui untuk melakukan pengolahan arti terhadap kata ganti orang dan untuk mengartikan aspek sementara dari informasi.

7.      World Knowledge

Mencakup arti sebuah kata secara umum dan apakah ada arti khusus bagi suatu kata dalam suatu percakapan dengan konteks tertentu.

Definisi ini tidaklah bersifat kaku dan untuk setiap bentuk bahasa alami yang ada biasanya ada pendefinisian lagi yang lebih spesifik sesuai dengan karakter bahasa tersebut. Pada beberapa masalah mungkin hanya mengambil beberapa dari pendekatan tersebut bahkan mungkin ada yang melakukan tambahan proses sesuai dengan karakter dari bahasa yang digunakan dan sistem yang dibentuk.

Selain yang sudah disebutkan di atas masih ada lagi satu masalah yang cukup menantang dalam bahasa alami, yaitu ambiguitas atau makna ganda dari suatu kata atau kalimat. Dari satu masukan yang sama dapat menjadi beberapa arti yang berbeda dan masing-masing dapat bernilai benar tergantung pada keperluan pemakai. Hal ini dapat terjadi pada hampir semua tingkatan pendekatan di atas.

Komponen Utama Bahasa Alami

Pengolahan Bahasa Alami terdiri dari tiga bagian utama, yaitu:

A.    Parser

Suatu sistem yang mengambil kalimat input bahasa alami dan menguraikannya ke dalam beberapa bagian gramatikal (kata benda, kata kerja, kata sifat, dan lain-lain).

B.     Sistem Representasi Pengetahuan

Suatu sistem yang menganalisis output parser untuk menentukan maknanya.

C.     Output Translator

Suatu terjemahan yang merepresentasikan sistem pengetahuan dan melakukan langkah-langkah yang bisa berupa jawaban atas bahasa alami atau output khusus yang sesuai dengan program komputer lainnya.

Kategori Aplikasi Pengolahan Bahasa Alami

Teknologi Pengolahan Bahasa Alami atau Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan untuk melakukan berbagai macam pemrosesan terhadap bahasa alami yang biasa digunakan oleh manusia. Sistem ini biasanya mempunyai masukan dan keluaran berupa bahasa tulisan (teks). NLP mempunyai aplikasi yang sangat luas.

Beberapa diantara berbagai kategori aplikasi NLP adalah sebagai berikut:

1.      Natural Language Translator

Translator dari satu bahasa alami ke bahasa alami lainnya, misalnya translator bahasa Inggris ke bahasa Indonesia, bahasa Indonesia ke bahasa Jepang dan sebagainya. Translator bahasa alami bukan hanya kamus yang menerjemahkan kata per kata, tetapi harus juga mentranslasikan sintaks dari bahasa asal ke bahasa tujuannya.

2.      Translator Bahasa Alami ke Bahasa Buatan

Translator yang mengubah perintah-perintah dalam bahasa alami menjadi bahasa buatan yang dapat dieksekusi oleh mesin atau komputer. Sebagai contoh, translator yang memungkinkan kita memberikan perintah bahasa alami kepada komputer. Dengan sistem seperti ini, pengguna sistem dapat memberikan perintah dengan bahasa sehari-hari, misalnya, untuk menghapus semua file, pengguna cukup memberikan perintah “komputer, tolong hapus semua file!” Translator akan mentranslasikan perintah bahasa alami tersebut menjadi perintah bahasa formal yang dipahami oleh komputer, yaitu “dir *.* ”.

3.      Text Summarization

Suatu sistem yang dapat “membuat ringkasan” hal-hal yang penting dari suatu wacana yang diberikan.

Dalam dunia kecerdasan buatan pengolahan bahasa alami merupakan aplikasi terbesar setelah sistem pakar. Banyak para ahli Artificial Intelligence berpendapat bahwa bidang yang penting yang dapat dipecahkan oleh Artificial Intelligence adalah Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing).

Aplikasi Pengolahan Bahasa Alami

Secara umum, Jenis aplikasi yang bisa dibuat dalam bidang ilmu NLP terbagi dua, yaitu text-based application dan dialogue-based application.

Text-based application adalah segala macam aplikasi yang melakukan proses terhadap teks tertulis seperti misalnya dokumen, e-mail, buku, dan sebagainya.

Beberapa jenis aplikasi NLP yang berbasis teks:

1.      Programs for Classifying and Retrieving Documents by Content

Program yang mampu mengklasifikasi dan mengambil isi dari suatu dokumen berdasarkan kontennya. Seperti spam filtering (pemfilteran pesan sampah), language identification (identifikasi bahasa), dan lain-lain.

Spam Filtering

2.      Machine Translation

Program yang mampu mentranslasi kalimat baik berupa teks maupun suara dari satu bahasa alami ke bahasa lainnya. Contoh: Google Translate.

Dialogue-based application idealnya melibatkan bahasa lisan atau pengenalan suara, akan tetapi bisa juga memasukan interaksi dialog dengan mengetikkan teks pertanyaan melalui keyboard.

Beberapa jenis aplikasi NLP yang berbasis dialog:

1.      Intelligent Personal Assistant

Perangkat lunak yang mampu melakukan tugas-tugas dan jasa berdasarkan inputan dari pengguna, lokasi, dan memiliki kemampuan untuk mengakses informasi dari berbagai sumber online (seperti cuaca, keadaan lalu lintas, berita, saham, dll). Contohnya adalah Siri pada produk-produk Apple dan S-Voice pada produk-produk seluler Samsung.

Siri Apple

2.      Chatbot

Chatbot adalah program komputer yang didesain untuk mensimulasikan sebuah percakapan cerdas dengan satu atau lebih pengguna manusia melalui inputan suara atau teks, utamanya digunakan untuk percakapan kecil. Contoh: Cleverbot, SimSimi, dan Duolingo.

Duolingo merupakan platform dan layanan pembelajaran bahasa yang sangat populer dimana telah membantu jutaan pengguna di seluruh dunia mempelajari bahasa baru dan terhubung dengan orang lain. Duolingo baru saja meningkatkan kemampun pembelajaran bot mereka dengan merilis beberapa tutor bahasa virtual yang dibuat untuk membantu peserta didik berlatih tanpa tekanan. Bot Duolingo terus berkembang menjadi lebih baik seiring waktu saat pengguna mengobrol dengan mereka. Walaupun AI yang mereka miliki masih jauh dari beberapa AI terbaik yang ada, namun seiring berjalanya waktu kemungkinan besar mereka akan menyamai kemampuan AI terbaik lainnya.

Duolingo

Referensi :

http://windyandani.blogspot.com/2016/12/pengolahan-bahasa-alami-natural.html

 

2.3 Computer Vision Dan Penerapannya

Computer vision

Computer Vision adalah bagaimana komputer/mesin dapat melihat. Computer vision adalah bidang yang mencakup metode untuk memperoleh, mengolah, menganalisis, dan memahami data visual seperti gambar dan video. Tujuan utama dari Computer Vision adalah agar komputer atau mesin dapat meniru kemampuan perseptual mata manusia dan otak, atau bahkan dapat mengunggulinya untuk tujuan tertentu.

Perseptual adalah kemampuan memahami dan menginterprestasikan informasi sensorik atau kemampuan intelek untuk mencarikan makna yang diterima oleh panca indera

Penerapan Computer Vision Antara Lain 

1.     Bidang  Pertahanan dan Keamanan (Militer).

Contoh jelas adalah deteksi  tentara musuh  atau  kendaraan dan bimbingan rudal. Lebih  sistem canggih untuk panduan mengirim rudal rudal ke daerah daripada target yang spesifik,  dan  pemilihan  target  yang  dibuat  ketika  rudal  mencapai  daerah  berdasarkan  data  citra  diperoleh  secara  lokal.  konsep  modern  militer,  seperti  "kesadaran  medan  perang",  menunjukkan  bahwa  berbagai  sensor,  termasuk  sensor  gambar,  menyediakan  kaya  set  informasi  tentang  adegan  tempur  yang  dapat  digunakan  untuk  mendukung  keputusan  strategis.  Dalam  hal  ini,  pengolahan  otomatis  data  yang  digunakan  untuk  mengurangi  kompleksitas dan informasi sekering dari sensor ganda untuk meningkatkan keandalan.

2.  Bidang Didalam kendaraan Otonom.

kendaraan  otonom,  yang  meliputi  submersibles,  kendaraan  darat  (robot  kecil  dengan  roda, mobil atau truk), kendaraan udara, dan kendaraan udara tak berawak (UAV). Tingkat  berkisar otonomi  dari  sepenuhnya  otonom  (berawak) kendaraan  untuk  kendaraan di  mana  sistem  visi  berbasis  komputer  mendukung  driver  atau  pilot  dalam  berbagai  situasi.

Sepenuhnya otonom kendaraan biasanya menggunakan visi komputer untuk navigasi, yakni  untuk mengetahui mana  itu,  atau untuk  menghasilkan peta lingkungan (SLAM) dan  untuk  mendeteksi rintangan.  Hal  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  peristiwa peristiwa tugas  tertentu  yang  spesifik,  e.  g.,  sebuah  UAV  mencari  kebakaran  hutan.

3.  Bidang Industri.

kadang-kadang  disebut  visi  mesin,  dimana  informasi  ini  diekstraksi  untuk  tujuan mendukung proses  manufaktur. Salah  satu  contohnya adalah  kendali mutu  dimana rincian atau  produk  akhir  yang  secara  otomatis  diperiksa  untuk  menemukan  cacat.  Contoh  lain adalah pengukuran posisi dan orientasi rincian yang akan dijemput oleh lengan robot. Mesin visi  juga banyak  digunakan dalam  proses  pertanian  untuk  menghilangkan  bahan makanan yang tidak diinginkan dari bahan massal, proses yang disebut sortir optik.

4.  Bidang pengolahan citra medis.

Daerah  ini  dicirikan  oleh  ekstraksi  informasi  dari  data  citra  untuk  tujuan  membuat diagnosis medis pasien. Secara umum, data citra dalam bentuk gambar mikroskop, gambar X-ray, gambar angiografi, gambar ultrasonik, dan gambar tomografi. Contoh informasi yang dapat  diekstraksi  dari  data  gambar  tersebut  deteksi  tumor,  arteriosclerosis  atau perubahan memfitnah  lainnya.

5.  Bidang  Neurobiologi.

Khususnya  studi  tentang  sistem  biological  vision  Selama  abad  terakhir,  telah  terjadi studi ekstensif dari mata, neuron, dan struktur otak dikhususkan untuk pengolahan rangsangan visual pada manusia dan berbagai hewan. Hal ini menimbulkan gambaran kasar, namun rumit, tentang bagaimana  “sebenarnya”  sistem  visi  beroperasi  dalam  menyelesaikan  tugas-tugas  visi tertentu yang terkait.

6.  Bidang Industri Perfilman

Semua  efek-efek di  dunia akting  , animasi, dan  penyotingan adegan  film  semua di  rekam dengan  perangkat  elektronik  yang  dihubungkan  dengan  komputer.  Animasinya juga  di kembangkan  mempergunakan  animasi  yang  dibuat  dengan  aplikasi  komputer.  Sebagai contoh    film-film    Hollywood    berjudul    TITANIC    itu    sebenarnya    tambahan animasi  untuk menggambarkan  kapal  raksasa  yang  pecah  dan  tenggelam,    sehingga  tampak  menjadi seolah-olah mirip dengan kejadian nyata.  Sumber: blogvrman, 25 Oktober 2009

7.  Bidang Kecerdasan Buatan. 

Keterkaitan  dengan  perencanaan  otonom  atau  musyawarah  untuk  sistem  robotical untuk  menavigasi  melalui  lingkungan.  Pemahaman  yang  rinci  tentang  lingkungan  ini diperlukan untuk menavigasi melalui mereka.

8.  Bidang Pemrosesan Sinyal. 

Banyak  metode  untuk  pemrosesan  sinyal  satu-variabel,  biasanya  sinyal  temporal, dapat  diperpanjang  dengan  cara  alami  untuk  pengolahan  sinyal  dua  variabel  atau  sinyal multi-variabel dalam visi komputer. Namun, karena sifat spesifik gambar ada banyak metode dikembangkan dalam visi komputer yang tidak memiliki mitra dalam pengolahan sinyal satu-variabel.

9.  Bidang Fisika. 

Fisika merupakan bidang lain yang terkait erat dengan Computer vision. sistem Computer vision  bergantung  pada  sensor  gambar  yang  mendeteksi  radiasi  elektromagnetik  yang biasanya  dalam  bentuk  baik  cahaya  tampak  atau  infra-merah  sensor  dirancang  dengan mengunakan  fisika  solid-state.  Proses  di  mana  cahaya  merambat  dan  mencerminkan  off permukaan  dijelaskan  menggunakan  optik.

Referensi :      https://dokumen.tips/documents/10-penerapan-computer-vision.html

http://ndangmutz.blogspot.com/2010/11/komputer-vision.html

2.2 Sistem Sensor Robotika

Aplikasi Robotika

kecerdasan buatan adalah ilmu komputer yang membuat komputer dapat melakukan pekerjaan sebagaimana manusia bekerja. 

Robotika adalah salah satu cabang teknologi yang berbuhungan pada beberapa aspek, antara lain desain,operasi,pembuatan, dan aplikasi robot.

Sistem sensor adalah sesuatu yang digunakan untuk mendeteksi ada nya perubahan fisik atau kimia.

Jadi Aplikasi robotika itu adalah simulasi kecerdasan manusia dalam mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakannya. robot dapat melakukan pekerjaan dengan persentase melakukan kesalahan jauh lebih kecil dibanding manusia karena robot sudah di program sedemikian rupa agar tidak melakukan kesalahan-kesalahan kecil yang mungkin saja dapat di lakukan oleh manusia itu sendiri,sebagai contoh dibawah ini adalah gambar robot di bagian bisnis yang menggantikan keberadaan manusia :

·       Vending Machine

masih berkaitan dengan robot,sistem sensor adalah salah satu bidang yang bisa juga di gabungkan dengan robot dan tentu saja dapat berjalan karena adanya kecerdasan buatan yang dibuat oleh programmer,  sistem sensor itu sendiri digunakan untuk pendeteksian perubahan, penggunaan nya adalah untuk suatu antisipasi keadaan yang dapat membahayakan manusia pada saat manusia itu sendiri tidak bisa menyadari nya, sebagai contoh adalah sistem sensor parkir pada mobil

·       Sensor parkir mobil

Pintu yang bias membuka sendiri secara otomatis jika ada yang lewat atau masuk maupun keluar, alat sensor tersebut melakukan deteksi terhadap suatu Gerakan yang disebut PIR (Passive Infrared Sensor)

·       Jenis-Jenis Sensor Pada Robot

Ada banyak sekali jenis sensor yang bisa ditanamkan pada robot. Dengan memiliki fungsi yang beragam juga. Diantaranya adalah;

Touch Sensor. Adalah jenis sensor yang akan mendeteksi ketika disentuh, ibarat kulit. Touch Sensor pada dasarnya adalah sakelar yang memiliki berbagai jenis bentuk. Pada robot digunakan untuk misalnya; mendeteksi objek yang ada pada tangan robot, mencegah terjadinya tabrakan pada robot beroda, dan masih banyak lagi. Contoh touch sensor yang paling sederhana adalah Push Button.

Light Sensor. Sensor ini mendeteksi cahaya atau peka terhadap cahaya disekitarnya. Dengan sensor ini robot dapat mengetahui gelap dan terang suatu objek, tempat, siangatau malam. Untuk menentukan gelap dan terang suatu tempat biasa menggunakan LDR Sensor, sementara untuk keperluan Robot Pengikut Garis (Line Follower) menggunakan InfraRed Sensor.

Color Sensor. Sama seperti light sensor atau Infra Red sensor, color sensor juga bisa mendeteksi gelap terang dengan menangkap warna hitam dan putih. Tapi selain itu, Color Sensor juga dapat mendeteksi warna lainnya seperti merah, biru, kuning, dan sebagainya. Pada aplikasinya color sensor juga bisa digunakan untuk membuat robot Line Follower, bahkan yang lebih canggih, yaitu: dapat mengikuti garis dengan warna yang lebih spesifik.

Distance Sensor. Adalah jenis sensor yang digunakan untuk mendeteksi objek dengan cara mengukur jarak objek tersebut. Sensor ini bisa mengukur jarak dengan sangat akurat. Dalam robot, Distance Sensor berguna sebagai mata. Robot dapat melihat objek didepannya dengan sensor ini. Contoh Distance Sensor yang paling sering digunakan adalah Ultrasonic sensor. Cara kerjanya sama persis seperti mulut dan telinga pada kelelawar.

Sound Sensor. Mendeteksi suara disekitar robot, fungsinya tentu saja seperti telinga. Melalui program sensor ini bisa membedakan suara yang nyaring, suara yang tidak nyaring, dan hening. Intensitasnya bisa kita atur manual, atau melalui program, tergantung jenis Sound Sensor yang dipakai. Bahkan untuk jenis Voice Recognition, itu bisa diprogram untuk mendengar kata (bahasa) yang digunakan manusia.

Balance Sensor. Biasa digunakan untuk membuat robot tetap seimbang. Mengetahui kemiringan, dan membantu bangun saat robot terjatuh. Salah satu contohnya adalah Gyroscope, dipakai juga pada Smartphone.

Gas Sensor. Berfungsi untuk mendeteksi berbagai jenis gas atau asap yang ada disekitar. Seperti hidung pada manusia, dapat membedakan yang mana gas yang biasa mana gas yang berbahaya. Contoh penerapan gas Sensor adalah untuk robot penjinak Bom, atau robot GreenBird.

Temperatur Sensor. Sama seperti kulit yang dapat merasakan panas dan dingin. Dengan temperatur sensor robot dapat mengenali suhu yang ada disekitarnya.

Sumber :         http://haznanr.blogspot.com/2017/10/robotika-sistem-sensor-sebagai-salah.html

2.1 DSS

Decision Support System

Decision support systems atau Sistem pendukung adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan)) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan.

Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik.

DSS dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat tidak biasa

Tujuan dari DSS :

·       Membantu menyelesaikan masalah semi-terstruktur

·       Mendukung manajer dalam mengambil keputusan suatu masalah

·       Meningkatkan efektivitas bukan efisiensi pengambilan keputusan

Dalam pemrosesannya, SPK dapat menggunakan bantuan dari sistem lain seperti Artificial Intelligence, Expert Systems, Fuzzy Logic, dll.

Contoh Perusahaan yang Menggunakan Sistem DSS

PT. Telkom adalah salah satu Perusahaan yang menggunakan Sistem DSS. Di dalam era persaingan yang ketat, rencana dalam jangka menengah dan panjang tidak lagi menarik karena tuntutan supply dan demand selalu bergeser dalam periode yang cepat. Decision Support System (DSS) sebagai metode pengambilan keputusan yang taktis untuk pengembangan fasilitas telekomunikasi diperlukan karena perubahan kriteria dan asumsi pendukung yang juga berubah dengan sangat cepat. Di dalam hal ini PT TELKOM membuat suatu aplikasi yang dapat dipergunakan untuk mempermudah PT. Telkom

 dalam pengambilan keputusan yang cepat dan akurat yang diambil berdasarkan data dan fakta yang berada di lapangan. Aplikasi yang menggunakan Telkom e-service akan membantu pengambilan keputusan karena hasilnya yang bersifat matematis. Sebagai kesimpulan, aplikasi ini akan dapat membantu evaluasi pemilihan pengembangan suatu jaringan akses yang tepat yang akan dikembangkan PT. Telkom, karena Telkom e-service berfungsi juga agar hubungan antara PT.Telkom dan customer terjalin. Dengan adanya Telkom e-service PT.Telkom dapat mengetahui saran-saran yang diberikan oleh customer untuk mengembangkan bisnisnya, apa saja yang harus dilakukan oleh system management PT.Telkom itu sendiri.

Terutama saran tentang Telkom Speedy apakah itu melalui saluran wireless (Flexi) ataukah wireline (Direct Line Cable) . Dengan adanya DSS akhirnya PT.Telkom dapat cepat menanggapi keluhan-keluhan pelanggan dan pengambilan perusahaan pun akan lebih efektif dan efisien. Sehingga dengan menggunakan DSS memberikan keuntungan bagi 2 pihak, baik dari segi PT.Telkom maupun dari segi customer. DSS memberikan keuntungan dari segi customer, karena dengan menggunakan DSS konsumen dapat menyampaikan keluhan-keluhan kepada PT.Telkom secara langsung. Sedangkan dari segi PT. Telkom DSS memberikan keuntungan yaitu, membuat konsumen lebih dengan PT.Telkom (RCM). Dan saran-saran serta keluhan yang diberikan oleh konsumendapat langsung ditanggapi secara tepat. Sehingga PT.Telkom dapat mengevaluasi kekurangan-kekurangan yang ada pada PT.Telkom. Visi To become a leading Telecommunication, Information, Media, Edutainment & Services (TIMES) Player in the Region Misi 1. To Provide TIME Services with Excellent Quality & Competitive

Sumber : https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pendukung_keputusan

2.4 Teknologi Inovasi Smartphone

Peran teknologi komunikasi saat ini menjadi sangat penting karena banyaknya tuntutan kebutuhan akan pertukaran informasi yang cepat dan tepat. Teknologi komunikasi yang berkembang saat ini telah memungkinkan manusia untuk terhubung satu sama lain tanpa dibatasi jarak, ruang, dan waktu. Penyatuan berbagai fungsi dari alat-alat komunikasi telah menyatu dalam sebuah alat komunikasi yang bernama smartphone. Smartphone merupakan telepon seluler dengan kemampuan lebih, mulai dari resolusi, fitur, hingga komputasi termasuk adanya sistem operasi mobile di dalamnya. Kehadiran dari smartphone ini memang mampu memberi berbagai manfaat dan kemudahan bagi penggunanya, khususnya bagi mahasiswa. Ada yang menggunakan smartphone untuk hal yang positif, namun ada juga yang menggunakannya secara negatif.

Berikut adalah conton contoh inovasi yang sudah muncul :

1.    Augmented Reality

Augmented Reality adalah teknologi yang memperluas dunia fisik kita dengan cara menambahkan lapisan informasi digital ke dalamnya. Berbeda dengan VR (Virtual Reality), AR tidak menciptakan seluruh lingkungan buatan untuk menggantikan yang asli dengan yang virtual. AR muncul di tampilan langsung dari lingkungan yang ada dan menambahkan suara, video, dan grafik ke dalamnya. Jadi, AR adalah kenampakan lingkungan fisik dunia nyata, dibarengi dengan gambar yang dihasilkan komputer sehingga mengubah persepsi realitas.

2.    Layar Fleksibel

   Saat ini terdapat teknologi Light-Emitting Diode atau disingkat OLED. Teknologi ini memungkinkan kita melihat layar dari dua sisi. Ibarat layar transparan, kita dapat menyajikan gambar atau video pada teman kita dari sisi belakang sementara sisi lainnya kita gunakan untuk hal lainnya.

    Dengan hadirnya fitur ini, smartphone kita akan dipermudah dalam hal mobilitas. Bahkan, bentuk smartphone kita dapat menyesuaikan saku celana kita.

3.     Asisten virtual

    Asisten virtual tak dimungkiri saat ini telah menjadi fitur yang wajib hadir di perangkat-perangkat pintar. Pertumbuhan penggunanya pun cukup cepat seiring semakin banyak pengguna smartphone atau smart home Sebagai catatan, pada dasarnya, kemampuan tiap asisten virtual sebenarnya tak berbeda jauh. Melalui perintah suara, pengguna dapat meminta perangkat melakukan sejumlah tugas. Namun mengingat setiap perusahaan memiliki perangkat sendiri dan mulai mengembangkan asisten virtual secara mandiri, sehingga saat ini ada sekitar lima asisten virtual yang dianggap paling populer. 

4.    3D Screens & Holograms

Perusahaan-perusahaan besar sekarang mulai beralih dari era layar 2D menuju layar 3D. Saat ini terdapat 2 produk terpopuler yang menggunakan teknologi ini, yaitu LG Optimis 3D dan Motorola MT810. Langkah besar yang dapat kita hadirkan selanjutnya adalah teknologi Proyeksi Hologram. Pada intinya, teknologi ini adalah perkembangan dari teknologi projektor yang menggunakan dasar 3D.

2.3 Teknologi Drone Dalam Penerapan Inovasi Sistem Informasi

Teknologi saat ini telah mencapai level yang dikatakan maju dibandingkan tahun ke belakang. Dalam dunia fotografi apabila kita ingin memotret atau mengambil gambar dari ketinggian kita perlu memanjat pohon, naik ke atas gedung (rooftop) dan menyewa helikopter supaya dapat memotret atau mengambil gambar keindahan kota dan alam sehingga sangat tidak efisien.

Helicam atau drone adalah sebuah alat unik yang bisa memotret atau merekam gambar dari ketinggian maksimal 11.000 kaki, karena alat ini memang bisa terbang. Prinsip alat ini sederhana, dan bahkan bisa di bilang yang spesial hanya camera biasa yang di tempatkan di atas helicopter mainan atau drone, lalu kita mengendalikannya. Namun kamera yang di gunakan di helicam atau drone ini memang bukan kamera biasa, melainkan kamera Canon 7D DSLR, selain itu alat ini juga di lengkapidengan GPS ( Global Position System) yang memungkinkan kita utuk tetap dapat memonitor keberadaan alat ini saat terbang, dan dengan sistem monitor 5.8 GHz video memungkinkan anda untuk dapat melihat setiap momen yang tertangkap kamera alat ini.

Pesawat tanpa awak mampu melakukan misi pengintaian dan penyerangan, pesawat tanpa awak juga di gunakan Pemerintah seperti Pemadam Kebakaran, Irigasi, mengawasi pembangunan MRT dari ketinggian, Polisi yang memantau lalu lintas dari ketinggian. Pesawat tanpa awak juga di gunakan Swasta seperti media televisi yang menggunakan drone untuk merekam atau memotret gambar ke suatu tempat bencana alam yang terlalu bahaya

Inovasi Teknologi Drone

Pertama kali digunakan untuk menyerang kota venesia dengan balon tanpa awakyang di isi dengan bahan peledak

1.     Dalam militer

Drone sering digunakan untuk tindakan ofensif.

Yang pertama adalah pengawasan tempur, di mana seorang pilot manusia menggunakan kontrol radio untuk menerbangkan drone ke titik arah yang berbeda untuk memindai dan menandai posisi musuh.

Yang kedua adalah pengintaian taktis, di mana mini drone (tidak jauh lebih besar dari drone komersial yang kami tulis di sini dalam kebanyakan kasus) terbang dengan autopilot ke target yang telah dirancang untuk mengambil gambar sebelum kembali ke pangkalan.

1.     Industri pertanian

Drone pertanian / agriculture adalah kendaraan udara tanpa awak yang diterapkan pada pertanian untuk membantu meningkatkan produksi tanaman dan memantau pertumbuhan tanaman. Sensor dan kemampuan pencitraan digital dapat memberi petani gambar yang lebih kaya dari bidang mereka. Informasi ini mungkin terbukti bermanfaat dalam meningkatkan hasil panen dan efisiensi pertanian.

Drone pertanian memungkinkan petani melihat ladang mereka dari langit. Pandangan mata burung ini dapat mengungkapkan banyak masalah seperti masalah irigasi, variasi tanah, dan serangan hama dan jamur. Gambar multispektral menunjukkan tampilan inframerah-dekat serta tampilan spektrum visual. Kombinasi tersebut menunjukkan kepada petani perbedaan antara tanaman sehat dan tidak sehat, perbedaan yang tidak selalu terlihat jelas dengan mata telanjang. Dengan demikian, pandangan ini dapat membantu dalam menilai pertumbuhan dan produksi tanaman.

Selain itu, drone dapat mensurvei tanaman untuk petani secara berkala sesuai dengan keinginan mereka. Gambar mingguan, harian, atau bahkan setiap jam, dapat menunjukkan perubahan pada pangkasan dari waktu ke waktu, sehingga menunjukkan kemungkinan “titik-titik masalah”. Setelah mengidentifikasi titik-titik masalah ini, petani dapat berupaya meningkatkan pengelolaan dan produksi tanaman.

Teknologi Drone di Indonesia sudah sangat berkembang pesat saat ini, Karena sudah banyak sekali yang menggunakannya untuk keperluan apapun , tak terkecuali Banyak anggota militer dan pemerintah yang memanfaatkan alat canggih ini untuk menyelesaikan berbagai macam misi. Drone merupakan alat yang tepat sebagai ganti misi pesawat dengan awak yang sangat berisiko tinggi. Kita dapat gunakan drone sebagai alat fotografi jarak jauh, agar mendapat gambar yang maksimal

Teknologi drone juga di sangat bermanfaat dari segi Pengambilan gambar, Dulu ketika seorang fotografer ingin mengambil sebuah foto lanskap pemandangan dari ketinggian, ia harus mendaki bukit atau gunung terlebih dahulu. Teknologi kamera Drone memberikan perspektif berbeda dalam dunia fotografi. Seorang fotografer pun kini tak perlu lagi menghabiskan waktu mendaki puncak untuk mendapatkan foto dari ketinggian Singkatnya, drone mampu memberikan perspektif baru di dunia fotografi. Bahkan fungsinya bisa menggantikan dan melampaui peran kamera konvensional yang selama ini digunakan oleh banyak fotografer.

Teknologi drone semakin berkembang di Indonesia memang sudah terbukti , bisa dilihat dari manfaat untuk kegiatan sehari-hari masyarakat di Indonesia, Drone kini sudah menjelma sebagai alat yang bermanfaat untuk pemetaan wilayah, fotografi, pamadam kebakaran, pemeriksaan pemipaan, bahkan sampai digunakan untuk proses pembuatan film. oleh karena itu Artikel Teknologi drone semakin berkembang di Indonesia dibuat untuk meningkatkan teknologi di Indonesia guna mendukung Kagiatan Sehari-hari dengan Mudah, Karena Teknologi drone semakin menarik perhatian banyak kalangan ,tentunya membuka peluang bagi para ahli dalam teknologi robotika untuk mengkomersilkan keahliannya.

Referensi : 

http://buaya-instrument.com/blog-buaya-instrument/Teknologi-drone-semakin-berkembang-di-Indonesia

https://www.fulldronesolutions.com/sejarah-drone-seiring-perkembangan-teknologi-dari-purbakala-hingga-2019/