Secara konseptual agen adalah semua hal yang dapat berfungsi untuk mengerti kondisi lingkungannya dengan cara memelajari secara mendalam menggunakan sensor dan beraksi menggunakan efektor. Dalam tubuh manusia organ yang berfungsi sebagai agen adalah mata, telinga dan beberapa organ berfungsi sebagai sensor sedangkan tangan, mulut dan beberapa bagian tubuh lainnya sebagai afektor. Gambar 1 menyajikan hubungan antara agen dengan lingkungannya.
Gambar 1: Konsep hubungan antara agen dengan lingkungannya [2]
Definisi agen dari arti kamus Webster’s New World Dictionary (Guralnik,1983) dalam Wahono (2003), agent didefinisikan sebagai:
A person or thing that acts or is capable of acting or is empowered to act, for another.
Dua hal yang dapat difahami dari pengertian kamus di atas, yaitu agen memiliki kemampuan untuk melakukan suatu tugas/pekerjaan; dan agen melakukan suatu tugas/pekerjaan dalam kapasitas untuk sesuatu, atau untuk orang lain.[3]
Turban,et.al (2005) menjelaskan beberapa definisi agen cerdas yang masing-masing definisi menggambarkan perspektif orang-orang yang mendefinisikannya. Berikut adalah beberapa contoh:
• Agen cerdas adalah entitas perangkat lunak dengan beberapa tingkat kebebasan atau otonomi yang melakukan beberapa kumpulan operasi atas nama pengguna atau program lain, dan dalam melakukannya menggunakan beberapa pengetahuan atau representasi tujuan atau keinginan pengguna.
• Autonomous agent adalah sistem komputasional adalah sistem komputasional yang mendiami
dan dengan melakukan hal tersebut ia mandiri dalam lingkungan ini, dan dengan melakukan hal tersebut ia merealisasikan sekumpulan tujuan atau lugas yang merupakan tujuan desainnya.
• Agen cerdas secara terus menerus menjalankan tiga fungsi: persepsi kondisi dinamis dalam lingkungan, tindakan untuk memengaruhi kondisi dalam lingkungan, dan pertimbangan untuk menginterpretasikan persepsi, memecahkan masalah, menarik kesimpulan, dan menentukan aksi.
• Implementasi perangkat lunak pada suatu tugas dalam domain tertentu, atas kepentingan atau sebagai pengganti seseorang atau agen lain. Implementasi ini akan memuat tujuan homeostatistik, persistensi, dan reaktivitas pada tingkat dimana implementasi (1) akan bertahan cukup lama untuk melaksanakan tujuan, dan (2) akan menjangkau secukupnya dalam domainnya untuk memungkinkan tujuannya dipenuhi dan untuk mengetahui fakta itu.
• Suatu agen adalah sebuah sistem komputer yang diletakkan pada beberapa lingkungan dan mampu bertindak mandiri dalam lingkungan ini untuk memenuhi tujuan desainnya.
Agen dirancang untuk mengerjakan suatu tugas, yang dapat berupa pencarian di Internet atau menyaring email. Agen yang lebih canggih dapat melakukan banyak tugas, dan perkembangan selanjutnya diperkirakan agen cerdas ini akan menjadi sisten multiagen (multi agent system). Sistem multi agen ini merupakan kombinasi berbagai agen yang masing-masing menangani sebuah tugas sederhana yang terpisah.
Meskipun tidak ada definisi yang disepakati bersama tentang agen cerdas, beberapa ciri atau kemampuan yang dipikirkan banyak orang pada saat membahas agen cerdas dapat dianggap sebagai karakteristik utama:
• Otonomi atau pemberdayaan
Agen adalah mandiri, artinya ia mampu bertindak sendiri sendiri atau diperdayakan. Karena berorienatsi pada tujuan, kolaboratif, dan fleksibel, maka ia harus mampu membuat beberapa keputusan sendiri. Pada saat agen menemui hambatan, agen harus mampu mengubah jalan atau perilakunya dan menemukan jalan di sekitar rintangan tersebut. Otonomi menyatukan bahwa agen memiliki inisiatif dan melatih kendali atas tindakannya sendiri dengan cara sebagai berikut:
o Berorientasi pada tujuan goal (goal-oriented). Menerima permintaan tingkat tinggi menunjukkan apa yang diinginkan manusia dan bertanggungjawab memutuskan bagaimana dan dimana memenuhi permintaan tersebut.
o Kolaboratif. Tidak sepenuhnya mematuhi perintah, tetapi dapat memodifikasi permintaan, meminta klarifikasi pertanyaan, atau bahkan menolak untuk memenuhi permintaan tertentu.
o Fleksibel. Tindakan tidak dinaskahkan, artinya mampu untuk secara dinamis memilih tindakan apa yang akan dilakukan, dengan urutan bagaimana, dalam menanggapi keadaan lingkungan eksternalnya.
o Bergerak sendiri. Tidak seperti program standar yang langsung dijalankan oleh pengguna, agen dapat merasakan perubahan dalam lingkungannya dan memutuskan kapan bertindak.
• Komunikasi (Interaktivitas)
Banyak agen dirancang untuk berinteraksi dengan agen lain, manusia atau program perangkat lunak. Ini merupakan kemampuan penting untuk melihat agen secara sekilas. Daripada membuat sebuah agen tunggal melakukan beberapa tugas, agen tambahan dapat diciptakan untuk menangani tugas yang belum didelegasikan. Dengan demikian, perlu adanya komunikasi. Agen berkomunikasi dengan mengikuti bahasa dan standar komunikasi tertentu seperti ACL dan KQML.
• Otomasi Tugas Berulang
Sebuah agen dirancang untuk menjalankan tugas yang hampir tetap, yang dapat dilakukan lagi dan lagi tanpa merasa bosan atau sakit atau melakukan pemogokan.
• Reaktivitas
Agen merasakan lingkungannya (yang mungkin dunia fisik, pengguna via antar muka pengguna grafis, kumpulan agen lain, Internet, atau mungkin semua kombinasi tersebut) dan menanggai perubahan yang muncul padanya secara tepat waktu. Ini berarti agen dapat mengenali perubahan di dalam lingkungannya.
• Proaktivas (atau Persistensi)
Agen tidak hanya bertindak dalam menanggapi lingkungannya. Ia mampu memperlihatkan perilaku yang mengarah kepada tujuan melalui pengambilan inisiatif.
• Kontinuitas Sementara
Agen seharusnya dapat menjalankan proses secara terus menerus, bukan sesuatu tindakan satu langkah yang berakhir setelah satu rangkaian perintah selesai. Meskipun demikian,program boleh tidak aktif untuk sementara waktu sambil menunggu munculnya sesuatu.
• Personalitas
Agar agen menjadi efektif, maka ia harus dapat dipercaya dan mampu berinteraksi dengan pengguna manusia.
• Beroperasi pada Latar Belakang
Agen harus mampu untuk bekerja secara tak terlihat, dalam dunia cyberspace, atau dalam sistem komputer lain tanpa perhatian yang konstan dari penggunanya. Beberapa pengembang menggunakan istilah eksekusi jauh (remote execution) atau mobile agent untuk menunjukkan sifat ini.
• Mobilitas
Dalam lingkungan Internet, agen mungkin membutuhkan mobilitas untuk bekerja pada mesin-mesin yang berbeda. Agen dengan kemampuan seperti ini disebut mobile agent. Agen ini dapat membawa dirinya sendiri melintasi arsitektur dan platform sistem yang berbeda-beda, dan jauh lebih fleksibel daripada lainnya. [4]
Knowledge management
Polanyi memperkenalkan bahwa pengetahuan (knowledge) dibedakan dalam dua jenis, yaitu tacit
knowledge dan explicit knowledge [5]. Tacit knowledge merupakan knowledge yang ada pada manusia
berupa belief, karakter dan sulit diekspresikan. Sedangkan explicit knowledge adalah pengetahuan yang sudah terkodifikasi (codified knowledge) dalam bentuk dokumen, spesfikikasi produk, manual atau bentuk lainnya yang mudah ditransfer ke orang lain.
Perbedaan penting dari tacit/explicit knowledge untuk knowledge management telah ditekankan oleh Nonaka dan Takeuchi. Mereka mengasumsi bahwa knowledge diperoleh dari proses interaksi antara tacit dan explicit knowledge, serta mengkonversi dalam empat model yaitu:
1). Socialization, yaitu mengubah tacit knowledge ke tacit knowledge lain. Proses ini membuat
pengetahuan semakin terasah dan penting untuk peningkatan diri sendiri. Hal ini terkadang sering kita lupakan, karena tidak memanfaatkan keberadaan kita pada suatu pekerjaan untuk belajar dari orang lain, yang mungkin lebih berpengalaman.
2). Externalization, yaitu mengubah tacit knowledge menjadi explicit knowledge. Proses ini dengan
menuliskan know-how dan pengalaman dalam bentuk tulisan artikel atau buku, yang akan bermanfaat bagi orang lain.
3). Combination, yaitu memanfaatkan explicit knowledge yang ada untuk menghubungkan,
mengkombinasikan dan mengimplementasikan menjadi explicit knowledge baru yang lebih bermanfaat. Proses ini untuk meningkatkan skill dan produktifitas pribadi.
4). Internalization, yaitu mengubah explicit knowledge sebagai inspirasi datangnya tacit knowledge.
Seorang mulai bekerja berdasar referensi yang ada dan menemukan pengalaman/pemahaman baru. Istilah umumnya disebut learning by doing.
Selanjutnya keempat jenis konversi ini disebut SECI Process yang dapat diilustrasikan dalam gambar 2. Sedangkan knowledge management adalah suatu rangkaian kegiatan yang digunakan oleh organisasi untuk mengidentifikasi, menciptakan, menjelaskan, dan mendistribusikan pengetahuan untuk digunakan kembali, diketahui, dan dipelajari di dalam organisasi. Kegiatan ini terkait dengan objektif organisasi dan bertujuan untuk mencapai suatu hasil tertentu seperti pengetahuan bersama, peningkatan kinerja, keunggulan kompetitif, atau tingkat inovasi yang lebih tinggi.
Gambar 2 : SECI Process
HASIL DAN PEMBAHASAN