Artikel Artificial Intelligence (AI)
Penggunaan AI ( Artificial intelligence) sangat intens dan sangat nyaman untuk dinikmati. Menurut John McCarthy (1956), Artificial Intelligence kecerdasan buatan adalah suatu sistem komputer yang terbentuk untuk mengetahui dan memodelkan proses-proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia. Hebatnya peran AI dalam bidang pendidikan , AI bisa berperan dalam banyak aspek, seperti yang diutarakan oleh Direktur SEAMEO, Ethel Agnes yang meyakini AI dapat mempermudah kinerja guru terutama dalam urusan administratif seperti menentukan nilai akhir berdasarkan bobot penilaian.
AI juga dapat mempermudah tugas- tugas guru dalam melangsungkan Kegiatan Belajar Mengajar dan berbagai aktivitas pembelajaran lainnya.Pendiri Microsoft Bill Gates meyakini jika pemanfaatan AI dalam bidang pendidikan bisa memberikan banyak manfaat dan kemudahan yang membuat proses pendidikan bisa menjadi lebih baik dalam berbagai macam aspek.
Contoh Penerapan AI Dalam Bidang Pendidikan : 1. Mentor Virtual
Seperti yang diterapkan di beberapa negara eropa dan Amerika aplikasi "Blackboard", Alat ini bisa mengidentifikasi alasan di balik ketidakpahaman siswa dan bisa menawarkan solusi-solusi yang sudah dirilis oleh dosen dan diprogramkan sebelumnya. Sistem AI ini akan terus belajar dan memperbarui informasi secara mandiri sesuai dengan kebutuhan dan kendala yang dihadapi murid.
2. Presentation Translator
Aplikasi satu ini memiliki kemiripan dengan Voice Assistant dimana mengandalkan suara dalam menjalankan fungsinya. Yang membedakan Presentation Translator memiliki spesifikasi kegunaan untuk menjelaskan atau mempresentasikan sebuah teks dari bahasa yang berbeda ke dalam bahasa yang Anda inginkan.
3. Intelligent Tutoring System (ITS)
Intelligent Tutoring System (ITS) yang biasa dikenal dengan Intelligent Computer Aided Instruction adalah suatu sistem untuk menyediakan pembelajaran dan pengajaran yang dapat menyesuaikan dengan kemampuan siswa. ITS adalah salah satu pengembangan dari sistem
pakar pada kecerdasan buatan di bidang pembelajaran. Contoh: Intelligent Tutoring System (ITS) Berbasis Augmented Reality (AR) Untuk Materi Geometri Dimensi, Intelligent Tutoring System untuk pembelajaran hukum Nun Sukun atau Tanwin, Intelligent Tutoring System (ITS)yang diperuntukkan untuk tingkatan untuk kelas VIII SMP, dan tingkatan ITS laiimya.
4. Smart Content
Sebuah aplikasi bernama Smart Content menawarkan data seperti laporan cuaca, berita terbaru, alarm, dan laporan perdagangan pasar saham. Fungsi ini menyediakan bahan bacaan terbaru dari buku-buku yang baru dirilis serta pencari informasi sesuai dengan kebutuhan pembelajaran yang tercakup dalam bidang pendidikan. Kemampuan ini tersedia dalam aplikasi seperti Cram101, yang membagi buku teks digital menjadi beberapa bab. Hal ini akan memudahkan pembaca—dalam hal ini siswa yakni untuk menggali informasi yang mereka cari.
Kehadiran teknologi AI merupakan sebuah terobosan di bidang teknologi pendidikan untuk memudahkan pembelajaran. Penggunaan teknologi dengan bijak dan terkendali dapat memicu akselerasi pendidikan. Kemunculan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intellegence) juga dapat menanamkan sifat mandiri dalam diri pelajar. Guru tidak dibebani peran yang begitu dominan, namun, tugasnya menjadi spesifik dalam lingkup memberikan pencerahan dengan kata kunci yang substansial. Pangkal dari setiap pemanfaatan teknologi bagi guru adalah tetap mengedepankan esensi dari mengajar yaitu menata moral dan perilaku dari pelajar. Adapun bagi pelajar, adanya teknologi pendidikan dapat membantu mereka dalam mengontrol dan memantau pembelajaran mereka sendiri, memungkinkan mereka untuk hidup dan bekerja dengan baik di masa depan.
Artikel Big Data
Big Data adalah istilah yang diberikan pada kumpulan data yang beukuran sangat besar dan kompleks, sehingga tidak memungkinkan untuk diproses menggunakan perangkat pengelola database konvensional ataupun aplikasi pemroses data lainnya.
Klasifikasi Data
Teknologi Big Data memiliki kemampuan untuk menangani berbagai variasi data.
Secara umum ada 2 kelompok data yang harus dikelola, yaitu : a. Data terstruktur
Kelompok data yang memiliki tipe data, format, dan struktur yang telah terdefinisi. Sumber datanya dapat berupa data transaksional, OLAP data, tradisional RDBMS, file CSV, spreadsheets
b. Data tidak terstruktur
Kelompok data tekstual dengan format tidak menentu atau tidak memiliki struktur melekat, sehingga untuk menjadikannya data terstruktur membutuhkan usaha, tools, dan waktu yang lebih. Data ini dihasilkan oleh aplikasi-aplikasi internet, seperti data URL log, media sosial, e- mail, blog, video, dan audio.
Tahapan Pengelolaan Big Data
Berikut ini adalah 4 tahap pengelolaan Big Data serta perangkat bantu (tools) yang dapat dimanfaatkan untuk mendukung pemrosesan pada tiap tahap [3] :
a. Acquired
Berhubungan dengan sumber dan cara mendapatkan data.
b. Accessed
Berhubungan dengan daya akses data; data yang sudah dikumpulkan memerlukan tata kelola, integrasi, storage dan computing agar dapat dikelola untuk tahap berikutnya. Perangkat untuk pemrosesan (processing tools) menggunakan Hadoop, Nvidia CUDA, Twitter Storm, dan GraphLab. Sedangkan untuk manajemen penyimpanan data (storage tools) menggunakan Neo4J, Titan, dan HDFS.
c. Analytic
Berhubungan dengan informasi yang akan didapatkan, hasil pengelolaan data yang telah diproses. Analitik yang dilakukan dapat berupa descriptive (penggambaran data), diagnostic (mencari sebab akibat berdasar data), predictive (memprediksi kejadian dimasa depan) maupun prescriptive analytics (merekomendasikan pilihan dan implikasi dari setiap opsi).
d. Application
Terkait visualisasi dan reporting hasil dari analitik. Tools untuk tahap ini menggunakan RStudio.
Big Data memiliki karakteristik 3V : Volume (berukuran sangat besar), Variety (datanya sangat beragam), Velocity (memiliki kecepatan akses data yang memadai). Sumber data untuk Big Data bisa berupa basis data yang terstruktur ataupun data-data yang tidak terstruktur. Ada 4 tahap yang harus dilalui untuk memproses Big Data hingga dihasilkannya output informasi bagi user, yaitu : acquired, accessed, analytic, dan application.
Manfaat teknologi Big Data telah dirasakan secara luas dalam berbagai sektor.
Perusahaan-perusahaan yang bergerak pada sektor bisnis dapat memanfaatkan informasiinformasi berharga yang dihasilkan Big Data untuk mengoptimalkan proses pengambilan keputusan, agar target memaksimalkan raihan profit dapat tercapai. Sedangkan institusi yang bergerak di bidang layanan publik dapat menggunakan output informasi dari Big Data untuk memaksimalkan tingkat kepuasan layanan kepada klien/ pelanggannya.
