KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur kami panjatkan kehadirat Allah SWT . karena atas berkah dan rahmat-Nya, kami telah mampu menyelesaikan Tugas makalah tentang perencanaan sistem berbasis pengetahuan. Makalah ini disusun agar pembaca dapat memperluas ilmu tentang sistem berbasis pengetahuan, yang kami sajikan berdasarkan pengamatan dari berbagai sumber. Makalah ini disusun oleh penyusun dengan berbagai rintangan, baik itu yang berasal dari diri penyusun maupun yang datang dari luar, namun dengan penuh kesabaran dan terutama pertolongan dari Allah SWT akhirnya makalah ini dapat terselesaikan.
Bersama dengan ini, kami ingin mengucapkan rasa terima kasih yang sedalam-dalamnya kepada semua yang telah membimbing dan memberikan kritik ataupun saran pada tugas makalah kami ini. Kami menyadari sepenuhnya bahwa laporan makalah ini masih banyak kekurangannya,sesuai pepatah, tak ada gading yang retak. Oleh karena itu, segala kritik dan saran sangat kami harapkan agar pada penyusunan berikutnya dapat lebih baik dan semoga dengan makalah ini dapat menambah dan memperbaiki nilai kami yang kurang, amin.
Bersama dengan ini, kami ingin mengucapkan rasa terima kasih yang sedalam-dalamnya kepada semua yang telah membimbing dan memberikan kritik ataupun saran pada tugas makalah kami ini. Kami menyadari sepenuhnya bahwa laporan makalah ini masih banyak kekurangannya,sesuai pepatah, tak ada gading yang retak. Oleh karena itu, segala kritik dan saran sangat kami harapkan agar pada penyusunan berikutnya dapat lebih baik dan semoga dengan makalah ini dapat menambah dan memperbaiki nilai kami yang kurang, amin.
Jakarta, 10 Oktober 2015
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR
------------------------------------------------- 1
DAFTAR ISI
------------------------------------------------------------ 2
BAB I. PENDAHULUAN
A.
LATAR BELAKANG ---------------------------------------------3
B.
RUMUSAN MASALAH ------------------------------------------4
C.
TUJUAN PENULISAN -------------------------------------------4
BAB II.
PEMBAHASAN
1.
PEMILIHAN PROBLEM YANG SEMESTINYA ----------5
2.
TAHAP PENGEMBANGAN SISTEM BERBASIS
PENGETAHUAN-------------------------------------------------------6
3.
KESALAHAN DAN TAHAP PENGEMBANGAN ---------8
4.
SOFTWARE ENGGINEERING DAN SISTEM
BERBASIS PENGETAHUAN----------------------------------12
BERBASIS PENGETAHUAN----------------------------------12
5.
LIFE CYCLE SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN----20
6.
MODEL LIFE CYCLE YANG LEBIH
DETAIL------------21
BAB III.
PENUTUP
A.
KESIMPULAN -----------------------------------------------------
24
B.
SARAN
--------------------------------------------------------------- 24
DAFTAR PUSTAKA
-------------------------------------------------- 25
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Mesin koordinat
pengukuran (CMM) adalah salah satu dari fasilitas pemeriksaan geometri yang
paling efektif digunakan dalam industri manufaktur. Untuk memanfaatkan
sepenuhnya kemampuan dalam manufaktur komputer terpadu (CIM) lingkungan, kita
harus mengintegrasikan CMM dengan sistem dan fasilitas lainnya. Makalah ini
menyajikan pengembangan perencana inspeksi berbasis pengetahuan didasarkan pada
prinsip-prinsip dasar AI berencana untuk mengintegrasikan sistem desain dibantu
komputer dan CMMS. Isu yang terlibat dalam perencanaan proses pemeriksaan
CAD-diarahkan diperiksa; tugas perencanaan proses pemeriksaan didekomposisi
menjadi beberapa sub-tugas. Menurut dekomposisi tugas, sistem perencanaan
berbasis pengetahuan dirancang dengan beberapa modul. Setiap modul ini terdiri
dari basis pengetahuan, operator control, konteks dan antarmuka komunikasi.
Basis pengetahuan adalah sumber pengetahuan lokal untuk pemecahan masalah;
operator control menentukan kapan dan di mana pengetahuan diterapkan; konteks
berisi negara perencanaan awal yang informasi penting bagian input, negara
perencanaan menengah yang hasil dari keputusan tentatif yang dibuat oleh modul,
dan negara tujuan. Modul interfacing diwujudkan dengan langsung memanggil
prosedur yang ditetapkan dalam modul lain untuk lulus tugas perencanaan dan
keputusan. Contoh disertakan untuk menjelaskan pengetahuan dan strategi
perencanaan.
Kata kunci
Mengkoordinasikan
mengukur mesin perencanaan (CMM) AI berbasis pengetahuan perencanaan sistem
inspeksi.
B. Rumusan masalah
1. Apa itu sistem berbasis pengetahuan?
2. Hal-hal apa saja yang
berkaitan dengan perencanaan sistem berbasis
pengetahuan?
3. Bagaimanakah pengaruh sistem perencanaan menurut para ahli & penerapannya dikehidupan sehari-hari ?
C. Tujuan Penulisan
Makalah ini dibuat dengan tujuan untuk meningkatkan pemahaman
mahasiswa tentang hal-hal yang berkaitan dengan perencanaan sistem terutama yang berbasis
pengetahuan, langkah dalam perencanaan sistem expert serta penerapannya dikehidupan sehari-hari untuk penyelesaian masalah (problem solving).
BAB II
PEMBAHASAN
1.
Pemilihan
problem yang semestinya
Membahas
masalah sumber daya alam (natural resources), mulai dari perkembangan teknologinya
sampai kepada bagaimana cara pengelolaannya merupakan hal yang terus mendapat
perhatian di negara kita. Potret buram tentang banyaknya bencana alam yang
terjadi di negeri kita, seperti banjir, gempa bumi serta tanah longsor yang
terjadi di berbagai daerah yang menelan banyak korban jiwa manusia dan harta
benda serta bencana alam lainnya telah banyak terjadi. Dari potret tersebut
mencerminkan belum optimalnya kita sebagai bangsa dalam mengelola
sumberdaya alam.
Pada era modern
saat ini, telah terjadi perkembangan pesat dalam bidang ilmu pengetahuan dan
teknologi, khususnya teknologi komputer dan komunikasi atau sering disebut dengan
era informasi. Jika pada mulanya komputer digunakan hanya sekedar alat
penghitung, maka dewasa ini mesin komputer telah mampu menggantikan peran atau
tugas-tugas rumit yang dilakukan oleh manusia, bahkan sanggup menirukan proses
biologis manusia dalam pengambilan keputusan.
Can machine
think ? demikian pertanyaan yang
muncul seiring dengan berkembangnya bidang kecerdasan buatan (Artificial
Intelligence/AI).
Mampukah sistem
pakar tersebut memberi kontribusi nyata di dalam pengelolaan sumberdaya alam ?.
Untuk menjawab pertanyaan tersebut, di dalam artikel ini akan dibahas secara
cermat tentang apa itu teknologi berbasis pengetahuan (knowledge-based expert
system), mulai dari perkembangan teknologinya sampai pada aplikasinya pada
pengelolaan sumberdaya alam.
Definisi Expert
System
Pada tahun
1956, mulai diperkenalkan istilah Kecerdasan Buatan (AI), yang kemudian
ditegaskan lagi pada tahun 1961 oleh suatu tulisan Marvin Minsky dari MIT
tentang "Steps towards AI". Semenjak itu istilah AI menjadi semakin
populer, dan kemajuan bidang ini mencapai puncaknya dengan munculnya
pengetahuan tentang Sistem Pakar.
Di dalam
perspektif ilmu pengetahuan dan teknologi, sistem cerdas merupakan bagian dari
bidang inteligensia semu (Artificial Intelligence/AI). Istilah expert system
berasal dari knowledge-based expert system (sistem cerdas berbasis
pengetahuan), dimana suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia (human
knowledge) yang dimasukkan ke dalam komputer untuk memecahkan masalah yang
umumnya memerlukan keahlian seorang pakar/expert. Atau dapat juga dikatakan,
sebuah program komputer yang menggunakan pengetahuan dan teknik inferensi
(pengambilan kesimpulan) untuk memecahkan persoalan seperti yang dilakukan oleh
seorang pakar.
Berbeda dengan
program komputer biasa, sistem cerdas dapat digunaan untuk memecahkan masalah
yang tidak terstruktur dan dimana tidak ada suatu prosedur tertentu untuk
memecahkan masalah tersebut. Sedangkan definisi pengetahuan (knowledge) menurut
Webster's New World Dictionary of the American Language: persepsi tentang
sesuatu yang jelas dan tentu, semua yang telah dirasakan dan diterima oleh
otak, serta merupakan informasi terorganisasi yang dapat diterapkan untuk
penyelesaian masalah.
2. Tahap Pengembangan Sistem Berbasis Pengetahuan
Penggunaan
Knowledge-based expert system (sistem pakar berbasis pengetahuan) ini tidak
menjamin solusi yang lebih akurat, tetapi paling tidak mampu menghasilkan
keputusan-keputusan yang didasari informasi relatif lebih banyak/terstruktur.
Sesuai dengan namanya, suatu "Sistem Pakar" akan sangat tergantung
pada pengetahuan (knowledge) yang didapat dari pakar yang menyumbangkan
keahlian dan pengalamannya.
Biasanya suatu
"sistem cerdas" dapat dibagi menjadi beberapa bagian:
1. Basis
pengetahuan (knowledge-base): berisi pengetahuan yang spesifik mengenai domain
tertentuyang mana basis pengetahuan ini dapat diperbaharui sesuai dengan
tingkat kemampuan seorang expert terhadap pemecahan suatu masalah,
2. Mesin
inferensi (Inference Engine) : sustu program yang bertugas mengolah data
masukan sesuai pengetahuan dalam basis pengetahuan, menurut kaidah-kaidah
tertentu.
3. Bagian
kendali/user interface : bagian yang berkomunikasi langsung dengan pengguna
(user) sistem. Ada 2 (dua) macam mesin inferensi, yaitu yang bersifat pasti
(deterministik) dan kemungkinan (probabilistik). Struktur dari sistem
cerdas diperlihatkan pada Gambar 1.
Sistem
konvensional yang berlandaskan logika konvensional berdasarkan pada dua keadaan
-benar atau salah (true or false)-, ternyata kurang serasi untuk mengadopsi
cara berfikir manusia yang banyak mengandung hal ketidak-pastian (uncertainty),
proses belajar (learning process), penalaran, sifat adaptif dan sebagainya.
Cara penalaran otak manusia tidaklah sama dengan komputer, karena komputer
menalar dengan langkah yang jelas/pasti, sedangkan manusia menalar dengan
istilah sehari-hari, misalnya: udara sejuk, airnya hangat, kecepatannya rendah,
dan lainnya.
Gambar 1. Struktur dari Sistem Cerdas (Expert System)
Banyak hal yang bersifat tidak linear, yang susah diformulasikan secara matematis, namun sangat mudah dilakukan dengan perintah manusia biasa, misalnya : kurangi kecepatan, rem dengan perlahan, dan sebagainya. Sedangkan, sistem cerdas, seperti misalnya Logika Fuzzy atau Fuzzy expert system yang pertama kali ditemukan oleh Professor Lofti A. Zadeh pada tahun 1965 telah mampu mengatasi masalah tersebut, karena menurut logika ini segala sesuatu tidaklah dapat dikatakan 100% yes atau 100% no, namun fungsi keanggotaannya (membership function) dalam suatu himpunan dapat bervariasi antara 0 (completely no) dan 1 (completely yes). Sehingga beberapa variabel linguistik yang telah disebutkan, dapat diubah menjadi variabel numerik dan sebaliknya oleh logika fuzzy.
Banyak hal yang bersifat tidak linear, yang susah diformulasikan secara matematis, namun sangat mudah dilakukan dengan perintah manusia biasa, misalnya : kurangi kecepatan, rem dengan perlahan, dan sebagainya. Sedangkan, sistem cerdas, seperti misalnya Logika Fuzzy atau Fuzzy expert system yang pertama kali ditemukan oleh Professor Lofti A. Zadeh pada tahun 1965 telah mampu mengatasi masalah tersebut, karena menurut logika ini segala sesuatu tidaklah dapat dikatakan 100% yes atau 100% no, namun fungsi keanggotaannya (membership function) dalam suatu himpunan dapat bervariasi antara 0 (completely no) dan 1 (completely yes). Sehingga beberapa variabel linguistik yang telah disebutkan, dapat diubah menjadi variabel numerik dan sebaliknya oleh logika fuzzy.
Secara umum,
Sistem Konvensional fokus pada pemrosesan informasi, sedangkan sistem cerdas
(Expert System) fokus pada pemrosesan pengetahuan (knowledge processing).
3. Kesalahan &
Tahap Pengembangan
a) Kelebihan
dan Kekurangan Expert System
Sistem pakar
sekarang banyak digunakan baik pada aplikasi bisnis maupun apikasi lainnya.
Aplikasi sistem pakar di dalam pengelolaan sumberdaya alam masih relatif baru
dan merupakan pendekatan alternatif yang dapat digunakan untuk penyelesaian
masalah-masalah di dalam pengembangan teknologi pengelolaan sumberdaya alam.
Hal ini karena sistem pakar memberikan banyak kelebihan. Akan tetapi perlu juga
diketahui bahwa seperti halnya sistem yang lainnya, selain memberikan banyak
kelebihan, sistem pakar juga mempunyai beberapa kelemahan.
Kelebihan-kelebihan
dari sistem pakar secara umum adalah sebagai berikut:
1. Memberikan
pengambilan keputusan yang lebih baik. Karena sistem pakar memberikan jawaban
yang konsisten dan logis dari waktu ke waktu. Jawaban yang diberikan logis
karena alasa logiknya dapat diberikan oleh sistem pakar dalam proses
konsultasi.
2. Memberikan solusi tepat waktu. Kadang kala seorang manajer
membutuhkan jawaban dari pakar, tetapi pakar yang dibutuhkan tidak berada
ditempat, sehingga keputusan menjadi terlambat. Dengan sistem pakar, jawaban
yang dibutuhkan oleh pengambil keputusan selalu tersedia setiap saat
dibutuhkan.
3. Menyimpan
pengetahuan di organisasi. Pengetahuan pakar merupakan hal yang penting dan
kadang kala pengetahuan iniakan hilang jika pakar keluar atau telah pensiun
dari perusahaan. Dengan sistem pakar, pengetahuan dari pakar dapat disimpan di
sistem pakar dan tersedia terus selama dibutuhkan.
Kekurangan-kekurangan
dari sistem pakar adalah sebagai berikut:
1. Sistem
pakar hanya dapat menangani pengetahuan yang konsisten. Sistem pakar dirancang
dengan aturan-aturan yang hasilnya sudah pasti dan konsisten sesuai dengan alur
di diagram pohonnya. Untuk pengetahuan yang cepat berubah-rubah dari waktu ke
waktu, maka knowledge base di sistem pakar harus selalu diubah (perbarui-red),
yang tentu cukup merepotkan.
2. Sistem
pakar tidak dapat menangani hal yang bersifat judgement. Sistem pakar
memberikan hasil yang pasti, sehingga keputusan akhir pengambilan keputusan
jika melibatkan kebijaksaaan dan institusi masih tetap di tangan manajemen.
3. Format
knowledge base sistem pakar terbatas. Knowledge base pada sistem pakar berisi
aturan-aturan (rules) yang ditulis dalam bentuk statemen if-then.
Expert System :
Paradigma Baru dalam Pengelolaan Sumber Daya Alam
Pengembangan
signifikan di dalam teknologi ruang angkasa, mampu menyediakan berbagai sensor
dan platform, teknik penginderaan jauh (remote sensing) dan teknik pengolahan
data (digital image processing) memungkinkan untuk mengoleksi, analisa dan
interpretasi data secara cepat dan efisien.
Saat ini,
teknik penginderaan jauh yang dilengkapi dengan teknik pengolahan data telah
banyak diaplikasikan di dalam pengelolaan sumberdaya alam. Teknik ini berbasis
pada pemrosesan informasi (information processing) dengan pendekatan
statistik yang oleh para ahli biasa disebut dengan sistem konvensional. Dalam
perjalanannya, ditemukan begitu kompleksnya permasalahan yang dihadapi di dalam
pengelolaan sumber daya alam, sehingga menyebabkan keterbatasan sistem
konvensional dalam penerapannya. Untuk itu dengan dilandasi kesadaran tinggi,
para ahli berupaya keras untuk mengembangan teknologi baru yang mampu memberi
kontribusi di dalam memecahkan permasalahan yang dihadapi oleh sistem
konvensional diatas.
Kehadiran
teknologi knowledge-based expert system yang fokus pada pemrosesan pengetahuan
(knowledge processing), merupakan suatu paradigma baru di dalam memberi solusi
pengelolaan sumberdaya alam.
Blok diagram
modul pengembangan sistem berbasis pengetahuan sebagai kontribusi yang mampu
memberi nilai tambah (added value) di dalam solusi pengelolaan sumberdaya alam.
Gambar 2. Blok Diagram Modul Expert
System untuk solusi Pengelolaan SDA
Identifikasi
obyek (object identification) merupakan suatu teknik untuk meng-identifikasi
obyek di permukaan bumi dengan menggunakan satelit penginderaan jauh. Proses klasifikasi
dapat dilakukan menggunakan pendekatan fuzzy-neural network model.
Parameter-parameter jaringan saraf tiruan (artificial neural network)
diestimasi dengan proses pembelajaran (learning process) secara supervisi untuk
daerah yang telah diketahui (known-sites).
Parameter-parameter
yang sudah di estimasi selanjutnya digunakan untuk meng-identifikasi
jenis-jenis obyek, seperti hutan, sumberdaya air, lahan pertanian, sumberdaya
kelautan, mineral, dan lainnya. Pada tahapan pemodelan (modeling stage),
obyek yang telah diidentifikasi digunakan untuk kalibrasi model matematika,
model berbasis pengetahuan dan keluarannya merupakan model estimasi untuk
pengelolaan dan perencanaan sumber daya alam.
Sedangkan,
tahap optimasi (optimization stage) merupakan tahapan untuk pemanfaatan optimal
dari sumberdaya alam, untuk itu perlu dikembangkan suatu sistem pendukung
keputusan secara cerdas (intelligent decision support system) dengan
memformulasikan sebuah fungsi obyektif biaya minimum (cost minimizing objective
function), serta bermanfaat secara ekonomi. Integrasi dari ketiga tahapan
tersebut (pada Gambar 2) merupakan suatu proses pendekatan dalam memberi solusi
penyelesaian permasalahan sumberdaya alam.
b) Tahap
Pengembangan Sistem Pakar
Pengembangan
sistem pakar melibatkan 4 (empat) pihak yaitu analis sistem, knowledge
engineer, pakar dan pemakai sistem (users). Keempat pihak ini akan terlibat
dalam tahapan pengembangan sistemnya sebagai berikut:
1. Studi
awal. Bertujuan untuk mempelajari domain dari permasalahannya dan kelayakannya
apakah dapat dibuatkan sistem pakarnya atau tidak. Studi ini dilakukan oleh
analis sistem.
2. Pemilihan
perangkat lunak yang akan digunakan, apakah akan membangun sendiri
inference-engine atau menggunakan ES shell. Tahap ini dilakukan oleh analis
sistem bersama-sama dengan pemakai sistem.
3. Pemilihan
pakar.
4. Pengambilan
pengetahuan. Tahap pengambilan pengetahuan (knowledge acquisition)
dilakukan ole analis sistem bersama-sama dengan knowledge engineer dan pemakai
sistem.
5. Membangun
sistem pakar. Membangun sistem pakar melibatkan ke empat pihak dengan
langkah-langkah sebagai berikut:
-
mengidentifikasi sasaran (goal).
-
mengidentifikasi atribut item-item dan nilai-nilainya.
-
menderivasi aturan-aturan.
- membuat
prototip.
6. Menguji
sistem
7. Mengimplementasikan
sistem
8. Mengoperasikan
sistem
9. Merawat
sistem (maintenance)
4. Software Engineering dan Sistem Berbasis Pengetahuan
Pengertian
Software engineer
Seorang
software engineer adalah orang yang menerapkan prinsip-prinsip rekayasa
perangkat lunak dalam mendesain, pengembangan, pengujian, dan evaluasi
perangkat lunak dan sistem yang membuat komputer atau apapun yang berisi
perangkat lunak. Sebelum pertengahan tahun 1990-an, sebagian besar praktisi
perangkat lunak menyebut dirinya programmer atau software developer, tanpa
memandang pekerjaan yang sebenarnya. Banyak orang lebih suka menyebut dirinya
pemrogrammer dan software developer, karena dapat diterima secara luas,
sementara istilah software engineer masih dalam perdebatan.
Istilah programmer sering digunakan sebagai istilah yg merujuk kepada mereka yang tidak memiliki tools, keterampilan, pendidikan, atau etika untuk membangun perangkat lunak yang berkualitas baik. Akibatnya, banyak praktisi menyebut diri sendiri sebagai software engineer untuk melepaskan diri dari stigma yang melekat pada kata programmer. Di banyak perusahaan, untuk berbagai kategori programmer, nama jabatan programmer atau software developer telah diubah menjadi software engineer. Istilah tersebut menimbulkan kebingungan, karena ada beberapa penolakan, dengan argumentasi bahwa semua orang pada dasarnya melakukan hal yang sama dengan perangkat lunak, sedangkan yang lain menggunakan istilah untuk membuat sebuah perbedaan, dengan argumentasi bahwa pekerjaan tersebut benar-benar berbeda.
Sebuah Seni Pada tahun 2004, Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat sebanyak 760.840 software engineer memegang pekerjaan di Amerika Serikat, pada waktu yang sama terdapat 1,4 juta praktisi yang bekerja diberbagai bidang. Tabel software engineer digunakan secara luas dalam dunia usaha. Sangat sedikit dari para software engineer terlatih yang mneyandang gelar Engineer dari perguruan tinggi terkemuka. Bahkan, menurut Asosiasi untuk Mesin Komputasi, “sebagian besar software engineer di Amerika bukanlah lulusan Software Engineering tetapi Computer Science“. Aturan Klasifikasi Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat menggolongkan Insinyur perangkat lunak komputer sebagai subkategori dari “ahli komputer”, bersama dengan pekerjaan seperti ilmuwan komputer, pemrogram, dan administrator jaringan. Inggris telah melihat adanya penyesuaian antara Profesi Teknologi Informasi dan Profesi-profesi perkeyasaan. Sebagian wilayah Amerika Serikat mengatur penggunaan istilah-istilah seperti “Computer Engineer”, bahkan “Software Engineer”. Diantaranta adalah Texas dan Florida. Texas bahkan telah melakukannya lebih jauh, yaitu dengan melarang siapapun menulis program tanpa lisensi engineer. Pendidikan Sekitar sebagian dari semua praktisi saat ini memeiliki kualifikasi di bidang Ilmu Komputer. Sementara sebagian kecil, dan terus berkembang, diantara mereka meraih kualifikasi software engineering.
Pada tahun 1996, Rochester Institute of Technology mendirikan program Sarjana dengan gelar Software Enginering yang pertama di Amerika Serikat, namun tidak mendapatkan ABET, yaitu sebuah badan penjaminan kepemimpinan dan kualitas dibidang ilmu terapan, komputasi,engineering, dan teknologi pendidikan, sampai dengan tahun 2003, dimana pada tahun tersebut Clarkson University, Milwaukee School of Engineering dan Mississippi State University melakukan hal yang sama. Sejak itu, progam sarjana untuk software engineering dibentuk di berbagai universitas. Standar kurikulum internasional untuk software engineering pun ditetapkan oleh CCSE. Pada tahun 2004, di Amerika Serikat, sekitar 50 perguruan tinggi menawarkan progam software engineering, baik yang mengajarakan prinsip-prinsip dan praktis Computer Science dan Engineering. Program Master software engineering pertama didirikan di Seattle University di tahun 1979. Sejak itu progam software engineering semakin banyak tersedia diberbagai berbagai perguruan tinggi. Pada tahun 1998, the US Naval Postgraduate School (NPS) mendirikan program doktoral pertama di dunia untuk Software Engineering. Selain itu, program pendidikan lanjutan untuk Software Engineering secara online banyak bermunculan, seperti Master of Science in Engineering (MSE), yaitu gelar yang ditawarkan melalui Jurusan Ilmu Komputer dan Teknik di California State University, Fullerton. Steve McConnell berpendapat bahwa sebagian besar universitas mengajarkan Computer Science, bukan Software Engineering, sehingga terdapat kekurangan akan Software Engineer yang sebenarnya. Lembaga European Training Foundation (ETS) dan Universite du Quebec a Montreal (UQAM) diamanati oleh IEEE untuk mengembangkan Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK), yang telah menjadi salah satu ISO standar yang menggambarkan pengetahuan yang tercakup oleh software engineer. Program-program Lain Dalam bisnis, beberapa praktisi software engineering memiliki kemampuan MIS. Dalam embedded system, diantara mereka memiliki kemampuan Electrical dan Computer Engineering, dikarenakan perangkat lunak embedded system selalu memerlukan pemahaman akan hardware secara rinci. Dalam perangkat lunak medis, praktisi memiliki kemampuan dalam informatika medis, medical secara umum, atau biologi. Beberapa praktisi memiliki kemampuan didalam matematika, sains, rekayasa, atau teknologi. Ada juga yang memiliki kemampuan filsafat (terutama logika) atau kemampuan non-teknis.
Pekerjaan Kebanyakan software engineer bekerja sebagai karyawan atau kontraktor. Software engineer bekerja untuk perusahaan, instansi pemerintah (sipil atau militer), dan organisasi nirlaba. Beberapa software engineer bekerja untuk sendiri sebagai freelancer. Beberapa organisasi telah memiliki spesialis untuk melakukan tugas tertentu dalam proses pengembangan software, dan organisasi membutuhkan software engineer untuk melakukan sebagian atau seluruhnya. Dalam proyek-proyek besar, orang dapat mengkhususkan diri dalam satu bidang. Dalam proyek-proyek kecil, beberapa tugas dapat dilakukan seorang diri. Specializations meliputi: industri (analis, arsitek, pengembang, testers, dukungan teknis, manajer) dan akademisi (pendidik, peneliti). Terdapat perdebatan atas masa depan prospek untuk pekerjaan Software Engineers dan Professional IT. Sebagai contoh, pasar online masa depan yang disebut pekerjaan IT masa depan di Amerika mencoba menjawab untuk apakah padaa pada tahun 2012 akan ada lebih banyak proyek TI, termasuk software engineer, dibandingkan pada tahun 2002.
Sertifikasi Sertifikasi profesional software engineer adalah isu yg menimbulkan perdebatan. Sebagian menganggapnya sebagai alat untuk meningkatkan praktek profesional. Program sertifikasi didalam industri perangkat lunak yang paling sukses diorientasikan kepada teknologi tertentu, dan dikelola oleh penyedia teknologi tersebut. Program sertifikasi tersbut disesuaikan dengan lembaga yang akan mempekerjakan orang yang menggunakan teknologi ini. ACM memiliki program sertifikasi profesional pada awal tahun 1980-an, yang telah dihentikan karena kurangnya peminat. Pada 2006, IEEE telah mensertifikasi lebih dari 575 profesional perangkat lunak. Dampak globalisasi Banyak siswa di negara maju menghindari jurusan yang berkaitan dengan software engineering karena khawatir akan offshore outsurcing, yaitu impor produk perangkat lunak atau layanannya dari negara lain, dan teragntikan oleh para pendatang yang memiliki visa pekerja. Meskipun statistik pemerintah saat ini tidak menunjukkan ancaman terhadap software engineering itu sendiri; karir terkait, pemrograman komputer tidak terpengaruh. Seseorang diharapkan memulainya sebagai programmer sebelum sebelum dipromosikan sebagai software engineer. Dengan demikian, janjang karir untuk software engineering mungkin berat, terutama selama masa resesi. Beberapa penasehat menyarankan agar siswa juga fokus pada “people skill” dan kemampuan bisnis, tidak hanya keterampilan teknis, karena “soft skill” diperkirakan akan lebih sulit untuk para pendatang. Ini adalah aspek manajemen-rekayasa dari rekayasa perangkat lunak yang muncul untuk menjadi pelindung dari dampak globalisasi.
Hadiah/Penghargaan
Ada beberapa penghargaan di bidang rekayasa perangkat lunak: CODiE penghargaan yang merupakan penghargaan tahunan yang dikeluarkan oleh Asosiasi Industri Software dan Informasi untuk keunggulan dalam pengembangan perangkat lunak untuk industri. Jolt Award adalah penghargaan dalam industri perangkat lunak. Stevens Award adalah penghargaan untuk rekayasa perangkat untuk mengenang Wayne Stevens. Kontroversi istilah Engineer Beberapa orang percaya bahwa software engineering mengimplikasikan tingkat tertentu dari pendidikan akademis, disiplin profesional, dan ketaatan terhadap proses formal yang sering diabaikan dalam pengembangan perangkat lunak. Analogi yang umum digunakan adalah bahwa pekerjaan dibidang konstruksi tidak membuat sesorang menjadi seorang insinyur sipil, begitu juga dengan pekerjaan menulis kode program tidak akan menjadikan orang tersebut seorang software engineer.
Status Rekayasa Perangkat Lunak
Kata rekayasa dalam istilah software engineering menyebabkan kebingungan. Perdebatan atas status software engineering (antara insinyur tradisional dan ilmuwan komputer) dapat diinterpretasikan sebagai perebutan kekuasaan terhadap istilah engineering. Insinyur tradisional mempertanyakan apakah software engineers dapat menggunakan istilah tersebut secara sah. Insinyur tradisional (terutama insinyur sipil dan NSPE) menyatakan bahwa mereka memiliki hak istimewa terhadapistilah engineering, dan untuk pihak lain yang akan menggunakannya memerlukan persetujuan mereka. Pada pertengahan tahun 1990-an, yang NSPE melakukan gugatan untuk mencegah dari siapapun menggunakan istilah software engineering untuk nama pekerjaan. NSPE memenangkan perkara di 48 negara. Namun, praktisi SE, pendidik, dan peneliti mengabaikan kasus-kasus tersebut dan tetap menyebut diri mereka software engineer. Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat menggunakan istilah software engineer juga. Istilah engineering berusia jauh lebih tua dari setiap organisasi pengatur, sehingga banyak ahli yang mempercayai bahwa insinyur tradisional hanya memiliki sedikit hak terhadapnya. Mulai tahun 2007, sikap NSPE mulai melunak dan menyelidiki kemungkinan lisensi untuk software engineer dengan melakukan konsultasi dengan IEEE, NCEES dan kelompok lain “demi perlindungan kesehatan, keselamatan, dan kesejahteraan masyarakat”.
Trend Profesi Software Engineering
Selama bertahun-tahun, rekayasa perangkat lunak telah berusaha untuk menjadi sebuah profesi. Hal ini terhambat oleh persepsi umum bahwa itu hanya aplikasi dari ilmu komputer. Tujuan membuat Software Engineering sebagai sebuah profesi dipicu banyaknya perdebatan mengenai apakah tujuannya menjadi sebuah profesi. Saat ini, Software Engineering telah menjadi sebuah disiplin tersendiri didalam profesi engineering.
Sejarah
Di AS pada pertengahan tahun 1990-an, National Society of Professional Engineers digugat di semua negara bagian di AS untuk melarang siapapun menggunakan istilah software engineering sebagai kata benda atau bidang ketenagakerjaan. Mereka memenangkan di sebagian besar negara bagian.
Sebagai tanggapan, IEEE dan ACM membentuk JCESEP pada tahun 1993, yang berkembang menjadi SWECC pada tahun 1998 untuk merumuskan Software Engineering sebagai sebuah profesi. Kedua komite teknik menggunakan model rekayasa tradisional. ACM mengundurkan diri dari SWECC (pada bulan Mei 1999), karena berkeberatan untuk memberikan dukungan kepada upaya profesionalisasi Texas, untuk mendapatkan pengakuan negara sebagai Software Engineer. IEEE melanjutkan dukungannya untuk menjadikan Software Engineering sebagai cabang dari engineering tradisional.
Trend Profesi SE
Fenomena yang muncul saat ini, 10 orang terkaya di Amerika didominasi oleh mereka bermain di knowledge capital alias berbasis pengetahuan. Bahkan data menunjukkan bahwa mereka memang orang besar yang memulai bisnis dari kecil, pekerja keras, berkubang lumpur, dan di waktu mudanya mereka sangat memahami masalah teknis berhubungan dengan bisnisnya. Sangat berbeda dengan daftar 10 orang terkaya di Indonesia yang berlatar belakang bisnis yang tidak terlepas dari kekayaan sumber daya alam yang pada suatu saat akan habis.
Software engineer adalah profesi dan peluang baru yang baru berkembang di Indonesia. Bukan hal yang mustahil suatu saat daftar 10 orang terkaya di Indonesia adalah mereka yang bermain di knowledge capital. Trend ke arah itu sudah mulai terlihat dimana diperkirakan jumlah pengembang profesional di Indonesia adalah 56.500 orang (menyumbang 0.5% dunia – IDC Professional Developer Model 2004) dan akan meningkat sampai 71.600 orang di tahun 2008. Jumlah software house di Indonesia juga tercatat meningkat ke arah diatas 250 perusahaan, dan diperkirakan akan menjadi dua kali lipat pada 5 tahun mendatang.
Meningkatnya kesadaran masyarakat korporasi terhadap pentingnya otomasi dilingkungan bisnis dan pemenuhan kebutuhan akan informasi yang cepat dan akurat, secara linier telah meningkatkan permintaan akan peran Software engineer untuk menganalisa, mendesain, dan mengaplikasikan sebuah sistem baru berbasis komputer.
Selain itu, laporan APKOMINDO mengenai penjualan komputer pada tahun 2008 yang mencapai angka 2,2 juta unit, sedikit dibawah target yang 2,5 juta unit, menunjukan pasar yang luas untuk Software Engineering. Software Engineering tidak selalu harus tergantung pada pasar korporasi. Luasnya pasar pada pemakai individual merupakan lahan yang patut digarap dan cukup menjanjikan. Untuk menggarap ceruk pasar yang cukup luas tentunya dibutuhkan SDM yang tidak hanya mampu dari sisi teknis komputasi namun mampu juga dari sisi ekonominya, jiwa wirausaha.
Sebagai sebuah profesi baru, tentunya masih banyak hak yang harus dibenahi untuk membentuk SDM yang profesional sebagai seorang software engineer, diantaranya :
• Memperbaiki kurikulum pendidikan jurusan komputasi, khususnya bidang Software Engineering termasuk didalamnya teknik pengembangan, metodologi baku, sertifikasi, pengelolaan, dan kewirausahaan, termasuk etika.
• Keterlibatan pemerintah diperlukan dalam membuat pipa antara software developer dan pasar, juga masalah kebijakan proteksi untuk perusahaan software lokal.
• Mengarahkan SDM software engineer untuk memiliki keunggulan defacto (kreatifitas) dan keunggulan dejure (degree) sekaligus, dalam level sesuai dengan kemampuan yang bisa diraih.
• Membina para spesialis software engineer kita untuk menjadi seorang versatilist (seseorang yang sangat ahli dalam sebuah bidang; fokus, akan tetapi dengan mudah untuk belajar dan mengembangkan fokus ke hal lain pada saat yang sama jika diperluakan.), karena Gartner Group memperkirakan dalam laporan khususnya bahwa dalam tahun 2010, pasar IT dunia akan dikuasai oleh para versatilist, yang menggerus 40% lapangan kerja spesialis
• Yang terakhir, manfaatkan Internet sebagai alat softmarketing, personal branding dan knowledge sharing. Dengan populasi lebih dari 1 miliar pada tahun 2008 ini, mau tidak mau, suka tidak suka, kita akan masuk, bersentuhan dengan Internet dan secara tidak sadar Internet membentuk kultur dan behavior baru dalam kehidupan sehari hari. Sekali lagi tidak ada satu media massa pun yang akan bisa menandingi penetrasi media bernama Internet ini
Istilah programmer sering digunakan sebagai istilah yg merujuk kepada mereka yang tidak memiliki tools, keterampilan, pendidikan, atau etika untuk membangun perangkat lunak yang berkualitas baik. Akibatnya, banyak praktisi menyebut diri sendiri sebagai software engineer untuk melepaskan diri dari stigma yang melekat pada kata programmer. Di banyak perusahaan, untuk berbagai kategori programmer, nama jabatan programmer atau software developer telah diubah menjadi software engineer. Istilah tersebut menimbulkan kebingungan, karena ada beberapa penolakan, dengan argumentasi bahwa semua orang pada dasarnya melakukan hal yang sama dengan perangkat lunak, sedangkan yang lain menggunakan istilah untuk membuat sebuah perbedaan, dengan argumentasi bahwa pekerjaan tersebut benar-benar berbeda.
Sebuah Seni Pada tahun 2004, Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat sebanyak 760.840 software engineer memegang pekerjaan di Amerika Serikat, pada waktu yang sama terdapat 1,4 juta praktisi yang bekerja diberbagai bidang. Tabel software engineer digunakan secara luas dalam dunia usaha. Sangat sedikit dari para software engineer terlatih yang mneyandang gelar Engineer dari perguruan tinggi terkemuka. Bahkan, menurut Asosiasi untuk Mesin Komputasi, “sebagian besar software engineer di Amerika bukanlah lulusan Software Engineering tetapi Computer Science“. Aturan Klasifikasi Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat menggolongkan Insinyur perangkat lunak komputer sebagai subkategori dari “ahli komputer”, bersama dengan pekerjaan seperti ilmuwan komputer, pemrogram, dan administrator jaringan. Inggris telah melihat adanya penyesuaian antara Profesi Teknologi Informasi dan Profesi-profesi perkeyasaan. Sebagian wilayah Amerika Serikat mengatur penggunaan istilah-istilah seperti “Computer Engineer”, bahkan “Software Engineer”. Diantaranta adalah Texas dan Florida. Texas bahkan telah melakukannya lebih jauh, yaitu dengan melarang siapapun menulis program tanpa lisensi engineer. Pendidikan Sekitar sebagian dari semua praktisi saat ini memeiliki kualifikasi di bidang Ilmu Komputer. Sementara sebagian kecil, dan terus berkembang, diantara mereka meraih kualifikasi software engineering.
Pada tahun 1996, Rochester Institute of Technology mendirikan program Sarjana dengan gelar Software Enginering yang pertama di Amerika Serikat, namun tidak mendapatkan ABET, yaitu sebuah badan penjaminan kepemimpinan dan kualitas dibidang ilmu terapan, komputasi,engineering, dan teknologi pendidikan, sampai dengan tahun 2003, dimana pada tahun tersebut Clarkson University, Milwaukee School of Engineering dan Mississippi State University melakukan hal yang sama. Sejak itu, progam sarjana untuk software engineering dibentuk di berbagai universitas. Standar kurikulum internasional untuk software engineering pun ditetapkan oleh CCSE. Pada tahun 2004, di Amerika Serikat, sekitar 50 perguruan tinggi menawarkan progam software engineering, baik yang mengajarakan prinsip-prinsip dan praktis Computer Science dan Engineering. Program Master software engineering pertama didirikan di Seattle University di tahun 1979. Sejak itu progam software engineering semakin banyak tersedia diberbagai berbagai perguruan tinggi. Pada tahun 1998, the US Naval Postgraduate School (NPS) mendirikan program doktoral pertama di dunia untuk Software Engineering. Selain itu, program pendidikan lanjutan untuk Software Engineering secara online banyak bermunculan, seperti Master of Science in Engineering (MSE), yaitu gelar yang ditawarkan melalui Jurusan Ilmu Komputer dan Teknik di California State University, Fullerton. Steve McConnell berpendapat bahwa sebagian besar universitas mengajarkan Computer Science, bukan Software Engineering, sehingga terdapat kekurangan akan Software Engineer yang sebenarnya. Lembaga European Training Foundation (ETS) dan Universite du Quebec a Montreal (UQAM) diamanati oleh IEEE untuk mengembangkan Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK), yang telah menjadi salah satu ISO standar yang menggambarkan pengetahuan yang tercakup oleh software engineer. Program-program Lain Dalam bisnis, beberapa praktisi software engineering memiliki kemampuan MIS. Dalam embedded system, diantara mereka memiliki kemampuan Electrical dan Computer Engineering, dikarenakan perangkat lunak embedded system selalu memerlukan pemahaman akan hardware secara rinci. Dalam perangkat lunak medis, praktisi memiliki kemampuan dalam informatika medis, medical secara umum, atau biologi. Beberapa praktisi memiliki kemampuan didalam matematika, sains, rekayasa, atau teknologi. Ada juga yang memiliki kemampuan filsafat (terutama logika) atau kemampuan non-teknis.
Pekerjaan Kebanyakan software engineer bekerja sebagai karyawan atau kontraktor. Software engineer bekerja untuk perusahaan, instansi pemerintah (sipil atau militer), dan organisasi nirlaba. Beberapa software engineer bekerja untuk sendiri sebagai freelancer. Beberapa organisasi telah memiliki spesialis untuk melakukan tugas tertentu dalam proses pengembangan software, dan organisasi membutuhkan software engineer untuk melakukan sebagian atau seluruhnya. Dalam proyek-proyek besar, orang dapat mengkhususkan diri dalam satu bidang. Dalam proyek-proyek kecil, beberapa tugas dapat dilakukan seorang diri. Specializations meliputi: industri (analis, arsitek, pengembang, testers, dukungan teknis, manajer) dan akademisi (pendidik, peneliti). Terdapat perdebatan atas masa depan prospek untuk pekerjaan Software Engineers dan Professional IT. Sebagai contoh, pasar online masa depan yang disebut pekerjaan IT masa depan di Amerika mencoba menjawab untuk apakah padaa pada tahun 2012 akan ada lebih banyak proyek TI, termasuk software engineer, dibandingkan pada tahun 2002.
Sertifikasi Sertifikasi profesional software engineer adalah isu yg menimbulkan perdebatan. Sebagian menganggapnya sebagai alat untuk meningkatkan praktek profesional. Program sertifikasi didalam industri perangkat lunak yang paling sukses diorientasikan kepada teknologi tertentu, dan dikelola oleh penyedia teknologi tersebut. Program sertifikasi tersbut disesuaikan dengan lembaga yang akan mempekerjakan orang yang menggunakan teknologi ini. ACM memiliki program sertifikasi profesional pada awal tahun 1980-an, yang telah dihentikan karena kurangnya peminat. Pada 2006, IEEE telah mensertifikasi lebih dari 575 profesional perangkat lunak. Dampak globalisasi Banyak siswa di negara maju menghindari jurusan yang berkaitan dengan software engineering karena khawatir akan offshore outsurcing, yaitu impor produk perangkat lunak atau layanannya dari negara lain, dan teragntikan oleh para pendatang yang memiliki visa pekerja. Meskipun statistik pemerintah saat ini tidak menunjukkan ancaman terhadap software engineering itu sendiri; karir terkait, pemrograman komputer tidak terpengaruh. Seseorang diharapkan memulainya sebagai programmer sebelum sebelum dipromosikan sebagai software engineer. Dengan demikian, janjang karir untuk software engineering mungkin berat, terutama selama masa resesi. Beberapa penasehat menyarankan agar siswa juga fokus pada “people skill” dan kemampuan bisnis, tidak hanya keterampilan teknis, karena “soft skill” diperkirakan akan lebih sulit untuk para pendatang. Ini adalah aspek manajemen-rekayasa dari rekayasa perangkat lunak yang muncul untuk menjadi pelindung dari dampak globalisasi.
Hadiah/Penghargaan
Ada beberapa penghargaan di bidang rekayasa perangkat lunak: CODiE penghargaan yang merupakan penghargaan tahunan yang dikeluarkan oleh Asosiasi Industri Software dan Informasi untuk keunggulan dalam pengembangan perangkat lunak untuk industri. Jolt Award adalah penghargaan dalam industri perangkat lunak. Stevens Award adalah penghargaan untuk rekayasa perangkat untuk mengenang Wayne Stevens. Kontroversi istilah Engineer Beberapa orang percaya bahwa software engineering mengimplikasikan tingkat tertentu dari pendidikan akademis, disiplin profesional, dan ketaatan terhadap proses formal yang sering diabaikan dalam pengembangan perangkat lunak. Analogi yang umum digunakan adalah bahwa pekerjaan dibidang konstruksi tidak membuat sesorang menjadi seorang insinyur sipil, begitu juga dengan pekerjaan menulis kode program tidak akan menjadikan orang tersebut seorang software engineer.
Status Rekayasa Perangkat Lunak
Kata rekayasa dalam istilah software engineering menyebabkan kebingungan. Perdebatan atas status software engineering (antara insinyur tradisional dan ilmuwan komputer) dapat diinterpretasikan sebagai perebutan kekuasaan terhadap istilah engineering. Insinyur tradisional mempertanyakan apakah software engineers dapat menggunakan istilah tersebut secara sah. Insinyur tradisional (terutama insinyur sipil dan NSPE) menyatakan bahwa mereka memiliki hak istimewa terhadapistilah engineering, dan untuk pihak lain yang akan menggunakannya memerlukan persetujuan mereka. Pada pertengahan tahun 1990-an, yang NSPE melakukan gugatan untuk mencegah dari siapapun menggunakan istilah software engineering untuk nama pekerjaan. NSPE memenangkan perkara di 48 negara. Namun, praktisi SE, pendidik, dan peneliti mengabaikan kasus-kasus tersebut dan tetap menyebut diri mereka software engineer. Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat menggunakan istilah software engineer juga. Istilah engineering berusia jauh lebih tua dari setiap organisasi pengatur, sehingga banyak ahli yang mempercayai bahwa insinyur tradisional hanya memiliki sedikit hak terhadapnya. Mulai tahun 2007, sikap NSPE mulai melunak dan menyelidiki kemungkinan lisensi untuk software engineer dengan melakukan konsultasi dengan IEEE, NCEES dan kelompok lain “demi perlindungan kesehatan, keselamatan, dan kesejahteraan masyarakat”.
Trend Profesi Software Engineering
Selama bertahun-tahun, rekayasa perangkat lunak telah berusaha untuk menjadi sebuah profesi. Hal ini terhambat oleh persepsi umum bahwa itu hanya aplikasi dari ilmu komputer. Tujuan membuat Software Engineering sebagai sebuah profesi dipicu banyaknya perdebatan mengenai apakah tujuannya menjadi sebuah profesi. Saat ini, Software Engineering telah menjadi sebuah disiplin tersendiri didalam profesi engineering.
Sejarah
Di AS pada pertengahan tahun 1990-an, National Society of Professional Engineers digugat di semua negara bagian di AS untuk melarang siapapun menggunakan istilah software engineering sebagai kata benda atau bidang ketenagakerjaan. Mereka memenangkan di sebagian besar negara bagian.
Sebagai tanggapan, IEEE dan ACM membentuk JCESEP pada tahun 1993, yang berkembang menjadi SWECC pada tahun 1998 untuk merumuskan Software Engineering sebagai sebuah profesi. Kedua komite teknik menggunakan model rekayasa tradisional. ACM mengundurkan diri dari SWECC (pada bulan Mei 1999), karena berkeberatan untuk memberikan dukungan kepada upaya profesionalisasi Texas, untuk mendapatkan pengakuan negara sebagai Software Engineer. IEEE melanjutkan dukungannya untuk menjadikan Software Engineering sebagai cabang dari engineering tradisional.
Trend Profesi SE
Fenomena yang muncul saat ini, 10 orang terkaya di Amerika didominasi oleh mereka bermain di knowledge capital alias berbasis pengetahuan. Bahkan data menunjukkan bahwa mereka memang orang besar yang memulai bisnis dari kecil, pekerja keras, berkubang lumpur, dan di waktu mudanya mereka sangat memahami masalah teknis berhubungan dengan bisnisnya. Sangat berbeda dengan daftar 10 orang terkaya di Indonesia yang berlatar belakang bisnis yang tidak terlepas dari kekayaan sumber daya alam yang pada suatu saat akan habis.
Software engineer adalah profesi dan peluang baru yang baru berkembang di Indonesia. Bukan hal yang mustahil suatu saat daftar 10 orang terkaya di Indonesia adalah mereka yang bermain di knowledge capital. Trend ke arah itu sudah mulai terlihat dimana diperkirakan jumlah pengembang profesional di Indonesia adalah 56.500 orang (menyumbang 0.5% dunia – IDC Professional Developer Model 2004) dan akan meningkat sampai 71.600 orang di tahun 2008. Jumlah software house di Indonesia juga tercatat meningkat ke arah diatas 250 perusahaan, dan diperkirakan akan menjadi dua kali lipat pada 5 tahun mendatang.
Meningkatnya kesadaran masyarakat korporasi terhadap pentingnya otomasi dilingkungan bisnis dan pemenuhan kebutuhan akan informasi yang cepat dan akurat, secara linier telah meningkatkan permintaan akan peran Software engineer untuk menganalisa, mendesain, dan mengaplikasikan sebuah sistem baru berbasis komputer.
Selain itu, laporan APKOMINDO mengenai penjualan komputer pada tahun 2008 yang mencapai angka 2,2 juta unit, sedikit dibawah target yang 2,5 juta unit, menunjukan pasar yang luas untuk Software Engineering. Software Engineering tidak selalu harus tergantung pada pasar korporasi. Luasnya pasar pada pemakai individual merupakan lahan yang patut digarap dan cukup menjanjikan. Untuk menggarap ceruk pasar yang cukup luas tentunya dibutuhkan SDM yang tidak hanya mampu dari sisi teknis komputasi namun mampu juga dari sisi ekonominya, jiwa wirausaha.
Sebagai sebuah profesi baru, tentunya masih banyak hak yang harus dibenahi untuk membentuk SDM yang profesional sebagai seorang software engineer, diantaranya :
• Memperbaiki kurikulum pendidikan jurusan komputasi, khususnya bidang Software Engineering termasuk didalamnya teknik pengembangan, metodologi baku, sertifikasi, pengelolaan, dan kewirausahaan, termasuk etika.
• Keterlibatan pemerintah diperlukan dalam membuat pipa antara software developer dan pasar, juga masalah kebijakan proteksi untuk perusahaan software lokal.
• Mengarahkan SDM software engineer untuk memiliki keunggulan defacto (kreatifitas) dan keunggulan dejure (degree) sekaligus, dalam level sesuai dengan kemampuan yang bisa diraih.
• Membina para spesialis software engineer kita untuk menjadi seorang versatilist (seseorang yang sangat ahli dalam sebuah bidang; fokus, akan tetapi dengan mudah untuk belajar dan mengembangkan fokus ke hal lain pada saat yang sama jika diperluakan.), karena Gartner Group memperkirakan dalam laporan khususnya bahwa dalam tahun 2010, pasar IT dunia akan dikuasai oleh para versatilist, yang menggerus 40% lapangan kerja spesialis
• Yang terakhir, manfaatkan Internet sebagai alat softmarketing, personal branding dan knowledge sharing. Dengan populasi lebih dari 1 miliar pada tahun 2008 ini, mau tidak mau, suka tidak suka, kita akan masuk, bersentuhan dengan Internet dan secara tidak sadar Internet membentuk kultur dan behavior baru dalam kehidupan sehari hari. Sekali lagi tidak ada satu media massa pun yang akan bisa menandingi penetrasi media bernama Internet ini
Definisi Sistem
Berbasis Pengetahuan
Sistem Berbasis
Pengetahuan diturunkan dari istilah knowledge based expert system. Sistem
ini merupakan sistem yang menggunakan pengetahuan manusia yang telah disimpan
dalam komputer untuk menyelesaikan permasalahan yang memerlukan kepakaran
seorang ahli (Buliali, dkk., 2007)
Sistem Berbasis
Pengetahuan atau Sistem Pakar merupakan
salah satu cabang dari AI dimana dalam dunia komersial disebut dengan sistem
yang dapat secara efektif dan efisien melaksanakan tugas yang tidak terlalu
memerlukan pakar. Sistem Berbasis Pengetahuan dikenal juga dengan sistem
penasihat, sistem pengetahuan, sistem bantuan kerja cerdas atau sistem
operasional (Turban, dkk., 2005).
Sistem Berbasis
Pengetahuan atau Sistem Pakar adalah program pemberi
advis/nasehat yang terkomputerisasi yang ditujukan untuk meniru proses reasoning (pertimbangan)
dan pengetahuan dari pakar dalam menyelesaikan permasalahan masalah yang lebih
spesifik (Irfan Subakti, 2006).
Sistem Pakar
adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar
komputer dapat menyelesaikan seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli (Sri
Kusumadewi, 2003).
Sistem Pakar
dibuat pada wilayah pengetahuan tertentu untuk sesuatu kepakaran tertentu yang
mendekati kemampuan manusia disalah satu bidang. Sistem Pakar mencoba mencari
solusi yang memuaskan sebagaimana yang dilakukan seorang pakar. Selain itu
Sistem Pakar juga dapat memberikan penjelasan terhadap langkah yang diambil dan
memberikan alasan atas saran atau kesimpulan yang ditemukannya. Bidang ini
digunakan lebih banyak daripada penggunaan bidang-bidang Kecerdasan Buatan lainnya.
Sistem Pakar menarik minat yang besar dalam suatu organisasi disebabkan
kemampuannya dalam meningkatkan produktifitas dan dalam meningkatkan gugus
kerja di berbagai bidang tertentu dimana pakar manusia akan mengalami kesulitan
dalam mendapatkan dan mempertahankan kemampuan itu.
Sejarah Sistem
Berbasis Pengetahuan
Sistem Pakar
petama kali dikembangkan oleh komunitas AI (Artificial Intellegence) pada
pertengahan tahun 1956. Sistem Pakar yang muncul pertama kali
adalah General-purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh
Newel dan Simon (Sri Kusumadewi, 2003). GPS dan program-program serupa ini
mengalami kegagalan dikarenakan cakupannya yang terlalu luas sehingga terkadang
justru meninggalkan pengetahuan-pengetahuan penting yang seharusnya disediakan.
Pertengahan
tahun 1960-an, terjadi pergantian dari program serba bisa (general-purpose) ke
program yang spesialis (special-purpose) dengan
dikembangkannya DENDRAL oleh E.Feigenbauh dari Universitas Stanford
dan kemudian diikuti oleh MYCIN.
Awal tahun
1980-an, teknologi Sistem Pakar yang mula-mula dibatasi oleh suasana akademis
mulai muncul sebagai aplikasi komersial, khususnya XCON, XSEL (dikembangkan
dari R-1 pada Digital Equipment Corp.) dan CATS-1 (dikembangkan oleh General
Electric). Sistem Pakar dari tahun ketahun selalu mengalami perkembangan.
Ada beberapa
contoh Sistem Pakar yang pernah dibuat:
MYCIN
Memberikan diagnosa dan solusi pengobatan penyakit.
Memberikan diagnosa dan solusi pengobatan penyakit.
MACSYMA
Menangani masalah matematika.
Menangani masalah matematika.
DENDRAL
Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tidak dikenal.
Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tidak dikenal.
XCON&XSEL
Membantu konfigurasi sistem komputer besar.
Membantu konfigurasi sistem komputer besar.
SOPHIE
Melakukan analisis sirkuit elektronik.
Melakukan analisis sirkuit elektronik.
Prospector
Membantu mencari dan menemukan deposit dalam geologi.
Membantu mencari dan menemukan deposit dalam geologi.
FOLIO
Membantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi.
Membantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi.
DELTA
Pemeliharaan lokomotif disel.
Pemeliharaan lokomotif disel.
Life cycle System Berbasis Pengetahuan
Life Cycle
Dalam life cycle pada gambar diatas
terdapat beberapa step atau komponen, yaitu :
·
Identify
·
Analyse
·
Design
·
Implement
·
Test
·
Evaluate
Complex life cycle
Tahapan-tahapan
yang ada pada SDLC secara global adalah sebagai berikut :
Inisiasi
(Initiation)
Tahap ini
biasanya ditandai dengan pembuatan proposal proyek perangkat lunak.
Pengembangan
Konsep Sistem (System Concept Development)
Mendefinisikan
lingkup konsep termasuk dokumen lingkup sistem, analisis manfaat biaya,
manajemen rencana, dan pembelajaran kemudahan sistem.
Perencanaan
(Planning)
Mengembangkan
rencana manajemen proyek dan dokumen perencanaan lainnya. Menyediakan dasar
untuk mendapatkan sumber perencanaan lainnya. Menyediakan dasar untuk
mendapatkan sumber daya (resources) yang dibutuhkan untuk memperoleh solusi.
Analisis
Kebutuhan (Requirements Analysis)
Menganalisis
kebutuhan pemakai sistem perangkat lunak (user) dan mengembangkan kebutuhan user.
Membuat dokumen kebutuhan fungsional.
Desain (Design)
Mentransformasikan
kebutuhan detail menjadi kebutuhan yang sudah lengkap, dokumen desain sistem
fokus pada bagaimana dapat memenuhi fungsi-fungsi yang dibutuhkan.
Pengembangan
(Development)
Mengonversi
desain ke sistem informasi yang lengkap termasuk bagaimana memperoleh dan
melakukan instalasi lingkungan sistem yang dibutuhkan, membuat basis data atau
file pengujian, pengodean, pengompilasian, memperbaiki dan membersihkan
program, peninjauan pengujian.
Integrasi dan
Pengujian (Integration and Test)
Mendemontrasikan
sistem perangkat lunak bahwa telah memenuhi kebutuhan yang dispesifikasikan
pada dokumen kebutuhan fungsional. Dengan diarahkan oleh staf penjamin kualitas
(quality assurance) dan user. Menghasilkan laporan analisis pengujian.
Implementasi
(Implementation)
termasuk pada
persiapan implementasi, implementasi perangkat lunak pada lingkungan produksi
(lingkungan pada user) dan menjalankan resolusi dari permasalahan yang
teridentifikasi dari fase integrasi dan pengujian
Operasi dan
Pemeliharaan (Operations and Maintenance)
Mendeskripsikan
pekerjaan untuk mengoperasikan dan memelihara sistem informasi pada lingkungan
produksi (lingkungan pada user), termasuk implementasi akhir dan masuk pada
proses peninjauan.
Disposisi
(Disposition)
Mendekripsikan
aktifitas akhir dari pengembangan sistem dan membangun data yang sebenarnya
sesuai dengan aktifitas user.
Ada beberapa model SDLC yang dapat digunakan. Semuanya memiliki kelemahan dan kelebihan pada setiap model SDLC. Hal terpenting adalah mengenali tipe pelanggan (customer) dan memilih menggunakan model SDLC yang sesuai dengan karakter pelanggan customer) dan sesuai dengan karakter pengembang.
BAB III
PENUTUP
Kesimpulan :
Mengingat
begitu kompleksnya permasalahan yang dihadapi di dalam pengelolaan sumber daya
alam, khususnya di negara kita. Maka tidak ada pilihan lain kita harus segera
menguasai dan mengembangkan teknologi yang mampu memberikan solusi nyata.
Teknologi berbasis pengetahuan (knowledge-based expert system) dengan berbagai
kehandalannya merupakan suatu terobosan baru yang mampu memberi nilai tambah di
dalam pengelolaan sumber daya alam secara lebih baik.
Dampak dari
kemajuan teknologi komputer yang mampu menggantikan tugas manusia di era
intelijensi ini tidak akan mengurangi lapangan pekerjaan, bahkan sebaliknya
akan membuka lapangan kerja baru yang lebih efisien. Bermimpi tentang kehebatan
teknologi expert system sudah waktunya dihentikan, sekarang mimpi itu harus
segera diwujudkan dengan melakukan kajian-kajian di dalam pengembangan
teknologi ini sebagai suatu paradigma baru di dalam pengelolaan sumberdaya alam
di Indonesia. Semoga!
Saran :
Untuk membuat sistem berbasis pengetahuan atau yang lebih
kita sering menyebutnya “expert sytem” bukanlah hal yang mudah untuk
membuatnya, mengingat sangat kompleks nya masalah yang kita hadapi dalam
penanganan masalah sebelum membuat sistem tersebut memerlukan seorang ahli pada
bidang tersebut, dimana sebelum merancang kita memerlukan rincian dari
permasalahan yang dihadapi dalam pembuatanya. Oleh karena itu kita perlu
membuat perencanaan sistem yang akan kita buat, sehingga setelah kita membuat
sistem tersebut ketika menghadapi kendala, kendala tersebut sudah mendapatkan
solusi, atau kita dapatkan problem solving yang lebih simpel.
Daftar Pustaka
1. Jogiyanto
HM, Ph.D. "Sistem , Teknologi Informasi", Penerbit ANDI Yogyakarta,
2003.
2. Marvin
Minsky,"Steps towards AI", MIT Press, 1961.
3. B.G.
Buchaman and E.H. Shortliffe. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments
of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley, 1984.
4. Leung
Y.,"Intelligent Spatial Decision Support Systems", Berlin-Springer-Verlag,
1997.
5.Muhamad
Sadly, Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (P-TISDA), Badan
Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT)
0 komentar:
Posting Komentar