Manajemen pengetahuan adalah serangkaian proses untuk membuat, menyimpan, mentransfer, dan menerapkan pengetahuan dalam organisasi. Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan adalah upaya diseluruh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan data digital dan pengetahuan.
Pengetahuan adalah konsep, pengalaman, dan pendekatan yang memberikan kerangka dasar untuk menciptakan, mengevaluasi dan menggunakan informasi. Untuk mengubah informasi menjadi pengetahuan, perusahaan harus memanfaatkan lebih banyak lagi sumber daya untuk menemukan pola, aturan, dan konteks dimana pengetahuan tersebut berguna.
Manajemen pengetahuan adalah sekumpulan proses ynag dikembangkan dalam organisasi untuk menciptakan, mengumpulkan, menyimpan, memelihara, dan menyebarkan pengetahuan yang dimiliki perusahaan.
Sistem manajemen pengetahuan adalah system yang mendukung penciptaan, pengambilan, penyimpanan, dan penyebaran keahlian dan pengetahuan yang dimiliki perusahaan.
A. Bidang Manajemen Pengetahuan
Sistem manajemen pengetahuan telah menjadi salah satu bidang yang paling cepat berkembang dalam investasi peranti lunak perusahaan dan pemerintahan. Untuk mengubah data menjadi informasi, perusahaan harus memanfaatkan sumber daya yang ada utnuk menyusun data ke dalam kategori-kategori yang mudah digunakan. Untuk mengubah informasi menjadi pengetahuan, perusahaan harus memanfaatkan lebih banyak lagi sumber daya untuk menemukan pola, aturan, dan konteks di mana pengetahuan tersebut berguna. Kebijaksanaan adalah pemikiran perorangan atau kelompok dalam menerapkan pengetahuan untuk memecahkan suatu masalah. Pengetahuan dapat tersimpan dalam e-mail, voice mail, gambar dan dokumen tak berstruktur atau terstruktur.
Melalui sekumpulan data kegiatan terencana dengan pengukuran yang teliti, percobaan, dan masukan dari pelanggan maupun lingkungan sekitar, organisasi mendapatkan pengalaman. Manajemen pengetahuan adalah seperangkat proses bisnis yang dikembangkan dalam organisasi untuk menciptakan, menyimpan, memindahkan dan menerapkan pengetahuan.
Organisasi memperoleh pengetahuan melalui beberapa cara, tergantung pada jenis pengetahuan yang dicarinya. Mencoba membangun pusat data yang berisi dokumen, laporan, presentasi, dan praktik-praktik terbaik. Sistem ini kemudian dikembangkan untuk menyertakan dokumen yang tidak terstruktur, seperti e-mail.
Sistem manajemen pengetahuan perusahaan adalah sistem serba guna yang digunakan oleh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan pengetahuan dan muatan digital.
Sistem kerja pengetahuan adalah sistem yang dikembangkan khusus untuk para teknisi, ilmuan dan para pekerja di bidang pengetahuan lainnya yang bertugas memperoses dan menciptakan pengetahuan baru bagi perusahaan mereka.
§ Dimensi Pengetahuan yang Penting
Pengetahuan merupakan sifat individual sekaligus sifat kolektif dari suatu perusahaan.
Pengetahuan adalah kejadian yang kognitif, bukan fisiologis, yang terjadi dalam pikiran manusia. Pengetahuan juga tersimpan dalam perpustakaan dan catatan, diterangkan dalam kuliah, dan disimpan oleh perusahaan dalam bentuk proses bisnis dan pengetahuan karyawannya.
1. Pembelajaran organisasi dan Manajemen Pengetahuan
Organisasi menciptakan dan mengumpulkan pengetahuan menggunakan beberapa mekanisme pembelajaran organisasional. Melalui sekumpulan data, kegiatan terencana dengan pengukuran yang teliti,percobaan, dan masukan dari pelanggan maupun lingkungan sekitar, organisasi mendapatkan pengalaman. Organisasi yang mempelajari hal-hal di atas akan mengubah prilakunya dengan membuat proses bisnis baru dan mengubah pola manajemen pengambilan keputusannya. Proses pengetahuan ini disebut pembelajaran organisasi.
§ Rantai Nilai Manajemen Pengetahuan
Manajemen pengetahuan adalah seperangkat proses bisnis yang dikembangkan dalam organisasi untuk menciptakan, menyimpan, memudahkan, dan menerapkan pengetahuan. Manajemen pengetahuan meningkatkan kemampuan perusahaan dalam mempelajari lingkungan sekitar dan menerapkan pengetahuan tersebut dalam proses bisnisnya.
2. Pemerolehan Manajemen
Organisasi memperoleh pengetahuan melalui beberapa cara, tergantung pada jenis pengetahuan yang dicarinya. Sistem manajemen pengetahuan yang pertama mencoba membangun pusat data yang berisi dokumen laporan, presentasi dan praktik-praktik terbaik. Sistem ini kemudian dikembangkan untuk menyertakan dokumen yang tidak terstruktur, seperti e-mail. Dalam kasus ini, organisasi memperoleh pengetahuan dengan mengembangkan jaringan online agar para karyawan dapat “menghubungi para pakar” di perusahaan tersebut yang memiliki pengetahuan.
3. Penyimpanan Pengetahuan
Setelah berbagai dokumen, pola, dan aturan pakar terkumpul, data tersebut harus disimpan sehingga dapat diambil kembali dan digunakan oleh para karyawan. Penyimpanan pengetahuan umumnya melibatkan proses pembuatan basis data. Sistem manajemen dokumen mengubah data ke dalam bentuk digital, menyusun indeks, dan menandai dokumen-dokumen yang diperlukan berdasarkan kerangka kerja yang koheren dengan bentuk akhirnya suatu basis data yang dapat menyimpan pengetahuan yang diperoleh dengan cara menerapkan pengetahuan tersebut ke dalam proses dan budaya organisaisi.
4. Penyebaran Pengetahuan
Portal, e-mail, pesan instan, dan teknologi mesin pencari telah ditambahkan ke dalam serangkaian teknologi kolaborasi dan sistem perkantoran yang digunakan untuk berbagi agenda, dokumen, data, dan grafik. Teknologi komputer tampaknya telah membanjiri dunia informasi dan pengetahuan. Bagaimana seorang karyawan atau manajer dapat menemukan sesuatu yang benar-benar penting dan berguna bagi mereka dari lautan informasi dan pengalama yang begitu luas? Di sinilah program pelatihan, jaringan informal, dan pengalaman manajemen yang dibagikan dapat membantu para manajer agar tetap dapat memfokuskan perhatian mereka dalam informasi dan pengetahaun yang penting.
5. Penerapan Pengetahuan
Pengetahuan yang tidak dapat dibagikan dan tidak dapat diterapkan dalam kejadian nyata oleh para manajer atau perusahaan tidak akan memberikan nilai tambahan bagi bisnsi, apa pun jenis sistem manajemen pengetahuannya. Agar investasi yang ditanamkan tidak terbuang sia-sia. Pengetahuan organisasi harus menjadi sistem yang dapat mendukung keputusan.
6. Membangun Modal Organisasi dan Modal Manajemen: Kolaborasi, Komunitas Praktik, dan Lingkungan Perkantoran
Komunitas Praktik adalah jaringan umum informal yang terdiri atas para profesional dan karyawan baik di dalam maupun di luar perusahaan dengan minat dan kegiatan yang sama. Tentunya minat dan kegiatan tersebut harus berkaitan dengan pekerjaan. Kegiatan komunitas ini termasuk pendidikan perorangan atau kelompok, konferensi, newsletter online, dan setiap harinya saling berbagi pengalaman dan teknik untuk menyelesaikan masalah dalam pekerjaan tertentu. Banyakorganisasi, seperti IBM, US Federal Highway Administration, dan Bank Dunia mendorong penciptaan ribuan komunitasonline yang serupa.
§ Jenis Sistem Manajemen Pengetahuan
Sistem manajemen pengetahuan perusahaan adalah sistem serba guna yang umum digunakn oleh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan pengetahuan dan muatan digital. Sistem ini menyediakan basis data berikut perangkatnya untuk menyusun dan menyimpan dokumen terstruktur dan tidak terstruktur beserta objek pengetahuan lainnya, direktori dan perangkat untuk mencari karyawan yang berpengalaman. Ada tiga jenis dari Sistem Manajemen Penegtahuan, yaitu:
1. Sistem Manajemen Pengetahuaan Perusahaan
Sistem manajemen pengetahuan perusahaan adalah sistem serba guna yang digunakanoleh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan dan menerapkanpengetahuaan dan muatan digital. Sistem ini menyediakan basis data berikut perangkatnya.
2. Sistem Kerja Pengetahuan
Adalah sistem yang dikembangkan khusus untuk para teknisi, ilmuwan dan parapekerja di bidang pengetahuaan lain yang bertugas memperoleh dan menciptakanpengetahuaan baru bagi perusahaan mereka.
3. Teknik ini memiliki tujuan yang berbeda, mulai dari fikus pada menemukanpengetahuan baru
(data mining dan neural network), pengolahan pengetahuandalam bentuk aturan bagi program komputer (expert system dan fuzzy logic),sampai bagaimana mendapatkan solusi optimal untuk suatu masalah(geneticalgorithtm).
Terdapat tiga kategori umum dalam sistem manajemen pengetahuan, dan masing-masing dapat dipecah menjadi jenis-jenis sistem manajemen pengetahuan yang lebih khusus.
B. Sistem Manajemen Pengetahaun Keseluruhan Perusahaan
Para manajer dan perusahaan harus menghadapi berbagai bentuk pengetahuan. Dalam sistem manajemen penegetahuan perusahaan terdapat tiga kategori utama yang digunakn dalam mengelola berbagai pengetahuantersebut.Kadangkala manajer memerlukan informasi berbentuk dokumen yang tidak benar-benar terstruktur, seperti e-mail, voice mail,rekaman percakapan di chat room, video, gambar digital, brosur atau buletin. Sistem jaringan pengetahuan memiliki fungsi sebagai penghubung antara pasokan dan permintaan pengetahuan. Sistem jaringan pengetahuan memberikan direktori online mengenai para pakar bidang-bidang tertentu di perusahaan menggunakan teknologi komunikasi untuk memudahkan karyawan dalam mencari pakar yang tepat.
Sistem pengetahuan terstruktur melakukan fungsi implementasi penandaan dokumen, antarmuka dengan basis data perusahaan di mana dokumen disimpan, dan membuat portal perusahaan yang dapat digunakan oleh karyawan yang memerlukan pengetahuan perusahaan. Informasi yang semiterstruktur adalah seluruh informasi digital dalam suatu perusahaan yang tidak terdapat dalam dokumen atau laporan formal.
Taksonomi adalah skema untuk mengklasifikasikan informasi dan pengetahuan sedemikian rupa hingga informasi dan pengetahuan tersebut mudah diakses. Sebuah perusahaan bisnis dapat mengakses informasi lebih mudah jika perusahaan tersebut merancang taksonominya sendiri untuk mengklasifikasikan informasi menjadi kategori-kategori. Sistem jaringan pengetahuan menyediakan suatu direktori online mengenai keberadaan pakar dalam bidang pengetahuan tertentu dan menggunakan teknologi komunikasi untuk memudahkan karyawan menemukan pakar yang tepat.
Vendor sistem manajemen pengetahuan komersial besar telah mengintegrasikan isi dan kemampuan manajemen dokumennya dengan portal dan teknologi kolaborasi yang canggih. Portal pengetahuan perusahaan dapat memberikan akses pada informasi sumber daya eksternal, seperti umpanan berita dan riset, chat/pesan instan, diskusi kelompok, dan konferensi video.
Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan menggunakan sejumlah teknologi untuk menyimpan dokumen terstruktur dan tidak terstruktur mencari keahlian karyawan, mencari informasi, menyebarkan pengetahuan, dan menggunakan data dari aplikasi perusahaan dan sistem perusahaan yang penting lainnya.
Sistem Manajemen Pengetahuan telah menjadi salah satu bidangyang paling cepat berkembang dalam investasi piranti lunakperusahaan dan pemerintahan. Seperti gambar dibawah ini :
1. Sistem Pengetahuan Terstruktur
Yaitu untuk mengatur pengetahuan terstruktur dalam bentuk teksterstruktur dan laporan atau presentasi (dokumen formal) di memory komputer agar dapat diakses oleh seluruh perusahaan. Salah satu sistem pengetahuan terstruktur terbesar di dunia adalah kworld milik KPMG, yaitu prusahaan internasional di bidang akuntansi dan perpajakan dengan 97.000 karyawan profesional dan memiliki 1.100 kantor di 144 negara.
2. Sistem Pengetahuaan Semiterstruktur.
Yaitu seluruh informasi digital dalam suatu perusahaan yang tidak terdapatdalam dokumen atau laporan formal. Diperkirakan hampir 80% isi bisnis suatuorganisasi bersifat semiterstruktur, informasi dalam arsip, pesan memo, e-mail,brosur atau media lainnya(video, image) dibuat dalam format berbeda-bedadan disimpan di banyak tempat.
Pusat Penyimpanan Pengetahuan Adalah kumpulan pengetahuaan internal dan eksternal yang berada dalam satulokasi untuk efisiensi pengelolaan dan penggunaannya. Pusat PenyimpananPengetahuanmemberikan akses melalui portal perusahaan dan teknologi mesinpencari (search engine).
3. Sistem Jaringan Pengetahuan
Sistem ini menyediakan suatu direktori on-linemengenai keberadaan pakar dalam bidang pengetahuaan danmenggunakan teknologi komunikasi untuk memudahkan karyawanmenemukan pakar yang tepat. BeberapaKnowledge Network Systemlebih jauh lagi menyusun solusi yang dikembangkan oleh pakar-pakar secara sistematis kemudian menyimpan solusi tersebut. dalam basis data pengetahuan sebagai praktik terbaik atau pertanyaan yang sering dilontarkan.
Contoh dari sistem jaringan pengetahuan ini digunakan pada AskMe Inc, menawarkan sebuah sistem jaringan pengetahuaan perusahaan yang banyakdigunakan. Penggunanya antara lain Procter dan Gamble serta Intec Engineering Partnership, yaitu perusahaan manajemen proyek dengan jumlah karyawan lebih dari 500 orang di seluruh dunia yang menggunakan industri minyak dan gas.
4. Teknologi Pendukung; Portal, Perangkat Kolaborasi, dan Sistem Manajemen Pembelajaraan
Portal pengetahuan perusahaan dapat memberikan akses pada informasi sumber daya eksternal, seperti umpanan berita dan riset, chat/ pesan instan, diskusi kelompok, dan konferensi video.
CEO Intel, Paul Ottetini, menggunakan blog untuk menyampaikan pemikirannya kepada para karyawan dan untuk meminta pendapat mereka. Tim internal di Erns & Young menggunakan blog untuk berkolaborasi dan berbagi pengetahuan mengenai klien dan proyek, sementara perusahaan farmasi Prancis Ispen menggunakn blog untuk mengelola reputasi dan untuk mengumpulkan kecerdasan kompetitif.
Sistem manajemen pembelajaran adalah aplikasi perangkat lunak yang menyediakan alat bantu untuk manajemen, pengiriman, pelacakan, dan penilaian berbagai jenis pembelajaran dan pelatihan karyawan. Sebuah LMS yang kuat harus bisa melakukan hal berikut:
§ memusatkan dan mengotomatisasi administrasi
§ menggunakan layanan ‘’self-service’’ dan ‘’self-guided’’
§ mengumpulkan dan menyampaikan konten pembelajaran dengan cepat
§ mengkonsolidasikan inisiatif pelatihan pada platform berbasis ‘’web scalable’’
§ mendukung portabilitas dan standar
§ personalisasi isi dan memungkinkan penggunaan kembali pengetahuan.
C. Sistem Kerja Pengetahuan
§ Pekerja Pengetahuan dan Kerja Pengetahuan
Pekerja Pengetahuan adalah orang-orang yang merancang produk atau jasa dan menciptakan pengetahuan untuk organisasi.Pekerja Pengetahuaan melakukan tiga peran kunci yang sangat pentingbagi organisasi dan untuk manajer yang bekerja dalam organisasi, yaitu
1. Menjaga aliran pengetahuaan dalam perusahaan seiring denganperkembangan perusahaan dalam teknologi sain, pemikiran sosial dan seni.
2. Bertugas melayani sebagai konsultan internal mengenai pengetahuankhusus mereka, berbagai perusahaan yang terjadi dan kesempatanyang muncul.
3. Bertindak sebagai agen perubahan, mengevaluasi, merintis danmendukung proyek-proyek perubahan.
§ Persyaratan Sistem Kerja Pengetahuan
Pekerja pengetahuan memerlukan sistem kerja pengetahuan yang sangat spesifik dengan grafis, alat bantu analisis, dan kemampuan komunitas dan manajemen dokumen yang canggih.
Sistem ini memerlukan kekuatan komputasi mendasar untuk menangani grafik-grafik yang rumit atau perhitungan yang kompleks yang dibutuhkan oleh pekerja pengetahuan, seperti penelitian ilmiah, perancang produk, dan analisis keuangan. Karena pekerja pengetahuan sangat fokus pada pengetahuan di dunia eksternal, sistem ini juga harus memberikan kemudahan dan kecepatan mengakses basis data eksternal.
Sistem kerja pengetahuan membutuhkan link yang kuat kepada basis pengetahuan eksternal selain juga perangkat keras dan peranti lunak khusus.
§ Contoh Sistem Kerja Pengetahuan
§ Desain Berbantu Komputer (CAD)
Membuat proses penciptaan dan revisi rancangan menjadi otomatis, dengan menggunakan komputer dan peranti lunak grafis yang rumit. Untuk melakukan modifikasi rancangan dengan metode rancangan yang lebih tradisional, dibutuhkan cetakan dan purwarupa dari setiap modifikasi agar dapat diuji secara fisik. Langkah-langkah ini harus diulangi beberapa kali, sehingga menghabiskan banyak waktu dan biaya. Dengan menggunakaworkstation perancangan, para perancanagan hanya perlu membuat purwarupa fisik saat proses perancangan hampir selesai, karena rancangannya dapat dengan mudah diuji dan diubah-ubah oleh komputer.
Computer Aided Design adalah suatu program komputer untuk menggambar suatu produk atau bagian dari suatu produk. Produk yang ingin digambarkan bisa diwakili oleh garis-garis maupun simbol-simbol yang memiliki makna tertentu. CAD bisa berupa gambar 2 dimensi dan gambar 3 dimensi.
Berawal dari menggantikan fungsi meja gambar kini perangkat lunak CAD telah berevolusi dan terintegrasi dengan perangkat lunak CAE (Computer Aided Engineering) dan CAM (Computer Aided Manufacturing. Integrasi itu dimungkinkan karena perangkat lunak CAD saat ini kebanyakan merupakan aplikasi gambar 3 dimensi atau biasa disebut solid modelling. Solid model memungkinkan kita untuk memvisualisasikan komponen dan rakitan yang kita buat secara realistik. Selain itu model mempunyai properti seperti massa, volume, pusat gravitasi , luas permukaan dll.
§ Sistem Realitas Virtual
Sistem yang memiliki kemampuan visualisasi, penerjemahan, dan simulasi yang lebih yang jauh melebihi sistem desai berbantu komputer. Sistem ini menggunkan peranti lunak grafis interaktif untuk menciptakan simulasi buatan komputer yang sangat mirip dengan kenyataan hingga para pengguna hampir mempercayai bahwa mereka berada dalam dunia nyata. Dalam kebanyakan sistem realitas virtual, pengguna mengenakan pakaian, perlengkapan kepala, dan peralatan khusus lainnya, bergantung pada aplikasinya. Pakaian tersebut memiliki sensor yang mencatat gerakan pengguna dan segera mengirimkan informasi ke komputer, Sebagai contohnya, untuk berjalan dalam realitas virtual sebuah rumah, Anda memerlukan pakaian yang dapat memantau gerakan kaki, tanagn, dankepala Anda.
§ Virtual Reality Modeling Language (VRML)
VRML adalah seperangkat spesifikasi untuk model interaktif tiga dimensi dalam World Wide Web yang dapat menangani berbagai jenis media, termasuk animasi, gambar dan audio, untuk menempatkan pengguna dalam lingkungan dunia nyata yang disimulasikan. VRML tidak memerlukan platform tertentu, bekerja pada komputer desktop dan membutuhkan bandwidth yang kecil.
§ Workstation Investasi
Sistem ini khusus untuk mendayagunakan pengetahuan dan waktu dari para pialang, pedagang, dan manajer portofolio. Perusahaan seperti Merrill Lynch dan USB financial Service telah memasang workstation investasi yang menggabungkan cakupan data yang luas, baik dari sumber internal maupun dari sumber eksternal, termasuk data kontak manajemen, data real-time,riwayat pasar, dan laporan penelitian.
D. Teknik cerdas
Kecerdasan buatan dan teknologi basis data memberikan sejumlah teknik cerdas yang dapat digunakan oleh berbagai organisasi untuk “menangkap” pengetahuan peroranagan dan pengetahuan kolektif, serta mengembangkan penegtahuan tersebut. Sistem-sistem ahli, penalaran berbasis kasus, dan logika fuzzy digunakan untuk menangkap pengetahuan yang tersembunyi. Jaringan saraf tiruan dan penggalian data digunakan untuk penemuan pengetahuan, algometrik genetik, sistem AI hibra, dan agen inteligen.
§ Menangkap Pengetahuan: Sistem Ahli
Sistem ahli adalah teknik cerdas untuk menangkap pengetahuan yang tersembunyi dalam keahlian manusia yang sangat spesifik dan terbatas cakupannya. Sistem ini menangkap pengetahuan dari pekerja pakar dalam bentuk serangkaian aturan dalam sistem peranti lunak yang dapat digunakan oleh orang lain dalam organisasi tersebut. Serangkaian aturan dalam sistem ahli ditambahkan ke dalam memori atau pembelajaran perusahaan.
§ Bagaimana Sistem Ahli Bekerja
Sistem ahli membuat model pengetahuan manusia menjadi serangkaian aturan yang secara kolektif disebut basis pengetahuan. Sistem ahli memiliki jumlah aturan mulai dari 200 sampai beberapa ribu, bergantung pada kompleksitas permasalahnnya. Aturan-aturan tersebut jauh lebih mengakar dan saling terhubung satu sama lain dibandingkan program peranti lunak yang biasanya.
§ Contoh Sistem Ahli yang Sukses
Sistem ahli memberikan banyak keuntungan bagi perusahaan, termasuk diantaranya pengambilan keputusan yang lebih baik, pengurangan kesalahan, penguranagan biaya, pengurangan waktu pelatihan, dan tingkat kualitas serta layanan yang lebih baik. Berikut adalah beberapa contohnya:
Countrywide Funding Corporation di Pasadena, California, menggunakan sistem ahli untuk meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat mengenai pemberian pinjaman. Perusahaan pemberi pinjaman ini mempekerjakan sekitar 400 penanggung pinjaman di 150 kantor yang tersebar di AS. Perusahaan tersebut mengembangkan sistem ahli berbasis PC di tahun 1992 untuk membuat keputusan kelayakan pemberi pinjaman tahap awal. Perusahaan ini mengalami pertumbuhan yang amat pesat, terus berkembang dan ingin agar sistemnya dapat menjamin konsistensi dalam menghasilkan keputusan mengenai pemberi pinjaman denagn kualitas yang baik.
§ Kecerdasan Organisasional: Penalaran Berbasis kasus
Pengetahuan organisasi ini dapat ditangkap dan disimpan dengan mengguanakan penalaran berbasis kasus. Dalam penalaran berbasis kasus, deskripsi dari pengalaman masa lalu seorang spesialis yang direpresentasikan sebagai contoh kasus disimpan dalam basis data untuk digunakan kembali di suatu waktu pada saat seorang pengguna berhadapan dengan kasus barudengan parameter yang serupa. Sistem ini mencari dalam basis data kasus yang memiliki karakteristik masalah yang serupa dengan kasus baru, menemukan kasus yang paling tepat, dan menerapakn solusi kasus lama pada kasus baru. Solusi yang sukses diberi tanda untuk digunakan kembali pada kasus baru, dan keduanya disimpan bersama dengan kasus-kasus lainnya dalam basis pengetahaun.
Dalam sistem ini terdapat beberapa teknik kecerdasan, diantaranya yaitu:
§ Sistem Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah teknologi berbasis aturan yang dapat merepresentasikan ketidakpersisian seperti yang telah disebutkan , dengan menciptakan aturan yang menggunakan nilai subjektif atau nilai yang mendekati. Logika fuzzy dapat menjelaskan fenomena atau proses tertentu secara linguistik, kemudian mempresentasiakannya dalam sejumlah kecil aturan yang fleksibel. Organisasi dapat menggunakan logika fuzzy untuk menciptakan sistem peranti lunak yang menangkap pengetahuan tersirat yang mengandung ambiguitas linguistik. Jaringan saraf tiruan digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dan sulit dipahami, di mana sejumlah besar data mengenai masalah tersebut telah dikumpulkan. Jaringan saraf tiruan mencari pola dan hubungan dalam data yang sangat besar yang terlalu rumit dan sulit untuk dianalisis manusia.
§ Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dan sulit dipahami, dimana sejumlah besar data mengenai masalah tersebut telah dikumpulkan. Jaringan saraf tiruan mencari pola dan hubungan dalam data yang sngat besar yang terlalu rumit dan sulit untuk dianalisis manusia. Jaringan saraf tiruan menemukan pengetahuan ini dengan menggunakan perangkat keras dan peranti lunak yang menyerupai pola-pola pemprosesan dalam otak manusia. Jaringan saraf tiruan ‘ mempelajari’ pola-pola dari jumlah data yang banyak dengan menyaring data, mencari hubungan, membangun model, dan mengoreksi kesalahan model itu sendiri berkali-kali.
Cara kerja saraf tiruan :
Jaringan saraf tiruan menggunakan aturan yang “dipelajari” dari pola-pola data untuk membangun lapisan logika tersembunyi. Lapisan tersembunyi ini kemudian memproses masukan-masukan dan mengklasifikasikannya berdasarkan pengalaman dari model tersebut. Pada contoh ini, jaringan saraf tiruan telah dilatih untuk membedakan pembelian kartu kredit yang sah dengan yang tidak sah.
Ada banyak aspek yang membingungkan dari jaringan saraf tiruan. Tidak seperti system ahli, yang biasanya memberikan penjelasan bagi solusi yang diberikan, jaringan saraf tirua tidak selalu dapat menjelaskan mengapa jaringan tersebut memilih keputusan tertentu. Terlebih lagi, mereka tidak selalu dapat menjamin solusi yang benar-benar pasti, solusiyang diberikan mungkin berbeda untuk sebuah masukkan yang sama. Jaringan saraf tiruan juga tidak dapat menjamin solusi yang terbaik. Jaringan saraf tiruan sangat sensitive dan tidak dapat bekerja dengan baik apabila data untuk latihannya terlalu sedikit atau bahkan terlalu banyak. Dalam kebanyakan aplikasi dewasa ini, jaringan saraf tiruan paling sesuai unuk membantu pengambilan keputusan oleh manusia, bukan sebagai pengganti manusia dalam mengambil keputusan.
§ Algoritme Genetik
Algoritme genetik berguna untuk mendapatkan solusi optimal untuk masalah spesifik dengan memeriksa sejumlah besar kemungkinan solusi untuk masalah tersebut. Teknik pemecahan masalah dengan algoritme ini secara konsep berbasis pada metode bagaimana organisme hidup beradaptasi dengan lingkungannya.
Algoritma genetic bekerja dengan mempresentasikan informasi sebagai deretan 0 dan 1. Kemungkinan solusi dapat direpresentasikan denganderetan 0 dan 1 yang panjang. Algoritma genetic memberika kode untuk mencari semua kombinasi digit yang mungkin untuk mengidentifikasikan deretan yang tetap yang merepresentasikan struktur terbaik untuk masalah tertentu. Jadi, algoritma genetrik mendukung evolusi berbagai solusi untuk masalah tertentu, mengendalikan penciptaan, variasi, adaptasi dan pemilihan kemungkinan solusi menggunakan proses-proses genetik. Solusi-solusi tersebut mengalami perubahan dan penggabungan. Solusi yang buruk dibuang, sedangkan proses yang lebih baik bertahan untuk terus lanjut menghasilkan solusi yang semakin baik lagi.
§ Sistem AI Hibrida
Sistem kecerdasan hibrida adalah sistem yang dapat mengintegrasikan Algoritme genetik, logika fuzzy, jaringan saraf tiruan, dan sistem ahli menjadi aplikasi tunggal untuk mengambil manfaat dari fitur-fitur terbaik teknologi tersebut. Sistem seperti ini disebut system kecerdasan buatan hibrida (hybrid al system) . Aplikasi hibrida dalam bisnis sedang berkembang. Di Jepang, Hitachi, Mitsubishi, Ricoh, Sanyo dan perusahaan lainnya mulaimemasukkan system al hybrid dalam produk produk seperti peralatan rumah tangga, mesin pabrik, dan perlengkapan kantor. Matsushita telah mengembangkan sebuah mesin cuci “neurofuzzi” yang menggabungkan logika fuzzi dengan jaringan saraf tiruan. Nikoo securytas telah mengembangkan system neurofuzzi untuk meramalkan peringkat obligasi.
§ Agen inteligen
Agen inteligen adalah program peranti lunak yang bekerja di latar belakang tanpa investasi manusia secara langsung untuk menjalankan tugas-tugas yang spesifik, berulang, dan dapat diprediksi. Tugastugas tersebut dilakukan bagi pengguna perorangan, proses bisnis, atau aplikasi peranti lunak. Agen inteligen menggunakan basis pengetahuan bawaan yang terbatas atau basis pengetahuan yang dipelajari untuk menyelesaikan tugas atau untuk membuat keputusan atas nama pengguna, seperti menghapus e-mail yang tidak berguna, menjadwalkan janji, atau menjelajahi melalui jaringan untuk menemukan biaya perjalanan termurah ke California.
Agen inteligen membantu P&G memperpendek siklus pengisian produk, seperti misalnya satu kotak produk bermerk Tide
Kesimpulan
Manajemen pengetahuan adalah serangkaian proses untuk membuat, menyimpan, mentransfer, dan menerapkan pengetahuan dalam organisasi. Perusahaan memerlukan program manajemen pengetauan karena pengetahuan telah menjadi asset produktif dan strategis yang sentral dalam perekonomian informasi di zaman ini, dan merupakan sumber keunggulan kompetitif yang potensial. Manajemen pengetahuan mengedepankan pembelajaran organisasi dengan meningkatkan kemampuan organisasiuntuk belajar dari lingkungannya dan untuk memasukkan pengetahuan dalam proses bisnis. Sistem manajemen pengetahuan yang efektif memerlukan modal organisasional dan manajemen untuk meningkatkan budaya dan program pengetahuan untuk manajemen pengetahuan, termasuk dilantiknya seorang direktur pengetahuan. Ada tiga jenis utama system manajemen pengetahuan: system manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan, system kerja pengetahuan, dan teknik cerdas.
Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan adalah upaya diseluruh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan data digital dan pengetahuan. Sistem pengetahuan terstruktur menyediakan basis data dan berbagai perangkat untuk mengorganisasikan dan menyimpan pengetahuan semiterstruktur, seperti e-mail atau multimedia. Sistem jaringan pengetahuan menyediakan direktori dan perangkat untuk mencari karyawan perusahaan berkeahlian tertentu yang merupakan sumber daya penting dari pengetahuan tersirat. Sering kali system semacam ini menyertakan perangkat kolaborasi kelompok (termasuk wiki dan social bookmarking), portal untuk menyederhanakan akses informasi, perangkat pencarian, dan perangkat klasifikasi informasi berdasarkan sebuah taksonomi yang sesuai dengan organisasinya. Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan dapat memberikan nilai yang cukup besar jika system ini dirancang dengan baik dan memungkinkan karyawan untuk menemukan, berbagi, dan memanfaatkan pengetahuan secara lebih efisien.
Sistem kerja pengetahuan mendukung penciptaan system pengetahuan baru dan integrasinya perusahaan. Sistem ini memerlukan akses yang mudah ke basis pengetahuan eksternal: perangkat keras computer yang canggih yang dapat mendukung peranti lunak dengan banyak grafik, analisis, manajemen dokumen, dan kemampuan komunikasi, dan antar muka yang ramah pengguna. Kemampuan ini dapat meningkatkan produktifitas para pekerja pengetahuan yang dibayar mahal. Sistem kerja pengetahuan sering kali berjalan di workstation yang disesuaikan dengan fungsinya. Sistem perancangan yang dibantu computer dan system realitas virtual, yang menciptakan simulasi interakti yang bertingkah laku seperti dunia nyata, memerlukan kapabilitas grafik dan permodelan yang kuat. Sistem kerja pengetahuan untuk para professional keuangan menyediakan akses ke basis data eksternal dan kemampuan untuk menganalisis sejumlah besar data keuangan dengan sangat cepat.
Kecerdasan buatan tidak memiliki fleksibilitas, keluasan, dan keumuman dari kecerdasan manusia, tapi dapat digunakan untuk menangkap, mengodekan, dan memperluas pengetahuan perusahaan. Perusahaan dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk membantunya menangkap dan menyimpan pengetahuan tersirat untuk menemukan pengetahuan untuk menghasilkan solusi bagi masalah tertentu yang terlalu besar dan kompleks untuk dianalisis oleh manusia, dan untuk membantu perusahaan mencari dan menyaring informasi.
Sistem ahli menangkap pengetahuan tersirat dari kecerdasan manusia dan menyatakannya dalam pengetahuan dengan bentuk aturan-aturan. Strategi mencari dalam basis pengetahuan disebut mesin inferensi, dan dapat menggunakan penalaran maju atau penalaran mundur. Sistem ahli sangat berguna untuk basis data dengan kasus yang dapat secara kontinu diperluas dan diperbaiki. Saat pengguna menemui kasus baru, system tersebut akan mencari kasus yang mirip, menemukan contoh kasus yang memiliki kecocokan tertinggi, dan menerapkan solusi kasus lama pada kasus baru. Kasus baru kemudian disimpan bersama dengan solusi yang sukses dalam basis data kasus.
Logika juzzy adalah peranti lunak dan perangkat keras yang berusaha untuk meniru proses berpikir otak manusia. Jaringan saraf tiruan tergolong hebat dalam kemampuan belajarnya dan mengenali pola-pola yang tidak dapat digambarkan dengan mudah oleh manusia. Jaringan saraf tiruan digunakan dalam sains, pengobatan, dan bisnis terutama untuk mencari pola-pola dalam jumlah data yang sangat besar.
Algoritme genetic mengembangkan solusi untuk masalah tertentu menggunakan proses genetic seperti kesosokan, persilangan, dan mutasi. Algoritme genetic mulai digunakan untuk masalah-masalah yang melibatkan optimalisasi, perancangan produk dan pemantauan system industry dimana terdapat banyak alternative atau variable yang harus dievaluasi untuk menghasilkan solusi yang optimal.
Agen inteligen adalah program peranti lunak dengan basis pengetahuan bawaan atau dipelajari yang melaksanakan tugas tertentu, berulang, dan dapat diprediksi bagi pengguna perorangan, proses bisnis, atau aplikasi peranti lunak. Agen inteligen dapat deprogram untuk menelusuri data dalam jumlah besar untuk menemukan informasi yang berguna dan, dalam beberaoa kasus, menindaklanjuti informasi tersebut atas nama pengguna.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar