VS  

   

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) AI

Artificial Intelligence atau yang lebih sering disingkat dengan AI merupakan kecerdasan buatan/bikinan atau sebuah kecerdasan yang ditanamkan dalam sistem yang dapat dikelola dalam konteks ilmiah atau Artificial Intelligence (inteligensi artifisial). AI bisa juga diartikan sebagai kecerdasan yang berwujud ilmiah. Sistem yang dibenamkan AI biasanya adalah sistem yang berkaitan dengan komputer atau robot.

AI pertama kali dicetuskan oleh John McCarthy, seorang ilmuwan komputer Amerika, pada tahun 1956 di The Dartmouth Conference di mana ilmu disiplin itu lahir. AI dapat melakukan tugas-tugas seperti mengidentifikasi pola dalam data lebih efisien daripada manusia, memungkinkan peluang untuk mendapatkan wawasan lebih banyak dari data itu.

AI sendiri dibuat dan dibenamkan dalam mesin komputer supaya ia bisa mengerjakan pekerjaan layaknya manusia. Hal ini tentu saja akan mempermudah dan mempersingkat suatu pekerjaan agar lebih praktis dan efisien dalam menghemat waktu pengerjaan. Namun begitu, bukan berarti AI adalah robot yang selalu bekerja membantu manusia. Tetapi AI juga termasuk dalam pelbagai bidang seperti sistem expert, logika fuzzy, video games (permainan), robotika dan syaraf tiruan.

Sebenarnya, jika kecerdasan AI dibandingkan dengan kecerdasan manusia, memang nampaknya ada sejumlah hal yang agak susah dilakukan oleh manusia. Meski demikian, tetap saja hal ini dianggap tak terlalu jadi masalah, alasannya sendiri ialah karena AI berkaitan dengan ilmu pengetahuan.

Ada beberapa hal yang agak susah dilakukan oleh manusia tetapi gampang oleh AI. Misalnya adalah mudahnya AI dalam mengubah rupa persamaan, membereskan persamaan integral, membuat games, mencetak dokumen, memutar video dan sebagainya. Sementara itu, ada juga beberapa hal yang mudah dilakukan manusia tetapi agak sulit direalisasikan dalam dunia informatika. Hal ini misalnya adalah, begitu mudahnya manusia mengenali wajah seseorang, bermain olahraga sepak bola dan sebagainya.

Meski Artificial Intelligence mempunyai konotasi fiksi ilmiah kuat yang membentuk cabang yang terbilang pokok didalam ilmu komputer, termasuk yang bersangkut paut dengan perilaku, pembelajaran serta adaptasi cerdas sebuah mesin. Penelitian dalam AI sangat berkaitan dengan proses pembikinan mesin guna mengotomatisasikan pekerjaan yang memerlukan kecerdasan. Misalnya adalah

1. Pengendalian

2. Perencanaan

3. Penjadwalan

4. Kemampuan dalam menjawab diagnosis atau pertanyaan

5. Pengenalan wajah, suara dan tulisan

Penerapan Sistem AI (Artificial Intelligence)

Hingga saat ini, sistem AI sudah merajalela. Dia bisa dtemukan dimana-mana tergantung apakah tempat tersebut terdapat peralatan teknologi canggih yang mampu melakukan pekerjaan cerdas seperti lima poin diatas. Adapun AI bisa ditemui dibidang.

1. Ekonomi

2. Obat-obatan

3. Teknik dan Militer

4. Aplikasi/Game/software/program

Jenis-Jenis Artificial Intelligence

Secara garis besar, artificial intellegence terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu artificial intellegence Konvensional dan Kecerdasan Komputasional.

Artificial intellegence konvensional 

Kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai artificial intellegence simbolis, artificial intellegence logis, artificial intellegence murni dan artificial intellegence cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).

Metoda-metodanya meliputi:

• Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.
• Pertimbangan berdasar kasus
• Jaringan Bayesian
• Artificial intellegence berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem artificial intellgence secara manual

Kecerdasan komputasional 

Melibatkan pengembangan atau pembelajaran interaktif (misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis). Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan artificial intellegence non-simbolis, artificial intelligence yang tak teratur dan perhitungan lunak.

Metoda-metoda pokoknya meliputi:

• Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat.
• Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
• Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti.

Pengelompokan kecerdasan buatan dalam masa perkembangannya :

• Sistem Pakar (Expert System), komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.
• Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing), user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, dan sebagainya.
• Pengenalan Ucapan (Speech Recognition), manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara.
• Robotika & Sistem Sensor.
• Computer Vision, menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.
• Intelligent Computer-Aided Instruction, komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih & mengajar.
• Game Playing.
• Soft Computing

Setidaknya ada 9 jenis kecerdasan buatan yang sering kita temui, yaitu :

1. Jaringan Syaraf Buatan (Artificial Neural Networks)

Merupakan sekelompok jaringan saraf (neuron) buatan yang menggunakan model matematis atau komputasi untuk pemrosesan informasi berdasarkan pendekatan terhubung pada komputasi. Pada kebanyakan kasus, JST merupakan sistem adaptif yang merubah strukturnya berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.
Contoh :

Beberapa aplikasi jaringan syaraf tiruan adalah sebagai berikut :

·         Pengenalan Pola (pattern Recognition)

Jaringan syaraf tiruan dapat dipakai untuk mengenali pola (misal huruf, angka, suara atau tanda tangan) yang sudah sedikit berubah. Hal ini mirip dengan otak manusia yang masih mampu mengenali orang yang sudah beberapa waktu tidak di jumpainya (mungkin wajah/bentuk tubuhnya sudah sedikit berubah).

·         Signal Processing

Jaringan syaraf tiruan (model ADALINE) dapat dipakai unuk menekan noise dalam saluran telepon.

·         Peramalan

Jaringan syaraf tiruan juga dapat dipakai untuk meramalkan apa yang sudah terjadi di masa yang akan datang berdasarkan pola kejadian yang ada di masa lampau. Ini dapat dilakukan mengingat kemampuan jaringan syaraf tiruan untuk mengingat dan membuat generalisasi dari apa yang sudah ada sebelumnya.

Disamping area-area terebut, jaringan syaraf tiruan juga di laporkan dapat menyelesaikan masalah dalam bidang kontrol, kedokteran, dan lain-lain.

Meskipun banyak aplikasi menjanjikan yang dapat di lakukan oleh jaringan syaraf tiruan juga memiliki beberapa keterbatasan umum, namun jaringan syaraf tiruan juga memiliki beberapa keterbatasan umum. Pertama adalah ketidak akuratan hasil yang di peroleh. Jaringan syaraf tiruan bekerja berdasarkan pola yang terbentuk pada inputnya.

2. Logika Fuzzy (Fuzzy Logics)

Adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Contoh:

• Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak persediaan barang pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari. 
• Pelayan restoran memberikan informasi seberapa baik pelayanannya terhadap tamu, kemudian tamu akan memberikan tip yang sesuai kepada pelayannya; 
• Penumpang taksi berkata pada sopir taksi seberapa cepat laju kendaraan yang diinginkan, sopir taksi akan mengatur pijakan gas taksinya.

3. Algoritma Genetik (Genetic Algorithms),

Algoritma Genetik biasanya digunakan dibidang kedokteran, misal untuk menganalisis DNA. Algoritma Genetik khususnya diterapkan sebagai simulasi komputer dimana sebuah populasi representasi abstrak (disebut kromosom) dari solusi-solusi calon (disebut individual) pada sebuah masalah optimisasi akan berkembang menjadi solusi-solusi yang lebih baik. Secara tradisional, solusi-solusi dilambangkan dalam biner sebagai string '0' dan '1', walaupun dimungkinkan juga penggunaan penyandian (encoding) yang berbeda. Evolusi dimulai dari sebuah populasi individual acak yang lengkap dan terjadi dalam generasi-generasi. Dalam tiap generasi, kemampuan keseluruhan populasi dievaluasi, kemudian multiple individuals dipilih dari populasi sekarang (current) tersebut secara stochastic(berdasarkan kemampuan mereka), lalu dimodifikasi (melalui mutasi atau rekombinasi) menjadi bentuk populasi baru yang menjadi populasi sekarang (current) pada iterasi berikutnya dari algoritma.

Contoh :

Aplikasi Algoritma Genetika

Berikut adalah contoh aplikasi algoritma genetika yang digunakan untuk menyelesaikan masalah kombinasi. Misalkan ada persamaan a+2b+3c+4d = 30, kita mencari nilai a, b, c, dan d yang memenuhi persamaan diatas. Kita mencoba menggunakan algoritma genetika untuk menyelesaikan permasalahan diatas.

Penjelasan mengenai langkah-langkah penyelesaian permasalahan diatas menggunakan algoritma genetika adalah sebagai berikut:

·         1. Pembentukan chromosome

Karena yang dicari adalah nilai a, b, c, d maka variabel a, b, c, d dijadikan sebagai gen-gen pembentuk chromosome. Batasan nilai variabel a adalah bilangan integer 0 sampai 30. Sedangkan batasan nilai variabel b, c, dan d adalah bilangan integer 0 sampai 10.

·         2. Inisialisasi

Proses inisialisasi dilakukan dengan cara memberikan nilai awal gen-gen dengan nilai acak sesuai batasan yang telah ditentukan.

Misalkan kita tentukan jumlah populasi adalah 6, maka:

Chromosome[1] = [a;b;c;d] = [12;05;03;08]

Chromosome[2] = [a;b;c;d] = [02;01;08;03]

Chromosome[3] = [a;b;c;d] = [10;04;03;04]

Chromosome[4] = [a;b;c;d] = [20;01;10;06]

Chromosome[5] = [a;b;c;d] = [01;04;03;09]

Chromosome[6] = [a;b;c;d] = [20;05;07;01]

4. Robotika (Robotics),

AI ini banyak digunakan di pabrik. Biasanya dibuat untuk melakukan kegiatan otomatisasi, misal dalam PLC (Programmable Logic Contro)

5. Permainan Komputer (Games),

AI jenis ini yang paling disukai oleh anak-anak, misal untuk memainkan game Age of Mythology atau Counter Strike.

6. Weak AI dan Strong AI

Weak ai adalah  mesin bertindak seakan-akan mempunyai kecerdasan (contoh smartphone-call by voice, seacrh by voice, find & replace)

    strong ai adalah mesin berpikir dan bertindak seperti manusia (robot pabrik, pengenalan pola kunci ruangan dg mata, suara, dll)

8. Sistem Pakar (Expert System)

Komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.

Contoh :

• MYCIN : Diagnosa penyakit
• DENDRAL : Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tak dikenal
• XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar
• SOPHIE : Analisis sirkit elektronik
• Prospector: Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit
• FOLIO : Menbantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi
• DELTA Pemeliharaan lokomotif listrik disel

9. Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)

User dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, dan sebagainya.

Implementasi Kecerdasan Buatan atau Atificial Intelligence (AI)

• Kecerdasan Buatan dalam bidang kedokteran. Taruhan terbesar adalah meningkatkan hasil maksimal pasien dan mengurangi biaya perawatan. Perusahaan menerapkan pembelajaran mesin untuk membuat diagnosis yang lebih baik dan lebih cepat daripada manusia. Salah satu teknologi kesehatan paling terkenal adalah IBM Watson. Ia mengerti bahasa alami dan mampu menjawab pertanyaan yang diajukan. Sistem ini menambang data pasien dan sumber data lain yang tersedia untuk membentuk hipotesis, yang kemudian disajikan dengan skema penilaian kepercayaan. Aplikasi AI lainnya termasuk chatbots, program komputer yang digunakan online untuk menjawab pertanyaan dan membantu pelanggan, untuk membantu menjadwalkan janji tindak lanjut atau membantu pasien melalui proses penagihan, dan asisten kesehatan virtual yang memberikan umpan balik medis dasar.
• Kecerdasan Buatan dalam bidang Bisnis. Otomatisasi proses robot sedang diterapkan untuk tugas yang berulang yang biasanya dilakukan oleh manusia. Algoritma pembelajaran mesin diintegrasikan ke dalam analytics dan platform CRM untuk mengungkap informasi tentang cara melayani pelanggan dengan lebih baik. Chatbots telah dimasukkan ke situs web untuk menyediakan layanan langsung kepada pelanggan. Untuk contoh lainnya juga dikembangkan di Internet of Things yang menjadikan Smart City, dll.
• Kecerdasan Buatan dalam bidang pendidikan. AI dapat mengotomatiskan penilaian, memberi pendidik lebih banyak waktu. AI dapat menilai siswa dan beradaptasi dengan kebutuhan mereka, membantu mereka bekerja dengan kecepatan mereka sendiri. Tutorial AI dapat memberikan dukungan tambahan kepada siswa, memastikan mereka tetap di jalur. AI dapat mengubah di mana dan bagaimana siswa belajar, bahkan mungkin menggantikan beberapa tugas
• Kecerdasan Buatan dalam bidang Keuangan. AI diterapkan untuk aplikasi keuangan pribadi, seperti Money Manager Expense & Budgeting atau aplikasi e-billing pajak adalah aplikasi keuangan baru membantu Anda untuk mengkalkulasikan dan memberikan saran keuangan. Aplikasi seperti ini dapat mengumpulkan data pribadi dan memberikan nasihat keuangan.
• Kecerdasan Buatan dalam bidang dalam hukum. Proses penemuan, memilah-milah dokumen, dalam hukum sering menjadi luar biasa bagi manusia. Mengotomasi proses ini adalah penggunaan waktu yang lebih baik dan proses yang lebih efisien. Startup juga membangun asisten komputer tanya-jawab yang dapat menyaring pertanyaan yang diprogram untuk menjawab pertanyaan dengan memeriksa taksonomi dan ontologi yang terkait dengan database.
• Kecerdasan Buatan dalam bidang manufaktur. Ini adalah area yang telah berada di garis depan menggabungkan robot ke dalam alur kerja . Robot industri digunakan untuk melakukan tugas tunggal dan dipisahkan dari pekerja manusia, tetapi sebagai teknologi maju yang berubah.

Kontroversi Atas Kecerdasan Buatan

Dibalik pemanfaatannya tetap saja kecerdasan buatan mendapat sorotan tajam dari para ilmuwan dan publik.

Salah satu tema umum adalah gagasan bahwa mesin akan menjadi sangat berkembang sehingga manusia tidak akan mampu mengimbangi, dan mereka akan lepas landas sendiri, mendesain ulang diri mereka sendiri dengan laju yang eksponensial.

Lainnya adalah bahwa mesin dapat meretas privasi orang dan bahkan menjadi senjata.

Argumen lain memperdebatkan etika kecerdasan buatan, dan apakah sistem cerdas seperti robot harus diperlakukan dengan hak yang sama seperti manusia.

Internet of Things (IoT)

Internet of Things (IoT), sebuah istilah yang belakangan ini mulai ramai ditemui namun masih banyak yang belum mengerti arti dari istilah ini. Sebetulnya hingga saat ini belum ada definisi standar mengenai Internet of Things, namun secara singkat Internet of Things bisa dibilang adalah di mana benda-benda di sekitar kita dapat berkomunikasi antara satu sama lain melalui sebuah jaringan seperti internet.

Ide awal Internet of Things pertama kali dimunculkan oleh Kevin Ashton pada tahun 1999 di salah satu presentasinya. Kini banyak perusahaan besar mulai mendalami Internet of Things sebut saja Intel, Microsoft, Oracle, dan banyak lainnya.

Banyak yang memprediksi bahwa Internet of Things adalah “the next big thing” di dunia teknologi informasi, hal ini karena Internet of Things menawarkan banyak potensi yang bisa digali. Contoh sederhana implementasi dari Internet of Things misalnya adalah kulkas yang dapat memberitahukan kepada pemiliknya via SMS atau email tentang makanan dan minuman apa saja yang sudah habis dan harus distok lagi.Bagi pengembang, kini banyak perusahaan yang menyediakan berbagai macam program untuk membantu pengembang dalam mengembangkan produk berbasis Internet of Things. Salah satu yang menyediakan program ini adalah Intel dengan IoT Developer Program mereka.

Jika kita melihat dari bahasa Inggrisnya pengertian dari Internet of Things adalah internet dari peralatan-peralatan. Dibahasakan lebih mudah adalah bagaimana koneksi internet dari peralatan-peralatan yang biasa digunakan.

Dalam industri, peralatan-peralatan dapat dirancang untuk memberikan informasi mengenai kondisinya. Misalnya ada peralatan yang membutuhkan bahan bakar, dan peralatan tersebut memancarkan informasi status bahakn bakarnya secara periodik ke suatu peralatan lain melalui jaringan internet. Dengan adanya sistem ini, maka kita dengan mudah memantau peralatan-peralatan yang digunakan dalam kantor kita. Memudahkan pemantauan akan mengindarkan kita dari situasi suatu mesin tidak berfungsi karena terlambat melakukan pemeliharaan.

Pada hakekatnya, benda Internet atau Internet of Things mengacu pada benda yang dapat di identifikasikan secara unik sebagai representasi virtual dalam struktur berbasis Internet. Istilah Internet of Things awalnya disarankan oleh Kevin Ashton pada tahun 1999 dan mulai popular melalui Auto-ID Center di MIT berikut publikasi analisa pasar yang terkait.

Salah satu wujud dari Intenet of Things yang ajap kali disebutkan, adalah sistem RFID (radio-frequency identification) yang menjadi komponen dipersyaratkan. Andaikan semua benda, mahluk maupun insan dalam kehidupan sehari-hari dapat diidentifikasi secara elektronik, maka mereka bisa dikelola dan diinventarisasi oleh komputer.

RFID (radio-frequency identification),\ sebagai tagging dapat juga digunakan teknologi seperti near field communication, barcode, kode QR dan watermarking digital. Dengan demikian misalnya, bisnis mungkin tidak lagi kehabisan stok atau menghasilkan produk-produk limbah, dimana pihak yang terlibat akan tahu lebih dini produk mana saja yang dibutuhkan dan dikonsumsi. Disisi lain, kemungkinan atas penyalahgunaan terhadap informasi yang terhimpun juga tidak boleh diremehkan.

Berdasarkan penelitian ABI Research, pada tahun 2020 diperkirakan akan terdapat lebih dari 30 miliar perangkat yang terhubung secara nirkabel melalui Internet of Things.

Cara Kerja Internet of Things yaitu dengan memanfaatkan sebuah argumentasi pemrograman yang dimana tiap-tiap perintah argumennya itu menghasilkan sebuah interaksi antara sesama mesin yang terhubung secara otomatis tanpa campur tangan manusia dan dalam jarak berapa pun.Internetlah yang menjadi penghubung di antara kedua interaksi mesin tersebut, sementara manusia hanya bertugas sebagai pengatur dan pengawas bekerjanya alat tersebut secara langsung.

Tantangan terbesar dalam mengkonfigurasi Internet of Things ialah menyusun jaringan komunikasinya sendiri, yang dimana jaringan tersebut sangatlah kompleks, dan memerlukan sistem keamanan yang ketat. Selain itu biaya yang mahal sering menjadi penyebab kegagalan yang berujung pada gagalnya produksi.

Karakteristik dari Internet of Things (IoT) :

• kecerdasan : IoT di masa depan menjadi jaringan yang terbuka dan semua perintah dilakukan secara auto- terorganisir atau cerdas, dan dapat di operasikan dengan mudah.
• arsitektur : dengan sistem yang kompleks dan pengamanan yang sangat ketat, di harapkan dapat berjalan dengan baik dan dapat di gunakan dalam jangka waktu lama.
• faktor ukuran, waktu, dan ruang : di haruskan memperhatikan ketiga aspek yaitu ukuran, ruang, dan waktu. karena di butuhkan waktu yang lama dalam menyusun sebuah jaringan yang kompleks dan tidak dapat di lakukan oleh sembarang orang.

Kelebihan Internet of Things (IoT) : segala apapun yang kita lakukan akan menjadi lebih mudah, cepat, dan efisien. kita dapat mengetahui dan mendeteksi penggunanya dimana saja. sebagai contoh seperti barcode , dengan barcode kita dapat mengetahui mana produk yang lebih di gemari oleh orang banyak serta dapat mengetahui apa saja barang yang harus lebih banyak di produksi atau di kurangin jumlah produksinya, dengan barcode kita tidak perlu susah payah menghitung secara manual.

Kekurangan Internet of Things (IoT) : di balik kelebihan yang sangat banyak IoT juga memiliki kelemahan karena terlalu mudahnya di gunakan sehingga memungkinkan banyak akan bermunculan peretas atau hacker , yang dapat menyalahgunakan penggunaan IoT, oleh sebab itu keamanan dan privasi dari IoT itu sendiri harus lebihdi tingkatkan.

Metode Internet Of Things (IOT)

Metode yang digunakan oleh Internet of Things adalah nirkabel atau pengendalian secara otomatis tanpa mengenal jarak. Pengimplementasian Internet of Things sendiri biasanya selalu mengikuti keinginan si developer dalam mengembangkan sebuah aplikasi yang ia ciptakan, apabila aplikasinya itu diciptakan guna membantu monitoring sebuah ruangan maka pengimplementasian Internet of Things itu sendiri harus mengikuti alur diagram pemrograman mengenai sensor dalam sebuah rumah, berapa jauh jarak agar ruangan dapat dikontrol, dan kecepatan jaringan internet yang digunakan. Perkembangan teknologi jaringan dan Internet seperti hadirnya IPv6, 4G, dan Wimax, dapat membantu pengimplementasian Internet of Things menjadi lebih optimal, dan memungkinkan jarak yang dapat di lewati menjadi semakin jauh, sehingga semakin memudahkan kita dalam mengontrol sesuatu.

2.4 Perangkat Internet Of Things Dengan Komunikasi

Saat ini, di belahan dunia manapun banyak ditemukan peralatan yang sudah terhubung dengan internet. Satu peralatan yang digunakan bisa menghubungkan ke perangkat lainnya hanya dengan menggunakan koneksi internet. Ada beberapa peralatan atau aplikasi yang bisa digunakan untuk menghubungkan dari satu perangkat ke perangkat lainnya. Berikut beberapa contoh perangkat:

2.4.1 Smartphone

Saat ini banyak smartphone yang bisa menghubungkan kita dengan dunia luar serta perangkat lain. Sebagai contoh smartphone yang kita gunakan bisa mengendalikan televisi, AC dan lain sebagainya. Televisi dan AC bisa kita matikan dengan menggunakan smartphone yang kita punya. Dengan begitu kita tidak perlu repot-repot untuk mematikan atau menyalakannya secara manual. Smartphone juga bisa digunakan untuk belanja online jika terdapat aplikasi dalam smartphone tersebut dan terhubung dengan koneksi internet. Jadi kita tidak harus membuang waktu untuk pergi ke toko untuk membeli sesuatu yang kita butuhkan.

2.4.2 Ipad

Sama seperti smartphone, ipad juga bisa mengendalikan beberapa peralatan. Sebagai contoh kita bisa mendownload lagu atau videp dengan menggunakan ipad yang tentu saja sudah terkoneksi internet. Kemudian kita juga bisa melakukan transaksi online seperti online shop dan sebagainya. Kita juga dapat bermain game, tidak hanya offline, online pun bisa asalkan terhubung dengan koneksi internet. Ipad juga bisa terkoneksi dengan smartphone agar kita bisa mentransfer data dengan mudah.

2.4.3 Laptop

Contoh ini masih sama denga smartphone dan ipad. Laptop bisa mengendalikan perangkat lain secara cepat. Contohnya kita bisa mengendalikan laptop atau komputer lain dari laptop yang kita punya. Kita juga bisa mengendalikan CCTV yang dipasang pada rumah atau ruangan saat kita sedang melakukan pekerjaan diluar.

2.5 Manfaat Internet Of Things

Banyak manfaat yang didapatkan dari Internet of Things. Pekerjaan yang kita lakukan menjadi lebih cepat, mudah dan efisien. Sebagai contoh barcode yang tertera pada sebuah produk. Dengan barcode tersebut, bisa dilihat produk mana yang oaling banyak terjual dan produk mana yang kurang diminati. Selain itu dengan barcode kita juga bisa memprediksi produk yang stoknya harus ditambah atau dikurangi.

Dengan barcode kita tak perlu susah – susah menghitung produk secara manual. Contoh lain saat kita pergi ke Singapore. Jika kita ingin berpergian menggunakan transportasi umum seperti MRT atau bis, kita cukup menggunakan EZ-link card. EZ-link card biasanya dipakai oleh para wisatawan yang mengunjungi Singapore sebagai pengganti uang untuk membayar jasa transportasi yang telah digunakan. Sedangkan warga Negara Singapore sendiri menggunakan KTP ataupun kartu pelajar sebagai atat membayarnya. Jika kita menggunakan uang tunai, kita masih harus mengantri untuk membayar, belum lagi jika kita membayar dengan nilai nominal uang besar, kita harus menunggu untuk mendapatkan uang kembali.

2.6 Implementasi Internet Of Things

            Pengimplementasian Internet of Things terwujud dalam produk Speedy Monitoring. Produk ini diluncurkan oleh PT Telkom guna menangkap, merekam, dan memonitor suatu ruangan atau area tertentu dengan menggunakan IP Camera yang terhubung ke jaringan Speedy. Kelebihan produk ini adalah kita dapat mengakses hasil monitoring kamera dan memanajemen sistem ini melalui web browser. Baik melalui desktop maupun mobile phone. Keistimewaan dari produk Speedy Monitoring adalah tersedianya media penyimpanan yang ditangani secara terpusat sehingga kita hanya perlu menyediakan kamera dan tak perlu repot lagi dengan urusan penyediaan tempat penyimpanan data dan penyediaan server.

Dapat mengawasi dan mengontrol suatu tempat dan keadaaan saat kapanpun dan dimanapun adalah idaman. Tentunya dengan IoT mempermudah kita mengawasi dan mengontrol apapun tanpa terbatas jarak dan waktu (online monitoring), termasuk memonitor keadaan rumah (home monitoring). Jika Home Monitoring dapat dilakukan dengan mudah, setiap waktu, dan dari media akses apapun tentunya kita akan merasa aman dan nyaman meninggalkan rumah apalagi dalam jangka waktu yang lama. Maka dari itu dengan Internet of Things kita dapat mengendalikan segala sesuatu melalui sebuah perangkat dan mempermudah dalam melakukan segala aktivitas.

2.7 Dampak Internet Of Things

Dampak besar Internet of Things akan terasa pada besarnya data yang dihasilkan pada perangkat tersebut. Bayangkan betapa besarnya informasi personal yang disimpan dan di analisa oleh milyaran perangkat. Itulah yang disebut dengan big data yang menimbulkan masalah keamanan.

Implementasi keamanan untuk Internet of Things terbilang mahal karena harus melalui tiga lapis: fisik, jaringan dan data. Fisik artinya sebuah perangkat yang memiliki keamanan seperti kunci, seandainya dicuri atau hilang, adapun keamanan jaringan dapat dilakukan melalui Virtual Private Network (VPN) atau bentuk enkripsi lainnya.

Kemanan paling rentan adalah keamanan dari data itu sendiri. Ketika tersimpan secara local di dalam perangkat data (data at rest) dan ketika data tersebut dikirim ke perangkat lain (data on the move) harus tetap di enkripsi supaya terhindar dari peretas atau hacker.

Internet of Things sangat bersinggungan dengan cloud computing. Tentu saja dapat menyimpan semua data itu di home storage di rumah. Disinilah keunggulan dari cloud computing, karena itu para analis menilai bahwa Internet of Things adalah perpaduan yang sempurna.

 Sources : 

1. https://penynab.blogspot.com/2017/11/contoh-makalah-internet-of-things.html

2. https://purmaiyasadeopy.blogspot.com/2017/01/internet-of-things_3.html

3. http://amalliafr.blog.st3telkom.ac.id/2015/12/16/makalah-internet-of-things-2/

4. https://ndick9.blogspot.com/2017/04/pengertian-artificial-intelligence-dan.html

5. https://www.teknoiot.com/kecerdasan-buatan/