KECERDASAN BUATAN

KONSEP KECERDASAN BUATAN

Pada awal abad 17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.
Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan “Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas ” pada 1943 yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.
Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah “kecerdasan buatan ” pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan “Turing test” sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.
Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.



KECERDASAN BUATAN DALAM ROBOTIKA

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dalam robotik adalah suatu algorithma (yang dipandang) cerdas yang diprogramkan ke dalam kontroler robot. Pengertian cerdas di sini sangat relatif, karena tergantung dari sisi mana sesorang memandang.
Para filsuf diketahui telah mulai ribuan tahun yang lalu mencoba untuk memahami dua pertanyaan mendasar: bagaimanakah pikiran manusia itu bekerja, dan, dapatkah yang bukan-manusia itu berpikir? (Negnevitsky, 2004). Hingga sekarang, tak satupun mampu menjawab dengan tepat dua pertanyaan ini. Pernyataan cerdas yang pada dasarnya digunakan untuk mengukur kemampuan berpikir manusia selalu menjadi perbincangan menarik karena yang melakukan penilaian cerdas atau tidak adalah juga manusia. Sementara itu, manusia tetap bercita-cita untuk menularkan �kecerdasan manusia� kepada mesin.
Dalam literatur, orang pertama yang dianggap sebagai pionir dalam mengembangkan mesin cerdas (intelligence machine) adalah Alan Turing, sorang matematikawan asal Inggris yang memulai karir saintifiknya di awal tahun 1930-an. Di tahun 1937 ia menulis paper tentang konsep mesin universal (universal machine). Kemudian, selama perang dunia ke-2 ia dikenal sebagai pemain kunci dalam penciptaan Enigma, sebuah mesin encoding milik militer Jerman. Setelah perang, Turing membuat �automatic computing engine�. Ia dikenal juga sebagai pencipta pertama program komputer untuk bermain catur, yang kemudian program ini dikembangkan dan dimainkan di komputer milik Manchester University. Karya-karyanya ini, yang kemudian dikenal sebagai Turing Machine, dewasa ini masih dapat ditemukan aplikasi-aplikasinya. Beberapa tulisannya yang berkaitan dengan prediksi perkembangan komputer di masa datang akhirnya juga ada yang terbukti. Misalnya tentang ramalannya bahwa di tahun 2000-an komputer akan mampu melakukan percakapan dengan manusia. Meski tidak ditemukan dalam paper-papernya tentang istilah �resmi�: artificial intelligence, namun para peneliti di bidang ini sepakat untuk menobatkan Turing sebagai orang pertama yang mengembangkan kecerdasan buatan.
Secara saintifik, istilah kecerdasan buatan � untuk selanjutnya disebut sebagai AI (artificial intelligence) � pertama kali diperkenalkan oleh Warren McCulloch, seorang filsuf dan ahli perobatan dari Columbia University, dan Walter Pitts, seorang matematikawan muda pada tahun 1943, (Negnevitsky, 2004). Mereka mengajukan suatu teori tentang jaringan saraf tiruan (artificial neural network, ANN) � untuk selanjutnya disebut sebagai ANN � bahwa setiap neuron dapat dipostulasikan dalam dua keadaan biner, yaitu ON dan OFF. Mereka mencoba menstimulasi model neuron ini secara teori dan eksperimen di laboratorium. Dari percobaan, telah didemonstrasikan bahwa model jaringan saraf yang mereka ajukan mempunyai kemiripan dengan mesin Turing, dan setiap fungsi perhitungan dapat dapat diselesaikan melalui jaringan neuron yang mereka modelkan.
Kendati mereka meraih sukses dalam pembuktian aplikasinya, pada akhirnya melalui eksperimen lanjut diketahui bahwa model ON-OFF pada ANN yang mereka ajukan adalah kurang tepat. Kenyataannya, neuron memiliki karakteristik yang sangat nonlinear yang tidak hanya memiliki keadaan ON-OFF saja dalam aktifitasnya. Walau demikian, McCulloch akhirnya dikenal sebagai orang kedua setelah Turing yang gigih mendalami bidang kecerdasan buatan dan rekayasa mesin cerdas. Perkembangan ANN sempat mengalami masa redup pada tahun 1970-an. Baru kemudian pada pertengahan 1980-an ide ini kembali banyak dikaji oleh para peneliti.
Sementara itu, metoda lain dalam AI yang sama terkenalnya dengan ANN adalah Fuzzy Logic (FL) � untuk selanjutnya ditulis sebagai FL. Kalau ANN didisain berdasarkan kajian cara otak biologis manusia bekerja (dari dalam), maka FL justru merupakan representasi dari cara berfikir manusia yang nampak dari sisi luar. Jika ANN dibuat berdasarkan model biologis teoritis, maka FL dibuat berdasarkan model pragmatis praktis. FL adalah representasi logika berpikir manusia yang tertuang dalam bentuk kata-kata.
Kajian saintifik pertama tentang logika berfikir manusia ini dipublikasikan oleh Lukazewicz, seorang filsuf, sekitar tahun 1930-an. Ia mengajukan beberapa representasi matematik tentang �kekaburan� (fuzziness) logika ketika manusia mengungkapkan atau menyatakan penilaian terhadap tinggi, tua dan panas (tall, old, & hot). Jika logika klasik hanya menyatakan 1 atau 0, ya atau tidak, maka ia mencoba mengembangkan pernyataan ini dengan menambahkan faktor kepercayaan (truth value) di antara 0 dan 1.
Di tahun 1965, Lotfi Zadeh, seorang profesor di University of California, Berkeley US, mempublikasikan papernya yang terkenal, �Fuzzy Sets�. Penelitian-penelitian tentang FL dan fuzzy system dalam AI yang berkembang dewasa ini hampir selalu menyebutkan paper Zadeh itulah sebagai basis pijakannya. Ia mampu menjabarkan FL dengan pernyataan matematik dan visual yang relatif mudah untuk dipahami. Karena basis kajian FL ini kental berkaitan dengan sistem kontrol (Zadeh adalah profesor di bidang teknik elektro) maka pernyataan matematiknya banyak dikembangkan dalam konteks pemrograman komputer.
Metoda AI lain yang juga berkembang adalah algorithma genetik (genetic algorithm, GA) � untuk selanjutnya disebut sebagai GA. Dalam pemrograman komputer, aplikasi GA ini dikenal sebagai pemrograman berbasis teori evolusi (evolutionary computation, EC) � untuk selanjutnya disebut sebagai EC. Konsep EC ini dipublikasikan pertama kali oleh Holland (1975). Ia mengajukan konsep pemrograman berbasis GA yang diilhami oleh teori Darwin. Intinya, alam (nature), seperti manusia, memiliki kemampuan adaptasi dan pembelajaran alami �tanpa perlu dinyatakan: apa yang harus dilakukan�. Dengan kata lain, alam memilih �kromosom yang baik� secara �buta�/alami. Seperti pada ANN, kajian GA juga pernah mengalami masa vakum sebelum akhirnya banyak peneliti memfokuskan kembali perhatiannya pada teori EC.
GA pada dasarnya terdiri dari dua macam mekanisme, yaitu encoding dan evaluation. Davis (1991) mempublikasikan papernya yang berisi tentang beberapa metoda encoding. Dari berbagai literatur diketahui bahwa tidak ada metoda encoding yang mampu menyelesaikan semua permasalahan dengan sama baiknya. Namun demikian, banyak peneliti yang menggunakan metoda bit string dalam kajian-kajian EC dewasa ini.
Aplikasi AI dalam kontrol robotik dapat diilustrasikan sebagai berikut,
Gambar 4.1: Kontrol robot loop tertutup berbasis AI
Penggunaan AI dalam kontroler dilakukan untuk mendapatkan sifat dinamik kontroler �secara cerdas�. Seperti telah dijelaskan di muka, secara klasik, kontrol P, I, D atau kombinasi, tidak dapat melakukan adaptasi terhadap perubahan dinamik sistem selama operasi karena parameter P, I dan D itu secara teoritis hanya mampu memberikan efek kontrol terbaik pada kondisi sistem yang sama ketika parameter tersebut di-tune. Di sinilah kemudian dikatakan bahwa kontrol klasik ini �belum cerdas� karena belum mampu mengakomodasi sifat-sifat nonlinieritas atau perubahan-perubahan dinamik, baik pada sistem robot itu sendiri maupun terhadap perubahan beban atau gangguan lingkungan.
Banyak kajian tentang bagaimana membuat P, I dan D menjadi dinamis, seperti misalnya kontrol adaptif, namun di sini hanya akan dibahas tentang rekayasa bagaimana membuat sistem kontrol bersifat �cerdas� melalui pendekatan-pendekatan AI yang populer, seperti ANN, FL dan EC atau GA.
Gambar 4.1 mengilustrasikan tentang skema AI yang digunakan secara langsung sebagai kontroler sistem robot. Dalam aplikasi lain, AI juga dapat digunakan untuk membantu proses identifikasi model dari sistem robot, model lingkungan atau gangguan, model dari tugas robot (task) seperti membuat rencana trajektori, dan sebagainya. Dalam hal ini konsep AI tidak digunakan secara langsung (direct) ke dalam kontroler, namun lebih bersifat tak langsung (indirect).


Komputasi Terdistribusi

Tujuan
Tujuan dari komputasi terdistribusi adalah menyatukan kemampuan dari sumber daya (sumber komputasi atau sumber informasi) yang terpisah secara fisik, ke dalam suatu sistem gabungan yang terkoordinasi dengan kapasitas yang jauh melebihi dari kapasitas individual komponen-komponennya.
Tujuan lain yang ingin dicapai dalam komputasi terdistribusi adalah transparansi. Kenyataan bahwa sumber daya yang dipakai oleh pengguna sistem terdistribusi berada pada lokasi fisik yang terpisah, tidak perlu diketahui oleh pengguna tersebut. Transparansi ini memungkinkan pengguna sistem terdistribusi untuk melihat sumber daya yang terpisah tersebut seolah-olah sebagai satu sistem komputer tunggal, seperti yang biasa digunakannya.
Salah satu masalah yang dihadapi dalam usaha menyatukan sumber daya yang terpisah ini antara lain adalah skalabilitas, dapat atau tidaknya sistem tersebut dikembangkan lebih jauh untuk mencakup sumber daya komputasi yang lebih banyak.



Arsitektur
Banyak arsitektur perangkat lunak dan keras yang bervariasi yang digunakan untuk komputasi terdistribusi. Pada tingkat yang lebih rendah, penghubungan beberapa CPU dengan menggunakan jaringan sangat dibutuhkan. Pada tingkat yang lebih tinggi menghubungkan proses yang berjalan dalam CPU tersebut dengan sistem komunikasi juga dibutuhkan.
Arsitektur umum yang memungkinkan sistem terdistribusi antara lain:
klien-server: klien menghubungi server untuk pengambilan data, kemudian server memformatnya dan menampilkannya ke pengguna.
arsitektur 3-tier: Kebanyakan aplikasi web adalah 3-Tier.
arsitektur N-tier: N-Tier biasanya menunjuk ke aplikasi web yang menyalurkan lagi permintaan kepada pelayanan enterprise. Aplikasi jenis ini paling berjasa bagi kesuksesan server aplikasi.
Tightly coupled: biasanya menunjuk kepada satu set mesin yang sangat bersatu yang menjalankan proses yang sama secara paralel, membagi tugas dalam bagian-bagian, dan kemudian mengumpulkan kembali dan menyatukannya sebagai hasil akhir.
Peer-to-peer: sebuah arsitektur di mana tidak terdapat mesin khusus yang melayani suatu pelayanan tertentu atau mengatur sumber daya dalam jaringan. Dan semua kewajiban dibagi rata ke seluruh mesin, yang dikenal sebagai peer.
Service oriented di mana sistem diatur sebagai satu set pelayanan yang dapat diberikan melalui antar-muka standar.
Mobile code: berdasarkan prinsip arsitektur mendekatkan pemrosesan ke sumber data
Replicated repository: Di mana repository dibuat replikanya dan disebarkan ke dalam sistem untuk membantu pemrosesan online/offline dengan syarat keterlambatan pembaharuan data dapat diterima.



Infrastruktur komputasi terdistribusi
Moab Grid Suite — Cluster workload management, reporting tools, and end user submission portal
Remote procedure call — This high-level communication mechanism allows processes on different machines to communicate using procedure calls even though they don’t share the same address space.
Distributed objects — Systems like CORBA, Microsoft D/COM, Java RMI, ReplicaNet [1]
SOAP
XML-RPC
GLOBE
Acute [2] — Distributed functional programming with migration based on OCaml.
PYRO — Python Remote Objects
BOINC — Berkeley Open Infrastructure for Network Computing
GLOBUS — Home of the Globus Toolkit



Jurnal dan konferensi komputasi terdistribusi
The International Conference on Dependable Systems and Networks
Symposium on Principles of Distributed Computing
Journal of Parallel and Distributed Computing
IEEE transactions on Parallel and Distributed Systems
Distributed Computing


ROBOT PENJINAK BOM BERODA VESPA

Robot Penjinak Bom Beroda Vespa
Jari-jari Dr. Estiko Rijanto, Kepala Sub Bidang Sarana Rekayasa Pusat Penelitian Listrik dan Mekatronik (Puslit Telimek) LIPI, Bandung menari di atas tuts laptop. Sesekali tangan kanannya meraih ”mouse” optik. Pada saat yang sama, di ruangan sebelah, sebuah lengan alumunium bergerak-gerak responsif.

Tiga tungkai lengan berwarna hitam masing-masing sepanjang 70 cm itu tertanam dalam sebuah badan logam seberat 80-100 kg.Estiko yang berada di ruangan lain dapat memantau pergerakan lengan-lengan alumunium melalui sebuah kamera yang ditanam pada ujung tungkai lengan tadi. Meski hanya sebesar kamera pada telefon seluler, kerja lengan dapat dipantau sejauh 6 km.


Dr. Estiko Rijanto, Kepala Sub Bid. Sarana Rekayasa Pusat Penelitian Listrik dan Mekatronik LIPI Bandung, memperlihatkan cara mengontrol lengan robot menggunakan komputer dari ruangan yang terpisah. Prototipe robot penjinak bom (inzet). *DENI YUDIAWAN/”PR”
Alat yang digerak-gerakan oleh Estiko itu tak lain adalah lengan robot penjinak bom yang dinamai "Morolipi Ver. 1" atau "Mobil Robot Penjinak Bom LIPI versi pertama". Bentuknya memang sederhana, namun proses perakitannya cukup rumit dan memakan waktu hingga tiga tahun.

Faktor anggaran yang sangat krusial, hingga pencarian suku cadang yang diutamakan berasal dari dalam negeri menjadi pertimbangan. Konsep robot ini, kata Estiko mulai digagas ketika terjadi ”Bom Bali”, 13 Oktober 2002 lalu. "Saat itu terpikir, bagaimana kalau kita merancang sebuah robot yang dapat menjinakan bom tanpa harus mempertaruhkan nyawa si penjinak bom?" kata Estiko.

Akhirnya robot penjinak bom itu tercipta melalui hasil kegiatan riset kompetitif LIPI.

Pembuatan Morolipi dirakit dalam tiga tahapan. Pada tahun pertama hanya dibuat prototipe autonomous vehicle dengan dua roda. Pembuatan badan robot itu juga disertai oleh dua makalah ilmiah. Pada tahap kedua tahun lalu, dibuatlah prototipe lengan robot artikulator dengan nomor paten P00200500585. Pada akhir tahun ini dua tahap itu akan digabung menjadi Morolipi sebenarnya.

Keunggulan Morolipi, kata Estiko, antara lain dirancang untuk dapat menaiki tangga, dapat dikendalikan hingga beberapa kilometer, dan dilengkapi tiga tungkai lengan yang dapat berputar bebas ke lima arah. Sebuah grip di ujung lengan dapat bergerak memegang atau memotong kabel pada rangkaian bom. Selain--seperti yang telah disebutkan--dilengkapi kamera biasa dan inframerah untuk operator yang berada di tempat lain.

Berbeda dengan robot-robot rakitan lainnya, Morolipi mengoptimalkan komponen yang mudah diperoleh di dalam negeri, dan menggunakan komponen primer alias tidak sekadar merakit atau hanya menjadi tukang jahit (integrator). Kebanyakan kita hanya mampu membeli produk luar dan merakitnya kembali. Namun, tidak untuk Morolipi.

Dengan kata lain, robot penjinak bom Morolipi berdimensi 1x1x0,9 meter ini murni merupakan hasil karya anak bangsa dan dirakit dengan bahan-bahan lokal yang mudah didapat di pasaran. Sebagai contoh, LIPI menggunakan suku cadang roda penggerak robot ban vespa ukuran 8 inchi. Sumber energinya pun menggunakan baterai aki 24 volt.

Tentu saja harganya akan lebih murah dibanding robot dari luar negeri. Robot penjinak bom kecil buatan Israel, misalnya harganya mencapai Rp 900 juta per unit untuk yang tak bisa menaiki tangga. Harga itu belum termasuk perawatan maupun pembelian suku cadang. "Teknologi yang dikembangkan di Puslit Telimek LIPI saat ini mencakup tiga tujuan besar yang cukup mulia. Yaitu, menuju kemandirian industri, penghematan energi, dan kekuatan hankam. Khusus untuk Morolipi, diciptakan untuk meningkatkan kemandirian iptek hankam. Perancangan robot ini juga telah berkoordinasi dengan pihak kepolisian dan TNI," kata Estiko.

Estiko Rijanto adalah perancang Morolipi yang telah menghabiskan waktu selama 14 tahun di Jepang untuk memperdalam ilmu mekatronik di Tokyo University of Agriculture and Technology. Pendidikan S-3-nya mengambil jurusan teknik kendali dan diselesaikannya sembilan tahun lalu. Saking terobsesinya dalam bidang mekatronik, ia telah menciptakan sejumlah robot sederhana layaknya mainan anak-anak yang dapat diaplikasikan dalam kebutuhan lain.

**

Kata mekatronik sebenarnya berasal dari gabungan dua kata yaitu mekanik dan elektronik. Istilah ini kemudian meluas dan diartikan sebagai teknologi atau rekayasa yang menggabungkan teknologi tentang mesin, elektronika, dan informatika untuk merancang, memproduksi, mengoperasikan, dan memelihara sistem untuk mencapai tujuan.

Dalam definisi sempit, mekatronik mengarah pada teknologi kendali numerik. Teknologi ini juga memonitor informasi kondisi gerak mesin menggunakan sensor dan memasukan informasi tersebut ke dalam mikro-prosesor. Contoh klasik barang mekatronik adalah lengan robot dan mesin bubut kontrol numerik.

Barang-barang ini dapat melakukan pekerjaan yang berbeda-beda dengan cara mengubah program mereka sesuai dengan kondisi yang diminta karena telah ditambah kemampuan kendali aktif.

**

TEROBOSAN perakitan robot penjinak bom oleh Puslit Telimek LIPI sebenarnya hanya sebagian kecil saja. Beberapa waktu lalu, mereka juga menciptakan kendaraan listrik bebas polusi dan hemat energi "Marlip" (Marmut Listrik LIPI). Marlip sendiri diresmikan oleh Presiden.

Krisis energi yang tengah dihadapi bangsa ini melatarbelakangi berbagai perakitan tenaga listrik dan mekatronik oleh LIPI. Selain penghematan energi oleh Marlip, LIPI juga membangun pembangkit listrik tenaga mikrohidro. Salah satunya dibangun di Desa Girinanto Kec. Talo Kab. Seluma Provinsi Bengkulu dan di Kampung Cibunar Desa Pagerageung Tasikmalaya.

"Potensi tenaga air tersebar di hampir seluruh Indonesia dan diperkirakan mencapai 75.000 MW, sementara pemanfaatannya baru sekira 2,5 persen saja," kata Kapuslit Telimek LIPI, Dr. Ing. Mochamad Ichwan. Menurut dia, teknologi mikrohidro adalah teknologi yang handal, kokoh, dan mampu bertahan hingga 15 tahun lamanya. Selain itu, teknologi ini sangat ramah lingkungan, bersifat terbarukan, dan berefisiensi tinggi (70-85 persen).

Obsesi LIPI dalam mewujudkan kemandirian bangsa dalam bidang industri, penghematan energi, dan kemandirian hankam sangatlah mulia. Tinggal sejauh mana keberpihakan para pengambil keputusan termasuk masyarakat sebagai pengguna dalam mengoptimalkan berbagai pemikiran hasil karya anak bangsa ini. (Deni Yudiawan/"PR")***


Kendali Pintu Otomatis dengan Infra Merah
SEMARANG - Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas AKI (Unaki) Anton Widiyanto, berhasil menciptakan pengendali pintu otomatis dengan sensor infra merah, menggunakan Mikrokontroler AT89C51.

Prototip pintu otomatis, dimana mesin pintu dikendalikan oleh mikrokontroler dengan sensor infra merah ini dibuat dengan menggunakan mikrokontroler AT89C51 sebagai pengendali utamanya.

"Sedangkan sensor infra merah yang digunakan merupakan perangkat yang digunakan untuk merespon lingkungan luar dalam bentuk panas tubuh manusia," paparnya saat mempresentasikan hasil penelitian tugas akhirnya di AKI Crown Campus, baru-baru ini.

Berbagai hasil program komputer yang dapat diaplikasikan untuk mengubah suatu sistem menjadi komputerisasi dengan bantuan teknologi informasi ikut dipaparkan. "Di antaranya program animasi sampai pembuatan film kartun, desain website, games, maupun sistem pakar mendominasi hasil program komputer mahasiswa pada semester ini," jelas Tri Purwani SE MM, dekan Fakultas Ilmu Komputer.

Lebih lanjut Anton menjelaskan, instruksi pengendali pintu otomatis menggunakan bahasa assembler yang standar dengan keluarga MCS51. "Penulisan program bisa menggunakan notepad."

Instruksi yang telah disusun menjadi bentuk program dengan format ASM terlebih dulu dimasukan ke dalam format Hexsa. Sebab, komputer tidak mengerti bahasa dalam format ASM.

Teknik komplikasinya menggunakan program compiler standar MCS51, dalam hal ini yang digunakan adalah program ASM51. Setelah program dalam bentuk format Hexsa terbentuk, selanjutnya dilakukan proses downloading program dengan format Hexsa dari PC ke mikrokontroler.

"Proses ini dapat menggunakan sebuah perangkat yang dinamakan Universal Atmel Writer yang banyak tersedia di pasaran. Setelah itu Chip AT89C51 siap dioperasikan dalam mode single chip," jelasnya. (D2-36)


Computer Vision Syndrome

Pengguna komputer sangat rentan mengalami gangguan mata. Penyebabnya diduga pancaran radiasi layar komputer yang diterima mata dalam waktu yang cukup lama. Keluhan berupa mata pedih, berair, dan mata lebih cepat lelah. Bahkan kadang disertai pusing, mual, dan muntah.

Berbagai keluhan akibat penggunaan komputer ini disebut sebagai Computer Vision Syndrom, (CVS). Disinyalir, tingkat penggunaan komputer yang semakin tinggi akan mengakibatkan kasus gangguan kelelahan mata menjadi semakin banyak.

Beberapa faktor ditengarai menyebabkan timbulnya CVS. Antara lain karakteristik monitor komputer, lamanya penggunaan komputer, serta kelainan refraksi (pembiasan) pada pengguna. Monitor berresolusi rendah termasuk penyebabkan munculnya CVS. Kondisi CVS akan diperparah dengan pemakaian kaca mata. Pengguna komputer dengan kelainan refraksi baik minus, plus, atau silindris, akan makin memperburuk CVS.

CVS dapat muncul segera setelah pemakaian komputer dalam waktu lama atau lebih dari empat jam. Namun, ada pula yang baru muncul setelah beberapa hari kemudian.

Gejala jangka pendek CVS antara lain sakit kepala, sakit di sekitar ujung mata, mata lelah, berair, mual, atau pusing. Sederetan keluhan lain adalah mata bengkak, pandangan buram atau ganda, penurunan daya penglihatan, kelelahan saat membaca atau menggunakan komputer, membaca lebih lambat, memori buruk terutama untuk mengingat apa yang sudah dibaca serta kesulitan berkonsentrasi.

Selain gejala jangka pendek, juga ada gejala jangka panjang CVS yaitu sensitivits otak meningkat, insomnia, atau mengalami gengguan tidur, timbul rasa cemas, depresi serta sistem kekebalan tubuh menurun.


HCI

Pengertian dari IMK

Sekarang ini tidak ada definisi yang disetujui menyangkut topik yang membentuk area interaksi manusia dan komputer. Walaupun begitu kita perlu suatu pengetahuan tenteng bidang pentingnya hubungan antara manusia dan komputer, hal ini berguna karena jika kita ingin memperoleh dan mengembangkan materi pendidikan atau menciptakan suatu software maupun hardware. Oleh karena itu saya akan menyajikan suatu artikel tentang definisi Interaksi Manusia dan Komputer.

Interaksi Manusia dan Komputer adalah suatu disiplin ilmu yang berkaitan dengan disain, implementasi dan evaluasi dari sistem komputasi yang interaktip untuk digunakan oleh manusia dan studi tentang ruang lingkupnya.

Dari suatu ilmu pengetahuan tentang perspektif dari komputer, Maksud dari interaksi dan secara rinci pada interaksi antara satu atau lebih manusia dan satu atau lebih komputasi mesin. Yang menggontrol sebuah mesin tersebut adalah seseorang, dengan menggunakan suatu program grafik interaktip yang ada pada suatu stasiun kerja. Disini bisa kita lihat bahwa ada bermacam-macam arti dengan apa yang dimaksud dengan interaksi, manusia, dan mesin, Makanya, kita tidak mungkin untuk meniadakan bagian dari Interaksi Manusia dan Komputer, meskipun demikian kita ingin mengidentifikasi ruang lingkupnya, serta topik lain yang lebih umum tenteng Interaksi Manusia dan Komputer

Sebab Interaksi Manusia dan Komputer mempelajari antara suatu manusia dan suatu mesin didalam sebuah komunikasi, yang mendukung pengetahuan dari kedua-duanya antara sisi mesin dan sisi manusia. Pada sisi mesin, teknik dalam komputer grafik, sistem operasi, bahasa programan, dan lingkungan pengembangannya. Sedangkan pada sisi manusia antara lain, teori komunikasi, disain industri dan grafis, linguistik, ilmu-ilmu sosial, psikologi, dan tujuan manusia relevan. Dan tentu saja perancangan sistem dan metoda lain yang sesuai.