Artikel ini menjelaskan intelligent agent secara umum, mencakup pengertian, cara kerja, kegunaan dan keuntungannya.

---

Kontributor:
Fahmi Fauzi

---

Definisi dan contoh intelligent agent

Intelligent agent adalah perangkat lunak yang bekerja tanpa perlu campur tangan langsung dari manusia. Intelligent agent fungsinya untuk melaksanakan tugas tertentu contohnya untuk pengguna individu, proses bisnis, atau aplikasi perangkat lunak lainnya. Intelligent agent adalah teknologi yang digunakan untuk menavigasi langkah apa yang harus di ambil dalam bisnis melalui sejumlah data untuk bertindak berdasarkan informasi yang dianggap penting.

Inteligent agent menggunakan system pengetahuan bawaan (built-in) atau basis pengetahuan yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas dan untuk membuat keputusan, contohnya seperti menghapus spam pada G-mail, dan mencari harga promo termurah pada sewa hotel, pesawat, maupun keteta api melalui jaringan di internet. Saat ini ada banyak intelligent agent dibidang teknologi sistem operasi, perangkat lunak aplikasi, sistem G-mail, dan perangkat lunak pada mobile.

Salah satu contoh system intelligent agent adalah dalam sebuah aplikasi pada SmadAV antivirus, system di SmadAV diperlukan untuk mempermudah kepada penggunanya bagaimana ia menginformasikan bahwa terdeteksinya virus yang ada di komputer pengguna, dan memberikan saran secara otomatis untuk scan secara keseluruhan pada komputer pengguna.

Berikut adalah beberapa contoh lain tentang Intelligent Agent :

Agent: autonomous
Contohnya pada taxi driver

• Kinerja yang didapat: Mampu lebih aman, cepat, perjalanan jadi lebih nyaman, dan juga hasilnya mampu memaksimalkan keuntungan yang didapat oleh driver
• Lingkungan: Jalan, lalu lintas lainnya, pejalan kaki sebagai pelanggan
• Aktuator: Pedal gas, setir, klakson dan rem
• Sensor: Kamera, speedometer, odometer, GPS, sonar, sensor mesin.

Agent: sistem diagnosis
Contohnya pada bidang medis

• Kinerja yang didapat: Pasien menjadi Sehat, mampu memilah biaya yang lebih murah, menginformasikan tuntutan hukum
• Lingkungan: Pasien, rumah sakit dan staf
• Aktuator: Layar, tes, diagnosis, pengobatan, rujukan
• Sensor: Keyboard untuk mengisikan keluhan atau gejala untuk pasien

Agent: part-picking
Contohnya pada robot pengambil suatu benda

• Kinerja yang didapat: Jumlah persentase komponen yang masuk ke kotak dengan benar
• lingkungan: Conveyor, komponen-komponen, kotak untuk benda
• Aktutor: lengan dan tangan robot
• Sensor: Kamera, sensor sudut persendian pada robot

Tipe - tipe agent

Simple Reflex Agents

Simple reflex agents adalah tipe yang paling sederhana, karena dia hanya bekerja jika terjadi sesuatu pada kondisi tertentu. Maka agent akan secara sederhana memberikan aksi tertentu pula.
Salah satu contohnya adalah agent pada sebuah mobil taxi yang diberikan intelligent agent “jika mobil di depan melakukan pengereman” maka agent akan memberikan aksi “rem” secara otomatis.
Berikut adalah contoh cara kerja dari sebuah intelligent agent pada taxi driver :


Simple reflex agent dapat melakukan tindakannya dengan baik jika lingkungan yang memberikan percept atau persepsi sesuai dan tidak berubah-ubah.

Contohnya seperti kasus agent taxi driver, agent tersebut hanya dapat menerima percept dari mobil dengan model terbaru saja. Jika ada mobil dengan model lama, agent tersebut tidak dapat menerima pesannya sehingga agent tersebut tidak melakukan tindakan pengereman.
Pada kasus ini, dibutuhkan tipe Based Reflex Agent yang Mampu melacak (pengereman mendadak pada mobil yang berada didepannya) sehingga taxi tersebut dapat menerima pesan dengan baik.

Based reflex agents

Agen reflex berbasis model ini akan menambahkan suatu model tentang performanya yaitu pengetahuan tentang bagaimana performanya bekerja.

Jadi, Tipe based reflex agent ini menjaga keadaan performanya menggunakan model internal kemudian memilih tindakan seperti simple reflex agent.

Goal-based agents

• Segala pengetahuan agent akan performa dan keseluruhan keadaan pada lingkungan tidak selalu cukup.
• Suatu agent harus terinput informasi tentang tujuannya dan keadaan yang ingin dicapai oleh agent tersebut.

Dengan demikian, agen akan bekerja hingga mencapai goalsnya. Perencanaan pada agent adalah pekerjaan yang dilakukan untuk mencapai suatu tujuan pada agent. Dan goal based agent ini mampu memfasilitasi dan menambahkan informasi tentang goals yang harus dicapai oleh sebuah agent.

Utility-based agents

Pencapaian goals pada agent tidak cukup untuk menghasilkan agent dengan performa berkualitas. Sebagai contoh untuk agent pada taxi driver tentang pengereman. Ada beberapa tindakan yang dapat dilakukan oleh agent tersebut untuk dapat mencapai tujuannya, namun ada satu tipe yang mampu membuat performa jauh lebih cepat, lebih aman, atau lebih murah biayanya. Dan juga pada goals based agent tidak membedakan antara performa yang baik dengan performa yang tidak baik untuk agent itu sendiri. Hal ini dapat diatasi oleh Utility based agent,semua hal tersebut dapat diperhitungkan dengan utility factor (kuantitatif) yang dimiliki oleh utility based agent.

Learning agents

Tipe agen ini, berfungsi untuk meningkatkan performa pada agent, tipe ini memiliki critic yang berfungsi untuk mengevaluasi tindakan dan performa pada agent, learning agent ini juga dapat melakukan perbaikan dalam performa pada tiap elemen agent yang berfungsi untuk melakukan pemilihan pada tindakan yang diambil oleh agent. Dan Learning agent memiliki system bernama problem generator yang berfungsi untuk menginformasikan langkah yang diperlukan. hal ini akan lebih memudahkan pengguna.

Cara kerja intelligent agent

Sebelum menggunakan suatu system intelligent agent, hendaknya telah mengetahui dengan baik beberapa hal berikut :

• Semua kemungkinan juga tindakan yang dapat diterima dan dilakukan oleh agent.
• Apa tujuan atau cara mengetahui kemampuan yang terukur pada agent yang ingin dicapai.
• Dan lingkungan yang seperti apa sajakah yang dapat diterima pesannya untuk kemudian dioperasikan oleh system agent.

Berikut beberapa point yang harus dipenuhi oleh Intellegent Agent :

• Rasional : system intelligent tentu harus teruji untuk melakukan hal yang benar
• Agen melakukan hal yang benar melalui pesan yang diterima atau ditangkap oleh agent sehingga agent mampu bertindak dan mengerti langkah apa yang diambil.
• Tindakan yang tepat mengartikan bahwa performa agent telah sukses.
• Pengukuran pada performa agent yaitu melalui kriteria obyektif untuk mengukur keberhasilan suatu langkah yang akan diambil oleh agent
• Agent yang sudah rasional harus bisa mengambil tindakan yang diharapkan oleh sipengguna, dengan begitu artinya agent sudah dapat memaksimalkan kinerjanya.

Berikut adalah contoh cara kerja dari sebuah intelligent agent pada sebuah penjualan online


Contoh diatas adalah gambaran cara kerja sebuah agent dalam penjualan online dimana agent ini menjadwalkan pengiriman barang dari supplier sampai ke distributor. Jika supplier tidak bisa mengirim barang dengan tepat waktu, secara otomatis agent akan bernegosiasi dengan supplier lain untuk membuat jadwal pengiriman dengan waktu lain.

System agent ini dapat mengumpulkan data penjualan pada setiap produk dari beberapa toko. Maksudnya agent akan menyampaikan data kepada produsen untuk melengkapi apa yang dibutuhkan untuk pesanan, penjualan dan pemasarannya serta menganalisis tren yang update dari pembeli.

Agent ini dapat menjadwalkan pengiriman dari distributor ke toko retail dan agent ini dapat mengutamakan toko retail yang persediaannya rendah.Jika terjadi masalah seperti pengiriman dari distributor ke toko retail tertunda, maka secara otomatis agent akan mencari alternatif pengiriman lain.

Dengan demikian setelah dijelaskan keunggulan dan fungsi dari sebuah system intelligent agent, dengan menggunakan intelligent agent perusahaan dipastikan akan mendapatan keuntungan yang lebih besar.

Awal mula terbentuknya intelligent agent

Berikut adalah sejarah awal mulanya intelligent agent terbentuk melalui system untuk berbagai kebutuhan pada sebuah program melalui penemuan para ahli dari sebelum dicetuskannya dengan nama Intelligent agent.

Tahun 1950-an adalah awal mula periode aktifnya usaha pengerjaan Intelligent Agent. Program Intelligent Agent pertama yang bekerja pada 1951 untuk menjalankan sebuah mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK) lalu sebuah system penulisan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan system dalam permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. Lalu John McCarthy membuat istilah “kecerdasan buatan ” Ada juga Alan Turing memperkenalkan “Turing test” sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Lalu Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian. Selama tahun 1960-an dan 1970-an, dan Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma.

Pada bidang medis, 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 terapi medis. Hans Moravec mengembangkan kendaraan yang dapat dikendalikan oleh komputer pertama untuk mengatasi jalan yang berintang.

Pada tahun 1980-an, jaringan syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997.

Alasan intelligent agent dibutuhkan dan keuntungannya

Seperti yang sudah dijelaskan bahwa intelligent agent mampu menavigasi bisnis melalui sejumlah informasi berupa data untuk mencari dan bertindak. Intelligent Agent dapat membantu konsumen menemukan produk yang mereka inginkan dan membantu mereka dalam membandingkan harga dan fitur lainnya. Hal lain yang mampu intelligent agent lakukan adalah mampu menyimpan history dan menyesuaikan kebiasaan apa yang diperlukan oleh pengguna.

Contohnya adalah system OK Google, salah satu intelligent agent yang menggunakan teknologi pengenalan suara untuk menjawab pertanyaan, membuat rekomendasi, dan melakukan suatu tindakan. Agent pada software ini menyesuaikan dengan preferensi atau kebiasaan yang sering diperlukan individu pengguna dari waktu ke waktu, yaitu melakukan tugas seperti menemukan terminal terdekat, membeli tiket kereta, mencari petunjuk arah, dan mengirimkan sebuah pesan. Agent OK Google mengerti ucapan dari seorang penggunanya. OK Google tidak memproses ucapan secara lokal di perangkat pengguna.melainkan mengirim perintah melalui server jauh, tentu pengguna perlu terkoneksi dengan sinyal 3G atau Wi-Fi

Keuntungan menggunakan teknologi intelligent agent adalah mampu bekerja tanpa perlu terperintah langsung oleh manusia untuk melaksanakan tugasnya. Fungsi dari ingelligent agent ini tentu akan mempermudah pengguna individual, proses bisnis, atau aplikasi software.

Ada banyak aplikasi intellegent agent saat ini yang digunakan dalam kehidupan sehari - hari yang tidak kita sadari dalam Software komputer maupun handphone dan alat jaringan lainnya. Misalnya, seperti suatu aplikasi yang didalamnya dapat secara langsung menunjukkan kepada pengguna bagaimana menyelesaikan berbagai tugas, seperti memformat dokumen atau membuat grafik, dan bisa menginformasikan kepada pengguna atau dapat mengantisipasi kapan pengguna memerlukan bantuan.

Dalam kehidupan sehari - hari lainnya yang sangat membantu kita yaitu adanya software bernama Siri, aplikasi pada sistem operasi iOS Apple untuk iPhone dan iPad, adalah sebuah intellegent agent sebagai asisten pribadi yang cerdas dengan menggunakan teknologi pengenalan suara untuk menjawab pertanyaan, membuat rekomendasi, dan melakukan tindakan. Software ini sama seperti system pada OK Google, namun aplikasi siri ini mampu menanyakan pertanyaan kepada pengguna jika dibutuhkan lebih banyak informasi yang ingin didapat untuk menyelesaikan sebuah tugasnya.

Hal lain yaitu Intelligent agent yang dimodelkan sebagai sistem agent otonom yang mengikuti aturan interaksi yang relatif sederhana. Intelligent agent ini telah dikembangkan dan mampu untuk memodelkan suatu perilaku Pengguna dan mampu mengklasifikasikan apa yang pengguna butuhkan, seperti pada system instagram dan youtube, yang bisa menyajikan tayangan dan judul yang biasa ditonton oleh pengguna. Hal ini tentu akan membuat pengguna merasa dilayani dengan apa yang pengguna inginkan setiap saat.

Selanjutnya yaitu perilaku setiap agent yang diprogram untuk meniru perilaku aktual, seperti "memesan barang jika barang sudah tidak tersedia lagi." agent ini terstimulasi untuk memungkinkan perusahaan melakukan analisis secara otomatis pada tingkat persediaan di dalam toko , dan langsung dengan biaya transportasi yang diperlukannya.

Kesimpulan

Intellegent agent adalah sebuah system aplikasi yang memiliki kemampuan yang dapat bertindak tanpa perlu diperintah secara langsung didalam suatu lingkungan, kemudian melakukan suatu tindakan yang sesuai dengan sasaran yang telah dirancang.

Kemampuan yang diberikan oleh intelligent agent sangatlah membantu tugas dan kebutuhan pengguna karena selain programnya yang dapat diberi tugas dan mampu menyelesaikan tugasnya secara mandiri, dengan bantuan system intelligent agent tersebut, maka pekerjaan yang membutuhkan waktu lama dapat diselesaikan dengan baik dan lebih cepat.

Kemudian dengan adanya intelligent agent pada sebuah aplikasi, diharapkan aplikasi tersebut dapat berpikir dan mampu menentukan langkah terbaik sehingga mampu membantu manusia.