Author: [email protected]

Tutorial HBase Tutorial HBase menyediakan konsep dasar dan lanjutan mengenai HBase. Tutorial ini dirancang untuk pemula dan profesional. HBase adalah kerangka kerja sumber terbuka yang disediakan oleh Apache. Ini adalah data peta terurut yang dibangun di atas Hadoop. HBase berorientasi kolom dan dapat diskalakan secara horizontal. Tutorial HBase ini mencakup semua topik HBase Apache dengan model data HBase, pembacaan HBase, penulisan HBase, MemStore HBase, instalasi HBase, perbandingan RDBMS dengan HBase, perintah HBase, contoh HBase, dan lain-lain. Prasyarat Sebelum mempelajari HBase, perlu memiliki pengetahuan tentang Hadoop dan Java. Audiens Tutorial HBase ini dirancang untuk membantu pemula dan profesional. Masalah Dijamin tidak akan menemukan masalah dalam tutorial HBase ini. Namun, jika ada kesalahan, harap kirimkan masalah tersebut melalui formulir kontak. referensi : [1][2]

Data Flow In MapReduce MapReduce digunakan untuk memproses sejumlah besar data. Untuk menangani data yang datang secara paralel dan terdistribusi, data harus mengalir melalui berbagai fase. Fase Aliran Data MapReduce referensi : [1][2]

Yet Another Resource Manager (YARN) membawa pemrograman ke tingkat berikutnya di luar Java, dan membuatnya interaktif sehingga aplikasi lain seperti HBase, Spark, dan lainnya dapat bekerja di atasnya. Aplikasi-aplikasi YARN yang berbeda dapat eksis di kluster yang sama, sehingga MapReduce, HBase, Spark dapat berjalan bersamaan, memberikan manfaat besar dalam hal pengelolaan dan pemanfaatan kluster. Komponen YARN Manfaat YARN referensi : [1][2]

Fitur dan Tujuan HDFS Hadoop Distributed File System (HDFS) adalah sistem file terdistribusi. Ini adalah bagian inti dari Hadoop yang digunakan untuk penyimpanan data. HDFS dirancang untuk berjalan pada perangkat keras komoditas. Berbeda dengan sistem file terdistribusi lainnya, HDFS sangat toleran terhadap kesalahan dan dapat diimplementasikan pada perangkat keras berbiaya rendah. HDFS mampu menangani aplikasi yang berisi set data besar dengan mudah. Berikut beberapa fitur dan tujuan penting dari HDFS. Fitur HDFS Sangat Skalabel Tujuan HDFS referensi : [1][2]

Apa Itu Big Data Data yang berukuran sangat besar disebut Big Data. Biasanya, data yang digunakan berukuran dalam MB (WordDoc, Excel) atau maksimal GB (Film, Kode), tetapi data dalam ukuran Peta byte yaitu 10^15 byte disebut Big Data. Diperkirakan bahwa hampir 90% data saat ini telah dihasilkan dalam tiga tahun terakhir. Sumber Big Data Data ini berasal dari banyak sumber seperti: 3V Big Data Kecepatan Contoh Kasus Sebuah situs e-commerce XYZ (dengan 100 juta pengguna) ingin menawarkan voucher hadiah senilai $100 kepada 10 pelanggan teratas yang telah menghabiskan paling banyak dalam setahun terakhir. Selain itu, mereka ingin menemukan tren pembelian dari pelanggan ini agar perusahaan dapat menyarankan lebih banyak barang yang relevan bagi mereka. Masalah Jumlah data tidak terstruktur yang sangat besar perlu disimpan, diproses, dan dianalisis. Solusi referensi : [1][2]

Algoritma sebagai Wadah untuk Pemecahan Masalah Algoritma adalah semacam wadah yang menyediakan metode untuk menyelesaikan jenis masalah tertentu. Algoritma memproses data melalui serangkaian keadaan yang didefinisikan dengan baik. Keadaan ini tidak selalu harus deterministik, tetapi tetap harus terdefinisi. Tujuan utama algoritma adalah menghasilkan keluaran yang memecahkan masalah. Algoritma menerima masukan yang membantu menentukan keluaran dalam beberapa kasus, tetapi fokus utamanya tetap pada keluaran. Algoritma harus mengekspresikan transisi antara keadaan menggunakan bahasa yang didefinisikan dengan baik dan formal yang dapat dipahami oleh komputer. Dalam memproses data dan menyelesaikan masalah, algoritma mendefinisikan, menyempurnakan, dan menjalankan fungsi. Fungsi tersebut selalu spesifik terhadap jenis masalah yang sedang dihadapi oleh algoritma. Setiap dari lima kelompok memiliki teknik dan strategi yang berbeda untuk menyelesaikan masalah tersebut, menghasilkan algoritma unik. Kombinasi dari algoritma ini diharapkan pada akhirnya menghasilkan algoritma utama yang dapat menyelesaikan masalah apapun. Berikut ini adalah gambaran umum tentang lima teknik algoritmik utama. Logika Simbolik Salah satu kelompok kuno, Simbolis, percaya bahwa pengetahuan dapat diperoleh dengan mengolah simbol (tanda yang mewakili makna atau peristiwa tertentu) dan menarik aturan dari mereka. Penalaran Simbolik Salah satu kelompok pertama, simbolis, percaya bahwa pengetahuan dapat diperoleh dengan mengoperasikan simbol dan menurunkan aturan dari mereka. Dengan menyusun sistem aturan yang kompleks, hasil logis yang diinginkan bisa dicapai; dengan demikian, para simbolis membentuk algoritma mereka untuk menghasilkan aturan dari data. Dalam logika simbolik, deduksi memperluas ruang lingkup pengetahuan manusia, sedangkan induksi meningkatkan tingkat pengetahuan manusia. Induksi biasanya membuka area eksplorasi baru, sementara deduksi mengeksplorasi area tersebut. Koneksi Berdasarkan Neuron Otak Kelompok Koneksionis mungkin adalah yang paling terkenal dari lima kelompok. Kelompok ini berusaha meniru fungsi otak dengan menggunakan silikon sebagai pengganti neuron. Setiap neuron (yang dibangun sebagai algoritma yang meniru neuron asli) menyelesaikan sebagian kecil masalah, dan dengan menggunakan banyak neuron secara paralel, masalah dapat diselesaikan secara keseluruhan. Tujuannya adalah untuk terus mengubah bobot dan bias sampai keluaran aktual sesuai dengan keluaran yang diinginkan. Neuron buatan akan memicu dan mengirimkan solusinya ke neuron berikutnya. Solusi yang dihasilkan oleh satu neuron adalah bagian dari keseluruhan solusi. Setiap neuron mengirimkan informasi ke neuron berikutnya sampai neuron-neuron tersebut membentuk keluaran akhir. Metode ini paling efektif dalam tugas-tugas yang menyerupai manusia seperti mengenali objek, memahami bahasa tertulis dan lisan, serta berinteraksi dengan manusia. Algoritma Evolusioner yang Menguji Variasi Kelompok Revolusioner mengandalkan prinsip evolusi untuk menyelesaikan masalah. Strategi ini didasarkan pada keberadaan yang paling fit (menghapus solusi yang tidak sesuai dengan hasil yang diinginkan). Fungsi kebugaran menentukan kelayakan setiap fungsi dalam menyelesaikan masalah. Menggunakan struktur pohon, metode solusi menemukan solusi terbaik berdasarkan keluaran fungsi. Pemenang dari setiap tingkat perkembangan harus membuat tugas untuk tingkat berikutnya. Idenya adalah bahwa tingkat berikutnya akan lebih mendekati penyelesaian masalah tetapi mungkin tidak menyelesaikannya sepenuhnya, yang berarti diperlukan tingkat lain. Kelompok ini sangat bergantung pada rekursi dan bahasa yang mendukung rekursi kuat untuk menyelesaikan masalah. Hasil menarik dari strategi ini adalah algoritma yang berkembang: satu generasi algoritma menciptakan generasi berikutnya. Pendekatan Bayesian Kelompok ilmuwan Bayesian menyadari bahwa ketidakpastian adalah aspek dominan dari pandangan. Pembelajaran tidak dijamin tetapi terjadi sebagai pembaruan kontinu dari asumsi sebelumnya yang menjadi lebih akurat. Gagasan ini menginspirasi kelompok Bayesian untuk mengadopsi metode statistik, terutama turunan dari teorema Bayes, yang membantu menghitung probabilitas dalam situasi tertentu. Sistem yang Belajar dengan Analogi Kelompok Analitis menggunakan mesin kernel untuk mengenali pola dalam data. Dengan mengenali pola dari serangkaian masukan dan membandingkannya dengan keluaran yang diketahui, solusi masalah dapat dibuat. Tujuannya adalah menggunakan kesamaan untuk menentukan solusi terbaik untuk suatu masalah. Ini adalah jenis penalaran yang menentukan apakah solusi tertentu telah digunakan dalam situasi tertentu sebelumnya. Menggunakan solusi tersebut untuk situasi serupa seharusnya juga berhasil. Salah satu keluaran paling dikenal dari kelompok ini adalah sistem rekomendasi. Misalnya, ketika membeli produk di Amazon, sistem rekomendasi akan menyarankan produk terkait lainnya yang mungkin ingin dibeli. Tujuan akhir dari pembelajaran mesin adalah menggabungkan teknik dan strategi yang diadopsi oleh lima kelompok ini untuk membentuk satu algoritma utama yang dapat mempelajari apa saja. Tentu saja, mencapai tujuan ini masih jauh, tetapi ilmuwan seperti Pedro Domingos saat ini sedang bekerja menuju tujuan tersebut. Berbagai Pendekatan Kecerdasan Buatan Ada empat jenis pendekatan kecerdasan buatan berdasarkan bagaimana mesin berperilaku: mesin reaktif, memori terbatas, teori pikiran, dan kesadaran diri. 1. Mesin Reaktif Mesin-mesin ini adalah bentuk paling dasar dari aplikasi AI. Contohnya adalah Deep Blue, superkomputer catur milik IBM, yang mengalahkan grand master dunia saat itu. Tim AI tidak menggunakan set pelatihan untuk memberi makan mesin atau menyimpan data berikutnya untuk referensi di masa depan. Berdasarkan langkah yang dilakukan oleh lawan, mesin memutuskan atau memprediksi langkah berikutnya. 2. Memori Terbatas Mesin-mesin ini termasuk dalam kategori II dari aplikasi AI. Mobil tanpa pengemudi adalah contoh yang sempurna. Seiring waktu, mesin-mesin ini diberi data dan dilatih tentang kecepatan dan arah mobil lain, marka jalan, lampu lalu lintas, kelokan jalan, dan faktor penting lainnya. 3. Teori Pikiran Ini adalah konsep di mana masih ada upaya untuk membuatnya bekerja. Namun, kita belum sampai di sana. Teori pikiran adalah konsep di mana bot akan memahami dan bereaksi terhadap emosi dan pikiran manusia. Jika mesin bertenaga AI selalu berinteraksi dan bergerak di sekitar kita, maka memahami perilaku manusia sangatlah penting. Dan kemudian, mesin tersebut perlu bereaksi sesuai dengan perilaku tersebut. 4. Kesadaran Diri Mesin-mesin ini adalah perpanjangan dari jenis AI kelas III, dan ini adalah langkah lebih jauh dari memahami emosi manusia. Ini adalah tahap di mana tim AI membangun mesin dengan faktor kesadaran diri yang diprogram ke dalamnya. Ketika seseorang membunyikan klakson dari belakang, mesin harus merasakan emosi tersebut, dan hanya dengan demikian mereka akan memahami apa yang dirasakan ketika membunyikan klakson pada seseorang dari belakang. referensi : [1][2]

AI dalam Film Hollywood dan Penerapannya dalam Teknik AI terkadang menjadi sorotan dalam film-film Hollywood sebagai upaya produser untuk menciptakan suasana yang futuristik. Namun, AI bukanlah hal yang hanya ada di masa depan, karena sudah banyak digunakan saat ini. AI memberikan kontribusi yang signifikan di berbagai industri, termasuk teknik. Artikel ini akan membahas berbagai penerapan AI dalam bidang teknik. AI dalam Teknik: Penerapan Banyak ilmuwan tertarik dengan ide mengembangkan mesin yang bisa meniru otak manusia. Jaringan saraf buatan, antarmuka otak-komputer, dan trans-humanisme semuanya mencoba mereplikasi kompleksitas otak manusia. Namun, banyak yang menyadari bahwa ini tidaklah mudah. Meskipun kita masih jauh dari membawa kompleksitas ini ke dalam mesin, AI sudah membuat hidup lebih mudah. AI telah menjadi bagian penting dalam dunia teknik. Berikut adalah beberapa penerapan AI dalam bidang teknik: Penerapan 1: Robot Canggih Pertumbuhan AI memungkinkan pengembang menciptakan mesin yang bisa melakukan tugas manufaktur yang kompleks. Tujuannya adalah mengembangkan sistem yang bisa belajar dan berkembang tanpa intervensi manusia. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan manufaktur, permintaan akan robot canggih untuk menggantikan manusia di jalur perakitan diperkirakan akan meningkat. Contohnya adalah penggunaan robot canggih dalam sektor manufaktur otomotif. Sistem AI telah berkembang dari melakukan tugas-tugas sederhana menjadi melakukan proses yang presisi dan kompleks yang meniru fungsi rumit yang sebelumnya hanya bisa dilakukan oleh manusia. Penerapan 2: Big Data Semua industri sekarang sangat bergantung pada data. Informasi telah menjadi komoditas panas di mana banyak organisasi yang ingin mengalahkan persaingan berinvestasi di dalamnya. Namun, data tidak akan berguna tanpa sistem AI yang memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memberikan konteks. Melalui machine learning (ML), AI bisa memberikan algoritma kepada organisasi yang mampu mendeteksi kesalahan dan merumuskan solusi untuk meningkatkan operasi mereka. Insinyur bisa menggunakan big data dan AI untuk memfasilitasi proyek-proyek perkotaan berskala besar. Teknologi ini bisa membantu mereka mengidentifikasi di mana orang berada dan proyek infrastruktur publik apa yang bisa mereka lakukan untuk mengatasi masalah umum. Penerapan 3: Internet of Things (IoT) IoT telah meledak dalam dekade terakhir, dengan banyak organisasi yang terus bekerja untuk menghubungkan semua orang. Perangkat pintar menjadi umum, memungkinkan orang tetap terhubung di mana pun mereka berada. Konektivitas ini bermanfaat bagi industri teknik, karena perangkat IoT memungkinkan para ahli memantau proyek dari jarak jauh. Misalnya, seorang insinyur bisa menggunakan sensor IoT untuk memantau seberapa baik sistem yang mereka rancang mengukur konsolidasi tanah, degradasi, dan dampak lingkungan bagi klien. Dengan mengaktifkan ML pada perangkat IoT, dimungkinkan untuk mencapai “kecerdasan terhubung” yang memungkinkan insinyur melakukan analisis prediktif, preskriptif, dan adaptif untuk proyek mereka. Penerapan 4: Pemrosesan Gambar Meski komponen pemrosesan gambar dari AI mungkin tidak berdampak besar pada teknik, namun potensinya bisa mengubah praktik dengan signifikan. Insinyur bisa dengan mudah mengidentifikasi deformitas struktural dan masalah potensial lainnya yang mungkin tidak mudah dikenali dengan mata telanjang melalui algoritma pemrosesan gambar. Penerapan AI dalam teknik ini penting untuk memastikan keselamatan pekerja di proyek. Saat dikombinasikan dengan data lain dari sensor, pemrosesan gambar bisa memberikan informasi kontekstual yang membantu insinyur dalam pengambilan keputusan. Misalnya, integritas struktural situs konstruksi bisa dinilai dengan bantuan AI sebelum konstruksi dimulai. Penerapan 5: Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) Konsep AI lain yang bisa membantu insinyur adalah pemrosesan bahasa alami (NLP), yang memungkinkan mesin dan manusia untuk berkomunikasi. Bayangkan seorang insinyur berbicara dengan alat untuk mendapatkan masukan tentang memperkuat proses jalur perakitan secara real-time. Meski ini masih konsep, namun bisa menjadi area yang patut untuk dieksplorasi. Penerapan AI dalam teknik yang dibahas dalam artikel ini menunjukkan bahwa evolusi bukanlah sesuatu yang perlu ditakuti. Teknologi, bila digunakan dengan tepat, bisa membawa hasil positif. referensi : [1][2]

Pendidikan adalah bagian penting dari kehidupan setiap orang, dan pendidikan yang baik memainkan peran vital untuk memiliki kehidupan yang sukses. Untuk meningkatkan sistem pendidikan bagi para siswa, selalu ada banyak perubahan yang terjadi di seluruh dunia, mulai dari cara mengajar hingga jenis kurikulum. Kecerdasan Buatan (AI) adalah teknologi yang berkembang +pesat yang digunakan di hampir setiap bidang dan mengubah dunia. Salah satu tempat di mana kecerdasan buatan siap membuat perubahan besar adalah (dan dalam beberapa kasus sudah) di bidang pendidikan. Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan mengembangkan solusi baru untuk pengajaran dan pembelajaran dalam berbagai situasi. Saat ini, AI digunakan oleh berbagai sekolah dan perguruan tinggi di berbagai negara. AI dalam pendidikan telah memberikan perspektif baru tentang pendidikan bagi para guru, siswa, orang tua, dan tentu saja lembaga pendidikan. AI dalam pendidikan bukan tentang robot humanoid sebagai pengganti guru manusia, tetapi tentang menggunakan kecerdasan komputer untuk membantu guru dan siswa serta membuat sistem pendidikan menjadi lebih baik dan efektif. Di masa depan, sistem pendidikan akan memiliki banyak alat AI yang akan membentuk pengalaman pendidikan di masa depan. Dalam topik ini, akan dibahas dampak dan aplikasi Kecerdasan Buatan pada Pendidikan. Untuk lebih memahami topik ini, mari pahami terlebih dahulu apa itu AIED. Gambaran AIED(Artificial Intelligence in Education) Kecerdasan Buatan (AI) adalah simulasi kecerdasan manusia ke dalam mesin komputer sehingga dapat berpikir dan bertindak seperti manusia. Ini adalah teknologi yang membantu mesin komputer untuk berpikir seperti manusia. AI bertujuan untuk meniru perilaku manusia. AI memiliki berbagai kegunaan dan aplikasi di berbagai sektor, termasuk pendidikan. Pada tahun 1970-an, AIED muncul sebagai area khusus untuk menggabungkan teknologi baru dalam pengajaran dan pembelajaran, terutama untuk pendidikan tinggi. Tujuan utama AIED adalah untuk memfasilitasi pembelajar dengan pembelajaran yang fleksibel, personal, dan menarik serta tugas-tugas otomatisasi dasar. Beberapa tren populer dalam AIED meliputi Intelligent tutor systems, smart classroom technologies, adaptive learning, dan pedagogical agents Aplikasi/peran Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan Manfaat AI untuk Siswa Masa Depan AI dalam Pendidikan Menurut penelitian, di masa depan, AI dalam pendidikan akan melangkah dalam tiga cara utama, yaitu: Kesimpulan Kecerdasan buatan dan penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari semakin berkembang di banyak segmen. Dalam bidang pendidikan, AI telah mulai menunjukkan pengaruhnya dan bekerja sebagai alat bantu bagi siswa dan guru serta mendukung proses pembelajaran. Namun, penggunaan AI dalam pendidikan masih belum diadopsi sepenuhnya oleh semua perguruan tinggi, dan perjalanan untuk mencapai ini masih panjang. Namun, penelitian menunjukkan bahwa di masa depan, AI akan memberikan dampak yang baik pada sektor pendidikan. Saat ini, AI sedang mengubah industri pendidikan tetapi belum menunjukkan potensi sebenarnya dalam pendidikan. Selain itu, pembelajaran dari sistem komputer bisa sangat membantu, tetapi tidak mungkin sepenuhnya menggantikan pengajaran manusia di sekolah dan perguruan tinggi. referensi : [1][2]