Perakaman (bahasa Inggris: imprinting) adalah pembelajaran perilaku yang hanya dapat berlangsung pada rentang waktu atau usia tertentu. Tidak seperti pembelajaran biasa, perakaman juga memiliki unsur bawaan. Rentang waktu pendek ketika organisme sensitif terhadap perakaman disebut periode kritis. Periode ini biasanya berlangsung pada awal kehidupan, walaupun ada pula yang terjadi pada saat dewasa.

Salah satu contoh perakaman yang paling dikenal adalah perakaman induk (parental imprinting), yaitu ketika hewan yang masih kecil hanya memiliki preferensi sosial terhadap suatu objek (biasanya induknya) karena telah terpapar dengan objek tersebut. Misalnya, anak burung yang baru menetas akan terakam dengan induknya dan lalu mengikutinya kemana pun ia pergi. Fenomena ini dikaji dan dipopulerkan oleh Konrad Lorenz yang meneliti angsa. Lorenz menunjukkan bagaimana angsa yang baru menetas di inkubator akan terakam dengan hal apapun yang bergerak yang pertama kali ia lihat. Menurutnya, "periode kritis" ini berlangsung 13 hingga 16 jam setelah menetas. Salah satu anak angsa terakam dengan Lorenz sendiri (lebih tepatnya, sepatunya), dan ia konon diikuti oleh anak-anak angsa yang terakam olehnya. Lorenz juga menemukan bahwa anak angsa dapat terakam oleh benda tidak bergerak. Dalam salah satu percobaan, anak-anak angsa mengikuti sebuah kotak yang ditempatkan di atas mainan kereta yang bergerak.

Sumber Artikel : WIkipedia

Sistem manufaktur fleksibel (FMS) adalah sistem manufaktur di mana ada sejumlah fleksibilitas yang memungkinkan sistem untuk bereaksi jika terjadi perubahan, baik yang diprediksi atau tidak.

Fleksibilitas ini umumnya dianggap jatuh ke dalam dua kategori, yang keduanya mengandung banyak subkategori.

Kategori pertama disebut sebagai Fleksibilitas Perutean yang mencakup kemampuan sistem untuk diubah untuk menghasilkan jenis produk baru, dan kemampuan untuk mengubah urutan operasi yang dijalankan pada suatu bagian.

Kategori kedua disebut Fleksibilitas Mesin yang terdiri dari kemampuan untuk menggunakan beberapa mesin untuk melakukan operasi yang sama pada suatu bagian, serta kemampuan sistem untuk menyerap perubahan skala besar, seperti volume, kapasitas, atau kemampuan.

Sebagian besar FMS terdiri dari tiga sistem utama:

1. "Mesin Kerja" yang seringkali merupakan "mesin CNC" otomatis dihubungkan oleh:
2. Dengan sistem "Penanganan material" untuk mengoptimalkan aliran suku cadang dan
3. "Komputer Kontrol Pusat" yang mengontrol pergerakan material dan aliran mesin.

Keuntungan utama dari FMS adalah fleksibilitas yang tinggi dalam mengelola sumber daya manufaktur seperti waktu dan usaha untuk memproduksi produk baru.

Aplikasi terbaik dari FMS ditemukan dalam produksi set kecil produk seperti yang berasal dari produksi massal.

Keuntungan

• Mengurangi biaya produksi
• Biaya yang lebih rendah per unit yang diproduksi,
• Produktivitas tenaga kerja yang lebih besar,
• Efisiensi mesin lebih besar,
• Peningkatan kualitas,
• Keandalan sistem meningkat,
• Mengurangi persediaan suku cadang,
• Kemampuan beradaptasi dengan operasi CAD/CAM.
• Waktu tunggu lebih pendek
• Peningkatan efisiensi
• Tingkatkan tingkat produksi

Kekurangan

• Biaya set-up awal tinggi,
• Pra-perencanaan yang substansial
• Kebutuhan tenaga kerja terampil
• Sistem yang rumit
• Perawatannya rumit

Fleksibilitas

Fleksibilitas dalam manufaktur berarti kemampuan untuk menangani bagian-bagian yang sedikit atau banyak bercampur, untuk memungkinkan variasi dalam perakitan bagian-bagian dan variasi dalam urutan proses, mengubah volume produksi dan mengubah desain produk tertentu yang sedang diproduksi.

Komunikasi FMS Industri

Pelatihan FMS dengan robot pembelajaran SCORBOT-ER 4u, meja kerja CNC Mill dan CNC Lathe

Sistem Manufaktur Fleksibel Industri (FMS) terdiri dari robot, Mesin yang dikendalikan Komputer, mesin Terkendali Numerik Komputer (CNC), perangkat instrumentasi, komputer, sensor, dan sistem lain yang berdiri sendiri seperti mesin inspeksi. Penggunaan robot di segmen produksi industri manufaktur menjanjikan berbagai manfaat mulai dari utilisasi tinggi hingga produktivitas volume tinggi. Setiap sel atau simpul Robot akan ditempatkan di sepanjang sistem penanganan material seperti konveyor atau kendaraan berpemandu otomatis. Produksi setiap bagian atau benda kerja akan membutuhkan kombinasi simpul manufaktur yang berbeda. Pergerakan part dari satu node ke node lainnya dilakukan melalui sistem material handling. Pada akhir pemrosesan suku cadang, suku cadang jadi akan diarahkan ke simpul inspeksi otomatis, dan selanjutnya diturunkan dari Sistem Manufaktur Fleksibel.

Mesin CNC

Lalu lintas data FMS terdiri dari file besar dan pesan singkat, dan sebagian besar berasal dari node, perangkat, dan instrumen. Ukuran pesan berkisar antara beberapa byte hingga beberapa ratus byte. Perangkat lunak eksekutif dan data lainnya, misalnya, adalah file dengan ukuran besar, sedangkan pesan untuk data pemesinan, komunikasi instrumen ke instrumen, pemantauan status, dan pelaporan data ditransmisikan dalam ukuran kecil.

Ada juga beberapa variasi pada waktu respons. File program besar dari komputer utama biasanya membutuhkan waktu sekitar 60 detik untuk dimuat ke setiap instrumen atau node pada awal operasi FMS. Pesan untuk data instrumen perlu dikirim dalam waktu periodik dengan waktu tunda yang deterministik. Jenis pesan lain yang digunakan untuk pelaporan darurat berukuran cukup pendek dan harus dikirim dan diterima dengan respons yang hampir seketika.

Tuntutan akan protokol FMS yang andal yang mendukung semua karakteristik data FMS sekarang sangat mendesak. Protokol standar IEEE yang ada tidak sepenuhnya memenuhi persyaratan komunikasi waktu nyata di lingkungan ini. Penundaan CSMA/CD tidak terbatas karena jumlah node meningkat karena tabrakan pesan. Token Bus memiliki delay pesan deterministik, tetapi tidak mendukung skema akses prioritas yang diperlukan dalam komunikasi FMS. Token Ring menyediakan akses yang diprioritaskan dan memiliki penundaan pesan yang rendah, namun transmisi datanya tidak dapat diandalkan. Kegagalan node tunggal yang mungkin terjadi cukup sering di FMS menyebabkan kesalahan transmisi lewat pesan di node itu. Selain itu, topologi Token Ring menghasilkan pemasangan kabel dan biaya yang tinggi.

Diperlukan desain komunikasi FMS yang mendukung komunikasi waktu nyata dengan penundaan pesan terbatas dan segera bereaksi terhadap sinyal darurat apa pun. Karena kegagalan mesin dan malfungsi karena panas, debu, dan interferensi elektromagnetik adalah umum, mekanisme yang diprioritaskan dan segera transmisi pesan darurat diperlukan agar prosedur pemulihan yang sesuai dapat diterapkan. Modifikasi Token Bus standar untuk menerapkan skema akses yang diprioritaskan diusulkan untuk memungkinkan transmisi pesan pendek dan berkala dengan penundaan rendah dibandingkan dengan pesan panjang.

Sumber Artikel: en.wikipedia.org

Enkulturasi atau pembudayaan adalah proses mempelajari nilai dan norma kebudayaan yang dialami individu selama hidupnya. Menurut E. Adamson Hoebel enkulturasi adalah kondisi saat seseorang secara sadar ataupun tidak sadar mencapai kompetensi dalam budayanya dan menginternalisasi budaya tersebut. Hasil dari proses enkulturasi adalah identitas, yaitu identitas pribadi dalam sebuah kelompok masyarakat. Masyarakat berusaha untuk membuat seseorang memiliki rasa bertanggung jawab. Proses enkulturasi terkadang mengasingkan sebagian orang. Hal tersebut bertujuan untuk membuat mereka menjadi bertanggung jawab. Proses enkulturasi memiliki dua aspek utama, yaitu pendidikan formal dan informal. Pendidikan formal dilakukan melalui sebuah lembaga pendidikan, sedangkan pendidikan informal yang disebut sebagai child trainingdilakukan oleh keluarga dan teman.

Proses enkulturasi terjadi ketika mereka bergaul dengan masyarakat dari mulai anak-anak hingga tua. Melalui proses tersebut, seseorang belajar menghormati simbol bangsa dari menyanyikan lagu kebangsaan di sekolah. Ia juga belajar dengan siapa ia mungkin melakukan kekerasan fisik (pegulat) dan dengan siapa ia tidak bisa (gadis kecil di jalan). Selain itu, ia menjadi sadar akan hak dan kewajiban dirinya dan orang lain.

Sumber Artikel : Wikipedia

Kognisi adalah proses mental yang terjadi mengenai sesuatu yang didapatkan dari kegiatan berpikir tentang seseorang atau sesuatu.

Proses yang dilakukan adalah memperoleh pengetahuan dan memanipulasi pengetahuan melalui aktivitas mengingat, menganalisis, memahami, menilai, menalar, membayangkan dan berbahasa. Kapasitas atau kemampuan kognisi biasa diartikan sebagai kecerdasan atau inteligensi. Bidang ilmu yang mempelajari kognisi beragam, di antaranya adalah psikologi, filsafat, komunikasi, neurosains, serta kecerdasan buatan.

Kepercayaan atau pengetahuan seseorang tentang sesuatu dipercaya dapat memengaruhi sikap mereka dan pada akhirnya memengaruhi perilaku/ tindakan mereka terhadap sesuatu. mengubah pengetahuan seseorang akan sesuatu dipercaya dapat mengubah perilaku mereka.

Etimologis

Kata kognisi yang sudah dikembangkan sejak abad ke-15 diartikan sebagai "pemikiran dan kesadaran". Istilah ini berasal dari kata benda Bahasa Latin, yakni cognitio ('pemeriksaan,' 'belajar,' atau 'pengetahuan'). Adapun berasal dari kata kerja cognosco, gabungan dari con ('dengan') dan gnōscō ('tahu'). Kata gnōscō ini serumpun dengan kata kerja Yunani, gi(g)nόsko (γι(γ)νώσκω, yang berarti 'Saya tahu,' atau 'persepsi').

Sejarah

Istilah kognisi berasal dari bahasa Latin cognoscere yang artinya mengetahui. Kognisi dapat pula diartikan sebagai pemahaman terhadap pengetahuan atau kemampuan untuk memperoleh pengetahuan. Istilah ini digunakan oleh filsuf untuk mencari pemahaman terhadap cara manusia berpikir. Karya Plato dan Aristotle telah memuat topik tentang kognisi karena salah satu tujuan tujuan filsafat adalah memahami segala gejala alam melalui pemahaman dari manusia itu sendiri.

Aristoteles berfokus pada area kognitif yang berkaitan dengan memori, persepsi, dan citra mental. Dia memperhatikan dan memastikan bahwa studinya didasarkan pada bukti empiris, yaitu, informasi ilmiah yang dikumpulkan melalui pengamatan dan eksperimen yang teliti.

Kognisi dipahami sebagai proses mental karena kognisi mencermikan pemikiran dan tidak dapat diamati secara langsung. Oleh karena itu kognisi tidak dapat diukur secara langsung, namun melalui perilaku yang ditampilkan dan dapat diamati. Misalnya kemampuan anak untuk mengingat angka dari 1-20, atau kemampuan untuk menyelesaikan teka-teki, kemampuan menilai perilaku yang patut dan tidak untuk diimitasi.

Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai kognisi maka berkembanglah psikologi kognitif yang menyelidiki tentang proses berpikir manusia. Proses berpikir tentunya melibatkan otak dan saraf-sarafnya sebagai alat berpikir manusia oleh karena itu untuk menyelidiki fungsi otak dalam berpikir maka berkembanglah neurosains kognitif. Neurosains kognitif ini merupakan bidang studi yang menghubungkan otak dan aspek-aspek lain sistem syaraf, khususnya otak dengan pemrosesan kognitif, dan akhirnya dengan perilaku. Hasil-hasil penelitian yang dilakukan oleh kedua bidang ilmu tersebut banyak dimanfaatkan oleh ilmu robot dalam mengembangkan kecerdasan buatan.

Proses kognitif menggabungkan antara informasi yang diterima melalui indra tubuh manusia dengan informasi yang telah disimpan di ingatan jangka panjang. Kedua informasi tersebut diolah di ingatan kerja yang berfungsi sebagai tempat pemrosesan informasi. Kapabilitas pengolahan ini dibatasi oleh kapasitas ingatan kerja dan faktor waktu. Proses selanjutnya adalah pelaksanaan tindakan yang telah dipilih. Tindakan dilakukan mencakup proses kognitif dan proses fisik dengan anggota tubuh manusia (jari, tangan, kaki, dan suara). Tindakan dapat juga berupa tindakan pasif, yaitu melanjutkan pekerjaan yang telah dilakukan sebelumnya.

Perkembangan kognisi seseorang sangat dipengaruhi oleh interaksinya dengan lingkungan. Karena jelas apa yang dipikirkan seseorang (kognisi) akan berkaitan dengan apa yang dirasakannya (emosi). Terdapat berbagai jenis reprentasi-reprentasi kognitif, misalnya: pikiran dan citranya dapat mempengaruhi emosi. Para ahli teori dibidang klinis menekankan bahwa terdapat hubungan timbal balik antara kognisi dengan suasana hati. Hal ini di mana suasana hati dipengaruhi oleh kognisi dan juga sebaliknya. Akan tetapi, asumsi bahwa kognisi mempengaruhi atau menentukan emosi menjadi kontroversial dengan adanya argumen Zajoric bahwa emosi secara potensial independen dari kognisi. Meskipun suasana panas karena pendekatan yang dipicu oleh masalah Zajonc ini telah berlalu, isu-isu yang dimunculkan tetap penting.

Penting pula untuk menekan cara pendekatan kognitif tidak mengesampingkan pendekatan-pendekatan lain terhadap gangguan emosional seperti sosial atau biologis. Misalnya dapat dibuat hubungan antara disfungsi kognitif yang ditemukan pada penderita despresi dengan gangguan ritme denyut jantung.

Kemampuan kognitif yang diwujudkan dengan perilaku kognitif. Perilaku kognitif tertuang dalam proses bagaimana individu mengenal lingkungannya lalu menjadikannya sebagai perbendaharaan psikis yang diperlukan dalam mengkondisikan hidup yang bermakna dan efektif.^[10] Kognitif yang berkembang dalam pikiran manusia dapat mewakili pemikiran, perhatian, pengamatan, bayangan, perkiraan, dan penilaian seseorang terhadap lingkungannya. Tahapan ini dimulai dari usia 0 hingga usia dimana ia tidak mengalami perkembangan atau perubahan lagi.

Fungsi-fungsi kognisi

Atensi dan kesadaran

Atensi adalah pemrosesan secara sadar sejumlah kecil informasi dari sejumlah besar informasi yang tersedia. Informasi didapatkan dari penginderaan, ingatan dan proses kognitif lainnya. Atensi terbagi menjadi atensi terpilih (selective attention)dan atensi terbagi (divided attention). Kesadaran meliputi perasaan sadar maupun hal yang disadari yang mungkin merupakan fokus dari atensi.

Persepsi

Persepsi adalah rangkaian proses pada saat mengenali, mengatur dan memahami sensasi dari pancaindra yang diterima dari rangsang lingkungan. Dalam kognisi rangsang visual memegang peranan penting dalam membentuk persepsi. Proses kognitif biasanya dimulai dari persepsi yang menyediakan data untuk diolah oleh kognisi.

Ingatan

Ingatan adalah saat manusia mempertahankan dan menggambarkan pengalaman masa lalunya dan menggunakan hal tersebut sebagai sumber informasi saat ini. Proses dari mengingat adalah menyimpan suatu informasi, mempertahankan dan memanggil kembali informasi tersebut. Ingatan terbagi dua menjadi ingatan implisit dan eksplisit. Proses tradisional dari mengingat melalui pendataan penginderaan, ingatan jangka pendek dan ingatan jangka panjang.

Bahasa

Bahasa adalah menggunakan pemahaman terhadap kombinasi kata dengan tujuan untuk berkomunikasi. Adanya bahasa membantu manusia untuk berkomunikasi dan menggunakan simbol untuk berpikir hal-hal yang abstrak dan tidak diperoleh melalui penginderaan. Dalam mempelajari interaksi pemikiran manusia dan bahasa dikembangkanlah cabang ilmu psikolinguistik.

Pemecahan masalah dan kreativitas

Pemecahan masalah adalah upaya untuk mengatasi hambatan yang menghalangi terselesaikannya suatu masalah atau tugas. Upaya ini melibatkan proses kreativitas yang menghasilkan suatu jalan penyelesaian masalah yang orisinil dan berguna.

Pengambilan keputusan dan penalaran

Dalam melakukan pengambilan keputusan manusia selalu mempertimbangkan penilaian yang dimilikinya. Misalnya seseorang membeli motor berwarna merah karena kepentingan mobilitasnya, dan kesenangannya terhadap warna merah. Proses dari pengambilan keputusan ini melibatkan banyak pilihan. Untuk itu manusia menggunakan penalaran untuk mengambil keputusan. penalaran adalah proses evaluasi dengan menggunakan pembayangan dari prinsip-prinsip yang ada dan fakta-fakta yang tersedia. Penalaran dibagi menjadi dua jenis yaitu penalaran deduktif dan penalaran induktif.

Kognisi dalam ilmu psikologi

Dalam psikologi, istilah "kognisi" biasanya digunakan dalam pandangan pemrosesan informasi dari fungsi psikologis individu, dan demikian pula dalam rekayasa kognitif. Dalam studi kognisi sosial, sebuah cabang psikologi sosial, istilah ini digunakan untuk menjelaskan sikap, atribusi, dan dinamika kelompok.

Kognisi manusia sadar dan tidak sadar, konkret atau abstrak, serta intuitif (seperti pengetahuan tentang bahasa) dan konseptual (seperti model bahasa). Kognisi ini mencakup proses seperti memori, asosiasi, pembentukan konsep, pengenalan pola, bahasa, perhatian, persepsi, tindakan, pemecahan masalah, dan citra mental. Secara tradisional, emosi tidak dianggap sebagai proses kognitif, tetapi sekarang banyak penelitian yang dikembangkan untuk memeriksa psikologi kognitif emosi; penelitian juga difokuskan pada kesadaran seseorang akan strategi dan metode kognisinya sendiri, yang disebut metakognisi. Psikologi kognitif adalah bidang psikologi yang didedikasikan untuk memeriksa bagaimana orang berpikir, menjelaskan bagaimana dan mengapa kita berpikir seperti yang kita lakukan dengan mempelajari interaksi antara pemikiran manusia, emosi, kreativitas, bahasa, dan pemecahan masalah, di samping proses kognitif lainnya.

Teori Piaget dalam perkembangan kognitif

Selama bertahun-tahun, sosiolog dan psikolog telah melakukan studi tentang perkembangan kognitif, yakni konstruksi pemikiran manusia atau proses mental.

Metakognisi merupakan proses berpikir dan memahami pola di balik sebuah peristiwa

Jean Piaget adalah salah satu orang paling penting dan berpengaruh di bidang psikologi perkembangan. Dia percaya bahwa manusia itu lebih unik dibandingkan dengan hewan. Hal ini karena menusia memiliki kapasitas untuk melakukan "penalaran simbolis abstrak". Karyanya dapat dibandingkan dengan Lev Vygotsky, Sigmund Freud, dan Erik Erikson yang juga merupakan kontributor besar di bidang psikologi perkembangan. Kini, Piaget dikenal dalam mempelajari perkembangan kognitif pada anak-anak, setelah mempelajari tiga anaknya sendiri dan perkembangan intelektual mereka. Hingga ia akan sampai pada teori perkembangan kognitif yang menggambarkan tahap perkembangan masa kanak-kanak.

Tipe tes umum pada kognisi manusia

Ilustrasi eksperimen posisi serial dalam mengingat informasi. Dimana, informasi yang diberikan di tengah urutan cenderung sulit diingat.

Posisi serial

Percobaan posisi serial bertujuan untuk menguji teori memori yang menyatakan bahwa ketika informasi diberikan secara serial, kita cenderung mengingat informasi di awal urutan, yang disebut primacy effect, dan informasi di akhir urutan, disebut recency effect. Akibatnya, informasi yang diberikan di tengah urutan biasanya dilupakan, atau tidak diingat dengan mudah. Penelitian ini memprediksi bahwa recency effect lebih kuat daripada primacy effect, karena informasi yang paling baru dipelajari masih berada dalam working memory ketika diminta untuk diingat kembali. Informasi yang dipelajari terlebih dahulu masih harus melalui proses temu kembali (retrieval process). Eksperimen ini berfokus pada proses memori manusia.

Keunggulan Kata

Eksperimen keunggulan kata menyajikan subjek dengan kata, atau huruf, untuk jangka waktu singkat, yaitu 40 ms. Kemudian mereka diminta untuk mengingat huruf yang berada di lokasi tertentu dalam kata. Secara teori, subjek harus lebih mampu mengingat huruf dengan benar ketika disajikan dalam sebuah kata daripada ketika disajikan secara terpisah. Eksperimen ini berfokus pada ucapan dan bahasa manusia.

Brown-Peterson

Dalam percobaan Brown-Peterson, peserta secara singkat disajikan dengan trigram dan dalam satu versi percobaan tertentu. Kemudian mereka diberi tugas distraktor, mereka diminta untuk mengidentifikasi apakah urutan kata-kata yang disajikan sebenarnya benar atau bukan kata-kata (karena salah eja, dll). Setelah tugas distraktor, mereka diminta untuk mengingat trigram yang diberikan sebelum tugas distraktor. Secara teori, semakin lama tugas distraktor, semakin sulit bagi peserta untuk mengingat trigram dengan benar. Eksperimen ini berfokus pada memori jangka pendek manusia.

Rentang ingatanSelama percobaan rentang ingatan, setiap subjek disajikan dengan urutan rangsangan dari jenis yang sama, seperti kata yang menggambarkan benda, angka, huruf yang bunyinya mirip, dan huruf yang bunyinya tidak sama. Setelah diberi rangsangan, subjek diminta untuk mengingat kembali urutan rangsangan yang diberikan sesuai dengan urutan pemberiannya. Dalam satu versi eksperimen tertentu, jika subjek mengingat daftar dengan benar, panjang daftar bertambah satu untuk jenis materi itu, dan sebaliknya jika salah mengingatnya. Teori tersebut menjelaskan bahwa orang memiliki rentang ingatan sekitar tujuh item untuk angka, sama pula untuk huruf yang terdengar berbeda dan kata-kata pendek. Rentang ingatan diproyeksikan lebih pendek dengan huruf yang terdengar mirip dan dengan kata-kata yang lebih panjang.

Pencarian visual

Paradigma pencarian visual telah menjadi pilar penelitian dalam perhatian visual selama lebih dari 20 tahun. Dalam percobaan pencarian visual yang khas, pengamat disajikan dengan tampilan yang berisi sejumlah item. Setiap percobaan, pengamat harus menentukan apakah item target tertentu ada atau tidak di antara item pengecoh. Jumlah item (ukuran set) bervariasi dari percobaan ke percobaan. Tugasnya antara lain mencakup pencarian untuk beberapa jenis target (misalnya, mencari item vertikal atau horizontal hijau), mencari beberapa contoh dari satu jenis (misalnya, apakah ada satu atau dua item vertikal merah?), dan mencari properti lebih dari satu item (misalnya, apakah ada sepasang garis yang membentuk sudut lancip?).

Metakognisi

Selama 30 tahun terakhir metakognisi telah menjadi salah satu bidang utama penelitian perkembangan kognitif. Kegiatan penelitian dalam metakognisi dimulai dengan John Flavell, yang dianggap sebagai 'bapak bidang' dan setelah itu sejumlah besar penelitian empiris dan teoritis yang berhubungan dengan metakognisi mulai dikembangkan.

'Metakognisi' adalah konsep yang telah digunakan untuk merujuk pada berbagai proses epistemologis. Metakognisi pada dasarnya berarti kognisi tentang kognisi; yaitu, mengacu pada kognisi tingkat kedua: pemikiran tentang pikiran, pengetahuan tentang pengetahuan atau refleksi tentang tindakan. Jadi jika kognisi melibatkan persepsi, pemahaman, ingatan, dan sebagainya, maka metakognisi melibatkan pemikiran tentang persepsi, pemahaman, ingatan, dll.

Sumber: Wikipedia

Perencanaan produksi

Perencanaan produksi adalah perencanaan produksi dan produksi bagian-bagian dalam suatu perusahaan atau industri. Aktivitas Tenaga Kerja Ini menggunakan alokasi sumber daya, bahan, dan kapasitas produksi untuk melayani pelanggan yang berbeda.

Metode produksi yang berbeda seperti produksi item tunggal, produksi batch, produksi massal, rangkaian produksi batch, dll. Ia memiliki rencana penerbitannya sendiri. Perencanaan produksi dan manajemen produksi dapat digabungkan untuk membentuk perencanaan produksi dan pengendalian, atau dapat digabungkan dengan perencanaan sumber daya perusahaan.

Ringkasan

Perencanaan produksi adalah masa depan produksi. Kami dapat membantu Anda membuat atau menyiapkan tempat produksi yang baik dengan mengelola persyaratan yang diperlukan. Rencana produksi dibuat secara berkala dalam suatu periode yang disebut periode perencanaan. Ini mungkin mencakup kegiatan-kegiatan berikut:

• Penentuan bauran produk yang dibutuhkan dan beban pabrik untuk memenuhi kebutuhan pelanggan.
• Menyesuaikan tingkat produksi yang dibutuhkan dengan sumber daya yang ada.
• Menjadwalkan dan memilih pekerjaan sebenarnya yang akan dimulai di fasilitas manufaktur"
• Menyiapkan dan mengirimkan pesanan produksi ke fasilitas produksi.

Untuk menyusun rencana produksi, perencana produksi harus bekerja sama dengan departemen perencanaan produksi serta departemen pemasaran dan penjualan. Mereka dapat memberikan perkiraan penjualan dan daftar pesanan pelanggan.” “Ini berarti bahwa pekerjaan dipilih dari berbagai produk yang memerlukan beragam sumber daya dan dapat melayani banyak pelanggan. Oleh karena itu, pemilihan harus dioptimalkan antara metrik kinerja khusus pelanggan, seperti waktu respons, dan metrik kinerja yang bergantung pada pelanggan, seperti pengiriman tepat waktu.

Langkah penting dalam perencanaan produksi adalah estimasi produksi yang akurat . "kapasitas. sumber daya yang tersedia. Namun ini adalah salah satu hal tersulit untuk dilakukan dengan baik." Perencanaan produksi selalu memperhitungkan “ketersediaan sumber daya, ketersediaan sumber daya dan pengetahuan tentang kebutuhan masa depan”.

Sejarah

Metode dan alat untuk pekerjaan modern telah dikembangkan sejak akhir tahun 1800. Dalam manajemen ilmiah, pertama-tama Anda memetakan pekerjaan setiap orang atau mesin (lihat gambar). Asal usul perencanaan investasi sudah ada sejak satu abad yang lalu. Menurut Kaplan (1986), “Kebutuhan akan informasi mengenai perencanaan dan manajemen internal terlihat jelas pada paruh pertama abad ke-19, ketika industri seperti pabrik tekstil dan perkeretaapian merancang prosedur pengendalian internal untuk mengoordinasikan berbagai aktivitas yang berkaitan dengan transportasi. Operasi dasar (transformasi bahan mentah menjadi produk jadi di pabrik tekstil, pengangkutan penumpang dan barang dengan kereta api).

Herrmann (1996) juga membahas keadaan di mana metode baru perencanaan dan manajemen internal telah berkembang. Peningkatan produktivitas dicapai dengan menggunakan suku cadang: menghilangkan hingga akhir abad ke-19, perusahaan manufaktur mementingkan peningkatan produktivitas peralatan mahal di pabrik Anda: mempertahankan utilisasi yang tinggi adalah tujuan yang penting. Mandor mengelola bengkel dan mengatur semua pekerjaan yang diperlukan untuk produksi terbatas yang menjadi tanggung jawabnya. Mempekerjakan manajer, membeli bahan, mengelola operasi, dan mengirimkan produk. Mereka adalah ahli dengan keterampilan teknis yang sangat baik, dan mereka merencanakan produksinya (daripada menjadi penulis lepas). Saat tanaman tumbuh, mereka menjadi semakin besar tanpa kesulitan.

Mengenai perencanaan kerja, Herrmann (1996) mengatakan: "Jadwal produksi juga dimulai dengan fleksibilitas. Jadwal hanya menunjukkan kapan pengerjaan pesanan dimulai atau kapan pesanan tiba. Waktu harus dilacak atau untuk tugas-tugas individu yang memakan waktu".

Dalam organisasi industri pada tahun 1923, Mr. Owens berkata: "Perencanaan manufaktur dengan cepat menjadi salah satu persyaratan manajemen yang paling penting. Memang benar bahwa semua perusahaan, berapa pun ukurannya, merencanakan operasi dengan cara tertentu. Namun, sebagian besar perusahaan tidak memiliki rencana untuk mendistribusikan aliran sumber daya". Rencananya adalah mengurangi jumlah uang yang terikat dalam persediaan.

Topik

Jenis perencanaan

Berbagai jenis perencanaan produksi dapat diterapkan:

• Perencanaan dan penjadwalan lanjutan
• Perencanaan kapasitas
• Jadwal produksi induk
• Perencanaan kebutuhan material
• MRP II
• Penjadwalan
• alur kerja

Jenis perencanaan yang terkait dalam organisasi

• Penjadwalan karyawan
• Perencanaan Sumberdaya Perusahaan
• Kontrol inventaris
• Perencanaan produk
• Perencanaan proyek
• Perencanaan proses, pengalihan ke perencanaan proses berbantuan komputer
• Perencanaan penjualan dan operasi
• Strategi

Pengendalian produksi

Pengendalian produksi adalah kegiatan mengendalikan alur kerja dalam produksi. Ini sebagian melengkapi perencanaan produksi.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Production_planning

Machine learning (ML) atau Pemelajaran Mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang berkaitan dengan pengembangan dan studi algoritme statistik yang dirancang untuk belajar secara mandiri dari data. Algoritme ini kemudian memanfaatkan pembelajaran ini untuk menggeneralisasi dan menangani data baru yang sebelumnya tidak terlihat, sehingga memungkinkan sistem ML untuk melakukan tugas-tugas tertentu tanpa memerlukan instruksi yang telah diprogram secara eksplisit. Dalam beberapa tahun terakhir, jaringan syaraf tiruan generatif telah menunjukkan kinerja yang lebih unggul daripada berbagai pendekatan konvensional di berbagai bidang.

Aplikasi pembelajaran mesin menjangkau berbagai domain, termasuk model bahasa besar (LLM), visi komputer, pengenalan suara, penyaringan email, pertanian, dan kedokteran. Bidang-bidang ini membutuhkan kemampuan untuk menangani tugas-tugas kompleks yang akan menantang dan mahal untuk dikembangkan menggunakan algoritme tradisional. Pembelajaran mesin juga dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis, yang biasa disebut sebagai analisis prediktif. Meskipun tidak semua algoritme pembelajaran mesin didasarkan pada statistik, statistik komputasi memainkan peran penting dalam bidang ini.

Landasan matematis dari pembelajaran mesin berasal dari metode optimasi matematika. Penambangan data, bidang paralel yang terkait erat, berfokus pada analisis data eksplorasi melalui pembelajaran tanpa pengawasan. Dari perspektif teoretis, kerangka kerja pembelajaran PAC (Probably Approximately Correct) menyediakan model untuk menggambarkan pembelajaran mesin.

Definisi

Mesin yang dimaksud di sini adalah mesin dalam pengertian lebih mendekati kepada ‘sistem’, bukan mesin 'mekanik'. Istilah pemelajaran pertama kali muncul dalam disiplin ilmu kecerdasan buatan. Pemelajaran berarti menambah pengetahuan, memahami dengan belajar, dan mengikuti perintah. Pemelajaran mesin merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang membahas mengenai pembangunan sistem yang didapat berdasarkan pada pemelajaran data, atau sebuah studi yang mempelajari cara untuk memprogram sebuah komputer untuk belajar. Inti dari pemelajaran mesin adalah representasi dan generalisasi. Pada tahun 1959, Arthur Samuel mendefinisikan bahwa pemelajaran mesin adalah bidang studi yang memberikan kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Kemampuan belajar yang menjadi dominan ditentukan oleh kemampuan perangkat lunak atau alogaritmanya. Implementasi kemampuan belajar dapat dicapai dengan berbagai teknik, ada yang menggunakan kaidah (rule), ada yang menggunakan statistika, ada yang menggunakan pendekatan fisiologi yaitu sistem saraf manusia atau disebut dengan ANN (artificial neural network) atau jaringan saraf tiruan. Pemelajaran mesin dapat berfungsi untuk beradaptasi dengan suatu keadaan yang baru, serta untuk mendeteksi dan memperkirakan suatu pola.

Sejarah

Konsep pembelajaran mesin bermula pada akhir tahun 1950-an ketika Arthur Samuel, seorang karyawan IBM, memperkenalkan istilah tersebut dan membentuk dasar bagi bidang yang revolusioner ini. Namun, perjalanan pembelajaran mesin jauh melampaui kontribusi Samuel, berakar dari puluhan tahun ketertarikan manusia dalam memahami proses kognitif.

Pada akhir tahun 1940-an, karya teoritis psikolog Donald Hebb tentang struktur saraf membuka jalan bagi pengembangan neuron buatan dan prinsip-prinsip dasar yang mendasari algoritma kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kolaborator seperti logisian Walter Pitts dan Warren McCulloch memperdalam eksplorasi ini dengan merancang model matematis dari jaringan saraf yang mencerminkan proses berpikir manusia.

Tahun 1960-an menandai titik balik signifikan dengan diciptakannya "mesin pembelajaran" eksperimental seperti Cybertron, yang dirancang oleh Raytheon Company. Sistem-sistem awal ini, dilengkapi dengan memori pita berlubang, meneliti tugas pengenalan pola, membentuk dasar untuk kemajuan di masa depan.

Saat minat dalam pengenalan pola tetap berlanjut ke tahun 1970-an, peneliti seperti Nilsson dan Duda terus menjelajahi potensi pembelajaran mesin, fokus pada klasifikasi dan analisis pola. Pada tahun 1980-an, langkah-langkah besar telah dilakukan dalam memanfaatkan strategi pengajaran untuk melatih jaringan saraf buatan, menunjukkan kemajuan dalam tugas-tugas pengenalan karakter.

Definisi formal algoritma pembelajaran mesin oleh Tom M. Mitchell memberikan kejelasan tentang tujuan bidang ini: meningkatkan kinerja tugas berdasarkan pengalaman. Definisi operasional ini, terinspirasi oleh karya Alan Turing, mengalihkan fokus dari konsep kognitif abstrak ke aplikasi praktis.

Saat ini, pembelajaran mesin melayani dua tujuan: klasifikasi data dan analisis prediktif. Baik itu menggunakan visi komputer untuk mengklasifikasikan melanoma atau memprediksi tren pasar saham, algoritma pembelajaran mesin modern memanfaatkan dataset besar untuk membuat keputusan berbasis informasi dan membentuk masa depan.

Dari awal yang sederhana hingga aplikasi terkini yang canggih, perjalanan pembelajaran mesin mencerminkan upaya manusia yang tak kenal lelah dalam memahami dan memanfaatkan kekuatan sistem cerdas.

Hubungan antara Pembelajaran Mesin dan Bidang Lainnya

Pembelajaran mesin (ML) memiliki akar yang dalam dalam bidang kecerdasan buatan (AI). Pada awalnya, para peneliti dalam AI tertarik pada gagasan membuat mesin belajar dari data. Mereka mengadopsi berbagai metode simbolis dan memperkenalkan jaringan syaraf tiruan, seperti perseptron dan ADALINE, yang pada dasarnya adalah model linear umum dalam statistik. Namun, fokus pada pendekatan logis dan berbasis pengetahuan menyebabkan perbedaan antara AI dan ML. Pada tahun 1980-an, AI didominasi oleh sistem pakar, sementara ML mulai berkembang sebagai bidang yang mandiri, bergantung pada metode statistik dan model, seperti logika fuzzy dan teori probabilitas.

Pembelajaran mesin juga memiliki hubungan yang erat dengan penggalian data. Meskipun keduanya menggunakan metode yang serupa, fokusnya berbeda: ML berusaha untuk membuat prediksi berdasarkan data yang telah diketahui, sementara penggalian data bertujuan untuk menemukan informasi yang sebelumnya tidak diketahui dalam data. Meskipun terdapat kerancuan antara keduanya, keduanya saling melengkapi dan sering menggunakan metode yang sama untuk tujuan yang berbeda.

Selain itu, ML juga berhubungan dengan optimasi matematis. Banyak masalah pembelajaran dirumuskan sebagai masalah optimasi, di mana tujuannya adalah untuk meminimalkan fungsi kerugian pada set pelatihan. Ini menyoroti pentingnya generalisasi dalam ML, di mana tujuannya adalah untuk meminimalkan kerugian pada sampel yang tidak terlihat.

Pentingnya statistik dalam ML juga tidak bisa diabaikan. Meskipun memiliki metode yang mirip, statistik dan ML memiliki tujuan yang berbeda: statistik bertujuan untuk mengambil kesimpulan statistik dari sampel, sementara ML bertujuan untuk menemukan pola prediksi yang dapat digeneralisasi dari data. Beberapa ahli statistik bahkan telah mengadopsi metode dari ML, menciptakan bidang gabungan yang disebut sebagai pembelajaran statistik.

Terakhir, ML juga memiliki keterkaitan dengan fisika. Teknik analitis dan komputasi yang berasal dari fisika dapat diterapkan dalam masalah besar, termasuk ML. Sebagai contoh, fisika statistik dapat digunakan dalam analisis medis diagnostik.

Perbedaan dengan penggalian data

Penggalian data (data mining) merupakan suatu proses yang bertujuan untuk menemukan pengetahuan, kepentingan, dan pola baru dalam data dengan cara menghasilkan model deskriptif, dapat dimengerti, dan prediktif dari data dalam skala besar. Dengan kata lain, data mining adalah ekstraksi atau penggalian pengetahuan yang diinginkan dari volume data yang besar.

Dari definisi tersebut, dapat disimpulkan bahwa pemelajaran mesin berfokus pada studi, desain, dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Di sisi lain, dalam penggalian data, proses dimulai dengan data yang tidak terstruktur, yang kemudian diekstraksi untuk mendapatkan pengetahuan atau pola yang belum diketahui sebelumnya. Selama proses penggalian data ini, algoritma dari pemelajaran mesin digunakan.

Berbagai Tipe Algoritma dalam Pembelajaran Mesin

Dalam dunia pembelajaran mesin, terdapat berbagai tipe algoritma yang dapat dikelompokkan berdasarkan karakteristik masukan dan keluaran yang diharapkan. Mari kita telaah beberapa tipe utama dari algoritma-algoritma ini:

1. Pemelajaran Terarah (Supervised Learning): Algoritma ini bertujuan untuk membuat fungsi yang memetakan masukan ke keluaran yang diinginkan, contohnya dalam pengelompokan atau klasifikasi. Proses ini dilakukan dengan mempelajari contoh-contoh pasangan masukan-keluaran yang sudah diberikan label. Melalui data latih ini, algoritma berusaha untuk memahami pola-pola yang ada dan menghasilkan model yang mampu melakukan prediksi atau klasifikasi dengan akurasi tinggi.

2. Pemelajaran Tak Terarah (Unsupervised Learning): Berbeda dengan pemelajaran terarah, algoritma tak terarah ini memodelkan himpunan masukan tanpa disertai keluaran yang tepat. Tujuannya adalah untuk menemukan pola-pola menarik dalam data yang tidak berlabel. Salah satu contoh algoritma tak terarah yang umum adalah clustering, di mana objek-objek yang serupa dikelompokkan dalam area tertentu tanpa adanya label.

3. Pemelajaran Semi Terarah (Semi-Supervised Learning): Algoritma ini menggabungkan unsur dari supervised dan unsupervised learning. Sebagian contoh masukan-keluaran yang tepat diberikan, sementara sebagian lagi tidak memiliki label. Tujuannya adalah untuk memanfaatkan kelebihan dari kedua tipe pemelajaran untuk menciptakan model yang lebih baik.

4. Reinforcement Learning: Jenis ini mengajarkan sebuah agen cerdas untuk bertindak dalam suatu lingkungan yang dinamis. Agen ini belajar melalui trial and error, dengan memaksimalkan nilai hadiah atau reward yang diperoleh dari tindakannya. Misalnya, sebuah agen dapat belajar menerbangkan helikopter dengan baik melalui pengalaman-pengalaman negatif seperti menabrak atau melenceng dari jalur tujuan.

5. Pemelajaran Berkembang (Developmental Learning Algorithm): Bidang ini bertujuan untuk memahami mekanisme pengembangan dan batasan-batasan yang memungkinkan pembelajaran seumur hidup pada mesin. Ini melibatkan pengembangan algoritma yang terbuka terhadap pengetahuan dan kemampuan baru seiring waktu.

6. Transduction: Mirip dengan supervised learning, tetapi tidak secara eksplisit membangun fungsi. Tujuannya adalah untuk memprediksi output baru berdasarkan pada input baru dan data latih yang tersedia.

7. Learning to Learn: Algoritma ini menggunakan pembelajaran untuk memahami cara belajar sendiri. Ini melibatkan penggunaan algoritma untuk meningkatkan proses pembelajaran di masa mendatang.

Menjelajahi Berbagai Model dalam Pembelajaran Mesin

Dalam ranah machine learning, model pada dasarnya adalah rumus matematika yang, setelah dilatih pada dataset tertentu, dapat digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi pada data baru. Selama proses pelatihan, algoritme pembelajaran menyempurnakan parameter internal model untuk meminimalkan kesalahan dalam prediksinya.

Terdapat spektrum jenis model, mulai dari kelas model yang luas dan algoritme pembelajaran yang terkait hingga model yang terlatih sepenuhnya dengan parameter internal yang dioptimalkan. Memilih model yang paling sesuai untuk tugas tertentu sering disebut sebagai pemilihan model.

• Jaringan Syaraf Tiruan (JST):

Jaringan saraf tiruan, atau JST, adalah sistem komputasi yang terinspirasi oleh struktur jaringan saraf biologis yang saling berhubungan yang ditemukan di otak hewan. Sistem ini belajar melakukan tugas dengan menganalisis contoh tanpa diprogram secara eksplisit dengan aturan khusus tugas. ANN terdiri dari simpul yang saling terhubung, atau neuron buatan, yang memproses dan mengirimkan informasi melalui koneksi berbobot. Jaringan ini telah diterapkan pada berbagai tugas seperti visi komputer, pengenalan suara, dan diagnosis medis.

• Pohon Keputusan:

Pembelajaran pohon keputusan melibatkan penggunaan pohon keputusan sebagai model prediktif untuk membuat kesimpulan tentang nilai target item berdasarkan pengamatan. Pohon keputusan digunakan dalam statistik, penggalian data, dan pembelajaran mesin, di mana cabang-cabang mewakili gabungan fitur yang mengarah ke label kelas atau nilai target tertentu. Pohon ini efektif untuk memvisualisasikan dan secara eksplisit merepresentasikan proses pengambilan keputusan.

• Mesin Vektor Pendukung (Support-Vector Machines/SVM):

Support-vector machines adalah metode pembelajaran yang diawasi yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Mereka membangun model yang memprediksi apakah sebuah contoh baru masuk ke dalam salah satu dari dua kategori berdasarkan sekumpulan contoh pelatihan. SVM dapat secara efisien melakukan klasifikasi non-linear menggunakan trik kernel, memetakan input ke dalam ruang fitur berdimensi tinggi.

• Analisis Regresi:

Analisis regresi memperkirakan hubungan antara variabel input dan fitur terkait. Regresi linier adalah bentuk yang umum, di mana sebuah garis ditarik agar sesuai dengan data. Model lainnya termasuk regresi polinomial, regresi logistik, dan regresi kernel, yang memperkenalkan non-linearitas untuk menangani masalah non-linear.

• Jaringan Bayesian:

Jaringan Bayesian adalah model grafis probabilistik yang merepresentasikan variabel acak dan independensi bersyaratnya dengan grafik asiklik berarah. Jaringan ini digunakan untuk memodelkan hubungan antar variabel, seperti penyakit dan gejala, dan dapat menghitung probabilitas kejadian tertentu berdasarkan data yang diamati.

• Proses Gaussian:

Proses Gaussian adalah proses stokastik di mana distribusi variabel acak adalah normal multivariat. Proses ini digunakan untuk tugas-tugas regresi, di mana output dari titik baru dapat dihitung berdasarkan titik-titik yang diamati dan kovariannya.

• Algoritma Genetika:

Algoritma genetika meniru proses seleksi alam untuk menemukan solusi untuk masalah optimasi. Algoritme ini menggunakan metode seperti mutasi dan crossover untuk menghasilkan solusi baru untuk mencari hasil terbaik.

• Fungsi Keyakinan:

Fungsi kepercayaan menyediakan kerangka kerja untuk penalaran dengan ketidakpastian dan memiliki hubungan dengan teori probabilitas. Fungsi ini memanfaatkan metode ensemble untuk menangani batasan keputusan, sampel yang sedikit, dan masalah kelas yang ambigu dalam pembelajaran mesin.

Model pelatihan dalam pembelajaran mesin membutuhkan sejumlah besar data yang dapat diandalkan untuk memastikan prediksi yang akurat. Overfitting, atau mendapatkan model dari data yang bias, dapat menyebabkan prediksi yang miring dan hasil yang merugikan. Mengatasi bias algoritmik dan mengintegrasikan etika pembelajaran mesin adalah pertimbangan penting dalam pelatihan model. Pembelajaran terfederasi adalah pendekatan baru yang mendesentralisasikan proses pelatihan, menjaga privasi pengguna, dan meningkatkan efisiensi.

Manfaat dan implementasi

Pemelajaran mesin menjaganya agar tetap sederhana, sebuah algoritme dikembangkan untuk mencatat perubahan dalam data dan berevolusi dalam desain itu untuk mengakomodasi temuan baru. Seperti diterapkan untuk analisis prediktif, fitur ini memiliki dampak luas mulai pada kegiatan yang biasanya dilakukan untuk mengembangkan, menguji, dan memperbaiki algoritme untuk tujuan tertentu. Aplikasi untuk pemelajaran mesin termasuk:

• Machine perception
• Computer vision, including object recognition
• Natural language processing
• Syntactic pattern recognition
• Machine learning
• Medical diagnosis
• Bioinformatics
• Brain-machine interfaces
• Cheminformatics
• Detecting credit card fraud
• Stock market analysis
• Classifying DNA sequences
• Sequence mining
• Speech and handwriting recognition
• Games
• Software engineering
• Adaptive websites
• Robot locomotion
• Computational advertising
• Computational finance
• Structural health monitoring
• Sentiment analysis (or opinion mining)
• Affective computing
• Menerima Informasi
• Recommender systems

Penerapan Machine Learning di Masa Depan

Meskipun Machine Learning belum dapat secara efektif memprediksi tingkat kejengkelan pengguna, kami tetap yakin bahwa masih banyak yang dapat dilakukan untuk meningkatkan hasil proyek ini. Pertama-tama, kami menyadari bahwa kumpulan data yang kami miliki masih terbatas untuk metode pemelajaran mesin. Oleh karena itu, kami berencana untuk mengumpulkan lebih banyak data guna melihat apakah penambahan data dapat meningkatkan kinerja model kami secara signifikan.

Selain itu, kami juga berencana untuk mengubah jenis permainan yang digunakan dalam proses pengujian. Mengingat permainan yang digunakan saat ini adalah jenis permainan penembak, terdapat banyak aksi "menembak" yang terlibat. Kami berpendapat bahwa permainan balap mungkin akan lebih efektif dalam mendeteksi gangguan dengan menggunakan sensor gaya, karena dalam permainan balap terdapat lebih banyak tombol yang ditekan dibandingkan dengan permainan penembak. Selain itu, permainan balap juga dapat menghadirkan tingkat stres yang lebih terkait dengan situasi nyata daripada permainan penembak.

Dengan mengambil langkah-langkah ini, kami berharap dapat meningkatkan kemampuan model kami dalam memprediksi tingkat kejengkelan pengguna dengan lebih akurat dan efisien di masa depan.

Disadur dari : id.wikipedia.org/en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning