e-Learning merupakan alat yang cukup efektif bagi sebuah organisasi, perusahaan maupun institusi untuk meningkatkan skill dan kemampuan para anggotanya. Namun hal tersebut juga bias menjadi bencana besar jika tidak dikelola dengan baik. Sehingga sumber daya begitu besar yang telah dikeluarkan untuk membangun sistem tersebut hanya terbuang percuma.

Oleh karena itu, dalam merencanakan sebuah sistim e-Learning kita harus dapat melihat, baik dari sisi eksternal maupun internal organisasi tersebut, agar semakin relevan saat implementasinya, dan tujuan e-Learning dapat berjalan secara efektif dan efisien, serta sukses untuk di masa yang akan datang. Tentu saja, keberhasilan adanya e-Learning tidak hanya mencakup kesesuaian antar literatur proses bisnis organisasi, tetapi juga tepatnya penggunaan teknologi yang bias dikatakan bagian utama dari proses pembelajaran secara e-Learning ini.

Dari sisi internal, para developer harus mengetahui respon user, seberapa besar mereka memiliki keinginan untuk mempelajari hal yang baru dengan menggunakan sistem e-Learning ini. Biasanya dapat dipancing dengan beberapa pertanyaan mendasar atau dengan menyebarkan poling dan angket untuk mengetahui persis keinginan dari si user. Apabila hasil analisis tersebut mendukung adanya e-Learning, maka kesimpulan sementara harus mengacu pada persyaratan organisasi secara keseluruhan.

Lanjut Juragan »

Secara teori pattern recognition dapat kita katakan sebagai salah satu cabang dari ilmu komputasi yang dititik beratkan pada penemuan pola pada data yang menunjukkan satu informasi tertentu. Data yang digunakan untuk pengenalan pola ini dapat berupa citra, suara, text, maupun gambar bergerak (video). Dengan kata lain, kita berupaya agar data tadi mampu mengeluarkan informasi yang terkandung di dalamnya. Seberapa jauh kemampuan data itu dapat memberikan informasinya, tentunya tergantung dari kualitas dan kuantitas data itu sendiri.

Pengetahuan ini banyak dipengaruhi oleh kemampuan manusia itu sendiri dalam memproses informasi, mengenal wajah, tulisan, dsb. Namun belum ada satupun algoritma yang dapat menyamai kemampuan tersebut, karena otak manusia sendiri berisi kira-kira 20 miliar sel otak. walaupun saat ini hal tersebut sudah hampir mendekati. Selain itu otak manusia memiliki struktur yang lebih komplek. Sel-sel yang jumlahnya banyak tersebut saling berhubungan satu sama lain dimana masing-masing sel tersebut mewakili satu karakteristik tersendiri.

Pendekatan dan cara untuk pengenalan pola itu sendiri banyak macamnya. Diantaranya yang paling banyak digunakan sekarang ini yaitu dengan pendekatan sintatik, statistik dan jaringan syaraf tiruan. Pendekatan dengan mode sintatik di titik beratkan pada aturan-aturan (rule) yang didefinisikan sebelumnya. Sedangkan statistik menggunakan pendekatan berdasarkan fakta-fakta yang ada. Dari kedua pendekatan ini metode jaringan syaraf tiruan merupakan gabungan dari aturan yang telah ditetapkan dan berdasarkan fakta yang di terima. Ciri khas dari jaringan syaraf tiruan ini mempunyai kemampuan untuk leraning dari data yang digunakan, dan memiliki toleransi yang berbeda untuk setiap data input.

Lanjut Juragan »