Fase Desain: Kunci Keberhasilan Pengembangan AI

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) telah menjadi bagian penting dalam berbagai sektor industri, mulai dari kesehatan, keuangan, manufaktur, hingga pemerintahan. Dalam proses pengembangannya, AI memiliki siklus hidup atau AI Development Lifecycle, yang mencakup beberapa fase utama, salah satunya adalah fase Design.

Fase Design dalam pengembangan AI merupakan tahap krusial di mana strategi data ditentukan dan arsitektur sistem dirancang untuk memastikan keberhasilan implementasi AI. Artikel ini akan membahas secara mendalam mengenai fase Design dalam AI Development Lifecycle, berdasarkan struktur yang ditampilkan dalam gambar yang Anda lampirkan.

Fase Design dalam AI Development Lifecycle

Fase Design dapat dibagi menjadi dua sub-tahap utama:

1. Strategi Data (Data Strategy)
2. Penentuan Arsitektur Sistem (Determine System Architecture)

1. Strategi Data (Data Strategy)

Strategi data merupakan landasan dalam pengembangan AI, karena AI sangat bergantung pada kualitas dan ketersediaan data. Strategi data mencakup beberapa aspek berikut:

a. Data Quality

Data yang digunakan dalam model AI harus berkualitas tinggi untuk menghasilkan prediksi atau keputusan yang akurat. Prinsip "Garbage in, garbage out" berlaku dalam pengelolaan data AI, di mana data yang buruk akan menghasilkan model yang tidak akurat.

b. Data Gathering

Proses pengumpulan data mencakup berbagai jenis data, seperti:

• Data Terstruktur: Data yang tersusun dalam format tertentu seperti tabel database.
• Data Tidak Terstruktur: Data dalam bentuk teks, gambar, video, dan suara yang tidak memiliki struktur tetap.
• Data Statis: Data yang tidak berubah seiring waktu.
• Data Streaming: Data yang diperoleh secara real-time dan terus berubah.

c. Data Wrangling/Preparation

Data mentah sering kali memerlukan transformasi sebelum dapat digunakan dalam model AI. Proses ini mencakup:

• Formatting: Mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan sistem.
• Konversi ke Data yang Bernilai: Memastikan bahwa data dapat digunakan secara efektif oleh algoritma AI.

Selain itu, data yang digunakan dalam AI sering dikategorikan berdasarkan 5V's:

• Value: Nilai atau manfaat yang dapat diperoleh dari data.
• Variety: Keanekaragaman format data.
• Velocity: Kecepatan data dihasilkan dan diproses.
• Veracity: Keandalan dan kualitas data.
• Volume: Jumlah data yang tersedia.

d. Data Cleansing

Pembersihan data sangat penting dalam strategi data AI, mencakup:

• Menghapus data yang tidak relevan atau tidak akurat.
• Menghapus informasi pribadi untuk kepatuhan terhadap regulasi data.
• Menghilangkan data duplikat.
• Menyaring data berbahaya atau berpotensi bias.

e. Data Labeling

Untuk model supervised learning, data perlu diberi label agar model dapat belajar dengan baik. Proses ini melibatkan penandaan atau anotasi data yang akan digunakan sebagai referensi dalam proses pelatihan model AI.

f. Data Privacy

Keamanan dan privasi data merupakan aspek kritis dalam strategi data. Setiap organisasi harus memastikan bahwa data yang digunakan sesuai dengan regulasi seperti GDPR atau UU Perlindungan Data Pribadi.

2. Penentuan Arsitektur Sistem (Determine System Architecture)

Setelah strategi data ditetapkan, langkah selanjutnya adalah menentukan arsitektur sistem AI. Beberapa aspek yang perlu diperhatikan dalam perancangan arsitektur sistem meliputi:

a. Akurasi dan Interpretabilitas

Dalam pengembangan AI, terdapat kompromi antara akurasi model dan kemudahan interpretasi hasil. Model seperti deep learning memiliki tingkat akurasi yang tinggi tetapi sulit diinterpretasikan, sementara model seperti decision tree lebih mudah dipahami tetapi mungkin memiliki akurasi yang lebih rendah.

b. Tujuan Data

Arsitektur sistem harus dirancang sesuai dengan tujuan utama dari penggunaan data dalam sistem AI.

c. Penyelesaian Masalah Bisnis

Setiap pengembangan AI harus didasarkan pada permasalahan bisnis yang ingin diselesaikan.

d. Kepatuhan terhadap Regulasi dan Persyaratan Bisnis

Setiap implementasi AI harus memenuhi standar hukum dan regulasi yang berlaku.

e. Kendala dalam Pengembangan Sistem

• Waktu yang tersedia untuk pengembangan dan implementasi.
• Biaya yang diperlukan untuk infrastruktur dan pengolahan data.
• Ketersediaan tenaga ahli.
• Aksesibilitas dan kelengkapan data.

Kesimpulan

Fase Design dalam AI Development Lifecycle memainkan peran yang sangat penting dalam keberhasilan pengembangan dan implementasi AI. Dengan strategi data yang tepat dan arsitektur sistem yang terencana dengan baik, model AI dapat berfungsi secara optimal dan memberikan nilai tambah bagi organisasi.