Kamis, 06 Desember 2018

Rangkuman Materi Pengantar Teknologi Sistem Cerdas

BAB I : SISTEM CERDAS
            Sistem cerdas atau biasa lebih di kenal dengan Kecerdasan Buatan atau Intelegensi Buatan(Artificial Inteligence) merupakan cabang terpenting dalam dunia komputer. Komputer bukan hanya alat untuk menghitung, tetapi diharapkan dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa dikerjakan oleh manusia. Manusia mempunyai pengetahuan, pengalaman dan kemampuan penalaran yang baik, agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus dibekali pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar.

BAB 2 : ARTIFICIAL INTELLIGENCE
            Artificial Intelligence atau biasa disebut AI yang artinya kecerdasan buatan, AI merupakan mesin yang belajar dari pengalaman, menyesuaikan diri dengan inputan baru dan melakukan tugas seperti manusia. Jadi kecerdasan buatan ini dimasukkan ke dalam computer agar dapat menjalankan pekerjaan yang dikerjakan manusia. Sebagian besar contoh AI yang Anda dengar saat ini, mulai dari AI dalam game catur hingga auto drive pada mobil. AI ini sangat bergantung pada pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami. Dengan menggunakan teknologi ini, komputer dapat dilatih untuk menyelesaikan tugas tertentu dengan memproses sejumlah besar data dan mengenali pola dalam data.

BAB 3 : DEFINISI DAN KONSEP SISTEM CERDAS
            Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator. Agen cerdas merupakan agen yang ditanamkan kecerdasan yang dimiliki oleh seorang manusia sehingga agen tersebut dapat melakukan hal-hal yang memerlukan kecerdasan yang biasanya dilakukan oleh manusia.

BAB 4 : CONTOH SISTEM CERDAS
Mobil otomatis adalah mobil yang dapat berperilaku secara otomatis. Lingkungan yang membentuknya adalah jalan, rambu lalu lintas, penumpang atau orang, dan kendaraan lain serta faktor lain yang belum terpikirkan. Dengan memiliki tujuan berkendara secara otomatis dengan aman, lancar, dan tidak melanggar peraturan. Oleh karena itu mesin membutuhkan bantuan sensor sebagai masukan. Adapun sensor yang dapat digunakan adalah sensor sonar, kamera, sinyal GPS, speedometer, dan sebagainya. Untuk selanjutnya melakukan tindakan mengendarai mobil seperti menekan pedal, rem, mengarahkan mobil.

Rabu, 31 Oktober 2018

Contoh Agen Cerdas


Nama agen pengurut surat. Lingkungan yang mempengaruhi yaitu alamat surat. Dengan tujuan memetakkan surat kedalam alamat yang benar. Sedangkan masukannya adalah kumpulan gambar tulisan alamat. Sedangkan yang terakhir adalah tindakan. Tindakan agen selanjutnya adalah memetakkan alamat surat kedalam alamat yang benar. Sesederhana itu dalam menuliskan peran agen. 


Mobil otomatis adalah mobil yang dapat berperilaku secara otomatis. Lingkungan yang membentuknya adalah jalan, rambu lalu lintas, penumpang atau orang, dan kendaraan lain serta faktor lain yang belum terpikirkan. Dengan memiliki tujuan berkendara secara otomatis dengan aman, lancar, dan tidak melanggar peraturan. Oleh karena itu mesin membutuhkan bantuan sensor sebagai masukan. Adapun sensor yang dapat digunakan adalah sensor sonar, kamera, sinyal GPS, speedometer, dan sebagainya. Untuk selanjutnya melakukan tindakan mengendarai mobil seperti menekan pedal, rem, mengarahkan mobil.

sumber : 
http://kecerdasanartificial.blogspot.com/2016/02/sebuah-contoh-penggambaran-agen-cerdas.html

Definisi dan Konsep Agen Cerdas

Definisi agen cerdas

Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator. Agen cerdas merupakan agen yang ditanamkan kecerdasan yang dimiliki oleh seorang manusia sehingga agen tersebut dapat melakukan hal-hal yang memerlukan kecerdasan yang biasanya dilakukan oleh manusia.

Sifat agen cerdas


1. Rasional
Sebuah agen haruslah mengarah kepada “lakukan hal yang benar”. Berdasarkan kepada apa yang dapat dipahaminya dan tindakan yang dapat dilakukannya. Tindakan yang benar adalah tindakan yang akan menyebabkan agen tersebut paling berhasil.
Agen rasional: untuk setiap deretan persepsi yang mungkin, sebuah agen rasional hendaklah memilih satu tindakan yang diharapkan memaksimalkan ukuran performance-nya, dengan adanya bukti yang diberikan oleh deretan persepsi dan apapunpengetahuan terpasang yang dimiliki agen itu. Rasionalitas berbeda dari omniscience (tahu segala/all-knowing dengan pengetahuan tak berhingga).
2. Autonomy
Agen dapat melakukan tindakan untuk memodifikasi persepsi masa depan sedemikian hingga dapat memeroleh infoemasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi). Sebuah agen adalah otonom (autonomous) apabila perilakunya ditentukan oleh pengalamannya sendiri (dengan kemampuan belajar dan beradaptasi).
c. Reactivity
Dengan menggabungkan pengetahuan yang dimiliki dengan pengetahuan yang didapat dari lingkungannya, agen dapat menyimpulkan aspek lingkungan yang tersembunyi sebelum melakukan tindakan yang selektif. Agen Berbasis Pengetahuan bersifat fleksibel, mereka dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan dan memperbarui pengetahuan yang relevan.

Jenis agen cerdas
1. Simple reflex agents : berdasarkan persepsi yang terakhir.

2. Model-based reflex agents: memiliki representasi internal tentang keadaan sekitar.

3. Goal-based agents: memiliki informasi tentang tujuan, memilih tindakan yang mencapai tujuan.
4. Utility-based agents: melakukan penilaian kuantitatif terhadap suatu keadaan lingkungan – utility function.

5. Learning agents: belajar dari pengalaman, meningkatkan kinerja.



Sumber :

Jumat, 05 Oktober 2018

Artificial Intelligence

1. Definisi
Artificial Intelligence atau biasa disebut AI yang artinya kecerdasan buatan, AI merupakan mesin yang belajar dari pengalaman, menyesuaikan diri dengan inputan baru dan melakukan tugas seperti manusia. Jadi kecerdasan buatan ini dimasukkan ke dalam computer agar dapat menjalankan pekerjaan yang dikerjakan manusia. Sebagian besar contoh AI yang Anda dengar saat ini, mulai dari AI dalam game catur hingga auto drive pada mobil. AI ini sangat bergantung pada pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami. Dengan menggunakan teknologi ini, komputer dapat dilatih untuk menyelesaikan tugas tertentu dengan memproses sejumlah besar data dan mengenali pola dalam data.
Penelitian yang terkait dengan kecerdasan buatan sangat teknis dan terspesialisasi. Masalah inti kecerdasan buatan mencakup pemrograman komputer dengan kriteria seperti:
       1.    Pengetahuan
       2.    Alasan
       3.    Penyelesaian masalah (Problem Solving)
       4.    Pesepsi (sudut pandang)
       5.    Pembelajaran
       6.    Merencanakan
       7.    Kemampuan untuk memanipulasi dan memindahkan objek
2. Sejarah AI (Artificial Intelligence)
Pada awal abad 17, RenĂ© Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan "Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas " pada 1943 yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah "kecerdasan buatan " pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan "Turing test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.

Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer PrologTed Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.

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. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.

Tantangan Hebat DARPA, yang dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah sebuah pacuan untuk hadiah $2 juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa komunikasi dengan manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor yang canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang.

3. Contoh Artificial Intelligence

a. Siri
Siri adalah salah satu asisten pribadi virtual paling populer yang ditawarkan oleh Apple di iPhone dan iPad. Asisten yang diaktifkan sebagai suara perempuan ramah berinteraksi dengan pengguna dalam rutinitas sehari-hari. Dia membantu Anda menemukan informasi, mendapatkan petunjuk arah, mengirim pesan, melakukan panggilan suara, membuka aplikasi, dan menambahkan acara ke kalender.

Siri menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mendapatkan pertanyaan dan permintaan bahasa alami yang lebih cerdas dan mampu memahami. Ini pasti salah satu contoh paling ikon dari kemampuan belajar pada mesin smartphone.
b. Tesla
Tidak hanya smartphone tetapi mobil juga sudah bergeser ke arah Artificial Intelligence. Tesla adalah sesuatu yang meniadakan driver manusia. Ini adalah salah satu teknologi mobil terbaik yang tersedia sampai sekarang. Mobil ini tidak hanya mampu meraih banyak penghargaan tetapi juga fitur seperti mengemudi sendiri, kemampuan prediktif, dan inovasi teknologi mutlak.
Jika Anda seorang pecandu teknologi dan bermimpi memiliki mobil seperti yang ditampilkan di film-film Hollywood, Tesla adalah salah satu yang contoh teknologi mobil canggih.

c. Netflix
Netflix tidak memerlukan pengenalan — ini adalah layanan konten-on-demand yang sangat populer yang menggunakan teknologi prediktif untuk menawarkan rekomendasi berdasarkan reaksi, minat, pilihan, dan perilaku konsumen. Teknologi ini memeriksa dari sejumlah catatan untuk merekomendasikan film berdasarkan kecintaan dan reaksi Anda sebelumnya.
Aplikasi ini menjadi lebih cerdas setiap tahun. Satu-satunya kelemahan dari teknologi ini adalah film kecil akan luput dari perhatian sementara film-film besar tumbuh dan menyebar di platform. Tapi seperti yang saya tulis sebelumnya, itu masih meningkat dan belajar menjadi lebih cerdas.

Sistem Cerdas


I. Sistem cerdas
Sistem cerdas atau biasa lebih di kenal dengan Kecerdasan Buatan atau Intelegensi Buatan(Artificial Inteligence) merupakan cabang terpenting dalam dunia komputer. Komputer bukan hanya alat untuk menghitung, tetapi diharapkan dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa dikerjakan oleh manusia. Manusia mempunyai pengetahuan, pengalaman dan kemampuan penalaran yang baik, agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus dibekali pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar.

Berikut beberapa definisi Kecerdasan buatan menurut ahli:
- John McCarthy [1956]: Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) ialah Memodelkan proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar menirukan perilaku manusia.
- H. A. Simon [1987]“ Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) ialah sebuah tempat sebuah penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas”
- Rich and Knight [1991]: “Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) ialah sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.”
- Encyclopedia Britannica: “Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) ialah cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan


Sistem cerdas dapat dipandang dalam berbagai perspektif, yaitu :

Dari perspektif kecerdasan
Sistem cerdas adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia.

 Dari perspektif penelitian
Suatu studi bagaimana membuat agar komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dikerjakan manusia.

Domain yang sering dibahas oleh peneliti meliputi:
a) Mundane task
- Persepsi (Vision & Speech)
- Bahasa alami (Understanding, Generation, Translation)
- Pemikiran yang bersifat commonsense
- Robot control

b) Formal task
- Permainan/games
- Matematika (geometri, logika, kalkulus, integral, pembuktian)

c) Expert task
- Analisis financial
- Analisis medikal
- Analisis ilmu pengetahuan
- Rekayasa (desain, pencarian kegagalan,perencanaan manufaktur )

Dari perspektif bisnis
Sistem cerdas adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis.
Dari perspektif pemrograman

Meliputi studi tentang pemrograman simbolik, penyelesaian masalah (problem solving) dan pencarian (searching).


II.       Karakteristik sistem cerdas:
a. Memiliki fasilitas informasi yang handal
b. Mudah dimodifikasi
c. Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer
d. Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.
e. Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
f. Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.
g. Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.
h. Outputnya yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.

III.      Contoh sistem cerdas dalam bisnis
          Sistem Deteksi Plat Nomer Kendaraan Untuk Aplikasi Sistem Karcis Parkir Berdasarkan Plat Nomer Kendaraan Dengan Menggunakan Kamera

Deteksi plat nomor kendaraan merupakan suatu Kontrol otomatis dengan menggunakan web cam yang merupakan suatu alat berfungsi secara otomatis untuk mengetahui posisi plat nomor dalam suatu badan mobil. Banyak aplikasi yang menerapkan penelitian tersebut. Deteksi plat nomor sangat diperlukan misalnya dalam sistem perparkiran, jalan tol, dan lain sebagainya.

Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat meringankan beban manusia dan mempersingkat waktu akses pada pintu masuk parkir. Output sebuah obyek warna di proses untuk membedakan plat nomor dengan frame, maka yang di lakukan adalah pemrosesan gambar sehingga menemukan posisi serta ukuran dari obyek yang akan di kelola.pada pemrosesan ini terlebih dahulu melakukan penelusuran (scanning) pixel dan penskalaan, sehingga secara otomatis akan didapatkan nilai posisi dan ukuran dari obyek yang sedang dideteksi kemudian untuk membantu pengenalan grayscale dan thresholding.
Pengujian untuk membedakan warna obyek serta menampilkan plat nomor dengan menggunakan kamera web adalah menggunakan sistem Integral proyeksi dan sistem moving detector yaitu dengan mengambil atau meng capture sebuah badan mobil (frame) setelah memperoleh hasil diproses dengan menggunakan LPF (low pas filter) untuk memperoleh hasil yang maksimal maka terlebih dahulu adalah mengatur intensitas dari suatu pencahayaan.

Untuk tingkat keberhasilan yang di peroleh dari proses Integral proyeksi adalah 72% sedangkan proses pengambilan plat nomor dengan menggunakan moving detector adalah 51% Kata kunci: Deteksi plat Nomor,kamera web,pengolahan citra,Visual basic,integral proyeksi,moving detection

Rabu, 04 Juli 2018

Pengelolaan Layanan Bisnis

Untuk memahami apa itu Manajemen Layanan, dan mengapa sangat penting untuk perusahaan, kita perlu memahami apa itu layanan, dan bagaimana manajemen layanan dapat membantu penyedia layanan untuk memberikan dan mengelola layanan ini.

ITIL mendefinisikan layanan sebagai berikut:

Service (Pelayanan)

Maksud dari Service adalah sarana penyampaian nilai kepada pelanggan dengan memfasilitasi hasil untuk memberikan kepuasan melalui pelayanan yang diberikan seseorang secara memuaskan.

Hasil yang diinginkan pelanggan untuk mencapai ini adalah alasan mengapa mereka membeli atau menggunakan Service. Biasanya ini akan dinyatakan sebagai tujuan bisnis tertentu (mis. untuk memungkinkan pelanggan dari bank untuk melakukan semua transaksi dan manajemen account aktivitas online atau untuk memberikan pelayanan negara kepada warga dengan cara yang hemat biaya). Nilai layanan kepada pelanggan secara langsung tergantung pada seberapa baik layanan memfasilitasi hasil ini.

Ini adalah konsep umum yang berlaku untuk pembelian layanan. Mempertimbangkan perencanaan keuangan. Sebagai pelanggan, tidak memiliki keahlian atau waktu, maupun keinginan untuk menangani semua hari-hari pengambilan keputusan dan pengelolaan investasi secara individu yang diperlukan.

Oleh karena itu, membeli jasa seorang manajer profesional untuk memberikan pelayanan. Selama Kinerja mereka memberikan nilai (meningkatkan kekayaan) akan di pertahankan untuk terus di pakai pelayanannya.

Di masa mendatang, penyedia layanan sering berfokus pada teknis (sisi penawaran) berpusat pada layanan, bukan pada sisi konsumsi.


Manajemen Pelayanan dapat menyediakan pelayanan sebagai berikut:

  Memahami layanan yang mereka sediakan baik dari konsumen dan perspektif penyedia
  Memastikan bahwa layanan benar-benar agar peanggan mendapatkan yang diinginkan
  Memahami nilai service tersebut kepada pelanggan mereka dan karna mereka yang terpenting
  Memahami dan mengelola semua biaya dan risiko yang berkaitan dengan pemberian
  layanan tersebut.


MANAJEMEN PELAYANAN

manajemen pelayanan adalah seperangkat kemampuan organisasi khusus untuk memberikan hasil kepada pelanggan dalam bentuk layanan. “Kemampuan Khusus Organisasi” ini meliputi proses, kegiatan, fungsi dan peran yang menggunakan penyedia layanan dalam memberikan layanan kepada pelanggan mereka, serta kemampuan untuk membangun struktur organisasi yang cocok, mengelola pengetahuan dan memahami bagaimana memfasilitasi hasil yang menciptakan nilai.

Meskipun tidak ada definisi tunggal profesi, profesi diterima secara luas bahwa kata profesi berlaku di mana sekelompok orang berbagi standar umum dan disiplin berdasarkan tingkat tinggi pengetahuan dan keterampilan, yang diperoleh dari skema pendidikan terorganisir didukung oleh pelatihan melalui pengalaman dan diukur dan diakui melalui kualifikasi formal. Selain itu, profesi berusaha untuk menggunakan pengaruhnya melalui pengembangan pedoman praktik yang baik dan saran dalam rangka meningkatkan standar kinerja di bidang yang diberikan.

manajemen layanan memiliki hak yang jelas untuk menganggap dirinya sebagai sebuah profesi, dan latihan disiplin manajemen pelayanan sebagai praktek profesional dilakukan dan didukung oleh komunitas global ditarik dari semua sektor pasar. Ada tubuh yang kaya pengetahuan dan pengalaman termasuk skema formal untuk pendidikan individu.

ITSM

ITSM (Information Technology Service Management, Manajemen Layanan Teknologi Informasi) adalah suatu metode pengelolaan sistem teknologi informasi (TI) yang secara filosofis terpusat pada perspektif konsumen layanan TI terhadap bisnis perusahaan. ITSM merupakan kebalikan dari pendekatan manajemen TI dan interaksi bisnis yang terpusat pada teknologi. Istilah ITSM tidak berasal dari suatu organisasi, pengarang, atau pemasok tertentu dan awal penggunaan frasa inipun tidak jelas kapan dimulainya.

ITSM berfokus pada proses dan karenanya terkait dan memiliki minat yang sama dengan kerangka kerja dan metodologi gerakan perbaikan proses (seperti TQM, Six Sigma, Business Process Management, dan CMMI). Disiplin ini tidak memedulikan detail penggunaan produk suatu pemasok tertentu atau detail teknis suatu sistem yang dikelola, melainkan berfokus pada upaya penyediaan kerangka kerja untuk menstrukturkan aktivitas yang terkait dengan TI dan interaksi antara personel teknis TI dengan pengguna teknologi informasi.

ITSM umumnya menangani masalah operasional manajemen teknologi informasi (kadang disebut operations architecture, arsitektur operasi) dan bukan pada pengembangan teknologinya sendiri. Contohnya, proses pembuatan perangkat lunak komputer untuk dijual bukanlah fokus dari disiplin ini, melainkan sistem komputer yang digunakan oleh bagian pemasaran dan pengembangan bisnis di perusahaan perangkat lunak-lah yang merupakan fokus perhatiannya. Banyak pula perusahaan non-teknologi, seperti pada industri keuangan, ritel, dan pariwisata, yang memiliki sistem TI yang berperan penting, walaupun tidak terpapar langsung kepada konsumennya.

Sesuai dengan fungsi ini, ITSM sering dianggap sebagai analogi disiplin ERP pada TI, walaupun sejarahnya yang berakar pada operasi TI dapat membatasi penerapannya pada aktivitas utama TI lainnya seperti manajemen portfolio TI dan rekayasa perangkat lunak.

ITIL CORE

Service Strategy
Inti dari ITIL Service Lifecycle adalah Service Strategy.
Service Strategy memberikan panduan kepada pengimplementasi ITSM pada bagaimana memandang konsep ITSM bukan hanya sebagai sebuah kemampuan organisasi (dalam memberikan, mengelola serta mengoperasikan layanan TI), tapi juga sebagai sebuah aset strategis perusahaan. Panduan ini disajikan dalam bentuk prinsip-prinsip dasar dari konsep ITSM, acuan-acuan serta proses-proses inti yang beroperasi di keseluruhan tahapan ITIL Service Lifecycle.

gr000001

Topik-topik yang dibahas dalam tahapan lifecycle ini mencakup pembentukan pasar untuk menjual layanan, tipe-tipe dan karakteristik penyedia layanan internal maupun eksternal, aset-aset layanan, konsep portofolio layanan serta strategi implementasi keseluruhan ITIL Service Lifecycle. Proses-proses yang dicakup dalam Service Strategy, di samping topik-topik di atas adalah:

1. Service Portfolio Management
2. Financial Management
3. Demand Management

Bagi organisasi TI yang baru akan mengimplementasikan ITIL, Service Strategy digunakan sebagai panduan untuk menentukan tujuan/sasaran serta ekspektasi nilai kinerja dalam mengelola layanan TI serta untuk mengidentifikasi, memilih serta memprioritaskan berbagai rencana perbaikan operasional maupun organisasional di dalam organisasi TI.

Bagi organisasi TI yang saat ini telah mengimplementasikan ITIL, Service Strategy digunakan sebagai panduan untuk melakukan review strategis bagi semua proses dan perangkat (roles, responsibilities, teknologi pendukung, dll) ITSM di organisasinya, serta untuk meningkatkan kapabilitas dari semua proses serta perangkat ITSM tersebut.

Service Design Agar layanan TI dapat memberikan manfaat kepada pihak bisnis, layanan-layanan TI tersebut harus terlebih dahulu di desain dengan acuan tujuan bisnis dari pelanggan. Service Design memberikan panduan kepada organisasi TI untuk dapat secara sistematis dan best practice mendesain dan membangun layanan TI maupun implementasi ITSM itu sendiri. Service Design berisi prinsip-prinsip dan metode-metode desain untuk mengkonversi tujuan-tujuan strategis organisasi TI dan bisnis menjadi portofolio/koleksi layanan TI serta aset-aset layanan, seperti server, storage dan sebagainya.

Ruang lingkup Service Design tidak melulu hanya untuk mendesain layanan TI baru, namun juga proses-proses perubahan maupun peningkatan kualitas layanan, kontinyuitas layanan maupun kinerja dari layanan.

Proses-proses yang dicakup dalam Service Design yaitu:

1. Service Catalog Management
2. Service Level Management
3. Supplier Management
4. Capacity Management
5. Availability Management
6. IT Service Continuity Management
7. Information Security Management

Service Transition Service Transition menyediakan panduan kepada organisasi TI untuk dapat mengembangkan serta kemampuan untuk mengubah hasil desain layanan TI baik yang baru maupun layanan TI yang diubah spesifikasinya ke dalam lingkungan operasional. Tahapan lifecycle ini memberikan gambaran bagaimana sebuah kebutuhan yang didefinisikan dalam Service Strategy kemudian dibentuk dalam Service Design untuk selanjutnya secara efektif direalisasikan dalam Service Operation.

Proses-proses yang dicakup dalam Service Transition yaitu:

1. Transition Planning and Support
2. Change Management
3. Service Asset & Configuration Management
4. Release & Deployment Management
5. Service Validation
6. Evaluation
7. Knowledge Management

Service Operation Service Operation merupakan tahapan lifecycle yang mencakup semua kegiatan operasional harian pengelolaan layanan-layanan TI. Di dalamnya terdapat berbagai panduan pada bagaimana mengelola layanan TI secara efisien dan efektif serta menjamin tingkat kinerja yang telah diperjanjikan dengan pelanggan sebelumnya. Panduan-panduan ini mencakup bagaiman menjaga kestabilan operasional layanan TI serta pengelolaan perubahan desain, skala, ruang lingkup serta target kinerja layanan TI.

Proses-proses yang dicakup dalam Service Transition yaitu:

1. Event Management
2. Incident Management
3. Problem Management
4. Request Fulfillment
5. Access Management

Continual Service Improvement Continual Service Improvement (CSI) memberikan panduan penting dalam menyusun serta memelihara kualitas layanan dari proses desain, transisi dan pengoperasiannya. CSI mengkombinasikan berbagai prinsip dan metode dari manajemen kualitas, salah satunya adalah Plan-Do-Check-Act (PDCA) atau yang dikenal sebagi Deming Quality Cycle

MATERIAL PELENGKAP

Meskipun materi dalam inti kemungkinan akan tetap cukup konstan, bahan pelengkap cenderung lebih dinamis. bahan pelengkap mungkin mengambil bentuk buku atau bahan berbasis web dan dapat bersumber dari industri yang lebih luas, Contoh bahannya seperti daftar istilah, model proses, proses template, deskripsi peran, studi kasus, ikhtisar sasaran dan alat bantu belajar untuk lulus ujian. Ini biasanya akan secara resmi ditugaskan dan diterbitkan oleh The Stationery Office (TSO). publikasi lain yang berfokus pada spesifik pasar sektor, teknik atau teknologi yang lebih mungkin untuk diproduksi oleh organisasi seperti ITSMF atau oleh vendor masyarakat.

MATERIAL ISTIMEWA

Terlepas dari ISO / IEC 20000 standar, ITIL juga melengkapi banyak standar lainnya, kerangka dan pendekatan. Tujuannya untuk pengembangan wawasan dan bimibingan untuk perusahaan, banyak pendekatan komplementer seperti :

Balanced scorecard: Sebuah alat manajemen yang dikembangkan oleh Dr Robert Kaplan dan Dr David Norton. Balanced scorecard memungkinkan strategi untuk dipecah menjadi indikator kinerja utama (KPI). Kinerja terhadap KPI digunakan untuk menunjukkan seberapa baik strategi yang sedang dicapai. Sebuah balanced scorecard memiliki empat bidang utama, yang masing-masing dianggap pada berbagai tingkat detail seluruh organisasi.

COBIT: Control OBjectives untuk Teknologi Informasi dan terkait memberikan bimbingan dan praktik terbaik untuk pengelolaan proses TI. COBIT diterbitkan oleh Institut IT Governance.

CMMI-SVC: Capability Maturity Model Integrasi adalah proses perbaikan Pendekatan yang memberikan organisasi unsur-unsur penting untuk perbaikan proses yang efektif. CMMI-SVC adalah varian yang ditujukan untuk pendirian layanan, manajemen, dan pengiriman.

EFQM: The European Foundation for Quality Management merupakan framework untuk sistem manajemen organisasi.

eSCM-SP: eSourcing Model Kemampuan untuk Penyedia Layanan kerangka kerja untuk membantu penyedia layanan TI mengembangkan kemampuan manajemen layanan TI mereka dari perspektif layanan sumber.

ISO 9000: Sebuah generik standar manajemen mutu, dengan yang ISO / IEC 20000 sejajar.

ISO / IEC 19770: Standar Software Asset Management, yang selaras dengan ISO / IEC 20000.

ISO / IEC 27001: ISO Spesifikasi Manajemen Keamanan Informasi. Itu kode yang sesuai praktek adalah ISO / IEC 17799.

Bersandar: praktek produksi berpusat di sekitar menciptakan nilai lebih banyak dengan sedikit kerja.

PRINCE2: Standar Metodologi pemerintah Inggris untuk proyek pengelolaan.

SOX: kerangka Sarbanes-Oxley untuk tata kelola perusahaan.

Six Sigma: strategi manajemen bisnis, awalnya dilaksanakan oleh Motorola, yang saat ini menikmati aplikasi luas di berbagai sektor industri.

Masing-masing memberikan kontribusi sesuatu yang berbeda, seperti dapat menduga dari singkat deskripsi, apakah itu sebagai undang-undang untuk mematuhi, sebagai standar untuk bercita-cita atau sebagai metode untuk mengukur keberhasilan. Usaha global telah dikembangkan Total solusi perusahaan merangkul banyak permutasi dari pendekatan ini.

THE ITIL SERVICE MANAGEMENT MODEL

Semua layanan harus didorong semata-mata oleh kebutuhan bisnis dan dinilai dengan nilai yang mereka berikan kepada organisasi. Oleh karena itu Pengambilan Keputusan terletak pada bisnis. Dalam konteks ini, layanan juga harus mencerminkan strategi didefinisikan dan kebijakan dari organisasi penyedia layanan, yang sangat signifikan bagi penyedia eksternal.

Gambar 1.3 menggambarkan bagaimana siklus layanan dimulai dari perubahan persyaratan di tingkat bisnis. Persyaratan baru atau berubah adalah diidentifikasi dan disepakati pada tahap strategi pelayanan dan didokumentasikan. Masing-masing ‘Paket’ akan memiliki set didefinisikan terkait hasil bisnis.

peningkatan pelayanan terus-menerus mengidentifikasi peluang untuk perbaikan (yang mungkin timbul di mana saja dalam salah satu tahap siklus hidup) berdasarkan pengukuran dan pelaporan efisiensi, efektivitas, efektivitas biaya dan kepatuhan layanan sendiri, teknologi yang digunakan dan proses manajemen layanan yang digunakan untuk mengelola komponen ini. Meskipun pengukuran yang diambil selama tahap operasi, perbaikan dapat diidentifikasi untuk setiap fase dari siklus hidup.