KONSEP APLIKASI A VS -SMART UNTUK MENINGKATKAN …

P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632

Prosiding Semnasbama IV UM Jilid 2

Peran Mahasiswa Bahasa Arab dalam Menghadapi Revolusi Industri 4.0

Seminar Nasional Bahasa Arab Mahasiswa IV 2020 HMJ Sastra Arab, Fakultas Sastra, Universitas Negeri Malang 284

KONSEP APLIKASI AVS-SMART UNTUK MENINGKATKAN

KOSA KATA BAHASA ARAB SISWA BERDASARKAN

SISTEM INTELEGENSI BUATAN

Kurniawati Aprilia Rusdiana Putri, Ahmad Zainun Amali Alfirdaus, dan

Fitrotul Ulya

Universitas Negeri Malang

[email protected]

ABSTRAK: Kemampuan berbahasa arab sangat diperlukan dalam kehidupan sekarang ini. Bahasa arab sebagai salah satu bahasa internasional sangat sering digunakan di beberapa bidang seperti pendidikan, medis, engineering, dan bidang-bidang penting lainnya. Penggunaan Bahasa internasional di revolusi industri 4.0 mutlak diperlukan karena banyak perbedaan dalam bahasa lokal yang menyulitkan tiap orang untuk berkomunikasi. Ketika belajar bahasa arab, banyak orang mengalami kesulitan dalam hal kosa kata dan kemampuan dalam penyampaiannya. Saat penerapan pembelajaran Bahasa arab di sekolah pun sering dijumpai siswa yang kesulitan dalam mengingat kosa kata bahasa arab dan juga pengucapannya. Maka dalam mengatasi permasalahan tersebut dibuatlah sebuah konsep aplikasi untuk mempermudah dalam belajar kosa kata bahasa arab. Aplikasi AVS-Smart atau Arabic Vocabulary Scanerusing Smartphone adalah sebuah konsep media pembelajaran yang memanfaatkan kamera dan microphone smartphone sebagai scanner. Menggunakan bantuan sistem artificial intelligent, aplikasi akan mengidentifikasi benda yang ditangkap oleh kamera kemudian diidentifikasi untuk selanjutnya aplikasi akan memunculkan kosa kata dalam bahasa arab lengkap dengan teks dan audio pengucapannya. Aplikasi AVS-Smart juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi kosa kata dengan masukan gelombang suara yang ditangkap oleh microphonedari smartphone untuk selanjutnya akan ditampilkan arti dari kosa kata lengkap dengan teks dan audio pengucapannya serta dengan contoh gambar. Menggunakan aplikasi ini siswa akan lebih mudah dalam belajar mengingat kosa kata Bahasa arab dan juga mampu mengucapkannya dengan baik.

KATA KUNCI : AVS, Aplikasi, Bahasa arab , artificial intelligent.

Bahasa memegang peranan yang sangat penting karena bahasa itu sendiri

diperlukan dalam berbagai kegiatan misal bidang komunikasi, industri, pendidikan

dan berbagai bidang lain. Bahasa digunakan dalam banyak bidang guna

menyampaikan sebuah informasi atau instruksi untuk mempermudah penyelesaian

masalah. Sulit dibayangkan jika didunia ini kita hidup tanpa bahasa sebagai alat

komunikasi. (Hidayat, 2012)

Dalam dunia pendidikan, Bahasa asing digunakan sebagai alat komunikasi guna

meningkatkan kemampuan kognitif, aktivitas mental dan yang lebih utama adalah


Peran Mahasiswa Bahasa Arab dalam Menghadapi

Revolusi Industri 4.0

P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632


mengakses informasi di belahan dunia. Begitu juga Bahasa Arab,banyak orang

berpendapat bahasa arab sangatlah jauh artinya bahasa arab muncul dengan

menampakkan kesulitannya untuk dipelajari. Namun tidak jarang ada yang

berpendapat,bahasa arab begitu dekat karena selalu hadir saat sholat dan

berdoa.Pun bahasa arab adalah satu-satunya bahasa yang mengilhami atas ilmu

yang tertinggi yakni al-qur’an dan al-hadist.

Terdapat berbagai macam strategi belajar bahasa termasuk belajar bahasa arab.

Arti dari strategi belajar sebagai suatu pengetahuan dan seni dalam megembangkan

kegiatan pembelajaran. Pembelajaran bahasa arab kebanyakan menggunakan

strategi dari kaidah-kaidah, menerjemahkan dari bahasa asing ke bahasa ibu atau

lebih dikenal dengan metode gramatika-terjemahan. Pembelajaran menggunakan

metode ini guru mengajar tentang bahasa bukan megajar bahasa. Yang memegang

peran penting dalam proses pembelajaran bahasa asing adalah aspek kosakata dan

aspek kosakata ini peserta didik harus bisa menguasainya.

Kosakata merupakan salah satu aspek terpenting untuk menguasi suatu

bahasa,termasuk bahasa Arab. Pemahaman terhadap suatu teks tulis ataupun lisan

dan kelancaran berbicara bahasa Arab banyak bergantung kepada penguasaan

kosakata.Semakin banyak kosakata yang dikuasai seseorang, pemahaman bacaan

cenderung lebih mudah, sebagaimana kelancaran berbicara semakin cepat. Karena

itu, penguasaan kosakata perlu terus dikembangkan oleh setiap orang yang ingin

mahir berbahasa, terlebih lagi bahasa asing (Arab) (Asrori, 2011).

Aspek kosakatalah yang memegang peran penting maka dalam proses

pembelajaran perlu menggunakan sebuah metode dengan tujuan mencapai hasil

belajar sesuai harapan.Namun tidak jarang penulis menemui, ketika belajar bahasa

arab, banyak orang mengalami kesulitan dalam hal kosa kata dan kemampuan

dalam penyampaiannya. Saat penerapan pembelajaran Bahasa arab di sekolah pun

sering dijumpai siswa yang kesulitan dalam mengingat kosa kata bahasa arab dan

juga pengucapannya.Padahal kemampuan berbahasa arab sangat diperlukan dalam

kehidupan sekarang ini. Bahasa arab sebagai salah satu bahasa internasional sangat

sering digunakan di beberapa bidang seperti pendidikan, medis, engineering, dan

bidang-bidang penting lainnya. Penggunaan Bahasa internasional di revolusi

industry 4.0 mutlak diperlukan karena banyak perbedaan dalam bahasa lokal yang

menyulitkan tiap orang untuk berkomunikasi. Bangsa yang maju adalah bangsa

yang peduli akan nasib generasi penerusnya, sedangkan bahasa merupakan kunci

utama bagi generasi bangsa untuk membuka jendela dunia.(Khoiruddin, 2017)

Mengingat permasalah tersebut diatas dan agar anak-anak lebih mudah

menyerap, memahami, menguasai kosa kata bahasa, serta untuk menumbuhkan

daya pikir, daya imajinasi, daya kreatifitas anak didik, maka anak didik tersebut

harus terlibat langsung dalam menemukan pengetahuan dan kreatifitasnya sendiri

(Khoiruddin, 2017). Maka dalam mengatasi permasalahan tersebut dibuatlah

P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632




metode sebuah konsep aplikasi untuk mempermudah dalam belajar kosa kata

bahasa arab.

Aplikasi AVS-Smart atau Arabic Vocabulary Scanerusing Smartphone adalah

sebuah konsep media pembelajaran yang memanfaatkan kamera dan microphone

smartphone sebagai scanner. Menggunakan bantuan sistem artificial intelligent,

aplikasi akan mengidentifikasi benda yang ditangkap oleh kamera kemudian

diidentifikasi untuk selanjutnya aplikasi akan memunculkan kosa kata dalam

bahasa arab lengkap dengan teks dan audio pengucapannya. Aplikasi AVS-Smart

juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi kosa kata dengan masukan

gelombang suara yang ditangkap oleh microphonedari smartphone untuk

selanjutnya akan ditampilkan arti dari kosa kata lengkap dengan teks dan audio

pengucapannya serta dengan contoh gambar. Menggunakan aplikasi ini siswa akan

lebih mudah dalam belajar mengingat kosa kata Bahasa arab dan juga mampu

mengucapkannya dengan baik.

Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan memengaruhi pertumbuhan dan produktivitas di banyak

sektor (misalnya, transportasi, komunikasi, perdagangan, dan keuangan)(Woolf et

al., 2013). Kecerdasan buatan sering dimanfaatkan untuk mempermudah dalam

melakukan pekerjaan seperti menyortir, mengatur lalu lintas komunikasi,

perhitungan barang dagang dan sebagainya. Dengan adanya sistem intelegensi

buatan, keakuratan dalam bekerja dan kecepatan dalam pengaturan dan produksi

semakin baik tanpa perlu tersentuh oleh manusia. Teknik artificial intelligence (AI)

terbukti menjadi alat yang efektif untuk menyelesaikan banyak masalah dan lebih

efektif bila dipadukan dengan perhitungan matematika konvensional(He, Liu and

Xu, 2005; Venayagamoorthy, 2005). Gambar 1 menunjukan struktur dasar dari

Artificial intelligent.

Gambar 1. Struktur Dasar Artificial intelligent(Maqableh, Karajeh and

Masa’deh, 2014)

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai

kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya




P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632


dianggap komputer. Kecerdasan buatan dirancang dan dimasukkan ke dalam suatu

mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan

manusia (Nasution, 2012). Pengembangan AI sudah mulai dilakukan dan

diterapkan pada bidang pendidikan.

Penggunaan kecerdasan buatan di bidang pendidikan semakin meningkat

dengan selarasnya peningkatan teknologi komunikasi dan provider. Menurut

laporan Asosiasi Penyedia Layanan Internet Indonesia (APJII), partisipasi netizen

di negara ini mencapai 143 juta pada 2016 (Nabila, 2018). Dengan kata lain,

54,68% penduduk Indonesia adalah pengguna internet. Lebih lanjut, laporan

tersebut menunjukkan bahwa 87,13% pengguna internet Indonesia

menggunakannya untuk mengakses media sosial. Media sosial menjadi bagian yang

tidak terpisahkan dari gaya hidup digital Indonesia(Susanty et al., 2019).

Perkembangan ini seharusnya bisa dimanfaatkan guna meningkatkan metode dalam

pendidikan, khususnya bahasa arab. Salah satu metode yang dapat diterapkan

dengan bantuan kecerdasan buatan adalah metode belajar bahasa arab dengan

aplikasi.

Kecerdasan buatan dapat diterapkan dalam identifikasi bahasa. Beberapa

media sosial seperti Facebook dan Instagram memiliki fitur pendeteksian kata

otomatis guna mempermudah pencarian atau kegiatan pengoperasian media sosial

itu sendiri(Deng and Liu, 2018). Banyak metode yang dapat digunakan dalam

pendeteksian bahasa antara lain menggunakan Naïve Bayes, Support Vector

Machine, Metode Semantic(Chen et al., 2012) dan Metode Kebingungan(Susanty

et al., 2019).

Konsep Aplikasi Avs-Smart Untuk Meningkatkan Kosa Kata Bahasa Arab

Siswa

Aplikasi AVS-Smart atau Arabic Vocabulary Scanner-Smart adalah sebuah

konsep aplikasi yang memungkinkan sebuah device dengan bantuan aplikasi

mampu mengidentifikasi benda dan kemudian menentukan nama dari benda

tersebut dan menterjemahkan langsung ke bahasa arab. Identifikasi dilakukan

dengan bantuan kamera pada smartphone. Dengan kata lain, sistem bisa

menterjemahkan sebuah benda yang ditangkap oleh lensa kamera kemudian dengan

sistem kecerdasan buatan diterjemahkan dalam tulisan berbahasa arab dan juga

dapat diputar menjadi suara.

Aplikasi AVS-Smart juga dapat menterjemahkan suara menjadi bentuk teks

untuk selanjutnya diterjemahkan dalam bahasa arab dengan feedback tulisan dan

suara. Komponen dalam smartphone dalam hal ini camera dan microphone sangat

berperan sebagai sensor untuk selanjutnya diproses pada prosesor. Terdapat dua

konsep yang dibentuk dalam paper ini, yaitu konsep hardware dan konsep software.

P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632







P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632


Konsep Umum AVS-Smart

Secara umum, AVS-Smart merupakan media translasi dari masukan teks,

suara, dan gambar objek ke dalam bentuk teks atau suara dalam bahasa Arab.

Penggunaan AVS-Smart yang dipadukan dengan teknologi smartphone dan analisis

Artificial intelligent (AI) mampu mempermudah dalam proses pembelajaran bahasa

Arab dengan pilihan input yang lebih bervariasi. Prinsip kerja dari AVS-Smart

dengan memproses input (suara,objek gambar, dan teks) menggunakan analisis AI

untuk mengjhasilkan output (suara dan teks) dalam bahasa Arab. Gambar 2

menunjukan alur prinsip kerja dari AVS-Smart secara runtut.

Y

a

Y

a

Y

a

Identifikasi objek, annotate, trains

model

Gambar

tersimpa

n?

Identifikasi suara dengan Automatic Speech Recognition

Input

objek

Input

text?

Input

suara1 1 1

Mulai

Identifikasi Masukan (Suara, text, objek) 1

Tidak Tidak

Tidak

Selesai

Terjemahkan di Machine translation

Kirim hasil translasi ke device dalam bentuk

speech dan teks

P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632




Gambar 2. Diagram Alur sistem AVS-Smart

Konsep Hardware

Dalam konsep hardware dijelaskan komponen apa saja yang digunakan secara

umum dalam pengembangan aplikasi AVS-Smart. Pada dasarnya komponen

utama yang dapat digunakan untuk menjalankan aplikasi ini adalah smartphone

dengan sistem kamera dan mikrofon yang baik. Kamera dan mikrofon nantinya

digunakan untuk sensor atau komponen pengambil data guna diprosesn lebih lanjut

pada komputasi awan atau cloud computing. Desain hardware dapat dilihat pada

Gambar 3.

Gambar 3. Desain Hardware AVS-Smart.

A. Konsep Software

Dalam bagian ini, dijelaskan konsep sofware yang akan digunakan. Secara

sederhana, komputasi dan penerapan algoritma Artificial intelligent dilakukan pada

cloud computing sehingga aplikasi ini dipastikan membutuhkan koneksi internet.

Desain software yang dibuat dipaparkan pada Gambar 4




P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632


Gambar 4. Desain software AVS-Smart.

Secara sederhana, sistem dibagi menjadi 3 sub sistem, yaitu Artificial

intelligent for object recognition (AIOR), Artificial intelligent for Machine

translation (AIMT), dan Artificial intelligent for Text Identification (AITI). Semua

sub sistem akan ditampung pada Artificial intelligent based Cloud Computing atau

AI Cloud.

1. Artificial intelligent for object recognition (AIOR)

Kecerdasan buatan masa kini sudah bisa mengidentifikasi benda dengan

bantuan kamera device untuk selanjutnya di proses untuk kepentingan tertentu.

Konsep yang dibuat pada penelitian ini adalah konsep yang memanfaatkan AI

untuk menerjemahkan objek yang ditangkap atau disebut Artificial intelligent for

object recognition (AIOR). AIOR bekeja dengan cara mengiderntifikasi benda

untuk kemudian diberi keterangan pada proses annotate image, kemudian

dibandingkan dengan gambar yang sudah tersimpan pada database sehingga

diketahui objek apa yang ditangkap oleh kamera. Setelah objek teridentifikasi,

selanjutnya diterjemahkan pada Machine translation dan hasil terjemahan akan

dikirimkan de device dalam bentuk text atau suara. Penggunaan AIMT sudah

banyak diaplikasikan pada kamera dengan penambahan object detection dan object

recognition seperti pada Gambar 5

P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632




Gambar 5. Contoh Penggunaan AIOR pada kamera(Arth, 2020).

2. Artificial intelligent for Machine translation (AIMT)

Selain untuk identifikasi objek, Artificial intelligent juga dapat dimanfaatkan

untuk mengidentifikasi suara atau speech recognition yang telah menjadi satu

kesatuan dengan Artificial intelligent for Machine translation (AIMT). Prinsip

kerja AIMT adalah dengan mengenali suara yang masuk pada Automatic Speech

Recognition. Kemudian suara yang sudah teridentifikasi akan dirubah menjadi text

dan diterjemahkan pada machine translation. Hasil terjemahan dikirimkan ke

device dalam bentuk text atau suara. Terdapat beberapa pendekatan dalam machine

translation yang ditunjukan pada Gambar 6

Gambar 6. Machine translation Approach(Kituku, Muchemi and Nganga,

2016)




P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632


3. Artificial intelligent for Text Identification (AITI)

Penggunaan Artificial intelligent for Text Identification (AITI) sebenarnya

sudah umum digunakan baik secara sederhana pada produk terjemahan Alfalink

maupn pada mesin terjemahan milik Google. Prinsip kerja AITI secara sederhana

adalah dengan mengidentifikasi teks input untuk kemudian dikirim ke AI Cloud

untuk diterjemahkan pada Machine translation yang terhubung pada database.

Hasil terjemahan dikirimkan ke device dalam bentuk text atau suara. Salah satu

teknik Artificial intelligent for Text Identification yang telah diterapkan adalah

penggunaan Microsoft Translation seperti pada Gambar 7

Gambar 7. Proses Translasi pada Microsoft Translation(B. Aboba and W.

Dixon, 2004)

4. Artificial intelligent Cloud (AI Cloud)

Ketika semua masukan telah teridentifikasi, proses selanjutnya adalah

menterjemahkan ke dalam bahasa arab. Proses ini dilakukan pada Artificial

intelligent Cloud dan tidak dilakukan dalam device. Artificial intelligent Cloud pada

dasarnya adalah prinsip Cloud Computing atau komputasi awan adalah proses

pengolahan daya komputasi (baik CPU, RAM, Network Speeds, Software, OS

maupun Storage) melalui jaringan (biasanya lewat internet). Jadi transfer data yang

terjadi bukan secara fisik dan sumber daya komputasi yang dimiliki berada di lokasi

pengguna yang memakai layanannya. Proses identifikasi lanjutan, translasi, dan

pengiriman hasil translasi dilakukan pada mekanisme cloud computing.

Kelebihan dan Kekurangan Sistem

Konsep aplikasi AVS-Smart memiliki beberapa keuntungan yang dapat

dimanfaatkan secara maksimal. Kemampuan aplikasi dalam mengidentifikasi

benda mempermudah user untuk menterjemahkan suatu benda atau objek tanpa

harus mengetik nama objek tersebut. Kemudian penggunaan michrophone dalam

sistem aplikasi juga mempermudah user bila dalam kondisi tertentu, sistem object

P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632




recognition tidak dapat mengidentifikasi benda. Speech recognition menjadi

alternatif lain. Penggunaan papan ketik sebagai masukan juga menjadikan aplikasi

AVS-Smart menjadi lebih lengkap dengan akurasi terjemahan yang lebih baik.

Pemanfaatan Artificial intelligent sebagai metode analisis juga menjadikan

sistem AVS-Smart lebih unggul dikarenakan analisis yang dilakukan berdasarkan

metode-metode yang telah teruji sebelumnya. Akurasi yang dihadirkan juga sangat

tinggi bila menggunakan AI dibandingkan dengan metode translasi find and match

sederhana. Dengan bantuan Cloud Computing akan memperingan kerja device

karena semua proses dilakukan pada komputasi awan tanpa membebankan pada

RAM device.

Meski memiliki kelebihan, konsep AVS-Smart juga diprediksi memiliki

kelemahan. Spesifikasi device yang tidak mumpuni akan menghambat proses

translasi. Kamera yang kurang baik, dan michrophone yang kurang peka akan

menghasilkan masukan yang berbeda dan berdampak pada hasil translasi.

Penggunaan komputasi awan atau Cloud Computing juga diprediksi menghasilkan

beberapa masalah, seperti latensi atau jeda waktu data, kecepatan translasi yang

tidak stabil bergantung jaringan, dan masalah privasi menjadikan AVS-Smart perlu

ada penambahan konsep khusus guna mengurangi kekurangan sistem.

Kesimpulan

Revolusi industri 4.0 menuntut manusia untuk terus berkembang

menciptakan inovasi. Namun dalam pelaksanaannya seringkali mengalami

hambatan salah satunya adalah hambatan komunikasi. Penggunaan bahasa

internasional mejadi salah satu solusi untuk mengatasi hambatan tersebut. Belajar

bahasa internasional dalam prakteknya sangat sulit terutama pada penggunaan kosa

kata. Oleh karena itu dibuatlah konsep aplikasi AVS-Smart.

Aplikasi AVS-Smart atau Arabic Vocabulary Scanerusing Smartphone

adalah sebuah konsep media pembelajaran yang memanfaatkan kamera dan

microphone smartphone sebagai scanner. Kemudian dengan bantuan artificial

intelligent, sistem dapat menterjemahkan objek suara dan tulisan menjadi bahasa

arab. Merujuk pada kelebihan dan kekurangan sistem aplikasi AVS-Smart maka

untuk pengembangan selanjutnya disarankan untuk lebih berfokus pada

kemungkinan latensi yang besar dan memperkuat sistem keamanan data pribadi

user.




P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632


DAFTAR PUSTAKA

Arth, C. (2020) ‘Visual Surveillance on DSP-Based Embedded Platforms’.

Asrori, I. (2011) ‘Strategi belajar bahasa Arab teori dan praktik’, Malang: Misykat.

B. Aboba, (Microsoft) and W. Dixon, (Microsoft) (2004) ‘IPsec-Network Address

Translation (NAT) Compatibility Requirements’, IETF Informational. doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.

Chen, Y. et al. (2012) ‘Detecting offensive language in social media to protect adolescent online safety’, in Proceedings - 2012 ASE/IEEE International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2012 ASE/IEEE

International Conference on Social Computing, SocialCom/PASSAT 2012. doi: 10.1109/SocialCom-PASSAT.2012.55.

Deng, L. and Liu, Y. (2018) Deep learning in natural language processing, Deep Learning in Natural Language Processing. doi: 10.1007/978-981-10-5209-5.

He, N., Liu, R. and Xu, D. (2005) ‘The study of UPFC fuzzy control with self-adjustable factor’, in Proceedings of the IEEE Power Engineering Society

Transmission and Distribution Conference. doi: 10.1109/TDC.2005.1546745.

Hidayat, N. S. (2012) ‘Problematika Pembelajaran Bahasa Arab’, An-Nida’.

Khoiruddin, M. (2017) ‘Pengenalan Bahasa Arab Melalui Nyanyian Pada Anak Usia Prasekolah di TK Terpadu Ihyaul Ulum Puncu Kediri Jawa Timur’,

Jurnal Obsesi : Journal of Early Childhood Education. doi: 10.31004/obsesi.v1i1.1.

Kituku, B., Muchemi, L. and Nganga, W. (2016) ‘A Review on Machine translation

Approaches’, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 1, p. 182. doi: 10.11591/ijeecs.v1.i1.pp182-190.

Maqableh, M., Karajeh, H. and Masa’deh, R. (2014) ‘Job Scheduling for Cloud Computing Using Neural Networks’, Communications and Network . doi: 10.4236/cn.2014.63021.

Nabila, M. (2018) APJII: Penetrasi Pengguna Internet Indonesia, Daily Social.

Nasution, H. (2012) ‘Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan’, Jurnal ELKHA.

Susanty, M. et al. (2019) ‘Offensive language detection using artificial neural network’, in Proceeding - 2019 International Conference of Artificial

Intelligence and Information Technology, ICAIIT 2019. doi:

P-ISSN 2598-0637

E-ISSN 2621-5632




10.1109/ICAIIT.2019.8834452.

Venayagamoorthy, G. K. (2005) ‘Optimal control parameters for a UPFC in a

multimachine using PSO’, in Proceedings of the 13th International Conference on Intelligent Systems Application to Power Systems, ISAP’05.

doi: 10.1109/ISAP.2005.1599312.

Woolf, B. P. et al. (2013) ‘AI grand challenges for education’, AI Magazine. doi: 10.1609/aimag.v34i4.2490.

KONSEP APLIKASI A VS -SMART UNTUK MENINGKATKAN …

Documents

Transcript of KONSEP APLIKASI A VS -SMART UNTUK MENINGKATKAN …