KECERDASAN BUATAN Artificial Intelligence
KECERDASAN BUATANArtificial intelligenceRobertus Nyoman Yudana1530055401003TIPA’15(Matakuliah semester 5 2017)
DAFTAR ISIBAB 1 pengantar kecerdasan buatanBAB 2 Bidang Ilmu AiBAB 3 Machine LearningBAB 5 Natural Language ProcessingBAB 4 Pengertian Computer Vision dan AplikasinyaBAB 6 Jaringan syaraf tiruan
BAB IPENGANTAR KECERDASAN BUATAN
Definisi Artificial Intelligence (AI) H. A. Simon [1987] :“Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakankawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkaitdengan pemrograman komputer untuk melakukansesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalahcerdas” Rich and Knight [1991]:“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studitentang bagaimana membuat komputer melakukan halhal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik olehmanusia.” John McCarthy [1956] :“mengetahui dan memodelkan proses –proses berpikirmanusia dan mendesain mesin agar dapat menirukanperilaku manusia.” Encyclopedia Britannica: :“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmukomputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebihbanyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripadabilangan, dan memproses informasi berdasarkan metodeheuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan”
AI berusaha untuk membangun entitas yang cerdas sertamemahaminya. Alasan lain untuk belajar AI adalahbahwa entitas cerdas yang dibangun ini menarik danberguna.Cerdas memiliki pengetahuan pengalaman,penalaran (bagaimana membuat keputusan & mengambiltindakan), moral yang baikBagian Utama yg Dibutuhkan untukAplikasi Kecerdasan Buatan (AI): Bebasis Pengetahuan (Knoledge Base)Berisi fakta-fakta, teori, pemikiran, dan hubungan antarasatu dengan lainnya. Motor Inferensi (Inference sarkan
Sejarah Artificial intelligence (AI) Tahun 1950 –an Alan Turing, seorang pionir AIdan ahli matematika Inggris melakukanpercobaan Turing (Turing Test) yaitu sebuahkomputer melalui terminalnya Test) yaitu sebuahkomputer melalui terminalnya ditempatkan padajarak jauh. Di ujung yang satu ada teminaldengan software AI dan diujung lain ada sebuahterminal dengan seorang operator. Operator itutidak mengetahui kalau di ujung terminal laindipasang software AI. Mereka berkomunikasidimana terminal di ujung memberikan responterhadap serangkaian pertanyaan yang diajukanoleh operator. Dan sang operator itu mengirabahwa ia sedang berkomunikasi dengan operatorlainnya yang berada pada terminal lain. Turing beranggapan bahwa jika mesin dapatmembuat seseorang percaya bahwa dirinyamampu berkomunikasi dengan orang lain, makadapat dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas(seperti layaknya manusia)
AI dapat Dipandang Dalam Berbagai Perspektif Perespektif Kecerdasan (Intelligence)AI adalah bagaimana membuat mesin yg “cerdas” dandapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapatdilakukan oleh manusia. Perspektif BisnisAI adalah sekelompok alat bantu (Tools) yang berdayaguna, dan metodologi yang menggunakan toot-tooltersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis. Perspektif Pemrograman (Programming)AI termasuk di dalamnya adalah studi tentangpemrograman simbolik, pemecahan masalah, prosespencarian (Search).Tujuan AI Membuat mesin menjadi lebih pintarMemahami apa itu Kecerdasan
Membuat mesin lebih bermanfaatArah AI Mengembangkan metode dan sistem untukmenyelesaikan masalah AI tanpa mengikuti caramanusia menyelesaikannya (Sistem Pakar /Expert System)Mengembangkan metode dan sistem untukmenyelesaikan masalah AI melalui pemodelancara berpikir manusia, atau cara bekerjanya otakmanusia (Neural Networks)Pengertian Artificial IntelligenceBerfikir Seperti Manusia Diperlukan suatu cara untuk mengetahuibagaimana manusia berfikirDiperlukan pemahaman tentang bagaimanapikiran manusia bekerjaBagaimana Caranya ?
Melalui introspeksi atau mawasdiri, mencobamenangkap bagaimana pikiran kita berjalanMelalui percobaan psikologis.Berfikir Rasional Cara berfikirnya memenuhi aturan logika yangdibangun oleh AristotlesPola struktur argumentasi yang selalu memberikonklusi yang benar bila premis benarMenjadi dasar bidang logikaTradisi logistik dalam AI adalah membangunprogram yang menghasilkan solusi berdasarkanlogikaProblem Pengetahuan informal sukar diuraikan dandinyatakan Dalam bentuk notasi logika formal Penyelesaian secara prinsip vs praktisBertindak Rasional Bertindak secara rasional artinya bertindakdidalam upaya mencapai tujuan (Goal).Di dalam lingkungan yang rumit tidaklahmungkin mendapatkan rasionalitas sempurnayang selalu melakukan sesuatu dengan benar
an Kecerdasan Buatan Lebih bersifat permanenLebih mudah diduplikasi & disebarkanLebih murahBersifat konsisten dan telitiDapat didokumentasiDapat mengerjakan beberapa task lebih cepatdan lebih baik dibanding manusia.Kelebihan Bahasa Alami
KreatifMemungkinkan orang untuk menggunakanpengalaman atau pembelajaran secaralangsung.Pemikiran manusia dapat digunakan secaraluas, sedangkan kecerdasan buatan sangatterbatas.AI pada Aplikasi Komersial Pengolahan bahasa alami (Natural LanguageProcessing). Contohnya : “Komputer, tolonghapus semua file!” hanya dengan “delete *.* enter ”Translator bahasa Inggris ke bahasaIndonesia begitu juga sebaliknya.Text SummarizationPengenalan Ucapan (speech recognition)Telephone untuk penderita bisu tuliAlat untuk tuna wicaraRobotikaGamesSoft ComputingSoft Computing merupakan inovasi baru dalammembangun sistem cerdas yaitu sistem yang memiliki
keahlian seperti manusia pada domain tertentu, mampuberadaptasi dan belajar agar dapat bekerja lebih baik jikaterjadi perubahan lingkungan.Soft computing mengeksploitasi adanya toleransiterhadap ketidakpastian, ketidaktepatan, dan kebenaranparsial untuk dapat diselesaikan dan dikendalikandengan mudah agar sesuai dengan realita. (Prof. Lotfi AZadeh, 1992)Metodologi-metodologi dalam soft computing yaraf(menggunakanpembelajaran).Probabilistic Reasoning (mengakomodasiketidakpastian).Evolutionary Computing (optimasi) :algoritma genetika.
BAB IIBIDANG ILMU AI
Bidang Ilmu Ai1. Sistem PakarSistem pakar adalah suatu program komputer yangdirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusanyang diambil oleh seorang atau beberapa orang pakar.Menurut Marimin (1992), sistem pakar adalah sistemperangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu,fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusanuntuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanyahanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidangyang bersangkutan.Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikankaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules)dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan olehsatu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasidari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, tusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
Modul Penyusun Sistem PakarSuatu sistem pakar disusun oleh tiga modul utama(Staugaard, 1987), yaitu :ModulPenerimaanPengetahuanKnowledgeAcquisition Mode)Sistem berada pada modul ini, pada saat ia getahuan-pengetahuan yang akan digunakan ledge engineer. Peran knowledge engineer adalahsebagai penghubung antara suatu sistem pakar a saat sistem berada pada posisi memberikanjawaban atas permasalahan yang diajukan oleh user,sistem pakar berada dalam modul konsultasi. Padamodul ini, user berinteraksi dengan sistem denganmenjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan olehsistem
Modul Penjelasan(Explanation Mode)Modul ini menjelaskan proses pengambilan peroleh).Struktur Sistem PakarKomponen utama pada struktur sistem pakar (Hu et al,1987) meliputi:Basis Pengetahuan (Knowledge Base)Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistempakar, yaitu berupa representasi pengetahuandari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dankaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa,atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkansuatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.Menurut Gondran (1986) dalam Utami (2002), basispengetahuan merupakan representasi dari seorang pakar,yang kemudian dapat dimasukkan kedalam bahasapemrograman khusus untuk kecerdasan buatan (misalnyaPROLOG atau LISP) atau shell system pakar (misalnyaEXSYS, PC-PLUS, CRYSTAL, dsb.
Mesin Inferensi (Inference Engine)Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar.Mesin inferensi berfungsi untukmemandu proses penalaran terhadap suatu kondisi,berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. Didalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasidan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yangdisimpan dalam basis pengetahuan dalam rangkamencapai solusi atau kesimpulan. Dalam prosesnya,mesin inferensi menggunakan strategi penalaran danstrategi pengendalian.Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti(Exact Reasoning) dan strategi penalaran tak pasti(Inexact Reasoning). Exact reasoning akan dilakukanjika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatukesimpulan tersedia,sedangkan inexactreasoningdilakukan pada keadaan sebaliknya.Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arahdalam melakukan prose penalaran. Terdapat tiga tehnikpengendalian yang sering digunakan, yaitu forward
chaining, backward chaining, dan gabungan dari keduatehnik pengendalian tersebut.Basis Data (Database)Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan,dimana fakta-fakta tersebut digunakan untuk memenuhikondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis datamenyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saatsistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yangdiperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedangdilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpandata hasil observasi dan data lain yang dibutuhkanselama pemrosesan.Antarmuka Pemakai (User Interface)Fasilitas ini digunakan sebagai perantara omponen penyusun struktur sistem pakar dapat dilihatpada Gambar di bawah ini :
2. Algoritma genetikaAlgoritma Genetika adalah suatu algoritma pencarianyang meniru mekanisme dari genetika alam. AlgoritmaGenetika ini banyak dipakai pada aplikasi bisnis, teknikmaupun pada bidang keilmuan.Algoritma ini dapatdipakai untuk mendapatkan solusi yang tepat untukmasalah optimal dari satu variabel atau multi variabel.Sebelum Algoritma ini dijalankan, masalah apa tujuan, yang dikenal dengan fungsi fitness. Jikanilai fitness semakin besar, maka sistem yang dihasilkansemakin baik. Operasi yang dilakukan adalah reproduksi,crossover, dan mutasi untuk mendapatkan sebuah solusimenurut nilai fitnessnya.Selanjutnya konstruksi dasar dari Algoritma Genetikaadalah sebagai berikut: Pendefinisian Chromosome Pendefinisian Fungsi Fitness Membangkitkan Sebuah Populasi Awal Reproduksi Crossover Mutasi
Contoh: Aplikasi Algoritma Genetika Untuk MerancangFungsi Keanggotaan Pada KendaliLogika Fuzzy.3. Logika FuzzyLogika Fuzzy ( logika samar ) merupakan logika n, dimana logika klasik menyatakan bahwasegala hal dapat di ekspresikan dalam binary 0 atau 1.logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0dan 1. Karena alasan diatas maka pada penelitian iniakan dibuat perancangan perangkat lunak dan perangkatkeras robot avoider dengan mengunakan aplikasi FuzzyLogic sebagai kendali system. Perlu diketahui bahwaTeori Himpunan Samar dan Logika Samar sangatberkembang pesat pada saat ini. Banyak sekali unakan Teori Himpunan Samar dan LogikaSamar. Banyak sekali muncul teori-teori baru pada saatini misalnya: Topologi Fuzzy, Analisa Fuzzy, AljabarFuzzy (Fuzzy Semi Group, Fuzzy Ring, Fuzzy Group,
dan sebagainya. Logika fuzzy telah lama dikenal dandigunakan dalam berbagai bidang oleh para ahli daninsinyur. Penggunaan logika fuzzy pada awalnyadigunakan untuk beberapa bidang, seperti delan system pemasaran, riset operasi (dalambidang ekonomi); kendali kualitas air, prediksi adanyagempa bumi, klasifikasi dan pencocokan pola (dalambidang teknik). Penggunaan logika fuzzy dalam bidangsistem daya (power system) juga sudah dilakukan, aturan beban, identifikasi gangguan pada generatordan penjadwalan pemeliharaan generator.4. Jaringan Syaraf TiruanJaringan saraf tiruan (JST) (Bahasa Inggris: artificialneural network (ANN), atau juga disebut simulatedneural network (SNN), atau umumnya hanya disebutneural network (NN)), adalah jaringan dari sekelompokunit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkanjaringan saraf manusia. JST merupakan sistem adaptifyang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan
masalahberdasarkaninformasieksternalmaupuninternal yang mengalir melalui jaringan tersebut.Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelandata statistik non-linier. JST dapat digunakan untukmemodelkan hubungan yang kompleks antara input danoutput untuk menemukan pola-pola pada data.SejarahSaat ini bidang kecerdasan buatan dalam usahanyamenirukan intelegensi manusia, belum mengadakanpendekatan dalam bentuk fisiknya melainkan dari sisiyang lain. Pertama-tama diadakan studi mengenai teoridasar mekanisme proses terjadinya intelegensi. Bidangini disebut ‘Cognitive Science’. Dari teori dasar inidibuatlah suatu model untuk disimulasikan padakomputer, dan dalam perkembangannya yang lebihlanjut dikenal berbagai sistem kecerdasan buatan yangsalah satunya adalah jaringan saraf tiruan. Dibandingkandengan bidang ilmu yang lain, jaringan saraf tiruanrelatif masih baru. Sejumlah literatur menganggapbahwa konsep jaringan saraf tiruan bermula padamakalah Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun
1943. Dalam makalah tersebut mereka mencoba untukmemformulasikan model matematis sel sel otak. Metodeyang dikembangkan berdasarkan sistem saraf biologi ini,merupakan suatu langkah maju dalam industri computer.DefinisiSuatu jaringan saraf tiruan memproses sejumlah besarinformasi secara paralel dan terdistribusi, hal initerinspirasi oleh model kerja otak biologis. Beberapadefinisi tentang jaringan saraf tiruan adalah finisikan sistem saraf buatan sebagai berikut:"Suatu neural network (NN), adalah suatu strukturpemroses informasi yang terdistribusi dan bekerja secaraparalel, yang terdiri atas elemen pemroses (yangmemiliki memori lokal dan beroperasi dengan informasilokal) yang diinterkoneksi bersama dengan alur sinyalsearah yang disebut koneksi. Setiap elemen pemrosesmemiliki koneksi keluaran tunggal yang bercabang (fanout) ke sejumlah koneksi kolateral yang diinginkan(setiap koneksi membawa sinyal yang sama darikeluaran elemen pemroses tersebut). Keluaran dari
elemen pemroses tersebut dapat merupakan sebarangjenis persamaan matematis yang diinginkan. Seluruhproses yang berlangsung pada setiap elemen pemrosesharus benar-benar dilakukan secara lokal, yaitu keluaranhanya bergantung pada nilai masukan pada saat itu yangdiperoleh melalui koneksi dan nilai yang tersimpandalam memori lokal". Menurut Haykin, S. (1994),Neural Networks: A Comprehensive Foundation, NY,Macmillan, mendefinisikan jaringan saraf sebagaiberikut: “Sebuah jaringan saraf adalah sebuah prosesoryang terdistribusi paralel dan mempuyai kecenderunganuntuk menyimpan pengetahuan yang didapatkannya daripengalaman dan membuatnya tetap tersedia untukdigunakan. Hal ini menyerupai kerja otak dalam dua halyaitu: 1. Pengetahuan diperoleh oleh jaringan melaluisuatu proses belajar. 2. Kekuatan hubungan antar selsaraf yang dikenal dengan bobot sinapsis digunakanuntuk menyimpan pengetahuan.Dan menurut Zurada, J.M. (1992), Introduction ToArtificial Neural Systems, Boston: PWS PublishingCompany, mendefinisikan sebagai berikut: “Sistem saraftiruan atau jaringan saraf tiruan adalah sistem selular
gmenyimpandandidapatkandaripengalaman”. DARPA Neural Network Study (1988,AFCEA International Press, p. 60) mendefinisikanjaringan syaraf buatan sebagai berikut : Sebuah jaringansyaraf adalah sebuah sistem yang dibentuk dari sejumlahelemen pemroses sederhana yang bekerja secara paraleldimana fungsinya ditentukan oleh stuktur jaringan,kekuatan hubungan, dan pegolahan dilakukan padakomputasi elemen atau nodes.5. RobotikaRobotika adalah salah satu wacana teknologi untukmenuju peradaban yang lebih maju. Kebanyakan orangselalu beranggapan bahwa robot adalah orang untuk melakukan suatu tindakan. Dengankemajuan yang pesat, maka kebutuhan akan SDM akanmerosot tajam. Layaknya revolusi pada bangsa Eropa.Sangat disayangkan selali bila titik ikon kemajuanteknologi tersebut tidak seiring dengan cepat nya
pemahaman masyarakat pada umumnya yang selalumeng-analogikan robot adalah biang kerok mian.Hal ini layaknya dua sisi perbedaan yang tidak akan bisamenyatu sama lain. Tapi bisa dicermati kembali, bilaorang pelukis ternama akan tergusur karena kemampuansebuah robot pelukis yang bisa membuat lukisan yangsama. Sebuah robot yang mampu untuk memahat patungyang hampir mirip pula. Seluruh ilustrasi tersebutmemang sepintas robot bisa menguasai semua, tapisangat disayangkan hasil kerja robot adalah tak lebih darisebuah alat cetak dan seonggok besi aluminium dankomponen elektronika yang dirakit pada papan PCB.Sebuah lukisan dari Afandi tentunya akan bernilairatusan juta beda ukuran dengan lukisan robot yangpaling-paing laku di jual 10 ribuan di pinggir jalan.Robot Bukanlah Pemegang KekuasaanIstilah robot yang dahulu kala berjulukan Robota, taklain adalah kata lain dari seorang buruh. Lain halnyadengan seorang manusia yang diciptakan se-sempurna
mungkin oleh sang Pencipta. Sampai kapanpun takan robot untuk menjadi penguasa dunia,semoga saja dia tidak berumur panjang. Namun robotadalah sarana untuk membangun peradaban yang lebhmaju dan memberikan kemudahan bagi manusia sebagaipenciptanya. Dengan hasil demikian maka seluruh kajiantentang robotika menjadi lebih memasyarakat diseluruhelemen masyarakat. Dan buakan menjadi momok yangharusditakuti.Robotika sebagai Ikon dan Kajian Ke-ilmuanRobot adalah simbol dari kamajuan dari sebuahteknologi, karena didalam nya mencakup seluruh nematika, Dimamika, dan lain sebagainya. Hal inimenjadi suatu alasan yang sangat tepat untuk mengashilmu didalam nya. Ikon pendidikan akan menjadisemakin termasyur bila selalu mengutamakan teknologididalam nya. Sebuah ikon ini sangat penting untukmembangun semangat kemajuan, karena hal ini akan
menjadi sebuah patokan awal dari sebuah perjuanganuntuk selalu dilanjutkan kepada generasi penerus.
BAB IIIMACHINE LEARNING
Learning MachineLearning Machine adalah suatu aplikasi dalam AI yangmemiliki kemampuan beradaptasi dengan dunia luar dandapat memanfaatkan informasi dari dunia luar a.Kata mesin digunakan untuk membedakan denganmanusia (mahluk hidup) yang secara alami memilikikemampuan belajar.Rote LearningMetode learning ini menggunakan hasil penelusuran atauhasil perhitungan sebelumnya yang tersimpan dalamcache memori komputer untuk menentukan strategi kelangkah berikutnya.Metode ini memiliki kemampuan untuk :1. Mengorganisir penyimpanan informasi adalahlebih cepat mengambil nilai yang sudahtersimpan dari pada menghitung ulang2. Generalisasi hal ini akan mencegah terlalubesarnya informasi atau nilai yang disimpan
Learning by Taking AdviceMetode learning ini menggunakan advice tingkat tinggi(dalam bahasa manusia) untuk menghasilkan suatuaturan operasional
Modul Penyusun Sistem Pakar Suatu sistem pakar disusun oleh tiga modul utama (Staugaard, 1987), yaitu : . kendali kualitas air, prediksi adanya gempa bumi, klasifikasi dan pencocokan pola (dalam . informasi secara paralel dan terdistribusi, hal ini terinspirasi oleh model kerja otak biologis. Beberapa
penalaran (bagaimana membuat keputusan & mengambil tindakan), moral yang baik Bagian Utama yg Dibutuhkan untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan (AI): Bebasis Pengetahuan (Knoledge Base) Berisi fakta-fakta, teori, pemikiran, dan hubungan antara satu dengan lainnya. Motor Inferensi (Inference Engine)
lingkungan kerja tidak signifikan terhadap sikap tenaga pengajar. Berdasarkan fenomena diatas peneliti merasa perlu untuk meneliti lebih lanjut. skripsi dengan judul "Pengaruh lingkungan kerja, Kecerdasan Emosional, dan Kecerdasan Spiritual Terhadap Sikap Etis Fiskus (Studi Kasus Kanwil DJP Sumatera Selatan dan Kepulauan
Artificial Intelligence -a brief introduction Project Management and Artificial Intelligence -Beyond human imagination! November 2018 7 Artificial Intelligence Applications Artificial Intelligence is the ability of a system to perform tasks through intelligent deduction, when provided with an abstract set of information.
soal, dan soal buatan guru kelas VIII pilihan SMPN 1 Mempura Tahun Pelajaran 2017/2018. Mencocokkan soal buatan guru matematika yang digunakan dengan kisi-kisi soal dan silabus. 3. Mencocokkan soal buatan guru dengan kaidah-kaidah menelaah butir soal. Butir soal dianalisis menggunakan lembar analisis. Lembar analisis adalah
1. PENGERTIAN ALAT OPTIK. Alat optik adalah alat penglihatan manusia, baik alamiah maupun buatan manusia. Alat . optik alamiah adalah mata dan alat optik buatan adalah alat bantu penglihatan manusia . untuk mengamati benda-benda yang tidak dapat dilihat dengan jelas oleh mata. Yang . termasuk alat optik buatan diantaranya: kacamata, kamera, lup .
buatan dengan menggunakan hormone buatan (dalam bentuk pertanyaan) 1.5. Menuliskan tema yang akan dipelajari: " memijahkan ikan secara buatan dengan . Menyampaikan rencana tentang ulangan harian pada pertemuan berikutnya. I. Penilaian 1. Tugas . Berdasarkan hasil analisis penilaian, peserta didik yang sudah mencapai ketuntasan
managemen emosi, serta pemanfaatan emosi. Konsep umum dari kecerdasan emosi awalnya ditemukan oleh Thorndike (1920) menggunakan ide Social Intelligence and Gardner’s dalam teori intelegensi ganda (contohnya intelegensi intrapersonal dan interpersonal). Pembahasan tentang Kecerdasan Emosional (KE) telah banyak dibahas dalam berbagai literatur.
mengatur suasana hati. Daniel Goleman (Emotional Intelligence) menyebutkan bahwa kecerdasan emosi jauh lebih berperan ketimbang IQ atau keahlian dalam menentukan siapa yang akan jadi bintang dalam suatu pekerjaan. II. Lima Dasar Kemampuan dalam Teori Kecerdasan Emosi Menurut Daniel Goleman a. Mengenali Emosi Diri
