Penggunaan Informasi Baru untuk Membangun Konsep Baru atau Membuat Pemahaman Baru

Model Data-Information-Knowledge-Wisdom (DIKW)

DIKW yang kadang sering disebut dengan the wisdom hierarchy. Representations of the DIKW hierarchy dikenalkan oleh Ackoff’s di tahun1989 dengan artikelnya dengan judul From data to wisdom, yang mengusulkan hirarki dengan urutan tingkatan berikut data, information, knowledge, understanding and wisdom. Ackoff memasukkan kata understanding urutan tingkatan sebelum akhir karena dipercaya bahwa wisdom tingkatannya lebih tinggi, akan tetapi tidak aka nada wisdom tanpa understanding dan juga sebaliknya. Untuk itu maka, teori menjadi lebih dikenal sebagai DIKW.

1. Data didefinisikan sebagai symbol yang memperlihatkan property dari obyek, kejadian dan kondisi lingkungannya, merupakan produk dari pengamatan (observation). Data adalah masih mentah atau raw, dan melekat hanya ada pada dirinya dan tidak ada arti bagi orang lain dan hanya menunjukkan keberadaannya sendiri. Bentuk data dapat macam-macam dan dapat digunakan kembali, kalau di spreadsheet dikenal adanya data.
2. Information dilengkapi dengan deskripsi, jawaban suatu pertanyaan yang dimulai dengan kata siapa (who), apa (what), kapan (when), dan berapa banyak (how many). Sistim informasi akan menghasilkan, menyimpan dan dapat diambil kembali serta memproses data. Information diambil atau disarikan dari bukti (evidence) dan alasan (reasoning) dari pada pernyataan yang eksplisit (langsung). Informasi adalah data yang diberi arti dengan keterhubungan antar data. Arti ini dapat berguna akan tetapi tidak harus, kalau merujuk pada computer maka dikenal dengan relationship database.
3. Knowledge adalah know-how, dan merupakan hal yang memungkinkan mentransformasi dari informasi menjadi instruksi. Knoweldge dapat diperoleh diataranya dengan transfer orang lain yang memilikinya atau instruksi dari orang lain, atau dari sari. Jadi disini akan banyak menjawab aplikasi dari data dan informasi dan harus dapat bisa menjawab how. Sering juga disampaikan bahwa knowledge adalah koleksi informasi sehingga dapat berguna dengan kesengajaan atau dikenal knowledge adalah deterministic proses.
4. Wisdom adalah kemampuan meningkatkan efektivitas. Dengan wisdom maka dapat meningkakan nilai (value) yang memerlukan fungsi mental yang dikenal sebagai judgment. Nilai ethical and aesthetic yang ada didalamnya akan melekat pada orang yang tesrbut dan uniqe serta personal. Wisdom adalah mengevaluasi pengertian (www.systems-thinking.org), dan akan banyak menjawab pertanyaan why. Kenapa kita ada? Wisdom adalah proses extrapolasi, non deterministic process dan non proses probabilistic. Wisdom dapat dipanggil berdasarkan tingat kesadaran sebelumnya dan khususnya sangat tergatung pada type orang (moral, etik, dll)

Data, information dan Knowledge menurut Ackof adalah bagian masa lalu, karena hanya berhadapan dengan apa yang sudah terjadi atau yang diketahui. Pada wisdom ini yang berhubungan dengan masa depan karena termasuk merancang dan vision. Dengan wisdom orang dapat membuat masa depan dan tidak hanya mengambil kondisi sekarang dan masa lalu. Akan tetapi memang, mencapai wisdom tidaklah mudah, orang harus terus bergerak, menangani banyak hal yang terkait dengan bidangnya dan berhasil.

Data: Jakarta hujan siang hari

Informasi: Jakarta hujan siang hari

Knowledge: Kalau Jakarta hujan, maka biasanya akan terjadi kemacetan di jalan protocol karena akan selalu ada genangan.

Contoh lainnya yang menunjukkan tingkatan data, information and knowledge:

1. Saya mempunyai kotak?
2. Ukuran kotak 90x90x180 cm
3. Kotaknya berat
4. Kotak mempunyai 2 pintu di depannyua
5. Ketika saya buka di dalamnya ada makanan
6. Biasanya ditempatkan di dapur
7. Kalau sudah lama penempatannya , maka dibawahnya selalu kotor
8. Diatasnya biasanya untuk menaruk barang barang kecil
9. Kalau pintu dinuka hawanya dingin.
10. Bagian atas saat dibuka ada es-nya

Apakah ini? Sebuah lemari es, dan anda pasti tahu kan. Dengan urutan pertanyaan diatas dan anda hubungkan pola pertanyaannya, maka dapat disimpulkan bahwa yang di deskripsikan adalah lemari es. Cara berpikir ini diperlihatkan digambar dibawah ini.

• Pemodelan Pengetahuan

Aturan (Rules): Knowledge dipresentasikan sebagai atribut yang bernilai (E.H. Shortliffe)

Bentuk umum rules:

if attribute A1 has value V1

and attribute A2 has value V2

then attribute A3 has value V3

Semantic Network: Node adalah item item khusus dan link menunjukkan hubungan antar item. Dengan menelusuri link memungkinkan (mesin) menjawab pertanyaan sbb: Bagaimana power elemen pemanas (heating)? Apa tujuan dari lamp?

Knowledge Map/Network: Setelah pengetahuan dasar diketahui, relasi antar pengetahuan dipetakan yang sifatnya valid dan sesuai kebutuhan. Pengetahuan manusia berkembang melalui pembelajaran dan berdasar pengetahuan sebelumnya. Peembelajaran bersifat hirarki karena pengetahuan baru tergantung pada pengetahuan sebelumnya. Contoh: Pengetahuan merebus telur membutuhkan pemahaman : Tipe telur rebus (matang, 1/2 matang), lama perebusan, aturan dan prosedur untuk merebus. Untuk itu diperlukan pengetahuan (terurut berdasar tingkat kepentingan): memanaskan air (syarat merebus), perubahan air pada saat direbus (penentuan kematangan), kemudian pemilihan telur yang baik serta mendapatkan ukuran telur yang sesuai.

 

Sumber :

http://selfmotivator.web.id/2017/apa-itu-data-information-knowledge-dan-wisdom.html