   Artificial Intelligence adalah cabang ilmu komputer yang bertujuan menciptakan sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. AI modern sebagian besar didukung oleh machine learning, di mana sistem belajar pola dari data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap skenario.
Karakteristik utama AI meliputi:
- Pembelajaran dari data (data-driven)
- Adaptasi terhadap situasi baru
- Kemampuan generalisasi
- Pemrosesan informasi yang kompleks dan tidak terstruktur
- Pengambilan keputusan berbasis probabilitas
3. Metodologi
   Analisis komparatif dalam artikel ini dilakukan melalui tinjauan literatur dari publikasi ilmiah, laporan industri, dan studi kasus implementasi nyata antara tahun 2021-2025. Perbandingan difokuskan pada lima dimensi utama: metodologi pengembangan, cara kerja sistem, kemampuan adaptasi, kompleksitas implementasi, dan area aplikasi.
4. Analisis Perbandingan
4.1 Metodologi Pengembangan
   Pemrograman Konvensional: Pengembangan dimulai dengan analisis masalah yang mendalam, diikuti dengan perancangan algoritma yang tepat, implementasi kode, dan testing. Proses ini memerlukan pemahaman menyeluruh tentang domain masalah dan spesifikasi requirements yang detail. Setiap edge case harus diantisipasi dan ditangani secara eksplisit dalam kode.
Artificial Intelligence: Pengembangan AI dimulai dengan pengumpulan dan preprocessing data, pemilihan model yang sesuai, training model dengan data, evaluasi performa, dan fine-tuning. Proses ini lebih fokus pada kualitas data dan pemilihan arsitektur model yang tepat. Knowledge discovery terjadi selama proses training, bukan pada fase design.
4.2 Cara Kerja Sistem
   Pemrograman Konvensional: Sistem bekerja berdasarkan logika if-then-else, loop, dan struktur data yang telah didefinisikan. Setiap input akan menghasilkan output yang sama jika kondisi input identik. Proses eksekusi bersifat deterministik dan dapat di trace step by step.
Artificial Intelligence: Sistem AI, khususnya yang berbasis neural network, bekerja dengan memproses input melalui lapisan-lapisan komputasi yang kompleks. Bobot dan bias dalam network disesuaikan selama training untuk meminimalkan error. Proses pengambilan keputusan sering kali bersifat probabilistik dan sulit diinterpretasi.
