Pengetahuan formal termasuk pengetahuan tentang tugas algoritmik dan hasil algoritma tertentu. Ini sering diwujudkan dalam bentuk teorema dan bukti matematis.
Sementara itu, pengetahuan empiris berkaitan dengan penggunaan data empiris untuk menghasilkan pengetahuan. Metode induktif dan metode empiris membantu dalam mengeksplorasi algoritma dan tugas algoritmik.
Implikasi untuk Rekayasa Algoritma: Membangun Pengetahuan
Kerangka kerja yang diajukan dalam artikel ini memiliki implikasi penting untuk rekayasa algoritma. Dengan menekankan kejelasan ontologis, presisi epistemologis, dan validitas metodologis, artikel ini membantu kita memahami bagaimana membuat kontribusi ilmiah yang kuat dalam bidang ini.
Pengetahuan yang berkembang dalam rekayasa algoritma dapat mempengaruhi hasil yang tak terduga. Dalam hal ini, kita dapat meresponsnya dengan memperbarui desain atau pengetahuan yang ada.
Reproducibility atau reproduktibilitas adalah perhatian utama. Transparansi dalam data penelitian dan perangkat lunak adalah kunci. Inisiatif seperti prinsip FAIR bertujuan untuk membuat data penelitian dapat diakses dan digunakan ulang.
Validitas metodologis menjadi sangat penting untuk memastikan hasil penelitian yang dapat diandalkan. Ini melibatkan penanganan masalah-masalah yang mungkin timbul dalam desain penelitian, pengumpulan data, analisis, dan interpretasi hasil.
Kita harus menyadari bahwa tidak ada kontribusi yang sempurna dalam hal validitas. Pertukaran antara validitas internal dan eksternal perlu dipertimbangkan.
Pertimbangan Etis dalam Rekayasa Algoritma: Menciptakan Dampak Positif
Artikel ini juga membahas pertimbangan etis dalam rekayasa algoritma. Algoritma memiliki dampak signifikan pada masyarakat, oleh karena itu etika memainkan peran penting.
Dimensi etika dalam desain dan penggunaan algoritma mencakup kepercayaan, keadilan, transparansi, dan mitigasi bias. Algoritma yang dirancang dengan baik dapat memberikan dampak positif pada kesejahteraan manusia.
