Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan

Tujuan Belajar

1.    Mengidentifikasi perubahan yang terjadi dalam bentuk dan penggunaan pendukung keputusan di dalam bisnis

2.    Mengidentifikasi peran dan alternatif pelaporan sistem informasi manajemen

3.    Mendeskripsikan bagaimana pemrosesan analitis online dapat memenuhi kebutuhan informasi utama dari para manajer

4.    Menjelaskan konsep sistem pendukung keputusan dan perbedaannya dengan sistem informasi manajemen tradisional

5.    Menjelaskan bagaimana sistem informasi berikut ini dapat mendukung kebutuhan informasi dari eksekutif, manajer, dan praktisi bisnis :

a.       Sistem informasi Eksekutif

b.      Portal informasi perusahaan

c.       Sistem manajemen pengetahuan

6.    Mengidentifikasi bagaimana jaringan syaraf, fuzzy logic, algoritma genetis, realitas virtual, dan agen yang cerdas dapat digunakan dalam bisnis

7.    Memberikan contoh beberapa cara bagaimana sistem pakar dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis

Kebutuhan Informasi pengambil keputusan

Tingkat Pengambil Keputusan

Ø  Manajemen Strategic

o   Eksekutif mengembangkan tujuan umum organisasi, strategi, kebijakan, dan tujuan sebagai bagian dari proses perencanaan strategis

Ø  Manajemen Taktis

o   Mengembangkan rencana jangka pendek dan jangka menengah, jadwal, dan anggaran serta menentukan kebijakan,prosedur, dan tujuan bisnis untuk subunit mereka di perusahaan

Ø  Manajemen Operasional

o   Anggota tim mandiri atau manajer operasional mengembangkan rencana jangka pendek seperti jadwal  produksi mingguan.

Kualitas Informasi

·         Informasi yang kuno tidak akurat, atau sulit dipahami tidak akan berarti, berguna, atau bernilai bagi anda dan praktisi bisnis lainnya.

·         Informasi perlu dipandang dari tiga dimensi :

o   Waktu

o   Isi, dan

o   Bentuk                

Ringkasan Atribut dan Kualitas Informasi

Struktur Keputusan

Keputusan Terstruktur – melibatkan situasi dimana prosedur yang diikuti ketika keputusan diperlukan, dapat disebutkan lebih awal.

Keputusan Tidak Terstruktur – melibatkan situasi keputusan di mana tidak mungkin menentukan lebih awal mengenai prosedur keputusan yang harus diikuti.

                Keputusan Semiterstruktur – beberapa prosedur keputusan dapat ditentukan, namun tidak cukup untuk mengarah ke suatu keputusan yang direkomendasikan

Membandingkan perbedaan utama informasi dan kemampuan pendukung keputusan sistem informasi manajemen san sisten pendukung keputusan

	Sistem Informasi Manajemen	Sistem Pendukung Keputusan
Pendukung Keputusan yg disediakan	Menyediakan informasi mengenai kinerja organisasi	Menyediakan informasi dan teknik pendukung keputusan untuk menganalisis masalah khusus atau peluang
Bentuk Informasi dan Frekuensi	Respons dan laporan periodik, pengecualian, permintaan, dan pendorong	Respons dan permintaan yang interaktif
Format informasi	Format tetap dan telah ditentukan sebelumnya	Format yang dapat diadaptasi, fleksibel, dan ad hoc
Metodologi pemrosesan informasi	Informasi yg diproduksi dengan ekstraksi dan manipulasi data bisnis	Informasi yg diproduksi dengan permodelan analitis dari data bisnis

Tren pendukung keputusan

Semua pemilik kepentingan dalam bisnis mengharapkan akses yg mudah dan instan ke informasi dan analisis data mandiri berbasis Web. Bisnis saat ini menanggapi dengan berbagai Web yang proaktif dan pribadi untuk mendukung persyaratan pengambilan keputusan dari semua konstituen mereka.

Aplikasi Kecerdasan Bisnis

Decision Support Systems (DSS – Sistem Pendukung Keputusan)

o   Sistem informasi berbasis komputer yg menyediakan dukungan informasi yang interaktif bagi manajer dan praktisi bisnis selama proses pengambilan keputusan.

o   Sistem pendukung keputusan menggunakan :

§  Model analitis

§  Database khusus

§  Penilaian dan pandangan pembuat keputusan

§  Proses permodelan berbasis komputer

Untuk mendukung pembuatan keputusan bisnis yang semiterstruktur dan tak terstruktur.

Komponen DSS

Basis model DSS

Komponen software yang terdiri dari model-model yang digunakan dalam rutinitas komputasional dan analitis yg secara matematis menyatakan hubungan antarvariabel.

Misalnya :

o   DSS dapat mencakup model pemrograman linear

o   Model peramalan regresi ganda

o   Model nilai sekarang penganggaran modal

Management Information Systems (MIS – Sistem Informasi manajemen

Menghasilkan produk informasi yang mendukung banyak keputusan manajerial.

Laporan, tampilan, dan respons yang dihasilkan oleh sistem informasi manajemen menyediakan informasi yang telah ditetapkan oleh para pengambil keputusan untuk mencukupi kebutuhan informasi.

Ada empat Alternatif pelaporan utama yang disediakan oleh sistem ini.

ü  Laporan Terjadwal secara Periodik. Bentuk tradisional penyediaan informasi bagi manajer dengan enggunakan format yang telah ditentukan dan menyediakan informasi secara rutin kepada manajer.

ü  Laporan Pengecualian. Dalam beberapa kasus, laporan dibuat hanya jika terjadi kondisi pengecualian. Dalam kasus lainnya, laporan dibuat secara periodik namun ahnya berisi informaasi mengenai kondisi pengecuaian tersebut.

ü  Laporan Permintaan dan Tanggapan. Informasi tersedia kapanpun manajer menginginkannya.

ü  Laporan Dorong. Informasi didorong ke manjer di tempat kerja berjaringan.

Online Analytical Processing (OLAP - Pemrosesan Analitis Online)

Memungkinkan manajer dan analis untuk secara interaktif menguji dan memanipulasi sejumlah besar data yang rinci dan terkonsolidasi dari banyak perspektif.

Sesi OLAP dilakukan secara online dan langsung, dengan respons yang cepat ke permintaan manajer dan analis, sehingga proses analis atau pengambilan keputusan tidak terganggu.

Pemrosesan analitis online melibatkan beberapa operasional analitis dasar, termasuk konsolidasi, “Penggalian” dan “Pengirisan dan pemotongan.

·         Konsolidasi. Melibatkan pengumpulan data

·         Penggalian. OLAP dapat bergerak ke arah kebalikan dan secara otomatis menampilkan rincian data yang telah dikonsolidasikan.

·         Pengirisan dan Pemotongan. Merujuk pada kemampuan untuk melihat databse dari berbagai sudut pandang

OLAP Technology

Geographic Information Systems (GIS - Sistem Informasi Geografis)

Adalah DSS yang menggunakan database geografis untuk membuat dan menampilkan peta dan tampilan grafis lainnya yg mendukung keputusan mengenai distribusi geografis orang-orang dan sumber daya lainnya.

Sering digunakan dengan perangkat GPS (Global Positioning Systems).

Data Visualization System (DVS – Sistem Visualisasi Data)

Menunjukkan data yang rumit dengan menggunakan bentuk grafis tiga dimensi yang interaktif, seperti bagan, grafik, peta. Alat DVS membantu pemakai untuk secara interaktif mengurutkan, membagi, menggabungkan, dan mengatur data dalam bentuk grafis.

Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (DSS)

Analisis Jika-Maka

                Seorang pemakai akhir membuat perubahan terhadap variabel, atau hubungan antarvariabel, dan mengamati perubahan yang dihasilkan dalam nilai variabel lainnya.

Analisis Sensitivitas

                Nilai dari satu variabel diubah berulang-ulang dan hasil perubahan pada variabel lainnya diamati.

Analisis Pencarian-Sasaran

                Membalikkan arah analisis yang dilakukan dalam analisis jika-maka dan sensitivitas.

                Analisis ini juga disebut analisis bagaimana-bisa (how can), dimana analisis ini menetapkan nilai sasaran (tujuan umum) untuk satu variabel dan kemudian secara berulang-ulang mengubah variabel lainnya hingga nilai sasaran tercapai.

Analisis Optimisasi

Mencari nilai optimum untuk satu atau beberapa variabel sasaran,  dengan beberapa batasan atau kendala. Kemudian satu atau beberapa variabel diubah secara berulang-ulang, berdasarkan batasan tertentu, hingga nilai terbaik untuk variabel sasaran ditemukan.

Penambang Data untuk Mendukung Keputusan (Data Mining)

Sebagai alat vital untuk mengorganisasi dan mengeksploitasi sumber daya data perusahaan. Jadi, tujuan utama dari penambangan data adalah untuk menyediakan pendukung keputusan bagi manajer dan praktisi bisnis melalui proses yang kadang-kadang disebut penemuan pengetahuan (knowledge discovery).

                Data mining menganalisis data bisnis historis yg jumlahnya sangat besar yang telah disiapkan untuk analisis di gudang data korporat, dan berusaha menemukan pola, tren, dan korelasi yang tersembunyi di dalam data yang dapat membantu perusahaan memperbaiki kinerja bisnisnya.

                Software data mining dapat dapat melakukan regresi, pohon keputusan, jaringan syaraf, deteksi kelompok, atau analisis keranjang pasar untuk bisnis.

                Proses data mining dapat menunjukkan pola pembelian, menyingkap tendensi pelanggan, memotong biaya yang berlebihan atau tumpang tindih, atau menunjukkan peluang dan hubungan yang menguntungkan namun tdak terlihat.

Executive Information Systems (EIS – Sistem Informasi Eksekutif)

                EIS menggabungkan berbagai fitur sisteminformasi manajemen dan (MIS) sistem pendukung keputusan (DSS).

Difokuskan untuk memenuhi kebutuhan informasi strategis manajemen tingkat atas yaitu untuk menyediakan akses informasi yang mudah dan cepat kepada eksekutif tingkat atas mengenai faktor-faktor penentu keberhasilan (critical success factors – CSF) perusahaan, yaitu faktor-faktor utama yang penting untuk mencapai tujuan strategis organisasi.

                EIS semakin banyak digunakan oleh manajer, analis, dan pekerja pengetahuan lainnya

Fitur EIS

Dalam EIS, informasi ditampilkan dalam bentuk yang disesuaikan dengan keinginan eksekutif yang menggunakan sistem tersebut.

Menekankan tampilan grafis

Kemampuan untuk Drill Down (Menggali)

Menekankan pada analisis tren

Laporan pengecualian

Enterprise Interface Portals (EIP – Portal Interface Perusahaan)

EIP adalah interface berbasis web dan perpaduan MIS, DSS, EIS dan teknologi lainnya yang memberikan semua pemakai Intranet dan pemakai ekstranet tertentu untuk mengakses berbagai layanan dan aplikasi bisnis internal dan eksternal. EIP biasanya disesuaikan dengan kebutuhan pemakai bisnis individual atau kelompok pemakai, dengan memberikan dashboard digital pribadi dari aplikasi dan sumber informasi.

Enterprise Information Portal Components

Knowledge Management Systems (KMS – Sistem Manajemen Pengetahuan)

KMS diperkenalkan sebagai penggunaan teknologi informasi  untuk membantu mengumpulkan, mengatur dan saling berbagi pengetahuan bisnis di dalam organisasi.

Enterprise Knowledge Portals (Portal Pengetahuan Perusahaan) adalah jalan masuk ke intranet korporat yg bertindak sebagai sistem manajemen pengetahuan.

Enterprise Knowledge Portals

Artificial Intelligence (AI)

                Adalah bidang ilmu pengetahuan dan teknologi yang didasati oleh ilmu-ilmu sepertii ilmu komputer, biologi, psikologi, linguistik, matematika, dan teknik.

                Tujuan AI adalah mengembangkan komputer yang dapat berpikir, serta melihat, mendengar, berjalan, berbicara, dan merasakan seuatu.

Atribut Perilaku Cerdas

Berpikir dan bernalar

Menggunakan penalaran untuk menyelesaikan masalah

Belajar dan paham dari pengalaman

Memperoleh dan menerapkan pengetahuan

Menampilkan kreatifitas dan imajinasi

Mengatasi situasi yang rumit dan membingungkan

Menanggapi situasi baru dengan cepat dan dengan berhasil

Mengenali elemen-elemen yang penting dalam suatu situasi

Mengatasi informasi yang ambigu, tidak lengkap, dan salah

Ranah  AI

Ilmu Kognitif

 Bidang ini didasari oleh penelitian di bidang biologi, neutrologi, psikologi, matematika, dan banyak ilmu pengetahuanlainnya. Bidang ini memfokuskan pada penelitian mengenai bagaimana otak manusia bekerja dan bagaimana manusia berpikir dan belajar.

Robotik

AI, teknik, dan fisiologi adalah ilmu dasar dari robotik. Teknologi ini menghasilkan mesin robot dengan kecerdasan komputer dan dikendalikan oleh komputer dengan kemampuan seperti manusia.

Interface Alami

Didasarkan pada linguistik, psokologi, ilmu komputer, dll. Pengembangan bahasa alami dan pengenalan wicara adalah penggerak utama dari bidang AI ini.

                Aplikasi penelitian interfaces alami lainnya mencakup pengembangan alat mulisensor yang menggunakan berbagai gerakan tubuh untuk megoperasikan komputer.

                Realitas virtual mencakup penggunaan interfaces komputer – manusia multisensor yang memungkinkan pemakai (manusia) untuk merasa bahwa objek, ruang, aktifitas, dan “dunia” simulasi komputer sama seperti kenyataan.

Expert Systems  (ES – Sistem Pakar)

                Adalah sistem informasi berbasis pengetahuan yang menggunakan pengetahuannya mengenai bidang aplikasi yang khusus dan kompleks untuk bertindak sebagai konsultan ahli bagi pemakai akhir.

                Sistem Informasi Berbasis Pengetahuan (knowledge-based Information system – KBIS) menambah basis pengetahuan ke komponen utama yang ditemukan dalam jenis-jenis lain dari sistem informasi berbasis komputer.

Komponen Sistem Pakar

Basis Pengetahuan

                Basis pengetahuan dari ES terdiri dari:

                                Fakta-fakta mengenai bidang tertentu

Heuristik (peraturan utama) yang menyatakan prosedur penalaran dari seorang pakar mengenai suatu topik

Sumber Daya Software

Paket software ES berisi mesin inferensi dan program lainnya untuk menyempurnakan pengetahuan dan berkomunikasi dengan pemakai. Program mesin inferensi memproses pengetahuan yang berhubungan dengan masalah tertentu. Program ini kemudian membuat asosiasi dan inferensi yang menghasilkan tindakan yang direkomendasikan.

Program interface pemakai untuk komunikasi dengan pemakai akhir juga dibutuhkan, termasuk program penjelasan untuk menjelaskan proses penalaran ke pemakai jika diminta.

Komponen ES

Metode Representasi Pengetahuan

·         Penalaran berbasis kasus. Mewakili pengetahuan dalam basis ppengetahuan sistem pakar dalam bentuk kasus, yaitu, contoh-contoh kinerja yang lampau, kejadian dan pengalaman

·         Penalaran berbasis kerangka. Pengetahuan yang disajikan dalam bentuk hierarki atau jaringan kerangka. Kerangka adalah koleksi pengetahuan mengenai entitas yang terdiri dari paket nilai data yang kompleks yang mendeskripsikan atributnya.

·         Pengetahuan berbasis objek. Pengetahuan yang disajikan sebagai jaringan objek. Objek adalah elemen data yang mencakup data dan metode atau proses yang bertindak atas data tersebut.

·         Pengetahuan berbasis peraturan. Pengetahuan yang disajikan dalam bentuk peraturan dan pernyataan mengenai fakta. Peraturan adalah pernyataan yang umumnya berbentuk premis dan kesimpulan, seperti : Jika (kondisi), Maka (kesimpulan)

Manfaat ES

·         ES lebih cepat dan konsisten daripada seorang pakar.

·         Dapat memiliki pengetahuan dari beberapa pakar

·         Dan tidak dapat lelah atau terganggu oleh pekerjaan yang terlalu banyak atau stres.

·         Membantu memelihara dan memproduksi kembali pengetahuan para pakar.

Batasan ES

                Batasan-batasan utama dari ES berasal dari fokusnya yang terbatas, ketidakmampuannya untuk belajar, masalah pemeliharaan, dan biaya pengembangan. ES hanya bagus dalam penyelesaian jenis masalah tertentu dalam ranah pengetahuan yang terbatas.

Kriteria Kesesuaian untuk ES

·         Ranah. Ranah, atau topik, masalah relatif kecil dan terbatas pada bidang masalah yang didefinisikan dengan baik.

·         Keahlian. Solusi masalah memelukan usaha dari seorang pakar

·         Kompleksitas. Solusi masalah adalah tugas yang kompleks yang membutuhkan pemrosesan inferensi logis, yang tidak akan dapat diatasi dengan baik oleh pemrosesan informasi konvensional.

·         Struktur. Proses solusi harus dapat mengatasi struktur yang rusak, ketidakpastian, kehilangan, dan kekacauan data, dan situasi masalah yang berubah seiring dengan perubahan waktu.

·         Ketersediaan. Ada pakar yang mudah menyampaikna pendapatnya dan mudah diajak bekerja sama, serta mendukung manajemen dan pemakai akhir yang terlibat dalam pengembangan sistem yang diusulkan.

Alat Pengembangan

Cara termudah untuk mengembangkan ES adalah dengan menggunakan kulit luar sistem pakar (expert system shell) sebagai alat pengembangan.

                Adalah paket software yang terdirii atas sistem pakar tanpa intinya, yaitu basis pengetahuannya. Jadi hanya kulit luar (shell) software (mesin inferensi dan program interface pemakai) dengan inferensi umum dan kemampuan interface pemakai.

Teknisi Pengetahuan

Adalah profesional yang bekerja dengan para pakar untuk menangkap pengetahuan (fakta dan peraturan) yang mereka miliki. Teknisi pengetahuan kemudian membangun basis pengetahuan (dan keseluruhan ES jika diperlukan), dengan menggunakan proses prototipe dan pengulangan hingga ES tersebut dapat diterima.

Jaringan Syaraf (Neural Networks)

Adalah sistem komputasi yang dibuat mirip dengan jaringan otak dari elemen pemrosesan yang saling berhubungan, yang disebut neuron. Prosesor yang saling berhubungan dalam jaringan syaraf beroperasi paralel dan saling berinteraksi secara dinamis. Dan memungkinkan jaringan “belajar” dari data yang diprosesnya.

Fuzzy Logic (Sistem Logika yang Kabur)

                Adalah metode penalaran yang mirip dengan penalaran manusia karena memungkikan perkiraan nilai dan inferensi (fuzzy logic) dan data yang tidak lengkap atau bermakna ganda (fuzzy data), tidak mengandalkan pada data yang jelas (crisp data), seperti pilihan binary (ya/tidak).

                Fuzzy logic menggunakan terminologi yang secara nyata tidak tepat, seperti sangat tinggi, meningkat, nampak menurun, masuk akal, dan sangat rendah. Sehingga memungkinkan sistem fuzzy logic untuk memproses data yang tidak lengkap dan segera menyediakan solusi yang berupa perkiraan namun dapat diterima.

Algoritma Genetis

Software algoritma genetis yang menggunakan teori Darwin (yang paling kuatlah yang bisa bertahan hidup, pengacakan, dan fungsi matematika lainnya untuk mensimulasikan proses evolusi yang dapat menghasilkan solusi yang lebih baik terhadap masalah.

Realitas Virtual

Adalah realitas yang disimulasikan oleh komputer. Realitas virtual mengandalkan alat input/output multisensor seperti,

·         Headset pelacakan dengan kacamata video dan alat pendengar stereo

·         Sarung tangan data (data glove) atau pakaian terjun payung (jumpsuit)dengan sensor serat optik yang melacak gerakan tubuh anda

·         Dan walker yang mengawasi gerakan kaki anda.

Agen yang Cerdas (Intelligent Agent)

Adalah wakil software (software surrogate) bagi pemakai akhir atau proses yang memenuhi suatu kebutuhan atau aktifitas.

Menggunakan basis pengetahuan yang dibangun dan dipelajari mengenai seseorang atau proses untuk membuat keputusan dan menyelesaikan tugas-tugas sesuai dengan keinginan pemakainya.

Intelligent agent juga disebut “robot software“ atau “bots”.

Jenis-jenis Intelligent Agent

Agen Interface Pemakai

·         Tutor interface. Mengamati operasional komputer pemakai, mengoreksi kesalahan pemakai, dan menyediakan petunjuk dan nasihat mengenai penggunaan software secara efisien.

·         Agen Presentasi. Menunjukkan informasi dalamm berbagai bentuk pelaporan dan presentasi yang disukai oleh pemakai.

·         Agen Navigasi Jaringan. Menemukan jalan informasi dan menyediakan cara untuk melihat informasi sesuai keinginan pemakai

·         Agen Permainan-Peran (Role-Playing Agent). Memainkan permainan jika-maka dan peran lainnya untuk membantu pemakai memahami informasi dan membuat keputusan yang lebih baik.

Agen Manajemen Informasi

·         Agen Pencari. Membantu pemakai untuk menemukan file dan database , mencari informasi yang diinginkan, dan menyarankan serta menemukan jenis-jenis baru dari produk, media, dan sumber daya informasi.

·         Pialang (Broker) Informasi . Menyediakan layanan komersial untuk menemukan dan mengembangkan sumber daya yang sesuai dengan kebutuhan pribadi atau bisnis dari seorang pemakai.

·         Saringan Informasi. Menerima, menemukan, menyaring, membuang, menyimpan, melanjutkan, dan memberitahukan ke pemakai akhir mengenai produk yang diterima atau yang diinginkan, termasuk e-mail, voice mail, semua media informasi lainnya.