5. hapzi ali, sistem pendukung keputusan (decision support system), dss ut

Prof. Dr. Ir. Hapzi Ali, MM, CMAProf.(MSI), Dr.(DMB), Ir.(M.Inf.), BSc.(Kom), Pre-MSc.(Com), MM.(MSDM), CMA.(AAPM).

CopyRight @2016

Magister Management

UNIVERSITAS TERBUKA

Sistem Penunjang Keputusan (DSS)

• Keberhasilan manajemen tergantung pd kemampuan

pelaksanaan fungsi manajerial yg terdiri dari perencanaan,

pengorganisasian, pengarahan dan pengendalian.

• Menurut Herbert A. Simon (1977), saat membuat keputusan,

pengambil keputusan akan melewati 4 tahapan yaitu:

1. Intelejen

2. Merancang

3. Memilih

4. Implementasi

1. Sistem Penunjang Keputusan (DSS)

Proses dan tahapan pembuatan keputusan

1. Sistem Penunjang Keputusan (DSS)

• Pembuatan keputusan memerlukan dukungan teknologi

informasi disebabkan antara lain:

1. Jumlah alternatif yg dipertimbangkan meningkat, seperti

inovasi teknologi, perbaikan komunikasi, pasar global dan

penggunaan internet

2. Banyak keputusan yg harus diambil dalam waktu singkat.

3. Meningkatkan fluktuasi dan ketidakpastian lingkungan

sehingga memerlukan analisis yg rumit untuk pembuatan

keputusan.

4. Seringkali perlu mengakses informasi dg cepat,

mengkonsultasikannya dg para ahli, atau memiliki

kelompok pengambilan keputusan.

Konsep DSS

• Konsep yg berkaitan dg DSS pertama kali diperkenalkan awal

tahun 1970-an oleh G. Anthony Gorry dan Michael S. Scott

Morton.

• Dss didefenisikan sebagai sistem yg dapat membantu

mengambil keputusan mempergunakan data dan model untuk

memecahkan permasalahan semi terstruktur.

• DSS tidak hanya menghasilkan satu keputusan tetapi beberapa

alternatif keputusan.

• Terdapat tiga tipe permasalahan yaitu : masalah terstruktur,

masalah tidak terstruktur, dan masalah semi terstruktur

• Dg demikian proses pembuatan keputusan berkisar dari

keputusan terstruktur hingga tidak terstruktur.

Konsep DSS

• Tujuan DSS menurut Peter G. W. Keen anggota tim Scott-

Morton adalah:

1. Membantu manejer membuat keputusan untuk

memecahkan masalah semi terstruktur

2. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba

menggantinya.

3. Meningkatkan efektivitas pembuatan keputusan.

Kerangka Pendukung Keputusan

Karakteristik DSS

• Sebagian besar DSS hanya memiliki beberapa atribut berikut:

1. DSS menyediakan dukungan bagi pengambil keputusan di

semua level manajemen , baik individual maupun group,

terutama dalam masalah semi terstruktur dan tidak

terstruktur dg memadukan pertimbangan pengambilan

keputusan itu sendiri dg informasi berbasis komputer.

2. DSS memberi dukungan beberapa keputusan yg saling

tergantung dan atau berurutan.

3. DSS memberi dukungan semua tahapan proses

pengambilan keputusan

4. DSS dapat disesuaikan oleh pengguna sepanjang waktu

berkaitan dg perubahan kondisi.

Karakteristik DSS

5. DSS mudah dibentuk dan digunakan

6. DSS mengembangkan pembelajaran, yaitu menyebabkan

permintaan baru dan perbaikan aplikasi yg mengarah ke

pembelajaran tambahan

7. DSS biasanya menggunakan model standar atau yg dibuat

sesuai pesanan .

8. DSS menyediakan pelaksanaan yg mudah adri analisis

sensitivitas.

Karakteristik DSS

Model DSS

Model DSS

Berikut penjelasan mengenai mekanisme kerja model DSS

1.Database DSS

• Database DSS adalah kumpulan data sekarang atau historis

yg berasal dari berbagai aplikasi

• Database tersebut mungkin berupa database kecil yg

dimasukkan dalam PC yg brisi sebagian data perusahaan yg

telah diambil dan dikombinasinasikan dg data eksternal.

• Database DSS juga dapat berupa data warehouse besar yg

secara terus menerusdiperbarui oleh sistem pemrosesan

transaksi.

Model DSS

2. Sistem Software DSS

• Sistem sotfware database terdiri dari software yg digunakan

untuk analisis data.

• Software2 tersebut terdiri dari OLAP tools, datamining tools,

atau kumpulan dari model matematika dan model analisis yg

mudah pemakaiannya

• OLAP atau analisis multi dimensional mendukung lebih

kompleks akan permintaan informasi.

• Datamining menyediakan data yg tidak dapat diperoleh

OLAP dg menemukan pola dan hubunga tersembunyi dlm

database yg besar dan membuat aturan untuk memprediksi

perilaku masa depan.

Model DSS

• Tipe informasi yg dapat dihasilkan dari datamining

termasuk:

a. Keterkaitan (associatons)

b. Urutan (sequences)

c. Klasifikasi (classifications)

d. Kluster (cluster)

e. Ramalan (forecasts)

• Software DSS memiliki kemampuan untuk

memproyeksikan hasil dimasa depan dengan

melakukan analsis serangkaian data.

Model DSS

3. Subsistem mesin komunikasi pemakai (user interface)

• Istilah user interface adalah semua mesin komunikasi di antara

pemakai dan DSS.

• Subsistem komunikasi pemakai diatur software yg disebut user

interface management system.

• Pemakai dapat berkomunikasi dan memerintah DSS melalui

subsistem user interface

• User interface merupakan komponens DSS yg terpenting

karena tenaga, fleksibeitas dan kemudahan untuk

digunakannya DSS banyak dipicu dari komponen ini.

Model DSS

4. Pemakai (User)

• Pemakai DSS diklasifikasikan pada dua kelompok yaitu :

1. Manajer

2. Staf ahli

• Saat para manajer memanfaatkan DSS, mereka mungkin

menggunakannya melalui personal perantara yang melakukan

analisis dan melaporkan hasilnya.

• Terdapat 4 tipe personal perantara yg mencerminkan tipe

dukungan yg berbeda bagi manajer, yaitu:

1. Staf pembantu

2. Ahli pemakai alat

3. Analisi bisnis /sistem

4. Kelompok fasilitator

Aplikasi DSS

• DSS dapat digunakan untuk mendukung pengambilan

keputusan dlm banyak cara.

• DSS semakin mampu menyediakan informasi untuk

pengambilan keputusan dimana perusahaan dapat

mengkoordinasi peroses bisnis internal dan eksternal dg lebih

tepat.

Aplikasi DSS

Kegunaan DSS:

1. DSS untuk supply chain management

• Keputusan dlm supply chain terkait penentuan “siapa, apa, kapan, dan

diamana” dari pembelian serta pengangkutan bahan baku dan

penolong masuk proses produksi, pendistribusian dan pengiriman

produk ke pelanggan.

2. DSS untuk customer relationship management

• DSS untuk customer relationship management menggunakan

datamining sebagai pengarah keputusan tentang pricing, customer

retention, market share, dan new revenue streams.

• Sistem ini mengkonsolidasi informasi pelanggan dari berbagai sistem

kedalam data warehouse dan menggunakan berbagai alat analisis

untuk membagi informasi tersebut menjadi bagian2 kecil

Aplikasi DSS

3.DSS untuk simulation business scenarios

• DSS dapat digunakan untuk analisis “what-if” atas

permasalahan tertentu suatu perusahaan.

• DSS kapabilitas modelling dan analisis what-if yg begitu

kuatnya telah dikembangkan untuk modelling skenario bisnis

secara menyeluruh.

• Contoh, pd industri minyak dan gas, terdapat banyak variabel

yg terkait dlm operasional, banyak nya variabel dan hubungan

yg kompleks tsb menyulitkan manajer menentukan

keputusan2nya.

• DSS mampu menyediakan informasi yg memadai untuk

keptusan-keputusan tsb.

Aplikasi DSS

4. DSS untuk geographic information sistem (GIS)

• GIS merupakan kategori khusus DSS yg dapat menganalisis

data yg ditayangkan dg menggunakan pera digital.

• GIS jg dapat digunakan untuk mendukung keputusan yg

memerlukan pengetahuan distribusi geografi atas orang2 atau

sumber daya lainnya dalam riset keilmuan, sumber daya dan

rencana pengembangan.

• Contoh, GIS digunakan oleh pemerintah untuk membantu

menghitung waktu tanggapan darurat atas bencana alam atau

membantu bank untuk menentukan lokasi terbaik untuk

membuka cabang atau memasang terminal ATM

Aplikasi DSS

5. DSS pelanggan berbasis Web

• DSS berbasis Web dan internet dapat mendukung

pengambilan keputusan dg menyediakan akses online untuk

berbagai database dan informasi untuk analisis data.

• DSS berbasis Web tidak hanya diperuntukkan untuk

manajemen tetapi juga untuk pelanggan.

• Pelanggan dibantu DSS untuk dapat membuat keputusan

pemilihan pembelian barang dan jasa.

2. Sistem Penunjang Keputusan Kelompok (GDSS)

• GDSS / Group DSS merupakan sistem berbasis

komputer interaktif untuk memfasilitasi pemecahan

masalah tidak terstruktur dg sekelompok pengambil

keputusan yg bekerja sama sebagai suatu kelompok

• GDSS dikembangkan untuk merespon kepedulian

terhadap kualitas dan efektivitas pertemuan.


A. Karakteristik GDSS

• Dalam GDSS terdapat minimal 3 elemen yg membentuknya,

yaitu hardware, software dan sekumpulan orang.

• Hardware meliputi fasilitas pertemuan itu sendiri, termasuk

ruangan, meja dan kursi, selain itu termasuk hardware

elektronik semacam papan display elektronik, komputer dan

perangkat jaringan.

• Sotware adalah alat untuk mengorganisi ide, mengumpulkan

informasi, membuat peringkat dan menetapkan prioritas dan

aspek lain dari kerja bersama yg digunakan untuk mendukung

pertemuan pengambilan keputusan.


• Software GDSS khusus yg dikembangkan untuk pertemuan

dimana semua peserta berada dlm ruangan yg sama atau ruang

yg berbeda dihubungkan dg jaringan

• Software GDSS khusus tsb dapat meliputi:

1. Electronic questionnaires

2. Electronic brainstorming tools

3. Idea organizers

4. Questionnaire tools

5. Tools for voting or setting priorities

6. Stakeholder identification and analysis tools

7. Policy formation tools

8. Group dictionaries


B. Penggunaan GDSS Dalam Sistem

• Sistem pertemuan elektronik (electronic

meeting/EMS) adalah tipe GDSS yg menggunakan

teknologi informasi untuk membuat pertemuan

kelompok lebih produktif.

• EMS mendukung aktivitas dalam pertemuan, baik

peserta berada dalam tempat dan waktu yg sama atau

dalam tempat dan waktu berbeda.


• Berikut adalah keuntungan pengambilan keputusan kelompok

dg GDSS:

1. Memperbaiki perencanaan awal

2. Meningkatkan partisipasi

3. Suasana rapat menjadi lebih terbuka

4. Peserta bebas berpendapat

5. Objektivitas evaluasi

6. Mengorganisasi dan mengevaluasi ide

7. Menetapkan prioritas dan membuat keputusan

8. Mendokumentasi pertemuan

9. Akses ke informasi eksternal

10. Pemeliharaan memori organisasi.

3. Sistem Pakar (ES)

• Sistem pakar (expert system/ES) adalah software yg

dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.

• ES meniru keahlian manusia

• ES telah banyak diaplikasikan dan berhasil secara

komersial dg teknologi artifical intelligence


A. Konsep sistem pakar

• Sistem pakar atau ES di tranfer dari seorang ahli ke komputer.

• Pengetahuan itu lalu disimpan pada komputer sehingga

komputer dapat membuat pembahasan hingga kesimpulan

serta saran.

• ES terkadang dapat melaksanakan lebih baik dari seorang

ahli.

• Transfer keahlian dari seorang ahli kekomputer dan kemudian

kepemakai melibatkan 4 aktivitas : akuisisi pengetahuan,

memasukkan pengetahuan kekomputer, penyimpulan

pengetahuan, tranfer pengetahuan ke pemakai.


• ES menjadi terkenal karena besarnya kapabilitas dan

keuntungan yg disediakannya, berikut keutungan dari ES

1. Meningkatkan output dan produktivitas

2. Meningkatkan kualitas

3. Menjaring keahlian langka dan penyebarannya

4. Beroperasi dilingkungan yg sulit

5. Realibilitas

6. Meningkatkan kapabilitas dan sistem komputer lainnya

7. Kemampuan bekerja dg informasi yg tidak lengkap dan tidak pasti

8. Sebgai perlengkapan training

9. Meningkatkan kapabiltas penyelesaian masalah

10. Mengurangi waktu pengambilan keputusan

11. Mengurangi waktu yg hilang.


• Keterbatasan ES

1. Tidak selalu tersedia pengetahuan yg hendak diambil

2. Kesulitan mengekstraksi pengetahuan manusia

3. Pendekatan setiap ahli terhadap situasi mungkin berbeda

4. Sulit mengakses situasi yg akurat dalam waktu singkat meskipun bagi

ahli yg berkemampuan tinggi

5. Pemakai ES memiliki keterbatasan kognitif, menyebabkan mereka

tidak menikmati keuntungan nya

6. ES dapat berfungsi baik hanya dengan subjek yg didefenisikan dalam

arti sempit seperti mendiagnosa kesalahan dalam mesin.

7. Membuat ES membutuhkan keahlian yg langka dan mahal

8. Kurang dipercaya pemakai akhir memungkinkan tak terpakainya ES

9. Pengetahuan yg di transfer mengandung persepsi dan pertimbangan yg

bias.


• Proses ES dapat dibagi dalam dua bagian, yaitu: lingkungan

pengembangan dan lingkungan konsultasi

• Komponen utama dalam ES adalah sbb :

1. Basis pengetahuan (knoledge basis) berisi pengetahuan yg perlu

untuk memahami, formulasi dan pemecahan.

2. Blackboard area semacam database

3. Otak ES adalah mesin kesimpulan berupa program komputer yg

menyediakan metodologi untuk pemberian alasan dan formulasi

kesimpulan.

4. User interface dalam ES adalah adanya dialog antara pemakai dan

komputer

5. Kemampuan untuk menelusuri pertanggung jawaban kesimpulan ke

sumbernya adalah penting dalam menstranfer keahlian dan dalam

pemecahan masalah.

4. Sistem Pendukung Eksekutif (ESS)

• Menurut Rockart dan DeLeong (1988)

1. EIS adalah sistem berbasis komputer yg

menyajikan informasi yg dibutuhkan top eksekutif

2. ESS merupakan sistem pendukung komprehensif

melampaui EIS termasuk pendukung analisis,

komunikasi, otomasi kantor, dan intelijen


A. Kapabilitas dan karakteristik EIS

• Berikut adalah kapabilitas umum dari EIS.

1. Menggali (drill down), Eis menyediakan informasi detil,

Eis terdiri dari beberapa ribu menu, sub menu dan sub-

submenu. Penggalian dapat dilakukan dg bertanya

langsung ke database dan dg penjelajahan (Browser)

2. Indikator faktor kunci sukses kritis, faktor kunci sukses

ktitis dapat terdiri dari profitabilitas, keungan, pemasaran,

sumber daya manusia, perencanaan, analisis ekonomi, tren

konsumen.

3. Status akses, data termasuk data dan laporan terakhir

dapat diakses kapanpun


4. Analisis tren, analisis tren dapat dilakukan dg

menggunakan model peramalan termasuk ESS dan DSS.

5. Analisis khusus (ad hoc analysis), ESS menyediakan

kemampuan analisis khusus selain menyediakan akses ke

analisis data.

6. Laporan pengecualian,laporan pengecualian disarkan

pada konsep management by exception, dimana eksekutif

harus memperhatikan penyimpangan dari standar. Dalam

laporan ini perhatian eksekutif diarahkan pada kasus

kinerja yg sangat buruk atau baik.

7. Tipe EIS, terdapat dua tipe EIS, yaitu EIS untuk

mendukung top eksekutif, dan untuk membantu

memperlebar komunitas pemakai.


8. Intelijen EIS, intelijen EIS telah dikembangkan untuk

mengotomasi aktivitas menggali, menemukan

pengeculian, identifikasi tren.

9. Keterpaduan dg DSS, telah banyak vendor software yg

menyediakan EIS/DSS integration tools

Wassalamu ‘alaikum, wr, wb

35

email : [email protected]

Kepustakaan

1. Ali, Hapzi, & Tonny Wangdra, 2010. Techopreneurship, Dalam Perspektif

Bisnis Online, Baduose Media Jakarta

2. Ali, Hapzi, Tonny Wangdra , 2010. Sistem Informasi Bisnis “SI-Bis” Dalam Prospektif Keunggulan Kompetitif, Baduose Media Jakarta.

3. Ali, Hapzi, 2010. Membangun Citra Perbankan Melalui IT & CRM untuk

Meningkatkan Loyalitas Nasabah, Hasta Cipta Mandiri Yogyakarta

4. Ali, Hapzi Ali, 2009. Sistem Informasi Manajemen, Berbasis Teknologi

Informasi, Hasta Cipta Mandiri Yogyakarta

5. Ali, Hapzi Ali, 2008. Pengenalan Komputer, Tuntunan Praktis untuk

Pemula, Hasta Cipta Mandiri Yogyakarta

6. Debby Ratna Daniel, 2005. Wiwik Supratiwi, Sistem Informasi Manajemen,

Universitas Terbuka JakartaMcLeoad, Jr., Raymond & Gearge P. Schell.

Management Infromation System. (terjemahan), Jakarta : PT. INDEKS,

2007. Edisi 10, 2008

7. Kenneth C. Laudon, Jane P. Laudon, Sistem Informasi Manajemen,

Mengelola Perusahaan Global, Jakarta, Salemba Emappt, Edisi 12, 2008

5. hapzi ali, sistem pendukung keputusan (decision support system), dss ut

Marketing

Transcript of 5. hapzi ali, sistem pendukung keputusan (decision support system), dss ut