CHAPTER 12

ENHANCING DECISION MAKINGType of decision

UnstructuredMemerlukan penilaian, evaluasi, dan informasi tentang situasi non-rutin. Biasanya dilakukan di tingkat manajemen senior.

SemistructuredSebuah kombinasi dari kedua. Biasanya dibuat oleh manajer menengah.

StructuredRepetitif, rutin, dengan prosedur yang jelas untuk pengambilan keputusan. Biasanya dibuat pada tingkat organisasi terendah.

4

Langkah Pengambilan Keputusan

DesainMengidentifikasi dan mengeksplorasi solusi untuk masalah

PilihanMemilih solusi diantara alternative solusi yang ada

Intelijenmenemukan, mengidentifikasi, dan pemahaman masalah

Managerial Roles menurut Mintzberg

Interpersonal RolesManajer berperan sebagai seseorang yang mewakili perusahaan di dunia luar perusahaan seperti perayaan atau acara simbolis dan juga berperan sebagai pemimpin yang memotivasi, memberi nasihat dan dukungan kepada bawahannya dan menjadi penghubung antara tim manajemen.

Informational RolesManajer berperan sebagai pusat informasi yang menerima informasi terbaru dan menyalurkannya ke bagian yang membutuhkan informasi tersebut. Manajer sebagai penyebar informasi dan pembicara bagi organisasi mereka.

Decision RolesManajer berperan sebagai pengusaha yang memulai aktivitas , mengatasi gangguan yang muncul, mengalokasikan sumber daya manusia kepada yang membutuhkan, bernegosiasi dan memediasi konflik yang muncul.

Investasi Di Teknologi Informasi Tidak Selalu Memberikan Hasil Positif

Ada 3 alasan mengapa itu terjadi :

Information QualityKeputusan berkualitas tinggi memerlukan informasi yang berkualitas tinggi juga. Jika output Information system tidak memenuhi kriteria pengambilan keputusan seperti data nya tidak valid/terdapat kesalahan, Maka kualitas keputusan yang diambil akan menurun juga.

Manajement Filters

Pelaksanaan membuat pekerjaan alternatif yang dipilih dan pemantauan seberapa baik

solusinya adalah bekerja

Walaupun kualitas informasi telah akurat beberapa manajer tetap melakukan keputusan yang salah. Manager mengumpulkan informasi berdasarkan kejadian yang terjadi di sekitar mereka dan terfokus pada problem tertentu dengan solusi tertentu. Dan memiliki prasangka untuk menolak informasi atau saran yang diberikan orang lain yang tidak sesuai dengan presepsi mereka.

Organizational Inertia and PoliticsBiasanya keputusan yang diambil perusahaan mengacu pada keuntungan pribadi sebagian kelompok bukan pada solusi terbaik untuk perusahaan.

Business Intelegent

Business Intelligence adalah rangkaian aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan menyuguhkan akses data untuk membantu pengambilan keputusan

Fungsi Analytical Yang Diberikan Bisnis Intelegent

Production Report Parameterized Report Dashboard/Scorecards Ad hoc query/search/report creation Drill down Forecast, scenearios, models

DSS dan MIS? Apa , perbedaan, hasil

3 contoh penerapan intelegence bisnis

Nilai bisnis bi?

Tren Dukungan Keputusan dan Intelijen Bisnis

Data menjadi lebih banyak tersedia, struktur organisasi hirarkis yang diratakan, jaringan memungkinkan komunikasi lebih tepat waktu, dan Internet, intranet, dan extranet memungkinkan informasi mengalir secara bebas; pengambilan keputusan sedang mengalami perubahan besar dalam perusahaan digital. Alat untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik juga membaik. Semua kecenderungan ini akan terus berlanjut.

Setiap orang membuat keputusan pada semua tingkat organisasi tujuannya dalah untuk mencocokkan empat pengambilan keputusan tingkat organisasi bersama dengan tiga jenis keputusan yang sesuai dengan jenis dukungan sistem pengambilan keputusan .

B. SISTEM DUKUNGAN KEPUTUSAN.

sistem pendukung keputusan membantu para eksekutif membuat keputusan yang lebih baik dengan menggunakan data historis dan arus dari sistem informasi sumber internal dan eksternal data. Dengan menggabungkan sejumlah besar data dengan model analisis yang canggih dan alat-alat, dan dengan membuat sistem yang mudah digunakan, mereka menyediakan lebih banyak sumber informasi untuk digunakan dalam proses pengambilan keputusan.

Perbedaan antara SIM dan DSS

Dalam rangka untuk lebih memahami sistem pendukung keputusan, mari kita membandingkan karakteristik sistem MIS dengan orang-orang dari sistem DSS:

Jenis-Sistem Dukungan Keputusan

Karena keterbatasan hardware dan software, awal sistem DSS hanya membantu para eksekutif disediakan terbatas. Dengan daya yang meningkat dari perangkat keras komputer, dan perangkat lunak yang canggih tersedia saat ini, DSS dapat banyak crunch lebih banyak data, dalam waktu kurang, secara lebih rinci, dengan digunakan antarmuka yang mudah. lebih banyak data dan informasi eksekutif harus bekerja sama, mereka keputusan yang lebih baik dapat.

Model-Driven DSS digunakan terutama untuk “khas apa-” analisis bila. Artinya, “Bagaimana jika kita meningkatkan produksi dan mengurangi waktu pengiriman?” Sistem ini sangat bergantung pada model-model untuk membantu para eksekutif memahami dampak dari keputusan mereka pada organisasi, pemasok, dan pelanggan.

Data-Driven DSS mengambil sejumlah besar data yang tersedia melalui perusahaan TPS dan MIS sistem dan pemusnahan dari itu informasi yang berguna yang eksekutif dapat digunakan untuk membuat keputusan lebih. Mereka tidak harus memiliki teori atau model, tapi bisa “bebas-aliran” data.

Dengan menggunakan datamining, eksekutif dapat memperoleh informasi lebih banyak daripada sebelumnya dari data mereka. Satu bahaya di datamining adalah masalah mendapatkan informasi bahwa pada permukaan mungkin tampak bermakna, tetapi ketika dimasukkan ke dalam konteks kebutuhan organisasi, cukup tidak menyediakan informasi yang bermanfaat.

Laudon dan Laudon menjelaskan lima jenis informasi yang bisa Anda dapatkan dari datamining informasi pelanggan:

Asosiasi: Segera hubungan antara satu pembelian dan pembelian lain Urutan; karena satu pembelian, pembelian lain akan dilakukan di lain waktu Klasifikasi: Memprediksi pembelian berdasarkan karakteristik kelompok dan kemudian

penargetan kampanye pemasaran Clustering: Memprediksi perilaku konsumen berdasarkan pada informasi demografis

tentang kelompok-kelompok yang individu milik Gunakan nilai-nilai yang ada: Peramalan untuk menentukan apa nilai-nilai lainnya akan

Datamining teknik, ditambah dengan teknik cerdas lainnya, adalah alat yang penting dalam upaya untuk penemuan pengetahuan. Yaitu, dengan menggunakan tools yang tersedia, bisnis dapat lebih mudah daging informasi berguna.

Komponen DSS

Sebuah DSS memiliki tiga komponen utama, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 13-4: database, perangkat lunak dan user interface. Basis data ini, tentu saja, data yang dikumpulkan dari itu sistem informasi organisasi. Lain sumber informasi yang penting organisasi dapat menggunakan data eksternal dari badan pemerintah atau data penelitian dari universitas. Data dapat diakses dari gudang atau dari data mart (ekstraksi data dari gudang). Banyak database sekarang dipertahankan pada komputer desktop, bukan mainframe.

Sistem perangkat lunak harus mudah digunakan dan disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing eksekutif. A-DSS dibangun dengan baik menggunakan model yang menggambarkan teks. Anda mungkin telah menggunakan model statistik dalam kelas-kelas lain untuk menentukan mean, median, atau penyimpangan data. Model-model statistik dasar datamining.

Jika keputusan yang paling sering dibuat oleh para eksekutif menggunakan model analisis sensitivitas untuk membantu mereka memprediksi apa efek keputusan akan memiliki pada organisasi. Eksekutif tidak membuat keputusan hanya berdasarkan intuisi. Semakin banyak informasi yang mereka miliki, semakin mereka bereksperimen dengan hasil yang berbeda dalam mode aman, lebih baik mereka keputusan. Itulah manfaat dari model yang digunakan dalam perangkat lunak.

Dari tiga komponen, antarmuka pengguna dapat menjadi salah satu yang paling penting karena itulah yang berhubungan dengan orang, melihat, dan menggunakan yang paling. Ini harus mudah untuk belajar, intuitif, fleksibel, dan dapat diandalkan.

Nilai Bisnis DSS

DSS untuk Keputusan Harga: Menggunakan model-driven DSS untuk menentukan waktu yang optimal dan harga untuk menandai bawah item.

DSS untuk Supply Chain Management: Menggunakan data-driven DSS untuk menghasilkan produksi yang optimal rencana alokasi berdasarkan meminimalkan biaya dan memaksimalkan keuntungan.

DSS Pemanfaatan Aset: Menggunakan data-driven DSS untuk menentukan pelanggan yang paling menguntungkan dan dimana biaya tertinggi.

DSS untuk Customer Relationship Management: Menggunakan teknik datamining untuk menganalisis informasi tentang potensi dan pelanggan saat ini.

Visualisasi Data dan Sistem Informasi Geografis (GIS)

Mana yang akan Anda bukan memecahkan: daftar panjang yang tampaknya tak berujung daftar nomor dan data yang rumit, atau gambar yang benar-benar bisa mengatakan itu semua dalam waktu kurang dari 1.000 kata-kata? Pertimbangkan bahwa hampir seluruh lingkungan alam kita adalah salah satu grafik yang besar kita menguraikan melalui konseptualisasi. Bagaimana jika kita menggabungkan ribuan kata dan angka menjadi grafik yang lebih alami kita bisa melihat dan menarik kesimpulan melalui konsep? Itulah ide di balik visualisasi data.

Banyak keputusan eksekutif tergantung pada ketersediaan informasi, internal dan eksternal. Sebagai contoh, sebuah perusahaan yang sebagian besar produk kapal pada truk memerlukan data tentang akses jalan bebas hambatan dan pola lalu lintas untuk membantu biaya pengiriman DNS dan membuatnya lebih mudah bagi pembalap untuk mengakses gudang perusahaan. Beberapa kebijakan perusahaan yang membatasi lokasi bisnis untuk lalu lintas daerah tinggi seperti mal dan daerah yang padat penduduknya serupa. Keputusan eksekutif lainnya berputar di sekitar data tentang pelanggan saat ini dan potensi dan lokasi geografis mereka.

Sistem Informasi Geografis (GIS) sangat bergantung pada data kependudukan dari Biro Sensus Amerika Serikat. Jenis-sistem pendukung keputusan membantu manajer memvisualisasikan informasi geografis lebih mudah dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan peta digital. Data GIS dapat digabungkan dengan data internal organisasi untuk lebih baik mengalokasikan sumber daya, uang, orang, waktu, dan material.

Pelanggan Berbasis Web Sistem Dukungan Keputusan-

Tentu saja tidak akan lengkap tanpa informasi tentang cara perusahaan menggunakan internet dan website di pelanggan DSS proses pengambilan keputusan.

Berikut ini contohnya: Anda memutuskan untuk membeli rumah baru dan menggunakan Web untuk mencari situs real estat. Anda mencari rumah yang sempurna dalam lingkungan yang baik tetapi tampaknya sedikit mahal. Anda tidak tahu uang muka yang Anda butuhkan. Anda juga perlu mencari tahu berapa banyak pembayaran bulanan Anda akan didasarkan pada tingkat bunga dapat Anda peroleh. Untungnya, Real Estate situs Web telah membantu beberapa kalkulator (pelanggan mendukung keputusan-sistem) yang dapat digunakan untuk menentukan uang muka, suku bunga saat ini yang tersedia, dan pembayaran bulanan. Beberapa

pelanggan sistem dukungan keputusan bahkan akan memberikan jadwal amortisasi. Anda dapat membuat keputusan tentang pembelian rumah atau langsung tahu bahwa Anda harus mencari rumah lain.

Eksekutif membuat semi-terstruktur dan tidak terstruktur keputusan berdasarkan data historis dan saat ini, baik sumber internal maupun eksternal, membangun sistem pendukung keputusan membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik dengan membuat lebih dari jenis data yang tersdia dalam proses pembuatan keputusan. Datamining merupakan salah satu alat yang paling efektif untuk mengumpulkan informasi yang berguna, asalkan itu digunakan dengan benar.

C. KELOMPOK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPKK)

Semakin banyak, perusahaan akan kembali ke kelompok dan tim kerja selesai jam. Jam atas dihabiskan dalam pertemuan, dalam kolaborasi kelompok, dalam berkomunikasi dengan banyak orang. Untuk membantu kelompok membuat keputusan, kategori baru sistem dikembangkan: keputusan-mendukung sistem kelompok (SPKK).

Komponen SPKK

Dalam SPKK, hardware mencakup lebih dari sekedar komputer dan peralatan peripheral. Hal ini juga mencakup fasilitas konferensi, peralatan audiovisual, dan peralatan jaringan yang menghubungkan semua orang. persware membentang untuk para fasilitator pertemuan dan staf yang membuat perangkat keras beroperasi dengan benar. Sebagai hardware menjadi lebih canggih dan tersedia luas, banyak perusahaan yang melewati dilengkapi kamar khusus yang mendukung memiliki peserta kelompok “menghadiri” rapat melalui desktop masing-masing komputer.

Beberapa perangkat lunak yang sedang dikerjakan ulang untuk memungkinkan orang untuk menghadiri pertemuan melalui intranet atau extranet. Some highlights: Beberapa highlights:

Elektronik kuesioner: Tetapkan agenda dan merencanakan ke depan untuk pertemuan. Elektronik brainstorming: Memungkinkan semua pengguna untuk berpartisipasi tanpa

takut pembalasan atau kritik. Kuesioner perkakas: Kumpulkan informasi bahkan sebelum pertemuan dimulai,

sehingga fakta-fakta dan informasi yang tersedia. Stakeholder identifikasi: Menentukan dampak keputusan kelompok. kamus Group: Mengurangi masalah interpretasi yang berbeda.

Semua informasi yang dihasilkan selama pertemuan dipertahankan untuk penggunaan masa depan dan referensi. Karena input anonim, gagasan dievaluasi berdasarkan prestasi mereka sendiri. dan untuk peserta terpisah secara geografis, waktu perjalanan dan dolar disimpan. sistem pertemuan elektronik membuat efisiensi ini mungkin.

Gambar ini menunjukkan 13-7 pertemuan khas menggunakan sistem peralatan kelompok.

Nilai Bisnis SPKK

Kembali ke daftar sebelumnya masalah terkait dengan pertemuan dan Anda dapat menentukan bagaimana SPKK memecahkan beberapa masalah ini.

1. Peningkatan preplanning: Angkatan agenda untuk menjaga pertemuan di jalur.2. Meningkatkan partisipasi: Meningkatkan jumlah orang yang efektif dapat memberikan

kontribusi untuk pertemuan.3. Bebas kritik-ide generasi: Anonimitas dapat menghasilkan lebih banyak masukan dan ide

yang lebih baik.4. Evaluasi objektivitas: Ide itu sendiri tidak dievaluasi dan orang berkontribusi ide.5. Ide organisasi dan evaluasi: Terorganisir masukan membuat lebih mudah untuk

memahami hasil rapat.6. Menetapkan prioritas dan membuat keputusan: Semua tingkat manajemen yang sejajar.7. Dokumentasi pertemuan: Hasil pertemuan yang tersedia untuk digunakan lebih lanjut dan

diskusi.8. Akses ke informasi eksternal: Mengurangi perbedaan pendapat dengan memiliki fakta-

fakta.9. Pelestarian “memori organisasi:” Informasi yang tersedia bagi kelompok lain dalam

organisasi.

Anda dapat melihat dari daftar ini bahwa potensi rapat efisien dan efektif meningkat dengan menggunakan SPKK untuk mempromosikan dan terorganisir terbuka membuat keputusan dalam kelompok.

SPKK yang paling baik digunakan untuk tugas-tugas yang melibatkan:

1. Ide generasi2. Masalah kompleks3. Kelompok besar

Semua tidak sempurna dengan SPKK, namun. Komunikasi tatap muka sangat penting untuk manajer dan orang lain untuk mendapatkan informasi tentang bagaimana perasaan orang tentang ide-ide dan topik. Bahasa tubuh sering dapat berbicara lebih keras daripada kata-kata. Beberapa orang masih belum dapat berkontribusi dengan bebas karena mereka tahu bahwa masukan semua disimpan pada file server, meskipun anonim. Dan sistem itu sendiri memaksakan disiplin pada kelompok bahwa mereka mungkin tidak menyukai.

Semakin banyak, keputusan yang dibuat oleh kelompok-kelompok dalam lingkungan bisnis menggunakan sistempendukung keputusan kelompok, terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak, dan orang-orang,membantu merampingkan pertemuan kelompok dan komunitas dengan menghilangkan hambatan dan menggunakan teknologi untuk meningkatkan efektifitas keputusan.

D. EKSEKUTIF DUKUNGAN DI ENTERPRISE.

Sistem Dukungan Eksekutif (ESS) memasok alat yang diperlukan untuk manajemen senior. Keputusan di tingkat perusahaan biasanya tidak terstruktur dan dapat digambarkan sebagai “tebakan berpendidikan. Eksekutif mengandalkan sebanyak, jika tidak lebih, pada data eksternal daripada yang mereka lakukan pada data internal untuk organisasi mereka. Keputusan harus dibuat dalam konteks dunia di luar organisasi. Masalah-masalah dan situasi eksekutif senior wajah sangat fluida, sehingga sistem harus fleksibel dan mudah untuk memanipulasi.

Peran Dukungan

Para eksekutif sering menghadapi informasi yang berlebihan dan harus dapat memisahkan sekam dari gandum untuk membuat keputusan yang tepat. Di sisi lain, jika informasi yang mereka miliki tidak cukup rinci, mereka tidak mungkin dapat membuat keputusan yang terbaik. Sebuah ESS bisa menyediakan informasi eksekutif diringkas butuhkan dan belum memberikan kesempatan untuk menelusuri untuk detail lebih jika perlu.

Sebagai kemajuan teknologi, ESS dapat menghubungkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, untuk menyediakan jumlah dan jenis informasi eksekutif berguna. Sebagai program perangkat lunak yang umum mencakup lebih banyak pilihan dan memperoleh pengalaman eksekutif menggunakan program ini, mereka berpaling kepada mereka sebagai cara mudah untuk memanipulasi informasi.

Nilai Bisnis Sistem Dukungan Eksekutif

Sebagai eksekutif lebih datang melalui pangkat, mereka lebih akrab dengan dan lebih mengandalkan teknologi untuk membantu mereka dengan pekerjaan mereka. sistem pendukung Eksekutif tidak memberikan eksekutif dengan membuat keputusan-siap. Mereka memberikan informasi yang membantu mereka membuat keputusan mereka. Eksekutif menggunakan informasi, bersama dengan pengalaman, pengetahuan, pendidikan, dan pemahaman dari korporasi dan lingkungan bisnis secara keseluruhan, untuk mengambil keputusan mereka.

Eksekutif lebih cenderung ingin meringkas data bukan data yang detil (meskipun rincian harus tersedia). ESS mengandalkan presentasi grafis dari informasi karena ini merupakan cara yang lebih cepat bagi para eksekutif sibuk untuk menangkap banyak informasi dalam waktu kurang.

Karena tren menuju organisasi datar dengan lapisan lebih sedikit dari manajemen, perusahaan yang mempekerjakan ESS di tingkat bawah organisasi. Tren ini mungkin akan berlanjut sebagai manajer lebih menjadi pengetahuan tentang kekuatan dan fleksibilitas dari ESS.

menyanjung organisasi juga memerlukan manajer untuk mengakses informasi lebih lanjut tentang berbagai kegiatan yang lebih luas daripada di masa lalu. Persyaratan ini dapat dicapai dengan bantuan dari ESS yang baik. Eksekutif juga dapat memonitor kinerja daerah mereka sendiri dan perusahaan secara keseluruhan.

ESS untuk Intelijen Kompetitif

Sebagian besar perusahaan merasa perlu untuk mengawasi pesaing mereka. sistem pendukung Eksekutif dapat membantu mereka melakukannya lebih mudah dan lebih cepat.

Distribusi Empat Bintang untuk menggunakan DSS:

Akses akurat, up-to-date informasi tentang bisnis dan global tren pembelian Berbagi informasi dengan produsen, distributor, dan perwakilan penjualan Tentukan produk populer di setiap lokasi global Memberikan produk lebih cepat

Memonitor Kinerja Perusahaan: Panel Kontrol Digital dan Sistem Balanced Scorecard

Menggunakan panel kontrol digital atau sistem balanced scorecard, banyak perusahaan yang menggabungkan informasi internal keuangan mereka dengan “perspektif tambahan, seperti pelanggan, proses bisnis internal, dan pembelajaran dan pertumbuhan.” Melakukan hal perusahaan memberikan gambaran yang lebih baik dari apa yang sebenarnya terjadi di dalam dan di luar organisasi.

Verizon Communications DSS menggunakan dashboard digital ke:

Monitor biaya Spot tren dan anomali Menerima up-to-date informasi pada kinerja perusahaan Drill down untuk melihat detail data di balik tren

Pelaporan dan Analisis

Sebagai perangkat lunak yang lebih canggih sudah tersedia, organisasi mengambil keuntungan dari kemampuan baru untuk menyediakan mereka informasi lebih dari yang sebelumnya tersedia, terutama melalui penetapan biaya berdasarkan model-kegiatan.

Sistem pendukung eksekutif memenuhi kebutuhan eksekutif korporat dengan menyediakan sejumlah besar informasi secara cepat dan dalam bentuk grafis untuk membantu membuat keputusa yang efektif, ESS haruslah fleksibel, mudah digunakan, dan mengandung baik internal dan eksternal sumber informasi.

E. MANAJEMEN PELUANG, TANTANGAN DAN KEPUTUSAN.

Peluang

Membuat keputusan bisa sulit di banyak manajer terbaik dan digunakan untuk mengandalkan insting mereka dan terbaik-menebak. Itu tidak lagi memadai dalam lingkungan bisnis hari ini. sistem pendukung keputusan menyediakan alat-alat baru dan lebih banyak informasi dari sebagian besar manajer yang pernah bermimpi di masa lalu. Alih-alih menebak, manajer dan karyawan sekarang dapat mendasarkan keputusan mereka pada fakta dan metodologi yang lebih terstruktur sehingga menghemat sumber daya bagi perusahaan.

Tantangan Manajemen

Tantangan terbesar untuk sistem pendukung keputusan terletak pada orang. Sulit untuk bermigrasi orang dari sistem lama dan metodologi ke yang baru menakutkan. Menentukan informasi apa yang manajer perlu untuk membuat semi-terstruktur dan tidak terstruktur dapat keputusan. Mencari tahu bagaimana para manajer membuat keputusan dan kemudian bangunan itu ke dalam sistem dapat benar-benar mustahil. Mendapatkan manajer untuk mempercayai data dan sistem bisa sulit di terbaik. Wilayah bias dan keinginan untuk melindungi wilayah sendiri satu dapat membuat implementasi sistem pendukung keputusan genting.

Solusi Pedoman

Perusahaan harus alamat ketiga komponen sistem, perangkat keras, perangkat lunak, dan persware, agar berhasil menerapkan sistem dukungan keputusan. Kesulitannya terletak pada sifat tak terstruktur persyaratan informasi untuk membuat keputusan.

Sedangkan komponen perangkat keras dan perangkat lunak penting, perusahaan harus membayar perhatian yang besar untuk komponen persware – pengguna sistem. Pengguna harus merupakan bagian integral dari proses pembangunan dengan perhatian khusus yang dibuat untuk membuat sistem mudah digunakan, fleksibel, dan mampu mendukung keputusan alternatif.

Laudon dan Laudon menentukan faktor-faktor kunci dari sistem DSS yang sukses menjadi:

Pengguna pelatihan, keterlibatan, dan pengalaman Atas dukungan manajemen Panjang penggunaan

Perusahaan dapat meningkatkan proses pembuatan keputusan organisasi mereka dengan menyediakan alat-alat yang memperbaiki proses dan menyediakan lebih banyak informasi besar daripada metode lama, namun sistem penggunaan harus menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari desain, pengembangan, dan penerapan sistem DSS.