SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

BAB 13

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

Sistem Pendikung Keputusan (Decision Support System) atau DSS adalah sustu sistem yang digunakan oleh para manajer untuk mencari informasi tentang suatu masalah secara lebih spesifik

DSS menyediakan informasi pemecahan masalah maupun kemampuan komunikasi dalam memecahkan masalah semi-terstruktur

Informasi tersebut dihasilkan dalam bentuk laporan periodik dan khusus, output model matematika dan sistem pakar

Penambahan terbaru pada konsep DSS adalah sistem pendukung keputusan kelompok (group decision support system-GDSS)

PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Keputusan merupakan rangkaian tindakan yang perlun diikuti dalam memecahkan masalah untuk menghindari atau mengurangi dampak negatif atau memanfaatkan kesempatan

Jenis-jenis Keputusan (menurut Herbert A Simon) Keputusan terprogram,merupakan keputusan yang bersifat “rutin

dan berulang” sedemikian hingga suatu prosedur pasti telah dibuat untuk menanganinya sehungga keputusan tersebut tidak perlu diperlakukan de novo (sebagai sesuatu yang baru)tiap kali terjadi

Keputusan tak terprogram, bersifat baru, tidak terstruktur dan jarang konsekuen

Tahap-tahap pengambilan keputusan (Herbert A.Simon) : Kegiatan intelijen Kegiatan merancang Kegiatan memilih Kegiatan menelaah

KONSEP DSS

Konsep DSS dimulai pada tahun 1960-an dengan timesharing komputer, dimana untuk pertama kalinya pemakai dapat berinteraksi langsung dengan komputer tanpa melalui spesialis informasi

Tahun 1971, istilah DSS diciptakan oleh G.Anthony Gorry dan Michael S.Scott Morton, istilah ini awalnya hanya untuk aplikasi komputer dimasa depan tapi perkembangannya sekarang sudah lebih dari itu

Jenis-jenis DSS (Steven L.Alter)

Menganalisis seluruh

file

Menyiapkan laporan dari berbagai file

Memperkirakan akibat keputusan

Mengusulkan keputusan

Membuat keputusan

Mengambil elemen2 informasi

Tingkat kerumitan sistem pemecahan masalah

sedikit sangat

Tingkat dukungan

pemecahan masalah

TUJUAN DSS

Tiga tujuan utama yang harus dicapai DSS (Morton dan Peter G.W Keen) :

1. Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi-terstruktur

2. Mendukung penialai manajer bukan mencoba menggantinya

3. Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer daripada efisiensi

Tiga prinsip dasar konsep DSS :o Struktur masalaho Dukungan keputusano Efetivitas keputusan

MODEL DSS

Database

Perangkat lunak

penulisan laporan

groupwareModel

matematika

Para anggota kelompok yang

lain

Pemecah masalah

perorangan

Lingkungan

Sistem pendukung keputusan Ket :

Data :Komunikasi :Informasi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELOMPOK

Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (Group Decision Support System-GDSS) merupakan suatu sistem berbasis komputer yang mendukung kelompok-kelompok orang yang terlibat dalam suatu tugas bersama dan yang menyediakan interface bagi lingkungan bersama

Perangkat lunak yang digunakan dalam sistem ini adalah groupware

Asumsi yang mendasari GDSS adalah komunikasi yang lebih baik memungkinkan keputusan yang lebih baik, jadi kontribusi GDSS adalah pada suatu pengaturan yang mendukung komunikasi

Pengaturan GDSS : Ruang keputusan Jaringan Keputusan Setempat Pertemuan Legislatif Konferensi Bermedia Komputer

GROUPWARE

Fungsi-fungsi utama Groupware : Surat elektronik FAX Voice messaging Akses internet Bulletin board system Kalender pribadi dan kelompok Kenferensi elektronik Manajemen tugas Desktop video conferencing Akses database Workflow routing Reengineering Formulir elektronik Dokumen kelompok

Lotus Notes Merupakan salahsatu paket dari groupware yang dikeluarkan tahun 1988 oleh

Lotus development Corporation Kunci utama keberhasilan Lotus adalah dapat menangani tugas dasar

komunikasi pada perusahaan besar dan kecil

KECERDASAN BUATAN

Kecerdasan buatan (artificial intelligent-AI) adalah kegiatan memberikan pada mesin seperti komputer kemampuan untuk menampilkan prilaku yang dianggap cerdas jika itu diamati oleh manusia

AI menggambarkan aplikasi komputer tercanggih yang mencoba menyerupai beberapa jenis penalaran manusia

Ai untuk pertama kali muncul tahun 1956 oleh John McCarthy Area kerja AI :o Sistem Pakaro Jaringan saraf (neural network)o Sistem Persepsi (perpective system)o Belajar (learning)o Robotik (robotics)o Perangkat keras AI (AI hardware)o Pemrosesan bahasa alamiah (natural language processing)

SISTEM PAKAR

Sistem pakar adalah program komputer yang mencoba mewakili pengetahuan dari pakar manusia dalam bentuk heuristic

Konsep sistem pakar didasarkan pada asumsi bahwa pengetahuan pakar dapat ditangkap dalam penyimpanan komputer dan kemudian diterapkan oleh orang lain saat dibutuhkan

Kemampuan sistem pakar :o Menawarkan kesempatan untuk membuat

keputusan yang melebihi kemampuan manajero dapat menjelaskan alur penalarannya dalam

mencapai suatu pemecahan tertentu

MODEL SISTEM PAKAR

Interface Engine

Knowledge Based

Domain masala

h

Perekayasa pakar dan

berpengetahuan

pemakai

User interfac

e

Development engine

pengetahuanSolusi dan penjelasan

Instruksi dan informasi

BAGIAN-BAGIAN UTAMA SISTEM PAKAR

Use Interface, memungkinkan manajer untuk memasukkan intruksi dan informasi ke dalam sistem pakar dan menerima informasi dari sistem pakar

Knowledge Base, memuat fakta-fakta yang menjelaskan area masalah dan teknik menerangkan masalah

Inference Engine, adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran dengan menggunakan isi dari knowledg base berdasarkan urutan tertentu

Development Engine, merupakan komponen yang digunakan intuk menciptakan sistem pakar

KEUNTUNGAN DAN KERUGIAN SISTEM PAKAR

Keuntungan bagi manajer : Mempertimbangkan lebih banyak alternatif Menerapkan logika yang lebih tinggi Menyediakan lebih banyak waktru untuk mengevaluasi hasil

keputusan Membuat keputusan yang lebih konsisten Keuntungan bagi perusahaan : Kinerja perusahaan yang lebih baik Mempertahankan pengendalian atas pengetahuan perusahaan Kerugian : Tidak dapat menangani pengetahuan yang tidak konsisten, sedangkan

dalam bisnis hanya sedikit pengetahuan yang tetap Tidak dapat menerapkan penilaian dan intuisi yang merupakan unsur

penting saat memecahkan masalah semi-terstruktur atau tidak terstruktur

JARINGAN SARAF (NEURAL NETWORK)

Neural network atau neural net adalah suatu model matematis dari otak manusia yangv mensimilasikan cara neuron berinteraksi untuk mengolah data dan belajar dari pengalaman

Rancangan jaringan saraf adalah suatu pendekatan dari bawah ke atas, karena mencontoh otak fisik dalam menciptakan prilaku cerdas. Lawannya adalah pendekatan dari atas ke bawah (pendukung area AI)

Sistem saraf buatan (artificial neural system) atau ANS merupakan subyek penelitian saat ini bukanlah duplikasi persisi dari sistem biologis manusia, tetapi ANS melakukan kemampuan seperti generalisasi, belajar, abstraksi bahkan intuisi

AND dibuat dari serangkaian struktur neuron yang sangat sederhana atau neurodes ataupun perceptrons