210 likes | 578 Views
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
E N D
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SistemPendikungKeputusan (Decision Support System) atau DSS adalahsustusistem yang digunakanolehparamanajeruntukmencariinformasitentangsuatumasalahsecaralebihspesifik DSS menyediakaninformasipemecahanmasalahmaupunkemampuankomunikasidalammemecahkanmasalah semi-terstruktur Informasitersebutdihasilkandalambentuklaporanperiodikdankhusus, output model matematikadansistempakar Penambahanterbarupadakonsep DSS adalahsistempendukungkeputusankelompok (group decision support system-GDSS)
PENGAMBILAN KEPUTUSAN • Keputusanmerupakanrangkaiantindakan yang perlundiikutidalammemecahkanmasalahuntukmenghindariataumengurangidampaknegatifataumemanfaatkankesempatan • Jenis-jenisKeputusan (menurut Herbert A Simon) • Keputusanterprogram,merupakankeputusan yang bersifat “rutindanberulang” sedemikianhinggasuatuprosedurpastitelahdibuatuntukmenanganinyasehunggakeputusantersebuttidakperludiperlakukande novo (sebagaisesuatu yang baru)tiap kali terjadi • Keputusantakterprogram, bersifatbaru, tidakterstrukturdanjarangkonsekuen • Tahap-tahappengambilankeputusan (Herbert A.Simon) : • Kegiatanintelijen • Kegiatanmerancang • Kegiatanmemilih • Kegiatanmenelaah
KONSEP DSS • Konsep DSS dimulaipadatahun 1960-an dengan timesharing komputer, dimanauntukpertamakalinyapemakaidapatberinteraksilangsungdengankomputertanpamelaluispesialisinformasi • Tahun 1971, istilah DSS diciptakanolehG.AnthonyGorrydan Michael S.Scott Morton, istilahiniawalnyahanyauntukaplikasikomputerdimasadepantapiperkembangannyasekarangsudahlebihdariitu • Jenis-jenis DSS (Steven L.Alter) Tingkat dukunganpemecahanmasalah Memperkirakanakibatkeputusan Mengusulkankeputusan Membuatkeputusan Mengambil elemen2 informasi Menganalisisseluruh file Menyiapkanlaporandariberbagai file sedikit Tingkat kerumitan sistempemecahanmasalah sangat
TUJUAN DSS • Tigatujuanutama yang harusdicapai DSS (Morton dan Peter G.W Keen) : • Membantumanajermembuatkeputusanuntukmemecahkanmasalahsemi-terstruktur • Mendukungpenialaimanajerbukanmencobamenggantinya • Meningkatkanefektivitaspengambilankeputusanmanajerdaripadaefisiensi • Tigaprinsipdasarkonsep DSS : • Strukturmasalah • Dukungankeputusan • Efetivitaskeputusan
MODEL DSS Pemecahmasalahperorangan Para anggotakelompok yang lain Perangkatlunakpenulisanlaporan Model matematika groupware Database Sistempendukungkeputusan Ket : Data : Komunikasi : Informasi Lingkungan
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELOMPOK • SistemPendukungKeputusanKelompok (Group Decision Support System-GDSS) merupakansuatusistemberbasiskomputer yang mendukungkelompok-kelompokorang yang terlibatdalamsuatutugasbersamadan yang menyediakaninterfacebagilingkunganbersama • Perangkatlunak yang digunakandalamsisteminiadalahgroupware • Asumsi yang mendasari GDSS adalahkomunikasi yang lebihbaikmemungkinkankeputusan yang lebihbaik, jadikontribusi GDSS adalahpadasuatupengaturan yang mendukungkomunikasi • Pengaturan GDSS : • Ruangkeputusan • JaringanKeputusanSetempat • PertemuanLegislatif • KonferensiBermediaKomputer
GROUPWARE • Fungsi-fungsiutamaGroupware : • Suratelektronik • FAX • Voice messaging • Akses internet • Bulletin board system • Kalenderpribadidankelompok • Kenferensielektronik • Manajementugas • Desktop video conferencing • Akses database • Workflow routing • Reengineering • Formulirelektronik • Dokumenkelompok • Lotus Notes • Merupakansalahsatupaketdari groupware yang dikeluarkantahun 1988 oleh Lotus development Corporation • Kunciutamakeberhasilan Lotus adalahdapatmenanganitugasdasarkomunikasipadaperusahaanbesardankecil
KECERDASAN BUATAN • Kecerdasanbuatan (artificial intelligent-AI) adalahkegiatanmemberikanpadamesinsepertikomputerkemampuanuntukmenampilkanprilaku yang dianggapcerdasjikaitudiamatiolehmanusia • AI menggambarkanaplikasikomputertercanggih yang mencobamenyerupaibeberapajenispenalaranmanusia • Ai untukpertama kali muncultahun 1956 oleh John McCarthy • Area kerja AI : • SistemPakar • Jaringansaraf (neural network) • SistemPersepsi (perpective system) • Belajar (learning) • Robotik (robotics) • Perangkatkeras AI (AI hardware) • Pemrosesanbahasaalamiah (natural language processing)
SISTEM PAKAR • Sistempakaradalah program komputer yang mencobamewakilipengetahuandaripakarmanusiadalambentukheuristic • Konsepsistempakardidasarkanpadaasumsibahwapengetahuanpakardapatditangkapdalampenyimpanankomputerdankemudianditerapkanolehorang lain saatdibutuhkan • Kemampuansistempakar : • Menawarkankesempatanuntukmembuatkeputusan yang melebihikemampuanmanajer • dapatmenjelaskanalurpenalarannyadalammencapaisuatupemecahantertentu
MODEL SISTEM PAKAR pemakai Instruksidaninformasi Solusidanpenjelasan pengetahuan User interface Knowledge Based Domain masalah Interface Engine Development engine Perekayasapakardanberpengetahuan
BAGIAN-BAGIAN UTAMA SISTEM PAKAR • Use Interface, memungkinkanmanajeruntukmemasukkanintruksidaninformasikedalamsistempakardanmenerimainformasidarisistempakar • Knowledge Base, memuatfakta-fakta yang menjelaskan area masalahdanteknikmenerangkanmasalah • Inference Engine, adalahbagiandarisistempakar yang melakukanpenalarandenganmenggunakanisidariknowledg base berdasarkanurutantertentu • Development Engine, merupakankomponen yang digunakanintukmenciptakansistempakar
KEUNTUNGAN DAN KERUGIAN SISTEM PAKAR • Keuntunganbagimanajer : • Mempertimbangkanlebihbanyakalternatif • Menerapkanlogika yang lebihtinggi • Menyediakanlebihbanyakwaktruuntukmengevaluasihasilkeputusan • Membuatkeputusan yang lebihkonsisten • Keuntunganbagiperusahaan : • Kinerjaperusahaan yang lebihbaik • Mempertahankanpengendalianataspengetahuanperusahaan • Kerugian : • Tidakdapatmenanganipengetahuan yang tidakkonsisten, sedangkandalambisnishanyasedikitpengetahuan yang tetap • Tidakdapatmenerapkanpenilaiandanintuisi yang merupakanunsurpentingsaatmemecahkanmasalah semi-terstrukturatautidakterstruktur
JARINGAN SARAF (NEURAL NETWORK) Neural network atau neural net adalahsuatu model matematisdariotakmanusiayangvmensimilasikancara neuron berinteraksiuntukmengolah data danbelajardaripengalaman Rancanganjaringansarafadalahsuatupendekatandaribawahkeatas, karenamencontohotakfisikdalammenciptakanprilakucerdas. Lawannyaadalahpendekatandariataskebawah (pendukung area AI) Sistemsarafbuatan (artificial neural system) atau ANS merupakansubyekpenelitiansaatinibukanlahduplikasipersisidarisistembiologismanusia, tetapi ANS melakukankemampuansepertigeneralisasi, belajar, abstraksibahkanintuisi AND dibuatdariserangkaianstruktur neuron yang sangatsederhanaatauneurodesataupunperceptrons