MINGGU 12. Meningkatkan Proses Pengambilan Keputusan

Transkripsi

1 MINGGU 12 NAMA MATAKULIAH Pokok Bahasan: Meningkatkan Proses Pengambilan Keputusan Tujuan Instruksional Khusus: Referensi: 1. Bab 12 : Kenneth C.Laudon & Jane P.Laudon, Management Information System, 13 rd edition, Prentice Hall, NAMA MATAKULIAH Minggu x Page 1

2 LEARNING OBJECTIVES Menjelaskan berbagai jenis keputusan dan proses pengambilan keputusan. Menelaah bagaimana sistem informasi mendukung aktivitas manajer dan pengambilan keputusan. Menunjukan perbedaan sistem pendukung keputusan (DSS) dan sistem informasi manajemen (SIM), dan apa nilainya bagi bisnis.

3 LEARNING OBJECTIVES (cont d) Menunjukan bagaimana sistem pendukung eksekutif (ESS) membantu manajer senior membuat keputusan yang lebih baik. Mengevaluasi peran sistem informasi dalam membantu masyarakat pekerja bekerja dalam kelompok untuk membuat keputusan secara efisien.

4 4 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING What to Sell? What Price to Charge? Ask the Data Problem: Chain retailers such as Starbucks, Duane Reade, need to determine what products will sell at what prices at different locations Solutions: Business analytics software to analyze patterns in sales data, create pricing profiles and buyer profiles for different regions, locales, even times of day Demonstrates the use of business intelligence and analysis systems to improve sales and profits Illustrates how information systems improve decision making

5 KEPUTUSAN James A.F Stoner : Management Information Systems Decision Making and Information Systems Keputusan adalah pemilihan diantara berbagai alternative. Prajudi atmasudirjo : Keputusan adalah suatu pengakhiran daripada proses pemikiran tentang suatu masalah dengan menjatuhkan pilihan pada suatu alternative. Akhmad Sudrajat : Keputusan merupakan suatu pemecahan masalah sebagai suatu situasi yang dilakukan melalui pemilihan satu alternative dari beberapa alternative. Jadi dapat disimpulkan bahwa keputusan adalah suatu alternative pilihan untuk memecahkan suatu masalah.

6 Decision Making and Information Systems MASALAH Menurut Sentot Imam Wahyono : Masalah adalah sesuatu yang membahayakan kemampuan perusahaan dalam mencapai tujuannya. Stephen P. Robbins & Timothy A. Judge : Masalah sebagai ketidak sesuaian antara keadaan saat ini dan keadaan yang diinginkan/diaharapkan, yang membutuhkan pertimbangan untuk membuat beberapa tindakan alternative. Maka dapat disimpulkan, masalah merupakan suatu kendala atau persoalan yang dapat membahayakan produktivitas organisasi dalam pencapaian tujuan dan harus dipecahkan.

7 Decision Making and Information Systems PENGAMBILAN KEPUTUSAN Menurut A.F. Stoner (1996) : Pengambilan keputusan adalah menggambarkan proses yang digunakan untuk untuk memilih suatu tindakan sebagai cara pemecahan masalah. Menurut Chuck Williams (2001) : Pengambilan keputusan adalah proses memilih satu pemecahan masalah dari beberapa alternatif yang tersedia. Pemilihan alternatif perilaku dari beberapa alternatif atau lebih, tindakan pimpinan untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi dalam organisasi melalui pemilihan satu alternatif yang paling baik

8 Decision Making and Information Systems Dasar Pengambilan Keputusan : Menurut George R.Terry dan Brinckloe disebutkan dasar-dasar pendekatan dari pengambilan keputusan yang dapat digunakan yaitu : 1. Intuisi 2. Pengalaman 3. Fakta 4. Wewenang 5. Logika/Rasional

9 Decision Making and Information Systems Business value of improved decision making, nilai moneter bisnis dari pengambilan keputusan yang telah ditingkatkan. Types of decisions Keputusan terstruktur/rutin, sifatnya berulang-ulang dan rutin dengan prosedur yang jelas dan terukur. Masalah yang ditangani jelas (kuantitatif) Keputusan tidak terstruktur/tidak rutin, sifatnya baru, penting dan tidak rutin. Tidak ada prosedur yang jelas atau prosedur yang disepakati untuk pengambilan keputusan. Melibatkan intuisi (pengalaman, pertimbangan, keahlian) yang kualitatif. Keputusan semi-terstruktur, gabungan dari keputusan terstruktur dan tidak terstruktur.

10 The decision-making process Decision Making and Information Systems Kecerdasan, menemukan, mengidentifikasi dan memahami masalah Rancangan, memecahkan masalah dan mencari berbagai solusi masalah Pilihan, memililih solusi alternatif yang terbaik Implementasi, memastikan solusi yang dipilih dapat berjalan dengan baik. Managers and decision making in the real world, pengambilan keputusan dapat miningkatkan profitabilitas bagi perusahaan. Managerial roles, Teori klasik Henry fayol (POLC), model keperilakuan, peran manajer Mintzberg (interpersonal, kepemimpinan, informasi dan pengambilan keputusan) Real-world decision making, SI tidak dapat membantu peran manajerial (karakter manajemen), dalam peran manajerial SI dapat membantu dalam mengambil keputusan sebagai suatu alat.

11 11 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Decision Making and Information Systems Manajer senior: Membuat banyak keputusan tidak terstruktur Misalnya, Haruskah kita memasuki pasar baru? Manajer menengah: Membuat keputusan yang lebih terstruktur, termasuk juga komponen yang tidak terstruktur Misalnya, Mengapa laporan pemenuhan pesanan menunjukkan penurunan di Minneapolis? Manajer operasional : Buatlah keputusan yang lebih terstruktur Misalnya. Apakah pelanggan memenuhi kriteria untuk kredit?

12 Decision Making and Information Systems Information Requirements of Key Decision-Making Groups in a Firm Manajer senior, manajer tingkat menengah, manajer operasional, dan para karyawan mempunyai jenis keputusan dan kebutuhan informasi yang berbeda-beda. Figure 12-1

13 Decision Making and Information Systems Stages in Decision Making Proses pengambilan keputusan dapat dibagi menjadi 4 tahap Figure 12-2

14 14 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Decision Making and Information Systems Sistem informasi hanya dapat membantu dalam beberapa peran yang dimainkan oleh manajer Classical model of management: 5 functions Planning, organizing, leading, and controlling Model perilaku yang lebih kontemporer Perilaku aktual dari manajer tampaknya kurang sistematis, lebih informal, kurang reflektif, lebih reaktif, dan kurang terorganisasi dibandingkan model klasik

15 15 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Business Intelligence in the Enterprise Business Intelligence (BI) Menurut Nadia Branon : BI merupakan kategori yang umum digunakan untuk aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisa, dan menyediakan akses pada data agar dapat membantu pengguna dari kalangan perusahaan agar dapat mengambil keputusan dengan lebih baik dan tepat. Menurut Williams & Williams (2007) Bisnis Sistem Intelijen adalah satu set informasi bisnis dan bisnis analisis dalam konteks proses bisnis utama yang menyebabkan keputusan dan tindakan. Secara khusus, BI berarti meningkatkan aset informasi dalam proses bisnis kunci untuk mencapai kinerja bisnis yang lebih baik Dapat disimpulkan bahwa BI merupakan sistem teknologi informasi berbasis intelligence yang digunakan untuk membantu kegiatan bisnis, seperti mengumpulkan data, menyediakan akses, serta menganalisa data dan informasi untuk kegiatan bisnis dan untuk pengambilan keputusan

16 16 Prentice Hall 2011 Intelijen bisnis Management Information Systems Infrastruktur untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis data yang dihasilkan oleh bisnis Database, gudang data (datawarehouse), Big data Analisis bisnis CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Business Intelligence in the Enterprise Alat dan teknik untuk menganalisis data OLAP, statistik, model, data mining Vendor (pemasok) intelijen bisnis Membuat intelijen bisnis dan analisis pembelian oleh perusahaan

17 17 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Business Intelligence in the Enterprise Business inteligence dan kemampuan analisis Tujuannya adalah untuk memberikan informasi real-time yang akurat kepada para pengambil keputusan Main functionalities of BI systems 1. Production reports 2. Parameterized reports 3. Dashboards/scorecards 4. Ad hoc query/search/report creation 5. Drill down 6. Forecasts, scenarios, models

18 18 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Business Intelligence in the Enterprise Examples of BI applications Predictive analytics Use patterns in data to predict future behavior E.g. Credit card companies use predictive analytics to determine customers at risk for leaving Data visualization Help users see patterns and relationships that would be difficult to see in text lists Geographic information systems (GIS) Ties location-related data to maps

19 19 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Business Intelligence in the Enterprise Examples of BI applications Predictive analytics Use patterns in data to predict future behavior E.g. Credit card companies use predictive analytics to determine customers at risk for leaving Data visualization Help users see patterns and relationships that would be difficult to see in text lists Geographic information systems (GIS) Ties location-related data to maps

20 20 Prentice Hall 2011 Contoh aplikasi BI Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Business Intelligence in the Enterprise Analisis prediktif menggunakan pola untuk memprediksi perilaku masa depan Misalnya. Perusahaan kartu kredit menggunakan analisis prediktif untuk menentukan pelanggan yang berisiko untuk keluar. Visualisasi data Membantu pengguna untuk melihat pola dan hubungan yang sulit dilihat dalam daftar teks Sistem informasi geografis (SIG) Melihat informasi lokasi yg berkaitan dengan peta

21 Systems for Decision Support Management information systems (MIS), menyediakan informasi untuk kinerja perusahaan. Menghasilkan laporan yang sifatnya tetap dan rutin berdasarkan data yang diperoleh dari TPS. Decision-support systems (DSS), mendukung analisis masalah semiterstruktur dan tidak terstruktur. DSS menggunakan model yang dipadukan dengan sistem antarmuka. DSS yang kontemporer digerakan oleh data, seperti OLAP dan penggalian data Components of DSS, basis data DSS, antar muka pengguna, sistem piranti lunak DSS Using spreadsheet pivot tables to support decision making, contoh :

22 Systems for Decision Support Perbandingan SIM dan DSS MIS Structured decisions DSS Semistructured, unstructured decisions Reports based on routine flows of data Focused on specific decisions or classes of decisions General control of organization Structured information flows Presentation in form of reports Traditional systems development End user control of data, tools, and sessions Emphasizes change, flexibility, quick responses Presentation in form of graphics Greater emphasis on models, assumptions, ad hoc queries Develop through prototyping; iterative process

23 23 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Business Intelligence Constituencies Operational and middle managers Monitor day to day business performance Make fairly structured decisions Use MIS Super user and business analysts Use more sophisticated analysis Create customized reports Use DSS

24 24 Prentice Hall 2011 Management Information Systems CHAPTER 12: ENHANCING DECISION MAKING Business Intelligence Constituencies Manajer operasional dan menengah Memantau kinerja bisnis sehari-hari Membuat keputusan yang cukup terstruktur Menggunakan SIM "Super user" dan analis bisnis Menggunakan analisis yang lebih canggih Membuat laporan yang disesuaikan Meggunakan DSS

25 Systems for Decision Support Berikut ini adalah contoh dari informasi yang dihasilkan Sistem Informasi : Yang mana informasi di bawah ini informas DSS dan SIM? Produk yang paling laku dijual pada bulan januari 2011 Prediksi jumlah produksi barang XYZ bulan depan Jumlah penjualan rata-rata produk ABC per bulan Penentuan persediaan barang untuk wilayah Jakarta pada bulan Puasa/Ramadhan.

26 Systems for Decision Support Overview of a Decision-Support System Komponen utama DSS adalah basis data DSS, antar muka pengguna, dan sistem piranti lunak DSS. Basis data DSS dapat berupa basis data kecil dalam PC atau gudang data yang besar Figure 12-3

27 Systems for Decision Support Overview of a Decision-Support System Figure 12-3

28 Systems for Decision Support Business value of DSS, mempunyai peran penting dalam menyediakan informasi rinci dan benar untuk mengambil keputusan yang memungkinkan perusahaan mengkoordinasikan proses bisnis baik internal maupun eksternal dengan tepat. Contoh : DSS untuk keputusan penentuan harga, DSS untuk analisis profitabilitas, DSS untuk manajemen hubungan pelanggan. Data visualization and geographic information systems (GIS), perangkat visualisasi data membantu pengguna melihat pola dan hubungan dari sejumlah besar data yang memanipulasi dan melihat perubahan tampilan grafis. GIS menggunakan teknologi visualisasi data untuk menganalisis dan menampilkan data untuk perencanaan dan pengambilan keputusan dalam bentuk peta digital. Web-based customer decision-support systems, membantu proses pengambilan keputusan untuk seorang pelanggan atau calon pelanggan.

29 Systems for Decision Support : Contoh GIS

30 Systems for Decision Support : Contoh GIS

31 Web-based customer decision-support systems : Google music timeline

32 Executive Support Systems (ESS) ESS : Membantu para eksekutif senior mengendalikan kinerja organisasi, melacak aktivitas pesaing, mengetahui berbagai masalah, menemukan peluang, dan meramalkan tren bisnis. The role of executive support systems in the firm, ESS mempunyai kemampuan menelusuri/drill-down (OLAP), kemampuan menelusuri berguna bagi eksekutif senior untuk mengetahui informasi pesaing, tren industri, pasar saham, berita, pasar uang, ekoni, dsb. Business value of executive support systems, feksibilitas dan kemampuannya untuk menganalisis, membandingkan, dan menyoroti tren. Dengan kemudahan grafiknya memudahkan para pengguna melihat dalam waktu yang lebih singkat, jelas dan pemahaman yang lebih baik dari sistem berbasis kertas. ESS memantau indikator kinerja perusahaan untuk menghadapi lingkungan eksternal yang berubah. Management Information Systems

33 Executive Support Systems (ESS) Executive support systems and the digital firm, perusahaan-2 yang menerapkan ESS untuk mengumpulkan kecerdasan bisnis dan mengendalikan kinerja organisasi. National Life: ESS for business intelligence Bonita Bay Properties and Pharmacia Corporation: Monitoring corporate performance with digital dashboards and balanced scorecard systems Caesar s Entertainment: Enterprise-wide performance analysis

34 Group Decision-Support Systems (GDSS) What is a GDSS? Sistem interaktif berbasis komputer yang digunakan untuk memfasilitasi penyelesaian masalah tidak terstruktur oleh sekelompok pengambil keputusan yang bekerja sama sebagai suatu kelompok. Components of GDSS, kuesioner elektronik, perangkat brainstroming, pengorganisasian ide, perangkat kuesioner, perangkat pemungutan suara, perangkat edentifikasi dan analisis pihak yang berkepentingan, perangkat pembentukan kebijakan, kamus kelompok Overview of a GDSS meeting, contoh : Business value of GDSS, tanpa bantuan GDSS peserta rapat dalam pengambilan keputusan maksimal 5 orang. Dengan GDSS jumlah peserta rapat meningkat, produktifitas meningkat, peserta berkontribusi seca bersamaan. Mereka dapat mengatur pertemuan sendiri-2, mengeluarkan ide tanpa takut dikeritik, jumlah ide meningkat yang dapat meningkatkan kualitas keputusan.

35 Group Decision-Support Systems (GDSS) Group System Tools Rangkaian aktivitas dan perangkat pendukung kolaborasi yang digunakan dalam sebuah rapat elektronik memfasilitasi komunikasi atar peserta dan menghasilkan rekaman lengkap dari rapt tersebut Source: From Nunamaker et al., Electronic Meeting Systems to Support Group Work, Communications of the ACM, July Reprinted by permission. Figure 12-9

36 Big data Management Information Systems Big data atau Mahadata adalah data yang sudah sangat sulit untuk dikoleksi, disimpan, dikelola maupun dianalisa dengan menggunakan sistem database biasa karena volumenya yang terus berlipat. Himpunan (data set) dalam jumlah yang sangat besar, rumit dan tak terstruktur sehingga menjadikannya sukar ditangani apabila hanya menggunakan perkakas manajemen basis data biasa atau aplikasi pemroses data tradisional belaka. Data dengan volume puluhan terabyte hingga beberapa petabyte kelihatannya dapat memenuhi definisi Big data. Big data itu memiliki tiga atratributbute yaitu : volume, variety, dan velocity (kecepatan) perusahaan-perusahaan seperti Amazon, Google dan Facebook menikmati keunggulan kompetitif karena memiliki data yang cukup untuk diakses dan memiliki anggaran besar serta tim Data scientist yang tugasnya hanya untuk menganalisis data tersebut.

37 Big data Sumber: (2013)

38 3V Big data Sumber(Russom, 2011)