Sistem Pendukung Keputusan. Lecture s Structure. Pengambilan Keputusan

Transkripsi

1 Sistem Pendukung Keputusan Yudi Agusta, PhD Sistem Informasi Manajemen, Lecture 11 Lecture s Structure Pengambilan Keputusan Struktur Masalah Konsep dan Tujuan DSS Sistem Pendukung Keputusan Kelompok Kecerdasan Buatan Sistem Pakar Jaringan Saraf Buatan Pengambilan Keputusan Jenis keputusan: Keputusan terprogram: berulang dan rutin Keputusan tidak terprogram: baru, tidak terstruktur dan jarang konsisten Tahapan pengambilan keputusan Kegiatan intelijen: mencari kondisi-kondisi yang perlu diperbaiki Kegiatan merancang: menemukan, mengembangkan dan menganalisa Kegiatan memilih: memilih tindakan Kegiatan menelaah: menilai pilihan

2 Struktur Masalah Tingkat-tingkat Manajemen Terstruktur Semi-terstruktur Pengendalian operasional Piutang dagang Pemasukan pesanan Pengendalian persediaan Pengendalian Manajemen Analisis anggaran biaya rekayasa Peramalan jangka pendek Strategic Planning Pengaturan armada tanker Lokasi gudang dan pabrik Tak-terstruktur Penjadwalan produksi Manajemen Kas Sistem PERT/COST Analisis Varian anggaran keseluruhan Penyiapan anggaran Penjualan produksi Penggabungan usaha dan akuisisi Perencanaan produk baru Perencanaan Litbang Konsep DSS Istilah DSS muncul pertama kali tahun 1971 oleh G. Anthony Gorry dan Michael S. Scott Jenis-jenis DSS berdasarkan tingkatan: DSS pengambil elemen-elemen informasi DSS pembuat analisis seluruh file DSS pembuat laporan dari berbagai file DSS yang memperkirakan akibat keputusan DSS yang mengusulkan keputusan DSS yang membuat keputusan Tujuan DSS Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi-terstruktur Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer daripada efisiensinya

3 Model DSS Lingkungan Pemecah masalah perorangan Para anggota Kelompok yg lain Perangkat Lunak penulis laporan Model Matematika Groupware Database Data Komunikasi Informasi Sistem Pendukung Keputusan Kelompok Group Decision Support Systems (GDSS) merupakan suatu sistem berbasis komputer yang mendukung kelompok-kelompok orang yang terlibat dalam suatu tugas (atau tujuan) bersama dan yang menyediakn interface bagi suatu lingkungan yang digunakan bersama Istilah lainnya: Group Support Systems (GSS) Computer Supported Cooperative Work (CSCW) Computerised Collaborative Work Support Electronic Meeting Systems (EMS) Perangkat lunak yang digunakan disebut dengan Groupware Pengaturan Lingkungan GDSS Ruang keputusan: pengaturan untuk rapat kelompok kecil yang bersifat tatap muka Jaringan keputusan setempat: pengaturan menggunakan local area networks Pertemuan legislatif: jika kelompok terlalu besar untuk ruang keputusan Konferensi bermedia komputer: konferensi jarak jauh (komputer, audio, video)

4 Kecerdasan Buatan Merupakan kegiatan memberikan kemampuan pada mesin untuk menampilkan perilaku yang dianggap cerdas jika diamati pada manusia Dicetuskan pertama kali oleh John McCarthy tahun 1956 Mencakup Sistem Pakar, Pemrosesan Bahasa Alamiah, Robotik, Jaringan Saraf, Learning Theory, Sistem Persepsi (Penglihatan dan Pendengaran) Sistem Pakar Sistem yang dilengkapi dengan pengetahuan yang digunakan untuk memberikan pemecahan terhadap masalah yang dikemukakan oleh pengguna Sistem pakar biasanya mencakup suatu domain permasalahan yang sempit tetapi dalam Model Sistem Pakar Pemakai User Interface Sistem Pakar Instruksi dan Informasi Solusi dan Penjelasan Pengetahuan Inference Engine Development Engine Knowledge Base Domain Masalah Perekayasa Pakar dan Pengetahuan

5 Keuntungan dan Kerugian SP Keuntungan Mempertimbangkan Lebih Banyak Alternatif Menerapkan Logika yang Lebih Tinggi Menyediakan Lebih Banyak Waktu untuk Mengevaluasi Hasil Keputusan Membuat Keputusan yang Lebih Konsisten Kinerja Perusahaan yang Lebih Baik Mempertahankan Pengendalian atas Pengetahuan Perusahaan Kerugian Tidak dapat menangani masalah yang tidak konsisten Tidak dapat menerapkan penilaian dan intuisi dalam pengambilan keputusan Jaringan Saraf Buatan Merupakan suatu model matematis dari otak manusia yang mensimulasikan cara neuron berinteraksi untuk mengolah data dan belajar dari pengalaman Dicetuskan pertama kali tahun 1930-an Memerlukan training dalam melakukan pemodelan Bisa menghasilkan analisis prediksi dan analisis klasifikasi Model Jaringan Saraf Buatan Layer 1 Layer 2 dst Layer N Output Input

6 Tema Kali Ini Memiliki dasar teoritis yang lebih luas untuk mengerti pengambilan keputusan dan konsep sistem pendukung keputusan (decision support systems DSS) Mengerti tujuan DSS Mengerti satu definisi DSS & model yg menyertainya Mengetahui cara menerapkan konsep DSS untuk pemecahan masalah kelompok dan mencapai sistem pendukung keputusan kelompok (group decision support system GDSS) Mengenal perangkat lunak khusus GDSS bernama groupware Tema Kali Ini Mengetahui apa yang dimaksud dengan istilah kecerdasan buatan, dan area yang termasuk di dalamnya Memahami daya tarik sistem pakar dan perbandingan antara sistem pakar dan DSS Mengetahui bagian-bagian komponen dari sistem pakar dan bagaimana mereka bekerja sama Mengetahui peran potensial dari sistem pakar dalam memecahkan masalah bisnis dan mengetahui keunggulan dan keterbatasannya Mengetahui model-model yang berinspirasi biologis yang disebut dengan jaringan saraf dan bagaiman pengaruhnya pada rancangan sistem pakar di masa depan Topik Diskusi 1. Menurut matriks Gorry dan Scott Morton, faktor apakah yang paling berpengaruh pada kesulitan menerapkan suatu aplikasi di komputer? 2. Apakah hubungannya, jika ada, antara keputusan terprogram dan tak terprogram menurut Simon dengan struktur masalah yang bervariasi dari terstruktur ke semi-struktrur hingga tak terstruktur? 3. Jelaskan bagaimana satu dari area AI, selain sistem pakar dapat membantu bisnis 4. Apakah seorang pakar akan menggunakan sistem pakar yang telah dikembangkannya? Jika ya, mengapa? Jika tidak, mengapa?