Tugas kuliah
Mata kuliah Sistem Penunjang Keputusan
Kasus pertanyaan no 5
5. bagaimana sistem kecerdasan tiruan ,seperti sistem pakar dan jaringan saraf tiruan dapat diintegrasikan kedalam ABB DSS?
Jawab :
Sebelum membahas lebih lanjut bagaimana kecerdasan tiruan dapat dihubungankan kedalam ABB DSS adalah bahwa kita harus mampu memahami apa itu kecerdasaan tiruan yang akan diuraikan sebagai berikut :
Artificial Intelligent (AI) adalah ilmu pengetahuan yang bergerak dalam pembuatan mesin yang cerdas. (sumber: John McCarthy). Mesin yang cerdas dapat diartikan sebagai mesin yang dapat melakukan hal-hal tertentu, yang memerlukan kecerdasan apabila dilakukan oleh manusia.
Kecerdasan Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin. Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata. Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game
Lalu selanjutnya adalah Istilah dari decision support system telah digunakan dengan banyak cara (Alter 1980) dan menerima banyak definisi yang berbeda menurut pandangan dari sang penulis (Druzdzel dan Flynn 1999). Finlay (1994) dan lainnya mendefiniskan DSS kurang lebih sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang membantu dalam proses pengambilan keputusan.
Turban (1995) mendefinisikan secara lebih spesifik dengan, sesuatu yang interaktif,flexible dan dapat menyesuaikan diri(adaptable) dari sistem informasi berdasarkan komputer, khususnya pengembangan untuk mendukung pemecahan masalah dari non-struktur management, untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Dengan menggunakan data, mendukung antar muka yang mudah digunakan dan memberikan wawasan untuk sang pengambil keputusan.
Dan Hubungan antara DSS dengan Data Warehouse
Setelah kita lihat dan selami tentang data warehouse, kita dapat menyimpulkan bahwa data warehouse adalah sebuah model database yang berguna untuk menyimpan dan memproses data dengan pendekatan kepada kegunaan data dalam pengambilan keputusan bagi EIS atau DSS.
Sebuah DSS (tergantung dengan yang disupport-nya)membutuhkan data warehouse agar dapat menjalankan kerjanya dengan baik. Dan memang data warehouse sendiri dibangun untuk memenuhi kebutuhan DSS
Contoh Data Warehouse Yang Ada
Contoh dari data warehouse yang digunakan bersamaan dengan DSS, misalkan saja pegawai peminjaman bank memverikasi data peminta pinjaman atau suatu perusahaan engineer melakukan tawar menawar dalam beberapa project dan ingin tahu jika dia bisa kompetitive dalam harga terhadap para pesaingnya.
Contoh yang lain masih lebih banyak lagi, yang kesemuanya membutuhkan kecepatan dalam pengambilan keputusan dan kemudahan dalam penggunaannya.
DECISION SUPPORT SYSTEM
Salah satu jenis sistem aplikasi yang sangat popular di kalangan manajemen perusahaan adalah Decision Support System atau disingkat DSS. DSS ni merupakan suatu sistem informasi yang diharapkan dapat membantu manajemen dalam proses pengambilan keputusan. Hal yang perlu ditekankan di sini adalah bahwa keberadaan DSS bukan untuk menggantikan tugas-tugas manajer, tetapi untuk menjadi sarana penunjang (tools) bagi mereka. Sprague dan Carlson mendefinisikan DSS dengan cukup baik, sebagai sistem yang memiliki lima karakteristik utama (Sprague et.al., 1993):
1) Sistem yang berbasis komputer;
2) Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan;
3) Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang “mustahil” dilakukan dengan kalkulasi manual;
4) Melalui cara simulasi yang interaktif;
5) Dimana data dan model analisis sebagai komponen utama.
Karakteristik 4 dan 5 merupakan fasilitas baru yang ditawarkan oleh DSS belakangan ini sesuai dengan perkembangan terakhir kemajuan perangkat komputer.
KOMPONEN DECISION SUPPORT SYSTEM
Secara garis besar DSS dibangun oleh tiga komponen besar:
1) Database
2) Model Base
3) Software System
Sistem database berisi kumpulan dari semua data bisnis yang dimiliki perusahaan, baik yang berasal dari transaksi sehari-hari, maupun data dasar (master file). Untuk keperluan DSS, diperlukan data yang relevan dengan permasalahan yang hendak dipecahkan melalui simulasi.
Komponen kedua adalah Model Base atau suatu model yang merepresentasikan permasalahan ke dalam format kuantitatif (model matematika sebagai contohnya) sebagai dasar simulasi atau pengambilan keputusan, termasuk di dalamnya tujuan dari permasalahan (obyektif), komponen-komponen terkait, batasan-batasan yang ada (constraints), dan hal-hal terkait lainnya.
Kedua komponen tersebut untuk selanjutnya disatukan dalam komponen ketiga (software system), setelah sebelumnya direpresentasikan dalam bentuk model yang “dimengerti”komputer .Contohnya adalah;
Penggunaan teknik RDBMS (Relational Database Management System), OODBMS (Object Oriented Database Management System) untuk . Entiti lain yang terdapat pada produk DSS baru adalah DGMS (Dialog Generation and Management System), yang merupakan suatu sistem untuk memungkinkan terjadinya “dialog” interaktif antara komputer dan manusia (user) sebagai pengambil keputusan.
JENIS-JENIS DSS
Aplikasi DSS yang ditawarkan di pasar sangat beraneka ragam, dari yang paling sederhana (quick-hit DSS) sampai dengan yang sangat kompleks (institutional DSS). “Quick-Hit DSS” biasanya ditujukan untuk para manajer yang baru belajar menggunakan DSS (sebagai pengembangan setelah jenis pelaporan yang disediakan oleh MIS = Management Information System, satu level sistem di bawah DSS). Biasanya masalah yang dihadapi cukup sederhana (simple) dan dibutuhkan dengan segera penyelesaiannya. Misalnya untuk kebutuhan pelaporan (report) atau pencarian informasi (query). Sistem yang sama biasa pula dipergunakan untuk melakukan analisa sederhana. Misalnya adalah DSS untuk menyusun anggaran tahunan, DSS untuk melakukan kenaikan gaji karyawan, DSS untuk menentukan besanya jam lembur karyawan, dan lain sebagainya.
Contohnya adalah DSS untuk memprediksi pendapatan perusahaan di masa mendatang (forecasting) yang akan mensimulasikan data yang berasal dari Divisi Sales, Divisi Marketing, Divisi Logistik dan Divisi Operasional. Contoh implementasi yang tidak kalah menariknya adalah suatu sistem, dimana jika manajemen memiliki rencana untuk mem-PHK-kan beberapa karyawannya, akan dapat disimulasikan dampaknya terhadap neraca profit-and-loss perusahaan. Contoh aplikasi penggunaan DSS lain yang paling banyak digunakan di dalam dunia bisnis adalah untuk keperluan analisa marketing, operasi logistik dan distribusi, serta masalah-masalah yang berkaitan dengan keuangan dan akuntansi (taxation, budgeting, dsb.).
KESIMPULAN
Jadi dari kesimpulan kasus diatas sistem pakar dan jaringan saraf tiruan dapat siintegrasikan ke dalam ABB DSS harus mempunyai 3 komponen
Diantaranya:
1) Database . yang dimaksud adalah sebagai warehousenya
2) Model Base . yang dimaksud adalah sebagai model yang merepresentasikan permasalahan ke dalam format kuantitatif (model matematika sebagai contohnya)
3) Software System .yang dimaksud adalah sofware yang mampu dipahami oleh komputer dan user seperti hasil dari sistem kecerdasan manusia
