Pengertian dan Pemodelan DSS (Decision Support System)

MSS (Management Support system)

Saat ini Teknologi informasi berkembang sangat cepat dan membuat perubahan yang sangat banyak pada kehidupan masyarakat, khususnya pengaruh pada perkembangan suatu lembaga/perusahaan. Penggunaan komputer sebagai alat bantu mutlak diperlukan untuk mempercepat proses pengolahan data dan sebagai media penerima atau penyimpan data.

Pengguna system ini antara lain manajer perusahaan, yang lebih dikenal dengan istilah management support system (MSS) Sistem pendukung keputusan manajement. Mss adalah kumpulan teknologi komputer yang mendukung keputusan manajerial khususnya dalam mengambil keputusan.

MSS terdiri dari:

1. Decision Support System (DSS)
2. Group Support System (GSS), termasuk Group dss (GDSS)
3. Executive Information System (EIS)
4. Expert System (ES)
5. Artificial Neural Network (ANN)
6. Hybird Support System

Decision Support System

• Sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu mengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur.
• DSS memanfaatkan resources individu-individu secara intelek dengan menggunakan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan, jadi ini sistem pendukung keputusan berbasis
• Komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang berhubungan dengan masalah-masalah yang semi terstruktur.
• Istilah DSS terkadang digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang terkomputerisasi.
• DSS digunakan untuk definisi sistem yang lebih sempit, dan digunakan istilah MSS sebagai payung untuk menggambarkan berbagai tipe sistem pendukung.

Mengapa perusahaan memulai DSS dalam skala besar

• Kebutuhan akan informasi yang akurat
• DSS dipandang sebagai pemenang secara organisasi
• Kebutuhan akan informasi baru
• Manajemen diamanahi DSS
• Penyediaan informasi yang tepat waktu
• Pencapaian pengurangan biaya

Mengapa menggunakan DSS

• Perusahaan beroprasi pada ekonomi yang tak stabil
• Perusahaan dihadapkan pada kompetisi dalam dan luar negri yang meningkat
• Perusahan menghadapi penginkatan kesulitan dalam hal melacak jumlah operasi-operasi bisnis
• Sistem komputer perusahaan tak mendukung peningkata tujuan perusahaan dalam hal efisiensi , profitabilitas, dan mencari jalan masuk dipasar yang benar-benar menguntungkan.

Hubungan TPS,MIS,DSS,EIS & ES dengan teknologi lain

• Pelbagi teknologi ini dapat dipandang sebagai klas yang unik dari teknologi informasi.
• Mereka saling berhubungan dan mereka saling mendukung satu sama lain dalama pelbagi manajemen pengambil keputusan
• Evolusi dan pembuatan tool-tool yang lebih baru membantu kinerja pengembangan teknologi informasi untuk kebaikan manajemen dalam hal informasi.
• Keterkaitan dan koordinasi diantara tool-tool ini masi berevolusi

Perbedaan DSS dan MIS

Fitur DSS

• DSS dapat digunakan untuk mengawali kerja ad hoc, masalah-masalah yang tak diharapkan
• DSS dapat menyediakan representasi valid dari sistem didunia nyata
• DSS dapat menyediakan pendukung keputusan dalam kerangka waktu yang pendek/terbatas
• DSS dapat berevolusi sebagaimana halnya pengambil keputusan mempelajari tentang masalah-masalah yang dihadapinya
• DSS dapat berkembang oleh para profesional yang tak melibatkan pemrosesan data

Karakteristik DSS

• Kajiannya ada pada keputusan-keputusan dimana ada struktur yang cukup pada komputer dan alat bantu analitis yang memiliki nilai tersendiri tetapi tetap pertimbangan manajer memiliki esesnsi utama.
• Hasil utamanya adalah dalam peningkata jangkauan dan kempampuan dalam proses pengambilan keputusan para manajer untuk membantu mereka meningkatkan efektifitas
• relevansi untuk manajer adalah dalam pembuatan tool pendukung, dibawah mereka yang dimaksudkan untuk tak mengotomatisasikan proses pengambilan keputusan, tujuan sistem, atau proses tertentu

Karakteristik MIS (Management Information System)

• Kajiannya ada pada tugas-tugasnya yang terstruktur
• aturan keputusan dan alur informasi dapat didefinisikan
• hasil utamanya dengan meningkatkan efisiendi dengan mengurangi biaya, waktu tunggu, dll dengan mengganti karyawan kerikal
• relevansi untuk manajer mengambil keputusan biasanya tidak langsung didapatkan , misal dengan menyediakan laporan dan akses kedata.

Kerangka DSS(3)

• Terstruktur, mengacu pada permasalahan rutin dan berulang pada solusi standard yang ada
• Tak terstruktur adalah “fuzzy”, permasalahan kompleks dimana tak ada solusi serta merta, masalah tak terstruktur adalah tak adanya 3 fase proses terstruktur
• Semi Terstruktur , terdapat beberapa keputusan terstruktur, tetapi tak semuanya dari fase-fase yang ada

Proses pengambilan keputusan (3): Hebert A. Simon

• Inteligence – Pencarian kondisi-kondisi yang dapat menghasilkan keputusan
• Design – Menemukan pengembangan, dan menganalisis materi-materi yang mungkin untuk dikerjakan
• Choice – memilih dari materi-materi yang tersedia, mana yang akan dikerjakan.

Proses pengambilan keputusan

1. Step A. mengerti masalah (atau kesempatan yang ada). ES dapat membantu mendesain alur informasi pada eksekutif (misalnya, untuk memonitor, kapan) dan dalam penginterpretasian informasi, disebatkan beberapa informasi bersifat fuzzy, maka kordinasi antara ES dan ANN tentu akan membantu. Seluruh area dalam proses scanning, monitor, forecasting (misalnya, tren) dan penginterpretasian sangat dibantu oleh adanya komputerisasi. Demikian pula denga natural language procesors (NLP) akan berguna dalam menyimpulkan informasi.
2. Step B. Analisis, sekali satu masalah (kesempatan) teridentifikasi, pertanyaan selanjutnya adalah apa yang harus dikerjakan dengan hal ini? Disinilah langkah analisis berperan, analisis bisa bersifat kualitatif ataupun kuantitatif (atau kombinasi) analisis kuantitatif didukung oleh DSS dan oleh tool-tool analisis kuantitatif, Analisis kualitatif didukung oleh ES.
3. Step C. Memilih, pada langkah ini, keputusan dibuat dengan memperhatikan masalah (atau kesempatan) berdasarkan dari hasil analisis. Langkah ini didukung oleh DSS (jjika pengambil keputusan adalah seseorang) atau GDSS (jika keputusan diambil oleh sekelompok orang)
4. Step D. Implementasi, pada tahap ini, keputusan untuk mengimplementasikan solusi tentu dilakukan, dan DSS dan atau ES bisa mendukung tahap ini.

Model

• Karakteristik dari DSS adalah dengan adanya pemodelan.
• Model adalah representasi sederhana atau penggambaran dari kenyataan.
• Terdapat 3 jenis model

1. Iconic (Scale), reflika fisik dari sistem, biasanya dalam skala tertentu dari bentuk aslinya. GUI dari OOPL adalah contoh dari model ini.
2. Analog. Tak seperti sistem yang sesungguhnya tetapi berlaku seperti itu. Lebih abstract daripada model iconic dan merupakan representasi simbolis dari kenyataan, contoh: bagan organisasi, peta, bagan pasar modan, speedometer.
3. Matematis (kuantitatif), kompleksitas hubungan dalam sistem organisasi tak dapat dipresentasikan dengan iconic atau analog, karena walaupun bisa akan memakan waktu lama dan sulit. Analisis DSS menggunanakan hitungan numerik yang dibantu oleh model matematis atau model kuantitatif lainya.

Keuntungan Model

1. Biaya analisis model lebih murah daripada percobaan yang dilakukan pada sistem yang sesungguhnya.
2. Model kemungkinan untuk menyingkat waktu. Operasi bertahun-tahun dapat disimulasikan dalam hitungan menit dikomputer.
3. Manipulasi model (perubahan variable) lebih mudah diterapkan daripada diterapkan pada sistem nyata, Selanjutnya percobaan yang dilakukan akan lebih mudah dan tak mengganggu jalannya operasi harian organisasi.
4. Akibat yang ditimbulkan dari adanya kesalahan-kesalahan sewaktu proese trial-an-error lebih kecil daripada penggunaan model langsung di sistem nyata.
5. Lingkungan sekarang yang semakin berada pada ketidak pastian, penggunaan pemodelan dapat menjadikan seorang manajer dapat menghitung resiko yang ada pada proses-proses tertentu.
6. Penggunaan model matematis dapat menjadikan analisis dilakukan pada kemungkinan-kemungkinan solusi yang banyak sekali bahkan bisa tak terhitung. Dengan adanya komunikasi dan teknologi canggih sekarang ini, manajer akan seringkali memiliki alternatif-alternatif pilihan.
7. Model meningkatkan proses pembelajaran dan meningkatkan pelatihan.

Proses Pemodelan

Berikut ini proses yang terjadi pada proses pemodelan:

• Trial and Error dengan sistem nyata. Tapi ini tak berjalan bila:

1. Telalu banyak alternatif untuk dicoba
2. Akibat dari error yang terjadi besar pengaruhnya
3. Lingkungan itu sendiri selalu berubah

• Simulasi
• Optimalisasi
• Heuristic