APLIKASI SISTEM TEKNOLOGI INFORMASI DI LEVELINFORMASI LEVEL-LEVEL ORGANISASI

APLIKASI SISTEM TEKNOLOGI INFORMASI DI LEVELINFORMASI LEVEL-LEVEL ORGANISASI

Setiap level manajemen melakukan aktivitas yang berbeda sehingga kebutuhan akan informasi juga berbeda, maka sistem informasi yang digunakan akan berbeda pula.

Jenis informasi yang dibutuhkan berbagai level dalam organisasi berhubungan langsung dengan tingkat pengambilan keputusan manajemen dan struktur keputusannya.

Jenis-Jenis SI dalam Level Organisasi

1.      SI di level organisasi bawah / opersaional : mendukung manajer operasi melakukan kegiatannya. Jenis SI dilevel operasi : TPS (transaction processing systemtransaction system), PCS (Process control systemProcess system)

2.      SI dilevel menengah : digunakan untuk pengendalian dan pengambilan keputusan semi terstruktur. Jenis SI tersebut : Sistem pakar (expert systemexpert system) jarinngan neural buatan (ANN : artificial neural networkartificial network); sistem pendukung keputusan (DSS: decision support systemdecision system) GSS (roup support systemroup system) sistem informasi geografik (GIS : geogragraphic information systemgeogragraphic system).

3.      SI dilevel atas : digunakan untuk perencanaan strategik dan pemecahan masalah. Jenis SI dilevel ini adalah: sistem informasi eksekutif (EIS: executive information system) atau (executive support systemexecutive system)

Sistem Pakar (Expert SystemExpert System)

Sistem Pakar :

SI berbasis pengetahuan yang menggunakan pengetahuan pakar mengenai bidang aplikasi khusus dan kompleks dimana sistem tersebut bertindak sebagai konsultan bagi pemakai akhir.

Sistem pakar berisi pengetahuan dari satu atau lebih pakar yang menyediakan jawaban atas pertanyaan mengenai suatu bidang masalah yang sangat khusus.

Manfaat Sistem Pakar :

1.      Selalu tersedia diorganisasi dimana pakar belum tentu selalu berada ditempatselalu ditempat

2.      Dapat menyimpan dan mengingat pengetahuan yang sangat tidak terbatas dan tidak kenal lelahsangat lelah.

3.      Lebih cepat dan lebih konsisten.

Cara Kerja Sistem Pakar :

Pengetahuan dalam sistem pakar diwakili aturanPengetahuan aturan-aturan yang dihubungkan membentuk diagram pohon . Aturan yang aturan-aturan tersebut oleh inference engineinference enginediproses dengan dua diproses cara yaitu :

1.      Cara forward reasoning/forward chainingforward chainingdimana dimana aturan-aturan diperiksa satu per satu urut mulai dari muka ((forwardforward) untuk memastikan bahwa aturan tersebut dalam ) kondisi benar.

2.      Cara backward reasoning/backward chainingbackward chaining dimana aturan akan dianggap sebagai suatu masalah/hipotesis yang akan diselesaikan permasalahannya. Inference engine akan memeriksa aturan mulai dari aturan terakhir akan yang memberikan hasil.

Komponen Sistem PakarKomponen Pakar :

1.      User Interface

media yang digunakan untuk berhubungan dengan input (menerima data dan pertanyaan konsultasi) dan output (menjawab pertanyaan) dengan pemakainya.

2.       Inference Engine

Software sistem pakar yang mengevaluasi aturan software aturan-aturan yang disediakan oleh basis pengetahuan dengan urutan-urutan tertentu untuk memberikan jawaban atas pertanyaaan pemakai sistem dan konsultasi dari pemakai.

3.      Knowledge Base (Basis pengetahuan)

dibentuk aturan-aturan yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Pengetahuan yang disimpan dalam basis pengetahuan diambil dari pengetahuan para pakar.

Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pakar

Kelebihan:

1.      Pengambilan keputusan yang lebih baik: jawaban yang diberikan sistem pakar konsisten dan logisdiberikan logis

2.      Memberikan solusi yang tepatMemberikan tepat

3.      Pelayanan konsumen lebih baikPelayanan baik

4.      Menyimpan pengetahuan didalam organisasiMenyimpan organisasi

Kekurangan :

1.      Hanya dapat menangani pengetahuan yang konsisten tidak berubah-ubah

2.      Tidak dapat menangani hal yang bersifat judgement dan subyektif subyektif

3.      Format basis pengetahuan terbatas (hanya dalam bentuk statement ifstatement if-then)

4.      Sistem pakar sulit dan mahal untuk dikembangkan dan dirawat dengan baik

Aplikasi Sistem Pakar

·         Manajemen Keputusan : Sistem yang menilai situasi atau mempertimbangkan alternatif dan membuat rekomendasi berdasarkan kriteria yang disediakan selama proses penemuan (misal) : Analisis portofolio pinjaman      Tanggungan asuransi

 Evaluasi kinerja karyawan                Peramalan demografi

·         Diagnostik/pemecahan masalah : sistem yang menyimpulkan penyebab utama dari sejarah dan gejala yang dilaporkan :

pencocokan peralatan              pengoreksian software

operasional bantuan                diagnosis medis

·         Desain/ konfigurasi : sistem yang membantu mengkonfigurasi komponen peralatan, berdasrkan batasan yang ada :

Instalasi pilihan komputer                   Jaringan komunikasi

Studi kemampuan manufaktur            Rencana perakitan optimum

·         Seleksi / klasifikasi : sistem yang membantu pemakai memilih produk atau proses, biasanya dari berbagai jenis alternatif :

Seleksi materi                                                  Klasifikasi informasi

Identifikasi rekening yang menunggak           Identifikasi sesuatu yang dicurigai

·         Pengawasan/pengendallian proses : sistem yang mengawasi dan mengendalikan prosedur atau proses :             Pengendalian mesin                            Pengawasan produksi

Pengendalian persediaan                     Pengujian kimia

Jaringan Neural ArtifisialJaringan Artifisial

(Artificial Neural Network =ANN)

ANN: merupakan jaringan buatan yang mencoba meniru jarinngan neural manusia.

Perbedaan ANN dengan sistem pakar :

ANN                                       Sistem Pakar

- Dinamis                                 - StatisStatis

- Dapat dilatih                         - Tidak dapat dilatihTidak dilatih

- Hasilnya berbeda-beda         - Hasilnya konsisten

ANN mulai banyak diterapkan di aplikasi bisnis walaupun masih dalam tahap pengembanganmasih pengembangan

ANN banyak digunakan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan, prediksi kapan saham dijual atau dibeli, dan memprediksi rangking dan obligasi dsb

Sistem Penunjang Keputusan

(Decision Support System ––DSS)

DSS : sistem informasi berbasis komputer yang menyediakan dukungan informasi yang interaktif bagi manajer dan praktisi bisnis selama proses pengambilan keputusan (o brien).

DSS menggunakan :

1.      Model analitisModel analitis

2.      Databse khususDatabse khusus

3.      Penilaian dan pandangan pembuat keputusanPenilaian keputusan

4.      Proses pemodelan berbasis komputer yang interaktif untuk mendukung pembuatan keputusan bisnis semi terstruktur.

DSS : sistem informasi untuk membantu manajer level menengah untuk proses pengambilan keputusan setengah terstruktur supaya lebih efektif dengan menggunakan modelsupaya model--model analitis dan data yanng tersedia.