Sistem Pengambilan Keputusan

Category Archives: Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Create DSS System Application Jan2 Sistem informasi yang digunakan untuk menyediakan informasi bagi para pemakai di suatu organisasi dapat dibedakan menurut dukungan terhadap berbagai level manajemen maupun area fungsional (departemen). Salah satu jenis sistem aplikasi yang sangat popular di kalangan manajemen perusahaan adalah Decision Support System atau disingkat DSS. 1. PENDAHULUAN Sistem informasi yang digunakan untuk menyediakan informasi bagi para pemakai di suatu organisasi dapat dibedakan menurut dukungan terhadap berbagai level manajemen maupun area fungsional (departemen). Salah satu jenis sistem aplikasi yang sangat popular di kalangan manajemen perusahaan adalah Decision Support System atau disingkat DSS. DSS (Decision Support System) merupakan jenis sistem informasi yang diklasifikasikan menurut dukungan terhadap level manajemen. DSS ini 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. Jadi fungsinya adalah untuk membantu mengambil keputusan dengan menyediakan informasi, model, atau perangkat untuk menganalisa informasi. Sistem inilah yang mendukung keputusan semiterstruktur dan tak terstruktur. DSS ( Decision Support System ) atau biasa disebut Sistem Pengambilan Keputusan (SPK), pada awalnya mempunyai defini: suatu sistem yg menyediakan sarana bagi para manajer untuk mengembangkan informasi sesuai dengan keputusan yg akan dibuat. Tujuannya adalah untuk menunjang keputusan-keputusan yang relatif tidak terstruktur (unstructured). Agar berhasil mencapai tujuannya maka sistem tersebut harus: (1) sederhana, (2) robust, (3) mudah untuk dikontrol, (4) mudah beradaptasi, (5) lengkap pada hal-hal penting, (6) mudah berkomunikasi dengannya. Secara implisit juga berarti bahwa sistem ini harus berbasis komputer dan digunakan sebagai tambahan dari kemampuan penyelesaian masalah dari seseorang. Definisi lain dari DSS adalah (1) sistem tambahan, (2) mampu untuk mendukung analisis data secara ad hoc dan pemodelan keputusan, (3) berorientasi pada perencanaan masa depan dan (4) digunakan pada interval yang tak teratur atau tak terencanakan. Sedangkan Menurut Keen dan Scoot Morton, Sistem Pendukung Keputusan merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan yang berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-masalah semi struktur. 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. Dari beberapa pengertian diatas dapat dijelaskan bahwa Decision Support System (DSS) bukan merupakan alat pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem yang membantu mengambil keputusan dengan melengkapi mereka dengan informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan. 2. DSS (Decision Support System) 2.1. Arsitektur (komponen/subsistem) Secara garis besar DSS dibangun oleh tiga komponen besar: 1) Database 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 dan diatur oleh software yang disebut Database Management System (DBMS) 2) Model Base Model Base atau suatu model yang merepresentasikan permasalahan ke dalam format kuantitatif (misal: model matematika) 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. 3) Communication (dialog subsystem/user interface) Keunikan lainnya dari SPK adalah adanya fasilitas yang mampu mengintegrasikan sistem yang terpasang dengan pengguna secara interaktif, yang dikenal dengan subsistem dialog. Melalui subsistem dialog, sistem diimplementasikan sehingga pengguna/user dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada DSS melalui subsistem yang dibuat ini yaitu dengan menyediakan antarmuka. Fasilitas yang dimiliki oleh subsistem dialog dibagi menjadi tiga komponen : 1. Bahasa aksi (action language), yaitu suatu perangkat lunak yang dapat digunakan oleh user untuk berkomunikasi dengan sistem, yang dilakukan melalui berbagai pilihan media seperti keyboard, joystick dan keyfunction yang lainnya. 2. Bahasa tampilan (display and presentation language), yaitu suatu perangkat yang berfungsi sebagai sarana untuk menampilkan sesuatu. Peralatan yang digunakan untuk merealisasikan tampilan ini diantaranya adalah printer, grafik monitor, plotter, dan lain-lain. 3. Basis pengetahuan (knowladge base), yaitu bagian yang mutlak diketahui oleh pengguna sehingga sistem yang dirancang dapat berfungsi secara interaktif. 4) Knowledge Management Subsistem optional ini mendukung subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri. Dibawah ini adalah model konseptual Decision Support System (DSS): 2.2 Karakteristik Menurut Sprague dan Carlson, DSS memiliki lima karakteristik utama (Sprague et.al., 1993) yaitu : 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. Dari pengertian Sistem Pendukung Keputusan maka dapat ditentukan karakteristiknya antara lain : 1. Mendukung proses pengambilan keputusan, menitik beratkan pada management by perception 2. Adanya interface manusia / mesin dimana manusia (user) tetap memegang kontrol proses pengambilan keputusan 3. Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah terstruktur, semi terstruktur dan tak struktur 4. Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan 5. Memiliki subsistem – subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan item 6. Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen Berikut adalah bagan karakteristik dan kemampuan ideal suatu DSS : Penjelasan : 1. DSS menyediakan dukungan bagi pengambil keputusan utamanya pada situasi semi-terstruktur dan tak terstruktur dengan memadukan pertimbangan manusia dan informasi terkomputerisasi. 2. Dukungan disediakan untuk berbagai level manajerial yang berbeda, mulai dari pimpinan puncak sampai dari manajer lapangan. 3. Dukungan disediakan bagi individu dan juga group. 4. DSS menyediakan dukungan ke berbagai keputusan yang berurutan atau saling berkait. 5. DSS mendukung berbagai fase proses pengambilan keputusan: intelligence, design, choice. 6. DSS mendukung berbagai proses pengambilan keputusan dan style yang berbeda-beda. 7. DSS selalu bisa beradaptasi sepanjang masa. 8. DSS mudah untuk digunakan. 9. DSS mencoba untuk meningkatkan efektivitas dari pengambilan keputusan (akurasi, jangka waktu, kualitas), lebih daripada efisiensi yang bisa diperoleh (biaya mengambil keputusan). 10. Pengambil keputusan memiliki kontrol menyeluruh terhadap semua langkah proses pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah. 11. DSS mengarah pada pembelajaran, yaitu mengarah pada penyempurnaan sistem dan kebutuhan baru. 12. User/pengguna harus mampu menyusun sendiri sistem yang sederhana. 13. DSS biasanya mendayagunakan berbagai model (standart atau sesuai keinginan user) dalam menganalisis berbagai keputusan. 14. DSS dalam tingkat lanjut dilengkapi dengan komponen knowledge yang bisa memberikan solusi yang efisien dan efektif. 2.3 Cara kerja sistem Menurut Herbert A. Simon ( Kadarsah, 2002:15-16 ), tahap – tahap yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan (DSS) sebagai berikut : 1. Tahap Pemahaman ( Inteligence Phace ) Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah. 2. Tahap Perancangan ( Design Phace ) Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian alternatif tindakan / solusi yang dapat diambil. Hal tersebut merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan, sehingga diperlukan proses validasi dan vertifikasi untuk mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang ada. 3. Tahap Pemilihan ( Choice Phace ) Pada tahap ini dilakukan pemilihan terhadap berbagai alternatif solusi yang dimunculkan pada tahap perencanaan agar ditentukan / dengan memperhatikan kriteria – kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai. 4. Tahap Impelementasi ( Implementation Phace ) Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap perancanagan serta pelaksanaan alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan. 3. APLIKASI TERAPAN DSS (Decision Support System) DSS merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer, termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan), sehingga DSS sangat popular di kalangan manajemen perusahaan. Sistem informasi sangat penting untuk mendukung proses pengambilan keputusan . Dimana system informasi mempunyai tujuan untuk mendukung sebuah aplikasi Decision Support System (DSS). Berikut adalah beberapa contoh aplikasi yang menggunakan DSS, antara lain : 1. DSS untuk proses kenaikan jabatan dan perencanaan karir pada PT. X Salah satu contoh yang akan disorot dalam hal ini adalah cara pemilihan karyawan yang sesuai dengan kriteria yang ada pada suatu jabatan tertentu. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan untuk proses profile matching dan analisis gap yang dibuat berdasarkan data dan norma-norma SDM yang terdapat di PT. X. Proses Profile Matching dilakukan untuk menentukan rekomendasi karyawan dalam Sistem Kenaikan Jabatan dan Perencanaan Karir berdasar pada 3 aspek yaitu Kapasitas Intelektual, Sikap Kerja dan Perilaku. Hasil dari proses ini berupa ranking karyawan sebagai rekomendasi bagi pengambil keputusan untuk memilih karyawan yang cocok pada jabatan yang kosong tersebut. Software ini dibuat dengan menggunakan Microsoft Access 2000 untuk database dan Borland Delphi 5 sebagai compiller-nya. Dari hasil implementasi sistem, disimpulkan bahwa dengan penggunaan software ini dapat membantu proses pengambilan keputusan terhadap profile matching proses kenaikan jabatan dan perencanaan karir di PT. X. 2. DSS berbasis spreadsheet untuk menganalisis biaya penyelenggaraan pendidikan Manajemen lembaga pendidikan memerlukan alat bantu dalam perencanaan anggaran yang dapat mensimulasikan pengaruh kebijakan manajemen terhadap anggaran operasional, dan menghasilkan informasi keuangan untuk digunakan dalam menetapkan alternatif pemodelan anggaran yang akan diterapkan. Sistem Pendukung Keputusan yang digunakan adalah DSS berbasis spreadsheet yang menggunakan kebijakan manajemen sebagai acuan untuk menentukan besaran komposisi anggaran operasional pendidikan dari tahun ke tahun dalam bentuk program Analisis Anggaran. Manajemen dapat melakukan perubahan atas variabel-variabel kebijakan berupa jumlah mahasiswa, jumlah dosen, pertumbuhan kelas, pertumbuhan biaya yang mempengaruhi anggaran penerimaan dan pengeluaran pada menu proyeksi sehingga didapatkan anggaran proyeksi dari tahun ke tahun. Setiap efek perubahan atas variabel kebijakan akan divisualisasikan dalam bentuk grafik. 3. DSS untuk penanganan jalan lintas timur sumatera Jaringan jalan utama di Pulau Lintas Timur Sumatera dibentuk oleh tiga jalan utama yaitu Lintas Timur, Lintas Tengah dan Lintas Barat. Pada Jalan Lintas Timur Sumatera, banyak terdapat ruas jalan dalam kondisi rusak ringan dan rusak berat yang sewaktu-waktu berpotensi terputus. Kerusakan jalan yang progresif terjadi karena terlambatnya penanganan perbaikan dan terbatasnya dana. Selama ini penanganan Jalan Lintas Timur dilakukan secara manual sehingga diperlukan sistem informasi yang membantu penanganan dalam hal ini pembuatan Analisis Keputusan. Aplikasi LTDSS (Lintas Timur Decision Support System) merupakan aplikasi Decision Support System (DSS) untuk penanganan jalan Lintas Timur Sumatera. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan Visual Basic 6.0, Ms. Access 2000 dan Crystal Reports 8.5. Aplikasi LTDSS membutuhkan input berupa data ruas, data seksi, data kondisi, data lalulintas, data perencanaan serta data biaya. Proses yang dilakukan mengacu pada MAK (Metode Analisis Komponen). Output yang dihasilkan berupa alokasi dana tiap propinsi dan jenis penanganan jalan untuk tiap ruas serta dapat diketahui umur layan dari jalan yang ditinjau. 4. DSS untuk kelayakan proposal kredit Bank Rakyat Indonesia Sekarang ini karena banyaknya perusahaan ataupun pengusaha yang mengajukan kredit ke Bank membuat bank tersebut harus lebih meningkatkan kualitas pelayanan terhadap nasabah. Sebagai contoh : pemberian kredit Bank Rakyat Indonesia dimana BRI memberikan kredit kepada debitur tetapi melalui proses yang harus dilalui. Penyaluran kredit yang berhasil akan membawa keuntungan yang besar bagi bank. Oleh karenanya BRI harus benar-benar hati-hati dalam menyalurkan kreditnya. Sebelum menyalurkan kredit kepada seorang calon debitor, BRI harus menilai dulu kelayakan proposal kreditnya. Dengan adanya perkembangan teknologi komputer di bidang sistem informasi dirancanglah suatu Sistem Pendukung Keputusan Spesifik (Specific Decision Support Systems) SDSS yang dirancang dengan cara cepat (Quick Hit) dan pendekatan secara interaktif. Rancangan SDSS (Specific Decision Support Systems) ini menggunakan perangkat lunak Clipper 5.2 sebagai DSS Tools atau peralatan DSS-nya. Berdasarkan hasil uji coba sistem, dapat disimpulkan bahwa aplikasi SDSS ini sangat membantu dan memudahkan pihak pengambil keputusan dalam tugasnya menilai kelayakan proposal kredit. 5. DSS untuk peningkatan produktivitas Hotel Bintang 3 di Surabaya menggunakan AHP dan OMAX Produktivitas atau perbandingan antara input dan output merupakan salah satu alat yang berpengaruh dalam menentukan profitabilitas dan daya saing dalam perusahaan. Hotel perlu melakukan pengukuran produktivitas kerja supaya dapat bertahan dan bersaing dalam efisiensi dan efektivitas dengan hotel-hotel yang lain. Berdasarkan permasalahan yang dihadapi tersebut, maka perlu adanya suatu sistem yang dapat membantu dalam mengukur produktivitas kerja dari departemen-departemen yang ada. Aplikasi dari sistem tersebut adalah sebuah aplikasi DSS dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Proccess (AHP) untuk pembobotan dan Objectives Matrix (OMAX) untuk pengukuran produktivitas. Hasil dari aplikasi yang dibuat adalah berupa informasi mengenai kriteria-kriteria apa saja yang mempengaruhi kinerja hotel. Leave a comment Posted in Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Enterprise Information System & Data Warehouse Jan2 Sering kita melihat bahwa aplikasi/software yang dipakai sehari-hari di atas PC adalah aplikasi yang sifatnya individual. Artinya aplikasi tsb hanya digunakan untuk melayani kebutuhan pemakai tersebut, misal MS Office/OpenOffice, Photoshop, Acrobat Reader dan lain-lain. Tentunya hal ini sudah sangat mencukupi jika memang informasi yang diolah hanya diperlukan oleh pemakai tsb saja. Dengan skala yang sedikit lebih luas, ada juga aplikasi yang melayani kebutuhan suatu bagian/divisi saja. Misal aplikasi kepegawaian, aplikasi keuangan, aplikasi penjualan dan sebagainya. Di dalam aplikasi seperti ini, antar pemakai di divisi yang sama bisa saling berbagi informasi dengan mudah. Sekarang bagaimana dengan informasi yang harus digunakan oleh divisi/bagian lain? Semua informasi ttg berapa banyak barang yg terjual di divisi Sales apakah dengan mudah bisa langsung diketahui oleh bagian Keuangan juga bagian Logistik? Saat-saat inilah kita akan membutuhkan suatu sistem informasi yang bisa menyatukan semua informasi yang ada di masing-masing bagian/divisi tadi. Oleh beberapa textbook, sistem informasi ini sering disebut Enterprise Information System (EIS). Hal mendasar dari EIS adalah platform teknologi yang bisa menyatukan semua informasi dari berbagai bagian menjadi satu (single) informasi secara lojikal, sehingga Enterprise (perusahaan/organisasi) bisa mendapatkan informasi yang dibutuhkan dengan mudah. Dalam hal ini, tidak hanya sekedar penggunaan teknologi jaringan misal LAN (local area network) sehingga antar divisi terhubung secara fisik tapi juga integrasi proses bisnis masing2 divisi. Dibutuhkan juga penyatuan semua database secara lojikal, sehingga bukan hanya antar divisi tapi juga pengaksesan informasi untuk semua level di organisasi baik dari staf operasional, manajer maupun direktur. Contoh EIS yang sering kita dengar adalah Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Supply Chain Management (SCM) dan masih banyak yang lainnya. Tantangan terbesar dalam implementasi EIS adalah tingkat kesulitannya karena sangat kompleks, membutuhkan waktu lama, biaya mahal dan belum tentu berhasil. Walaupun begitu, sekarang makin banyak pilihan untuk solusi EIS ini. Sehingga perusahaan bisa menentukan solusi mana yang paling cocok. Beberapa contoh vendor EIS misal SAP (www.sap.com), Oracle (www.oracle.com) maupun yang lain. Tidak menutup kemungkinan, EIS juga bisa dibangun sendiri oleh staf IT internal suatu perusahaan, selama memenuhi syarat2 di atas. Data Warehouse adalah suatu sistem untuk mengarsipkan dan menganalisis data historis suatu organisasi seperti data penjualan, gaji, dan informasi lain dari operasi harian. Pada umumnya suatu organisasi menyalin informasi dari sistem operasionalnya (seperti penjualan dan SDM) ke gudang data menurut jadwal teratur, misalnya setiap malam atau setiap akhir minggu. Setelah itu, manajemen dapat melakukan kueri kompleks dan analisis (contohnya penambangan data, data mining) terhadap informasi tersebut tanpa membebani sistem yang operasional. Leave a comment Posted in Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Development Of DSS Jan2 Pendahuluan Membangun sebuah DSS, apalagi yang besar, merupakan proses yang rumit. Melibatkan hal-hal : teknis (hardware, software) perilaku (interaksi manusia-mesin), dampak DSS pada individu. Strategi Pengembangan 1.Tulis DSS dengan bahasa pemrograman umum : Pascal, Delphi, Java, C++ dll. 2.Menggunakan 4GL : financial-oriented language, data-oriented language. 3.Menggunakan DSS Generator : Excell. 4.Menggunakan DSS Generator khusus 5.Mengembangkan DSS dengan metodologi CASE Tingkat Teknologi DSS Spesific DSS (Aplication DSS) “Final Product” atau aplikasi DSS yang nyata-nya menyelesaikan pekerjaan yang kita inginkan disebut dengan specific DSS (SDSS) DSS Generator Software pengembangan terintegrasi yang menyediakan sekumpulan kemampuan untuk membangun specific DSS secara cepat, tak mahal, dan mudah. Contoh : Microsoft Excel DSS Tools Level terendah dari teknologi DSS adalah software utility atau tools. Elemen ini membantu pengembangan baik DSS generators atau SDSS. Fase Pengembangan DSS Perencanaan Penelitian Analisis & Perancangan Konsep Penelitian Perancangan Konstruksi Implementasi Pemeliharaan Adaptasi Leave a comment Posted in Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Group Support System & Expert System Jan2 System penunjang keputusan kelompok (GDSS) adalah system berdasarkan komputer yang interaktif yang memudahkan pemecahan atas masalah tak terstruktur oleh beberapa (set) pembuat keputusan yang bekerja sama sebagai suatu kelompok. Komponen GDSS meliputi hardware, software, orang, dan produser. Sifat yang penting dari suatu GDSS dapat disebutkan seperti berikut ini: 1. GDSS adalah system yang dirancang secara khusus, bukan menyerupai konfigurasi dari komponen system yang sudah ada. 2. GDSS dirancang dengan tujuan untuk mendukung kelompok pembuat keputusan dalam melakukan pekerjaan mereka. 3. GDSS mudah dipelajari dan mudah digunakan. 4. GDSS bisa bersifat “spesifik” (dirancang untuk satu jenis atau kelompok masalah) atau bisa bersifat “umum” (dirancang untuk berbagai keputusan organisasional tingkat kelompok). 5. GDSS berisi mekanisme built-in. Definisi GDSS, bisa berlaku atau diterapkan ke berbagai situasi keputusan kelompok, yang meliputi panel review, task force meeting eksekutif/dewan, pekerja jarak jauh, dan sebagainya. Aktifitas dasar yang terjadi di kelompok manapun dan yang memerlukan dukungan yang berdasarkan komputer adalah : pemanggilan informasi, pembagian informasi, dan penggunaan informasi (Huber, 1984). 1. pemanggilan informasi, melibatkan pemilihan nilai data dari database yang ada maupun pemanggilan informasi sederhana. 2. pembagian informasi, maksudnya menampilkan data pada layar penampil agar bisa dilihat oleh semua kelompok. 3. penggunaan informasi, mencakup aplikasi teknologi software, procedure, dan teknik pemecahan masalah kelompok untuk data. Expert System (Sistem Pakar) adalah suatu program komputer yang dirancang untuk membantu dalam pengambilan keputusan seperti keputusan yang diambil oleh seorang atau beberapa orang ahli (pakar). Menurut Marimin(1992), sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan. Struktur Expert System Komponen utama pada struktur sistem pakar (Hu et al, 1987), meliputi : 1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base) 2. Mesin Inferensi (Inference Engine) 3. Basis Data (Database) 4. Antarmuka Pemakai (User Interface) Keuntungan Expert System Lebih menghemat waktu dalam pengambilan keputusan Lebih otomatis dalam melakukan proses yang secara berulang Memiliki reabilitas Mampu mengakses berbagai pengetahuan Meningkatkan kualitas dan produktivitas karena dapat memberi nasihat yang konsisten dan mengurangi adanya kesalahan Lebih terkomputerisasi, sehingga lebih efektif dan mampu mencakup lebih banyak aplikasi Menyimpan dan melestarikan pengetahuan dan keahlian para pakar Lebih hemat biaya dalam penggunaannya daripada memperkerjakan seorang ahli Memungkinkan seorang yang awam untuk mengerjakan bidang para ahli. Kelemahan Expert System Expert system ini tidak 100% akurat Transfer pengetahuan dapat bersifat subjektif dan bias Biaya pembuatannya, pemeliharaan dan pengembangannya sangat mahal. Leave a comment Posted in Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Permodelan DSS, Static & Dynamic Model Research Jan2 DSS memungkinkan orang-orang pada berbagai level management untuk menganalisis problema secara sistematis sebelum membuat level management untuk menganalisis problema secara sistematis sebelum mengambil keputusan. Representasi system/problema melalui model dapat dilakukan pada berbagai tingkatan dari abstraksi. Model dapat di klarifikasi menjadi 3 kelompok, yaitu : 1. Model Iconik (Skala) Adalah sebuah replica (tiruan nyata) secara fisik dari system dan biasanya berdasarkan pada skala yang lebih kecil dari aslinya. Model ini mungkin muncul secara skala dalam tiga dimensi , misalnya pesawat, jembatan. Ini sering dapat di katakan sebagai maket. Suatu foto merupakan model iconic yang berdimensi dua, juga graphical user interface dan object oriented programming menggunakan jenis model ini. 2. Model Analog Berbeda dengan model iconic, maka model analog tidak mirip system aslinya, tetapi berkarakteristik seperti aslinya. Model analog biasanya memakain diagram/chart dua dimensi. Model ini secara fisik bentuk bangunnya berbeda dari sistem yang aslinya. Contohnya: chart organisasi yang memuat berbagai struktur organisasi. 3. Model Matematika (Kuantitatif) Makin besar problema yang di hadapi, makin kompleks pula solusi yang dapat di temukan. Namun, kadang-kadang kompleksitas dari relasi sistem berbagai organisasi tidak dapat dipresentasikan dengan iconic maupun analog. Model yang dapat di gunakan ini adalah model matematika. Analisis DSS dapat dieksekusi secara numerik dengan bantuan matematika atau model kuantitatif seperti ini. Contohnya adalah : model dalam Program Linear. Tujuan pemodelan DSS : 1.Membantu menajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi struktur. 2.Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya. 3.Meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan manajer dari pada efesiensinya. Keuntungan dan kerugian menggunakan model statis : Keuntungan : 1.Proses pemodelan menjadi pengalaman belajar 2.Kecepatan simulasi memberikan kemampuan bagi kita untuk mengevaluasi dampak keputusan dalam jangka waktu yang singkat. 3.Model memberikan daya peramalan 4.Model membutuhkan biaya yang lebih murah dari pada metode yang lain. 5.Dapat menyelesaikan problem yang kompleks 6.Sistem dapat berinteraksi dengan pemakainya 7.Menghasilkan acuan data untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi manajer. 8.Meningkatkan produktifitas dan kontrol dari manajer. Kerugian : 1.Sulitnya pemodelan sistem bisnis dan akan menghasilkan pemodelan yang tidak dapat menangkap semua pengaruh pada entity. 2.Di butuhkan keterampilan matematika yang tinggi untuk mengembangkan model yang lebih komplek secara pribadi. Model Simulasi Statis dan Dinamis Model statis merupakan representasi dari sebuah sistem pada waktu tertentu sedangkan Model dinamis menggambarkan suatu sistem yang lambat laun terjadi tanpa batas waktu (contoh: Sistem konveyor). Leave a comment Posted in Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Decission Making Process Dec19 Pengambilan keputusan (decision making) dapat diartikan sebagai sebuah proses dimana anggota organisasi memilih mengambil tindakan tertentu sebagai respon terhadap peluang atau masalah yang dihadapi. Pengambilan keputusan sebagai respon terhadap peluang bertujuan untuk menghasilkan keuntungan dan manfaat bagi organisasi tersebut. Sedangkan pengambilan keputusan sebagai respon terhadap masalah, tentu saja, bertujuan untuk mengatasi masalah atau hambatan yang mengancam kinerja organisasi. Tipe-tipe Pengambilan Keputusan (Decision Making) Terlepas dari apakah pengambilan keputusan itu bertujuan untuk memanfaatkan peluang atau mengatasi masalah, dalam buku Understanding and Managing Organizational Behavior M.J. George dan G.R. Jones pada tahun 2008, terdapat dua jenis pengambilan keputusan yang mendasar, yaitu non-Programmed Decision Making dan Programmed Decision Making. 1. Programmed Decision Seringkali situasi yang dihadapi oleh pengambil keputusan dalam sebuah organisasi merupakan situasi yang sudah pernah terjadi sebelumnya dan muncul kembali secara berulang-ulang. Untuk menghadapi situasi tersebut, organisasi menggunakan apa yang disebut Performance Program, yaitu sebuah prosedur standar dan terstruktur dalam pengambilan keputusan ketika menghadapi situasi tertentu. Pengambilan keputusan seperti inilah yang disebut dengan Programmed Decision. Programmed Decision memungkinkan pengambil keputusan untuk mengambil keputusan secara cepat tanpa harus mencari informasi, mempertimbangkan alternatif, dan berbagai hal lainnya yang memakan waktu. Meski demikian, manajer harus waspada kapan saatnya menyesuaikan Performance Program karena organisasi harus dapat berespon terhadap lingkungan yang dinamis dan berubah-ubah. Performance Program yang efektif dipakai saat ini misalnya, mungkin tidak efektif lagi untuk dipakai dua tahun mendatang. Contohnya adalah penetapan gaji pegawai, prosedur penerimaan pegawai baru, prosedur kenaikan jenjang kepegawaian dan sebagainya. 2.Non-Programmed Decision Making Pengambilan keputusan yang merespon terhadap sebuah situasi baru yang belum pernah dihadapi sebelumnya disebut sebagai non-programmed decision making. Pengambilan keputusan tipe ini mengharuskan pengambil keputusan mencari informasi sebanyak-banyaknya untuk dapat mengambil keputusan yang terbaik diantara alternatif-alternatif yang ada. Mengingat lingkungan bisnis masa kini yang terus berubah-ubah dengan cepat dan penuh dengan ketidakpastian, manajer akan banyak menghadapi non-Programmed Decision. Situasi non-programmed decision tertentu yang terjadi secara berulang-ulang dapat dikembangkan menjadi Programmed Decision apabila manajer cermat dan mampu membuat Performance Program yang tepat. Contohnya adalah pengalokasian sumber daya-sumber daya organisasi, penjualan yang merosot tajam, pemakaian teknologi yang modern dan sebagainya. Leave a comment Posted in Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Decision Support System (DSS) Dec19 DSS merupakan system yang dirancang untuk membantu manager suatu organisasi untuk mendapatkan keputusan melalui proses penyimpulan atau perbandingan data dari berbagai macam sumber data yang berbeda. DSS biasanya terdiri dari bahasa query / SQL, kemampuan analisis secara statistik, spreadsheet, dan grafik-grafik untuk membantu pengambil keputusan didalam mengevaluasi keputusannya. DSS digunakan ketika pengambil keputusan di suatu organisasi memerlukan keputusan terbaik bagi organisasinya melalui beberapa alternatif solusi keputusan. DSS dapat memfasilitasi pengambil keputusan dalam mempertimbangkan alternatif pemecahan masalah dengan system DSS yang terintegrasi (built-in) dengan model dan database. Pengambil keputusan dapat memasukkan satu atau beberapa variable sebagai input system dan DSS mengkombinasikan data dan model menghasilkan rekomendasi pengambilan keputusan sebagai output dari system DSS. Sebagai contoh, Vice President Marketing di Organisasi ingin mengetahui berapa keuntungan bersih organisasinya jika anggaran untuk promosi/iklan dikurangi. Leave a comment Posted in Tugas Sistem Pengambilan Keputusan Management Support System Dec14 Definisinya adalah : Adalah aplikasi (berbasis teknologi) untuk mendukung tugas-tugas manajemen pada umumnya dan membantu pengambilan keputusan pada khususnya. MSS disebut juga Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Bisnis Intelijen (BI). 1.1. Manajer dan Dukungan Komputer. Teknologi komputer sekarang ini merupakan bagian terpenting dalam dunia bisnis, dan jelas dalam pelbagai bidang lainnya. MSS terdiri dari: (1) Decision Support Systems (DSS) (2) Group Support Systems (GSS), termasuk Group DSS (GDSS) (3) Executive Information Systems (EIS) (4) Expert Systems (ES) (5) Artificial Neural Networks (ANN) (6) Hybrid Support Systems. 1.2. Managerial Decision Making & Management Information Systems (MIS) Manajemen adalah proses pencapaian tujuan organisasi melalui penggunaan resources (manusia, uang, energi, material, ruang, dan waktu). Resources sebagai input, sedangkan pencapaian tujuan adalah outputnya. Kesuksesan suatu organisasi dan kesuksesan tugas seorang manajer diukur dari produktivitas. Produktivitas = (Output: jasa, produk) / ( Input: resources) Faktor-faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan: Faktor Trend Hasil Teknologi Informasi/Komputer Meningkat Meningkat Lebih banyak alternatif pilihan Kompleksitas Struktural Kompetisi Meningkat Meningkat Biaya yang lebih besar dari kesalahan yang terjadi Pasar Internasional Stabilitas Politik Konsumerisme Intervensi Pemerintah Meningkat Menurun Meningkat Meningkat Ketidakpastian berkaitan dengan mas depan Kecepatan perubahan luar biasa besarnya, sehingga pendekatan manajemen trial and error menjadi lebih sulit. Dengan demikian Manajer harus lebih canggih, harus belajar bagaimana menggunakan tool dan teknik-teknik baru yang selalu berkembang di bidangnya masing-masing. Teknik-teknik yang dipakai ini banyak yang memakai pendekatan analisis kuantitatif, dikelompokkan dalam 1 disiplin, disebut dengan Management Science (Operation Research). 1.3. Kerangka Kerja Decision Support (DS) Kerangka kerja Decision Support disajikan sebagai berikut: Proses pengambilan keputusan terdiri dari 3 fase proses: intelligence, design, dan choice. (1) Intelligence – pencarian kondisi-kondisi yang dapat menghasilkan keputusan. (2) Design – menemukan, mengembangkan, dan menganalisis materi-materi yang mungkin untuk dikerjakan. (3) Choice – pemilihan dari materi-materi yang tersedia, mana yang akan dikerjakan. Proses-proses yang terjadi pada kerangka kerja DS dibedakan atas: Terstruktur, mengacu pada permasalahan rutin dan berulang untuk solusi standar yang ada. Tak terstruktur, adalah “fuzzy”, permasalahan kompleks dimana tak ada solusi serta merta. Masalah yang tak terstruktur adalah tak adanya 3 fase proses yang terstruktur. Semi terstruktur, terdapat beberapa keputusan terstruktur, tetapi tak semuanya dari fase-fase yang ada. Pendekatan Management Science mengadopsi pandangan seorang manajer yang dapat mengikuti proses yang sistematik untuk penyelesaian masalah. Sehingga adalah mungkin untuk menggunakan pendekatan sains pada Managerial Decision Making. Langkahnya adalah: (1) Definisi masalah (keputusan situasi yang berhubungan dengan pelbagai masalah atau dengan suatu kesempatan) (2) Klasifikasi masalah ke dalam kategori standar. (3) Membuat model matematika yang menjelaskan masalah secara nyata. (4) Menemukan solusi potensial di model masalah tadi dan mengevaluasinya. (5) Memilih dan merekomendasikan satu solusi dari masalah. Proses ini dipusatkan pada masalah modeling/pemodelan. Decision Support Systems (DSS) Sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur. DSS mendayagunakan resources individu-individu secara intelek dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. Jadi ini merupakan sistem pendukung yang berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang berhubungan dengan masalah-masalah yang semi terstruktur. Istilah DSS kadang digunakan untuk menggambarkan sembarang sistem yang terkomputerisasi. DSS digunakan untuk definisi yang lebih sempit, dan digunakan istilah MSS sebagai payung untuk menggambarkan pelbagai tipe sistem pendukung. Mengapa menggunakan DSS? Perusahaan beroperasi pada ekonomi yang tak stabil. Perusahaan dihadapkan pada kompetisi dalam dan luar negeri yang meningkat. Perusahaan menghadapi peningkatan kesulitan dalam hal melacak jumlah operasi-operasi bisnis. Sistem komputer perusahaan tak mendukung peningkatan tujuan perusahaan dalam hal efisiensi, profitabilitas, dan mencari jalan masuk di pasar yang benar-benar menguntungkan. Enam alasan mengapa perusahaan-perusahaan utama 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. Alasan lain dalam pengembangan DSS adalah perubahan perilaku komputasi end-user. End-user bukanlah programer, sehingga mereka membutuhkan tool dan prosedur yang mudah untuk digunakan. Dan ini dipenuhi oleh DSS. 1.4. Group Support Systems (GSS) Pelbagai keputusan utama dalam organisasi dibuat oleh group secara kolektif. Mengumpulkan keseluruhan group secara bersama dalam satu tempat dan waktu adalah sulit dan mahal, sehingga pertemuan ini memakan waktu lama dan keputusan yang dibuat hasilnya sedang-sedang saja, tak terlalu baik. Peningkatan kinerja group-group tadi yang dibantu oleh teknologi Informasi ini muncul dalam pelbagai istilah, seperti: groupware, electronic meeting systems, collaborative systems, dan group DSS (ini yang kita gunakan). Satu contoh dari implementasi group DSS ini adalah Total Quality Management (TQM). 1.5. Executive Information (atau Support) Systems (EIS atau ESS) EIS dikembangkan utamanya untuk: Menyediakan kebutuhan informasi yang diperlukan oleh pihak Eksekutif. Menyediakan antarmuka yang benar-benar user-friendly untuk Eksekutif. Mempertemukan pelbagai gaya keputusan individu para Eksekutif. Menyediakan pelacakan dan kontrol yang tepat waktu dan efektif. Menyediakan akses cepat pada informasi detil yang tersirat di teks, bilangan, atau grafik. Memfilter, memadatkan, dan melacak data dan informasi yang kritis. Identifikasi masalah (atau juga kesempatan). EIS bisa juga digunakan pada pelbagai jenis perusahaan dan melayani sejumlah manajer sebagai suatu Enterprise Wide Systems (EWS). 1.6. Expert Systems (ES) Semakin tak terstruktur suatu situasi, maka akan solusinya akan lebih spesifik. ES dibuat untuk menyerupai seorang pakar/ahli. ES adalah paket hardware dan software yang digunakan sebagai pengambil keputusan dan/atau pemecahan masalah; yang dapat mencapai level yang setara atau kadang malah melebihi seorang pakar/ahli, pada satu area masalah yang spesifik dan biasanya lebih sempit. ES merupakan cabang dari aplikasi Artificial Intelligence (AI). Ide dasarnya sederhana. Kepakaran ditransfer dari seorang pakar ke komputer. Pengetahuan ini lalu disimpan disitu dan user dapat meminta saran spesifik yang dibutuhkannya. Komputer dapat mencari, mengolah dan menampilkan kesimpulan yang spesifik. Dan seperti seorang pakar, saran tersebut bisa dimanfaatkan oleh orang yang bukan pakar berikut penjelasannya yang berisi logika penalaran di balik saran itu. 1.7. Neural Computing (Artificial Neural Network) Teknologi sebelum Artificial Neural Network (ANN) berbasis pada penggunaan data, informasi, ataupun pengetahuan eksplisit yang tersimpan di komputer dan memanipulasi mereka menurut kebutuhan. Pada dunia nyata yang begitu kompleks, mungkin tak bisa didapatkan data, informasi, ataupun pengetahuan secara eksplisit, sedangkan keputusan harus diambil walaupun kondisinya seperti ini (informasi yang parsial, tak lengkap, atau pun tak eksak). Perubahan lingkungan yang terjadi sedemikian cepatnya. Pengambil keputusan menggunakan pengalaman yang ada untuk mengatasi hal ini; yaitu menggunakan pengalaman yang bersesuaian dan belajar dari pengalaman itu tentang apa yang harus dikerjakan dengan situasi yang serupa untuk pengalaman yang tak sesuai. Pada teknologi sebelumnya, tak ada elemen untuk proses pembelajaran oleh komputer. Teknologi yang ditujukan untuk mengisi kekurangan ini, disebut dengan Neural Computing atau ANN. Contohnya adalah pengenalan pola. 1.8. Evolusi dari Alat Pengambil Keputusan Terkomputerisasi Dibagi dalam 7 kategori: (1) Transaction Processing Systems (TPS) (2) Management Information Systems (MIS) (3) Office Automation Systems (OAS) (4) Decision Support Systems (DSS) dan Group DSS (GDSS) (5) Expert Systems (ES) (6) Executive Information Systems (EIS) (7) Artificial Neural Network (ANN). Berikut ini adalah pelbagai aspek pengambilan keputusan: Evolusi dari MSS dan hubungannya dengan sistem yang lain umumnya dipandang sebagai: rekomendasi dan saran yang disediakan oleh MSS ke manajer dapat dipertimbangkan sebagai informasi yang diperlukan untuk keputusan akhir yang akan dibuat. Pendekatan ini berarti bahwa MSS dipandang canggih, jenis sistem informasi tingkat tinggi yang dapat ditambahkan pada sistem TPS tradisional, OAS, MIS. Hubungan antara TPS, MIS, DSS, EIS, dan ES dan teknologi-teknologi yang lain: Pelbagai teknologi ini dapat dipandang sebagai klas yang unik dari teknologi informasi. Mereka saling berhubungan, dan mereka saling mendukung satu sama lain dalam pelbagai manajemen pengambilan keputusan. Evolusi dan pembuatan tool-tool yang lebih baru membantu kinerja pengembangan teknologi informasi untuk kebaikan manajemen dalam organisasi. Keterkaitan dan koordinasi diantara tool-tool ini masih berevolusi. 1.10. Pelbagai Perbedaan diantara MIS dan DSS Fitur dari DSS: DSS dapat digunakan untuk mengawali kerja ad hoc, masalah-masalah yang tak diharapkan. DSS dapat menyediakan representasi valid dari sistem di dunia nyata. DSS dapat menyediakan pendukungan keputusan dalam kerangka waktu yang pendek/terbatas. DSS dapat berevolusi sebagai mana halnya pengambil keputusan mempelajari tentang masalah-masalah yang dihadapinya. DSS dapat dikembangkan oleh para profesional yang tak melibatkan pemrosesan data. Karakteristik MIS: Kajiannya ada pada tugas-tugasnya yang terstruktur, dimana prosedur operasi standar, aturan-aturan keputusan, dan alur informasi dapat didefinisikan Hasil utamanya adalah meningkatkan efisiensi dengan mengurangi biaya, waktu tunggu, dan lain-lain, dan dengan mengganti karyawan klerikal. Relevansinya untuk manajer pengambil keputusan biasanya tak langsung didapatkan; misalnya dengan penyediaan laporan dan akses ke data. Karakteristik Operation Research/Management Science: Kajiannya ada pada masalah-masalah yang terstruktur (dibandingkan dengan tugas-tugas), dimana tujuan, data, dan batasan-batasan dapat lebih dulu ditentukan. Hasil utamanya adalah dalam menghasilkan solusi yang lebih baik untuk masalah-masalah tertentu. Relevansinya untuk manajer ada pada rekomendasi detil dan metodologi baru untuk menangani masalah-masalah yang kompleks. Karakteristik DSS: Kajiannya ada pada keputusan-keputusan dimana ada struktur yang cukup untuk komputer dan alat bantu analitis yang memiliki nilai tersendiri, tetapi tetap pertimbangan manajer memiliki esensi utama. Hasil utamanya adalah dalam peningkatan jangkauan dan kemampuan dari proses pengambilan keputusan para manajer untuk membantu mereka meningkatkan efektivitasnya. Relevansinya untuk manajer adalah dalam pembuatan tool pendukung, di bawah pengawasan mereka, yang tak dimaksudkan untuk mengotomatiskan proses pengambilan keputusan, tujuan sistem, atau solusi tertentu. Relasi antara EDP, MIS, and DSS: 1.11 Hubungan antara Decision Support-Expert System DSS dan ES berbeda dan tak berhubungan dengan sistem yang terkomputerisasi. Disiplin antara ES dan DSS berkembang pararel, tapi saling tak tergantung dan berjalan sendiri-sendiri. Cuma sekarang kita bisa mencoba menggabungkan potensi dari keduanya. Menurut kenyataannya, disebabkan karena perbedaan kapabilitas diantara kedua tool, mereka dapat mengkomplemen satu sama lain, membuatnya menjadi powerful, terintegrasi, sistem yang berbasis komputer, yang jelas dapat meningkatkan pengambilan keputusan manajerial. 1.12. Dukungan dari Pengambilan Keputusan Perbedaan antara DSS dan ES: Proses pengambilan keputusan: Step A. Mengerti masalah (atau kesempatan yang ada). ES dapat membantu dalam mendesain alur informasi pada eksekutif (misalnya, bagaimana untuk memonitor, kapan) dan dalam penginterpretasian informasi. Disebabkan beberapa informasi bersifat fuzzy, maka kombinasi antara ES dan ANN tentu akan membantu. Seluruh area dari proses scanning, monitoring, forecasting (misalnya, tren) dan penginterpretasian sangat dibantu oleh adanya komputerisasi. Demikian juga natural language processors (NLP) akan berguna dalam menyimpulkan informasi. Step B. Analisis. Sekali suatu masalah (kesempatan) teridentifikasi, pertanyaan selanjutnya adalah apa yang harus dikerjakan dengan hal ini? Di sinilah langkah analisis berperanan. Analisis bisa bersifat kualitatif atau pun kuantitatif (atau kombinasinya). Analisis kuantitatif didukung oleh DSS dan oleh tool-tool analisis kuantitatif. Analisis kualitatif didukung oleh ES. Step C. Memilih. Pada langkah ini, keputusan dibuat dengan memperhatikan masalahnya (atau kesempatan) berdasarkan hasil dari analisis. Langkah ini didukung oleh DSS (jika pengambil keputusan adalah seseorang) atau oleh GDSS (jika keputusan dibuat oleh sekelompok orang). Step D. Implementasi. Pada tahap ini, keputusan untuk mengimplementasikan solusi tertentu dilakukan, dan DSS dan/atau ES bisa mendukung tahap ini. Di bawah ini terlihat dukungan terkomputerisasi untuk proses pengambilan keputusan: 1.13. Hybrid Support Systems Tujuan dari Computer-Based Information System (CBIS) adalah untuk membantu manajemen dalam memanajemen penyelesaian atau mengorganisasi masalah lebih cepat dan baik daripada tanpa menggunakan komputer. Kata kuncinya adalah solusi yang tepat dari manajemen permasalahan, dan bukannya tool atau teknik yang digunakan dalam proses. Beberapa pendekatan yang mungkin: Gunakan setiap tool dengan caranya sendiri-sendiri untuk menyelesaikan aspek yang berbeda dari suatu masalah. Gunakan pelbagai tool yang tidak begitu terintegrasi. Gunakan pelbagai tool yang secara kuat terintegrasi. Dalam hal ini tool-tool akan berlaku sebagai sistem hybrid/persilangan ke user, dimana transfer dari data dan aktivitas lain diprogram ke dalam MSS yang terintegrasi. 1.14. Computer-Based Information Systems CBIS di Departemen Personalia: 1.15. Kesimpulan Beberapa kesimpulan dapat disampaikan sebagai berikut: (1) Perkembangan komputer demikian cepatnya dan juga penggunaannya oleh para manajer. MSS adalah keluarga teknologi yang dapat digunakan secara mandiri atau dalam bentuk kombinasinya. (2) Dukungan terkomputerisasi untuk para manajer sangat penting dalam pelbagai kasus untuk kelanjutan organisasinya. (3) Manejemen pengambilan keputusan makin lama makin kompleks. Maka metode intuisi dan trial and error tak tepat lagi. (4) Kerangka dukungan keputusan membagi kondisi keputusan dalam 9 kategori, tergantung pada derajat struktur dan aktivitas manajerial. Setiap kategori mendapat dukungan komputer sendiri-sendiri. (5) Keputusan yang terstruktur didukung oleh metode analisis kuantitatif seperti: management science dan capital budgeting. (6) DSS adalah teknologi analitis yang menggunakan model untuk solusi yang semi terstruktur dan masalah-masalah tak terstruktur. (7) Group DSS adalah teknologi yang mendukung proses pengambilan keputusan dalam suatu group. EIS adalah teknologi yang mendukung eksekutif dengan menyediakan bagi mereka informasi yang sedia setiap saat, detil, dan mudah untuk divisualisasikan. (8) ES adalah sistem pemberi nasehat yang mencoba menirukan para pakar. Fitur utama dari ES adalah aplikasinya untuk pengetahuan dan penggunaan reasoning (alasan suatu keputusan). (9) Komputasi saraf (neural computing) adalah teknologi yang mencoba menampilkan proses pembelajaran dan pengenalan pola. Semua teknologi MSS adalah interaktif. (10) Keuntungan utama dari MSS adalah ia dapat diukur. Teknologi-teknologi MSS dapat diintegrasikan diantara mereka sendiri dan dengan CBIS yang lain. (11) Teknologi-teknologi MSS dapat diterapkan pada satu lokasi atau mereka dapat didistribusikan di keseluruhan perusahaan.