Sistem Penunjang Keputusan

MODUL PERKULIAHAN

Sistem Informasi Manajemen

Sistem Penunjang Keputusan

 

	Fakultas	Program Studi	Tatap Muka	Kode MK	Disusun Oleh
	Ekonomi & Bisnis	Manajemen	12		Anita Ratnasari

Abstract	Kompetensi
Sistem Penunjang Keputusan adalah sistem interaktif yang memberikan akses yang mudah ke model keputusan dan data kepada pemakai, guna menunjang tugas pembuatan keputusan semi terstruktur dan tak terstruktur.	Mampu mengidentifikasi perubahan dan penggunaan pendukung keputusan dalam bisnis Mampu mengidentifkasi peran dan alternatif pelaporan sistem informasi manajemen Mampu menjelaskan sistem informasi yang dapat mendukung kebutuhan informasi yang sesuai oleh para penggunanya

A.   SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN

1.  Definisi

Model pengambilan keputusan menurut  Herbert A. Simon  adalah dimulai pada tahap penyelidikan yaitu mempelajari lingkungan atas kondisi yang memerlukan keputusan. Data mentah diperoleh, diolah, dan diuji untuk dijadikan petunjuk yang dapat mengidentifikasi persoalan. Digunakan sebagai dasar untuk menjelaskan proses pengambilan keputusan.  Tahap berikutnya adalah perancangan mengembangkan, dan menganalisis arah tindakan yang mungkin. Hal ini meliputi proses-proses untuk memahami persoalan, menghasilkan pemecahan, dan menguji kelayakan pemecahan tersebut.  Tahap berikutnya adalah pemilihan yaitu memilih arah tindakan tertentu dari semua alternatif yang ada, selanjutnya pilihan ditentukan dan dilaksanakan.

Jadi proses pengambilan keputusan dapat dianggap sebagai sebuah arus dari penyelidikan sampai perancangan dan kemudian pada pemilihan. Tetapi pada setiap tahap hasilnya mungkin dikembalikan ke tahap sebelumnya untuk dimulai lagi. Jadi tahapan tersebut merupakan unsur-unsur sebuah proses berkesinambung. Sebagai contoh, pilihan mungkin menolak semua dan kembali ke tahap perancangan untuk menerbitkan pemecahan tambahan alternatif dan kembali ke tahap perancangan untuk menerbitkan pemecahan tambahan.

2.  Konsep dasar Pembuatan Keputusan

Sistem informasi manajemen adalah sistem yang memberikan informasi untuk digunakan dalam pembuatan keputusan guna menyelesaikan masalah bagi para penggunanya.

Perkembangan aplikasi sistem informasi berbasis komputer (Computer Based Information System - CBIS) dalam organisasi telah berkembang dalam model yang dikategorikan sebagai  sistem pemrosesan transaksi (Transaction Processing System - TPS), sistem informasi manajemen (Manajemen Information Sistem - SIM), sistem pendukung  keputusan (Decision Support System  - DSS).  Baik TPS maupun SIM ditunjukkan bagi arus informasi terstruktur untuk menunjang proses organisasional rendah dan menengah. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) mempunyai keputusan yang sangat spesifik yakni memberi bantuan kepada para pembuat keputusan manajemen tingkat menengah dan atas dalam membuat keputusan yang sangat penting.   SPK atau   Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem interaktif yang memberikan akses yang mudah ke model keputusan dan data kepada pemakai, guna menunjang tugas pembuatan keputusan semi terstruktur dan tak terstruktur.

Perbedaan khusus antara TPS dan SIM disatu sisi, dengan SPK di lain sisi, adalah bahwa SPK mempunyai variasi informasi penunjang keputusan tertentu yang berada dalam berbagai bentuk format. Sedangkan dalam TPS dan SIM, informasi yang bersifat tidak fleksibel.  Guna mengevaluasi tingkat dan jenis keterlibatan manajemen yang diperlukan dalam SPK, akan dikemukakan kerangka untuk pengevaluasian model seperti ini. Kerangka ini dihasilkan dari pengkategorisasian proses secara intuitif dan logis maupun dari literatur yang ada. 

3.  Pengambilan  Keputusan

Faktor yang menggerakkan proses pengambilan keputusan dapat berupa ketidakpuasan atas keadaan saat itu atau imbalan yang diharapkan dari keadaan baru. Dalam kasus ketidakpuasan, kekuatan penggerak adalah penemuan sebuah persoalan. Dalam hal imbalan yang diharapkan, adalah hasil pencarian peluang. Cara lain untuk menjelaskan proses pengambilan keputusan adalah dalam arti suatu kegiatan bersinambung yang digerakkan oleh sebuah sasaran mengubah sistem (bisnis, departemen, keluarga dan sebagainya) dari keadaan sekarang menjadi suatu keadaan yang diharapkan atau tujuan mengakibatkan suatu pencarian cara mencapainya. Proses ini sering disebut “analisis cara tujuan” (means-end analysis).

Beberapa model pengambilan keputusan lebih banyak menekankan pada umpan balik hasil keputusan.  Model lainnya dalam menentukan langkah-langkah proses pengambilan keputusan adalah sebagai berikut :

a.    Pengenalan persoalan atau kebutuhan untuk pengambilan keputusan

b.    Analisis dan laporan alternatif-alternatif

c.    Pemilihan di antara alternatif yang ada

d.    Komunikasi dan pelaksanaan keputusan

e.    Langkah lanjutan dan umpan balik hasil keputusan.

Kedua model tersebut tidak saling bertentangan. Model Simon pada dasarnya mengatakan bahwa pelaksanaan  adalah keputusan dan bahwa keputusan lain diperlukan untuk langkah selanjutnya. Model Simon ini lebih relevan bagi perancangan sistem informasi manajemen (SIM).

4.  Cara menggunakan informasi dari sistem penunjang keputusan

Decision Support Systems (DSS) atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem yang membantu satu atau lebih pengambil keputusan dalam melakukan aktivitas pengambilan keputusan dengan bantuan seperangkat alat yang terorganisir dan disesuaikan dengan struktur dan porsi permasalahan dalam usaha memperbaiki efektivitas akhir dari outcome keputusan.

      Pada    dasarnya         dua      pengguna        informasi         dari      DSS oleh manajer, yaitu         untuk (1) mendefinisikan masalah dan (2) memecahkan masalah tersebut. Pendefinisian masalah adalah usaha definisi dari pendekatan system. Ia juga berkaitan dengan fase intelegensi yang dikemukakan oleh Simon. Selanjutnya manajer menggunakan informasi  untuk memecahkan masalah yang telah  diidentifikasi. Hal ini merupakan usaha pemecahan menurut poendekatan sistim dan berkaitan denga fase disain dan pemilihan. Pada umumnya, lapaoran berkala dan khusus digunakan terutama dalam usaha definisi, dan simulasi dalam usaha pemecahan

Laporan berkala dapat di rancang untuk menidentifikasi masalah atau masalah yang kemungkinan besar akan muncul, manjer juga melakukan query terhadap database untuk menemukan masalah atau mempelajari lebih jauh lagi mengenai masalah yang telah di identifikasi. Simulasi dapat juga membuka masalah yang tersembunyi, karena kelemahan cenderung akan kelihatan menonjol ketika operasi perusahaan diubah secara matematis.

      Laporan berkala dan khusus dapat juga membantu manajer untuk memecahkan masalah dengan cara            mengidentifikasi keputusan alternatif, mengevaluasi dan memilih alternative tersebut, dan memberikan informasi lanjutan.

-        Laporan berkala dan khusus

Laporan berkala atau periodic report yaitu laporan yang dibuat menurut jadwal tertentu  contohnya adalah analis penjualan terhadap pelanggan perbulan dan laporan khusus atau special report yaitu laporan yang di buat ketika laporan dibuat ketika sesuatu yang  tidak  seperti  biasanya  terjadi  contohnya  laporan  mengenai  kecelakaan.  Dalam penggunaannya laporan berkala dan khusus bersifat lengkap atau ringkas.

-        Laporan lengkap dan ringkas

Laporan lengkap atau detail report yaitu laporan yang memberikan spesifikasi mengenai setiap tindakan atau transaksi dan baris yang mewakili tindakan atau transaksi disebut baris lengkap atau detail line sedangkan laporan ringkas atau summary report yaitu laporan yang menyertakan baris yang mewakili beberapa tindakan atau transaksi.

5.  Model Sistem Penunjang Keputusan

Sistem Penunjang Keputusan tidak ditekankan untuk membuat keputusan, melainkan melengkapi kemampuan untuk mengolah informasi yang diperlukan untuk membuat keputusan. Dengan kata lain, Sistem Pendukung Keputusan membantu manusia dalam proses membuat keputusan, bukan menggantikan perannya dalam mengambil keputusan.

Keunikan SPK terletak pada dimungkinkannya intuisi dan penilaian pribadi pengambil keputusan untuk turut dijadikan dasar pengambilan keputusan. SPK dirancang secara khusus untuk mendukung seseorang yang harus mengambil keputusan ‐ keputusan tertentu. SPK  merupakan  produk gabungan antara keputusan terstruktur dan tidak terstruktur.

a.  Masalah Terstruktur, merupakan suatu masalah yang memiliki struktur masalah pada 3 tahap pertama, yaitu intelijen, rancangan dan pilihan.

b.  Masalah Tak Terstruktur, merupakan masalah yang sama sekali tidak memiliki struktur pada 3 tahap diatas.

c.  Masalah Semi-Terstruktur, merupakan masalah yang memiliki struktur hanya pada satu atau dua tahap.

Simon  mengajukan model yang menggambarkan proses pengambilan keputusan. Proses ini terdiri dari 3 fase, yaitu:

a.  Intelligence. Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukkan diperoleh, diproses, dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.

b.  Design. Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan dan menganalisis alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi proses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi dan menguji kelayakan solusi.

c.   Choice. Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan.

d.  Implementation. Hasil dari pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan.

6.  Karakteristik Sistem Penunjang Keputusan

Berikut ini adalah uraian atas beberapa karakteristik SPK, yaitu:

a.    Kapabilitas interaktif.  Yaitu SPK memberi pengambil keputusan akses cepat ke data dan informasi yang dibutuhkan.

b.   Fleksibilitas. Yaitu SPK dapat menunjang para manajer pembuat keputusan di berbagai bidang fungsional (keuangan, pemasaran, operasi produksi, dan lain‐lain).

c.   Kemampuan berinteraksi dengan model. Yaitu SPK memungkinkan para pembuat keputusan berinteraksi dengan model‐ model, termasuk memanipulasi model‐ model tersebut sesuai dengan kebutuhan.

d.   Fleksibilitas output. Yaitu SPK mendukung para pembuat keputusan dengan menyediakan berbagai macam output, termasuk kemampuan grafik menyeluruh atas pertanyaan ‐ pertanyaan pengandaian.

Manfaat yang dihasilkan dari pengambilan keputusan  dengan  cara  penggabungan model terstruktur dan yang tidak terstruktur ini adalah : memperbesar kemampuan pengambil keputusan untuk memproses informasi dan pengetahuan; memperbesar kemampuan pengambil keputusan dalam menangan permasalahan yang kompleks, berskala besar, dan menggunakan banyak waktu; memperpendek waktu pengambilan keputusan; meningkatkan reliabilitas dari hasil keputusan dan outcome;  mendorong pelaksanaan eksplorasi bagi pengambil keputusan;  memberikan pendekatan baru dalam proses berpikir mengenai lingkup permasalahan dan konteks keputusan. membangkitkan bukti baru dalam mendukung sebuah keputusan atau konfirmasi dari asumsi yang sudah ada; menghasilkan keunggulan strategis dan kompetitif di dalam persaingan antar organisasi.

7.  Komponen‐komponen Sistem Pendukung Keputusan  

a.   Data Management System. Segala aktivitas yang berhubungan dengan pengambilan, penyimpanan dan pengaturan data - data yang relevan dengan konteks keputusan yang akan diambil. Selain itu, komponen ini juga menyediakan berbagai fungsi keamanan, prosedur integritas data, dan administrasi data secara umum yang berkaitan dengan SPK. Berbagai tugas ini dilakukan dalam data management system beserta beberapa sub sistemnya yang diantaranya meliputi database, database management system, repository data, dan fasilitas query data.

b.   Model Management System. Sistem ini menampilkan aktivitas pengambilan, penyimpanan dan pengaturan data dengan berbagai model kuantitatif, yang menyediakan kemampuan analitis untuk SPK.

c.   Knowledge Base. Aktivitas yang berkaitan dengan pengenalan masalah, dan menghasilkan solusi final maupun sementara, hal‐hal yang berkaitan dengan manajemen proses pemecahan masalah merupakan inti dari komponen ini. Knowledge base  merupakan “otak” dari kelima komponen SPK. Data dan model diolah untuk kemudian hasilnya menjadi bahan pertimbangan bagi user dalam mengambil keputusan

d.   User Interface. Adalah jalur penghubung antara sistem dengan user, sehingga komponen‐ komponen sistem SPK dapat diakses dan dimanipulasi dengan mudah oleh user untuk memberikan dukungan pada pengambilan keputusan. Kemudahan penggunaan dan komunikasi antar user dan SPK pada dasarnya merupakan ukuran keberhasilan penggunaan SPK itu sendiri.

e.   User(s). Desain, implementasi dan pemanfaatan SPK tidak akan efektif jika tidak disertai peran pengguna. Kemampuan, ketrampilan, motivasi, dan pengetahuan pengguna sebagai pengatur SPK, akan menentukan efektivitas dari penggunaan SPK.

8.  Jenis Keputusan SPK

    Jenis keputusan yang harus diambil ada dua  macam:

a.    Single Criteria.   Permasalahan dengan karakteristik Single Criteria cenderung dipecahkan dengan metode operational research. Jika masalah pembelian mesin bubut baru hanya mempertimbangkan maksimasi penghasilan perusahaan, maka operational research dapat membantu pengambil keputusan.

b.    Multi Criteria.  Permasalahan Multi Criteria adalah permasalahan kompleks yang tidak dapat dipecahkan dengan operational Research, sehingga membutuhkan tool khusus yang mampu mengakomodasi proses pengambilan keputusan dengan multi kriteria. Permasalahan pembelian mesin bubut baru adalah masalah kompleks, karena selain mempertimbangkan penghasilan, harus diperhatikan juga ongkos produksi tambahan yang harus dikeluarkan. Banyak permasalahan di dunia nyata berada di area permasalahan multi criteria ini.

Pengambil keputusan adalah pengguna SPK yang akan memanfaatkan solusi yang dihasilkan oleh sistem, untuk kemudian diolah kembali berdasarkan ketrampilan, pengetahuan, serta pengalaman yang telah dimilikinya, dan akhirnya dijadikan sebagai keputusan akhir.

Dengan demikian Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems – DSS) adalah sistem informasi berbasis komputer yang menyediakan dukungan informasi yang interaktif bagi pengambil keputusan (manajer) selama proses pengambilan keputusan.  Sistem Pendukung Keputusan menggunakan : Model Analitis; database khusus; penilaian dan pandangan pembuat  keputusan dan proses pemodelan berbasis komputer yang interaktif untuk mendukung keputusan semi terstruktur  dan tidak terstruktur.

Menurut James O ’Brien (2005)  Teknik  yang dapat digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan adalah penggunaan empat jenis  dasar pemodelan analitis :

a.   Analisis  Jika – maka (What – If analysis)

b.   Analisis  Sensitivitas (sensitivity analysis)

c.   Analisis pencarian sasaran (goal - seeking analysis )

d.   Analisis Optimisasi. (Optimitation analysis)

Berikut gambaran secara singkat masing-masing jenis pemodelan analitis yaitu sebagai berikut :

Tabel 1 Aktivitas dan contoh jenis utama pemodelan analitis

Jenis Pemodelan Analitis	Aktivitas dan Contoh
Analisis Jika – Maka	Mengamati bagaimana perubahan terhadap variabel tertentu mempengaruhi variabel lain. Contoh  :  Jika biaya iklan  dipotong sampai dengan 10 % apa dampaknya terhadap penjualan ?
Analisis Sensitivitas	Mengamati bagaimana perubahan yang berulang-ulang terhadap suatu variabel mempengaruhi variabel lainnya. Contoh  :  aktifitas memotong biaya iklan berulang-ualang kemudian diamati hubungan dengan penjualan
Analisis  pencarian sasaran	Membuat perubahan yang berulang-ulang terhadap variabel tertentu  hinga variabel yang dipilih mencapai nilai sasarannya Contoh :  menaikkan biaya iklan sampai terpenuhi target penjualan.
Analisis  Optimisasi	Menemukan nilai optimum untuk variabel tertentu yang diberikan pembatas tertentu. Contoh  :  berapa jumlah biaya iklan yang terbaik, jika kita melihat anggaran dan piliham media kita.

9.  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan

Sistem pendukung keputusan  (SPK) banyak diterapkan di organisasi-organisasi yang sudah mapan. Banyak cara yang digunakan untuk menerapkan SPK  untuk membantu mempertajam proses pengambilan keputusan. Kapabilitas yang melekat pada SPK  sangat membantu organisasi-organisasi yang menggunakannya untuk memungkinkan terciptanya koordinasi proses kegiatan baik internal maupun eksternal dengan cara yang lebih akurat.

Berikut beberapa contoh organisasi atau perusahaan yang memanfaatkan SPK  dalam aktivitas operasi atau usaha yang dilaksanakan :

Tabel 1.2

Tujuan Penerapan Sistem Pendukung Keputusan

Jenis  Industri	Tujuan penerapan SPK
Industri Asuransi	Menentukan pola penutupan asuransi dan deteksi kemungkinan kecurangan (fraud).
Industri Perbankan	Memperbarui profil atau data nasabah.
Perusahaan Manufaktur	Menentukan kebutuhan persediaan bahan baku yang paling optimal dan efisien
Usaha Ritel	Meningkatkan target pelanggan melalui direct mail marketing.
Perkereta apian	Menentukan rute dan jadwal perjalanan
Perminyakan dan Gas	Mengevaluasi lokasi drilling/pengeboran minyak atau gas alam yang potensial.
Industri Penerbangan	Menentukan jadwal penerbangan dan peramalan potensial penumpang.

 SPK  yang didasarkan pada web dan internet dapat mendukung pengambilan keputusan dengan menyajikan akses on-line terhadap berbagai database dan informasi dengan menggunakan perangkat lunak untuk analisis data. Beberapa SPK memang difasilitasikan untuk membantu manajemen, namun tersedia pula SPK yang mampu untuk menarik pelanggan dengan cara menyediakan berbagai informasi dan alat yang dapat membantu mereka untuk mengambil keputusan pada saat mereka menyeleksi jasa dan produk. Dewasa ini, banyak orang lebih menggunakan informasi yang banyak tersedia dari sumber-sumber yang ditawarkan untuk membantu mengambil keputusan membeli sesuatu, misal: keputusan untuk membeli mobil atau komputer, sebelum berinteraksi langsung dengan petugas penjualannya. Customer decision support systems (CDSS) sangat membantu pelanggan yang ada atau potensial dalam proses pengambilan keputusan.

Banyak orang tertarik dalam melakukan proses pembelian barang atau jasa menggunakan mesin pencari internet (search engines) atau on-line catalogs, web directories, e-mail, atau alat-alat lainnya untuk menentukan lokasi informasi yang dibutuhkan dalam rangka membantunya dalam proses pengambilan keputusan. Banyak organisasi atau perusahaan telah mengembangkan website untuk anggota atau pelanggannya yang ada dan potensial di mana berbagai informasi, model, atau alat-alat analisis lain disediakan untuk mengevaluasi alternatif untuk memudahkan pengambilan keputusan yang akan dilakukannya. Web-based DSS telah menjadi sesuatu yang populer dan sangat memberikan manfaat yang besar bagi para anggota atau pelanggan yang dituju organisasi atau perusahaan tersebut.

Dari uraian di atas mengenai SPK, maka beberapa karakteristik dan kapabilitas SPK yang dapat diidentifikasi adalah sebagai berikut :

a.   Sistem ini memberikan dukungan bagi pengambil keputusan, terutama dalam situasi semi-terstruktur atau tidak-terstruktur.

b.   Sistem ini memberikan dukungan untuk berbagai tingkatan manajemen, mulai dari tingkat manajemen puncak hingga ke tingkat manajemen yang paling bawah dan para pegawai lainnya.

c.   SPK memberikan dukungan untuk beragam tipe dan proses pengambilan keputusan yang harus dilakukan.

d.   SPK dapat beradaptasi terhadap waktu dan fleksibel; pengguna dapat menambah, menghapus, mengkombinasikan, mengubah, atau menata kembali elemen-elemen dasar.

e.   Tampilan SPK akrab dengan pengguna, memiliki kapabilitas yang besar, dan dirancang agar dapat interaktif sehingga mudah untu digunakan.

f.    SPK mampu untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusa dengan fokus pada keakuratan, ketepatan waktu, dan kualitas hasil, serta mengefisiensikan biaya dalam proses pengambilan keputusan.

g.    Pengambil keputusan memiliki kendali yang lengkap atas seluruh langkah proses pengambilan keputusan dalam pemecahan masalah.

h.   Pengguna-akhir mampu mengkonstruksi dan memodifikasi sistem yang sederhana oleh mereka sendiri. Sedangkan untuk sistem yang lebih besar, biasanya dapat dibangun dengan dukungan dari spesialis sistem informasi.

i.    SPK biasanya menggunakan model-model dalam analisis situasi pengambilan keputusan yang mudah untuk dioperasikan oleh pengguna. 

 

     Pertumbuhan volume kegiatan/transaksi secara elektronis yang meningkat tajam telah mendorong banyak organisasi untuk mengembangkan SPK di mana pelanggan dan pegawai dapat mengambil manfaat dari sumber-sumber informasi yang tersedia di internet dan kapabilitas dari website yang memungkinkan komunikasi untuk berbagai aktivitas.

10.  Sistem Penunjang Keputusan Berkelompok

GDSS atau yang sering disebut dengan sistem penunjang keputusan kelompok merupakan system berdasarkan komputer yang interaktif yang memudahkan pemecahan atas masalah tak terstruktur oleh beberapa (set) pembuat keputusan yang bekerja sama sebagai suatu kelompok.

a.    Komponen GDSS meliputi  hardware, software , orang dan prosedur. Ada beberapa sifat penting tentang GDSS yaitu :

-     GDSS adalah system yang dirancang secara khusus, bukan menyerupai konfigurasi dari komponen system yang sudah ada.

-     GDSS dirancang dengan tujuan untuk mendukung kelompok pembuat keputusan dalam melakukan pekerjaan mereka.

-     GDSS mudah dipelajari dan mudah digunakan.

-     GDSS bisa bersifat “spesifik” (dirancang untuk satu jenis atau kelompok masalah) atau bisa bersifat “umum” (dirancang untuk berbagai keputusan organisasional tingkat kelompok).

-     GDSS berisi mekanisme built-in.

b.    Aktifitas yang terjadi dalam kelompok manapun dan yang memerlukan dukungan berdasarkan komputer adalah :

-     Pemanggilan informasi, melibatkan pemilihan nilai data dari database yang ada maupun pemanggilan informasi sederhana.

-     Pembagian informasi, maksudnya menampilkan data pada layar penampil agar bisa dilihat oleh semua kelompok.

-     Penggunaan informasi, mencakup aplikasi teknologi software, procedure, dan teknik pemecahan masalah kelompok untuk data.

c.    Teknologi GDSS

1)  Hardware

Keperluan(persyaratan) hardware minimal untuk system tersebut mencakup: peralatan input/output, prosesor, jalur komunikasi antara peralatan I/O dan prosesor, dan layer penampil untuk umum atau monitor perorangan guna menampilkan informasi kepada kelompok.

2)  Software

Komponen teknologi GDSS yang paling khusus adalah software aplikasi yang
dikembangkan secara khusus yang mendukung kelompok dalam proses keputusan. Fasilitas yang tepat dari software ini sangat bervariasi, namun mencakup hal berikut ini:

a)  FASILITAS DASAR:

-      Penciptaan teks dan file data, modifikasi, dan penyimpanan untuk anggota  kelompok.

-      Word processing untuk mengedit dan memformat teks.

-      Fasilitas pembelanjaan untuk pemakai GDSS yang belum mampu.

-      Fasilitas “help” on-line

-      Worksheet, spreadsheet, decision trees, dan alat lain untuk menampilkan angka dan teks secara grafis.

-      Manajemen database yang state-of-the-art.

b)  FASILITAS KELOMPOK:

-        Peringkasan grafik dan bilangan dari gagasan dan pendapat anggota kelompok.

-         Menu yang memberitahu (prompt) untuk memasukkan (input) teks, data, dan pendapat oleh anggota kelompok.

-        Program untuk prosedur kelompok khusus.

-        Metode penganalisaan interaksi kelompok sebelumnya dan keputusan.

-        Transmisi teks dan data diantara anggota kelompok, diantara anggota kelompok dan fasilitator dan diantara anggota kelompok dan prosesor komputer sentral.

3)  ORANG-ORANG

Komponen “people” (orang_orang) dari GDSS meliputi anggota kelompok dan “fasilitator kelompok” yang bertanggung jawab atas beroperasinya teknologi GDSS dengan baik ketika ia sedang digunakan. Peranan fasilitator bersifat luwes.

4)  PROSEDUR
Komponen terakhir dari GDSS adalah prosedur, yang bisa memudahkan operasi dan membuat penggunaan teknologi oleh anggota kelompok menjadi efektif. Dalam kasus yang terakhir ini, GDSS bisa dirancang agar bisa mengakomodasi teknik pembuatan keputusan kelompok spesifik, seperti teknik kelompok nominal.

B.   ARTIFICIAL INTELEGENCE

1.  PENGERTIAN

Artificial Intelegence atau dalam bahasa Indonesia biasa disebut dengan Kecerdasan Buatan, didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Sistem seperti ini umumnya dianggap computer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukan ke dalam suatu mesin agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dikerjakan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan  robotika.

Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika.

Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.

Walaupun Artificial Intelegence (AI) memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan daptasi 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.

'Kecerdasan buatan' ini bukan hanya ingin mengerti apa itu sistem kecerdasan, tapi juga mengkonstruksinya.

Tidak ada definisi yang memuaskan untuk 'kecerdasan':

-     kecerdasan: kemampuan untuk memperoleh pengetahuan dan menggunakannya

-     atau kecerdasan yaitu apa yang diukur oleh sebuah 'Test Kecerdasan'

2.    PAHAM PEMIKIRAN

Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai AI simbolis, AIlogis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).

a.  Metoda-metodanya meliputi:

1)  Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.

2)  Petimbangan berdasar kasus

3)  Jaringan Bayesian

4)  AI berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem AI secara manual

Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif (misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis. Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang tak teratur dan perhitungan lunak.

b.  Metoda-metoda pokoknya meliputi:

1)    Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat

2)    Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.

3)    Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik.

Metoda-metoda ini terutama dibagi menjadi algoritma evolusioner (misalnya algoritma genetik) dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritma semut).

Dengan sistem cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan kedua kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan syaraf atau aturan produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R. Sebuah pendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencoba untuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai efek samping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.

DAFTAR PUSTAKA

1.    Turban, Aronson, and Liang (2005).  Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th Edition,Prentice Hall.

2.    O’Brien, James. A. (2005). Introduction to Information System. 12^th Edition. McGraw-Hill. Singapore

3.    http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/27842/4/Chapter%20I.pdf

4.    http://sudarcampus.wordpress.com/2011/03/17/sistem-pendukung-keputusan-dss-pertemuan-i/