Stefan Suprapto

PTI – Data, Knowledge, and Decision Support

Posted: December 7th 2012

Hari selasa Tanggal 27 November 2012
Pertemuan minggu ke duableas

Data, Knowledge, and Decision Support

Pada pertemuan ini saya akan meringkas tentang meteri Data, Knowledge, and Decision Support yang sudah saya dapatkan sejak pertemuan kemarin. Mengapa Manager Memerlukan dukungan seperti IT? Apa saja tugas sebagai manager? Yaitu pastinya seorang manager membuat keputusan untuk mencapai tujuan seperti Peran Informational , Peran Interpersonal dan mengambil keputusan : entrepreneur, mengetasipermasalahan, mengalokasikan sumber daya , negosiator. Mengapa seorang manager membutuhkan dukungan berupa IT? Karena di dalam dunia IT khususnya bisa mendapatkan jumlah informasi yang tersedia sangat banyak , Proses pengelolaan informasi secara manual sudah semakin sulit makanya membutuhkan IT, Komputerisasi membantu mengelola hal yang kompleks : Menguji berbagai alternatif dengan cepat , Memberikan analisa resiko yang sistematik.


1. Bagaimana kita mendapatkan data yang kira butuhkan?

Sumber data yangpastinya ada 3 jenis yaitu Internal (dari dalam),personal (pribadi)dan eksternal(dari luar).
Bagaimana Teknik pengumpulan datanya? Bisa dengan secara manual , dengan sensor dan peralatan , scanning atau electronic transfer.

a. Data yang bagus seperti apa untuk di informasikan?
Yang pastinya Kualitas dari suatu data tersebut yang mementukan kegunaan data dan keputusan yang di ambil dari data tersebut, Karakterisitik High quality data :

– Akurat (data yang di ambil sesuai dengan tujuan judul pengambilan informasi tersebut)
– Aman (pastikan data yang di ambil tidak di ambil dari sembarangan tempat misalnya dari suatu perusahaan lain karena berbahaya bisa di katakan kita membajak dan kena UUD)
– Relevan (data yang di ambil tidak sembarangan )
– Tepat waktu (data yang di ambil harus tepat waktu tidak boleh ketinggalan jaman)
– Lengkap dan konsisten.

2. Penyimpanan Data

Penyimpanan suatu data pasti diperlukan, penyimpanan data pasti diperlukan tempat yang luas atau besar ukuran tempatnya bisa menggunakan seperti : Basis Data , Data Warehouse , data mart.

Permasalahannya dalam manajemen data ialah
– Volume data terus meningkat
– Banyak metode dan alat mengumpulkan data
– Data mentah terletak di banyak tempat
– Hanya sebagian data yang di butuhkan
– Kesulitan memilih data management tools
– Keamanan , kualitas dan integritas data

3. Intelegensi Bisnis
Tujuan mengumpulkan data adalah sebagai pondasi dasar dari intelegensi bisnis seperti : – Semua data yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan.
– Data ditari dari data warehouse atau data marts
– Menggunakan tools analisis data.
– Penentuan pengambilan keputusan diperkuat dengan fakta, analisa , dan prakiraan.

4. DSS ( Decision Support System)

Sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan pada situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur di mana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat .
Keputusan semiterstruktur adalah keputusan yang mempunyai sifat yakni sebagian keputusan dapat ditangani oleh komputer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan .
Keputusan tak terstruktur adalah keputusan yang penanganannya rumit, karena tidak terjadi berulang-ulang atau tidak selalu terjadi .

5. EDS (Enterprise Decision Supprot )
Executive Information System.
> Memenuhi kebutuhan informasi dari eksekutif
-Perlu untuk memintor tren permasalahan
– Membutuhkan informasi dari internal dan eksternal.
– Akses data yg cepat dibutuhkan oleh executives
– User interface yg mudah dipahami
– Berbasis tampilan grafik
– Sering terkoneksi dengan layanan informasi online
– Terintegrasi dengan email

Group Decision Support Systems
– Menfasilitasi pengambilan keputusan terstruktur atau tidak terstruktur oleh sekelompok pengambil keputusan
– Mendukung pekerjaan kelompok dengan mendorong munculnya ide, meningkatkan
-komunikasi, penerapan tools analisa yg dibutuhkan .

Implementasi GDSS
– Pertemuan Face-to-face meetings – menggunakan komputer dan aplikasi GDSS yang saling terhubung,
– Corporate ‘war room’ – Informasi di analisa dan tampilkan secara grafis kepada semua anggoyta
– Support for virtual teams – mendukung proses kolaborasi untuk team yg terpisah secara geografis

6. Apa yang bisa dilakukan dengan stored data?
– Analytical Processing – kegiatan menganalisa data yg sudah terakumulasi
– Online analytical processing (OLAP)
 Dilakukan oleh end-user
 Melibatkan kumpul data besar dengan relasi yg kompleks .
– Analisa oleh end users dari aplikasi desktop, online, menggunakan tools seperti spreadsheets
– Menganalisa relasi dari berbagai jenis elemen bisnis
– Melibatkan aggregated data (ringkasan dari berbagai kumpulan data)
– Menampilkan data dari berbagai sudut pandang
– Melibatkan perhitungan kompleks antara elemen
– Merespon permintaan user dgn cepat

> Data mining – Pencarian cerdas pada data yg tersimpan di data marts/ warehouses
– Menemukan predictive information
– Menemukan pola baru (unknown patterns)
> Memerlukan mining tools yg powerful
>Mining tools menerapkan teknik komputasi cerdas (learning, intelligence)

7. Visualisai Data
Hasil analisa data bisa lebih berguna jika ditampilkan menggunakan teknik Data Visualization
>Visual Interactive Modeling – berbasis grafik
> Visual Interactive Simulation – menggunakan simulasi/animasi
>Geographic Information Systems – menampilkan data mengunakan peta digital .

*Sekian ringkasan dari saya 🙂


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php