analisa dan desain sistem informasi

  KECERDASAN BUATAN DENGAN SISTEM PAKAR

Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem pakar ini juga akan dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

Ciri-Ciri Sistem Pakar
Sistem pakar yang baik harus memenuhi ciri-ciri sebagai berikut :
• Memiliki informasi yang handal.
• Mudah dimodifikasi.
• Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
• Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

Keuntungan Sistem Pakar
Secara garis besar, banyak manfaat yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar, antara lain :
1. Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.
2. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.
3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.
4. Meningkatkan output dan produktivitas.
5. Meningkatkan kualitas.
6. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).
7. Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.
8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
9. Memiliki reabilitas.
10. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.
11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.
12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.
13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.
14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan

Kelemahan Sistem Pakar
Di samping memiliki beberapa keuntungan, sistem pakar juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain :
1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.
2. Sulit dikembangkan. Hal ini tentu saja erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di bidangnya.
3. Sistem Pakar tidak 100% bernilai benar.

Alasan Pengembangan Sistem Pakar
Sistem pakar sendiri dikembangkan lebih lanjut dengan alasan :
• Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan di berbagai lokasi.
• Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan seorang pakar.
• Seorang pakar akan pensiun atau pergi.
• Seorang pakar adalah mahal.
• Kepakaran dibutuhkan juga pada lingkungan yang tidak bersahabat.

Modul Penyusun Sistem Pakar
Menurut Staugaard (1987) suatu sistem pakar disusun oleh tiga modul utama yaitu :
1. Modul Penerimaan Pengetahuan (Knowledge Acquisition Mode) Sistem berada pada modul ini, pada saat ia menerima pengetahuan dari pakar. Proses mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan yang akan digunakan untuk pengembangan sistem, dilakukan dengan bantuan knowledge engineer. Peran knowledge engineer adalah sebagai penghubung antara suatu sistem pakar dengan pakarnya.

2. Modul Konsultasi (Consultation Mode)
Pada saat sistem berada pada posisi memberikan jawaban atas permasalahan yang diajukan oleh user, sistem pakar berada dalam modul konsultasi. Pada modul ini, user berinteraksi dengan sistem dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh sistem.

3. Modul Penjelasan (Explanation Mode)
Modul ini menjelaskan proses pengambilan keputusan oleh system (bagaimana suatu keputusan dapat diperoleh).

Struktur Sistem Pakar
Komponen utama pada struktur sistem pakar menurut Hu et al (1987) meliputi:
1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.

2. Mesin Inferensi (Inference Engine)
Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian. Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti (Exact Reasoning) dan strategi penalaran tak pasti (Inexact Reasoning). Exact reasoning akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya.Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan prose penalaran. Terdapat tiga tehnik pengendalian yang sering digunakan, yaitu forward chaining, backward chaining, dan gabungan dari kedua teknik pengendalian tersebut.

3. Basis Data (Data Base)
Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.

4. Antarmuka Pemakai (User Interface)
Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai.dengan komputer.

KECERDASAN BUATAN
(Artificial Intelligence)

Definisi Kecerdasan Buatan
• H. A. Simon [1987] :
“ Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan
penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman
komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan
manusia adalah- cerdas”

• Rich and Knight [1991]:
“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana
membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat
dilakukan lebih baik oleh manusia.”

• Encyclopedia Britannica:
“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang
dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk
simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan
metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan”

Tujuan dari kecerdasan buatan menurut Winston dan Prendergast [1984]:
1. Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama)
2. Memahami apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah)
3. Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial)

AI dapat dipandang dalam berbagai perspektif.
• Dari perspektif Kecerdasan (Intelligence)
AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat
melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia
• Dari perspektif bisnis, AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang
berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut
guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis.
• Dari perspektif pemrograman (Programming), AI termasuk didalamnya
adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah,
proses pencarian (search)
o Umumnya program AI lebih fokus pada simbol-simbol daripada
pemrosesan numerik (huruf, kata, angka untuk
merepresentasikan obyek, proses dan hubungannya).
o Pemecahan masalah -> pencapaian tujuan
o Search -> jarang mengarah langsung ke solusi. Proses search
menggunakan beberapa teknik.

DOMAIN PENELITIAN DALAM KECERDASAN BUATAN
• Formal tasks (matematika, games)
• Mundane task (perception, robotics, natural language, common sense,
reasoning)
• Expert tasks (financial analysis, medical diagnostics, engineering,
scientific analysis, dll)
PERMAINAN (Game)
• Kebanyakan permainan dilakukan dengan menggunakan sekumpulan
aturan.
• Dalam permainan digunakan apa yang disebut dengan pencarian ruang.
• Teknik untuk menentukan alternatif dalam menyimak problema ruang
merupakan sesuatu yang rumit.
• Teknik tersebut disebut dengan HEURISTIC.
• Permainan merupakan bidang yang menarik dalam studi heuristic

NATURAL LANGUAGE
Suatu teknologi yang memberikan kemampuan kepada komputer untuk
memahami bahasa manusia sehingga pengguna komputer dapat berkomunikasi
dengan komputer dengan menggunakan bahasa sehari -hari.
ROBOTIK DAN SISTEM SENSOR
Sistem sensor, seperti sistem vision, sistem tactile, dan sistem pemrosesan
sinyal jika dikombinasikan dengan AI, dapat dikategorikan kedalam suatu
sistem yang luas yang disebut sistem robotik.

EXPERT SYSTEM
Sistem pakar (Expert System) adalah program penasehat berbasis komputer
yang mencoba meniru proses berpikir dan pengetahuan dari seorang pakar
dalam menyelesaikan masalah-masalah spesifik.

KONSEP DAN DEFINISI DALAM KECERDASAN BUATAN
TURING TEST – Metode Pengujian Kecerdasan
• Turing Test merupakan sebuah metode pengujian kecerdasan yang
dibuat oleh Alan Turing.
• Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek
yang ditanyai. Yang satu adalah seorang manusia dan satunya adalah
sebuah mesin yang akan diuji.
• Penanya tidak bisa melihat langsung kepada obyek yg ditanyai
• Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban komputer dan
mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua obyek tersebut.
• Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin dan mana
jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji
tersebut dapat diasumsikan CERDAS.

PEMROSESAN SIMBOLIK
• Komputer semula didisain untuk memproses bilangan/angka-angka
(pemrosesan numerik).
• Sementara manusia dalam berpikir dan menyelesaikan masalah lebih
bersifat simbolik, tidak didasarkan kepada sejumlah rumus atau
melakukan komputasi matematis.
• Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu
komputer yang melukan proses secara simbolik dan non-algoritmik
dalam penyelesaian masalah.

HEURISTIC
• Istilah Heuristic diambil dari bahasa Yunani yang berarti menemukan
• Heuristic merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian
(search) ruang problema secara selektif, yang memandu proses
pencarian yang kita lakukan disepanjang jalur yang memiliki
kemungkinan sukses paling besar.

PENARIKAN KESIMPULAN (INFERENCING)
• AI mecoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau
mempertimbangkan (reasoning)
• Kemampuan berpikir (reasoning) termasuk didalamnya proses penarikan
kesimpulan (inferencing) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan
menggunakan metode heuristik atau metode pencarian lainnya.

PENCOCOKAN POLA (PATTERN MATCHING)
• AI bekerja dengan metode pencocokan pola (pattern matching) yang
berusaha untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses,
dalam hubungan logik atau komputasional.

Perbandingan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alamiah
Keuntungan Kecerdasan Buatan dibanding kecerdasan alamiah:
• lebih permanen
• memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran
• relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah
• Konsisten dan teliti
• Dapat didokumentasi
• Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik
dibanding manusia
Keuntungan Kecerdasan Alamiah dibanding kecerdasan buatan
• Bersifat lebih kreatif
• Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI
harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasirepresentasi
• Fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan
sebaliknya AI menggunakan fokus yang sempit
Komputer dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang obyek,
kegiatan (events), proses dan dapat memproses sejumlah besar
informasi dengan lebih efisien dari yang dapat dikerjakan manusia, tetapi
disisi lain manusia –dengan menggunakan insting- dapat melakukan hal yang
sulit untuk diprogram pada komputer, yaitu: manusia dapat mengenali
(recognize) hubungan antara hal-hal tersebut, menilai kualitas dan
menemukan pola yang menjelaskan hubungan tersebut.

Persamaan dan Perbedaan antar System Pakar dengan Kecerdasan Buatan
Persamaannya adalah sama-sama mempunyai tujuan untuk mencapai hasil yang maksimal dalam suatu penyelesaian masalah. sedangkan perbedaannya:
Kalau system pakar mengacu kapada si perancang itu sendiri sebagai object dalam menyiapkan suatu system guna mendapatkan hasil yang maksimal. Sedangkan Kecerdasan buatan mengacu kepada jalur atau langkah yang sebagian besar berorientasi kepada Hardware guna mencapai hasil yang maksimal.

                                      Tentang decision Sopport System

DECISION SUPPORT SYSTEM
Salah satu jenis sistem aplikasi yang sangat popular di kalangan manajemen perusahaan adalah Decision
Support System atau disingkat DSS. DSS ni 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. DSS sebenarnya merupakan implementasi teori-teori pengambilan
keputusan yang telah diperkenalkan oleh ilmu-ilmu seperti operation research dan management science.
Hanya bedanya adalah bahwa jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah yang dihadapi harus
dilakukan perhitungan iterasi secara manual (biasanya untuk mencari nilai minimum, maksimum, atau
optimum), saat ini komputer PC telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang
sama dalam waktu relatif singkat. Dalam kedua bidang ilmu di atas, dikenal istilah decision modeling,
decision theory, dan decision analysis – yang pada hakekatnya adalah merepresentasikan permasalaha n
manaje-men yang dihadapi setiap hari ke dalam bentuk kuantitatif (misalnya dalam bentuk model
matematika). Contoh-contoh klasik dari persoalan dalam bidang ini adalah linear programming, game’s
theory, transportation problem, inventory system, decision tree, dan lain sebagainya. Dari sekian banyak
problem klasik yang kerap dijumpai dalam aktivitas bisnis perusahaan sehari-hari, sebagian dapat dengan
mudah disimulasikan dan diselesaikan dengan menggunakan formula atau rumus-rumus sederhana. Tetapi
banyak pula masalahan yang ada sangat rumit sehingga membutuhkan kecanggihan komputer.

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 dengean
perkembangan terakhir kemajuan perangkat komputer.
KOMPONEN DECISION SUPPORT SYSTEM
Secara garis besar DSS dibangun oleh tiga komponen besar:
1) Database
2) Model Base
3) Software System

Sistem 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.

Komponen kedua adalah Model Base atau suatu model yang merepresentasikan permasalahan ke dalam
format kuantitatif (model matematika sebagai contohnya) 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.

Kedua komponen tersebut untuk selanjutnya disatukan dalam komponen ketiga (software system), setelah
sebelumnya direpresentasikan dalam bentuk model yang “dimengerti” komputer . Contohnya adalah
penggunaan teknik RDBMS (Relational Database Management System), OODBMS (Object Oriented
Database Management System) untuk memodelkan struktur data. Sedangkan MBMS (Model Base.
Management System) dipergunakan untuk mere-presentasikan masalah yang ingin dicari pemecahannya.
Entiti lain yang terdapat pada produk DSS baru adalah DGMS (Dialog Generation and Management
System), yang merupakan suatu sistem untuk memungkinkan terjadinya “dialog” interaktif antara komputer
dan manusia (user) sebagai pengambil keputusan.

JENIS-JENIS DSS
Aplikasi DSS yang ditawarkan di pasar sangat beraneka ragam, dari yang paling sederhana (quick-hit DSS)
sampai dengan yang sangat kompleks (institutional DSS). “Quick-Hit DSS” biasanya ditujukan untuk para
manajer yang baru belajar menggunakan DSS (sebagai pengembangan setelah jenis pelaporan yang
disediakan oleh MIS = Management Information System, satu level sistem di bawah DSS). Biasanya
masalah yang dihadapi cukup sederhana (simple) dan dibutuhkan dengan segera penyelesaiannya.
Misalnya untuk kebutuhan pelaporan (report) atau pencarian informasi (query). Sistem yang sama biasa
pula dipergunakan untuk melakukan analisa sederhana. Contohnya adalah melihat dampak yang terjadi
pada sebuah formulasi, apabila variabel-variabel atau parameter-parameternya diubah. Di dalam
perusahaan, DSS jenis ini biasanya diimplementasikan dalam sebuah fungsi organisasi yang dapat berdiri
sendiri (berdasarkan data yang dimiliki fungsi organisasi tersebut). Misalnya adalah DSS untuk menyusun
anggaran tahunan, DSS untuk melakukan kenaikan gaji karyawan, DSS untuk menentukan besanya jam
lembur karyawan, dan lain sebagainya.

“Institutional DSS” merupakan suatu aplikasi yang dibangun oleh para pakar bisnis dan ahli DSS. Sesuai
dengan namanya, DSS jenis ini biasanya bekerja pada level perusahaan, dimana data yang dimiliki oleh
masing-masing fungsi organisasi telah diintegrasikan (dibuat strukturnya dan didefinisikan kaitankaitannya).
Contohnya adalah DSS untuk memprediksi pendapatan perusahaan di masa mendatang
(forecasting) yang akan mensimulasikan data yang berasal dari Divisi Sales, Divisi Marketing, Divisi
Logistik dan Divisi Operasional. Contoh implementasi yang tidak kalah menariknya adalah suatu sistem,
dimana jika manajemen memiliki rencana untuk mem-PHK-kan beberapa karyawannya, akan dapat
disimulasikan dampaknya terhadap neraca profit-and-loss perusahaan. Contoh aplikasi penggunaan DSS
lain yang paling banyak digunakan di dalam dunia bisnis adalah untuk keperluan analisa marketing, operasi
logistik dan distribusi, serta masalah-masalah yang berkaitan dengan keuangan dan akuntansi (taxation,
budgeting, dsb.).


SISTEM BERBASIS GRAFIK
Dalam merepresenasikan DSS agar mudah dipergunakan dan dimengeri oleh user (dalam hal ini adalah
manajer perusahaan), format grafik mutlak dipergunakan untuk melengkapi teks yang ada. Contoh-contoh
model grafik yang populer dipergunakan adalah sebagai berikut:
�� Time Series Charts – untuk melihat dampak sebuah variable terhadap waktu;
�� Bar Charts – untuk memperbandingkan kinerja beberapa entiti;
�� Pie Charts – untuk melihat komposisi atau persentasi suatu hal;
�� Scattered Diagrams – untuk menganalisa hubungan antara beberapa variabel;
�� Maps – untuk merepresentasikan data secara geografis;
�� Layouts – untuk menggambarkan lokasi barang secara fisik, seperti pada bangunan
dan kantor;
�� Hierarchy Charts – untuk menggambarkan struktur organisasi;
�� Sequence Charts – untuk merepresentasikan sesuatu dengan logika yang tersetruktur
(contohnya adalah diagram flowchart); dan
�� Motion Graphics – untuk memperlihat-kan perilaku dari variabel yang diamati
denvan cara animasi.
Jenis-jenis grafik di atas biasanya dapat ditampilkan dalam dua macam format: dua dimensi dan tiga
dimensi.

PERKEMBANGAN DSS
DSS yang saat ini populer untuk digunakan adalah yang berbasis tabel atau spreadsheets, karena para
manajer sudah terbiasa membaca data dengan cara tersebut. Tabel inilah yang menjadi media manajer
dalam “mengkutak-katik” (mengganti atau merubah) variabel yang ada, di mana hasilnya akan ditampilkan
dalam format grafik yang telah dijelaskan sebelumnya. Untuk keperluan ini, biasanya sebuah stand-alone
PC sudah cukup untuk mengimplementasikannya. Sejalan dengan perkembangan teknologi informasi, telah
banyak ditawarkan aplikasi DSS yang bekerja dalam infrastruktur jaringan (LAN, WAN, Intranet, Internet,
dsb.). Beberapa manajer pengambil keputusan dihubungkan satu dengan lainnya melalui jaringan
komputer, sehingga dapat saling mempertukarkan data dan informasi untuk keperluan pengambilan
keputusan. Bahkan sudah ada DSS yang diperlengkapi dengan expert system (dibuat berdasarkan teori
kecerdasan buatan = artifial intelligence), sehingga keputusan bisnis secara langsung dapat dilakukan oleh
komputer, tanpa campur tangan manusia. Siapkah perusahaan mengimplementasikan sistem ini?

         Sistem informasi manajemen

Sistem informasi manajemen (SIM) (bahasa Inggris: management information system, MIS) adalah bagian dari pengendalian internal suatu bisnis yang meliputi pemanfaatan manusia, dokumen, teknologi, dan prosedur oleh akuntansi manajemen untuk memecahkan masalah bisnis seperti biaya produk, layanan, atau suatu strategi bisnis. Sistem informasi manajemen dibedakan dengan sistem informasi biasa karena SIM digunakan untuk menganalisis sistem informasi lain yang diterapkan pada aktivitas operasional organisasi. Secara akademis, istilah ini umumnya digunakan untuk merujuk pada kelompok metode manajemen informasi yang bertalian dengan otomasi atau dukungan terhadap pengambilan keputusan manusia, misalnya sistem pendukung keputusan, sistem pakar, dan sistem informasi eksekutif.

Tujuan Umum

• Menyediakan informasi yang dipergunakan di dalam perhitungan harga pokok jasa, produk, dan tujuan lain yang diinginkan manajemen.
• Menyediakan informasi yang dipergunakan dalam perencanaan, pengendalian, pengevaluasian, dan perbaikan berkelanjutan.
• Menyediakan informasi untuk pengambilan keputusan.
Ketiga tujuan tersebut menunjukkan bahwa manajer dan pengguna lainnya perlu memiliki akses ke informasi akuntansi manajemen dan mengetahui bagaimana cara menggunakannya. Informasi akuntansi manajemen dapat membantu mereka mengidentifikasi suatu masalah, menyelesaikan masalah, dan mengevaluasi kinerja (informasi akuntansi dibutuhkan dam dipergunakan dalam semua tahap manajemen, termasuk perencanaan, pengendalian dan pengambilan keputusan).

Proses Manajemen

Proses manajemen didefinisikan sebagai aktivitas-aktivitas:
• Perencanaan, formulasi terinci untuk mencapai suatu tujuan akhir tertentu adalah aktivitas manajemen yang disebut perencanaan. Oleh karenanya, perencanaan mensyaratkan penetapan tujuan dan identifikasi metode untuk mencapai tujuan tersebut.
• Pengendalian, perencanaan hanyalah setengah dari peretempuran. Setelah suatu rencana dibuat, rencana tersebut harus diimplementasikan, dan manajer serta pekerja harus memonitor pelaksanaannya untuk memastikan rencana tersebut berjalan sebagaimana mestinya. Aktivitas manajerial untuk memonitor pelaksanaan rencana dan melakukan tindakan korektif sesuai kebutuhan, disebut kebutuhan.
• Pengambilan Keputusan, proses pemilihan di antara berbagai alternative disebut dengan proses pengambilan keputusan. Fungsi manajerial ini merupakan jalinan antara perencanaan dan pengendalian. Manajer harus memilih di antara beberapa tujuan dan metode untuk melaksanakan tujuan yang dipilih. Hanya satu dari beberapa rencana yang dapat dipilih. Komentar serupa dapat dibuat berkenaan dengan fungsi pengendalian.
Menurut Francisco Proses Manajemen adalah suatu proses Penukaran terhadap nilai dan jasa

Bagian

SIM merupakan kumpulan dari sistem informasi:
• Sistem informasi akuntansi (accounting information systems), menyediakan informasi dan transaksi keuangan.
• Sistem informasi pemasaran (marketing information systems), menyediakan informasi untuk penjualan, promosi penjualan, kegiatan-kegiatan pemasaran, kegiatan-kegiatan penelitian pasar dan lain sebagainya yang berhubungan dengan pemasaran.
• Sistem informasi manajemen persediaan (inventory management information systems).
• Sistem informasi personalia (personal information systems).
• Sistem informasi distribusi (distribution information systems).
• Sistem informasi pembelian (purchasing information systems).
• Sistem informasi kekayaan (treasury information systems).
• Sistem informasi analisis kredit (credit analysis information systems).
• Sistem informasi penelitian dan pengembangan (research and development information systems).
• Sistem informasi analisis software
• Sistem informasi teknik (engineering information systems).
• Sistem informasi Rumah Sakit (Hospital information systems).

PENGERTIAN TPS (TRANSACTION PROCESSING SYSTEMS)

Posted on 4 Desember 2009 by sttdb

Transaction Processing Systems (TPS) Sistem informasi komputerisasi yang dikembangkan untuk memproses data-data dalam jumlah besar untuk transaksi bisnis rutin seperti daftar gaji dan inventarisasi. Transaction Processing System (TPS) adalah sistem informasi yang terkomputerisasi yang dikembangkan untuk memproses data-data dalam jumlah besar untuk transaksi bisnis rutin seperti daftar gaji dan inventarisasi. TPS menghapus rasa bosan saat melakukan transaksi operasional sekaligus mengurangi waktu, meskipun orang masih harus memasukkan data ke sistem komkputer secara manual.Transaction Processing System merupakan sistem tanpa batas yang memungkinkan organisasi berinteraksi dengan lilngkungan eksternal. Karena manajer melihat data-data yang dihasilkan oleh TPS untuk memperbaharui informasi setiap menit mengenai apa yang terjadi di perusahaan mereka. Dimana hal ini sangat peting bagi operasi bisnis dari hari ke hari agar sistem-sistem ini dapat berfungsi dengan lancar dan tanpa interupsi sama sekali.Transaction processing systems (TPS) berkembang dari sistem informasi manual untuk sistem proses data dengan bantuan mesin menjadi sistem proses data elektronik (electronic data processing systems). Transaction processing systems mencatat dan memproses data hasil dari transaksi bisnis, seperti penjualan, pembelian, dan perubahan persediaan/inventori. Transaction processing systems menghasilkan berbagai informasi produk untuk penggunaan internal maupun eksternal. Sebagai contoh, TPS membuat pernyataan konsumen, cek gaji karyawan, kuitansi penjualan, order pembelian, formulir pajak, dan rekening keuangan. TPS juga memperbaharui database yang digunakan perusahaan untuk diproses lebih lanjut oleh SIM.

PENGERTIAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM)

DSS merupakan salah satu produk perangkat lunak yang dikembangkan secara khusus untuk membantu manajemen dalam proses pengambilan keputusan (Indrajit 2001, p.179). Sesuai namanya, tujuan digunakannya system ini adalah sebagai “second opinion” atau “information source” yang dapat dipakai sebagai bahan pertimbangan sebelum seorang manajer memutuskan kebijakan tertentu. Pendekatan yang paling sering dilakukan dalam proses perancangan sebuah DSS adalah dengan menggunakan teknik simulasi yang interaktif, sehingga selain dapat menarik minat manajer untuk menggunakannya, diharapkan system ini dapat merepresentasikan keadaaan dunia nyata atau bisnis yang sebenarnya.
Hal yang perlu ditekankan di sini adalah bahwa keberadaan DSS bukan untuk menggantikan tugas-tugas manajer, tetapi untuk menjadi sarana penunjang (tools) bagi mereka. DSS sebenarnya merupakan implementasi teori-teori pengambilan keputusan yang telah diperkenalkan oleh ilmu-ilmu seperti operation research dan management science. Hanya bedanya adalah bahwa jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah yang dihadapi harus dilakukan perhitungan iterasi secara manual (biasanya untuk mencari nilai minimum, maksimum, atau optimum), saat ini komputer PC telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu relatif singkat.
Dalam kedua bidang ilmu di atas, dikenal istilah decision modeling, decision theory, dan decision analysis yang pada hakekatnya adalah merepresentasikan permasalahan dan manajemen yang dihadapi setiap hari ke dalam bentuk kuantitatif (misalnya dalam bentuk model matematika). Contoh-contoh klasik dari persoalan dalam bidang ini adalah linear programming, game’s theory, transportation problem, inventory system, decision tree, dan lain sebagainya. Dari sekian banyak problem klasik yang kerap dijumpai dalam aktivitas bisnis perusahaan sehari-hari, sebagian dapat dengan mudah disimulasikan dan diselesaikan dengan menggunakan formula atau rumus-rumus sederhana. Tetapi banyak pula masalahan yang ada sangat rumit sehingga membutuhkan kecanggihan komputer.
Decision Support System (DSS) merupakan progresi alamiah dari system pelaporan informasi dan system pemrosesan transaksi. DSS bersifat interaktif, system informasi yang berbasis komputer yang menggunakan model keputusan dan secara khusus menggunakan database untuk membantu proses pengambilan keputusan bagi manajer dan pengguna akhir Informasi dihasilkan dalam bentuk laporan periodik dan khusus dan output dari model matematika dan sistem pakar.
Sprague dan Carlson mendefinisikan DSS dengan cukup baik (Sprague et.al., 1993), yaitu : sistem yang berbasis komputer yang dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan dalam rangka memecahkan masalah-masalah rumit yang “mustahil” dilakukan dengan kalkulasi manual dengan cara melalui simulasi yang interaktif dimana data dan model analisis sebagai komponen utama.

PENGERTIAN EXECUTIVE INFORMATION SYSTEM (EIS)

Executive Information System (EIS) adalah sistem computer-based yang membantu executive dalam mengakses data dan informasi untuk mengetahui suatu permasalahan, meneliti solusi yang akan diberikan, dan menunjukkan proses strategic planning.
DataYang Dibutuhkan Dalam EIS

1. Data terintegrasi dari berbagai database, student, finance, personnel, dibutuhkan untuk menganalisa dari berbagai sudut pandang.
2. Kadang-kadang, executive membutuhkan data dari database on-line (ex. Kurs mata uang).
3. Data lengkap yang berisi rangkuman data secara keseluruhan.
4. Data eksternal (informasi umum).
5. Record data sebelumnya.

EIS Dalam ESS (Executive Support System)
EIS adalah inti dari Executive Support System (ESS). ESS dapat dibagi menjadi 3 bagian utama, yaitu :

• Mental Modelling => Proses perancangan EIS, untuk mengidentifikasi faktor critical succes, data, informasi, dsb.

• EIS => Orang atau teknologi yang memberikan data kepada executive dan mengubahnya sebagai informasi.

• Office Automation Support => Semacam alat komunikasi executive dengan staff untuk berinteraksi dalam pengambilan keputusan.