SIM bab 4

SISTEM INFORMASI MANAJEMEN

PENGEMBANGAN SISTEM

NAMA KELOMPOK :

·         Zulkifli Prima Ananda                                       (1410108781)

·         Darmawan Candra Utomo                                (1410108691)

·         Setyo Danang Prakoso                                      (1410109168)

·         Galih Pangestu P                                               (1410108815)

·         Muhammad Farid                                              (1410108945)

SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI INDONESIA

SURABAYA

v  PENDEKATAN SISTEM

Pencarian asala muasal proses pemecahan masalah secara sistematis mengarah pada john dewey, seorang profesor ilmu filosofi di colombia university. Dalam sebuah buku di tahun 1910, Dewey mengidentifikasikan tiga rangkain pertimbangan yang terlibat dalam pertimbangan yang terlibat dalam pemecahan sebuah kontroversi yang memadai:

1.      Mengenali kontroversi

2.      Mempertimbangan klaim-klaim alternatif

3.      Membentuk satu pertimbangan

Dewey tidak mengunakan istilah pendekatan sistem, nmaun ia menyadari adanya sifat berurutan dari pemecahan masalah-mengidentifikasi suatu masalah, mempertimbangan berbagai cara untuk memecahkannya, dan terakir memilih solusi yang terlihat baik.

            Kerangka kerja Dewey pada intinya terkubur selama bertahun-tahun, namun sepanjang akhir tahun1960-an dan awal 1970-an, minta akan pemecahan masalah secara sistematis mulai menguat. Ilmuan manajemn dan spesialis informasi mencari cara-cara yang efisien dan efektif untuk memecahkan masalah, dan kerangka kerja yang direkomendasikan menjadi apa yang dikenal sebagai pendekatan sistem (systems approach)-serangkaian langakah-langkah pemecahan masalah yang memastikan bahwa suatu masalah telah dipahami, solusi-solusi alternatif telah dipertimbangkan, dan bahwa solusi yang dipilah berhasil.

v  SIKLUS HIDUP PENGEMBANGAN SISTEM

Pendekatan sistem merupakan sebuah metodologi. Metodologi adalah satu cara yang direkomendasikan dalam melakukan sesuatu. Pendekatan sistem adalah metodologi dasar dalam memecahkan segala jenis masalah. Siklus hidup pengembangan sistem (systems development life cycle-SDLC) adalah aplikasi dari pendekatan sistem bagi pengembangan suatu sistem informasi.

a.      SDLC TRADISIONAL

Telah dibutuhkan waktu lama bagi seorang pengembang sistem yang pertama untuk mengetahui bahwa terdapat beberapa tahapan pekerjaan pengembangan yang perlu dilakukan dalam urut-urutan tertentu jika suatu proyek ingin memiliki kemungkinan berhasil yang paling besar. Tahapan-tahapan tersebut adalah:

1.      Perencanaan

2.      Analisis

3.      Desain

4.      Implementasi

5.      Penggunaan

Proyek direncanakan dan sumber-sumber daya yang dibutuhkan untuk melakukan pekerjaan kemudian disatukan. Sistem yang ada juga dianalisi untuk memahami masalah dan menentukan persyaratan fungsional dari sistem yang baru. Sistem baru ini kemudian dirancang dan diimplementasi. Setelah implementasi, sistem kemudian digunakan idealnya untuk jangka waktu yang lama.

Karena pekerjaan-pekerjaan diatas mengikuti satu pola yang teratur dan dilaksanakan dengan cara dari atas kebawah, SDLC tradisional sering kali disebut sebagai pendekatan air terjun (waterfall approach). Aktivitas ini memiliki aliran satu arah menuju ke penyelesaian proyek.

v  PROTOTYPING

Prototipe adalah satu versi dari sebuah sistem potensial yang memberikan ide bagi para pengembang dan calon pengguna, bagaimana sistem akan berfungsi dalam bentuk yang telah selesai. Proses pembuatan prototipe ini disebut prototyping. Dasar pemikirannya adalah membuat prototipe secepat mungkin, bahkan dalam waktu semalam, lalu memperoleh umpan balik dari pengguna yang akan memungkinkan prototipe tersebut memperbaiki kembali dengan sangat cepat.

Daya tarik prototyping:

1.      Membaiknya komunikasi antara pengembangan dan pengguna

2.      Pengembangan dapat melakukan pekerjaan yang baik dalam menentukan kebutuhan pengguna.

3.      Pengguna memainkan peranan yang lebih aktif dalam pengembangan sistem.

4.      Pengembangan dan pengguna menghabiskan waktu dan usaha yang lebih sedikit dalam mengembangkan sistem.

Potensi kesulitan dari prototyping :

1.      Terburu-buru dalam menyerahkan prototipe dapat menyebabkan diambilnya jalan pintas dalam definisi masalah, evaluasi alternatif, dan dokumentasi.

2.      Pengguna dapat terlalu gembira dengan prototipe yang diberikan, yang mengarah pada ekspektasi yang tidak realistis sehubungan dengan sistem produksinya nanti.

3.      Prototipe evolusioner bisa jadi tidak terlalu efisien.

v  PENGEMBANGAN APLIKASI CEPAT

Satu metodologi yang memiliki tujuan yang sama dengan prototyping, yaitu memberikan respons yang cepat atas kebutuhhan pengguna, namun dengan lingkup yang lebih luas adalah RAD istilah RAD, dari rapid application development atau pengembangan aplikasi cepat diperkenalkan oleh konsultan komputer dan penulis James Martin.

Pada suatu pengembangan siklus hidup yang dimaksud untuk memproduksi sistem dnegan cepat tanpa mengorbankan mutunya.

RAD adalah kumpulan strategi, metodologi, dan alat terintegrasi yang terdapat di dalam suatu kerangka kerja yang disebut rekayasa infomasi.

v  MENEMPATKAN SDLC TRADISIONAL, PROTOTYPING, RAD, PENGEMBANGAN BERFASE, DAN BPR DALAM PERPEKIF

SDLC tradisional, prototyping, RAD, dan BPR semuanya adalah metodelogi. Semuanya adalah cara-cara yang direkomendasikan dalam mengembangkan sistem informasi. SDLC tradisional adalah suatu penerapan pendekatan sistem terhadap masalah pengembangan sistem, dan memiliki seluruh unsur-unsur pendekatan sistem dasar, diawali dari identifikasi masalah dan diakhiri dengan penggunaan sistem.

Prototyping merupakan bentuk singkatan dari pendekatan sistem yang berfokus pada definisi dan pemenuhan kebutuhan pengguna. Prototyping dapat berada di dalam SDLC, bahkan pada kenyataannya, banyak upaya prototyping mungkin dibuthkan selama pengembangan sebuah sistem.

RAD merupakan suatu pendekatan alternatif terhadap fase-fase desain dan implementasi SDLC. Kontribusi utama yang iberikan oleh RAD adalah kecepatan untuk dapat menggunakan sistem, yang tercapai terutama melalui penggunaan alat-alat berbasis komputer dan tim-tim proyek khusus. Pengembangan berfase menggunakan SDLC tradisional sebagai kerangka kerja dasar dan menerapkannya pada sebuah proyek dengan cara modular yang menggunakan alat-alat dan konsep tim khusus yang sama dilakukan di RAD.

Kini, perusahaan sedang memperbarui sebagian besar sistemnya yang sebelumnya diimplementasikan dengan menggunakan teknologi komputer yang sudah usang jika dapat dilihat menurut standart saat ini. Karena hukum Moore, teknologi informasi dapat usang dengan sangat cepat. Istilah BPR digunakan untuk pendekatan yang memanfaatkan penggunaan teknologi ini sepenuhnya. Prototyping, RAD, Dan pengembangan berfase dapat digunakan dalam suatu proyek BPR untuk memenuhi kebutuhan pengguna dengan cara terbuka.

v  PEMBUAT KEPUTUSAN

a.      Pembuatan Keputusan

Tipe-Tipe Keputusan

Pengambilan keputusan ( Decision making) : adalah tindakan manajemen dalam pemilihan alternative untuk mencapai sasaran.

b.      Keputusan dibagi dalam 3 tipe :

Keputusan terprogram/keputusan terstruktur : keputusan yg berulang2 dan rutin, sehingga dapt diprogram. Keputusan terstruktur terjadi dan dilakukan terutama pd manjemen tkt bawah. Contoh: keputusan pemesanan barang, keputusan penagihan piutang,dll.

Keputusan setengah terprogram / setengah terstruktur : keputusan yg sebagian dpt diprogram, sebagian berulang-ulang dan rutin dan sebagian tdk terstruktur. Keputusan ini seringnya bersifat rumit dan membutuhkan perhitungan2 serta analisis yg terperinci. Co:/ Keputusan membeli sistem komputer yg lebih canggih, keputusan alokasi dana promosi.

Keputusan tidak terprogram/ tidak terstruktur : keputusan yg tidak terjadi berulang-ulang dan tidak selalu terjadi. Keputusan ini terjadi di manajemen tingkat atas. Informasi untuk pengambilan keputusan tdk terstruktur tdk mudah untuk didapatkan dan tdk mudah tersedia dan biasanya berasal dari lingkungan luar. Pengalaman manajer merupakan hal yg sangat penting didalam pengambilan keputusan tdk terstruktur. Keputusan untuk bergabung dengan perusahaan lain adalah contoh keputusan tdk terstruktur yg jarang terjadi.

c.       Proses pembuatan keputusan

·         Pemahaman dan perumusan masalah

Manajaer harus menemukan masalah apa yang sebenarnya, dan menentukan bagian-bagian mana yang harus dipecahkan dan bagian mana yang seharusnya dipecahkan.

Pengumpulan dan analisa data yang relevan

Setelah masalahnya ditemukan, lalu ditentukan dan dibuatkan rumusannya untuk membuat keputusan yang tepat.

Pengembangan alternatif

Pengembangan alternatif memungkinkan menolak kecendrungan membuat keputusan yang cepat agar tercapai keputusan yang efektif.

Pengevaluasian terhadap alternatif yang dipergunakan

Menilai efektivitas dari alternatif yang dipakai, yang diukur dengan menghubungkan tujuan dan sumber daya organisasi dengan alternatif yang realistik serta menilai seberapa baik alternatif yang diambil dapat membantu pemecahan masalah.

·         Pemilihan alternatif terbaik

Didasarkan pada informasi yang diberikan kepada manajer dan ketidaksempurnaan kebijaksanaan yang diambil oleh manajer.

Implementasi keputusan

Manajer harus menetapkan anggaran, mengadakan dan meng alokasikan sumber daya yang diperlukan, serta menugaskan wewenag dan tanggung jawab pelaksana tugas, dengan mempewrhatikan resiko dan ketidakpastian terhadap keputusan yang diambil.

evaluasi atas hasil keputusan

Implementasi yang telah diambil harus selalu dimonitor terus-menerus, apakah berjalan lancar dan memberikan hasil yang diharapkan.

d.      KETERLIBATAN BAWAHAN DALAM PEMBUATAN KEPUTUSAN

Para manejer akan sulit untuk membuat keputusan tanpa melibatkan bawahan, keterlibatan ini dapat formal, seperti pengunaan kelompok dalam pembuatan keputusan, atau informal, seperti permintaan akan gagasan.

1. Pembuatan Keputusan Kelompok

Banyak manajer merasa bahwa keputusan yang dibuat secara kelompok, seperti panitia lebih efektif karena mereka memaksimumkan pengetahuan lain. Berbagai kebaikan dan kelemahan pembuatan keputusan secara kelompok

Kebaikan

Kelemahan

Dalam pengembangan tujuan, kelompok memberikan jumlah pengetahhuan yang lebih besar.

Dalam pengembangan alterna-tif, usaha individual para anggota kelompok dapat memungkinkan pencarian lebih luas dalam berbagai bidang fungsional organisasi.

Dalam penilaian alternatif, kelompok mempunyai kerangka pandangan yang lebih lebar.

Dalam pemilihan alternatif kelompok lebih dapat meneri-ma risiko disbanding pembuat keputusan individual.

Karena berpartisipasi dalam proses pembuatan keputusan, para anggota kelompok secara individudal lebih termotivasi untuk melaksanakan keputus-an.

Kreativitas yang lebih besar dihasilkan dari interaksi antar individu dengan berbagai pandangan yang berbeda- beda.

Implementasi suatu keputusan apakah dibuat oleh kelompok atau tidak, haru diselesaikan oleh para manejersecara individual. Karena kelompok tidak diberikan tanggung jawab, keputusan kelompok dapat menghasilkan situasi dimana tidak seorangpun merasa bertanggung jawab dan saling melempar tanggung jawab.

Berdasarkan pertimbangan nilai dari waktu sebagai salah satu sumber daya organisasi, keputusan kelompok sangant memakan biaya.

Pembuatan keputusan kelompok adalah tidak efesien bila keputusan harus dibuat dengan cepat.

Keputusan kelompok, dalam berbagai kasus, dapat merupakan hasil kompromi atau bukan sepenuhnya keputusan kelompok.

Bila atasan terlilbat, atau salah satu anggota mempunyai kepribadian yang dominan, keputusan yang dibuat kelompok dalam kenyataannya bukan keputusan kelompok.

1.    Implementasi suatu keputusan apakah dibuat oleh kelompok atau tidak, haru diselesaikan oleh para manejersecara individual. Karena kelompok tidak diberikan tanggung jawab, keputusan kelompok dapat menghasilkan situasi dimana tidak seorangpun merasa bertanggung jawab dan saling melempar tanggung jawab.

Berdasarkan pertimbangan nilai dari waktu sebagai salah satu sumber daya organisasi, keputusan kelompok sangant memakan biaya.

Pembuatan keputusan kelompok adalah tidak efesien bila keputusan harus dibuat dengan cepat.

Keputusan kelompok, dalam berbagai kasus, dapat merupakan hasil kompromi atau bukan sepenuhnya keputusan kelompok.

2.  Bila atasan terlilbat, atau salah satu anggota mempunyai kepribadian yang dominan, keputusan yang dibuat kelompok dalam kenyataannya bukan keputusan kelompok.

v  MEMBANGUN KONSEP

Konsep DDS dimulai pada akhir tahun 1960-an dengan timesharing komputer. Untuk pertama kalinya seseorang dapat berinteraksi langsung dengan komputer tanpa harus melalui spesialis informasi.

            Pada tahun 1971 istilah DDS diciptakan oleh G. Anthony Gorry dan Michael. S. Scott mengarahkan aplikasi komputer kepada pengambilan keputusan manajemen dan mengembangkan apa yang telah dikenal sebagai Gorry and Scott Morton Grid.

v  MODEL PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Banyak sistem pendukung yang tersedia dan mampu melengkapi sistem informasi manajemen yang ada. Beberapa sistem pendukung yang akan dibahas di sini, di antaranya adalah:

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan/Decision-Support Systems (DSS)

Sistem Kelompok Pendukung Pengambilan Keputusan/Group Decision-Support Systems (GDSS)

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Eksekutif/Executive-Support Systems (ESS)

Sistem Pakar/Expert System

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan – Decision Support Systems (DSS)

Sistem pendukung pengambilan keputusan kelompok (DSS) adalah sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan dalam menggunakan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur. Sistem pendukung ini membantu pengambilan keputusan manajemen dengan menggabungkan data, model-model dan alat-alat analisis yang komplek, serta perangkat lunak yang akrab dengan tampilan pengguna ke dalam satu sistem yang memiliki kekuatan besar (powerful) yang dapat mendukung pengambilan keputusan yang semi atau tidak terstruktur. DSS menyajikan kepada pengguna satu perangkat alat yang fleksibel dan memiliki kemampuan tinggi untuk analisis data penting. Dengan kata lain, DSS menggabungkan sumber daya intelektual seorang individu dengan kemampuan komputer dalam rangka meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. DSS diartikan sebagai tambahan bagi para pengambil keputusan, untuk memperluas kapabilitas, namun tidak untuk menggantikan pertimbangan manajemen dalam pengambilan keputusannya.

Dalam suatu penelitiannya Steven S. Alter mengembangkan satu taksonomi dari enam jenis DSS yang didasarkan pada tingkat dukungan pemecahan masalah. Keenam jenis tersebut tampak pada gambar berikut :

Jenis DSS yang memberikan dukungan paling sedikit adalah jenis yang memungkinkan manajer mengambil hanya sebagian kecil informasi (unsur-unsur informasi) seperti terlihat pada kolom 1 gambar di atas. Manajer dalam hal ini dapat bertanya pada database untuk mendapatkan angka/jumlah tingkat penyerapan anggaran pada satu satker dibawah lingkup kerjanya.

Jenis DSS yang memberikan dukungan yang sedikit lebih tinggi memungkinkan baginya menganalisis seluruh isi file mengenai tingkat penyerapan anggaran pada unit-unit lain yang terkait. Contohnya adalah laporan gaji bulanan pegawai yang disiapkan dari file gaji.

Dukungan yang lebih lagi diberikan oleh sistem yang menyiapkan laporan total penyerapan anggaran biaya pegawai dan tunjangan-tunjangan yang diterimanya yang diolah dari berbagai file sistem penggajian.

Ada dua tipe DSS yang dikenal, yaitu: Model-driven DSS dan Data-driven DSS. Jenis DSS yang pertama merupakan suatu sistem yang berdiri sendiri terpisah dari sistem informasi organisasi secara keseluruhan. DSS ini sering dikembangkan langsung oleh masing-masing pengguna dan tidak langsung dikendalikan dari divisi sistem informasi. Kemampuan analisis dari DSS ini umumnya dikembangkan berdasarkan model atau teori yang ada dan kemudian dikombinasikan dengan tampilan pengguna yang membuat model ini mudah untuk digunakan.

Jenis DSS yang kedua, data-driven DSS, menganalisis sejumlah besar data yang ada atau tergabung di dalam sistem informasi organisasi. DSS ini membantu untuk proses pengambilan keputusan dengan memungkinkan para pengguna untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat dari data yang tersimpan di dalam database yang besar. Banyak organisasi atau perusahaan mulai membangun DSS ini untuk memungkinkan para pelanggannya memperoleh data dari website-nya atau data dari sistem informasi organisasi yang ada.

Sistem Kelompok Pendukung Pengambilan Keputusan - Group Decision Support Systems (GDSS)

GDSS merupakan sistem berbasis komputer yang interaktif untuk memudahkan pencapaian solusi oleh sekelompok pengambil keputusan atas permasalahan yang sifatnya tidak terstruktur. GDSS dikembangkan untuk menjawab tantangan terhadap kualitas dan efektivitas pengambilan keputusan yang dilakukan oleh lebih dari satu orang (kelompok orang). Permasalahan yang perlu digarisbawahi untuk pengambilan keputusan yang dilakukan oleh sekelompok orang antara lain adalah banyaknya para pengambil keputusan, waktu yang harus dialokasikan, dan meningkatnya peserta yang ada. GDSS memberikan dukungan pada pemecahan masalah dengan menyediakan suatupengaturan yang mendukung komunikasi bagi anggota yang tergabung dalam kelompok. Gambar 3-4 di bawah ini menunjukkan empat kemungkinan pengaturan GDSS yang didasarkan pada ukuran kelompok dan lokasi para anggotanya.

Penggunaan GDSS mampu untuk mengatasi berbagai masalah atau potensi masalah yang mungkin akan timbul. Beberapa manfaat yang dapat diperoleh dengan penggunaan GDSS ini, antara lain adalah:

1. Meningkatkan perencanaan awal, yaitu untuk membuat diskusi atau pertemuan menjadi lebih efektif dan efisien.

2. Meningkatkan partisipasi, sehingga setiap peserta dari berbagai latar belakang dapat memberikan kontribusinya dengan optimal.

3. Menciptakan iklim yang lebih terbuka dan kolaboratif, yaitu tanpa membuat pihak yang tingkatannya lebih rendah merasa takut dan terancam. Dan juga tidak membuat pihak yang tingkatannya lebih tinggi mendominasi jalannya suatu rapat, pertemuan/meeting.

4. Setiap ide yang ditawarkan bebas dari kritik, memungkinkan peserta rapat, pertemuan/meeting mengkontribusikan ide atau pendapatnya tanpa takut untuk dikritik.

5. Evaluasi yang objektif, menciptakan atmosfir di mana suatu ide akan dievaluasi secara objektif dan tidak memandang siapa yang memberikan ide tersebut.

6. Menghasilkan ide organisasi, yaitu bagaimana tetap memfokuskan pada tujuan rapat, pertemuan/meeting, mencari cara yang paling efisien untuk mengorganisir ide yang dihasilkan dalam sesi brainstorming, dan mengevaluasi ide dalam batasan waktu yang paling sesuai.

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Eksekutif/Executive Support Systems (ESS)

Dalam sistem pendukung pengambilan keputusan eksekutif istilah executive support system (ESS) sering dipertukarkan dengan executive information system (EIS). Namun, ada juga yang membedakan keduanya. Jika dibedakan, EIS sering didefinisikan sebagai sistem informasi berbasis komputer yang menyajikan kebutuhan informasi eksekutif puncak. Sistem ini memberikan akses cepat atas informasi dan laporan manajamen. Di sisi lain, ESS adalah sistem pendukung komprehensif yang mempunyai kemampuan lebih dari EIS. ESS menyangkut juga sistem komunikasi, otomatisasi kantor, dukungan analisis, dan intelejensia.

ESS dibangun terutama untuk menyajikan gambaran operasional suatu organisasi; melayani kebutuhan informasi eksekutif puncak; menyajikan tampilan yang akrab di pengguna, sesuai dengan tipe keputusan individu, menyajikan penelusuran dan pengendalian yang tepat waktu dan efektif; menyajikan akses cepat atas informasi rinci dengan teks, angka, atau grafik; mengindentifikasikan masalah; serta menyaring, mengkompres, dan melacak data dan informasi kritikal.

Karakteristik utama yang dimiliki ESS adalah kemampuan melihat rincian, menginformasikan faktor keberhasilan kritikal (critical success factors), akses status, analisis, pelaporan eksepsi (exception reporting), penggunaan warna, navigasi informasi, dan komunikasi.

Sistem Pakar - Expert Systems (ES)

Para ahli atau pakar biasanya memiliki pengetahuan (knowledge) dan pengalaman khusus untuk masalah tertentu. Mereka paham betul alternatif pemecahan, kemungkinan keberhasilannya, serta keuntungan dan kerugian yang mungkin timbul. Mereka biasanya digunakan oleh instansi untuk memberi nasehat atas masalah tertentu, seperti pada Departemen Pertahanan masalah pembelian peralatan militer yang teknologinya canggih, penyelesaian tuntutan pembubaran Bisnis TNI, perampingan/reorganisasi departemen, dan strategikomunikasi dengan media massa. Makin tidak terstruktur masalahnya, makin spesialis nasehat yang dibutuhkan dari mereka.

Expert systems (ES) mencoba untuk meniru pengetahuan pakar tersebut. Sistem ini biasanya digunakan jika organisasi harus memberikan keputusan atas suatu masalah yang kompleks. Secara khusus, ES adalah paket komputer untuk memecahkan atau mengambil keputusan atas suatu masalah spesifik atau terbatas, yang kemampuan pemecahannya dapat sama atau melebihi suatu tingkat kemampuan seorang pakar.

ES bisa dibagi dalam dua bagian: lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment). Lingkungan pengembangan digunakan oleh pengembang ES untuk membangun komponen komponen ES dan menempatkan pengetahuan (knowledge) pada basis pengetahuan (knowledge base). Lingkungan konsultansi digunakan oleh non-pakar untuk memperoleh pengetahuan dan nasehat para pakar yang disimpan di sistem.

Tiga komponen utama yang biasanya ada dalam ES adalah basis pengetahuan, mesin inferensi (inference engine), dan tampilan pengguna (user interface).

v  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.

a.      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.

b.      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.

c.       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.