Sistem Pendukung Keputusan
PENDAHULUAN
Decision Support Systems (DSS) atau system pendukung
keputusan adalah serangkaian kelas tertentu dari system informasi terkomputerisasi
yang mendukung kegiatan pengambilan keputusan bisnis dan organisasi. Suatu DSS
yang dirancang dengan benar adalah suatu system berbasis perangkat lunak
interaktif yang dimaksudkan untuk membantu para pengambil keputusan
mengkompilasi informasi yang berguna dari data mentah, dokumen, pengetahuan
pribadi, dan/atau model bisnis untuk mengidentifikasikan dan memecahkan
berbagai masalah dan mengambil keputusan.
System pendukung keputusan atau DSS digunakan untuk
mengumpulkan data, menganalisa dan membentuk data yang dikoleksi, dan mengambil
keputusan yang benar atau membangun strategi dari analisis, tidak pengaruh
terhadap computer, basis data atau manusia penggunanya.
Informasi yang biasanya dikumpulkan dengan
menggunakan aplikasi pendukung keputusan akan melakukan:
Mengakses semua asset informasi terkini, termasuk
data legasi dan relasional, kompulan data, gudang data, dan kumpulan jumlah
besar data.
Angka-angka penjualan antara satu periode dengan
periode lainnya.
Angka-angka pendapatan yang diperkirakan,
berdasarkan pada asumsi penjualan produk baru.
Konsekuensi pilihan-pilihan pengambilan keputusan
yang berbeda, dengan pengalaman dalam suatu konteks yang dirinci ulang.
Sudah begitu banyak perusahaan di berbagai industri
yang bergantung pada perangkat, teknik dan pemodelan pendukung keputusan, untuk
membantu mereka menganalisa dan memecahkan beragam pertanyaan bisnis
sehari-hari. System pendukung keputusan bersifat tergantung oleh data,
sebagaimana keseluruhan proses mengambil seluruh kumpulan data yang tersedia,
untuk dianalisa.
Perangkat-perangkat, proses, dan metodologi
pelaporan berbasis Business Intelligence adalah contoh penggunaan penting dalam
system pendukung keputusan manapun, dan memberikan analisis data, pelaporan
serta monitoring data yang sangat terpercaya kepada pengguna.
Persyaratan yang biasa dimiliki dalam penerapan
Sistem Pendukung Keputusan Tingkat Tinggi:
Pengumpulan data dari beragam sumber (data
penjualan, data inventori, data supplier, data riset pasar, dsb).
Penformatan dan penggunaan data.
Lokasi database yang sesuai serta pembangunan format
untuk pembuatan laporan dan analisa berbasis pengambilan keputusan.
Perangkat dan aplikasi yang serba bisa dan mampu
memberikan pelaporan, monitoring dan analisa terhadap data.
DSS Design Approach (Structured)
BERBAGAI TIPE SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DSS):
Penting untuk dicatat bahwa DSS tidak memiliki suatu
model tertentu yang diterima atau dipakai di seluruh dunia. Banyak teori DSS
yang diimplementasikan, sehingga terdapat banyak cara untuk mengklasifikasikan
DSS.
DSS model pasif adalah model DSS yang hanya
mengumpulkan data dan mengorganisirnya dengan efektif, biasanya tidak
memberikan suatu keputusan yang khusus, dan hanya menampilkan datanya. Suatu
DSS aktif pada kenyataannya benar-benar memproses data dan secara eksplisit
menunjukkan beragam solusi berdasarkan pada data tersebut.
DSS model aktif sebaliknya memproses data dan secara
eksplisit menunjukkan solusi berdasarkan pada data yang diperoleh, walau harus
diingat bahwa intervensi manusia terhadap data tidak dapat dipungkiri lagi.
Misalnya, data yang kotor atau data sampah, pasti akan menghasilkan keluaran
yang kotor juga (garbage in garbage out).
Suatu DSS bersifat kooperatif jika data dikumpulkan,
dianalisa dan lalu diberikan kepada manusia yang menolong system untuk merevisi
atau memperbaikinya.
Model Driven DSS adalah tipe DSS dimana para
pengambil keputusan menggunakan simulasi statistik atau model-model keuangan
untuk menghasilkan suatu solusi atau strategi tanpa harus intensif mengumpulkan
data.
Communication Driven DSS adalah suatu tipe DSS yang
banyak digabungkan dengan metode atua aplikasi lain, untuk menghasilkan
serangkaian keputusan, solusi atau strategi.
Data Driven DSS menekankan pada pengumpulan data
yang kemudian dimanipulasi agar sesuai dengan kebutuhan pengambil keputusan,
dapat berupa data internal atua eksternal dan memiliki beragam format. Sangat
penting bahwa data dikumpulkan serta digolongkan secara sekuensial, contohnya
data penjualan harian, anggaran operasional dari satu periode ke periode
lainnya, inventori pada tahun sebelumnya, dsb.
Document Driven DSS menggunakan beragam dokumen
dalam bermacam bentuk seperti dokumen teks, excel, dan rekaman basis data,
untuk menghasilkan keputusan serta strategi dari manipulasi data.
Knowledge Driven DSS adalah tipe DSS yang
menggunakan aturan-aturan tertentu yang disimpan dalam komputer, yang digunakan
manusia untuk menentukan apakah keputusan harus diambil. Misalnya, batasan
berhenti pada perdagangan bursa adalah suatu model knowledge driven DSS.
IMPLEMENTASI DSS DI DUNIA KERJA
Konsep implementasi DSS di dunia kerja yang kali ini
diambil oleh penulis adalah penerapan Business Intelligence dalam pengumpulan
data serta presentasi data dalam suatu bentuk Dashboard. Bidang industri
perusahaan yang dijadikan contoh adalah maskapai penerbangan atau airline
industry.
Teknologi aplikasi yang digunakan adalah system
aplikasi berbasis web dan dapat diakses pada suatu URL tertentu dari
PC/laptop/tablet milik pengguna dengan kapasitas minimum, kapan saja dan dimana
saja pengguna berada.
Metodologi, proses serta perangkat pelaporan
Business Intelligence atau BI adalah komponen kunci yang memberikan analisa
data, pelaporan dan monitoring yang kaya kepada pengguna sistem.
Secara garis besar, proses yang terjadi kurang lebih
adalah seperti digambarkan dalam diagram dibawah ini, dimana;
System akan mengumpulkan semua data baik data master
dan juga data transaksi dari setiap aplikasi yang digunakan semua departemen
dalam perusahaan, untuk kemudian dilakukan analisis What-if tergantung dari
laporan apa yang diinginkan oleh pihak manajemen.
Hasil analisis tersebut akan menentukan keputusan
apa yang harus diambil oleh manajemen.
Terlihat dibawah, berbagai departemen yang
mengaksesnya antara lain Personalia (Human Resource/HRD), Keuangan
(Accounting), Produksi/Operasional, Pemasaran/Marketing, Distribusi/Pengiriman,
serta divisi lain, yang semuanya berada dibawah manajemen perusahaan.
Alur DSS untuk Sistem Informasi Akuntansi
Struktur Alur Data Dalam Aplikasi Business
Intelligence
Pelaporan yang ingin dilihat oleh tingkat manager
dalam manajemen perusahaan tersebut akan tampil dalam aplikasi Dashboard yang
interaktif dan dapat dikustomisasi sesuai keinginan user/ pengguna aplikasi.
Contoh dashboard tersebut adalah seperti dibawah ini.
Sebelumnya, perlu diingat bahwa aplikasi dashboard
juga memiliki beragam kategori per divisi, dimana setiap divisi/departemen
dalam suatu perusahaan biasanya menggunakan jenis data yang berbeda, serta
mengakses data dalam cara yang berbeda pula. Laporan dan hasil analisis yang
diperlukan juga otomatis berbeda, begitu pula bentuk pelaporan yang diperlukan
tiap-tiap divisi tersebut, sebagaimana digambarkan dalam diagram dibawah.
Pembagian Kategori Dashboard Berdasarkan
Penitikberatan Pengambilan Informasi Perusahaan
Manfaat Penggunaan Aplikasi Terapan DSS/Decision
Support System dalam Bentuk Business Intelligence Dashboard;
Mempermudah dilakukannya analisa terhadap data
master dan juga data transaksi perusahaan untuk kemudian menghasilkan berbagai
laporan yang akan mendukung proses pengambilan keputusan oleh pihak manajemen
perusahaan.
Memberikan tampilan yang lebih enak dilihat dan
lebih professional yang disesuaikan dengan kultur serta bidang bisnis
perusahaan yang menggunakan aplikasi ini.
Memberikan informasi terkini terhadap pergerakan
angka-angka dalam perusahaan, atau bahkan bersifat real-time. Contohnya dalam
hal ini; adalah pergerakan angka penjualan tiket pesawat setiap harinya, atau
pergerakan angka kedatangan dan keberangkatan pesawat dari seluruh bandara di
Indonesia (hasil kegiatan operasional perusahaan).
Contoh implementasi aplikasi Business Intelligence –
Dashboard sebagai ajuan system pendukung keputusan/decision support system yang
hendak diimplementasikan dalam perusahaan:
Prototipe Tampilan Dashboard untuk Pengaplikasian
Business Intelligence bagi Sistem Pendukung Keputusan, Dibuat Menggunakan Tool
Xcelcius Disambungkan ke Warehouse SAP-Business Intelligence
Elemen-elemen yang ditampilkan:
Grafik keseluruhan angka penjualan tiket yang
dihasilkan tim Sales setiap harinya dimana manajemen dapat meilhat pergerakan
terakhir yang terjadi satu jam sebelum pengaksesan dashboard.
Grafik keseluruhan angka penjualan tiket yang
dihasilkan pada satu hari sebelum pengaksesan dashboard (H-1)
Grafik keseluruhan angka penjualan secara mingguan
(pergerakan mingguan).
Grafik keseluruhan angka penjualan secara bulanan
(pergerakan bulanan).
Grafik keseluruhan angka penjualan secara tahunan
(pergerakan tahunan).
Grafik penjualan per staff sales untuk mengukur
kinerja masing-masing personel.
Grafik pembelian dari setiap klien yang kategorinya
adalah:
Pembelian per klien Travel Agent
Pembelian per perusahaan
Pembelian per wilayah kota penjualan di Indonesia;
semua kota yang memiliki bandara (missal Jakarta, Bandung, Surabaya, dan
lainnya).
Tidak ada komentar:
Posting Komentar