Mengelola Pengetahuan Untuk Perusahaan Digital

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
MANAJEMEN SISTEM INFORMASI BOBOT 3 SKS
Advertisements

Pengelolaan Sistem Informasi
Sistem Pendukung Keputusan
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
KECERDASAN BUATAN PENDAHULUAN.
Sistem Pengambil Keputusan
Proses Bisnis Dan Perubahanya
ARTIFICIAl INTELIGENT (AI) DALAM BISNIS
BAB I Pendahuluan.
SISTEM INFORMASI UNTUK KEUNGGULAN KOMPETITIF
Assalamu’ Alaikum Wr. Wb. Ricky Novrica. AD(098) Andika Noviantoro(126) Wahyu Iman. E(101) Qhoirul Wibisono(143) Zulfrizal F(119)
TEKNOLOGI KECERDASAN ARTIFISIAL DALAM BISNIS
IT untuk Keunggulan Kompetitif
PENDAHULUAN.
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KOMPUTERISASI AKUNTANSI
PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI (PSSI).
MANAGEMENT SUPPORT SYSTEM Peran SI Dalam MSS Part II.
Konteks Metode Analisis dan Desain Sistem
1 ASPEK MANUSIA dlm SIM. 2 Siapa yg terlibat dlm SIM? Pembuat & Pengguna Pembuat: Spesialis informasi Pengguna : User (End User)
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
Tujuan materi ini Untuk memahami istilah-istilah dasar digunakan dalam PSSI Untuk memahami komponen PSSI Untuk memahami filosofi yang mendasari mengapa.
Sistem informasi & CBIS.
KONSEP DASAR (Abdul Kadir, bab.1) Gambaran SI Bermacam-macam SI :
Pertemuan ke-6 Penggunaan komputer di pasar internasional.
Sistem Informasi Manajemen
MANAJEMEN SISTEM INFORMASI BOBOT 3 SKS
1 DASAR-DASAR SISTEM INFORMASI DALAM BISNIS CHAPTER
Penggunaan komputer di pasar internasional
STRATEGIS SISTEM INFORMASI (PSSI)
Sistem Informasi Manajemen
Defenisi Sistem Informasi Manajemen :
Supply Chain Management (SCM) E-Business dan Supply Chain
Gambaran Umum Sistem Informasi
Pengenalan Sistem Informasi dan Komponen Sistem Informasi
MANAJEMEN PENGETAHUAN
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) dan SISTEM PAKAR
Pengantar sistem informasi berbasis komputer
Materi 1 Pengantar Kecerdasan Buatan
PENGANTAR PENGANTAR KECERDASAN BUATAN Artificial intelligence
Pengelolaan Sistem Informasi
Pengelolaan Sistem Informasi
MANAJEMEN SISTEM INFORMASI BOBOT 3 SKS
SISTEM PENDUKUNG MANAJEMEN DAN ORGANISASI UNTUK PERUSAHAAN DIGITAL
MENGELOLA PENGETAHUAN
Meningkatkan mutu Pengambilan Keputusan Manajemen untuk Perusahaan Digital Eko Prasetyo (A ) Teguh Martono Aji (A ) Vikri Rosyadi.
Gambaran Umum Sistem Informasi dan Teknologi Informasi
Penggunaan komputer di pasar internasional
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELGENCE-AI)
Meningkatkan mutu pengambilan keputusan management untuk perusahaan digital Eko Prasetyo (A ) Vikri Rosyadi Zhulmi (A ) Teguh.
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
KECERDASAN BUATAN.
PENGANTAR PENGANTAR KECERDASAN BUATAN Artificial intelligence
MATA DENGAN MS VISUAL BASIC 6
APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA KERUSAKAN Wahyu Jatmiko,
Introduction to Soft computing
Kecerdasan Buatan Pokok Bahasan Pendahuluan Definisi Kecerdasan Buatan
REKAYASA PERANGKAT LUNAK
KECERDASAN BUATAN By Serdiwansyah N. A..
Ragam Sistem Informasi
PERANGKAT LUNAK (SOFTWARE)
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
CORPORATE INFORMATION SYSTEM (Sistem Informasi Organisasi)
MENGELOLA PENGETAHUAN
Pengelolaan Sistem Informasi
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Penggunaan komputer di pasar internasional
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
MENGGUNAKAN VISUAL BASIC
Tujuan Pembelajaran 1) Mengetahui model sistem umum perusahaan 2) Memahami model delapan unsur lingkungan sebagai suatu kerangka untuk memahami lingkungan.
Transcript presentasi:

Mengelola Pengetahuan Untuk Perusahaan Digital Kelompok Bab 12 Rizal Hadiansah ( A11.2003.01560 ) Slamet Riyadi ( A11.2003.01574 ) Doni Indrawan ( A11.2003.01539 )

Mengelola pengetahuan untuk perusahaan Digital Manajemen Pengetahuan dalam Organisasi Sistem kerja pengetahuan dan Informasi Kecerdasan Tiruan Teknik Kecerdasan lainnya

i. Manajemen Pengetahuan dalam Organisasi Aset pengetahuan: Pengetahuan organisasi mengenai bagaimana cara efisien dan efektif untuk: menjalankan proses bisnis dan menciptakan produk/layanan baru sehingga bisnis semakin bernilai. Sejalan dengan perkembangan pengetahuan sebagai pusat produktivitas dan aset strategis, maka: Kesuksesan organisasi semakin tergantung pada kemampuan perusahaan untuk: Memproduksi, Mengumpulkan, Menyimpan, dan Menyebarkan pengetahuan.

i. Manajemen Pengetahuan dalam Organisasi (continue…) Perusahaan mendapatkan pengetahuan melalui: pembelajaran organisasional: Melalui trial dan error, Pengukuran yang cermat terhadap aktitas terencana, Umpan balik dari pelanggan dan proses bisnis yang mempengaruhi pengalaman. Organisasi yang bisa merasakan dan merespon lingkungannya secara cepat, akan lebih bisa bertahan lama daripada organisasi yang memiliki mekanisme pembelajaran yang buruk. Manajemen pengetahuan meningkatkan kemampuan organisasi untuk belajar dari lingkungannya dan untuk menyertakan pengetahuan ke dalam proses bisnis.

i. Manajemen Pengetahuan dalam Organisasi (continue…) Basis Pengetahuan meliputi: Pengetahuan internal terstruktur (pengetahuan eksplisit), misal: manual produk atau laporan penelitian. Pengetahuan eksternal dari para pesaing, produk, dan pasar, termasuk kecerdasan kompetitif. Pengetahuan internal informal: Sering disebut pengetahuan terpendam, Yaitu: pengetahuan yang ada pada pikiran individukaryawan namun belum terdokumentasi dalam bentuk terstruktur. Diperlukan memori organisasi: Pembelajaran yang tersimpan berdasarkan sejarah atau riwayat perusahaan yang bisa digunakan untuk tujuan pengambilan keputusan dan tujuan lainnya.

i. Manajemen Pengetahuan dalam Organisasi (continue…) Manajemen pengetahuan memerlukan infrastruktur TI yang memudahkan pengumpulan dan proses bagi-pakai informasi serta perangkat lunak untuk mendistribusikan informasi.

ii. Sistem kerja pengetahuan dan Informasi Kerja yang terutama terdiri dari penciptaan dan pemrosesan informasi. Kerja pengetahuan dilakukan oleh: Pekerja data, Tugas utama: memproses dan menyebarkan informasi. Contoh pekerja data: Sekretaris, personil penjual, pemegang buku kas, dll. Pekerja pengetahuan, Tugas utama: menciptakan pengetahuan dan informasi. Contoh pekerja pengetahuan: peneliti, perancang, arsitek, penulis, hakim, dll.

iii. Kecerdasan Tiruan Kecerdasan tiruan (artificial intelligence=AI): Upaya untuk mengembangkan sistem berbasis komputer yang berprilaku seperti manusia, dengan kemampuan untuk: Mempelajari bahasa, Menjalankan tugas-tugas fisik yang terkoordinasi (robotik), Menggunakan perlengkapan pemahaman yang menginformasikan perilaku fisik dan bahasanya (sistem pemahaman oral dan visual), Berusaha menyamai keahlian manusiawi dan pengambilan keputusan (sistem pakar), Dapat menunjukkan logika, pembenaran, intuisi dan kualitas-akal-sederhana yang diasosiasikan dengan manusia. Organisasi menggunakan teknologi kecerdasan tiruan untuk: menangkap pengetahuan individu dan kolektif; dan Mengkodifikasi serta memperluas basis pengetahuannya.

iv. Teknik Kecerdasan lainnya Jaringan sistem syaraf Fuzzy logic Algoritma genetik Intelligent agent

iv.1) Jaringan Sistem Saraf PK atau PL yang berusaha menyerupai pola pemrosesan dari otak biologis. Beda sistem pakar dengan jaringan saraf : Sistem pakar: mencari cara atau model yang sedekat mungkin dg cara manusia menyelesaikan masalah Memberi penjelasan untuk solusinya Jaringan saraf: meletakkan kecerdasan pada PL dalam bentuk kemampuan belajar yang digeneralisasikan. Tidak memodelkan kecerdasan manusia, tidak memprogram solusi, dan tidak mengarah pada penyelesaian masalah tertentu smata-mata. Tidak selalu memberi penjelasan untuk solusinya.

iv.2) Fuzzy logic AI berbasis-aturan. Mengizinkan ketidakakuratan dg menggunakan syarat-syarat yang tidak khusus, disebut: fungsi keanggotaan Tujuan: menyelesaikan masalah

iv.3) Algoritma genetik Metoda pemecahan masalah Mendorong evolusi solusi atas masalah- masalah tertentu Menggunakan model organisme hidup yang beradaptasi dg lingkungannya.

iv.4) Intelligent agent PL yang bekerja di latar belakang tanpa campur tangan manusia untuk menjalankan tugas-tugas repetitif, khusus dan terprediksi. Untuk pengguna individu, proses bisnis atau aplikasi PL Bisa diprogram untuk mengambil keputusan berdasarkan preferensi pengguna, contoh: Menghapus e-mail sampah Mengatur jadual pertemuan Menjelajah jaringan yang saling terkoneksi untuk menemukan tiket penerbangan termurah.