BAB 7 Aplikasi Sistem Teknologi Informasi di Level-level Organisasi

Presentasi berjudul: "BAB 7 Aplikasi Sistem Teknologi Informasi di Level-level Organisasi"— Transcript presentasi:

1 BAB 7 Aplikasi Sistem Teknologi Informasi di Level-level Organisasi
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM BAB 7 Aplikasi Sistem Teknologi Informasi di Level-level Organisasi Office Autimation System (OAS) EIS Perencanaan strategi Manajer atas DSS, GSS, GIS, ES, ANN Pengendalian manajemen Manajer menengah TPS, PCS Pengendalian operasi Manajer bawah Sistem-sistem informasi di level-level manajemen

2 di Level-level Organisasi
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM BAB 7 Aplikasi Sistem Teknologi Informasi di Level-level Organisasi Sistem Pakar Jaringan Neural Artifisial Sistem Penunjang Keputusan Sistem Informasi Geografik Sistem Informasi Eksekutif Sistem Kantor otomatis

3 Knowledge base di sistem pakar dalam bentuk diagram pohon
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Sistem Pakar Rule 4 Tidak Tidak ada Berbelalai? Rule 2 Putih Putih atau warna? Gajah putih Ya Jerapah Rule 5 Kuning Tinggi Warna Kuning atau Hitam? Rule 1 Dinosaurus Tinggi atau Pendek? Hitam Anjing Kurus Rule 6 Kurus atau Gemuk? Pendek Sapi Rule 3 Putih Gemuk Putih atau hitam? Kucing hitam Hitam Rule 7 Berkumis? Ya Kerbau Tidak Knowledge base di sistem pakar dalam bentuk diagram pohon

4 Cara Kerja Sistem Pakar Komponen-komponen Sistem Pakar
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Sistem pakar (SP) atau expert system (ES) adalah sistem informasi yang berisi dengan pengetahuan dari pakar sehingga dapat digunakan untuk konsultasi. Cara Kerja Sistem Pakar Komponen-komponen Sistem Pakar Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pakar Aplikasi-aplikasi Sistem Pakar di Bisnis Pengembangan Sistem Pakar Home

5 Cara Kerja Sistem Pakar
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Cara Kerja Sistem Pakar Pengetahuan (knowledge) di dalam sistem pakar diwakili oleh aturan-aturan (rules). Aturan satu dengan aturan lain dihubungkan membentuk diagram pohon. Sistem pakar akan memproses aturan-aturan ini. Komponen sistem pakar yang memproses ini adalah inference engine. forward reasoning backward reasoning Back

6 Forward Reasoning Disebut juga dengan cara forward chaining.
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Forward Reasoning Disebut juga dengan cara forward chaining. Aturan-aturan diperiksa satu persatu urut mulai dari muka (forward). Setiap aturan (rule) yang diperiksa, inference engine akan mengevaluasi apakah aturan ini berkondisi benar atau salah. Berdasarkan hasil dari evaluasi ini, aturan berikut akan diperiksa sesuai dengan urutannya di diagram pohon. Setiap aturan yang diperiksa dikatakan aturan ini di-fired (rule is fired). Back

7 Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM
Backward Reasoning Disebut juga dengan backward chaining atau reverse reasoning. Inference engine akan menganggap aturan sebagai suatu masalah atau hipotesis yang akan diselesaikan permasalahannya. Inference engine memeriksa aturan mulai dari aturan-aturan terakhir yang memberikan hasil. Back

8 Komponen-komponen Sistem Pakar
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Komponen-komponen Sistem Pakar Sistem pakar mempunyai tiga komponen utama, yaitu  user interface,  inference engine dan  knowledge base SISTEM PAKAR Knowledge base  Pemakai sistem pakar Interface  Inference engine  proses memakai sistem dan konsultasi Knowledge acquisition dan extraction Pengetahuan dari pakar atau dari dokumen Komponen-komponen sistem pakar Back

9 Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pakar
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pakar Kelebihan-kelebihan dari sistem pakar di aplikasi bisnis : Memberikan pengambilan keputusan yg lebih baik utk manajer. Memberikan solusi tepat waktu. Pelayanan konsumen lebih baik. Menyimpan pengetahuan di organisasi. Kekurangan-kekurangan dari sistem pakar adalah : Hanya dapat menangani pengetahuan yg konsisten. Tidak dapat menangani hal yang bersifat judgement. Memberikan hasil yang pasti, sehingga keputusan akhir pengambilan keputusan jika melibatkan kebijaksanaan dan intuisi masih tetap di tangan manajemen. Format knowledge base sistem pakar terbatas. Aplikasi sistem pakar di bisnis sangat terbatas. Back

10 Aplikasi-aplikasi Sistem Pakar di Bisnis
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Aplikasi-aplikasi Sistem Pakar di Bisnis Untuk keputusan manajemen. - Analisis pinjaman - Evaluasi kinerja perusahaan. Diagnostik - Analisis varian - Diagnostik program perangkat lunak. Penjadwalan - Penjadwalan produksi. - Penjadwalan proyek. Konfigurasi. - Konfigurasi komputer yang diinginkan. - Konfigurasi susunan pabrik. Pemilihan. - Pemilihan materi bahan mentah. - Pemilihan mesin. Pengendalian. - Pengendalian mesin produksi. - Pengendalian sediaan. Internal audit. - Pemeriksaan kas. - Pemeriksaan piutang dagang. Pajak. - Pengisian SPT. Back

11 Pengembangan Sistem Pakar
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Pengembangan Sistem Pakar Pengembangan sistem pakar melibatkan empat pihak, yaitu analis sistem, knowledge engineer, pakar dan pemakai sistem. Keempat pihak ini akan terlibat dalam tahapan pengembangan sistemnya sebagai berikut : Studi awal. Pemilihan perangkat lunak. Pemilihan pakar. Pengambilan pengetahuan. Membangun sistem pakar. Menguji sistem. Mengimplementasikan sistem. Mengoperasikan sistem. Merawat sistem.

12 Diagram ketergantungan contoh sistem pakar.
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Aktiva lancar Current Ratio Utang lancar <2 >=2 Apakah perusahaan mampu membayar utang-utangnya? Liquidity Ratio Aktiva lancar likuid Ya Tidak <1 >=1 GOAL: Utang jangka panjang Kesehatan perusahaan Debt to Equity Ratio Apakah perusahaan telah meminjam terlalu banyak? sangat sehat sehat cukup sehat kurang sehat <0.5 >=0.5 Ya Tidak Ekuitas Bagaimana kemampuan laba perusahaan? Return On Equity Laba bersih <10 <15 >=15 Baik Cukup Jelek Diagram ketergantungan contoh sistem pakar.

13 Akhir prototip dengan menggunakan CLIPS dan Guru
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Akhir prototip dengan menggunakan CLIPS dan Guru dapat berbentuk sebagai berikut ini (defrule Input => (fprintout t “Aktiva Lancar ?”) (bind ?AL (read)) (fprintout t “Utang Lancar ? “) (bind ?UL (read)) (fprintout t “Aktiva Lancar Likuid ? “) (bind ?LL (read)) (fprintout t “Utang Jangka Panjang? “) (bind ?JP (read)) (fprintout t “Ekuitas ? “) (bind ?EK (read)) (fprintout t “Laba Bersih ? “) (bind ?LB (read)) (assert (Data Anda ?AL ?UL ?LL ?JP ?EK ?LB))) (defrule Hitung (Data Anda ?AL ?UL ?LL ?JP ?EK ?LB) (bind ?CR (/ ?AL ?UL)) (bind ?LR (/ ?LL ?UL)) (bind ?DER (/ ?JP ?EK)) (bind ?ROE (* (/ ?NI ?EK) 100)) (assert (Current Ratio ?CR)) (assert (Liquidity Ratio ?LR)) (assert (Debt Equity Ratio ?DER)) (assert (Return on Equity Ratio ?ROE)) (defrule R1 (Current Ratio ?CR) (Liquidity Ratio ?LR) (if (&& (>= ?CR 2) (>= ?LR 1) then (assert (Mampu membayar utang-utangnya Ya)) else (assert (Mampu membayar utang-utangnya Tidak)))) (defrule R2 (Debt Equity Ratio ?DER) (if (< ?DER 0.5) then (assert ( Meminjam terlalu banyak Tidak)) else (assert (Meminjam terlalu banyak Ya)))) (defrule R3 (Return on Equity Ratio ?ROE) (if (>= ?ROE 15) then (assert (Kemampuan Laba Baik)))) (defrule R4 GOAL: Sehat INITIAL: Sehat = Unknown AL = Unknown UL = Unknown LL = Unknown JP = Unknown EK = Unknown LB = Unknown CR = Unknown LR = Unknown DE = Unknown ROE = Unknown Clear Input AL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Aktiva Lancar ?” Input UL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Utang Lancar ?” Input LL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Aktiva Lancar Likuid ?” Input JP num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Utang Jangka Panjang?” Input EK num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Ekuitas ?” Input LB num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Laba Bersih ?” VAR: CR FIND: CR = AL / UL VAR: LR FIND: LR = LL / UL VAR: DER FIND: DER = JP / EK VAR: ROE FIND: ROE = NI / EK * 100 RULE: R1 IF: CR >=2 AND LR >=1 THEN: BayarUtang = ”Ya” ELSE: BayarUtang = ”Tidak” RULE: R2 IF: DER < 0.5 ”)

14 (fprintout t “Aktiva Lancar ?”) (bind ?AL (read))
(defrule Input => (fprintout t “Aktiva Lancar ?”) (bind ?AL (read)) (fprintout t “Utang Lancar ? “) (bind ?UL (read)) (fprintout t “Aktiva Lancar Likuid ? “) (bind ?LL (read)) (fprintout t “Utang Jangka Panjang? “) (bind ?JP (read)) (fprintout t “Ekuitas ? “) (bind ?EK (read)) (fprintout t “Laba Bersih ? “) (bind ?LB (read)) (assert (Data Anda ?AL ?UL ?LL ?JP ?EK ?LB))) (defrule Hitung (Data Anda ?AL ?UL ?LL ?JP ?EK ?LB) (bind ?CR (/ ?AL ?UL)) (bind ?LR (/ ?LL ?UL)) (bind ?DER (/ ?JP ?EK)) (bind ?ROE (* (/ ?NI ?EK) 100)) (assert (Current Ratio ?CR)) (assert (Liquidity Ratio ?LR)) (assert (Debt Equity Ratio ?DER)) (assert (Return on Equity Ratio ?ROE)) (defrule R1 (Current Ratio ?CR) (Liquidity Ratio ?LR) (if (&& (>= ?CR 2) (>= ?LR 1) then (assert (Mampu membayar utang-utangnya Ya)) else (assert (Mampu membayar utang-utangnya Tidak)))) (defrule R2 (Debt Equity Ratio ?DER) (if (< ?DER 0.5) then (assert ( Meminjam terlalu banyak Tidak)) else (assert (Meminjam terlalu banyak Ya)))) (defrule R3 (Return on Equity Ratio ?ROE) (if (>= ?ROE 15) then (assert (Kemampuan Laba Baik)))) (defrule R4 (if ( (&& (>= ?ROE 10) (< ?ROE 15) then (assert (Kemampuan Laba Cukup)))) (defrule R5 (if (< ?ROE 10) then (assert (Kemampuan Laba Jelek)))) (defrule GA1 (Mampu membayar utang-utangnya Ya) (Meminjam terlalu banyak Tidak) (Kemampuan laba Baik) (assert (Result is SANGAT-SEHAT)) (defrule GA2 (or (and (and (Mampu membayar utang-utangnya Ya) (Meminjam terlalu banyak Ya) (and (and (Mampu membayar utang-utangnya Ya) (Kemampuan laba Cukup) (assert (Result is SEHAT)) defrule GA3 (or (or (and (and (Mampu membayar utang-utangnya Ya) (Kemampuan laba Jelek) (and (Mampu membayar utang-utangnya Tidak) (Kemampuan laba Bagus) (assert (Result is CUKUP-SEHAT)) (defrule Goal (Result is ?Sehat) (fprintout t crlf) (fprintout t “Kesehatan perusahaan: “?Sehat crlf)) GOAL: Sehat INITIAL: Sehat = Unknown AL = Unknown UL = Unknown LL = Unknown JP = Unknown EK = Unknown LB = Unknown CR = Unknown LR = Unknown DE = Unknown ROE = Unknown Clear Input AL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Aktiva Lancar ?” Input UL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Utang Lancar ?” Input LL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Aktiva Lancar Likuid ?” Input JP num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Utang Jangka Panjang?” Input EK num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Ekuitas ?” Input LB num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Laba Bersih ?” VAR: CR FIND: CR = AL / UL VAR: LR FIND: LR = LL / UL VAR: DER FIND: DER = JP / EK VAR: ROE FIND: ROE = NI / EK * 100 RULE: R1 IF: CR >=2 AND LR >=1 THEN: BayarUtang = ”Ya” ELSE: BayarUtang = ”Tidak” RULE: R2 IF: DER < 0.5 THEN: BanyakPinjam = ”Tidak” ELSE: BanyakPinjam = ”Ya” RULE: R3 IF: ROE >= 15 THEN: Laba = “Baik” RULE: R4 IF: ROE >= 10 AND ROE <15 THEN: Laba = “Cukup” RULE: R5 IF: ROE < 10 THEN: Laba = “Jelek” RULE: GA1 IF: BayarUtang =”Ya” AND BanyakPinjam=”Tidak” AND Laba = “Baik” THEN: Sehat = “SANGAT-SEHAT” RULE: GA2 IF: (BayarUtang =”Ya” AND Laba = “Baik”) OR (BayarUtang =”Ya” AND Laba = “Cukup”) THEN: Sehat = “SEHAT” RULE: GA3 BanyakPinjam=”Ya” AND Laba = “Cukup”) OR Laba = “Jelek”) OR (BayarUtang =”Tidak” AND Laba = “Bagus”) THEN: Sehat = “CUKUP-SEHAT” RULE: GA4 (Laba = “Cukup”) OR (Laba = “Jelek”)) THEN: Sehat = “KURANG-SEHAT” DO: Output Output “Kesehatan perusahaan: “, Sehat Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM

15 Prototip lengkap dengan CLIPS (kiri) dan Guru (kanan)
(defrule Input => (fprintout t “Aktiva Lancar ?”) (bind ?AL (read)) (fprintout t “Utang Lancar ? “) (bind ?UL (read)) (fprintout t “Aktiva Lancar Likuid ? “) (bind ?LL (read)) (fprintout t “Utang Jangka Panjang? “) (bind ?JP (read)) (fprintout t “Ekuitas ? “) (bind ?EK (read)) (fprintout t “Laba Bersih ? “) (bind ?LB (read)) (assert (Data Anda ?AL ?UL ?LL ?JP ?EK ?LB))) (defrule Hitung (Data Anda ?AL ?UL ?LL ?JP ?EK ?LB) (bind ?CR (/ ?AL ?UL)) (bind ?LR (/ ?LL ?UL)) (bind ?DER (/ ?JP ?EK)) (bind ?ROE (* (/ ?NI ?EK) 100)) (assert (Current Ratio ?CR)) (assert (Liquidity Ratio ?LR)) (assert (Debt Equity Ratio ?DER)) (assert (Return on Equity Ratio ?ROE)) (defrule R1 (Current Ratio ?CR) (Liquidity Ratio ?LR) (if (&& (>= ?CR 2) (>= ?LR 1) then (assert (Mampu membayar utang-utangnya Ya)) else (assert (Mampu membayar utang-utangnya Tidak)))) (defrule R2 (Debt Equity Ratio ?DER) (if (< ?DER 0.5) then (assert ( Meminjam terlalu banyak Tidak)) else (assert (Meminjam terlalu banyak Ya)))) (defrule R3 (Return on Equity Ratio ?ROE) (if (>= ?ROE 15) then (assert (Kemampuan Laba Baik)))) (defrule R4 (if ( (&& (>= ?ROE 10) (< ?ROE 15) then (assert (Kemampuan Laba Cukup)))) (defrule R5 (if (< ?ROE 10) then (assert (Kemampuan Laba Jelek)))) (defrule GA1 (Mampu membayar utang-utangnya Ya) (Meminjam terlalu banyak Tidak) (Kemampuan laba Baik) (assert (Result is SANGAT-SEHAT)) (defrule GA2 (or (and (and (Mampu membayar utang-utangnya Ya) (Meminjam terlalu banyak Ya) (and (and (Mampu membayar utang-utangnya Ya) (Kemampuan laba Cukup) (assert (Result is SEHAT)) defrule GA3 (or (or (and (and (Mampu membayar utang-utangnya Ya) (Kemampuan laba Jelek) (and (Mampu membayar utang-utangnya Tidak) (Kemampuan laba Bagus) (assert (Result is CUKUP-SEHAT)) (defrule GA4 (Kemampuan laba Cukup | Jelek) (assert (Result is KURANG-SEHAT)) (defrule Goal (Result is ?Sehat) (fprintout t crlf) (fprintout t “Kesehatan perusahaan: “?Sehat crlf)) GOAL: Sehat INITIAL: Sehat = Unknown AL = Unknown UL = Unknown LL = Unknown JP = Unknown EK = Unknown LB = Unknown CR = Unknown LR = Unknown DE = Unknown ROE = Unknown Clear Input AL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Aktiva Lancar ?” Input UL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Utang Lancar ?” Input LL num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Aktiva Lancar Likuid ?” Input JP num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Utang Jangka Panjang?” Input EK num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Ekuitas ?” Input LB num using “Rp ddd,ddd.dd” with “Laba Bersih ?” VAR: CR FIND: CR = AL / UL VAR: LR FIND: LR = LL / UL VAR: DER FIND: DER = JP / EK VAR: ROE FIND: ROE = NI / EK * 100 RULE: R1 IF: CR >=2 AND LR >=1 THEN: BayarUtang = ”Ya” ELSE: BayarUtang = ”Tidak” RULE: R2 IF: DER < 0.5 THEN: BanyakPinjam = ”Tidak” ELSE: BanyakPinjam = ”Ya” RULE: R3 IF: ROE >= 15 THEN: Laba = “Baik” RULE: R4 IF: ROE >= 10 AND ROE <15 THEN: Laba = “Cukup” RULE: R5 IF: ROE < 10 THEN: Laba = “Jelek” RULE: GA1 IF: BayarUtang =”Ya” AND BanyakPinjam=”Tidak” AND Laba = “Baik” THEN: Sehat = “SANGAT-SEHAT” RULE: GA2 IF: (BayarUtang =”Ya” AND Laba = “Baik”) OR (BayarUtang =”Ya” AND Laba = “Cukup”) THEN: Sehat = “SEHAT” RULE: GA3 BanyakPinjam=”Ya” AND Laba = “Cukup”) OR Laba = “Jelek”) OR (BayarUtang =”Tidak” AND Laba = “Bagus”) THEN: Sehat = “CUKUP-SEHAT” RULE: GA4 (Laba = “Cukup”) OR (Laba = “Jelek”)) THEN: Sehat = “KURANG-SEHAT” DO: Output Output “Kesehatan perusahaan: “, Sehat Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Prototip lengkap dengan CLIPS (kiri) dan Guru (kanan)

16 Konsultasi dengan CLIPS (kiri) dan Guru (kanan)
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM CLIPS> (reset) CLIPS> (run) Aktiva Lancar ? Utang Lancar ? Aktiva Lancar Likuid ? 90000 Utang Jangka Panjang? Ekuitas ? Laba Bersih ? 25000 Kesehatan perusahaan: KURANG-SEHAT 10 rules fired CLIPS> (facts) f (initial-fact) f (Data Anda e e+005 e e f (Current Ratio ) f (Liquidity Ratio ) f (Debt Equity Ratio ) f (Return on Equity Ratio 12.5) f (Kemampuan Laba Cukup) f (Meminjam terlalu banyak Ya)) f (Mampu membayar utang-utangnya Tidak) f (Result is KURANG-SEHAT) CLIPS> _ Guru> consult jogi-es to seek Aktiva Lancar ? Rp 190,000.00 Utang Lancar ? Rp 100,000.00 Aktiva Lancar Likuid ? Rp 90,000.00 Utang Jangka Panjang? Rp 110,000.00 Ekuitas ? Rp 200,000.00 Laba Bersih ? Rp 25,000.00 Guru> output #hcnt 4.00 Guru> why #how(1) Rule R1 (from jogi-es.rsc) (fired) (1) CR = cf 100 (2) LR = cf 100 (5) BayarUtang =Tidak cf 100 Guru> why #how(2) Rule R2 (from jogi-es.rsc) (fired) (3) DER = cf 100 (6) BanyakPinjam +=Ya cf 100 Guru> why #how(3) Rule R4 (from jogi-es.rsc) (fired) (4) ROE = cf 100 (7) Laba =Cukup cf 100 Guru> why #how(4) Rule GA4 (from jogi-es.rsc) (fired) (6) BanyakPinjam +=Ya cf 100 (7) Laba = Cukup cf 100 (8) Sehat = KURANG-SEHAT cf 100 Guru> _ Back Konsultasi dengan CLIPS (kiri) dan Guru (kanan)

17 Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM
Studi Awal Studi awal ini bertujuan untuk mempelajari domain dari permasalahannya dan kelayakannya apakah dapat dibuatkan sistem pakarnya atau tidak. Studi ini dilakukan oleh analis sistem. Back

18 Pemilihan Perangkat Lunak
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Pemilihan Perangkat Lunak Jika studi kelayakan memungkinkan, langkah berikutnya adalah menentukan perangkat lunak sistem pakar yang akan digunakan, apakah akan membangun sendiri inference engine atau menggunakan ES shell. Tahap ini dilakukan oleh analis sistem bersama-sama dengan pemakai sistem. Back

19 Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM
Pemilihan Pakar Tahap berikutnya adalah pemilihan pakar yang akan diambil pengetahuannya. Tahap ini dilakukan oleh analis sistem bersama-sama dengan pemakai sistem. Back

20 Pengambilan Pengetahuan
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Pengambilan Pengetahuan Tahap pengambilan pengetahuan (knowledge acquisition) dilakukan oleh analis sistem bersama-sama dengan knowledge engineer dan pemakai sistem. Tahap ini dilakukan dengan mengumpulkan dokumen-dokumen yang ada dan mewancarai pakar yang akan diambil pengetahuannya. Back

21 Membangun Sistem Pakar
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Membangun Sistem Pakar Membangun sistem pakar melibatkan ke empat pihak dengan langkah-langkah sebagai berikut ini. Mengidentifikasi sasaran (goal). Mengidentifikasi atribut item-item dan nilai-nilainya. Menderivasi aturan-aturan. Membuat prototip. Back

22 Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM
Menguji Sistem Menguji sistem dilakukan oleh analis sistem, pakar (dilibatkan untuk memberi komentar apakah sudah sesuai dengan pengetahuan yang diambil darinya) dan pemakai sistem (dilibatkan karena yang akan menggunakan sistem itu). Back

23 Mengimplementasikan Sistem
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Mengimplementasikan Sistem Sistem pakar yang sudah diuji dan diterima kemudian diimplementasikan. Mereka yang terlibat di tahap ini adalah analis sistem dan pemakai sistem. Back

24 Mengoperasikan Sistem
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Mengoperasikan Sistem Pemakai sistem kemudian mengoperasikan sistem pakar ini. Back

25 Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM
Merawat Sistem Sistem pakar perlu dirawat dan dimodifikasi untuk menyesuaikan dengan perkembangannya. Yang terlibat dalam tahap ini adalah analis sistem, pemakai sistem, dan pakar. Back

26 Jaringan Neural Artifisial
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Jaringan Neural Artifisial Soma Dendrite Neuron Axon Neuron lain Synopse Jaringan neural artifisial (artificial neural network) merupakan jaringan neural buatan yang mencoba meniru jaringan neural manusia. Perancangan dari jaringan neural atifisial diilhami dengan struktur dari otak manusia. Struktur jaringan neuron.

27 Jaringan neural artifisial
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Perbedaan utama antara jaringan neural artifisial dan sistem pakar Jaringan neural artifisial Sistem pakar Dinamis, karena dapat belajar Dapat dilatih Hasil dapat berbeda-beda Statis, tergantung dengan pengetahuan di knowledge base Tidak dapat dilatih Hasil selalu konsisten Home

28 Sistem Penunjang Keputusan
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Sistem Penunjang Keputusan Sistem penunjang keputusan (SPK) atau decision support systems (DSS) : suatu sistem informasi untuk membantu manajer level menengah utk proses pengambilan keputusan setengah tersruktur (semi structured) supaya lebih efektip dengan menggunakan model-model analitis dan data yang tersedia. Tujuan Sistem Penunjang Keputusan Komponen Sistem Penunjang Keputusan Tipe dari SPK

29 Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM
SPK Berbasis Web SPK ini mengakses basis data perusahaan dengan menggunakan model-model analitik yang dibutuhkan. SPK untuk mendukung pengambilan keputusan pelanggan untuk menentukan produk yang dibeli disebut dengan customer decision-support systems (CDSS). SPKG Sistem penunjang keputusan grup (SPKG) atau group decision-support system (GDSS) adalah SPK yang digunakan oleh beberapa pengambil keputusan bersama-sama secara grup. Home

30 Tujuan Sistem Penunjang Keputusan
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Tujuan Sistem Penunjang Keputusan Membantu manajer mengambil keputusan setengah tersruktur yang dihadapi oleh manajer level menengah. Membantu atau mendukung manajemen mengambil keputusan bukan menggantikannya. Meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan manajemen bukan untuk meningkatkan efisiensi. Solusi Komputer Manajer dan Manajer (DSS) Structured semistructured unstructured Tingkat struktur permasalahan SPK fokus pada solusi permasalahan semistructured Back

31 Komponen Sistem Penunjang Keputusan
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Komponen Sistem Penunjang Keputusan Sistem penunjang keputusan (SPK) mempunyai 3 komponen utama, yaitu  dialog management,  model management dan  data management pemakai sistem Sistem Penunjang Keputusan (SPK)  dialog management  model management  data management  Komponen sistem penunjang keputusan

32 Perbedaan sistem penunjang keputusan
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Perbedaan sistem penunjang keputusan dan SIM Perbedaan sistem penunjang keputusan dengan sistem pakar Sistem Penunjang Keputusan (SPK) Sistem Informasi Manajemen (SIM) Dukungan Keputusan: - Problem khusus - Mendukung tahapan pengambilan keputusan intelligence, design, choice dan implementation menurut Herbert Simon. - Lebih mendukung keputusan setengah terstruktur dan tidak terstuktur - Mendukung keputusan individual manajer tertentu. - Problem umum di perusahaan - Mendukung tahapan pengambilan keputusan intelligence dan implementation menurut Herbert Simon. - Lebih mendukung keputusan terstuktur - Mendukung keputusan banyak manajer. Dukungan Informasi: - Periode informasi tak tentu - Lingkup informasi sempit pada permasalahan spesifik - Akses informasi interaktip dan on line - Informasi dihasilkan dari model yang canggih - Informasi periodik - Lingkup informasi lebih luas pada permasalah organisasi - Akses informasi on line dan off line - Informasi dihasilkan menggunakan model yang sederhana Sistem Penunjang Keputusan (SPK) Sistem Pakar (SP) Menggunakan data base (basis data) Berbasis pada permodelan Menggunakan knowledge base konsultasi Back

33 Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM
Tipe dari SPK SPK (sistem penunjang keputusan) dibedakan kedalam dua tipe (Dhar and Stein, 1997) : SPK berbasis pada model (model driven DSS) SPK berbasis pada data (data driven DSS) SPK lama (tahun 1980-an) hanya berbasis pada model (model driven DSS) dengan menggunakan data secukupnya. SPK sekarang selain berbasis pada model juga mengandalkan basis data yang besar, misalnya mengandalkan data warehouse.

34 Tipe DSS menurut Steven L. Alter (1976)
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Steven L. Alter (1976) memberikan konsep tentang SPK berbasis model sebagai berikut Estimasi alternatip-alternatip keputusan Membuat laporan dari banyak file Usulan solusi optimal Melakukan keputusan analisis satu file Mengambil elemen-elemen informasi Kecil Tingkat kerumitan sistem penunjang keputusan Besar Tipe DSS menurut Steven L. Alter (1976)

35 SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Tipe DSS menurut Steven L. Alter (1976) 395,000,000 200,000,000 120,000,000 175,000,000 Laba 2,500,000,000 1,250,000,000 500,000,000 750,000,000 Penjualan 100,000,000 50,000,000 25,000,000 Biaya Promosi Total JATIM JATENG DIY Keterangan SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN ALOKASI DANA PROMOSI SPK yang memberikan alternatip pemecahan masalah SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN ALOKASI DANA PROMOSI Keterangan DIY JATENG JATIM Total Biaya Promosi 35,000,000 20,000,000 45,000,000 100,000,000 Penjualan 950,000,000 400,000,000 1,200,000,000 2,550,000,000 Laba 215,000,000 190,000,000 405,000,000 OPTIMAL

36 Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM
Model-driven DSS mengandalkan model tetapi dengan data secukupnya, sedangkan data driven DSS lebih mengandalkan data yang besar. SPK data driven DSS akan mengijinkan pemakai sistem untuk mengambil informasi dari data yang jumlahnya sangat besar. On-line analytical processing (OLAP) dan datamining dapat digunakan untuk menganalisis data yang besar ini. On-line analytical processing (OLAP) merupakan sistem informasi fungsional yg sudah ada yang mempunyai basis data yg lengkap ditambah dengan kemampuan mengambil data dan menganalisisnya secara on-line. OLAP biasanya menggunakan DBMS dan bahasa kueri, sehingga memudahkan manajer semua tingkat untuk menggunakannya. Datamining adalah teknik yang digunakan untuk menemukan pola dan hubungan antara item-item data di data warehouse. Data warehouse adalah salinan dari data dalam bentuk basis data yang terintegrasi, sedang datamart adalah salinan dari sebagian porsi basis data yang terintegrasi. Back

37 Sistem Informasi Geografik
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Sistem Informasi Geografik Perusahaan jaringan toko ritel Wal Mart mengumpulkan semua basis data di masing-masing tokonya yang tersebar di Amerika ke dalam data warehouse di kantor pusat. Dengan menggunakan datamining, manajer di Wal Mart dpt menganalisis perilaku konsumen secara nasional serentak. Wal Mart menampilkan informasi ini dlm bentuk peta wilayah Amerika Serikat dan dapat melihat pergerakan pola perilaku konsumen antar waktu dan antar tempat di seluruh tokonya di Amerika Serikat. Karena sistem ini menggunakan bentuk peta secara geografis, maka sistem ini jg dikenal dg nama geographic information systems (sistem informasi geografik). Home

38 Sistem Informasi Eksekutif
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Sistem Informasi Eksekutif Sistem informasi eksekutif (SIE) atau executive information system (EIS) adalah sistem informasi yang digunakan oleh manajer tingkat atas untuk membantu pemecahan masalah tidak tersruktur (unstructured). SIE berbeda dengan sistem penunjang keputusan (SPK) dalam beberapa hal sebagai berikut : Sistem informasi eksekutif (SIE) Sistem penunjang keputusan (SPK) - Berada di level atas atau level stratejik - Digunakan oleh manajer atas. - Untuk keputusan tidak terstruktur - Untuk permasalahan-permasalahan perencanaan dan perumusan stratejik - Kurang menggunakan model-model analitikal - Banyak menggunakan data eksternal. - Berada di level menengah atau level taktis - Lebih digunakan oleh manajer menengah - Untuk keputusan semi tersruktur - Untuk membantu permasalahan-permasalahan tertentu - Lebih menggunakan model analitikal - Lebih banyak menggunakan data internal.

39 Karakteristik dari SIE : Dirancang untuk eksekutif puncak.
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Karakteristik dari SIE : Dirancang untuk eksekutif puncak. Menggunakan data internal dan eksternal. Untuk pemecahan tidak tersruktur. Untuk membantu perencanaan dan perumusan stratejik. Digunakan secara on-line oleh eksekutif. Mempunyai kemampuan utk mengambil dan menyaring data. Mempunyai kemampuan untuk mengambil dan menggali data sampai ke data terkecil (drill down). Harus mudah digunakan. Menggunakan teks, grafik dan tabel yang mudah dicerna.

40 Kinerja perusahaan yang diukur dengan empat perspektif
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Isu terbaru adalah menggabungkan SIE dengan konsep balanced scorecard (Kaplan dan Norton, 1996). Konsep balanced scorecard menggunakan 4 perspektif yang imbang untuk mengukur keberhasilan perusahaan, yaitu perspektif proses bisnis internal (internal-business-process perspective) dengan perspektif eksternal (customer perspective) dan perspektif keuangan (financial perspective) dengan perspektif pertumbuhan dan pembelajaran (learning and growth perspective). ROE Kepuasan Internal Pembelajaran (Keuangan) Pelanggan Proses & Pertumbuhan (sentuh bagian layar untuk melihat detilnya)    12.7x (15x) 75% 85% 60% Kinerja perusahaan yang diukur dengan empat perspektif

41 Layar kedua dari perspektif keuangan
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM ROA Equity Multiplier (sentuh bagian layar untuk melihat detilnya)    kembali kembali satu layar layar awal  5.7x (9.0x) 2.23x (2.25x) Layar kedua dari perspektif keuangan Profit Margin Asset Turnover (sentuh bagian layar untuk melihat detilnya)    kembali kembali satu layar layar awal  3.8% (5.0%) 1.5x (1.75x) Layar ketiga dari perspektif keuangan

42 Layar keempat Layar kelima
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Penjualan Total Biaya (sentuh bagian layar untuk melihat detilnya)    kembali kembali satu layar layar awal  Rp3.000 juta (Rp2.500juta) Rp2.750 juta (Rp2.000 juta) Layar keempat dari perspektif keuangan Nama Biaya Realisasi Budjet Variance HPP 1,500 1,400 100 ? Biaya Pemasaran 250 200 50  Gaji 40 10 Tunjangan 30  Biaya Listrik Biaya Telpon 15 5 Biaya Air 3 4 (-1) Biaya Perawatan 7 (-3) Biaya Reparasi 8 2 Biaya Depresiasi Biaya Asuransi Biaya Suplies Biaya Pembersihan Layar kelima dari perspektif keuangan   kembali kembali satu layar layar awal (sentuh bagian layar untuk melihat detilnya)

43 Layar keenam dari perspektif keuangan
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM (sentuh bagian layar untuk melihat detilnya) kembali kembali satu layar layar awal   BIAYA LISTRIK (Rp. Juta) Departemen Realisasi Budjet Varians Direksi 5 1 4  Pemasaran 7 6 Keuangan 3  Akuntansi 2 SDM Sistem Informasi 14 11 Total 40 10 30 Layar keenam dari perspektif keuangan Home

44 Sistem Kantor Otomatis
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Sistem Kantor Otomatis O’Brien (1996) mendefinisikan Sistem otomatisi kantor (SOK) atau office automation system (OAS) sebagai sistem informasi berbasis telekomunikasi yang mengumpulkan, memproses, menyimpan dan mendistribusikan pesan-pesan, dokumen-dokumen dan komunikasi elektronik lainnya diantara individual, grup-grup kerja dan organisasi-organisasi. Sistem kantor otomatis terdiri dari : Sistem komunikasi elektronik. Sistem kolaborasi elektronik Sistem publikasi dan pengolahan imej elektronik Sistem pengelolaan kantor.

45 Area sistem otomatisasi kantor
Sistem Teknologi Informasi BAB 7 – Copyright By Jogiyanto HM Sistem Otomatisasi Kantor Sistem Komunikasi Elektronik Sistem Kolaborasi Elektronik Sistem Publikasi dan Pengolahan Imej Elektronik Sistem Pengelolaan Kantor Voice mail Facsimile Bulletin Board System - Teleconference - Telecommuting Desktop publishing Electronic Document Management Presentation Graphics Multimedia Presentation Desktop Accessories Electronic Scheduling Area sistem otomatisasi kantor Home