DECISION SUPPORT SYSTEM ( Sistem Pendukung Keputusan ) SPK

DECISION SUPPORT SYSTEM (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.

1. 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.

2. 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).

3. Suatu DSS bersifat kooperatif jika data
dikumpulkan, dianalisa dan lalu diberikan kepada manusia yang menolong system untuk merevisi atau memperbaikinya.

4. 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.

5. Communication Driven DSS adalah suatu tipe
DSS yang banyak digabungkan dengan metode
atua aplikasi lain, untuk menghasilkan
serangkaian keputusan, solusi atau strategi.

6. 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.

7. Document Driven DSS menggunakan beragam dokumen dalam bermacam bentuk seperti dokumen teks, excel, dan rekaman basis data, untuk menghasilkan keputusan serta strategi darimanipulasi data.

8. 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 airlineindustry. 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.

Pembagian Kategori Dashboard Berdasarkan
Penitikberatan Pengambilan Informasi Perusahaan Manfaat Penggunaan Aplikasi Terapan DSS/Decision Support System dalam Bentuk Business Intelligence Dashboard;

1. 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.

2. Memberikan tampilan yang lebih enak dilihat dan lebih professional yang disesuaikan dengan
kultur serta bidang bisnis perusahaan yang
menggunakan aplikasi ini.

3. 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:
1. Grafik keseluruhan angka penjualan tiket yang dihasilkan tim Sales setiap harinya dimana manajemen dapat meilhat pergerakan terakhir yang terjadi satu jam sebelum pengaksesan dashboard.
2. Grafik keseluruhan angka penjualan tiket yang dihasilkan pada satu hari sebelum pengaksesan dashboard (H-1)
3. Grafik keseluruhan angka penjualan secara
mingguan (pergerakan mingguan).
4. Grafik keseluruhan angka penjualan secara
bulanan (pergerakan bulanan).
5. Grafik keseluruhan angka penjualan secara
tahunan (pergerakan tahunan).
6. Grafik penjualan per staff sales untuk mengukur kinerja masing-masing personel.
7. Grafik pembelian dari setiap klien yang
kategorinya adalah:
1. Pembelian per klien Travel Agent
2. Pembelian per perusahaan
3. Pembelian per wilayah kota penjualan di
Indonesia; semua kota yang memiliki
bandara (missal Jakarta, Bandung,
Surabaya, dan lainnya).

Semoga bermamfaat :)