Sejarah Singkat Sistem Pendukung Keputusan

Ringkasan

Sistem Informasi peneliti dan teknologi telah membangun dan diselidiki Sistem Pendukung Keputusan (DSS) untuk sekitar 40 tahun. Tulisan ini mengeksplorasi sejarah dan perkembangan di awal DSS dengan membangun model-driven DSS pada akhir tahun 1960, perkembangan teori pada 1970-an, dan pelaksanaan sistem perencanaan keuangan, DSS dan DSS spreadsheet Group di awal 80-an dan pertengahan. Data warehouse, Sistem Informasi Eksekutif, OLAP dan Business Intelligence berkembang pada akhir 1980-an dan awal 1990-an. Akhirnya, babad berakhir dengan berbasis pengetahuan DSS dan implementasi DSS berbasis Web pada pertengahan 1990-an.

I. Pendahuluan

Komputerisasi sistem dukungan keputusan menjadi praktis dengan perkembangan minicomputer, sistem timeshare operasi dan komputasi terdistribusi. Sejarah pelaksanaan sistem seperti dimulai pada pertengahan 1960-an. Dalam bidang teknologi yang beragam seperti DSS, mencatat sejarah tidak rapi atau linier. Orang yang berbeda merasakan bidang Sistem Pendukung Keputusan dari berbagai titik pandang dan melaporkan rekening yang berbeda dari apa yang terjadi dan apa yang penting (lih., Arnott & Pervan, 2005; Eom & Lee, 1990b; McCosh & Correa-Perez, 2006; Power, 2003; Power, 2004a; Perak, 1991). Sebagai teknologi berkembang aplikasi komputerisasi dukungan keputusan baru dikembangkan dan dipelajari. Peneliti menggunakan beberapa kerangka kerja untuk membantu membangun dan memahami sistem ini. Hari ini satu dapat mengatur sejarah DSS ke dalam lima kategori DSS luas dijelaskan di Power (2001; 2002; 2004b), termasuk: komunikasi-driven, data-driven, dokumen didorong, sistem pengambilan keputusan berbasis pengetahuan dan model-driven dukungan.

Dokumen hypertext adalah titik awal dalam menjelaskan asal-usul dari benang berbagai teknologi yang konvergen untuk memberikan dukungan terintegrasi untuk manajer bekerja sendirian, dalam tim dan dalam hierarki organisasi untuk mengelola organisasi dan membuat keputusan yang lebih rasional. Sejarah adalah baik panduan untuk aktivitas masa depan di bidang ini dan catatan dari ide-ide dan tindakan orang-orang yang telah membantu memajukan pemikiran dan praktik kita. Fakta-fakta sejarah dapat dipilah-pilah dan dipahami dengan lebih baik, namun pengumpulan informasi lebih lanjut diperlukan. Ini halaman web adalah sebuah titik awal dalam mengumpulkan rekening tangan lebih dulu dan dalam membangun sebuah mosaik yang lebih lengkap tentang apa yang terjadi di universitas-universitas, perusahaan perangkat lunak dan organisasi untuk membangun dan menggunakan DSS.

Jejak dokumen ini aplikasi pendukung keputusan dan studi penelitian yang berkaitan dengan model dan manajemen data berorientasi, sistem manajemen ahli, multidimensi analisis data, query dan alat pelaporan, pengolahan analisis online (OLAP), Business Intelligence, kelompok DSS, konferensi dan groupware, dokumen , DSS spasial dan Sistem Informasi Eksekutif sebagai teknologi muncul, berkumpul dan menyimpang. Semua teknologi ini telah digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan. Sebuah tonggak sejarah timeline utama relevan dengan DSS termasuk dalam Lampiran I.

Studi tentang sistem pendukung keputusan adalah disiplin terapan yang menggunakan pengetahuan dan terutama teori dari disiplin lain. Untuk alasan ini, banyak pertanyaan DSS penelitian telah diperiksa karena mereka yang menjadi perhatian orang-orang yang membangun dan menggunakan DSS spesifik. Oleh karena banyak dari basis pengetahuan yang luas DSS menyediakan generalisasi dan arah untuk membangun DSS yang lebih efektif (lih., Baskerville & Myers, 2002; Keen, 1980).

Bagian selanjutnya menggambarkan asal-usul bidang sistem pendukung keputusan. Bagian 3 membahas sistem pendukung keputusan pengembangan teori yang terjadi pada 1970-an dan awal 1980-an. Bagian 4 lembahas perkembangan penting untuk komunikasi-didorong, dokumen data-driven, didorong, pengetahuan-driven dan model-driven DSS (lih., Power, 2002). Bagian terakhir membahas tentang bagaimana DSS praktek, penelitian dan teknologi terus berkembang.

II. Sistem Pendukung Keputusan Asal

Studi Scott Morton yang terlibat membangun, melaksanakan dan kemudian pengujian interaktif, model-driven sistem manajemen keputusan. Fellow Harvard Ph.D. mahasiswa Andrew McCosh menegaskan bahwa "konsep sistem pendukung keputusan pertama kali diungkapkan oleh Scott Morton di kantor ruang bawah tanah di Sherman Hall, Harvard Business School" dalam diskusi mereka tentang disertasi Scott Morton. mempelajari bagaimana komputer dan model analisis dapat membantu manajer membuat keputusan bisnis yang berulang perencanaan kunci. Dia melakukan percobaan di mana manajer benar-benar menggunakan Sistem Manajemen Keputusan (MDS). Manajer pemasaran dan produksi menggunakan MDS untuk mengkoordinasikan perencanaan produksi untuk peralatan binatu. MDS

Pekerjaan perintis George Dantzig, Douglas Engelbart dan Jay Forrester cenderung dipengaruhi kelayakan bangunan sistem pendukung keputusan terkomputerisasi., Dantzig menjadi penelitian matematika di Rand Corporation, di mana ia mulai menerapkan program linear pada komputer eksperimen., Engelbart dan rekan mengembangkan hypermedia-groupware sistem pertama disebut NLS (sistem online). NLS memfasilitasi pembuatan perpustakaan digital dan penyimpanan dan pengambilan dokumen elektronik menggunakan hypertext. NLS juga disediakan untuk di layar telekonferensi video dan merupakan cikal bakal sistem pendukung keputusan kelompok. Forrester terlibat dalam membangun SAGE (Semi-otomatis Lingkungan Kantor) sistem pertahanan udara untuk Amerika Utara. SAGE mungkin adalah pertama komputerisasi data-driven DSS. Juga, Profesor Forrester mulai Kelompok Dinamika Sistem di Massachusetts Institute of Technology Sloan School. Karyanya pada pemodelan perusahaan menyebabkan Dynamo pemrograman, kompilator simulasi umum.

III. Teori Pembangunan

Pada teori masalah yang berkaitan dengan DSS yang dibahas pada konferensi akademis termasuk Institut Amerika untuk pertemuan Keputusan Sciences dan ACM Konferensi SIGBDP pada Konferensi Internasional pertama mengenai Sistem Pendukung Keputusan. Konferensi akademik disediakan forum untuk ide, diskusi teori berbagi dan pertukaran informasi.

Pada sekitar waktu yang sama, Keen dan Scott Morton memberikan orientasi perilaku pertama luas untuk analisis sistem pendukung keputusan, desain, implementasi, evaluasi dan pengembangan. Teks ini berpengaruh memberikan kerangka untuk DSS mengajar di sekolah bisnis. McCosh dan Scott-Morton buku DSS lebih berpengaruh dalam Eropa .

,Steven Alter diterbitkan MIT nya hasil disertasi doktor dalam sebuah buku yang berpengaruh penelitian dan makalah. Diperluas kerangka untuk berpikir tentang bisnis dan manajemen DSS . Juga, studi kasusnya memberikan dasar yang kuat deskriptif contoh sistem pendukung keputusan. Sejumlah disertasi MIT lain berurusan dengan masalah yang berhubungan dengan menggunakan model untuk mendukung keputusan.

Alter menyimpulkan dari penelitiannya bahwa sistem pendukung keputusan dapat dikategorikan dalam hal operasi generik yang dapat dilakukan oleh sistem tersebut. Operasi ini generik memperpanjang sepanjang dimensi tunggal, mulai dari yang sangat berorientasi pada data yang sangat berorientasi model. dikategorikan ke dalam tujuh jenis berbeda dari DSS. Tujuh jenis termasuk:

 Berkas laci sistem yang menyediakan akses ke item data.

 Analisis data sistem yang mendukung manipulasi data dengan alat komputerisasi disesuaikan dengan tugas tertentu dan pengaturan atau dengan alat yang lebih umum dan operator.

 Analisis sistem informasi yang menyediakan akses ke serangkaian keputusan yang berorientasi database dan model kecil.

 Akuntansi dan keuangan model yang menghitung konsekuensi dari tindakan yang mungkin.

 Representasi model yang memperkirakan konsekuensi dari tindakan atas dasar model simulasi.

 Optimasi model yang menyediakan pedoman untuk tindakan dengan menghasilkan solusi optimal yang konsisten dengan serangkaian kendala.

 Saran model yang melakukan pengolahan logis mengarah ke suatu keputusan yang disarankan khusus untuk tugas yang cukup terstruktur atau dipahami dengan baik.

IV. Pengembangan Aplikasi DSS

Tindakan ini juga memperluas bidang sistem pendukung keputusan di luar bisnis awal dan manajemen domain aplikasi. Sistem ini beragam semua yang disebut Decision Support Systems. Dari hari-hari awal, hal itu diakui bahwa DSS dapat dirancang untuk mendukung pengambil keputusan di setiap tingkat dalam sebuah organisasi. Juga, DSS dapat mendukung operasi pengambilan keputusan, pengelolaan keuangan dan pengambilan keputusan strategis.

IV.1 Model-driven DSS

produksi Scott-Morton perencanaan manajemen sistem pengambilan keputusan adalah secara luas dibicarakan dulu model-driven DSS, namun Ferguson dan Jones produksi aplikasi penjadwalan juga model-driven DSS. Banyak sistem keputusan awal yang disebutkan dalam bagian 2, misalnya, Sprinter, MEDIAC dan Brandaid, mungkin model-driven DSS.

Sebuah model-driven DSS menekankan akses dan manipulasi model keuangan, optimasi dan / atau simulasi. Model kuantitatif sederhana menyediakan tingkat yang paling dasar fungsi. Model-driven DSS menggunakan data terbatas dan parameter yang disediakan oleh para pembuat keputusan untuk membantu pembuat keputusan dalam menganalisa situasi, namun secara umum yang besar basis data yang tidak diperlukan untuk model-driven DSS

IV.2 Data-driven DSS

Secara umum, data-driven DSS menekankan akses dan manipulasi dari serangkaian waktu data internal perusahaan dan data eksternal kadang-kadang dan real-time. Sistem file sederhana diakses oleh query dan alat-alat pengambilan menyediakan tingkat yang paling dasar fungsi

IV.3 Komunikasi-driven DSS

Komunikasi-driven DSS menggunakan jaringan dan teknologi komunikasi untuk memfasilitasi keputusan yang relevan kolaborasi dan komunikasi. Dalam sistem ini, teknologi komunikasi ini adalah arsitektur komponen yang dominan. Peralatan yang digunakan meliputi groupware, konferensi video dan papan buletin berbasis komputer

IV.4 Dokumen-driven DSS

Sebuah DSS dokumen-didorong menggunakan teknologi komputer penyimpanan dan pengolahan untuk menyediakan pengambilan dokumen dan analisis. Database dokumen yang besar dapat meliputi dokumen discan, dokumen hypertext, gambar, suara dan video. Contoh dokumen yang mungkin diakses oleh dokumen-driven DSS adalah kebijakan dan prosedur, spesifikasi produk, katalog, dan dokumen sejarah perusahaan, termasuk risalah rapat dan korespondensi. Sebuah mesin pencari adalah alat pengambilan membantu utama yang terkait dengan dokumen-driven DSS

IV.5 Pengetahuan-driven DSS

Pengetahuan-driven DSS dapat menyarankan atau merekomendasikan tindakan kepada manajer. Ini DSS adalah orang-sistem komputer dengan spesialisasi keahlian pemecahan masalah.

V. Kesimpulan

Sejarawan menggunakan dua pendekatan untuk menerapkan masa lalu untuk masa depan: penalaran dengan analogi dan proyeksi tren. Dalam banyak sistem terkomputerisasi pendukung keputusan seperti pesawat, datang dalam berbagai bentuk, ukuran dan bentuk, teknologi canggih dan alat yang sangat diperlukan dalam banyak organisasi. Pendukung keputusan sistem penelitian dan pengembangan akan terus mengeksploitasi setiap perkembangan teknologi baru dan akan mendapatkan keuntungan dari kemajuan dalam basis data yang sangat besar, kecerdasan, buatan interaksi manusia-komputer, simulasi dan optimasi, rekayasa perangkat lunak, telekomunikasi dan dari penelitian dasar lebih lanjut tentang topik perilaku seperti pengambilan keputusan organisasi, perencanaan, pengambilan teori perilaku dan perilaku organisasi.

Tren menunjukkan bahwa data-driven DSS akan menggunakan lebih cepat, akses real-time untuk lebih besar, database terintegrasi yang lebih baik. Model-driven DSS akan lebih kompleks, namun dapat dimengerti, dan sistem yang dibangun dengan menggunakan simulasi dan menampilkan visual yang menyertainya akan semakin realistis. Komunikasi-driven DSS akan memberikan lebih real-time video mendukung komunikasi. Dokumen-driven DSS akan mengakses repositori besar data terstruktur dan sistem akan hadir dalam format dokumen yang sesuai bisa digunakan lagi. Akhirnya, berbasis pengetahuan DSS kemungkinan akan lebih canggih dan lebih komprehensif. Saran dari DSS berbasis pengetahuan akan lebih baik dan aplikasi yang akan mencakup bidang yang lebih luas.

Sistem Pendukung Keputusan pelopor datang dari berbagai latar belakang dan tantangan yang dihadapi bahwa mereka berhasil mengatasi untuk menunjukkan nilai dari menggunakan komputer, teknologi informasi dan perangkat lunak pendukung keputusan spesifik untuk meningkatkan dan dalam beberapa situasi meningkatkan pengambilan keputusan. Para pionir DSS menciptakan aliran tertentu dan berbeda dari pengembangan teknologi dan penelitian yang menjadi dasar bagi banyak kepentingan saat ini dalam membangun dan mempelajari sistem pendukung keputusan terkomputerisasi.

Masa depan sistem pendukung keputusan tentu akan berbeda dari inovasi oportunistik dan incremental terlihat di masa lalu. Sistem pendukung keputusan sebagai disiplin akademis cenderung mengikuti jalan yang sama untuk arsitektur komputer dan rekayasa perangkat lunak dan menjadi lebih ketat dan lebih jelas digambarkan. DSS konsultasi, pengajaran dan penelitian dapat saling mendukung dan tugas masing-masing dapat membantu membangun ceruk apakah dalam Kolese Informasi, Bisnis atau Teknik. Bagi mereka yang tertarik dalam membangun dan mempelajari DSS

Sejarah Sistem Pendukung Keputusan mencakup rentang yang relatif singkat dari tahun, dan konsep-konsep dan teknologi yang masih berkembang. Hari ini masih mungkin untuk merekonstruksi sejarah Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dari rekening retrospektif dari peserta utama serta dari bahan dipublikasikan dan tidak dipublikasikan. Banyak inovator awal dan pengembang awal adalah pensiun namun wawasan dan tindakan mereka dapat ditangkap untuk memandu inovasi masa depan di bidang ini. Diharapkan makalah ini mengarah ke akun email dan retrospektif yang dapat membantu kita memahami "nyata" sejarah DSS. Internet dan Web telah dipercepat-up perkembangan pendukung keputusan dan telah menyediakan sarana baru menangkap dan mendokumentasikan perkembangan pengetahuan di daerah penelitian. Keputusan pelopor dukungan termasuk peneliti akademis banyak dari program-program di MIT, University of Arizona, University of Hawaii, University of Minnesota dan Universitas Purdue. Para pionir DSS menciptakan aliran tertentu dan berbeda dari pengembangan teknologi dan penelitian yang berfungsi sebagai dasar untuk banyak pekerjaan hari ini dalam DSS.

Peran Machine Learning Dalam Optinasi Bisnis

Peran Machine Learning Dalam Optinasi Bisnis

Melihat Kecenderungan dan dalam penggambaran berbagai cara dalam penggambaran mesin yang sedang digunakan dalam sebuah aplikasi bisnis yang dikemukakan IBM untuk membuat keputusan dalam berbisnis

Ø       IBM itu sendiri adalah Sejumlah besar aplikasi yang memanfaatkan teknologi mesin belajar untuk mengoptimalkan proses keputusan dalam berbisnis.

Internasional Busines Machine / IBM dalam Machine Learning adalah sebuah program didalam komputer yang dapat beroperasi secara baik untuk mengalahkan para ahlimanusia dan bisa belajar dari pengalaman mereka untuk menjadi yang lebih baik dan lebih berkembang lagi dari yang sebelum-sebelumnya

IBM telah memulai strategi utama yang berfokus pada business analytics dan optimasi sebagai teknologi kunci untuk membantu bisnis mengoptimalkan keputusan rutin operasional dan strategis.

Strategi ini pada dasar’nya mengakui perkembangan alami dan evolusi dalam bisnis telah memanfaatkan informasi,dari tradisional “deskriptif”metode analysis unutk meningkatkan penggunaan’’analysis deskriptif”dan akhrnya “preskriptif”

Analysis deskriptif memungkinkan pengguna untuk mendapatkan pandangan pada bisnis.

Analysis prediktif memungkinkan pengguna untuk mendapatkan solusi.

Fokusi Internasional Busines Machine / IBM dalam berbisnis adalah

·         - Layanan dan solusi untuk klien

·         -Akses untuk sejumlah data-data dalam berbisnis

·         -Data pemasaran

·         -Data kredit keuangan

·         -Pemesanan sistem maskapai

·         -Panggilan data pusat interaksi

Manfaat Aplikasi pembelajaran kerja mesin dalam Internasional Busines Machine / IBM yang dikembangkan dilokasi klien

v      -Untuk manajemen pemasaran

v      -Menjual mesin rekomendasi

v      -Sebagai induksi aturan

v      -Penyaringan kolaboratif

v      -Sebagai pengambilan keputusan

Internet VS Pendidikan

Internet dan Pendidikan adalah suatu keharusan karena:

Internet adalah sistem global dari seluruh jaringan komputer yang saling terhubung untuk melayani banyak pengguna di seluruh dunia. internet memang sebuah barang yang sudah dikenal luas oleh Masyarakat, Internet juga mempunyai pengaruh yang besar atas ilmu, dan pandangan dunia.

Dengan menggunakan Google, pengguna di seluruh dunia mempunyai akses Internet yang mudah atas bermacam-macam informasi. Dibanding dengan buku dan perpustakaan, Internet lebih lengkap dan lebih menyeluruh pengetahuannya.

Berikut adalah beberapa manfaat penggunaan teknologi informasi :

- arus informasi tetap mengalir setiap waktu tanpa ada batasan waktu dan

  tempat;
- kemudahan mendapatkan resource yang lengkap,
- aktifitas pembelajaran pelajar meningkat,
- daya tampung meningkat,

Teknologi internet menunjang pelajar yang mengalami keterbatasan ruang dan waktu untuk tetap dapat menikmati pendidikan.

Bagi lembaga pendidikan seperti Depdiknas, sekolah negeri, sekolah swasta, universitas, dan lembaga-lembaga lain yang berkaitan dengan pendidikan, manfaat penggunaan internet banyak, antara lain:
1) Memperkenalkan kepada orang-orang tentang lembaga dengan membuatkan web di internet.
2) Untuk melakukan penerimaan pegawai baru, siswa baru, dan mahasiswa baru lembaga dapat melakukan dengan sistem online di internet, sehingga lebih efisien waktu dan biaya.
3) Untuk beberapa lembaga perguruan tinggi internet dimanfaatkan untuk legalisasi online.
4) Antara lembaga satu dengan lembaga lain pasti membutuhkan kerja sama maupun pembandingan, dengan internet hal-hal semacam itu dapat dilakukan dengan cepat dan mudah.

Di dalam internet terdapat banyak materi dan ilmu. Bahan materi ajar memang sudah diatur dalam kurikulum, namun pendidik mengembangkan materi ajar agar pengetahuan yang dimiliki anak didik semakin banyak dan wawasan semakin luas.

Software OpenSource

Mengapa perusahaan besar dan pemerintah mulai melirik Software OpenSource?

Perusahaan besar dan pemerintah mulai melirik Software OpenSource karena Keberadaan open source software ini sangat ditunjang oleh internet.Dan biasanya orang mendapatkan software ini dari internet juga.OpenSource istilah software yang digunakan untuk membuka code agar dapat dilihat oleh banyak orang dan memberi pengetahuan kepada orang lain cara kerja opensource itu sendiri dan opensource itu sendiri mempunyai keunggulan yaitu dapat diperoleh atau digunakan secara gratis tanpa perlu membayar lisensi. Jadi, sebuah perusahaan banyak memakai software ini karena dengan kemudahannya kita dapat mengakses program-program,download,mengerjakan tugas,mengerjakan laporan kantor dan masih banyak lagi yang lainya.Menggunakan program-program open source maka perusahaan tidak perlu terikat pada satu vendor, baik vendor hardware maupun software. Jika perusahaan menemui permasalahan, ia dapat menghubungi pembuat program ataupun mencari perusahaan-perusahaan jasa untuk menangani masalah tersebut.

contoh Software OpenSource adalah : Linux , Mozilla FireFox, Open Office

Dengan memanfaatkan program-program open source, dunia bisnis akan memperoleh manfaat yaitu rendahnya biaya instalasi program, reliabilitas yang tinggi, keamanan yang tinggi. Dunia bisnis sangat memerlukan program yang bereliabilitas tinggi, karena kegiatan-kegiatan dunia bisnis telah amat tergantung pada komputer dan kesalahan kecil akan mengakibatkan kerugian yang sangat besar. Selain itu dengan menggunakan program-program open source maka perusahaan tidak perlu terikat pada satu vendor, baik vendor hardware maupun software. Jika perusahaan menemui permasalahan, ia dapat menghubungi pembuat program ataupun mencari perusahaan-perusahaan jasa untuk menangani masalah tersebut.

Seiring dengan makin berkibarnya tuntutan akan otonomi daerah, maka penggunaan program-program open source patut menjadi pertimbangan dalam perencanaan sistem informasi pemerintahan. Dengan menggunakan program-program open source, anggaran yang dibutuhkan relatif lebih rendah dibandingkan dengan program-program closed source dengan tingkat reliabilitas dan keamanan yang lebih tinggi. Selain itu dengan memanfaatkan program-program open source pemerintah dapat mendukung perkembangan teknologi informasi di daerahnya dan juga dapat memberikan kesempatan kerja pada masyarakat. Dengan tersedianya kode sumber maka pemerintah dapat memastikan bahwa program yang digunakannya tidak memiliki suatu backdoor ataupun trojan horse yang dapat membahayakan pemanfaatannya dalam bidang yang sensitif, seperti bidang pertahanan keamanan.

Karena bersifat Gratis dan terbuka, Software OpenSource memiliki banyak kelebihan  diantaranya yaitu :

1. Relatif mudah di gunakan
2. Mudah di dapat, karena bersifat gratis, kita dapat menyebarluaskannya secara leluasa sehingga mudah dicari terutama di Internet.
3. Relatif Aman, Biasanya sebuah Sofware OpenSource dikembangkan dan di modifikasi oleh jutaan pengembang di seluruh dunia sehingga jika terdapat celah keamanan maka akan lebih cepat di ketahui dan di perbaiki. Contohnya Linux yang terkenal bebas Virus.
4. Memiliki banyak fitur dan Variasi. Lihat Saja Mozilla Fire Fox yang memiliki ratusan Add-On yang bisa di unduh secara bebas di internet yang tentunya bisa memaksimalkan Software tersebut
5. Hemat Biaya, tentunya karena gratis