Pembicaraan:Hari Martir (India)

Definisi Sistem Sistem adalah sekumpulan objek atau komponen yang saling bekerja sama di dalam lingkup tertentu untuk mencapai tujuan tertentu. Turban juga mengatakan bahwa sistem adalah kumpulan atau koleksi dari objek seperti manusia, sumber daya, konsep serta prosedur yang diharapkan mampu untuk membuat suatu fungsi yang dapat dikenali atau menyediakan maksud (tujuan) tertentu.

Sistem Penunjang Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang berfungsi untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan dengan menggunakan pemodelan data atau peralatan data analisis sebagai dasar pengembangan alternatif yang dapat digunakan oleh pemakai. Sistem Penunjang Keputusan atau Decision Support System (DSS) secara umum dapat didefinisikan sebagai sebuah sistem berbasis teknologi informasi yang mampu memberikan dan mendukung kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengomunikasian untuk masalah semi terstruktur dalam suatu organisasi maupun perusahaan.

Sistem ini menggunakan dan memanfaatkan data dan model yang diinput oleh pengguna untuk menyelesaikan masalah-masalah dan memberi solusi alternatif sehingga memudahkan pengambilan keputusan suatu masalah.

Jenis keputusan sendiri dibagi menjadi dua, yaitu:

Keputusan terprogram, yaitu keputusan yang dirumuskan dengan cermat dan bersifat berulang sehingga dapat dirumuskan terkait aturan keputusan atau algoritma keputusannya. Keputusan tidak terprogram, yaitu keputusan yang bersifat tidak sering diulang atau dapat dikatakan keputusan ini sangat berbeda di setiap pengulangannya, sehingga tidak dapat dibuat suatu model umum sebagai suatu dasar untuk memogramnya karena membutuhkan analisa baru untuk setiap kejadiannya.

Tujuan Sistem Penunjang Keputusan (SPK)

Tujuan utama dari pengembangan aplikasi sistem penunjang keputusan (SPK) ini tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi untuk memfasilitasi perangkat interaktif yang digunakan oleh pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.

Sementara itu tujuan detail dari sistem penunjang keputusan adalah sebagai berikut :

Membantu manajer perusahaan atau organisasi dalam pengambilan keputusan atas masalah semiterstruktur. Mendukung pertimbangan manajer dan bukan dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manaje. Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil manajer daripada perbaikan efisiennya. Memungkinkan pengambilan keputusan secara cepat dengan biaya yang rendah. Meningkatkan produktivitas perusahaan.

Karakteristik SPK

Berikut ini adalah sejumlah karakteristik dan kemampuan SPK yaitu:

SPK merupakan sistem berbasis komputer dengan antarmuka antara mesin/komputer dengan pembuat keputusan. SPK bersifat adaptif dan interaktif serta antarmuka yang mudah digunakan. Pembuat keputusan memiliki kewenangan penuh untuk mengontrol seluruh tahap dalam sistem penunjang keputusan. SPK mampu memberikan solusi atas masalah yang tidak terstruktur baik bagi perorangan atau kelompok. Dalam penggunannya, SPK membutuhkan komponen seperti data, basis data (database), dan metode analisis keputusan. SPK mampu beradaptasi setiap saat dan bersifat fleksibel. Sistem ini hanya membantu menyediakan alternatif pilihan solusi bagi pembuat keputusan untuk menyelasaikan permasalahan, bukan menjadi pengganti posisi manusianya sebagai pembuat keputusan.

Kelebihan dan Kekurangan Sistem Penunjang Keputusan

Adapun kelebihan dari sistem penunjang keputusan ini adalah sebagai berikut:

SPK menghemat waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan suatu permasalahan, SPK mampu menghasilkan solusi dengan lebih cepat dengan hasil yang dapat dipercaya, SPK mampu menyajikan berbagai alternatif atau pilihan-pilihan solusi yang dapat diambil, SPK mampu menyajikan bukti atau data tambahan sehingga dapat mendukung posisi pengambil keputusan.

Sementara itu kekurangan dari sistem informasi ini adalah sebagai berikut:

Hal-hal yang bersifat kemampuan manajemen dan bakat manusia tidak dapat dimodelkan dalam sebuah sistem, Kemampuan SPK terbatas hanya pada pembendaharaan informasi atau pengetahuan yang tersimpan, Kecepatan proses atau performance tergantung pada software dan hardware yang digunakan, Tidak memiliki kemampuan intuisi (berpikir) seperti pada manusia.

Proses atau Tahapan dalam Sistem Penunjang Keputusan Langkah-langkah yang dapat dilakukan dalam proses permodelan pada pembangunan suatu sistem penunjang keputusan adalah sebagai berikut :

Tahap pemahaman (inteligence phase), yaitu aktivitas menyelidiki lingkungan kondisi-kondisi yang memerlukan keputusan. Pembuat keputusan akan mengumpulkan sejumlah informasi dan data mentah, kemudian data tersebut diolah dan diperiksa untuk dijadikan petunjuk yang dapat menentukan masalahnya. Tahap perancangan (design phase), yaitu menemukan, mengembangkan, dan menganalisa arah tindakan yang mungkin dapat dipergunakan dalam menyelesaikan masalah. Hal tersebut merupakan aktivitas dalam memahami masalah, untuk menghasilkan cara pemecahan, dan untuk memvalidasi dan memverifikasi apakah cara pemecahan tersebut dapat dilaksanakan. Tahap pemilihan (choice phase), yaitu memilih arah tindakan tertentu dari semua arah tindakan yang ada. Tahap impelementasi (implementation phase), yaitu setelah menentukan pilihan arah tindakan kemudian pada tahap ini dilakukan penerapan terhadap alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan. Contoh Kasus Sistem Penunjang Keputusan Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Calon Mahasiswa Baru Jurusan Manajemen Bisnis Untuk masuk ke Perguruan Tinggi Negeri (PTN), calon mahasiswa dapat mengikuti serangkaian proses seleksi seperti SNMPTN, SBMPTN, hingga seleksi mandiri.

Untuk mendapatkan mahasiswa yang nantinya mampu menyelesaikan pendidikannya dan unggul dalam dunia kerja, maka pihak penyeleksi menyusun beberapa kriteria dalam tesnya. Pemecahan masalah:

Untuk mendapatkan mahasiswa yang memiliki minat dalam dunia manajemen bisnis, berikut ini adalah kriteria penilaian yang dilakukan:

1. Menentukan syarat-syarat yang dibutuhkan untuk Jurusan Manajemen Bisnis, yaitu penentuan variable-variable data yang dibutuhkan, penentuan aspek yang dibutuhkan untuk penelitian, penentuan nilai tertinggi dan nilai terendah. Kemudian akan didapatkan nilai perbandingan nilai tertinggi dan terendah.

2. Dari nilai-nilai tersebut kemudaian dikelompokkan dan diseleksi lewat Tes Potensi Akademik (TPA), tes minat bakat, tes kemampuan dasar sosial humaniora (soshum), serta uji keterampilan calon mahasiswa.

Itulah sistem penunjang keputusan yang perlu dikembangkan dalam penentuan calon mahasiswa baru.

Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Calon Asisten Praktikum Kimia Dalam memilih calon asisten praktikum jurusan kimia, dosen yang menjadi koordinator suatu mata kuliah akan melakukan seleksi penerimaan asisten terhadap mahasiswa yang telah mendaftar menjadi calon asisten.

Dalam proses seleksi tersebut para dosen biasanya melakukan tes wawancara kepada calon asisten yang telah mendaftar. Setiap pengambil keputusan memiliki metode tersendiri dalam memahami informasi yang berpengaruh terhadap efisiensi pengolahan informasinya. Pengetahuan seseorang yang digabungakan dengan kecakapannya dalam mengolah informasi akan menentukan kesanggupannya untuk mengambil keputusan dan memilih alternatif solusi yang terbaik.

Pengenalan Sistem pendukung keputusan berkembang di awal era komputasi terdistribusi. Sejarah sistem seperti dimulai pada sekitar 1965 dan penting untuk memulai meresmikan catatan, orang ide-ide, sistem dan teknologi yang terlibat dalam bidang yang penting dari teknologi informasi diterapkan. Hari ini masih mungkin untuk merekonstruksi sejarah Sistem Pendukung Keputusan dari tangan pertama rekening dan bahan-bahan yang tidak dipublikasikan serta artikel diterbitkan. Makalah ini hypertext adalah titik awal dalam mendokumentasikan asal-usul dari benang berbagai teknologi yang berkumpul pada awal abad 21 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. Dalam bidang teknologi yang beragam seperti DSS, sejarah tidak rapi dan linear. Orang yang berbeda memiliki dirasakan lapangan dari berbagai titik pandang sehingga mereka melaporkan laporan yang berbeda tentang apa yang terjadi dan apa yang penting. Beberapa ini dapat diurutkan keluar, tapi lebih banyak data pengumpulan diperlukan. Tulisan ini merupakan 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. Beberapa seksi selanjutnya bergerak dari sekitar 1965 sampai pertengahan 1990-an. Benang DSS terkait dengan model berorientasi DSS, sistem pakar, analisis multidimensi, alat query dan pelaporan, OLAP, Business Intelligence, DSS Group, dan Sistem Informasi Eksekutif ditelusuri dan terjalin saat mereka muncul untuk berkumpul dan menyimpang selama bertahun-tahun. Yang Awal Tahun Sebelum 1965, itu sangat mahal untuk membangun skala besar sistem informasi. Pada sekitar waktu ini, pengembangan dari IBM System 360 dan sistem mainframe lebih kuat membuatnya lebih praktis dan hemat biaya untuk mengembangkan Sistem Informasi Manajemen (MIS) di perusahaan besar (cf., Davis, 1974). MIS fokus pada penyediaan manajer dengan terstruktur, laporan berkala. Banyak dari informasi itu dari sistem akuntansi dan transaksi. Pada akhir 1960-an, jenis baru dari sistem informasi menjadi praktis - Model berorientasi DSS atau sistem manajemen keputusan. Dua pionir DSS, Petrus Stabell Keen dan Charles, mengklaim konsep pendukung keputusan berevolusi dari "studi teoritis pengambilan keputusan organisasi dilakukan di Institut Teknologi Carnegie selama akhir 1950-an dan 60-an awal dan pekerjaan teknis pada sistem komputer interaktif, terutama dilakukan di Institut Teknologi Massachusetts pada tahun 1960 (Morton Keen dan Scott, 1978 pengantar) "Beberapa informasi historis tentang proyek MIT pada sistem komputer interaktif (Proyek MAC) adalah pada. multicians.org . Menurut Sprague dan Watson (1979), sekitar tahun 1970 jurnal bisnis mulai menerbitkan artikel pada sistem keputusan manajemen, sistem perencanaan strategis dan sistem pendukung keputusan. Sebagai contoh, Scott Morton dan rekan menerbitkan sejumlah artikel pendukung keputusan pada tahun 1968. Pada tahun 1969, Ferguson dan Jones membahas sistem pengambilan keputusan komputer dibantu dalam jurnal Ilmu Manajemen. Pada tahun 1971, tanah Michael S. Scott Morton memecah buku Sistem Keputusan Manajemen: Komputer Berbasis Dukungan untuk Membuat Keputusan diterbitkan. Dalam 1966-67 Scott Morton telah mempelajari bagaimana komputer dan model analisis dapat membantu manajer membuat keputusan 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 berlari pada IDI CRT 21 inci dengan pena cahaya terhubung menggunakan modem 2400 bps menjadi sepasang Univac 494 sistem. (1967) penelitian disertasi Scott Morton adalah implementasi perintis, definisi dan menguji penelitian sistem pendukung keputusan yang model-driven. TP Gerrity, Jr berfokus pada masalah desain Sistem Pendukung Keputusan pada tahun 1971 artikelnya Sloan Management Review berjudul "Desain Manusia-Mesin Sistem Keputusan: Sebuah Aplikasi untuk Manajemen Portofolio". Sistemnya dirancang untuk mendukung manajer investasi dalam administrasi sehari-hari mereka portofolio saham klien. DSS untuk manajemen portofolio telah menjadi sangat canggih sejak Gerrity memulai penelitiannya. Pada tahun 1974, Gordon Davis, seorang Profesor di University of Minnesota, menerbitkan teks berpengaruh pada Sistem Informasi Manajemen. Dia mendefinisikan Sistem Informasi Manajemen sebagai "sebuah sistem, terintegrasi pria / mesin untuk menyediakan informasi untuk mendukung operasi, manajemen, dan pengambilan keputusan fungsi dalam organisasi. (Hal. 5)." Bab 12 Davis berjudul "Sistem Informasi Pendukung Pengambilan Keputusan" dan Bab 13 berjudul "Sistem Informasi Dukungan untuk Perencanaan dan Pengendalian" menciptakan pengaturan untuk pengembangan dasar yang luas untuk penelitian DSS dan praktek. Pada tahun 1975, JDC Little memperluas batas-batas yang didukung pemodelan komputer. DSS disebut Little Brandaid dirancang untuk mendukung produk, promosi, harga dan keputusan iklan. Juga, Little (1970) dalam kriteria artikel sebelumnya diidentifikasi untuk merancang model dan sistem manajemen untuk mendukung pengambilan - keputusan. Empat kriteria meliputi: ketahanan, kemudahan kontrol, kesederhanaan, dan kelengkapan detail yang relevan. Semua empat kriteria tetap relevan dalam mengevaluasi Sistem Pendukung Keputusan modern. Klein dan Methlie (1995) catatan "Sebuah studi tentang asal-usul DSS masih harus ditulis. Tampaknya koran DSS pertama diterbitkan oleh mahasiswa PhD atau profesor di sekolah bisnis, yang memiliki akses ke sistem time-sharing komputer pertama :. Proyek MAC di Sloan School, Dartmouth Sistem Berbagi Waktu di Sekolah Tuck Di Perancis, HEC merupakan sekolah bisnis pertama Prancis untuk memiliki sistem time-sharing (diinstal di 1967), dan kertas DSS pertama diterbitkan oleh profesor Sekolah pada tahun 1970. Para Siad panjang (yang 'Systèmes Interactif d'Aide à la Keputusan' DSS istilah bahasa Prancis) dan konsep DSS yang dikembangkan secara independen di Perancis, di beberapa artikel oleh profesor HEC bekerja pada proyek yang SCARABEE dimulai pada tahun 1969 dan berakhir pada tahun 1974. " Mengembangkan Teori Pada akhir 1970-an, baik teori praktek dan isu-isu yang berkaitan dengan DSS yang dibahas pada konferensi akademis termasuk Institut Amerika untuk pertemuan Keputusan Sciences dan ACM Konferensi SIGBDP pada Sistem Pendukung Keputusan di San Jose, CA pada bulan Januari 1977. Konferensi Internasional pertama mengenai Sistem Pendukung Keputusan diadakan di Atlanta, Georgia pada tahun 1981. Konferensi akademik disediakan forum untuk ide, diskusi teori berbagi dan pertukaran informasi. Tertarik peneliti MIT termasuk Petrus dan Michael Scott Morton khususnya sangat berpengaruh. Buku DSS Morton Keen dan Scott (1978) memberikan orientasi perilaku yang luas untuk analisis Sistem Pendukung Keputusan, desain, implementasi, evaluasi dan pengembangan. Pada tahun 1980, Steven Alter diterbitkan MIT nya hasil disertasi doktor dalam sebuah buku berjudul berpengaruh Sistem Pendukung Keputusan: Praktek Lancar dan Tantangan Melanjutkan. Alter penelitian dan makalah (1975; 1977) memperluas kerangka kerja bagi pemikiran kita tentang DSS manajemen. Juga, studi kasusnya memberikan dasar yang kuat deskriptif contoh Sistem Pendukung Keputusan. Sejumlah disertasi MIT lain selesai pada pertengahan 1970-an dan akhir juga berurusan dengan masalah yang berhubungan dengan menggunakan model untuk mendukung keputusan. Pada tahun 1979, John Rockart dari Harvard Business School menerbitkan sebuah artikel ground breaking dalam Harvard Business Review yang menyebabkan pengembangan sistem informasi eksekutif (EISs) atau sistem pendukung eksekutif (ESS). Bonczek, Holsapple dan Whinston (1981) menciptakan sebuah kerangka teoritis untuk memahami isu yang terkait dengan merancang berorientasi pengetahuan Sistem Pendukung Keputusan. Buku mereka menunjukkan bagaimana Kecerdasan Buatan dan Sistem Pakar teknologi yang relevan dengan DSS berkembang. Ralph Sprague dan Carlson Eric (1982) Buku Membangun Sistem Dukungan Keputusan Efektif tonggak penting. Lebih lanjut menjelaskan Sprague (1980) kerangka DSS data base, basis model dan generasi dialog dan perangkat lunak manajemen. Selain itu, memberikan gambaran, praktis dimengerti tentang bagaimana organisasi dapat dan harus membangun DSS. Meskipun buku mereka mungkin menciptakan beberapa harapan yang tidak realistis, masalah berasal lebih dari batas-batas teknologi yang ada untuk membangun DSS daripada batas-batas konsep dibahas oleh Sprague dan Carlson. Memperluas Kerangka Pada akhir 1970-an, sejumlah peneliti dan perusahaan telah mengembangkan sistem informasi interaktif yang menggunakan data dan model untuk membantu manajer menganalisis masalah semi-terstruktur. 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. DSS dapat mendukung operasi, manajemen keuangan dan pengambilan keputusan strategis. DSS bisa menggunakan data spasial dalam sistem seperti Geodata Analisis dan Sistem Tampilan (GADS) (lih., Grace, 1976), data multidimensi terstruktur dan tidak terstruktur dokumen (lih., Swanson dan Culnan, 1978). Berbagai model yang digunakan dalam DSS termasuk optimasi dan simulasi. Juga, paket statistik yang diakui sebagai alat untuk membangun DSS. Kecerdasan Buatan peneliti mulai bekerja pada manajemen dan sistem bisnis ahli di awal 1980-an. Sistem perencanaan keuangan menjadi alat keputusan yang populer dukungan. Idenya adalah untuk menciptakan sebuah "bahasa" yang akan "memungkinkan eksekutif untuk membangun model tanpa perantara (Gray, 1987, hal 3)". Sebuah sistem perencanaan keuangan yang populer disebut IFPS, akronim untuk sistem perencanaan keuangan interaktif, pada awalnya dikembangkan di tahun 1970-an oleh Gerald R. Wagner dan murid-muridnya di University of Texas. Perusahaan Wagner, EXECUCOM Sistem, dipasarkan IFPS sampai pertengahan tahun 1990. Salah satu keunggulan utama bahwa bahasa perencanaan memiliki lebih dari spreadsheet adalah bahwa model ini ditulis menggunakan bahasa alami dan model dapat dipisahkan dari data. Pada awal 80-an, spreadsheet juga digunakan untuk membangun model-driven DSS (lihat Power, D., " Sejarah Singkat Spreadsheets "). Dalam sebuah makalah tahun 1988, Sharda, Barr, dan McDonnell terakhir 15 tahun pertama penelitian DSS. Penelitian yang berkaitan dengan menggunakan model dan sistem perencanaan keuangan untuk mendukung keputusan adalah mendorong tetapi tentu tidak seragam positif. Pada awal 1980-an, peneliti akademis mengembangkan kategori baru dari perangkat lunak untuk mendukung pengambilan keputusan kelompok (lih., Gray, 1981; Huber, 1982; Turoff dan Hiltz, 1982). Peka-pikiran dari Sistem Execucom, GroupSystems dikembangkan di University of Arizona dan sistem Samm dikembangkan oleh peneliti dari Universitas Minnesota Kelompok DSS awal. Dickson, Poole dan DeSanctis (1992) melaporkan bahwa Brent Gallup, Ph.D. mahasiswa di Minnesota, memutuskan pada 1984 "untuk program sistem GDSS kecil sendiri dalam BASIC dan menjalankannya pada komputer VAX-nya universitas". Bahwa sistem adalah awal dari studi GDSS Minnesota. Jay Nunamaker, Jr dan rekan-rekannya menulis dalam tahun 1992 bahwa "Konsep yang mendasari untuk GroupSystems memiliki permulaan di tahun 1965 dengan perkembangan Soal Bahasa / Masalah Analyzer Pernyataan Pernyataan (PSL / PSA) sebagai bagian dari Desain (Sistem Informasi ISDOS dan Optimasi Sistem) proyek di Case Institute of Technology (hal. 144) ". Pada tahun 1984, sistem yang disebut PLEXSYS selesai dan komputer-dibantu fasilitas pertemuan kelompok dibangun di University of Arizona. Fasilitas pertama, disebut PlexCenter tersebut, ditempatkan sebuah meja berbentuk U konferensi besar dengan 16 workstation komputer. PLEXSYS memberikan dasar untuk pengembangan perangkat lunak GroupSystems Universitas Arizona. Sejak pertengahan 80-an, banyak penelitian telah meneliti dampak dan konsekuensi dari DSS Group. Juga, sejumlah perusahaan telah dikomersialisasikan Grup DSS dan groupware. Klik di sini untuk melihat ruang kelompok pendukung keputusan. Sistem Informasi Eksekutif (EIS) berevolusi dari model-driven single user sistem Pendukung Keputusan dan ditingkatkan produk database relasional. EIS pertama kali digunakan pra-didefinisikan layar informasi dan dipertahankan oleh para analis untuk eksekutif senior. Sebagai contoh, pada musim gugur tahun 1978, pengembangan EIS yang disebut Manajemen Informasi dan Pendukung Keputusan (MIDS) sistem mulai di Lockheed-Georgia (lih., Houdeshel dan Watson, 1987). Dimulai pada sekitar tahun 1990, data warehousing dan On-Line Analytical Processing (OLAP) mulai memperluas bidang EIS dan mendefinisikan kategori yang lebih luas Data-Driven DSS (lih., Dhar dan Stein, 1997). Nigel Pendse (1997) mengklaim produk Sistem Informasi Eksekutif pertama Command Center Software pilot. Dia mencatat baik analisis multidimensi dan OLAP memiliki asal-usul dalam bahasa pemrograman APL dan dalam sistem seperti Express dan Comshare System Nigel W. Pendse dari OLAPReport.com telah menulis dan pembaruan sejarah jauh lebih rinci tentang asal-usul produk OLAP (Anda dapat membaca dengan salinan lokal ). Nylund (1999) menelusuri perkembangan yang berhubungan dengan Business Intelligence (BI) untuk upaya Procter & Gamble pada tahun 1985 untuk membangun DSS yang menghubungkan informasi penjualan dan data pemindai ritel. Sistem Komputer metafora, sebuah spin-off peneliti dari Xerox Palo Alto Research Center (PARC), dibangun P & G DSS awal. Metafora alumni yang terakhir mendirikan banyak vendor BI: Richard Tanler didirikan Keuntungan Informasi dan Glassey Katherine mendirikan Teknologi Brio. Istilah BI adalah, dipopulerkan istilah payung seharusnya diperkenalkan oleh Howard Dresner dari Gartner Group pada tahun 1989. BI menjelaskan seperangkat konsep dan metode untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis dengan menggunakan sistem berbasis fakta-pendukung. BI kadang-kadang digunakan bergantian dengan buku briefing, laporan dan alat query dan sistem informasi eksekutif. Sistem bisnis Intelijen adalah data-driven DSS. Pergeseran Teknologi Dimulai pada sekitar tahun 1990, Bill dan Ralph Kimball Inmon DSS aktif dipromosikan dibangun menggunakan teknologi database relasional. Bagi praktisi banyak MIS, DSS dibangun menggunakan Oracle atau DB2 adalah sistem dukungan hanya keputusan mereka terkena dalam literatur komputer populer. Model-driven DSS adalah dalam domain riset operasi dan bukan bagian dari Sistem Informasi. Ralph Kimball "The Doctor DSS" dan Bill Inmon adalah "ayah dari gudang data". Inmon didefinisikan sistem pendukung keputusan (DSS) sebagai "sebuah sistem yang digunakan untuk mendukung keputusan manajerial DSS Biasanya melibatkan analisis unit banyak data dalam mode heuristik.. Sebagai aturan, pengolahan DSS tidak melibatkan pembaruan data (lih., billinmon.com). " Inmon dan Kimball difokuskan pada pembangunan data-driven DSS. Pada awal 1990-an, pergeseran teknologi besar terjadi dari mainframe berbasis DSS untuk klien / server berbasis DSS. Beberapa desktop OLAP alat diperkenalkan selama periode ini. Pada 1992-93, beberapa vendor mulai merekomendasikan teknologi berorientasi obyek untuk membangun "dapat digunakan kembali" kemampuan pendukung keputusan. Pada tahun 1994, banyak perusahaan mulai untuk meng-upgrade infrastruktur jaringan mereka. Vendor DBMS "diakui yang mendukung keputusan itu berbeda dari OLTP dan mulai menerapkan kemampuan nyata OLAP ke dalam database mereka" (Powell, 2001). Paul Gray menegaskan bahwa sekitar 1993 data warehouse dan orang-orang EIS menemukan satu sama lain dan dua teknologi ceruk telah konvergen. Pada tahun 1995, data pergudangan dan World Wide Web mulai praktisi dan akademisi yang tertarik dampak dalam teknologi pendukung keputusan. DSS berbasis web dan web-enabled menjadi layak di sekitar 1995 (lih., Power, 2000; Bhargava dan Power, 2001). 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.

Itulah ulasan mengenai apa itu sistem penunjang keputusan, tujuannya, proses dalam sistem penunjang keputusan, dan langkah-langkah dalam pemodelan sistem penunjang keputusan. Dukungan sistem informasi untuk manajer di dalam sebuah perusahaan sangatlah penting dalam berbagai kasus ataupun pengambilan keputusan di dalam perusahaannya. Sistem penunjang keputusan dapat didesain sesuai dengan perusahaan. Sistem ini akan membantu pengambil keputusan dalam mengenali masalah dan kemudian memformulasikan data pendukung untuk keperluan analisis dan pengambilan tindakan.

Mulai diskusi tentang Hari Martir (India)

Halaman pembicaraan merupakan tempat berdiskusi supaya konten di Wikipedia menjadi lebih baik. Anda dapat menggunakan halaman ini untuk berdiskusi dengan orang lain mengenai pengembangan halaman Hari Martir (India).

Mulai diskusi baru