Tugas 3 - Analisa Sistem Informasi

Judul Tugas : Tugas ASI Pertemuan 3
Nama : Mochamad Rifai Idris
NIM : 10410100153
Dosen : Didiet Anindita A


Tugas Nomor 1
1. Convenience Sampling
Convenience Sampling atau sampel yang dipilih dengan pertimbangan kemudahan.
Dalam memilih sampel, peneliti tidak mempunyai pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut. Oleh karena itu ada beberapa penulis menggunakan istilah accidental sampling – tidak disengaja – atau juga captive sample (man-on-the-street) Jenis sampel ini sangat baik jika dimanfaatkan untuk penelitian penjajagan, yang kemudian diikuti oleh penelitian lanjutan yang sampelnya diambil secara acak (random). Beberapa kasus penelitian yang menggunakan jenis sampel ini, hasilnya ternyata kurang obyektif.

2. Purposive Sampling
Sesuai dengan namanya, sampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu. Seseorang atau sesuatu diambil sebagai sampel karena peneliti menganggap bahwa seseorang atau sesuatu tersebut memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya. Purposive sampling dibagi menjadi dua jenis sampel yang dikenal dengan nama judgement dan quota sampling.
Judgment Sampling
Sampel dipilih berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel penelitiannya.. Misalnya untuk memperoleh data tentang bagaimana satu proses produksi direncanakan oleh suatu perusahaan, maka manajer produksi merupakan orang yang terbaik untuk bisa memberikan informasi. Jadi, judment sampling umumnya memilih sesuatu atau seseorang menjadi sampel karena mereka mempunyai “information rich”.
Dalam program pengembangan produk (product development), biasanya yang dijadikan sampel adalah karyawannya sendiri, dengan pertimbangan bahwa kalau karyawan sendiri tidak puas terhadap produk baru yang akan dipasarkan, maka jangan terlalu berharap pasar akan menerima produk itu dengan baik. (Cooper dan Emory, 1992).
Quota Sampling
Teknik sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proposional, namun tidak dipilih secara acak melainkan secara kebetulan saja.
Misalnya, di sebuah kantor terdapat pegawai laki-laki 60% dan perempuan 40% . Jika seorang peneliti ingin mewawancari 30 orang pegawai dari kedua jenis kelamin tadi maka dia harus mengambil sampel pegawai laki-laki sebanyak 18 orang sedangkan pegawai perempuan 12 orang. Sekali lagi, teknik pengambilan ketiga puluh sampel tadi tidak dilakukan secara acak, melainkan secara kebetulan saja.

3. Simple Random Sampling
Simple random sampling adalah suatu tipe sampling probabilitas, di mana peneliti dalam memilih sampel dengan memberikan kesempatan yang sama kepada semua anggota populasi untuk ditetapkan sebagai anggota sampel. Dengan teknik semacam itu maka terpilihnya individu menjadi anggota sampel benar-benar atas dasar faktor kesempatan (chance), dalam arti memiliki kesempatan yang sama, bukan karena adanya pertimbangan subjektif dari peneliti. Teknik ini merupakan teknik yang paling objektif, dibandingkan dengan teknik-teknik sampling yang lain. Teknik sampling secara random dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
a. Menggunakan cara undian.
b. Menggunakan tabel bilangan random.

a. Cara Undian
Cara undian, dilakukan dengan menggunakan prinsip-prinsip undian. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1) Peneliti mendaftar semua anggota populasi;
2) Setelah selesai didaftar, kemudian masing-masing anggota populasi diberi nomor, masing-masing dalam satu kertas kecil-kecil;
3) Kertas-kertas kecil yang masing-masing telah diberi nomor tersebut kemudian digulung atau dilinting;
4) Gulungan atau lintingan kertas yang telah berisi nomor-nomor tersebut, kemudian dimasukkan ke dalam suatu tempat (misalnya kotak atau kaleng) yang dapat digunakan untuk mengaduk sehingga tempatnya tersusun secara acak (sembarang);
5) Setelah proses pengadukan dianggap sudah merata, kemudian peneliti atau orang lain yang diawasi peneliti, mengambil lintingan kertas satu per satu sampai diperoleh sejumlah sampel yang diperlukan.
Cara undian ini sangat sederhana dan mudah digunakan, cocok digunakan untuk jumlah sampel yang kecil, namun untuk digunakan terhadap jumlah populasi yang besar, akan menjadi tidak efisien.

b. Tabel Bilangan Random
Cara ini juga sangat mudah diimplementasikan dalam penelitian survei. Para peneliti survei dapat menggunakan tabel bilangan random yang sudah tersedia di sejumlah buku metodologi penelitian, yang secara khusus membahas tentang teknik sampling. Dibandingkan dengan random cara undian, cara ini lebih mudah dan praktis, dan dapat digunakan pada jumlah sampel yang cukup besar. Tabel berikut adalah salah satu contoh penggunaan tabel bilangan random:
10480 15011 01536
22368 46573 25595
12430 48360 22527
42167 93093 06243
37570 39975 81837
77921 06975 11008
99562 72905 56420
96301 91977 05463
89579 14342 63661
85475 36857 53342
28918 69578 88231
63553 40961 48235
09429 93969 52636
Dari contoh di atas, peneliti telah menentukan 10 anggota populasi untuk ditetapkan sebagai sampel penelitian, yaitu nomor-nomr: 30; 67; 70; 21; 62; 01; 79; 75; 18; dan 53 (dalam tabel ditunjukkan oleh bilangan dua digit yang tercetak tebal). Cara yang ditempuh ialah mengambil dua digit secara konsisten. Dari contoh tersebut, penentuan nomor 30 dilakukan secara random, kemudian untuk mengambil bilangan-bilangan berikutnya dengan cara mengambil angka dua digit di bawahnya, dan seterusnya. Apabila ke bawah belum mencukupi, peneliti dapat mengambil dua digit pada kolom kedua; Apabila masih belum cukup, peneliti dapat pindah ke kolom ketiga, dan seterusnya. Untuk peneliti yang ingin menggunakan tabel bilangan random, para ahli menyarankan, bahwa bila jumlah sampel kurang dari 100 unit, maka dalam pengambilan bilangan random, dianjurkan menggunakan dua digit. Apabila jumlah sampel antara 100 sampai dengan 1000 unit, dianjurkan menggunakan tiga digit, dan seterusnya.

4. Sampel random kompleks
sampel random kompleks sangat sesuai untuk penganalisis sistem ialah :
a. sampling sistematis, sampling probabilitas yang paling sederhana, misalnya
memilih mewawancarai setiap orang ke- k dari daftar pegawai perusahaan.
b. sampling mewakili, adalah proses mengidentifikasi subpopulasi dan kemudian
menyeleksi objek atau orang yang dibuat sampling di dalam subpopulasi
tersebut, sehingga pengumpulan data secara efisien.
c. sampling kelompok, menyeleksi sekumpulan dokumen atau orang untuk studi
yang dilakukan, misalnya sebuah organisasi mempunyai 20 cabang yang
tersebar, kemudian dipilih satu atau dua diantaranya berdasarkan asumsi
keduanya memiliki kekhasan sendiri.


Tugas Nomor 2

Dalam menentukan sampel mana yang akan dijadikan sebagai objek penelitian tidaklah mudah, karena sampel yang kita ambil harus dapat mewakili semua karakteristik dari populasinya. Jika sampel yang kita jadikan tidak dapat mewakili semua karakteristik populasinya, maka hasil penelitian tersebut tidak dapat dibuatkan generalisasinya.

B. Menentukan Populasi dan Ukuran Sampel yang Representatif
Populasi ialah Wilayah generalisasi yang terdiri atas: objek/subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. (Sugiyono, 1997:59). Populasi dalam setiap penelitian harus disebutkan secara jelas yaitu yang berkenaan dengan besarnya anggota populasi serta wilayah penelitian yang dicakup. Tujuan diketahunya ukuran populasi ialah agar kita dapat menentukan besarnya ukuran sampel yang diambil dari anggota populasi dan membatasi berlakunya daerah generalisasi.
Ditinjau dari ukuran anggota populasi, maka populasi terdiri dari populasi terbatas/ terhingga (Finite Population)., dan populasi tak terbatas / tak terhingga (Infinite Population). Namun dalam kenyataannya populasi terhingga selalu menjadi populasi yang tak terhingga. Ditinjau dari sudut sifatnya, maka populasi dapat bersifat homogen, dan heterogen. Bersifat homogen artinya populasi tersebut mempunyai karakteristik yang sama, sehingga tidak perlu mempersoalkan berapa banyak jumlah ukuran sampel harus diambil. Sedangkan bersifat heterogen artinya setiap anggota sampel dari populasi tersebut mempunyai karakteristik yang berbeda, sehingga perlu ditetapkan batasan-batasannya, baik secara kualitatif maupun secara kuantitatif.
Penelitian yang menggunakan seluruh anggota populasinya disebut sampel total atau sensus. Penggunaan ini berlaku jika anggota populasi relatif kecil. Untuk anggota populasi yang relatif besar, maka diperlukan mengambil sebagian anggota populasi yang dijadikan sampel. Pengambilan anggota sampel yang merupakan sebagian dari anggota populasi tadi harus dilakukan dengan teknik tertentu dengan yang disebut teknik sampling.
Berkenaan dengan teknik pengambilan sampel, Nasution (2003: 53) mengatakan bahwa “Mutu penelitian tidak selalu ditentukan oleh besarnya sampel, akan tetapi oleh kokohnya dasar-dasar teorinya, oleh desain penelitiannya,serta mutu pelaksanaan dan pengolahannya”. Beberapa kriteria yang perlu diperhatikan dalam mengambil sampel adalah sebagai berikut:

1. Berilah batas-batas yang tegas tentang sifat-sifat / karakteristik populasi, sehingga dapat menghindari kekaburan dan kebingungan.

2. Tentukan sumber-sumber informasi tentang populasi. Ada beberapa sumber informasi yang dapat memberi petunjuk tentang karakteristik suatu populasi. Umpamanya didapat dari dokumen-dokumen.

3. Pilihlah teknik sampling dan hitunglah besar anggota sampel yang sesuai dengan tujuan penelitiannya.

4. Tentukan ukuran sampel yang akan dianalisis.
Supaya sampel yang dijadikan penelitian representatif, maka diperlukan jumlah sampel minimal yang digunakan dalam penelitian. Dalam penentukan ukuran sampel dapat dilakukan dengan dua cara yaitu cara praktis (tidak menggunakan rumus atau hitungan) dan cara perhitungan dengan menggunakan rumus. Banyak sekali model rumus-rumus yang dapat digunakan untuk menentukan jumlah sampel minimum, salah satunya rumus empiris dianjurkan oleh Issac dan Michael (1981:192) dalam Sukardi (2004:55) sebagai berikut:

Keterangan:
S = jumlah sampel yang dicari;
N = Jumlah populasi;
P = proporsi populasi, asumsi diambil P = 0,50
d = derajat ketepatan, biasanya diambil d = 0,05
2 = nilai tabel 2 = 3,841

Sebagai contoh, jika banyakya populasi diketahui = 500, maka banyaknya sampel minimum yang harus diambil adalah:

Jadi minimal sebanyak 217.
Supaya dalam pelaksanaan penelitian tidak terlalu banyak perhitungan, maka Issac dan Michael (1981:192) menuangkan rumus tersebut ke dalam bentuk tabel, sehingga kita tinggal memakai tabel tersebut.
Tabel 1 : Menentukan Jumlah sampel dengan Taraf Signifikansi 5%
N S N S N S N S
10 10 90 73 300 169 1900 320
15 14 95 76 400 196 2000 322
20 19 100 80 500 217 2200 327
25 24 120 92 600 234 2400 331
30 28 130 97 700 248 2600 335
35 32 140 103 800 260 2800 338
40 36 150 108 900 269 3000 341
45 40 160 113 1000 278 3500 346
50 44 170 118 1100 285 4000 351
55 48 180 123 1200 291 4500 354
60 52 190 127 1300 297 5000 357
65 56 200 132 1400 302 10000 370
70 59 220 140 1500 306 15000 375
75 63 240 148 1600 310 20000 377
80 66 260 155 1700 313 50000 381
85 70 280 162 1800 317 100000 384
Sumber : Sugiono (1997 : 67)
Sebagai contoh, untuk populasi yang berjumlah 100, dengan taraf signifikasi 5% ukuran sampelnya 80, sedangkan untuk populasi yang berjumlah 3500 taraf signifikansi 5% sebanyak 346.

sumber:
http://hennykartika.wordpress.com/2008/01/27/simple-random-sampling/
http://home.unpar.ac.id/~hasan/SAMPLING.doc
http://www.sundayana.web.id/teknik-sampling-dalam-penelitian.html

Selengkapnya...

Tugas 2 - Analisa Sistem Informasi

Nama : Mochamad Rifai Idris

NIM : 10.41010.0153

Dosen : Didiet Anindita A

Pengertian Informasi
Informasi dapat diibaratkan sebagai darah yang mengalir di dalam tubuh manusia, seperti halnya informasi di dalam sebuah perusahaan yang sangat penting untuk mendukung kelangsungan perkembangannya, sehingga terdapat alasan bahwa informasi sangat dibutuhkan bagi sebuah perusahaan. Akibat bila kurang mendapatkan informasi, dalam waktu tertentu perusahaan akan mengalami ketidakmampuan mengontrol sumber daya, sehingga dalam mengambil keputusan-keputusan strategis sangat terganggu, yang pada akhirnya akan mengalami kekalahan dalam bersaing dengan lingkungan pesaingnya.

Disamping itu, sistem informasi yang dimiliki seringkali tidak dapat bekerja dengan baik. Masalah utamanya adalah bahwa sistem informasi tersebut terlalu banyak informasi yang tidak bermanfaat atau berarti (sistem terlalu banyak data). Memahami konsep dasar informasi adalah sangat penting (vital) dalam mendesain sebuah sistem informasi yang efektif (effective business system). Menyiapkan langkah atau metode dalam menyediakan informasi yang berkualitas adalah tujuan dalam mendesain sistem baru.


Konsep Dasar Sistem Informasi

Terdapat beberapa definisi, antara lain : 

a. Data yang diolah menjadi bentuk yang lebih berguna dan lebih berarti
bagi yang menerimanya.

b. Sesuatu yang nyata atau setengah nyata yang dapat mengurangi derajat
ketidakpastian tentang suatu keadaan atau kejadian. Sebagai contoh,
informasi yang menyatakan bahwa nilai rupiah akan naik, akan mengurangi
ketidakpastian mengenai jadi tidaknya sebuah investasi akan dilakukan.

c. Data organized to help choose some current or future action or nonaction
to fullfill company goals (the choice is called business decision making).


Kualitas Informasi
Kualitas informasi (quality of information) sangat dipengaruhi atau ditentukan
oleh beberapa hal, yaitu :

1.      Relevan (relevancy)

Berarti informasi harus memberikan manfaat bagi pemakainya. Relevansi informasi untuk
tiap-tiap orang satu dengan yang lainnya berbeda. Misalnya informasi mengenai sebab-
musabab kerusakan mesin produksi kepada akuntan perusahaan adalah kurang relevan
dan akan lebih relevan bila ditujukan kepada ahli teknik perusahaan   * How is
the message used for problem solving (decision masking)?

b.      Akurat (accuracy)

Informasi harus bebas dari kesalahan-kesalahan dan tidak bias atau menyesatkan,
dan harus jelas mencerminkan maksudnya. Ketidakakuratan dapat terjadi karena sum-
ber informasi (data) mengalami gangguan atau kesengajaan sehingga merusak atau
merubah data-data asli tersebut. 

Komponen akurat :

-    Completeness ;  Are necessary message items present ?

Berarti informasi yang dihasilkan atau dibutuhkan harus memiliki kelengkapan
yang baik, karena bila informasi yang dihasilkan sebagian-sebagian tentunya
akan mempengaruhi dalam pengambilan keputusan atau menentukan tindakan secara
keseluruhan, sehingga akan berpengaruh terhadap kemampuannya untuk mengontrol
atau memecahkan suatu masalah dengan
baik.

-    Correctness ;  Are message items correct ?

-    Security ; Did the message reach all or only the intended systems  users ?

c.       Tepat waktu (timeliness)

Informasi yang dihasilkan atau dibutuhkan tidak boleh terlambat (usang). Informasi
yang usang tidak mempunyai nilai yang baik, sehingga kalau digunakan sebagai dasar
dalam pengambilan keputusan akan berakibat fatal atau kesalahan dalam keputusan
dan tindakan. Kondisi demikian menyebabkan mahalnya nilai suatu informasi, sehing-
ga kecepatan untuk mendapatkan, mengolah dan mengirimkannya memerlukan teknologi
teknologi terbaru.  

d.      Ekonomis (Economy)

* What level of resources is needed to move information through  the problem-
solving cycle ?

e.       Efisien (Efficiency)

* What level of resources is required for each unit of information  output ?

f.       Dapat dipercaya (Reliability)

Definisi Sistem

Sistem adalah sekumpulan unsur / elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi dalam melakukan kegiatan bersama untuk mencapai tujuan.

Contoh:

- Sistem komputer terdiri dari : Software, Hardware, Brainware

- Sistem Akuntansi

Syarat-syarat sistem :

1. Sistem harus dibentuk untuk menyelesaikan tujuan

2. Elemen system harus mempunyai rencana yang ditetapkan

3. Adanya hubungan diantara elemen system

4. Unsur dasar dari proses (arus informasi, energy dan material) lebih penting dari pada elemen system

5. Tujuan Oreganisasi lebih penting dari pada tujuan elemen

Macam-macam Sistem Informasi

1. Transcation processing System (TPS)
2. Office Automation System
3. Knowledge Work System (KWS)
4. Management Information System (MIS)
5. Decision Support System (DSS)
6. Expert Syste (ES)
7. Group Decision Support System (GDSS)
8. Executive Support System (ESS)

Pengertian Analisis Sistem

Suatu sistem akan dirancang oleh satu orang atau kelompok orang yang membentuk tim. Orang yang merancang sistem ini disebut sistem analis.

Ada yang mendefinisikan sistem analisis sebagai

Seorang yang menggunakan pengetahuan aplikasi komputer yang dimilikinya untuk memecahkan masalah-masalah bisnis dibawah petunjuk manajer sistem.

Seorang yan bertanggung jawab menterjamahkan kebutuhan-kebutuhan sistem (user) kedalam sepesifikasi teknik yang diperlukan oleh programmer dan diawasi oleh manajemen.

Fungsi Sistem Analis

Mengidentifikasikan masalah-masalah dari pemakai / use.

Menyatakan secara spesifik sasaran yang harus dicapai untuk memenuhi kebutuhan user

Memilih alternative-alternatif metode pemcahan masalah

Merencanakan dan menerapkan rancangan sistemnya sesuai dengan permintaan user

p>Analis sistem bisa pula menjadi perantara atau penghubung antara perusahaan penjual perangkat lunak dengan organisasi tempat ia bekerja, dan bertanggung jawab atas analisis biaya pengembangan, usulan desain dan pengembangan, serta menentukan rentang waktu yang diperlukan. Analis sistem bertanggung jawab pula atas studi kelayakan atas sistem komputer sebelum membuat satu usulan kepada pihak manajemen perusahaan.

Pada dasarnya seorang analis sistem melakukan hal-hal berikut:

1. Berinteraksi dengan pelanggan untuk memahami kebutuhan mereka
2. Berinteraksi dengan desainer untuk mengemukakan antarmuka yang diinginkan atas suatu perangkat lunak
3. Berinteraksi ataupun memandu programer dalam proses pengembangan sistem agar tetap berada pada jalurnya
4. Melakukan pengujian sistem baik dengan data sampel atau data sesungguhnya untuk membantu para penguji
5. Mengimplementasikan sistem baru
6. Menyiapkan dokumentasi berkualitas

Selengkapnya...

Analisa Sistem Informasi - Tugas 1

Nama : Mochamad Rifai Idris

NIM : 10.41010.0153

Dosen : Didiet Anindita A

1. Transaction Processing System (TPS) Transaction Processing System (TPS)
Transaction Processing System (TPS) adalah sistem informasi yang terkomputerisasi yang dikembangkan untuk memproses data-data dalam jumlah besar untuk transaksi bisnis rutin seperti daftar gaji dan inventarisasi.

TPS menghapus rasa bosan saat melakukan transaksi operasional sekaligus mengurangi waktu meskipung orang masih harus memasukkan data ke sistem keomputer secara manual Transaction processing System merupakan sistem tanpa batas yang memungkinkan organisasi berinteraksi dengan lingkungan eksternal, karena menajer melihat data-data yang dihasilkan oleh TPS untuk memperbaharui informasi setiap menit mengenai apa yang terjaddi di perusahaan mereka. Dimana hal ini sangat penting bagi operasi bisnis dari hari ke hari agar sistem-sistem ini dapat berfungsi dengan lancar dan tanpa interupsi sama sekali pada dunia usaha proses-proses yang mengacu pada transaksi pertukaran barang atau uang atau jasa disebut dengan Transaction Processing System (TPS).

Beberapa jenis subsistem yang ada pada TPS adalah :

1. Payroll : Pembayaran upah / gaji karyawan
2. Order Entrya / order Processing : Mencatat pembelian untuk konsumen
3. Invoicing : Menghasilkan Faktur
4. Inventory : Mengelola barang supaya selalu tersedia
5. Shipping : Menyerahkan barang dari perusahaan sampai diterima oleh konsumen
6. Accounts receivable : Mengelola file konsumen & menyerahkan tagihan ke konsumen
7. Purchasing : mengkoordinasi pembelian barang kepada konsumen
8. Receiving : Menerima barang dari pemasok/supplier pengembalian barang (retur) dari konsumen
9. Account Payable : Mengelola pembayaran tagihan kepada pemasok / supplier
10. General Ledger : Mengikat subsistem diatas menjadi satu & menghasilkan satu laporan

Gambar 1 (Contex TPS)

2. Office Automation System (OAS)1. Sekilas Tentang Office Automation System (OAS).

Office automation system (OAS) bisa disebut juga dengan Virtual Office (VO), system ini berfungsi untuk mengotomatisasi kegiatan yang ada di kantor. Tujuan akhir dari OAS ini adalah mengurangi penggunaan kertas (paperless), peningkatan kecepatan, ketepatan, keamanan kerja di kantor dan meningkatkan produktivitas kerja. Untuk mencapai tujuan OAS digunakan penggabungan berbagai teknologi IT (teknologi komputer dan internet).

OAS diperkenalkan pada tahun 1960-an, ketika IBM mulai memasarkan komputernya kemudian OAS mulai berkembang tahun 1970-an. OAS mencakup semua sistem komunikasi formal & informal dari orang didalam maupun diluar perusahaan. Secara garis besar OAS mencakup penggunaan :

1. Komunikasi informasi
2. Sistem elektronik (penggunaan komputer dan pelengkapnya)
3. Penggunaan internet

Sebagai contoh negara yang telah memperoleh manfaat dari OAS adalah India. India telah membangun suatu jaringan komputer nasional yang murah, menghubungkan 430 distrik. Tersedianya jaringan ini memungkinkan proyek-proyek besar tentang piranti lunak dapat dikejakan bersama-sama dan diorganisasikan dengan menggunakan electronic mail dan pertukaran data.

Dampak lainnya adalah perusahaan-perusahaan piranti lunak India saat ini juga melakukan pengambangan-pengambangan piranti lunak paket yang kemudian dipublikasikan oleh perusahaan-perusahaan Amerika. (http://www.elektroindonesia.com/elektro/no7a.html). Maknanya adalah salah satu komoditi India adalah piranti lunak tingkat dunia dan dikerjakan oleh orang-orang yang tidak saling ketemu secara fisik, geografis berjauhan tetapi pekerjaan tetap selesai dengan sinergis.

Gambar 2. Front Office Automation System

3. Knowledge Work System (KWS)
Knowledge managemen system merupakan strategi untuk meningkatkan efektifitas dan pelaung/ kesempatan pengembangan kopetensi (Ningky, 2001).
Beberapa hal yang perlu dilakukan untuk menumbuhkan budaya berbagi pengetahuan diantaranya:

1. Menciptakan know-how dimana setiap orang berkesempatan dan bebas menentukan cara baru untuk menyelesaikan tugas dengan berinovasi serta peluang untuk mensinergikan pengetahuan eksternal ke dalam institusi.
2. Menangkap dan mengidentifikasi pengetahuan yang dianggap bernilai dan dipresentasikan dengan cara yang logis.
3. Penempatan pengetahuan yang baru dalam format yang mudah diakses oleh seluruh pegawai dan pejabat.
4. Pengelolaan pengetahuan untuk menjamin kekinian informasi agar dapat direview untuk relevansi dan akurasinya.
5. Format pengetahuan yang disediakan di portal adalah format yang user friendly agar semua pegawai dapat mengakses dan mengembangkan setiap saat.

Gambar 3. (Bagan Knowledge Management System)

Knowledge Management System (KMS) menginspirasi tumbuh kembagnya budaya saling berbagi pengetahuan (share knowledge). Manfaat KMS yaitu mecnciptakan, mendokumentasikan, menggolongkan, dan menyebarkan knowledge/pengetahuan dalam organisasi.

4. Management Information System
Management Information System (MIS) merupakan bagian dari pengendalian internal suatu bisnis yang meliputi pemanfaatan manusia, dokumen, teknologi, dan prosedur oleh akuntansi manajemen untuk memecahkan masalah bisnis seperti biaya produk, layanan, atau suatu strategi bisnis.

Sistem informasi manajemen dibedakan dengan sistem informasi biasa karena SIM digunakan untuk menganalisis sistem informasi lain yang diterapkan pada aktivitas operasional organisasi. Secara akademis, istilah ini umumnya digunakan untuk merujuk pada kelompok metode manajemen informasi yang bertalian dengan otomasi atau dukungan terhadap pengembalian keputusan manusia, misalnya sistem pendukung keputusan, sistem pakar, dan sistem informasi eksekutif.

Gambar 4. (Alur Sistem Informasi Manajemen)

5. Decision Support System (DSS)
DSS adalah sebuah sistem yang memberikan dukungan kepada seorang manajer, atau kepada sekelompok manajer yang relative kecil yang bekerja sebagai tim pemecah masalah, dalam memecahkan masalah semi terstrukitur dengan memberikan informasi atau saran mengenai keputusan tertentu. Informasi tersebut diberikan oleh laporan berkala, laporan khusus, maupun output dari model matematis. Model tersebut juga mempunyai kemampuan untuk memberikan saran dalam tingkat yang bervariasi.

Gambar 5. (Decision Support System Skema)

Pada dasarnya tujuan dari DSS yaitu untuk mendefinisikan masalah dan memecahkan masalah tersebut. Pendefinisian masalah adalah usaha definisi dari pendekatan system. Ia juga berkaitan dengan fase intelegensi yang di kemukakan oleh simon. Selanjutnya manjer menggunakan informasi untuk memecahkan masalah yang telah diidentifikasi. Hal ini merupakan usaha pemecahan menurut poendekatan sistim dan berkaitan denga fase disain dan pemilihan.

Pada umumnya, lapaoran berkala dan khusus digunakan terutama dalam usaha definisi, dan simulasi dalam usaha pemecahan Laporan berkala dapat di rancang untuk menidentifikasi masalah atau masalah yang kemungkinan besar akan muncul, manjer juga melakukan query terhadap database untuk menemukan masalah atau mempelajari lebih jauh lagi mengenai masalah yang telah di identifikasi. Simulasi dapat juga membuka masalah yang tersembunyi, karna kelemahan
cenderung akan kelihatan menonjol ketika operasi perusahaan diubah secara matematis.

Laporan berkala dan khusus dapat juga membantu manajer untuk memecahkan masalah dengan cara mengidentifikasi keputusan alternative, mengevaluasi dan memilih alternative tersebut, dan memberikan informasi lanjutan.

6. Expert System (Sistem Pakar)
Expert System atau Sistem Pakar adalah sebuah program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layakanya seorang pakar (human expert).
Sistem pakar sangat diperlukan pada saat ini, dengan tujuan sistem pakar bisa menjadi alternati pengganti untuk menggantikan seorang pakar karena berbagai hal, contohnya:

1. Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan diberbagai lokasi
2. Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan seorang pakar
3. Seorang Pakar akan pensiun atau pergi
4. Seorang Pakar adalah mahal
5. Kepakan juga dibutuhkan pada lingkungan yang tidak bersahabat.

Gambar 6. (Ilustrasi Sistem Pakar)

Tujuan dari sebuah sistem pakar adalah untuk mentransfer kepakaran yang dimiliki seorang pakar kedalam komputer, dan kemudian kepada orang lain (nonexpert).
Aktifitas yang dilakukan untuk memindahkan kepakaran:

1. Knowledge Acquisition (dari pakar atau sumber lainnya)
2. Knowledge Representation (ke dalam komputer)
3. Knowledge Inferencing
4. Knowledge Transfering

7. Group Decision Support System (GDSS)
System penunjang keputusan kelompok atau group decision support system (GDSS) ialah kombinasi dari Komputer, komunikasi, dan teknologi keputusan dan yang digunakan untuk menemukan, merumuskan, dan memecahkan masalah dalam pertemuan kelompok. Tujuan GDSS adalah untuk pertukaran ide, opini, dan preferensi dalam kelompok.

Gambar 8 (Group Decision Support System(GDSS)

9. Executive Support System (ESS)

Executive Support System adalah sistem terkomputerisasi yang menyediakan akses bagi eksektufi secara mudah ke informasi internal dan eksternl yang relevan dengan artical success factor (faktor penentu keberhasilan).
EIS mengintegrasikan data yang berasal dari sumber data internal maupun eksternal, kemudian melakukan transformasi data ke dalam bentuk rangkuman laporan yang berguna. Laporan ini biasanya digunakan oleh manajer dan level eksekutif untuk mengakses secara cepat laporan yang berasal dari seluruh perusahaan dan departemen, sehingga dapat diperoleh pengetahuan yang berguna bagi pihak eksekutif. Laporan ini digunakan untuk menemukan alternatif solusi untuk menekan permasalahan manajerial dan membuat perencanaan keputusan untuk perusahaan.

Karakteristik Data untuk EIS
Format data yang disediakan oleh EIS juga harus memenuhi kebutuhan data para pihak eksekutif. Berikut adalah karakteristik data yang dibutuhkan oleh EIS :

1. Data yang telah dirangkum (highly summarized data). Pada umumnya, eksekutif lebih mencari rangkuman data, dibandingkan rincian data, untuk membuat keputusan.
   
2. Drill down. Menyediakan mekanisme yang memungkinkan eksekutif untuk melakukan drill down, atau melihat rincian data yang menyusun rangkuman data.
   
3. Integrasi data dari basis data yang berbeda - beda. Terkadang eksekutif memerlukan data dari basis data on-line, seperti jumlah current budget. Dalam periode tertentu, eksekutif akan memerlukan akses ke rangkuman data yang dikelola secara statis di basis data.
   
4. Eksekutif lebih tertarik untuk melihat trend jangka panjang, misalnya lima tahun ke depan.
   
5. Informasi menjadi lebih bermakna jika dapat dibandingkan dengan informasi lain yang sejenis. Artinya, EIS harus dapat mengakses data eksternal yang dapat dibandingkan dengan data perusahaan.
   
6. Informasi yang disampaikan kepada eksekutif harus dalam bentuk yang ditentukan oleh faktor penentu kesuksesan (critical success factors) yang didefinisikan oleh eksekutif.

Karakteristik EIS :
Dari karakteristik teknologi informasi dan data yang dibutuhkan oleh EIS, serta tujuan dari EIS, maka dapat disimpulkan bahwa sebuah EIS memiliki karakteristik sebagai berikut :

1. Disesuaikan untuk pihak eksekutif.
   
2. Mudah digunakan.
   
3. Memiliki kemampuan drill down.
   
4. Mendukung kebutuhan data eksternal.
   
5. Dapat membantu dalam situasi yang memiliki tingkat ketidakpastian yang tinggi.
   
6. Memiliki orientasi masa depan.
   

Perkembangan Arsitektur EIS

EIS tradisional memiliki dua komponen utama yaitu: (1) basis data terpusat, yang merupakan repositori data yang diekstrak dari berbagai sumber; (2) mesin untuk menganalisa data dan menampilkan hasilnya kepada para eksekutif.

Arsitektur ini sederhana dan mudah untuk dikelola. Karena menggunakan basis data terpusat, query dan analisa dapat diproses dengan cepat. Akan tetapi dalam melakukan ekstraksi dan peng-updatean data dari sumber yang berbeda ke dalam basis data terpusat merupakan permasalahan yang kompleks. Sebab seringkali data tersebut tidak kompatibel antara satu sumber dengan sumber data yang lain. Arsitektur EIS tradisional tidak dapat beradaptasi terhadap inkompatibilitas data. Oleh karena itu, setiap kali terdapat perubahan pada local system, basis data terpusat harus disusun kembali, di-compile ulang, atau bahkan didesain ulang. EIS tradisional hanya mendukung analisis data sederhana yang sudah didefinisikan terlebih dahulu.

Adanya permasalahan ini, mendorong para peneliti untuk mempelajari cara untuk: (1) mengintegrasikan dan mengakses data dari sumber data terdistribusi yang heterogen, dan (2) menganalisa data melalui pendekatan multidimensional.

Teknologi data warehousing dan teknik On-line Analytical Processing (OLAP) telah memberikan banyak kontribusi dalam meningkatkan EIS tradisional. Peningkatan ini mengarah pada terbentuknya arsitektur EIS yang baru, yaitu EIS kontemporer. Pada arsitektur ini, basis data terpusat digantikan fungsinya oleh data warehouse, sedangkan teknik OLAP digunakan untuk analisis data multidimensional dan penampilan informasi. Teknologi data warehousing mengurangi masalah integrasi data. Data dari local system yang berbeda akan diekstrak, dibersihkan, dan ditransformasikan oleh integrator berdasarkan skema data terintegrasi, kemudian disimpan ke dalam data warehouse.

Refrensi
www.ilmukomputer.org
www.unikom.ac.id
www.sortbencmark.org
www.gunadarma.ac.id
www.tenkik-informatika.com

Selengkapnya...