Pengertian DSS Dalam Sistem Informasi

DSS atau Decision Support System merupakan terminologi khusus yang serupa dengan ilmu sistem informasi. Biasanya orang yang bersinggungan langsung dengan istilah ini ialah kalangan IT, praktisi, ahli, dan mahasiswa jurusan informatika. Namun, tidak ada salahnya juga Sobat Gaptex untuk memahami DSS bukan? Oleh karena itulah, mari simak pengertian DSS dalam sistem informasi yang akan kami jelaskan di bawah ini secara jelas dan singkat.

Pengertian DSS
DSS yang menjadi singkatan dari Decision Support Systems atau dalam bahasa Indonesianya ialah sistem pendukung keputusan, merupakan serangkaian kelas tertentu dari sistem informasi terkomputerisasi yang support kegiatan pengambilan keputusan bisnis maupun organisasi.

DSS yang di rancang dengan tepat ialah suatu sistem berbasis perangkat lunak interaktif yang berguna untuk membantu para pengambil keputusan untuk memilah informasi yang berguna dari beberapa dokumen, data mentah, pengetahuan pribadi, atau model bisnis untuk mengidentifikasikan serta memecahkan berbagai masalah dan mengambil keputusan dengan benar.

Penggunaan DSS
DSS digunakan untuk mengumpulkan data, menganalisa, serta membentuk data yang dikumpulkan, lalu mengambil keputusan yang benar atau membangun strategi dari analisis, namun tidak mempengaruhi terhadap komputer, basis data, dan manusia penggunanya. Biasanya, informasi yang dikumpulkan dengan menggunakan aplikasi DSS akan melakukan:
– Angka-angka penjualan antar satu periode dengan periode lainnya
– Angka-angka pendapatan yang diperkirakan dari asumsi penjualan produk baru
– Mengakses semua aset informasi terbaru yang mencakup data legasi dan relasional, gudang data, kumpulan data dalam jumlah yang besar
– Konsekuensi pilihan pengambilan keputusan yang berbeda, berdasar pada pengalaman dalam suatu konteks yang dirinci ulang.

Dilihat dari berbagai kegunaan yang bisa dilakukan oleh DSS, maka tidak heran jika berbagai industri sangat bergantung pada perangkat, teknik dan pemodelan ini untuk mempermudah mereka dalam menganalisa dan memecahkan berbagai pertanyaan bisnis sehari-hari. Selain itu, DSS bersifat tergantung oleh data, sebagaimana keseluruhan proses mengambil dari seluruh kumpulan data yang tersedia untuk dianalisa lebih lanjut.

Beragam perangkat, proses, dan metodologi pelaporan yang berbasis Business Intelligence ialah contoh penggunaan penting dalam DSS manapun dan memberikan analisis data, pelaporan dan monitoring data yang sangat terpercaya kepada penggunanya. Namun, ada beberapa persyaratan yang harus dimiliki dalam penerapan DSS tingkat tinggi. Persyaratan itu adalah:
-Perangkat dan aplikasi yang mumpuni dan mampu memberikan pelaporan, monitoring, dan analisa terhadap data
-Pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti data penjualan, data inventori, data riset pasar, data supplier, dan sebagainya.
-Lokasi database yang sesuai dan pembangunan format untuk pembuatan laporan serta analisa berbasis pengambilan keputusan
-Penformatan dan penggunaan data

Sejarah DSS
Konsep sistem dukungan keputusan (DSS) telah berkembang terutama dari studi teoritis pengambilan keputusan organisasi yang dilakukan di Carnegie Institute of Technology pada akhir 1950-an dan awal 1960-an, dan pelaksanaannya dilakukan pada tahun 1960an. DSS menjadi area penelitian tersendiri di pertengahan tahun 1970-an, sebelum mendapatkan intensitas selama tahun 1980-an. Pada pertengahan dan akhir 1980-an, sistem informasi eksekutif (EIS), sistem pendukung keputusan kelompok (group decision support system / GDSS), dan sistem pendukung keputusan organisasi (ODSS) berevolusi dari DSS single user dan model oriented.

Menurut Sol (1987) definisi dan cakupan DSS telah berubah selama bertahun-tahun pada tahun 1970-an. Pada akhirnya, DSS digambarkan sebagai “sistem berbasis komputer untuk membantu pengambilan keputusan”. Pada akhir 1970-an, istilah DSS mulai berfokus pada sistem berbasis komputer interaktif yang membantu pengambil keputusan menggunakan basis data dan model untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur.

Pada tahun 1980-an, DSS telah menyediakan suatu sistem dengan menggunakan teknologi yang sesuai dan tersedia untuk meningkatkan efektivitas kegiatan manajerial dan profesional. Akhir tahun ini, DSS mulai menghadapi tantangan baru terhadap rancangan workstation cerdas.

Pada tahun 1987, Texas Instruments menyelesaikan pengembangan Gate Assignment Displays System (GADS) untuk United Airlines. Sistem pendukung keputusan ini dikreditkan dengan mengurangi penundaan perjalanan secara signifikan dengan membantu pengelolaan operasi darat di berbagai bandara, dimulai dengan Bandara Internasional O’Hare di Chicago dan Bandara Stapleton di Denver Colorado. Dimulai sekitar tahun 1990, data warehousing dan on-line analytical processing (OLAP) mulai memperluas ranah DSS.

Munculnya teknologi pelaporan yang lebih banyak dan lebih baik telah melihat DSS pun mulai muncul sebagai komponen penting dalam desain manajemen. Contohnya bisa dilihat dari banyaknya diskusi DSS di lingkungan pendidikan. DSS juga memiliki koneksi yang lemah dengan paradigma user interface hypertext. Baik sistem PROMIS Universitas Vermont (untuk pengambilan keputusan medis) dan sistem Carnegie Mellon ZOG / KMS (untuk pengambilan keputusan militer dan bisnis) adalah sistem pendukung keputusan yang juga merupakan terobosan besar dalam penelitian antarmuka pengguna.

Tipe-tipe DSS
Penting untuk diketahui jika DSS tidak mempunyai suatu model tertentu yang diterima maupun yang dipakai pada seluruh dunia. Selain itu, ada banyak teori DSS yang diimplentasikan, sehingga terdapat berbagai cara untuk mengklasifikasikan DSS tersebut. Berikut ini tipe-tipe DSS yang bisa Anda ketahui:

1. DSS Model Pasif
DSS model pasif ialah model yang hanya mengumpulkan data dan mengorganisirnya dengan efektif. Model ini umumnya tidak akan memberikan suatu keputusan yang khusus atau hanya bisa menampilkan datanya saja. Suatu DSS aktif pada kenyataannya sanggup memproses data dengan secara eksplisit menampilkan berbagai solusi dari data yang sudah terkumpul.

Artikel menarik:  Pengertian Platform Android

2. DSS Model Aktif
DSS model aktif kebalikan dari model pasiff. Model ini mampu memproses data dan secara eksplisit menunjukkan solusi dari data yang sudah diperoleh. Meskipun harus diingat bahwa intervensi manusia terhadap data tidak bisa dipungkiri lagi. Contohnya data yang kotor atau data yang sampah tentunya akan menghasilkan keluaran yang kotor pula.

3. Data Driven DSS
Data Driven DSS akan memfokuskan diri pada pengumpulan data yang akan dimanipulasi supaya cocok dengan kebutuhan pengambil keputusan, bisa berupa data internal atau eksternal dan mempunyai berbagai format. Oleh karena itu, sangat penting bahwa data yang dikumpulkan dan digolongkan secara sekuensial, misalnya data penjualan harian, inventori pada tahun sebelumnya, anggaran operasional dari satu periode ke periode lainnya, dan sebagainya.

4. Knowledge Driven DSS
Knowledge Driven DSS merupakan tipe DSS yang memakai aturan-aturan tertentu yang disimpan dalam komputer yang nantinya digunakan untuk menentukan apakah keputusan harus diambil. Contohnya, batasan berhenti pada perdagangan bursa.

5. Tipe DSS Lainnya
Selain keempat tipe DSS di atas, ada pula Model Driven DSS yang digunakan para pengambil keputusan untuk simulasi statistik atau model-model keuangan demi menghasilkan suatu solusi atau strategi tanpa perlu intensif mengumpulkan data. Ada pula DSS yang bersifat kooperatif, yang berarti apabila data dikumpulkan, dianalisa, kemudian diberikan kepada seseorang yang menolong sistem untuk merevisi atau memperbaikinya.

Selain itu, terdapat tipe DSS Communication Driven yang mana banyak digabungkan dengan metode atau aplikasi lain untuk menghasilkan serangkaian keputusan, strategi atau solusi. Lalu, yang terakhir ialah Document Driven DSS yang digunakan untuk menghasilkan keputusan dan strategi dalam berbagai dokumen seperti dokumen teks, excel, rekaman berbasis data.

Implentasi DSS di Dunia Kerja
Pada dasarnya, konsep implementasi DSS di dunia kerja banyak sekali digunakan oleh berbagai perusahaan berbasis data. Namun, yang paling sering menerapkan DSS adalah Business Intelligence dalam hal pengumpulan data dan presentasi data dalam bentuk Dashboard. Selain itu, bidang industri perusahaan yang bisa dijadikan contoh ialah airline industri atau maskapai penerbangan.

Teknologi aplikasi yang digunakan ialah sistem aplikasi berbasis website dan bisa diakses pada suatu URL tertentu dari PC ataupun smartphone milik pengguna dengan kapasitas minimum, baik kapan saja dan dimana saja pengguna berada. Metodologi, proses, dan perangkat pelaporan Business Intelligence atau BI ialah komponen kunci yang memberikan analisa data, pelaporan, serta monitoring yang kaya pada pengguna sistem.

Secara garis besar, proses yang terjadi ialah seperti digambarkan dalam diagram di bawah ini:

Dari diagram di atas, bisa disimpulkan bahwa:
Sistem akan mengumpulkan semua data, seperti data master dan data transaksi dari setiap aplikasi yang digunakan semua departemen dalam perusahaan
– Lalu dilakukan analisis What-if tergantung dari laporan apa yang diinginkan oleh pihak manajemen
– Hasil analisis tersebut akan menentukan keputusan apa yang perlu diambil oleh manajemen
– Terlihat di bawah, berbagai departemen yang mengaksesnya seperti Personalia (Human Resource/HRD), Pemasaran/Marketing, Keuangan/Accounting, Distribusi/Pengiriman, dan divisi lainnya, yang masih berada di bawah manajemen perusahaan.

Pelaporan yang akan dilihat oleh tingkat manager dalam manajemen perusahaan itu tampil dalam aplikasi Dashboard yang interaktif sehingga bisa dikustomisasi sesuai keinginan user dan pengguna aplikasi. Namun sebelumnya, perlu diingat bahwa aplikasi dashboard juga mempunyai berbagai kategori per divisi, yang mana setiap divisi dalam suatu perusahaan umumnya memakai jenis data yang berbeda, dan mengakses data dalam cara yang berbeda pula. Laporan dan hasil analisis ini diperlukan juga otomatis berbeda, begitu juga bentuk pelaporan yang dibutuhkan setiap divisi tersebut.

Klasifikasi DSS
Ada beberapa cara untuk mengklasifikasikan aplikasi DSS. Tidak setiap DSS cocok dengan salah satu kategori, namun mungkin merupakan gabungan dari dua atau lebih arsitektur. Holsapple dan Whinston mengklasifikasikan DSS ke dalam enam kerangka kerja seperti DSS berorientasi teks, DSS berorientasi database, DSS berorientasi spreadsheet, DSS berorientasi pemecah masalah, DSS berorientasi aturan, dan DSS compound.

DSS compound atau gabungan ialah DSS klasifikasi paling populer saat ini karena menjadi sistem hibrida yang mencakup dua atau lebih dari lima struktur dasar. Dukungan yang diberikan oleh DSS dapat dipisahkan menjadi tiga kategori yang berbeda dan saling terkait yaitu Dukungan Pribadi, Dukungan Kelompok, dan Dukungan Organisasi. Komponen DSS dapat diklasifikasikan sebagai:
– Masukan: Faktor, angka, dan karakteristik untuk dianalisis
– Pengetahuan dan keahlian pengguna: Masukan memerlukan analisis manual oleh pengguna
– Keluaran: Data yang berubah dari keputusan DSS dihasilkan
– Keputusan: Hasil yang dihasilkan oleh DSS berdasarkan kriteria pengguna

DSS yang melakukan fungsi pengambilan keputusan kognitif terpilih dan didasarkan pada kecerdasan buatan atau agen cerdas disebut sistem keputusan pendukung cerdas (IDSS). Bidang teknik pengambilan keputusan yang baru lahir memperlakukan keputusan itu sendiri sebagai objek yang direkayasa, dan menerapkan prinsip-prinsip teknik seperti desain dan jaminan kualitas terhadap representasi eksplisit dari unsur-unsur yang membentuk sebuah keputusan.