The Knowledge Subsystem.

 The Knowledge Subsystem.

    Pelbagai  masalah  yang  tak  terstruktur  dan  semi  terstruktur  begitu  kompleksnya  sehingga  membutuhkan  kepakaran,  sehingga  DSS yang biasa  pun jadi bisa  menyelesaikannya.  Kepakaran  ini  bisa  saja disediakan  oleh suatu  ES.  Lebih jauh, DSS yang lebih  canggih  dilengkapi  dengan komponen yang disebut dengan knowledge management.  Komponen  ini  menyediakan  kepakaran  yang diperlukan  untuk   menyelesaikan   pelbagai   aspek   dari   suatu   masalah   dan/atau menyediakan  knowledge  yang  dapat  meningkatkan  operasi  dari  komponen  DSS lainnya.    Komponen  knowledge management  terdiri  dari  satu  atau  beberapa ES.  Seperti  halnya  data dan  model  management,  pada  software knowledge management terdapat  eksekusi  dan  integrasi  yang  diperlukan  dari  ES.   DSS  yang mengikutsertakan  komponen   ini   disebut   sebagai  suatu  DSS  yang  cerdas (intelligent DSS), DSS/ES, atau knowledge-based DSS.

The User Interface (Dialog) Subsystem.

    Dialog  subsytem  diatur  oleh  software  yang disebut  Dialog  Generation  and  Management System (DGMS). DGMS  terdiri dari pelbagai program  yang  mampu melakukan hal-hal berikut ini:

1. Berinteraksi dengan pelbagai dialog style yang berbeda.
2. Mendapatkan,  menyimpan,  dan  menganalisis  penggunaan  dialog  (tracking), yang  dapat digunakan untuk meningkatkan dialog system.
3. Mengakomodasi user dengan pelbagai peralatan input yang berbeda. 
4. Menghadirkan data dengan pelbagai format dan peralatan output. 
5. Memberikan  ke  user  kemampuan  “help”,  prompting,  rutin  diagnosis  dan saran, atau dukungan fleksibel lainnya.
6. Menyediakan antarmuka user ke database dan model base.
7. Membuat struktur data untuk menjelaskan output (output formatter). 
8. Menyimpan data input dan output.
9. Menyediakan grafis berwarna, grafis tiga dimensi, dan data plotting. 
10. Memiliki   windows   yang memungkinkan   pelbagai   fungsi   ditampilkan bersamaan.
11. Dapat mendukung komunikasi diantara user dan pembuat DSS.
12. Menyediakan  training  dengan  contoh-contoh  (memandu  user  melalui  input dan proses pemodelan).
13. Menyediakan   fleksibelitas   dan   dapat   beradaptasi   sehingga   DSS   mampu  untuk mengakomodasi pelbagai masalah dan teknologi yang berbeda.

Di bawah ini adalah skema dari Dialog Management:

User

    Orang    yang    berhadapan    dengan    masalah  atau  keputusan  dimana  DSS didesain   untuk   mendukungnya   disebut   dengan   user,   manajer,   atau   pengambil keputusan.  DSS  memiliki  2  klas  user:  manajer  dan  staf  spesialis.  Staf  spesialis ini  misalnya,  analisis  finansial,  perencana  produksi,  periset  pasar,  dan  sejumlah manajer lainnya.  Mengetahui  siapa  yang  akhirnya  benar-benar  menggunakan  DSS ini  adalah  penting  dalam  hal  pendesainan  suatu  DSS.  Secara  umum, manajer mengharapkan  sistem  lebih  user-friendly daripada  yang diharapkan  oleh  seorang staf  spesialis.  Staf  spesialis  cenderung  pada  orientasi  detil,  dan  mau  menghadapi sistem  yang  kompleks   dalam   pekerjaan   sehari-hari mereka, juga mereka tertarik pada  kemampuan  komputasi  DSS.  Dalam  pelbagai  kasus  staf  analisis  adalah perantara  antara manajemen dan  DSS.    Walaupun  dikategorikan  ada  manajer  dan staf  spesialis,  terdapat   pelbagai  sub  kategori   yang terlibat  dalam  pendesainan DSS.  Sebagai  contoh,  manajer  terbagi    atas    level    organisasi, wilayah fungsional, latar  belakang  pendidikan,  sehingga  hal  ini  memerlukan  dukungan  analisis  yang baik.  Staf  spesialis  terbagi  atas  level  pendidikannya,  wilayah  fungsional  dimana mereka bertugas, dan hubungannya dengan pihak manajemen.

Pola penggunaan DSS pada usernya:

• Subscription  mode.  Pengambil  keputusan  menerima  report  yang  dihasilkan secara teratur.  Walaupun  pelbagai  sistem  analisis  data  atau model  akunting mirip dengan cara ini, tapi tak dimasukkan dalam DSS.
• Terminal   mode.   Pengambil   keputusan   adalah   user   langsung   dari   sistem melalui akses online. Inilah yang merupakan mode paling dominan.
• Intermediary  mode.  Pengambil  keputusan  menggunakan  sistem   melaluiperantara,  yang   melakukan   analisis,   menerjemahkan   dan   melaporkan hasilnya.   Pengambil   keputusan   tak   perlu   tahu   bagaimana   perantara   inibekerja  dalam  sistem  untuk    mendapatkan    informasi   yang dibutuhkannya. 
• Mode perantara masih  sering ditemui  dalam  penggunaan  DSS,  maka dari  itu terdapat   beberapa  tipe   perantara   yang merefleksikan   pelbagai   dukungan yang berbeda terhadap manajer:
• Staff  assistant.  Orang  yang memiliki    knowledge  mengenai  memanajemen masalah dan berpengalaman dengan teknologi pendukung keputusan.
• Expert  tool  user.  Orang  yang  memiliki  ketrampilan  dalam  aplikasi  yang melibatkan  satu  atau  lebih  jenis  tool  penyelesaian  masalah  spesifik.  Jugamenampilkan   unjuk  kerja  dimana   pengambil   keputusan   tak   memiliki ketrampilan tersebut atau memang dia tak dilatih untuk melakukan hal itu.
• Business  (system)  analyst.  Orang  yang  memiliki  knowledge  umum  dari wilayah  aplikasi,  pendidikan  administrasi  bisnis  formal  (bukan  computer science), dan memiliki ketrampilan dalam membangun tool DSS.
• Facilitator  in  Group  DSS.  I ni  menjadi  perantara  untuk  mengontrol  dan mengordinasi software dari Group DSS.
• Hardware dan Software DSS.

Time-sharing Network

    Bila suatu  organisasi  tak  memiliki  komputer mainframe, tetapi  memerlukan  kemampuan  seperti  itu,  maka    pendekatan  time-sharing  bisa  dipertimbangkan.  Walaupun sudah memiliki  mainframe pun, suatu  organisasi  juga bisa melakukan hal ini  karena  kenyataan  bahwa  waktu  respon    lebih    baik  dengan  time-sharing  network  daripada  pada  sistem  komputer  in-house.  Keuntungan  lain  adalah  kecepatan dimana    DSS   tersebut    dapat    segera    dibangun    jika vendornya  juga  sebagai  DSS  builder,  sebab  vendor ini  memiliki  pengalaman  menggunakan software dan  membangun  DSS  yang  serupa.    Kerugiannya  adalah biaya  kontrol. Jika suatu  DSS sering digunakan, biaya time-sharing menjadi tinggi. 

Mainframe, Workstation, Mini, atau Personal Computer 

    Tergantung  ketersediaan  dan  layanan  yang diinginkan,  hanya  saja  sekarang ini  kekuatan  dari  PC  sudah  menjelma  jadi  berlipat  ganda  dibandingkan  dengan  mainframe jaman dulu.

Distributed DSS

    Berkaitan  dengan  jaringan  komputer,  dibuat  juga  Distributed  DSS  yang  memiliki keuntungan  dalam hal ketersediaan dan  aksesnya  terhadap  data  dan  model di pelbagai lokasi. 

Klasifikasi dan Dukungan DSS 

Klasifikasi ini berdasarkan  “derajat implikasi tindakan dari output sistem”;  sehingga    ini    lebih    ditekankan    pada    bagaimana    output    sistem dapat    secara  langsung  mendukung  (atau  menentukan)  keputusan.  Di  bawah  ini  adalah  karakteristik dari pelbagai klas DSS:

Dari  tabel  di  atas  terlihat  7  kategori  DSS.  3  yang  pertama  bertipe  dataoriented,   menampilkan data   retrieval   dan/atau  data   analysis.   Sisanya   adalah model-oriented,  memiliki   kemampuan  baik  simulasi,  optimisasi,  atau  komputasi yang  “menyarankan  suatu  jawaban”.  Tak  setiap  DSS  masuk  ke  dalam  satu  klas  di atas; beberapa sama-sama kuat dalam hal data maupun orientasi pemodelan. DSS  memiliki  pelbagai  tipe  dukungan.  Setiap  level  dukungan    mengandung  level  sebelumnya,  disamping  ada  tambahannya  (tetapi  bisa  juga  memberikan  kontribusi pada level sebelumnya)

Terdapat  juga  klasifikasi  berdasarkan  sifat  situasi  keputusan  dimana  DSS

didesain  untuk  mendukungnya:  Institutionalized  DSS.   Berhubungan   dengan

keputusan-keputusan   yang   sifatnya   berulang.   Contoh:   Portfolio   Management

System  (PMS).    Ad  Hoc DSS.  Berhubungan  dengan  masalah  yang  spesifik  yang 

biasanya  tak  dapat diantisipasi  ataupun    berulang    terjadinya.    Contoh:    Houston 

Minerals DSS membuat DSS khusus untuk mengevaluasi kelayakan joint venture.

Klasifikasi lain  adalah    derajat    prosedural    atau tidaknya  pengambilan data 

dan  bahasa pemodelannya.  Contoh  bahasa prosedural  adalah  bahasa pemrograman 

pada umumnya.  Sedang  yang  bahasanya  non  prosedural,  sistem  itu  sendiri  yang 

memprogram  sehingga  programer  hanya  perlu  menentukan  hasil  yang 

diinginkannya.  Eksekusinya   bagaimana   tak   perlu   dipikirkan.  Kebanyakan  DSS

menggunakan   pendekatan   non   prosedural   ini,   karena   lebih   nyaman  dan

mendekati  kenyataan  alamiah  manusia,  dalam  hal  data  retrieval  dan  pemodelan

aktivitas.  Yang  lain  lagi,  klasifikasi  berdasarkan  jenis  dukungannya:    Personal

Support. Group (Team) Support. Organizational Support.