BAB 9SISTEM SOKONGAN KEPUTUSAN (DSS),SISTEM MAKLUMAT EKSEKUTIF (EIS),

SISTEM PAKAR (ES)

DTI 3343 SISTEM MAKLUMAT PENGURUSAN

2

• Bagaimana sistem maklumat dapat membantu Pengurus membuat keputusan secara individu apabila masalah bukan rutin terjadi?

• Bagaimana Sistem Maklumat dapat membantu membuat keputusan dengan lebih berkesan apabila bekerja dalam kumpulan ?

SISTEM SOKONGAN KEPUTUSAN DECISION SUPPORT SYSTEM

(DSS)

4

Sistem Sokongan Keputusan• Sistem ini menyediakan peralatan yg fleksible

utk tujuan analisis

• Membantu pengurus peringkat pertengahan di dlm organisasi utk menganalisis sebilangan besar masalah spt mengesan kegiatan dan trend di luar organisasi

• DSS dan MIS mengambil data terperinci daripada sistem pemprosesan urusniaga

5

• Membantu pengurus menganalisis sesuatu situasi di luar jangkaan

• Perlukan tindakan segera

• DSS akan memberi maklumat alternatif

6

• DSS direka agar pengguna boleh menggunannya secara terus; sistem ini termasuklah perisian mesra pengguna.

• DSS adalah bersifat interaktif, iaitu pengguna boleh mengubah andaian-andaian yang telah dibuat, mengemukakan soalan-soalan baru serta memasukkan data yang baru.

7

Ciri-ciri DSS• Mengendalikan amaun data yang banyak daripada

pelbagai sumber sama ada daripada pangkalan data dalaman atau pun pangkalan data luaran

• Menyediakan laporan berformat anjal iaitu pengguna boleh mendapatkan maklumat yang dikehendaki berdasarkan kepada format pilihan mereka

• Menyediakan laporan yang berorientasikan gabungan tekstual dan grafik dengan ciri mesra pengguna yang tinggi

8

Ciri-ciri DSS• Menyokong kemudahan penganalisaan ‘drill down’ di

mana pengguna boleh menentukan paras perincian bagi butiran maklumat yang dikehendaki.

• Menyediakan kemudahan penganalisaan ‘what if’ iaitu proses membuat perubahan hipotetikal kepada data yang digunakan pada masalh dan melihat apakah kesan bagi setiap perubahan.

• Perbezaan utama di antara MIS dan DSS adalah dari segi bentuk laporan dan keupayaan simulasi.

9

• Masalah ini bukan berpanjangan, ia adalah masalah yang tidak atau sukar utk berulang dalam masa singkat

• Selalunya, satu pasukan dari Kementerian Kesihatan akan dibentuk utk menangani masalah ini

10

• DSS untuk menganalisis data

• Tiada format khusus utk laporan DSS

• Merupakan cara yang fleksible utk tujuan analisis

• Sesuai digunakan dgn perisian hamparan data & pangkalan data

11

• Ini kerana, pengurus ingin menggunkan perisian yang mudah untuk arah seperti “JIKA APA?”

• Cth: Pengurus ingin melihat cawangan mana yg mempunyai prestasi yang rendah.– Contoh arahan : “JUALAN < 500,000 unit”

12

Contoh Kes 1

• Kentucky Fried Chicken (KFC)

• Menghadapi masalah wabak penyakit ayam

• Pengurus besar terpaksa buat keputusan dgn segera samada meneruskan menghidangkan menu ayam atau sebaliknya

13

Contoh Kes

• Dengan bantuan DSS, pengurus akan diberi beberapa maklumat seperti– Makanan alternatif– Maklumat pembekal– Lokasi pembekal– Kos– Bilangan pekerja mengikut syif– dll

14

Bagaimana DSS dilaksanakan?• Terbahagi kpd 4 bahagian

DSS

PENGGUNAPERISIAN

SISTEMDATA

MODEL

KEPUTUSAN

15

• Pelanggan adalah komponen paling penting

• Oleh itu, bahagian lain iaitu perisian sistem, data dan model mestilah berbentuk integrasi yang memfokus supaya seseorang pelanggan mudah membuat keputusan mengenai sebarang produk KFC utk dibeli seterusnya membawa keuntungan kpd KFC

• Model keputusan memberi kemampuan analisis kpd DSS dgn cara strategik, taktik dan operasi

16

• Model strategi adalah perancangan jangka panjang– Cth: menyediakan objektif sykt, merancang lokasi sykt utk

terus beroperasi dlm jangka masa yg panjang

• Model taktik membantu pengurus peringkat pertengahan mengawal kerja-kerja organisasi

• Model operasi membantu pengurus diperingkat lapiasan bawah utk menilai dan menyelenggara kawalan kualiti

17

Contoh kes 2• Syarikat kargo – Sistem perangkaan perjalanan

• Mengangkut kargo-kargo yg terdiri drpd arang, minyak, arang batu, dan produk-produk yg telah siap utk syarikat induknya.

• Firma ini memiliki sejumlah kapal, dan menyewa beberapa yg lain.

• Menawarkan kontrak perkapalan bagi membawa kargo-kargo di pasaran terbuka

18

• Sistem perangkaan perjalanan ini mengambilkira keterangan-keterangan yang melibatkan kewangan dan juga teknikal

• Kos kapal & masa (minyak, tenaga buruh & modal)

• Teknikal – muatan kargo, kelajuan, jarak, minyak, air, lokasi dll.

19

Persoalan yg mungkin timbul• Sekiranya diberikan jadual penghantaran

barang pelanggan dan juga kadar pengangkutan kapal yang telah ditawarkan, kapal manakah yang perlu digunakan dan berapakah kadar yang sepatutnya dikenakan bagi memaksimumkan keuntungan?

• Berapakah kelajuan optima yang membolehkan sesebuah kapal itu boleh mengoptimakan keuntungan dan pada masa yang sama juga menepati jadual penghantaran?

20

Pembinaan DSS utk sykt. kargo

• Gambarajah berikut menggambarkan sistem sokongan keputusan perangkaan perjalanan.

• DSS ini beroperasi di dalam komputer persendirian yang amat berkuasa.

• Sistem ini digunakan oleh para pengurus yang perlu membuat tawaran-tawaran ke atas kontrak penghantaran menerusi kapal.

21

Komputer peribadi

Grafik

Laporan

Pangkalan data model-model analitikal

Fail kapal (cth: kelajuan,Kemampuan)

Fail syarat-syarat had pelabuhan

Fail kos penggunaan minyak

Fail sejarah kos sewa upah kapal

Fail perbelanjaan pelabuhan

22

23

Jenis-jenis DSS• Model-driven DSS

– stand-alone – Menggunakan model untuk menyelesaikan “What-if” dan lain-

lain analisis

• Data-driven DSS– Membenarkan pengguna utk mengekstrak dan menganalisis

maklumat dari pangkalan data yang besar

• Data mining (Perlombongan Data)– Mencari corak tersembunyi dan hubungan di dalam

pangkalan data yang besar– Knowledge discovery

24

SISTEM SOKONGAN EKSEKUTIFEXECUTIVE SUPPORT SYSTEM (ESS)

@EXECUTIVE INFORMATION SYSTEM (EIS)

25

Sistem Sokongan Eksekutif

• Paling mudah digunakan bg mempersembahkan maklumat dlm bentuk rumusan

• Membantu peringkat atasan utk meninjau operasi syarikat dan membina perancangan strategik

• Memerlukan laporan berfokus

26

• ESS mengandungi perisian canggih seperti MIS atau DSS yang mampu mengekstrak data dari pangkalan data dalam bentuk yg lebih bermakna dan efektif

• Tetapi pihak pengurusan atasan memerlukan perisian yang paling mudah digunakan– Krn kekangan masa utk latihan

27

• Maklumat grafik memberi kesan yang padat tetapi menarik

• Paparan grafik mestilah mempunyai opsyen paling mudah dan cepat utk Pengurus melihat mana-mana bahagian iaitu perakaunan, pemasaran, pengeluaran, sumber manusia dan penyelidikan– Ini memberi gambaran yang jelas berkenaan dgn

prestasi sykt.

28

Persoalan yg mungkin timbul• Apakah jenis perniagaan yang patut kita ceburi?

• Apakah yang sedang dilakukan oleh para pesaing?

• Apakah perolehan baru yang dapat menyelamatkan kita drpd perubahan2 perniagaan yg sering berlkau secara berulangan?

• Unit2 apakah yang perlu dijual utk mendapatkan wang tunai bagi memiliki perolehan2?

29

Model ESS

• Gambarajah menunjukkan model sebuah ESS yang biasa digunakan.

• Sistem ini mengumpul data daripada pelbagai sumber luaran dan dalaman dan eksekutif-eksekutif boleh mendapatkan data ini dalam bentuk yang mudah digunakan.

30

Data dalaman

• Data MIS/TPS• Data kewangan• Sistem pejabat• Model/analisa

Data luaran

• Dow Jones• Gallup Poll• Standard & Poors

Stesen kerja ESS

• Menu

• Grafik

• Komunkasi

• Pemprosesan tempatan

Stesen kerja ESS

• Menu

• Grafik

• Komunkasi

• Pemprosesan tempatan

Stesen kerja ESS

• Menu

• Grafik

• Komunkasi

• Pemprosesan tempatan

31

KECERDASAN BUATANARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)

32

Sejarah AI• Sejarah:

– John McCarthy mencipta istilah, AI, pada 1956, pada persidangan di Dartmouth College.

– Logic Theorist adalah aturcara AI yang pertama– General problem solver (GPS)

• 2 dekad yg lepas – Pembangunan MIS and DSS.

13-32

33

Areas of Artificial IntelligenceAreas of Artificial Intelligence

ExpertExpertsystemssystems AIAI

hardwarehardware RoboticsRobotics

PerceptivePerceptive systemssystems (vision,(vision, hearing)hearing)

NeuralNeuralnetworksnetworks

NaturalNatural languagelanguage

Learning

Artificial IntelligenceArtificial Intelligence13-33

34

SISTEM PAKAREXPERT SYSTEM (ES)

35

Expert Systems• Aplikasi komputer yang menukarkan

pengetahuan manusia kepada kod komputer dalam bentuk heuristics

• 2 perbezaan daripada DSS– 1. Boleh meningkatkan kebolehan pengurus

dalam menyelesaikan masalah.– 2. Boleh memberikan penjelasan bagaimana

keputusan tersebut dicapai.

13-35

36

• Sistem berasaskan komputer yg mampu menyelesaikan masalah berkaitan dgn sesuatu bidang kepakaran

• Oleh kerana menuntut bidang kepakaran tertentu, maka proses penyelesaian masalah perlu menonjolkan ciri-ciri pendekatan berfikir dalam menentukan sesuatu keputusan

37

Senibina ES

Pangkalan Pengetahuan

Bidang Pengetahuan

Memori Kerja

Fakta Kes

Kesimpulan

Enjin

Penaakulan Pengguna

Ant

aram

uka

Peng

guna

38

“An expert system is a computer system that uses a representation of human expertise in a specialist domain to perform functions similar to those normally performed by a human expert in that domain”

39

• Pengguna– Pengguna pakar– Pengguna bukan pakar

• Antaramuka Pengguna– Platform komunikasi antara pengguna dengan

sistem pakar•

40

• Enjin penaakulan– Komponen penting dalam sistem pakar, memproses

petua dalam pangkalan pengetahuan.• Pangkalan Pengetahuan

– Menyimpan petua-petua untuk tujuan penyelesaian masalah

• Memori kerja– Menyimpan maklumat hasil interaksi antara

pengguna dengan pangkalan pengetahuan.

41

Konsep ES• Menggunakan pengetahuan utk mengawal

proses penyelesaian

• Pengetahuan diperolehi drpd seorang pakar bidang atau lain-lain sumber spt buku, jurnal, artikel dan pangkalan data.

• Biasanya memerlukan latihan dan pengalaman dlm bidang yg spesifik spt perubatan, kejuruteraan dll.

42

Kelebihan Expert System

• Kepada pengurus– Alternatif tambahan– Menggunakan logik– Masa yang lebih boleh digunakan untuk

menilai keputusan syarat– Logik yang konsisten

• Kepada syarikat– Prestasi kumpulan pengurusan meningkat – Sumber pengetahuan syarikat terpelihara

13-42

43

Kelemahan Expert System

• Tidak boleh mengendalikan pengetahuan yang tidak konsisten

• Tidak boleh memasukkan intuisi

13-43

44

Kunci Kejayaan ES• Urus pembangunan ES bersama-sama perancangan

strategik• Jelaskan masalah yang ingin diselesaikan dan

fahamkan domain permasalahan• Beri perhatian kepada isu etika dan perundangan• Fahami perhatian dan harapan pengguna• Gunakan teknik pengurusan untuk mengawal

pembagun sistem

13-44

45

Development Engine• Programming languages

– Lisp– Prolog

• Expert system shells– Aplikasi sedia ada yang boleh digunakan

untuk semua domain ES.• Case-based reasoning (CBR)• Decision tree

13-45

46

User Interface• Pengguna memasukkan:

– Arahan– Maklumat

• Expert system menyediakan:– Penyelesaian– Penerangan

• Soalan• Penyelesaian masalah

}Menus, commands, natural language, GUI

13-46

47

Knowledge Base• Keterangan tentang domain permasalahan• Syarat

– Teknik perwakilan pengetahuan– Logik ‘IF:THEN’– Rangkaian syarat

• Paras terendah menyediakan bukti• Paras atas menghasilkan 1 atau lebih kesimpulan• Kesimpulan teratas dipanggil Goal variable.

13-47

48

Evidence

Conclusion

Conclusion

Evidence Evidence Evidence Evidence

Evidence Evidence Evidence

Conclusion

A Rule Set That Produces One Final

Conclusion

13-48

49

Pemilihan Syarat

• Memilih syarat untuk menyelesaikan masalah dengan efisyen adalah sukar

• Sebahagian matlamat boleh dicapai hanya dengan beberapa syarat.

13-49

50

Inference Engine• Melaksanakan penakulan (reasoning)

berdasarkan pengetahuan dalam aturan tertentu.

• 2 kaedah utama dalam menggunakan syarat– 1. Forward reasoning (data driven)– 2. Reverse reasoning (goal driven)

13-50

51

Forward Reasoning(Forward Chaining)• Syarat dinilai sebagai:

– (1) true, (2) false, (3) unknown• Syarat dinilai dalam proses yang berulang• Jika tiada syarat yang boleh dinilai, proses

penakulan berhenti walaupun matlamat tidak tercapai.

Start with inputs and work to solution

13-51

52

Rule 1Rule 1

Rule 3Rule 3

Rule 2Rule 2

Rule 4Rule 4

Rule 5Rule 5

Rule 6Rule 6

Rule 7Rule 7

Rule 8Rule 8

Rule 9Rule 9

Rule 10Rule 10

Rule 11Rule 11

Rule 12Rule 12

IF ATHEN B

IF CTHEN D

IF MTHEN E

IF KTHEN F

IF GTHEN H

IF ITHEN J

IF B OR DTHEN K

IF ETHEN L

IF K AND L THEN N

IF M THEN O

IF N OR OTHEN P

F

IF (F AND H)OR JTHEN M

The The ForwardForward

ReasoningReasoningProcessProcess

T

TT

T

T

T

T

T

T

F

T

Legend:Legend: First pass

Second pass

Third pass

13-52

53

Reverse Reasoning Steps(Backward Chaining)

Bahagikan masalah kepada beberapa submasalah

Cuba selesaikan satu submasalahKemudian cuba submasalah seterusnya.

Start with solution and work back to inputs

13-53

54

T

Rule 1

Rule 2

Rule 3

Rule 9

Rule 11 Legend:Problems to be solved

Step 4

Step 3

Step 2

Step 1

Step 5

IF A THEN B

IF B OR DTHEN K

IF K AND LTHEN N

IF N OR O THEN P

IF CTHEN D

IF MTHEN E

IF ETHEN L

IF (F AND H)OR JTHEN M

IF MTHEN O

IF MTHEN O

T

The First Five The First Five Problems Problems

Are IdentifiedAre IdentifiedRule 7

Rule 10

Rule 12

Rule 8

13-54

55

If KThen F

Legend:Problems to be solved

If GThen H

If IThen J

If MThen O

Step 8

Step 9Step 7 Step 6

Rule 4

Rule 5

Rule 11Rule 6

T

IF (F And H)Or J

Then MT

Rule 9

T T

Rule 12

T

If N Or OThen P

The Next Four Problems AreThe Next Four Problems AreIdentifiedIdentified

13-55

56

Forward Versus Reverse Reasoning

• Reverse reasoning lebih pantas daripada forward reasoning

• Reverse reasoning lebih baik apabila:– Multiple goal variables– Many rules– All or most rules do not have to be examined in the

process of reaching a solution

13-56

Peyepaduan:Hubungan di antara

satu sistem dgn yang lain

58

Sistem Sokongan Eksekutif

(ESS)

Sistem Pengetahuan

(KWS &QAS)

SistemMaklumat

Pengurusan(MIS)

Sistem Pemprosesan

Transaksi(TPS)

Sistem Sokongan Keputusan

(DSS)

59

• Gambarajah menunjukkan hubungan sesama sistem

• Pelbagai sistem yang ada di dalam organisasi ini saling bergantung di antara satu sama lain.

• TPS adalah pengeluar maklumat yang utama dimana maklumat ini diperlukan oelh sistem-sistem yang lain.

• Sebaliknya, sistem yang menggunakan maklumat ini pula akan menghasilkan maklumat untuk sistem yang lain pula.