komputer yang interaktif, fleksibel dan adaptatif untuk mencari solusi dari suatu masalah manajemen tertentu spesifik yang tidak terstruktur.
Turban, Aronson dan Liang 2005 mendefinisikan SPK sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari interaksi tiga komponen, yaitu: sistem bahasa
mekanisme untuk membantu komunikasi antara pengguna dan komponen lain dalam SPK, sistem pengetahuan tempat penyimpanan pengetahuan yang
dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, dan sistem pemrosesan masalah penghubung antara dua komponen terdahulu yang memiliki kemampuan untuk
memanipulasi masalah untuk keperluan pengambilan keputusan. Suryadi dan Ramdhani 2002 menguraikan sepuluh karakteristik dasar
SPK yang efektif, yaitu : 1 mendukung proses pengambilan keputusan dan menitikberatkan pada management by perception, 2 adanya interface
manusiamesin dimana manusia tetap mengontrol pengambilan keputusan, 3 mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah-masalah
terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur, 4 menggunakan model-model matematis dan statistik yang sesuai, 5 memiliki kapabilitas dialog untuk m
emperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan model interaktif, 6 output ditujukan untuk personil organisasi dalam semua tingkatan, 7 memiliki
subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem, 8 membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat
melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen, 9 mudah untuk digunakan, dan 10 memiliki kemampuan untuk beradaptasi secara cepat.
Pengembangan suatu Sistem Pendukung Keputusan memerlukan persyaratan awal, yaitu adanya pemahaman terhadap sistem yang akan
dikembangkan. Pemahaman terhadap sistem ini dapat dicapai melalui suatu upaya yang sistematis untuk melakukan identifikasi dan analisa terhadap sistem
melalui praktek berpikir sistem, yang disebut dengan pendekatan sistem sistem approach
. Pendekatan sistem diperlukan karena semakin lama makin dirasakan
saling ketergantungan antara berbagai bagian dalam suatu organisasi atau komunitas dalam mencapai tujuan sistem. Masalah-masalah yang dihadapi saat
ini tidak lagi sederhana dan dapat menggunakan peralatan dari satu disiplin saja,
tetapi memerlukan perangkat yang lebih komprehensif, yang dapat memahami berbagai aspek dari suatu permasalahan dan dapat mengarahkan solusi suatu
masalah secara menyeluruh Marimin, 2004. Penyelesaian persoalan melalui pendekatan sistem dilakukan melalui lima
tahapan, yaitu: 1 analisa sistem, 2 rekayasa model, 3 rancang bangun implementasi, 4 implementasi rancangan, dan 5 operasi sistem Eriyatno, 2003
dan Marimin, 2005. Selanjutnya Suryadi dan Ramdhani 2002 mengemukakan tiga tahapan
dalam merancang bangun suatu sistem penunjang keputusan, yaitu : 1 identifikasi tujuan rancang bangun untuk menentukan arah dan sasaran yang hendak dicapai,
2 perancangan pendahuluan, guna merumuskan kerangka dan ruang lingkup SPK, dan 3 perancangan sistem, yang diawali dengan analisis sistem guna
merumuskan spesifikasi SPK, dilanjutkan dengan perancangan konfigurasi SPK beserta tiga komponen subsistem pendukungnya.
Lebih lanjut Suryadi dan Ramdhani 2002 menyatakan bahwa tiga subsistem komponen utama pendukung dan yang menentukan kapabilitas teknik
SPK, yaitu: subsistem manajemen basis data, subsistem manajemen basis model dan subsistem perangkat lunak penyelenggara dialog.
2.7.2 Kecerdasan Buatan Artificial Intelligent
Kecerdasan buatan AI merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin komputer dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik
yang dilakukan oleh manusia Kusumadewi, 2003; Turban et al. 2005. Kecerdasan buatan adalah cabang dari ilmu komputer yang dihubungkan
dengan metode pengambilan keputusan yang bersifat simbolik dan non algoritmik. Walaupun pemrosesan simbolik adalah inti dari bidang kecerdasan
buatan, tidaklah berarti bahwa kecerdasan buatan tidak menggunakan ilmu matematik, tapi penekanan kecerdasan buatan adalah pada manipulasi simbol-
simbol. Metoda non algoritmik yang digunakan pada AI lebih banyak bersifat
heuristik. Pendekatan heuristik terdiri dari pengetahuan intuitif atau aturan-aturan yang dipelajari atau diperoleh dari pengalaman. Peran pendekatan heuristik ini
dalam HI berkaitan dengan defisinisi AI, yakni cabang dari ilmu komputer yang berkaitan dengan cara mempresentasikan pengetahuan menggunakan simbol-
simbol yang digambarkan dalam bentuk aturan atau metode heuristik untuk memproses informasi Encyclopedia America
Area lingkup utama dalam kecerdasan buatan di antaranya adalah Kusumadewi, 2003; Turban et al, 2005 : 1 sistem pakar expert sytem, 2
Pengolahan Bahasa Alami Natural Language Processing, 3 Pengenalan Ucapan Speech Recognition, 4 Robotika dan Sistem Sensor, 5 Computer Vision, 6
Game Playing , 7 penerjemahan bahasa Language Translation, 8 jaringan
syaraf neural computing network, 9 Logika Fuzzy, 10 Algoritma Genetika, dan 11 Agen Cerdas Intelligent Agents.
AI memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan kecerdasan manusia: 1 AI bersifat lebih permanen komputer tidak akan melupakan pengetahuan yang
telah diperolehnya, 2 AI menawarkan kemudahan duplikasi dan diseminasi, 3 AI lebih murah daripada kecerdasan manusia, 4 AI sebagai salah satu teknologi
komputer bersifat konsisten dibandingkan kecerdasan manusia, 5 AI dapat didokumentasikan, 6 AI dapat melaksanakan tugas-tugas tertentu lebih cepat dari
manusia, dan 7 AI dapat melaksanakan tugas-tugas tertentu lebih cepat dari manusia. Namun demikian AI juga memiliki kekurangan yakni tidak kreatif
seperti manusia yang dapat memikirkan dan menciptakan ilmu pengetahuan yang baru.
Untuk dapat melakukan aplikasi kecerdasan buatan ada dua bagian utama yang sangat dibutuhkan, yaitu:
1. Basis Pengetahuan Knowledge Base, berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan antara satu dengan lainnya.
2. Motor Inferensi Inference Engine, yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.
2.7.3 Sistem Pakar Expert System
Sistem pakar adalah sistem informasi berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan dari para pakar untuk memperoleh keputusan tingkat
tinggi di dalam lingkup masalah yang sempit. Pakar adalah orang yang memiliki
pengetahuan, pertimbangan dan pengalaman serta metode-metode kusus dan kemampuan untuk mengaplikasikan kemampuannya ini dalam memberikan
nasehat dan memecahkan suatu persoalan. Sistem pakar mencakup beberapa fitur yaitu kepakaran expertise, alasan-alasan simbolik symbolic reasoning,
pengetahuan mendalam deep knowledge dan pengetahuan sendiri self knowledge
Turban et al, 2005 Terdapat beberapa alasan mengapa sistem pakar diperlukan yaitu: 1
seorang pakar di suatu perusahaan atau organisasi akan pensiun atau meninggalkan perusahaan sehingga diperlukan suatu alat untuk menyimpan
pengetahuan dari pakar tersebut untuk kelangsungan suatu organisasi, 2 pengetahuan tertentu perlu didokumentasikan dan diperbaiki di mana sistem pakar
adalah sesuatu alat yang sangat baik untuk mendokumentasikan pengetahuan profesional supaya bisa diuji dan diperbaiki kembali, 3 pendidikan dan latihan
adalah sesuatu yang penting tetapi sulit dilakukan, dimana sistem pakar merupakan perangkat yang bagus untuk membantu proses latihantraining dan
mendistribusikan pengetahuan baru kepada pekerja baru di dalam suatu organisasi. 4 pakar seringkali langka dan mahal. Sistem pakar memungkinkan
pengetahuan ditransfer dengan lebih mudah dan biaya yang lebih rendah. Beberapa keterbatasan sistem pakar adalah: 1 pengetahuan tidak selalu
tersedia, 2 kadang-kadang sulit untuk menyerap pengetahuan dari manusia, 3 pendekatan yang digunakan oleh beberapa pakar kadang-kadang berbeda-beda
untuk situasi yang sama, 4 kadang-kadang sulit bahkan untuk pakar yang sangat ahli untuk menyarikan pengetahuan yang berkaitan dengan situasi tertentu, 5
sistem pakar bekerja dengan baik hanya untuk area pengetahuan terbatas, yang 6 sebagian besar pakar tidak memiliki cara yang bebas untuk menguji apakah
kesimpulan mereka masuk akal, 7 kosakata atau jargon yang digunakan para pakar untuk mengekspresikan pengetahuan seringkali terbatas dan tidak
dimengerti oleh orang lain, 8 untuk memindahkan pengetahuan dari para pakar dibutuhkan knowledge engineer yang langka dan mahal sehingga membuat biaya
konstruksi sistem pakar menjadi sangat mahal, dan 9 tidak adanya kepercayaan pengguna akhir end users untuk menggunakan sistem pakar tersebut Turban et
al, 2005.
