System Information: Bewara TI/SI

Definisi Decision Support System (DSS)

Perbedaan Data Warehouse Dengan Data Mining

Penjelasan Executive Information System (EIS)

DEFINISI DSS

DSS merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan). Sistem informasi sangat penting untuk mendukung proses pengambilan keputusan . Dimana system informasi mempunyai tujuan untuk mendukung sebuah aplikasi Decision Support System (DSS) yang telah dikembangkan pada tahun 1970. Keefektifan dalam mengembangkan DSS diperlukan suatu pemahaman tentang bagaimana system informasi ini dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sehingga DSS ini dapat membantu seorang manajer dalam meningkatkan kinerjanya dalam mengambil suatu keputusan.

Hal yang perlu ditekankan di sini adalah bahwa keberadaan DSS bukan untuk menggantikan tugas-tugas manajer, tetapi untuk menjadi sarana penunjang (tools) bagi mereka. DSS sebenarnya merupakan implementasi teori-teori pengambilan keputusan yang telah diperkenalkan oleh ilmu-ilmu seperti operation research dan management science. Hanya bedanya adalah bahwa jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah yang dihadapi harus dilakukan perhitungan iterasi secara manual (biasanya untuk mencari nilai minimum, maksimum, atau optimum), saat ini komputer PC telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu relatif singkat. Dalam kedua bidang ilmu di atas, dikenal istilah decision modeling, decision theory, dan decision analysis - yang pada hakekatnya adalah merepresentasikan permasalaha dan manaje-men yang dihadapi setiap hari ke dalam bentuk kuantitatif (misalnya dalam bentuk model matematika). Contoh-contoh klasik dari persoalan dalam bidang ini adalah linear programming, game's theory, transportation problem, inventory system, decision tree, dan lain sebagainya. Dari sekian banyak problem klasik yang kerap dijumpai dalam aktivitas bisnis perusahaan sehari-hari, sebagian dapat dengan mudah disimulasikan dan diselesaikan dengan menggunakan formula atau rumus-rumus sederhana. Tetapi banyak pula masalahan yang ada sangat rumit sehingga membutuhkan kecanggihan komputer. Decision Support System ( DSS ) merupakan progresi alamiah dari system pelaporan informasi dan system pemrosesan transaksi. DSS bersifat interaktif, system informasi yang berbasis komputer yang menggunakan model keputusan dan secara khusus menggunakan database untuk membantu proses pengambilan keputusan bagi manajer dan pengguna akhir Informasi dihasilkan dalam bentuk laporan periodik dan khusus dan output dari model matematika dan sistem pakar.

Sprague dan Carlson mendefinisikan DSS dengan cukup baik, sebagai sistem yang memiliki lima karakteristik utama (Sprague et.al., 1993):

1) Sistem yang berbasis komputer;

2) Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan;3) Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang "mustahil" dilakukan dengan kalkulasi manual;

4) Melalui cara simulasi yang interaktif;

5) Dimana data dan model analisis sebagai komponen utama.Karakteristik 4 dan 5 merupakan fasilitas baru yang ditawarkan oleh DSS belakangan ini sesuai dengean perkembangan terakhir kemajuan perangkat komputer.

Prinsip Dasar DSS

1. Struktur MasalahSulit utk menemukan masalah yg sepenuhnya terstruktur atau tak terstruktur - area kelabu Simon. Ini berarti DSS diarahkan pada area tempat sebagai besar masalah berada.
2. Dukungan KeputusanDSS tidak dimaksudkan untuk menggantikan manajer. Komputer dapat diterapkan pada bagian masalah yg terstruktur, tetapi manajer bertanggung ajwab atas bagian yang tidak terstruktur.
3. Efektivitas Keputusanwaktu manajer berharga dan tidak boleh terbuang, tetapi manfaat utama menggunakan DSS adalah keputusan yg baik

TAHAPAN-TAHAPAN

Tahapan SPK :

Definisi masalah

Pengumpulan data / elemen informasi yang relevan
pengolahan data menjadi informasi baik dalam bentuk laporan grafik maupun tulisan
menentukan alternatif - alternatif solusi ( bisa dalam persentase )

Selain itu tahap-tahap dalan mengambil suatu keputusan telah dijelaskan dalam buku Herbert A. Simon, dimana tahapan tersebut terbagi menjadi tiga, yaitu:
1. Kegiatan Intelijen.Mengamati lingkungan mencari kondisi-kondisi yang perlu diperbaiki
2. Kegiatan Merancang.Menemukan, mengembangkan dan mengalihkan berbagai alternatif tindakan yang mungkin
3. Kegiatan Memilih dan Menelaah.Menilai pilihan-pilihan yang sesuai

TUJUAN DSSTujuan dari DSS adalah sebagai berikut:

1. Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi struktur.
2. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya.
3. Meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan manajer daripada efisiensinya.

Perintis DSS yang lain, Peter G.W. Keen, bekerja sama dengan Scott Morton mendefinisikan 3 (tiga) tujuan yang harus dicapai DSS. Mereka percaya bahwa DSS harus :1. Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi terstruktur2. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya3. Meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan manajer.

KEUNTUNGAN DAN KERUGIAN

Manajer yang menggunakan model matematis dapat memperoleh keuntungansebagai berikut :

1. Proses pemodelan menjadi pengalaman belajar

2. Kecepatan simulasi memberikan kemampuan bagi kita untuk mengevaluasi dampak keputusan dalam jangka waktu yang singkat.

3. Model memberikan daya peramalan

4. Model membutuhkan biyaya yang lebih murah daripada metode trial-and-error.

5. Dapat menyelesaikan problem yang kompleks.

6. Sistem dapat berinteraksi dengan pemakainya.

7. Lebih cepat dengan hasil yang lebih baik (terutama dibandingkan dengan pengambilan keputusan secara intuisi).

8. Menghasilkan acuan data untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh manajer yang kurang berpengalaman.

9. Untuk masalah yang berulang, DSS dapat memberi keputusan yang lebih efektif.

10. Fasilitas untuk mengambil data dapat memberikan kesempatan bagi beberapa manajer untuk berkomunikasi dengan lebih baik.

11. Meningkatkan produktivitas dan kontrol dari manajer.

Sedangkan kerugian model adalah sebagai berikut:

1. Sulitnnya pemodelan system bisnis dan akan menghasilkan model yang tidak dapatmenangkap semua pengaruh pada entity.

2. Dibutuhkan keterampilan matematika yang tinggi untuk menggembangkan model yang lebih kompleks secara pribadi

Beberapa hal yang dilakukan oleh seorang manajer adalah sebagai berikut:

1. Fungsi ManajemenFungsi manajemen dari seorang manajer ini meliputi:

a. Planning.

b. Organizing.

c. Staffing.

d. Directing.

e. Controlling.

2. Peran ManajemenPeran manajerial ini maliputi beberapa aktifitas, diantaranya:

a. Interpersonal.

b. Informational.

c. Decisional.

d. Tingkatan ManajemenTingkatan manajemen ini meliputi: (Dapat dilihat pada gambar 10.5)

3. Tingkat Perencanaan Strategis.

4. Tingkat Pengendalian Manajemen.

5. Tingkat Operasional.

JENIS-JENIS DSS

Jenis-jenis DSS menurut tingkat kerumitan dan tingkat dukungan pemecahan masalahnya adalah sebagai berikut:

1. Mengambil elemen-elemen informasi.

2. Menaganalisis seluruh file.

3. Menyiapkan laporan dari berbagai file.

4. Memperkirakan dari akibat. Keputusan

5. Mengusulkan. Keputusan

6. Membuat keputusan

Adapun fokus utama konsep DSS adalah komputer harus digunakan untuk mendukung manajer tertentu membuat keputusan tertentu untuk memecahkan masalah tertentu. Model DSS terdiri dari:

1. Model matematika

2. Database.

3. Perangkat lunak.
yang melukiskan beberapa komponen yang mendukung DSS, seperti: Hardware, Software, Data, Model, dan Interaktif para pemakainya.Menurut Herbert A. Simon keputusan berada pada suatu rangkaian kesatuan, dengan keputusan terprogram pada satu ujungnya dan keputusan tak terprogram pada ujung lainnya.

4. Keputusan Terprogram, bersifat berulang dan rutin sedemikian sehingga suatu prosedur pasti telah dibuat untuk menanganinya sehingga keputusan tersebut tidak perlu diperlakukan de novo (sbg sesuatu yg baru) tiap kali terjadi.

5. Keputusan Tidak Terprogram, bersifat baru, tidak terstruktur, dan jarang konsekuen. Tidak ada metode yg pasti utk menangani masalah ini belum pernah ada sebelumnya, atau karena sifat dan struktur persisnya tak terlihat atau rumit, atau karena begitu pentingnya sehingga memerlukan perlakuan yang sangat khusus.

Aplikasi DSS yang ditawarkan di pasar sangat beraneka ragam, dari yang paling sederhana (quick-hit DSS)sampai dengan yang sangat kompleks (institutional DSS). Quick-Hit DSS" biasanya ditujukan untuk para manajer yang baru belajar menggunakan DSS (sebagai pengembangan setelah jenis pelaporan yangdisediakan oleh MIS = Management Information System, satu level sistem di bawah DSS). Biasanya masalah yang dihadapi cukup sederhana (simple) dan dibutuhkan dengan segera penyelesaiannya.Misalnya untuk kebutuhan pelaporan (report) atau pencarian informasi (query). Sistem yang sama biasa pula dipergunakan untuk melakukan analisa sederhana. Contohnya adalah melihat dampak yang terjadi pada sebuah formulasi, apabila variabel-variabel atau parameter-parameternya diubah. Di dalam perusahaan, DSS jenis ini biasanya diimplementasikan dalam sebuah fungsi organisasi yang dapat berdiri sendiri (berdasarkan data yang dimiliki fungsi organisasi tersebut). Misalnya adalah DSS untuk menyusun anggaran tahunan, DSS untuk melakukan kenaikan gaji karyawan, DSS untuk menentukan besanya jam lembur karyawan, dan lain sebagainya.

PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Keputusan-keputusan dibuat untuk memecahkan masalah. Dalam usaha memecahkan suatu masalah mungkin membuat banyak keputusan. Keputusan merupakan rangkaian tindakan yang perlu diikuti dalam memecahkan masalah untuk menghindari atau mengurangi dampak negatif, atau untuk memanfaatkan kesempatan.

CARA PENGGUNAAN INFORMASI DARI DSS:

Pada dasarnya dua pengguna informasi dari DSS oleh manajer, 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 pemecahanLaporan berkala dapat di rancang untuk menidentifikasi masalah atau masalah yangkemungkinan besar akan muncul, manjer juga melakukan query terhadap database untukmenemukan masalah atau mempelajari lebih jauh lagi mengenai masalah yang telah di identifikasi. Simulasi dapat juga membuka masalah yang tersembunyi, karna kelemahancenderung akan kelihatan menonjol ketika operasi perusahaan diubah secara matematis.Laporan berkala dan khusus dapat juga membantu manajer untuk memecahkan masalahdengan cara mengidentifikasi keputusan alternative, mengevaluasi dan memilih alternative tersebut, dan memberikan informasi lanjutan.

LAPORAN

1. Laporan berkala dan khusus

Laporan berkala atau periodic report yaitu laporan yang dibuat menurut jadwal tertentu contohnya adalah analis penjualan terhadap pelanggan perbulan dan laporankhusus atau special report yaitu laporan yang di buat ketika laporan dibuat ketika sesuatu yang tidak seperti biasanya terjadi contohnya laporan mengenai kecelakaan. Dalam penggunaannya laporan berkala dan khusus bersifat lengkap atau ringkas.

2. Laporan lengkap dan ringkas

laporan lengakap atau detail report yaitu laporan yang memberikan spesifikasimengenai setiap tindakan atau transaksi dan baris yang mewakili tindakan atau transaksi disebut baris lengkap atau detail line sedangkan laporan ringkas atau summary report yaitu laporan yang menyertakan baris yang mewakili beberapa tindakan atau transaksi. Baris laporan biasanya di cetak dalam beberapa ururtan tertentu, filed yang berada dalam record data, yang disebut key filed atau control filed digunakan untuk mengurutkan record sebelum laporan tersebut dicetak. Yang paling sering digunakan ialah Ascending sequence (urutan naik) disini nilai filed control terendah (no pelanggan 0001 atau nama Aardbverk) didaftar pertama kali, dan nilai tertinggi (no 9999 atau zikmund) di daftar paling akhir.

PENJELASAN GAMBAR MODEL DSS

Data dan informasi dimasukkan ke dalam database dari lingkungan perusahaan. Database berisi data yang disediakan oleh SIA. Isi database digunakan oleh tiga subsistem perangkat lunak.

· Perangkat Lunak Penulisan Laporan merupakan hasil periodik maupun khusus.

· Model Matematika menghasilkan informasi sebagai hasil dari simulasi yang melibatkan satu atau beberapa komponen dari sistem fisik perusahaan, atau berbagai aspek operasinya.

· Perangkat Lunak GDSS, memungkinkan beberapa pemecah masalah, bekerja sama sebagai satu kelompok, mencapai solusi.

SISTEM BERBASIS GRAFIK

Dalam merepresenasikan DSS agar mudah dipergunakan dan dimengeri oleh user (dalam hal ini adalahmanajer perusahaan), format grafik mutlak dipergunakan untuk melengkapi teks yang ada. Contoh-contohmodel grafik yang populer dipergunakan adalah sebagai berikut:
1. Time Series Charts - untuk melihat dampak sebuah variable terhadap waktu;
2. Bar Charts - untuk memperbandingkan kinerja beberapa entiti;
3. Pie Charts - untuk melihat komposisi atau persentasi suatu hal;
4. Scattered Diagrams - untuk menganalisa hubungan antara beberapa variabel;
5. Maps - untuk merepresentasikan data secara geografis;
6. Layouts - untuk menggambarkan lokasi barang secara fisik, seperti pada bangunan dan kantor;
7. Hierarchy Charts - untuk menggambarkan struktur organisasi;
8. Sequence Charts - untuk merepresentasikan sesuatu dengan logika yang tersetruktur (contohnya adalah diagram flowchart); dan
9. Motion Graphics - untuk memperlihat-kan perilaku dari variabel yang diamati denvan cara animasi

Contoh :

Perkembangan Decision Support di GE Real Estate CIO GE Real Estate Hank Zupnick di tahun 2000 adalah orang yang memprakarsai digunakannya teknologi informasi untuk menjawab tantangan global Awalnya GE Real Estate mengembangkan Web Portal sebagai alat untuk mempercepat proses transaksi sehingga dapat merespon dengan cepat permintaan customer Terakhir GE Real Estate menggunakan Data warehouse dan Web-based reporting system untuk mencegah error ketika data dikelola secara manual melalui spreadsheet dan hard copy

PERBEDAAN DATA WAREHOUSE DENGAN DATA MINING

a. Penjelasan Data Warehouse

Data warehouse adalah basis data yang menyimpan data sekarang dan data masa lalu yang berasal dari berbagai sistem operasional dan sumber yang lain (sumber eksternal) yang menjadi perhatian penting bagi manajemen dalam organisasi dan ditujukan untuk keperluan analisis dan pelaporan manajemen dalam rangka pengambilan keputusan.

Data warehouse digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan, bukan untuk melaksanakan pemrosesan transaksi.

Data warehouse hanya berisi informasi-informasi yang relevan bagi kebutuhan pemakai yang dipakai untuk pengambilan keputusan.

b. Penjelasan Data Mining

Data mining memerlukan data yang banyak untuk dianalisa dan mendapatkan pattern tertentu, datanya dari data warehouse yang menyimpan banyak data. DataWare Housepake OLAP ini biar lebih cepet pemrosesannya CMIIW.

c. Perbedaan data warehouse dengan data mining

Data warehouse dan data mining adalah dua hal yang berbeda. Data warehouse adalah database biasa yang berisi summary atau rekapuntuk subject tertentu yang sudah diketahui. Misalnya manajemen ingin mengetahui informasi tentang penjualan produk, maka dalam data warehouse dimasukkan rekap data penjualan dari database transaksi penjualan. bentuknya pun tabel biasa saja. Tabel rekap ini hanya boleh diretrieve (diambildatanya) dan ditambah, tidak boleh diubah, atau di hapus. Rekap ini biasanya akan ditampilkan dalam bentuk tabel, grafik, chart didashboard (aplikasi Business Intelligence). Data mining adalah proses pengolahan data untuk mendapatkan informasi yang belum diketahui informasi apa saja yang terdapat di kumpulan data tersebut. data mining dapatdilakukan terhadap berbagai jenis sumber data, misalnya data warehouse, artikel web, multimedia (gambar, suara, video), atau dokumen (files). Data mining dilakukan dengan mengimplementasikan algoritma-algoritma data mining (akan dibahas di artikel lain) untuk mendapatkan informasi yang tidak terlihat dengan pengamatan langsung (perlupengolahanlebihlanjut)

Tujuan Data Warehouse

Tujuaninimembuat data warehouse harusmemilikibeberapasifat ( referensi:Inmon, Turban) yaitu :

§ Non volatile

§ Berisi data bersih

§ Terintegrasi

§ standardized format

§ enterprise-wide

§ time variant

§ subject oriented

Data warehouse menggunakan 3 macam pemodelan, yaitu :

§ Star schema : adalah desain/skema dar isatu fact table yang dikelilingi beberapa dimension tables

§ Now flake schema: adalah desain lanjutan dari star schema, digunakan jika ada dimension table yang memiliki struktur bertingkat-tingkat (leveling) misalnya [propinsi, kabupaten, kecamatan, kelurahan], [tanggal, bulan, kuarter, semester ,tahun], atau [negara, pulau, kota] fact constellation: inijika dalam satus kemater dapat beberapa fact table yang saling berbagi dimension table, ini mirip sekali dengan desain relational database, namun fact table hanya menyimpan data yang akan diolah lebih lanjut di data mining dan OLAPP ada data warehouse tidak digunak anistilan entity, istilah yang digunakan adalah fact table dan dimension table.

§ Fact table adalah tabel yang berisi semua data yang ingin dan dapat diolah, misalnya jumlah penjualan, gaji pegawai, nilai pengadaan dan seterusnya. Dimension table adalah pengelompok kanuntuk data yang ada di fact table, misalnya lokasi toko ,usia pembeli, nama departemen, jenis pengadaan dan seterusnya

KeuntungandanKerugian DataWarehouse

a. Keuntungan Data Warehouse

Data warehouse menyediakan model data yang bervariasi,dan tidak bergantung pada satu sumber data saja. Hal ini memudahkan pimpinan perusahaan/manager membuat laporan dan menganalisa. Saat me-load data kedalam data warehouse, data yang tidak konsistenakan diketahui dan secepatnya dirubah. Mendukung proses pembuatan laporan, agar keputusan yang diambil adalah keputusan yang benar sesuai data. Keamanan informasi didalam data warehouse terjamin, karena data warehouse selalu digunakan dan dimonitor oleh pengguna data warehouse tersebut.

Dalam membuat laporan tidak membuat proses transaksi yang ada menjadi lambat, karena data warehouse terpisah dengan database operasional. Data warehouse menyediakan berbagaimacam bentuk laporan yang terbaru.

b. Kerugian Data warehouse

Data warehouse tidak cocok untuk data yang tidak struktur. Data perludi extract, diubah, dan di load ke data warehouse, sehingga membutuhkan waktu (delay) kerja untuk data warehouse yang belum terbentuk. Semakin lama masa hidup bisnis yang menggunakan data warehouse, maka semakin banyak biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk memodifikasi teknologi data warehouse atau perawatan berjalan data warehouse. Jika data yang diambil lambat, maka data yang dimiliki di data warehouse tidak berkulitas/ sehingga laporan tidak optimal

Contoh :

Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa

PENJELASAN EKSECUTIF INFORMATION SYSTEM (EIS)

Salah satu peran penting yang dilakukan dalam pekerjaan sebagai seorang manajer di dalam suatu organisasi adalah melakukan pengambilan keputusan. Ruang lingkup pengambilan keputusan tersebut dapat tergantung kepada banyak hal, seperti posisi pekerjaan sebagai seorang manajer dalam suatu organisasi. Hirarki dalam management organisasi di tingkat yang lebih tinggi disebut dengan eksekutif. keputusan yang diambil oleh para eksekutif tersebut merupakan keputusan yang sangat penting, menyangkut dengan kelangsungan hidup dalam jangka panjang perusahaan tersebut. Untuk menjalankan pekerjaan yang efektif sebagai eksekutif ini diperlukan pengambilan keputusan berdasarkan keputusan yang akurat, tepat, dapat diandalkan dan informasi yang digunakan merupakan informasi yang memiliki relevansi dengan keputusan yang akan diambil. Untuk dapat melakukan pengambilan keputusan yang tepat tersebut dalam skala informasi yang cukup besar dapat dilakukan dengan menggunakan dukungan salah satu pendukung pengolahan data sistem informasi yang tercakup dalam executive information system (EIS).

Executive Information System

Executive Information System (EIS) atau disebut juga sebagai Executive Support System (ESS) adalah sistem berbasis komputer yang interaktif, yang memungkinkan pihak eksekutif untuk mengakses data dan informasi, sehingga dapat dilakukan pengidentifikasian masalah, pengeksplorasian solusi, dan menjadi dasar dalam proses perencanaan yang sifatnya strategis.

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.

Karakeristik Teknologi Informasi untuk EIS

Dari definisi EIS, dapat diketahui EIS berhubungan erat dengan pengelolaan dan perepresentasian informasi dengan menggunakan komputer. Dengan .demikian, EIS sangat erat kaitannya dengan teknologi informasi. Adapun karakteristik teknologi informasi yang dibutuhkan oleh EIS adalah sebagai berikut :

1. Executive-friendly, sesuai dengan keahlian mengoperasikan komputer yang dimiliki oleh kalangan eksekutif. Mudah digunakan dan mudah dipelajari.

2. Memungkinkan pengguna untuk meng-undo prosedur atau kembali ke tampilan layar yang diakses sebelumnya.

3. Memiliki on-line help.

4. Sesuai dengan kebutuhan eksekutif dalam hal kecepatan.

5. Graphic-oriented dan dapat menampilkan tampilan grafis yang bervariasi, sesuai dengan kebutuhan.

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.

Contoh :

Jurnal Ilmiah Teknologi & Sains Vol I No.01 November 2010

Rancangan aplikasi executive information system dengan pendekatan struktur organisasi untuk memantau kinerja Perusahaan.

DAFTAR PUSTAKA

1. http://fajarilhamsyah06111137.blogspot.com/2008/06/pengertian-dss-decision-support-system.html

2. http://www.slideshare.net/Mrirfan/studi-kasus-dss