Industri asam stearat merupakan industri yang kompleks, dan banyak sekali variabel yang dapat dipilih untuk melakukan penilaian terhadap industri tersebut. Cara penilaian baru akan diketahui apabila peneliti sudah memahami sistem dan masalah yang ada dalam industri asam stearat. Oleh sebab itu suatu sistem yang kompleks harus dibuat kedalam model, sehingga diperoleh bentuk yang lebih sederhana, supaya mudah untuk difahami dan dimengerti oleh si perancang sistem penilaian. Hal ini dilakukan, karena model adalah metode yang paling mudah untuk memandang suatu masalah. Model yang baik cukup hanya mengandung bagian- bagian yang perlu saja (Simatupang 1994). Dalam pembentukan model, harus diperhatikan faktor apa saja yang mempengaruhi perilaku dari sistemnya, atau dengan kata lain memperhatikan pengertian (konsep) sistemnya. Dengan demikian, dapat ditentukan variabel-variabel apa saja yang menentukan performansi dari sistem yang diamati, kemudian bagaimana variabel-variabel tersebut dapat dikendalikan dan diatur. Pada akhirnya akan diperoleh suatu performansi sistem yang dikehendaki (Simatupang 1994).
Model yang dipilih untuk melakukan pemodelan pada penelitian ini adalah pemodelan sederhana, walaupun ada pemodelan lain yang sifatnya lebih kompleks. Berdasarkan Fungsi, model penilaian kinerja industri asam stearat dikategorikan sebagai Model Prediktif, yaitu model yang menghubungkan variabel terikat dan variabel bebas untuk memprediksi hasil dari kondisi tertentu dan memungkinkan untuk melakukan percobaan dengan pertanyaan ”Jika” (Bender & Edward A. 1978). Contoh lain dari model ini adalah Analisis Titik Pulang Pokok yang dikenal sebagai
(Break Event Point), jika biaya tetap diberikan, dan biaya variabel diketahui, maka titik pulang pokok dalam penjualan dapat diketahui (Newman 1988). Pemodelan peramalan dan teori antrian juga merupakan contoh lain dari model prediktif. Model peramalan berupaya untuk memprediksi nilai pada periode tertentu dimasa yang akan, berdasarkan data masa lalu atau periode sebelumnya (Biegel 1992). Apabila dibandingkan dengan model penilaian kinerja industri asam stearat, pada beberapa menu, akan terdapat proses penilaian yang konsepnya sama dengan perhitungan BEP, akan ditemukan pada penilaian kinerja keuangan yang paremeternya terdiri dari Return on Investment (ROI) dan Net Profit Margin (NPM).
Selain model prediktif, dikenal pula model deskriptif, yaitu model yang merepresentasikan sistem nyata dan menggambarkan kondisi atau kegiatan sekarang atau masa lalu, tanpa ada suatu prediksi (Bender & Edward A. 1978). Contoh lain dari model deskriptif adalah diagram tata letak pabrik yang hanya merepresentasikan letak fasilitas pabrik beserta material flow (Apple 1997). Apabila dibandingkan dengan model penilaian kinerja asam stearat, pada salah satu menu yaitu menu ”aliran proses” terdapat pula model deskriptif, dimana menu tersebut hanya menampilkan flow process industri asam stearat.
ISM (Interpretative Structural Modelling) merupakan konsep pemodelan lain yang dikembangkan untuk perencanaan kebijakan strategis. Menurut Eriyatno (1998), ISM adalah proses pengkajian kelompok (group learning process) di mana model-model struktural dihasilkan guna memotret perihal yang kompleks dari suatu sistem, melalui pola yang dirancang secara seksama dengan menggunakan grafis serta kalimat. Pemodelan ISM tidak dipilih, karena pada dasarnya model penilaian kinerja industri asam stearat, hanya merupakan Sistem Penunjang Keputusan, sehingga tidak dikembangkan untuk perencanaan kebijakan strategis.
Ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi dalam memodelkan suatu sistem, antara lain : (a) model harus mewakili (merepresentasikan) sistem nyatanya; dan (b) model merupakan penyederhanaan dari kompleksnya sistem, sehingga diperbolehkan adanya penyimpangan pada batas-batas tertentu, dan model tidak hanya digunakan untuk menggambarkan sekumpulan pemikiran-pemikiran, tetapi juga mengadakan
120
evaluasi dan meramalkan kelakuan sistem, sehingga akan didapatkan perancangan terbaik tanpa membutuhkan konstruksi seluruh kenyataan alamiahnya (Simatupang 1994). Pada kasus ini model penilaian kinerja dibuat berdasarkan kondisi lapangan yang ada, akuisisi pakar dan pendekatan literatur, sehingga model yang dibuat diharapkan dapat mendekati kondisi yang sesungguhnya, dan model yang dihasilkan digunakan untuk melakukan evaluasi terhadap kinerja perusahaan.
Kebanyakan masalah yang dihadapi industri adalah belum adanya definisi atau susunan sistem yang jelas, jadi harus dilakukan pendekatan sistem untuk membangun sistemnya secara eksplisit (Simatupang 1994). Lagi pula, sering masalah yang dihadapi merupakan masalah yang unik yang bisa saja terjadi dengan latar belakang yang berbeda. Memang telah banyak model yang tersedia yang tampaknya cocok dengan masalah yang sedang dihadapi, misalnya Balanced Scorecard yang digunakan untuk penilaian kinerja perusahaan melalui penilaian 4 aspek, yaitu :
a. Perspektif keuangan, yang dapat mengukur hasil tertinggi yang dapat diberikan kepada pemegang saham
b. Perspektif pelanggan, yang akan berfokus terhadap kebutuhan dan kepuasan pelanggan
c. Perspektif internal, memfokuskan perhatiannya pada kinerja kun ci proses internal yang mendorong bisnis perusahaan
d. Perspektif pembelajaran dan perkembangan, yang berupaya untuk memperhatikan langsung orang-orang dalam organisasi dan infrastruktur.
Secara sederhana, seluruh perspektif BSC, ada dalam penilaian kinerja industri asam stearat walaupun kriteria penilaiannya berbeda, namun kebutuhan penilaian bukan hanya 4 aspek saja, akan tetapi masih banyak aspek yang lain yang perlu dinilai. Oleh karena itu diperlukan modifikasi dan pengembangan model dari sistem masalah yang ditinjau. Pengembangan model tidak lain adalah suatu usaha memperoleh model baru yang memiliki kemampuan lebih di dalam beberapa aspek (Simatupang 1994)
Karakterisasi sistem yang telah diperoleh akan memberikan masukan berupa struktur masalah yang menunjukkan keterkaitan hubungan antara variabel-variabel yang penting dalam penyelesaian masalah. Proses merumuskan perilaku model dalam bentuk fungsi-fungsi suatu variabel terhadap variabel-variabel lainnya disebut formulasi atau perumusan model. Formulasi untuk kasus ini hanya akan menghasilkan model dalam bentuk diagram alir penilaian (model visual) bukan model matematik. Model ini dibuat berdasarkan teori yang berlaku di wilayah sistem, pakar yang berkaitan dengan sistem, serta justifikasi literatur. Interaksi antar variabel yang kompleks sering disederhanakan dengan menggunakan asumsi yang tepat.
Formulasi ini mengikuti lima tahap, yakni pemilihan variabel yang akan dilibatkan; pemilihan tingkat agregasi dan kategorisasi yang tepat; keputusan yang menyangkut perlakuan terhadap waktu; spesifikasi; dan kalibrasi.
1. Variabel-variabel yang dilibatkan
Sebuah model harus dapat mereproduksi suatu fenomena yang diminati oleh perancangnya, sehingga variabel yang harus dilibatkan adalah yang relevan saja. Sedangkan yang tidak, dapat diabaikan. Kebanyakan variabel yang relevan sudah dapat diidentifikasi setelah adanya pembatasan masalah. Variabel penilaian kinerja terdiri dari beberapa aspek yang dinilai, yaitu aspek material, keuangan, manajemen, proses, mesin, metode, pemasaran dan lingkungan. Variabel ini adalah variabel output Kemudian akan ada pula variabel yang mempengaruhi variabel output yang menyebabkan ia harus dimasukkan juga, yaitu aspek aspek ekonomi, dan sosial. Aspek ini dipilih berdasarkan akuisisi pakar dan penelitian lanjutan dari penelitian sebelumnya yang menggunakan metode yang sama dengan objek yang berbeda. Pada tahap ini peneliti harus berfikir untuk menghasilkan suatu representasi yang dapat mewakili sistem yang nyata berdasarkan kepada daya imajinasi dan kapasitasnya (pengetahuan dan pengalaman) untuk memilih faktor-faktor yang penting dan relevan dengan masalah yang dikaji.
2. Kategorisasi
Pada tahapan ini beberapa variabel digabungkan menjadi satu variabel. Atau variabel yang dudah ada dikelompokkan, sesuai dengan relevansinya terhadap
122
penilaian akhir. Penilaian kinerja dibagi menjadi dua kelompok besar, yaitu penilaian internal dan eksternal. Penilaian eksternal terdiri dari aspek sosial, lingkungan dan ekonomi. Semantara itu internal terdiri dari kelompok bahan baku, proses dan produk. Dalam kelompok nproses hanya menilai aspek material, produk akan menilai aspek metode, keuangan, personalia, mesin, dan manajemen. Sementara itu untuk kelompok produk juga akan dinilai aspek pemasaran .
3. Perlakuan terhadap waktu
Ada dua aspek yang perlu dipertimbangkan dalam melihat faktor waktu ini. Pertama adalah masalah horizon waktu yang dicaku suatu model. Ini terutama berkaitan dengan perencanaan yang selalu berurusan dengan sesuatu yang akan datang. Kedua, apakah waktu memang secara eksplisit perlu dilibatkan dalam model, yang berarti model tersebut dinamis, ataukah cukup statis saja. Proses penilaian kinerja, khususnya kinerja industri asam stearat akan terus mengalami perubahan seiring dengan bergulirnya waktu. Standar ideal saat ini belum tentu masih relevan untuk melakukan penilaian dimasa yang akan datang. Oleh sebab itu sistem yang peneliti rancang tidak seluruh variabelnya dibuat dengan setting standar. Ada beberapa variabel penilaian yang dapat diubah karena dinamika yang memungkinkan kriteria penilaian berubah, seperti penilaian ekonomi, keuangan, metode dan mesin. Sistem ini dibuat semi dinamis yang bersifat manual. Sistem ini perlu dikembangkan lebih lanjut.
4. Spesifikasi model
Setelah perancang model memutuskan tujuan suatu model, variabel-variabel yang harus terlibat, dan tingkat yang layak bagi agregasi dan kategorisasi, maka selanjutnya ia perlu membuat hipotesis (betapapun sederhananya) tentang struktur dan perilaku fenomena yang sedang dia coba representasikan. Setelah ini dia menguraikan dengan jelas hipotesis itu, dan kalau diperlukan, menterjemahkannya ke dalam bahasa matematika.
5. Kalibrasi model
Kalibrasi adalah mencocokkan model dengan kondisi nyata. Kalibrasi mudah dilakukan bila format/bentuk dan struktur model sudah pernah dicoba pada berbagai
kesempatan sebelumnya (estimasi parameter). Apabila suatu model sama sekali baru, maka proses kalibrasi tidak mudah dilakukan, ia mungkin memerlukan simulasi. Pada kasus ini penulis berupaya untuk mensimulasikan sistem yang dibuat berdasarkan annual report perusahaan, dimana hasil analisanya dapat dilihat pada halaman sebelumnya.
Konsep formulasi model merupakan suatu upaya awal membangun model formal yang menunjukkan ukuran performansi sistem sebagai fungsi dari variabel- variabel model (Simatupang 1994).
Contoh model lain yang digunakan untuk melakukan Self-Assessment adalah model Innovation Quotient (IO). Model ini dibuat untuk melakukan penilaian terhadap kemampuan suatu perusahaan untuk melakukan perubahan dan untuk menentukan parameter yang paling berpengaruh dalam melakukan self-assessment (Lannes & Logan 2004). Berbeda dengan model penilaian kinerja dalam penelitian ini, dimana model tidak melakukan penilaian terhadap kemampuan tersebut, seperti yang dilakukan oleh model IO.
Pada perancangan sistem terdapat tahapan validasi sistem. Validasi merupakan tahapan dimana model yang dihasilkan dapat dipakai pada industri asam stearat yang lain (diluar sampel yang diujicobakan). Verivikasi terhadap model perlu dilakukan untuk membandingkan model dengan kondisi empirik. Verivikasi merupakan suatu proses sebelum model tersebut menjadi valid. Tahapan lain adalah implementasi. Secara umum validasi dapat dipisahkan menjadi validasi struktural dan kinerja. Penilaian kinerja asam stearat merupakan contoh validasi struktural.
124
C. Pendekatan Sistem
Masalah sistem adalah masalah dengan latar belakang tertentu, mudah dikenali (diidentifikasi) dengan baik dan diketahui batasan-batasannya serta dirumuskan dengan pernyataan-pernyataan interogatif. Pendekatan sistem dipilih karena sistem yang ada sangat kompleks, melalui pendekatan ini, peneliti akan lebih mudah untuk memahami dan memilih kriteria penilaian yang paling relevan.
Guna memahami masalah sistem yang dihadapi, maka dilakukanlah pendekatan sistemik menurut salah satu prinsip berikut, yakni prinsip holistik, teleologik, dan dialektika (Simatupang, 1994). Prinsip teleologik merupakan dasar pembentukan model konseptual. Oleh karena sifatnya yang memfungsionalisasikan atribut-atribut sistem dengan melihat tujuan (teleos) dari sistem. Tujuan sistem adalah untuk memperoleh penilaian kinerja akhir perusahaan, sehingga diperoleh penilaian kualitatif Baik, Sedang dan Kurang Baik. Penilaian ini dapat dijadikan acuan bagi perusahaan untuk melakukan evaluasi guna perbaikan performansi kinerja di masa yang akan datang. Melalui pendekatan sistem, eksistensi sistem dan lingkungannya dapat dipahami dengan diketahuinya elemen-elemen sistem, relasi antar elemen, dan atribut dari masing-masing elemen dan relasi. Lingkungan sistem merupakan kumpulan objek di luar batasan (boundaries) sistem yang mempengaruhi (dipengaruhi) sistem. Setelah sistemnya teridentifikasi dengan baik, kemudian dibuat konsetual model yang akan dibangun. Model konseptual ini berisikan ciri-ciri utama sistem yang penting terhadap pemecahan masalah.
Studi kapabilitas jangka pendek dapat digunakan untuk menentukan ukuran tingkat penyimpangan sistem dan ukuran kapabilitas suatu mesin atau proses dalam memenuhi standar. Pada beberapa penilaian variabel kinerja dilakukan studi kapabilitas jangka pendek. Peneliti memperoleh standar ideal, lalu membandingkan nilai yang sesungguhnya terhadap standar ideal tersebut. Penilaian kualitatif diperoleh dari besarnya deviasi antara nilai nyata dengan standar ideal tersebut. Disamping itu ada beberapa alasan lain yang dijadikan dasar, mengapa metode ini dipilih. Menurut Alsup dan Watson (1993), studi kapabilitas jangka pendek dilakukan karena beberapa alasan sebagai berikut:
1. Terlalu banyak inspeksi yang diperlukan
2. Menentukan ukuran penyimpangan dengan cepat
3. Menemukan penyebab khusus dari masalah kontrol dengan cepat 4. Menemukan sumber-sumber penyimpangan sistem dengan cepat 5. Mengurangi waktu dan biaya studi.
Terdapat empat langkah yang diperlukan untuk menyelesaikan studi kapabilitas jangka pendek:
1. Mengumpulkan data 2. Kalkulasi data 3. Analisis hasil
4. Melakukan tindakan berdasarkan hasil.
Nilai akurasi yang diperoleh dibandingkan dengan rentang nilai standar kualitas yang dapat diterima (acceptability), karena Semakin kecil perbedaan antara nilai pengukuran dengan nilai standar, maka nilai tersebut akan semakin akurat.
Acceptability adalah persen maksimum variasi yang masih dapat diterima (Besterfield, 1990). Nilai acceptability biasanya ditentukan berdasarkan kontrak kerja atau karena sebagai tanggung jawab produsen. Menurut Besterfield (1990) secara teoritis nilai acceptability dapat ditentukan berdasarkan:
1. Data historis
2. Pengalaman (Empirical judgment)
3. Informasi Teknik (engineering information) 4. Percobaan
5. Kemampuan produsen, dan 6. Keinginan konsumen.
Menurut Besterfield (1990) akurasi didefinisikan sebagai perbedaan antara rata- rata data aktual (average) dengan nilai standar (true value). Persentase variasi yang digunakan adalah 10 %. Nilai 10 % merupakan nilai variasi maksimum yang masih dapat diterima (acceptable) dalam dunia industri. Jika nilai akurasi (A) kurang dari atau sama dengan ± akurasi maksimum (Amax) maka variasi dari suatu aktivitas yang
126
diukur dinyatakan diterima (baik), dan sebaliknya jika akurasi melebihi nilai variasi maksimum maka variasi dari aktivitas yang diukur dinyatakan ditolak (kurang baik).
Dalam implementasi, standar penilaian yang akan digunakan sebagai justifikasi kondisi kinerja aktivitas atau proses adalah nilai persentase (%) dari variasi (penyimpangan). Nilai persentase digunakan karena nilai ini akan memudahkan untuk dibaca oleh pengguna model. Suatu aktivitas akan dinilai baik jika persentase variasi kurang dari atau sama dengan nilai VS (Variasi Standar), dan sebaliknya aktivitas akan dinilai kurang baik jika persentase variasi lebih dari nilai VS.
Justifikasi baik atau tidaknya suatu proses atau stasiun produksi dalam industri asam stearat, dihitung berdasarkan nilai rata-rata persentase variasi dari setiap aktivitas yang terdapat dalam stasiun tersebut. Jika nilai rata-rata persentase variasi tiap aktivitas kurang dari atau sama dengan VS maka kinerja stasiun tersebut dinyatakan baik. Sebaliknya jika rata-rata persentase variasi dari setiap aktivitas lebih dari VS maka kinerja stasiun tersebut dinyatakan kurang baik.
Sistem yang dibuat dalam penelitian ini diberi nama SPIAS 1.0. Penamaan tersebut merupakan singkatan dari Sistem Penilaian Industri Asam Stearat (SPIAS). Sistem yang dirancang pada penelitian ini masuk ke dalam Sistem Penunjang Keputusan (SPK). Output yang diberikan kepada manajemen dapat dijadikan acuan untuk melakukan perbaikan untuk kriteria dinilai masih baik. SPK sebagai suatu sistem interaktif berbasis komputer yang dapat membantu para pengambil keputusan dalam menggunakan data dan model untuk memecahkan persoalan yang bersifat tidak terstruktur.
Dari definisi tersebut, dapat diindikasikan empat karakteristik utama dari SPK, yaitu :
1. SPK menggabungkan data dan model menjadi satu bagian.
2. SPK dirancang untuk membantu para manajer (pengambil keputusan) dalam proses pengambilan keputusan dari masalah yang bersifat semi struktural (aau tidak terstruktur).
3. SPK lebih cenderung dipandang sebagai penunjng penilaian manajer dan sama sekali bukan untuk menggantikannya.
4. Teknik SPK dikembangkan untuk meningkatkan efektivitas dari pengambil keputusan.
Berdasarkan karekteristik utama tersebut, SPIAS 1.0 memenuhi karakteristik dari SPK. Pada SPIAS 1.0 terdapat model penilaian kriteria, yang masing-masing memiliki formulasi tersendiri dan data annual report yang diperoleh dari industri. Output yang dihasilkan, memberikan informasi kepada stakeholder, yang ada di industri tersebut untuk melakukan perbaikan pada kegiuatan input material, proses produksi, output, dan faktor eksternal yang berpengaruh.
Definisi dari Sistem Penunjang Keputusan menurut Minch dan Burns dalam Eriyatno (1998) adalah konsep spesifik sistem yang menghubungkan komputerisasi informasi dengan para pengambil keputusan sebagai pemakainya. Karakteristik pokok yang melandasi teknik SPK adalah :
a. Interaksi langsung antara komputer dengan pengambil keputusan. b. Dukungan menyeluruh dari keputusan bertahap ganda.
c. Suatu sintesa dari konsep yang diambil dari berbagi bidang, antara lain ilmu komputer, psikologi, intelegensia buatan, ilmu sistem dan ilmu manajemen.
d. Mempunyai kemempuan adaptif terhadap perubahan kondisi dan kemampuan berevolusi menuju sistem yang lebih bermanfaat.
Dari beberapa definisi tentang SPK, maka SPK itu sendiri tak lepas dari perangkat komputer sebagai alat untuk mendukung pengambilan keputusan pihak manajerial Dengan membuat model yang menggunakan beberapa teknik pengambilan keputusan seperti telah disebutkan pada bab-bab sebelumnya, maka SPK dapat mempercepat proses pengambilan keputusan. Secara umum SPK terdiri dari tiga komponen (Marimin 2004), yaitu :
1. Manajemen Data. Termasuk di dalamnya adalah database yang berisi data yang berhubungan dengan sistem yang diolah menggunakan perangkat lunak yang disebut sistem menejemen basis data.
2. Manajemen Model. \yaitu paket perangkat lunak yang terdiri dari model finansial, statistikal, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lain yang menyediakan kemampuan sistem analisis.
128
3. Subsistem dialog. Yaitu subsistem yang menghubungkan pengguna dengan perintah-perintah dalam SPK.
Ketiga komponen tersebut merupakan bagian dari perangkat lunak dalam SPK. Pengembangan teknik penunjang keputusan melalui sistem ini ditujukan utnuk membantu manajer pada proses pengambilan keputusan yang umumnya bersifat semi struktural. SPK digunakan sebagai penunjang penilaian manajer dan sama sekali bukan untuk menggantikannya. Teknik SPK dikembangkan untuk meningkatkan efektivias dari pengambil keputusan. Efektivitas mencakup identifikasi dari apa yang harus dilakukan dan menjamin bahwa kriteria yang dipilih relevan dengan tujuan (Marimin 2004).
Penggunaan SPK di perusahaan-perusahaan bisnis, menurut Turban (1990), terutama dikarenakan oleh alasan sebagai berikut :
1. Perusahaan beroperasi di lingkungan ekonomi yang tidak stabil. 2. Perusahaan dihadapkan oleh masalah peningkatan kompetisi
3. Perusahaan mengalami kesulitan dalam mengatasi banyaknya operasi bisnis. 4. Sistem komputer perusahaan yang ada tidak mendukung.
SPK tidak hanya dimanfaatkan pada aktivitas bisnis tapi juga pada program pemerintah dalam mendukung pembangunan nasional. SPK dalam aplikasinya dapat mencakup berbagai sektor, antara lain pertanian, perdagangan, lingkungan hidup dan sebagainya. Dengan pendekatan ini maka permasalahan lintas sektoral dapat diselesaikan dengan komprehensif dan multi disiplin.
Konsep dan rancang bangun sistem penunjang keputusan terdiri dari tiga elemen utama, yaitu :
Pengotimalan kriteria dalam merancang bangun sistem Proses rancang bangun sistem secara total
Proses rancang bangun sistem secara mendetail.
Menurut Eriyatno (1998), proses rancang bangun sistem di atas berorientasi pada keputusan yang bersifat partisipatif. Hal ini erat kaitannya dengan aplikasi ilmu sistem untuk perencanaan dan pengendalian program yang membutuhkan partisiasi anggotanya.
Selanjutnya, kriteria keputusan suatu sistem harus bersifat lengkap (mencakup seluruh aspek penting dalam persoalan), operasional (dapat digunakan dalam praktek), tidak berlebihan (dapat menghindarkan perhitungan berulang) dan minimum (dengan tujuan agar lebih mudah meninjau secara komprehensif persoalan). Hal ini merupakan salah satu karakteristik SPK yang dapat mendukung peoses pengambilan keputusan terutama keputusan yang bersifat semi struktural.
Landasan utama dalam pengembangan SPK untuk model manajemen adalah konsepsi model. Konsepsi model ini diperlukan untuk menggambarkan secara abstrak tiga komponen utama sistem penunjang keputusan, yaitu : (1) pengambil keputusan atau pengguna, (2) model, dan (3) data. Selanjutnya dijelaskan bahwa struktur SPK terdiri dari data yang tersusun dala sistem manajemen basis data (SMBD), kumpulan model yang tersusun dalam sistem manajemen basis model (SMBM), sistem pengolahan problematik, sistem manajemen dialog dan pengguna.
Kajian SPK berkembang, saat ini ada yang dikenal dengan Group Decision Support System (GDSS). Sistem ini didesain untuk menunjang kelompok pengambil keputusan melalui perangkat lunak, keras dan alat penunjang keputusan lain. GDSS mengkombinasikan komputer, komunikasi, dan teknologi pengambil keputusan , secara terintegrasi untuk menyediakan support guna mengidentifikasi, memformulasikan, dan memberikan solusi terhadap masalah yang dibicarakan dalam group meeting (Rees 2004). Jika dilihat dari sisi perangkat lunak dan teknologi, SPIAS 1.0 merupakan langkah awal dalam menunjang aktivitas GDSS, dimana output yang dihasilkan, dapat dibicarakan dalam group meeting di perusahaan yang menggunakannya.
Sistem manjemen basis data melakukan tiga fungsi dasar. Fungsi yang pertama adalah sebagai penyimpanan data dalam basis data. Fungsi yang ke-2 adalah menerima data dari basis data. Fungsi yang ke-3 adalah sebagai pengendali basis data. Sistem manajemen basis data harus bersifat interaktif dan luwes dalam artian mudah dilakukan perubahan terhadap ukuran, isi, dan struktur elemen-elemen data.
Sistem manajemen basis model merupakan sistem perangkat lunak yang mempunyai empat fungsi pokok, yaitu sebagai perancang model, sebagai perancang
130
format keluaran model (laporan-laporan), untuk memperbahrui dan merubah model, dan untuk memanipulasi data. Pada intinya, sistem manajemen basis model memberikan fasilitas pengelolaan model untuk mengkomputasikan pengambilan keputusan dan meliputi semua aktivitas yang tergabung dalam pemodelan SPK.
Sistem manajemen dialog merupakan subsistem untuk berkomunikasi dengan pengguna. Tugas utama sistem manajemen dialog adalah menerima masukan dan memberikan keluaran yang dikehendaki pengguna. Sedangkan sistem pengolah problematik adalah subsistem yang bertugas sebagai koordinator dan pengendali dari operasi sistem secara keseluruhan. Sistem ini menerima input dari ketiga subsistem lainnya dalam bentuk baku, serta menyerahkan output ke subsistem yang dikehendaki dalam bentuk baku pula. Sistem ini berfungsi sebagai penyangga untuk menjamin masih adanya keterkaitan antara subsistem.