PROGRAM PASCA SARJANA MAGISTER MANAJEMEN
UNIVERSITAS TEHNOLOGI YOGYAKARTA
DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA
I N D O N E S I A
PROGRAM MATRIKULASI
“
MENINGKATAN PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN
”
“PERAN MANAJERIAL”
By :
Nama
: S U P A R N I , S.E
Mata Kuliah
: Management Information System
Dosen
: Dr. Ir. Wahyuni Reksoatmodjo, M.Sc.
PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER MANAJEMEN
UNIVERSITAS TEHNOLOGI YOGYAKARTA
TUGAS KULIAH
Selasa, 27 Pebruari 2018
Matrikulasi SIM : Pertemuan ke 6
Oleh : S U P A R N I
BAB 12
MENINGKATAN PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN
“MANAJER DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM DUNIA NYATA”
“PERAN MANAJERIAL”
Para manajer memainkan peran penting dalam organisasi. Tanggung jawab mereka adalah mengambil keputusan, membuat laporan,menghadiri rapat, hingga merencanakan pesta ulang tahun. Kita dapat memahami fungsi manajer dan perannya hingga lebih baik dengan cara mengkaji perilaku manajer gaya klasik dan kontemporer.
Model manajer klasik (classical model og management), yang menggambarkan apakah yang dilakukan oleh para manajer, yang umumnya tidak dipertanyakan lebih dari 70 tahun sejak tahun 1920-an.Henri Fayol dan para tokoh pada masa awal lainnya yang pertama kali menggambarkan 5 fungsi klasik dari para manajer, yaitu merencanakan, mengatur, mengoordinasi, memutuskan dan mengendalikan. Gambaran mengenai aktivitas manajemen tersebut mendominasi pemikiran manajemen dalam waktu yang lama, dan masih terkenal hingga saat ini.
Model manajemen klasik menjelaskan fungsi manajerial secara formal, tetapi tidak menunjukkan apa yang dilakukan manajer secara terperinci saat mereka merencanakan, memutuskan sesuatu, dan mengendalikan pekerjaan orang lain. Dalam hal ini kita harus kembali pada karya-karya para pakar perilaku kontemporer yang memperlajari para manajer dalam aktivitasnya sehari-hari. Model perilaku (behavioral models) menyatakan bahwa ketika perilaku yang sebenarnya dari para manajer terlihat kurang sistematis, lebih informal, kurang reflektif, lebih reaktif, dan kurang terorganisasi dengan baik daripada model klasik yang telah kita yakini.
Dalam menganalisis perilaku para manajer dari hari-ke hari, Henry Mintzberg menemukan bahwa hal itu dapat diklasifikasikan ke dalam 10 persen manajerial. Peran Manajerial (manajerial roles) merupakan ekspektasi dari aktivitas yang harus dikerjakan oleh para manajer didalam suatu organisasi. Mitszberg mendapati bahwa peran manajerial ini dibagi menjadi tiga kategori : antarpribadi, informasi dan pengambil keputusan.
Peran Antarpribadi : Dalam peran antarpribadi (interpersonal role), para manajer bertindak sebagai figur utama dalam organisasi ketika mereka mewakili perusahaan mereka kepada dunia luar dan melakukan tugas-tugas simbolik, seperti memberikan penghargaan kepada karyawan. Manajer bertindak sebagai pemimpin, memberikan motivasi, nasihat, dan mendukung bawahannya. Manajer bertindak sebagai penghubung antara berbagai tingkatan dalam organisasi; pada setiap tingkatan tersebut, manajer bertindak sebagai penghubung antaranggota tim manajemen. Manajer memberikan waktu dan bantuan, yang diharapkan akan dibalas.
Peran Informasi : Dalam peran informasi manajer bertindak sebagai pusat saraf dari organisasi, menerima informasi terkini yang paling konkret dan mendistribusikannya kembali kepada mereka yang memerlukannya. Manajer adalah penyebar informasi dan juru bicara dalam organisasinya.
Peran Pengambil Keputusan : Peran pengambil keputusan (decisional role) mereka bertindaks ebagai wirausahawan dalam mengusulkan aktivitas-aktivitas baru, menangani gangguan-gangguan yang muncul dalam organisasi, mengalokasikan sumberdaya kepada staf yang membutuhkan; dan menegosiasikan konflik dan menjadi penengah antara kelompok-kelompok yang bertikai.
“PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM DUNIA NYATA”
Kita dapat melihat bahwa system informasi tidak dapat membantu semua peran manajerial. Dan dalam peran manajerial ini dimana system informasi dapat membantu mengambil keputusan, investasi dalam teknologi informasi, tidak selalu menghasilkan hasil yang positif.Ada 3 alasan utama yang memengaruhi pengambilan keputusan dalam dunia nyata yaitu : Kualitas Informasi, Penyaringan Manajemen, dan Budaya Organisasi. Kualitas Informasi yaitu : Keputusan yang berkualitas tinggi memerlukan informasi yang berkualitas tinggi, dimensi kualitas informasi memengaruhi kualitas keputusan. Apabila keluaran dari system informasi tidak memenuhi criteria kualitas ini, maka proses pengambilan keputusan akan sulit dilakukan. Penyaring manajemen, walaupun dengan informasi yang tepat waktu dan akurat, tetapi beberapa manajer mengambil keputusanyang buruk. Para manajer (seperti halnya semua manuasia) menyerap informasi melalui serangkaian penyaringan utnuk memahami dunia disekitar mereka. Para manajer memiliki perhatian yang selektif, menitikberatkan pada jenis permasalahan dan pemecahan tertentu, dan memiliki bias-bias yang bervariasi yang menolak informasi yang tidak sesuai dengan konsepsi mereka sebelumnya.
“PENGAMBILAN KEPUTUSAN OTOMATIS YANG BERKECEPATAN TINGGI”
pedagang pada bursa saham elektronik melaksanakan perdagangannya dalam waktu di bawah 50 mili detik.
Kelas-kelas dalam keputusan yang sangat terstruktur dan otomatis mengalami pertumbuhan yang sangat cepat. Apakah yang membuat jenis dari keputusan otomatis yang berkecepatan tinggi dimungkinkan adalah algoritme computer yang secara cepat mendefinisikan langkah-langkah yang harus diikuti untuk menghasilkan suatu keputusan, database yang sangat besar ; prosesor yang berkecepatan yang sangat tinggi; dna perangkat lunak yang dioptimalkan atas tugas. Dalam keadaan tersebut manusia (meliputi para manajer) dihapuslan dari rantai keputusan karena mereka terlalu lamban.
Hal ini juga berarti bahwa organisasi dalam area-area tersebut mengambil keputusan dengan lebih cepat daripada apa yang para manajer dapat memonitor atau mengendalikannya.Ketidakmampuan untuk mengendalikan keputusan secara otomatis merupakan suau faktor yang sama di dalam “Kejatuhan Sekejab” yang diambil oleh para saham AS pada 6 Mei 2010, ketika rata-rata Industri Dow Jones jatuh sebesar 600 poin dalam hitungan menit sebelum melambung kemudian pada hari itu. Pasar saham terbebani oelh sebuah gelombang yangs angat besar atas pesanan penjualan yang teruatam dipicu oleh program perdagangan terkomputerisasi yang berkecepatan tinggi di dalam hitungan beberapa detik, menyebabkan saham-saham dari beberapa perusahaan seperti Procter & Gamble menjual dengan keuntungan yang sedikit.beberapa tahun yang lalu terlihat serangkaian gangguan yang sama dalam system perdagangan terkomputerisasi, termasuk salah satunya pada 01 Agustus 2012, ketika perangkat lunak yang menyebabkan Knight Capital memasuki jutaan kesalahan dalam perdagangan dalam waktu kurang dari satu jam. Kesalahan perdangangan menyebabkan gelombang tidak teratur dan menurunkan harga hampir150 saham dan menyebabkan Knight dalam kerugian yang mencapai $440 juta.
Bagaimana Simon membuat kerangka kerja implementasi pilihan desain kecerdasan yang berjalan dalam lingkungan keputusan yang berkecepatan tinggi ?. Pada dasarnya, kecerdasan,desain,pilihan, dan implementasi yang merupakan bagian dari proses dalam pengambilan keputusan ditangkap oleh algoritma perangkat lunak. Manusia – manusia yang menulis bahwa perangkat lunak telah dapat mengidentifikasi permasalahan, merancang suatu metode untuk menemukan suatu solusi, mendefinisikan kisaran pemecahan yang dapat diterima, dan mengimplementasikan solusi tersebut. Secara jelas, dengan manusia keluar dari suatu lingkaran , dengan sejumlah kepedulian yang perlu diambil untuk memastikan operasional yang tepat bagi system-sistem tersebut agar tidak menimbulkan kerugian yang signifikan bagi organisasi dan manusia. Dan bahkan kemudian usaha perlindungan tambahan yang bijaksaan untuk mengamati perilaku dari sistem-sistem tersebut, meregulasi kinerja mereka, dan jika diperlukan dapat mematikan mereka.
RESUME SUMMARY:
Menurut Ahli / Pakar diambil dari sumber belajar SIM, Penulis Kenneth C Lauden & Jane P.Lauden :
1. Bagaimana sistem informasi mendukung aktivitas-aktivitas dari para pengambil keputusan oleh para manajer dan manajemen ?
Jawab :
Kualitas Informasi, Penyaringan Manajemen, dan Budaya Organisasi. Kualitas Informasi yaitu : Keputusan yang berkualitas tinggi memerlukan informasi yang berkualitas tinggi, dimensi kualitas informasi memengaruhi kualitas keputusan. Apabila keluaran dari system informasi tidak memenuhi criteria kualitas ini, maka proses pengambilan keputusan akan sulit dilakukan. Databse dan file yang tidak akurat dan kurang lengkap dapat menurunkan kualitas pengambilan keputusan yang diperankan oleh manajer.
Model perilaku yang dikemukakan oleh para pakar manajemen kontemporer menyebutkan bahwa : Peran manajerial dibagi menjadi 3 yaitu :
1. Peran antarpribadi : Dalam peran antarpribadi, para manajer bertindak sebagai figure utama dalam organisasi ketika mewakili perusahaan mereka kepada dunia luar dan melakukan tugas-tugas simbolik, seperti memberikan penghargaan karyawan. Manajer bertindak sebagai pemimpin, memberikan motivasi, nasihat, dan mendukung bawahannya. Manajer juga bertindak sebagai penghubung antara berbagai tingkatan dalam organisasi; pada setiap tingkatan tersebut, manajer bekerja sebagai penghubung antaranggota tim manajemen.manajer memberikan waktu dan bantuan dengan harapan akan dibalas. Peran antarpribadi tentu saja tidak dapat didukung oleh system informasi karena pengambilan keputusan hanya dapat dilakukan oleh manajer itu sendiri secara langsung di dunia nyata.
2. Peran Informasi : Dalam peran informasi manajer bertindak sebagai pusat saraf dari organisasi, menerima informasi terkini yang paling konkret dan mendistribusikannya kembali kepada mereka yang memerlukannya. Manajer adalah penyebar informasi dan juru bicara dalam organisasinya. Peran Informasi ini dapat didukung dengan system informasi contohnya dengan bantuan mesin pencarian seperti Google Search atau Yahoo Search. Saat ini banyak keputusan yang diambil oleh organisasi tidak dibuat oleh para manajer, atau beberapa manusia. Sebagai
contoh ketika kita memasukkan queri pada mesin pencari google, Google telah memutuskan URL yang manakah yang menampilkan dalam waktu rata-rata sekitar setengah detik (500 mili detik). Google membuat indeks atas lebih dari 50 milyard laman web,meskipun tidak mencarai keseluruhan indeks bagi semua queri yang diterimanya. Hal yang sama benar-benar terjadi kedalam mesin pencari lainnya. Bursa saham New York menghabiskan lebih dari $450 juta dalam tahun 2010-2011 untuk membangun platform perdagangan yang menjalankan pesanan-pesanan yang masuk dalam kurun waktu kurang dari 50 mili detik. Frekwensi yang tinggi dari para pedagang pada bursa saham elektronik melaksanakan perdagangannya dalam waktu di bawah 50 mili detik.
“
MICROSOFT ACADEMIC
”
http://academic.research.microsoft.com/
Penelitian lebih banyak, cari lebih sedikit Coba Microsoft Academic dari Microsoft Research. Sekarang Anda dapat menemukan lebih banyak dari apa yang Anda butuhkan lebih cepat. Pencarian semantik (tanda atau lambang), memberi Anda hasil pencarian yang sangat relevan dari refresh dan ekstensif konten akademis dari lebih dari 120 juta publikasi.
Apa yang baru di versi 2.0?
Microsoft Academic (MA) mengalami update yang signifikan pada bulan Juli 2017. Pembaruan mencakup tiga fitur utama:
Akun dan Profil - Anda sekarang dapat membuat akun, masuk log, dan membuat profil publik dengan mengklaim publikasi yang telah Anda tulis. Mengklaim publikasi Anda akan membantu meningkatkan akurasi pencarian, dan akan menampilkan karya Anda ke seluruh dunia.
Personalisasi - Diaktifkan dengan penggunaan akun, personalisasi menyediakan homepage khusus untuk setiap pengguna yang masuk. MA katalog acara akademik, berita penelitian, dan publikasi baru.
Bagaimana MA berbeda dengan mesin pencari akademis lainnya?
Microsoft Academic (MA) menggunakan kemajuan dalam pembelajaran mesin, inferensi semantik dan penemuan pengetahuan untuk membantu Anda menjelajahi informasi ilmiah dengan cara yang lebih hebat daripada sebelumnya. MA adalah mesin pencari semantic (tanda atau lambang), bukan kata kunci berbasis kata kunci.
Mesin pencari tradisional sangat bergantung pada pencocokan kata kunci. Biasanya, mereka mencocokkan kata kunci yang Anda ketikkan di kolom pencarian dengan kata-kata yang terdapat dalam konten yang diindeks. Ketepatan hasil pencarian tergantung pada kualitas kata kunci yang Anda ketik, yang menempatkan tanggung jawab pencarian yang sukses pada pengguna.
MA berbeda karena menggunakan pengolahan bahasa alami untuk memahami dan mengingat pengetahuan yang disampaikan di setiap dokumen. MA kemudian menerapkan teknik yang dikenal sebagai inferensi semantik untuk mengenali maksud pengguna dan untuk secara proaktif memberikan hasil yang sesuai dengan keinginan pengguna. Akibatnya, MA dapat memproses pertanyaan kompleks dan dapat memberikan jawaban yang kaya dan berpengetahuan luas.
Ambil, misalnya, kueri "pembelajaran mesin". MA menafsirkannya sebagai tujuan untuk menemukan studi yang paling berdampak di bidang pembelajaran mesin. Ada kemungkinan bahwa banyak publikasi semacam itu mungkin bahkan tidak menyertakan kata-kata "mesin" dan "pembelajaran" dalam judul atau bahkan teks mereka. Oleh karena itu mesin pencari tradisional tidak dapat menemukannya. MA berbeda. Ini dilatih untuk memahami makna tulisan, tidak hanya mencari kata kunci korek api. Anda bisa membandingkan hasil dari MA dengan search engine lain untuk melihat perbedaannya. Tentu saja, jika interpretasi semantik tidak sesuai dengan tujuan Anda, Anda dapat menginstruksikan MA untuk kembali ke pencarian kata kunci bertenaga Bing dengan mengeklik tautan "Tidak menemukan apa yang Anda cari? Klik di sini untuk hasil Bing" di bagian bawah pencarian hasil.
terkait tentang penulis, institusi, outlet publikasi, dan area penelitian yang paling relevan. Kemampuan pencarian semantik MA memastikan informasi terkait sangat relevan dengan pencarian awal.
Karena teknologi di balik MA sangat berbeda dan kuat, MA memungkinkan Anda menemukan jawaban dengan cepat yang akan memakan waktu berminggu-minggu untuk dikompilasi dengan menggunakan mesin pencari berbasis kata kunci. Misalnya, bagaimana Anda bisa menemukan mesin penelusur pembelajaran terkemuka dari Microsoft dalam dekade terakhir dan makalah penting mereka? Kebanyakan orang perlu bertanya kepada ahli di lapangan. Namun, jika Anda mengetikkan "makalah tentang pembelajaran mesin dari Microsoft setelah tahun 2007," MA memberikan jawabannya hanya dalam hitungan detik.
Mengapa saya harus memperhatikan saran kueri?
Dalam mesin pencari berbasis kata kunci, saran adalah fitur yang mudah digunakan, namun di mesin pencari semantik seperti MA mereka memainkan peran penting asisten cerdas. Bayangkan asisten ini terlibat dalam dialog dengan Anda untuk memahami kebutuhan Anda dengan lebih baik dan membantu Anda mencapai tujuan pencarian Anda dengan lebih efisien. Ambil kueri berikut sebagai contoh:
Dengan memahami bagaimana makalah merujuk ke berbagai entitas. Entitas adalah sesuatu yang memiliki keberadaan yang unik dan berbeda, walaupun tidak harus dalam bentuk fisik. Abstraksi, misalnya, biasanya dianggap juga sebagai suatu entitas., MA telah mempelajari akronim yang umum digunakan dan mengizinkannya dalam ekspresi kueri. Contoh di atas menunjukkan bahwa MA telah menentukan "cmu" untuk berarti "Universitas Carnegie Mellon" (berlawanan dengan "Universitas Michigan Pusat") dalam konteks ini. Namun, ada beberapa interpretasi yang sah dari "www," yang ditentukan oleh kemungkinan: sebagai bidang studi, konferensi internasional, jurnal, atau kata kunci dalam judul kertas yang berafiliasi dengan CMU (perhatikan ikon yang mewakili tipe entitas yang sesuai) . Anda mengkonfirmasi kepada MA bahwa interpretasinya tentang "cmu" benar dan mengidentifikasi "www" yang Anda cari dengan memilih dari daftar drop-down. Untuk hasil pencarian terbaik, mohon saran MA dan klik mereka untuk melakukan pencarian.
Apa arti ikon saran kueri?
Darimana data untuk Microsoft Academic berasal? Apa itu Microsoft Academic Graph?
MA menggunakan pembaca mesin yang didukung oleh kecerdasan buatan (artificial intelligence / AI) untuk memindai dan mengekstrak pengetahuan dari semua publikasi ilmiah yang ditemukan dan diindeks oleh Bing. Bing (sebelumnya Live Search, Windows Live Search, and MSN Search) merupakan situs mesin pencari web (diiklankan sebagai "mesin pengambil keputusan/decision engine") yang bernaung di bawah bendera Microsoft. Bing mengindeks data dari berbagai sumber mulai dari situs penerbit hingga homepage pribadinya. Agen AI MA kemudian membersihkan dan mengatur data ini ke dalam database grafik yang kami sebut Microsoft Academic Graph (MAG).
Bagaimana Anda menentukan publikasi terkait?
MA menghitung nilai kemiripan di antara makalah dengan menilai konsep akademis dalam teks. Anda dapat menguji pendekatan kami dengan mencoba metode Kesamaan kami di API Pengetahuan Akademik.
Bagaimana cara menghitung jumlah kutipan?
Karena sifat data ilmiah berskala besar yang bising yang tersedia di Web, jumlah kutipan sebenarnya dari publikasi tidak identik dengan hitungan sederhana dari dokumen kutipan yang diindeks oleh database ilmiah tertentu. MA menggunakan sejumlah besar publikasi di Microsoft Academic Graph untuk memperkirakan jumlah kutipan yang lebih akurat untuk setiap publikasi. Estimasi menggunakan model statistik yang memanfaatkan statistik lokal dari publikasi individual dan statistik global dari keseluruhan grafik akademis. Artikel tersebut, "Jumlah Dokumen Ilmiah di Web Publik" oleh Madian Khabsa dan C. Lee Giles, memberikan contoh lain estimasi statistik berdasarkan data korpus di Microsoft Academic Search.
Mengapa situs baru tidak memiliki visualisasi grafik?
Kami sedang mengerjakan serangkaian visualisasi grafik baru yang akan segera tersedia di MA dan melalui PowerBI. Sementara itu, jika Anda ingin bereksperimen dengan pendekatan baru untuk memvisualisasikan grafik pengetahuan akademis kami, silakan gunakan API Pengetahuan Akademik untuk mencoba gagasan Anda.
Dimana peringkat jurnalnya?
hasil pencarian di samping peringkat penulis, universitas, konferensi, dan bidang terkait. MA menghitung peringkat jurnal berdasarkan makalah yang benar-benar diberi label dengan bidang studi yang Anda telusuri, tidak berdasarkan semua surat kabar di jurnal. Ini karena MA mengakui bahwa bahkan makalah di jurnal yang sama mungkin termasuk dalam berbagai bidang studi.
Mengapa API tidak mencerminkan fakta bahwa saya telah mengklaim beberapa dokumen?
MA menggunakan klaim kertas Anda untuk membantu penulis yang disambiguasikan. Karena MA harus menyaring miliaran URL pada minggu biasa, perubahan API memakan waktu sekitar tiga minggu. Kami memang menampilkan klaim di halaman profil pribadi Anda segera.
Apakah Anda secara otomatis mengumpulkan publikasi baru saya ke halaman profil saya?
Inilah tujuan kami, bagaimanapun, MA memberikan sebuah makalah yang baru diterbitkan kepada seorang penulis hanya jika kepercayaannya sangat tinggi, ini akurat. Faktor yang mengarah pada kepercayaan tinggi meliputi: publikasi sudah disebutkan di CV online Anda; Ini sama banyak dengan publikasi Anda sebelumnya, seperti rekan penulis, afiliasi mereka, bidang keahlian, dan lain-lain. Semakin Anda mengajar MA dengan mengklaim penulis dan publikasi, semakin baik belajar untuk melakukan pekerjaan dengan benar di masa depan.
Ketika MA menemukan sebuah publikasi baru oleh seorang penulis yang Anda klaim, ini akan memberi tahu Anda dengan mengajukan publikasi baru di umpan "Publikasi terakhir" Anda dan dengan menunjukkan pemberitahuan.
Bagaimana cara melaporkan kesalahan dan mengajukan pertanyaan?
Harap gunakan tombol "Umpan Balik" di tepi kanan bawah situs web MA.
Bagaimana cara membuat publikasi saya dapat ditemukan di situs Anda?
Untuk memasukkan jurnal Anda ke MA, pertama: pastikan publikasi Anda diindeks oleh Bing. Gunakan Alat Webmaster Bing untuk memastikan bahwa Bing mengindeks situs Anda dengan benar. Kedua, untuk meningkatkan kemampuan untuk menemukan dan memasukkan konten Anda, pastikan untuk mengikuti standar web untuk tag meta HTML untuk konten akademis.
Mengapa Anda tidak melaporkan faktor indeks h-index, EI atau SCI dan jurnal?
Literatur penelitian telah memberikan banyak bukti bahwa metrik ini paling mendekati perkiraan kasar dampak penelitian dan pengaruh ilmiah di era ketika data publikasi dan kutipan yang cukup besar langka dan mahal untuk diperoleh. Dengan memanfaatkan skala perayap web Microsoft di Bing dan dengan membuat dataset tersedia untuk masyarakat riset secara umum, Microsoft Research berharap dapat memberdayakan penelitian mengenai modalitas baru dalam mengevaluasi beasiswa.
Mengapa tidak banyak dokumen memiliki link download PDF?
karena telah dikutip oleh kertas lain dalam grafik, namun kami belum menemukan salinan secara online.
Mengapa afiliasi penulis terkadang berbeda dengan yang muncul di surat kabar? Algoritma kami dapat menggunakan afiliasi terakhir yang diketahui penulis atau membiarkan hubungan kosong saat tidak dapat dengan yakin mengidentifikasi informasi penulis dari file PDF. Kirimkan formulir umpan balik saat Anda melihat adanya kesalahan untuk membantu tim peneliti melatih sistem pembelajaran mesin agar kinerjanya lebih baik.
Mengapa beberapa publikasi tidak memiliki tempat?
Bidang tempat akan dibiarkan kosong jika sebuah makalah diterbitkan secara resmi melalui beberapa tempat (mis., Konferensi gabungan atau proses konferensi yang dipublikasikan dalam jurnal). Kami terus meningkatkan algoritme dan teknik pemodelan untuk menangani banyak tempat untuk publikasi yang sama.
Mengapa tanggal publikasi Anda terkadang salah?
Banyak publikasi diposkan secara online sebelum muncul di konferensi atau jurnal. Akibatnya, MA cenderung menggunakan tanggal "yang pertama dilihat" sebagai tanggal publikasi.
Bagaimana cara menambahkan atau mengedit informasi tentang penulis, publikasi, jurnal, atau konferensi?
Buat profil dan klaim surat-surat yang telah Anda tulis. Untuk hal lain yang ingin Anda edit tapi temukan Anda tidak memiliki izin, mohon kirimkan formulir umpan balik menggunakan tombol di tepi kanan bawah.
FAQ (Frequently Asked Questions ) tentang API
FAQ singkatan dari Frequently asked questions yang berarti kumpulan pertanyaan" (Questions) yang sering (Frequently) ditanyakan (Asked) orang".
Saya seorang pengembang Bagaimana saya bisa secara terprogram mengakses interpretasi query semantik dan layanan pencarian Anda?
Cara kerja internal MA terbuka untuk umum melalui API Pengetahuan Akademik, yang merupakan bagian dari rangkaian Microsoft Cognitive Services API di Azure. Anda dapat menguji algoritma query query melalui metode "Interpret" di API dan mengambil sebagian pengetahuan terindeks dari MA dengan menggunakan metode "Evaluate" atau "GraphSearch". Cara mudah untuk mendapatkan ekspresi semantik untuk metode "Evaluasi" memang menyalurkan kueri manusia melalui metode "Interpret" dan menggunakan hasil yang diinterpretasikan. Silahkan baca dokumentasi online di situs Azure untuk rinciannya.
Mengapa Anda meminta informasi kartu kredit untuk menggunakan API?
Saya menggunakan data Anda untuk salah satu proyek atau makalah penelitian saya. Bagaimana saya mengutipnya?
Tolong sebutkan tulisan berikut ini:Arnab Sinha, Zhihong Shen, Yang Song, Hao Ma, Darrin Eide, Bo-Juni (Paul) Hsu, dan Kuansan Wang. 2015. Gambaran Umum Layanan Akademik Microsoft (MA) dan Aplikasi. Dalam Prosiding Konferensi Internasional ke 24 di World Wide Web (WWW '15 Companion). ACM, New York, NY, AS, 243-246. DOI = http://dx.doi.org/10.1145/2740908.2742839
https://www.researchgate.net/signup.SignUp.html
RESUME SUMMARY :
Menurut Penulis diambil dari sumber suatu organisasi Microsoft Academic dan Badan Kepegawaian Daerah :
1. Bagaimana sistem informasi mendukung aktivitas-aktivitas dari para pengambil keputusan oleh para manajer dan manajemen dengan mesin Pencari Microsoft Academic ?
Jawab :
keputusan, maka hal ini tidak dapat dilakukan dengan dukungan system informasi karena kegiatannya bersifat langsung dan nyata. Contohnya ketika Seorang Peneliti menjabat sebagai dosen sekaligus sebagai rector, tentu saja aktivitas untu melakukan Wisuda terhadap para mahasiswanya, atau menyerahkan Ijazah kepada mahasiswa tidak dapat diwakili dengan system informasi karena aktivitasnya bersifat langsung. Atau seorang dosen yang merangkap sebagai peneliti atau sebagai Rektor, ketika melakukan tugasnya sebgaai rector untuk rapat dengan jajarannya tentu saja ini juga tidak dapat diwakilkan dengan system informasi.
2. Bagaimana sistem informasi mendukung aktivitas-aktivitas dari para pengambil keputusan oleh para manajer dan manajemen di Badan Kepegawaian Daerah ?
Jawab :
Seperti telah disampaikan diatas bahwa tidak semua system informasi dapat dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan. Contoh Seorang Pimpinan di Badan Kepegawaian Daerah memiliki aktivitas yang sama seperti yang tersebut dalam resume no.1 seperti yang di contohkan dalam buku SIM. Dalam perannya sebagai manajer seorang pimpinan tentu saja memiliki aktivitas yang dapat di dukung oleh system informasi. Contohnya Peran Informasi tentang data-data kepegawaian dari seluruh kota Yogyakarta yang pusat datanya ada dalam database Badan Kepegawaian Daerah. Untuk mendapatkan data-data pegawai yang akan pensiun tentu saja dapat didukung dengan system informasi secara cepat karena institusi tersebut telah memiliki database dari semua pegawai yang dibawahinya. Akan tetapi ketika seorang pimpinan akan melakukan aktivitas peran antarpribadi atau melakukan perannya sebagai pengambil keputusan, maka hal ini tidak dapat dilakukan dengan dukungan system informasi karena kegiatannya bersifat langsung dan nyata. Contohnya ketika penyerahan SK Pensiun kepada pegawai maka tidak dapat diwakili dengan system informasi karena bersifat langsung.
Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak semua aktivitas para manajer ini dapat didukung oleh system informasi. Hanya kegiatan-kegiatan tertentu yang dapat didukung oleh system infromasi.Contohnya mencari informasi dengan mesin pencarian seperti google search. Jika di dunia nyata dapat dikatakan ini sama dengan system informasi untuk kearsipan. Dimana penyajian data dan informasi dapat dilakukan dengan aplikasi atau dengan bantuan alat system informasi.
