1. Mengidentifikasi complex systems pada kehidupan sehari-hari yang dapat dikelola dari system computer (ex. Information system, DSS, ERP, etc)

A. Sistem Informasi

Sistem Informasi (SI) adalah kombinasi dari teknologi informasi dan aktivitas orang yang menggunakan teknologi itu untuk mendukung operasi dan manajemen. Dalam arti yang sangat luas, istilah sistem informasi yang sering digunakan merujuk kepada interaksi antara orang, proses algoritmik, data, dan teknologi. Dalam pengertian ini, istilah ini digunakan untuk merujuk tidak hanya pada penggunaan organisasi teknoligi informasi dan komunikasi (TIK), tetapi juga untuk cara di mana orang berinteraksi dengan teknologi ini dalam mendukung proses bisnis.

Contoh penerapannya yaitu seperti TPS. TPS adalah sistem informasi yang terkomputerisasi yang dikembangkan untuk memproses data dalam jumlah besar untuk transaksi bisnis rutin seperti daftar gaji dan inventarisasi. TPS berfungsi pada level organisasi yang memungkinkan organisasi bisa berinteraksi dengan lingkungan eksternal. Data yang dihasilkan oleh TPS dapat dilihat atau digunakanoleh manajer. Sistem ini bekerja pada level operasional. Input pada level ini adalah transaksi dan kejadian. Proses dalam sistem ini meliputi pengurutan data, melihat data, memperbaharui data. Sedangkan outputnya adalah laporan yang detail, daftar lengkap dan ringkasan.

B. Decision Support Systems

Sistem pendukung keputusan (Inggris: decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari system informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik.

Contoh penggunaannya, DSS untuk proses kenaikan jabatan dan perencanaan karir pada PT. X . Salah satu contoh yang akan disorot dalam hal ini adalah cara pemilihan karyawan yang sesuai dengan kriteria yang ada pada suatu jabatan tertentu. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan untuk proses profile matching dan analisis gap yang dibuat berdasarkan data dan norma-norma SDM yang terdapat di PT. X. Proses Profile Matching dilakukan untuk menentukan rekomendasi karyawan dalam Sistem Kenaikan Jabatan dan Perencanaan Karir berdasar pada 3 aspek yaitu Kapasitas Intelektual, Sikap Kerja dan Perilaku. Hasil dari proses ini berupa ranking karyawan sebagai rekomendasi bagi pengambil keputusan untuk memilih karyawan yang cocok pada jabatan yang kosong tersebut. Dari hasil implementasi sistem, disimpulkan bahwa dengan penggunaan software ini dapat membantu proses pengambilan keputusan terhadap profile matching proses kenaikan jabatan dan perencanaan karir di PT. X.

C. Enterprise Resource Planning

Perencanaan sumber daya perusahaan, atau sering disingkat ERP dari istilah bahasa inggrisnya, enterprise resource planning, adalah system informasi yang diperuntukkan bagi perusahan manufaktur maupun jasa yang berperan mengintegrasikan dan mengotomasikan proses bisnis yang berhubungan dengan aspek operasi, produksi maupun distribusi di perusahaan bersangkutan. ERP adalah konsep untuk merencanakan dan mengelola sumber daya perusahaan yang mencakup dana, permesinan, SDM, waktu, bahan, dan kapasitas.

Secara umum, berikut ini adalah beberapa manfaat menggunakan ERP (Enterprise Resource Planning) di perusahaan:

  • Sistem ERP akan menyederhanakan proses mengendalikan dan memantau proses bisnis. Selain itu, ERP akan memberikan wawasan luas bagi para pembuat keputusan dan membantu mereka membuat prediksi dan membuat keputusan yang lebih baik.
  • Fungsi otomatisasi yang dimiliki oleh ERP akan memastikan aliran informasi dapat disalurkan dengan benar. Dengan begitu, proses bisnis bisa berjalan lebih sederhana dan responsif.
  • Sistem ERP dapat menyatukan banyak unit dalam ekosistem perusahaan. Dengan begitu, ekosistem perusahaan dapat terintegrasi dengan baik.
  • Dengan adanya sistem ERP, perusahaan berkembang dapat beradaptasi dan lebih fleksibel dengan semua kebutuhan mereka di masa depan.

2. Membandingkan 4 tipe dari problem context (Cynefin Framework)

A. Simple

Problem ini didefinisikan sebagai problem yang hubungan antara penyebab dan akibatnya sangat jelas dan erat. Sehingga semua orang juga tahu. Sumber pengetahuan ada di mana-mana dan bisa dilakukan siapa saja.

Untuk mengatasinya tidak memerlukan analisa dan pemikiran yang rumit. Pendekatan yang dilakukan adalah Sense->Categorize->Respond. Artinya melihat situasinya bagaimana, kemudian mengidentifikasi akar masalahnya termasuk kategori apa, kemudian langsung merespon/mencabut akar masalahnya.

Dengan adanya kategori atau kelompok penyebab/akar masalah yang sudah jelas tersebut, maka untuk jenis problem yang simple sudah ada sekumpulan BEST PRACTICES.  Estimasi waktu yang dibutuhkan juga mudah sekali dikalkulasi. Apakah ini akan selesai 1 jam, 1 hari atau 1 minggu.

Contoh: Handphone mati setelah 2 hari dipakai terus menerus. Tidak bisa melakukan panggilan telepon, tidak ada dial tone.

B. Complicated (Rumit)

Problem jenis ini didefinisikan sebagai problem yang hubungan antara penyebab dan akibatnya belum jelas. Sehingga untuk mengetahui penyebabnya, butuh pemeriksaan lebih lanjut, butuh analisa lebih lanjut. Penyebab/akar masalahnya bisa lebih dari satu kemungkinan dan bisa saling berkaitan. Sumber pengetahuan tersedia dan dapat diajarkan.

Karena membutuhkan pemeriksaan dan analisa, maka pendekatan yang dilakukan adalah Sense->Analyze->Respond. Lihat terlebih dahulu situasinya untuk mendefinisikan masalahnya, kemudian kita analisa apa saja kemungkinan yang menjadi penyebabnya, kemudian merespon atau mengambil tindakan yang diperlukan.

Untuk problem jenis ini, kita memiliki sekumpulan GOOD PRACTICES.

Estimasi waktu untuk problem jenis ini agak sukar dikalkulasi. Kita hanya bisa melakukan estimasi berdasarkan waktu maksimum yang pernah kita lakukan sebelumnya. Mungkin antara 1 hari atau 2 hari. Mungkin juga 1 minggu sampai 2 minggu.

Contoh: Koneksi internet Anda lambat ke situs-situs tertentu saja. Aplikasi Anda mengalami connection timeout.

D. Complex

Problem jenis ini didefinisikan sebagai problem yang hubungan antara penyebab dan akibatnya tidak jelas. Sehingga untuk mengatasinya membutuhkan perenungan, kontemplasi, bertapa, mencari petunjuk, meminta pencerahan. Sumber pengetahuan mungkin tersedia tapi sangat terbatas. Karena membutuhkan kontemplasi, pendekatan yang dilakukan adalah Probe->Sense->Respond. Jika ternyata berhasil, baru kita bisa lihat mengapa berhasil kemudian merespon/menunjukkan penemuan tersebut.

Estimasi waktu untuk problem jenis ini sangat sulit dikalkulasi. Kita tidak bisa mengira-ngira kapan problem tersebut akan berhasil diatasi.

Contoh: Membuat software baru. Mendesain pesawat. Menjalankan bisnis. Melakukan Riset.

D. Chaos (Kacau)

Problem jenis ini didefinisikan sebagai problem yang tidak memiliki hubungan antara penyebab dan akibat. Sehingga untuk mengatasinya bukan dengan berpikir atau kontemplasi. Tapi langsung bertindak tanpa banyak berpikir.

Pendekatan yang dilakukan adalah Act->Sense->Respond, yaitu kita bertindak dulu kemudian melihat situasinya baru bisa mengambil keputusan. Estimasi waktunya juga tidak akan bisa diukur.

Contoh: Server crash, database corrupt, disk failed, kebakaran, kerusuhan, mendirikan bisnis baru, penyerbuan, peperangan.

3. Mencari studi kasus dari strategi sebuah perusahaan  dengan pengelolaan big data analytics

A. Upaya mengoptimalkan big data

Meski dinilai banyak manfaatnya penerapan big data tidaklah muda, setidaknya butuh investasi dan teknologi yang mumpuni untuk membangun teknologi yang mumpuni. Di Traveloka misalnya, penerapan big data merupakan sebuah tantangan sehingga pihaknya perlu membangun sebuah tim yang solid baik untuk data engineering maupun software engineering. Orang-orang di dalamnya pun disebutkan orang-orang berprestasi seperti lulusan mahasiswa  unggulan yang berprestasi, alumni perusahaan Silicon Valley, dan beberapa ahli di berbagai bidang disiplin ilmu. Tak jauh beda, Pegipegi pun dikisahkan telah mengembangkan sebuah sistem terintegrasi yang mampu meng-handle data-data yang ada untuk selanjutnya diolah untuk mendapatkan wawasan yang bisa digunakan sebagai pertimbangan sebelum mengambil keputusan.

Apa yang dilakukan keduanya pun juga dilakukan oleh beberapa perusahaan level internasional yang berada di segmen travel. Disebutkan dalam sebuah artikel, AirBnb juga menerapkan big data yang dikombinasikan dengan sebuah algoritma yang mampu mencocokkan preferensi host dan tamu sehingga bisa mendapatkan hasil yang memuaskan bagi kedua belah pihak.

B. Hasil pemanfaatan data

Dari informasi yang didapat DailySocial, Traveloka dan Pegipegi sudah beberapa kali mengeluarkan fitur atau layanan yang berdasarkan data-data yang dimiliki. Fitur tersebut beragam. Untuk Traveloka, buah analisis data dihadirkan melalui fitur Notifikasi Harga yang saat ini bisa ditemukan di aplikasi Android dan iOS mereka. Fitur ini menyuguhkan hasil olahan ribuan data harga tiket pesawat setiap harinya untuk dihadirkan ke pelanggan.