Akuntansi Biaya

Oleh Hadi Wiranto

21 tayangan
Bagikan artikel

Transkrip Akuntansi Biaya

KATA PENGANTAR
Puji syukur kami panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat serta
karunia-Nya kepada kami sehingga saya dapat menyelesaikan penyusunan makalah ini
dalam bentuk maupun isinya yang sangat sederhana. Semoga makalah ini dapat
dipergunakan sebagai salah satu acuan, petunjuk maupun pedoman bagi pembaca
dalam penulisan selanjutnya.
Kami menyadari bahwa makalah ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu kritik dan
saran dari semua pihak yang bersifat membangun kami harapkan demi kesempurnaan
makalah ini.
Akhir kata, saya sampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah berperan
dalam penyusunan makalah ini dari awal sampai akhir. Semoga Allah SWT senantiasa
meridhai segala usaha kita. Amin.
Lhokseumawe, oktober2
017
Penyusun
BAB 1
PENDAHULUAN
Manajemen pengetahuan adalah serangkaian proses untuk membuat,
menyimpan, mentransfer, dan menerapkan pengetahuan dalam organisasi. Sistem
manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan adalah upaya diseluruh perusahaan
untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan data digital dan
pengetahuan.

BAB 2
Mengelola Pengetahuan
Pengetahuan adalah konsep, pengalaman, dan pendekatan yang memberikan kerangka
dasar untuk menciptakan, mengevaluasi dan menggunakan informasi. Untuk mengubah
informasi menjadi pengetahuan, perusahaan harus memanfaatkan lebih banyak lagi
sumber daya untuk menemukan pola, aturan, dan konteks dimana pengetahuan
tersebut berguna.
Manajemen pengetahuan adalah sekumpulan proses ynag dikembanghkan dalam
organisasi untuk menciptakan, mengumpulkan, menyimpan, memelihara, dan
menyebarkan pengetahuan yang dimiliki perusahaan.

Sistem manajemen pengetahuan adalah system yang mendukung penciptaan,
pengambilan, penyimpanan, dan penyebaran keahlian dan pengetahuan yang dimiliki
perusahaan.
11.1 Bidang Manajemen Pengetahuan
Sistem manajemen pengetahuan telah menjadi salah satu bidang yang paling cepat
berkembang dalam investasi peranti lunak perusahaan dan pemerintahan. Untuk
mengubah data menjadi informasi, perusahaan harus memanfaatkan sumber daya yang
ada utnuk menyusun data ke dalam kategori-kategori yang mudah digunakan. Untuk
mengubah informasi menjadi pengetahuan, perusahaan harus memanfaatkan lebih
banyak lagi sumber daya untuk menemukan pola, aturan, dan konteks di mana
pengetahuan tersebut berguna. Kebijaksanaan adalah pemikiran perorangan atau
kelompok dalam menerapkan pengetahuan untuk memecahkan suatu masalah.
Pengetahuan dapat tersimpan dalam e-mail, voice mail, gambar dan dokumen tak
berstruktur atau terstruktur.
Melalui sekumpulan data kegiatan terencana dengan pengukuran yang teliti, percobaan,
dan masukan dari pelanggan maupun lingkungan sekitar, organisasi mendapatkan
pengalaman. Manajemen pengetahuan adalah seperangkat proses bisnis yang
dikembangkan dalam organisasi untuk menciptakan, menyimpan, memindahkan dan
menerapkan pengetahuan.
Organisasi memperoleh pengetahuan melalui beberapa cara, tergantung pada jenis
pengetahuan yang dicarinya. Mencoba membangun pusat data yang berisi dokumen,
laporan, presentasi, dan praktik-praktik terbaik. Sistem ini kemudian dikembangkan
untuk menyertakan dokumen yang tidak terstruktur, seperti e-mail.
Sistem manajemen pengetahuan perusahaan adalah sistem serba guna yang digunakan
oleh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan
pengetahuan dan muatan digital.
Sistem kerja pengetahuan adalah sistem yang dikembangkan khusus untuk para teknisi,
ilmuan dan para pekerja di bidang pengetahuan lainnya yang bertugas memperoses dan
menciptakan pengetahuan baru bagi perusahaan mereka.


Dimensi Pengetahuan yang Penting

Pengetahuan merupakan sifat individual sekaligus sifat kolektif dari suatu perusahaan.
Pengetahuan adalah kejadian yang kognitif, bukan fisiologis, yang terjadi dalam pikiran
manusia. Pengetahuan juga tersimpan dalam perpustakaan dan catatan, diterangkan

dalam kuliah, dan disimpan oleh perusahaan dalam bentuk proses bisnis dan
pengetahuan karyawannya.
1. Pembelajaran organisasi dan Manajemen Pengetahuan
Organisasi menciptakan dan mengumpulkan pengetahuan menggunakan beberapa
mekanisme pembelajaran organisasional. Melalui sekumpulan data, kegiatan terencana
dengan pengukuran yang teliti,percobaan, dan masukan dari pelanggan maupun
lingkungan sekitar, organisasi mendapatkan pengalaman. Organisasi yang mempelajari
hal-hal di atas akan mengubah prilakunya dengan membuat proses bisnis baru dan
mengubah pola manajemen pengambilan keputusannya. Proses pengetahuan ini
disebut pembelajaran organisasi.


Rantai Nilai Manajemen Pengetahuan

Manajemen pengetahuan adalah seperangkat proses bisnis yang dikembangkan dalam
organisasi untuk menciptakan, menyimpan, memudahkan, dan menerapkan
pengetahuan. Manajemen pengetahuan meningkatkan kemampuan perusahaan dalam
mempelajari lingkungan sekitar dan menerapkan pengetahuan tersebut dalam proses
bisnisnya.
2. Pemerolehan Manajemen
Organisasi memperoleh pengetahuan melalui beberapa cara, tergantung pada jenis
pengetahuan yang dicarinya. Sistem manajemen pengetahuan yang pertama mencoba
membangun pusat data yang berisi dokumen laporan, presentasi dan praktik-praktik
terbaik. Sistem ini kemudian dikembangkan untuk menyertakan dokumen yang tidak
terstruktur, seperti e-mail. Dalam kasus ini, organisasi memperoleh pengetahuan
dengan mengembangkan jaringan online agar para karyawan dapat “menghubungi para
pakar” di perusahaan tersebut yang memiliki pengetahuan.
3. Penyimpanan Pengetahuan
Setelah berbagai dokumen, pola, dan aturan pakar terkumpul, data tersebut harus
disimpan sehingga dapat diambil kembali dan digunakan oleh para karyawan.
Penyimpanan pengetahuan umumnya melibatkan proses pembuatan basis data. Sistem
manajemen dokumen mengubah data ke dalam bentuk digital, menyusun indeks, dan
menandai dokumen-dokumen yang diperlukan berdasarkan kerangka kerja yang
koheren dengan bentuk akhirnya suatu basis data yang dapat menyimpan pengetahuan
yang diperoleh dengan cara menerapkan pengetahuan tersebut ke dalam proses dan
budaya organisaisi.
4. Penyebaran Pengetahuan
Portal, e-mail, pesan instan, dan teknologi mesin pencari telah ditambahkan ke dalam
serangkaian teknologi kolaborasi dan sistem perkantoran yang digunakan untuk berbagi

agenda, dokumen, data, dan grafik. Teknologi komputer tampaknya telah membanjiri
dunia informasi dan pengetahuan. Bagaimana seorang karyawan atau manajer dapat
menemukan sesuatu yang benar-benar penting dan berguna bagi mereka dari lautan
informasi dan pengalama yang begitu luas? Di sinilah program pelatihan, jaringan
informal, dan pengalaman manajemen yang dibagikan dapat membantu para manajer
agar tetap dapat memfokuskan perhatian mereka dalam informasi dan pengetahaun
yang penting.
5. Penerapan Pengetahuan
Pengetahuan yang tidak dapat dibagikan dan tidak dapat diterapkan dalam kejadian
nyata oleh para manajer atau perusahaan tidak akan memberikan nilai tambahan bagi
bisnsi, apa pun jenis sistem manajemen pengetahuannya. Agar investasi yang
ditanamkan tidak terbuang sia-sia. Pengetahuan organisasi harus menjadi sistem yang
dapat mendukung keputusan.
6. Membangun Modal Organisasi dan Modal Manajemen: Kolaborasi, Komunitas Praktik,
dan Lingkungan Perkantoran
Komunitas Praktik adalah jaringan umum informal yang terdiri atas para profesional dan
karyawan baik di dalam maupun di luar perusahaan dengan minat dan kegiatan yang
sama. Tentunya minat dan kegiatan tersebut harus berkaitan dengan pekerjaan.
Kegiatan komunitas ini termasuk pendidikan perorangan atau kelompok,
konferensi, newsletter online, dan setiap harinya saling berbagi pengalaman dan teknik
untuk menyelesaikan masalah dalam pekerjaan tertentu. Banyakorganisasi, seperti
IBM, US Federal Highway Administration, dan Bank Dunia mendorong penciptaan ribuan
komunitas online yang serupa.


Jenis Sistem Manajemen Pengetahuan

Sistem manajemen pengetahuan perusahaan adalah sistem serba guna yang umum
digunakn oleh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan
menerapkan pengetahuan dan muatan digital. Sistem ini menyediakan basis data berikut
perangkatnya untuk menyusun dan menyimpan dokumen terstruktur dan tidak
terstruktur beserta objek pengetahuan lainnya, direktori dan perangkat untuk mencari
karyawan yang berpengalaman. Ada tiga jenis dari Sistem Manajemen Penegtahuan,
yaitu:
1. Sistem Manajemen Pengetahuaan Perusahaan
Sistem manajemen pengetahuan perusahaan adalah sistem serba guna yang
digunakanoleh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan dan
menerapkanpengetahuaan dan muatan digital. Sistem ini menyediakan basis data
berikut perangkatnya.

2. Sistem Kerja Pengetahuan
Adalah sistem yang dikembangkan khusus untuk para teknisi, ilmuwan dan parapekerja
di bidang pengetahuaan lain yang bertugas memperoleh dan menciptakanpengetahuaan
baru bagi perusahaan mereka.
3. Teknik ini memiliki tujuan yang berbeda, mulai dari fikus pada
menemukanpengetahuan baru
(data mining dan neural network), pengolahan pengetahuandalam bentuk aturan bagi
program komputer (expert system dan fuzzy logic),sampai bagaimana mendapatkan
solusi optimal untuk suatu masalah(geneticalgorithtm).

Terdapat tiga kategori umum dalam sistem manajemen pengetahuan, dan masingmasing dapat dipecah menjadi jenis-jenis sistem manajemen pengetahuan yang lebih
khusus.
11.2 Sistem Manajemen Pengetahaun Keseluruhan Perusahaan
Para manajer dan perusahaan harus menghadapi berbagai bentuk pengetahuan. Dalam
sistem manajemen penegetahuan perusahaan terdapat tiga kategori utama yang
digunakn dalam mengelola berbagai pengetahuantersebut.Kadangkala manajer
memerlukan informasi berbentuk dokumen yang tidak benar-benar terstruktur,
seperti e-mail, voice mail, rekaman percakapan di chat room, video, gambar digital,
brosur atau buletin. Sistem jaringan pengetahuan memiliki fungsi sebagai penghubung
antara pasokan dan permintaan pengetahuan. Sistem jaringan pengetahuan
memberikan direktori online mengenai para pakar bidang-bidang tertentu di perusahaan
menggunakan teknologi komunikasi untuk memudahkan karyawan dalam mencari pakar
yang tepat.
Sistem pengetahuan terstruktur melakukan fungsi implementasi penandaan dokumen,
antarmuka dengan basis data perusahaan di mana dokumen disimpan, dan membuat
portal perusahaan yang dapat digunakan oleh karyawan yang memerlukan pengetahuan

perusahaan. Informasi yang semiterstruktur adalah seluruh informasi digital dalam suatu
perusahaan yang tidak terdapat dalam dokumen atau laporan formal.
Taksonomi adalah skema untuk mengklasifikasikan informasi dan pengetahuan
sedemikian rupa hingga informasi dan pengetahuan tersebut mudah diakses. Sebuah
perusahaan bisnis dapat mengakses informasi lebih mudah jika perusahaan tersebut
merancang taksonominya sendiri untuk mengklasifikasikan informasi menjadi kategorikategori. Sistem jaringan pengetahuan menyediakan suatu direktori online mengenai
keberadaan pakar dalam bidang pengetahuan tertentu dan menggunakan teknologi
komunikasi untuk memudahkan karyawan menemukan pakar yang tepat.
Vendor sistem manajemen pengetahuan komersial besar telah mengintegrasikan isi dan
kemampuan manajemen dokumennya dengan portal dan teknologi kolaborasi yang
canggih. Portal pengetahuan perusahaan dapat memberikan akses pada informasi
sumber daya eksternal, seperti umpanan berita dan riset, chat/pesan instan, diskusi
kelompok, dan konferensi video.

Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan menggunakan sejumlah
teknologi untuk menyimpan dokumen terstruktur dan tidak terstruktur mencari keahlian
karyawan, mencari informasi, menyebarkan pengetahuan, dan menggunakan data dari
aplikasi perusahaan dan sistem perusahaan yang penting lainnya.

Sistem Manajemen Pengetahuan telah menjadi salah satu bidangyang paling cepat
berkembang dalam investasi piranti lunakperusahaan dan pemerintahan. Seperti gambar
dibawah ini :

1. Sistem Pengetahuan Terstruktur
Yaitu untuk mengatur pengetahuan terstruktur dalam bentuk teksterstruktur dan
laporan atau presentasi (dokumen formal) di memory komputer agar dapat diakses oleh
seluruh perusahaan. Salah satu sistem pengetahuan terstruktur terbesar di dunia
adalah kworld milik KPMG, yaitu prusahaan internasional di bidang akuntansi dan
perpajakan dengan 97.000 karyawan profesional dan memiliki 1.100 kantor di 144
negara.
2. Sistem Pengetahuaan Semiterstruktur.
Yaitu seluruh informasi digital dalam suatu perusahaan yang tidak terdapatdalam
dokumen atau laporan formal. Diperkirakan hampir 80% isi bisnis suatuorganisasi
bersifat semiterstruktur, informasi dalam arsip, pesan memo, e-mail,brosur atau media
lainnya(video, image) dibuat dalam format berbeda-bedadan disimpan di banyak
tempat.
Pusat Penyimpanan Pengetahuan Adalah kumpulan pengetahuaan internal dan eksternal
yang berada dalam satulokasi untuk efisiensi pengelolaan dan penggunaannya. Pusat
PenyimpananPengetahuanmemberikan akses melalui portal perusahaan dan teknologi
mesinpencari (search engine).
7. Mengorganisasikan Pengetahuan: Taksonomi dan Penandaan
Taksonomi adalah sekema untuk mengklasifikasikan informasi dan pengetahuan
sedemikian rupa sehingga informasi dan pengetahuan tersebut mudah diakses.
Taksonomi adalah seperti daftar isi sebuah buku atau seperti sistem perpustakaan untuk
mengklasifikasikan buku dan majalah menurut judul dan penulisnya.
Beberapa alat bantu untuk melakukan penandaan secara otomatis dan mengurangi
keharusan bagi manajer mengembangkan taksonominyan sendiri. Peranti lunak Semio

Tagger Entrieva adalah peranti lunak untuk mengelompokkan dan membuat indeks yang
mengidentifikasi kata-kata kunci dalam dokumen, memberikan faktor relevansi untuk
kata-kata tersebut, menyusun dokumen ke dalam kategori-kategori, dan melakukan
penandaan dokumen berbasis XML menggunakan aturan-aturan yang dapat dilihat dan
dimodifikasi oleh pengguna. Satu pengguna dari alat bantu penanda otomatis Semio
adalah HighWire Press di Stanford University, yang menerbitkan 324 jurnal online yang
berisi lebih dari 12 juta artikel.
3. Sistem Jaringan Pengetahuan
Sistem ini menyediakan suatu direktori on-linemengenai keberadaan pakar dalam bidang
pengetahuaan danmenggunakan teknologi komunikasi untuk memudahkan
karyawanmenemukan pakar yang tepat. BeberapaKnowledge Network Systemlebih jauh
lagi menyusun solusi yang dikembangkan oleh pakar-pakar secara sistematis kemudian
menyimpan solusi tersebut. dalam basis data pengetahuan sebagai praktik terbaik atau
pertanyaan yang sering dilontarkan.
Contoh dari sistem jaringan pengetahuan ini digunakan pada AskMe Inc, menawarkan
sebuah sistem jaringan pengetahuaan perusahaan yang banyakdigunakan. Penggunanya
antara lain Procter dan Gamble serta Intec Engineering Partnership, yaitu perusahaan
manajemen proyek dengan jumlah karyawan lebih dari 500 orang di seluruh dunia yang
menggunakan industri minyak dan gas.
4. Teknologi Pendukung; Portal, Perangkat Kolaborasi, dan Sistem Manajemen
Pembelajaraan
Portal pengetahuan perusahaan dapat memberikan akses pada informasi sumber daya
eksternal, seperti umpanan berita dan riset, chat/ pesan instan, diskusi kelompok, dan
konferensi video.
CEO Intel, Paul Ottetini, menggunakan blog untuk menyampaikan pemikirannya kepada
para karyawan dan untuk meminta pendapat mereka. Tim internal di Erns & Young
menggunakan blog untuk berkolaborasi dan berbagi pengetahuan mengenai klien dan
proyek, sementara perusahaan farmasi Prancis Ispen menggunakn blog untuk mengelola
reputasi dan untuk mengumpulkan kecerdasan kompetitif.
Sistem manajemen pembelajaran adalah aplikasi perangkat lunak yang menyediakan
alat bantu untuk manajemen, pengiriman, pelacakan, dan penilaian berbagai jenis
pembelajaran dan pelatihan karyawan. Sebuah LMS yang kuat harus bisa melakukan hal
berikut:


memusatkan dan mengotomatisasi administrasi



menggunakan layanan ‘’self-service’’ dan ‘’self-guided’’



mengumpulkan dan menyampaikan konten pembelajaran dengan cepat



mengkonsolidasikan inisiatif pelatihan pada platform berbasis ‘’web scalable’’



mendukung portabilitas dan standar



personalisasi isi dan memungkinkan penggunaan kembali pengetahuan.

11.3 Sistem Kerja Pengetahuan


Pekerja Pengetahuan dan Kerja Pengetahaun

Pekerja Pengetahuan adalah orang-orang yang merancang produk atau jasa dan
menciptakan pengetahuan untuk organisasi.Pekerja Pengetahuaan melakukan tiga peran
kunci yang sangat pentingbagi organisasi dan untuk manajer yang bekerja dalam
organisasi, yaitu
1. Menjaga aliran pengetahuaan dalam perusahaan seiring denganperkembangan
perusahaan dalam teknologi sain, pemikiran sosial dan seni.
2. Bertugas melayani sebagai konsultan internal mengenai pengetahuankhusus mereka,
berbagai perusahaan yang terjadi dan kesempatanyang muncul.
3. Bertindak sebagai agen perubahan, mengevaluasi, merintis danmendukung proyekproyek perubahan.


Persyaratan Sistem Kerja Pengetahuan

Pekerja pengetahuan memerlukan sistem kerja pengetahuan yang sangat spesifik
dengan grafis, alat bantu analisis, dan kemampuan komunitas dan manajemen dokumen
yang canggih.
Sistem ini memerlukan kekuatan komputasi mendasar untuk menangani grafik-grafik
yang rumit atau perhitungan yang kompleks yang dibutuhkan oleh pekerja pengetahuan,
seperti penelitian ilmiah, perancang produk, dan analisis keuangan. Karena pekerja
pengetahuan sangat fokus pada pengetahuan di dunia eksternal, sistem ini juga harus
memberikan kemudahan dan kecepatan mengakses basis data eksternal.

Sistem kerja pengetahuan membutuhkan link yang kuat kepada basis pengetahuan
eksternal selain juga perangkat keras dan peranti lunak khusus.


Contoh Sistem Kerja Pengetahuan



Desain Berbantu Komputer (CAD)

Membuat proses penciptaan dan revisi rancangan menjadi otomatis, dengan
menggunakan komputer dan peranti lunak grafis yang rumit. Untuk melakukan
modifikasi rancangan dengan metode rancangan yang lebih tradisional, dibutuhkan
cetakan dan purwarupa dari setiap modifikasi agar dapat diuji secara fisik. Langkahlangkah ini harus diulangi beberapa kali, sehingga menghabiskan banyak waktu dan
biaya. Dengan menggunaka workstation perancangan, para perancanagan hanya perlu
membuat purwarupa fisik saat proses perancangan hampir selesai, karena rancangannya
dapat dengan mudah diuji dan diubah-ubah oleh komputer.
Computer Aided Design adalah suatu program komputer untuk menggambar suatu
produk atau bagian dari suatu produk. Produk yang ingin digambarkan bisa diwakili oleh
garis-garis maupun simbol-simbol yang memiliki makna tertentu. CAD bisa berupa
gambar 2 dimensi dan gambar 3 dimensi.
Berawal dari menggantikan fungsi meja gambar kini perangkat lunak CAD telah
berevolusi dan terintegrasi dengan perangkat lunak CAE (Computer Aided Engineering)
dan CAM (Computer Aided Manufacturing. Integrasi itu dimungkinkan karena perangkat
lunak CAD saat ini kebanyakan merupakan aplikasi gambar 3 dimensi atau biasa disebut
solid modelling. Solid model memungkinkan kita untuk memvisualisasikan komponen

dan rakitan yang kita buat secara realistik. Selain itu model mempunyai properti
seperti massa, volume, pusat gravitasi , luas permukaan dll.


Sistem Realitas Virtual

Sistem yang memiliki kemampuan visualisasi, penerjemahan, dan simulasi yang lebih
yang jauh melebihi sistem desai berbantu komputer. Sistem ini menggunkan peranti
lunak grafis interaktif untuk menciptakan simulasi buatan komputer yang sangat mirip
dengan kenyataan hingga para pengguna hampir mempercayai bahwa mereka berada
dalam dunia nyata. Dalam kebanyakan sistem realitas virtual, pengguna mengenakan
pakaian, perlengkapan kepala, dan peralatan khusus lainnya, bergantung pada
aplikasinya. Pakaian tersebut memiliki sensor yang mencatat gerakan pengguna dan
segera mengirimkan informasi ke komputer, Sebagai contohnya, untuk berjalan dalam
realitas virtual sebuah rumah, Anda memerlukan pakaian yang dapat memantau
gerakan kaki, tanagn, dankepala Anda.


Virtual Reality Modeling Language (VRML)

VRML adalah seperangkat spesifikasi untuk model interaktif tiga dimensi dalam World
Wide Web yang dapat menangani berbagai jenis media, termasuk animasi, gambar dan
audio, untuk menempatkan pengguna dalam lingkungan dunia nyata yang disimulasikan.
VRML tidak memerlukan platform tertentu, bekerja pada komputer desktop dan
membutuhkan bandwidth yang kecil.


Workstation Investasi

Sistem ini khusus untuk mendayagunakan pengetahuan dan waktu dari para pialang,
pedagang, dan manajer portofolio. Perusahaan seperti Merrill Lynch dan USB financial
Service telah memasang workstation investasi yang menggabungkan cakupan data yang
luas, baik dari sumber internal maupun dari sumber eksternal, termasuk data kontak
manajemen, data real-time, riwayat pasar, dan laporan penelitian.
11.4 Teknik cerdas
Kecerdasan buatan dan teknologi basis data memberikan sejumlah teknik cerdas yang
dapat digunakan oleh berbagai organisasi untuk “menangkap” pengetahuan peroranagan
dan pengetahuan kolektif, serta mengembangkan penegtahuan tersebut. Sistem-sistem
ahli, penalaran berbasis kasus, dan logika fuzzy digunakan untuk menangkap
pengetahuan yang tersembunyi. Jaringan saraf tiruan dan penggalian data digunakan
untuk penemuan pengetahuan, algometrik genetik, sistem AI hibra, dan agen inteligen.


Menangkap Pengetahuan: Sistem Ahli

Sistem ahli adalah teknik cerdas untuk menangkap pengetahuan yang tersembunyi
dalam keahlian manusia yang sangat spesifik dan terbatas cakupannya. Sistem ini
menangkap pengetahuan dari pekerja pakar dalam bentuk serangkaian aturan dalam
sistem peranti lunak yang dapat digunakan oleh orang lain dalam organisasi tersebut.

Serangkaian aturan dalam sistem ahli ditambahkan ke dalam memori atau
pembelajaran perusahaan.


Bagaimana Sistem Ahli Bekerja

Sistem ahli membuat model pengetahuan manusia menjadi serangkaian aturan yang
secara kolektif disebut basis pengetahuan. Sistem ahli memiliki jumlah aturan mulai
dari 200 sampai beberapa ribu, bergantung pada kompleksitas permasalahnnya. Aturanaturan tersebut jauh lebih mengakar dan saling terhubung satu sama lain dibandingkan
program peranti lunak yang biasanya.


Contoh Sistem Ahli yang Sukses

Sistem ahli memberikan banyak keuntungan bagi perusahaan, termasuk diantaranya
pengambilan keputusan yang lebih baik, pengurangan kesalahan, penguranagan biaya,
pengurangan waktu pelatihan, dan tingkat kualitas serta layanan yang lebih baik.
Berikut adalah beberapa contohnya:
Countrywide Funding Corporation di Pasadena, California, menggunakan sistem ahli
untuk meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat mengenai pemberian pinjaman.
Perusahaan pemberi pinjaman ini mempekerjakan sekitar 400 penanggung pinjaman di
150 kantor yang tersebar di AS. Perusahaan tersebut mengembangkan sistem ahli
berbasis PC di tahun 1992 untuk membuat keputusan kelayakan pemberi pinjaman
tahap awal. Perusahaan ini mengalami pertumbuhan yang amat pesat, terus
berkembang dan ingin agar sistemnya dapat menjamin konsistensi dalam menghasilkan
keputusan mengenai pemberi pinjaman denagn kualitas yang baik.


Kecerdasan Organisasional: Penalaran Berbasis kasus

Pengetahuan organisasi ini dapat ditangkap dan disimpan dengan mengguanakan
penalaran berbasis kasus. Dalam penalaran berbasis kasus, deskripsi dari pengalaman
masa lalu seorang spesialis yang direpresentasikan sebagai contoh kasus disimpan
dalam basis data untuk digunakan kembali di suatu waktu pada saat seorang pengguna
berhadapan dengan kasus barudengan parameter yang serupa. Sistem ini mencari
dalam basis data kasus yang memiliki karakteristik masalah yang serupa dengan kasus
baru, menemukan kasus yang paling tepat, dan menerapakn solusi kasus lama pada
kasus baru. Solusi yang sukses diberi tanda untuk digunakan kembali pada kasus baru,
dan keduanya disimpan bersama dengan kasus-kasus lainnya dalam basis pengetahaun.
Dalam sistem ini terdapat beberapa teknik kecerdasan, diantaranya yaitu:


Sistem Logika Fuzzy

Logika Fuzzy adalah teknologi berbasis aturan yang dapat merepresentasikan
ketidakpersisian seperti yang telah disebutkan , dengan menciptakan aturan yang
menggunakan nilai subjektif atau nilai yang mendekati. Logika fuzzy dapat menjelaskan
fenomena atau proses tertentu secara linguistik, kemudian mempresentasiakannya
dalam sejumlah kecil aturan yang fleksibel. Organisasi dapat menggunakan logika fuzzy
untuk menciptakan sistem peranti lunak yang menangkap pengetahuan tersirat yang
mengandung ambiguitas linguistik. Jaringan saraf tiruan digunakan untuk menyelesaikan
masalah-masalah yang kompleks dan sulit dipahami, di mana sejumlah besar data
mengenai masalah tersebut telah dikumpulkan. Jaringan saraf tiruan mencari pola dan
hubungan dalam data yang sangat besar yang terlalu rumit dan sulit untuk dianalisis
manusia.


Jaringan Saraf Tiruan

Jaringan saraf tiruan digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks
dan sulit dipahami, dimana sejumlah besar data mengenai masalah tersebut telah
dikumpulkan. Jaringan saraf tiruan mencari pola dan hubungan dalam data yang sngat
besar yang terlalu rumit dan sulit untuk dianalisis manusia. Jaringan saraf tiruan
menemukan pengetahuan ini dengan menggunakan perangkat keras dan peranti lunak
yang menyerupai pola-pola pemprosesan dalam otak manusia. Jaringan saraf tiruan ‘
mempelajari’ pola-pola dari jumlah data yang banyak dengan menyaring data, mencari
hubungan, membangun model, dan mengoreksi kesalahan model itu sendiri berkali-kali.
Cara kerja saraf tiruan :

Jaringan saraf tiruan menggunakan aturan yang “dipelajari” dari pola-pola data untuk
membangun lapisan logika tersembunyi. Lapisan tersembunyi ini kemudian memproses
masukan-masukan dan mengklasifikasikannya berdasarkan pengalaman dari model
tersebut. Pada contoh ini, jaringan saraf tiruan telah dilatih untuk membedakan
pembelian kartu kredit yang sah dengan yang tidak sah.

Ada banyak aspek yang membingungkan dari jaringan saraf tiruan. Tidak seperti system
ahli, yang biasanya memberikan penjelasan bagi solusi yang diberikan, jaringan saraf
tirua tidak selalu dapat menjelaskan mengapa jaringan tersebut memilih keputusan
tertentu. Terlebih lagi, mereka tidak selalu dapat menjamin solusi yang benar-benar
pasti, solusiyang diberikan mungkin berbeda untuk sebuah masukkan yang sama.
Jaringan saraf tiruan juga tidak dapat menjamin solusi yang terbaik. Jaringan saraf
tiruan sangat sensitive dan tidak dapat bekerja dengan baik apabila data untuk
latihannya terlalu sedikit atau bahkan terlalu banyak. Dalam kebanyakan aplikasi
dewasa ini, jaringan saraf tiruan paling sesuai unuk membantu pengambilan keputusan
oleh manusia, bukan sebagai pengganti manusia dalam mengambil keputusan.


Algoritme Genetik

Algoritme genetik berguna untuk mendapatkan solusi optimal untuk masalah spesifik
dengan memeriksa sejumlah besar kemungkinan solusi untuk masalah tersebut. Teknik
pemecahan masalah dengan algoritme ini secara konsep berbasis pada metode
bagaimana organisme hidup beradaptasi dengan lingkungannya.
Algoritma genetic bekerja dengan mempresentasikan informasi sebagai deretan 0 dan 1.
Kemungkinan solusi dapat direpresentasikan denganderetan 0 dan 1 yang panjang.
Algoritma genetic memberika kode untuk mencari semua kombinasi digit yang mungkin
untuk mengidentifikasikan deretan yang tetap yang merepresentasikan struktur terbaik
untuk masalah tertentu. Jadi, algoritma genetrik mendukung evolusi berbagai solusi
untuk masalah tertentu, mengendalikan penciptaan, variasi, adaptasi dan pemilihan
kemungkinan solusi menggunakan proses-proses genetik. Solusi-solusi tersebut
mengalami perubahan dan penggabungan. Solusi yang buruk dibuang, sedangkan
proses yang lebih baik bertahan untuk terus lanjut menghasilkan solusi yang semakin
baik lagi.


Sistem AI Hibrida

Sistem kecerdasan hibrida adalah sistem yang dapat mengintegrasikan Algoritme
genetik, logika fuzzy, jaringan saraf tiruan, dan sistem ahli menjadi aplikasi tunggal
untuk mengambil manfaat dari fitur-fitur terbaik teknologi tersebut. Sistem seperti ini
disebut system kecerdasan buatan hibrida (hybrid al system) . Aplikasi hibrida dalam
bisnis sedang berkembang. Di Jepang, Hitachi, Mitsubishi, Ricoh, Sanyo dan perusahaan
lainnya mulaimemasukkan system al hybrid dalam produk produk seperti peralatan
rumah tangga, mesin pabrik, dan perlengkapan kantor. Matsushita telah
mengembangkan sebuah mesin cuci “neurofuzzi” yang menggabungkan logika fuzzi
dengan jaringan saraf tiruan. Nikoo securytas telah mengembangkan system neurofuzzi
untuk meramalkan peringkat obligasi.



Agen inteligen

Agen inteligen adalah program peranti lunak yang bekerja di latar belakang tanpa
investasi manusia secara langsung untuk menjalankan tugas-tugas yang spesifik,
berulang, dan dapat diprediksi. Tugastugas tersebut dilakukan bagi pengguna
perorangan, proses bisnis, atau aplikasi peranti lunak. Agen inteligen menggunakan
basis pengetahuan bawaan yang terbatas atau basis pengetahuan yang dipelajari untuk
menyelesaikan tugas atau untuk membuat keputusan atas nama pengguna, seperti
menghapus e-mail yang tidak berguna, menjadwalkan janji, atau menjelajahi melalui
jaringan untuk menemukan biaya perjalanan termurah ke California.

Agen inteligen membantu P&G memperpendek siklus pengisian produk, seperti
misalnya satu kotak produk bermerk Tide

BAB 3
PENUTUP
Manajemen pengetahuan adalah serangkaian proses untuk membuat,
menyimpan, mentransfer, dan menerapkan pengetahuan dalam organisasi. Perusahaan
memerlukan program manajemen pengetauan karena pengetahuan telah menjadi asset
produktif dan strategis yang sentral dalam perekonomian informasi di zaman ini, dan
merupakan sumber keunggulan kompetitif yang potensial. Manajemen pengetahuan
mengedepankan pembelajaran organisasi dengan meningkatkan kemampuan
organisasiuntuk belajar dari lingkungannya dan untuk memasukkan pengetahuan dalam
proses bisnis. Sistem manajemen pengetahuan yang efektif memerlukan modal
organisasional dan manajemen untuk meningkatkan budaya dan program pengetahuan

untuk manajemen pengetahuan, termasuk dilantiknya seorang direktur pengetahuan.
Ada tiga jenis utama system manajemen pengetahuan: system manajemen
pengetahuan keseluruhan perusahaan, system kerja pengetahuan, dan teknik cerdas.
Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan adalah upaya diseluruh
perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan data
digital dan pengetahuan. Sistem pengetahuan terstruktur menyediakan basis data dan
berbagai perangkat untuk mengorganisasikan dan menyimpan pengetahuan
semiterstruktur, seperti e-mail atau multimedia. Sistem jaringan pengetahuan
menyediakan direktori dan perangkat untuk mencari karyawan perusahaan berkeahlian
tertentu yang merupakan sumber daya penting dari pengetahuan tersirat. Sering kali
system semacam ini menyertakan perangkat kolaborasi kelompok (termasuk wiki dan
social bookmarking), portal untuk menyederhanakan akses informasi, perangkat
pencarian, dan perangkat klasifikasi informasi berdasarkan sebuah taksonomi yang
sesuai dengan organisasinya. Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan
dapat memberikan nilai yang cukup besar jika system ini dirancang dengan baik dan
memungkinkan karyawan untuk menemukan, berbagi, dan memanfaatkan pengetahuan
secara lebih efisien.
Sistem kerja pengetahuan mendukung penciptaan system pengetahuan baru dan
integrasinya perusahaan. Sistem ini memerlukan akses yang mudah ke basis
pengetahuan eksternal: perangkat keras computer yang canggih yang dapat mendukung
peranti lunak dengan banyak grafik, analisis, manajemen dokumen, dan kemampuan
komunikasi, dan antar muka yang ramah pengguna. Kemampuan ini dapat
meningkatkan produktifitas para pekerja pengetahuan yang dibayar mahal. Sistem kerja
pengetahuan sering kali berjalan di workstation yang disesuaikan dengan fungsinya.
Sistem perancangan yang dibantu computer dan system realitas virtual, yang
menciptakan simulasi interakti yang bertingkah laku seperti dunia nyata, memerlukan
kapabilitas grafik dan permodelan yang kuat. Sistem kerja pengetahuan untuk para
professional keuangan menyediakan akses ke basis data eksternal dan kemampuan
untuk menganalisis sejumlah besar data keuangan dengan sangat cepat.
Kecerdasan buatan tidak memiliki fleksibilitas, keluasan, dan keumuman dari kecerdasan
manusia, tapi dapat digunakan untuk menangkap, mengodekan, dan memperluas
pengetahuan perusahaan. Perusahaan dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk
membantunya menangkap dan menyimpan pengetahuan tersirat untuk menemukan
pengetahuan untuk menghasilkan solusi bagi masalah tertentu yang terlalu besar dan
kompleks untuk dianalisis oleh manusia, dan untuk membantu perusahaan mencari dan
menyaring informasi.

Sistem ahli menangkap pengetahuan tersirat dari kecerdasan manusia dan
menyatakannya dalam pengetahuan dengan bentuk aturan-aturan. Strategi mencari
dalam basis pengetahuan disebut mesin inferensi, dan dapat menggunakan penalaran
maju atau penalaran mundur. Sistem ahli sangat berguna untuk basis data dengan
kasus yang dapat secara kontinu diperluas dan diperbaiki. Saat pengguna menemui
kasus baru, system tersebut akan mencari kasus yang mirip, menemukan contoh kasus
yang memiliki kecocokan tertinggi, dan menerapkan solusi kasus lama pada kasus baru.
Kasus baru kemudian disimpan bersama dengan solusi yang sukses dalam basis data
kasus.
Logika juzzy adalah peranti lunak dan perangkat keras yang berusaha untuk meniru
proses berpikir otak manusia. Jaringan saraf tiruan tergolong hebat dalam kemampuan
belajarnya dan mengenali pola-pola yang tidak dapat digambarkan dengan mudah oleh
manusia. Jaringan saraf tiruan digunakan dalam sains, pengobatan, dan bisnis terutama
untuk mencari pola-pola dalam jumlah data yang sangat besar.
Algoritme genetic mengembangkan solusi untuk masalah tertentu menggunakan proses
genetic seperti kesosokan, persilangan, dan mutasi. Algoritme genetic mulai digunakan
untuk masalah-masalah yang melibatkan optimalisasi, perancangan produk dan
pemantauan system industry dimana terdapat banyak alternative atau variable yang
harus dievaluasi untuk menghasilkan solusi yang optimal.
Agen inteligen adalah program peranti lunak dengan basis pengetahuan bawaan atau
dipelajari yang melaksanakan tugas tertentu, berulang, dan dapat diprediksi bagi
pengguna perorangan, proses bisnis, atau aplikasi peranti lunak. Agen inteligen dapat
deprogram untuk menelusuri data dalam jumlah besar untuk menemukan informasi
yang berguna dan, dalam beberaoa kasus, menindaklanjuti informasi tersebut atas
nama pengguna.

Daftar Pustaka :
Laudon, Kenneth C; Jane P. Laudon.2005.Sistem Informasi Manajemen

Judul: Akuntansi Biaya

Oleh: Hadi Wiranto


Ikuti kami