Keamanan dan Kontrol Sistem Informasi

Keamanan dan Kontrol Sistem Informasi

* Pentingnya pengendalian Sistem Informasi.

Dengan pemahaman bahwa manajemen TIK di lembaga pemerintahan merupakan suatu hal rumit dan kompleks serta penting bagi layanan publik, maka sudah pasti semua pimpinan lembaga pemerintahan ingin mengetahui kondisi ketatakelolaan TIK yang selama ini telah dilaksanakan di lembaganya. Berikut jurusnya.

Pendahuluan

Kita seringkali sulit untuk dapat menjawab beberapa pertanyaan ini :

1. Apakah aset Teknologi Informasi & Komunikasi (TIK) yang kita miliki sudah dilindungi dengan layak dari risiko kerusakan, kehilangan, kesalahan atau penyalahgunaan ?

2. Apakah informasi yang diolah melalui TIK tersebut sudah dapat kita yakini integritasnya (kelengkapan dan akurasi) ?

3. Apakah solusi TIK yang kita kembangkan sudah dapat mencapai tujuannya dan membantu pencapaian tujuan lembaga kita dengan efektif ?

4. Apakah sumber daya TIK yang kita miliki sudah dimanfaatkan dengan efisien dan bertanggung jawab ?

Definisi Sistem Informasi

Salah satu cara dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut diatas adalah dengan melakukan audit atas solusi TIK yang kita miliki, atau yang lazim disebut dengan Audit Sistem Informasi.

Definisi Audit Sistem Informasi adalah suatu proses pengumpulan dan pengevalusian bukti-bukti yang dilakukan oleh pihak yang independen dan kompeten untuk mengetahui apakah suatu sistem informasi dan sumber daya terkait, secara memadai telah dapat :

ü melindungi aset,

ü menjaga integritas dan ketersediaan sistem dan data,

ü menyediakan informasi yang relevan dan handal,

ü mencapai tujuan organisasi dengan efektif,

ü menggunakan sumber daya dengan efisien,

Proses Sistem Informasi

Proses audit sistem informasi yang berbasis risiko serta sesuai dengan standar audit dapat digambarkan secara singkat sebagai berikut :

Pada tahap survei pendahuluan, auditor akan berusaha untuk memperoleh gambaran umum dari lingkungan TIK yang akan diaudit. Kemudian dilanjutkan dengan pemahaman yang lebih mendalam dari seluruh sumber daya TIK – infrastruktur, aplikasi, informasi, personil – yang termasuk ke dalam lingkup audit, serta pemahaman atas sistem pengendalian intern TIK yang ada seperti struktur organisasi, kebijakan, prosedur, standar, parameter, dan alat bantu kendali lainnya.

Selanjutnya auditor akan melakukan analisis risiko pendahuluan untuk mengidentifikasi berbagai risiko yang mungkin timbul di lingkungan TIK yang diaudit serta kelayakan rancangan pengendalian intern TIK yang telah ada. Jika rancangan pengendalian intern TIK dipandang memadai maka auditor selanjutnya akan melakukan pengujian dari pelaksanaan kendali-kendali tersebut, namun jika dipandang tidak layak maka auditor akan langsung melakukan pengujian terinci terhadap risiko TIK secara mendalam (dengan jumlah sampel yang cukup besar).

Setelah melakukan pengujian pengendalian intern TIK dan auditor telah memperoleh bukti yang memadai bahwa pengendalian intern TIK telah dilaksanakan sesuai rancangannya maka selanjutnya auditor akan melakukan pengujian terinci atas risiko TIK secara terbatas (dengan jumlah sampel yang terbatas). Namun jika hasil pengujian pengendalian intern TIK menunjukkan bahwa pelaksanaan pengendalian intern TIK tidak sesuai dengan rancangannya maka auditor akan melakukan pengujian terinci risiko TIK secara mendalam.

Bukti-bukti yang diperoleh auditor dari hasil analisis risiko dan rancangan kendali serta pengujian pengendalian intern TIK dan pengujian terinci risiko TIK selanjutnya akan digunakan oleh auditor untuk menyusun laporan audit sistem informasi yang memuat kesimpulan audit beserta tanggapan dari pihak yang diaudit atas rekomendasi yang disampaikan oleh auditor dalam rangka peningkatan pengendalian intern TIK.

Tujuan dan Lingkup Sistem Informasi

Tujuan Audit Sistem Informasi dapat dikelompokkan ke dalam dua aspek utama dari ketatakelolaan TIK, yaitu :

Conformance (Kesesuaian) – Pada kelompok tujuan ini audit sistem informasi difokuskan untuk memperoleh kesimpulan atas aspek kesesuaian, yaitu : Confidentiality (Kerahasiaan),Integrity (Integritas), Availability (Ketersediaan) dan Compliance (Kepatuhan).

Performance (Kinerja) - Pada kelompok tujuan ini audit sistem informasi difokuskan untuk memperoleh kesimpulan atas aspek kinerja, yaitu : Effectiveness (Efektifitas), Efficiency(Efisiensi), Reliability (Kehandalan).

Lingkup Audit Sistem Informasi pada umumnya difokuskan kepada seluruh sumber daya TIK yang ada, yaitu Aplikasi, Informasi, Infrastruktur dan Personil.

Untuk lebih praktisnya, berikut ini adalah beberapa tujuan audit sistem informasi yang pernah dilakukan, antara lain :

Evaluasi atas kesesuaian (strategic alignment) antara rencana strategis dan rencana tahunan organisasi dengan rencana strategis TIK, rencana tahunan TIK dan rencana proyek/program TIK.

Evaluasi atas kelayakan struktur organisasi TIK, termasuk pemisahan fungsi (segregation of duties) dan kelayakan pelimpahan wewenang dan otoritas (delegation of authority).

Evaluasi atas pengelolaan personil TIK, termasuk perencanaan kebutuhan, rekrutmen dan seleksi, pelatihan dan pendidikan, promosi/demosi/mutasi, serta terminasi personil TIK.

Evaluasi atas pengembangan TIK, termasuk analisis kebutuhan, perancangan, pengembangan, pengujian, implementasi dan migrasi, pelatihan dan dokumentasi TIK, serta manajemen perubahaan.

Evaluasi atas kegiatan operasional TIK, termasuk pengelolaan keamanan dan kinerja pengelolaan pusat data (data center), pengelolaan keamanan dan kinerja jaringan data, dan pengelolaan masalah dan insiden TIK serta dukungan pengguna (helpdesk).

Evaluasi atas kontinuitas layanan TIK, termasuk pengelolaan backup & recovery, pengelolaan prosedur darurat TIK (IT emergency plan), pengelolaan rencana pemulihan layanan TIK (IT recovery plan), serta pengujian rencana kontijensi operasional (business contigency/continuity plan).

Evaluasi atas kualitas pengendalian aplikasi, termasuk pengendalian input, pengendalian proses dan pengendalian output.

Evaluasi atas kualitas data/informasi, termasuk pengujian atas kelengkapan dan akurasi data yang dimasukkan, diproses, dan dihasilkan oleh sistem informasi.

Peranan Sistem Informasi di Lembaga Pemerintahan

Dengan pemahaman bahwa manajemen TIK di lembaga pemerintahan merupakan suatu hal rumit dan kompleks serta penting bagi layanan publik, maka sudah pasti semua pimpinan lembaga pemerintahan ingin mengetahui kondisi ketatakelolaan TIK yang selama ini telah dilaksanakan di lembaganya.

Disinilah peranan Audit Sistem Informasi di dalam suatu lembaga pemerintahan, yaitu untuk memberikan suatu hasil evaluasi yang independen mengenai kesesuaian dan kinerja dari TIK yang ada, apakah sudah dapat melindungi aset TIK, menjaga integritas dan ketersediaan sistem dan data, menyediakan informasi yang relevan dan handal, dan mencapai tujuan organisasi dengan efektif, serta menggunakan sumber daya TIK dengan efisien.

Para pemeriksa dari BPK, BPKP dan Bawasda serta kantor akuntan publik atau konsultan audit yang melakukan audit atas lembaga pemerintahan, diharapkan dapat memberikan suatu hasil evaluasi yang independen atas kesesuaian dan kinerja pengelolaan TIK di lembaga pemerintahan, serta memberikan berbagai rekomendasi yang dapat dengan signifikan meningkatkan ketatakelolaan TIK di lembaga tersebut.

Keterpurukan ketatakelolaan TIK di lembaga pemerintahan saat ini, yang seringkali hanyalah berupa belanja-belanja proyek TIK tanpa kejelasan kesesuaian dan kinerja yang diharapkan, tentunya tidak lepas dari kemampuan para pemeriksa dalam melakukan evaluasi dan memberikan rekomendasi terkait ketatakelolaan TIK serta komitmen dari para pimpinan lembaga dalam menindaklanjuti rekomendasi tersebut. Audit Sistem Informasi tidak dilaksanakan untuk mencari temuan atau kesalahan, namun untuk memberikan kesimpulan serta merekomendasikan perbaikan yang dapat dilakukan atas pengelolaan TIK.

Manfaat Sistem Informasi di Lembaga Pemerintahan

Secara sederhana, dapat dikatakan bahwa Audit Sistem Informasi di lembaga pemerintahaan akan dapat memberikan banyak manfaat, antara lain :

Meningkatkan perlindungan atas aset TIK lembaga pemerintahan yang merupakan kekayaan negara, atau dengan kata lain aset milik publik,

Meningkatkan integritas dan ketersediaan sistem dan data yang digunakan oleh lembaga pemerintahan baik dalam kegiatan internal lembaga maupun dalam memberikan layanan publik,

Meningkatkan penyediaan informasi yang relevan dan handal bagi para pemimpin lembaga pemerintahan dalam mengambil keputusan dalam menjalankan layanan publik,

Meningkatkan peranan TIK dalam pencapaian tujuan lembaga pemerintaha dengan efektif, baik itu untuk terkait dengan kebutuhan internal lembaga tersebut, maupun dengan layanan publik yang diberikan oleh lembaga tersebut,

Meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya TIK serta efisiensi secara organisasional dan prosedural di lembaga pemerintahan.

Dengan kata lain, Audit Sistem Informasi merupakan suatu komponen dan proses yang penting bagi lembaga pemerintahan dalam upayanya untuk memberikan jaminan yang memadai kepada publik atas pemanfaatan TIK yang telah dilaksanakan oleh lembaga pemerintahan.

· TUGAS PENGENDALIAN DALAM SISTEM INFORMASI

Menurut Davis (1984:3):

Sistem Informasi Manajemen adalah sebuah sistem yang terintegrasi antara manusia dan mesin yang mampu memberikan informasi sedemikian rupa untuk menunjang jalannya operasi, jalannya manajemen dan fungsi pengambilan keputusan di dalam sebuah organisasi. Sistem tersebut menggunakan perangkat keras dan lunak (software dan hardware), prosedur manual, model-model untuk analisa, perencanaan dan pengambilan keputusan juga database.

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Sistem Informasi Manajemen Logistik adalah sistem informasi yang terpadu antara manusia dan komputer dan berfungsi dalam pengelolaan persediaan dalam tujuan menyediakan informasi untuk analisa, perencanaan, operasional, dan pengendalian, dalam mendukung pengambilan keputusan manajemen dalam sebuah organisasi.

1.Sistem Informasi

Data adalah fakta-fakta yang terkumpul dari suatu pengamatan atau pengukuran, sedangkan informasi adalah data yang telah diproses menjadi bentuk yang penuh arti bagi pemakai dan memiliki arti riil dalam tindakan-tindakan saat ini dan yang akan datang dalam pengambilan keputusan. Hubungan antara data dan informasi adalah seperti bahan mentah dan barang jadi.

Selanjutnya, informasi hanya akan memiliki nilai sepanjang dia mempengaruhi proses pengambilan keputusan dan hasilnya lebih baik dibandingkan dengan pengambilan keputusan tanpa informasi tersebut. Agar dapat berguna bagi proses pengambilan keputusan, maka informasi tersebut harus aktual, tersedia tepat waktu dan tepat guna.

Jadi sistem informasi adalah suatu sistem yang berfungsi untuk memproses data menajdi informasi. Lebih tepatnya adalah bahwa sistem informasi memproses data yang belum siap dugunakan menjadi bentuk yang siap digunakan berupa informasi untuk pemakai yang bersangkutan.

Semua sistem informasi memiliki 3 kegunaan utama yaitu: menghimpun data sebagai masukan, kemudian memproses dengan melakukan perhitungan, penggabungan unsur data, up-dating dan lain-lain, serta memperoleh informasi sebagai outputnya.

2.Unsur-unsur sistem informasi, antara lain meliputi:

A.Sistem informasi pemroses transaksi

Merupakan sistem pengolah data yang tugas utamanya adalah sistem pemroses transaksi pada tingkat operasional, dapat mempunyai input yang berasal dari luar (eksternal) maupun dari dalam.

B.Sistem informasi untuk manajer

Sistem ini diciptakan untuk membangkitkan informasi yang dapat digunakan bagi manajer untuk mengendalikan operasi, startegi, perencanaan jangka panjang, perencanaan jangka pendek, pengendalian manajemen dan pemecahan masalah khusus. Dalam sistemyang komputeris, program secara terus-menerus memantau transaksi yang diproses atau yang baru digunakan untuk pengidentifikasian dan secara otomatis melaporkan lingkungan manajemen yang perlu mendapat perhatian manajer. Dengan bantuan sistem ini, manajer dapat dengan mudah mengendalikan operasional perusahaan/organisasi dan manajer dapat mengambil keputusan bisnis dengan cepat dan tepat karena manajer tersebut memperoleh informasiyang aktual.

C.Sistem informasi intelijen

Merupakan sistem pendukung manajerial untuk penyusunan perencanaan jangka panjang dan penganggaran operasi. Sistem ini bertugas mencari dan menganalisa informasi tentang lingkungan sosial, politik, hukum, peraturan perundang-undangan dan ekonomi.Dari suatu negara/lebih, di samping juga untuk mengetahui tentang kesehatan dan prospek industri dari perusahaan dimana perusahaan yang bersangkutan berada. Di dalamnya juga berisi informasi tentang para pesaingnya. Sistem ini akan memberikan informasi perencanaan dan akan mengurangi jumlah waktu yang harus dihabiskan manajer untuk mengumpulkan informasi perencanaan sehingga manajer akan mempunyai waktu yang lebih banyak untuk melakukan tugas-tugas lainnya.

D.Sistem pendukung keputusan

Suatu sistem informasi yang dirancang untuk mendukung manajer dalam mengambil keputusan manajemen/organisasi. Oleh sebab itu sistem ini cenderung dirancang untuk melayani manajer dalam tingkat menengah (madya) maupunyang senior. Secar a khusus, sistem ini menggunakan model. Model adalah serangkaian program, biasanya berisi persamaan matematik, yang menggambarkan masalah.tugas manajemen khusus. Dengan sedikit mengubah model atau data yang dimasukkan, maka manajer akan dapat menyelesaikan masalahnya.

MANAJEMEN LOGISTIK TERPADU

Manajemen Logistik Terpadu merupakan suatu kegiatan manajemen logistik yang meliputi 2 bidang yang berkaitan, yaitu: bidang organisasi logistik dan bidang koordinasi logistik.

1.Bidang Operasi Logistik, merupakan kegiatan-kegiatan yang bersifat fisik.
Manajemen distribusi fisik menyangkut masalah pengangkutan produk kepada langganan. Dalam distribusi fisik, langganan dipandang sebagai pemberhentian terakhir dalam saluran pemasaran.

Manajemen material adalah menyangkut perolehan (procurement) dan pengangkutan material, suku cadang dan atau persediaan barang jadidari tempat pembelian ke tempat pembuatan/perakitan gudang atau toko pengecer.
Proses transfer internal adalah mengenai pengawasan terhadap komponen-komponen setengah jadi pada waktu ia mengalir diantara tahap-tahap manufacturing dan pengangkutan awaldari produk jadi ke gudang atau ke saluran pengecer.

2.Bidang Koordinasi Logistik, yang menyangkut pada kegiatan-kegiatan komunikasi dan perencanaan.

Bidang ini meliputi identifikasi kebutuhan pergerakan dan penetapan rencana untuk memadukan seluruh operasi logistik, antara lain:

Peramalan (forecasting)

Pengolahan pesanan (order processing)

Perencanaan operasi

Perencanaan kebutuhan material (procurement)

HUBUNGAN FUNGSI-FUNGSI SISTEM INFORMASI DALAM LOGISTIK

Sistem informasi manajemen merupakan sistem operasional yang melaksanakan berbagai ragam fungsi untuk menghasilkan output yang berguna bagi pelaksana operasi dan manajemen organisasi yang bersangkutan.

Output dari sistem informasi adalah:

1.Dokumen transaksi, seperti faktur penjualan, bukti pembayaran gaji, rekening langganan dan pesanan pembelian.

2.Laporan yang direncanakan sebelumnya, isi dan bentuknya telah direncanakan terlebih dahulu, seeperti laporan penjualan, persediaan, dan arus dana.

3.Laporan dan jawaban atas pertanyaan yang sifatnya sementara, terjadi pada waktu yang tidak teratur dan memerlukan data atau analisis yang tidak direncanakan lebih dahulu.

4.Dialog manusia/mesin, merupakan suatu cara dimana seorang pemakai dapat berinteraksi dengan suatu model untuk memperoleh suatu pemecahanyang memuaskan. Model yang dimaksud seperti model perencanaan pabrik, model analisis penanaman modal, dsb.

Tujuan daripada sistem informasi adalah di desain untuk menyediakan informasi bagi tiap unit fungsional.

Struktur sistem informasi berdasarkan kegiatan manajemen adalah:

1.Pengendalian operasional, suatu proses pemantapan agar kegiatan operasional dilaksanakan secara efektif dan efisien.

2.Pengendalian manajemen, diperlukan oleh berbagai manajer bagian, pusat laba, dan untuk mengukur prestasi, memutuskan tindakan pengendalian, merumuskan aturan keputusan baru untuk diterapkan personalia operasional dan mengalokasikan sumber daya.

3.Perencanaan strategik, mengembangkan strategi sebagai sarana organisasi untuk mencapai tujuan.

Fungsi Logistik meliputi kegiatan seperti pembelian, penerimaan, persediaan, dan distribusi. Maka struktur informasinya meliputi:

1.Transaksi yang harus diolah mencakup permintaan pembelian, pesanan pembelian, pesanan produksi, laporan penerimaan, tanda sediaan, permintaan pengangkutan, dan dokumen pengangkutan.

2.Pengendalian operasional, menggunakan informasi yang ada dalam daftar dan laporan seperti pembelian yang terdahulu, delivery terdahulu, barang tidak ada dalam persediaan, barang yang berlebihan, laporan perputaran persediaan, ikhtisar prestasi penjualan, dan analisa prestasi pengangkutan.

3.Informasi Pengandalian Informasi untuk logistik terdiri dari perbandingan antara tingkatan persediaan yang direncanakan dengan aktual, harga pembelian barang, perputaran dan sebagainya.

4.Perencanaan strategik melibatkan analisis distribusi baru, kebijaksanaan baru berkaitan dengan penjualan, dan strategi make or buy. Informasi mengenai teknologi baru, alternatif distribusi, dan sebagainya, menjadi diperlukan.

Teknologi komputer yang merupakan pendukung daripada sistem informasi sangatlah cepat mengalami perubahan dan sebaliknya tidak didukung oleh perkembangan dari konsep sistem informasi itu sendiri yang cenderung berkembang lamban. Hal ini disebabkan perubahan kapasitas dan biaya perangkat keras dan lunak yang dipakai oleh sistem.

Ditekankan bahwa identifikasi kebutuhan informasi barulah kemudian menetapkan sistem yang memenuhi kebutuhan itu. Hal ini disebabkan olah masing-masing fungsi organisasi dan individu pengambil keputusan didalamnya berbeda dalam kebutuhan dan pemanfaatan informasi. Dengan teknologi yang ada dahulu, menyebabkan mahalnya sistem yang disesuaikan untuk tiap individu, namun dengan adanya perkembangan perengkat keras, perangkat lunak, dan tentunya metode sistem informasi membuka peluang bagi manajer untuk memiliki sistem yang sesuai dengan keputusan kritis yang harus diambil. Hal ini sangat penting terutama bagi manajer di bagian logistik yang secara langsung berhadapan dengan pasar yang selalu rentan terhadap perubahan.

· Kontrol proses pengembangan.

Lebih dari tiga dasawarsa berbagai studi tentang Kontrol Proses tingkat lanjut atau lebih dikenal sebagai Advance Process Control (APC) terus dilakukan. Tinjauan dari sudut pandang teoritis ,studi-studi tentang implementasi dan berbagai pernyataan tentang keuntungan (benefit) dari aplikasi APC ikut menentukan arah perkembangan teknologi ini. Selama tahun 1960-an strategi kontrol lanjut diturunkan dengan pendekatan klasik three-term, Pengontrol Proportional-Integral-Derivative (PID). Dengan datangnya teknologi komputer, ini berarti penerapan teknologi klasik analog menjadi usang berganti menjadi teknologi digital. Kontrol Umpan Maju (Feed forward), Kontrol Multivariabel dan filosofis kontrol optimal menjadi sesuatu yang sangat mungkin untuk diimplementasikan. Pada masa kini, kontrol proses tingkat lanjut (Advance Process Control) selalu disinonimkan dengan implementasi teknologi kontrol yang berbasis komputer.

Laporan penelitian terbaru menunjukkan bahwa APC dapat meningkatkan hasil produksi, mereduksi konsumsi energi, meningkatkan kapasitas, meningkatkan kualitas dan konsistensi produk,meningkatkan keamamanan proses dan mengurangi emisi lingkungan. Keuntungan-keuntungan ini memberikan manfaat yang sangat besar terhadap dunia industri dan dapat dicapai hanya dengan mengurangi tingkat variabilitas dari proses, karena itu plant harus dioperasikan sesuai dengan kapasitas disainnya.

Jadi, apa definisi yang tepat tentang kontrol tingkat lanjut? Definisi ini dapat berbeda bergantung pada latarbelakang individu-individu yang mendefinisikannya. Boleh jadi definisi ini dapat beraneka ragam, misalnya implementasi umpan maju (feedforward), skema kontrol kaskade (Cascade Control), implementasi time delay compensator, self tuning atau algoritma adaptif atau bisa juga aplikasi strategi optimisasi pada suatu sistem. Disini, sudut pandang seorang akademisi akan berbeda secara signifikan dengan seorang praktisi enjiner. Definisi yang lebih komprehensif adalah jika ditinjau dari berbagai disiplin ilmu yakni kontrol enjinering, pengolahan sinyal, statistik, teori keputusan, Artifisial intelijen, hardware dan software enjinering. Titik berat filosofinya adalah kebutuhan akan pengetahuan tentang permasalahan enjinering dan pengertian tentang perilaku dari proses plant secara terintegrasi.

Tulisan berikut ini akan membatasi dan menitikberatkan pada algoritma kontrol berbasis model proses. Karenanya tulisan ini akan memfokuskan tentang teknik berbasis model. Meskipun metode ini diaplikasikan secara luas seperti pada bidang aeronatika, robotik, penjejak radar dan sistem kendali misil, hanya aplikasi pada industri proses yang akan dibahas.

2. Model Proses

Model suatu sistem dapat direpresentasikan dalam suatu bentuk ekspresi matematik. Ekspresi matematik tersebut dapat diturunkan dari hukum-hukum fisika maupun dari hubungan output terhadap input yang diberikan.Berdasarkan ekspresi matematik tersebut, maka informasi dinamik serta kondisi steadystate (ajeg/mantap) dari suatu sistem dapat diperkirakan. Informasi-informasi ini berguna bagi seorang sistem enjiner dalam melakukan analisis dan teknik disain suatu sistem.

Dalam hubungannya dengan sistem kontrol, sebuah model harus berisi informasi prediksi perilaku suatu sistem sebagai konsekuensi dari perubahan kondisi operasi suatu proses. Keterkaitannya dengan konteks ini,berarti sebuah model dapat berupa fungsi matematika maupun informasi statistik yang dapat menjelaskan aspek khusus suatu proses tertentu. Selain tinjauan matematika dan statistik, sebuah model dapat juga dipandang sebagai deskripsi kualitatif dari perilaku suatu proses. Pengklasifikasian ini ditunjukkan pada gambar berikut:

Gambar 1. Klasifikasi tipe model pada proses monitoring dan control

2.1. Model Mekanistik

Melihat asal katanya “mekanistik”, sebagian orang akan mengira bahwa model yang dimaksud adalah model mekanik yang diturunkan berdasarkan hukum-hukum mekanika klasik. Akan tetapi pengertian yang dimaksud tidak sesempit itu, melainkan lebih bersifat umum. Model mekanistik biasanya diturunkan dari hukum-hukum fisika atau kimia, jadi pengertiannya tidak hanya sekedar model mekanika saja. Teknik analisa pernurunan dapat didekati dengan konsep parameter tergumpal(lumped) atau bisa juga dengan representasi parameter terdistribusi. Analisa parameter tergumpal digambarkan dengan persamaan diferensial biasa atau Ordinary Differential Equation (ODE).Sedangkan perangkat matematik yang digunakan untuk analisa parameter terdistribusi adalah dengan menggunakan persamaan diferensial parsial atau partial differential equations (PDEs. Contoh sederhana yang dapat diilustrasikan untuk menggambarkan kedua metoda ini adalah : ODE digunakan untuk menggambarkan perilaku dari system ditinjau dari satu dimensi saja misalnya ketinggian fluida sebagai fungsi dari waktu. Sedangkan penggunaan PDE misalnya pada analisa profil temperature dalam sebuah tangki. Salah satu alasan yang mendasari pengunaan PDE untuk analisa ini adalah dikarenakan profil temperature yang tidak sama antara beberapa titik pengukuran. Sehingga analisa yang dilakukan harus terdistribusi pada beberapa titik pengukuran supaya mendapatkan model yang benar-benar valid.

Model yang dikembangkan dengan mengunakan parameter terdistribusi dengan menggunakan PDE jauh lebih kompleks jika dibandingkan dengan model parameter tergumpal (Lumped) atau model satu dimensi dengan ODE. Sehingga untuk mendapatkan solusi analisa PDE akan jauh lebih sulit dibandingkan solusi ODE. Meskipun demikian, untuk Model parameter terdistribusi tersebut sering didekati dengan deret satu dimensi (ODE) saja. Alasannya adalah untuk penyederhanaan saja dengan catatan asumsi tertentu harus dipenuhi supaya penyederhanaan tersebut cukup valid. Mengacu kembali ke diagram klasifikasi model pada gambar 1 diatas, lebih jauh lagi pengklasifikasian kedua model tergumpal (lumped) dan teristribusi dapat digolongkan lagi menjadi linier dan tidak linier. Biasanya nonlinieritas akan dilinerisasi untuk memudahkan suatu analisa.

Terkadang dalam banyak kasus, karena terbatasnya waktu dan financial mungkin saja sebuah model mekanik menjadi tidak praktis untuk dikembangkan. Apalagi jika pengetahuan kita tentang objek tersebut terbatas atau model tersebut terlalu kompleks sehingga sangat sulit untuk dipecahkan. Dalam kondisi ini model empiris atau model “black box” yang dibangun berdasarkan data dari plant boleh jadi diajukan sebagai alternatif pemecahan kebuntuan jawaban.

2.2. Model “Black Box”

Keterbatasan teknik pemecahan masalah terhadap persamaan diferensial kompleks yang sering dijumpai ketika melakukan analisa matematik terhadap model mekanistik, memaksa kita untuk mengunakan pendekatan baru yang dikenal sebagai Model “black box” . Kata “black box” mengingatkan kita pada sebuah kotak hitam yang kita tidak mengetahui apa yang terdapat didalam kotak hitam tersebut. Akan tetapi kita akan sangat penasaran untuk mengetahui apa isi di dalam kotak tersebut, sehingga berbagai cara kita lakukan misalnya kotak tersebut kita “goyang-goyang”, “dipukul-pukul” atau disinari dengan suatu cahaya dengan harapan kita akan mendapatkan informasi atas “efek (sebab)” yang ditimbulkan. Berdasarkan informasi “efek” terhadap aksi tersebut, barulah kita mencoba menerka apa yang terkandung didalamnya. Keakurasian kesimpulannya sangat bergantung dari seberapa “lengkap” data yang anda dapatkan dan tentu saja kemampuan analisa anda.

Berdasarkan ilustrasi tersebut, jika kita mempunyai system “black box” maka untuk mengetahui persamaan dinamik yang terkandung didalamnya, kita dapat mengetahuinya melalui hubungan antara output dan input yang diberikan. Dengan mempelajari perilaku output (efek) atas input (aksi) yang diberikan maka suatu representasi dinamika system dapat diperkirakan. Parameter persamaan dinamik yang diperoleh tidak mempunyai arti fisis yang signifikan terhadap proses yang dimodelkan, misalnya koefisien perpindahan panas, kinematika reaksi dsb . Inilah kerugian dari model “black box” jika dibandingkan dengan model mekanistik. Akan tetapi, jika tujuannya hanyalah untuk merepresentasikan secara tepat kecenderungan perilaku suatu proses, maka pendekatan model “black box” akan efektif. Bahkan dari sisi biaya akan lebih kecil jika dibandingkan dengan pengembangan model mekanistik.

Seperti yang ditunjukkan pada gambar 1, model “black box” dapat dikatagorikan menjadi bentuk linier dan nonlinier. Dalam katagori linier, fungsi transfer dan deret waktu akan dominan. Sebaliknya analisa terhadap pengaruh nonlinieritas akan digolongkan menjadi dua bagian yakni deret waktu dan jaringan syaraf tiruan. Hal ini semakin memungkinkan dengan adanya kecepatan prosesor computer yang semakin tinggi dan kemajuan ilmu pengetahuan sehingga model-model “inteligen” seperti jaringan syaraf tiruan semakin berkembang cepat.

2.3. Model Kualitatif

Ada banyak contoh dimana proses alam tidak menghendaki deskripsi secara matematis, misalnya batasan fisis suatu operasi proses. Akibatnya adalah ketidakkontinyuan yang tidak tepat jika digambarkan oleh persamaan matematik. Pada kasus ini model kualitatif dapat diformulasikan dengan teknik “rule base” atau “berbasis aturan/sintaksis”. Teknik yang dimaksud mengunakan bahasa pemrogramman komputer “IF-THEN-ELSE” untuk mendeskripsikan perilaku dari proses. Aturan-aturan (Rule) ini dibangun berdasarkan pengalaman manusia atau operator jadi bersifat khusus (tertentu) sehingga memiliki kelemahan jika hanya mengandalkan pendekatan murni “rule base” saja. Pendekatan terbaru untuk memperbaiki model kualitatif ini adalah dengan menggabungkan teknik “rule based” dan persamaan matematika aljabar sehingga model kualitatif yang didapat lebih presisi. Salah satu alternatifnya adalah logika fuzzy (samar) yang diajukan oleh Zadeh pada tahun 1965-1971. Contoh sederhana pemodelan berbasis logika fuzzy, adalah sebagai berikut, misalnya pendefinisian ukuran tinggi manusia. Seorang dikatakan “tinggi” jika ukuran tinggi badannya lebih dari atau sama dengan 180 cm. Nah, matematika klasik akan mengkatagorikan bahwa jika seseorang mempunyai tinggi 179,9 cm dikatakan tidak tinggi atau pendek karena batas minimal pendefinisan tinggi adalah bilangan “tegas” 180 cm. Akan tetapi, logika atau cara berpikir manusia tidak demikian. Tetap saja orang yang mempunyai tinggi badan 179,9 cm dikatakan tinggi, walaupun derajat kebenarannya menjadi berkurang atau tidak sempurna lagi. Derajat kebenaran sempurna dihargai dengan nilai 1. Sebaliknya derajat kebenaran terendah adalah “0”. Logika seperti ini disebut dengan logika samar. Logika fuzzy (samar) berisi sekumpulan (set) aturan (rule) dan persamaan aljabar yang mendeskripsikan perilaku system.Aplikasinya dijumpai pada mesin cuci, auto focus kamera, system control dll.

2.4. Model Statistikal

Selain model-model deterministik, dinamika proses dapat direpresentasikan dengan terminologi statistik. Pendekatan statistik perlu dilakukan karena ketidakpastian parameter disekitar sistem. Akar dari teknik statistik ini adalah analisis data statistik, teori informasi, teori permainan dan teori dari sistem keputusan.

Karakteristik dari model probabilistik ditentukan oleh suatu fungsi yang dikenal sebagai variabel fungsi kerapatan kemungkinan (Probability Density Function). Fungsi distribusi yang umum dijumpai adalah distribusi normal yang memberikan informasi tentang nilai kemungkinan suatu variabel secara normal statistik. Sedangkan distribusi kemungkinan untuk sistem multivariabel adalah Multivariate probability Density Function. Fungsi ini akan sulit untuk diinterpretasikan jika sudah melibatkan lebih dari dua variabel. Selain derajat kemungkinan, suatu Model dapat dikembangkan berdasarkan derajat keimiripan antara dua variabel. Model seperti ini dikenal sebagai model korelasi.

Dalam dunia kontrol modern, model statistik mempunyai peranan penting khususnya untuk monitoring proses, analisa data atau analisa pembuat keputusan pada statistical process control.

3. KONTROL OTOMATIK BERBASIS MODEL (MODERN)

Model sebagai representasi dari sebuah proses pada mulanya digunakan untuk menjawab kebutuhan operasional terhadap masalah Kemanan (Safety) dan kebutuhan pelatihan bagi operator. Model tersebut digunakan sebagai simulasi bagi proses sehingga isu-isu yang berhubungan dengan masalah kemanan proses dapat diperkirakan dan dicari pemecahannya. Selain itu, simulasi tersebut dijadikan juga sebagai sarana latihan bagi seorang operator untuk mengoperasikan proses pabrik. Tetapi, pendekatan ini tidak lagi sesuai untuk sistem kontrol sesungguhnya (realtime). Dalam konteks kontrol otomatik, posisi model adalah memberikan referensi “perkiraan” keadaan saat ini sehingga dapat diberikan aksi kontrol sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan. Cara bekerja sistem seperti ini diilustrasikan pada gambar berikut ini:

Gambar 2. Kontrol Berbasis Model Ideal

Jika diperhatikan gambar blok di atas, dengan mengabaikan persamaan matematik maka dinamika proses dapat diabaikan dengan inverse model dengan catatan tersedianya model proses yang akurat. Hasilnya adalah nilai keluaran dari proses akan sama dengan nilai yang diharapkan. Dengan kata lain, disain sistem kontrol berbasis model memberikan potensi aksi kontrol yang sempurna. Oleh karena itu, hal terpenting dalam perancangan sistem kontrol modern ini adalah bagaimana mendapatkan model dari proses yang ingin dikontrol. Tetapi jangan lupa dalam proses sebenarnya, batasan operasi (Constraint) akan menyebabkan adanya kesalahan pada model proses sehingga model tidak dapat di-inverse dan pada akhirnya aksi kontrol yang sempurna sulit untuk dicapai.

Dalam dunia industri proses, model “black box” sering digunakan untuk sintesa kontrol karena kemudahan dalam teknik pendefinisian modelnya jika dibandingkan dengan pendefinisian mengunakan model mekanistik yang cukup mahal. Untuk tujuan disain, kep-presisian adalah sesuatu yang sangat penting, apalagi untuk spesifikasi strategi kontrol, disain kontrol, dan analisa sistem kontrol, model “black box” dapat mereplikasi dinamika dari proses yang biasanya sesuai. Jadi penggunaan model ini lebih mungkin diterapkan untuk tujuan disain kontrol seperti yang telah disebutkan diatas sehingga tidaklah mengherankan jika teknik pendefinisian model yang digunakan dalam berbagai algoritma advance control adalah teknik model ”black-box”.

Dalam bahasan berikut ini lebih memfokuskan pada aspek teknologi kontrol berbasis Model yang dikenal sebagai Model Predictive Control (MPC)

4. MODEL PREDICTIVE CONTROL

4.1 Pengantar Kontrol Multivariabel

Dinamika proses yang berubah terhadap waktu, nonlinier, dan multi-input multi-output (multivariabel) merupakan karakteristik yang umum dijumpai pada proses-proses kimia di industri. Karakteristik proses yang demikian kemudian menjadi tantangan yang harus dihadapi dalam merancang suatu pengontrol agar dapat mencapai performansi sistem kontrol yang diinginkan. Hal ini disebabkan karena pengontrol yang dirancang harus dapat mengatasi pengaruh perubahan parameter/nonlinieritas proses, batasan-batasan daerah kerja aktuator dan proses, dan adanya gangguan yang terjadi pada proses. Selain itu, jika proses yang dikontrol adalah proses multivariabel dan di dalamnya terjadi interaksi dimana suatu variabel akan mempengaruhi variabel lainnya maka pengontrol tersebut harus dapat meminimalkan adanya pengaruh interaksi tersebut. Teknik umum yang dikembangkan untuk mendapatkan optimalisasi sistem kontrol adalah dengan menala (Men-tuning) pengontrol tiap-tiap proses variabel secara terpisah. Artinya struktur kontrol yang digunakan berbasiskan pengontrol multi-lup single input single output (SISO). Kinerja maksimal dari sistem bergantung kompleksitas interaksi variabel proses yang dikontrol atau dengan kata lain tidak dapat memperkirakan hasil akhir dari kestabilan proses. Semakin rumit proses akan semakin sulit mendapatkan respon sistem yang maksimal.Salah teknik yang dikembangkan untuk mengatasi kelemahan pengontrolan berbasis PID multi loop SISO adalah dengan menggunakan Model Predictive Control (MPC).

Kontrol prediktif merupakan jenis pengontrol yang didisain berdasarkan model suatu proses. Model tersebut digunakan untuk menghitung suatu set prediksi keluaran proses. Berdasarkan set prediksi tersebut, sinyal kontrol yang akan diberikan ke proses dihitung dengan melakukan minimalisasi suatu fungsi harga sehingga selisih antara set prediksi keluaran proses tersebut dengan set masukan referensi yang bersesuaian minimal ^[1].

Gambar 3 ^[1] menunjukkan bahwa model dari proses dihitung berdasarkan prediksi dari kurva lintasan variabel yang dikontrol. Setelah mengkoreksi ketidaksesuaian antara nilai yang diprediksi dan nilai sebenarnya dari variabel yang dikontrol, selanjutnya prediksi variabel yang dikontrol akan dikurangi dengan lintasan prediksi setpoint untuk menghasilkan vektor error yang merupakan input dari algoritma kontrol dalam mengeluarkan sinyal kontrol (manipulated variabel). Selanjutnya, sinyal kontrol inilah yang digunakan untuk mengatur aksi pada aktuator (Control Valve atau motor) agar nilai aktual proses dapat menjejaki setpoint yang diinginkan

4.2. Prinsip Kerja Model Predictive Control

Proses identifikasi dan Perbaikan Model Proses

Diagram blok berikut akan menjelaskan secara umum langkah kerja dari proses identifikasi . Dalam beberapa kasus, model proses yang didapat terkadang tidak sesuai dengan kondisi proses sesungguhnya.Akibatnya, optimalisasi dari pengontrol MPC sangat bergantung dari kualitas model proses yang didapat. Sehingga terkadang perlu dilakukan identifikasi proses secara berulang untuk dapat memastikan akurasi model proses yang dihasilkan. Walaupun demikian, akurasi model proses tidak akan pernah mencapai kesempurnaan dikarenakan teknik linierisasi suatu elemen proses yang taklinier. Untuk lebih menyempurnakan model proses yang dihasilkan, diperlukan perbaikan model proses identifikasi dengan pengetahuan tentang proses sebenarnya. Pada banyak aplikasi , model proses identifikasi dilinierisasi dengan model Finite Impulse Response (FIR) dan Auto-Regressive (ARX) untuk respon masukan step. Perbaikan model dilakukan dengan membandingkan hasil yang didapat pada model FIR dan ARX serta menggabungkan data informasi pengetahuan tentang proses.

Bentuk Umum Algoritma Model Predictive Control

Setelah pengidentifikasian proses dilakukan, pengontrol MPC akan bekerja berdasarkan model proses yang dihasilkan. Dari alur diagram blok berikut ini, yang terpenting adalah kemampuan pengontrol MPC dalam mengestimasi adanya gangguan untuk keadaan sekarang dan kedepan, sehingga kualitas (performance) dari sistem kontrol dapat terjaga pada kondisi kestabilan yang maksimal.

Perancangan dan implementasi strategi kontrol MPC

Pada alinea-alinea pendahuluan yang telah dijabarkan di atas, lebih bersifat penjelasan tentang definisi dan prinsip kerja saja. Pada bahasan berikut, akan lebih menekankan bagaimana perancangan dan tahap-tahapan implementasi strategi kontrol MPC secara umum.

Penjelasan detail dapat dilihat pada diagram blok gambar 6 berikut ini:

1. Analisa Proses

Tujuan melakukan kajian ilmiah mengenai objek plant yang akan dikontrol adalah mendapatkan persamaan dinamika dari proses. Analisa proses akan memberikan formulasi yang jelas dari objektif sistem kontrol dan keterbatasan (limitations) yang sesuai dengan pengertian MPC sebenarnya. Atau dengan kata lain, analisa proses akan memberikan konfigurasi kontrol proses dalam terminologi MPC. Input dan Output proses digolongkan dalam 4 katagori yang berbeda. Pengolongan ini berdasarkan penggunaannya dalam pengontrolan proses:

(MV) – input proses yang diatur untuk menjaga output proses tetap pada setpoint.

Controller (CV) – output proses yang ingin dijaga pada harga setpoint

Disturbance (DV) – input proses yang memberi efek terhadap proses dan output variabel tertentu.

Constraint (AV) – output proses yang harus dijaga dalam suatu definisi batas jangkauan operasi yang berlawanan dengan setpoint.Proses input dan output dapat juga didefinisikan sebagai teroptimisasi jika pada proses input atau output tersebut terdapat sebuah pertimbangan ekonomis atau kinerja untuk menekan proses variabel dalam arah yang diinginkan hingga beberapa constraint (batasan) proses menjadi aktif. Pada langkah ini juga akan didefinisikan variabel Manipulated (MV) , Disturbance (DV), Controlled (CV) danConstraint (AV) yang berkaitan dengan proses yang ingin dikontrol.

2. Membuat modul program MPC. Modul dapat berisikan informasi algoritma, kondisi, alarm, display, historical information, dan karakteristik lainnya yang menyatakan perlengkapan proses. Algoritma adalah langkah-langkah logika yang menyatakan bagaimana modul berfungsi.

3. Setelah modul program dirancang dalam suatu AREA project, langkah selanjutnya adalah asignment program ke data historian yang terdapat dalamdatabase program DeltaV.

4. Melakukan tes terhadap proses dan data yang didapat akan disimpan secara otomatis dalam data historian. Berdasarkan data-data yang tersimpan dalamdata historian, selanjutnya akan dibangkitkan model dari proses dan sinyal kontrol prediksi.

5. Setelah identifikasi model proses dan membangkitkan sinyal kontrol prediksi, dilakukan perbaikan model sehingga lebih mendekati model proses yang sebenarnya.

6. Melakukan tes simulasi untuk memastikan algoritma program sudah berjalan dengan benar. Jika unjuk kerja respon pengontrolan kurang baik, lakukan tuning parameter pengontrol sehingga didapatkan respon terbaik.

7. Langkah ketujuh ditandai dengan garis terputus-putus, dimaksudkan jika dikehendaki adanya commisioning pada proses sebenarnya (real plant) maka dilakukan proses download dan menjalankan controller. Pada penelitian ini, langkah yang dilakukan hanya sebatas pada point 6 saja (simulasi) dan setelahnya dilakukan evaluasi terhadap perancangan pengontrolan dan simulasi yang dibuat.

Pengetesan Proses (Process Testing)

Pengetesan proses dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan solusi terbaik dari kinerja struktur pengetesan dalam mendapatkan data analisa yang optimal. Ada banyak teknik yang digunakan dalam pengetesan proses. Prosedur pengetesan yang umum dijumpai adalah:

Step Test

Pengetesan proses dengan cara memberikan perubahan pada input proses secara step sehingga memberi pengaruh pada output proses. Satu kerugian dari penggunaan metoda ini adalah bahwa pada kondisi awal dan akhir pengetesan, proses harus dalam keadaan tunak (steadystate)^[3]. Selain itu untuk mendapatkan hasil yang representatif, perubahan input yang besar sering dibutuhkan untuk mendapatkan hasil jelas yang berada diluar bandwith noise data proses.

Pseudo Random Binary Sequence (PRBS)

Prinsip pengetesan proses dengan sinyal PRBS adalah membuat perubahan input kecil secara acak untuk membangkitkan gangguan (perturbation) yang kontinyu pada variabel output. Salah satu keuntungan penggunaan dari pendekatan ini adalah amplituda perubahan input yang dibutuhkan dapat lebih kecil jika dibandingkan dengan perubahan step pada step testing^[3]. Selain itu, proses pengetesan dapat dilakukan tanpa harus menunggu proses dalam keadaan tunak (steadystate). Jika pengetesan dengan sinyal PRBS dilakukan, sinyal input secara teoritis disebut white (uncorelated) dan akan menghasilkan parameter model estimasi yang lebih baik. Frekuensi dari PRBS dapat dipilih untuk putaran (flips) cepat (fast) atau lambat (slow).Pemilihan frekuensi ini dapat menentukan jenis informasi terbaik yang akan didapat, misalnya untukfast akan memberikan informasi yang akurat mengenai deadtime, slow akan memberikan informasi steadystate gain yang tepat sedangkan medium memberikan informasi time constant lebih baik. Dalam disain pengetesan proses dengan metoda PRBS, terdapat beberapa parameter penting yang akan memberikan pengaruh terhadap kualitas data yang didapatkan:

i. Fluktuasi Amplituda (Move Amplitude)

Pilih amplituda yang cukup besar sehingga dapat dilihat efek dari pergerakan data, tetapi jangan terlalu besar sehingga dapat menyebabkan proses upset (di atas setpoint) dan operator harus mengkompensasi variabel yang lain. Jika dibutuhkan amplituda dapat disetel selama proses pengetesan. Jika proses mengalami noise yang tinggi dan pergerakan input terlalu kecil sehingga berada dalam daerah bandwith noise, maka prioda pengetesan harus lebih lama untuk mendapatkan kualitas model yang lebih baik

ii. Frekuensi (Flip Time)

Flip time seharusnya ditentukan sebagai fungsi dari proses, normalnya antara 1/5 hingga 1 kali konstanta waktu proses (time constant)Untuk noise yang besar, frekuensi PRBS yang rendah (flop time lama) akan dapat menetukan nilai gain yang sesuai.

iii. Lama Pengetesan (Tes Length)

Lama pengetesan akan menentukan kualitas data yang didapatkan. Untuknoise yang besar, membutuhkan waktu pengetesan yang lebih lama. Lama pengetesan direduksi oleh peningkatan pergerakan amplituda dan peningkatansignal to noise ratio (SNR)

5. Aplikasi Pengontrol MPC pada industri Proses

Dalam pertengahan 1990-an terdapat lebih dari 2.200 Aplikasi MPC diterapkan pada sebagaian besar industri pengolahan dan petrokimia. Bahkan pada masa kini aplikasinya telah berkembang pada industri kimia,kertas, pemrosesan gas, pengolahan makanan dan pengolahan logam (Metalurgi). Rentang aplikasinya-pun bervariasi dari ukuran sederhana yang terdiri dari beberapa manipulated variabel, controlled variabel dan beberapa constraint hingga aplikasi sistem yang besar yakni 100 manipulated variable dan 200 ouput variabel. Harga komersial dari penerapan teknologi inipun semakin lama semakin turun, demikian juga halnya dengan penggunaan dan pengoperasian semakin mudah sehingga memberikan keyakinan akan manfaat teknologi ini untuk diterapkan pada banyak kasus dimasa mendatang.

· Kontrol desain sistem.

Struktur sistem informasi pada dasarnya dibedakan menjadi dua yaitu sistem yang terstruktur (formal) dan sistem yang tidak terstruktur (non formal). Sistemformal adalah sistem yang berjalan menurut norma-norma organisasi yang berlaku pada semua orang, sesuai dengan kedudukannya dalam organisasi. Sistem ini tergantung kepada tugas, wewenag, dan tanggung jawab yang dibebankan kepada pemegang jabatan organisasi. Sistem nonformal adalah sistem yang berlaku di lingkungan organisasi melalui saluran-saluran tidak resmi, tetapi mempunyai pengaruh cukup kuat dalam kehidupan organisasi yang bersangkutan (Gordon,1999).

Sistem informasi manajemen berusaha untuk menggabungkan keduanya dengan bertumpu pada norma organisasi dalam mendukung kegiatan organisasi. Dengan demikian diharapkan sistem formal dapat menjadi subsistem terutama keberhasilan organisasi bukan hanya perorangan tetapi hasil kerjasama seluruh organisasi.

1. Struktur sistem informasi berdasarkan kegiatan manajemen

Kegiatan perencanaan dan pengendalian manajemen dibagi atas tiga macam yaitu: kontrol operasional, kontrol manajemen, dan perencanaan stategi. Pengendalian operasional adalah proses penempatan agar kegiatan operasional dilaksanakan secara efektif dan efisien. Pengendalian operasional menggunakan prosedur dan aturan keputusan yang telah ditentukan lebih dahulu dalam jangka waktu yang relatif pendek. Dukungan pengolahan untuk pengendalian operasional terdiri atas: pengolahan transaksi, pengolahan laporan, dan pengolahan pertanyaan. Ketiga jenis pengolahan berisikan berbagai macam pembuatan keputusan yang melaksanakan aturan keputusan yang telah disetujui atau menyajikan suatu keluhan yang mengeluarkan yang akan diambil (Gordon,1999).

Informasi pengendalian manajemen diperlukan oleh berbagai manajer bagian, pusat laba dan sebagainya untuk mengukur prestasi, memutuskan tindakan pengendalian, merumuskan aturan keputusan baru untuk ditetapkan personalian operasional dan mengalokasikan sumber daya. Proses pengendalian manajemen memerlukan jenis informasi yang berkaiatan dengan tingkat ketelitian yang lebih tinggi menyangkut: pelaksanaan yang direncanakan, alasan adanya perbedaaan, dan analisa atas keputusan atau arah tindakan yang mungkin.

Perencanaan strategi mengembangkan strategi sebagai sarana suatu organisasi untuk mencapai tujuannya. Kegiatan perencanaan strategi tidak mempunyai keteraturan meskipun sebenarnya bisa dijadwalkan dalam periode waktu yang relatif panjang. Informasi yang dibutuhkan haruslah memberikan gambaran yang lengkap dan menyeluruh, walaupun tidak mempunyai ketelitian yang tinggi.

2. Struktur sistem informasi berdasarkan fungsi organisasi

Setiap informasi dapat dianggap sebagai kumpulan subsistem yang didasarkan atas fungsi yang dilaksanakan dalam organisasi. subsistem-subsistem yang umum adalahh sebagai fungsi-fungsi utama suatu organisasi dalam pemasaran, produk, logistik, personalia, keuangan dan akuntansi. Setiap fungsi akan melakukan kegiatan sebagai subsistem informasi untuk mendukung pengendalian operasional, pengendalian manajemen dan pengendalian strategi.

3. Struktur sistem informasi manajemen secara konseptual dan fisik

Struktur sistem informasi manajemen (SIM) dapat pula dipandang menurut konsep struktural yang memungkinkan pembahasan dan perancangan sistem fisik yang akan mendefinisikan cara pelaksanaan SIM.

· a. Struktur Konseptual

SIM didefinisikan sebagai suatu gabungan subsistem fungsional yang masing-masing dibagi dalam empat macam pengolahan informasi, yaitu: pengolahan transaksi, dukungan operasional sistem informasi, dukungan pengendalian manajerial sistem informasi, dukungan perencanaan stategi sistem informasi.

· b. Struktur Fisik

Struktur konseptual suatu SIM adalah untuk subsistem fungsional yang terpisah ditambah suatu pangkalan data, beberapa aplikasi umum, dan satu model dasar analisa umum dan model keputusan. Pada struktur fisik semua aplikasi terdiri atas program yang sama sekali terpisah, tetapi hal ini tidak selalu demikian adanya sehingga ada penghematan yang cukup besar dari pengolah terpadu dan pemakain modul umum. Pengolahan terpadu dicapai dengan perencanaan berbagai aplikasi yang paling berhubungan sebagai suatu sistem tunggal untuk menyederhanakan kaitan (interface) dan mengurangi duplikasi masukan sehingga melewati batas fungsional. Struktur fisik juga dipengaruhi pemakain modul umum untuk pengoperasian pengolahan yang menyebabkan tidak ada aplikasi yang lengkap tanpa pemakain modul umum.

DAFTAR PUSTAKA

wikipedia.org/wiki/Database

ilmukomputer.org/category/database

OM. GOOGLE.COM