Chapter 11 : MANAGING KNOWLEDGE

11.1 SENI MANAJEMEN PENGETAHUAN

DIMENSI PENTING PENGETAHUAN

Biasanya dalam sebuah organisasi sangatlah memerlukan informasi sebagai bentuk dasaran mereka dalam bekerja, dalam hal ini untuk mengubah informasi perusahaan memerlukan sumber daya tambahan, yaitu ;

Menemukan pola

Aturan

Konteks

Pengetahuan berada di karyawan untuk informasi, pengetahuan karyawan dapat dibedakan menjadi 2, yang pertama adalah pengetahuan yang belum disampaikan atau di dokumentasikan disebut pengetahuan tacit, dan satu lagi pengetahuan yang sudah diutarakan dan di dokumentasikan disebut pengetahuan eksplisit.

PENGETAHUAN RANTAI NILAI MANAJEMEN

Dalam sebuah perusahaan informasi sangatlah penting dan informasi tersebut dapat kita saring  pengetahuan yang dimiliki oleh karyawan atau pengetahuan manajemen. Pengetahuan manajemen mengacu terhadap proses bisnis yang di kembangkan dalam suatu perusahaan atau organisasi. Pengetahuan sangatlah membantu perusahaan untuk mengembangkan bisnisnya.

AKUISISI PENGETAHUAN

Perusahaan memperoleh pengetahuan dengan sejumalah cara, contohnya dengan jaringan online agar para karyawan dapat “menemukan ahli” di pengetahuan yang ada di kepalanya.

PENYIMPANAN PENGETAHUAN

Dalam prosesnya perusahaan haruslah memiliki database untuk setiap divisi yang ada sebagai bentuk transparansi untuk divisi lain, dalam hal ini divisi lain dapat juga mengecek database untuk divisi lain juga.

DISEMINASI PENGETAHUAN

Portal, e-mail, instant messaging, wiki, jaringan sosial, dan teknologi mesin pencari telah ditambahkan ke teknologi kolaborasi dan sistem kantor untuk berbagi kalender, dokumen, data, dan grafik. Program pelatihan, jaringan informal, dan berbagi pengalaman manajemen dikomunikasikan melalui bantuan budaya yang mendukung manajer memusatkan perhatian mereka pada pengetahuan dan informasi penting.

APLIKASI PENGETAHUAN

Dalam pengambilan keputusan oleh manajemen haruslah sistematis dan juga terstuktur dan hal ini haruslah menjadi sumber dari pengembilan keputusan tersebut.

MEMBANGUN MODAL PERUSAHAAN DAN MANAJEMEN

Perusahaan bekerja sama dengan pihak luar untuk mengembangkan pelatihan dalam bekerja untuk meningkatkan sumber daya pengetahuan pekerja tersebut.

JENIS JENIS PENGETAHUAN MANAJEMEN

Sistem manajemen pengetahuan berbasis bisnis adalah tujuan umum upaya untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan konten digital dan pengetahuan. Pengetahuan manajemen juga mencakup berbagai kelompok cerdas teknik, seperti data mining, sistem pakar, jaringan saraf, logika fuzzy, algoritma genetika, dan agen cerdas.

11.2 SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN BISNIS

Dalam sistem manajemen pengetahuan bisnis ada tiga kategori, dan masing-masing dapat dipecah lebih lanjut menjadi jenis yang lebih khusus dari sistem manajemen pengetahuan yaitu:

SISTEM MANAJEMEN KONTEN BISNIS
Sistem manajemen konten  bisnis/perusahaan membantu perusahaan mengelola kedua jenis informasi yaitu informasi terstruktur seperti dokumen resmi dan informasi tidak terstruktur seperti informasi dalam folder, pesan, memo, proposal, e-mail, grafis, presentasi slide elektronik. Mereka memiliki kemampuan untuk menangkap pengetahuan, penyimpanan, pengambilan, distribusi, dan pelestarian dari informasi tersebut untuk membantu perusahaan meningkatkan proses dan keputusan bisnis .

SISTEM JARINGAN PENGETAHUAN

Sistem jaringan pengetahuan juga dikenal sebagai manajemen sistem. Sistem jaringan pengetahuan menyediakan direktori online ahli perusahaan di domain pengetahuan perusahaan yang terdefinisikan dengan baik dan penggunaan teknologi komunikasi untuk memudahkan karyawan untuk menemukan yang ahli yang tepat dalam suatu perusahaan.

ALAT KERJA SAMA DAN MANAJEMEN PEMBELAJARAN SISTEM

Sistem manajemen konten perusahaan besar termasuk Portal kuat dan teknologi kolaborasi. Portal pengetahuan perusahaan dapat memberikan akses ke sumber-sumber eksternal informasi, seperti feed berita dan penelitian, serta sumber daya internal pengetahuan bersama dengan kemampuan untuk e-mail,chatting / instant messaging, kelompok diskusi, dan konferensi video. Bookmark sosial membuatnya lebih mudah untuk mencari dan berbagi informasi dengan yang memungkinkan pengguna untuk menyimpan bookmark untuk halaman web di situs Web publik dan tag bookmark ini dengan kata kunci. Tag ini dapat digunakan untuk mengatur dan mencari dokumen-dokumen. Perusahaan perlu cara untuk melacak dan mengelola pembelajaran karyawan dan untuk mengintegrasikan lebih penuh ke manajemen pengetahuan dan perusahaan lainnya sistem. Sebuah sistem manajemen pembelajaran (LMS) menyediakan alat untuk manajemen, pengiriman, pelacakan, dan penilaian berbagai jenis karyawan pembelajaran dan pelatihan.

11.3  SISTEM KERJA PENGETAHUAN

1. Pekerja Pengetahuan dan Kerja Pengetahuann

Pekerja pengetahuan merupakan orang-orang yang bertugas merancang produk dan jasa bagi perusahan supaya mempunyai daya saing, nilai jual yang tinggi dan tentunya berkualitas dan menguntungkan perusahaan. Pekerja pengetahuan melakukan tiga hal penting bagi organisasi dan manajer di organisasi terkait, yaitu :

Menjaga aliran pengetahuan dalam perusahaan seiring dengan perkembangan perusahaan dalam berbagai bidang.

Melayani organisasi sebagai konsultan internal mengenai pengetahuan khusus mereka, bagaimana yang terjadi dengan perusahaan dan kesempatan yang muncul.

Bertindak sebagai agen perubahan dan mendukung proyek-proyek perubahan.

2. Persyaratan Kerja Sisem 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.

3. Contoh Sistem Kerja Pengetahuan

Computer Aided Design  (CAD)

Computer Aided Design adalah suatu program komputer untuk menggambar suatu produk atau bagian dari suatu produk. Membuat proses penciptaan dan revisi rancangan menjadi otomatis, dengan menggunakan komputer dan peranti lunak grafis yang rumit.

Sistem Realitas Virtual

Sistem yang memiliki kemampuan visualisasi, penerjemahan, dan simulasi yang lebih yang jauh melebihi sistem desain berbantu komputer

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

Workstation Investasi

Sistem ini khusus untuk mendayagunakan pengetahuan dan waktu dari para pialang, pedagang, dan manajer portofolio.

11.4 TEKNIK CERDAS

Teknik Cerdas dapat digunakankan untuk menangkap pengetahuan perorangan maupun pengetahuan kolektif dan mengembangkan pengetahuan tersebut.

11.4.1 Menangkap Pengetahuan: Sistem Ahli

Sistem ahli merupakan teknik cerdas untuk menangkap pengetahuan tesembunyi yang terdapat pada manusia baik itu menangkap dari pekerja pakar maupun dari perangkat lunak yang digunakan dalam organisasi tersebut.

11.4.2 Kecerdasan Organisasional: Penalaran Berbasis kasus

Pengetahuan organisasi ini didapat dari penalaran berbasis kasus serupa yang identik. Mengenali kasus serupa, mengevaluasinya dan mencari solusi dari permasalahan-permasalahan dengan karakteristik yang sama

Dalam sistem ini  terdapat beberapa teknik kecerdasan, diantaranya yaitu:

11.4.3 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 memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan "sangat".

11.4.4 Jaringan Saraf Tiruan

Jaringan saraf tiruan digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang sulit dipahami dengan 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.

           Cara kerja saraf tiruan yaitu dengan menggunakan pola-pola data tersebut. Lapisan tersembunyi ini kemudian memproses masukan-masukan dan mengklasifikasikannya berdasarkan kasus tersebut.

11.4.5 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.

11.4.6 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.

11.4.7 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.