## Sistem Pendukung Keputusan Terdistribusi untuk Perencanaan Strategis
Heribertus Yulianton
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang email : heri@unisbank.ac.id
Abstrak : Kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan, khususnya teori multi-agen, memberi harapan baik pada  pemodelan  proses  perencanaan  strategis.  Pada  domain  ini,  kemampuan  mengajukan  agen  kognitif nyata  yang  bekerja  untuk  menyelesaikan  masalah  memungkinkan  pemrosesan  masalah  yang  lebih kompleks  dan  tidak  terstruktur.  Artikel  ini  menjelaskan  kerangka  umum  untuk  membangun distributed strategic decision support system (DSDSS) yang menggabungkan kemajuan dalam pembuatan keputusan terdistribusi  dan  kecerdasan  buatan  terdistribusi.  Dilanjutkan  dengan  penjelasan  sistem  kooperatif  dan terdistribusi  dengan  dua  fitur  khusus:  campur  tangan  pemakai  sebagai  agen  manusia  dalam  formulasi jawaban,  dan  pengetahuan  strategis  serta  pengetahuan  domain  terdistribusi  pada  agen-agen  yang berkomunikasi lewat blackboard dan penyampaian pesan.
Kata kunci : perencanaan strategis; Sistem pendukung keputusan

## PENDAHULUAN
Akhir-akhir  ini,  semakin  banyak  teknik kecerdasan buatan digabungkan dalam kerangka rancangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk memasukkan  mekanisme  pemecahan  masalah secara  cerdas  dan  mendapatkan  sistem pendukung  keputusan  yang  lebih  berdaya  guna dan memperbaiki proses pengambilan keputusan (Doukidis, 1988).
Selain  itu,  pengembangan  kerangka kecerdasan  buatan  terdistribusi  memberikan metodologi  baru  untuk  menyelesaikan  masalah kompleks  dengan  membaginya  menjadi sejumlah  modul  yang  bekerja  sama  untuk menyelesaikan  masalah  dengan  menggunakan pengetahuan,  tujuan,  kemampuan,  dan  rencana masing-masing.  Karena  perencanaan  strategis membutuhkan  kerjasama  antara  beberapa  aktor dengan  maksud  untuk perencanaan  global tindakan  yang  saling  terkait,  pengaitan  domain DSS  dengan  kecerdasan  buatan  terdistribusi menjadi menarik. Hingga saat ini, masih sedikit artikel  dan  sistem  komputer  yang  menanggapi potensi  pertemuan,  atau  bahkan  pemusatan kedua domain (Chi dan Turban, 1995).
Proses  pembuatan  keputusan  dalam perencanaan  strategis  biasanya  kompleks  dan seringkali  dibagi  ke  dalam  sub-masalah.  Sering pembagian  ini  membutuhkan  beberapa  tingkat
keputusan  hirarkis.  Solusi  diusulkan  untuk  tiap sub-masalah,  baik lewat  pakar  yang  bekerja secara  individual,  maupun  lewat  sekelompok pakar yang menganalisa masalah secara kolektif. Solusi  didasarkan  atas  interaksi  ganda  dan kompleks  antara  aktor  proses,  dan  partisipasi berbagai  pusat  keputusan  dalam  proses mendefinisikan  rencana  tindakan.  Satu  masalah utama adalah mencari jalan untuk mengotomatiskan  proses  sebanyak  mungkin, terutama  untuk  mendapatkan pertalian dan koordinasi secara otomatis antar keputusan yang dibuat secara lokal oleh aktor yang berbeda pada tingkat yang berbeda.
Permasalahan  tersebut  masih  ditambah dengan  proses  pengambilan  keputusan  yang biasanya tidak terstruktur (Mintzberg, Raisinghani,  dan  Theoret,  1976).  Tidak  ada solusi  algoritmik.  Jika  ada  solusi,  biasanya didapatkan  secara  bertingkat.  Tujuan  sistem penyelesaian masalah bukan mencari solusi yang optimal  namun  dapat  merumuskan  alternatif yang mungkin salah satunya adalah solusi yang memuaskan (March dan Simon, 1958).
DSS strategis terdistribusi (DSDSS)  yang dijelaskan dalam artikel ini adalah sebuah usaha untuk menyelesaikan masalah-masalah tersebut. Arsitektur  kecerdasan  buatan  terdistribusi digabungkan  ke  dalam  DSS  strategis.  Tujuan sistem  adalah  mendukung  manajer  tingkat  atas
dalam  membuat  skenario  strategis  dan menetapkan  kelayakan  dan pertalian rencana tindakan.  Kerangka  ini  diaplikasikan  pada masalah pemasaran strategis.

## STRUKTUR DAN KARAKTERISTIK
Berdasarkan  model  proses  manajemen strategis  Greenley  (Greenley,  1989),  terdapat empat langkah utama untuk menganalisa proses pembuatan keputusan strategis: (1) menganalisa lingkungan,  (2)  merencanakan  arah,  (3) merencanakan strategi, dan (4) mengimplementasikan strategi. Langkah merencanakan strategi terkait dengan pembangkitan  dan  evaluasi  pilihan  untuk memilih strategi keseluruhan.
Penelitian  awal di  bidang  perencanaan strategis  mementingkan  beberapa  karakteristik proses,  seperti  ketidakteraturan,  kompleksitas, masalah  yang  tidak  terstruktur,  pengetahuan yang  tidak  pasti  dan  tidak  teliti,  dan  berbagai macam  keahlian (Armstrong,  1982).  Adopsi keseluruhan  strategi  membutuhkan  persepsi memadai atas berbagai macam keahlian, seperti manajemen  sumberdaya  manusia,  manajemen keuangan, manajemen penelitian dan pengembangan, dan manajemen produksi. Berdasarkan  Thietart  dan  Bergadaa
(Thietart dan Bergadaa, 1988), empat kelompok individual biasanya dibutuhkan:  Kelompok pertama terdiri dari manajer tingkat atas, seperti kepala  divisi  dan  anggota  komite  eksekutif. Mereka  mendefinisikan  orientasi  strategis perusahaan, membagi tujuan utama menjadi sub- tujuan,  dan  meminta  tingkat  bawah  untuk menyelesaikannya.  Pada  akhir  proses  strategis, mereka  memutuskan  apakah  rekomendasi diterima, perlu diubah, atau harus ditolak.
Kelompok  kedua  terdiri  atas  manajer tingkat  menengah:  keuangan,  produksi, pemasaran, sumberdaya manusia, dll. Tujuannya adalah  menangani  sub-tujuan  dan  menugaskan kepada  spesialis  (atau  manajer  operasional), sambil  memperhatikan kendala internal perusahaan (keuangan, teknis, manajerial, dll).
Kelompok  ketiga  terdiri  atas  manajer tingkat  bawah  (manajer  lini,  manajer operasional, dll) bertanggung jawab atas sebuah unit  operasi  seperti  bagian  produksi  atau  unit bisnis  strategis.  Tujuan  utamanya  adalah
membuat  rekomendasi  dan  mengusulkan tindakan dasar yang layak berdasarkan informasi yang tersedia dengan memperhatikan sub-tujuan dan kendala lingkungan.
Kelompok  keempat  terdiri  atas  staff spesialis  (pengacara,  peneliti  pasar,  manajer penelitian  dan  pengembangan,  dll)  yang mendefinisikan  semua kendala lingkungan seperti  peraturan  pemerintah,  sejarah  dan kondisi perusahaan saat ini, sejarah dan kondisi kompetitor dan pelanggan saat ini, data politik, data  demografi,  dll. Kendala ini  merupakan informasi  penting  karena  dapat  mencegah  atau mendukung implementasi rekomendasi.

## ALAT DAN SISTEM YANG SUDAH ADA
Berbagai  sistem  berbasis  pengetahuan telah  dibangun  untuk  memodelkan  keputusan perencanaan  strategis  (Berman  dan  Kautz, 1990).  Sistem-sistem tersebut  pada  umumnya adalah  DSS  yang  menggabungkan  basisdata, spreadsheet , pemodelan  analisa  keuangan, peramalan,  dan  sistem pelaporan.  Salah  satu diantaranya  (Paradice,  1992),  mempunyai representasi  pengetahuan  yang  lebih  mutakhir (contohnya  representasi  berorientasi  objek), bekerja  dengan  informasi  kualitatif  dan  model kausal, dapat mendukung perilaku cerdas secara terorganisasi. Sistem lain, STRATEX (Borch &
Hartvigsen, 1988), membantu pemakai melakukan  proses  perencanaan  pasar  strategis, dengan  mementingkan  kerjasama  manusia – komputer  untuk  menyelesaikan  masalah  tidak terstruktur.
Seperti  yang  telah  dinyatakan  di  atas, sistem-sistem  tersebut  sebagian  besar  hanyalah DSS  yang  menggabungkan  berbagai  macam keahlian  atau  dukungan  terkomputerisasi  yang memungkinkan pembuat keputusan berkomunikasi  satu  dengan  yang  lainnya. Sistem-sistem tersebut tidak mencakup mekanisme pemecahan masalah cerdas terdistribusi  di  antara  agen  otonom.  Kerangka DSDSS  yang  diusulkan  dalam  artikel  ini memberikan  mekanisme  tersebut.  Tepatnya, kerangka ini memungkinkan penggabungan dan koordinasi beberapa  agen otonom,  dekomposisi pekerjaan  otomatis,  alokasi pekerjaan  ke  agen yang sesuai, dan proses pertimbangan pada level agen.  Juga  menyelesaikan  masalah  koordinasi
dan kesesuaian tindakan  yang  diusulkan  secara lokal oleh agen yang berbeda.

## PENDEKATAN  MULTI-AGEN  UNTUK PROSES PERENCANAAN STRATEGIS
Kombinasi kerangka pendukung keputusan  dan  kecerdasan  buatan  terdistribusi memberikan  harapan  baik  bagi  pemodelan aplikasi manajemen strategis (Holloway, 1983). Perancangan  DSS  untuk  masalah  perencanaan strategis  harus  fokus  pada  pembuatan  sampul yang  memungkinkan  pemodelan  perilaku  aktor dan simulasi interaksi antar aktor. Pada domain ini,  kemampuan  memasukkan  agen  kognitif yang nyata ke dalam proses pemecahan masalah adalah sangat diharapkan.
Karena  proses  perencanaan  strategis membutuhkan  kerjasama  antara  beberapa agen, kerangka  yang  diusulkan  dalam  artikel  ini berakar  dari  beberapa  domain:  pembuatan keputusan  terdistribusi  (Rasmussen,  Brehmer, dan  Leplat,  1991),  yang  mengusulkan  struktur organisasi  sosial  yang  berbeda;  teori  organisasi (March  dan  Simon,  1958),  yang  mendukung model  antara  pembuat  keputusan;  dan kecerdasan buatan terdistribusi, khususnya teori multi-agen  (Bond  dan  Gasser,  1988), yang memepelajari  koordinasi  antara  koleksi  agen cerdas  artificial  otonom.  Untuk  menangani kompleksitas,  teori  multi-agen  mengusulkan suatu dekomposisi yang berasal dari pembuatan keputusan  terdistribusi.  “Tugas-super” tunggal didekomposisi menjadi  sub-tugas  yang  lebih kecil,  yang  masing-masing  membutuhkan pengetahuan  yang  lebih  sedikit.  Sub-tugas dialokasikan di antara kelompok  agen cerdas.
Seperti  ditunjukkan  oleh  (Fox,  1988), “masalah utama dalam merancang sistem multi- agen adalah memutuskan bagaimana tugas harus didekomposisi  dan  rezim  kontrol  yang digunakan  dan  pilihan  ini  ditentukan  oleh  fitur tugas”.  Relasi  antar  agen  dan  peran  distribusi menentukan  jenis  agen  organisasi.  Karena proses  perencanaan  strategis  bersifat  hirarkis, model  hirarkis  multi-agen  dapat  diadaptasikan untuk  memodelkan  proses  tersebut.  Pada  tiap tingkatan  sebuat  unit  keputusan  diperhatikan dengan  porsi sistem  yang  besar  dan  tugas utamanya  adalah  mengkoordinasikan  tindakan unit di bawahnya.
Pada tiap domain, pertalian global sistem diperhatikan  dan  dipelajari  dari  sudut  pandang yang  berbeda.  Pertalian  perilaku  agen  otonom ditentukan  oleh  pemenuhan  kelayakan  dan kesesuaian  kondisi.  Kelayakan  mengacu  pada fakta  bahwa  tiap  tindakan yang  diusulkan  pada tingkat  bawah  proses  pembuatan  keputusan harus  memenuhi kendala ekonomi  dan lingkungan.  Kesesuaian  mengacu  pada  fakta bahwa  tindakan  yang  dibuat  untuk  solusi  sub- masalah  harus  sesuai  dengan  tindakan  yang dibuat  untuk  sub-masalah  lain  pada  tingkatan pembuatan  keputusan  yang  sama.  Seringnya perselisihan  muncul  di  antara  tindakan  yang berbeda.

## KARAKTERISTIK  UMUM  DSDSS  YANG DIUSULKAN
Untuk memberikan jawaban ke permasalahan  dan  menangani  aspek  domain tertentu dirancanglah sebuah DSDSS. Sistem ini berdasarkan DSDSS  yang  disebut  ARISTOT, yang proses  perencanaannya  telah  otomatis penuh,  yang  dibuat  oleh  Moraitis  (Pinson  dan Moraitis,  1997). Karena  kesulitan  mendapatkan pengetahuan  dari  manajer,  dirancang  perluasan sistem  sehingga  manajer  dapat  berinteraksi dengan  sistem  pada  tiap  tingkatan  hirarki.  Hal ini  berarti  sistem  lebih  mirip  asisten  dan  baik pemakai  maupun  sistem  berkontribusi  terhadap perencanaan pengembangan.
Sistem  beroperasi  menggunakan  tujuan global,  sekumpulan  subtujuan  yang  disebut skenario,  dan  sekumpulan  tindakan  yang diusulkan oleh sistem untuk mencapai subtujuan di bawah kendala ekonomis. Yang dilakukan sistem adalah: merekomendasikan rencana tindakan yang akan dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  global; mengidentifikasi  masalah,  sebagai  contoh,  cari tindakan tidak lengkap dan beri penjelasan. Pada kasus  ini,  sistem  mencari  skenario  lain  dalam basis  skenario  yang  dimilikinya  diurutkan berdasarkan  tujuan  global dan  mengusulkannya kepada analis strategis. Analis bisa menerimanya  dan  sistem  akan  memulai  siklus baru lagi  atau  analis  memberikan tujuan  global lain. Analis juga bisa menghentikan proses.
Sistem berbasis pada dekomposisi proses ke dalam  beberapa  agen  cerdas  dan  berkoordinasi
yang  bekerja  pada  tiga  tingkat  keputusan (strategis,  pusat  keputusan,  dan  spesials), pemisahan  antara  pengetahuan  strategis  dan pengetahuan  domain,  dan  proses  dua tahap untuk  mengaplikasikan  mekanisme  konflik. Karakteristik  ini  membuat  sistem  sesuai  untuk merepresentasikan  proses  pembuatan  keputusan terdistribusi hirarkis.
Berbeda  dengan  pendekatan  lama,  sistem ini  memungkinkan:  (1)  representasi  komputer dari sekumpulan agen yang bekerja sama dalam proses  pemecahan  masalah,  representasi eksplisit  komunikasi  dan  kontrol  antar  agen, alokasi  berbasis  pengetahuan  submasalah  ke sekumpulan agen dan pembuatan tindakan dasar berbasis pengetahuan; (2) pendeteksian tindakan tidak  sesuai  dan  maka  dari  itu  memungkinkan pemakai  mengubah  strategi  global  yang  telah dipilih;  (3)  kemungkinan  menyelesaikan masalah  yang  terdefinisi  secara  buruk  dengan metode trial-and-error dan  menguji  beberapa alternatif untuk mencari solusi yang diinginkan; (4)  kemungkinan  menggunakan  pengetahuan kualitatif  yang  tidak  lengkap,  dari  rasionalitas subjektif  agen,  khususnya  untuk  masalah pembuatan keputusan strategis.

## PENDEKATAN KERJASAMA
Karena sifat ketidakteraturan dan struktur yang  buruk,  sistem  untuk  masalah  perencanaan strategis  harus  memasukkan  pemakai  ke  dalam proses pemecahan masalah. Pendekatan ini lebih berdasarkan  paradigma  mendukung  proses perencanaan  daripada  mengotomatiskannya. Model  harus  membantu  analis  strategis menilai kelayakan  solusi  yang  diberikan  dengan mensimulasikan skenarion perencanaan strategis yang berbeda. Dimulai dari hirarki paling tinggi dengan  meminta  analis  strategis  untuk mengidentifikasikan  tujuan  global  mereka. Dengan  menggunakan  basis  skenario,  sistem mendekomposisi tujuan global menjadi skenario yang  tersusun  atas  subtujuan  dan  bekerja  ke bawah  untuk  secara  cepat  mencapai  tujuan. Basis  skenario  mencakup keahlian  analis strategis  dan  dibuat  selama  tahap  akuisisi pengetahuan.  Pada tiap  tingkat  hirarki,  manajer dapat  berinteraksi  dengan  sistem  untuk mengkonfirmasi  atau  mengubah  usulan dan tindakan dasar yang diusulkan oleh sistem.
Umpan balik dirancang untuk memungkinkan  analis  strategis  meminta skenario  lain  jika  solusi  tidak  layak  atau  tidak memuaskan,  dan  mengulanginya  hingga didapatkan solusi yang memenuhi syarat. Proses perencanaan  dihentikan  oleh  analis  strategis, yang  memutuskan  bahwa  rencana  usulan menggambarkan  dan  menyelesaikan  masalah. Pendekatan  ini  disebut  sebagai  “solusi  yang memenuhi syarat” (March dan Simon, 1958). Ini berarti  bahwa  secara  umum  pencarian  solusi dalam organisasi akan menghasilkan solusi yang memadai, bukan yang terbaik.

## MEKANISME PENYELESAIAN KONFLIK
Sering dalam sistem terdistribusi, interaksi agen  adalah  akibat  dari  perilaku  kerjasama. Konflik  mungkin  muncul  sebagai  akibat  dari pengetahuan  yang  tidak  lengkap  atau sudut pandang  dan  prioritas  agen  yang  berbeda. Sebagai  contoh,  dalam  domain  perencanaan strategis, satu agen mungkin mempunyai tujuan meningkatkan  penguasaan  pasar,  sedangkan yang  lain  mempunyai  tujuan  meningkatkan keuntungan  operasi  jangka  pendek.  Dalam sistem  ini,  dipilih  pendekatan  kognitif  untuk menyelesaikan masalah. Hal ini berdasarkan dua prinsip:  (1)  teori  konflik  March  dan  Simon (March  dan  Simon,  1958),  dan  konsep kompromi  Simon  (Simon,  1997).  Konsep  ini berarti  bahwa  dalam  situasi  sistem  bertujuan mencapai  sekumpulan  subtujuan  secara simultan, solusi global yang dipilih tidak pernah mengijinkan  pencapaian  subtujuan  total  atau sempurna; (2) Peta kognitif pembuat keputusan dan  penggunaan  koeffisien  kekuatan  antara tindakan  dan  subtujuan. Jika  konflik  individual muncul  selama  tahap  pembuatan  keputusan, pendeteksian konflik antara tindakan dan pilihan tindakan  terbaik  dilakukan  menggunakan kekuatan atau prioritas tindakan yang diusulkan.
Koefisien kekuatan merepresentasikan kemungkinan  yang didapat dari memungkinkan tindakan  dasar  untuk  mencapai  subtujuan  yang sesuai.  Pemakaian  koefisien  kekuatan  oleh pembuat keputusan telah dipelajari oleh peneliti dalam  pemasaran  strategis  (Ford  dan  Hegarty, 1984).  Tujuannya  adalah  untuk  memahami  dan membuat  peta  kognitif  pembuat  keputusan. Penelitian  memperhatikan  hubungan  kausal antara tindakan dan subtujuan, dan menyatakan bahwa  beberapa  tindakan  secara  positif
diasosiasikan  dengan  subtujuan  yang  sesuai, sedangkan  tindakan  lain  diasosiasikan  secara negatif. Sebagai  contoh,  dalam  pemasaran strategis  tindakan diskon  produk  baru  pada saluran yang sesuai secara positif diasosiasikan dengan  subtujuan faktor  distribusi ,  sedangkan secara  negatif  diasosiasikan  dengan  tingkat harga produk. Koefisien kekuatan diberikan oleh pakar  selama  tahap  akuisisi  pengetahuan  dan disimpan  dalam  basis  aturan  untuk  tiap  agen spesialis.
Berdasarkan  dua  prinsip  di  atas,  konsep kompromi  yang  direpresentasikan  oleh  kriteria kesesuaian,  didefinisikan  sebagai  berikut:  Jika dua  tindakan  dasar  berlawanan  diusulkan  oleh dua  subtujuan  yang  berbeda  j  dan  k  (sebagai contoh,  naikkan  harga  produk  A  untuk menaikkan  tingkat  keuntungan  dan  turunkan harga produk A untuk meningkatkan penguasaan pasar),  tindakan  yang  mempunyai  koefisien kekuatan  tertinggi  yang  akan  dipilih.  Jika tindakan berlawanan mempunyai kekuatan yang sama  untuk  subtujuan  j  dan  k,  subtujuan  ini disebut  tidak  sesuai  dan  skenarionya membingungkan. Pada kasus ini, analis strategis bisa  meminta  skenario  lain – sistem  akan mencarinya  dari  basis  skenario  dan  memulai siklus  baru  lagi.  Koordinasi  ini  adalah  bentuk metode trial-and  error yang  digunakan  proses manusia  untuk  menyelesaikan  masalah  yang tidak terstruktur baik.
Lebih  lanjut,  jika  sebuah  tindakan diusulkan  dua  kali  (untuk  dua  subtujuan  yang berbeda  j  dan  k),  tindakan  akan  muncul  hanya sekali dalam rencana akhir tindakan.
Perlu diamati bahwa mekanisme penyelesaian  konflik  ini  tidak  menyertakan negosiasi  antar  agen,  sebagaimana  diusulkan dalam teori multi-agen (Bond dan Gasser, 1988). Hal  ini  berasal  dari  fakta  bahwa  kerangka  ini berbasis  pada  penelitian  pada  peta  kognitif pembuat keputusan dan pada proses pembuatan keputusan manusia (March dan Simon, 1958).
Dalam  kerangka  ini,  diputuskan  untuk menyelesaikan  konflik  pada  tingkat  strategis, karena  konflik  tidak  dapat  diselesaikan  pada tingkat  hirarki  paling  rendah  (tingkat  spesialis) untuk dua alasan berikut ini: (1) Karena sistem adalah  sistem  terdistribusi  dan  sistem mensimulasikan  perilaku  perusahaan,  tindakan dasar mungkin  diusulkan oleh  agen  spesialis
pada waktu yang berbeda dan tidak bersamaan. Fitur  khusus  ini  memungkinkan  agen  secara fisik  terdistribusi  dan  diaktivasi  secara  paralel tanpa  mengganggu  arah  menuju  solusi  yang mungkin.  (2)  Karena  sistem  adalah  DSS,  pada setiap waktu pemakai (analis strategis) mungkin ingin  memvisualisasikan  pada  layar  solusi optimal  tiap  subtujuan  untuk  memahami mengapa  tindakan  tertentu  tidak  muncul  pada solusi  global  pada  akhir  proses  pemecahan masalah.

## ARSITEKTUR  MULTI-AGEN  UNTUK SISTEM PENDUKUNG STRATEGIS
Diusulkan  model  dua  tahap  untuk merepresentasikan  proses  pembuatan  keputusan untuk  perencanaan  strategis:  (1)  tahap koordinasi perencanaan (dekomposisi tugas top- down)  dan  (2)  tahap  koordinasi  tindakan (penggabungan bottom-up). Sistem ini didukung dengan pemisahan antara pengetahuan meta dan pengetahuan domain dan oleh arsitektur hibrida menggunakan penyampaian pesan dan komunikasi blackboard yang meminjam konsep dari  sistem  blackboard  multi-agen  dan  paralel (Bond  dan  Gasser,  1988).  Dalam  teknik pemecahan  masalah  terdistribusi,  model blackboard  telah  dipandang  sebagai  satu  dari alternatif terbaik untuk mencocokkan kompleksitas  dan  keberagaman  aplikasi  waktu nyata.  Namun,  sistem  ini  tidak  memberikan mekanisme  unggul  untuk  menangani  kelayakan dan kesesuaian kriteria seperti yang didefinisikan  dalam  kerangka  sistem  ini,  maka mengakibatkan kelemahan  serius  untuk aplikasinya  pada  bidang  yang  luas  DSS terdistribusi.
Fitur  khusus  sistem  ini  adalah:  (1) komunikasi  langsung  antar  agen  lewat penyampaian  pesan dan  tidak  langsung  lewat memori  bersama  (blackboard);  (2)  representasi, kombinasi,  dan  agregasi  hipotesis  dan  tindakan menggunakan kriteria yang sesuai mengarah ke solusi  koheren  global;  (3)  aktivasi  agen,  agen dapat  diaktivasi  secara  paralel  tanpa mengganggu jalan ke solusi yang mungkin. Fitur ini  berarti  tidak  ada  konflik  antar  sumber pengetahuan (SP). Potensi konflik antar tindakan diselesaikan  dengan  mekanisme  penyelesaian konflik.
Sistem  multi  agen  ini  terdiri  atas  tiga macam  elemen:  agen,  blackboard, dan  basis kendala. Tiga tipe agen artificial: agen strategis (AST),  agen  pusat  keputusan  (APK),  dan  agen spesialis  (ASP),  bekerja sama  pada  tiga  tingkat hirarki  yang  berbeda  sesuai  dengan  tiga  level yang  diusulkan  dalam  kerangka  sistem  ini. Empat  tipe  blackboard  direpresentasikan  untuk memungkinkan  komunikasi  antar  agen: blackboard  masalah  (BBMa),  blackboard domain (BBDo), blackboard kesesuaian (BBK), dan  blackboard  strategis  (BBS).  Basis  kendala terdiri  atas  kendala  ekonomis  dan  lingkungan domain.

## AGEN
Tiga  tipe  agen  artificial  bekerja  sama dalam  sistem:  AST,  APK,  dan  ASP.  Mereka bekerja  sama  pada  tingkat  hirarki  yang  sesuai dengan  tingkat  pertanggungjawaban  keputusan dan spesialisasi aktivitas. Pada tingkat strategis, tujuan global dibagi menjadi beberapa subtujuan untuk  menghasilkan  skenario.  Tingkat  APK membuat  usulan  untuk  memenuhi  tiap subtujuan. Akhirnya,  pada  tingkat  paling  dasar, ASP  memperbaiki  usul  ini,  membuat  tindakan dasar  dan  menguji  kelayakannya.  Tiap  agen diimplementasikan
sebagai objek yang merupakan  anggota  salah  satu  dari  tiga  kelas agen.  Pada  tiap  tingkatan  usulan  atau  tindakan dasar  ini  diusulkan  ke  agen  manusia  (manajer yang  sesuai)  yang  bisa  menerimanya  atau mengubahnya.
Arsitektur  agen  diadaptasi  dari  sistem ARCHON (Wittig, 1992). Agen merupakan dua elemen: sistem cerdas dan lapisan kerjasama.
Sistem  Cerdas  (SC)  bertanggung  jawab untuk  pekerjaan  bermanfaat  untuk  agen (misalnya pembuatan tindakan dasar untuk ASP, pembuatan  usulan  untuk  APK,  pembuatan kerangka  rencana  untuk  AST).  SC  terdiri  atas SP-penyelesaian  dan  dua  blackboard  lokal: blackboard  data  (BBDa)  dan  blackboard  model (BBMo).
Lapisan  kerjasama  (LK)  bertanggung jawab  untuk  kerjasama  dengan  agen  lain  dan untuk  mengatur  tugas  SC.  Modul  rencana  dan koordinasi  adalah  sumber  pengetahuan,  disebut SP-rencana.  SP-rencana  merepresentasikan pengetahuan  tentang  agen  komunitas  lain  (dan
pengetahuannya)  dan  tugas  yang  dapat dilakukan.  SP-rencana  juga  bertanggung  jawab untuk  memutuskan  kapan  dan  bagaimana bekerja  sama  dengan  agen  lain. Modul kompetensi  mendukung  pengetahuan  bahwa yang dimiliki agen tentang dirinya sendiri.
Dalam  AST,  modul  SC  dibagi  menjadi dua  modul:  SP-penyelesaian  memungkinkan agen  membagi  tujuan  global  menjadi sekumpulan  subtujuan  dan  mengusulkan kerangka rencana untuk menyelesaikan masalah, dan SP-kesesuaian dicetuskan pada akhir seluruh proses  selama  tahap  koordinasi  bottom-up. Sistem  menggunakan  kriteria  kesesuaian  untuk menguji  kesesuaian  antara  tindakan  dasar  yang disimpan  dalam  BBK.  LK  dari  AST bertanggung  jawab  untuk  mengalokasikan subtujuan ke APK. KS-rencana dicetuskan pada akhir  tugas  modul  SC  yang  pertama.  LK mencari  APK  yang  dapat  menerima  subtujuan yang sesuai dan membuat perintah untuk dikirim ke  APK  yang  dipilih.  Perintah  ini  disimpan dalam kotak pesan APK.
APK  mempunyai  dua  fungsi.  (1) Memperbaiki  potongan  solusi,  membuat  usulan untuk  menerima  subtujuan  yang  sesuai  dan mengusulkannya  ke  manajer  tingkat  menengah yang sesuai. SP-kesesuaian memuat pengetahuan  untuk  pembuatan  usulan.  KS- kesesuaian bisa menggunakan BBDa dan BBMo lokal  untuk  melakukannya.  (2)  APK  memilih ASP  yang  tepat  dan  mengirim  perintah  untuk agen  tersebut  dengan  lokasi  usulan  untuk diambil.  Usulan  direpresntasikan  sebagai  objek yang merupakan anggota kelas usulan.

## KOMUNIKASI
Komunikasi  antar agen  dilaksanakan dengan  menggunakan  tiga  struktur  terpusat (BBDo, BBK, dan BBS) dan dengan pemusatan pesan  yang dikirim oleh agen  ke agen lain dan disimpan  dalam  kotak  surat  yang  berlokasi  di BBMa).
BBMa  memuat  data  awal  masalah  yang diberikan secara interaktif oleh pemakai. BBMa memuat  nama  tujuan  global,  daftar  kotak  surat APK dan daftar kotak surat ASP. Blackboard ini memungkinkan  komunikasi  dan  distribusi pembuatan  keputusan  ke  tiga  tingkatan  fungsi keputusan. Struktur data ini spesifik dan penting
karena  menunjukkan  proses  penyelesaian masalah  pada  setiap  waktu,  siapa  melakukan apa,  kapan  dan  agen  mana  yang  aktif.  Struktur proses  pembuatan  keputusan  terdistribusi tersedia  pada  setiap  waktu  selama  proses penyelesaian masalah.
BBDo memuat tindakan dasar yang layak yang  diusulkan  oleh  ASP  untuk  mencapai subtujuan.  Tindakan  dasar  disebut  layak  jika memenuhi  domain  kendala.  Sekumpulan tindakan  merepresentasikan  bagian  solusi  dari masalah  global  dan  lokal  optimal  untuk subtujuan yang sesuai.
BBK memuat sekumpulan tindakan dasar yang  layak  yang  diusulkan  oleh  semua  ASP. Tujuan  struktur  ini  adalah  memungkinkan kriteria  yang  sesuai  diaplikasikan  ke  tindakan dasar  untuk  mendeteksi  ketidaksesuaian  antara tindakan dasar dan antara subtujuan dari tujuan global. Sebagai hasil, rencana tindakan koheren dibuat  dan  disimpan  dalam  BBS  dan merepresentasikan  kompromi  antara  tindakan dasar yang layak.
BBS bisa memuat rencana tindakan dasar merepresentasikan  solusi  yang  layak  dan koheren  ke  masalah  global  atau  memuat sekumpulan  tindakan  tidak  sesuai  yang menunjukkan bahwa skenario tidak koheren dan bahwa subtujuan saling tidak sesuai.

## BASIS KENDALA
Basis  kendala  memuat  kendala  ekonomis dan  lingkungan  domain,  seperti peraturan pemerintah,  sejarah  dan  informasi  perusahaan saat ini,  data  politik,  data  demografi,  dll.  ASP mencocokkan pengetahuannya terhadap batasan ini untuk membuat tindakan dasar yang layak.

## KESIMPULAN
Artikel  ini  menunjukkan  bagaimana metodologi dan kerangka terstruktur diaplikasikan  untuk  pengembangan  DSS terdistribusi  untuk  pembuatan  keputusan strategis  yang  menggabungkan  kemajuan  baik teori pembuatan keputusan terdistribusi maupun teori  kecerdasan  buatan.  Dekomposisi  masalah menjadi  sejumlah  modul  memungkinkan pemrosesan  masalah  yang  lebih  kompleks dengan  usaha  kerjasama  agen  cerdas
menggunakan pengetahuan, tujuan, kemampuan, dan  rencananya  sendiri.  Tiga  agen  kognitif berinteraksi  untuk  memenuhi  tujuan  bersama tingkat-tinggi.  Selama  proses  pembuatan keputusan,  konflik  mungkin  muncul  sebagai hasil  sudut  pandang  yang  berbeda.  Metode khusus diusulkan untuk deteksi dan penyelesaian konflik, berbasis pada konsep kompromi Simon dan  pada  peta  kognitif  pembuatan  keputusan. Pemisahan  antara  pengetahuan  strategis  dan pengetahuan  domain  lewat  arsitektur  multi- blackboard membuat  sistem  cocok  untuk merepresentasikan  proses  pembuatan  keputusan terdistribusi.  Hal  ini  telah  diaplikasikan  pada bidang  masalah  pembuatan  keputusan  strategis pada pemasaran.
Pengalaman  yang  didapat  dari  usaha pengembangan  sistem  mendukung  proposisi bahwa  sistem  multi-agen  adalah  kerangka pemodelan  yang  tepat  untuk  pembuatan keputusan  strategis.  Beberapa  faktor  kunci distribusi  harus  diperhatikan.  Pertama,  sistem terdistribusi  diadaptasikan  secara  baik  untuk pemodelan tugas dekomposisi. Proses perencanaan  strategis  bersifat  multidimensi  dan menyatakan  dekomposisi  tugas.  Subtugas dialokasikan  ke  aktor  yang  dibutuhkan  dalam proses  pembuatan  keputusan.  Kedua,  masalah yang pada dasarnya tidak terstruktur baik dapat dimodelkan,  secara  memuaskan, dengan kecerdasan  buatan  terdistribusi.  Ketiga,  sistem multi agen memberikan struktur memadai untuk merepresentasikan interaksi ganda dan kompleks antara  agen  kognitif,  yang  dibenarkan  oleh partisipasi  berbagai  sumber  pengetahuan  dan pusat  keputusan  dalam  proses  pendefinisian strategi global dan koheren.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Armstrong, J. S. (1982). The value of formal planning  for  strategic  decisions:  review  of empirical  research, Strategic  Management Journal , 3(3), 197―211.
2. Berman,  S.  G.,  &  Kautz,  R.  F.  (1990). Compete: a sophisticated tool that facilitates strategic analysis, Planning Review , 35―39.
3. Bond,  A.  H.,  &  Gasser,  L.  G.  (1988).
Readings in distributed artiﬁcial intelligence .  M.  Kaufmann  San  Mateo, Calif.
4. Borch,  O.  J.,  &  Hartvigsen,  G.  (1988). Stratex - a  knowledge-based  system  for export  of  fish  and  fish  products, AIMSA , 425―432.
5. Chi, R. T., & Turban, E. (1995). Distributed intelligent  executive  information  systems, Decision Support Systems , 14(2), 117―130.
6. Clark, D. N. (1992). A literature analysis of the  use  of  management  science  tools  in strategic  planning, The  Journal  of  the Operational  Research  Society ,  43(9), 859―870.
7. Doukidis,  G.  I.  (1988).  Decision  support system  concepts  in  expert  systems:  an empirical  study, Decision  Support  Systems , 4(3), 345―354.
8. Ford,  J.  D.,  &  Hegarty,  W.  H.  (1984). Decision  makers'  beliefs  about  the  causes and  eﬀects  of  structure:  an  exploratory study, The  Academy  of  Management Journal , 27(2), 271―291.
9. Fox,  M.  S.  (1988).  An  organizational  view of distributed systems, Distributed Artiﬁcial Intelligence table of contents , 140―150.
10. Greenley, G. E. (1989). Strategic management, NY  etc.:  Cambridge  Univ. press: Prentice Hall .
11. Holloway, C. (1983). Strategic management and  artiﬁcial  intelligence, Long  Range Planning , 16(5), 89―93.
12. March,  J.  G.,  &  Simon,  H.  A.  (1958). Organizations . John Wiley & Sons Inc.
13. Mintzberg,  H.,  Raisinghani,  D.,  &  Theoret, A.  (1976).  The  structure  of"  unstructured" decision  processes, Administrative  Science Quarterly , 21(2), 246―275.
14. Paradice,  D.  B.  (1992).  Simon:  an  object- oriented information system for coordinatingstrategies and operations,
Systems,  Man  and  Cybernetics,  IEEE Transactions on , 22(3), 513―525.
15. Pinson,  S.,  &  Moraitis,  P.  (1997).  An intelligent  distributed  system  for  strategic decision  making, Group  Decision  and Negotiation , 6(1), 77―108.
16. Rasmussen,  J.,  Brehmer,  B.,  &  Leplat,  J. (1991). Distributed  decision  making:
cognitive  models  for  cooperative  work . Wiley.
17. Simon,  H.  A.  (1997).  Administrative behaviour (4e) free press, New York .
18. Thietart,  R.  A.,  &  Bergadaa,  M.  (1988). Stradin:  a  strategic  and  dynamic  inter- personal decision making process,
Conference  of  Strategic  Management Society, Amsterdam .
19. Wittig,  T.  (1992). Archon:  an  architecture for  multi-agent  systems .  Ellis  Horwood Upper Saddle River, NJ, USA.