MENGELOLA PENGETAHUAN

PENGANTAR

Manajemen pengetahuan mengalami pertumbuhan yang sangat cepat dalam investasi perangkat lunak perusahaan dan pemerintah. Pengetahuan menjadi bermanfaat dan ditindaklanjuti ketika dibagikan ke seluruh perusahaan dan manajemen pengetahuan telah menjadi suatu hal yang penting dalam perusahaan bisnis besar. Para manajer menyadari bahwa nilai perusahaan mereka bergantung pada kemampuan perusahaan untuk menciptakan dan mengelola perusahaan. 

DIMENSI PENGETAHUAN YANG PENTING

Untuk mengubah informasi menjadi pengetahuan (knowledge) maka perusahaan harus mengeluarkan sumber daya tambahan untuk menemukan pola-pola, aturan, dan konteks dimana pengetahuan dapat bekerja. Kebijaksanaan (wisdom) merupakan pengalaman kolektif dan individual dalam menerapkan pengetahuan untuk memecahkan permasalahan-permasalahan. Pengetahuan tersirat (tacit knowledge) adalah pengetahuan yang berada dalam pikiran karyawan yang belum didokumentasikan, sedangkan pengetahuan eksplisit (explicit knowledge) adalah pengetahuan yang sudah didokumentasikan. 

1. Pengetahuan merupakan aset perusahaan.

2. Pengetahuan memiliki bentuk yang berbeda.

3. Pengetahuan memiliki suatu lokasi.

4. Pengetahuan dapat berubah (bersifat situasional).

Pembelajaran Organisasi dan Manajemen Pengetahuan

Proses perubahan ini disebut pembelajaran organisasi (organizational learning). Organisasi yang dapat merasakan dan merespons lingkungannya secara cepat akan bertahan lebih lama dibandingkan organisasi yang mekanisme pembelajarannya kurang baik.

RANTAI NILAI MANAJEMEN PENGETAHUAN

Manajemen pengetahuan adalah seperangkat proses bisnis yang dikembangkan dalam organisasi untuk menciptakan, menyimpan, memindahkan dan menerapkan pengetahuan. Manajemen Pengetahuan (knowledge management) adalah seperangkat proses bisnis yang dikembangkan dalam organisasi untuk menciptakan, menyimpan, memindahkan, dan menerapkan pengetahuan. Manajemen pengetahuan mengedepankan pembelajaran organisasi dengan meningkatkan kemampuan organisasi untuk belajar dari lingkungannya dan untuk memasukkan pengetahuan dalam proses bisnis. 

Ada lima langkah yang dapat memberikan nilai tambah dalam rantai nilai manajemen pengetahuan, yaitu:

1. Penguasaan pengetahuan.

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.

2. 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.

3. Penyebarluasan pengetahuan.

Portal, e-mail, pesan instan, dan teknologi mesin pencari telah ditambahkan ke dalam serangkaian teknologi kolaborasi dan sistem perkantoran pyang digunakan untuk berbagi agenda, dokumen, data, dan grafik.

4. Penerapan pengetahuan.

Pengetahuan yang tidak dibagikan dan tidak dapat diterapkan dalam kejadian nyata oleh para manajer atau perusahaan tidak akan memberikan nilai tambah bagi bisnis, apa pun jenis sistem manajemen pengetahuannya.

5. Membangun modal organisasi dan modal manajemen: kolaborasi, komunitas praktik, dan lingkungan perkantoran.

Direktur pengetahuan (chief knowledge officer—CKO) adalah eksekutif senior yang bertanggungjawab dalam program manajemen pengetahuan perusahaan.

Komunitas praktik (community of practice—COP) adalah jaringan umum informal yang terdiri atas para profesional dan karyawan baik di dalam maupun di luar perusahaan dengan minat dan kegiatan yang sama.

TIPE SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN

Secara mendasar, terdapat tiga jenis sistem manajemen pengetahuan yang umum digunakan, yaitu sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan, sistem kerja pengetahuan, dan teknik cerdas.

1. Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan (enterprise-wide knowledge management system).

Merupakan system serba guna yang digunakan oleh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan dan menerapkan pengetahuan dan menerapkan pengetahuan dan muatan digital. System ini menyediakan basis data berikut perangkatnya untuk menyusun dan menyimpan dokumen terstruktur dan tidak terstruktur beserta objek pengetahuan lainnya, seperti e-mail dan multimedia.

2. Sistem kerja pengetahuan (knowledge work Systems-KWS).

Merupakan system yang dikembangkan khusus untuk para teknisi, ilmuwan dan para pekerja di bidang pengetahuan lainnya yang betugas memperoleh dan menciptakan pengetahuan baru bagi perusahaan mereka.

3. Teknik cerdas (inteliegent techniques) seperti penggalian data, system canggih jaringan syaraf, logika fuzzy, algoritmegenetik dan agen inteligen. Teknik-teknik ini memiliki tujuan yang berbeda mulai dari focus pada menemukan pengetahuan baru (penggalian data dan jaringan saraf), pengolahan pengetahuan dalam bentuk aturan bagi program computer (system ahli dan logika fuzzy), sampai pada bagai mana mendapatkan solusi optimal untuk suatu masalah (algoritme genetic).

SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN KESELURUHAN PERUSAHAAN

Dalam sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan terdapat tiga kategori utama yang digunakan dalam mengelola berbagai pengetahuan tersebut, yaitu:

1. Sistem Pengetahuan Terstruktur melakukan fungsi implementasi penandaan dokumen, antarmuka dengan basis data perusahaan di mana dokumen di simpan, dan membuat portal perusahaan yang dapat digunakan oleh karyawan yang memerlukan pengetahuan perusahaan.

2. Sistem Pengetahuan Semi Terstruktur, yaitu seluruh informasi digital dalam suatu perusahaan yang tidak terdapat dalam dokumen atau laporan formal.

3. Sistem Jaringan Pengetahuan yang dikenal sebagai sistem manajemen dan lokasi keahlian, memiliki fungsi sebagai penghubung antara pasokan dan permintaan pengetahuan. Sistem jaringan pengetahuan memberikan direktori online mengenai para pakar di bidang-bidang tertentu di perusahaan menggunakan teknologi komunikasi untuk memudahkan karyawan dalam mencari pakar yang tepat.

SISTEM KERJA PENGETAHUAN

Perusahaan juga memiliki system khusus bagi pekerja pengetahuan untuk membantu membuat pengetahuan baru dan menjamin bahwa pengetahuan ini terintegrasi secara tepat dalam bisnis. Sistem ini memerlukan akses yang mudah ke basis pengetahuan eksternal: perangkat keras computer yang canggih yang dapat mendukung peranti lunak dengan banyak grafis, analisis, manajemen dokumen, kemampuan komunikasi dan antar muka yang user-friendly.

Aplikasi sistem kerja pengetahuan secara umum dibagi tiga, yaitu:

1. Desain Berbantuan Komputer (computer aided design – CAD)membuat proses penciptaan dan revisi rancangan menjadi otomatis, dengan menggunakan komputer dan peranti lunak grafis yang rumit.

2. Sistem realitas virtual memiliki kemampuan visualisasi, penerjemahan, dan simulasi yang jauh melebihi sistem desain dengan bantuan komputer. Sistem ini menggunakan peranti lunak grafis interaktif untuk mendapatkan simulasi buatan komputer yang sangat mirip dengan kenyataan hingga bahkan para penguna hampir memercayai bahwa mereka dalam dunia nyata.

3. Workstation Investasi – khusus pada industry keuangan, untuk mendayagunakan pengetahuan dan waktu dari para pialang, pedagang, dan manajer portofolio.

TEKNIK CERDAS

Kecerdasan buatan tidak memiliki fleksibilitas, keluasan, dan keumuman dari kecerdasan manusia, tapi dapat digunakan untuk menangkap, mengkodekan, dan memperluas pengetahuan perusahaan. Perusahaan dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk:

1. Membantunya menangkap dan menyimpanpengetahuan tersirat.

2. Menemukan pengetahuan.

3. Menghasilkan solusi bagi masalah tertentu yang terlalu besar dan kompleks untuk dianalisa oleh manusia.

4. Membantu perusahaan mencari dan menyaring informasi.

Sistem ahli menangkap pengetahuan tersirat dari kecerdasan manusia dan menyatakannya dalam pengetahuan dalam bentuk aturan-aturan. Strategi untuk 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 kontinyu diperluas dan diperbaiki. Saat pengguna menemui kasus baru, system akan mencari kasus yang mirip, menemukan contoh kasus yang memiliki kecocokan tertinggi, dan menerapkan solusi kasus lama terhadap kasus baru. Kasus baru kemudian disimpan bersama dengan solusi yang sukses dalam database kasus.

Logika fuzzy (fuzzy logic) adalah peranti lunak untuk menyatakan pengetahuan dalam bentuk aturan-aturan yang menggunakan nilai pendekatan atau subjektif. Logika fuzzy telah digunakan untuk mengontrol peralatan fisik dan mulai digunakan untuk aplikasi pengambilan keputusan secara terbatas.

Jaringan saraf tiruan (neural network) terdiri atas 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 genetik mengembangkan solusi untuk masalh tertentu menggunakan proses genetik seperti kecocokan, persilangan dan mutasi. Algoritme genetic mulai digunakan untuk masalah-masalah yang melibatkan optimalisasi, perancangan produk, dan pemantauan sistem industri, 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 beberapa kasus, menindaklanjuti informasi tersebut atas nama pengguna.

Sumber : Buku Sistem Informasi Manajemen – Mengelola Perusahaan Digital Edisi 13. Karangan Kenneth C. Laudon, Jane P. Laudon. Penerbit Salemba Empat.