MENGELOLA PENGETAHUAN

A. Bidang Manajemen Pengetahuan

Manajemen pengetahuan adalah serangkaian proses untuk membuat, menyimpan, mentransfer, dan menerapkan pengetahuan dalam organisasi. Manajemen pengetahuan perlu diterapkan di berbagai perusahaan, karena keberhasilan sebuah perusahaan bergantung pada kemampuan dalam menciptakan dan mengelola perusahaan tersebut. Seperti yang telah dialami oleh Southern Company, yaitu salah satu pembangkit listrik terbesar di Amerika Serikat. Pengelolaan pembangkit listrik melibatkan jutaan dokumen meliputi gambar-gambar teknis mengenai mesin pembangkit listrik, data karyawan, dan aset-aset lainnya. Sehingga Southern Company berusaha meningkatkan kinerja perusahaannya. Southern Company meningkatkan efesiensi dan kemampuannya dalam melayani para pelanggan dengan membuat pengetahuan (informasi) di perusahaan tersebut lebih mudah diakses dengan mengelola pengetahuan yang lengkap mengenai pengelolaan perusahaan listrik .
Pengetahuan adalah salah satu aset perusahaaan yang tidak bisa dilihat secara kasat mata selain merek, reputasi, dan kinerjanya. Walaupun investasi di bidang pengetahuan sulit diukur, tetapi proyek-proyek yang dilakukan dengan baik akan menghasilkan imbal balik investasi. Pengetahuan dapat diperoleh oleh organisasi dengan beberapa cara, yaitu;
1. Pemerolehan pengetahuan, yaitu dengan mengumpulkan berbagai dokumen, pola, dan aturan pakar.
2. Peyimpanan data, yaitu data yang diperoleh akan disimpan, sehingga dapat diambil kembali dan digunakan oleh para karyawan. Sistem manajemen dokumen mengubah data ke dalam bentuk digital, menyusun indeks, dan menandai dokumen-dokumen yang diperlukan berdasarkan kerangka kerja yang tetap dengan bentuk akhirnya suatu basis data yang dapat menyimpan dokumen-dokumen.
3. Penyebaran pengetahuan, dilakukan dengan menerapkan serangkaian teknologi kolaborasi dan sistem perkantoran yang digunakan untuk berbagi agenda, dokumen, data, dan grafik. Seperti portal, e-mail, pesan instan, dan teknologi mesin pencari.
4. Penerapan pengetahuan, dilakukan dengan cara menciptakan jenis usaha, produk, jasa, dan pangsa pasar baru bagi perusahaan berdasarkan pengetahuan yang diperoleh.


B. Jenis Sistem Manajemen Pengetahuan

Secara umum, sistem manajemen pengetahuan terdiri dari tiga jenis, yaitu;
1. Sistem manajemen pengetahuan keseluruhan perusahaan
Sistem menajemen pengetahuan perusahaan adalah sistem serba guna yang digunakan oleh perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, mendistribusikan, dan menerapkan pengetahuan dan muatan digital. Sistem ini terdiri dari sistem pengetahuan terstruktur dan sistem pengetahuan semiterstruktur.
 Sistem penetahuan terstruktur merupakan suatu sistem pengetahuan yang menyusun pengetahuan terstruktur yang telah ada di perusahaan dalam bentuk dokumen teks terstruktur dan laporan atau presentasi ke dalam perpustakaan dan membuat pengetahuan tersebut dapat diakses di seluruh perusahaan.
 Sistem pengetahuan semiterstruktur merupakan suatu sistem pengetahuan yang diperlukan untuk memperoleh informasi berbentuk dokumen yang tidak benar-benar terstuktur, seperti e-mail, video, atau buletin.
Sebuah perusahaan bisnis dapat menggunakan informasi lebih mudah jika perusahaan tersebut merancang taksonominya sendiri untuk mengklasifikasikan informasi menjadi kategori-kategori. Taksonomi adalah seperti daftar isi sebuah buku atau seperti sistem perpustakaan untuk mengklasifikasikan buku dan majalah yaitu menurut judul dan penulis. Jika taksonomi pengetahuan telah dibuat, seluruh dokumen akan ditandai dengan klasifikasi yang sesuai. Agar karyawan dapat memperoleh informasi dengan mudah, karyawan dapat menggunakan sistem jaringan pengetahuan untuk mengetahui pakar dalam bidang pengetahuan tertentu seperti web, e-mail, standar seperti outlook, PDA, atau pesan instan.
2. Sistem kerja pengetahuan.
Sistem kerja pengetahuan adalah sistem yang dikembangkan khusus untuk para pakar tertentu yang bertugas memperoleh dan menciptakan pengetahuan baru bagi perusahaan mereka. Pekerja pengetahuan memerlukan sistem kerja pengetahuan yang spesifik dengan grafis, alat bantu analisis, dan kemampuan komunikasi dan manajemen dokumen yang canggih, seperti;
 Desain berbantuan komputer (computer-aided design) membuat proses penciptaaan dan revesi rancangan menjadi otomatis, dengan menggunakan komputer dan peranti lunak grafis yang rumit. Sehingga memberikan ketepatan kontrol atas rancangan dan manufaktur industri bagi insinyur, perancang, dan manajer pabrik.
 Sistem realitas virtual, memiliki visualisasi, penerjemahan, dan simulasi yang jauh melebihi sistem desain dengan bantuan komputer. Sehingga memberikan ketepatan simulasi fotorealistik dari objek bagi arsitek, insinyur, dan pekerja medis.
 Workstation investasi, sebagai PC berkualitas terbaik dalam sektor keuangan untuk menganalisis situasi perdagangan secara instan dan memfasilitasi manajemen portofolio.
3. Teknik cerdas
Teknik cerdas merupakan teknik yang digunakan oleh berbagai organisasi untuk “menangkap” pengetahuan perorangan dan pengetahuan kolektif, serta mengembangkan pengetahuan tersebut. Teknik cerdas terdiri dari;
 Menangkap pengetahuan : Sistem ahli
Sistem ahli merupakan teknik cerdas untuk menangkap pengetahuan yang tersembunyi dari para pakar dalam bentuk serangkaian aturan dalam sistem peranti lunak yang dapat digunakan oleh orang lain dalam organisasi tersebut. Serangkaian aturan dalam sistem ahli ditambah ke dalam memori atau pembelajaran perusahaan.
 Kecerdasan organisasional : Penalaran berbasis kasus
Penalaran ini merupakan deskripsi kasus dari pengalaman masa lalu seorang pakar yang digunakan sebagai contoh. Penalaran tersebut disimpan di dalam basis data untuk diginakan kembali di suatu waktu pada saat seorang pengguna berhadapan dengan kasus baru denagn parameter yang serupa.
 Sistem logika fuzzy
Sistem logika fuzzy adalah peranti lunak untuk menyatakan pengetahuan dalam bentuk aturan-aturan yang menggunakan nilai kedekatan atau subjektif. Logika fuzzy telah digunakan untuk mengontrol peralatan fisik dan mulai digunakan untuk aplikasi pengambilan keputusan secara terbatas. Sistem logika fuzzy juga telah dikembangkan untuk mendeteksi kemungkinan kebohongan dalam klain kesehatan yang diajukan oleh penyedia perawatan kesehatan di Amerika Serikat yaitu dengan menggunakan jaringan saraf tiruan, algoritme genetik, sistem ai hibrida, dan agen inteligen.