KARYA ILMIAH

Karya ilmiah adalah sebuah tulisan yang berisi tentang serangkaian hasil pemikiran seseorang. Karya ilmiah biasanya diuraikan dalam bentuk laporan tertulis yang isinya memaparkan hasil penelitian atau pengkajian yang telah dilakukan oleh seseorang atau sebuah tim sesuai ketentuan yang berlaku.

Pernyataan ilmiah yang harus kita gunakan dalam tulisan harus mencakup beberapa hal, yaitu :

1. Harus dapat kita identifikasikan orang yang membuat pernyataan tersebut.
2. Harus dapat kita identifikasikan media komunikasi ilmiah di mana pernyataan disampaikan apakah dalam makalah, buku, seminar,lokakarya dan sebagainya.
3. Harus dapat diindentifikasikan lembaga yang menerbitkan publikasi ilmiah tersebut beserta tempat domisili dan waktu penerbitan itu dilakukan. Sekiranya publikasi ilmiah tersebut tidak diterbitkan maka harus disebutkan tempat, waktu dan lembaga yang melakukan kegiatan tersebut.

Hal-hal yang harus ada dalam karya ilmiah antara lain:

1. Karya tulis ilmiah memuat gagasan ilmiah lewat pikiran dan alur pikiran.
2. Keindahan karya tulis ilmiah terletak pada bangun pikir dengan unsur-unsur yang menyangganya.
3. Alur pikir dituangkan dalam sistematika dan notasi.
4. Karya tulis ilmiah terdiri dari unsur-unsur: kata, angka, tabel, dan gambar, yang tersusun mendukung alur pikir yang teratur.
5. Karya tulis ilmiah harus mampu mengekspresikan asas-asas yang terkandung dalam hakikat ilmu dengan mengindahkan kaidah-kaidah kebahasaan.
6. Karya tulis ilmiah terdiri dari serangkaian narasi (penceritaan), eksposisi (paparan), deskripsi (lukisan) dan argumentasi (alasan).

Hal-hal yang harus ada dalam karya ilmiah antara lain:

1. Karya tulis ilmiah memuat gagasan ilmiah lewat pikiran dan alur pikiran.
2. Keindahan karya tulis ilmiah terletak pada bangun pikir dengan unsur-unsur yang menyangganya.
3. Alur pikir dituangkan dalam sistematika dan notasi.
4. Karya tulis ilmiah terdiri dari unsur-unsur: kata, angka, tabel, dan gambar, yang tersusun mendukung alur pikir yang teratur.
5. Karya tulis ilmiah harus mampu mengekspresikan asas-asas yang terkandung dalam hakikat ilmu dengan mengindahkan kaidah-kaidah kebahasaan.
6. Karya tulis ilmiah terdiri dari serangkaian narasi (penceritaan), eksposisi (paparan), deskripsi (lukisan) dan argumentasi (alasan).

Ciri-ciri dari karya ilmiah, diantaranya sebagai berikut:

• Bahasa yang digunakan dalam karya ilmiah adalah bahasa baku yang tercermin dari pilihan kata/istilah, dan kalimat-kalimat yang efektif dengan struktur yang baku.
• Sikap penulis dalam karya ilmiah adalah objektif, yang disampaikan dengan menggunakan gaya bahasa impersonal, dengan banyak menggunakan bentuk pasif, tanpa menggunakan kata ganti orang pertama atau kedua.
• Struktur sajian karya ilmiah sangat ketat, biasanya terdiri dari bagian awal (pendahuluan), bagian inti (pokok pembahasan), dan bagian penutup.
• Komponen karya ilmiah bervariasi sesuai dengan jenisnya, namun semua karya ilmiah mengandung pendahuluan, bagian inti, penutup, dan daftar pustaka. Artikel ilmiah yang dimuat dalam jurnal mempersyaratkan adanya abstrak.

Sumber : https://girlycious09.wordpress.com/tag/ciri-ciri-karya-ilmiah/

Bahasa Indonesia dalam Komunikasi Ilmiah

Para ilmuwan, khususnya yang berasosiasi dengan lingkungan kampus (perguruan tinggi) merupakan masyarakat wacana ilmiah. Salah satu yang membedakan mereka dari masyarakat lain ialah penguasaan bahasa ragam ilmiah. Dapat dinyatakan bahwa bahasa komunikasi ilmih adalah dialek sosial mereka. Tanpa penguasaan bahasa komunikasi ilmiah, sang ilmuwan tampak jinak dan kurang vokal (Alwasilah, 1993:41).

Hakikat bahasa komunikasi ilmiah sekurang - kurangnya didukung oleh tiga variabel:
(1) kemampuan berpikir kritis (critical thinking), 

(2) penguasaan bahasa, dan

(3) pengetahuan umum yang luas.

Penguasaan pengetahuan umum tampaknya lebih mudah dikejar. Tinggal ia membaca buku, jurnal,majalah, surat kabar, dan akses melalui internet.
Sebaliknya,kemampuan berpikir kritis, berdebat, beradu argumentasi dalam bahasa komunikasi ilmiah tampaknya agak sulit ditanamkan kepada kalangan masyarakat akademik. Masalahnya, paling tidak ada tiga hambatan cultural yang masih menghantui kalangan masyarakat akademik kita. Ketiga hambatan itu harus didobrak dan segera dilakukan transformasi, yaitu:

(1) warisan cultural - edukasional,

(2) kompetensi dan performansi linguistik, dan

(3) masalah psikologis.

Untuk memerangi ketiga hambatan tersebut perlu dilakukan upaya pembenahan pendidikan yang serius dan membutuhkan waktu yang panjang dan lama. Pembenahan pendidikan bukan saja secara formal pada jenjang pendidikan dasar sampai universitas (perguruan tinggi), tetapi harus dimulai sejak dini, yakni pendidikan dalam keluarga (informal), dan pendidikan dalam masyarakat (nonformal).

Bahasa Indonesia, sebagai bidang ilmu yang diajarkan sejak pendidikan dasar sampai perguruan tinggi, berfungsi sebagai sarana komunikasi ilmiah, sarana penalaran, dan berpikir kritis para peserta didik. Oleh karena itu, dalam pertumbuhan dan perkembangannya, bahasa Indonesia saling bersinergi dengan perkembangan budaya, ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni, yang secara otomatis akan memperoleh dampak pertumbuhan dan perkembangan pengetahuan dan teknologi - informasi maju.

Hal itu merupakan kondisi yang memungkinkan bahasa Indonesia memperkaya konsep - konsep keilmuan baru yang belum terdapat dalam khasanah bahasa Indonesia.Dengan demikian, semua produk budaya dan teknologi akan tumbuh dan berkembang pula sesuai dengan pertumbuhan dan perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni (ipteks), termasuk bahasa dan sastra Indonesia. Dalam hal ini bahasa Indonesia sekaligus berperan sebagai sarana berpikir kritis dan sarana pendukung pertumbuhan dan perkembangan ipteks (Sunaryo, 1993). Tanpa adanya bahasa, termasuk bahasa Indonesia dengan fungsi-fungsi tersebut, ipteks tidak akan tumbuh dan berkembang. Di samping berfungsi sebagai alat komunikasi ilmiah, bahasa Indonesia juga bersifat terbuka (transparan). Adanya sifat keterbukaan bahasa Indonesia memungkinkan dirinya menjadi bahasa yang modern, bahasa yang fleksibel, sesuai dengan pertumbuhan dan perkembangan ipteks. Dampak keterbukaan itu tampak pada pertumbuhan dan perkembangan jumlah kosakata, istilah, dan konsep-konsep keilmuan baru dalam khasanah bahasa Indonesia.

Konsep-konsep, istilah, dan kosakata bahasa Indonesia tampak dalam berbagai bidang ilmu seperti berikut.

1) Teknologi komunikasi komputer

• media massa elektronik
• media massa cetak
• jurnal elektronik
• jaringan komputer
• intranet
• internet

 2) Kedokteran atau Kesehatan

• kardiologi
• ultrasonografi
• psikiater
• psikolog
• abordi

 3) Matematika atau Statistika

• variabel
• peubah
• segitiga
• desimal
• grafik
• tabel

4) Ekonomi dan Keuangan

• akuntansi
• akuntan publik
• bursa efek
• upah minimum
• obligasi
• likuidasi

Sumber: http://file.upi.edu/Direktori/FPBS/JUR._PEND._BHS._DAN_SASTRA_INDONESIA/196601081990021-KHAERUDIN_KURNIAWAN/BI_KOMUNIKASI_ILMIAH.pdf

Bahasa Pemrograman Prolog (II)

Pada pembahasan sebelumnya yang membahas tentang sejarah dan perbedaan Prolog dengan bahasa pemrograman lainnya, sekarang saya akan membahas tentang :

1. Aplikasi Yang Menggunakan Prolog
2. Fakta dan Relasi dari Prolog
3. Variabel Prolog

Oke tak perlu lama-lama mari kita bahas langsung.
 
Aplikasi Yang Menggunakan Prolog

• Sistem Pakar (Expert System)

          Program menggunakan teknik pengambilan kesimpulan dari data-data yang didapat, layaknya seorang ahli.Contoh dalam mendiagnosa penyakit.

• Pengolahan Bahasa Alami (Natural Languange Processing)

          Program dibuat agar pemakai dapat berkomunikasi dengan komputer dalam bahasa manusia sehari-hari, layaknya penterjemah.

• Robotik

          Prolog digunakan untuk mengolah data masukanyang berasal dari sensor dan mengambil keputusan untuk menentukan gerakan yang harus dilakukan.

Fakta dan Relasi dari Prolog
Prolog terdiri dari kumpulan data-data objek yang merupakan suatu fakta.
Fakta dibedakan 2 macam :

• Menunjukkan relasi.
• Menunjukkan milik/sifat.

Penulisannya diakhiri dengan tanda titik “.”
Contoh :
Fakta : Andi adalah ayah Amin
Prolog : Ayah(Andi,Amin)

Variabel Prolog

• Varibel adalah besaran yang nilainya dapat berubah-ubah.
• Tata cara penulisan variabel :

1. Nama varibel harus diawali huruf besar atau garis bawah(_)
2. Nama variabel dapat terdiri dari huruf, bilangan, atau simbol dan merupakan kesatuan dengan panjang maksimum 250 karakter.
3. Nama variabel hendaknya mengandung makna yang berkaitan dengan data yang dinyatakannya.

Contoh :
?-ayah(slamet,Anak).
Anak=budi;
Anak=badu
No

Dari query di atas akan dicari siapakah anak dari ayah yang bernama Slamet. Karena
mempunyai relasi yang sama (yaitu ayah), variabel Anak akan mencari nilai dari
konstanta suatu fakta/aturan yang sepadan.
Tanda “;” digunakan bila terdapat kemungkinan ada lebih dari satu jawaban.
“No” berarti tidak ada lagi kemungkinan jawaban.

Bahasa Pemrograman Prolog

Sejarah Prolog

     Prolog singkatan dari Programming in Logic. Prolog adalah bahasa pemrograman logika atau di sebut juga sebagai bahasa non-procedural.Dikembangkan oleh Alain Colmenraurer dan P.Roussel di Universitas Marseilles Perancis, tahun 1972. Prolog populer di Eropa untuk aplikasi artificial intelligence, sedangkan di Amerika peneliti mengembangkan aplikasi yang sama, yaitu LISP.

Perbedaan Prolog dengan Bahasa Lainnya

      Bahasa Pemrograman yang Umum (Basic, Pascal, C, Fortran):

• diperlukan algoritma/prosedur untuk memecahkan masalah (procedural languange)
• program menjalankan prosedur yang sama berulang-ulang dengan data masukan yang berbeda-beda.
• Prosedur dan pengendalian program ditentukan oleh programmer dan perhitungan dilakukan sesuai dengan prosedur yang telah dibuat.

      Bahasa Pemrograman Prolog :

• Object oriented languange atau declarative languange.
• Tidak terdapat prosedur, tetapi hanya kumpulan data-data objek (fakta) yang akan diolah, dan relasi antar objek tersebut membentuk aturan yang diperlukan untuk mencari suatu jawaban.
• Programmer menentukan tujuan (goal), dan komputer menentukan bagaimana cara mencapai tujuan tersebut serta mencari jawabannya.
• Dilakukan pembuktian terhadap cocok-tidaknya tujuan dengan data-data yang telah ada dan relasinya.
• Prolog ideal untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur, dan prosedur pemecahannya tidak diketahui, khususnya untuk memecahkan masalah non numerik.
• Prolog bekerja seperti pikiran manusia, proses pemecahan masalah bergerak di dalam ruang masalah menuju suatu tujuan (jawaban tertentu).

Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System – DSS)

Ada banyak definisi tentang DSS antara lain.

• Little,J.D.C (dalam “Models and Managers:The Concept of a Decision Calculus”,1970) : DSS sebagai “sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manager mengambil keputusan”. Untuk sukses sistem tersebut haruslah

• Sederhana
• Cepat
• Mudah dikontrol
• Adaptif
• Lengkap dengan isu-isu penting
• Mudah berkomunikasi

• Bonczek, R.H, C.W. Holsapple dan A.B. Whinston, dalam “The Evolving Roles of Models un Decision Support Systems” , 1980) mendefinsikan “DSS sebagai sistem berbasis computer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi : sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen DSS lain), sistem pengetahuan (repository pengetahuan domain masalah yang ada pada DSS entah sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan).
• Keen, P.G.W. (dalam Adaptive Design for Decision Support Systems”, 1980) mendefinisikan “DSS sebagai suatu produk dari proses pengembangan dimana pengguna DSS, pembangun DSS, dan DSS itu sendiri mampu mempengaruhi satu dengan yang lainnya, dan menghasilkan evolusi sistem dan pola-pola penggunaan”.
• Sistem interaktif berbasis computer, yang membantu pembuat keputusan dengan menggunakan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur.
• Terlihat bahwa definisi-definisi tersebut diperbandingkan dan dikontraskan dengan memeriksa berbagai konsep yang digunakan untuk mendefinisikan DSS (tabel konsep yang mendasari Definisi DSS).

Tabel : Konsep yang Mendasari Definisi DSS

Sumber	DSS yang Didefinisikan
Gorry dan Scott-Morton (1977)	Tipe masalah, fungsi sistem (dukungan)
Little (1970)	Fungsi sistem, karakteristik antarmuka
Alter (1980)	Pola penggunaan, tujuan sistem
Moore dan chang (1980)	Pola penggunaan, kapabilitas sistem
Bonczek, dkk.,(1989)	Komponen-komponen sistem
Keen (1980)	Proses pengembangan

DSS biasanya dibangun untuk mendukung solusi terhadap suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. DSS yang seperti itu disebut DSS aplikasi.

Jenis DSS menurut Alter

Steven L. Alter, dengan berdasarkan kerangka kerja Gorry dan Scott Morton melakukan penelitian atas 56 sistem pendukung keputusan dan mengembangkan suatu taksonomi dari enam jenis DSS yang didasarkan pada tingkat dukungan pemecahan masalah.

Jenis yang memberikan dukungan paling sedikit adalah jenis yang memungkinkan manajer mengambil elemen-elemen informasi, dimana manajer dapat bertanya pada database untuk mendapatkan angka penjualan dari salah satu wilayah pemasaran. Berikutnya DSS yang memungkinkan manajer menganalisis semua file dalam hal suatu laporan khusus yang menggunakan data dari file, seperti laporan gaji bulanan. Kemudian sistem yang menyiapkan laporan dari berbagai file seperti perhitungan rugi-laba dan analisis penjualan produk menurut pelanggan. Adapun model yang dapat memperkirakan akibat keputusan seperti penentuan harga untuk melihat dampaknya pada laba bersih. Sedangkan model yang dapat mengusulkan keputusan, misalnya seorang manajer manufaktur memasukkan data yang menjelaskan tentang pabrik dan peralatannya. Dan jenis DSS yang memberikan paling banyak dukungan adalah jenis yang dapat membuat keputusan untuk manajer, misalnya menggunakan contoh suatu model komputer yang menentukan premi asuransi, dimana operator hanya memasukkan data dan seterusnya komputer yang menghitung preminya.

Definisi DSS yang lain:

• Sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah tak terstruktur.
• DSS mendayagunakan resources individu-individu secara intelek dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. Jadi merupakan sistem pendukung berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang berhubungan dengan masalah-masalah yang semi terstruktur.
• Sistem tambahan yang mampu untuk mendukung analisis data secara ad hoc dan pemodelan keputusan, berorientasi pada perencanaan masa depan, dan digunakan pada interval yang tak teratur atau tak terencana.
• Sistem berbasis komputer yang terdiri atas 3 komponen interaktif: (1) sistem bahasa – mekanisme yang menyediakan komunikasi diantara user dan pelbagai komponen dalam DSS, (2) knowledge systems – penyimpanan knowledge domain permasalahan yang ditanamkan dalam DSS, baik sebagai data ataupun prosedur, dan (3) Sistem pemrosesan permasalahan – link diantara dua komponen, mengandung satu atau lebih kemampuan memanipulasi masalah yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan.

Keuntungan DSS

1. Mampu mendukung pencarian solusi dari masalah yang kompleks.
2. Respon cepat pada situasi yang tak diharapkan dalam kondisi yang berubah-ubah.
3. Mampu untuk menerapkan pelbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi yang berbeda secara cepat dan tepat.
4. Pandangan dan pembelajaran baru.
5. Memfasilitasi komunikasi.
6. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja.
7. Menghemat biaya.
8. Keputusannya lebih tepat.
9. Meningkatkan efektivitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha.
10. Meningkatkan produktivitas analisis

Komponen-Komponen DSS

1. Subsistem manajemen data. Subsistem manajemen data mencakup satu database yang berisi data yang relevan untuk situasi dan dikelola oleh sistem manajemen basisdata (Data Base Management Systems (DBMS)). Ada beberapa perbedaan antara data base untuk DSS dan non-DSS. Pertama, sumber data untuk DSS lebih “kaya” dari pada non-DSS yaitu data harus berasal dari luar dan dari dalam karena proses pengambilan keputusan, terutama pada level manajemen puncak, sangat bergantung data dari luar, seperti data ekonomi. Perbedaan lain adalah proses pengambilan dan ekstrasi data dari sumber data yang Sangat besar. DSS membutuhkan proses ekstraksi dan DBMS yang dalam pengelolaannya harus cukup fleksibel untuk memungkinkan penambahan dan pengurangan secara cepat. Subsistem manajemen data dapat diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan. SUbsistem manajemen data terdiri dari elemen-elemen berikut ini:

• DSS database : kumpulan data yang saling terkait yang diorganisir untuk memenuhi kebutuhan sebuah organisasi dan dapat digunakan oleh lebih dari satu orang untuk lebih dari satu aplikasi. Data pada database DSS diekstrak dari sumber data internal dan eksternal, juga dari data personal milik satu atau lebih pengguna. Hasil ekstraksi ditempatkan pada database aplikasi khusus atau pada data warehouse perusahaan, jika ada.
• Sistem manajemen database : Database dibuat, diakses, dan diperbarui oleh sebuah DBMS. Kebanyakan DSS dibuat dengan sebuah DBMS relasional komersial standar yang memberikan berbagai kapabilitas.
• Direktori data : Merupakan sebuah katalog dari semua data di dalam database. Direktori ini berisi definsi data, dan fungsi utamanya adalah untuk menjawab pertanyaan mengenai ketersediaan item-item data, sumbernya, dan makna eksak dari data. Direktori ini terutama cocok untuk mendukung fase inteligensi dari proses pengambilan keputusan karena membantu men-scan data dan mengidentifikasi area masalah atau peluang-peluang.
• Query facility : Membangun dan menggunakan DSS sering memerlukan akses, manipulasi dan query data. Tugas-tugas tersebut dilakukan oleh query facility. Ia menerima permintaan untuk data dari komponen DSS lain, menentukan bagaimana permintaan dapat dipenuhi, memformulasikan permintaan dengan detail, dan mengembalikan hasilnya kepada pemberi permintaan. Query facility memasukkan sebuah bahasa query khusus (misal SQL).

2. Subsistem manajemen model. Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat.

1. Basis model: Strategis, taktis, operasional. Statistik, keuangan, pemasaran, ilmu manajemen, akuntansi, teknik, dsb. Blok pembangun model
2. Sistem manajemen basis model: Perintah pemodelan, creation. Pemerliharaan;update. Antarmuka database.
3. Bahasa pemodelan
4. Direktori model
5. Eksekusi model, integrasi, dan prosesor perintah

3. Subsistem antarmuka pengguna. Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan DSS melalui subsistem ini. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari DSS berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.

4. Subsistem manajemen berbasis-pengetahuan. Subsistem ini dapat mendukung semua subsistem lain atau bertindak sebagai komponen independen. Ia memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan. Susbsistem ini dapat diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan yang kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional.

Klasifikasi DSS

Ada beberapa cara untuk mengklasifikasi aplikasi DSS. Proses desain, dan juga operasi dan implementasi DSS, pada banyak kasus tergantung pada tipe DSS yang terlibat. Akan tetapi ingat bahwa tidak setiap DSS cocok untuk suatu kategori.

Klasifikasi Menurut Holsapple dan Whinston

Holsapple dan Whinston (1996) mengklasifikasikan DSS menjadi enam kerangka kerja :

1. DSS berorientasi-teks : Informasi (meliputi data dan pengetahuan) sering disimpan dalam format teks dan harus diakses oleh pengambil keputusan. Dengan demikian, adalah penting untuk menyajikan dan memproses dokumen dan fragmen teks secara efektif dan efisien. DSS berorientasi teks mendukung pengambil keputusan dengan secara elektronik melacak informasi yang disajikan secara teks yang dapat memengaruhi keputusan. DSS ini memungkinkan dokumen-dokumen dibuat secara elektronik, direvisi, dan dilihat ketika diperlukan. Teknologi informasi seperti imaging dokumen berbasis-Web, hypertext, dan agen cerdas dapat digabungkan ke dalam aplikasi DSS berorientasi teks. Aplikasi DSS berorientasi teks, diantaranya adalah sistem manajemen dokumen elektronik, manajemen pengetahuan, content management isi (Content Management Systems), dan sistem aturan bisnis. CMS digunakan untuk mengelola materi yang dikirimkan pada situs Web. Pengiriman (misal FedEx dan UPS) menggunakan DSS berbasis teks untuk mengoordinasikan pengiriman, membantu pelanggan menentukan cara terbaik untuk menirim, dan membantu pelanggan serta perusahaan untuk melacak paket.
2. DSS berorientasi-database : Pada DSS ini, database organisasi punya peran penting dalam struktur DSS. Generasi awal dari DSS ini terutama menggunakan konfigurasi database relasional. DSS berorientasi-database bercirikan pembuatan laporan yang baik dan kapabilitas query.  Hendricks (2002) menjelaskan bagaimana pemerintah Belanda menyediakan manajemen properti berbasis-Web untuk pengambilan keputusan cerdas. Sistem ini terutama berorientasi-data dan membantu agen pemerintah melalui standar dan database GIS dengan menggunakan properti portfolionya secara efektif.
3. DSS berorientasi-spreadsheet : Spreadsheet merupakan sistem pemodelan yang memungkinkan penguna mengembangkan model-model untuk mengeksekusi analisis DSS. Model ini tidak hanya membuat, melihat, dan memodifikasi pengetahuan prosedural, tetapi juga menginstruksikan sistem untuk mengeksekusi instruksi self-contained mereka (macro). Spreadsheet digunakan secara luas pada DSS yang dikembangkan oleh pengguna akhir. Alat pengguna akhir yang paling populer untuk mengembangkan DSS adalah Microsoft Excel. Karena paket-paket seperti Excel dapat memasukkan DBMS prinsipil atau dapat berantarmuka dengan DBMS, maka mereka pun dapat menangani beberapa properti dari DSS berorientasi-database, terutama manipulasi pengetahuan deskriptif. Beberapa alat pengembangan spreadsheet meliputi analisis ‘bagaimana-jika’ dan kapabilitas untuk menentukan tujuan.
4. DSS berorientasi-solver : Solver adalah suatu algoritma atau prosedur yang ditulis sebagai satu program komputer untuk melakukan komputasi tertentu untuk memecahkan suatu tipe masalah tertentu. Contoh-contoh solver dapat berupa prosedur kuantitas pesanan ekonomis untuk menghitung kuantitas pesanan optimal atau rutin regresi linier untuk menghitung suatu tren. Solver dapat diprogram secara komersial dalam perangkat lunak pengembangan. Sebagai contoh, Excel, memasukan beberapa solver powerful – function dan procedure – yang memecahkan sejumlah masalah bisnis. Pembangun DSS dapat menggabungkan beberapa solver ketika membuat aplikasi DSS. Solver dapat ditulis dalam suatu bahasa pemrograman seperti C++; solver dapat ditulis secara langsung atau dapat menjadi alat add-in pada sebuah spreadsheet atau dapat di-embeded pada suatu bahasa pemodelan khusus, seperti Lingo.
5. DSS berorientasi-aturan (rule) : Komponen DSS yang telah dijelaskan sebelumnya mencakup aturan prosedural maupun inferensial (reasoning), sering pada suatu format sistem pakar. Aturan ini bisa jadi kualitatif atau kuantitatif, dan komponen seperti itu dapat menggantikan atau diintegrasikan dengan model kualitatif.
6. DSS gabungan (compound DSS) : Compound DSS adalah suatu hibrid yang meliputi dua atau lebih dari lima struktur dasar yang telah dijelaskan sebelumnya.
7. DSS Cerdas : DSS cerdas atau DSS berbasis-pengetahuan (knowledge-base DSS). DSS cerdas akan dibahas di bagian lain.