Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System

 Pengambilan Keputusan 


Definisi (Efraim): Sebuah proses memilih beberapa alternatif kegiatan/solusi untuk mencapai tujuan yang ditentukan.Contoh kasus: Hampir di setiap kegiatan perencanaan akan melibatkan sederet keputusan. Disamping itu secara keseluruhan proses managemen meliputi: perencanaan, organisasi, aktualisasi dan pengendalian

Biasanya diikuti dengan pertanyaan sebagai berikut: 

– Apa yang sebaiknya dilakukan ? – Kapan ? – Bagaimana ? – Dimana ? – Siapa ? (Dengan Siapa ?) 


Pengambilan Keputusan & Penyelesaian Masalah

• Fase Proses Keputusan:

(a) Kecerdasan

(b) Desain

(c) Pemilihan

(d) Implementasi


• Fase tersebut dibagi atas 2 tahap. 

Tahap (a-c) adalah pengambilan keputusan. 

Tahap (d) adalah penyelesaian masalah


Sistem

• Definisi (Efraim): Sekumpulan objek seperti : manusia, sumber daya, konsep dan prosedur

yang diperuntukkan untuk mencapai sebuah tujuan.

• Bagian-bagian dari Sistem adalah

– Masukan

– Proses

– Keluaran

• Ke-3 bagian tersebut berada dalam suatu lingkungan tertentu.


SISTEM




Lingkungan : diluar { input, proses dan output } tetapi memberikan “impact/dampak” pada sistem.

• Pembatas (Boundary): Pemisah antara sistem (internal) dengan Lingkungan (Eksternal).

• Contoh:

– Boundary bisa fisik (sebuah sistem departemen yang dibatasi oleh bangunan tertentu) dan,

– Boundary non fisik (sebuah sistem yang dibatasi oleh waktu, misalnya analisis sebuah organisasi pada

suatu periode waktu tertentu)


Parameter Sistem

• Kinerja sistem diukur dengan parameter:

– Efektivitas

– Efisiensi

• Efektifitas: Terkait dengan derajat pencapaian target/ goal (Output). 

Contoh : Total penjualan perusahaan atau per sales.

• Efisiensi: Terkait dengan penggunaan sumber daya (input) untuk mencapai hasil. 

Contoh: Sejauh mana anggaran yang digunakan dengan pencapaian penjualan.


Sistem


Model

• Definisi (Efraim): Representasi/abstraksi sederhana dari suatu kondisi nyata (sesuai dengan lapangan).

• Tetapi untuk membuat representasi yang sederhana dari kondisi nyata yang kompleks adalah tidak mudah.

• Model/Representasi dapat berbentuk:

– Model Iconic (Skala)

– Model Analog

– Model Matematis (Kuantitatif)


Model Iconic ( 1 of 3)

• Definisi (Efraim): Model fisik yang berbentuk replika dari sistem. Biasanya mempunyai skala yang berbeda dari aslinya. Biasanya berupa tampilan 3 dimensi (airplane, Jembatan kendaraan dan jalur produksi).

• Contoh Lainnya :

– Photografi adalah model skala tetapi hanya 2 dimensi.

– GUI dan Pemrograman berorientas obyek merupakan model yan menggunakan “icon”.


Model Analog (2 of 3)

• Definisi (Efraim): Model ini tidak nampak seperti kondisi aslinya (replika) dan lebih bersifat abstrak dibandingkan dengan model iconic.

• Biasanya berbentuk diagram (diagram) dan bagan (chart) 2 dimensi.

• Contoh:

– Bagan organisasi yang menggambarkan hubungan antara struktur, wewenang dan tanggung jawab.

– Peta dengan bangunan warna berbeda untuk merepresentasikan obyek daratan, gunung dan air.

– Bagan Stock Market.

– Cetak biru mesin dan rumah.

– Speedometer.

– Thermometer. 


Model Matematis (3 of 3)

• Definisi (Efraim): Kompleksitas hubungan antara beberapa sistem organisasi tidak dapat direpresentasikan dengan model iconic dan analogis . Untuk itu direpresentasikan secara matematis melalui eksekusi data numerik. 

Keuntungan Pemodelan

• Keuntungan pemodelan pada sistem penunjang manajemen (managemen support system):

– Biaya analisis pemodelan jauh lebih murah dari biaya eksperimen (sesuai dengan kondisi lapangan/nyata).

– Hemat waktu (Operasional tahunan dapat dimodelkan beberapa menit dengan komputer).

– Manipulasi pada pemodelan lebih mudah dan hemat dibandingkan dengan simulasi lapangan.

– Biaya trial and error dengan pemodelan lebih murah dibandingkan dengan kondisi real.

– Bisa melibatkan faktor tak tentu dalam pemodelan. 


Proses Pemodelan Pengambilan Keputusan


Fase Kecerdasan

• Fase ini dimulai dengan identifikasi tujuan dan maksud dari organisasi.

• Selanjutnya problem akan muncul yang kemudian diklasifikasikan. Problem yang kompleks bisa didetailkan (decompose) menjadi sub problem.

• Akhir dari fase ini menghasilkan pernyataan “problem”. 

Fase Desain

• Fase ini meliputi: analisis, perancangan serta pengujian terhadap solusi-solusi yang layak/ memungkinkan.

• Pada fase ini pemodelan kondisi problem meliputi: konstruksi, pengujian dan validasi.

• Jenis pemodelan meliputi pemodelan kualitatif dan kuantitatif (pemodelan matematis). 

• Topik-topik Pemodelan Kualitatif meliputi:

– Komponen-komponen model.

– Struktur Model.

– Seleksi Kriteria untuk Evaluasi.

– Pengembangan Alternatif.

– Peramalan Outcomes.

– Pengukuran Outcomes.

– Skenario.

• Komponen-komponen Model Kuantitatif:

– Variabel Keputusan.

– Variabel Tak Terkendali.

– Variabel Hasil (Outcomes). 

Ke-3 variabel dikoneksikan dengan hubungan matematis. Jika bukan model kualitatif maka berupa simbolik


Contoh Komponen Model


Fase Pemilihan

• Batas antar fase desain dan fase pemilihan tidak begitu jelas. Hal ini disebabkan beberapa aktifitas terjadi di kedua fase tersebut.

• Fase ini meliputi aktivitas:

– Pencarian (Search)

– Evaluasi

– Rekomendasi sebuah solusi untuk model 

Fase Pemilihan

• Sebuah solusi untuk model merupakan sekumpulan spesifik nilai-nilai untuk variabel keputusan (pada alternatifalternatif yang terseleksi).

• Solusi model tidak sama dengan Solusi Permasalahan. Solusi model merupakan solusi yang direkomendasi untuk solusi 

Permasalahan. 

Aktifitas Searching

• Ada 2 yaitu:

– Blind Search, yaitu pencarian tanpa dibekali dengan pengetahuan atau informasi sebelumnya.

– Heuristic Search, yaitu metode pencarian yang telah dibekali pengetahuan atau informasi. 


Evaluasi

• Merupakan langkah akhir untuk memberikan rekomendasi solusi.

• Beberapa topik terkait dengan evaluasi:

– Tujuan yang banyak (Multiple Goals)

– Analisis sensivitas (Sensivity Analysis)

– Analisis “What If” (What If Analysis)

– Pencarian Tujuan (Goal Seeking) 

Faktor-Faktor Kesuksesan

(Critical Success Factors)

• Definisi: Sebuah cara untuk melakukan identifikasi faktor-faktor yang bersifat kritis untuk melakukan pencapaian sasaran organisasi.

• Proses identifikasi ini melibatkan interview dengan eksekutif yang diikuti dengan diskusi grup yang terstruktur. Tujuannya agar diperoleh kesepakatan atas faktor-faktor yang dianggap penting dan kritis. 

Faktor-Faktor Kesuksesan

(Critical Success Factors)

• Satu kali faktor kritis ditentukan, maka hal tersebut merupakan kemungkinan untuk mengidentifikasi adanya “information gaps”.

• Keterlambatan informasi yang diterima merupakan “titik kritis” dari sebuah organisasi.

• K a r e n a n y a s a n g a t p e n t i n g u n t u k mengidentifikasi titik kritis dan struktur sistem informasi sebelum mengembangkan MSS/DSS.

• CSF digunakan sebagai studi kelayakan dari MSS. 

Implementasi

• Setelah seluruh tahapan telah dilewati maka selanjutnya adalah proses implementasi. 


35 komentar untuk "Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System"

  1. Hadir_Fernanda Marsyah Akbar_192350012_III.1 PAGI

    BalasHapus
  2. Hadir_Sara Natasa_192350032_3.1 pagi T.I

    BalasHapus
  3. Hadir_M.Reza Al Faiz Hsb_192350083_IV.5 Pagi

    BalasHapus
  4. Hadir_Triki Ekawan_192350005_3_1 pagi

    BalasHapus
  5. Hadir_Nurul Fajrina_192350008_3.1 Pagi

    BalasHapus
  6. Hadir_Mutiara Putri_192350073_III.2 Pagi

    BalasHapus
  7. Hadir_Fernanda Marsyah Akbar_192350012_III.1 PAGI

    BalasHapus
  8. Hadir_Bima Hamdhika Irfy_192350043_TI 3.1 Pagi

    BalasHapus
  9. Hadir_Bima Hamdhika Irfy_192350043_TI 3.1 Pagi

    BalasHapus
  10. Hadir_Budi Sahputra_192350060_IV-5

    BalasHapus
  11. HADIR_Muhammad Fakhrul Rozi_192350176_4-5 Pagi

    BalasHapus
  12. Hadir_Lastri Pratiwi_192350096_T. Informatika III-2 Pagi

    BalasHapus
  13. Hadir _ Fikriyansyah_ 192350009_ T.i 3 - 1 pagi

    BalasHapus
  14. Khairulsani_1
    92350056_III.2 Pagi T.informatika

    BalasHapus
  15. Ilham Rizki Fadhillah_192350086_III.2 Pagi

    BalasHapus
  16. Hadir_Hermayanti_192350017_ 3.1 pagi T. Informatika

    BalasHapus
  17. Eliza novita sari _ 192353003_ IV-5_ hadir

    BalasHapus
  18. Hadir_MHD.Husnul Khuluqi_192350079_Kelas III.2 Pagi

    BalasHapus
  19. Hadir Muhammad_Arief_192350039 TI 3.1 Pagi

    BalasHapus
  20. Novita Indriani_TI 3.1 Pagi_192350037_Hadir

    BalasHapus
  21. Hadir_Fadhilah Mursyid_192350076_IV-5 pagi Teknik Informatika

    BalasHapus
  22. Hadir_Fadhilla Aulia Darmawan_192350045_III.2 pagi

    BalasHapus