Nama : Aris Khoirul Wafa NIM :

Transkripsi

1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM) Nama : Aris Khoirul Wafa NIM : Abstract Sebuah aplikasi berupa Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) mulai dikembangkan pada tahun Decision Support Sistem (DSS) dengan didukung oleh sebuah sistem informasi berbasis komputer dapat membantu seseorang dalam meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan keputusan. Seorang manajer di suatu perusahaan dapat memecahkan masalah semi struktur, dimana manajer dan komputer harus bekerja sama sebagai tim pemecah masalah dalam memecahkan masalah yang berada di area semi struktur. DSS mendayagunakan resources individu-individu secara intelek dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. Definisi Decision Support System dapat dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik. Tujuan Tujuan dari Decision Support System (DSS) antara lain adalah : membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi struktur mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan seorang manajer dari pada efisiensinya. Tahap-tahap Tahap-tahap dalam pengambilan keputusan antara lain adalah : kegiatan intelijen, kegiatan merancang, kegiatan memilih dan menelaah. Kegiatan intelijen ini merupakan kegiatan mengamati lingkungan untuk mengetahui kondisi-kondisi yang perlu diperbaiki. Kegiatan ini merupakan tahapan dalam perkembangan cara berfikir. Untuk melakukan kegiatan intelijen ini diperlukan sebuah sistem informasi, dimana informasi yang diperlukan ini didapatkan dari kondisi internal maupun eksternal sehingga seorang manajer dapat mengambil sebuah keputusan dengan tepat. 1

2 Kegiatan merancang merupakan sebuah kegiatan untuk menemukan, mengembangkan dan menganalisis berbagai alternatif tindakan yang mungkin untuk dilakukan. Tahap perancangan ini meliputi pengembangan dan mengevaluasi serangkaian kegiatan alternatif. Pertimbanganpertimbangan utama telah diperkenalkan oleh Simon untuk melakukan tahapan ini, apakah situasi keputusan ini terprogram atau tidak. Sedangkan kegiatan memilih dan menelaah ini digunakan untuk memilih satu rangkaian tindakan tertentu dari beberapa yang tersedia dan melakukan penilaian terhadap tindakan yang telah dipilih. Jenis - Jenis DSS Jenis-jenis DSS menurut tingkat kerumitan dan tingkat dukungan pemecahan masalahnya adalah sebagai berikut: Mengambil elemen-elemen informasi. Menaganalisis seluruh file. Menyiapkan laporan dari berbagai file. Memperkirakan dari akibat keputusan. Mengusulkan keputusan. Membuat keputusan. Model Model DSS terdiri dari: 1. Model matematika. 2. Database. 3. Perangkat lunak. Perangkat lunak DSS sering disebut juga dengan DSS generator. DSS generator ini berisi modul-modul untuk database, model dan dialog manajemen. Modul database ini menyediakan beberapa hal, seperti: creation, interrogation dan maintenance untuk DSS database. DSS database memiliki kemampuan untuk menemukan sistem database yang telah disimpan. Sedangkan modul model digunakan untuk menyajikan kemampuan membuat, menjaga dan memanipulasi ke dalam bentuk model matematika. Model dasar ini menampilkan electronic spreadsheet. Model dialog digunakan untuk menarik perhatian para pengguna untuk berhubungan langsung antara pengguna dengan komputer dalam mencari solusi. 2

3 Penerapan DSS Dalam Suatu Instansi Mengapa DSS digunakan dalam suatu perusahaan? Perusahaan beroperasi pada ekonomi yang tidak stabil. Perusahaan dihadapkan pada kompetisi dalam dan luar negeri yang meningkat. Perusahaan menghadapi peningkatan kesulitan dalam hal melacak jumlah operasi-operasi bisnis. Sistem komputer perusahaan tidak mendukung peningkatan tujuan perusahaan dalam hal efisiensi, profitabilitas dan mencari jalan masuk di pasar yang benar-benar menguntungkan. Dampak Pemanfaatan DSS Dampak dari pemanfaatan Decision Support System (DSS) antara lain : Masalah-masalah semi struktur dapat dipecahkan. Problem yang kompleks dapat diselesaikan. Sistem dapat berinteraksi dengan pemakainya. Dibandingkan dengan pengambilan keputusan secara intuisi, pengambilan keputusan dengan DSS dinilai lebih cepat dan hasilnya lebih baik. Menghasilkan acuan data untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh manajer yang kurang berpengalaman. Untuk masalah yang berulang, DSS dapat memberi keputusan yang lebih efektif. Fasilitas untuk mengambil data dapat memberikan kesempatan bagi beberapa manajer untuk berkomunikasi dengan lebih baik. Meningkatkan produktivitas dan kontrol dari manajer. Faktor Pendukung DSS Pengambilan keputusan dipengaruhi oleh : Faktor teknologi Faktor kompleksitas struktural Faktor pasar internasional Faktor stabilitas politik Faktor konsumerisme Faktor intervensi pemerintah Faktor informasi yang berkaitan dengan masalah tersebut, Faktor gaya pengambilan keputusan dan Faktor kemampuan (intelegensi,persepsi, dan falsafah) serta Pertimbangan pengambil keputusan. Pengambilan keputusan selalu berkaitan dengan ketidakpastian dari hasil keputusan yang diambil. 3

4 Untuk mengurangi faktor ketidakpastian tersebut, keputusan membutuhkan informasi yang sahih mengenai kondisi yang telah, dan mungkin akan terjadi, kemudian mengolah informasi tersebut menjadi beberapa alternatif pemecahan masalah sebagai bahan pertimbangannya dalam memutuskan langkah yang akan dilaksanakannya, sehingga keputusan yang diambil diharapkan dapat menrberikan keuntungan yang maksimal. Menggunakan aplikasi Computer Base Information System (CBIS) untuk lingkungan kelompok, seperti: Electronic Meeting System (EMS) dan Group Decision Support System (GDSS). Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (group decision support system), atau GDSS adalah suatu sistem berbasis komputer yang mendukung kelompok-kelompok orang yang terlibat dalam suatu tugas (tujuan) bersama dan yang menyediakan interface bagi suatu lingkungan yang digunakan bersama. Studi Penerapan DSS di Bengkel Manchining Center PT. IPTN (PT. DI) Bengkel Manchining Center PT. IPTN menerima pemesanan dari Engineering Office. Pesanan yang datang berupa Jadwal Induk Produksi lengkap dengan struktur produk, routing sheet dan lead time tiap item produk. Manajer bengkel harus memutuskan dengan segera mampu atau tidak mampu melayani pesanan tersebut. Tanpa bantuan suatu sistem yang mampu menghitung kapasitas yang tersedia dari bengkel tersebut dan yang juga mampu menghitung dengan cepat kebutuhan kapasitas akan pesanan tersebut, keputusan dari manajer tidak dapat segera terwujud. Kalaupun manajer dapat segera memutuskan mampu, keputusan tersebut tentunya hanya berdasarkan pengalaman masa lalu dan keberanian semata dalam mengambil keputusan. Sehingga hasil akhirnya tidak seperti yang diharapkan. Suatu sistem pendukung keputusan yang mampu membantu manajer menghadapi masalah tersebut diatas telah berhasil dirancang dalam tesis Antonius Sarwedi (Teknik Industri ITB, 1995) yang berjudul RANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN WAKTU PENYELESAIAN PRODUK DAN PENENTUAN HARGA POKOK BARANG. Untuk dapat diterapkan di bengkel Machining Center PT. IPTN pada kondisi riil sistem tersebut perlu dimodifikasi karena pada sistem ini JIP yang digunakan adalah JIP feasibel. 4

5 Tugas akhir ini memparkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan telah berhasil dimodifikasi dengan memperhitungkan penjadwalan ditingkat shop floor sehingga didapatkan JPI realistis. Akan tetapi ternyata sistem ini tidak dapat diterapkan di bengkel Machining Center PT. IPTN pada kondisi riilnya. Hal ini disebabkan karena di bengkel tersebut tidak tersedia data struktur produk, data routing sheet dan data kapasitas mesin tersedia. Penerapan DSS dalam Manajemen Akademik Berbagai proses dalam manajemen akademik, proses pengambilan keputusan telah banyak bergantung pada DSS yang telah dikembangkan. Penerapan DSS diterapkan pada saat : keputusan penerimaan mahasiswa baru, evaluasi prestasi akademik, yudisium, dan penentuan mahasiswa berprestasi. Berbagai basis data dikembangkan oleh fakultas dan unit kerja sesuai dengan aktivitas dan arah pengembangan masing-masing dengan penerapan koordinasi matriks kepada unit lain yang terkait. Pangkalan data utama meliputi sebagai berikut : Basis data sumber daya manusia / ketenagaan yang dikelola dalam kelompok aplikasi Sistem Informasi Ketenagaan (SINAGA), termasuk di antaranya basis data presensi/absensi pegawai (aplikasi Absensi sidik jari). Basis data akademik yang dikelola dalam kelompok aplikasi Sistem Informasi Akademik (SIAKAD), termasuk di antaranya basis data penelitian dan pengabdian kepada masyarakat (aplikasi SIPEN dan aplikasi SIPEMAS). Basis data aset / sarana-prasarana yang dikelola dalam kelompok aplikasi Sistem Informasi SARANA-PRASARANA (SINAPRA). Basis data kemitraan / kerjasama yang dikelola dalam aplikasi Sistem Informasi Kerjasama (SIKERSA). Basis data keungan yang dikelola dalam kelompok aplikasi Sistem Informasi Keuangan (SIAKEU). 5

6 Berikut ini Contoh implementasi DSS yang dibahas dalam jurnal ini adalah DSS untuk permodelan dan pengontrolan kejadian yang sifatnya discretedan continous yang dikembangkan dalam suatu proyek MARABU. MARABU mengembangkan sebuah web portal berbasis DSS (mereka menyebutnya dengan agent-based decicion support system MARABU). Agent-based decicion support system MARABU ini terdiri dari: (1) database permodelan, metode kontrol, dan tools; (2) contoh-contoh kasus yang telah ada dan disimulasikan di masa lalu; (3) teori-teori yang berhubungan dengan kasus-kasus yang ada; (4) serta web-portal yang memungkinkan penggunanya untuk menspesifikasikan kebutuhannya, menampilkan hasil yang diinginkan, serta mengkoneksikan sebuah provider dengan tool yang terpilih. 6

7 Sistem yang diusulkan oleh MARABU bekerja dalam langkah-langkah sebagai berikut: 1. Data kasus-kasus masa lalu dicari untuk dicocokan dengan spesifikasi dan persyaratan yang diminta oleh user. Jika terdapat beberapa kasus-kasus yang memiliki tingkat kecocokan yang mirip dengan spesifikasi yang diminta oleh user maka akan dipertimbangkan lagi dengan memberikan bobot prioritas. 2. Model dan/atau metode kontrol pada data kasus-kasus masa lalu yang memiliki tingkat kecocokan yang paling maksimal akan ditawarkan pada usersebagai suatu solusi. 3. Setelah dipertimbangkan kembali, agen user akan mengirimkan informasi yang akan digunakan pada tool (peralatan) tertentu yang digunakan olehprovider. Dengan menggunakan tool tersebut, simulasi model dapat ditampilkan pada user. Setelah mendapatkan hasil dari simulasi tersebut, makauser dapat menjawab pada DSS, apakah persyaratan yang dimintanya terhadap permasalahan tersebut telah terpenuhi. 4. Jawaban yang diberikan oleh user akan meningkatkan kualitas dari casebased reasoning. Kecocokan setiap kasus harus selalu di-up-date, sehingga jika terdapat permasalahan/kasus baru, tingkat validasi solusi yang diberikan oleh agen akan meningkat. 7