RUANG LINGKUP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

Transkripsi

1 1 RUANG LINGKUP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN N. Tri Suswanto Saptadi 2 Bahan Kajian Karakteristik SPK Komponen-komponen SPK Kategori SPK Kapabilitas SPK 1

2 3 Ruang Lingkup 14 Standalone, terintegrasi dan berbasis web. 13 Kemampuan akses data 12 Pemodelan & analisis 11 Mudah dikembangkan 1 Masalah semiterstrukstur & tidak terstruktur 2 Memberi dukungan untuk para manajer dalam semua level Sistem Pendukung Keputusan (SPK) 3 Memberi dukungan bagi individu atau kelompok 4 Keputusan saling mempengaruhi atau dilakukan berurutan 5 Memberi dukungan bagi semua tahap proses pengambilan keputusan 6 Memberi dukungan bagi berbagai bentuk pengambilan keputusan 10 Dapat dikendalikan 9 Efektif 8 Mudah digunakan 7 Bersifat adaptif dan fleksibel 4 Dukungan untuk para pengambil keputusan, dalam situasi semiterstruktur atau terstruktur yang dilakukan secara bersamasama antara keputusan dari pengambil keputusan dengan informasi terkomputerisasi. 2

3 5 Dukungan untuk semua level menejerial, mulai dari eksekutif tingkat atas sampai kelas manajer 6 Dukungan untuk semua individu dalam kelompok 3

4 7 Keputusan dapat diambil sekali, beberapa kali atau berulang 8 Mendukung dalam semua tahap proses pengambilan keputusan 4

5 9 Mendukung dalam beberapa model pengambilan keputusan 10 Bersifat adaptif dan fleksibel 5

6 11 Mudah dan nyaman digunakan 12 Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan 6

7 13 Dikendalikan sepenuhnya oleh pengambil keputusan selama proses penyelesaian masalah 14 1 Sistem dapat dikembangkan dengan mudah 7

8 15 2 Memiliki kemampuan untuk menganalisis situasi pengambilan keputusan 16 3 Memiliki kemampuan untuk mengakses data dari berbagai sumber, berbagai format, tipe, dll. 8

9 17 4 Dapat digunakan sebagai perangkat yang bersifat standalone, terintegrasi atau berbasis web 18 Kategori SPK 1 dari 8 Turban (2005) mengkategorikan model sistem pendukung keputusan dalam tujuh model, yaitu: Model optimasi untuk masalah-masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah relatif kecil. Model optimasi dengan algoritma. Model optimasi dengan formula analitik. Model simulasi. Model heuristik. Model prediktif. Model-model yang lainnya. 9

10 19 Kategori SPK 2 dari 8 Model optimasi untuk masalah-masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah relatif kecil Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi terbaik dari sejumlah alternatif. Teknik-teknik untuk penyelesaian masalah ini antara lain dengan menggunakan tabel keputusan atau pohon keputusan. 20 Kategori SPK 3 dari 8 Model optimasi dengan algoritma Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi terbaik dari banyak alternatif. Proses pencarian dilakukan tahap demi tahap. Teknik-teknik untuk penyelesaian masalah ini antara lain dengan menggunakan linear programming atau model matematika yang lainnya, atau menggunakan model jaringan. 10

11 21 Kategori SPK 4 dari 8 Model optimasi dengan formula analitik Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi hanya dengan satu langkah melalui rumus tertentu. Model seperti ini banyak dijumpai pada masalah-masalah inventory. 22 Kategori SPK 5 dari 8 Model simulasi Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi cukup baik atau solusi terbaik pada beberapa alternatif yang akan diuji dalam penelitian. Model ini lebih banyak digunakan untuk beberapa tipe simulasi. 11

12 23 Kategori SPK 6 dari 8 Model heuristik Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi yang cukup baik melalui serangkaian aturan (rules). Model ini lebih banyak direpresentasikan dengan menggunakan pemrograman heuristik atau sistem pakar 24 Kategori SPK 7 dari 8 Model prediktif Model ini akan melakukan prediksi untuk masa depan apabila diberikan skenario tertentu. Model ini lebih banyak direpresentasikan dengan menggunakan model peramalan (forecasting) atau analisis Makov 12

13 25 Kategori SPK 8 dari 8 Model-model yang lainnya Model ini akan menyelesaikan kasus what-if menggunakan formula tertentu. Model ini lebih banyak digunakan pada pemodelan keuangan atau konsep antrian. 26 Soal Latihan Berilah contoh kasus untuk setiap kategori dalam SPK. Model optimasi untuk masalah-masalah dengan alternatifalternatif dalam jumlah relatif kecil. >> Edwin Model optimasi dengan algoritma. >> Phoa Model optimasi dengan formula analitik. >> Reinaldo Model simulasi. >> Marlin Model heuristik. >> Surya Model prediktif. >> Milka Model-model yang lainnya. >> Gregorius 13

14 27 Komponen DSS 1 dari 7 Haag, dkk (2000) Manajemen data (internal atau eksternal) Manajemen model (merepresentasikan kejadian, fakta, atau situasi) Manajemen antarmuka (menghubungkan antara pengguna dan sistem) 28 Komponen DSS 2 dari 7 Power (2002) Antarmuka Basisdata (internal atau eksternal) Model & peralatan analisis (algoritma untuk membuat keputusan berdasarkan informasi pada basisdata yang direpresentasikan dalam bentuk tabel atau graf) Arsitektur DSS dan jaringan. 14

15 29 Komponen DSS 3 dari 7 Hättenschwiler (1999) User dengan perbedaan hak akses & fungsi dalam pengambilan keputusan Konteks keputusan Target sistem yang menggambarkan keutamaan preferensi Basis pengetahuan (sumber data eksternal, basisdata pengetahuan, data warehouses dan meta-databases, metode & model matematis, prosedur, inferensi, program administratif, dan sistem pelaporan Lingkungan kerja untuk persiapan, analisis, dan dokumentasi alternatif. 30 Komponen DSS 4 dari 7 Marakas (1999) Sistem manajemen data Sistem manajemen model Knowledge engine Antarmuka Pengguna 15

16 31 Komponen DSS 5 dari 7 Holsapple dan Whinston (1996) Text-oriented DSS, Database-oriented DSS, Spreadsheet-oriented DSS, Solver-oriented DSS, Rule-oriented DSS, dan Compound DSS. 32 Komponen DSS 6 dari 7 Haag (2004) Manajemen Data Manajemen Model Manajemen Antarmuka 16

17 33 1. Masalah Perusahaan membutuhkan beberapa karyawan baru di bagian pengepakan produk. Ada beberapa calon karyawan yang telah mendaftarkan diri. Berapa banyak karyawan yang dibutuhkan? Siapa saja yang layak diterima? 2. Pertanyaan 6. Jawaban Manajemen Antarmuka 3. Pemilihan model 4. Informasi yang dibutuhkan 5. Model terpilih Manajemen Model Manajemen Data 7. Solusi Telah dapat ditentukan jumlah karyawan yang harus diterima beserta nama-nama karyawan yang layak diterima. What If Models Optimization Models Organizational Information External Information Goal-seeking Models Personal Information Statistical Models 34 Komponen DSS 7 dari 7 Turban, dkk (2005) Manajemen data Manajemen model Model-model eksternal Subsistem berbasis pengetahuan Antarmuka pengguna 17

18 35 Data: eksternal dan internal Sistem berbasis komputer lainnya Internet, intranet, ekstranet Manajemen data Manajemen model Model-model eksternal Subsistem berbasis pengetahuan Antarmuka pengguna Basis pengetahuan terorganisasi Manajer (pengguna) 36 Subsistem Manajemen Data (DMS) Subsistem manajemen data, terdiriatas basisdata yang berisi data-data yang terkait dengan permasalahan yang akan diselesaikan. 18

19 37 Subsistem Manajemen Data DSS database Elemenelemen pada subsistem manajemen data Database Management System Data dictionary Query facility 38 Basis pengetahuan terorganisasi Sumber data eksternal Sumber data internal Query facility Ekstraksi DSS database Data pribadi, private Data warehouse perusahaan Data dictionary Database management system: Retrieval, Inquiry, Update, Report generation, Delete Manajemen antarmuka Manajemen model Subsistem berbasis pengetahuan 19

20 39 Subsistem Manajemen Model (MMS) Subsistem manajemen model, merupakan paket perangkat lunak yang berisi statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya yang mampu memberikan kapabilitas analitik bagi sistem. 40 Model Strategik, taktik, operasional. Statistik, keuangan, teknik, akuntansi, dll. Blok-blok pembentukan model. Manajemen Model Perintah-perintah pemodela: creation. Pemeliharaan: update. Bahasa pemodelan. Model dictionary Data dictionary Manajemen data Manajemen antarmuka Subsistem berbasis pengetahuan 20

21 41 Subsistem User Interface Subsistem antarmuka, yang digunakan oleh pengguna untuk berkomunikasi dengan sistem. Untuk sistem berbasis web, web browser digunakan untuk keperluan tersebut. 42 Manajemen data & DBMS Subsistem berbasis pengetahuan Manajemen model & MBMS User Interface Management System (UIMS) Natural Language Processor INPUT Action Languages OUTPUT Display Languages PC display Printer, Plotter User 21

22 43 Subsistem manajemen berbasis pengetahuan Subsistem manajemen berbasis pengetahuan, yang digunakan untuk mendukung subsistem-subsistem yang lainnya. Beberapa metode dalam kecerdasan buatan dapat digunakan untuk keperluan tersebut. 44 Kapabilitas DSS Secara umum, DSS harus memiliki kemampuan untuk: Digunakan dengan mudah Mengakses berbagai sumber, tipe dan format data untuk berbagai permasalahan Mengakses berbagai kemampuan analisis dengan beberapa saran dan panduan. 22

23 45 Kemampuan Antarmuka Berbagai format dan peralatan output Berbagai peralatan input dari pengguna Berbagai gaya dialog Mendukung komunikasi antar pengguna dan pengembang Mendukung pengetahuan dari penguna Tersedia dialog untuk capture, penyimpanan dan analisis Dukungan dialog yang fleksibel & adaptif. 46 Kemampuan Data Data dengan berbagai tipe & format Ekstraksi, capture dan integrasi Fungsi akses data Fungsi manajemen basisdata Tersedianya berbagai cara pandang data secara logis Dokumentasi data Melakukan tracking terhadap penggunaan data Mendukung fleksibilitas dan adaptasi data 23

24 47 Kemampuan Model Kepustakaan model terkait aturan basis model Fasilitas pembangun model Manipulasi model Fungsi manajemen basis model Dokumentasi model Tracking penggunaan model Dukungan terhadap fleksibilitas & adaptasi model 24