P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK. SQ

dokumen-dokumen yang mirip
P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK. A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

P6 Arsitektur SPK. SQ

P6 Arsitektur SPK. SQ

P6 Arsitektur SPK. A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

P9 Perancangan SPK. SQ Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan

P1 Sistem Penunjang Keputusan (TIF49) Pengantar (RPKPS) A. Sidiq P.

Decision Support System (DSS)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 3 SKS

BAB II LANDASAN TEORI

I R A P R A S E T Y A N I N G R U M

DECISION SUPPORT SYSTEMS

P12 AI, ES & DSS. A. Sidiq P. Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Decision Support System. by: Ahmad Syauqi Ahsan

P14 FMADM Dengan Pengembangan. A. Sidiq P.

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Mata Kuliah : Sistem Pengambilan Keputusan Kode : IES6232 Semester : VI Waktu : 2 x 2 x 50 Menit Pertemuan : 5 & 6

P3 Masalah & Keputusan. A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

P13 Fuzzy MCDM. A. Sidiq P.

P2 Pengantar Sistem Penunjang Keputusan

kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan.

Sistem Penunjang Keputusan, Pertemuan Ke-3

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS)

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS)

Sistem Pendukung Keputusan. Komponen SPK. Entin Martiana, S.Kom, M.Kom. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

Pendahuluan: Decision Support system STMIK BANDUNG

PENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROGRAM PENGENTASAN KEMISKINAN DI KABUPATEN BANTUL

Outline. Definisi SPK Tujuan SPK Fitur SPK Karakteristik dan Kemampuan SPK Komponen SPK

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEKOLAH

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKKAN LOKASI UMAH MAKAN YANG STRATEGIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

P11 AHP. A. Sidiq P.

Tipe-tipe Sistem Informasi

Muhammad Yudin Ritonga ( )

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN [ GBPP ]

Struktur Central Processing Unit Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Kompetensi Dasar. Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar sistem pendukung keputusan. Dr. Sri Kusumadewi 05/11/2016

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai alternatif untuk mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan. untuk membangun rencana kedepan. (Turban dkk.

Brigida Arie Minartiningtyas, M.Kom

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEGAWAI TELADAN PADA DINAS KELAUTAN DAN PERIKANAN KOTA SEMARANG ABSTRAK

SISTEM INFORMASI PEMILIHAN JURUSAN di SMA N 1 JEKULO KUDUS MENGGUNAKAN METODE AHP NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Wayan Triana

Sistem Pendukung Keputusan

BAHAN AJAR. Mata Kuliah Sistem Pengambilan Keputusan. Disusun oleh: Eva Yulianti, S.Kom.,M.Cs

Decision Support System & Sub Sistem (Komponennya) Efraim Turban

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

P4 Desain Sistem. SQ

P4 Pemanfaatan Komputer Di Berbagai Bidang. A. Sidiq P. Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Konsep Dasar SPK. Target Pembelajaran. Mahasiswa dapat menunjukkan kerangka kerja SPK, Pert_3. Pada akhir pertemuan ini :

Struktur Central Processing Unit Universitas Mercu Buana Yogyakarta

DECISION SUPPORT SYSTEM PEMANFAATAN SURPLUS AIR DENGAN METODE ANALLYTIC HIERARKHI PROCESS (AHP)


GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 6

BAB 2 LANDASAN TEORI

Sistem Informasi Pendukung Keputusan Manajerial

BAB I PENDAHULUAN. sistem lain. Dalam hal tersebut, database yang tersebar di suatu instansi atau

PROPOSAL PROYEK SAINS OSN PERTAMINA 2015

*) Sumber: 1. Wikipedia.com 2. Burstein and Holsaple ; (2008)Handbook on Decision Support System 1

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN

ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

EXECUTIVE INFORMATION SYSTEM ANALISIS RASIO KEUANGAN PT. FREYABADI INDOTAMA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADAAN BAHAN PUSTAKA PERPUSTAKAAN STT ADISUTJIPTO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

MODUL PERKULIAHAN SISTEM PENDUKUNG. Pokok Bahasan. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

DATA WAREHOUSE PERTEMUAN I S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Pemodelan Analisis II. A. Sidiq P. Prodi Teknik Informatika & Prodi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KEMASAN PRODUK

Fakultas Teknik Komputer Universitas Cokroaminoto Palopo 63

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. Menurut Gorry dan Scott (1970) dalam Turban (2005) Sistem Pendukung

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PADA KSP ARTHA MANDIRI MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING

Pemanfaatan Analytical Hierarchy Process(AHP) sebagai Model Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika. Knowledge Discovery in Databases (KDD)

SISTEM INFORMASI PENDUKUNG KEPUTUSAN

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJUALAN PADA PERUSAHAAN SPARE PARTS SAMARINDA

DECISION SUPPORT SYSTEMS COMPONENTS

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROGRAM STUDI S1 DI LPKIA MENGGUNAKAN METODE AHP

MANAJEMEN DATA 14/05/2010. MateriKuliah. Sumber Data.

Simulasi. Kholid Fathoni 2013

Sistem Pendukung Keputusan.

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Turban mendefinisikan Decision Support System sebagai sekumpulan

SISTEM INFORMASI. Oleh Iwan Sidharta, MM NFORMASI

UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : SISTEM INFORMASI

Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen dengan Metode Analytic Hierarchy Process

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SMA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

P4 Terminologi, Framework & Tujuan. A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

The Design of Warehouse Data Structure to Support Product Marketing Plan Using Star Schema

Daniel Oktodeli Sihombing Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI, Pontianak

Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting

BAB III DECISION SUPPORT SYSTEM

SISTEM INFORMASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SELEKSI PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

Pertemuan 2 PEMBUATAN KEPUTUSAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENYULUH LAPANGAN KELUARGA BERENCANA TELADAN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

Vol.17 No.1. Februari 2015 Jurnal Momentum ISSN : X

Transkripsi:

P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK SQ http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Tingkatan DSS Berdasarkan Teknologi

Tingkatan Teknologi DSS Berdasarkan tingkat teknologi DSS dibagi menjadi 3, yaitu : Sistem pendukung keputusan Spesifik (Spesific Decission Suppot Systems = SDSS). Untuk membantu menyelesaikan permasalahan dengan karakteristik tertentu. Pembangkit Sistem Pendukung keputusan (Decission Suppot System Generator = DSSG). Software yang digunakan untuk membuat dan mengembangkan DSS. Perlengkapan sistem pendukung keputusan (Decission Suppot System Tools = DSST). Terdiri dari software dan hardware yang digunakan untuk mendukung SDSS dan DSSG. 3

Fungsi ketiga tingkatan teknologi SPK dalam proses Modifikasi. 4

Tingkatat DSS Berdasarkan Dukungan

Tingkat Dukungan DSS Berdasarkan tingkat dukungan 5 6 Propose Decision Make Decision 4 Estimate Decision Consequences 3 Prepare Reports From Multiple Files 2 Analyze Entire File 1 Retrieve Information System 6

Retrieve Information System Merupakan dukungan terendah yang diberikan DSS. Berupa akses selektif terhadap informasi. Contoh : Seorang manager ingin mengetahui informasi mengenai data penjualan pada suatu daerah pemasaran wilayah pulau Jawa. 7

Analize Entire File Merupakan tahapan dimana DSS memberikan akses kepada manager untuk melihat dan melakukan analisis terhadap file secara lengkap. Contoh : Berdasarkan file stok barang seorang manager bisa membuat laporan khusus penilaian stok barang. Berdasarkan file gaji seorang manager bisa mendapatkan laporan gaji bulanan. 8

Analize Entire File Merupakan tahapan dimana DSS memberikan akses kepada manager untuk melihat dan melakukan analisis terhadap file secara lengkap. Contoh : Berdasarkan file stok barang seorang manager bisa membuat laporan khusus penilaian stok barang. Berdasarkan file gaji seorang manager bisa mendapatkan laporan gaji bulanan. 9

Prepare Reports From Multiple Files Merupakan dukungan yg diberikan DSS yg sangat dibutuhkan oleh seorang manager karena seorang manager biasanya berhubungan dengan berbagai aktivitas dalam suatu momen tertentu. Contoh : Seorang manager dapat mailhat laporan laba rugi, laporan analisis penjualan produk. 10

Estimate Decision Consequences Merupakan dukungan yg diberikan DSS agar seorang manager dapat melihat berbagai dampak (sebab akibat) dari setiap keputusan yg diambil. Model ini sangat cocok jika diterapkan untuk menguji suatu probabilitas yg subjektif atau analisis sensivitas. Contoh : Seorang manager dapat memberikan unsur harga suatu produk dalam sebuah model untuk dapat melihat pengaruhnya terhadap laba usaha. Suatu produk XXX : Mempunyai biaya produksi Rp. 30.000,- Diberi harga Rp. 40.000,- Maka keuntungan penjualan Rp. 10.000,- Model ini tidak bisa menentukan apakah harga Rp. 40.000,- merupakan harga terbaik atau bukan. 11

Propose Decision Merupakan dukungan yg didukung DSS untuk memberikan suatu alternatif keputusan agar bisa diajukan kepada manager untuk dipertimbangkan. Contoh : Seorang manager memaukkan data-data tentang pabrik dan berbagai peralatan yang ada, Sehingga DSS dapat menentukan lay out pabrik yang paling cocok dan efesien. 12

Make Decision Merupakan tahapan yg sangat diharapkan dari DSS, Karena pada tahapan ini DSS akan memberikan suatu keputusan yg siap dijalankan dengan menunggu perintah dari manager. 13

Karakteristik DSS

Karakteristik DSS Karena tidak adanya konsensus yang menjelaskan apa itu sebenarnya DSS, sehingga tidak ada ketentuan standar mengenai karakteristik dari DSS itu sendiri. 15

Karakteristik DSS (Turban, 2005) Berikut karakterisktik yang diharapkan dari DSS : 1. Dukungan untuk pegambil keputusan. Masalah yang dihadapi (semi tersetruktur dan tidak terstruktur) tidak dapat dipecahkan oleh sistem komputer/metode/alat kuantitatif yang lain. Pemecahan masalah tersebut harus menggunakan informasi komputer dan penalaran/penilaian manusia. 2. Dukungan untuk semua level manajerial. 16

3. Dukungan untuk individu dan kelompok. Pada permasalahan (semi terstruktur dan tidak terstruktur), biasanya sering melibatkan berbagai individu dari berbagai organisasi dan departemen. 4. Dukungan terhadap keputusan independen atau sekuensial. Pada interval yang sama keputusan bisa diambil sekali atau berkali-kali. 5. Dukungan pada semua tahapan proses pengambilan keputusan. Penelusuran, perancangan, pemilihan dan penerapan. 17

6. Dukungan pada semua proses dan cara pengambilan keputusan. Dukungan untuk dapat beradaptasi sepanjang waktu. Pengambil keputusan ditunut untuk dapat reaktif. Dapat menyesuaikan pada kondisi yang dihadapi secara cepat. Dapat melakukan penyesuaian terhadap DSS untuk memenuhi perubahan yang terjadi. 7. User dapat berinteraksi dengan mudah. User interface dan Penggunaan yang mudah. Sistem yang interaktif Dapat meningkatkan efektivitas DSS. 18

8.Efektivitas > Efesiensi pengambilan keputusan. Efektivitas = kualitas, akurasi, timelines. Efesiensi = biaya Karena waktu yang dibutuhkan dalam suatu pengambilan keputusan lebih lama, tetapi hasil yang dicapai akan lebih baik. 9. Pengambil keputusan memiliki kontrol penuh pada setiap langkah pengambilan keputusan untuk memecahkan setiap permasalahan yang ada. Dalam hal ini sangat ditekankan bahwa DSS digunakan untuk mendukung bukan menggantikan dalam pengambilan keputusan. 19

10.User yang bertindak sebagai pengguna terakhir dapat melakukan modifikasi dan mengembangkan sistem yang sederhana. Untuk sistem yang lebih besar dapat menggunakan bantuan ahli sistem informasi. Perangkat lunak OLAP dalam kaitanya dengan data warehouse memperbolehkan user untuk membangun suatu sistem DSS yang besar dan kompleks. 11.Model-model digunakan dalam melakukan analisis situasi pengambilan keputusan. Kapabilitas pemodelan memungkinkan untuk diadakan eksperimen terhadap berbagai strategi yang berbeda dengan konfigurasi yang berbeda. 20

12.DSS memberikan akses terhadap berbagai sumber data, format dan tipe. Sistem informasi geografis (GIS) sampai dengan sistem yang berorientasi objek. 13.DSS dapat digunakan sebagai alat standalone oleh seorang pengambil keputusan pada suatu lokasi, didistribusikan pada satu atau beberapa organisasi secara keseluruhan. DSS dalam konteks ini dapat diintegrasikan dengan DSS dan aplikasi yang lainnya. DSS dapat didistribusikan baik secara internal maupun eksternal dengan menggunakan networking maupun web. 21

Dengan berbagai karakteristik DSS tersebut, DSS sangat memungkinkan para pengambil keputusan yang lebih baik dan lebih konsisten dalam satu cara yang dibatasi oleh waktu. 22

Tugas Individu Buatlah paper berupa : Case Studi (dianjurkan berdasarkan permasalahan yang ada di tempat kerja) yang menggambarkan salah satu dari Tingkatan & Karakteristik SPK. Berikan resume untuk Pemecahan Masalah dari Case Studi yang saudara pilih. Format : Page : A4 (TRLB : 2.54 cm) Font : calibri 11 Spacing 1.15. Daftar pustaka disertakan (format standar) 23

Pengumpulan Tugas Kelas Sore (22) : Subject & File Name : K22_DSS_P5_NIM Email : dnd_07june07@hotmail.com Batas pengiriman : Date : 30-04-2014 (Wednesday) Time : 24:59:59 WIB Note : Jika Format Subject & File Name tidak sesuai maupun melebihi batas waktu pengumpulan tugas di anggap tidak mengerjakan tugas. 24

Tugas Kelompok Minggu depan presentasi per kelompok, berdasarkan kasus yang sudah diajukan Slide Latar belakang, Tujuan, Manfaat, Analisis kebutuhan data Algoritma pemecahan masalah Gambaran desain output dari algoritmanya apa? keputusannya. Peta situs Aplikasi yg digunakan (Ex: Java, VB, Delphi, PHP, ASP, JSP, DLL, ETC) 25

Referensi Turban, Aronson, and Liang. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th Edition, Prentice Hall. Kusrini. 2007. Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Andi. 26