Kategori SPK.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pemodelan Keputusan Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [2]:
Advertisements

Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
Model Heuristik Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [8]:
Sistem Pendukung Keputusan
Pertemuan 2 Pengambilan Keputusan, Model dan Dukungan
Sistem Pengambil Keputusan
Materi Kuliah [1]: (Sistem Pendukung Keputusan)
Topik Khusus 1 Pertemuan I Oleh: Achmad Zakki Falani, S.Kom, M.Kom.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
PEMODELAN dan Model Manajemen
Sistem Pakar.
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
ARSITEKTUR SISTEM PAKAR
Sistem Pendukung Keputusan
Pada akhir pertemuan ini :
Arsitektur Sistem Pakar
Pengambilan Keputusan, Sistem, Pemodelan dan Dukungan
KOMPONEN SPK.
Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
MANAJEMEN DATA.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Sistem Pendukung Keputusan Manajemen
Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung
MODELING AND ANALYSIS - 1 Pertemuan - 05
Decision Support Systems & Weighted Product (WP)
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN Pertemuan ke-3 ( PEMODELAN )
SPK Model dan pendukung
Membangun Sistem Pendukung Keputusan
PEMODELAN DAN MANAJEMEN MODEL
Pemodelan Keputusan.
KOMPONEN SPK.
ARSITEKTUR SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Manajemen Support Sistem
Sistem Pendukung Keputusan
Pengatar Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support Sistem)
PROSES PEMBUATAN KEPUTUSAN
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) dan SISTEM PAKAR
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
Sistem Penunjang Keputusan
Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung
Sistem Informasi Manajemen MG662
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
BASIS PENGETAHUAN DAN METODE INFERENSI
Model Heuristik Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [8]:
MATERI Decision Support System
Learning Outcomes Mahasiswa dapat menyebutkan dasar pemodelan matematika khususnya definisi, tujuan, macam model dan langkah penyusunan model.
DATA WAREHOUSE.
GAMBARAN UMUM SIMULASI
ARSITEKTUR SISTEM PAKAR
Sistem Berbasis Pengetahuan Pertemuan ke - 2
Pertemuan 9 PENGANTAR SISTEM PAKAR
Pemodelan dan Analisis
Sistem TEMU KEMBALI INFORMASI
PEMODELAN.
Konsep Simulasi Ipung Permadi, S.Si, M.Cs.
Pertemuan 11 PENGANTAR SISTEM PAKAR
Ragam Sistem Informasi
KLASIFIKASI.
Sistem Pendukung Keputusan Manajemen
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
GUNAWAN Materi Kuliah [8]: (Sistem Pendukung Keputusan)
MANAJEMEN KUANTITATIF
PEMODELAN dan Model Manajemen
PEMODELAN dan Model Manajemen
PEMODELAN dan Model Manajemen
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Sri Kusumadewi. Materi Kuliah [3,4]: (Sistem Pendukung Keputusan)
PEMODELAN dan Model Manajemen
ARSITEKTUR SISTEM PAKAR
Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung
Pendahuluan Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [1]: (Sistem Pendukung Keputusan)
Transcript presentasi:

Kategori SPK

Materi Kategori SPK Karakteristik SPK Studi Kasus dan Diskusi Kelompok

Kategori SPK 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.

Model optimasi (1) 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.

Model optimasi (2) 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.

Model optimasi (3) 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.

Model simulasi 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.

Model heuristik 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

Model prediktif 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

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.

Komponen DSS Haag, dkk (2000) Manajemen data (internal atau eksternal) Manajemen model (merepresentasikan kejadian, fakta, atau situasi) Manajemen antarmuka (menghubungkan antara pengguna dan sistem)

Komponen DSS 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.

Komponen DSS Marakas (1999) Sistem manajemen data Sistem manajemen model Knowledge engine Antarmuka Pengguna

Komponen DSS Haag (2004) Manajemen Model Manajemen Data Manajemen antarmuka

Komponen DSS Turban, dkk (2005) Manajemen data Manajemen model Model-model eksternal Subsistem berbasis pengetahuan Antarmuka pengguna

4. Informasi yang dibutuhkan Manajemen Antarmuka 1. Masalah Manajemen Model Manajemen Data 3. Pemilihan model 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 4. Informasi yang dibutuhkan 6. Jawaban 5. Model terpilih 7. Solusi Telah dapat ditentukan jumlah karyawan yang harus diterima beserta nama-nama karyawan yang layak diterima. What – If Models Organizational Information Optimization Models External Information Goal-seeking Models Personal Information Statistical Models

Studi Kasus Diskusi dengan anggota kelompok masing-masing Hasil dari diskusi dikumpulkan

Sampai Ketemu Lagi