Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Pendahuluan Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [1]: (Sistem Pendukung Keputusan)

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Pendahuluan Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [1]: (Sistem Pendukung Keputusan)"— Transcript presentasi:

1 Pendahuluan Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [1]: (Sistem Pendukung Keputusan)

2 Pokok Bahasan Sistem Definisi Sistem Pendukung Keputusan Kompleksitas Masalah Sejarah SPK Klasifikasi SPK

3 Definisi Sistem Sistem adalah koleksi dari objek-objek, seperti: manusia, sumber daya, konsep, dan prosedur yang diharapkan dapat: membentuk fungsi yang dapat dikenali, atau menyediakan maksud (tujuan) tertentu. Turban (2005)

4 Karaketeristik Sistem Turban (2005)

5 Kinerja Sistem Efektivitas, derajat yang mana suatu tujuan dapat dicapai (difokuskan pada hasil akhir). “Melakukan sesuatu yang tepat” Efisiensi, ukuran penggunaan input (sumber daya) untuk mencapai output. “Melakukan sesuatu dengan tepat”

6 Definisi Umum SPK Raymond McLeod, Jr. (1998): Sebuah sistem yang menyediakan kemampuan untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi- terstruktur.

7 Computer Solution Manager Solution Terstruktur Semiterstruktur Tidak Terstruktur Derajat struktur permasalahan Manager + Computer (DSS) Solution Raymond McLeod, Jr (1998)

8 Temu kembali elemen informasi Menganalisis file-file yang ada Menyiapkan laporan dari beberapa file yang ada Mengestimasi elemen- elemen keputusan Mengusulkan keputusan Membuat keputusan Derajat kompleksitas Problem Solving System RENDAH TINGGI Degree of problem solving support Raymond McLeod, Jr (1998)

9 Definisi Khusus (1) Bonczek, dkk. (1980): “Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem komputer yang berisi 3 komponen interaksi, yaitu: sistem bahasa (mekanisme komunikasi antara pengguna dengan komponen lain dalam DSS), sistem pengetahuan (gudang pengetahuan dari domain permasalahan yang berupa data atau prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara 2 komponen yang berisi 1 atau lebih kapabilitas dalam memanipulasi masalah yang dibutuhkan dalam pengambilan keputusan)”.

10 Definisi Khusus (2) Little (1970): “ “Sistem pendukung keputusan adalah sekumpulan prosedur berbasis model untuk memproses data dan memberikan pertimbangan kepada seorang manajer dalam membuat keputusan”.

11 Definisi Khusus (3) Alter (1980), memberikan definisi terhadap DSS dengan membandingkannya dengan electronics data processing (EDP): DimensiDSSEDP PenggunaanAktifPasif PenggunaSetiap level manajemenYg berhub dg administrasi TujuanEfektivitasEfisiensi WaktuSekarang & akan datangYang lalu SasaranFleksibilitasKonsistensi

12 Definisi Khusus (4) Moore & Chang (1980): “ “Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang memiliki kemampuan dalam mendukung analisis data dan pemodelan keputusan dengan berorientasi pada perencanaan masa depan dan digunakan dalam jangka waktu yang tak tentu”.

13 Definisi Khusus (5) Keen (1980): “ “Sistem pendukung keputusan diaplikasikan pada situasi dimana sistem dikembangkan hanya melalui proses adaptasi selama pembelajaran atau evolusi”.

14 x y z derajat ketidakpastian deterministik resiko ketidakpastian Kompleksitas (jumlah kriteria) sedikit banyak keterhubungan terikat bebas       

15 Metode yang digunakan 1. Masalah optimasi pada perancangan teknik. Linear programming Quadratic programming Generalized Reduced Gradient method Sequential Quadratic Programming Augmented Lagrangian Method Genetic Algorithms Simulated Annealing

16 2. Masalah pengambilan keputusan dibawah resiko, seperti: Tipe resiko & ketidakpastian Contoh Manufaktur Macam-macam manufaktur Macam-macam properti material Desain/analisis Evaluasi kinerja produk Translasi nilai kinerja Ekonomi/pemasaran Perubahan lokasi pemasaran Aksi kompetitif Perubahan preferensi customers Harga material Faktor ekonomi eksogen

17 Perancangan probabilitas dengan metode statistik: Statistical Interval Estimation (Confidence Interval, Tolerance Interval, and Prediction Interval, dll); Analysis of Variance (ANOVA); Factorial and Fractional; Factorial Design of Experiments (DOE) dan Regression Analysis. Utility analysis & risk profile (Von Neumann & Morgenstern utility method) Robust design (Taguchi method)

18 3. Pengambilan keputusan di bawah ketidakpastian: Menggunakan pertimbangan subyektif dan atau menghimpun data baru (teorema Bayes) 4. Multicriteria decision making di bawah kepastian: Multi Attribute Decision Making (MADM): Pugh’s selection method, Quality Function Deployment (QFD), Analytic Hierarchy Process (AHP). Multi Objective Decision Making (MODM)

19 5&6Multicriteria decision making di bawah resiko dan ketidakpastian: Teori himpunan fuzzy Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Decision tree Bayesian method

20 7,8,9Pengambilan keputusan terdistribusi, dilakukan melalui tahap-tahap: Definition phase Conceptual phase Embodiment phase Detail phase

21 Klasifikasi DSS Model-driven DSS. Model-driven DSS. Mengakses dan memanipulasi model statistik, keuangan, optimasi, atau model simulasi. Mengakses dan memanipulasi model statistik, keuangan, optimasi, atau model simulasi. Menggunakan data dan parameter yang diberikan oleh untuk menugaskan pengambil keputusan dalam menganalisis situasi. Menggunakan data dan parameter yang diberikan oleh untuk menugaskan pengambil keputusan dalam menganalisis situasi. Tidak membutuhkan data secara intensif. Tidak membutuhkan data secara intensif.

22 Klasifikasi DSS - 2 Communication-driven DSS Communication-driven DSS Mengakomodasi dukungan dari beberapa pengambil keputusan dalam berbagi tugas. Mengakomodasi dukungan dari beberapa pengambil keputusan dalam berbagi tugas. Data-driven DSS Data-driven DSS Mengakses dan memanipulasi data runtun waktu. Mengakses dan memanipulasi data runtun waktu.

23 Klasifikasi DSS - 3 Document-driven DSS Document-driven DSS Pengaturan, temu kembali, memanipulasi informasi yang tidak terstruktur dalam berbagai format elektronik. Pengaturan, temu kembali, memanipulasi informasi yang tidak terstruktur dalam berbagai format elektronik. Knowledge-driven DSS cth sistem pakar Knowledge-driven DSS cth sistem pakar Penyelesaian masalah tertentu yang disimpan sebagai fakta, aturan, prosedur, atau struktur lain yang sejenis. Penyelesaian masalah tertentu yang disimpan sebagai fakta, aturan, prosedur, atau struktur lain yang sejenis.

24 Sejarah DSS (1) Teori tentang pengambilan keputusan organisasi dikembangkan di Carnegie Institute of Technology (akhir tahun 1950an – awal tahun 1960an). Implementasi DSS tersebut dalam bentuk sistem komputer interaktif dilakukan di Massachusetts Institute of Technology (tahun 1960an)

25 Sejarah DSS (2) Konsep DSS menjadi area riset (pertengahan 1970 – 1980an). Dikembangkan executive information systems (EIS), group decision support systems (GDSS), dan organizational decision support systems (ODSS) untuk single user berbasis model (pertengahan 1980)

26 Sejarah DSS (3) Dikembangkan data warehousing dan on- line analytical processing (OLAP) (awal tahun 1990). Dikembangkan aplikasi analitik berbasis web (awal tahun 2000)


Download ppt "Pendahuluan Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [1]: (Sistem Pendukung Keputusan)"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google