390 likes | 917 Views
Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System. Pengambilan Keputusan , Sistem , Pemodelan dan Dukungan. Oleh : Imam Cholissodin S.Si., M.Kom. Content. Pengambilan Keputusan Proses Pemodelan Fase Kecerdasan Fase Desain Fase Pemilihan Evaluasi Implementasi.
E N D
Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System PengambilanKeputusan, Sistem, PemodelandanDukungan Oleh : Imam Cholissodin S.Si., M.Kom
Content • PengambilanKeputusan • Proses Pemodelan • FaseKecerdasan • FaseDesain • FasePemilihan • Evaluasi • Implementasi
PengambilanKeputusan • Definisi (Efraim): Sebuah proses memilihbeberapaalternatifkegiatan/solusiuntukmencapaitujuan yang ditentukan. • Contohkasus: Hampir di setiapkegiatanperencanaanakanmelibatkansederetkeputusan. Disampingitusecarakeseluruhan proses managemenmeliputi: perencanaan, organisasi, aktualisasidanpengendalian
PengambilanKeputusan • Biasanyadiikutidenganpertanyaansebagaiberikut: • Apa yang sebaiknyadilakukan ? • Kapan ? • Bagaimana ? • Dimana ? • Siapa ? (DenganSiapa ?)
PengambilanKeputusan & PenyelesaianMasalah • Fase Proses Keputusan: • Kecerdasan • Desain • Pemilihan • Implementasi • Fasetersebutdibagiatas 2 tahap. Tahap (a-c) adalahpengambilankeputusan. Tahap (d) adalahpenyelesaianmasalah
Sistem • Definisi (Efraim): Sekumpulanobjekseperti : manusia, sumberdaya, konsepdanprosedur yang diperuntukkanuntukmencapaisebuahtujuan. • Bagian-bagiandariSistemadalah • Masukan • Proses • Keluaran • Ke-3 bagiantersebutberadadalamsuatulingkungantertentu.
Sistem Cuaca Pelanggan Pemerintah Output: Kinerja Konsekuensi ProdukAkhir Layanan Input: Material Mentah Biaya SumberDaya Proses: Prosedur Program Tool Aktivitas Keputusan-Keputusan Pembuat Keputusan UmpanBalik Perbankan Pesaing Shareholders Vendor Lingkungan PembatasSistem
Sistem • Lingkungan : diluar { input, proses dan output } tetapimemberikan “impact/dampak” padasistem. • Pembatas (Boundary): Pemisahantarasistem (internal) denganLingkungan (Eksternal). • Contoh: • Boundary bisafisik (sebuahsistemdepartemen yang dibatasiolehbangunantertentu) dan, • Boundary non fisik (sebuahsistem yang dibatasiolehwaktu, misalnyaanalisissebuahorganisasipadasuatuperiodewaktutertentu)
Parameter Sistem • Kinerjasistemdiukurdengan parameter: • Efektivitas • Efisiensi • Efektifitas: Terkaitdenganderajatpencapaian target/ goal (Output). Contoh : Total penjualanperusahaanatau per sales. • Efisiensi: Terkaitdenganpenggunaansumberdaya (input) untukmencapaihasil. Contoh: Sejauhmanaanggaran yang digunakandenganpencapaianpenjualan.
Model • Definisi (Efraim): Representasi/abstraksisederhanadarisuatukondisinyata (sesuaidenganlapangan). • Tetapiuntukmembuatrepresentasi yang sederhanadarikondisinyata yang kompleksadalahtidakmudah. • Model/Representasidapatberbentuk: • Model Iconic (Skala) • Model Analog • Model Matematis (Kuantitatif)
Model Iconic ( 1 of 3) • Definisi (Efraim): Model fisik yang berbentukreplikadarisistem. Biasanyamempunyaiskala yang berbedadariaslinya. Biasanyaberupatampilan 3 dimensi (airplane, Jembatankendaraandanjalurproduksi). • ContohLainnya : • Photografiadalah model skalatetapihanya 2 dimensi. • GUI danPemrogramanberorientasobyekmerupakan model yanmenggunakan “icon”.
Model Analog (2 of 3) • Definisi (Efraim): Model initidaknampaksepertikondisiaslinya (replika) danlebihbersifatabstrakdibandingkandengan model iconic. • Biasanyaberbentuk diagram (diagram) danbagan (chart) 2 dimensi. • Contoh: • Baganorganisasi yang menggambarkanhubunganantarastruktur, wewenangdantanggungjawab. • Petadenganbangunanwarnaberbedauntukmerepresentasikanobyekdaratan, gunungdan air. • Bagan Stock Market. • Cetakbirumesindanrumah. • Speedometer. • Thermometer.
Model Matematis (3 of 3) • Definisi (Efraim): Kompleksitashubunganantarabeberapasistemorganisasitidakdapatdirepresentasikandengan model iconic dananalogis. Untukitudirepresentasikansecaramatematismelaluieksekusi data numerik.
KeuntunganPemodelan • Keuntunganpemodelanpadasistempenunjangmanajemen (managemen support system): • Biayaanalisispemodelanjauhlebihmurahdaribiayaeksperimen (sesuaidengankondisilapangan/nyata). • Hematwaktu (Operasionaltahunandapatdimodelkanbeberapamenitdengankomputer). • Manipulasipadapemodelanlebihmudahdanhematdibandingkandengansimulasilapangan. • Biaya trial and error denganpemodelanlebihmurahdibandingkandengankondisi real. • Bisamelibatkanfaktortaktentudalampemodelan.
Proses PemodelanPengambilanKeputusan Kenyataan FaseKecerdasan: TujuanOrganisasi Mencaridan scanning Prosedur Koleksi Data Identifikasi Problem Klasifikasi Problem Pernyataan Problem Penyederhanaan Asumsi FaseDesain: Formulasi Model Menentukankriteriauntukpilihan Mencarialternatif Memperkirakandan, mengukur outcomes ValidasiModel Sukses Verifikasi, testing Solusiygditawarkan FasePemilihan: Solusike model Analisissensitifitas Seleksialternatifterbaik Perencananuntukimplementasi Desainsebuahsistempengendalian Implementasi Solusi GAGAL
FaseKecerdasan • Faseinidimulaidenganidentifikasitujuandanmaksuddariorganisasi. • Selanjutnya problem akanmuncul yang kemudiandiklasifikasikan. Problem yang kompleksbisadidetailkan (decompose) menjadi sub problem. • Akhirdarifaseinimenghasilkanpernyataan “problem”.
FaseDesain • Faseinimeliputi: analisis, perancangansertapengujianterhadapsolusi-solusi yang layak/ memungkinkan. • Padafaseinipemodelankondisi problem meliputi: konstruksi, pengujiandanvalidasi. • Jenispemodelanmeliputipemodelankualitatifdankuantitatif (pemodelanmatematis).
FaseDesain • Topik-topikPemodelanKualitatifmeliputi: • Komponen-komponen model. • Struktur Model. • SeleksiKriteriauntukEvaluasi. • PengembanganAlternatif. • Peramalan Outcomes. • Pengukuran Outcomes. • Skenario. • Komponen-komponen Model Kuantitatif: • VariabelKeputusan. • VariabelTakTerkendali. • VariabelHasil (Outcomes).
FaseDesain • Ke-3 variabeldikoneksikandenganhubunganmatematis. Jikabukan model kualitatifmakaberupasimbolik. Variabel TakTerkendali Variabel Keputusan Relationship (hubungan) Variabel Hasil StrukturUmum Model DSS
FasePemilihan • Batas antarfasedesaindanfasepemilihantidakbegitujelas. Hal inidisebabkanbeberapaaktifitasterjadi di keduafasetersebut. • Faseinimeliputiaktivitas: • Pencarian (Search) • Evaluasi • Rekomendasisebuahsolusiuntuk model
FasePemilihan • Sebuahsolusiuntuk model merupakansekumpulanspesifiknilai-nilaiuntukvariabelkeputusan (padaalternatif-alternatif yang terseleksi). • Solusi model tidaksamadenganSolusiPermasalahan. Solusi model merupakansolusi yang direkomendasiuntuksolusiPermasalahan.
Aktifitas Searching • Ada 2 yaitu: • Blind Search, yaitupencariantanpadibekalidenganpengetahuanatauinformasisebelumnya. • Heuristic Search, yaitumetodepencarian yang telahdibekalipengetahuanatauinformasi.
Evaluasi • Merupakanlangkahakhiruntukmemberikanrekomendasisolusi. • Beberapatopikterkaitdenganevaluasi: • Tujuan yang banyak (Multiple Goals) • Analisissensivitas (Sensivity Analysis) • Analisis “What If” (What If Analysis) • PencarianTujuan (Goal Seeking)
Faktor-FaktorKesuksesan(Critical Success Factors) • Definisi: Sebuahcarauntukmelakukanidentifikasifaktor-faktor yang bersifatkritisuntukmelakukanpencapaiansasaranorganisasi. • Proses identifikasiinimelibatkan interview denganeksekutif yang diikutidengandiskusigrup yang terstruktur. Tujuannya agar diperolehkesepakatanatasfaktor-faktor yang dianggappentingdankritis.
Faktor-FaktorKesuksesan(Critical Success Factors) • Satu kali faktorkritisditentukan, makahaltersebutmerupakankemungkinanuntukmengidentifikasiadanya “information gaps”. • Keterlambataninformasi yang diterimamerupakan “titikkritis” darisebuahorganisasi. • Karenanyasangatpentinguntukmengidentifikasititikkritisdanstruktursisteminformasisebelummengembangkan MSS/DSS. • CSF digunakansebagaistudikelayakandari MSS.
Implementasi • Setelahseluruhtahapantelahdilewatimakaselanjutnyaadalah proses implementasi.