• Tidak ada hasil yang ditemukan

Decision Support System ( Sistem Pendukung Keputusan)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Decision Support System ( Sistem Pendukung Keputusan)"

Copied!
9
0
0

Teks penuh

(1)

Decision Support System ( Sistem Pendukung Keputusan) I. Pengertian

Beberapa pendapat mengenai pengertian Decision Support System, dikemukakan oleh beberapa ahli, antar lain:

1. Raymond McLeod, Jr. (1998) Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang menyediakan kemampuan untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi-terstruktur.

2. Decision Support System adalah sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manager mengambil keputusan (Little, 1970).

3. Sebuah sistem yang digunakan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur namun tidak untuk menggantikan peran penilaian mereka (Turban et al, 2005)

4. Keen (1980) Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang dibangun lewat sebuah proses adaptif dari pembelajaran, pola-pola penggunan dan evolusi sistem.

5. Bonczek (1980) Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri atas komponen-komponen antara lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem pengetahuan (knowledge) dan komponen sistem pemrosesan masalah (problem processing) yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya.

6. Hick (1993) Sistem pendukung keputusan sebagai sekumpulan tools komputer yang terintegrasi yang mengijinkan seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan komputer untuk menciptakan informasi yang berguna dalam membuat keputusan semi terstruktur dan keputusan tak terstruktur yang tidak terantisipasi. 7. Man dan Watson Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang

interaktif, yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur.

(2)

8. Moore and Chang Sistem pendukung keputusan dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.

II. Sistem Informasi Berdasarkan Tingkatan Manajemen

Sistem Informasi berdasarkan tingkatan manajemen adalah sebagai berikut: (Gambar 1) 1. Strategis – kelompok eksekutif mengembangkan tujuan organisasi secara

keseluruhan, strategi, kebijakan, dan tujuan sebagai bagian dari proses perencanaan strategis

2. Taktis – manajer dan 2rofessional bisnis dalam self-directed tim mengembangkanpendek dan jarak menengah rencana, jadwal dan anggaran dan menentukan kebijakan, prosedur dan tujuan bisnis untuk subunit mereka

3. Operasional – manajer atau anggota self-directed tim mengembangkan rencana jangka pendek seperti jadwal produksi mingguan

Gambar 1. Sistem Informasi berdasar Tingkatan Manajemen

(3)

III. Aplikasi Decision Support System

Decision Support System dapat diaplikasikan pada: a. Customer Relationship Management

- Meningkatkan memory pelanggan - Memaksimalkan laba

- Memaksimalkan nilai pelanggan (up-selling)

- Mengidentifikasi dan memperlakukan pelanggan yang paling berharga

b. Perbankan

- Mengotomatisasi proses aplikasi pinjaman - Mendeteksi transaksi penipuan

- Memaksimalkan nilai pelanggan

- Mengoptimalkan cadangan kas dengan forecasting c. Ritel dan logistik

- Mengoptimalkan tingkat persediaan di lokasi berbeda - Meningkatkan tata letak took dan promosi penjualan

- Mengoptimalkan logistic dengan memprediksi efek musiman - Meminimalisir kerugian akibat kehidupan

d. Manufaktur dan maintenance

- Memprediksi kerusakan mesin

- Mengidentifikasi anomaly dalam sistem produksi - Mengoptimalkan kapasitas produksi

- Menemukan cara-cara untuk meningkatkan kualitas produk e. Perdagangan and Securities Trading (pialang)

- Memprediksi perubahan harga obligasi tertentu - Perkiraan fluktuasi saham

- Menilai dampak peristiwa pada pergerakan pasar

- Mengidentifikasi dan mencegah kegiatan penipuan dlam pedagangan f. Asuransi

- Perkiraan klaim biaya - Optimalisasi rencana

(4)

- Optimalisasi pemasaran

- Identifikasi dan mencegah klaim palsu

g. Komputer hardware dan software, Sains dan rekayasa, Pemerintah dan pertahanan, keamanan dan penegakan hukum, industri hiburan, olahraga.

IV. Tahapan proses pengambilan keputusan

Dalam DSS pengambilan keputusan melalui beberapa tahap, antara lain: 1. Penelusuran (intelligence)

2. Perancangan (design) 3. Pemilihan (Choice) 4. Implementation

V. Karakteristik dan Nilai Guna

Menurut Turban (1995) beberapa karakteristik yang membedakannya adalah:

1. Sistem pendukung keputusan dirancang untuk membantu mengambil keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur ataupun tidak terstruktur

2. Dalam proses pengolahannya, sistem pendukung keputusan mengkombinasikan penggunaan model-model / teknik-teknik analisis dengan teknik pemasukan data konvensional serta fungsi-fungsi pencari/interogasi informasi.

3. Sistem pendukung keputusan, dirancang sedemikian rupa sehingga dapat digunakandioprasikan dengan mudah oleh orang-orang yang tidak memiliki dasar kemampuan pengoprasian computer yang tinggi. Oleh karena itu pendekatan yang diguanakan biasanya model interaktif

4. Sistem pendukung keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yangtinggi. Sehingga mudah disesuaikan dengan perubahnalingkungan yang terjadi dan kebutuhan pemakai.

(5)

VI. Market Basket Analysis pada perusahaan ritel (aplikasi DSS)

Russell et al., (2000) meneliti empat buah toko kelontong, dengan kategori toko yang memasang harga murah. Dimana pola lalu lintas berdasarkan produk-produk yang sering dicari/dibeli oleh konsumen secara bersamaan berdasarkan market basket choice.

Cavique (2007) meneliti tentang permasalahan dalam retail untuk penentuan kelompok item yang paling sering dicari menggunakan Market Basket Analysis dari kelompok data yang yang berjumlah besar dirubah menjadi golongan kecil berdasar bobot permasalahannya (seberapa sering konsumen mencari produk tersebut secara bersamaan).

Kasus kita

Aplikasi DSS untuk merencanakan tata letak produk pada supermarket menggunakan Market Basket Analysis.

Ketika konsumen datang ke supermarket maka konsumen menginginkan kemudahan mencari letak produk yang diinginkan. Permasalahan yang terjadi adalah bagaimana dapat dibuat penyusunan tata letak sekumpulan produk/item yang paling sering dicari oleh konsumen secara bersamaan. Decision Support System berperan dalam penentuan tata letak produk tersebut dengan menggunakan Market Basket Analysis. Dimana Cavique (2007) meneliti tentang permasalahan dalam retail untuk penentuan kelompok item yang paling sering dicari menggunakan Market Basket Analysis dari kelompok data yang yang berjumlah besar dirubah menjadi golongan kecil berdasar bobot permasalahannya (seberapa sering konsumen mencari produk tersebut secara bersamaan).

Penelitian terkait juga dilakukan oleh Chen et al., (2005) yang mensimulasikan pengelompokan beberapa produk dengan Market Basket Analysis. Beberapa transaksi konsumen yang diteliti antara lain:

a. Transaksi 1 : frozen pizza, cola, milk b. Transaksi 2 : milk, potato chips

(6)

c. Transaksi 3: cola, frozen pizza d. Transaksi 4 : Milk, Pretzels e. Transaksi 5 : cola, pretzels

Dari hasil simulasi, ketika seorang konsumen membeli frozen pizza maka dia juga akan membeli cola dan sebaliknya. Sehingga didapatkan hasil simulasi tersebut maka frozen pizza dan cola diletakkan secara berdekatan.

VII. Algoritma Studi Kasus

Algoritma dalam penelitian Chen et al (2005) adalah sebagai berikut:

(7)

Gambar 2. Penerapan DSS

(8)

Daftar Pustaka

Cakir, O. and Canbolat, M. S. (2008). A web-based decision support system for multi-criteria inventory classification using fuzzy AHP methodology, Journal of Expert Systems with Applications (35: 1367-1378).

Cavique, L., (2007). A scalable algorithm for the market basket analysis, Journal of Retailing and Consumer Services (14: 400-407).

Chen, Y., Tang, K., Shen, R., and Hu, Y. (2005), Market basket analysis in a multiple store environment, Journal of Decision Support Systems, Vol.40, pp. 339– 354.

Ching-Chin, C., Ka Ing, A.I., Ling-Ling, W., and Ling-Chieh, K., (2010). Designing a decision-support system for new product sales forecasting, Journal of Expert Systems with Applications, Vol.37, pp. 1654-1665.

Daihami, D. U., (2001). Komputerisasi Pengambilan Keputusan, Penerbit PT Elex Media Komputindo, Jakarta.

Ismail, Z., (2008). A decision support system for improving forcast using genetic algorithm and tabu search, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, vol.3, no.3.

Martínez-Martínez, J. G., (2007). Use of an alternative decision support system in vendor selection decisions, Inter Metro Business Journal, Vol.3, No.2, p. 1.

Russel, G. J. and Petersen, A., (2000). Analysis of cross category dependence in market basket selection, Journal of Retailing, vol 76 (3), pp. 367-392.

Turban, E., Aronson, J., E., and Liang, T., (2009). Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th Ed, jilid 1, Andi Offset, Yogyakarta.

(9)

TUGAS SISTEM TEKNOLOGI INFORMASI TEKNIK INDUSTRI DECISION SUPPORT SYSTEM

Dosen Pengampu: Dr. Widyawan, S.T., M.Sc.

Disusun Oleh:

Ferida Yuamita (11/324723/PTK/07741) Widya Setiafindari (11/324724/PTK/07742)

Yardin Heidsyam (11/321654/PTK/07381) Zoelverdi Yustian Putra (08/265362/TK/33625)

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI JURUSAN TEKNIK MESIN DAN INDUSTRI

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS GADJAH MADA

Gambar

Gambar 1. Sistem Informasi berdasar Tingkatan Manajemen
Gambar 2. Penerapan DSS

Referensi

Dokumen terkait

Permasalahan yang dihadapi oleh pemilik usaha kuliner di klaster ini cukup beragam, antara lain promosi usaha kuliner baik lokal dalam Malang maupun luar Malang yang kurang,

 bernilai secara secara kompetitif. Bisnis Bisnis dikatakan dikatakan tak tak terkait terkait ketika ketika rantai rantai nilai nilai bisnis bisnis sangat

Pada gambar 10 ditampilkan grafik perbandingan penggunaan CPU pada saat aplikasi routing OLSR tidak aktif rata-rata sumber daya CPU yang digunakan

Potensi dan daya tarik wisata yang dimiliki Vihara Buddhagaya Watugong ini terdiri dari 4 unsur yaitu : sejarah, religi, arsitektur dan wisata. Dari unsur sejarah vihara

Prinsip kerja rangkaian Counter berbasis mikrokontroler AT89S52 untuk beta gamma survey meter seperti disajikan pada Gambar 4 adalah : Kristal ] 1,0592 MHz berfungsi sebagai clock

Hasil penelitian menunjukkan, empat nomor unggul kencur (V1, V3, V4, V5), dari lima nomor yang diuji, mempunyai kemampuan untuk menghasilkan rimpang segar dan kering yang

a) Definisi Konseptual : Minat Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Metro berinvestasi adalah mendorong atau keinginan mahasiswa untuk

Bahan – bahan yang digunakan Bahan yang akan digunakan untuk pembuatan kartu adalah dari bahan kertas, untuk bahan papan permainan juga akan menggunakan kertas