BAB II
KAJIAN PUSTAKA
A. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Little (1970) dalam Turban, dkk. (2005) mendefinisikan DSS sebagai “sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil keputusan”. Dia
menyatakan bahwa untuk sukses, sistem tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaptif, lengkap dengan isu-isu penting, dan mudah berkomunikasi.
Karakteriktik yang diharapkan ada dalam DSS adalah (Turban, dkk., 2005):
a. Dukungan kepada pengambil keputusan, terutama pada situasi semiterstruktur dan tak terstrukur, dengan menyertakan penilaian manual dan informasi terkomputerisasi.
b. Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai manajer lini.
c. Dukungan untuk individu dan kelompok.
d. Dukungan untuk keputusan independen dan/atau sekuensial. Keputusan dapat dibuat sekali, beberapa kali, atau berulang-ulang.
e. Dukungan di semua fase proses pengambilan keputusan: inteligensi, desain, pilihan, dan implementasi.
g. Adaptivitas sepanjang waktu. Pengambil keputusan seharusnya reaktif, bisa menghadapi berbagai perubahan kondisi secara cepat, dan mengadaptasi DSS untuk memenuhi kebutuhan tersebut.
h. Pengguna seperti merasa di rumah. Rumah-pengguna, kapabilitas grafis
yang sangat kuat, dan antarmuka manusia-mesin yang interaktif dengan satu bahasa alami bisa sangat meningkatkan efektifitas DSS.
i. Peningkatan efektifitas pengambilan keputusan (akurasi, timelines, kualitas) daripada efisiensinya (biaya pengambilan keputusan).
j. Kontrol penuh oleh pengambil keputusan terhadap semua langkah proses
pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah. DSS secara khusus menekankan untuk mendukung pengambilan keputusan bukan untuk menggantikan.
k. Pengguna akhir bisa mengembangkan dan memodifikasi sendiri sistem sederhana.
l. Model-model digunakan untuk menganalisis situasi pengambilan keputusan. Kapabilitas pemodelan memungkinkan eksperimen dengan berbagai strategi yang berbeda di bawah konfigurasi yang berbeda.
m. Akses kesediaan untuk berbagai sumber data, format, dan tipe, mulai dari sistem informasi geografi (GIS) sampai sistem berorientasi objek.
didistribusikan secara internal dan eksternal menggunkan networking dan teknologi web.
Karakteristik dari DSS tersebut memungkinkan para pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih konsisten dalam satu cara yang dibatasi oleh waktu.
B. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut (Fishburn (1967) dan MacCrimmon (1968) dalam Kusumadewi, dkk. (2006)). Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Langkah-langkah penyelesaiannya adalah:
1. Menentukan kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan (Cj).
2. Tentukan bobot setiap kriteria (W) seperti pada persamaan 1 berikut. W = {W1,W2, ..., Wn}
... (1) 3. Menentukan alternatif (Ai) beserta nilainya untuk setiap kriteria.
[
X = nilai dari setiap alternatif m = alternatif
n = kriteria
5. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj seperti
= nilai rating kinerja ternormalisasi
= nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
= nilai terbesar dari setiap kolom kriteria
6. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R) seperti persamaan 4 berikut.
[
]
... (4)
7. Hitung nilai preferensi untuk setiap alternatif ( seperti persamaan 5 berikut.
∑
... (5)
Keterangan:
Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah ditentukan
rij = Normalisasi matriks
Nilai akhir alternatif yang lebih besar yaitu alternatif yang terpilih.
C. Sql Server 2005
1. Tools and Utilities (Perangkat dan Kegunaan)
IDE baru yang disebut SQL Server Management Studio untuk mengelola topologi SQL Server, database, media (object) dan untuk mengumpulkan perangkat baru untuk menyalakan, membuat profile dan meningkatkan solusi SQL Server 2005.
2. Data Types (Jenis Data)
Dukungan baru untuk mendukung dan bekerja menggunakan data asli XML dan data yang besar.
3. T-SQL Enhancements (Peningkatan T-SQL)
Dukungan baru untuk triggers Data Definition Language (DDL), event notifications, bulk operations, recursive queries, distributed
queries dan mengenalkan operator baru.
4. Programmability Enhancements (Peningkatan Pemrograman)
Dukungan baru untuk meningkatkan objek database seperti: stored
procedures, triggers, dan pengguna menggambarkan fungsi
5. XML Support (Dukungan XML)
Dukungan baru dari tipe data XML digunakan untuk menyimpan keaslian dokumen XML dan manipulasi data XML dengan XML Query language (Xquery) dan XML Data Manipulation Language (DML). 6. Native XML Web Services
Dukungan berasal dari SQL Server menggunakan SOAP permintaan sehingga kamu dapat mengambil queries tanpa a middle tier aplikasi, contohnya: Internet Information Server (IIS).
7. SQl Management Objects (SMO)
Memberikan dan mengganti Distributed Management Objects (DMO) susunan dan pengelolaan semua aspek dari SQL Server.
8. SQL Server Integration Services (SSIS)
Teknologi baru untuk solusi pembangunan data gabungan dan workflow. SSIS menempatkan Data Transformation Services (DTS) yang dikenalkan pada SQL Server 2000.
9. SQL Server Reporting Services (SSRS)
10. SQL Server Notification Services
Teknologi baru untuk membentuk aplikasi yang telah diciptakan dan disebarkan untuk mengirimkan pesan sesuai jadwal atau dalam menanggapi peristiwa.
11. SQL Server Service Broker
Sebuah teknologi baru untuk membangun scalable dengan bebas digabungkan, aplikasi terdistribusi menggunakan komunikasi berbasis pesan.
12. Replication Management Objects (RMO)
Memperluas dan menggantikan DMO untuk mengkonfigurasi dan mengelola semua aspek SQL Server.
13. SQL Server Agent
Mengotomatisasi tugas-tugas administrasi dengan menjalankan pekerjaan, pemantauan SQL Server, dan tanda pengolahan. SQL Server 2005 memperkenalkan kelas SMO baru untuk menciptakan dan mengelola SQL Server Agent.
14. SQL Server Mobile Edition
D. Bahasa Pemrograman C#
C# (C sharp) adalah sebuah bahasa pemrograman berbasis objek yang didukung oleh Microsoft .NET Framework. Microsoft .NET Framework adalah prantara agar aplikasi dengan bahasa pemrograman yang didukung dapat berkomunikasi dengan sistem operasi yang digunakan oleh komputer kalian. Selain itu, .NET Framework juga memungkinkan C# untuk berkomunikasi dengan bahasa pemrograman lainnya yang didukung oleh .NET Framework seperti VB .NET, F#, atau C++. Dengan kata lain, aplikasi yang kita buat dapat menggunakan komponen-komponen lain yang dibuat dengan menggunakann VB .NET, J#, atau C++ (Darmawan dan Rizal, 2011). Pada penelitian ini bahasa C# digunakan untuk membangun aplikasi yang nantinya akan digunakan oleh user, sedangkan tool yang digunakan untuk membangun aplikasi ialah Microsoft Visual Studio 2010.
E. Penelitian Sejenis
Penelitian sejenis yang pernah dilakukan sebelumnya dan berkaitan dengan penelitian ini sebagai berikut:
1. Wulandari (2014) telah menerapkan metode Simple Additive Weighting
(SAW) dalam menentukan pemilihan mahasiswa berprestasi di Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Kriteria yang digunakan adalah IPK, karya tulis, kegiatan Intra dan Ekstra kurikuler, dan kemampuan berbahasa Inggris sesuai yang ditetapkan oleh Direktorat Jenderal Pendidikan Perguruan Tinggi (DIKTI). Berdasarkan kriteria tersebut, hasil perhitungan tertinggi akan menghasilkan alternatif mahasiswa berprestasi di Universitas Muhammadiyah Purwokerto.
3. Ariyanto (2012) mengembangkan Sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik dengan metode SAW (Simple Additive Weighting) (Studi Kasus di Pamella Swalayan). memiliki beberapa kriteria, kriteria tersebut adalah kejujuran, taat peraturan, mangkir/alpha, kedisiplinan, tanggung jawab, kebersihan, kerajinan, kreativitas, kerja sama dan senyuman. Alternatif yamg digunakan adalah karyawan-karyawan swalayan pamella. Penelitian ini memberikan output aternatif karyawan terbaik kepada pengguna (user) sesuai dengan kriteria dan bobot yang ditentukan.
4. Magdalena (2012) mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk
