SPK Day 03 Pemodelan dan Analisa 2

(1)

(2)

Pemodelan dan Analisa



Komponen pokok DSS



Dasar model dan Manajemen model



Perhatian: topik sulit yang akan datang

 Terbiasa dengan ide pokok  Dasar konsep dan definisi  Tool dan diagram pengaruh

(3)

Pemodelan dan Analisa

 Struktur dari beberapa model yang sukses dan metodologi:

 Analisa keputusan

 Pohon keputusan

 Optimisasi

 Program heuristik

 Simulasi

 Perkembangan baru dalam tool pemodelan/teknik

(4)

Topik Pemodelan dan Analisa

 Pemodelan untuk MSS

 Model statik dan dinamik

 Keputusan dengan: kepastian, ketidakpastian dan resiko

 Diagram pengaruh

 Model MSS di Spreadsheet

 Analisa keputusan dari beberapa alternatif (tabel keputusan dan pohon)

 Optimisasi dengan menggunakan program matematika

 Program heuristik

 Simulasi

 Model multidimensional – OLAP

 Model interaktif visual dan simulasi interaktif visual

 Paket perangkat lunak kuantitatif OLAP

(5)

Model untuk MSS



Elemen kunci dalam kebanyakan DSS



Hal yang perlu di dalam dasar model

DSS



Bisa mengarah pengurangan ongkos

yang sangat besar/menaikkan

(6)

Contoh yang baik dari model MSS



Model simulasi pada sistem rail DuPont

(

opening vignette)



Model restruktur dari optimisasi Supply

Chain dari

Procter & Gamble



Pemilihan sebuah supplier pada Scott

Homes dengan AHP



Optimisasi IMERYS dalam Model

(7)

Pokok dalam isu pemodelan



Identifikasi masalah



Analisa lingkungan



Identifikasi variabel



Peramalan



Macam model yang digunakan



Kategori model atau seleksi



Model manajemen

(8)

Diagram pengaruh

 Representasi dengan grafik dari sebuah model

 Model dari model

 Komunikasi visual

 Beberapa paket dibuat dan memecahkan model matematika

 Framework untuk menyatakan relasi model MSS:

 Segiempat = sebuah variabel keputusan

 Lingkaran = variabel tak terkendali atau variabel antara

 Oval = variabel hasil (hasil antara atau hasil akhir)

(9)

FIGURE 5.1 An Influence Diagram for the Profit Model. ~

Amount used in advertisement

Profit Income

Expense Unit Price

Units Sold

Unit Cost

(10)

(11)

(12)

(13)

Model MSS di spreadsheet



Spreadsheet: alat modeling yang paling

populer bagi

end-user.



Fungsi-fungsi yang paling bermanfaat



Fungsi-fungsi tambahan dan

pemecahan permasalahan



Penting untuk analisa, perencanaan,

pemodelan

(14)



Apabila menganalisa



Mencari tujuan



Manajemen basis data

sederhana



Buku text terpadu



Microsoft Excel

(15)

Optimisasi dengan program matematika

 Program linier/Linear programming (LP) digunakan secara luas di DSS

 Program matematika

(16)

Karakteristik masalah pengalokasian

program linier

1. Keterbatasan kuantitas sumber daya ekonomi

2. Sumber daya digunakan di dalam produksi sebuah produk dan pelayanan

3. Dua atau lebih jalan solusi (program) untuk menggunakan sumber daya

4. Setiap kegiatan (produk atau pelayanan)

menghasilkan sesuatu dalam bentuk tujuan yang dicapai

(17)

Model alokasi program linier



Asumsi rasional dari ekonomi:

1. Hasil dari alokasi bisa dibandingkan dengan satuan yang sama

2. Hasil bebas

3. Hasil total adalah jumlah hasil kegiatan-kegiatan yang berbeda

4. Semua data diketahui secara pasti

5. Sumber daya digunakan dengan cara yang paling ekonomis



Solusi optimal: terbaik, yang didapat

(18)

Program linier



Variabel keputusan (Decision variables)



Fungsi tujuan (Objective function)



Koefisien fungsi tujuan (Objective

function coefficients)



Kendala (Constraints)



Kapasitas (Capacities)



Koefisien teknologi [Input-output

(19)

Program Heuristik

 Pengurangan pencarian

 Mendapat solusi memuaskan dengan lebih cepat dan lebih murah

 Cari aturan untuk memecahkan masalah yang kompleks

 Cari solusi layak yang cukup terhadap masalah yang kompleks

 Heuristik bisa jadi:

 Quantitatif

(20)

Kapan menggunakan heuristik

1. Dalam kepastian atau data masukan terbatas (in exact or limited input data)

2. Kenyataan yang kompleks (Complex reality) 3. kehandalan, algorithma yang eksak belum

tersedia(Reliable (exact algorithm not available) 4. Penggunaan waktu komputasi terlalu banyak

(Computation time excessive)

5. Untuk memperbaiki efisiensi dari optimisasi (To improve the efficiency of optimization)

6. Untuk memecahkan masalah yang kompleks (To solve complex problems)

7. Untuk pemecahan secara simbolik (For symbolic processing)

(21)

Kegunaan dari heuristik

1. Gampang di mengerti: lebih mudah

mengimplementasikan dan menjelaskan 2. Menolong orang menjadi kreatif

3. Menghemat waktu formulasi

4. Menghemat pemrograman dan memori pada komputer 5. Menghemat waktu perhitungan

6. Sering menghasilkan banyak solusi yang bisa diterima 7. Kemungkinan untuk mengembangkan sebuah solusi

dengan ukuran kualitas

8. Dapat melakukan pencarian dengan cerdas

(22)

Keterbatasan dari heuristik

1. Tidak menjamin dapat solusi optimal 2. Terlalu banyak pengecualian

3. Keputusan berurutan bisa saja tidak mengantisipasi kosenkuensi yang akan datang

4. Ketergantungan dari sub-sistem bisa

mempengaruhi sistem secara keseluruhan

(23)

Tipe dari Heuristik



Konstruksi (Construction)



Perbaikan (Improvement)



Program matematis (Mathematical

programming)



Dekomposisi (Decomposition)

(24)

Methode Heuristik Modern



Pencarian dengan tabulasi (Tabu search)



Algorithma Genetika (Genetic

algorithms)

(25)

Question?