Pendahuluan
Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Menurut Para Ahli
Sistem Pendukung Keputusan menggunakan data, menyediakan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan. Menurut Kusrin (2009), sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi yang menyediakan informasi, pemodelan, dan manipulasi data.
Tujuan Decision Support System
Menurut Nofriansyah dan Sarjon (2017), sistem pendukung keputusan adalah suatu informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen menghadapi berbagai masalah terstruktur dan tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model. Menurut Turban (2005), sistem pendukung keputusan adalah kumpulan prosedur pemrosesan data dan informasi yang berorientasi pada penggunaan model untuk menghasilkan berbagai jawaban yang dapat membantu manajemen mengambil keputusan.
Tahapan Dari Sistem Pendukung Keputusan
Tahap Decision Support System
Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Salah satu manfaat sistem pendukung keputusan adalah kemampuannya untuk mengintegrasikan akses data dan model keputusan. Subsistem Dialog (User Interface Subsystem) merupakan subsistem yang dapat digunakan oleh pengguna untuk berinteraksi dengan sistem dan juga mengeluarkan perintah SPK.
Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan (akurasi, ketepatan waktu, kualitas) dibandingkan efisiensi (biaya pengambilan keputusan, termasuk biaya penggunaan komputer). Pengambil keputusan mempunyai kendali penuh atas seluruh langkah proses pengambilan keputusan dalam menyelesaikan suatu masalah.
Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Kekurangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Metode ini bertujuan untuk memberikan nilai bobot relatif pada setiap kriteria dalam suatu sistem pengambilan keputusan. Teori Utilitas Multi Atribut (MAUT) adalah metode yang secara efektif mengintegrasikan data subjektif dan objektif ke dalam skala atau indeks umum (Garre 1992) yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
Additive Ratio Assessment (ARA)
Tahapan Dalam Metode Additive Ratio Assessment (ARA)
- Pembentukan Matriks Keputusan (Decision Making Matrix - X)
- Pembentukam Matriks Ternormalisasi (R)
- Membentuk Matriks Ternormalisasi Terbobot (D)
- Menentukan Nilai Dari Fungsi Optimum (S
- Menentukan Peringkat Utilitas (K)
PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation) adalah metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang digunakan untuk membantu pengambil keputusan memilih alternatif terbaik di antara sejumlah alternatif yang tersedia. Metode ini didasarkan pada konsep teori pengambilan keputusan multi-kriteria yang dikembangkan oleh Brans dan Vincke pada tahun 1985. Metode ini dapat membantu pengambil keputusan memilih alternatif terbaik dengan mempertimbangkan aspek multi-kriteria yang terlibat dalam proses pengambilan keputusan. .
PROMETHEE (Preference Ranking Organization METHOD for Enrichment Evaluation) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang digunakan untuk memilih alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang ada. MOORA merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam suatu sistem pendukung keputusan. Analisis kebutuhan input yang akan digunakan dalam pengambilan keputusan beasiswa terdiri dari empat variabel yaitu: C1 (IPK), C2 (tingkat semester), C3 (Pendapatan orang tua) dan C4 (Jumlah Saudara/i).
Promethee
Dominasi Kriteria
Nilai f merupakan nilai aktual suatu kriteria, f: K → Я (Kata Nyata) dan tujuannya merupakan prosedur optimasi setiap alternatif yang akan dipilih, an ε K, f(a) merupakan evaluasi terhadap alternatif yang ada. dipilih untuk setiap kriteria. Dalam metode ini, fungsi preferensi seringkali menghasilkan nilai fungsi yang berbeda antara kedua evaluasi, sehingga: P(a,b) = P(f(a)-f(b)). Untuk semua kriteria, suatu objek akan dianggap memiliki nilai patokan yang lebih baik yang ditentukan oleh nilai f dan akumulasi dari nilai-nilai tersebut menentukan nilai yang disukai untuk setiap objek yang akan dipilih.
Setiap kriteria dapat mempunyai nilai dominasi kriteria atau bobot kriteria yang sama atau berbeda, dan nilai bobotnya harus lebih besar dari 0 (nol).
Tipe-Tipe Kriteria Dasar Fungsi Preferensi
- Nilai Threshold Atau Kecenderungan
- Langkah-Langkah Promethee
- Tahapan Penyeleksian Dengan Metode Promethee
Tipe Quasi sering digunakan ketika mengevaluasi data dari segi kualitas atau kualitas dimana tipe ini menggunakan ambang batas atau trend yang telah ditentukan, dalam hal ini ambang batasnya adalah indifference. Tipe Quasi sering digunakan ketika mengevaluasi data dari segi kualitas atau kualitas dimana tipe ini menggunakan ambang batas atau trend yang telah ditentukan, dalam hal ini ambang batasnya adalah indifference. Tipe linier sering digunakan dalam penilaian kuantitatif atau numerik dimana tipe ini juga menggunakan ambang batas atau tren yang telah ditentukan, dalam hal ini ambang batas lebih diutamakan.
Tipe linier sering digunakan dalam penilaian dari sudut pandang kuantitatif atau kuantitatif, dimana tipe ini juga menggunakan ambang batas atau trend yang telah ditentukan, dalam hal ini ambang batasnya adalah preferensi. Tipe quasi-linear juga mirip dengan tipe linear, yang sering digunakan dalam penilaian dari sudut pandang kuantitatif atau numerik. Tipe ini mirip dengan tipe Quasi yang sering digunakan untuk menilai data dari segi kualitas atau mutunya.
Pendahuluan
- Sejarah Metode Moora
- Keunggulan Metode Moora
Metode MOORA memiliki tingkat fleksibilitas dan kemudahan pemahaman dalam membagi bagian subjektif dari suatu proses evaluasi menjadi kriteria bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambilan keputusan (Mandal, Sarkar, 2012). Metode ini mempunyai tingkat selektivitas yang baik karena dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan. Metode moora diterapkan untuk menyelesaikan banyak masalah ekonomi, manajerial dan konstruksi di suatu perusahaan atau proyek.
Pendekatan yang diikuti oleh MOORA didefinisikan sebagai proses optimalisasi dua atau lebih kriteria yang bertentangan secara bersamaan untuk berbagai kendala (Attri dan Grover, 2013). Kelebihan dari MOORA sendiri terlihat dari metode MOORA yang sangat sederhana, stabil dan ampuh, bahkan metode ini tidak memerlukan ahli matematika untuk menggunakannya dan memerlukan perhitungan matematis yang sederhana. Selain itu, metode ini juga mempunyai hasil yang lebih akurat dan tepat sasaran untuk membantu pengambilan keputusan.
Langkah Penyelesaian Moora
- Menginputkan Nilai Kriterian
- Membuat Matriks Keputusan
- Matriks Normalisasi
- Menghitung Nilai Optimasi
- Perangkingan
Multi Attribute Utility Theory (MAUT) adalah metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang menggabungkan preferensi subjektif pengambil keputusan dengan faktor obyektif terkait dengan alternatif yang dipertimbangkan. Dalam penerapan sistem terdapat sejumlah bukti yang akan digunakan mengenai faktor ketidakpastian dalam pengambilan keputusan. Contoh kasus dalam pengambilan keputusan pemberian beasiswa dengan variabel berdasarkan Tabel 10.1. Hitung peluang diterima dengan menggunakan metode Dempster-shafer Erlin.
Pada tahun 2014 diangkat menjadi dosen tetap di Royal School of Informatics and Computer Management (STMIK Royal) dan ditempatkan di Program Studi Sistem Informasi. Beliau merupakan alumnus Universitas Persada Indonesia, Fakultas Teknologi Industri, Program Studi Teknik Informatika dan memperoleh gelar Sarjana Teknik pada tahun 2006. Beliau kemudian diangkat menjadi dosen tetap di Universitas Bung Karno pada tahun 2014 dan ditempatkan di Fakultas Ilmu Komputer. . , Program studi untuk sistem komputer.
Multi Attribute Utility Theory
Perhitungan Maut
Langkah-Langkah Maut
Kelebihan Dan Kekurangan Metode Maut
Pada tahun 2011 mengikuti Program Magister Ilmu Komputer dan lulus dari Universitas Putra Indonesia "UPI YPTK" Padang pada tanggal 7 Oktober 2013. Melanjutkan Program Magister Ilmu Komputer Universitas Bunda Mulia pada tahun 2011 dan lulus pada tanggal 2 Agustus 2013. Kom, Lahir di Lhokseumawe, sebuah kota di Provinsi Aceh pada tanggal 28 Februari 1976, Sekolah Dasar (SD) pada tahun 1982 dan selesai pada tahun Tahun 1988, pendidikan dilanjutkan di Pasentren Bustanul Ulum di Alue Pineng – Desa Langsa pada tahun 1988 hingga lulus pada tahun 1991 dengan MTSN No.
16 Langsa, kembali ke Lhokseumawe untuk melanjutkan pendidikan di SMA Negeri Nomor 2 pada tahun 1991 dan selesai pada tahun 1994, selanjutnya bertolak ke Kota Yogyakarta yang dikenal dengan Kota Gudeg untuk menyelesaikan Program Pendidikan Sarjana (S1) pada Jurusan Ilmu Pengetahuan Alam. Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia pada tahun 1994 dan menyelesaikan gelar Sarjana Teknik (S.T) pada tahun 1999 sambil menunggu pekerjaan tetap, maka saya juga mengajar di Universitas Ahmad Dahlan selama 1 tahun dan pada tahun 2001 kembali ke Kota Lhokseumawe untuk masuk menjadi Pegawai Negeri Sipil (PNS) sebagai Pendidik (Dosen) di Universitas Malikussaleh yang baru beradab, jabatan pertama yang saya terima adalah sebagai sekretaris LPPM, Kepala PSIK (Pusat Komputer dan Sistem Informasi), Kepala UPT Computer Center kemudian melanjutkan studi Program Sarjana (S2) di STMIK Eresha Jurusan Teknik Informatika pada tahun 2011 dan lulus pada tahun 2014 dengan gelar Magister Komputasi (M.Com), pada tahap tersebut di Universitas Malikussaleh beliau menjabat sebagai Kepala UPT Perpustakaan dan melanjutkan pendidikan ke Program Doktor Jurusan Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara pada tahun 2014 dan selesai dengan gelar Doktor (Dr.) pada tahun 2018, dengan beberapa publikasi yang dilanjutkan oleh Dr. Dahlan Abdullah, ST, M.Kom membimbingnya menjadi Guru Besar/Guru Besar pertama dan termuda di Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh bidang Teknik Informatika pada tanggal 1 Desember 2021 sehingga dapat menyelesaikan Pendidikan Profesi Insinyur. di Kampus Universitas Sumatera Utara Tahun 2023 dengan gelar Ir (Teknik), Prof. Beliau kemudian melanjutkan studi di Jurusan Teknik Elektro dan pada tahun 2006 mendapatkan gelar Magister Teknik dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya.
Simple Multi-Attribute Rating Technique (Smart)
Menentukan Kriteria
Untuk menentukan kriteria mana yang akan digunakan dalam sistem pengambilan keputusan ini, diperlukan data dari pengambil keputusan atau otoritas/pihak yang berkompeten untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
Menentukan Bobot Kriteria
Normalisasi Bobot Kriteria
Memberikan Nilai Parameter Untuk Tiap Kriteria
Menentukan Nilai Utility
Menentukan Nilai Akhir
Sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode probabilistik memecahkan masalah penalaran dan dukungan keputusan terkomputerisasi dalam ketidakpastian. Metode Bayesian yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan tidak terlepas dari teori probabilitas sebagai konsep dasar yang memperhitungkan probabilitas suatu peristiwa (hipotesis) tergantung pada peristiwa lain (bukti). Teori Bayesian dapat digunakan sebagai alat pengambilan keputusan untuk memperbarui tingkat kepercayaan terhadap informasi.
Secara umum bobot Bayesian diambil berdasarkan tingkat keyakinan, kepercayaan, pengalaman, termasuk latar belakang pengambilan keputusan. Selain itu, metode Bayesian digunakan dalam proses pengambilan keputusan dengan menghitung probabilitas mengenai penyebab suatu peristiwa berdasarkan dampak yang dapat dicapai. 2020) “Sistem pendukung keputusan pemilihan kepala desa terbaik dengan metode extended Promethea II (EXPROM II), Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 1(3), hal.
Bayes
Metode Bayes
- Penerapan Metode Bayes
Teori probabilitas Bayesian adalah cabang teori statistik matematika yang memungkinkan kita membuat model ketidakpastian suatu peristiwa yang terjadi dengan menggabungkan pengetahuan umum dengan fakta dari observasi. Kekurangan dari teori probabilitas Bayesian yang dikritik oleh banyak ilmuwan adalah karena dalam teori ini probabilitas tidak dapat mengukur seberapa dalam tingkat akurasinya. Sejak tahun 1950, teori probabilitas Bayesian telah diterapkan secara luas dalam Teorema Cox, prinsip entropi maksimum Jaynes, dan Argumen Buku Belanda.
Teorema ini menjelaskan hubungan antara peluang terjadinya peristiwa Xi jika peristiwa Y telah terjadi dan peluang terjadinya peristiwa Y jika peristiwa Xi telah terjadi. Pengambilan keputusan Bayesian dilakukan dengan mengkuantifikasi suatu peristiwa kemudian menentukannya dengan angka antara 0 dan 1. Hitung peluang diterima atau tidaknya peluang dengan menggunakan metode teorema Bayes untuk bukti ganda dan hipotesis ganda.
Metode Dempster Shaffer
- Penerapan Metode Dempster Shaffer
Hitung matriks kombinasi II untuk variabel 3 menggunakan hasil perhitungan matriks kombinasi I. Hitung matriks kombinasi III untuk variabel 4 menggunakan hasil perhitungan matriks kombinasi II. Setelah menghitung matriks kombinasi III, dihitung fungsi kombinasi m3. untuk setiap nilai yang dimasukkan dalam matriks kombinasi III untuk memperoleh nilai akhir perhitungan. 2021) Penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) di. https://www.sekawanmedia.co.id/blog/system-pensupport-kedecitan/. 2022) 'Sistem Pendukung Keputusan dalam Rekomendasi Kelayakan Konsumen Penerima Manfaat yang Menerapkan Metode MOORA dan MOOSRA', 4(3), hal.
Menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) untuk mendukung pengambilan keputusan pemilihan susu latih terbaik untuk meningkatkan massa otot, Majalah Ilmiah INTI, Volume 12, Nomor 3, September 2017 - ISSN 2339-210X. Beliau merupakan alumnus Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AMIK Riau (STMIK-AMIK) Riau. Sejak tahun 2009 menjadi dosen tetap pada jurusan Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta (https://qurrotul.lec.uinjkt.ac.id/).
