Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Turban (1998) mengemukakan bahwa sebuah sistem pendukung keputusan terdiri atas dibangun dari beberapa subsistem, antara lain :
a.Subsistem manajemen data, meliputi basis data yang mengandung data yang relevan dengan keadaan yang ada dan dikelola oleh sebuah sistem yang dikenal sebagai database management system (DBMS).
b.Subsistem manajemen model, yaitu sebuah paket perangkat lunak yang berisi model-model finansial , statistik, management science, atau model kuantitatif yang lain yang menyediakan kemampuan analisis sistem dan management software yang terkait.
c.Subsistem manajemen pengetahuan (knowledge) yaitu subsistem yang mampu mendukung subsistem yang lain atau berlaku sebagai sebuah komponen yang berdiri sendiri (independen)
d.Subsistem antarmuka pengguna (user Interface), yang merupakan media tempat komunikasi antara pengguna dan sistem pendukung keputusan serta tempat pengguna memberikan perintah kepada sistem pendukung keputusan.

Subsistem Manajemen Data
Subsistem manajeman data dibangun dari elemen-elemen antara lain basis data SPK, DBMS (Database Management System), direktori data dan fasilitas query.
Basis data adalah kumpulan dari data yang saling terhubung dan dikelola sedemikian rupa sesuai kebutuhan dan struktur dari sebuah organisasi yang bisa digunakan oleh lebih dari satu orang dan lebih dari satu aplikasi. Data dari basis data sebuah SPK didapatkan dari sumber data internal dan sumber data eksternal.
Data internal pada umumnya berasal dari sistem pemrosesan transaksi organisasi serta berbagai data operasi dari bidang fungsional. Jenis data yang tergolong data jenis ini misalnya pembayaran bulanan, penjadwalan perawatan mesin, penaksiran penjualan yang akan datang, cost of out-stock item, dan future hiring plans.
Data eksternal yaitu data-data yang berasal dari luar organisasi atau organisasi lain misalnya pemerintah atau asosiasi perdagangan , tapi mempunyai pengaruh terhadap organisasi. Data ini mungkin dimasukkan ketika SPK dipakai atau sebelumnya disimpan di dalam basis data SPK. Contoh dari data jenis ini antara lain data industri, data riset marketing, data sensus, data ekonomi nasional, dan lain-lain.
Data Personal (private data) meruapkan jenis data lain yang digunakan oleh pembuat keputusan untuk penaksiran terhadapa data spesifik dalam keadaan tertentu.
Organisasi data untuk SPK berbeda-beda tergantung kebutuhan dari SPK tersebut. Organisasi berupa data warehouse sering digunakan untuk membangun aplikasi SPK. SPK yang berukuran besar biasanya memiliki mempunyai organisasi datanya sendiri yang terintegrasi, berupa basis data SPK multiple sources. Namun basis data SPK bisa juga dibangun untuk bisa berbagi dengan DBMS yang lain dan secara fisik ditempatkan di tempat yang sama dengan alasan biaya dan segi ekonomisnya.
Ekstraksi data merupakan suatu proses yang dikelola oleh DBMS yang meliputi proses meng-import , meringkas, menyaring dan mempersingkat data.
DBMS menyediakan fasilitas untuk proses-proses antara lain yaitu membuat database, mengakses database dan mengupdate database. DBMS juga mempunyai kemampuan tambahan seperti menghubungkan data dari sumber yang berbeda, melakukan proses query dan report dari data yang ada, menyediakan metode pengamanan data, melakukan proses manipulasi data yang kompleks, dan mengelola data lewat sebuah kamus data (data dictionary).
Fasilitas query dimaksudkan agar kita bisa melakukan akses data, manipulasi data dan melakukan permintaan terhadap suatu data tertentu dalam kaitan membangun dan menggunakan SPK. Fasilitas query menerima permintaan dari komponen SPK yang lain, kemudian menentukan bagaimana permintaan tersebut bisa dipenuhi, dan kemudian melakukan formulasi terhadap detail permintaan kemudian membrikan hasil kepada komponen yang melkukan permintaan. Fasilitas query dilengkapi dengan sebuah bahasa query yang khusus, umumnya disebut Structure Query Language (SQL).
Direktori data adalah katalog dari semua data yang ada di basis data. Direktori data menyediakan definisi data dan fungsi utamanya untuk menjawab pertanyaan tentang kemampuan dari item data yang ada ,sumber item data dan arti eksak item data tersebut. Direktori data akan mendukung fase intelligent dari proses pembuatan keputusan.

Subsistem Manajemen Model
Salah satu keunggulan dari SPK adalah kemempuan untuk mengintegrasikan akses data dan model-model keputusan. Hal ini dapat dilakukan dengan menambahkan model-model keputusan ke dalam sistem informasi yang menggunakan basis data sebagai mekanisme intgrasi dan komunikasi di antara model-model.
Subsistem manajemen model dibentuk dari beberapa elemen antara lain : basis model (model base), sistem manajemen basis model (model base management system), bahasa pemodelan (modelling language), direktori model (model directory), dan eksekusi, intgrasi dan perintah model (model execution, integration dan command ).
Di dalam basis model terdapat routine dan model-model stasistik, model-model finansial , model forecasting dan model-model kuantitif yang lain yang menyediakan kemampuan analisis dalam sebuah SPK. Kemampuan untuk meminta (invoke), menjalankan, mengubah, mengkombinasikan/mengabungkan dan memeriksa model adalah kunci kemampuan SPK yang berbeda dengan sistem berbasis komputer yang lain.
Bahasa pemodelan digunakan untuk mengatasi kesulitan SPK dalam mengkostumisasi model. Bahasa pemodelan biasanya berupa high-level language misalnya COBOL, atau bahasa generasi keempat yang lain dan bahasa pemodelan khusus misalnya IFPS-Plus.
Sistem manajemen basis model (model base management system) berperan dalam menciptakan model menggunakan subrutin dan building block yang lain , memebentuk routine baru dan meng-update,merubah, dan memanipulasi model data.
Peran direktori model analog dengan peran direktori data pada basis data yaitu merupakan katalog dari semua model yang ada dan semua perangkat lunak lain dalam basis model. Di dalam direktori model terdapat definisi model dan fungsi utamanya untuk menjawab pertanyaan mengenai kemampuan dari sebuah model.
Eksekusi model (model execution) dalah proses pengontrolan sebuah model yang sedang berjalan. Penggabungan model (model integration) dapat diartikan sebagai penggabungan operasi dari beberapa model ketika dibutuhkan. Sedangkan sebuah pemroses perintah model (model command processor) digunakan untuk menerima dan menterjemahkan instruksi model dari komponen dialog dan melewatkannya ke model base management system, eksekusi model atau fungsi integrasi.

Subsistem Manajemen Pengetahuan ( The Knowledge Subsystem)
Permasalahan yang dihadapi oleh SPK akan bertambah kompleks dan rumit sehingga diperlukan expertise untuk memberikan solusi yang baik di luar kemampuan SPK biasa. Expertise ini disediakan oleh sistem pakar atau sistem cerdas yang lain. SPK jenis ini dilengkapi dengan komponen yang disebut manajemen pengetahuan (knowledge management).
Komponen manajemen pengetahuan menyediakan expertise yang diperlukan untuk memecahkan beberapa aspek permasalahan dan meyediakan pengetahuan yang bisamenigkatkan operasi dari komponen SPK yang lain.
Komponen pengetahuan bisa terdiri atas satu atau lebih sistem cerdas. SPK yang dilengkapi dengan sistem cerdas atau sistem pakar disebut intelligent DSS atau DSS/ES atau expert support system atau Knowledge- based DSS.

Subsistem Antarmuka / Dialog
Komponen antarmuka suatu SPK (Management of the User Interface Subsytem) adalah perangkat keras dan perangkat lunak yang memberi antarmuka antara pemakai dan SPK Komponen antarmuka menyajikan keluaran (output) SPK pada pemakai dan mengumpulkan masukan (input) ke dalam SPK Menurut Turban (1995), subsistem antarmuka dari suatu SPK harus mempunyai kemampuan seperti di bawah
a.Menyediakan Graphical User Interface (GUI)
b.Mengakomodasi user dengan bermacam piranti masukan (input)
c.Menampilkan data dengan berbagai macam format dan piranti keluaran (output)
d.Memberi kemampuan help, prompting, rutin diagnostic dan suggestion serta dukungan fleksibel yang lain
e.Meyediakan interaksi dengan database dan basis model
f.Menyimpan data masukan dan keluaran
g.Mempunyai windows yang mengijinkan berbagai fungsi untuk ditampilkan serentak.
h.Menyediakan dukungan komunikasi antara pemakai (user) dan pembuat (builder) SPK.
i.Meyediakan latihan dengan contoh-contoh
j.Menyediakan fleksibilitas dan adaptiveness sehingga SPK bisa mengakomodasi masalah dan teknologi yang berbeda.
k.Mampu berinteraksi dalam berbagai gaya dialog yang berbeda.

Proses pada subsistem antarmuka digambarkan pada gambar 2.3. Pengguna berinteraksi dengan komputer lewat action language yang diproses lewat user interface management system. Pada sistem terkini, komponen antarmuka telah dilengkapi natural language procesor dan mungkin memakai object standar (misalnya menu pull-down dan button) lewat Graphical User Interface (GUI).
Ada beberapa jenis gaya dialog untuk komunikasi antara user dan SPK (Suryadi,1998) antara lain:
a.Dialog tanya jawab
Dalam dialog jenis ini SPK bertanya kepada pemakai , kemudian pemakai memberi jawaban dan seterusnya sampai SPK membeikan jawaban yang diperlukan untuk mendukung keputusan.
b.Dialog Perintah
Dalam dialog jenis ini, perintah digunakan untuk menjalankan fungsi- fungsi SPK. Format perintah biasanya menggunakan kata-kata standar dan pendek serta relatif mudah untuk dipelajari.
c.Dialog Menu
Gaya dialog ini paling populer dalam SPK. Dalam dialog gaya ini pemakai memilih satu dari beberapa alternatif menu dengan penekanan tombol keyboard atau klik mouse
d.Dialog form masukan/keluaran.
Dialog jenis ini menyediakan form masukan untuk memasukkan perintah dan data. Sedangkan form keluaran merupakan tangapan dari SPK. Sesudah form keluaran , biasanya pemakai dapat mengisi form masukan lain untuk melanjutkan dialog.
e.Dialog masukan dalam konteks keluaran
Perluasan dari dialog form masukan adalah dengan mengkombinasikan form masukan dan keluaran sehingga masukan dari pemakai selalu dalam konteks keluaran SPK sebelumnya. Dalam gaya dialog ini SPK memperlihatkan keluaran yang dapat diisi oleh pemakai sehingga bisa sekaligus mengubah keluaran.

referensi : http://republikbm.blogspot.com/2007/10/komponen-sistem-pendukung-keputusan.html

10 Definisi Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Sistem. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur.Istilah SPK mengacu pada suatu sistem yang memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan keputusan. Untuk memberikan pengertian yang lebih mendalam, akan diuraikan 10 difinisi mengenai Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support Sistem yang dikembangkan oleh beberapa ahli.

10 pendapat tentang pengertian sistem pendukung keputusan:
1. Little (1970)
Sistem pendukung keputusan adalah sebuah himpunan/kumpulan prosedur berbasis model untuk memproses data dan pertimbangan untuk membantu manajemen dalam pembuatan keputusannya.

2. Alter (1990) membuat definisi sistem pendukung keputusan dengan memabandingkannya dengan sebuah sistem pemrosesan data elektronik (PDE) / Electronic Data Processing tradisional dalam 5 hal :

SPK
Penggunaan :Aktif
Pengguna :Manajemen
Tujuan :Efektifitas
Time horizon :Sekarang dan masa depan
Kelebihan : Fleksibilitas

PDE
Penggunaan : Pasif
Pengguna : Operator/Pegawai
Tujuan : Efisiensi Mekanis
Time horizon :Masa Lalu
Kelebihan :Konsistensi

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

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. Turban & Aronson (1998)
Sistem penunjang keputusan sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Pada dasarnya konsep DSS hanyalah sebatas pada kegiatan membantu para manajer melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer.

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

referensi : http://jejakjari007.blogspot.com/2011/03/10-definisi-sistem-pendukung-keputusan.html

Metode AHP pada Sistem Penunjang Keputusan (SPK)

 Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang  dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini  akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang  kompleks menjadi suatu hirarki. Hirarki  didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan  yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama  adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif.

AHP membantu para pengambil keputusan untuk memperoleh solusi terbaik dengan mendekomposisi permasalahan kompleks ke dalam bentuk yang lebih sederhana untuk kemudian melakukan sintesis terhadap berbagai faktor yang terlibat dalam permasalahan pengambilan keputusan tersebut. AHP mempertimbangkan aspek kualitatif dan kuantitatif dari suatu keputusan dan mengurangi kompleksitas suatu keputusan dengan membuat perbandingan satu-satu dari berbagai kriteria yang dipilih untuk kemudian mengolah dan memperoleh hasilnya.
AHP sering digunakan sebagai metode pemecahan masalah  dibanding dengan metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut :
1.    Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi dari kriteria yang  dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam.
2.    Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.
3.    Memperhitungkan daya tahan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.

Tahapan yang dilakukan dalam metode AHP secara umum digambarkan pada Gambar 1.


 Gambar 1. Tahapan AHP


Tahap 1: Mendefinisikan struktur hirarki masalah
Permasalahan didekomposisi ke dalam bentuk pohon hirarki yang menunjukkan hubungan antara permasalahan, kriteria, dan alternatif solusi.

Tahap 2: Melakukan pembobotan kriteria pada setiap tingkat hirarki
Pada tahapan ini, seluruh kriteria yang berada pada setiap tingkat hirarki diberikan penilaian kepentingan relatif antara satu kriteria dengan kriteria lainnya. Penilaian tersebut menggunakan standar pembobotan Saaty dengan skala berkisar dari 1 hingga 9 dan kebalikannya. Keterangan mengenai skala tersebut dapat dilihat pada tabel 1 berikut:

Tabel 1. Penilaian kepentingan relatif kriteria menggunakan skala Saaty


Tahap 3: Menghitung pembobotan kriteria dan konsistensi pembobotan

Tahapan ini menghitung prioritas pembobotan dengan mencari nilai eigenvector dari matriks A.

Konsistensi AHP

Penilaian antara satu kriteria dengan kriteria lain tidak bisa sepenuhnya konsisten. Inkonsistensi ini dapat disebabkan oleh kesalahan memasukkan penilaian ke dalam sistem, kurangnya informasi, kurangnya konsentrasi, dunia nyata yang tidak selalu konsisten, atau model struktur hirarki yang kurang sesuai. Metode AHP mengijinkan terjadinya inkonsistensi penilaian kriteria, tetapi inkonsistensi penilaian tersebut tidak boleh melebihi nilai rasio konsistensi sebesar 10%.

Tabel 2 berikut ini menunjukkan nilai indeks acak untuk setiap matriks berorde 1 hingga 10:

Tabel 2. Nilai indeks acak (RI)

Orde
   
RI
1
   
0
2
   
0
3
   
0.52
4
   
0.89
5
   
1.11
6
   
1.25
7
   
1.35
8
   
1.40
9
   
1.45
10
   
1.49

Tahap 4: Menghitung pembobotan alternatif

Pada tahapan ini dilakukan pembobotan alternatif untuk setiap kriteria dalam matriks pairwise comparison. Proses untuk melakukan pembobotan alternatif ini sama dengan proses yang dilakukan untuk menghitung pembobotan kriteria.

Tahap 5: Menampilkan urutan alternatif yang dipertimbangkan dan memilih alternatif

Tahapan ini menghitung nilai eigenvector yang diperoleh pada pembobotan alternatif untuk setiap kriteria dengan nilai eigenvector yang diperoleh pada pembobotan kriteria. Hal ini dilakukan untuk menentukan pilihan dari alternatif yang tersedia. Jumlah nilai terbesar merupakan pilihan yang terbaik.


referensi : http://annisafelayatie.wordpress.com/2012/10/30/makalah-sistem-pendukung-keputusan-dengan-metode-ahp/, 14 Maret 2014

DECISION SUPPORT SYSTEM

(Sistem Pendukung Keputusan)

Pendahuluan

Decision Support Systems (DSS) atau system pendukung keputusan adalah serangkaian kelas tertentu dari system informasi terkomputerisasi yang mendukung kegiatan pengambilan keputusan bisnis dan organisasi. Suatu DSS yang dirancang dengan benar adalah suatu system berbasis perangkat lunak interaktif yang dimaksudkan untuk membantu para pengambil keputusan mengkompilasi informasi yang berguna dari data mentah, dokumen, pengetahuan pribadi, dan/atau model bisnis untuk mengidentifikasikan dan memecahkan berbagai masalah dan mengambil keputusan.
System pendukung keputusan atau DSS digunakan untuk mengumpulkan data, menganalisa dan membentuk data yang dikoleksi, dan mengambil keputusan yang benar atau membangun strategi dari analisis, tidak pengaruh terhadap computer, basis data atau manusia penggunanya.
Informasi yang biasanya dikumpulkan dengan menggunakan aplikasi pendukung keputusan akan melakukan:

• Mengakses semua asset informasi terkini, termasuk data legasi dan relasional, kompulan data, gudang data, dan kumpulan jumlah besar data.
• Angka-angka penjualan antara satu periode dengan periode lainnya.
• Angka-angka pendapatan yang diperkirakan, berdasarkan pada asumsi penjualan produk baru.
• Konsekuensi pilihan-pilihan pengambilan keputusan yang berbeda, dengan pengalaman dalam suatu konteks yang dirinci ulang.

Sudah begitu banyak perusahaan di berbagai industri yang bergantung pada perangkat, teknik dan pemodelan pendukung keputusan, untuk membantu mereka menganalisa dan memecahkan beragam pertanyaan bisnis sehari-hari. System pendukung keputusan bersifat tergantung oleh data, sebagaimana keseluruhan proses mengambil seluruh kumpulan data yang tersedia, untuk dianalisa.
Perangkat-perangkat, proses, dan metodologi pelaporan berbasis Business Intelligence adalah contoh penggunaan penting dalam system pendukung keputusan manapun, dan memberikan analisis data, pelaporan serta monitoring data yang sangat terpercaya kepada pengguna.
Persyaratan yang biasa dimiliki dalam penerapan Sistem Pendukung Keputusan Tingkat Tinggi:

• Pengumpulan data dari beragam sumber (data penjualan, data inventori, data supplier, data riset pasar, dsb).
• Penformatan dan penggunaan data.
• Lokasi database yang sesuai serta pembangunan format untuk pembuatan laporan dan analisa berbasis pengambilan keputusan.
• Perangkat dan aplikasi yang serba bisa dan mampu memberikan pelaporan, monitoring dan analisa terhadap data.

Berbagai Tipe Sistem Pendukung Keputusan (DSS):

Penting untuk dicatat bahwa DSS tidak memiliki suatu model tertentu yang diterima atau dipakai di seluruh dunia. Banyak teori DSS yang diimplementasikan, sehingga terdapat banyak cara untuk mengklasifikasikan DSS.

1. DSS model pasif adalah model DSS yang hanya mengumpulkan data dan mengorganisirnya dengan efektif, biasanya tidak memberikan suatu keputusan yang khusus, dan hanya menampilkan datanya. Suatu DSS aktif pada kenyataannya benar-benar memproses data dan secara eksplisit menunjukkan beragam solusi berdasarkan pada data tersebut.
2. DSS model aktif sebaliknya memproses data dan secara eksplisit menunjukkan solusi berdasarkan pada data yang diperoleh, walau harus diingat bahwa intervensi manusia terhadap data tidak dapat dipungkiri lagi. Misalnya, data yang kotor atau data sampah, pasti akan menghasilkan keluaran yang kotor juga (garbage in garbage out).
3. Suatu DSS bersifat kooperatif jika data dikumpulkan, dianalisa dan lalu diberikan kepada manusia yang menolong system untuk merevisi atau memperbaikinya.
4. Model Driven DSS adalah tipe DSS dimana para pengambil keputusan menggunakan simulasi statistik atau model-model keuangan untuk menghasilkan suatu solusi atau strategi tanpa harus intensif mengumpulkan data.
5. Communication Driven DSS adalah suatu tipe DSS yang banyak digabungkan dengan metode atua aplikasi lain, untuk menghasilkan serangkaian keputusan, solusi atau strategi.
6. Data Driven DSS menekankan pada pengumpulan data yang kemudian dimanipulasi agar sesuai dengan kebutuhan pengambil keputusan, dapat berupa data internal atua eksternal dan memiliki beragam format. Sangat penting bahwa data dikumpulkan serta digolongkan secara sekuensial, contohnya data penjualan harian, anggaran operasional dari satu periode ke periode lainnya, inventori pada tahun sebelumnya, dsb.
7. Document Driven DSS menggunakan beragam dokumen dalam bermacam bentuk seperti dokumen teks, excel, dan rekaman basis data, untuk menghasilkan keputusan serta strategi dari manipulasi data.
8. Knowledge Driven DSS adalah tipe DSS yang menggunakan aturan-aturan tertentu yang disimpan dalam komputer, yang digunakan manusia untuk menentukan apakah keputusan harus diambil. Misalnya, batasan berhenti pada perdagangan bursa adalah suatu model knowledge driven DSS.

Implementasi DSS di Dunia Kerja

Konsep implementasi DSS di dunia kerja yang kali ini diambil oleh penulis adalah penerapan Business Intelligence dalam pengumpulan data serta presentasi data dalam suatu bentuk Dashboard. Bidang industri perusahaan yang dijadikan contoh adalah maskapai penerbangan atau airline industry.
Teknologi aplikasi yang digunakan adalah system aplikasi berbasis web dan dapat diakses pada suatu URL tertentu dari PC/laptop/tablet milik pengguna dengan kapasitas minimum, kapan saja dan dimana saja pengguna berada.
Metodologi, proses serta perangkat pelaporan Business Intelligence atau BI adalah komponen kunci yang memberikan analisa data, pelaporan dan monitoring yang kaya kepada pengguna sistem.
Secara garis besar, proses yang terjadi kurang lebih adalah seperti digambarkan dalam diagram dibawah ini, dimana;

• System akan mengumpulkan semua data baik data master dan juga data transaksi dari setiap aplikasi yang digunakan semua departemen dalam perusahaan, untuk kemudian dilakukan analisis What-if tergantung dari laporan apa yang diinginkan oleh pihak manajemen.
• Hasil analisis tersebut akan menentukan keputusan apa yang harus diambil oleh manajemen.
• Terlihat dibawah, berbagai departemen yang mengaksesnya antara lain Personalia (Human Resource/HRD), Keuangan (Accounting), Produksi/Operasional, Pemasaran/Marketing, Distribusi/Pengiriman, serta divisi lain, yang semuanya berada dibawah manajemen perusahaan.

Pelaporan yang ingin dilihat oleh tingkat manager dalam manajemen perusahaan tersebut akan tampil dalam aplikasi Dashboard yang interaktif dan dapat dikustomisasi sesuai keinginan user/ pengguna aplikasi. Contoh dashboard tersebut adalah seperti dibawah ini.
Sebelumnya, perlu diingat bahwa aplikasi dashboard juga memiliki beragam kategori per divisi, dimana setiap divisi/departemen dalam suatu perusahaan biasanya menggunakan jenis data yang berbeda, serta mengakses data dalam cara yang berbeda pula. Laporan dan hasil analisis yang diperlukan juga otomatis berbeda, begitu pula bentuk pelaporan yang diperlukan tiap-tiap divisi tersebut, sebagaimana digambarkan dalam diagram dibawah.
Manfaat Penggunaan Aplikasi Terapan DSS/Decision Support System dalam Bentuk Business Intelligence Dashboard;

1. Mempermudah dilakukannya analisa terhadap data master dan juga data transaksi perusahaan untuk kemudian menghasilkan berbagai laporan yang akan mendukung proses pengambilan keputusan oleh pihak manajemen perusahaan.
2. Memberikan tampilan yang lebih enak dilihat dan lebih professional yang disesuaikan dengan kultur serta bidang bisnis perusahaan yang menggunakan aplikasi ini.
3. Memberikan informasi terkini terhadap pergerakan angka-angka dalam perusahaan, atau bahkan bersifat real-time. Contohnya dalam hal ini; adalah pergerakan angka penjualan tiket pesawat setiap harinya, atau pergerakan angka kedatangan dan keberangkatan pesawat dari seluruh bandara di Indonesia (hasil kegiatan operasional perusahaan).

Contoh implementasi aplikasi Business Intelligence – Dashboard sebagai ajuan system pendukung keputusan/decision support system yang hendak diimplementasikan dalam perusahaan:

Elemen-elemen yang ditampilkan:

1. Grafik keseluruhan angka penjualan tiket yang dihasilkan tim Sales setiap harinya dimana manajemen dapat meilhat pergerakan terakhir yang terjadi satu jam sebelum pengaksesan dashboard.
2. Grafik keseluruhan angka penjualan tiket yang dihasilkan pada satu hari sebelum pengaksesan dashboard (H-1)
3. Grafik keseluruhan angka penjualan secara mingguan (pergerakan mingguan).
4. Grafik keseluruhan angka penjualan secara bulanan (pergerakan bulanan).
5. Grafik keseluruhan angka penjualan secara tahunan (pergerakan tahunan).
6. Grafik penjualan per staff sales untuk mengukur kinerja masing-masing personel.
7. Grafik pembelian dari setiap klien yang kategorinya adalah:
   1. Pembelian per klien Travel Agent
   2. Pembelian per perusahaan
   3. Pembelian per wilayah kota penjualan di Indonesia; semua kota yang memiliki bandara (missal Jakarta, Bandung, Surabaya, dan lainnya).
    

referensi : https://ag92110007.wordpress.com/decision-support-system-sistem-pendukung-keputusan/

Usul dan saran saya sebagai penulis kepada BNI yaitu, harus konsisten dalam memberikan playanan atau fasilitas kepada nasabahnya. selain itu, seperti yang sudah disampaikan diatas BNI harus terus melakukan pengembangan-pengembangan dalam menghasilkan dan membina SDMnya agar dapat memberikan servis yang maksimal dan dapat bersaing dengan bank-bank yang sudah berkembang 

referensi : http://yusup-suhara.blogspot.com/2012/01/sistem-pendukung-keputusan-internet.html

Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) – Di bawah ini adalah Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) :
Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) meliputi :

1. Memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data/informasi untuk pengambilan keputusan.
2. Menghemat waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah, terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
3. Menghasilkan solusi dengan lebih cepat dan hasilnya dapat diandalkan.
4. Mampu memberikan berbagai alternatif dalam pengambilan keputusan, meskipun seandainya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun dapat digunakan sebagai stimulan dalam memahami persoalan.
5. Memperkuat keyakinan pengambil keputusan terhadap keputusan yang diambilnya.
6. Memberikan keuntungan kompetitif bagi organisasi secara keseluruhan dengan penghematan waktu, tenaga dan biaya.

Kekurangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Walaupun dirancang dengan sangat teliti dan mempertimbangkan seluruh faktor yang ada, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) mempunyai kelemahan atau keterbatasan diantaranya yaitu :

1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.
2. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) terbatas untuk memberikan alternatif dari pengetahuan yang diberikan kepadanya (pengatahuan dasar serta model dasar) pada waktu perancangan program tersebut.
3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh Sistem Pendukung Keputusan (SPK) biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakan.
4. Harus selalu diadakan perubahan secara kontinyu untuk menyesuaikan dengan keadaan lingkungan yang terus berubah agar sistem tersebut selalu up to date.
5. Bagaimanapun juga harus diingat bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dirancang untuk membantu/mendukung pengambilan keputusan dengan mengolah informasi dan data yang diperlukan dan bukan untuk mengambil alih pengambilan keputusan.

Pengertian Dan Fungsi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) – Sebelum anda mengetahui Pengertian Dan Fungsi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) alangkah baiknya jika anda mengetahui Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan (SPK) terlebih dahulu :

Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memiliki 6 karakteristik antara lain sebagai berikut :

1.  Mendukung proses pengambilan keputusan yang menitik beratkan pada manajemen dengan persepsi.
2.  Adanya interface manusia atau mesin dimana manusia sebagai user tetap memegang kontrol proses pengambilan keputusan.
3. Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur.
4. Memiliki kapasistas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan.
5. Memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem.
6. Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tahap manajemen.

Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik.

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis adhoc data, pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan yang digunakan pada saat-saat yang tidak biasa. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) juga merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan dan menjadi sistem informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-masalah semi struktur.

Dengan pengertian diatas, dapat diambil suatu kesimpulan bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) bukan merupakan alat pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan untuk melengkapi informasi dari data yang telah diolah secara relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan.

Fungsi Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Secara global dapat dikatakan bahwa fungsi dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah untuk meningkatkan kemampuan para pengambil keputusan dengan memberikan alternatif-alternatif keputusan yang lebih banyak atau lebih baik, sehingga dapat membantu untuk merumuskan masalah dan keadaan yang dihadapi. Dengan demikian Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat menghemat waktu, tenaga dan biaya. Jadi dapatlah dikatakan secara singkat bahwa tujuan Sistem Penunjang Keputusan adalah untuk meningkatkan efektivitas (do the right things) dan efesiensi (do the things right) dalam pengambilan keputusan. Walaupun demikian penekanan dari suatu Sistem Penunjang Keputusan (SPK) adalah pada peningkatan efektivitas dari pengambilan keputusan dari pada efisiensinya.

referensi : http://vebryexa.com/pengertian-dan-fungsi-sistem-pendukung-keputusan-spk.html

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001).

SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik.

SPK merupakan implementasi teori-teori pengambilan keputusan yang telah diperkenalkan oleh ilmu-ilmu seperti operation research dan menegement science, hanya bedanya adalah bahwa jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah yang dihadapi harus dilakukan perhitungan iterasi secara manual (biasanya untuk mencari nilai minimum, maksimum, atau optimum), saat ini computer PC telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu relatif singkat.

Sprague dan Watson mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai sistem yang memiliki lima karakteristik utama yaitu (Sprague et.al, 1993):
1. Sistem yang berbasis komputer.
2. Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan
3. Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual
4. Melalui cara simulasi yang interaktif
5. Dimana data dan model analisis sebaai komponen utama.

Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Secara umum Sistem Pendukung Keputusan dibangun oleh tiga komponen besar yaitu database Management, Model Base dan Software System/User Interface. Komponen SPK tersebut dapat digambarkan seperti gambar di bawah ini.

Komponen Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

a. Database Management
Merupakan subsistem data yang terorganisasi dalam suatu basis data. Data yang merupakan suatu sistem pendukung keputusan dapat berasal dari luar maupun dalam lingkungan. Untuk keperluan SPK, diperlukan data yang relevan dengan permasalahan yang hendak dipecahkan melalui simulasi.

b. Model Base
Merupakan suatu model yang merepresentasikan permasalahan kedalam format kuantitatif (model matematika sebagai contohnya) sebagai dasar simulasi atau pengambilan keputusan, termasuk didalamnya tujuan dari permaslahan (objektif), komponen-komponen terkait, batasan-batasan yang ada (constraints), dan hal-hal terkait lainnya. Model Base memungkinkan pengambil keputusan menganalisa secara utuh dengan mengembangkan dan membandingkan solusi alternatif.

c. User Interfase / Pengelolaan Dialog
Terkadang disebut sebagai subsistem dialog, merupakan penggabungan antara dua komponen sebelumnya yaitu Database Management dan Model Base yang disatukan dalam komponen ketiga (user interface), setelah sebelumnya dipresentasikan dalam bentuk model yang dimengerti computer. User Interface menampilkan keluaran sistem bagi pemakai dan menerima masukan dari pemakai kedalam Sistem Pendukung Keputusan.

Manfaat Sistem Pendukung Keputusan
6. SPK dapat memberikan berbagai manfaat dan keuntungan. Manfaat yang dapat diambil dari SPK adalah :
7. SPK memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data / informasi bagi pemakainya.
8. SPK membantu pengambil keputusan untuk memecahkan masalah terutama barbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
9. SPK dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan.
10. Walaupun suatu SPK mungkin saja tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun dia dapat menjadi stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya,karena mampu menyajikan berbagai alternatif pemecahan.



referensi : http://www.kajianpustaka.com/2013/09/sistem-pendukung-keputusan-spk.html

Selain main game “ular” yang hanya game over kalo' nabrak badan sendiri, dan biasanya ngirim SMS kosong kekawan atau yang ditaksir setelah beli paket 1000 SMS gratis, terus berharap dapat balasan. Dan begitulah seterusnya sampai Satria Baja Hitam Berteman dengan Sinchan.