SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

(DECISION SUPPORT SYSTEM)

Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah

Sistem Pendukung Keputusan yang dibina oleh Bapak Drs. Wahyu Sakti G.I., M.Kom.

Oleh:

Fitria Nur Hasanah

130551818114

UNIVERSITAS NEGERI MALANG

PASCASARJANA

PROGRAM STUDI S2 PENDIDIKAN KEJURUAN

AGUSTUS 2014

Definisi Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Alter dalam Kusrini, 2002).

Menurut Daihani (2001:54), konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S.Scott Morton yang menjelaskan bahwa SPK adalah suatu sistem yang berbasis computer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dalam memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Selain itu Turban (2005) mengemukakan bahwa SPK merupakan sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur.

Dari beberapa definisi di atas dapat dikatakan bahwa SPK adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi struktur dan tidak terstruktur. Sistem ini memiliki fasilitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif dapat digunakan oleh pemakai. Sistem ini berbasis komputer yang dirancang untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur. Kata berbasis komputer merupakan kata kunci, karena hampir tidak mungkin membangun SPK tanpa memanfaatkan komputer sebagai alat bantu, terutama untuk menyimpan data serta mengelola model.

Tujuan SPK

Turban (2005) menyebutkan tujuan dari SPK adalah:

Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya. Kecepatan komputasi, komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah. Peningkatan produktivitas, membangun satu kelompok pengambil keputusan, terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada di berbagai lokasi yang berbeda-beda (menghemat biaya perjalanan). Dukungan kualitas, komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang diakses, semakin banyak data yang diakses, makin banyak juga alternatif yang bisa dievaluasi. Dengan komputer, para pengambil keputusan bisa melakukan simulasi yang kompleks, memeriksa banyak skenario yang memungkinkan, dan menilai bebagai pengaruh secara cepat dan ekonomis. Semua kapabilitas tersebut mengarah kepada keputusan yang lebih baik.Berdaya saing, manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan. Tekanan persaingan menyebabkan tugas pengambilan keputusan menjadi sulit. Persaingan didasarkan tidak hanya pada harga, tetapi juga pada kualitas, kecepatan, kustomasi produk, dan dukungan pelanggan. Organisasi harus mampu secara sering dan cepat mengubah mode operasi, merekayasa ulang proses dan struktur, memberdayakan karyawan, serta berinovasi.Mengatasi keterbatasan kognitif dalam memproses dan penyimpanan. Orang-orang kadang sulit mengingat, menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan.

Komponen SPK

Menurut Turban (2005), SPK terdiri dari empat subsistem yaitu:

Manajemen Data

Manajemen data meliputi basis data yang berisi data-data yang relevan dengan keadaan dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut denganDatabase Management System(DBMS). Subsistem manajemen data bisa diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan pengambilan keputusan.

Kemampuan subsistem data yang diperlukan dalam suatu Sistem Pendukung Keputusan, antara lain :

Mampu mengkombinasikan sumbersumber data yang relevan melalui proses ekstraksi dataMampu menambah dan menghapus secara cepat dan mudahMampu menangani data personal dan non ofisial, sehingga user dapat bereksperimen dengan berbagai alternatif keputusanMampu mengolah data yang bervariasi dengan fungsi manajemen data yang luas

Manajemen Model

Manajemen model berupa sebuah paket perangkat lunak yang berisi model-model finansial, statistik,management science, atau model kuantitatif, yang menyediakan kemampuan analisa dan perangkat lunak manajemen yang sesuai. Perangkat lunak itu sering disebut sistem manjemen basis model (MBMS). Komponen tersebut bisa dikoneksikan ke penyimpanan korporat atau eksternal yang ada pada model.

Kemampuan subsistem model dalam Sistem Pendukung Keputusan antara lain :

Mampu menciptakan modelmodel baru dengan cepat dan mudahMampu mengkatalogkan dan mengelola model untuk mendukung semua tingkat pemakaiMampu menghubungkan modelmodel dengan basis data melalui hubungan yang sesuaiMampu mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang analog dengan database manajemen.

Subsistem Dialog atau komunikasi (antarmuka pengguna)

Merupakan subsistem yang dipakai olehuseruntuk berkomunikasi dan memberi perintah (menyediakanuser interface). Pemakai terminal dan sistem perangkat lunak merupakan komponenkomponen yang terlibat dalam susbsistem dialog yang mewujudkan komunikasi anatara user dengan sistem tersebut.

Komponen dialog menampilkan keluaran sistem bagi pemakai dan menerima masukkan dari pemakai ke dalam Sistem Pendukung Keputusan. Adapun subsistem dialog dibagi menjadi tiga, antara lain :

Bahasa Aksi (The Action Language)

Merupakan tindakantindakan yang dilakukan user dalam usaha untuk

membangun komunikasi dengan sistem. Tindakan yang dilakukan oleh user untuk menjalankan dan mengontrol sistem tersebut tergantung rancangan sistem yang ada.

Bahasa Tampilan (The Display or Presentation Langauage)

Merupakan keluaran yang dihasilakn oleh suatu Sistem Pendukung Keputusan dalam bentuk tampilantampilan akan memudahkan user untuk mengetahui keluaran sistem terhadap masukanmasukan yang telah dilakukan.

Bahasa Pengetahuan (Knowledge Base Language)

Meliputi pengetahuan yang harus dimiliki user tentang keputusan dan tentang prosedur pemakaian Sistem Pendukung Keputusan agar sistem dapat digunakan secara efektif. Pemahaman user terhadap permasalahan yang dihadapi dilakukan diluar sistem, sebelum user menggunakan sistem untuk mengambil keputusan.

ManajemenKnowledge

Mendukung subsistem lain atau berlaku sebagai komponen yang berdiri sendiri. Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau bertindak langsung sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional. Selain memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan, subsistem tersebut bisa diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan (bagian dari sistem manajemen pengetahuan), yang kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional.

Berdasarkan definisi, sistem pendukung keputusan harus mencakup tiga komponen utama dari DBMS, MBMS, dan antarmuka penggua. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan adalah opsional, tetapi bisa memberikan banyak manfaat karena memberikan inteligensi bagi ketiga komponen utama tersebut. Seperti pada semua sistem informasi manjemen, pengguna bisa dianggap sebagai komponen sistem pendukung keputusan. Komponen-komponen tersebut membentuk sistem aplikasi sistem pendukung keputusan yang bisa dikoneksikan ke intranet perusahaan, ekstranet, atau internet.

Arsitektur dari sistem pendukung keputusan ditunjukkan dalam Gambar 1.

Gambar 1. Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan

(sumber: Turban dalam Rustiawan, dkk)

Metode SPK

Metode sistem pendukung keputusan sangatlah beragam, beberapa metode yang sering digunakan antara lain (1) Metode Sistem Pakar, (2) Metode Regresi Linier, (3) Metode Logika Fuzzy, (4) Metode B/C Ratio, (5) Metode AHP, (6) Metode IRR, dan lain sebagainya.

Metode Sistem Pakar

Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan yang diambil oleh seorang atau beberapa orang pakar. Menurut Marimin (2004), sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

Metode Regresi

Regresi linier adalah metode statistika yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara variabel terikat (dependen; respon; Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen, prediktor, X). Apabila banyaknya variabel bebas hanya ada satu, disebut sebagai regresi linier sederhana, sedangkan apabila terdapat lebih dari 1 variabel bebas, disebut sebagai regresi linier berganda. Analisis regresi setidak-tidaknya memiliki 3 kegunaan, yaitu untuk tujuan deskripsi dari fenomena data atau kasus yang sedang diteliti, untuk tujuan kontrol, serta untuk tujuan prediksi. Regresi mampu mendeskripsikan fenomena data melalui terbentuknya suatu model hubungan yang bersifatnya numerik. Regresi juga dapat digunakan untuk melakukan pengendalian (kontrol) terhadap suatu kasus atau hal-hal yang sedang diamati melalui penggunaan model regresi yang

diperoleh.

Metode Logika Fuzzy

FDSS (Fuzzy Decision Support System) atau SPKF (Sistem Pendukung Keputusan dengan logika Fuzzy) merupakan sistem pembuat keputusan manusia-komputer untuk mendukung keputusan manajerial, dan intuisi untuk memecahkan masalah manajerial dengan memberikan informasi yang diperlukan, menghasilkan, mengevaluasi dan memberikan putusan alternatif. Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy, antara lain yaitu konsep logika fuzzy mudah dimengerti, logika fuzzy sangat fleksibel, logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat, logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks, logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan, logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional, dan logika fuzzy juga didasarkan pada bahasa alami. Himpunan Fuzzy adalah himpunan yang tiap elemennya mempunyai derajat keanggotaan tertentu terhadap himpunannya. Himpunan Fuzzy memiliki dua atribut, yaitu linguistik dan numeris. Atribut linguistik yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami. Sedangkan atribut numeris yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel.

Metode B/C Ratio

Analisis manfaat biaya merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui besaran keuntungan/kerugian serta kelayakan suatu proyek. Dalam perhitungannya, analisis ini memperhitungkan biaya serta manfaat yang akan diperoleh dari pelaksanaan suatu program.Dalam analisis benefit dan cost perhitungan manfaat serta biaya ini merupakan satu kesatuan yang tidak dapat dipisahkan. Analisis ini mempunyai banyak bidang penerapan. Salah satu bidang penerapan yang umum menggunakan rasio ini adalah dalam bidang investasi. Sesuai dengan dengan makna tekstualnya yaitu benefit cost (manfaat-biaya) maka analisis ini mempunyai penekanan dalam perhitungan tingkat keuntungan/kerugian suatu program atau suatu rencana dengan mempertimbangkan biaya yang akan dikeluarkan serta manfaat yang akan dicapai. Penerapan analisis ini banyak digunakan oleh para investor dalam upaya mengembangkan bisnisnya. Terkait dengan hal ini maka analisis manfaat dan biaya dalam pengembangan investasi hanya didasarkan pada rasio tingkat keuntungan dan biaya yang akan dikeluarkan atau dalam kata lain penekanan yang digunakan adalah pada rasio finansial atau keuangan.

Dibandingkan penerapannya dalam bidang investasi, penerapan Benefit Cost Ratio (BCR) telah banyak mengalami perkembangan. Salah satu perkembangan analisis BCR antara lain yaitupenerapannya dalam bidang pengembangan ekonomi daerah. Dalam bidang pengembangan ekonomi daerah, analisis ini umum digunakan pemerintah daerah untuk menentukan kelayakan pengembangan suatu proyek.

Metode AHP

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, menurut Saaty (dalam Sofiana 2012), 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. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis.

Metode IRR

Metode ini untuk membuat peringkat usulan investasi dengan menggunakan tingkat pengembalian atas investasi yang dihitung dengan mencari tingkat diskonto yang menyamakan nilai sekarang dari arus kas masuk proyek yang diharapkan terhadap nilai sekarang biaya proyek atau sama dengan tingkat diskonto yang membuat NPV sama dengan nol.

Tahapan SPK

Menurut Simon (dalam Kadarsah, 2002:15-16), tahaptahap yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan sebagai berikut :

Tahap Pemahaman(Inteligence Phace)

Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses, dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.

2.Tahap Perancangan(Design Phace)

Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian alternatif tindakan/solusi yang dapat diambil. Tahap ini merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan, sehingga diperlukan proses validasi dan vertifikasi untuk mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang ada.

3.Tahap Pemilihan(Choice Phace)

Tahap ini dilakukan pemilihan terhadap berbagai alternatif solusi yang dimunculkan pada tahap perencanaan agar ditentukan dengan memperhatikan kriteriakriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai. Pilihan merupakan tindakan pengambilan keputusan yang kritis. Fase pilihan adalah fase di mana dibuat suatu keputusan yang nyata dan diambil suatu komitmen untuk mengikuti suatu tindakan tertentu. Batas antara fase pilihan dan desain sering tidak jelas karena aktivitas tertentu dapat dilakukan selama kedua fase tersebut dan karena orang dapat sering kembali dari aktivitas pilihan ke aktivitas desain. Sebagai contoh, seseorang dapat menghasilkan alternatif baru selagi mengevaluasi alternatif yang ada. Fase pilihan meliputi pencarian, evaluasi, dan rekomendasi terhadap suatu solusi yang tepat untuk model. Sebuah solusi untuk sebuah model adalah sekumpulan nilai spesifik untuk variabel-variabel keputusan dalam suatu alternatif yang telah dipilih

4.Tahap Impelementasi(Implementation Phace)

Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap perancangan serta pelaksanaan alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan. Pada hakikatnya implementasi suatu solusi yang diusulkan untuk suatu masalah adalah inisiasi terhadap hal baru, atau pengenalan terhadap perubahan.

Keputusankeputusan yang dibuat pada dasarnya dikelompokkan dalam 2 jenis, antara lain (Simon dalam Kadarsah, 2002 ) :

1. Keputusan Terprogram

Keputusan ini bersifat berulang dan rutin, sedemikian hingga suatu prosedur pasti telah dibuat menanganinya sehingga keputusan tersebut tidak perlu diperlakukan de novo (sebagai sesuatu yang baru) tiap kali terjadi.

2. Keputusan Tak Terprogram

Keputusan ini bersifat baru, tidak terstruktur dan jarang konsekuen. Tidak ada metode yang pasti untuk menangani masalah ini karena belum ada sebelumnya atau karena sifat dan struktur persisnya tak terlihat atau rumit atau karena begitu pentingnya sehingga memerlukan perlakuan yang sangat khusus.

Daftar Rujukan

Daihani, D. Umar. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. Jakarta: PT Elekmedia Komputindo.

Kadarsah, & Ramdani, A., 2002, Sistem Pendukung Keputusan. Suatu Wacana Struktur Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan, Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.

Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta : Andi Offset.

Marimin. 2004. Teknik dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Kriteria Majemuk. Jakarta: PT Grasindo.

Rustiawan, A.H., dkk. 2012. Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Calon Siswa Baru di SMA N 3 Garut. Jurnal Algoritma, (Online), 9(21): 2302-7339, (http://sttgarut.ac.id/) diakses 26 Agustus 2014.

Sofiana, Laili. 2012. Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Mobil untuk Penyewaan Mobil dengan Metode AHP (Analytic Hierarcy Process. Skripsi tidak diterbitkan: Yogyakarta: Teknik Informatika UIN Sunan Kalijaga.

Subakti, Irfan. 2002. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System). Surabaya : ITS.

Turban, Efraim.2005. Decision Support System and Intelligent Systems,edisi Bahasa Indonesia jilid 1. Yogyakarta : Andi Offset.