SPK Model & Pendukung (4 Simon's phase)
Pada tahap ini meliputi pembuatan, pengembangan, analisis hal-hal yang mungkin dilakukan termasuk pemahaman masalah dan pengecekan solusi yang layak.
Adapun tugas-tugas yang ada pada tahap ini merupakan kombinasi dari seni dan pengetahuan yaitu :
* Komponen-komponen model
* Struktur model
* Seleksi prinsip-prinsip pemilihan
* Pengembangan
* Prediksi hasil
* Pengukuran hasil
* Skenario
2.5.1 Komponen-komponen Model Kualitatif
Struktur umum dari model ini adalah :
Decision Variabels ---> Relationship ---> Result Variabels
2.5.2 Struktur Kuantitatif Model
Komponen-komponen dari model kuantitatif bekerja bersama-sama dengan sekumpulan pernyataan matematika seperti persamaan dan pertidaksamaan.
2.5.3 Prinsip Pemilihan
Ada 2 tipe prinsip pemilihan, yaitu Normatif dan Deskriptif
1. Model Normatif dimana model ini mengimplemantasikan bahwa alternatif yang terpilih adalah yang terbaik dari alternatif yang mungkin. Caranya adalah dengan mengecek semua alternatif dan membuktikan bahwa yang terpilih memang benar-benar yang terbaik. Proses ini disebut Optimisasi.
2. Model Deskriptif dimana pada pengambilan keputusan berkeinginan untuk mendapatkan solusi yang memuaskan "sesuatu yang mendekati yang terbaik". Pada mode "kepuasan" pengambil keputusan menyusun inspirasi, tujuan, atau level kerja yang diinginkan dan mencari alternatif sampai mendapatkan sesuatu untuk memenuhi level ini.
2.5.4 Pengembangan Alternatif
Pengembangan atau penyedia alternatif tergantung juga pada ketersediaan dan biaya atas suatu informasi dan membutuhkan pakar dibidangnya. Disini diperlukan kreativitas dan dapat dikembangkan dengan bertukar pendapat, sesi tanya jawab dalam kelompok, pengisian daftar-daftar, dan training khusus. Pencarian alternatif biasanya datang setelah kriteria untuk pengevaluasian alternatif telah ditemukan dan hasilnya dilibatkan dalam pengevaluasian alternatif tadi.
2.5.6 Pengukuran Hasil
Nilai dari berbagai alternatif dapat dilihat darii pencapaian tujuan.
Skenario memegang peranan yang penting dalam MSS karena :
* membantu mengidentifikasi perbagai kesempatan potensial
* menyediakan fleksibelitas dalam perancangan
* mengidentifikasi titik puncak perubahan yang seharusnya dimonitor manajer
* membantu memvalidasi asumsi dasar yang digunakan dalam pemodelan
* membantu meneliti sensitivitas dari solusi yang ditawarkan dalam perubahan yang terjadi pada skenario
2.6 The Choice Phase
Pendekatan pencarian pilihan ada 2, yaitu :
* Teknik analitis ---> menggunakan perumusan matematis
* Algoritma ---> langkah demi langkah proses
2.7 Evaluasi
Metode yang menangani tujuan yang jamak dapat digunakan pada saat bekerja dengan MSS meliputi :
* penggunaan teori utilitas
* goal programming
* pernyataan goal sebagai constraint, menggunakan linear programming
* penggunaan point system
Multiple Goals
Analisis multiple goal melibatkan kesulitan-kesulitan seperti :
* biasanya sulit untuk mendapat kalimat eksplisit dari tujuan organisasi
* beberapa partisipan memandang kepentingan dari berbagai tujuan dengan cara yang berbeda
* pengambil keputusan merubah kepentingan yang dijadikan tujuan
* tujuan dipandang berbeda pada level organisasi
* tujuan bersifat dinamis
* hubungan antara perbagai alternatif dan akibat pada tujuan sulit dikuantitatifkan
* permasalahan yang kompleks dipecahkan oleh kelompok pengambil keputusan
Analisis Sensitivitas
Mengecek hubungan antara :
* efek dari ketidakpastian dalam memperkirakan variabel eksternal
* efek dari interaksi yang berbeda diantara berbagai variabel
* banyaknya keputusan yang dihasilkan pada kondisi yang berubah-ubah
* akibat perubahan di variabel eksternal
* akibat dari perubahan di variabel keputusan pada variabel akhir
* revisi model untuk mengeliminasi sensitivitas
* penambahan detil mengenai perbagai variabel
* perolehan perkiraan yang lebih baik
* perubahan sistem di dunia nyata
* menghadapi dunia nyata yang nyata
Tipe analisis sensitivitas ada 2 yaitu :
1. Automatic Sensetivity Analysis
2. Trial and error
"What-If" Analysis
Goal Seeking
Analisis ini mengecek input yang diperlukan untuk mendapatkan level yang diinginkan pada suatu output dan merepresentasikan pendekatan solusi "backward".
PENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN DAN DUKUNGAN
1. Pengambilan Keputusan
Adalah proses pemilihan diantara beragai alternatif aksi yang bertujuan untuk memenuhi satu atau beberapa sasaran.
4 fase dalam pengambilan keputusasn yaitu :
· Inteligence
· Design
· Choise
· Implementasi
2. Sistem
· Sistem adalah kumpulan dari objek-objek seperti orang, konsep, prosedur dan resource yang ditujukan untuk melakukan fungsi tertentu atau memenuhi suatu tujuan.
Contoh : DSS, GDSS, EIS, ES
· Antarmuka/interface adalah koneksi antara dan interaksi diantara sub sistem.
· Input yaitu semua elemen yang masuk sistem.
Cnth : input data ke komputer, orang sakit masuk ke rumah sakit
· Proses adalah proses tansformasi elemen-elemen dari input menjadi output.
· Output yaitu produk jadi atau hasil dari suatu proses sistem.
· Feedback adalah aliran informasi dari komponen output ke pengambil keputusan yang memperhitungkan output atau kinerja sistem.
· Environment dari sistem terdiri dari berbagai elemen yang terletak di luar input, output dan proses tetapi mereka dapat mempengaruhi kinerja dan tujuan sistem.
· Boundary/batas adalah pemisah antara suatu sistem dengan invirontmen-nya. Dimana sistem ada di boundary sedangkan environment ada di luarnya.
Contoh : sistem ada di sebuah perusahaan di gedung A
· Sistem tertutup yaitu sistem yang merepresentasikan derajat kemandirian dari sistem, sistem ini secara penuh mandiri.
· Sistem terbuka yaitu sangat tergantung pada lingkungannya.
· Efektifitas dan Efisiensi merupakan dua ukuran utama dari sebuah sistem. Dimana efektifitas merupakan derajat seberapa banyak tujuan sistem tercapai. Sedangkan efisiensi adalah ukuran untuk menggunakan input mencapai tujuan.
3. Model
Model adalah representasi sederhana atau penggambaran dari kenyataan. Kemampuan pemodelan merupakan karakteristik utama dari DSS.
Ada 3 jenis model yaitu :
* Isonic (Scale) : Replika fisik dari sistem, biasanya dalam skala tertentu dari bentuk aslinya.
Contoh : GUI pada OOPL
* Analog : Tidak seperti sistem yang sesungguhnya tetapi berlaku seperti itu.
Contoh : bagan organisasi, peta
* Matematis : Analisa DSS menggunakan perhitungan numerik yang dibantu dengan model matematis.
Keuntungan Model
Alasan-alasan MSS menggunakan model :
· Biaya lebih murah daripada percobaan
· Model memungkinkan untuk menyingkat waktu
· Manipulasi lebih mudah dilakukan daripada di sistem
· Akibat yang ditimbulkan dari adanya kesalahan lebih sedikit
· Lingkungan sekarang yang makin berada dalam ketidakpastian
· Penggunaan model sistematis bisa menjadikan analisis dilakukan pada banyak solusi
· Model meningkatkan proses pembelajaran dan meningkatkan pelatihan
4. Proses Pemodelan
· Trial and Error dengan sistem nyata tetapi tidak berjalan bila terlalu banyak alternatif untuk dicoba, akibat samping dari eror yang terjadi besar pengaruhnya, lingkungan itu sendiri selalu berubah.
· Simulasi
· Optimisasi
· Heuristic
· Proses pengambilan keputusan
5. Intelengence Phase
Pada fase ini terjadi beberapa proses yaitu :
· Menemukan masalah
· Klasifikasi masalah
· Penguraian masalah
Tidak ada komentar:
Posting Komentar