DSS (DECISION SUPPORT SYSTEM) atau SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN

Pengertian Sistem Pendukung Keputusan atau DSS :

• DSS merupakan sebuah sistem yang dapat membantu aktifitas pembuatan keputusan dengan jalan menyediakan tool-tool pembuatan keputusan agar keputusan yang di ambil bisa efektif dan efisien.
•  DSS adalah suatu sistem berbasis komputer interaktif yang digunakan untuk membantu seseorang dalam membuat suatu keputusan dengan memanfaatkan penggunaan teknologi komunikasi, data, dokumen-dokumen, pengetahuan dan/atau model. DSS banyak digunakan oleh orang-orang yang sudah terlatih dalam pekerjaannya dan juga oleh orang-orang yang membutuhkan suatu sistem yang sifatnya akan mendukung pekerjaannya tersebut.
•  Menurut Mann dan Watson, Sistem Pendukung Keputusan adalah Sistem yang interaktif, membantu pengambilan keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur.
•  Menurut Maryam Alavi dan H.Albert Napier, Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu kumpulan prosedur pemprosesan data dan informasi yang berorientasi pada penggunaan model untuk menghasilkan berbagai jawaban yang dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan.
•  Menurut Raymond McLeod, Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem penghasil informasi spesifik yang ditujukan untuk memecahkan suatu masalah tertentu yang harus dipecahkan oleh manajer pada berbagai tingkatan.

Kriteria atau Ciri-Ciri DSS :

•  DSS ditujukan untuk membantu keputusan-keputusan yang kurang terstuktur dan umumnya dihadapi oleh manajer yang berada di tingkat puncak.
•  DSS merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data.
•  DSS memiliki fasilitas luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang terjadi.

Karakteristik dalam DSS :

• DSS dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur ataupun tidak terstruktur.
•  Dalam proses pengolahannya, DSS mengkombinasikan penggunaan model-model/teknik-teknik analisis dengan teknik pemasukan data konvensional serta fungsi-fungsi pencari/interogasi informasi.
•  DSS dirancang sedemikian rupa, sehingga dapat digunakan dengan mudah oleh orang yang tidak memiliki dasar kemampuan pengoperasian komputer yang tinggi.
•  DSS dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi, sehingga mudah disesuaikan dengan kebutuhan pemakai.

Karakteristik DSS menurut Sprague et. al, (1993) :

• Sistem yang berbasis komputer.
•  Dipergunakkan untuk membantu para penggambil keputusan.
•  Untuk memecahkan masalah – masalah yg rumit yg  “mustahil“ dilakukan dengan kalkulasi manual.
•  Melalui cara simulasi yg interaktif.

• Dimana data dan model analisis sebagai komponen utama

Perbedaan DSS dan EDP :

DIMENSION	DSS	EDP
Use	Active	Passive
User	Line and staff management	Clerical
Goal	Effectiveness	Mechanical Efficiency
Time Horizon	Present and future	Past
Objective	Flexibility	Consistency

 Komponen – komponen DSS antara lain :

•  Data  Management (Subsitem manajemen data). Subsistem manajemen data memasukkan database yang berisi data yang relevan untuk situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut system manajemen database (DBMS).
• Model Management (Subsistem manajemen model). Melibatkan model finansial, statitstikal, management science, atau berbagai model kuantitatif lainnya sehingga dapat memberikan ke sistem suatu kemampuan analitis, dan manajemen software yang diperlukan.
• Communication (Dialog subsystem). User dapat berkomunikasi dan membeirkan perintah pada DSS melalui subsystem ini. Ini berarti menyediakan antarmuka. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan oleh system.
• Konwledge Management (Subsistem manajemen berbasis  pengetahuan). Subsistem ini dapat mendukung semua subsistem lain atau bertindak sebagai suatu komponen yang berdiri sendiri. Ia memberikan intelegensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan.

Tiga Komponen DSS secara garis besar :

•  Database : Sistem database berisi kumpulan dari semua data bisnis yang dimiliki perusahaan, baik yang berasal dari transaksi sehari-hari, maupun data dasar (master file). Untuk keperluan DSS, diperlukan data yang relevan dengan permasalahan yang hendak dipecahkan melalui simulasi.
•  Model Base : Komponen kedua adalah Model Base atau suatu model yang merepresentasikan permasalahan ke dalam format kuantitatif (model matematika sebagai contohnya) sebagai dasar simulasi atau pengambilan keputusan, termasuk di dalamnya tujuan dari permasalahan (obyektif), komponen-komponen terkait, batasan-batasan yang ada (constraints), dan hal-hal terkait lainnya.
•  Software System : Kedua komponen tersebut untuk selanjutnya disatukan dalam komponen ketiga (software system), setelah sebelumnya direpresentasikan dalam bentuk model yang “dimengerti” komputer . Contohnya adalah penggunaan teknik RDBMS (Relational Database Management System), OODBMS (Object Oriented Database Management System) untuk memodelkan struktur data. Sedangkan MBMS (Model Base 2 Management System) dipergunakan untuk mere-presentasikan masalah yang ingin dicari pemecahannya. Entiti lain yang terdapat pada produk DSS baru adalah DGMS (Dialog Generation and Management System), yang merupakan suatu sistem untuk memungkinkan terjadinya “dialog” interaktif antara komputer dan manusia (user) sebagai pengambil keputusan.

  

    Salah satu contoh permasalahan yang penyelesaiannya menggunakan model Case-Based Reasoning adalah Menganalisis Error Pada PC.  

(Sistem Pakar Untuk Menganalisis Error Pada PC Dengan Metode Case Based Reasoning).

Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Sistem pakar ini bisa diterapkan untuk menyelesaikan permasalah diatas, yaitu menganalisis kerusakan pada sebuah PC menggunakan salah satu metode yaitu Case-Base Reasoning. Metode case based reasoning adalah salah satu metode untuk membangun sistem pakar dengan pengambilan keputusan dari kasus yang baru dengan berdasarkan solusi dari kasus-kasus sebelumnya. Dengan adanya sistem pakar ini user bisa melakukan analisis sendiri terhadap kerusakan komputernya, dengan memilih jenis kerusakan, dan mengikuti langkah-langkah selanjutnya sehingga dapat menemukan kemungkinan penyebab kerusakan beserta solusinya.

CBR menggunakan pendekatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligent) yang menitik beratkan pemecahan masalah dengan didasarkan pada knowledege dari kasus-kasus sebelumnya. Apabila ada kasus baru maka akan disimpan pada basis pengetahuan sehingga sistem akan melakukan learning dan knowledge yang dimiliki oleh sistem akan bertambah. Secara umum, metode ini terdiri dari 4 langkah, yaitu:

·         Retrieve (memperoleh kembali) kasus atau kasus-kasus yang paling mirip.

·         Reuse (menggunakan) informasi dan pengetahuan dari kasus tersebut untuk memecahkan permasalahan.

·         Revise (meninjau kembali/memperbaiki) usulan solusi. Fase ini terdiri dari dua tugas, yaitu :

*) Mengevaluasi solusi kasus yang dihasilkan oleh proses reuse. Jika berhasil, maka dilanjutkan dengan proses retain.

*)  Jika tidak maka memperbaiki solusi kasus menggunakan domain spesifik pengetahuan.

·         Retain (menyimpan) bagian-bagian dari pengalaman tersebut yang mungkin berguna untuk memecahkan masalah di masa yang akan datang.

Misalkan salah satu contoh Kerusakan pada Komputer adalah Komputer tidak mau hidup, maka cara mengatasinya adalah :

- Cek koneksi kabel (dari power outletnya ke tombol power pada PC).

 - Cek apakah stabilizer berfungsi atau tdak (jika memakai stabilizer).

 - Cek kabel power pada CPU.

 - Jika masih juga tidak mau hidup permasalahanya mungkin terletak pada power supply.