Sistem Pendukung Kepurusan : Pemodelan Dan Managemen Model

PEMODELAN DAN MANAJEMEN MODEL PADA SPK

Jenis Model pada Sistem Pendukung Keputusan

1.      Model Statis dan Model Dinamis

a.     Model Statis : Merupakan pengambilan satu kejadian dalam suatu situasi. Selama kejadian tersebut semuanya terjadi dalam 1 interval, baik waktunya sebentar atau lama, diasumsikan adanya stabilitas.

b.    Model Dinamis : Digunakan untuk mengevaluasi scenario yang berubah setiap saat, tergantung pada waktu. Dapat menunjukkan tren dan pola pada waktu tertentu.

            Keuntungan Model

Dibawah ini adalah alasan utama mengapa DSS menggunakan model :

1. Biaya analisis model lebih murah daripada percobaan yang dilakukan pada sistem yang sesungguhnya.

2. Model memungkinkan untuk menyingkat waktu. Operasi bertahun-tahun dapat disimulasikan dalam hitungan menit di komputer.

3. Manipulasi model (perubahan variabel) lebih mudah dilakukan daripada bila diterapkan pada sistem nyata. Selanjutnya percobaan yang dilakukan akan lebih mudah dilakukan dan tak mengganggu jalannya operasi harian organisasi.

4. Akibat yang ditimbulkan dari adanya kesalahan-kesalahan sewaktu proses trial-and-error lebih kecil daripada penggunaan model langsung di sistem nyata.

5. Lingkungan sekarang yang makin berada dalam ketidakpastian. Penggunaan pemodelan menjadikan seorang manajer dapat menghitung resiko yang ada pada proses-proses tertentu.

6. Penggunaan model matematis bisa menjadikan analisis dilakukan pada kemungkinan-kemungkinan solusi yang banyak sekali, bahkan bisa tak terhitung. Dengan adanya komunikasi dan teknologi canggih sekarang ini, manajer akan seringkali memiliki alternatif-alternatif pilihan.

7. Model meningkatkan proses pembelajaran dan meningkatkan pelatihan.

. Model dalam basis model dapat dibagi menjadi empat katagori utama, dan satu katagori pendukung, yaitu:

1. Strategis : Model strategis digunakan untuk mendukung manajemen puncak untuk menjalankan tanggung jawab dalam perencanaan strategis.
2. Taktis : Model Taktis digunakan terutama oleh manajemen tingkat menengah, untuk membantu mengalokasikan dan mengontrol sumber daya organisasi.
3. Operasional : Model ini digunakan untuk mendukung aktivitas kerja harian transaksi organisasi.
4. Analitik : Model ini digunakan untuk menganalisis data, model ini meliputi model statik, ilmu manajemen, algoritma data mining, model keuangan, dan lainnya.
5. Blok Pembangunan Model dan Rutin : Selain berisi model strategis, taktis, dan operasional, basis model juga berisi blok pembangunan model dan rutin. Contoh-contohnya meliputi satu rutin generator dengan jumlah acak, kurva, atau line-fitting rutin, rutin komputasi present-value, dan analisis regresi. Blok pembangunan ini dapat digunakan dalam beberapa cara. Dapat disebarkan untuk aplikasi sebagai analisis data, dapat juga digunakan sebagai komponen present-value, dan analisis regresi.

• Sistem Manajemen Basis Model

2.  Pemodelan dalam DSS.

Karakteristik utama dari DSS adalah adanya kemampuan pemodelan. Model adalah representasi sederhana atau penggambaran dari kenyataan, terdapat 3 model:

1. Iconic (Scale).

Replika fisik dari sistem, biasanya dalam skala tertentu dari bentuk aslinya.

Contoh: GUI pada OOPL

2. Analog

Tak seperti sistem yang sesungguhnya tetapi berlaku seperti itu. Lebih abstrak daripada model Iconic dan merupakanrepresentasi simbolis dari kenyataan.

Contoh: bagan organisasi, peta, bagan pasar modal, speedometer.

3. Matematis (Kuantitatif)

Kompleksitas hubungan dalam sistem organisasi tak dapat direpresentasikan dengan Iconic maupun Analog, karena klau pun bisa akan memakan waktu lama dan sulit. Analisis DSS mengunakan perhitungan numerik yang dibantu dengan model Matematis atau model kuntitatif lainnya.

Salah satu contoh DSS yakni Frazee Paint, memiliki 3 jenis model;

a.    Model statistic (analis regresi), digunakan untuk mencari relasi diantara variable. Model ini merupakan pemograman dalam tool software pengembang DSS.

b.   Model finansial untuk pengembangan laporan pemasukan dan proyeksi data finansial beberapa tahun. Model ini semi terstruktur dan tertulis dalam bahasa khusus DSS yang disebut dengan IFPS.

c.       Model optimasi merupakan model yang dibuat menggunakan model management science yang disebut pendekatan Linear Programming dalam rangka menentukan pemilihan media. Untuk menggunakan model ini, DSS perlu antarmuka untuk berhubungan dengan software yang lain.  

Beberapa contoh Optimasi

a.       Optimalisasi Masalah dengan beberapa alternatife.

b.      Optimalisasi masalah menggunakan Algoritma

c.       Optimasi masalah melalui formula analisa

Berbagai aspek dalam pemodelan diantaranya adalah: 

a.       Identifikasi masalah dan analisis lingkungan. 

b.      Identifikasi variabel. 

c.       Perkiraan (forecasting). 

d.      Model. 

Pemodelan pada SPK Mencakup Tujuh Permasalahan :

1.      Identifikasi masalah dan analisis lingkungan.

Pada tahap ini akan dilakukan pengawasan, pelacakan, dan interpretasi terhadap informasi-informasi yang telah terkumpul. Analisis dilakukan terhadap domain dan dinamika dari lingkungan yang ada. Pada bagian ini perlu juga diidentifikasi budaya organisasi dan proses pengambilan keputusan. Dapat digunakan business intelligence tools untuk keperluan tersebut.

2.      Identifikasi variabel

Pada tahap ini akan diidentifikasi variabel-variabel yang relevan. Variabel tersebut meliputi variabel keputusan, variabel intermediate (tak terkontrol), dan variabel hasil. Untuk kepentingan tersebut, dapat digunakan influence diagram untuk menunjukkan relasi antar variabel-variabel tersebut. 

3.      Peramalan

Apabila suatu SPK diimplemantasikan, maka akibatnya akan dirasakan di kemudian hari. Oleh karena itu, peramalan mutlak diperlukan.

4.      Penggunaan beberapa model keputusan

Suatu sistem pendukung keputusan dapat terdiri-atas beberapa model. Masing-masing model merepresentasikan bagian yang berbeda dari masalah pengambilan keputusan. 

5.      Seleksi kategori model yang sesuai

Ada tujuh kategori model SPK sebagaimana telah dijelaskan pada bagian terdahulu.
Setiap kategori memiliki beberapa teknik-teknik tertentu. Pada dasarnya, teknik-teknik tersebut dapat diaplikasikan baik dalam model statis maupun model dinamis. 

a.      Model statis umumnya memberikan asumsi adanya operasi perulangan menggunakan kondisi yang identikk.

b.      Model dinamik, mempersentasikan scenario yang senantiasa berubah dariwaktu ke waktu.

6.      Manegemen model

Untuk menjaga integritas dan aplikabilitasnya, model perlu dikelola sebaik mungkin.
Untuk keperluan tersebut dibutuhkan suatu model base management system. Model Base Management System merupakan paket perangkat lunak yang dibangun dengan kapabilitas yang mirip dengan DBMS (Data Base Management System).

Kapabilitas MBMS meliputi

a.       Control

b.      Fleksibilitas

c.       Umpan balik

d.      Antar muka

e.       Adanya pengurangan redudansi

f.       Adanya peningkatan konsisteni

7.      Pemodelan berbasis pengetahuan

Sistem berbasis pengetahuan menggunakan sekumpulan aturan dalam menyelesaikan permasalahannya. Sistem pakar merupakan salah satu model pendukung keputusan yang bersifat kualitatif. Sistem pakar merupakan sistem berbasis pengetahuan.

 Certainty, Uncertainty, dan Resiko.

a.       Certainty (kepastian) : Mempermudah untuk bekerja dalam menghasilkan solusi yang tepat sasaran atau optimal

b.      Uncertainty (ketidakpastian) : menyelesaikan masalah dengan menggunakan cara yang lebih panjang dan membutuhkan informasi atau data yang lebih banyak, akurat dan mendukung.

c.       Risk (Resiko). Kebanyakan keputusan bisnis dibuat dibawah asumsi resiko tertentu.

3.      Analisis Keputusan dari Sedikit Alternatif.

                    Pada situasi yang melibatkan sejumlah tertentu dan umumnya tak terlalu banyak alternatif dimodelkan oleh pendekatan dimana alternatif-alternatif tadi didaftarkan dengan perkiraan kontribusi potensialnya ke tujuan, dan kemungkinan merealisasikan kontribusi itu, dalam suatutabel atau graf.

Ada 2 kasus: satu tujuan (single goal) dan banyak tujuan (multiple goals). Kondisi   untuk satu tujuan pendekatannya menggunakan tabel keputusan atau pohon keputusan. Sedang yang banyak tujuan ada beberapa teknik.

4.      Pengertian AHP ( Analitycal 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,  menurut Saaty (1993), 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 kebawah 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. 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.

4. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam.

5. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.

6. Memperhitungkan daya tahan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.

Kelebihan dan Kelemahan AHP

Layaknya sebuah metode analisis, AHP pun memiliki kelebihan dan kelemahandalam system analisisnya. 

 Kelebihan-kelebihan analisis ini adalah :

a.       Kesatuan (Unity) AHP membuat permasalahan yang luas dan tidak terstruktur menjadi suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami.

b.      Kompleksitas (Complexity) AHP memecahkan permasalahan yang kompleks melalui pendekatan sistem dan pengintegrasian secara deduktif.

c.       Saling ketergantungan (Inter Dependence) AHP dapat digunakan pada elemen-elemen sistem yang saling bebas dan tidak memerlukan hubungan linier.

d.      Struktur Hirarki (Hierarchy Structuring) AHP mewakili pemikiran alamiah yang cenderung mengelompokkan elemen sistem ke level-level yang berbeda dari masing-masing level berisi elemen yang serupa.

e.       Pengukuran (Measurement) AHP menyediakan skala pengukuran dan metode untuk mendapatkan prioritas.

f.       Konsistensi (Consistency) AHP mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian yang digunakan untuk menentukan prioritas.

g.      Sintesis (Synthesis) AHP mengarah pada perkiraan keseluruhan mengenai seberapa diinginkannya masing-masing alternative.

h.      Trade Off AHP mempertimbangkan prioritas relatif faktor-faktor pada sistem sehingga orang mampu memilih altenatif terbaik berdasarkan tujuan mereka.

i.        Penilaian dan Konsensus (Judgement and Consensus) AHP tidak mengharuskan adanya suatu konsensus, tapi menggabungkan hasil penilaian yang berbeda.

j.        Pengulangan Proses (Process Repetition) AHP mampu membuat orang menyaring definisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan penilaian serta pengertian mereka melalui proses pengulangan.

Sedangkan kelemahan metode AHP adalah sebagai berikut:

1.      Ketergantungan model AHP pada input utamanya. Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektifitas sang ahli selain itu juga model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru.

2.      Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk.

Tahapan AHP

Dalam metode AHP dilakukan langkah-langkah sebagai berikut (Kadarsyah Suryadi dan Ali Ramdhani, 1998) :

1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. Dalam tahap ini kita berusaha menentukan masalah yang akan kita pecahkan secara jelas, detail dan mudah dipahami. Dari masalah yang ada kita coba tentukan solusi yang mungkin cocok bagi masalah tersebut. Solusi dari masalah mungkin berjumlah lebih dari satu. Solusi tersebut nantinya kita kembangkan lebih lanjut dalam tahap berikutnya.

2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama. Setelah menyusun tujuan utama sebagai level teratas akan disusun level hirarki yang berada di bawahnya yaitu kriteria-kriteria yang cocok untuk mempertimbangkan atau menilai alternatif yang kita berikan dan menentukan alternatif tersebut. Tiap kriteria mempunyai intensitas yang berbeda-beda. Hirarki dilanjutkan dengan subkriteria (jika mungkin diperlukan).

3. Membuat matrik perbandingan berpasangan yang menggambarkankontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya. Matriks yang digunakan bersifat sederhana, memiliki kedudukan kuat untuk kerangka konsistensi, mendapatkan informasi lain yang mungkin dibutuhkan dengan semua perbandingan yang mungkin dan mampu menganalisis kepekaan prioritas secara keseluruhan untuk perubahan pertimbangan. Pendekatan dengan matriks mencerminkan aspek ganda dalam prioritas yaitu mendominasi dan didominasi. Perbandingan dilakukan berdasarkan judgment dari pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya. Untuk memulai proses perbandingan berpasangan dipilih sebuah kriteria dari level paling atas hirarki misalnya K dan kemudian dari level di bawahnya diambil elemen yang akan dibandingkan misalnya E1,E2,E3,E4,E5.

4. Melakukan Mendefinisikan perbandinga berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilaian seluruhnya sebanyak n x [(n-1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan. Hasil perbandingan dari masing-masing elemen akan berupa angka dari 1 sampai 9 yang menunjukkan perbandingan tingkat kepentingan suatu elemen. Apabila suatu elemen dalam matriks dibandingkan dengan dirinya sendiri maka hasil perbandingan diberi nilai 1. Skala 9 telah terbukti dapat diterima dan bisa membedakan intensitas antar elemen. Hasil perbandingan tersebut diisikan pada sel yang bersesuaian dengan elemen yang dibandingkan. Skala perbandinganperbandingan berpasangan dan maknanya yang diperkenalkan oleh Saaty bisa dilihat di bawah. Intensitas Kepentingan

Proses Pemodelan

Berikut ini adalah proses yang terjadi pada pemodelan :

1.        Trial-and-error dengan sistem nyata.

Tapi ini tak berjalan bila :

• Terlalu banyak alternatif untuk dicoba

• Efek samping dari erroer yang terjadi besar pengaruhnya

• Lingkungan itu sendiri selalu berubah

2.        Simulasi

Simulasi adalah sebuah teknik untuk melakukan eksperimen dengan sebuah komputer pada sebuah model dari sebuah sistem manajemen. Simulasi merupakan model DSS yang paling umum digunakan. Simulasi merupakan suatu model deskriptif. Tidak ada pencarian otomatis untuk suatu solusi yang optimal. Model simulasi menggambarkan atau memprediksi karakteristik suatu sistem di bawah kondisi yang berbeda. Proses simulasi biasanya mengulangi sebuah eksperimen, berkali-kali untuk mendapatkan estimasi mengenai efek keseluruhan dari tindakan-tindakan.

3. Optimisasi

4. Heuristic



jika ingin mendowload dengan bentuk doc. silahkan klink link dibawah!!!

https://www.mediafire.com/file/ktkx8mbu7qauj58/PEMODELAN_DAN_MANAJEMEN_MODEL_PADA_SPK.docx/file