Klasifikasi SPK
Tahapan Sistem Pendukung Keputusan
Tahapan pengembangan SPK biasanya melibatkan beberapa langkah utama, yang meliputi:
Identifikasi Masalah dan Persyaratan: Menentukan masalah yang akan dipecahkan dan mengidentifikasi persyaratan pengguna. Tahap ini melibatkan pemahaman mendalam tentang kebutuhan organisasi atau pengambil keputusan dan permasalahan yang ada.
Perancangan Sistem: Mengembangkan desain konseptual dari sistem. Ini termasuk menentukan sumber data, metode analisis, dan format output yang diinginkan.
Pemilihan dan Pengumpulan Data: Mengidentifikasi dan mengumpulkan data yang diperlukan untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Data bisa berasal dari database internal, laporan eksternal, atau sumber data lain yang relevan.
Pengembangan Model: Membuat model matematis atau simulasi untuk menganalisis data dan mendukung pengambilan keputusan. Model ini dapat mencakup model statistik, analitik, atau algoritma optimasi.
Implementasi Sistem: Mengimplementasikan sistem dengan mengintegrasikan komponen data, perangkat lunak, dan model analisis. Tahap ini melibatkan pengujian sistem untuk memastikan bahwa sistem berjalan sesuai dengan yang diharapkan.
Evaluasi dan Pemeliharaan: Menilai efektivitas sistem dan melakukan penyesuaian jika diperlukan. Pemeliharaan sistem juga dilakukan untuk memastikan keandalannya dan menyesuaikan sistem dengan perubahan lingkungan atau kebutuhan pengguna.
Model Sistem Pendukung Keputusan
Ada beberapa model yang dapat digunakan dalam pengembangan SPK, di antaranya:
Model Optimasi: Digunakan untuk menemukan solusi terbaik dari berbagai alternatif dengan memaksimalkan atau meminimalkan fungsi tujuan tertentu (misalnya, biaya, waktu, keuntungan).
Model Simulasi: Menggunakan pendekatan simulasi untuk mereplikasi perilaku sistem nyata dalam lingkungan virtual untuk mengevaluasi berbagai skenario.
Model Analisis Sensitivitas: Menentukan bagaimana perubahan dalam input atau asumsi model mempengaruhi output. Ini berguna untuk memahami ketidakpastian dan dampaknya terhadap keputusan.
Model Prediksi: Menggunakan data historis untuk memprediksi hasil masa depan atau untuk mengidentifikasi tren.
Model Heuristik: Menggunakan aturan praktis (heuristik) untuk mencapai solusi yang cukup baik, meskipun mungkin bukan yang optimal. Model ini digunakan ketika model matematis yang tepat sulit dibuat atau memerlukan waktu pemrosesan yang lama.
Klasifikasi Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan dapat diklasifikasikan berdasarkan berbagai kriteria, seperti:
Berdasarkan Sumber Data:
- Data-driven DSS: Sistem yang fokus pada akses dan manipulasi data dalam jumlah besar, biasanya berbasis database.
- Model-driven DSS: Sistem yang menggunakan model matematis atau simulasi untuk mendukung pengambilan keputusan.
Berdasarkan Pengguna:
- Individual DSS: Dirancang untuk mendukung keputusan individu.
- Group DSS (GDSS): Dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan kelompok.
Berdasarkan Mode Dukungan:
- Passive DSS: Hanya memberikan data dan analisis tanpa memberikan rekomendasi.
- Active DSS: Memberikan rekomendasi keputusan berdasarkan analisis data.
Berdasarkan Fokus Pengguna:
- Personal DSS: Dikembangkan untuk satu pengguna.
- Organizational DSS: Dirancang untuk digunakan dalam suatu organisasi atau beberapa pengguna.
Berdasarkan Lingkungan Keputusan:
- Strategic DSS: Mendukung keputusan strategis, seperti perencanaan jangka panjang.
- Tactical DSS: Mendukung keputusan taktis, seperti alokasi sumber daya.
- Operational DSS: Mendukung keputusan operasional sehari-hari, seperti penjadwalan produksi.