Navigasi Keputusan (Prinsip dan Praktik Sistem Pendukung Keputusan)

Navigasi Keputusan Prinsip dan Praktik Sistem Pendukung Keputusan Copyright©PT Penamudamedia, 2024 Penulis: Dr. Asyahri Hadi Nasyuha, S.Kom., M.Kom., Harmayani, S.T., M.Kom., M. Arif Rahman, S. Kom, M. Kom., Hanifah Nur Nasution, S.Kom., M.Kom., Edy Prayitno, S.E., S.Kom., M.Eng ISBN: 978-623-88948-7-1 Desain Sampul: Tim PT Penamuda Media Tata Letak: Enbookdesign Diterbitkan Oleh PT Penamuda Media Casa Sidoarium RT 03 Ngentak, Sidoarium Dodeam Sleman Yogyakarta HP/Whatsapp : +6285700592256 Email : [email protected] Web : www.penamuda.com Instagram : @penamudamedia Cetakan Pertama, Maret 2024 xii + 135, 15x23 cm Hak cipta dilindungi oleh undang-undang Dilarang memperbanyak sebagian atau seluruh isi buku tanpa izin Penerbit

v Kata Pengantar lhamdulillah, Puji dan syukur kami panjatkan ke hadirat Allah Subhana Wa Ta’ala, karena berkat rahmat dan karunia-Nya, buku "Navigasi Keputusan: Prinsip Dan Praktik Sistem Pendukung Keputusan" ini dapat diselesaikan. Buku ini disusun dengan tujuan untuk memberikan pemahaman yang komprehensif tentang konsep, metodologi, dan aplikasi sistem pendukung keputusan dalam berbagai bidang. Dalam era digital saat ini, pengambilan keputusan yang cepat dan akurat menjadi sangat krusial dalam berbagai aspek kehidupan, terutama dalam dunia bisnis, kesehatan, pendidikan, dan sektor publik. Oleh karena itu, keberadaan sistem pendukung keputusan yang efektif menjadi sangat penting untuk membantu para pengambil keputusan dalam menghadapi kompleksitas dan ketidakpastian situasi. Buku ini dirancang untuk menjadi panduan bagi mahasiswa, akademisi, praktisi, dan siapa saja yang tertarik untuk mempelajari lebih dalam tentang sistem pendukung keputusan. Materi dalam buku ini disajikan secara sistematis dan mudah dipahami, mulai dari pengenalan dasar sistem pendukung keputusan, tekA

vi nologi informasi yang mendukung, hingga studi kasus penerapannya dalam berbagai situasi nyata. Kami berharap buku ini dapat memberikan kontribusi positif bagi perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi, khususnya dalam bidang sistem pendukung keputusan. Kami juga mengharapkan buku ini dapat menginspirasi pembaca untuk mengembangkan solusi kreatif dalam mengatasi masalah pengambilan keputusan. Terima kasih kami sampaikan Universitas Teknologi Digital Indonesia (UTDI) dan kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan dan masukan dalam penulisan buku ini. Kami menyadari bahwa buku ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu kami sangat terbuka untuk menerima kritik dan saran yang konstruktif demi penyempurnaan buku ini di masa yang akan datang. Akhir kata, semoga buku " Navigasi Keputusan: Prinsip Dan Praktik Sistem Pendukung Keputusan " ini bermanfaat bagi semua pembaca. Mari kita gunakan ilmu pengetahuan dan teknologi yang kita miliki untuk membuat dunia ini menjadi tempat yang lebih baik melalui pengambilan keputusan yang bijaksana dan berbasis data. Yogyakarta, Maret 2024 Tim Penulis

vii Prolog alam labirin yang rumit dari dunia bisnis dan organisasi modern, pengambilan keputusan yang efektif merupakan kunci utama kesuksesan. Dengan data yang melimpah dan situasi yang terus berubah, proses navigasi untuk menemukan solusi yang optimal menjadi semakin menantang. Di sinilah pentingnya Sistem Pendukung Keputusan (DSS) menjadi terang benderang. Buku "Navigasi Keputusan: Prinsip dan Praktik Sistem Pendukung Keputusan" ini dirancang sebagai kompas bagi para pembuat keputusan, memberikan arah dan kejelasan di tengah kompleksitas yang ada. Pengambilan keputusan bukanlah proses yang berdiri sendiri, melainkan serangkaian kegiatan yang saling terkait, dimulai dari pemahaman masalah, pengumpulan dan analisis data, hingga sampai pada pengambilan keputusan itu sendiri. DSS, sebagai alat bantu yang revolusioner, tidak hanya menyediakan data yang diperlukan tetapi juga memberikan wawasan analitis yang mendalam. Buku ini mengupas tuntas D

viii bagaimana DSS mengintegrasikan data, teknologi, dan model analitis untuk membantu pengambilan keputusan yang cerdas dan tepat waktu. Selama bertahun-tahun, DSS telah berkembang dari sistem yang sederhana menjadi solusi yang kompleks dan canggih. Evolusi ini tidak hanya menunjukkan kemajuan teknologi tetapi juga perubahan dalam kebutuhan organisasi dan individu. Dalam buku ini, kita akan menyelami berbagai aspek dari DSS, mulai dari komponen dasar, arsitektur, hingga penerapan praktis dalam berbagai konteks industri. Dengan pendekatan yang menyeluruh dan berorientasi pada praktik, buku ini dirancang tidak hanya untuk para akademisi dan mahasiswa di bidang sistem informasi, tetapi juga untuk praktisi bisnis dan teknologi informasi yang ingin mengimplementasikan atau meningkatkan sistem pendukung keputusan di organisasi mereka. Setiap bab akan membawa Anda lebih dekat ke pemahaman yang komprehensif tentang DSS, melengkapi Anda dengan pengetahuan yang diperlukan untuk navigasi keputusan yang efektif. Selamat memulai perjalanan Anda melalui dunia Sistem Pendukung Keputusan, tempat data bertemu dengan keputusan, dan teknologi bersinergi dengan intuisi manusia. Bersama-sama, kita akan menjelajahi bagaimana DSS menjadi alat penting dalam menavigasi kompleksitas dan ketidakpastian, membawa kita ke keputusan yang lebih bijak dan hasil yang lebih baik.

ix Daftar Isi Kata Pengantar ...................................................................... v Prolog ... ............................................................................ vii Daftar Isi ............................................................................. ix BAB I Pengantar Sistem Pendukung Keputusan .................................. 1 A. Fungsi Utama..................................................................3 B. Analisis Data ...................................................................6 C. Simulasi..........................................................................9 D. Dukungan Visualisasi..................................................... 11 E. Pentingnya DSS dalam Bisnis dan Organisasi Modern....... 14 F. Aplikasi DSS digunakan di berbagai bidang, termasuk:..... 17 G. Kesimpulan................................................................... 20 BAB II Sejarah dan Evolusi Sistem Pendukung Keputusan .................. 21 A. Awal Mula: Era Pra-Komputer ........................................ 22 B. Tahun-Tahun Awal: Munculnya Sistem Berbasis Komputer .................................................................................... 24 C. Perkembangan dan Integrasi Teknologi .......................... 26 D. Era Modern: Kemajuan dalam Teknologi dan Analitik ...... 29 E. DSS di Era Digital........................................................... 32

x F. Kesimpulan: DSS Menuju Masa Depan ............................35 BAB III Komponen Utama dalam Sistem Pendukung Keputusan ........... 38 A. Database (Basis Data).....................................................39 B. Modelbase (Basis Model)................................................41 C. User Interface (Antarmuka Pengguna).............................44 D. Integrasi Komponen ......................................................46 E. Kerjasama Antar-Komponen...........................................48 F. Kesimpulan...................................................................50 G. Interaksi dan Sinergi Komponen.....................................52 BAB IV Teknologi dan Alat dalam Sistem Pendukung Keputusan .......... 53 A. Kecerdasan Buatan (AI) dalam DSS .................................54 B. Machine Learning (ML) dalam DSS .................................57 C. Big Data dalam DSS........................................................60 D. Dalam konteks DSS, Big Data sangat penting....................62 E. Integrasi Teknologi dalam DSS........................................63 F. Tantangan dan Pertimbangan.........................................66 G. Kesimpulan...................................................................69 H. Pandangan ke Depan: Masa Depan DSS dengan AI, ML, dan Big Data ........................................................................71 BAB V Implementasi dan Integrasi Sistem Pendukung Keputusan ....... 73

xi A. Proses Implementasi DSS ............................................... 74 B. Integrasi DSS dengan Sistem Informasi Lain.................... 77 C. Pengelolaan Perubahan ................................................. 81 D. Tantangan dalam Implementasi dan Integrasi ................. 84 E. Kesimpulan................................................................... 87 F. Pandangan ke Depan: Perkembangan Teknologi dan Kebutuhan Organisasi.................................................... 89 BAB VI Studi Kasus: Metode SPK dalam Berbagai Sektor ...................... 92 A. Studi Kasus: Sektor Keuangan......................................... 93 B. Studi Kasus: Sektor Kesehatan ........................................ 99 C. Studi Kasus: Sektor Manufaktur .................................... 105 D. Analisis dan Kesimpulan.............................................. 110 BAB VII Tantangan dan Masa Depan Sistem Pendukung Keputusan ...... 112 A. Tantangan dalam Pengembangan dan Implementasi DSS 113 B. Masa Depan Sistem Pendukung Keputusan.................... 116 C. Inovasi dan Adaptasi.................................................... 119 D. Tantangan Regulasi dan Etika....................................... 121 E. Kesimpulan................................................................. 124 Daftar Pustaka ................................................................... 127 Tentang Penulis ................................................................. 132

xii

1 BAB I Pengantar Sistem Pendukung Keputusan istem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) merupakan sistem berbasis teknologi informasi yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang kompleks dan semi-terstruktur(Marsono et al., 2023). DSS menggabungkan data dari sumber internal dan eksternal, model analitis, algoritma pemrosesan data, dan antarmuka pengguna interaktif untuk memberikan dukungan yang efektif dalam membuat keputusan. S

2 Gambar 1. Sistem Pendukung Keputusan sebagai sistem berbasis teknologi informasi Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) sebagai sistem berbasis teknologi informasi. Gambar di atas menampilkan elemen-elemen seperti jaringan komputer canggih, unit pemrosesan data, antarmuka pengguna interaktif, dan alat visualisasi data digital. Gambar ini menekankan sifat high-tech dan inovatif dari DSS, menunjukkan bagaimana sistem ini mengintegrasikan dan memproses berbagai sumber data untuk membantu dalam pengambilan keputusan(Fitriani & Alasi, 2020). Visual ini efektif dalam mengkomunikasikan esensi

3 DSS sebagai alat yang memanfaatkan teknologi untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan yang kompleks. A. Fungsi Utama Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) merupakan alat vital dalam pengambilan keputusan, terutama dalam lingkungan bisnis dan organisasi yang kompleks. Fungsi utama dari DSS adalah untuk menyediakan dukungan analitis yang komprehensif bagi pengambil keputusan(Asdini et al., 2022). Hal ini dicapai melalui penggabungan data yang berasal dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, dan penggunaan model analitis yang canggih. DSS memungkinkan pengguna untuk menjalankan simulasi berbagai skenario keputusan, memberikan wawasan mendalam yang membantu dalam mengevaluasi opsi dan konsekuensi yang berbeda. Selain itu, DSS menawarkan antarmuka pengguna yang interaktif, memudahkan pengaksesan informasi dan interpretasi data yang kompleks. Dengan demikian, DSS memainkan peran kunci dalam membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan data, yang pada akhirnya dapat meningkatkan efisiensi operasional dan keefektifan strategi bisnis.

4 1. Pengumpulan Data Pengumpulan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, merupakan komponen krusial dalam sistem pendukung keputusan (Decision Support Systems, DSS)(Aldo et al., 2019). Proses ini melibatkan agregasi dan integrasi data yang beragam untuk membentuk dasar analitik yang komprehensif, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih informasi dan akurat. a. Data Internal 1) Definisi: Data internal merujuk pada informasi yang dihasilkan dari dalam organisasi. Ini termasuk tetapi tidak terbatas pada laporan keuangan, data penjualan, catatan operasional, dan informasi karyawan. 2) Pemanfaatan: Data ini digunakan untuk memahami kinerja internal, mengidentifikasi tren dan pola, serta mengevaluasi efektivitas strategi dan proses bisnis saat ini. 3) Contoh: Misalnya, data keuangan dapat digunakan untuk analisis aliran kas, sedangkan data penjualan dapat memberikan wawasan tentang tren pasar dan preferensi konsumen

5 b. Data Eksternal 1) Definisi: Data eksternal berasal dari luar organisasi dan meliputi segala sesuatu dari tren pasar, laporan industri, data ekonomi makro, hingga sentimen konsumen yang diperoleh dari media sosial dan sumber lain. 2) Pemanfaatan: Informasi ini penting untuk memahami lingkungan eksternal di mana organisasi beroperasi, termasuk dinamika pasar, persaingan, dan faktor-faktor ekonomi atau sosial-politik. 3) Contoh: Misalnya, data tren pasar dapat membantu dalam meramalkan permintaan produk, sementara analisis sentimen dari media sosial dapat memberikan insight tentang persepsi merek atau respons terhadap kampanye pemasaran. c. Integrasi Data 1) Penggabungan Data: DSS efektif ketika dapat mengintegrasikan data internal dan eksternal, memberikan pandangan holistik yang membantu dalam membuat keputusan strategis dan taktis.

6 2) Teknologi Pengolahan Data: Penggunaan teknologi seperti basis data, data warehousing, dan alat analitik canggih memungkinkan pengolahan dan analisis data yang efisien dari berbagai sumber ini. d. Pentingnya Data Berkualitas 1) Kualitas Data: Keakuratan, kekinian, dan relevansi data sangat penting. Data berkualitas tinggi meningkatkan kemungkinan insight yang bermanfaat dan keputusan yang tepat. 2) Pembersihan dan Validasi Data: Proses ini memastikan bahwa data yang digunakan akurat, lengkap, dan bebas dari kesalahan. B. Analisis Data Analisis data dalam konteks Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah proses kritis yang melibatkan penggunaan model statistik, algoritma, dan berbagai teknik analitis lainnya untuk memahami, menginterpretasi, dan memanfaatkan data yang telah dikumpulkan(Septyoadhi et al., 2019). Tujuan utamanya adalah untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.

7 1. Penggunaan Model Statistik a. Model Statistik: Ini termasuk berbagai metode seperti regresi, analisis korelasi, uji hipotesis, dan analisis seri waktu. Model-model ini digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data. b. Penerapan: Dalam konteks DSS, model statistik membantu dalam membuat prediksi berdasarkan data historis, menilai faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan tertentu, dan meramalkan dampak dari keputusan tersebut. 2. Penerapan Algoritma a. Algoritma dalam DSS: Algoritma, terutama yang berkaitan dengan machine learning dan AI, digunakan untuk mengotomatisasi proses analisis data dan menyediakan insight yang lebih dalam. b. Contoh: Algoritma klasifikasi untuk mengidentifikasi segmentasi pelanggan, algoritma clustering untuk menemukan pola tersembunyi dalam data, dan algoritma jaringan saraf untuk analisis data yang lebih kompleks. 3. Teknik Analitis Lainnya a. Analisis Data Besar: Dengan meningkatnya volume, kecepatan, dan varietas data, teknik analisis data besar digunakan untuk mengelola dan memproses dataset

8 yang sangat besar yang tidak bisa dihandle oleh software tradisional. b. Visualisasi Data: Penggunaan alat visualisasi data, seperti dashboard dan heatmap, untuk mempresentasikan data secara intuitif, memungkinkan pengguna untuk dengan cepat memahami informasi kompleks. 4. Pemrosesan Data Lanjutan a. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Digunakan untuk menganalisis data teks, seperti umpan balik pelanggan atau laporan media, untuk menggali insight kualitatif. b. Prediktif Analytics: Menggunakan model statistik dan algoritma machine learning untuk membuat prediksi tentang kejadian masa depan berdasarkan data historis. 5. Pentingnya Analisis Data dalam DSS a. Mendukung Keputusan Berbasis Data: Analisis data yang tepat memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang didasarkan pada bukti dan data, bukan hanya intuisi atau pengalaman. b. Peningkatan Keputusan: Dengan analisis data, keputusan menjadi lebih informasi, akurat, dan efektif.

9 C. Simulasi Simulasi dalam konteks Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah sebuah alat penting yang memungkinkan organisasi untuk mensimulasikan berbagai skenario keputusan dan menilai kemungkinan hasil dari setiap skenario tersebut(Nasyuha, 2019). Proses ini sangat bermanfaat dalam menghadapi keputusan yang kompleks, di mana ada banyak variabel dan ketidakpastian yang terlibat. 1. Pengertian dan Tujuan Simulasi a. Definisi: Simulasi dalam DSS melibatkan pembuatan model yang dapat meniru atau mereplikasi operasi sistem nyata. Tujuannya adalah untuk memungkinkan pengguna melihat bagaimana perubahan dalam variabel tertentu dapat mempengaruhi hasil. b. Tujuan: Simulasi digunakan untuk eksplorasi 'apa jika' (what-if) dan analisis skenario, memungkinkan pengambil keputusan untuk memvisualisasikan dampak dari berbagai pilihan keputusan sebelum diimplementasikan di dunia nyata. 2. Proses Simulasi dalam DSS a. Pembuatan Model: Ini melibatkan pengembangan model yang menggambarkan sistem atau proses

10 yang akan diambil keputusannya. Model ini mungkin termasuk variabel ekonomi, operasional, atau finansial. b. Input Variabel: Pengguna memasukkan data yang berbeda atau mengubah variabel untuk melihat bagaimana perubahan tersebut mempengaruhi hasil. c. Pengujian Skenario: Melalui simulasi, organisasi dapat menjalankan berbagai skenario, seperti perubahan pasar atau kebijakan baru, untuk melihat dampak potensial terhadap operasi bisnis. 3. Manfaat Simulasi a. Penilaian Risiko dan Kesempatan: Simulasi membantu organisasi dalam menilai risiko dan kesempatan yang terkait dengan keputusan tertentu, mengurangi kemungkinan hasil yang tidak diinginkan. b. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Dengan memahami berbagai hasil potensial, pengambil keputusan dapat membuat pilihan yang lebih berinformasi dan strategis. c. Fleksibilitas: Simulasi menawarkan fleksibilitas untuk mengeksplorasi berbagai opsi tanpa risiko

11 nyata, sehingga mendorong pemikiran kreatif dan inovatif. 4. Penerapan Simulasi a. Contoh Industri: Dalam sektor keuangan, simulasi dapat digunakan untuk analisis risiko portofolio. Di bidang manufaktur, simulasi digunakan untuk merencanakan jalur produksi dan mengoptimalkan aliran kerja. b. Studi Kasus: Sebuah perusahaan mungkin menggunakan simulasi untuk mengevaluasi dampak dari perubahan harga bahan baku terhadap margin keuntungan atau untuk menilai efek dari perubahan strategi pemasaran pada penjualan. 5. Tantangan dalam Simulasi a. Kompleksitas Model: Pembuatan model yang akurat dan komprehensif bisa sangat kompleks dan memerlukan data yang tepat. b. Interpretasi Hasil: Memahami dan menerjemahkan hasil simulasi ke dalam keputusan nyata memerlukan keahlian dan pengalaman. D. Dukungan Visualisasi Dukungan visualisasi dalam Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah aspek penting yang memudahkan

12 pengguna untuk memahami data dan analisis yang kompleks melalui representasi grafis(Rizki et al., 2020). Visualisasi data adalah proses transformasi data menjadi bentuk visual seperti grafik, chart, peta, dan infografik. Tujuannya adalah untuk menyederhanakan informasi yang rumit dan memungkinkan pengguna untuk dengan cepat menangkap esensi data dan wawasan yang dihasilkan. 1. Pentingnya Visualisasi dalam DSS a. Memudahkan Pemahaman: Visualisasi membantu dalam mengubah set data besar dan kompleks menjadi format yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. b. Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat: Dengan menyajikan data secara visual, pengambil keputusan dapat dengan cepat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali, yang memungkinkan reaksi yang lebih cepat terhadap informasi. c. Komunikasi Efektif: Visualisasi memudahkan komunikasi temuan dan insight analitik kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki keahlian teknis dalam analisis data. 2. Teknik dan Alat Visualisasi a. Grafik dan Diagram: Penggunaan bar chart, pie chart, line graph, dan scatter plots untuk

13 menampilkan distribusi, komposisi, tren, dan hubungan dalam data. b. Dashboard Interaktif: Pengembangan dashboard yang menggabungkan berbagai jenis visualisasi untuk menyediakan gambaran umum yang kohesif tentang kinerja bisnis atau hasil analitik. c. Pemetaan dan Geospasial: Visualisasi data geografis melalui peta yang memudahkan analisis lokasi dan tren geospasial. d. Infografik: Menggabungkan elemen visual dan teks untuk menjelaskan konsep-konsep yang rumit atau data dalam format yang menarik dan mudah dicerna. 3. Aplikasi Visualisasi dalam DSS a. Analisis Bisnis: Dalam pengaturan bisnis, visualisasi membantu manajer untuk melihat KPIs (Key Performance Indicators) dan metrik lainnya secara sekilas. b. Analisis Keuangan: Visualisasi digunakan untuk memetakan tren pasar, kinerja portofolio, dan analisis risiko. c. Manajemen Rantai Pasok: Memvisualisasikan aliran produk, waktu pengiriman, dan efisiensi operasional dalam rantai pasok.

14 4. Tantangan dalam Visualisasi Data a. Menjaga Akurasi: Penting untuk memastikan bahwa visualisasi mencerminkan data dengan akurat tanpa menimbulkan interpretasi yang salah. b. Overloading Informasi: Harus berhati-hati untuk tidak membebani pengguna dengan terlalu banyak informasi atau visualisasi yang rumit. E. Pentingnya DSS dalam Bisnis dan Organisasi Modern Dalam lingkungan bisnis dan organisasi modern yang ditandai dengan kompleksitas dan ketidakpastian yang tinggi, Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) menjadi sangat penting(Arif et al., 2019). DSS adalah alat yang memungkinkan organisasi untuk menganalisis data bisnis secara efektif, memahami tren, membuat prediksi yang akurat, dan pada akhirnya, membuat keputusan yang lebih informasi dan strategis. 1. Pengambilan Keputusan yang Berbasis Data a. Data-Driven Decision Making: DSS memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang didukung oleh data konkret, bukan sekadar intuisi atau perkiraan. Ini meningkatkan keandalan dan efektivitas keputusan.

15 b. Analisis Mendalam: Dengan kapasitasnya untuk menganalisis dataset besar, DSS membantu organisasi mengekstrak wawasan yang signifikan dari data mereka, membantu dalam memahami dinamika pasar dan perilaku pelanggan. 2. Responsif terhadap Perubahan Lingkungan a. Agilitas dan Adaptabilitas: Dalam lingkungan bisnis yang cepat berubah, DSS menyediakan alat untuk cepat beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar, regulasi, dan faktor eksternal lainnya. b. Identifikasi Tren dan Peluang: DSS membantu dalam mengidentifikasi tren baru dan peluang yang muncul, memungkinkan organisasi untuk proaktif dan inovatif. 3. Efisiensi Operasional a. Optimasi Proses: DSS dapat digunakan untuk mengoptimalkan berbagai proses bisnis, mulai dari manajemen inventaris hingga alokasi sumber daya, sehingga meningkatkan efisiensi operasional. b. Pengurangan Biaya: Pengambilan keputusan yang lebih akurat dan efisien dapat mengarah pada pengurangan biaya yang signifikan dan peningkatan margin keuntungan.

16 4. Mendukung Keputusan Strategis a. Analisis Skenario: DSS memungkinkan manajemen untuk menjalankan berbagai skenario 'apa jika' untuk mengevaluasi potensi hasil dari keputusan strategis. b. Keputusan Jangka Panjang: Dukungan dalam perencanaan dan pengambilan keputusan strategis jangka panjang, yang penting untuk pertumbuhan dan keberlanjutan organisasi. 5. Manajemen Risiko a. Identifikasi dan Analisis Risiko: DSS membantu dalam mengidentifikasi dan menganalisis risiko potensial, memungkinkan organisasi untuk mengambil langkah-langkah pencegahan atau mitigasi. 6. Pengambilan Keputusan Kolaboratif a. Kolaborasi dan Komunikasi: DSS sering kali menyediakan platform untuk pengambilan keputusan kolaboratif, memudahkan berbagi informasi dan perspektif di antara berbagai pemangku kepentingan. 7. Integrasi dengan Sistem Informasi Lain a. Sinkronisasi dengan Sistem Lain: DSS sering terintegrasi dengan sistem informasi lain seperti ERP dan CRM, menyediakan pendekatan holistik

17 dalam pengelolaan data dan pengambilan keputusan. F. Aplikasi DSS digunakan di berbagai bidang, termasuk: Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) telah menemukan aplikasinya di berbagai bidang(Sugiartawan et al., 2018), berkat kemampuannya untuk menyediakan analisis data yang canggih dan mendukung pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa aplikasi kunci dari DSS di berbagai sektor: 1. Bisnis dan Keuangan a. Manajemen Keuangan: DSS digunakan untuk analisis risiko keuangan, perencanaan anggaran, dan proyeksi keuangan. b. Pengambilan Keputusan Investasi: Dalam pasar saham dan investasi, DSS membantu dalam analisis portofolio, memprediksi tren pasar, dan mengambil keputusan investasi yang tepat. c. Optimasi Rantai Pasok: DSS digunakan untuk mengelola persediaan, meramalkan permintaan, dan mengoptimalkan proses logistik.

18 2. Kesehatan a. Diagnostik dan Perawatan: DSS membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit dan merancang rencana perawatan yang efektif berdasarkan riwayat medis pasien dan informasi terkini. b. Manajemen Rumah Sakit: Dalam pengelolaan rumah sakit, DSS digunakan untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya, jadwal staf, dan manajemen pasien. 3. Manufaktur a. Perencanaan Produksi: DSS membantu dalam merencanakan dan mengatur proses produksi, termasuk penjadwalan, kontrol kualitas, dan pemeliharaan peralatan. b. Pengelolaan Rantai Pasok: Mengoptimalkan rantai pasok dan logistik berdasarkan analisis permintaan dan kondisi pasar. 4. Retail dan E-Commerce a. Analisis Perilaku Konsumen: DSS digunakan untuk memahami preferensi pelanggan, perilaku pembelian, dan merancang strategi pemasaran yang tepat(Setiawan & Jamaliah, 2023).

19 b. Manajemen Persediaan: Mengoptimalkan persediaan berdasarkan prediksi permintaan dan pola penjualan. 5. Pertanian a. Manajemen Sumber Daya Pertanian: DSS digunakan untuk analisis kondisi tanah, prediksi cuaca, dan perencanaan tanam. b. Pengelolaan Sumber Daya Air dan Nutrisi: Membantu petani dalam mengoptimalkan penggunaan air dan nutrisi untuk tanaman. 6. Lingkungan dan Perubahan Iklim a. Manajemen Sumber Daya Alam: DSS membantu dalam manajemen dan pelestarian sumber daya alam seperti air, hutan, dan satwa liar. b. Analisis Dampak Lingkungan: Digunakan untuk mengevaluasi dampak proyek pembangunan pada lingkungan. 7. Pemerintahan dan Administrasi Publik a. Pengambilan Keputusan Kebijakan Publik: DSS membantu pejabat pemerintahan dalam mengambil keputusan kebijakan berdasarkan analisis data dan proyeksi.

20 b. Manajemen Krisis dan Respons Darurat: Digunakan untuk perencanaan dan respons terhadap situasi darurat atau bencana alam. 8. Pendidikan a. Manajemen Lembaga Pendidikan: DSS mendukung dalam pengambilan keputusan administratif, termasuk alokasi sumber daya dan pengelolaan staf dan siswa. b. Analisis Akademik dan Penelitian: Membantu peneliti dan akademisi dalam menganalisis data penelitian dan tren pendidikan. G. Kesimpulan Pengenalan ke Sistem Pendukung Keputusan memperlihatkan betapa pentingnya teknologi ini dalam memandu keputusan bisnis dan organisasi. Dengan menggabungkan teknologi canggih, analisis data terperinci, dan kemudahan penggunaan, DSS membuka jalan bagi organisasi untuk membuat keputusan yang lebih cerdas, cepat, dan berdasarkan data. Di era informasi ini, DSS tidak hanya menjadi alat penting, tetapi juga menjadi pendorong strategis dalam keberhasilan bisnis dan organisasi.

21 BAB II Sejarah dan Evolusi Sistem Pendukung Keputusan erkembangan historis dari Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS), mulai dari konsep awalnya hingga aplikasinya dalam era digital saat ini. Perkembangan DSS merupakan cerminan dari kemajuan teknologi informasi dan perubahan dalam kebutuhan pengambilan keputusan bisnis dan organisasi. P

22 A.Awal Mula: Era Pra-Komputer Awal mula perkembangan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) bermula dari Era PraKomputer. Pada masa ini, teknologi komputer belum menjadi bagian integral dari dunia bisnis dan organisasi seperti saat ini. Namun, ada beberapa aspek yang menunjukkan awal mula pergerakan menuju pengembangan DSS: 1. Permasalahan Kompleks dalam Pengambilan Keputusan Pada era pra-komputer, organisasi bisnis dan peme-rintah telah menghadapi permasalahan keputusan yang semakin kompleks. Pengambilan keputusan seringkali didasarkan pada pengalaman dan penilaian subjektif individu, yang dapat memiliki ketidakpastian tinggi. 2. Pengembangan Metode Kuantitatif Pada saat yang sama, pengembangan metode kuantitatif dalam ilmu pengetahuan seperti matematika dan statistik menjadi lebih maju. Ini memberikan dasar untuk pengembangan alat-alat analisis yang lebih kuat dalam pengambilan keputusan. 3. Penggunaan Mesin Hitung Mekanikal Mesin hitung mekanikal seperti "tabulator kartu" digunakan dalam beberapa organisasi untuk meng-

23 otomatiskan sebagian kecil proses perhitungan. Mesinmesin ini membantu dalam mengolah data secara lebih efisien daripada perhitungan manual. 4. Penggunaan Model Matematika Beberapa organisasi mulai mengembangkan model matematika sederhana untuk membantu dalam analisis keputusan. Model-model ini menggunakan persamaan dan algoritma dasar untuk menggambarkan hubungan antara variabel-variabel yang relevan. 5. Keterbatasan Teknologi Meskipun ada perkembangan dalam pengembangan alat-alat analisis, teknologi yang tersedia pada saat itu masih sangat terbatas dibandingkan dengan komputer modern. Penggunaan kartu berlubang dan perangkat mekanikal membatasi kemampuan analisis. 6. Pelopor Awal Beberapa akademisi dan praktisi bisnis menjadi pelopor dalam pengembangan konsep-konsep awal DSS. Mereka mulai merancang sistem-sistem yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan dengan lebih terinformasi.

24 B. Tahun-Tahun Awal: Munculnya Sistem Berbasis Komputer Tahun-tahun awal dari perkembangan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) ditandai oleh munculnya sistem berbasis komputer sebagai solusi untuk mengatasi kompleksitas dalam pengambilan keputusan(Astriratma et al., 2020). Inilah tahapan awal menuju era modern DSS: 1. Pengenalan Teknologi Komputer Pada tahun 1950-an dan 1960-an, teknologi komputer mulai dikenal secara lebih luas dan menjadi lebih terjangkau. Perusahaan dan organisasi mulai melihat potensi besar komputer dalam mengolah data dan mendukung pengambilan keputusan. 2. Sistem Berbasis Komputer Pertama Pada tahun 1960-an, beberapa organisasi mulai mengembangkan sistem berbasis komputer pertama yang dapat digunakan untuk analisis keputusan. Sistemsistem ini menggunakan komputer besar dan canggih untuk mengolah data dan menyediakan laporan yang lebih terstruktur kepada pengambil keputusan.

25 3. Perkembangan Bahasa Pemrograman Pada periode ini, bahasa pemrograman seperti FORTRAN, COBOL, dan BASIC mulai dikembangkan, memungkinkan programmer untuk merancang aplikasi khusus untuk analisis data dan pengambilan keputusan. 4. Penekanan pada Analisis Data Organisasi mulai memberikan penekanan yang lebih besar pada analisis data sebagai bagian dari proses pengambilan keputusan. Ini mencakup pengumpulan, pengolahan, dan analisis data yang lebih sistematis. 5. Sistem Pendukung Keputusan Awal Konsep awal DSS muncul dengan pengembangan sistem yang memungkinkan pengambil keputusan untuk mengakses data yang relevan, menghitung angka-angka, dan menghasilkan laporan berdasarkan input yang mereka berikan. 6. Penggunaan Awal Model Matematika Sistem-sistem berbasis komputer ini juga mulai memanfaatkan model matematika untuk membantu dalam analisis keputusan. Ini mencakup penggunaan model statistik dan analisis operasional.

26 7. Aplikasi Awal di Bidang Keuangan dan Militer Pada periode ini, aplikasi awal DSS banyak terjadi di bidang keuangan, seperti perbankan dan asuransi, serta dalam konteks militer untuk analisis strategi dan taktik. 8. Keterbatasan Teknologi Meskipun ada kemajuan dalam penggunaan teknologi komputer, komputer pada saat itu masih sangat besar, mahal, dan memiliki keterbatasan dalam kapasitas penyimpanan dan pemrosesan dibandingkan dengan komputer modern. C.Perkembangan dan Integrasi Teknologi Perkembangan dan integrasi teknologi terkait Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) telah mengalami kemajuan yang signifikan seiring berjalannya waktu. Berikut adalah beberapa poin kunci dalam perkembangan dan integrasi teknologi DSS: 1. Komputer Pribadi dan Mikroprosesor Perkembangan Komputer Pribadi: Era komputer pribadi, terutama pada tahun 1980-an, menghadir-kan komputer yang lebih terjangkau dan mudah digunakan.

27 Ini memungkinkan individu dan organisasi kecil untuk mengakses teknologi DSS. 2. Perangkat Lunak DSS Perangkat Lunak Spesifik: Pengembangan perangkat lunak khusus DSS menjadi populer. Perangkat lunak ini mencakup sistem manajemen basis data, alat analisis data, dan antarmuka pengguna yang dirancang khusus untuk pengambilan keputusan. 3. Basis Data Terpusat Sistem Basis Data: Penggunaan sistem basis data yang terpusat memungkinkan penyimpanan dan akses yang lebih efisien terhadap data yang diperlukan untuk DSS. 4. Komunikasi dan Jaringan Konektivitas Jaringan: Penyebaran jaringan komputer dan Internet memungkinkan akses ke data dari berbagai sumber dan lokasi yang berbeda. Ini memperluas cakupan DSS. 5. Visualisasi Data Grafik dan Visualisasi: Penggunaan grafik dan visualisasi data dalam DSS menjadi lebih umum. Ini membantu pengambil keputusan untuk memahami informasi dengan lebih baik.

28 6. Analisis Prediktif Analisis Data Lanjutan: Penggunaan analisis prediktif dan machine learning dalam DSS memungkinkan prediksi yang lebih akurat dan analisis yang lebih mendalam. 7. Big Data dan Cloud Computing Big Data: Penanganan data yang besar dan kompleks (Big Data) memerlukan teknologi seperti komputasi awan (cloud computing) untuk menyimpan, mengolah, dan menganalisis data secara efisien. 8. Integrasi dengan Kecerdasan Buatan (AI) Kecerdasan Buatan (AI): Integrasi teknologi AI dalam DSS memungkinkan sistem untuk mengambil keputusan secara otomatis berdasarkan data dan pemahaman yang lebih mendalam. 9. Mobile DSS Akses Mobile: Penggunaan perangkat mobile dan aplikasi DSS memungkinkan pengambil keputusan untuk mengakses informasi kapan saja dan di mana saja. 10. Analisis Real-Time Analisis Real-Time: DSS sekarang mampu melakukan analisis real-time untuk mendukung keputusan yang cepat dan responsif terhadap perubahan.

29 11. Integrasi dengan Sistem Lain Integrasi dengan Sistem Informasi Lain: DSS semakin terintegrasi dengan sistem informasi lain seperti Enterprise Resource Planning (ERP) untuk menyediakan pandangan yang lebih holistik dalam pengambilan keputusan. 12. Internet of Things (IoT) IoT: Dengan pertumbuhan IoT, DSS dapat mengintegrasikan data dari berbagai sensor dan perangkat yang terhubung untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas. D. Era Modern: Kemajuan dalam Teknologi dan Analitik Kondisi era modern ditandai oleh kemajuan luar biasa dalam teknologi dan analitik terkait Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS). Di era ini, teknologi telah mengubah cara DSS bekerja dan berinteraksi dengan pengambil keputusan. Berikut adalah beberapa poin kunci dalam kondisi era modern terkait DSS: 1. Big Data Eksplosi Data: Era modern melihat pertumbuhan drastis dalam volume data yang dihasilkan oleh organisasi dan individu(Xing & Bei, 2020). Big Data

30 mencakup data dari berbagai sumber seperti sensor, jejaring sosial, dan perangkat IoT. 2. Analisis Data Lanjutan Machine Learning dan AI: Kemajuan dalam machine learning dan kecerdasan buatan (AI) memungkinkan DSS untuk melakukan analisis data yang lebih canggih dan prediksi yang akurat(Asani et al., 2021). DSS dapat mengidentifikasi pola yang tidak terlihat oleh manusia. 3. Visualisasi Data Interaktif Visualisasi yang Kuat: Visualisasi data interaktif memberikan pengambil keputusan kemampuan untuk menjelajahi data dengan lebih mendalam. Dashboard interaktif dan grafik dinamis memudahkan pemahaman informasi. 4. Cloud Computing Komputasi Awan: Cloud computing memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data yang lebih fleksibel dan efisien(Helff et al., 2016). DSS dapat memanfaatkan infrastruktur awan untuk analisis skala besar. 5. Analisis Real-Time Keputusan Real-Time: DSS modern dapat memberikan analisis data dan informasi dalam waktu nyata. Hal ini mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan responsif.

31 6. Integrasi Data Integrasi Data yang Komprehensif: DSS dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber internal dan eksternal, menciptakan pandangan yang lebih holistik. 7. Akses Mobile Akses Mobile: Aplikasi DSS yang dapat diakses melalui perangkat mobile memungkinkan pengambil keputusan untuk mendapatkan informasi di mana saja dan kapan saja. 8. Pengembangan Perangkat Lunak yang Kuat Perangkat Lunak Khusus: Pengembangan perangkat lunak khusus DSS semakin kuat, mencakup berbagai fitur analitis dan kemampuan prediksi. 9. Keamanan Data Keamanan yang Ditingkatkan: Karena sensitivitas data yang lebih tinggi, DSS modern memiliki lapisan keamanan yang kuat untuk melindungi informasi sensitif(Hariyadi & Nastiti, 2021). 10. Peningkatan Dalam Berbagai Sektor Penerapan di Berbagai Sektor: DSS digunakan dalam berbagai sektor seperti bisnis, kesehatan, keuangan, manufaktur, dan pemerintahan. Ini menciptakan dampak positif dalam pengambilan keputusan.

32 11. Penerapan di Seluruh Organisasi Penerapan di Seluruh Organisasi: DSS bukan hanya alat untuk pengambil keputusan tingkat atas, tetapi juga telah diterapkan di seluruh organisasi untuk mendukung keputusan tingkat operasional. E. DSS di Era Digital Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems, DSS) di era digital adalah bentuk evolusi yang signifikan dalam dunia teknologi informasi dan pengambilan keputusan. Di era ini, DSS telah berubah secara fundamental dalam hal fungsionalitas, aksesibilitas, dan dampaknya pada organisasi. Berikut adalah penjelasan lengkap tentang DSS di era digital: 1. Fungsionalitas yang Lebih Canggih: a. Analisis Prediktif: DSS di era digital dapat menerapkan analisis prediktif menggunakan teknik machine learning dan kecerdasan buatan. Ini memungkinkan untuk membuat prediksi yang akurat tentang masa depan berdasarkan data historis. b. Analisis Real-Time: DSS dapat memberikan analisis data dan informasi dalam waktu nyata,

33 memungkinkan pengambil keputusan untuk merespons perubahan dengan cepat. c. Penggunaan Big Data: Dengan kemampuan untuk mengolah dan menganalisis Big Data, DSS dapat mengidentifikasi pola yang lebih kompleks dan memberikan wawasan yang lebih mendalam. d. Visualisasi Interaktif yang Kuat: Penggunaan visualisasi data yang interaktif memudahkan pengambil keputusan dalam menjelajahi data dan menggali wawasan. 2. Aksesibilitas yang Luas: a. Akses melalui Perangkat Mobile: DSS dapat diakses melalui perangkat mobile, memungkinkan pengambil keputusan untuk mendapatkan informasi di mana saja dan kapan saja. b. Akses Internet: DSS dapat diakses melalui internet, menghubungkan pengambil keputusan dengan data dan analisis dari berbagai lokasi geografis. c. Penggunaan Aplikasi Web: Banyak DSS saat ini tersedia sebagai aplikasi web yang mudah digunakan tanpa perlu instalasi perangkat lunak tambahan.

34 3. Integrasi dengan Teknologi Terkini: a. Integrasi IoT: DSS dapat mengintegrasikan data dari Internet of Things (IoT) untuk mendapatkan informasi dari sensor dan perangkat terhubung secara real-time. b. Kecerdasan Buatan (AI): Penggunaan kecerdasan buatan dalam DSS memungkinkan sistem untuk memberikan rekomendasi otomatis berdasarkan pemahaman yang mendalam tentang data. c. Cloud Computing: Dengan infrastruktur komputasi awan, DSS dapat menyimpan dan mengolah data dalam skala besar dengan fleksibilitas yang lebih tinggi. 4. Penerapan di Berbagai Sektor: a. Keuangan: DSS digunakan untuk analisis risiko, manajemen portofolio, dan pengambilan keputusan investasi. b. Kesehatan: DSS membantu dalam diagnosis penyakit, manajemen rumah sakit, dan perencanaan perawatan pasien. c. Manufaktur: DSS digunakan untuk perencanaan produksi, pengelolaan rantai pasokan, dan pengendalian kualitas.

35 d. Pemerintahan: Pemerintah menggunakan DSS untuk analisis data keamanan, perencanaan infrastruktur, dan pengambilan keputusan kebijakan. 5. Keamanan dan Privasi Data: a. Keamanan yang Ditingkatkan: Karena sensitivitas data yang lebih tinggi, DSS modern memiliki lapisan keamanan yang kuat untuk melindungi informasi sensitif. b. Kepatuhan Regulasi: DSS harus mematuhi regulasi privasi data seperti GDPR (General Data Protection Regulation) dan HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act). F. Kesimpulan: DSS Menuju Masa Depan Decision Support Systems telah menjalani perjalanan evolusi yang luar biasa dari konsep awalnya hingga menjadi alat yang penting dalam pengambilan keputusan di era digital. Berikut adalah beberapa kesimpulan penting tentang masa depan DSS: 1. Kemampuan Analisis yang Canggih: DSS masa depan akan terus mengintegrasikan teknologi analitis yang lebih canggih seperti machine learning dan kecerdasan

36 buatan. Ini akan memungkinkan DSS untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan mendalam kepada pengambil keputusan. 2. Aksesibilitas yang Luas: DSS akan tetap mudah diakses melalui berbagai perangkat, termasuk perangkat mobile dan aplikasi web. Hal ini akan memungkinkan pengambil keputusan untuk mendapatkan informasi secara fleksibel dari mana saja. 3. Integrasi dengan Teknologi Terkini: DSS akan terus mengintegrasikan teknologi terkini seperti Internet of Things (IoT) dan analisis Big Data. Hal ini akan memberikan wawasan yang lebih komprehensif dan real-time. 4. Penerapan di Berbagai Sektor: Penerapan DSS akan semakin merata di berbagai sektor termasuk keuangan, kesehatan, manufaktur, dan pemerintahan. Ini akan memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan operasi mereka. 5. Keamanan dan Privasi Data: Dengan meningkatnya perhatian terhadap keamanan data dan privasi, DSS masa depan akan memiliki lapisan keamanan yang kuat untuk melindungi informasi sensitif. 6. Peran dalam Pengambilan Keputusan Strategis: DSS akan terus memainkan peran penting dalam pengam-

37 bilan keputusan strategis di tingkat tinggi dalam organisasi. Ini akan membantu pemimpin dalam merencanakan langkah-langkah yang tepat.

38 BAB III Komponen Utama dalam Sistem Pendukung Keputusan omponen utama Sistem Pendukung Keputusan (DSS), kita akan menyelidiki tiga komponen penting yang membentuk inti dari setiap DSS: Database, Modelbase, dan User Interface. Setiap komponen ini memiliki peran kunci dalam fungsi dan efektivitas sistem. K