Masalah multikriteria jadwal mata kuliah dapat dinyatakan dalam cara berikut. Tentukan jumlah slot waktu P, jumlah mata kuliah N dengan jumlah dosen yang
dibutuhkan, tentukan jadwal dari T yang membuat semua komponen vektor WF =
w
1
f
1
T, …, w
k
f
k
T, …, w
K
f
K
T sekecil mungkin, berdasarkan:
∑
=
=
P p
n np
l t
1
, n = 1, …, N 2.1
∑
=
≤
N n
p np
r t
1
, p = 1, …, P 2.2
∑ ∑
∑
= +
= −
= P
p nm
mp np
N n
m N
n
c t
t
1 1
1 1
= 0 2.3
Constraint 2.1 memastikan bahwa setiap mata kuliah memiliki jumlah dosen yang dibutuhkan. Constraint 2.2 memastian bahwa dosen dapat ditampung di sejumlah
ruangan. Dan constraint 2.3 memastikan bahwa mata kuliah yang telah memiliki mahasiswa yang sama tidak dijadwalkan pada slot waktu yang sama Petrovic dan
Burke, 2004.
2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan SPK pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision
System. Konsep SPK ditandai dengan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan
masalah-masalah yang tidak terstruktur.
Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi Manajemen terkomputerisasi Computerized Management Information
System, yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Sifat interaktif ini dimaksudkan untuk memudahkan integrasi antara
berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan, seperti prosedur, kebijakan,
Universitas Sumatera Utara
teknis analisis, serta pengalaman dan wawasan manajerial guna membentuk suatu kerangka keputusan yang bersifat fleksibel.
Dalam sudut pandang konotasional, SPK adalah kemajuan secara revolusioner dari SIM Sistem Informasi Manajemen dan PDE Pengolahan Data Elektronik.
Pernyataan ini, dapat dilihat pada gambar di bawah ini Suryadi dan Ramdhani, 1998.
Gambar 2.1 SPK Dalam Sudut Pandang Konotasional
PDE diterapkan pada level operasional organisasi. Karakteristik PDE meliputi aktivitas-aktivitas:
a. Menitikberatkan pada data, penyimpanan, pengolahan, dan aliran pada
level operasional. b.
Membantu pengolahan transaksi-transaksi secara lebih efisien. c.
Memungkinkan pengolahan komputer secara lebih terjadwal dan optimum. d.
Menyediakan pembukuan file terpadu untuk kegiatan yang saling berkaitan.
e. Memberikan laporan umum atau ikhtisar kepada manajer.
Universitas Sumatera Utara
Dengan adanya peningkatan kemampuan dan kecepatan piranti keras, sistem operasi on line, pilihan komunikasi data yang menarik dan kemampuan penuh dari
terminal, aktivitas pada level PDE ini menjadi lebih lancar dan lebih efisien dalam penggunaan fasilitas dalam pengolahan data transaksi.
Secara umum SIM difokuskan pada tingkat yang lebih tinggi dalam organisasi. SIM memiliki karakter sebagai berikut:
a. Menitikberatkan pada informasi bagi para manajer menengah.
b. Menangani aliran-aliran informasi yang terstruktur.
c. Memadukan PDE dari kegiatan-kegiatan berdasarkan fungsi usaha SIM
Pemasaran, SIM Produksi, dan lain-lain. d.
Melayani kebutuhan informasi dan pembuatan laporan, umumnya melalui suatu basis data.
Dari karakteristik di atas, terlihat bahwa Sistem Informasi Manajemen berorientasi pada struktur aliran informasi dan operasional rutinitas.
SPK, menurut tinjauan konotatif ini, merupakan sistem yang ditujukan kepada tingkatan manajemen yang lebih tinggi lagi, dengan penekanan karakteristik sebagai
berikut.
a. Berfokus pada keputusan, ditujukan pada manajer puncak dan pengambil
keputusan. b.
Menekankan pada fleksibilitas, adaptabilitas, dan respon yang cepat. c.
Mampu mendukung berbagai gaya pengambilan keputusan dari masing- masing pribadi manajer.
SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan
yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif Suryadi dan Ramdhani, 1998.
Universitas Sumatera Utara
2.2.1. Definisi SPK
Definisi awal SPK menunjukkan SPK sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan
semiterstruktur. SPK dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan
penilaian mereka. SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh
algoritma Turban et al, 2005.
Little 1970 mendefinisikan SPK sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil
keputusan. Dia menyatakan bahwa untuk sukses, sistem tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaptif, lengkap dengan isu-isu penting, dan mudah
berkomunikasi. Bonczek, dkk., 1980 mendefinisikan SPK sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi: sistem bahasa
mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen DSS lain, sistem pengetahuan repositori pengetahuan domain masalah yang ada pada
SPK apakah sebagai data atau sebagai prosedur, dan sistem pemrosesan masalah hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas
manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan.
2.2.2. Konfigurasi SPK
Dukungan keputusan dapat diberikan dalam banyak konfigurasi yang berbeda-beda. Konfigurasi tersebut tergantung pada sifat situasi keputusan manajemen dan teknologi
spesifik yang digunakan untuk dukungan. Teknologi ini dirakit dari empat komponen dasar masing-masing dengan beberapa variasi: data, model, antarmuka pengguna,
dan opsional pengetahuan. Masing-masing komponen dikelola dengan perangkat lunak yang tersedia secara komersil atau harus diprogram untuk tugas spesifik. Cara
komponen tersebut dirakit menentukan kapabilitas utamanya dan sifat dukungan yang disediakan.
Universitas Sumatera Utara
2.2.3. Karakteristik dan Kemampuan SPK
Berikut ini adalah karakteristik dan kemampuan ideal dari suatu sistem pendukung keputusan Turban et al, 2005.
1. Dukungan untuk pengambilan keputusan, terutama pada situasi semiterstruktur
dan tak terstruktur, dengan menyertakan penilaian manusia dan informasi terkomputerisasi. Masalah-masalah tersebut tidak dapat dipecahkan atau tidak
dapat dipecahkan dengan konvenien oleh sistem komputer lain atau oleh metode atau alat kuantitatif standar.
2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai
manajer lini 3.
Dukungan untuk individu dan kelompok. Masalah yang kurang terstruktur sering memerlukan keterlibatan individu dari departemen dan tingkat
organisasional yang berbeda atau bahkan dari organisasi lain. 4.
Dukungan untuk keputusan independen dan atau sekuensial. Keputusan dapat dibuat satu kali, beberapa kali, atau berulang dalam interval yang sama.
5. Dukungan di semua fase proses pengambilan keputusan: inteligensi, desain,
pilihan, dan implementasi. 6.
Dukungan di berbagai proses dan gaya pengambilan keputusan. 7.
Adaptivitas sepanjang waktu. Pengambil keputusan seharusnya reaktif, dapat menghadapi perubahan kondisi secara cepat, dan dapat mengadaptasikan SPK
untuk memenuhi perubahan tersebut. 8.
Pengguna merasa seperti di rumah. User friendly, kapabilitas grafis yang sangat kuat, dan antarmuka manusia-mesin interaktif dengan satu bahasa alami
dapat sangat meningkatkan keefektifan SPK. 9.
Peningkatan terhadap keefektifan pengambilan keputusan akurasi, timeliness, kualitas ketimbang pada efisiensinya biaya pengambilan keputusan. Ketika
SPK disebarkan, pengambilan keputusan sering membutuhkan waktu yang lebih lama, namun keputusannya lebih baik.
10. Kontrol penuh oleh pengambil keputusan terhadap semua langkah proses
pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah. SPK secara khusus
Universitas Sumatera Utara
menekankan untuk mendukung pengambil keputusan, bukannya menggantikan.
11. Pengguna akhir dapat mengembangkan dan memodifikasikan sendiri sistem
sederhana. Sistem yang lebih besar dapat dibangun dengan bantuan ahli sistem informasi.
12. Biasanya model-model digunakan untuk menganalisis situasi pengambilan
keputusan. Kemampuan pemodelan memungkinkan eksperimen dengan berbagai strategi yang berbeda di bawah konfigurasi yang berbeda.
13. Akses disediakan untuk berbagai sumber data, format, dan tipe, mulai dari
sistem informasi geografis GIS sampai sistem berorientasi objek. 14.
Dapat dilakukan sebagai alat standalone yang digunakan oleh seorang pengambil keputusan pada satu lokasi atau didistribusikan di satu organisasi
keseluruhan dan di beberapa organisasi sepanjang rantai persediaan.
Karakteristik dan kemampuan dari SPK tersebut membolehkan para pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih konsisten pada satu
cara yang dibatasi waktu. Kemampuan tersebut disediakan oleh berbagai komponen utama SPK.
2.2.4. Komponen-Komponen SPK
Aplikasi SPK dapat terdiri dari beberapa subsistem Turban et al, 2005, yaitu:
a. Subsistem manajemen data.
b. Subsistem manajemen model.
c. Subsistem antarmuka pengguna.
d. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan.
Universitas Sumatera Utara
Komponen-komponen SPK dapat ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 2.2 Skematik SPK
2.2.4.1. Subsistem Manajemen Data
Subsistem manajemen data memasukkan satu basis data yang berisi data yang relevan untuk situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut Database Management
System DBMS.
Subsistem manajemen data terdiri dari elemen berikut ini:
a. Basis data SPK
Basis data adalah kumpulan data yang saling terkait yang diorganisasikan untuk memenuhi kebutuhan dan struktur sebuah organisasi dan dapat
digunakan oleh lebih dari satu orang untuk lebih dari satu aplikasi. Data pada basis data SPK diekstrak dari sumber data internal dan eksternal, juga dari data
Manajemen Data
Manajemen Model
Subsistem berbasis pengetahuan
Antarmuka pengguna
Pengguna Sistem lain yang
berbasis komputer Data: eksternal
dan internal
Universitas Sumatera Utara
personal milik satu atau lebih pengguna. Hasil ekstraksi ditempatkan pada basis data aplikasi khusus.
b. Database Management System DBMS
Basis data dibuat, diakses, dan diperbarui oleh sebuah DBMS. SPK dibuat dengan sebuah DBMS relasional komersial standar yang memberikan berbagai
kapabilitas. Sebuah basis data yang yang efektif dan manajemennya dapat mendukung banyak kegiatan manajerial; navigasi umum di antara record-
record, mendukung pembuatan dan pemeliharaan sebuah kumpulan hubungan data yang berbeda-beda, dan laporan merupakan hasil yang umum.
c. Direktori data
Direktori data merupakan sebuah katalog dari semua data di dalam basis data. Ia berisi definisi data dan fungsi utamanya adalah untuk menjawab pertanyaan
mengenai ketersediaan data, sumbernya, dan makna eksak dari data. Direktori ini terutama cocok untuk mendukung fase inteligensi dari proses pengambilan
keputusan karena membantu men-scan data dan mengidentifikasi area masalah dan peluang-peluang. Direktori, seperti semua catalog lainnya, mendukung
penambahan entri baru, menghapus entri, dan mendapatkan kembali informasi mengenai objek-objek khusus.
d. Query facility
Membangun dan menggunakan SPK sering memerlukan akses, manipulasi, dan query data. Tugas-tugas tersebut dilakukan oleh query facility. Ia
menerima permintaan untuk data dari komponen SPK lain, menentukan bagaimana permintaan dapat dipenuhi, memformulasi permintaan dengan
detail, dan mengembalikan hasilnya kepada pemberi permintaan. Query facility memasukkan sebuah bahasa query khusus misal SQL.
Universitas Sumatera Utara
2.2.4.2. Subsistem Manajemen Model
Subsistem manajemen model merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya yang
memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat.
Subsistem manajemen model dari SPK terdiri dari elemen-elemen berikut ini:
a. Basis model
Basis model berisi rutin dan statistik khusus, keuangan, forecasting, ilmu manajemen, dan model kuantitatif lainnya yang memberikan kapabilitas
analisi pada sebuah SPK. Model dalam basis model dapat dibagi menjadi empat kategori utama, yaitu strategis, taktis, operasional, dan analitik.
b. Sistem manajemen basis model
Fungsi perangkat lunak sistem manajemen basis model MBMS adalah untuk membuat model dengan menggunakan bahasa pemrograman, alat SPK dan
atau subrutin, dan blok pembangunan lainnya.
c. Bahasa pemodelan
SPK berkaitan dengan masalah semiterstruktur dan tidak terstruktur, karena itu sering perlu untuk mengustomasi model-model dengan menggunakan alat dan
bahasa pemrograman.
d. Direktori model
Direktori model adalah katalog dari semua model dan perangkat lunak lainnya pada basis model. Direktori model berisi definisi model dan fungsi utamanya
adalah menjawab pertanyaan tentang ketersediaan dan kapabilitas model.
e. Eksekusi model, integrasi, dan prosesor perintah
Aktivitas-aktivitas ini dikontrol oleh manajemen model. Eksekusi model adalah proses mengontrol jalannya model saat ini. Integrasi model mencakup
gabungan operasi dari beberapa model saat diperlukan, atau mengintegrasikan
Universitas Sumatera Utara
SPK dengan aplikasi lain. Sedangkan perintah dalam manajemen model digunakan untuk menerima dan menginterpretasikan instruksi-instruksi
pemodelan dari komponen antarmuka pengguna dan merutekannya ke MBMS, eksekusi model, atau fungsi-fungsi integrasi.
2.2.4.3. Subsistem Antarmuka Pengguna
Antarmuka pengguna merupakan sistem dari sisi pengguna karena antarmuka adalah satu-satunya bagian dari sistem yang dilihat oleh pengguna. Antarmuka pengguna
mancakup semua aspek komunikasi antara satu pengguna dan SPK. Cakupannya tidak hanya perangkat keras dan perangkat lunak, tetapi juga faktor-faktor yang diberikan
dengan kemudahan penggunaan, kemampuan untuk dapat diakses, dan interaksi manusia dan mesin. Antarmuka yang sulit merupakan satu alasan utama mengapa para
manajer tidak menggunakan komputer dan analisis kuantitatif.
Subsistem antarmuka pengguna dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen antarmuka pengguna UIMS.
2.2.4.4. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan
Banyak masalah tak terstruktur dan bahkan semi terstruktur yang sangat kompleks sehingga solusinya memerlukan keahlian. Keahlian tersebut dapat diberikan oleh
suatu sistem pakar atau sistem cerdas lainnya. Komponen subsistem manajemen berbasis pengetahuan menyediakan keahlian yang diperlukan untuk memecahkan
beberapa aspek masalah dan memberikan pengetahuan yang dapat meningkatkan operasi SPK yang lain.
Komponen pengetahuan terdiri dari satu atau lebih sistem cerdas. Sama seperti basis data dan perangkat lunak manajemen model, perangkat lunak manajemen
berbasis pengetahuan memberikan eksekusi dan integrasi penting dari sistem cerdas.
Universitas Sumatera Utara
Sistem pendukung keputusan yang memasukkan komponen seperti itu disebut SPK cerdas.
2.2.5. Model
Karakteristik utama sebuah SPK adalah inklusif pada sedikitnya satu model. Model merupakan representasi atau abstraksi sederhana dari realitas. Model biasanya
disederhanakan karena realitas terlalu kompleks untuk digambarkan secara tepat dan karena banyak dari kompleksitas tersebut secara aktual tidak relevan untuk
memecahkan masalah khusus.
Model dapat merepresentasikan sistem atau masalah dengan berbagai tingkatan abstraksi. Model diklasifikasikan berdasarkan tingkat abstraksi, seperti ikonik, analog,
atau matematika. Model ikonik adalah model dengan abstraksi paling rendah yang merupakan replika fisik dari sebuah sistem, biasanya pada skala yang berbeda dari
aslinya. Model analog merupakan model yang bertindak seperti sistem riil, tetapi tidak mirip. Model ini lebih abstrak dibandingkan model ikonik dan merupakan representasi
simbolis dari realitas. Sedangkan model matematika merupakan model yang lebih abstrak daripada model analog dan ikonik Turban et al, 2005.
2.2.5.1. Manfaat Model
SPK menggunakan model-model untuk alasan berikut ini Turban et al, 2005.
a. Manipulasi model mengubah variabel keputusan atau lingkungan jauh lebih
mudah daripada memanipulasi sistem riil. b.
Model memungkinkan kompresi waktu. c.
Biaya analisis pemodelan jauh lebih rendah daripada biaya eksperimen yang serupa yang dilakukan pada sebuah sistem riil.
d. Biaya pembuatan masalah selama eksperimen coba-salah jauh lebih rendah
ketika menggunakan model-model, dibanding menggunakan sistem riil.
Universitas Sumatera Utara
e. Lingkungan bisnis mencakup ketidakpastian yang dapat dipertimbangkan.
f. Model matematika memungkinkan analisis terhadap sejumlah solusi yang
mungkin yang sangat besar, dan kadang-kadang tak terbatas. g.
Model memperkuat pembelajaran dan pelatihan. h.
Metode model dan solusi tersedia di web.
2.2.5.2. Kategori Model
Model dalam SPK dikelompokkan menjadi tujuh kelompok dan mendaftarkan beberapa teknik representatif untuk setiap kategori Turban et al, 2005. Berikut tabel
ketujuh kategori model-model tersebut.
Tabel 2.2 Kategori-Kategori Model Kategori
Proses dan Tujuan Teknik-Teknik
Representatif
Optimalisasi masalah dengan
sedikit alternative Menemukan solusi terbaik dari
sejumlah alternatif. Tabel keputusan, pohon
keputusan
Optimalisasi dengan algoritma
Menemukan solusi terbaik dari sejumlah besar alternatif dengan
menggunakan proses pendekatan langkah demi langkah.
Model pemrograman matematika linier dan
lainnya, model jaringan
Optimalisasi dengan rumusan analitik
Menemukan solusi terbaik dalam satu langkah dengan
menggunakan satu rumus. Beberapa model
inventori
Simulasi Menemukan satu solusi yang
cukup baik atau yang terbaik di antara berbagai alternatif yang
dipilih dengan menggunakan eksperimen.
Beberapa tipe simulasi
Heuristic Menemukan satu solusi yang
cukup baik dengan Pemrograman heuristic,
sistem pakar
Universitas Sumatera Utara
menggunakan aturan-aturan. Model-model
prediktif Memprediksi masa depan untuk
skenario yang ditentukan. Model forecasting,
analisis Markov Model-model
lainnya Memecahkan kasus bagaimana-
jika dengan menggunakan sebuah rumus.
Pemodelah keuangan, waiting lines
2.2.6. Pemrograman Heuristic
Heuristic bahasa Yunani untuk kata discovery adalah aturan keputusan yang mengatur bagaimana sebuah masalah harus dipecahkan Turban et al, 2005. Heuristic
juga didefinisikan sebagai kriteria, metode, atau prinsip untuk menemukan jalan dari beberapa alternatif tindakan yang paling efektif untuk mencapai tujuan tertentu Pearl,
1984. Sedangkan menurut George Polya, heuristic didefinisikan sebagai studi metode dan aturan penemuan Setiawan, 1993, hal: 80. Biasanya, heuristic dikembangkan
berdasarkan basis analisis yang solid terhadap masalah, kadang-kadang melibatkan eksperimen yang didesain secara cermat. Sebaliknya, petunjuk biasanya
dikembangkan sebagai hasil dari pengalaman coba-salah. Beberapa heuristic diambil dari petunjuk. Heuristic search atau pemrograman adalah prosedur langkah-demi-
langkah seperti algoritma yang diulang sampai ditemukan sebuah solusi yang memuaskan. Contoh-contoh heuristic didaftarkan pada Tabel 2.3.
Tabel 2.3 Contoh-contoh heuristic
Pekerjaan berurutan melalui sebuah mesin
Melakukan pekerjaan yang pertama-tama memerlukan least time.
Pembelian saham Jika rasio harga dibanding pengeluaran
lebih dari 10, tidak membeli saham. Travel
Tidak menggunakan jalan bebas hambatan antara jam 8 dan 9 pagi.
Universitas Sumatera Utara
Investasi kapital pada proyek teknologi tinggi
Mempertimbangkan hanya proyek-proyek dengan periode pengembalian terestimasi
kurang dari 2 tahun. Pembelian sebuah rumah
Membeli hanya di lingkungan yang bagus, tetapi hanya membeli dalam rentang harga
yang lebih rendah.
Pengambil keputusan menggunakan heuristic atau aturan utama dengan berbagai alasan, beberapa alasan lebih masuk akal daripada alasan yang lainnya.
Sebagai contoh, pengambil keputusan dapat menggunakan sebuah heuristic jika mereka tidak tahu cara terbaik untuk memecahkan sebuah masalah atau jika teknik-
teknik optimalisasi belum dilakukan.
Proses heuristic dapat dijelaskan sebagai pengembangan berbagai aturan untuk membantu memecahkan masalah-masalah rumit, menemukan cara-cara mendapatkan
dan menginterpretasikan informasi yang terus berubah, dan kemudian mengembang- kan metode-metode yang memimpin kepada suatu algoritma komputasional atau
solusi umum.
Sekalipun heuristic dilakukan terutama untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur, namun heuristic juga dapat digunakan untuk memberikan solusi yang
memuaskan untuk masalah tertentu yang kompleks namun terstruktur, dengan jauh lebih cepat dan lebih murah ketimbang algoritma optimalisasi. Kesulitan utama
menggunakan heuristic adalah heuristic bukan satu algoritma umum. Dengan demikian, heuristic dapat digunakan hanya untuk situasi spesifik.
Pemrograman heuristic merupakan pendekatan yang melibatkan cara heuristic role of thumb yang dapat menghasilkan solusi yang layak dan cukup baik pada
pelbagai permasalahan yang kompleks. Cukup baik good enough biasanya dalam jangkauan 90 sampai dengan 99,99 persen dari solusi optimal sebenarnya Subakti,
2002.
Universitas Sumatera Utara
Pemikiran heuristic tidak perlu berjalan dalam cara yang langsung. Pemikiran ini meliputi pencarian, pembelajaran, evaluasi, penilaian, dan kemudian pencarian
ulang, pembelajaran ulang, dan penilaian ulang saat terjadi eksplorasi dan pembuktian. Pengetahuan yang didapatkan dari kesuksesan atau kegagalan pada saat
yang sama merupakan umpan balik dan memodifikasi proses pencarian. Biasanya tujuan atau masalah atau pemecahan yang terkait atau masalah yang disederhanakan
perlu ditentukan kembali sebelum masalah utama dapat dipecahkan Turban et al, 2005.
2.3. Algoritma A
