Sahur

Apakah Water Transfer Printing ? Water Transfer Printing ( juga dikenal sebagai water immersion printing, hydrograghic printing, hydro dipping, hydro imaging ) adalah proses dekorasi 3D di mana dapat dicetak pada objek yang rumit seperti serat kayu , Carbon Fiber , Kamuflase , desain geometris , dll .. yang dapat diterapkan ke permukaan media Objek.

Proses Water Transfer Printing banyak digunakan untuk menghias Objek yang terdiri dari seluruh kendaraan segala medan dan dashboard mobil untuk barang-barang kecil seperti helm sepeda atau barang otomotif lainnya . Film dapat diterapkan untuk semua jenis Media termasuk plastik , fiberglass , kayu , keramik , dan logam. Untuk sebagian besar , jika Media tersebut dapat dicelupkan ke dalam air , proses Water Transfer Printing dapat digunakan .

Proses ini menggunakan film yang larut dalam air yang mengandung pola dicetak atau disebut Pattern . Pattern ini larut dalam air dan menyisakan tinta di permukaan Air. Dalam prosesnya, Objek yang akan dicetak terlebih dahulu dilapisi cat dasar. Setelah kering dan halus, warna cat dasar disesuaikan untuk mengontrol warna dari pola Pattern. misalnya , cetakan serat kayu sering menggunakan cat dasar berwarna cokelat dan banyak pola kamuflase menggunakan dasar netral atupun putih.

Setelah cat dasar diterapkan Objek kemudian dicelupkan ke dalam air dan pattern akan membungkus pada permukaan Objek yang dicelupkan. Kemudian dilanjutkan dengan Pencucian danselanjutnya Objek dicat dengan pelindung seperti Clear agar lebih terlihat mengkilap.

1. Berapakah biaya yang diperlukan ?

Water Transfer Printing sangat ekonomis dan mengatasi masalah yang dihadapi oleh metode konvensional seperti cetak panas, sablon , pencetakan transfer , dan pelapisan konversi yang tidak bisa di lakukan pada Objek dengan Contur/Permukaan tidak rata.

2 . Apakah Water Transfer Printing tahan lama ?

Hasil Water Transfer Printing dapat bertahan lama. Sebagaian besar di Eropa dan Amerika menggunakan metode ini untuk Dunia Otomotif seperti Mobil, Motor, Perahu bahkan kapal pesiar yang mana para produsen menuntut standar kualitas tinggi dan daya tahan yang lama dan dirancang untuk mengatasi kekuatan alam seperti hujan, panas, musim dingin dan bahkan waktu.

3 . Seberapa sulit untuk belajar menerapkan metode ini ?

Anda tidak perlu lama untuk bisa menggunakan metode ini. Dalam sekali Praktek maka anda sudah bisa memahami cara kerjanya. Hanya membutuhkan kebiasaan mempraktekkannya untuk menyempurnakan metode ini..

4 . Bisakah Objek yang Salah cetak dapat dicetak ulang ?

Ya , Jika Objek yang dicetak tidak sesuai keinginan anda maka anda dapat mengulangnya kembali hingga hasil cetak benar benar sesuai keinginan anda..

Perlengkapan yang perlu disiapkan :

- Pattern / Gambar Motif.
- Wadah/Bak Air sebagai tempat pencelupan (Wadah harus lebih besar dari Objek yang akan dicelupkan) cairan Activator.
- Kompresor dan Spray Gun ATAU Semprotan Nyamuk ATAU Semprotan Burung (Semakin halus partikel yang disemprotkan semakin baik).
- Sarung Tangan (agar tangan tidak melekat oleh Pattern).
- Air Seperlunya untuk membilas Pattern yang sudah melekat.
- Cat Clear atau Finishing untuk melindungi Pattern dan membuatnya lebih mengkilap.

Proses Pemindahan gambar Pattern pada Media yang akan di cetak

- Bersihkan seluruh bagian yang akan diberi gambar. Sebelum melanjutkan, pastikan bagian tersebut kering dan bebas dari kotoran.
- Pastikan permukaan yang akan diberi gambar halus dan tidak memiliki permukaan yang kasar.
- Pastikan media yang akan diberi gambar memiliki warna dasar yang cerah jika Gambar yang akan anda berikan berwarna Kegelapan atau bisa juga warna dasar Gelap jika gambar yang akan anda berikan ke Objek berwarna Cerah bahkan putih.
- Siapkan Wadah atau Bak yang lebih besar dan lebih dalam dari Objek yang akan di beri gambar.
- Isi Air ke dalam Wadah atau Bak dengan Suhu 25 - 32 Celcius.
- Letakkan Gambar Pattern Pada permukaan Air.
- Lalu semprotkan cairan Activator pada Gambar Pattern dengan merata.
- Setelah Gambar terlihat menyatu dengan Air atu Terlihat Mengembang, celupkan Objek anda kedalam Gambar yang berada pada Wadah atau Bak tersebut dengan kemiringan 35 - 45 Derajat.
- Angkat Objek anda dan bersihkan dengan air hingga Objek anda terasa benar benar bersih atau terasa Kesat.
- Keringkan dan Objek siap diberi Cat Pelapis atau Clear.

Perbedaan Sistem Pakar dan Sistem Pendukung Keputusan

      Well, di perkuliahan smester kedua setelah transfer ke S1 ini, akhirnya saya memutuskan mengambil mata kuliah sistem pakar. Tujuannya sih agar mengerti bagaimana membangun sistem pakar, sekalian membuka ide untuk skripsi. Dan, kaget juga pada pertemuan pertama beberapa hari lalu, dosen memberi pertanyaan perbedaan antara sistem informasi dengan sistem pakar dan sistem pendukung keputusan. Bingung sih awalnya... Sekilas kalau di pikir, sistem informasi adalah semua jenis aplikasi perangkat lunak, seperti yang umum kita ketahui, yaitu sistem informasi akademik, sistem rekam medis pasien, dan sebagainya. Kalau begitu, sistem pakar dan sistem pendukung keputusan termasuk sistem informasi juga dong... hehe
Untuk memperjelasnya, berikut pengertian sistem informasi, sistem pakar, dan sistem pendukung keputusan.

Pengertian Sistem Informasi

Sesungguhnya yang dimaksud dengan sistem informasi tidak harus melibatkan komputer. Sistem informasi yang menggunakan komputer biasa disebut sistem informasi berbasis komputer ( Computer-Based Information Systems atau CBIS ).
Dalam prakteknya, istilah sistem informasi lebih sering dipakai tanpa embel-embel berbasis komputer walaupun dalam kenyataannya komputer merupakan bagian yang penting. Sistem Informassi (SI) atau Information System (IS) yang menunjukan sistem dapat menghasilkan informasi yang berguna.

1. Sistem Informasi adalah satu Kesatuan data olahan yang terintegrasi dan saling melengkapi yang menghasilkan output baik dalam bentuk gambar, suara maupun tulisan.
2. Sistem Informasi adalah Proses yang menjalankan fungsi mengumpulkan, memproses, menyimpan, menganalisis, dan menyebarkan informasi untuk kepentingan tertentu; kebanyakan SI dikomputerisasi.
3. Sistem informasi adalah sekumpulan komponen pembentuk sistem yang mempunyai keterkaitan antara satu komponen dengan komponen lainnya yang bertujuan menghasilkan suatu informasi dalam suatu bidang tertentu. Dalam sistem informasi diperlukannya klasifikasi alur informasi, hal ini disebabkan keanekaragaman kebutuhan akan suatu informasi oleh pengguna informasi. Kriteria dari sistem informasi antara lain, fleksibel, efektif dan efisien.
4. Sistem informasi adalah kumpulan antara sub-sub sistem yang salaing berhubungan yang membentuk suatu komponen yang didalamnya mencakup input-proses-output yang berhubungan dengan pengolaan informasi (data yang telah dioleh sehingga lebih berguna bagi user)
5. Sistem informasi adalah sistem yang saling berhubungan dan terintegrasi satu dengan yang lain dan bekerja sesuai dengan fungsinya untuk mengatur masalah yang ada.
6. Suatu sistem informasi (SI) atau information system (IS) merupakan aransemen dari orang, data, proses-proses, dan antar-muka yang berinteraksi mendukung dan memperbaiki beberapa operasi sehari-hari dalam suatu bisnis termasuk mendukung memecahkan soal dan kebutuhan pembuat-keputusan manejemen dan para pengguna yang berpengalaman di bidangnya.

Pengertian Sistem Pakar

Sistem pakar adalah program “artificial inteligence” (”kecerdasan buatan” atau AI) yang menggabungkan basis pengetahuan dengan mesin inferensi. Ini merupakan bagian software spesialisasi tingkat tinggi atau bahasa pemrograman tingkat tinggi (High level Language), yang berusaha menduplikasi fungsi seorang pakar dalam satu bidang keahlian tertentu. Program ini bertindak sebagai konsultan yang cerdas atau penasihat dalam suatu lingkungan keahlian tertentu, sebagai hasil himpunan pengetahuan yang telah dikumpulkan dari beberapa orang pakar. Dengan demikian seorang awam sekalipun bisa menggunakan sistem pakar itu untuk memecahkan berbagai persoalan yang ia hadapi.
Sistem pakar dengan desain yang benar dan sejumlah komponen yang saling bekerja sama untuk membentuk suatu kesatuan integrasi, akan dapat digunakan oleh orang awam untuk membantu memecahkan masalah tertentu dan bagi seorang ahli, sistem pakar dapat dijadikan alat untuk menunjang aktivitasnya yaitu sebagai sebagai asisten yang berpengalaman. 

(http://blogputuyuda01.blogspot.com/2011/06/pengertian-sistem-informasi-dan-sistem.html)

Pengertian Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang dirancang untuk mempertinggi efektifitas pengambilan keputusan dari masalah semi terstruktur. 

Hal yang perlu ditekankan di sini adalah bahwa keberadaan sistem pendukung keputusan bukan untuk menggantikan tugas-tugas manajer, tetapi untuk menjadi sarana penunjang (tools) bagi mereka. Sistem pendukung keputusan sebenarnya merupakan implementasi teori-teori pengambilan keputusan yang telah diperkenalkan oleh ilmu-ilmu seperti operation research dan management science. Hanya bedanya adalah bahwa jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah yang dihadapi harus dilakukan perhitungan iterasi secara manual (biasanya untuk mencari nilai minimum, maksimum, atau optimum), saat ini komputer PC telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu relatif singkat. 

Sistem pendukung keputusan merupakan progresi alamiah dari system pelaporan informasi dan system pemrosesan transaksi. Sistem pendukung keputusan bersifat interaktif, system informasi yang berbasis komputer yang menggunakan model keputusan dan secara khusus menggunakan database untuk membantu proses pengambilan keputusan bagi manajer dan pengguna akhir Informasi dihasilkan dalam bentuk laporan periodik dan khusus dan output dari model matematika dan sistem pakar.

 

Nah, untuk perbedaan sistem informasi dengan sistem pakar, saya menemukannya di buku Artificial Intelegencenya Sri Kusumadewi terbitan Graha Ilmu.. Di buku tersebut disebutkan perbedaan sistem konvensional dan sistem pakar. Tetapi dari perbedaan yang di tulis, dapat dikatakan yang di maksud sistem konvensional tersebut adalah sistem informasi manajemen.

Dan untuk perbedaan sistem pakar dan sistem pendukung keputusan, bisa ditemukan dengan mudah setelah kita search di Google :D Setelah merangkumnya dari beberapa sumber yang didapat, ini dia perbedaan sistem pakar dan sistem pendukung keputusan.

Update nih,  pada scope sistem pendukung keputusan yang dilihat dari segi input dan output sistem, diketahui jika sistem pakar dan sistem pendukung keputusan memiliki perbedaan sebagai berikut :

 

Dalam memecahkan masalah, sistem pakar lebih dipilih daripada sistem pendukung keputusan bila :

1. Masalah tersebut melibatkan diagnosis situasi yang kompleks atau melibatkan pembuatan kesimpulan atau peringkasan dari volume data yang besar.
2. Ada tingkat ketidaktentuan dalam aspek masalah tertentu.
3. Ada kemungkinan bagi ahli manusia untuk memecahkan masalah tersebut dalam jangka waktu yang wajar

(http://blog.student.uny.ac.id/yonanda/2013/01/07/sistem-pakar-dan-pendukung-keputusan/)

 Dalam kaitannya dengan proses pengambilan keputusan, beberapa manfaat yang dapat diberikan oleh sistem pakar kepada manajer perusahaan antara lain :
• Solusi
Aternatif solusi yang dihasilkan melalui sistem pakar umumnya lebih banyak, lebih beralasan dengan beberapa pertimbangan teknis, penyajiannya lebih sistematis dan terkadang dilengkapi fitur-fitur tambahan seperti grafik, diagram dan alat-alat penunjang lainnya sehingga lebih merepresentasikan keadaan sebenarnya. Hal ini sangat diperlukan oleh seorang manajer mengingat keputusan yang diambil berbasis multi-kriteria.
• Logika
Penerapan logika pada kode-kode program dimungkinkan dalam tingkatan yang cukup rumit sekalipun. Hal serupa apabila dibebankan kepada manusia, maka akan membutuhkan waktu yang lama dengan kemungkinan kesalahan analisa dan faktor-faktor kelemahan manusiawi lainnya yang cenderung tinggi. Sistem pakar memberikan hasil dalam waktu yang cepat melalui penalaran yang terstruktur.

• Waktu
Cepatnya hasil analisa dikeluarkan oleh suatu aplikasi sistem cerdas membuat para pengambil keputusan memiliki waktu yang banyak untuk mengevaluasi hasil keluaran
sistem tersebut. Hal ini tentunya cukup membantu mempercepat kerja manajer khusunya dan perusahaan umumnya.
• Konsisten.
Keputusan yang dihasilkan akan lebih konsisten dan terarah, mengingat bahwa algoritma yang digunakan dalam pengeksekusian data adalah tetap dan konsisten.

(http://images.nurtikasarji.multiply.multiplycontent.com/attachment/0/Sb0KwQoKCF8AAEOoE8Y1/Pengenalan%20Sistem%20Pakar.pdf)

Perbedaan sistem informasi, sistem pakar dan sistem pendukung keputusan lainnya dapat ditemukan di blog http://infokomputers.blogspot.com/2011/05/perbedaan-antara-sistem-pakar-expert.html, seperti berikut.

Perbedaan SIM ,DSS dan ES 
SIM menyediakan informasi mengenai kinerja organisasi, memnyedialan informasi dan laporan periodik dengan format tertentu, Informasi ini diperolah dari hasil ekstraksi dan manipulasi data. Sedangkan DSS MEnyediakan informasi khusus untuk pendukung keputusan, menganalisi masalah dan melihat peluang. Laporan atau informasi bergantung permintaan formatnya pun disesuaikan sesuai kebutuhan. Informasi untuk DSS diperoleh dari pemodelan analitis sedangkan Expert System mempunyai kemampuan untuk menjelaskan jalur penalaran yang diikuti pencapaian pemecahan tertentu, penjelasan mengenai bagaimana pemecahan dicapai akan lebih berguna dari pada pemecahan itu sendiri.

Metode Weighted Product (WP) dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Metode Weight Product (WP)

     Metode  WP  mengunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
Proses ini Ai diberikan sebagai berikut :

Dimana  ∑wj =  1.  wj  adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk  atribut  keuntungan,  dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai:

Contoh kasus :
Misalkan nilai setiap alternatif pada setiap atribut diberikan berdasarkan data riil yang ada seperti pada Tabel 2.1, perlu diidentifikasi terlebih dahulu jenis kriterianya, apakah termasuk kriteria keuntungan atau kriteria biaya.

Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
(Kusumadewi, Hartati, Harjoko, dan Wardoyo, 2006: 78)

Kriteria C2 (kepadatan penduduk di sekitar lokasi) dan C4 (jarak dengan gudang  yang sudah  ada)  adalah  criteria  keuntungan.  Sedangkan  kriteria  C1(jarak  dengan  pasar terdekat), C3 (jarak dari pabrik), dan C5 (harga tanah untuk lokasi) adalah kriteria biaya.Permasalahan kasus di atasakan di selesaikan dengan menggunakan metode  Weighted Product (WP). Sebelumnya akan dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu. Bobot awal W = (5, 3, 4, 4, 2), akan diperbaiki sehingga total bobot ∑Wj = 1, dengan cara :

Kemudian vektor S dihitung berdasarkan persamaan  dengan i = 1, 2, … ,m sebagai berikut :

Nilai  vektor  yang  akan  digunakan  untuk  perankingan  dapat  dihitung  berdasarkan persamaan

Nilai terbesar ada pada V2  sehingga alternatif A2 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif  terbaik.  Dengan  kata  lain,  alternatif  A2 akan  terpilih  sebagai  lokasi  untuk mendirikan gudang baru. ( Kusumadewi, Hartati, Harjoko, dan Wardoyo, 2006: 79 )

Cara Membuat Kalkulator Dengan Menggunakan Bahasa Java Programming

    Sebelum kita mempelajari cara membuat kalkulator ini menggunakan java programming maka hal-hal yang perlu dipersiapkan adalah :

• Instal java JDK 1
• Instal NetBeans
• Instal Wirelless Toolkit

      Untuk mendapatkan software tersebut silahkan cari di google. Setelah semua tersebut terinstal maka kita akan melanjutkan langkah-langkah cara membuat program mobile atau program untuk handphone atau hp berbasis java.

Sedikit kita ulas fungsi dari program yang akan kita buat nanti ini bisa digunakan untuk hape yang berbasis java seperti nokia 5130 adalah salah satunya. Dan akan suport untuk nokia sejenis 5130 itu sendiri nantinya asalkan berbasisw java mobile.

Baik, mari kita ikuti langkah-langkah cara membuat program kalkulator sederhana ini menggunakan pemograman java mobile progamming dibawah ini.

Bagaimanakah Cara Membuat Program Kalkulator Untuk Handphone Berbasis Java Dengan Pemograman Java Mobile Progamming ?

• Silahkan buka program aplikasi NetBeans yang telah di instal sebelumnya.
• Buat project baru.
• Pilih categories mobilitiy dan project MIDP Aplication
• Next selanjutnya
• Project name : terserah saja dan project location : terserah saja misalnya di local disk (D:/)
• Hilangkan centang set as main project dan create hello midlet.
• Next lagi
• Device configuration : pilih CLD -1.1 dan Device profil : pilih midp -2.1
• Finish
• Langkah selanjutnya akan membuat file, yang tadi masih projectnya.
• Buat file baru : file-new file
• pilih categories midp dan file types midlet lalu next...
• Ubah midlet name nya dengan nama "latihan" tanpa tanda petik.
• Klik finish
• Hapus semua script yang ada.
• Lalu ketikan script ini. Download Now
• Simpan ulang project dan file nya dengan cara klik icon save.
• Silahkan di runingkan hingga hasilnya seperti gambar dibawah

      Nah gambar diatas adalah hasil dari latihan yang telah kita buat tadi, kira-kira seperti itulah hasil nya. Klik run tunggu hingga beberapa detik muncul latihan, klik pada tombol tengah handphone tersebut, silahkan isi dengan angka berapa saja. Lalu klik proses maka akan mendapatkan hasil seperti gambar diatas.

Nah gimana kawan-kawan? tidak sulitkan ? untuk keterangan scriptnya bisa kawan-kawan pahami sendirinya saja ok.

Oh ya project ini sudah bisa langsung kita gunakan untuk handphone kita seperti nokia 5130C dan sejenisnya yang berbasis java tadi. Dan bisa kita manfaatkan heheehe..aplikasi kalkulator buatan kita sendiri. Mungkin kawan-kawan sudah bosan dengan kalkulator orang lain :D

Okelah kawan-kawan untuk program java mobile programming selanjutnya kita akan membuat database, jadi program untuk input data menggunakan database dengan pemograman java mobile programming ini. Sekaligus buat program slide foto dan sebagainya.

Sekian dulu tutorial tentang Cara Membuat Kalkulator Sederhana Untuk Handphone Berbasis Java, semoga saja bisa bermanfaat dan bisa digunakan aplikasi untuk hp java kawan-kawan. Terimakasih telah membaca artikel tentang Cara Membuat Kalkulator Sederhana Untuk Handphone Berbasis Java Programming.

Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

     Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) meliputi :

1. Memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data/informasi untuk pengambilan keputusan.
2. Menghemat waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah, terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
3. Menghasilkan solusi dengan lebih cepat dan hasilnya dapat diandalkan.
4. Mampu memberikan berbagai alternatif dalam pengambilan keputusan, meskipun seandainya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun dapat digunakan sebagai stimulan dalam memahami persoalan.
5. Memperkuat keyakinan pengambil keputusan terhadap keputusan yang diambilnya.
6. Memberikan keuntungan kompetitif bagi organisasi secara keseluruhan dengan penghematan waktu, tenaga dan biaya.

Kekurangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

      Walaupun dirancang dengan sangat teliti dan mempertimbangkan seluruh faktor yang ada, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) mempunyai kelemahan atau keterbatasan diantaranya yaitu :

1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.
2. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) terbatas untuk memberikan alternatif dari pengetahuan yang diberikan kepadanya (pengatahuan dasar serta model dasar) pada waktu perancangan program tersebut.
3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh Sistem Pendukung Keputusan (SPK) biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakan.
4. Harus selalu diadakan perubahan secara kontinyu untuk menyesuaikan dengan keadaan lingkungan yang terus berubah agar sistem tersebut selalu up to date.
5. Bagaimanapun juga harus diingat bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dirancang untuk membantu/mendukung pengambilan keputusan dengan mengolah informasi dan data yang diperlukan dan bukan untuk mengambil alih pengambilan keputusan.

Sistem Pendukung Keputusan

  DSS  merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Alter, 2002).

     Jenis-jenis DSS menurut tingkat kerumitan dan tingkat dukungan pemecahan masalahnya menurut Steven L. Alter , 1975 adalah sebagai berikut:

· Mengambil elemen-elemen informasi.

· Menganalisis seluruh file.

· Menyiapkan laporan dari berbagai file.

· Memperkirakan dari akibat. Keputusan

· Mengusulkan. keputusan

· Membuat keputusan

      Alter's taxonomy adalah klasifikasi sederhada dari DSS yang telah ditemukan dalam risetnya tahun 1975. Pengklasifikasian ini didasarkan pada operasi-operasi generik pendukung keputusan yang diperluas dari data-oriented menjadi model-oriented. Aturan alter menyatakan bahwa sebuah sistem pendukung keputusan dapat dikategorikan dalam pengertian generik dalam melakukan operasi, tergantung jenis masalah, bidang fungsional atau perspektif keputusan.

      Alter (1975) mengklasifikasikan 56 DSS menjadi tujuh kategori yang berbeda. Ketujuh kategori tersebut adalah :

1. File drawer systems yang menyediakan pengaksesan terhadap detail data. contohnya adalah perlengkapan monitoring real-time, inventory reorder beserta sistem monitoringnya. Query dan reporting tools untuk mengakses OLTP atau datamart ada dalam kategori ini.

2. Data analysis systems yang mendukung proses manipulasi data dengan perangkat lunak yang telah dibuat untuk tugas khusus. Sebagai contoh analisis anggaran, dan analisis peluang investasi. Dan aplikasi data warehouse yang dikategorikan dalam sistem analisis data.

3. Analysis information systems yang menyediakan akses terhadap database yang berorientasi keputusan dan model-model kecil lainnya. Contoh peramalan penjualan didasarkan pada database pemasaran, analisis kompetitor, perencanaan dan analisis produk. Online Analytical Processing (OLAP) dan Business Intelligence (BI) termasuk dalam kategori ini.

4. Accounting and financial model-based DSS yang digunakan untuk menghitung konsekwensi dari sebuah kemungkinan. Sebagai contoh memperkirakan keuntungan yang dapat diraih terhadap suatu produk baru, break event analysis dan secara umum adalah estimasi terhadap keuntungan dan keseimbangan neraca.

5. Representational model-based DSS yang memperkirakan konsekwensi dari suatu aksi yang didasarkan pada model simulasi. Contoh model respon pasar, model analisis resiko dan simulasi peralatan produksi.

6. Optimization model-based DSS yang menyediakan solusi secara optimal dengan batasan-batasan tertentu yang dapat memandu dalam pengambilan keputusan. Contoh system penjadwalan, alokasi sumber daya dan optimasi penggunaan material.

7. Suggestion DSS based on logic models yang menjalankan proses-proses yang lebih spesifik bagi keputusan terstruktur atau tugas well-understood. Contoh perhitungan insurance renewal rate, model optimal bond-bidding dan pencatatan kredit.

      Selain itu Efraim Turban mengemukakan bahwa Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur.

     Dari beberapa definisi di atas dapat dikatakan bahwa Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi struktur dan tidak terstruktur. Sistem ini memiliki fasilitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif dapat digunakan oleh pemakai. 

     Sistem ini berbasis komputer yang dirancang untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur. Kata berbasis komputer merupakan kata kunci, karena hampir tidak mungkin membangun SPK tanpa memanfaatkan komputer sebagai alat Bantu, terutama untuk menyimpan data serta mengelola model.

10 pendapat tentang pengertian sistem pendukung keputusan:

1. Little (1970)

  Sistem pendukung keputusan adalah sebuah himpunan/kumpulan prosedur berbasis model untuk memproses data dan pertimbangan untuk membantu manajemen dalam pembuatan keputusannya.

2. Alter (1990)

  Membuat definisi sistem pendukung keputusan dengan memabandingkannya dengan sebuah sistem pemrosesan data elektronik (PDE) / Electronic Data Processing tradisional dalam 5 hal :

-          SPK

Penggunaan :Aktif

Pengguna :Manajemen

Tujuan :Efektifitas

Time horizon :Sekarang dan masa depan

Kelebihan : Fleksibilitas

-          PDE

Penggunaan : Pasif

Pengguna : Operator/Pegawai

Tujuan : Efisiensi Mekanis

Time horizon :Masa Lalu

Kelebihan :Konsistensi

3. Keen (1980)

    Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang dibangun lewat sebuah proses adaptif dari pembelajaran, pola-pola penggunan dan evolusi sistem.

4. Bonczek (1980)

   Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri atas komponen-komponen antara lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem pengetahuan (knowledge) dan komponen sistem pemrosesan masalah (problem processing) yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya.

5. Hick (1993)

   Sistem pendukung keputusan sebagai sekumpulan tools komputer yang terintegrasi yang mengijinkan seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan komputer untuk menciptakan informasi yang berguna dalam membuat keputusan semi terstruktur dan keputusan tak terstruktur yang tidak terantisipasi.

6. Man dan Watson

   Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur

.

7. Moore and Chang

    Sistem pendukung keputusan dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.

8. Bonczek (1980)

   Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri atas komponen- komponen antara lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem pengetahuan (knowledge) dan komponen sistem pemrosesan masalah.

9. Turban & Aronson (1998)

   Sistem penunjang keputusan sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Pada dasarnya konsep DSS hanyalah sebatas pada kegiatan membantu para manajer melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer.

10. Raymond McLeod, Jr. (1998)

   Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang menyediakan kemampuan untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi-terstruktur

   Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Sistem. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur.

   Istilah SPK mengacu pada suatu sistem yang memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan keputusan. Untuk memberikan pengertian yang lebih mendalam, akan diuraikan beberapa difinisi mengenai SPK yang dikembangkan oleh beberapa ahli, diantaranya oleh Man dan Watson yang memberikan definisi sebagai berikut, SPK merupakan suatu sistem yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur.

   Sistem pendukung keputusan (Inggris: decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan)) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan.

    Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik.

    Menurut Moore and Chang, SPK dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.

Ciri – ciri Sistem Pendukung Keputusan

a.  SPK memberi pendukung informasi kepada pengambilan keputusan

b.  Dukungan SPK diberikan untuk berbagai tingkatan manajemen

c.  Dukungan selain memberikan kepada individu juga juga kepada kelompok

d.  SPK mendukung keputusan yang independen

e.  SPK memberikan dukungan terhadap semua tingkatan

f.   SPK selalu menyesuaikan diri terhadap keadaan

g   SPK harus mudah untuk dioprasikan

h.  Tujuan SPK meningkatkan efesien pengambilan keputusan

i. Pengambilan keputusan memeliki kendali yang lengkap untuk semua tingkat proses pengambilan keputusan

j.   SPK menarik minat belajar

k.  SPK relatif harus mudah untuk di buat

l.    SPK biasanya menggunakan model

m. SPK tingkat lanjut menangpung komponen knowledge (pengetahuan)

Sistem pendukung keputusan terdiri atas tiga komponen utama yaitu:

1. Subsistem pengelolaan data (database).
2. Subsistem pengelolaan model (modelbase).
3. Subsistem pengelolaan dialog (userinterface). 

a. Sub sistem pengelolaan data (database)

    Sub sistem pengelolaan data (database) merupakan komponen SPK yang berguna sebagai penyedia data bagi sistem. Data tersebut disimpan dan diorganisasikan dalam sebuah basis data yang diorganisasikan oleh suatu sistem yang disebut dengan sistem manajemen basis data (Database Management System).

b. Sub sistem pengelolaan model (model base)

  Keunikan dari SPK adalah kemampuannya dalam mengintegrasikan data dengan model-model keputusan. Model adalah suatu tiruan dari alam nyata. Kendala yang sering dihadapi dalam merancang suatu model adalah bahwa model yang dirancang tidak mampu mencerminkan seluruh variabel alam nyata, sehingga keputusan yang diambil tidak sesuai dengan kebutuhan oleh karena itu, dalam menyimpan berbagai model harus diperhatikan dan harus dijaga fleksibilitasnya. Hal lain yang perlu diperhatikan adalah pada setiap model yang disimpan hendaknya ditambahkan rincian keterangan dan penjelasan yang komprehensif mengenai model yang dibuat.

c. Subsistem pengelolaan dialog (user interface)

   Keunikan lainnya dari SPK adalah adanya fasilitas yang mampu mengintegrasikan sistem yangterpasang dengan pengguna secara interaktif, yang dikenal dengan subsistem dialog. Melalui subsistem dialog, sistem diimplementasikan sehingga pengguna dapat berkomunikasi dengan sistem yang dibuat.

Fasilitas yang dimiliki oleh subsistem dialog dibagi menjadi tiga komponen :

1.   Bahasa aksi (action language), yaitu suatu perangkat lunak yang dapat digunakan oleh user untuk berkomunikasi dengan sistem, yang dilakukan melalui berbagai pilihan media seperti keyboard, joystick dan keyfunction yang lainnya.

2.   Bahasa tampilan (display and presentation language), yaitu suatu perangkat yang berfungsi sebagai sarana untuk menampilkan sesuatu. Peralatan yang digunakan untuk merealisasikan tampilan ini diantaranya adalah printer, grafik monitor, plotter, dan lain-lain.

3.  Basis pengetahuan (knowladge base), yaitu bagian yang mutlak diketahui oleh pengguna sehingga sistem yang dirancang dapat berfungsi secara interaktif.

      Tujuan Sistem Pendukung Keputusan

a. Dapat membantu manajer dalam membuat keputusan saat memecahkan berbagai masalah semiterseruktur

b. Dapat mendukung penilaian yang dilakukan oleh manajer dan tidak mencoba menggantikannya.

c. Dapat meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan yang dilakukan oleh manajer dan bukan meningkatkan efesiensinya.

Manfaat yang dapat diambil dari Sistem Pendukung Keputusan adalah

a.  Memperluas kemampuan pengambilan keputusan dalam memproses data/informasi bagi    pemakainya.

b.   Membantu pengambil keputusan untuk memecahkan masalah terutama berbagai masalah  yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.

c.    Dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan.

d.   Walaupun suatu SPK, mungkin saja tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun ia dapat menjadi stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya, karena mampu menyajikan berbagai alternatif pemecahan.

Karakteristik sistem pendukung keputusan adalah

a. Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menambahkan kebijaksanaan manusia dan informasi komputerisasi.

b.    Dalam proses pengolahannya, sistem pendukung keputusan mengkombinasikan penggunaan model-model analisis dengan teknik pemasukan data konvensional serta fungsi-fungsi pencari / interogasi informasi

Sistem Pendukung Keputusan, dirancang sedemikian rupa sehingga dapat digunakan/dioperasikan dengan mudah. d.  Sistem Pendukung Keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi.  

7. Artikel Sistem Pendukung Keputusan
    
   Aplikasi Sampel Sistem Pendukung Keputusan berbasis Web dengan menggunakan metode AHP ini di rancang oleh Kang Ismo Broto, seperti yang kita tahu AHP merupakan salah satu metode untuk SPK, berikut penjelasannya.

   SPK bertujuan untuk sebagai alternatif dari informasi yang kita akan kaji digunakan untuk bahan pertimbangan seorang manajer untuk memutuskan suatu kebijakan dan keptusuan yang terbaik.

   Analitycal Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika dari Universitas Pittsburg, Amerika Serikat pada awal tahun 1970-an.

AHP adalah  model pengambilan keputusan yang dapat membantu kerangka berpikir manusia seperti apa, metode AHP akan membentuk skor secara numerik untuk menyusun rangking dari setiap alternatif keputusan dengan kriteria pembuat keputusan.

   Jadi, bisa di ambil kesimpulan Metode AHP pada intinya mempunyai kemampuan untuk memecahkan suatu masalah dengan multi objektif dan multi kriteria yang didasarkan pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam suatu kumpulan hierarki, sehingga menjadi model dari sistem pendukung pengambil keputusan yang mau menerima informasi dengan baik (komprehensif).

Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode FUZZY

Fuzzy mungkin merupakan suatu kata yang agak asing bagi kita. Dalam terjemahan menurut kosa katanya fuzzy berari kabur. Logika berarti penalaran. Jika digabungkan menjadi satu kalimat berarti Penalaran Yang Kabur. Benarkah demikian? Mengapa penalaran yang kabur justru perlu untuk dipelajari?

Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Skema logika fuzzy adalah sebagai berikut:

 

 

 

Pada gambar dapat diketahui bahwa antara input dan output terdapat sebuah kotak hitam yang sesuai. Berikut ini adalah beberapa contoh konsep logika fuzzy yang dapat diterapkan dalam berbagai kasus:

Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak persediaan barang pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari

Pelayan restoran memberikan pelayanan terhadap tamu, kemudian tamu akan memberikan tip yang sesuai atas baik tidaknya pelayanan yang diberikan

Penumpang taksi berkata pada sopir taksi seberapa cepat laju kendaraan yang diinginkan, sopir taksi akan mengatur pijakan gas taksinya

Ada beberapa cara atau metode yang mampu bekerja di kotak hitam tersebut, seperti sistem fuzzy, jaringan syaraf tiruan, sistem linier, sistem pakar, persamaan diferensial, dan sebagainya. Namun menurut Prof. Lotfi A. Zadeh seorang profesor dari Universitas California, Berkeley, yang adalah penemu Logika fuzzy pada tahun 1960-an menyatakan bahwa setiap kasus dapat saja diselesaikan tanpa menggunakan logika fuzzy, tetapi pemanfaatan logika fuzzy akan mempercepat dan mempermudah hasil dalam setiap kasus. Berikut adalah gambar dari Prof. Lotfi A. Zadeh.

 

 

 

ALASAN PEMANFAATAN LOGIKA FUZZY

Mengapa kita perlu menggunakan logika fuzzy? Berikut ini adalah beberapa alasan mengapa logika fuzzy banyak digunakan saat ini diberbagai kasus. Alasan pemanfaatan logika fuzzy adalah:

Sudah menjadi sifatnya yang kuat selama tidak membutuhkan ketepatan, input yang bebas derau, dan dapat diprogram untuk gagal dengan aman jika sensor arus balik dimatikan atau rusak. Control output adalah fungsi control halus meskipun jarak variasi input yang cukup besar. 

Selama fuzzy logic controller memproses aturan – aturan yang dibuat user yang memerintah system control target, ia dapat dimodifikasi dengan mudah untuk meningkatkan atau mengubah secara drastis performa system. Sensor yang baru dapat dengan mudah digabungkan kedalam system secara sederhana dengan menghasilkan aturan memerintah yang sesuai. 

Fuzzy logic tidak terbatas pada sedikit masukan umpan-balik dan satu atau dua output control, tidak juga penting untuk menilai atau menghitung parameter rata - rata perubahan dengan tujuan agar ia diimplementasikan. Sensor data yang menyediakan beberapa indikasi untuk aksi dan reaksi system sudah cukup. Hal ini memungkinkan sensor menjadi murah dan tidak tepat sehingga menghemat biaya system keseluruhan dan kompleksitas rendah. 

Karena operasi – operasi yang berbasiskan aturan, jumlah input yang masuk akal dapat diproses ( 1 sampai 8 atau lebih ) dan banyak output ( 1 sampai 4 atau lebih ) dihasilkan, walaupun pendefinisian rulebase secara cepat menjadi rumit jika terlalu banyak input dan output dipilih untuk implementasi tunggal selama pendefinisian rules(aturan), hubungan timbal baliknya juga harus didefinisikan. Akan lebih baik jika memecah system kedalam potongan – potongan yang lebih kecil dan menggunakan fuzzy logic controllers yang lebih kecil untuk didistribusikan pada system, masing – masing dengan tanggung jawab yang lebih terbatas.

Fuzzy Logic dapat mengontrol system nonlinier yang akan sulit atau tidak mungkin untuk dimodelkan secara matematis. Hal ini membuka pintu bagi system control yang secara normal dianggap tidak mungkin untuk otomatisasi.

Konsep logika fuzzy mudah dimengerti.

Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti

Logika fuzzy sangat fleksibel

Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat

Logika fuzzy dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional

Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alamiah

Sedangkan karakteristik utama dari fuzzy logic yang ditemukan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh adalah sebagai berikut:

Dalam fuzzy logic, penalaran tepat dipandang sebagai suatu kasus terbatas dari penalaran kira –kira.

Dalam fuzzy logic segala sesuatunya adalah masalah derajat.

System logis manapun dapat difuzzifikasi.Dalam fuzzy logic, pengetahuan diinterpretasikan sebagai koleksi dari fuzzy yang dipaksakan pada sekumpulan variable.

Kesimpulan dipandang sebagai sebuah proses dari perkembangan pembatas elastis.

BAGAIMANA LOGIKA FUZZY DIGUNAKAN

Adapun langkah – langkah penggunaan fuzzy logic adalah sebagai berikut:

a. Definisikan obyektif dan criteria control:

1) Apa yang kita coba control ?

2) Apa yang harus kita lakukan untuk mengontrol system ?

3) Respon seperti apa yang kita butuhkan ?

4) Apa mode kegagalan system yang mungkin ?

b. Tentukan hubungan antara input dan output serta memilih jumlah minimum variable input pada mesin fuzzy logic(secara khusus error dan rata – rata perubahan error)

1) Dengan menggunakan struktur berbasis aturan dari fuzzy logic, jabarkan permasalahan control ke dalam aturan IF X AND Y THEN Z yang mendefinisikan respon output system yang diinginkan untuk kondisi input system yang diberikan. Jumlah dan kompleksitas dari rules bergantung pada jumlah parameter input yang diproses dan jumlah variable fuzzy yang bekerjasama dengan tiap – tiap parameter. Jika mungkin, gunakan setidaknya satu variable dan turunan waktunya. Walaupun mungkin untuk menggunakan sebuah parameter tunggal yang error saat itu juga tanpa mengetahui rata – rata perubahannya, hal ini melumpuhkan kemampuan system untuk meminamalisasi keterlampauan untuk sebuah tingkat input.

2) Buat fungsi keanggotaan yang menjelaskan nilai input atau output yang digunakan didalam rules.

3) Buat rutinitas proses awal dan akhir yang penting jika diimplementasikan dalam software, sebaliknya program rules kedalam mesin hardware fuzzy logic.

DASAR-DASAR LOGIKA FUZZY

A. HIMPUNAN TEGAS / CRIPS

Sangat penting sekali bagi kita untuk terlebih dahulu mengetahui apa itu crisp set atau yang dikenal juga dengan conventional set, sebelum kita mengarah pada bagaimana himpunan fuzzy dibuat untuk kekurangan pada crisp set. Dalam kebanyakan jenis pemikiran setiap harinya, dan refleksi bahasa darinya, orang – orang menggunakan crisp set untuk mengelompokan sesuatu. Menjadi anggota dari crisp set adalah seluruhnya berhubungan atau tidak sama sekali. Seorang wanita dikatakan hamil ataupun tidak, ia tidak pernah “hamil sebagian” atau “sedikit hamil”.

Berpikir dengan crisp set menjadikan segala sesuatunya lebih sederhana, karena sesuatu bisa merupakan anggota dari suatu crisp set atau tidak. Crisp set dapat digunakan untuk merepresentasikan gambaran pengertian hitam dan putih. Seringkali juga, saat sesuatu itu merupakan anggota dari sebuah crisp set maka ia kemudian (pada waktu yang sama) bukan merupakan anggota dari crisp set manapun. Kembali hal ini menyederhanakan penggunaan logika dengan proses pemikiran semacam ini. Konstruksi linguistik yang menggambarkan jenis pemikiran ini dapat benar – benar berguna, terutama saat kategori crisp digunakan. Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan µA[x], memiliki 2 kemungkinan, yaitu (Kusumadewi, 2004 : p3) :

Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau

Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.