Section outline
-
Mata Kuliah: Sistem Pendukung Keputusan
Prodi Pendidikan Teknik Informatika - S1
Fakultas Teknik Universitas Negeri Yogyakarta
Selamat Datang, mahasiswa Prodi Pendidikan Teknik Informatika di mata kuliah Sistem Pendukung Keputusan. Saudara akan belajar di mata kuliah ini selama 16 minggu yang terdiri atas 16 Topic yang terdiri dari berbagai aktivitas pembelajaran. Saudara harus mengikuti semua aktivitas yang telah dirancang tersebut. Selamat Belajar. Semoga Sukses!
Identitas Mata Kuliah
Kode Mata Kuliah : PTI6130 dan PTI6131 (Praktek)
SKS : 4
Deskripsi Mata Kuliah
Mata kuliah ini memberikan dasar konsep tentang suatu informasi, konsep pengambilan keputusan berdasarkan informasi tersebut, teknologi pengambilan keputusan, serta perancangan sistem pendukung keputusan
Kemanfaatan Mata Kuliah
Mata kuliah ini memberikan dasar konsep sehingga mahasiswa dapat menggunakan teknologi pengambilan keputusan untuk mengembangkan (merancang dan membuat) Sistem Pendukung Keputusan Capaian Pembelajaran
- Menjelaskan konsep sistem pendukung keputusan.
- Menjelaskan tahapan pengambilan keputusan
- Mendeskripsikan struktur dari komponen sistem pendukung keputusan
- Menjelaskan konsep model manajemen sistem pendukung keputusan
- Menjelaskan mengenai manajemen data
- Menjelaskan manajemen analisis data (business intelligence/business analytics)
- Mendeskripsikan proses pengembangan sistem
- Mendeskripsikan konsep dari groupwork, komunikasi dan kolaborasi
- Menjelaskan Group Support System.
- Menjelaskan Enterprise Support System (EIS).
- Menjelaskan Knowledge Management.
- Menjelaskan konsep Artificial Intelligence.
- Menjelaskan Expert System.
- Menjelaskan konsep logika Fuzzy.
- Menjelaskan Artificial Neural Network.
Pengampu Mata Kuliah:
Handaru Jati, Ph.D
Staff Pengajar, Jurusan Pendidikan Teknik Elektronika,
Program Studi Pendidikan Teknik Informatika, UNY
Kantor : Gedung LPTK FT UNY Lantai 2
Email : handaru@uny.ac.id
Phone : (274) 554686 (office)
FAX : (412) 624-2788
WWW : blog.uny.ac.id/handaru/about/
Asisten Dosen :
Sigit Pambudi, M.Eng
Dosen
Kantor : Gedung LPTK FT UNY Lantai 2
Email : sigitpambudi@uny.ac.id
Phone : (0274) 554686 (office)
HP/WA : +6285624912345
WWW : blogs.uny.ac.id/members/sigitpambudi/
Bonita Destiana, M.Pd
Dosen
Kantor : Gedung LPTK FT UNY Lantai 2
Email : bonita@uny.ac.id
Phone: (0274) 554686 (office)
HP/WA: +6281227430303
Cara Belajar
Perkuliahan diselenggarkan setiap minggu.
Mahasiswa harus mengakses laman mata kuliah dan materi dapat didownload serta dipelajari secara online.
Bahan ajar bisa berupa slide PowerPoint, file pdf, video, maupun bahan pengayaan lain.
Selain mengakses file materi, mahasiswa juga harus mengerjakan berbagai aktivitas. Aktivitas dari minggu ke minggu bisa berbeda yakni antara lain: Tugas, diskusi, Quiz, Chat dan lain-lain.
Pada saat praktikum, mahasiswa diminta mengerjakan aktivitas praktikum sesuai yang direncanakan pada minggu yang bersangkutan.
Peta Kompetensi
Tujuan:
Tujuan utama dari kuliah online ini adalah untuk membuat mahasiswa berkenalan dengan satu set alat berbasis komputer untuk membantu pengambilan keputusan manusia dalam sebuah organisasi. Dengan demikian, maka mahasiswa akan memahami a) pengambilan keputusan manusia dalam konteks organisasi, b) metode yang dapat digunakan untuk mendukung itu, dan c) masalah yang terkait dengan penggunaan sistem berbasis komputer yang memberikan teknologi yang relevan. Pada akhir kuliah ini :
� Bagaimana menggunakan teknik sederhana untuk meningkatkan penilaian dintuitif dan pengambilan keputusan di bawah ketidakpastian.
� Bagaimana struktur masalah keputusan sehingga memungkinkan dikembangkan untuk pemodelan.
� Bagaimana untuk membantu keputusan organisasi membuat sistem pendukung keputusan.
� Cara menggunakan metode keputusan analitik dalam sistem pengolahan informasi berbasis kecerdasan buatan dan sistem pendukung keputusan.
Akhirnya, sukses dalam kuliah ini akan memberikan kontribusi untuk pengembangan akademik mahasiswaBuku Acuan:
Buku utama dalam kuliah ini adalah :
Efraim Turban and Jay E. Aronson. Decision Support Systems and Intelligent Systems, 5th edition, Prentice Hall, 1998, ISBN 0-13-740937-0
Free Software yang diperlukan:
1. CLIPS http://clipsrules.sourceforge.net
2. WEKA http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
3. LIPS http://sourceforge.net/projects/lipside/files/LiPS%20IDE/
Rencana Assesment
Tugas: 
Setiap Topik yang diberikan disertai dengan tugas yang harus dikerjakan sesuai dengan waktu yang ditetapkan
Ujian: 
Diadakan Penilaian untuk UTS dan UAS.
Penilaian: 
Nilai akhir dari kuliah ini akan ditentukan dengan :
Tugas kuis : 30%
Keaktifan diskusi : 20%
Proyek : 20%
Ujian mid dan akhir semester : 30%
-
Forum ini akan berisi informasi dari dosen berkaitan dengan pelaksanaan perkuliahan online selama satu semester.
-
Berikut ini merupakan Rencana Pembelajaran (course outline) mata kuliah Sistem Pendukung Keputusan lengkap selama 1 semester.
-
Pada Topik I ini kita akan mulai mengenal mata kuliah Sistem Pendukung Keputusan. Kita akan mulai dengan pengenalan Management Support System, kemudian kita bahas mengenai pengertian Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System). Sumber bahan materi juga dari Animasi pembelajaran berupa pengenalan dari Decision Support System.
-
Berikut materi lengkap dari textbook yang bisa dipelajari oleh mahasiswa.
Kemudian juga didukung file presentasi, animasi, dan video di bawah ini sehingga dapat membantu menjelaskan lebih lanjut mengenai materi Topik I.
1.8 MB -
-
-
Masing-masing mahasiswa, wajib mengerjakan Kuis Topik 1 untuk mereview hasil belajar dari materi yang sudah disediakan di minggu ini.
-
-
Pada Topik II ini kita akan mulai mengenal Proses Pengambilan Keputusan (Decision Making). Kita akan mulai dengan mengenal Model Pengambilan Keputusan milik Herbert A. Simon (Simon's Decision Making Model). Terdapat tugas mandiri sebagai pengayaan untuk mempelajari lebih lanjut mengenai Model Pengambilan Keputusan yang lain milik Mintzberg.
-
Berikut materi lengkap dari textbook yang bisa dipelajari oleh mahasiswa.
Kemudian juga didukung file presentasi dan video di bawah ini sehingga dapat membantu menjelaskan lebih lanjut mengenai materi Topik II.
1.6 MB -
-
Buatlah Review Paper mengenai:
“Simon’s Model VS Mintzberg’s Model of Decision Making”
-
-
Masing-masing mahasiswa, wajib mengerjakan Kuis Topik 2 untuk mereview hasil belajar dari materi yang sudah disediakan di minggu ini.
-
-
Pada Topik III ini kita akan mulai mengenal komponen dari Sistem Pendukung Keputusan (DSS' Components). Ada tiga komponen subsytem dari Sistem Pendukung Keputusan yang akan dipelajari. Terdapat Kuis Pilihan dan Essay sebagai pengayaan.
-
Sebelum mulai mempelajari Topik III pada perkuliahan online minggu ini, mahasiswa wajib mengerjakan Kuis Pretest ini guna memetakan pemahaman mahasiswa sebelum proses perkuliahan online berlangsung.
-
Berikut materi lengkap dari textbook yang bisa dipelajari oleh mahasiswa.
Kemudian juga didukung file presentasi dan document di bawah ini sehingga dapat membantu menjelaskan lebih lanjut mengenai materi Topik III.
-
-
Setelah melaksanakan perkuliahan online pada Topik III ini, masing-masing mahasiswa, wajib mengerjakan Kuis Post Test untuk mereview ketuntasan proses belajar dari materi yang sudah disediakan di minggu ini.
-
-
Pada Topik IV ini kita akan mempelajari komponen dari Sistem Pendukung Keputusan (DSS' Components). Komponen yang akan dipelajari yaitu Model Management Subsytem, Data Management Subsystem dan User Interface Subsystem dari Sistem Pendukung Keputusan. Masing-masing komponen Subsystem akan dibahas secara sekilas dan akan dibahas lebih lanjut pada pertemuan berikutnya.
-
-
Pada Topik V kita akan mempelajari lebih lanjut mengenai komponen Model Management Subsytem dari Sistem Pendukung Keputusan. Ada beberapa macam pemodelan dan manajemen model. Terdapat video contoh penggunaan pemodelan (Regresi dan Pendekatan Statistik).
-
-
Pada Topik VI kita akan mempelajari mengenai Manajemen Data dari Sistem Pendukung Keputusan. Lebih lanjut juga akan dibahas mengenai Business Intelligence. Terdapat video contoh Analisis dan Manajemen Data dengan Data Mining.
-
Pada Topik VII kita akan mempelajari bagaimana mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (DSS Development). Ada dua model yang akan dipelajari yaitu System Developmen Life Cycle (SDLC) dan Prototyping. Terdapat tugas dan kuis untuk pengayaan.
-
-
-
Tugas penyelesaian kasus manajemen dengan menggunakan Excel Solver yang sudah dibuat harap dikumpulkan melalui upload link berikut.
Perhatikan deadline pengumpulan tugas!
-
Pada Topik IX kita akan mempelajari salah satu jenis Sistem Pendukung Keputusan yang dimanfaatkan oleh suatu kelompok/Grup (Group Decision Support System). Terdapat animasi untuk memperjelas materi dan Kuis untuk pengayaan.
-
Pada Topik X kita akan mempelajari salah satu jenis Sistem Pendukung Keputusan yang dimanfaatkan oleh Perusahaan (enterprise Information System). Terdapat animasi untuk memperjelas materi dan Kuis untuk pengayaan.
-
-
Pada Topik XI kita akan mempelajari lebih lanjut mengenai subsytem optional dari Sistem Pendukung Keputusan yaitu Knowledge Management. Bagaimana pemanfaatan Knowledge Management untuk meningkatkan kemampuan Sistem Pendukung Keputusan. Terdapat animasi untuk memperjelas materi dan Kuis untuk pengayaan.
-
-
Pada Topik XII kita akan mempelajari mengenai Inteligent Decision Support System. Sistem inteligen termasuk kedalam ranah Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence). Terdapat referensi buku tambahan untuk mempelajari lebih lanjut mengenai konsep AI, juga terdapat Kuis untuk pengayaan.
-
-
Pada Topik XIII kita akan mempelajari salah satu jenis program Kecerdasan Buatan yaitu Sistem Pakar (Expert System). Terdapat animasi untuk memperjelas materi dan Kuis untuk pengayaan.
-
-
Pada Topik XIV kita akan mempelajari salah satu jenis Advanced Intelligent System yaitu Fuzzy Logic (Logika Fuzzy). Dari materi kita akan mengetahui apa itu Logika Fuzzy berikut contoh penerapannya. Terdapat animasi untuk memperjelas materi.
-
-
Pada Topik XV kita akan mempelajari salah satu jenis Advanced Intelligent System yaitu Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network). Dari materi kita akan mengetahui apa itu Artificial Neural Network berikut contoh penerapannya. Terdapat animasi untuk memperjelas materi dan Kuis untuk Pengayaan
-
-
Pada minggu terakhir ini kita melakukan refleksi dan evaluasi perkuliahan selama satu semester (UAS online) serta menyelesaikan Tugas Paper sebagai Komponen tambahan Nilai Akhir. Mahasiswa perlu juga mengerjakan Kuis Pengayaan untuk Latihan terlebih dahulu sebelum mengerjakan UAS online.
-
Mahasiswa wajib mengikuti UAS online berikut sebagai evaluasi perkuliahan selama satu semester.
-
Selain mengerjakan UAS Online, Nilai Akhir perkuliahan juga didukung dengan Tugas Paper.
Deskripsi Tugas
Buatlah Paper mengenai salah satu topik berikut (pilih salah satu):
- Group Decision Support Systems
- Enterprise Information Systems
- Artificial Intelligence
- Expert Systems
- Artificial Neural Networks
Sistematika dengan template IEEE, tidak boleh sama persis.
Perhatikan Deadline Tugas!
-
Mahasiswa dapat mempelajari Kuis Pengayaan ini sebagai bahan latihan sebelum mengerjakan UAS Online.
-
-
-
Setelah mengikuti perkuliahan online selama satu semester di mata kuliah ini, maka mahasiswa dimohon untuk mengikuti evaluasi akhir (survey) berikut guna sebagai bahan masukan bagi dosen pengampu untuk mereview keseluruhan proses pembelajaran sampai di akhir semester.
Hasil evaluasi ini akan menjadi bahan masukan bagi dosen guna perbaikan perkuliahan di periode selanjutnya. Terima kasih.
-