Section outline

    • Assalamualaikum Warahmatullahi wabarakaatuh, .......Tabik Pun...

    Alhamdulillah kita dapat bertemu kembali dalam Matakuliah SPK, 
    Mari kita bersama membuka wawasan dan pengetahuan kita serta ikut aktif dalam sesi ini.... 
    Terimakasih atas kerjasama dan aktivitasnya .....Insya ALLAH bermanfaat untuk kita dan generasi penerus...
    Amiin Ya Rabbal Alamiin. Wassalamua'laikum warahmatullahi wabarakaatuh ≡ƒÖÅ
    ---------------------------------------------------------------------------------------------

    KARAKTERISTIK UTAMA SPK [ link ]
    ---------------------------------------------
    Mendukung Pengambilan Keputusan, Bukan Menggantikan
    • SPK tidak mengambil keputusan, tetapi membantu pengambil keputusan (manajer atau pengguna) dengan menyediakan informasi, simulasi, atau alternatif solusi.

    • Keputusan akhir tetap di tangan manusia.

    Berorientasi pada Masalah Semi-Terstruktur
    SPK sangat berguna dalam masalah semi-terstruktur atau tidak terstruktur,
    yaitu masalah yang tidak dapat diselesaikan hanya dengan prosedur standar. 
    Misalnya: perencanaan strategi, analisis investasi, penjadwalan produksi.
    Interaktif dan Mudah Digunakan
    SPK biasanya memiliki antarmuka pengguna (interface) yang interaktif,
    sehingga pengguna non-teknis pun dapat mengakses dan memanfaatkannya tanpa harus paham pemrograman.
    Mengintegrasikan Berbagai Sumber Data
  • SPK bisa mengambil data dari basis data internal (misalnya data keuangan) dan sumber eksternal (misalnya tren pasar, cuaca).
  • Ini memungkinkan analisis yang lebih kaya dan kontekstual.
  • Kemampuan Simulasi dan Analisis Model
    SPK menyediakan fitur simulasi, what-if analysis, dan pemodelan keputusan untuk memprediksi dampak dari berbagai alternatif tindakan.
  • Sistem dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna, jenis keputusan, dan kondisi organisasi.
  • SPK bisa digunakan di berbagai level manajemen: strategis, taktis, maupun operasional.
  • Banyak SPK modern dikembangkan dengan dukungan AI, machine learning, atau data mining
    untuk meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi.
    Fleksibel dan Adaptif
    Mendukung Iterasi dan Pembelajaran
    Pengguna bisa mengulang-ulang proses analisis, mengubah parameter,
    dan melihat berbagai kemungkinan hasil untuk menemukan solusi terbaik.
    Dapat Dikombinasikan dengan Kecerdasan Buatan