9 Januari 2018

Makalah Sistem Pengambil Keputusan (Decision Support System)

BAB I
PENDAHULUAN

1.1 Definisi Pengambilan keputusan
Pengambilan keputusan merupakan proses pemilihan alternatif tindakan untuk mencapai tujuan atau sasaran tertentu. Pengambilan keputusan dilakukan dengan pendekatan sistematis terhadap permasalahan melalui proses pengumpulan data menjadi informasi serta ditambah dengan faktor – faktor yang perlu dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan. Menurut Herbert A. Simon (Kadarsah, 2002:15-16), tahap – tahap yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan sebagai berikut : 
1.      Tahap Pemahaman ( Inteligence Phace )
                        Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.
2.   Tahap Perancangan ( Design Phace )
                Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian alternatif tindakan / solusi yang dapat diambil. Tersebut merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan, sehingga diperlukan proses validasi dan vertifikasi untuk mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang ada.
3.   Tahap Pemilihan ( Choice Phace )
      Tahap ini dilakukan pemilihan terhadap diantaraberbagai alternatif solusi yang dimunculkan pada tahap perencanaan agar ditentukan / dengan memperhatikan kriteria – kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai.
4.   Tahap Impelementasi ( Implementation Phace )
Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap perancanagan serta pelaksanaan alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan.
2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam proses pengambilan keputusan melalui alternatif–alternatif yang diperoleh dari hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model. Dari pengertian sistem pendukung keputusan maka dapat ditentukan karakteristik antara lain :
1.   Mendukung proses pengambilan keputusan, menitikberatkan pada management by perception.
2.   Adanya interface manusia / mesin dimana manusia (user) tetap memegang control proses pengambilan keputusan.
3.   Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah terstruktur, semi terstruktur  dan tak struktur.
4.   Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan.
5.   Memiliki subsistem – subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan item.
6.   Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen
Dalam sistem pendukung keputusan terdapat tiga keputusan tingkatan perangkat keras maupun lunak. Masing – masing tingkatan berdasarkan tingkatan kemampuan berdasarkan perbedaan tingkat teknik, lingkungan dan tugas yang akan dikerjakan. Ketiga tingkatan tersebut adalah :
a.   Sistem Pendukung Keputusan (Specific DSS)
b. Pembangkit Sistem Pendukung Keputusan (DSS Generator)
c.   Peralatan Sistem Pendukung Keputusan
Dalam sistem pendukung keputusan terdapat tiga jenis keputusan, yaitu :
1.      Keputusan Terstruktur
Keputusan terstruktur adalah keputusan yang dilakukan secara berulang-ulang dan bersifat rutin. Informasi yang dibutuhkan spesifik, terjadwal, sempit, interaktif, real time, internal, dan detail. Prosedur yang dilakukan untuk pengambilan keputusan sangat jelas. Keputusan ini terutama dilakukan pada manajemen tingkat bawah. Contoh: Keputusan pemesanan barang dan keputusan penagihan piutang; menentukan kelayakan lembur, mengisi persediaan, dan menawarkan kredit pada pelanggan.
2.      Keputusan Semiterstruktur
Keputusan semiterstruktur adalah keputusan yang mempunyai sifat yakni sebagian keputusan dapat ditangani oleh komputer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan. Informasi yang dibutuhkan folus, spesifik, interaktif, internal, real time, dan terjadwal. Contoh: Pengevaluasian kredit, penjadwalan produksi dan pengendalian sediaan, merancang rencana pemasaran, dan mengembangkan anggaran departemen.
3.      Keputusan Tidak Terstruktur
Keputusan tak terstruktur adalah keputusan yang penanganannya rumit karena tidak terjadi berulang-ulang atau tidak selalu terjadi. Keputusan ini menuntut pengalaman dan berbagai sumber yang bersifat eksternal. Keputusan ini umumnya terjadi pada manajemen tingkat atas. Informasi yang dibutuhkan umum, luas, internal, dan eksternal. Contoh: Pengembangan teknologi baru, keputusan untuk bergabung dengan perusahaan lain, perekrutan eksekutif.

BAB II
SISTEM PENNUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MANNAJEMEN BEBAN KERJA AKADEMIK
1. Pendahuluan
Mengelola beban kerja staf fakultas selalu menjadi tugas yang sulit. Pekerjaan mereka adalah independen dan karena itu sulit untuk merencanakan dan mengukur. Untuk mencapai itu tugas manajer memerlukan informasi yang tepat waktu, dapat diandalkan dan lengkap tentang alokasi beban kerja untuk fakultas. Manajer bertanggung jawab untuk mengalokasikan pekerjaan ke fakultas dengan cara yang paling efisien dan untuk menyediakan fakultas dengan kompensasi yang memadai. Informasi tentang beban kerja akademik biasanya didistribusikan di antara departemen yang berbeda dan sistem informasi.
Bahkan jika informasi ini dibagi. itu masih cukup menjadi tantangan untuk menggunakannya dengan cara yang dapat membantu untuk pengelolaan suatu universitas. Mengenai kendala teknis biasanya merupakan bagian lebih mudah. Yang sulit adalah mengadopsi aturan dari peraturan dan kebijakan universitas. yang menyediakan gambaran lengkap dari beban kerja akademik bagi manajer. Sebuah studi kasus membangun dan menerapkan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) untuk fakultas dengan sekitar 3000 siswa. 100 anggota staf fakultas dan lebih dari 100.000 jam kerja beban kerja tahunan disajikan dalam makalah ini.
2 Manajemen Beban Kerja Akademik: Gambaran Umum
Manajemen beban kerja akademik adalah disiplin yang mengkhususkan diri dalam alokasi pekerjaan untuk anggota fakultas dan dalam memberikan kompensasi untuk pekerjaan yang dilakukan oleh anggota fakultas. Oleh karena itu beberapa penulis menggunakan istilah beban kerja dosen sebagai gantinya. Untuk menghindari kebingungan beban kerja akademik istilah digunakan dalam makalah ini secara konsisten.
Doost (1997) membahas kenaikan kepentingan publik untuk akuntabilitas yang lebih baik bagi para dosen universitas. Soliman (1999) disajikan prinsip-prinsip panduan untuk alokasi beban kerja akademik dan dua model untuk mengukur beban kerja, yang didasarkan pada waktu dan yang lain berdasarkan penghasilan. Tanggapan staf akademik dengan prinsip-prinsip yang diusulkan dan model juga dipertimbangkan. Comm dan Mathaisel (2003) menggambarkan bagaimana informasi mengenai beban kerja akademik. gaji dan tunjangan dapat digunakan ntuk meningkatkan kualitas akademik. Houston dkk. (2006) mempresentasikan tantangan yang dihadapi oleh fakultas universitas peningkatan akuntabilitas, dan membahas beberapa beban kerja alokasi model isu-isu implementasi. Tombol dan Devine (2006) disurvei persepsi fakultas usaha yang terkait dengan tugas-tugas pengajaran yang berbeda.
Tujuan manajer adalah untuk mencapai produktivitas maksimum dan kualitas kerja fakultas. Tugas yang paling sulit adalah mengukur berbagai komponen beban kerja akademik (Barlas dan Diker.2000). Prinsip-prinsip kesetaraan dan transparansi harus dipertimbangkan untuk mencapai distribusi optimal beban kerja antara staf pengajar (Burgess dkk.  2003).
Fakultas harus melakukan lebih dari sekedar mengajar dan melakukan riset dalam rangka untuk berhasil memenuhi kewajiban pekerjaan mereka (Gappa dkk. 2007). Proporsi antara pengajaran dan penelitian, sebagai dua komponen utama dari pekerjaan fakultas, bervariasi sesuai dengan status kepemilikan fakultas dan jenis institusi. Kegiatan profesional dan administrasi lainnya juga diperlukan untuk mencapai status kepemilikan yang dibutuhkan dan untuk memenuhi tekanan eksternal untuk akuntabilitas.
Mengukur beban kerja akademik untuk memberikan distribusi beban kerja yang merata dan kompensasi yang memadai. sehingga meningkatkan kualitas akademik. adalah tugas yang paling penting dari manajemen beban kerja akademik. Ini berarti penggunaan beberapa jenis kinerja sistem rating (Burkholder dkk.. 2007) berdasarkan peraturan universitas dan policies.1. 2,3 Beberapa lembaga pendidikan tinggi menerapkan penilaian kinerja fakultas plans.4 Masalah hukum dan respon fakultas untuk metrik kinerja juga harus diperhatikan. terutama ketika ukuran kinerja yang digunakan secara langsung untuk perhitungan gaji.
Beberapa penulis menggunakan kuesioner untuk menentukan beban kerja akademik (Comm dan Mathaisel. 2003). Cowdery dan Agho (2007) menggunakan survei mail untuk menilai metodologi yang digunakan oleh berbagai universitas untuk menentukan dan menetapkan beban kerja akademik dalam pendidikan kesehatan. Menurut penelitian mereka. sebagian besar universitas menggunakan jam kredit sebagai ukuran utama beban kerja akademik (Stringer. 2007). sementara beberapa menggunakan jam kontak.
3 Sistem Pendukung Keputusan Akademik
Menurut Turban dkk.. (2005), SPK adalah pendekatan berbasis komputer atau metodologi untuk mendukung pengambilan keputusan. Bagian paling penting dari SPK khas adalah data warehouse, yang merupakan subjek berorientasi, terpadu, waktu-varian, non-normalisasi, koleksi non-volatile data yang memungkinkan menganalisis sejumlah besar data dari berbagai sumber dengan hasil yang cepat.
Sistem pendukung keputusan memainkan peran yang semakin penting dalam lembaga pendidikan tinggi. Doost (1997) dijelaskan akademik sistem database potensi beban kerja.
Deniz dan Ersan (2001, 2002) mengusulkan DSS bagi siswa, kursus dan program penilaian. Dasgupta dan Khazanchi (2005) dijelaskan agen cerdas diaktifkan DSS untuk penjadwalan perkuliahan. Vinnik dan Scholl (2005) mengusulkan beban kerja akademik
DSS manajemen yang berfokus pada pemanfaatan kapasitas akademik menggunakan proses menyeimbangkan permintaan dan penawaran pendidikan di perguruan tinggi.
Bagian penting dari DSS akademik akademik Sistem Perencanaan Beban Kerja (WPS) yang berfokus pada keseimbangan beban terhadap kapasitas. Menurut Burgess dkk. (2003), tujuan strategis dari WPS adalah sebagai berikut:
• Tujuan dalam bidang pendidikan
1. Untuk memaksimalkan produktivitas (untuk meminimalkan upaya staf yang diperlukan untuk melayani tingkat tertentu pendanaan)
2. Untuk memaksimalkan kualitas (untuk memaksimalkan pilihan siswa kursus atau modul)
• Tujuan penelitian:
1. Untuk memaksimalkan dana penelitian dengan sumber daya yang diberikan
2. Untuk memaksimalkan penilaian lembaga atau unit
Tombol dan Devine (2006) mengusulkan pembangunan masa depan sistem praktis untuk manajemen beban kerja akademik menggunakan bobot ekuitas untuk tugas beban kerja. Dalam tulisan ini, sebuah studi kasus implementasi DSS tersebut, didasarkan pada akademik gudang data beban kerja, dibahas.
4 Metodologi
Langkah pertama adalah analisis kebutuhan yang meliputi analisis persepsi manajemen fakultas beban kerja akademis dan analisis peraturan dan kebijakan beban kerja. Langkah berikutnya, penilaian sumber data yang tersedia, adalah yang paling penting dalam setiap proyek data warehouse. Kenyataan bahwa sumber data kualitas yang diperlukan tidak tersedia dapat membawa sebuah proyek untuk berhenti. Setelah bahwa desain data warehouse menggunakan pendekatan pemodelan dimensi dilakukan (Kimball, 1996). Langkah selanjutnya adalah transformasi data dan pembersihan, yang merupakan bagian paling memakan waktu dari setiap proyek data warehouse. Setelah data warehouse didesain dan dihuni, basis data multi-dimensi dapat dibangun dengan menggunakan Analytical Processing (OLAP) teknologi On-Line.
Setelah prototipe telah dibangun itu harus diuji. Keterlibatan manajemen fakultas dan staf pengajar lain yang diperlukan. Setiap masalah teknis atau konten harus dianalisis. Setelah penyebab masalah ditentukan perubahan harus dibuat baik pada prototipe atau peraturan dan kebijakan beban kerja. Proses evaluasi tidak pernah selesai karena keadaan yang mempengaruhi tingkat beban kerja akademik sering berubah.
5 Persyaratan
Pengelolaan universitas menghadapi tugas yang sulit untuk mendistribusikan beban kerja antar fakultas mempertimbangkan berbagai aspek:
• Profil penelitian staf fakultas dan bidang keahlian
• Jumlah siswa dan pilihan mereka pelajaran atau modul
• Penelitian peluang dan hibah
• Transparansi penggunaan kebijakan beban kerja universitas
• Persepsi fakultas pemerataan distribusi beban kerja
• Kebutuhan masyarakat untuk universitas profesor akuntabilitas
• Persyaratan beban kerja akademik hukum.
Dalam Gambar 1, proses manajemen beban kerja akademik disajikan. Langkah pertama adalah penilaian beban kerja. Langkah kedua adalah alokasi beban kerja kepada staf fakultas. Alokasi beban kerja mengajar harus dibandingkan dengan persyaratan beban kerja hukum (jika ada) dalam ketergantungan fakultas habilitasi staf (pangkat akademik). Komitmen Fakultas untuk menyelesaikan tugas yang diberikan adalah dasar untuk kompensasi. Selama beban kerja dialokasikan istilah harus dibandingkan dengan beban kerja yang sebenarnya untuk membantu manajer dengan beban kerja realokasi bila diperlukan. Perbedaan antara beban kerja akademik direncanakan dan aktual harus ditentukan secara berkala, sehingga perubahan kontrak kerja yang menjamin kompensasi yang memadai bagi staf fakultas.
Gambar 1 proses manajemen beban kerja Akademik


Peraturan beban kerja Univrsitas dan kebijakan harus dianalisis secara menyeluruh. Inkonsistensi harus dihilangkan agar proses pengukuran beban kerja yang sepenuhnya seragam dan transparan. Jika perlu, perubahan peraturan beban kerja harus diusulkan. Peraturan harus dilengkapi dengan dokumentasi tambahan metrik beban kerja yang digunakan. Komponen beban kerja akademik yang berbeda harus dimasukkan. Penggunaan bobot ekuitas dalam jam kerja membuat diukur komponen beban kerja aditif. Bila data yang akurat tidak tersedia, beberapa asumsi harus dipertimbangkan. Tabel 1 menunjukkan daftar komponen beban kerja akademik yang diusulkan.




6 Membangun Data Warehouse
Prasyarat yang paling penting untuk membangun data warehouse adalah adanya sumber data yang berkualitas. Adelman dkk.. (2005) menjelaskan beberapa permasalahan yang harus dinilai ketika berhadapan dengan data kotor :
• Kelengkapan (penilaian hasil identifikasi sumber data yang hilang)
• Konsistensi (hasil penilaian dalam definisi rutinitas penanganan eksepsi)
• Kebenaran (hasil penilaian dalam definisi deteksi kesalahan dan koreksi rutinitas).
Sumber data utama untuk akademik gudang data beban kerja adalah Sistem Informasi Akademik (SIA) (Sastry. 2007). Secara umum, AIS mendukung semua fungsi yang diperlukan universitas harus melakukan dalam proses pendidikan. Beberapa proses seperti perencanaan beban kerja biasanya tidak cukup didukung. Ketika data hilang ditemukan itu harus ditentukan mana sumber data yang paling sesuai untuk suplementasi sumber data utama. Hilang data dapat diperoleh dari sistem informasi universitas lain atau dari sumber data di luar. dan kemudian diintegrasikan dengan data dari AIS. Jika tidak ada kemungkinan seperti itu ada ada kebutuhan untuk upgrade AIS. Jika itu juga tidak mungkin penggunaan AIS yang berbeda harus dipertimbangkan. Sebuah entri data langsung ke dalam gudang data dapat menjadi solusi sementara. tetapi hanya layak bila perubahan data yang hilang terjadi secara berkala. misalnya setahun sekali.
Ketika pengecualian untuk aturan umum dalam proses transformasi data yang ditemukan. mereka harus dievaluasi untuk mencegah hilangnya transparansi. Bila perlu. rutinitas penanganan eksepsi harus diletakkan di tempat dan didokumentasikan. Semua pengecualian harus ditangani secara otomatis. Hal yang sama berlaku untuk prosedur transformasi data keseluruhan, yang telah menjadi sepenuhnya otomatis.
Sebuah gudang data harus dirancang untuk deteksi mudah dan koreksi kesalahan dalam menggunakan sumber-sumber data. Setiap informasi yang berasal dari DSS berdasarkan data warehouse harus dapat dilacak item sumber data tunggal. Setelah koreksi data yang salah. informasi dalam DSS harus berubah sesuai.
Gambar 2 menunjukkan model dimensi disederhanakan akademik gudang data beban kerja. Tabel fakta mengandung semi- aditif mengukur ' Kuantitas di unit beban kerja ' dan aditif mengukur ' Beban Kerja hour'. Dimensi ' versi Data' berisi satu atau lebih anggota untuk beban kerja direncanakan dan salah satu anggota untuk beban kerja yang sebenarnya. Beberapa dimensi disajikan secara perlahan berubah dimensi. terutama ' Fakultas staf ' dimensi.



7. Pelaksanaan DSS
Standar OLAP alat browsing yang digunakan untuk antarmuka DSS. Sebelum penerapan DSS. beberapa metrik dan Key Performance Indicator (KPI) yang digunakan untuk mengukur beban kerja akademik. Mereka metrik dan KPI dimasukkan sebagai tindakan yang diperkirakan. sehingga pengguna DSS bisa mulai bekerja dengan konten akrab.
Setelah keadaan untuk menentukan tingkat perubahan beban kerja akademik, peraturan beban kerja dan kebijakan harus diubah sesuai. Pada saat yang sama analisis perubahan kelayakan DSS harus dilakukan sehingga perubahan yang sesuai dalam rutinitas transformasi data dan perubahan AIS jika diperlukan.
Penerimaan Fakultas otomatisasi diperkenalkan ke dalam proses pengukuran beban kerja akademik merupakan salah satu faktor kunci keberhasilan untuk proyek tersebut. Untuk mencapai fakultas WPS penerimaan harus transparan dan harus menjamin pemerataan alokasi beban kerja (Burgess dkk.. 2003).
Pekerjaan pengadilan adalah dasar untuk keberhasilan pelaksanaan sistem informasi baru (Natek dan Lesjak. 2006). Dalam proyek ini. fakultas pertama diberi laporan beban kerja yang direncanakan. sesuai dengan kebijakan beban kerja. Setiap item tidak jelas laporan beban kerja mereka kemudian dibahas dan dijelaskan. Setiap perbedaan dengan kebijakan beban kerja dihilangkan sebelum penggunaan DSS punya konsekuensi kompensasi fakultas. Selama tahun akademik item beban kerja yang sama kemudian diukur dan kompensasi untuk.
Jadi apa yang kita capai dengan implementasi DSS ? Fakultas sekarang termasuk dalam proses perencanaan beban kerja dan karena itu dapat memahami tujuan strategis universitas yang jauh lebih baik. Itu adalah langkah pertama menuju keselarasan perilaku staf dengan tujuan strategis dari institusi pendidikan tinggi.

8. Kesimpulan
Sebuah manajemen beban kerja data warehouse akademik telah dibangun untuk memberikan manajer universitas dengan dukungan keputusan yang tepat. Manajemen Universitas ini dilengkapi dengan alat yang memungkinkan mereka untuk merencanakan dan mengalokasikan beban kerja akademik yang lebih baik dan memberikan kompensasi yang memadai bagi staf fakultas mereka. Langkah yang diperlukan untuk membangun sebuah gudang data yang dibahas. Pentingnya penerapan kebijakan beban kerja akademik universitas ditekankan. Implikasi dari penggunaan DSS dirancang pada staf fakultas dianggap.
Implementasi DSS Dibahas berfokus pada kebijakan beban kerja fakultas tunggal. Di masa depan. kami berencana untuk memasukkan semua fakultas lain dari universitas. Terlepas dari desain DSS terbuka. beberapa perubahan yang diharapkan tergantung pada kebijakan beban kerja akademik yang berbeda. Perbedaan kebijakan beban kerja akademik akan dianalisis dan dikonsolidasikan. Dengan demikian pengelolaan universitas akan diberikan dengan satu gambar tunggal beban kerja akademik untuk seluruh universitas. serta dengan semua informasi yang diperlukan untuk pertukaran staf pengajar antara fakultas dan departemen. Akibatnya universitas akan dapat membuat lebih baik menggunakan sumber daya manusia.
Tantangan masa depan lainnya adalah mengubah sumber data utama. Hasil dari proyek ini membuat jelas bahwa AIS ada perlu beberapa perubahan untuk menyediakan semua informasi yang diperlukan untuk proses perencanaan beban kerja. Karena dukungan yang diperlukan tidak tersedia. perubahan AIS diusulkan. Perubahan ini tidak akan mempengaruhi desain data warehouse logis. namun akan memicu kebutuhan untuk perubahan mayoritas prosedur transformasi data. Perubahan AIS harus benar-benar transparan bagi para pengguna DSS. Setiap informasi beban kerja akademik dari DSS harus disajikan secara terpisah dari sumber data yang mendasarinya

BAB  III
KESIMPULAN & SARAN
1. Kesimpulan
Sistem pendukung keputusan dirancang memiliki sifat yang dinamis dan fleksibel dalam perusahaan. Sistem pendukung keputusan membantu memberikan alternatif-alternatif pada proses pengambilan keputusan, tetapi tidak menggantikan pemakai sebagai pengambil keputusan. Konsep DSS merupakan sebuah sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pembuatan keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang bersifat tidak terstruktur dan semi terstruktur.
Terdapat sepuluh karakteristik dasar SPK yang efektif, yaitu:
1. Mendukung proses pengambilan keputusan, menitikberatkan pada management by perception
2. Adanya interface manusia/mesin dimana manusia (user) tetap mengontrol proses pengambil keputusan
3. Mendukung pengambil keputusan untuk membahas masalah-masalah terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur
4. Menggunakan model-model matematis dan statistik yang sesuai
5. Memiliki kapabilitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan-model interaktif
6. Output ditujukan untuk personil organisasi dalam semua tingkatan
7. Memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem
8. Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen
9. Pendekatan easy to use
10. Kemampuan sistem beradaptasi secara tepat
Menurut pandangan penulis makalah mengenai penelitian DSS ini sudah menunjukkan hasil yang baik, peneliti mengunakan sistem metriks yang sudah modern dan bisa mendapatkan hasil yang cukup akurat, namun kelemahannya adalah kalkulasi metriks tersebut tidak ditampilkan dalam makalah ini sehingga kurang dapat diketahui kinerja dan proses DSS tersebut.


DAFTAR PUSTAKA

Adelman, S., Moss,  L.T.  and  Abai,  M.  (2005)  Data  Strategy, Pearson  Education,  Inc., Upper Saddle River, New Jersey.
Barlas, Y. and Diker,  V.G.  (2000)  A  dynamic  simulation  game  for  strategic  Univrsitas management (UNIGAME)’, Simulation Gaming, Vol. 31, pp.331358.
Burgess, T.F., Lewis,  H.A.  and  Mobbs,  T.  (2003)  ‘Academic  workload  planning  revisited’, Higher Education, Vol. 46, pp.215–233.
Burkholder, N.C., Golas, S. and Shapiro, J. (2007) Ultimate Performance: Measuring Human Resources at Work, John Wiley & Sons, Inc., New Jersey

DSS for academic workload management

Dejan Zilli*

Nova Vizija, Information Engineering and Consulting, Vrečerjeva 8,
3310 Žalec, Slovenia
Email: dejan.zilli@vizija.si
*Corresponding author

Nada Trunk-Širca
Faculty of Management Koper, Univrsitas of Primorska, Cankarjeva 5,
6104 Koper, Slovenia



Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Know us

Our Team

Contact us

Nama

Email *

Pesan *