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.331–358.
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
*Corresponding author
Nada Trunk-Širca
Faculty
of
Management Koper,
Univrsitas of Primorska,
Cankarjeva 5,
6104 Koper, Slovenia
Tidak ada komentar:
Posting Komentar