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 )

1

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 :

2

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.

3

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.

4

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)

5

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.

6

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

7

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

8

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.

9

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

10

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.

11

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.

12

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

13

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

14

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.

15

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

Email: dejan.zilli@vizija.si

*Corresponding author

Nada Trunk-Širca

Faculty of Management Koper, Univrsitas of

Primorska, Cankarjeva 5,

6104 Koper, Slovenia

Email: nada.trunk@guest.arnes.si

16

17