Mata kuliah ini mempelajari system pendukung keputusan Pemahaman Sistem Pendukung Keputusan, tujuan SPK, karakteristik SPK,  tingkatan,  perkembangan  SPK,  pendekatan,  rancangan,  bangun  SPK serta penerapannya, model komponen DSS,  data komponen DSS , membuat model solusi untuk kasus-kasus tertentu dalam bidang bisnis dengan menerapkan prinsip-prinsip system pendukung keputusan seperti  MADM (Metode Simple Additive Weighting, Metode Analytical Hierarchy Process, Topsis), Heuristik , CBR,  Fuzzy Logic, Data Mining,  dan Intellegent DSS.

Mahasiswa mampu menerapkan konsep pengambilan keputusan dalam organisasi dengan penerapannya, membuat model solusi untuk kasus-kasus tertentu dalam bidang bisnis dengan menerapkan prinsip-prinsip system pendukung keputusan seperti  MADM (Metode Simple Additive Weighting, Metode Analytical Hierarchy Process, Topsis), Heuristik , CBR,  Fuzzy Logic, Data Mining,  dan Intellegent DSS

Turban, Efraim, dan Jay E.Aronson dan Ting Peng Liang  Decision Support Systems and Intelligent System , ANDI, 2005

2.   Marakas, M.George , Decision Support system in 21st Century, Second Edition, Asoke K Hosh, 2004

3.      John A. Lawrence and Barry A. Pasternack,2002, Applied Management Science: A Computer-Integrated Approach for Decision Making, Wiley Text Books, 2nd edition

4.   J. Han and M. Kamber, 2001, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann

5.   George M. Marakas,2003, Decision Support Systems in the 21st Century, 2nd Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ

6.   James G. Kahn, MD, MPH,2010, Decision Analysis, UCSF Department of Epidemiology and Biostatistics

7.   Roberta Russell & Bernard W. Taylor, III,2006, Decision Analysis, Operations Management - 5th Editionm John Wiley & Son

8.   Ravindranath, B., Decision Support System and Data Warehouses, New Age Publisher , 2003

Mata kuliah ini mempelajari system pendukung keputusan Pemahaman Sistem Pendukung Keputusan, tujuan SPK, karakteristik SPK,  tingkatan,  perkembangan  SPK,  pendekatan,  rancangan,  bangun  SPK serta penerapannya, model komponen DSS,  data komponen DSS , membuat model solusi untuk kasus-kasus tertentu dalam bidang bisnis dengan menerapkan prinsip-prinsip system pendukung keputusan seperti  MADM (Metode Simple Additive Weighting, Metode Analytical Hierarchy Process, Topsis), Heuristik , CBR,  Fuzzy Logic, Data Mining,  dan Intellegent DSS.

Mahasiswa mampu menerapkan konsep pengambilan keputusan dalam organisasi dengan penerapannya, membuat model solusi untuk kasus-kasus tertentu dalam bidang bisnis dengan menerapkan prinsip-prinsip system pendukung keputusan seperti  MADM (Metode Simple Additive Weighting, Metode Analytical Hierarchy Process, Topsis), Heuristik , CBR,  Fuzzy Logic, Data Mining,  dan Intellegent DSS

Turban, Efraim, dan Jay E.Aronson dan Ting Peng Liang  Decision Support Systems and Intelligent System , ANDI, 2005

2.   Marakas, M.George , Decision Support system in 21st Century, Second Edition, Asoke K Hosh, 2004

3.      John A. Lawrence and Barry A. Pasternack,2002, Applied Management Science: A Computer-Integrated Approach for Decision Making, Wiley Text Books, 2nd edition

4.   J. Han and M. Kamber, 2001, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann

5.   George M. Marakas,2003, Decision Support Systems in the 21st Century, 2nd Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ

6.   James G. Kahn, MD, MPH,2010, Decision Analysis, UCSF Department of Epidemiology and Biostatistics

7.   Roberta Russell & Bernard W. Taylor, III,2006, Decision Analysis, Operations Management - 5th Editionm John Wiley & Son

8.   Ravindranath, B., Decision Support System and Data Warehouses, New Age Publisher , 2003

Mata kuliah ini mempelajari system pendukung keputusan Pemahaman Sistem Pendukung Keputusan, tujuan SPK, karakteristik SPK,  tingkatan,  perkembangan  SPK,  pendekatan,  rancangan,  bangun  SPK serta penerapannya, model komponen DSS,  data komponen DSS , membuat model solusi untuk kasus-kasus tertentu dalam bidang bisnis dengan menerapkan prinsip-prinsip system pendukung keputusan seperti  MADM (Metode Simple Additive Weighting, Metode Analytical Hierarchy Process, Topsis), Heuristik , CBR,  Fuzzy Logic, Data Mining,  dan Intellegent DSS.

Mahasiswa mampu menerapkan konsep pengambilan keputusan dalam organisasi dengan penerapannya, membuat model solusi untuk kasus-kasus tertentu dalam bidang bisnis dengan menerapkan prinsip-prinsip system pendukung keputusan seperti  MADM (Metode Simple Additive Weighting, Metode Analytical Hierarchy Process, Topsis), Heuristik , CBR,  Fuzzy Logic, Data Mining,  dan Intellegent DSS

Turban, Efraim, dan Jay E.Aronson dan Ting Peng Liang  Decision Support Systems and Intelligent System , ANDI, 2005

2.   Marakas, M.George , Decision Support system in 21st Century, Second Edition, Asoke K Hosh, 2004

3.      John A. Lawrence and Barry A. Pasternack,2002, Applied Management Science: A Computer-Integrated Approach for Decision Making, Wiley Text Books, 2nd edition

4.   J. Han and M. Kamber, 2001, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann

5.   George M. Marakas,2003, Decision Support Systems in the 21st Century, 2nd Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ

6.   James G. Kahn, MD, MPH,2010, Decision Analysis, UCSF Department of Epidemiology and Biostatistics

7.   Roberta Russell & Bernard W. Taylor, III,2006, Decision Analysis, Operations Management - 5th Editionm John Wiley & Son

8.   Ravindranath, B., Decision Support System and Data Warehouses, New Age Publisher , 2003

Mata kuliah ini mempelajari system pendukung keputusan Pemahaman Sistem Pendukung Keputusan, tujuan SPK, karakteristik SPK,  tingkatan,  perkembangan  SPK,  pendekatan,  rancangan,  bangun  SPK serta penerapannya, model komponen DSS,  data komponen DSS , membuat model solusi untuk kasus-kasus tertentu dalam bidang bisnis dengan menerapkan prinsip-prinsip system pendukung keputusan seperti  MADM (Metode Simple Additive Weighting, Metode Analytical Hierarchy Process, Topsis), Heuristik , CBR,  Fuzzy Logic, Data Mining,  dan Intellegent DSS.

Mahasiswa mampu menerapkan konsep pengambilan keputusan dalam organisasi dengan penerapannya, membuat model solusi untuk kasus-kasus tertentu dalam bidang bisnis dengan menerapkan prinsip-prinsip system pendukung keputusan seperti  MADM (Metode Simple Additive Weighting, Metode Analytical Hierarchy Process, Topsis), Heuristik , CBR,  Fuzzy Logic, Data Mining,  dan Intellegent DSS

Turban, Efraim, dan Jay E.Aronson dan Ting Peng Liang  Decision Support Systems and Intelligent System , ANDI, 2005

2.   Marakas, M.George , Decision Support system in 21st Century, Second Edition, Asoke K Hosh, 2004

3.      John A. Lawrence and Barry A. Pasternack,2002, Applied Management Science: A Computer-Integrated Approach for Decision Making, Wiley Text Books, 2nd edition

4.   J. Han and M. Kamber, 2001, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann

5.   George M. Marakas,2003, Decision Support Systems in the 21st Century, 2nd Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ

6.   James G. Kahn, MD, MPH,2010, Decision Analysis, UCSF Department of Epidemiology and Biostatistics

7.   Roberta Russell & Bernard W. Taylor, III,2006, Decision Analysis, Operations Management - 5th Editionm John Wiley & Son

8.   Ravindranath, B., Decision Support System and Data Warehouses, New Age Publisher , 2003

Mata kuliah ini berisi tentang konsep sistem

pendukung  keputusan,  Arsitektur  Sistem pendukung keputusan, Sub  Sistem, Manajemen Model, Data Mining, Algoritma data mining, Sub sistem manajemen data, OLTP, DBMS, Data warehouse, Sub sistem antar muka pengguna

Mahasiswa diharapkan dapat mengetahui karakteristik SPk, mengetahui metode-metode dalam SPK., dapat  melakukan  implementasi  program  dari beberapa metode yang dijelaskan

1. Efraim Turban, et-al, Decicion Support Systems and Intelligent Systems, Prentice-Hall, New Jersey, 2001.
2. Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Kepususan, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2007.
3. Kusrini; Luthfi, Emha T., Algoritma Data mining, Penerbit Andi, 2009.
4. Larose, Daniel T., Discovering knowledge in data: an introduction to data mining, John Wiley & Sons, Inc, 2005.

Mata kuliah ini berisi tentang konsep sistem

pendukung  keputusan,  Arsitektur  Sistem pendukung keputusan, Sub  Sistem, Manajemen Model, Data Mining, Algoritma data mining, Sub sistem manajemen data, OLTP, DBMS, Data warehouse, Sub sistem antar muka pengguna

Mahasiswa diharapkan dapat mengetahui karakteristik SPk, mengetahui metode-metode dalam SPK., dapat  melakukan  implementasi  program  dari beberapa metode yang dijelaskan

1. Efraim Turban, et-al, Decicion Support Systems and Intelligent Systems, Prentice-Hall, New Jersey, 2001.
2. Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Kepususan, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2007.
3. Kusrini; Luthfi, Emha T., Algoritma Data mining, Penerbit Andi, 2009.
4. Larose, Daniel T., Discovering knowledge in data: an introduction to data mining, John Wiley & Sons, Inc, 2005.

Mata kuliah ini berisi tentang konsep sistem

pendukung  keputusan,  Arsitektur  Sistem pendukung keputusan, Sub  Sistem, Manajemen Model, Data Mining, Algoritma data mining, Sub sistem manajemen data, OLTP, DBMS, Data warehouse, Sub sistem antar muka pengguna

Mahasiswa diharapkan dapat mengetahui karakteristik SPk, mengetahui metode-metode dalam SPK., dapat  melakukan  implementasi  program  dari beberapa metode yang dijelaskan

1. Efraim Turban, et-al, Decicion Support Systems and Intelligent Systems, Prentice-Hall, New Jersey, 2001.
2. Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Kepususan, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2007.
3. Kusrini; Luthfi, Emha T., Algoritma Data mining, Penerbit Andi, 2009.
4. Larose, Daniel T., Discovering knowledge in data: an introduction to data mining, John Wiley & Sons, Inc, 2005.

Mata kuliah ini berisi tentang konsep sistem

pendukung  keputusan,  Arsitektur  Sistem pendukung keputusan, Sub  Sistem, Manajemen Model, Data Mining, Algoritma data mining, Sub sistem manajemen data, OLTP, DBMS, Data warehouse, Sub sistem antar muka pengguna

Mahasiswa diharapkan dapat mengetahui karakteristik SPk, mengetahui metode-metode dalam SPK., dapat  melakukan  implementasi  program  dari beberapa metode yang dijelaskan

1. Efraim Turban, et-al, Decicion Support Systems and Intelligent Systems, Prentice-Hall, New Jersey, 2001.
2. Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Kepususan, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2007.
3. Kusrini; Luthfi, Emha T., Algoritma Data mining, Penerbit Andi, 2009.
4. Larose, Daniel T., Discovering knowledge in data: an introduction to data mining, John Wiley & Sons, Inc, 2005.

Mata kuliah ini berisi tentang konsep sistem

pendukung  keputusan,  Arsitektur  Sistem pendukung keputusan, Sub  Sistem, Manajemen Model, Data Mining, Algoritma data mining, Sub sistem manajemen data, OLTP, DBMS, Data warehouse, Sub sistem antar muka pengguna

Mahasiswa diharapkan dapat mengetahui karakteristik SPk, mengetahui metode-metode dalam SPK., dapat  melakukan  implementasi  program  dari beberapa metode yang dijelaskan

1. Efraim Turban, et-al, Decicion Support Systems and Intelligent Systems, Prentice-Hall, New Jersey, 2001.
2. Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Kepususan, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2007.
3. Kusrini; Luthfi, Emha T., Algoritma Data mining, Penerbit Andi, 2009.
4. Larose, Daniel T., Discovering knowledge in data: an introduction to data mining, John Wiley & Sons, Inc, 2005.