Definisi Simulasi

DEFINISI SIMULASI

Menurut Sandi Setiawan yang dikutip dari shanon, simulasi adalah proses merencanakan suatu model dari sebuah sistem nyata dan melakukan eksperimen dengan model tersebut dengan tujuan memahami tingkah laku sistem, atau mengevaluasi berbagai strategi untuk mengoperasikan sistem tersebut.

Menurut Pritsker anda O'Reilly, Simulasi adalah proses perancangan model logika matematika dari sebuah sistem nyata dan melakukan eksperimentasi terhadap model yang dibangun pada komputer.

Menurut Kelton and Sadowski (1998), Simulasi adalah kumpulan metode dan aplikasi yang menggambarkan perilaku sistem serta biasanya dilakukan pada komputer dengan program yang tepat

Menurut Averial and Kelton (1991), Simulasi sebagai metode riset operasional yang dipergunakan untuk meyelesaikan masalah yang bersifat strokastik. Simulasi memiliki kemampuan mempresentasikan perilaku dinamis dari suatu sistem ke dalam suatu model, simulasi ini bertujuan untuk mengevaluasi suatu model sistem secara numerik, dan data dikumpulkan untuk memperkirakan karakteristik model yang sesungguhnya pendekatan simulasi mendukung analisa sensitif dengan mengizinkan perubahan yang cepat pada logika model dan data.

Simulasi disini merupakan simulasi waktu pelayanan yang melibatkan faktor-faktor antrian dan penentuan kapasitas pelayanan untuk tiap loket.
Terdapat kondisi suatu saat server mengalami idle, busy, inective dan failed. Utilitas server diperoleh dari perbandingan antara tingkat kesibukan dan kondisi availabel dari resources yang diamati. Simulasi mampu menganalisis sistem strokasik komplek dan untuk memodelkan sistem yang tidak dapat diselesaikan menggunakan pendekatan pemrograman matematika ataupun pendekatan gueveing network. Model simulasi tidak menyediakan nilai-nilai optimal untuk pengukuran performan. Model simulasi menghasilkan sampel-sampel yang mewakili ukuran performan dan dengan menggunakan point-point sampel tersebut untuk memperkirakan nilai tengah ukuran performan. Pendekatan simulasi dapat disesuaikan untuk berbagai sistem, dapat menghasilkan estimasi dari banyak macam ukuran performan dan dapat mengevaluasi kelakukan yang berbeda-beda dari waktu (time variant behaviour).

Sumber: http://id.shvoong.com/social-sciences/sociology/2225012-definisi-simulasi/#ixzz2FQNcThvT


TEKNIK PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN SIMULASI

1. Pengertian Simulasi
        Simulasi merupakan proses yang diperlukan untuk operasionalisasi model,
atau penanganan model untuk meniru tingkah laku sistem yang sesungguhnya.
Dalam metode simulasi dapat memperkirakan dampak dari suatu keputusan yang
diambil, tetapi harus diketahui dimana dan kapan simulasi ini dapat diterapkan.
Jadi simulasi adalah tindakan menggunakan model. Kemudian dirancang skenario
percobaan guna mendapatkan hasil simulasi yang kelak diolah menjadi jawaban atas
sistem nyatanya. Simulasi dapat memperkirakan dampak dari suatu keputusan yang
diambil. Meskipun metode simulasi sangat menjanjikan, tetapi harus diketahui
dimana dan kapan simulasi ini dapat diterapkan.

2. Keuntungan dan kelemahan menggunakan Simulasi 
    Keuntungan :
        a. Simulasi merupakan salah satu metode yang mampu memberikan perkiraan
            system yang lebih nyata sesuai kondisi operasional dari kumpulan
            pekerjaan.
        b. Sebagai alternatif desain yang diusulkan atau alternatif terhadap kebijakan
            dari operasional yang mempu memberikan pelayanan terbaik terhadap
            pokok kebutuhan yang diperlukan.
        c. Memudahkan mengontrolan lebih banyak kondisi dari suatu percobaan
            sehingga dimungkinkan untuk dicoba diterapkan secara nyata pada
            sistem itu.
        d. Menyediakan sarana untuk mempelajari system dalam waktu yang lebih
            singkat, sehingga menghemat biaya.
        e. Dapat dihentikan dan dijalankan kembali, tanpa menimbulkan permasalahan
            pada system.

  Kelemahan :
        a. Simulasi tidak akurat, karna teknik ini bukan proses optimisasi dan tidak
            menghasilkan sebuah jawaban tetapi hanya menghasilkan sekumpulan
            output dari sistem pada berbagai kondisi yang berbeda. Dalam banyak
            kasus ketelitiannya sulit diukur.
        b. Model simulasi yang baik sangat mahal, bahkan sering dibutuhkan waktu
            bertahun-tahun untuk mengembangkan model yang sesuai.
        c. Tidak semua situasi dapat dievaluasi dengan simulasi.


3. Penerapan Simulasi
    Contoh :
    a. Memperkirakan permintaan pada bisnis produksi
    b. Menghitung keuntungan penjualan
    c. Menentukan critical path yang merupakan alur kerja proyek dengan waktu
        penyelesaian terlama.
    d. Antrian pelanggan

4. Jenis-Jenis Simulasi
    a. Simulasi Analog
        Adalah menggantikan lingkungan fisik yang asli dengan lingkungan fisik tiruan
        yang lebih mudah untuk dimanipulasi. Simulasi ini mempergunakan
        representasi fisik untuk menjelaskan karakteristik yang penting dari masalah.
        Contoh : Ruang tanpa bobot disimulasi dengan ruang penuh air.

    b. Simulasi Matematik
        Yaitu meniru sistem dengan model matematik untuk mendapatkan ciri
        operasi sistem melalui suatu eksperimen, jika eksperimen ini berulang-ulang,
        maka untuk mempermudah dan mempercepat penyelesaian hitungnya
        dengan bantuan komputer.

     c. Simulasi Monte Carlo
         Merupakan suatu teknik yang digunakan untuk menyelesaikan suatu simulasi.
         Model simulasi ini mempergunakan angka-angka random.
         Contoh Kasus Simulasi Monte Carlo :

Berikut merupakan table data umur server untuk komputer

Dibuat simulasi yang menggambarkan pergantian server computer selama 2 tahun :
Tabel Interval Bilangan Random

Simulasinya :

Ket : Sampai dengan akhir tahun ke 3, terjadi pergantian server sebanyak 9 kali.

KESIMPULAN
Simulasi adalah proses yang diperlukan untuk operasionalisasi model, atau penanganan model untuk meniru tingkah-laku sistem yang sesungguhnya.
Menurut kamus ilmiah populer aplikasi adalah permohonan (kerja), lamaran, pemakaian, penerapan.
Pengambilan Keputusan (desicion making) adalah melakukan penilaian dan menjatuhkan pilihan. Keputusan ini diambil setelah melalui beberapa perhitungan dan pertimbangan alternatif.

Sumber :
Hasan, Ir. M. Igbal. 2002. Pokok-Pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan. Jakarta: Ghalia Indonesia.






Simulasi adalah ,,,,,

Simulasi secara sederhana dapat diartikan sebagai proses peniruan. Teknik simulasi adalah teknik untuk merepresentasikan atau meniru kondisi real (suatu sistem nyata) dalam bentuk bilangan dan simbol (dengan memanfaatkan program komputer), sehingga menjadi mudah untuk dipelajari.

Menurut Floyd Jerome Gould (dalam buku Introductory Science, 1993) menyebutkan bahwa “The basic idea of simulation is to build an experimental device, or simulator that will ‘actlike’ (simulate) the system of interest in certain important aspect in a quick, cost effective manner”.

Sedangkan menurut Sandi Setiawan (dalam buku Teknik Pemrograman, 1991), menyatakan bahwa simulasi adalah “… proses perancangan model dari suatu sistem nyata dan pelaksanaan eksperimen-eksperimen dengan model ini untuk tujuan memahami tingkah laku system”

Simulasi diperlukan ketika,,,,,
1.    Model sangat rumit dengan banyak variabel dan komponen yang saling
       berinteraksi.
2.    Hubungan antar variabel tidak linear
3.    Model memiliki variate acak
4.    Output dari model akan divisualisasikan sebagai animasi komputer 3D.

Tujuan simulasi adalah untuk ,,,,,
1.    Mempelajari “tingkah laku” sistem
2.    Mengembangkan pengertian mengenai interaksi bagian-bagian dari sebuah
       sistem, dan pengertian mengenai sistem secara keseluruhan.
3.    Pelatihan
4.    Hiburan (game)

Kelebihan simulasi ,,,,,
1.    Dapat dipadukan dengan model numerik untuk menganalisa sistem yang lebih
       kompleks.
2.    Didukung data yang berhubungan langsung dengan angka acak, dengan tipe
       data probabilistik.
3.    Mudah beradaptasi dan mudah digunakan untuk berbagai masalah.

Kekurangan simulasi ,,,,,
1.    Model simulasi masih bisa menyita waktu
2.    Waktu eksekusi simulasi bisa sangat besar
3.    Simulasi secara esensial adalah suatu proses eksperimen yang memerlukan
       perencanaan yang hati-hati

Link yang berkaitan dengan Teknik Simulasi :
=> Materi Kuliah Teknik Simulasi
=> Materi PDF Teknik Simulasi
=> Blog tentang Teknik Simulasi
=> Wikipedia tentang Pengertian Simulasi
=> Simulasi & Pemodelan

Blog dengan bahasan Teknik Simulasi :
=> http://karlinarachmasita.blogspot.com/
=> http://simulasi-niezz.blogspot.com/
=> http://sindyfebriantika.blogspot.com/

Sistem Pengembilan Keputusan, Pemodelan dan Dukungan

SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN, PEMODELAN & DUKUNGAN


Menurut Herbert A. Simon, ada 2 tipe keputusan:

1. keputusan terprogram

        adalah keputusan yang sifatnya rutin dan berulang-ulang, dan organisasi
        biasanya mengembangkan cara-cara tertentu untuk mengendalikannya
        Contoh : menata barang dagangan di toko

2. Keputusan tidak terprogram

        adalah keputusan yang dikeluarkan hanya sekali dan biasanya tidak terstruktur
        dibanding keputusan yang terprogram.
        Contoh : barang dagangan apa yang akan dijual

Mengacu pada pemahaman diatas, maka Herbert A. Simon
mengklasifikasikan masalah dalam tiga kategori yaitu:

1. Structured Problem (Terstruktur)

        merupakan masalah yang rutin dan berulang, sehingga pemecahannya
        dilakukan secara standar berdasarkan analisa kuantitatif. Disamping itu,
        tersebut dapat dibuatkan alagoritma atau aturan yang memungkinkan
        masalah dan dimengerti.Berdasarkan hasil identifikasi, maka dapat dibuatkan
        solusi alternatif memecahkan masalah tersebut. Masalah ini dikenal sebagai
        masalah yang memiliki struktur tiga Simon.

2.     Unstructured problem (Tidak Terstruktur)

        Problem yang masih kabur dan cukup kompleks yang ada solusi langsung
        bisa dipakai

3. Semi structured problem (Semi Terstruktur)

        Pada masalah ini merupakan penggabungan structured dan unstructured
        problem. Unstuctured & Semi Structured perlu SPK untuk kualitas informasi,
        memberi beberapa alternatif solusi.

Meurut Simon ada 4  fase dalam pengambilan keputusan, dimana fase 1-3 merupakan
dasar pengambilan keputusan, sedangkan pemecahan masalah adalah fase 1-4:

1. Intelegen

        mengamati lingkungan dan mencari kondisi-kondisi yang perlu diperbaiki.
        Kegiatan ini merupakan tahapan dalam perkembangan cara berfikir.
        Untuk melakukan kegiatan intelijen ini diperlukan sebuah sistem informasi,
        dimana informasi yang diperlukan ini didapatkan dari kondisi internal
        maupun eksternal sehingga seorang manajer dapat mengambil sebuah
        keputusan dengan tepat. Dalam kondisi internal sistem informasi ini
        digunakan untuk mengamati kegiatan-kegiatan yang dilakuk organisasi
        dalam dunia bisnis, sedangkan dalam kondisi eksternal sistem informasi
        ini digunakan untuk mengamati kondisi lingkungan luar yang dapat
        mempengaruhi kondisi internal organisasi, sehingga manajer dapat
        mengidentifikasi dan membuatmsebuah keputusan yang memiliki potensial
        tinggi.

2. Merancang

        kegiatan untuk menemukan, mengembangkan dan menganalisis berbagai
        alternatif tindakan yang mungkin untuk dilakukan. Tahap perancangan ini
        meliputi pengembangan dan mengevaluasi serangkaian kegiatan alternatif.
        Pertimbangan-pertimbangan utama telah diperkenalkan oleh Simon untuk
        melakukan tahapan ini, apakah situasi keputusan ini terprogram atau tidak.

3. Memilih

        memilih satu tindakan tertentu dari beberapa yang tersedia. Kegiatan memilih
       dan menelaah ini digunakan untuk memilih satu rangkaian tindakan tertentu dari
        beberapa yang tersedia dan melakukan penilaian terhadap tindakan yang telah
        dipilih.

4. Menelaah

        menilai pilihan-pilihan yang lalu


• Sistem adalah kumpulan dari obyek-obyek seperti orang, resource, konsep,
        dan procedure yang ditujukan untuk melakukan fungsi tertentu atau memenuhi
        suatu tujuan.
• Sistem dan lingkungannya

Sistem terdiri dari : Input, Proses, dan Output
1.  Input                :  semua elemen yang masuk ke sistem. Contohnya adalah bahan
                                baku yang masuk ke pabrik kimia, pasien yang masuk ke rumah
                                sakit, input data ke komputer
2.  Proses             :   proses transformasi elemen-elemen dari input menjadi output
3.  Output             :   produk jadi atau hasil dari suatu proses di sistem
4.  Feedback        :   aliran informasi dari komponen output ke pengambil keputusan
                                yang memperhitungkan output/ kinerja sistem. Dari informasi ini,
                                pengambil keputusan, yang bertindak sebagai pengontrol, bisa
                                memutuskan untuk memodifikasi input, atau proses, atau malah
                                keduanya.
5.  Environment     :  terdiri dari berbagai elemen yang terletak diluar input, proses
                               ataupun output. Namun, dapat mempengaruhi kinerja dan tujuan
                               sistem. Bila suatu elemen memiliki hubungan dengan
                               tujuan sistem serta pengambil keputusan secara signifikan tak
                               mungkin memanipulasi elemen ini, maka elemen tesebut harus
                               dimasukkan sebagai bagian dari environment.
                               Contoh:sosial, politik, hukum, aspek fisik, dan ekonomi.
6.  Boundary/batas : pemisah antara suatu sistem dengan enviromentnya. Sistem
                               ada di dalam boundary, dimana environmentnya ada di luarnya.
                               Bisa secara fisik, misal:sistem adalah sebuah departemen
                               di Gedung X; atau non fisik, misal:suatu sistem dibatasi oleh
                               waktu tertentu.


Karakteristik utama dari DSS adalah adanya kemampuan pemodelan. Model adalah
representasi sederhana atau penggambaran dari kenyataan, terdapat 3 model:
1. Iconic (Scale).
        Replika fisik dari sistem, biasanya dalam skala tertentu dari bentuk aslinya.
        Contoh: GUI pada OOPL
2. Analog
        Tak seperti sistem yang sesungguhnya tetapi berlaku seperti itu. Lebih abstrak
        daripada model Iconic dan merupakanrepresentasi simbolis dari kenyataan.
        Contoh: bagan organisasi, peta, bagan pasar modal, speedometer.
3.     Matematis (Kuantitatif)
        Kompleksitas hubungan dalam sistem organisasi tak dapat direpresentasikan
        dengan Iconic maupun Analog, karena klau pun bisa akan memakan waktu
        lama dan sulit. Analisis DSS mengunakan perhitungan numerik yang dibantu
        dengan model Matematis atau model kuntitatif lainnya.


• Komponen-komponen Model Kuantitatif:
        Struktur umum dari model

Contoh-contoh dari komponen model:

• Proses Pemodelan
        Berikut ini adalah proses yang terjadi pada pemodelan:
        TRIAL AND ERROR
             Trial & error dengan sistem yang nyata. Tapi sistem ini tak berjalan bila:
        terlalu banyak alternatif untuk dicoca, akibat samping dari error yang terjadi 
        besar pengaruhnya, lingkungan itu sendiri selalu berubah

     
        SIMULASI

              Simulasi adalah sebuah teknik untuk melakukan eksperimen dengan
        sebuah komputer pada sebuah model dari sebuah sistem manajemen.
        Simulasi merupakan model DSS yang paling umum digunakan. Simulasi 
        merupakan suatu model deskriptif. Tidak ada pencarian otomatis untuk 
        suatu solusi yang optimal. Model simulasi menggambarkan atau memprediksi
        karakteristik suatu sistem di bawah kondisi yang berbeda. Proses simulasi
        biasanya mengulangi sebuah eksperimen, berkali-kali untuk mendapatkan
        estimasi mengenai efek keseluruhan dari tindakan-tindakan.

        OPTIMISASI
              Pemrograman linier adalah salah satu teknik yang cukup terkenal dalam
        perhitungan optimalisasi pada pemrograman matematika. Karakteristik
        pemrograman linier antara lain :
        1. Terbatasnya jumlah sumber daya ekonomi yang tersedia untuk
                dialokasikan
        2. Sumber daya yang digunakan untuk memproduksi produk atau jasa
        3. Ada dua atau lebih cara dimana sumber daya dapat digunakan, masing-
                masing disebut solusi atau program.
        4. Masing-masing aktivitas (produk atau jasa) dimana sumber daya
                digunakan menghasilkan tujuan
        5. Alokasi biaya dibatasi pada beberapa batasan dan persyaratan yang
                disebut konstrain.

        Penggunaan pemrograman matematika, khususnya dalam pemrograman linier cukup umum diguanakan selama ini. Ada beberapa program komputer standar yang tersedia antara lain Excel, Lotus dan program spreadsheet lainnya. Demikian pula adalah mudah untuk mengantarmuka perangkat lunak optimalisasi lanilla dengan Excel, sistem manajemen database, dan peralatan lanilla. Model optimalisasi yang paling umum dapat dipecahkan dengan berbagai pemrograman matematika antara lain : 

1. Penugasan
2. Pemrograman dinamis
3. Pemrograman tujuan
4. Investasi dalam memaksimalkan rate of return
5. Pemrograman linier dan integer
6. Model jaringan untuk perencanaan dan penjadwalan
7. Pemrograman non linier
8. Penggantian (anggaran model)
9. Model inventori
10.   Transportasi (meminimalkan biaya pengiriman)

HEURISTIC
        Heuristik berasal dari bahasa Yunani dari kata discovery yaitu aturan keputusan yang mengatur bagaimana sebuah masalah harus dipecahkan. Biasanya heuristik dikembangkan berdasarkan basis analisis yang solid terhadap masalah. Contoh-contoh pemrograman heuristik dapat dilihat pada tabel berikut ini :

        Pengambil keputusan menggunakan heuristik atau aturan utama dengan berbagai alasan yang masuk akal. Sebagai contoh, pengambil keputusan dapat menggunakan sebuah heuristik jika mereka tidak mengetahui cara terbaik untuk memecahkan masalah atau jika teknik optimalisasi belum dilakukan. Proses heuristik dapat dijelaskan sebagai pengembangan berbagai aturan untuk membantu memecahkan masalah-masalah rumit atau sub masalah final dengan menemukan jalur yang paling menjanjikan dalam mencari solusi, menemukan cara-cara mendapatkan dan menginterpretasi informasi yang senantiasa berubah, dan kemudian mengembangkan metode-metode yang memimpin kepada satu algoritma komputasional atau solusi umum.

Aplikasi heuiristik cocok untuk situasi-situasi sebagai berikut :
1. Data input tidak pasti atau terbatas
2. Realitas terlalu kompleks, sehingga model optimalisasi tidak dapat digunakan
3. Algoritma eksak yang reliabel tidak tersedia
4. Masalah-masalah kompleks tidak ekonomis untuk optimalisasi atau
        simulasi atau memerlukan waktu komputasi yang berlebihan
5. Memungkinkan untuk efisiensi proses optimalisasi
6. Pemrosesan simbolik daripada numerik dilibatkan
7. Keputusan harus dibuat dengan cepat dan komputerisasi tidak layak

Keuntungan heuristik :
1. Mudah dipahami dan karena itu lebih mudah untuk diimplementasikan dan
        dijelaskan
2. Membantu orang-orang untuk kreatif dan mengembangkan heuristik untuk
        masalah-masalah lain
3. Menghemat waktu formulasi
4. Menghemat persyaratan pemrograman komputer dan persyaratan
        penyimpanan
5. Menghasilkan banyak solusi yang dapat diterima

Keterbatasan heuristik :
1. Tidak dapat menjamin solusi optimal, kadang-kadang batasan mengenai nilai
        obyektif sangat buruk.
2. Mungkin terlalu banyak perkecualian pada aturan-aturan yang tersedia
3. Kesalingtergantungan dari statu bagian sebuah sistem Madang-kadang dapat
        berpengaruh besar pada
        sistem keseluruhan.

• Kategori-kategori Model

• Definisi DSS (Decision Support System) – Sistem Pendukung 
       Keputusan

DSS sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi pengambilan keputusan semi terstruktur. DSS dimaksudkan utnuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kemampuan meraka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. DSS ditujukan untuk keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan yang sama sekali tidak dapat didukug oleh algoritma. 

Menurut Little (1970) mendefinisikan DSS sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer dalam pengambilan keputusan. Dia menyatakan bahwa untuk berjalan dengan sukses, sistem tersebut harus sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaptif, lengkap dengan isu-isu penting dan mudah berkomunikasi. 

Alter (1980) mendefinisikan DSS  dengan membandingkannya dengan EDP (Electronic Data Processing) sebagai berikut :

Moore dan Chang (1680) berpendapat bahwa DSS dapat menangani situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Sebuah masalah dapat dijabarkan menjadi masalah terstruktur dan tidak terstruktur dilihat dari si pengambil keputusan atau suatu situasi spesifik.

• Karakteristik dan Kemampuan DSS (Decision Support System)

1. DSS menyediakan dukungan untuk pengambil keputusan, terutama pada situasi
        semi terstruktur dan tidak terstruktur, dengan menyertakan penilaian manusia
        dan informasi terkomputerisasi. Masalah- masalah tersebut tidak dapat
        dipecahkan oleh sistem komputer secara baik atau metode kuantitatif lainnya
2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai manajer
        bawah..
3. Dukungan untuk individu atau kelompok. Masalah yang kurang terstruktur
        sering memerlukan keterlibatan individu dari departemen dan divisi yang berbeda
        atau bahkan dari organisasi lainnya.
4. DSS menyediakan dukungan ke perbagai keputusan yang berurutan atau
        saling berkaitan.
5. DSS mendukung perbagai fase proses pengambilan keputusan
6. DSS mendukung di berbagai proses dan gaya pengambilan keputu
7. DSS selalu bisa beradaptasi sepanjang masa, dimana pengambil keputusan
        seharusnya reaktif, dapat menghadapi perubahan kondisi secara cepat, dan
        dapat beradaptasi untuk menentukan DSS dalam memenuhi perubahan yang
        terjadi.
8. DSS mudah digunakan, user harus merasa nyaman dengan sistem ini
9. Peningkatan yang efektif dalam pengambilan keputusan
10. Pengambil keputusan memegang kontrol penuh terhadap proses pengambilan
        keputusan. DSS secara khusus ditujukan untuk mendukung, bukan
        menggantikan pengambil keputusan.
11. DSS mengarah pada pembelajaran, yaitu mengarah pada kebutuhan baru
        dan penyempurnaan sistem.
12. User harus mampu menyusun sendiri sistem yang sederhana. Sistem yang
        lebih besar dapat dibangun dalam organisasai user tadi dengan melibatkan
        sedikit saja bantuan dari spesialis SI.
13. DSS biasanya mendayagunakan berbagai model dalam menganalisis berbagai
        keputusan.
14. DSS dalam tingkat lanjut dilengkapi dengan knowledge yang bisa memberikan
        solusi yang efisien dan efektif dari berbagai masalah yang pelik.

• Komponen DSS
       1. Data Management
              Termasuk database, yang mengandung data yang relevan untuk berbagai
              situasi dan diatur oleh software yang disebut Database Management
              System (DBMS)
       2. Model management
              Melibatkan model finansial, statiskal, management science atau berbagai
              model kuantitafif lainnya, sehingga dapat memberikan ke sistem suatu
              kemampuan analitis, dan manajemen software yang diperlukan.
       3. Communication (dialog subsystem)
              User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada DSS melalui
              subsistem ini. Ini berarti menyediakan antar muka
       4. Knowledge management
              Subsistem optional ini dapat mendukung subsistem lain atau bertindak
              sebagai komponen yang berdiri sendiri.