Tinjauan Sistematis Penerapan SPK dalam Industri 4.0: Peluang dan Tantangan di Era Transformasi Digital
DOI:
https://doi.org/10.63822/sqk2pv89Keywords:
Sistem Pendukung Keputusan, Industri 4.0, IoT, AI, Big Data, Transformasi DigitalAbstract
Penelitian ini merupakan tinjauan sistematis terhadap penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam konteks Industri 4.0. Sebanyak 68 artikel dari berbagai jurnal yang terindeks Google Scholar dianalisis berdasarkan empat dimensi utama: metode SPK yang digunakan, domain aplikasi, teknologi pendukung yang diintegrasikan, dan fokus tematik kajian. Hasil menunjukkan bahwa metode seperti AHP, TOPSIS, Fuzzy Logic, dan SAW paling sering digunakan, khususnya dalam sektor manufaktur, energi-lingkungan, logistik, dan kesehatan. Selain itu, integrasi teknologi seperti Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), dan Big Data Analytics turut memperluas kapabilitas sistem dalam menangani pengambilan keputusan yang kompleks dan dinamis. Meskipun terdapat peluang besar, tantangan signifikan tetap ada, antara lain keterbatasan interoperabilitas sistem, kurangnya validasi lapangan, dan resistensi organisasi terhadap teknologi baru. Penelitian ini merekomendasikan agar riset ke depan difokuskan pada pengembangan metode hibrida, penerapan SPK berbasis cloud, serta eksplorasi pada sektor yang belum banyak diteliti. Dengan demikian, SPK berpotensi menjadi komponen strategis dalam mendukung proses transformasi digital yang berkelanjutan..
Downloads
References
Banerjee, P. K., & Turner, T. R. (2012). A flexible model for the pricing of perishable assets. Omega, 40(5), 533–540.
Bostrom, R., & Heinen, J. (1976). MIS problems and failures: A Socio-technical Perspective.
Delen, D., & Zolbanin, H. M. (2018). The analytics paradigm in business research. Journal of Business Research, 90, 186–195.
Faisal, M. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Siswa Berprestasi di SMK PGRI 3 Malang Menggunakan Metode Weighted Product (WP). J-INTECH (Journal of Information and Technology), 5(01), 119–124.
Fitriani, D. , &, & Nasution, R. (2023). Analisis Kesiapan Organisasi dalam Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Teknologi. Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Akuntansi (JUSIKA), 12(1), 44–53. Jurnal Sistem Informasi Dan Komputer Akuntansi (JUSIKA), 12(1), 44–53.
Gao, Y., Yang, H., & Zhang, M. (2021). Too bad to fear, too good to dare? Performance feedback and corporate misconduct. Journal of Business Research, 131, 1–11.
Govindan, K., & Jepsen, M. B. (2016). ELECTRE: A comprehensive literature review on methodologies and applications. European Journal of Operational Research, 250(1), 1–29.
Gueymard, C. A. (2014). A review of validation methodologies and statistical performance indicators for modeled solar radiation data: Towards a better bankability of solar projects. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 39, 1024–1034.
Ivanov, D., Dolgui, A., & Sokolov, B. (2019). The impact of digital technology and Industry 4.0 on the ripple effect and supply chain risk analytics. International Journal of Production Research, 57(3), 829–846.
Kagermann, H., & Wahlster, W. (2022). Ten years of Industrie 4.0. Sci, 4(3), 26.
Kitchenham, B. (2004). Procedures for performing systematic reviews. Keele, UK, Keele University, 33(2004), 1–26.
Lee, J., Bagheri, B., & Kao, H.-A. (2015a). A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 3, 18–23.
Lee, J., Bagheri, B., & Kao, H.-A. (2015b). A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 3, 18–23.
Maulidi, F. , &, & Ramadhan, A. (2021). Implementasi Metode AHP untuk Pemilihan Supplier Terbaik pada Perusahaan Manufaktur. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer, 9(2), 87–94.
Power, D. J. (2008). Decision support systems: a historical overview. In Handbook on decision support systems 1: Basic themes (pp. 121–140). Springer.
Putra, Y. A. , & Handayani, R. (2021). Implementasi Cloud Computing pada Sistem Pendukung Keputusan: Peluang dan Tantangan. . Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 6(1), 10–19.
Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83–98.
Sari, M. N. , & Herlina, E. (2020). (2020). Integrasi AHP dan SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bahan Baku. . Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 18(1), 20–30.
Sivarajah, U., Kamal, M. M., Irani, Z., & Weerakkody, V. (2017). Critical analysis of Big Data challenges and analytical methods. Journal of Business Research, 70, 263–286.
Turban, E. (2011). Decision support and business intelligence systems. Pearson Education India.
Utami, P. W. , & Wirawan, A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit dengan Metode Fuzzy Mamdani. . Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 9(3), 321–330.
Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big data analytics and firm performance: Effects of dynamic capabilities. Journal of Business Research, 70, 356–365.
Wang, J.-J., Jing, Y.-Y., Zhang, C.-F., & Zhao, J.-H. (2009). Review on multi-criteria decision analysis aid in sustainable energy decision-making. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(9), 2263–2278.
Xu, L. Da, Xu, E. L., & Li, L. (2018). Industry 4.0: state of the art and future trends. International Journal of Production Research, 56(8), 2941–2962.
Zhou, K., Liu, T., & Zhou, L. (2015). Industry 4.0: Towards future industrial opportunities and challenges. 2015 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD), 2147–2152.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Han Sulaiman (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
