Abstrak  : Revolusi  Industri  di  Amerika  dipengaruhi  oleh  pengembangan  teknologi  hingga  menjadi  negara  yang  sangat  maju. Teknologi  informasi  yang  dipadukan  dengan Decision  Support  System ( DSS )  mampu  memberikan  wajah  baru  pada  penerapan teknologi dibeberapa bidang, antara lain: 1). Industri; 2). Kesehatan; 3). Pertanian;  4). Lingkungan Hidup ; 5). Militer; dan 6). Pendidikan. DSS dikenal pada tahun 1970 dengan keterbatasan pada pengembangan teknologi untuk bidang militer. Namun, secara bertahap  pengembangan DSS dapat  diaplikasikan  pada  beberapa  bidang.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Systematic Literature  Review dengan 4 tahapan penelitian, antara lain: a). Research Questions; b). Inclusion Criterl;  c). Identification of Papers; dan d). Conclusion yang dilakukan dengan mengelompokkan sesuai kategori pada beberapa tahun tertentu, antara lain: 1). 1980-1990; 2). 1990-2000; 3). 2000-2010; dan 4). 2010-2020 . Penelitian ini secara garis besar melakukan analisis bagaimana perkembangan penggunaan DSS pada berbagai bidang dari tahun ke tahun di Amerika yang dapat digunakan sebagai pengambil kebijakan serta evaluasi penggunaan tren teknologi dalam beberapa bidang. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bidang industri dan  bidang  kesehatan  lebih  dominan  di  gunakan  pada Decision  Support  System .  Karena Decision  Support  System sangat  di butuhkan  dalam  bidang  tersebut.  Dan  seiring  perkembangan  zaman,  penggunaan Decision Support  System semakin  berkurang, bahkan pada tahun 2010 menuju tahun 2020, penggunaan Decision Support System di sebut sebagai kecerdasan buatan. Karena teknologi kecerdasan buatan telah mencakup Decision Support System di dalamnya. Dan kecerdasan buatan memiliki arti yang lebih luas bukan hanya sekedar Decision Support System .
Kata Kunci— Decision Support System, DSS, Teknologi, Pengambilan Keputusan, Amerika
Abstract  : The  Industrial  Revolution  in  America  was  influenced  by  technological  development  to  become  a  highly  developed country. Information technology combined with the Decision Support System (DSS) is able to give a new face to the application of technology in several fields, including: 1). Industry; 2). Health; 3). Agriculture; 4). Living environment ; 5). Military; an d 6). Education. DSS was known in 1970 due to limitations in the development of technology for the military field. However, gradually the development of DSS can be applied in several fields. In this study using the Systematic Literature Review method with 4 stages of research, including: a). Research Questions; b). Inclusion Criterl; c). Identification of Papers; and D). Conclusions are carried out by grouping according to categories in certain years, including: 1). 1980-1990; 2). 1990-2000; 3). 2000-2010; and 4). 2010- 2020. This research outlines an analysis of how the development of the use of DSS in various fields from year to year in America can be used as a policy maker and evaluating the use of technological trends in several fields. The results of this study are. The conclusion of this research is the field of industry and the health field is more dominant in use in the decision support system. Because the decision support system is very needed in the field. And as the time goes by, the use of the decision support system is increasingly reduced, even in the year 2010 to 2020, the use of a decision support system is called as artificial intelligence. Because artificial intelligence technology includes a decision support system in it. And artificial intelligence has a broader meaning is not merely a decision support system.
Keywords— Decision Support System, DSS, Technology, Decision Making, America

## I. P ENDAHULUAN
evolusi  Industri  4.0  di  Amerika  tidak  lepas  dari  peranan  perkembangan  teknologi  pada  masa sebelumnya, yaitu Revolusi Industri 3.0 dengan gebrakan baru produksi mobil Ford-T di Amerika [1]. Amerika selalu menunjukkan adidayanya dalam mengikuti perkembangan revolusi industri, hal ini juga

## DECISSION SUPPORT SYSTEM IN AMERICA: A GLOBAL AND FUTURE EXISTENCE
Novia Ratnasari 1) , Dhani Wahyu Wijaya 2) , dan Akrom Tegar Khomeiny 3), Aji Prasetya Wibawa 4)
1, 2, 3, 4) Universitas Negeri Malang e-mail: novia.ratnasari.1905518@students.um.ac.id 1) , dhaniwijaya59@gmail.com 2) , akromtegarkhomeiny@gmail.com 3) , aji.prasetya.ft@um.ac.id 4)
R
ditunjukkan  dengan  adanya  temuan  teknologi  internet  pada  tahun  1960  [2].  Dengan  adanya  penemuan teknologi internet oleh Paul Bara pada tahun 1960, peneliti di Benua Amerika melakukan research lanjutan dengan  melakukan  kombinasi  teknologi  komputer    dan    teknologi    komunikasi    ala neorologi [3]. Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  juga  dimanfaatkan  oleh  beberapa  bidang,  antara  lain bidang  Pertahanan  Kemiliteran  Amerika  dengan  kolaborasi  ilmu geo  location dan  teknologi  berhasil menciptakan sebuah Cips untuk melacak keberadaan seseorang, faktor cuaca, dan iklim disuatu lokasi [4]. Pada  tahun  1970  inovasi  teknologi  pada  bidang  Pertahanan  Militer  juga  memperkenalkan  metode Analytical Hierarchycal Process (AHP) pada teknologi baru yaitu Decision Support System ( DSS ) sebagai perencanaan kekuatan militer untuk menghadapi berbagai kemungkinan atau contingency planning [5] . Hal ini  sangat  berpengaruh  bagi  revolusi  industri  di  Amerika  untuk  menerapkan  teknologi DSS pada  semua bidang. DSS adalah sebuah sistem yang dapat diinstruksikan untuk pengambilan sebuah keputusan yang ideal dalam sebuah situasi terstruktur dan terprogram, untuk memperluas kapabilitas serta keputusan yang tidak dapat didukung oleh sebuah rangkaian algoritma biasa [6]. DSS bukan sebagai pengganti SDM atau pengganti stakeholder , namun DSS adalah sebuah teknologi yang dapat dikembangkan menjadi perangkat cerdas yang dapat melakukan analisis dengan model-model yang tersedia [7]. Giat pengembangan teknologi berbasis DSS di  Amerika  terus  berlangsung  hingga  tahun  2002  merambah  hingga  bidang  pengairan  dan  irigasi  sebagai Decision Support System di sungai Servier [8]. Tak hanya berhenti pada Revolusi  Industri 3.0, pada awal Revolusi  Industri  4.0  pada  tahun  2014, DSS masih  berlaga  dengan  eksistensinya  pada  inovasi  teknologi informasi  pada  bidang  ekonomi,  yaitu  dikolaborasikan  dengan  ilmu  akuntansi  untuk  memperoleh  sebuah keputusan yang ideal khususnya pada penggunaan pendanaan proyek [9].
Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleholeh  Daniel Edmund O'Leary yang berjudul “Decision Support System Evolution: Predicting, Facilitating, and Managing Knowledge Evolution”.  Penelitian ini membahas mengenai evolusi dari DSS, menejlaskan secara terperinci mengenai evolusi dari teknologi dari DSS itu sendiri serta prediksi perkembangan DSS di  masa  yang akan datang. Namun  penelitian ini hanya terbatas pada pembahasan mengenai teknologi dari DSS [10] . Dari masa ke masa, DSS masih menjadi bagian dari revolusi industri yang memanfaatkan teknologi. Tujuan dari penulisan artikel ini adalah melakukan analisis bagaimana eksistensi teknologi DSS dari masa ke masa  dan  teknologi  yang  mempengaruhi DSS hingga  bagaimana  proyeksi DSS di  masa  depan  di  Benua Amerika.  Hasil  dari  analisis  artikel  ini  dapat  digunakan  sebagai  pedoman  pengambilan  keputusan penggunaan teknologi terbaru di masa depan yang dapat diimplementasikan di semua bidang khususnya di Amerika[10].

## II. M ETODE
Penelitian ini dilakukan menggunakan metode Systematic  Literature  Review dengan 4 tahapan penelitian, antara lain: a). Research Questions; b). Inclusion Criterl; c). Identification of Papers; dan d). Conclusion [11]
Gambar 1. Metode Systematic  Literature  Review Sumber: Metode Systematic  Literature  Review [11]

## 1. Research Questions
Pada tahap Research Questions akan dilakukan pengelompokan artikel dengan jumlah keseluruhan
Research Questions
Inclusion Criterl Identification of Papers Conclusion
55 artikel yang nantinya akan dilakukan identifikasi mengenai hal-hal antara lain:
a) Tahun Terbit;
b) Judul;
c) Kategori;
d) Penulis;
e) Topik bahasan
Kemudian akan dilakukan resume serta mengidentifikasi trends yang terjadi pada penggunaan DSS dari masa ke masa.
2. Inclusion Criterl
Pada penelitian ini dilakukan tahapan pemilihan  artikel  sebagai  subjek sampel penelitian dengan Teknik Inclusion Criterl. Sampel artikel yang digunakan dalam penelitian ini, harus memiliki satu kesatuan dalam pemilihan artikel dengan memenuhi syarat di bawah ini:
a) Artikel pada masa pengembangan Revolusi Industri 1.0, 2.0, 3.0, dan 4.0
b) Artikel  Berfokus  pada  4  topik  yaitu,  Bidang  Kesehatan,  Bidang  Industri,  Bidang  Pertanian, Bidang Lingkungan Hidup, Bidang Pendidikan, dan Bidang Militer.
c) Artikel memiliki latar belakang pengaplikasian pada Benua Amerika
3. Identification of Papers Pada tahap identifikasi artikel, No Topik Jumlah Artikel Tahun Terbit Fokus Paper 1 Bidang Kesehatan 20 Artikel 1997-2008 Penerapan DSS dalam  aplikasi  di Bidang kesehatan 2 Bidang Industri 22 Artikel 1984-1997 Penerapan DSS untuk  membuka cluster industri terbarukan dan banyak menggantikan  peran  SDM  pada industri 3 Bidang Pertanian 4 Artikel 1988-2007 Penerapan DSS untuk mengembangkan  pertanian  di  Benua Amerika. 4 Bidang  Lingkungan Hidup 3 Artikel 2006-2015 Pengembangan DSS untuk  mengatasi masalah lingkungan dan perairan. 5 Bidang Pendidikan 2 Artikel 1987-1989 Penerapan DSS sebagai  fasilitas Pendidikan,  mulai  dari  infrastruktur jaringan  dan  pengembangan  aplikasi Pendidikan terbarukan. 6 Bidang Militer 1 Artikel 2015 Penerapan DSS untuk  mengurangi tingkat  resiko  bunuh  diri  tentara  di Amerika
4. Conclusion
Kemudian setelah seluruh tahapan dilakukan, maka dari hasil resume dan analisis dilakukan tahap selanjutnya  yaitu  mengambil  kesimpulan.  Pada  tahapan  pengambilan  kesimpulan  juga  didasari dengan literasi , bukti, serta diperkuat dengan membandingkan dengan penelitian sebelumnya, agar pada penelitian ini dapat memberikan rekomendasi penggunaan DSS dari masa ke masa.

## III. PEMBAHASAN DAN DISKUSI
Sebagai bagian dari beberapa pembahasan liteartur review , sebanyak 55 artikel. Dalam hasil review yang dilakukan berfokus pada tahun 1980 hingga tahun 2020. Hal ini didasarkan oleh pengembangan Decision  Support  System ( DSS )  di  Amerika  yang  semakin  diminati  yang  didukung  dengan pengembangan teknologi informasi [5] . Dari 55 artikel dapat dikategorikan menjadi 6 kategori, antara lain: 1). Industri; 2). Kesehatan; 3). Pertanian;  4). Lingkungan Hidup ; 5). Militer; dan 6). Pendidikan. Topik-topik yang telah dikategorikan, didapatkan dari range pembagian berdasarkan tahun, antara lain:
1). Tahun 1980-1989 terdapat 14 Artikel; 2). Tahun 1990-1999 terdapat 17 artikel; 3). Tahun 2000-2010 terdapat 13 artikel, dan 4). Tahun 2010-Awal 2020 terdapat 10 artikel .

## 1. Bidang Kesehatan
Pada tahun 1997 pengembangan DSS di Amerika mulai tumbuh, salah satunya adalah dalam bidang kesehatan yang digunakan untuk memberikan keputusan pedoman analisis kesehatan pasien diabetes. Hal ini sangat memberikan kontribusi tinggi, karena mempermudah dokter dalam memberikan saran, keputusan,  dan  meningkatkan  kunjungan  pasien  diabetes.  Penggunaan Decision  Support  System berdasarkan  pedoman  praktek  klinis  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan  kualitas  perawatan  medis (David.F,  1997).  Tidak  hanya  satu  bidang  kesehatan  seperti  penyakit  diabetes,  namun  penggunaan Teknologi yang didukung oleh DSS mampu untuk menjadi program pendukung keputusan berbantuan komputer bagi tim medis untuk melakukan manajemen penggunaan antibiotik, baik dari sisi keuangan, penggunaan, dan stok (Pestotnik, 1996). DSS atau sistem pendukung di Amerika juga digunakan sebagai pencatat history pasien dari berbagai jenis penyakit, dan salah satunya dapat digunakan sebagai pencatat history penyakit  Onkologi.  Hal  ini  sangat  memberikan  kemudahan  bagi  dokter,  karena track  record pasien  tidak  ter input dengan  baik,  yang  bisa  menyulitkan  dalam  pengambilan  keputusan  pada  tahap tindak lanjut. (Rossile, 2004).
William Hersh mengatakan dalam penelitiannya, bahwa tidak semudah yang dilihat, pengembangan tekonologi IT dalam  bidang  kesehatan  masih  banyak  mengalami  kegagalan.  Maka  dari  itu pengembangan  teknologi DSS dalam  dunia  Kesehatan  juga  harus  disertai  evaluasi  bagaimana seharusnya program DSS dapat tetap mendampingi dunia Kesehatan. Bentuk evaluasinya tidak hanya berupa Teknik tentang bagaimana DSS mampu memberikan pedoman yang baik bagi medis, namun dari sisi  manajemen  keuangan  untuk  mengembangkan DSS menjadi  teknologi  yang  tepat  guna  (Hersh, 2004).  Kemudian  evaluasi DSS dalam  bidang  kesehatan  juga  dapat  dilakukan  melalui  survei  pada kelompok  medis  untuk  menunjukkan  seberapa  signifikan  kemajuan  teknologi DSS dalam  bidang Kesehatan (Gans, 2005). Survei yang dilakukan berhasil mengemukakan, bahwa teknologi DSS dalam bidang Kesehatan mengalami peningkatan yang cukup signifikan, untuk itu perlu pengawasan, evaluasi, dan dukungan penuh pada pelaksanaan pengembangan teknologi DSS dalam bidang Kesehatan (Gans, 2005).  Pengaplikasian  teknologi  dalam  bidang  pendidikan  juga  harus  disertai  bagaimana  pola penggunaan,  pola  implementasi,  da  bagaimana  dukungan  pekerja  medis  dalam  pengaplikasiannya (Wears, 2005).
Setelah pengembangan teknologi DSS dalam bidang Kesehatan yang begitu pesat, kemunculan AI atau Artificial Intelegent Fuzzy Algorithm memberikan wajah baru pada pengaplikasian teknologi dalam bidang  Kesehatan  (Polat,  2007).  Dengan  penggunaan  Algoritma  dalam  pengambilan  keputusan, penggunaan teknologi akan semakin memperkuat teknologi dalam bidang Kesehatan (Trivedi, 2007). Amerika  adalah  negara  yang  menerapkan Smart  Form untuk  menggantikan  penggunaan Decision Support System yang tidak optimal,  yang dapat  memberikan penulisan catatan kunjungan secara  real kepada  pasien  yang  melakukan  perawatan  jalan  pada  penyakit  kronis  (Schnipper,  2008).  Selain  itu beberapa  rumah  sakit  di  Amerika  juga  memanfaatkan  teknologi DSS untuk  memberikan  resep  obat kepada  pasien  lanjut  usia  (Yourman,  2008).  Pada  tahun  2007-2008  kecenderungan DSS telah dipengaruhi oleh algoritma cerdas yang ditunjukkan Tehrani, bahwa penggunaan Fuzzy Algorithm juga dapat  diimplementasikan  sebagai  bagian  dari  teknologi  di  masa  depan  (Tehrani,  2008).  Penggunaan teknologi dalam kesehatan atau medis, juga membutuhkan pengembangan lebih lanjut dari fitur-fitur yang memperhatikan efisiensi, kualitas, dan keamanan (Bates, 2010).
Gambar 2. Chart Penelitian DSS dalam Bidang Kesehatan
Tabel 1 Hasil Review Artikel Penelitian DSS dalam Bidang Kesehatan No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik 1 1997 Computerized Decision Support Based on a Clinical Practice Guideline Improves Compliance with Care Standards Kesehatan David F. Lobach, MD, PhD, MS, W. Ed Hammond, PhD,Durham, North Carolina DSS sebagai  teknologi  dalam pengambilan keputusan perawatan medis penyakit diabetes. 2 1996 Implementing Antibiotic Practice Guidelines through Computer-Assisted Decision Support: Clinical and Financial Outcomes Kesehatan Stanley  L. Pestotnik, MS, RPh; David  C. Classen, MD,  MS; R. Scott  Evans, PhD; and John P.  Burke, MD DSS sebagai program manajemen antibiotik di rumah sakit. 3 2004 Modelling a decision-support system for oncologyusing rule- based and case-based reasoningmethodologies Kesehatan Delphine Rossillea,Jean- Franc ̧ois Laurentc, Anita Burguna DSS sebagai  pencatat  histori pasien Onkologi 4 2004 Health Care Information Technology Progress and Barriers Kesehatan Hersh, W Evaluasi  pengembangan DSS dalam bidang kesehatan 5 2005 Medical Groups’ Adoption OfElectronic Health Records AndInformation Systems Kesehatan Gans, D., Kralewski, J., Hammons, T., & Dowd, B. Evaluasi  pengembangan DSS dalam  bidang  kesehatan  dengan metode survei 6 2005 Computer Technology and Clinical WorkStill Waiting for Godot Kesehatan Wears, R. L., & Berg, M. Evaluasi pengembangan teknologi DSS dalam  bidang teknologi  juga  harus  mencakup pola  organisasi,  pekerja  medis, dan dukungan seluruh unit 2006 Medical decision support system based on artificial immune recognition immune system (AIRS), fuzzy weighted pre-processing and feature selection Kesehatan Polat, K., & Güneş, S DSS didukung  oleh AI  Fuzzy Algorithm pada  pengembangan teknologi dalam bidang kesehatan 8 2007 Measurement-based care for refractory depression: A clinical decisionsupport model for clinical research and practice Kesehatan Trivedi, M. H., & Daly, E. J Penggunaan  Algoritma  dalam teknologi bidang kesehatan
1 1 2 2 1 1 3 1 0 1 2 3 4 Th 1997 Th 1996 Th 2004 Th 2005 Th 2006 Th 2007 Th 2008 Th 2010 Penelitain DSS dalam Bidang Kesehatan
Jumlah Penelitian
No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik 9 2008 “Smart Forms” in an Electronic Medical Record:Documentation-based Clinical Decision Support to ImproveDisease Management Kesehatan Schnipper, J. L., Linder, J. A., Palchuk, M. B., Einbinder, J. S., Li, Q., Postilnik, A., & Middleton, B. Smart  Form untuk  optimalisasi Decision Support System perawatan jalan penyakit kronis 10 2008 use of computer decision support interventions to improve medication prescribing in older adults: systematic review Kesehatan Yourman, L., Concato, J., & Agostini, J. V. DSS untuk pengambilan keputusan  pemberian  obat  pada pasien lanjut usia. 11 2008 Intelligent decision support systems for mechanical ventilation Kesehatan Tehrani, F. T., & Roum, J. H Penggunaan  Algoritma Fuzzy dapat digunakan sebagai pengembangan teknologi dimasa depan 12 2010 The Future Of HealthInformation Technology In ThePatient-Centered Medical Home Kesehatan Bates, D. W., & Bitton, A. Penggunaan DSS sebagai Teknologi di masa depan 13 2012 Effect of Clinical Decision- Support Systems Kesehatan Bright TJ, Wong A, Dhurjati R, Bristow E, Bastian L, Coeytaux RR, Samsa G, Hasselblad V, Williams JW, Musty MD, Wing L Mengevaluasi  efek DSS pada hasil  klinis,  proses  perawatan kesehatan,  beban  kerja  dan efisiensi, kepuasan pasien, biaya, dan penggunaan dan implementasi penyedia. 14 2013 Artificial Intelligence in Medicine and Cardiac Imaging:Harnessing Big Data and Advanced Computing to ProvidePersonalized Medical Diagnosis and Treatment Kesehatan Dilsizian, Steven E., and Eliot L. Siegel Analisis  pemanfaatan Big  Data dan anvanced  computing untuk Memberikan Diagnosis dan Pengobatan  Medis  terhadap  AI dalam  ilmu  kedokteran  dan penggambaran jantung 15 2015 Evidence on feasibility and effective use of mHealth strategiesby frontline health workers in developing countries:systematic review Kesehatan Agarwal, Smisha, Henry B. Perry, Lesley ‐ Anne Long, and Alain B. Labrique Me review dan mensintesis bukti tentang kelayakan dan keefektifan layanan berbasis mobile untuk pemberian layanan kesehatan. 16 2015 Predicting Suicides After Psychiatric Hospitalizationin US Army SoldiersThe Army Study to Assess Risk and Resiliencein Servicemembers (Army STARRS) Kesehatan Kessler, Ronald C., Christopher H. Warner, Christopher Ivany, Maria V. Petukhova, Sherri Rose, Evelyn J. Bromet, Millard Brown Mengembangkan algoritma risiko aktuaria dalam memprediksi  tingkat  bunuh  diri tentara  US  setelah  12  bulan dirawat karena masalah kejiwaan 17 2015 Evaluation of Effectiveness and Cost-Effectiveness of a ClinicalDecision Support System in Managing Hypertension in ResourceConstrained Primary Health Care Settings: Results From a ClusterRandomized Trial Kesehatan Anchala, Raghupathy, Stephen Kaptoge, Hira Pant, Emanuele Di Angelantonio, Oscar H. Franco, and Dorairaj Prabhakaran Evaluasi  Efektivitas  dan  Biaya dari Decision  Support  System Klinis dalam Mengelola Hipertensi  dalam  Pengaturan Sumber Daya Perawatan Kesehatan yang terbatas 18 2017 A data analytics approach to building a clinical decision support system for diabeticretinopathy: Kesehatan Piri, Saeed, Dursun Delen, Tieming Liu, and Hamed M. Zolbanin Pengembangan  dan  penyebaran DSS untuk diabetic retinopathy
No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik Developing and deploying a model ensemble 19 2018 Detection of Breast Cancer with Mammography: Effect of an Artificial Intelligence Support System Kesehatan Rodríguez-Ruiz, Alejandro, Elizabeth Krupinski, Jan-Jurre Mordang, Kathy Schilling, Sylvia H. Heywang-Köbrunner, Ioannis Sechopoulos, and Ritse M. Mann membandingkan  kinerja  deteksi kanker payudara dari ahli radiologi yang membaca pemeriksaan mamografi tanpa bantuan vs  didukung oleh sistem kecerdasan buatan ( AI ). 20 2018 Artificial Intelligence: Bayesian versus HeuristicMethod for Diagnostic Decision Support Kesehatan Elkin, Peter L., Daniel R. Schlegel, Michael Anderson, Jordan Komm, Gregoire Ficheur, and Leslie Bisson analisis  metode bayesian  versus heuristik untuk dukungan keputusan diagnostik pada kesehatan

## 2. Bidang Industri
Pada  perang  dunia  ke  II  sedang  berlangsung.  Hal  ini  memberikan  dampak  buruk  pada  beberapa bidang, khususnya bidang industri. Industri Apel mengalami kekacauan karena tidak dapat melakukan ekspor, masalah yang lain terjadi karena beberapa masalah hama pada tanaman apel. Langkah-langkah darurat harus ditentukan untuk berubah menjadi sistem pengendalian hama baru, yang menyelamatkan industri. ( Whalon,  1984).  Untuk  itu  penggunaan  teknologi  sebagai  solusi  bagi  dunia  industri  mulai diperhatikan.  Dalam  pengembangan  pengetahuan  tentang  teknologi  dalam  bidang  industri  perlu mengetahui  bagaimana  mana  teknologi  itu  memberikan  skema,  grafik,  dan  data  data  yang  tersedia. ( Fedorowicz,  1986).  Pengembangan  teknologi DSS meliputi  di  mana DSS akan  dibangun, menggambarkan  konsep,  struktur  data,  aliran  data  dan  asosiasi  yang  akan  diperlukan  untuk membuahkan  hasil.  (Morley,2012).  Dalam  bidang  industri,  teknologi DSS digunakan  untuk pengambilan keputusan ketersediaan stok barang dan ketersediaan di pasar, dengan memanfaatkan DSS dan basis data (Jacquet, 1984).
r
Gambar 3. Chart Penelitian DSS dalam Bidang Indsutri
Tabel 2. Hasil Review Artikel Penelitian DSS dalam Bidang Industri No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik 1 1984 Apple  IPM  Implementation in North America Industri M. E. Whalon And B. A. Croft DSS Pada Industri Apel
1 1 2 3 2 2 1 2 3 3 1 1 0 2 4 1982 1984 1986 1987 1988 1989 1990 1992 1994 1995 1997 1999 Penelitain DSS dalam Bidang Industri
No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik 2 1986 Representing Modeling Knowledge  In  An  Intelligent Decision Support System Industri Jane FEDOROWICZ And Gerald B. WILLIAMS Memperdalam Pengetahuan Tentang DSS 3 1987 An  Integrated  Framework For Group Decision Support Systems Industri M. Tawfik Jelassi Integrasi DSS Dalam  Sebuah Keputusan Secara Global 4 1982 Decision  Support  Systems For  Semi-Structured  Buying Decisions Industri Eric Jacquet-Lagreze Ana Melvin F SHAKUN DSS Untuk Pengambilan Keputusan Pembelian. 5 1987 Group Decision Support System Impact: Multi- Methodological Exploration Industri Doug Vogel And Jay Nunamaker Dampak Penggunaan Decision Support System 6 1987 Decision  Support  Systems: The Next Decade Industri Peter G.W. KEEN Analisis DSS Pada  Beberapa Waktu Atau Dekade 7 1989 Evaluating  Group  Decision Support System Effectiveness: A Performance Study Of Decision Conferencing Industri Anne T. Mccartt And John ROHRBAUGH Evaluasi Teknologi DSS 8 1989 A  Model-Based  Decision Support System For Locating Banks Industri Hokey Min DSS Pada Industri Perbankan 9 1988 Descriptive  Analysis  For Computer-Based Decision Support Industri Mark S. Silver Analisis DSS Dalam  Sistem Pengambilan Keputusan 10 1988 Decision  Support  System Effectiveness:  A  Review  And An Empirical Test Industri Ramesh Sharda, Steve H. Barr, James C. Mcdonnel Tinjauan  Empiris  Penggunaan Teknologi DSS 11 1992 Current Status Of Construction Automation And  Robotics  In  The  United States Of America Industri Mirostaw J. Skibniewski Penggunaan  Teknologi  Pada Sistem Konstruksi Dan Robotika Di Amerika 12 1990 Lessons  From  Corporate America Applied To Training In Computer Ethics Industri SUSAN J. HARRINGTON, And REBECCA L. Mccollum Teknologi Dalam Sistem Training Komputer 13 1992 A Knowledge Based Decision Support System For Computer Performance Management Industri Bay Arinze And Magid Igbaria DSS Untuk Management Kinerja Berbasis Komputer 14 1995 Spatial  Decision  Support Systems:  An  Overview  Of Technology  And  A  Test  Of Efficacy Industri M.D. Crossland, B.E. Wynne, And W.C. Perkins DSS Ditinjau Dari Uji Efficacy
No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik 15 1999 Decision Support System For The Management Of An Agile Supply Chain Industri Huang Et Al DSS Untuk Supply Chain 16 1999 An Asynchronous Group Decision  Support  System Study For Intelligent Multicriteria Decision Making Industri Patrick P. Cao And Frada V. Burstein DSS Untuk Pengambilan Keputusan Multi kriteria 17 1995 Decission Suport For Management Industri Ralph H. Sparague, Jr. Ana Hugh J. Watson DSS Untuk Manajemen 18 1994 Causal Modelling As A Tool For Problem Framing Within A  Group  Decision  Support System:  An  Object-Oriented Approach Industri T.J. Heintz & W. Acar DSS Berorientasi Pada Objek 19 1994 Integration  Of  GIS-Based Suitability Analysis And Multicriteria Evaluation In A Spatial  Decision  Support System For Route Selection Industri P Jankowski And L Richard Integrasi  GIS  Dan  Evaluasi Multi kriteria 20 1995 Real Time Three Dimensional Geo- Referenced Digital Orthophotograph-Based Positioning, Navigation, Collision Avodance And Decision Support System Industri David A. Wysocki; Paul S. Hooper DSS Untuk Navigasi Dan Geo Referenced Digital 21 1994 An Application Of Expectancy Theory To Explain A Manager’s Intention To Use A Decision Support System Industri Ken C . Snead, Jr And Adrian M. Harrell DSS Untuk  Sistem  Evaluasi Pendukung Keputusan Manajer 22 1997 Evaluating Multiple- Attribute  Decision  Support Systems Industri Enrique G. Zapatero, Charlesh. Smith* And H. Roland Weistroffer Evaluasi Teknologi DSS

## 3. Bidang Pertanian
Seluruh negara pasti memiliki  lahan pertanian, begitu juga di  Amerika. Pertanian berbasis Teknologi Informasi  khususnya Decision  Support  System telah  memulai  sejak  tahun  1988.  Pengembangan  sistem pemecahan  masalah  dengan  teknologi  yang  dilaksanakan  di  Amerika  di  antaranya  manajemen  tangkapan terintegerasi yang terhambat oleh kurangnya peralatan untuk menjelaskan bagaimana pemilik tanah memilih sistem  pertanian  untuk  kebutuhan  mereka[12].  Manfaat  analisis  biaya  adalah  untuk  memperkirakan  biaya dan  manfaat  untuk  tindakan  atau  kebijakan  alternatif.  MCDA  dapat  mengevaluasi  hasil  yang  terbaik  dari alternatif yang di butuhkan berdasarkan preferensi pemilik tanah untuk berbagai kriteria[12]. Pada penelitian lain  juga  dilakukan  penelitian  tentang Decision  Support  System untuk  pengelolaan  ekosistem.  Proyek pertamanya  telah  menghasilkan  prototipe  untuk  pengelolaan  hutan  dalam  peraturan  yang  mewakili  tiga tingkatan,  yaitu:  tujuan  unit  manajemen,  tujuan  tingkat  tegakan,  dan  kondisi  masa  depan  yang diinginkan[13]. Berikut hasil review Decision Support System berdasarkan bidang pertanian di Amerika.
Tabel 3.
Hasil Review Artikel Penelitian DSS dalam Bidang Pertanian No Tahun Judul Kategori Penulis Topik 1 1988 An  Integrated  Expert Decision Support System for Agricultural Management PERTANIAN R. E. Plant Penenlitin  ini  menjelaskan  sistem CALEX, Microcomputer berbasis
Decision Support System ahli terpadu untuk manajemen pertanian. Program yang diimplementasikan erat hubungannya  dengan  modul  domain spesifik,  yang  terdiri  dari  tiga Subprogram terpisah: eksekutif, scheduler , dan shell sistem ahli. 2 1998 Decision support system for agrotechnology transfer: DSSAT v3 PERTANIAN J. W. JONES, G.Y. TSUJI, G. HOOGENBOOM, L.A. HUNT, P.K. THORNTOW, P.W. WILKENS, D.T. IMAMURA, W.T. BOWEW and U. SINGH Penelitian ini mengembangkan Decision  Support  System untuk transfer Agroteknologi ( DSS AT)
untuk memperkirakan produksi, penggunaan  sumber  daya,  dan  risiko yang terkait dengan praktek produksi tanaman yang berbeda. 3 2000 Goals and goal orientation in decision support  systems  for ecosystem management PERTANIAN Nute, Donald & Rosenberg, G & Nath, S & Verma, B. & Rauscher, H.M & Twery, Mark & Grove, Morgan Decision  Support  System untuk pengelolaan ekosistem. Proyek pertama telah menghasilkan prototipe awal  yang  menggabungkan  tujuan untuk  pengelolaan  hutan  dalam peraturan yang mewakili tiga tingkatan:  tujuan  unit  manajemen, tujuan  tingkat  tegakan,  dan  kondisi masa depan yang diinginkan. 4 2007 Multiple-criteria decision  analysis  for integrated  catchment management PERTANIAN Prato, T., & Herath, G. MCDA mengevaluasi  dan  memberi peringkat alternatif berdasarkan preferensi  pemilik  tanah  (bobot) untuk berbagai kriteria dan nilai-nilai kriteria.  Pendekatan MCDA terhadap ICM lebih  unggul  daripada  analisis manfaat  sampai  biaya  yang  hanya berfokus  pada  manfaat  dan  biaya moneter. MCDA lebih unggul daripada benefit  cost analysis (BCA) untuk petani dalam mengelola tanah.

## 4. Lingkungan Hidup
Seiring  perkembangan  zaman  yang  begitu  pesat,  sejak  tahun  2006  Decision  Support  System  mulai memasuki area lingkungan hidup kutuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang di alami. Seperti halnya permasalahan  proses  pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan Best  Management  Practice (BMP)  untuk sistem  manajemen Limas Stormwater yang  melibatkan  berbagai  pemangku  kepentingan[14].  Dalam penelitian  ini  menjelaskan  sebuah  pendekatan  berbasis web Multi-Kriteria  Analisis  (MKA)  yang  sedang dikembangkan dalam EU 5th Framework DayWater proyek untuk mendukung pemangku kepentingan dan pengembangan  berkelanjutan  saling  membantu  untuk  menyelesaikan  masalah  kontrol  dan  drainase  di perkotaan[14].
Pada  penelitian  lain  yang  mendukung,  mengembangkan  dan  menjaga  lingkungan  seperti Decision Support  System untuk  pengelolaan  banjir  terpadu  dalam  rangka ArcGIS berdasarkan  simulasi  banjir  dua dimensi yang realistis[15]. Sistem ini memiliki kemampuan untuk berinteraksi dengan menggunakan remote sensing (RS) lapisan gambar dan lapisan fitur GIS lainnya seperti zonasi lapisan, survei database dan sensus
blok  batas  untuk  perhitungan  kerusakan  banjir  dan  kemungkinan  kematian.  .  Analisis  bendungan  strategi pencegah banjir ini di lakukan di Sinclair Dam, Georgia, Amerika Serikat. Dan hasilnya menunjukkan bahwa sistem baru ini menyediakan lingkungan yang sangat fleksibel dan handal untuk memperkirakan berbagai kerusakan  banjir,  dan  dapat  sangat  meningkatkan  hasil  proses  pengambilan  keputusan  untuk  desain  masa depan sabagai Fasilitas pemeriksaan banjir[15]. Berikut hasil review Decision Support System berdasarkan bidang lingkungan hidup di Amerika.
Tabel 4.
Hasil Review Artikel Penelitian DSS dalam Bidang Lingkungan Hidup No Tahun Judul Kategori Penulis Topik 1 2006 The Day Water decision support approach  to  the  selection  of sustainable drainage systems: A multi-criteria  methodology  for BMP decision makers Lingkungan Hidup Ellis, Bryan & Deutsch, J.- C & Legret, M. & Martin, C.  &  Revitt,  Michael  & Scholes, L. & Seiker, H. & Zimmerman, U Kerangka  proyek  penelitian yang  didanai  EC  DayWater " Decision  Support  System Adaptif  untuk  Pengendalian Pencemaran Stormwater 2 2011 A  GIS-based  decision  support system for integratedflood management  underuncertainty with two dimensional numerical simulations Lingkungan Hidup Piri, Saeed, Dursun Delen, Tieming  Liu,  and  Hamed M. Zolbanin Pengembangan dan penyebaran DSS untuk diabetic retinopathy 3 2015 Facilitating  Group  Creativity: Experience with a Group Decision Support System Lingkungan Hidup Jay  F.  Nunamaker  Jr., Lynda  M.  Applegate  & Benn R. Konsynski penelitian menjelaskan tentang penggunaan Decision  Support  System kelompok ( DSS) untuk pembuatan  ide  dan  analisis dalam perencanaan dan keputusan laboratorium lingkungan.

## 5. Bidang Pendidikan
Pada  tahun  80-an  di  Amerika  telah  dimulai  tren  terbaru  pada  konsep  penyelesaian  masalah,  yaitu membuat Decision Support System (DSS) . Bidang pendidikan juga tak luput dari tren tersebut, dan hal ini sangat  memberikan  kontribusi  tinggi,  karena  mempermudah  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  sebuah kelompok diskusi. Seperti halnya hasil penelitian yang dilakukan oleh Floyd (1987), yaitu membandingkan sebuah  kelompok  diskusi  dengan  bantuan DSS dengan  kelompok  diskusi  tanpa  bantuan DSS ,  hasilnya menunjukkan bahwa kelompok dengan bantuan DSS membuahkan hasil yang lebih baik [16]. Pada  tahun-tahun  berikutnya DSS mulai  masuk  lebih  dalam  ke  bidang  pendidikan,  hingga  masuk  ke dalam bidang administrasi pendidikan. Namun hal ini juga dibarengi dengan timbulnya beberapa masalah dalam pendidikan, seperti halnya pembagian sekolah untuk sistem sekolah asrama. Pada masa akhir tahun 80-an  Ferland  dan  Gunette  (1989)  melakukan  penelitian  untuk  mengembangkan  sebuah DSS untuk membantu dalam masalah pembagian sekolah pada sekolah asrama [17]. Hasil dari penelitian beruap produk DSS ini sudah didukung dengan tampilan grafis berwarna dan menyediakan fungsi interaktif.
Tabel 5 Hasil Review Artikel Penelitian DSS dalam Bidang Pendidikan No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik 1 1987 A decision support system for face-to-face groups Pendidikan L. Floyd Lewis Penelitian  ini  menjelaskan  Desain, pengembangan, dan pengujian satu alat G DSS sebagai  langkah  awal  menuju membangun sistem komprehensif. Sebuah jaringan mikrokomputer digunakan untuk mengimplementasikan alat ini, kemudian penulis mempelajari
No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik penggunaannya  oleh  sejumlah  besar kelompok dalam pengaturan laboratorium terkontrol. 2 1989 Decision Support System for the School Districting Problem Pendidikan acques A. Ferland, Gilles Guénette, Sebuah Decision Support System yang digunakan untuk membantu administrator  dalam  penelitian  Ini mencakup beberapa prosedur heuristik untuk  menetapkan  tepi  jaringan  ke sekolah. Tampilan grafis warna secara ekstensif digunakan untuk  menilai dia kualitas solusi dan untuk menyediakan fungsi  interactive  untuk  memodifikasi solusi.

## 6. Bidang Militer
Pada tahun 2004 kasus bunuh diri yang menimpa tentara Amerika mengalami peningkatan tajam  [18]. Dari data yang didapat mengungkapkan bahwa di antara mereka yang berisiko paling tinggi adalah tentara yang setelah 12 bulan mendapatkan perawatan karena gangguan kejiwaan [19]. Oleh karena hal itu Kessler (2015) melakukan penelitian mengenai pengembangan algoritma risiko aktuaria dalam memprediksi tingkat bunuh diri tentara US setelah 12 bulan mendapatkan perawatan karena gangguan kejiwaan [20]. DSS yang dikembangkan dengan algoritma ini digunakan untuk memprediksi tingkat bunuh diri pasien dalam sebuah rumah sakit hingga pihak rumah sakit dapat memberikan penanganan tertentu.
Tabel 6.
Hasil Review Artikel Penelitian DSS dalam Bidang Militer
No  Tahun Judul Kategori Penulis Topik 1 2015 Predicting Suicides After Psychiatric Hospitalizationin US Army SoldiersThe Army Study to Assess Risk and Resiliencein Servicemembers (Army STARRS) Militer Kessler, Ronald C., et al Mengembangkan  algoritma risiko aktuaria dalam memprediksi  tingkat  bunuh diri  tentara US setelah  12 bulan dirawat karena masalah kejiwaan
IV. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah bidang industri dan bidang kesehatan lebih dominan di gunakan pada Decision  Support  System .  Karena Decision  Support  System sangat  di  butuhkan  dalam  bidang  tersebut. Misalnya implementasi  pada bidang industri digunakan  untuk  membantu  memecahkan satu  permasalahan yang sangat banyak yang datangnya berulang-ulang. Lalu dalam bidang kesehatan intensitas pengambilan keputusan sangat sering dilakukan dalam sebuah sistem di rumah sakit  yang memiliki pasien  yang begitu banyak  lama  maupun  yang  baru  mendaftar.  Hingga  akhirnya  seiring  perkembangan  zaman,  penggunaan Decision  Support  System semakin  berkurang,  bahkan  pada  tahun  2010  menuju  tahun  2020,  penggunaan Decision  Support  System di  sebut  sebagai  kecerdasan  buatan.  Karena  teknologi  kecerdasan  buatan  telah mencakup Decision Support System di dalamnya. Dan kecerdasan buatan memiliki arti yang lebih luas bukan hanya sekedar Decision Support System.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  yang  sebesar  besarnya  kami  ucapkan  kepada  bapak  dosen  tercinta,  bapak Aji  Prasetya Wibawa,  S .T,  M.MT,  Ph.D  yang  telah  memberikan  waktunya  membimbing  kami  para  mahasiswa  S2 Pendidikan Kejuruan.  Semoga semuanya menjadi amal jariah. Aamiin.

## D AFTAR P USTAKA
[1] K. E. S. & D. L. Yong Yin, “The evolution of production systems from Industry 2.0 through Industry 4.0,” Proc. 20th USENIX Secur. Symp. , pp. 848–861, 2017.
[2] Z. MAARIF, “KOMPUTER, KECERDASAN BUATAN DAN INTERNET: FILSAFAT HUBERT L. DREYFUS TENTANG PRODUK INDUSTRI 3.0 DAN INDUSTRI 4.0 ZAINUL,” in PROSIDING PARAMADINA RESEARCH DAY 2018 , 2018.
[3] J. Ryan, A History of the Internet and the Digital Future . London: Reaktion Books, 2010.
[4] J. E. Istiyanto, Pemograman Smart Phone Menggunakan SDK Android dan Hacking Android . Yogyakarta.: Graha Ilmu, 2013.
[5] Azwar Anas, Syaeful Anas Aklani, and Nurmi, “Membangun Decision Support System (DSS) Online Penelitian Dosen Dengan Metode Analytical Hierarchycal Process (AHP),” Bksti , vol. 1, no. 1, 2014.
[6] dan T. –Peng L. Turban, Efraim, Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent System. Yogyakarta: ANDI, 2005.
[7] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta.: ANDI.
[8] W. Hatmoko, R. W. Triweko, and D. Yudianto, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Perencanaan Alokasi Air secara Partisipatoris pada Suatu Wilayah Sungai,” J. Tek. Hidraul. Puslitbang Sumber Daya Air-Departemen Pekerj. Umum Republik Indones. , vol. 1, no. 3, pp. 71–86, 2012.
[9] R. Garc, L. Fernando, L. Cruz, and G. Claudia, “Visual analysis of decision-making of public portfolio problem,” Recent Adv. Theory, Methods, Pract. Oper. Res. pp. 287-294, UANL - Casa Univ. del Libr. , no. October 2014, pp. 287–294.
[10]  D. E. O’Leary, “Decision Support System ‘Evolution,’” no. January, 2008.
[11]  A. Sarı, A. Tosun, and G. I. Alptekin, “A systematic literature review on crowdsourcing in software engineering,” J. Syst. Softw. , vol. 153, no. 6, pp. 200–219, 2019.
[12]  R. E. Plant, “An Integrated Expert Decision Support System For Agricultural Management,” Agric. Syst. , vol. 29, no. 1, pp. 49–66, 1989.
[13]  D. & R. Nute, S. & V. G & Nath, B. & Rauscher, H. . & Twery, M. & Grove, and Morgan., “Goals and Goal Orientation in Decision Support Systems for Eecosystem Management.”
[14]  J. B. Ellis et al. , “The DayWater decision support approach to the selection of sustainable drainage systems: A multi-criteria methodology for BMP decision makers,” Water Pract. Technol. , vol. 1, no. 1, 2006.
[15]  Q. Honghai and M. . Altinakar, “A GIS-based decision support system for integrated flood management under uncertainty with two dimensional numerical simulations,” 2010.
[16]  L. F. Lewis, “a Decision Support System for Product,” J. Inf. Sci. , vol. 13, no. 4, pp. 211–219, 1987.
[17]  J. A. Ferland and G. Guenette, “Decision support system for the School Districting Problem,” Oper. Res. , vol. 38, no. 1, pp. 15–21, 1989.
[18]  A. (AFHSC, “Deaths by suicide while on active duty, active and reserve components, U.S. Armed Forces, 1998-2011.,” vol. 19, pp. 7–10, 2012.
[19]  D. Luxton, L. Trofimovich, and L. Clark, “Suicide Risk Among US Service Members After Psychiatric Hospitalization, 2001-2011,” Psychiatr. Serv. , vol. 64, 2013.
[20]  R. C. Kessler et al. , “Predicting suicides after psychiatric hospitalization in US army soldiers: The Army Study to Assess Risk and Resilience in Servicemembers (Army STARRS),” JAMA Psychiatry , vol. 72, no. 1, pp. 49–57, 2015.