SEMANTIC LITERATURE REVIEW UNTUK MENGIDENTIFIKASI TREN DAN PERBANDINGAN METODE SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM PENELITIAN INFORMATIKA

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perkembangan dan efektivitas berbagai metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) melalui pendekatan Semantic Literature Review (SLR). SPK merupakan sistem berbasis komputer yang banyak digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan kompleks dalam berbagai bidang. Dengan menggunakan protokol SLR, penelitian ini mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mensintesis artikel yang diterbitkan pada tahun 2019–2024 dari berbagai basis data ilmiah. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode SPK yang paling banyak digunakan meliputi AHP, TOPSIS, SAW, MOORA, Weighted Product, VIKOR, serta pendekatan berbasis Fuzzy Logic. Setiap metode memiliki kelebihan dan kelemahan yang berbeda, serta tingkat efektivitas yang bervariasi bergantung pada konteks aplikasi dan karakteristik data. Penelitian ini juga mengungkapkan adanya kesenjangan penelitian, seperti terbatasnya penggunaan metode hybrid, kurangnya evaluasi kuantitatif terhadap performa metode, serta minimnya integrasi SPK dengan teknologi modern seperti machine learning dan big data. Secara keseluruhan, SLR ini memberikan kontribusi penting dalam memperkaya pemahaman tentang metode SPK serta dapat menjadi rujukan bagi peneliti dan praktisi dalam memilih dan mengembangkan pendekatan pengambilan keputusan yang lebih efektif.