Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

ANALISIS MARKOV Pertemuan 11. Pendahuluan  Analisis Markov (disebut sebagai Proses Stokastik) merupakan suatu bentuk khusus dari model probabilistik.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "ANALISIS MARKOV Pertemuan 11. Pendahuluan  Analisis Markov (disebut sebagai Proses Stokastik) merupakan suatu bentuk khusus dari model probabilistik."— Transcript presentasi:

1 ANALISIS MARKOV Pertemuan 11

2 Pendahuluan  Analisis Markov (disebut sebagai Proses Stokastik) merupakan suatu bentuk khusus dari model probabilistik.  Proses Stokastik merupakan suatu proses perubahan probabilistik yang terjadi secara terus menerus, di mana perubahan-perubahan variabel di masa yang akan datang didasarkan atas perubahan-perubahan variabel di waktu yang lalu.

3 Pendahuluan  Pada awalnya, Analisis Markov digunakan sebagai alat dalam analisis perubahan cuaca.  Saat ini, Analisis Markov sering digunakan untuk membantu pembuatan keputusan dalam dunia bisnis atau industri.  Misal, sebagai alat untuk menganalisis: •Perpindahan merek yang digunakan oleh konsumen. •Masalah operasi dan pemeliharaan mesin produks. •Perubahan harga di pasar saham. •Dan lain-lain

4 Proses Analisis Markov  Terdapat 3 prosedur utama untuk dilakukan, yaitu : •Menyusun matriks probabilitas transisi. •Menghitung probabilitas suatu kejadian di waktu yang akan datang. •Menentukan kondisi steady state.

5 Ciri-ciri Analisis Markov:  Bila diketahui status suatu kondisi awal, maka pada kondisi periode berikutnya merupakan suatu proses random yang dinyatakan dalam probabilitas, yang disebut dengan probabilitas transisi.  Probabilitas transisi tidak akan berubah untuk selamanya.  Probabilitas transisi hanya tergantung pada status awal.

6 Contoh 1: Masalah perubahan cuaca di Indonesia.  Misal hanya terdapat 2 macam cuaca, yaitu hujan dan cerah. Diketahui bahwa dalam masalah ini, cuaca di Indonesia selalu berada pada salah satu dari dua state (status) yang mungkin, yaitu cerah atau hujan.  Perubahan dari satu state ke state yang lain pada periode berikutnya merupakan suatu proses random yang dinyatakan dalam probabilitas, yang disebut dengan probabilitas transisi.  Misalnya saja diketahui : •P(hujan | hujan ) = 0,6P(hujan | cerah ) = 0,4 •P(cerah | hujan ) = 0,8P(cerah | cerah ) = 0,2

7 Matriks Probabilitas Transisi  Merupakan matriks (tabel) yang berisi nilai probabilitas perubahan state tersebut dapat dituliskan dalam bentuk matriks (tabel), yang disebut dengan Matriks Probabilitas Transisi, yaitu: StateState Besok Hari iniHujanCerah Hujan0,60,4 Cerah0,80,2

8 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi Contoh 1:  Misal, diambil sampel sebanyak 1000 konsumen yang tersebar dalam 4 merek sabun mandi yang digunakan, yaitu merek A, B, C, dan D.  Dalam masalah ini, konsumen dapat berpindah dari satu merek ke merek lain. Perpindahan ini bisa disebabkan karena adanya promosi khusus, perbedaan harga, iklan yang terus menerus di TV, dsb.

9 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi  Tabel di bawah ini menunjukkan pola perpindahan konsumen dalam penggunaan sabun mandi merek A, B, C, dan D. Merek Jml konsumen Bulan ini Perubahan selama periodeJml konsumen Bulan depan MendapatkanKehilangan A B C D Jumlah

10 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi  Dari tabel tersebut, tidak diketahui berapa diantara 45 konsumen merek A yang berpindah ke merek B, C, atau D.  Dan sebaliknya, juga tidak diketahui berapa diantara 50 konsumen yang berpindah ke merek A berasal dari konsumen merek B, C, atau D.  Oleh karena itu, dibutuhkan informasi yang lengkap tentang perpindahan konsumen dalam penggunaan sabun mandi

11 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi  Atas dasar survey konsumen, diperoleh hasil yang dituliskan dalam tabel sbb.: Merek Jml konsumen Bulan ini Mendapatkan dariKehilangan keJml konsumen bulan depan ABCDABCD A B C D Jumlah1000

12 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi  Dari data pada tabel di atas dapat dibuat matriks perpindahan/perubahan merek sabun mandi, yaitu: StateState Bln depan Jumlah Bulan iniABCD A B C D

13 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi  Jadi, matriks probabilitas transisinya adalah : StateState Bln depan Bulan iniABCD A0,7960,0910,0450,068 B0,1330,7670,0170,083 C00,1090,8910 D0,0400,0600,0400,860

14 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi Contoh 2  Misal, sebuah perusahaan distributor beras yang memasarkan beras jenis rojolele pada akhir-akhir ini menyadari adanya penurunan penjualan.  Pihak manajemen mencurigai adanya perpindahan jenis beras yang dikonsumsi oleh pelanggan.  Untuk mengetahui sebab penurunan penjualan tersebut, perusahaan mengumpulkan data dari beberapa keluarga dengan cara mengambil sampel dari daerah yang paling besar mengalami penurunan.

15 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi  Data yang berhasil dikumpulkan adalah : No Nama Keluarga Status SebelumnyaSaat Ini 1ACisedani 2B 3C 4D IR. 36 5ECisedaniIR. 36 6FCisedaniIR. 36 7GCisedaniRojolele 8HCisedaniRojolele 9IIR. 36Cisedani No Nama Keluarga Status SebelumnyaSaat Ini 10JIR. 36Cisedani 11KIR LIR MIR. 36Rojolele 14NIR. 36Rojolele 15ORojoleleCisedani 16PRojoleleIR QRojolele 18RRojolele

16 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi  Bila dituliskan dalam bentuk tabel perubahan state (perpindahan konsumsi beras), diperoleh: Dari status (Sebelumnya) Ke status berikutnya (saat ini) Jumlah RojoleleIR. 36Cisedani Rojolele2114 IR Cisedani2338 Jumlah66618

17 Menyusun Matriks Probabilitas Transisi  Dianggap bahwa perpindahan konsumsi beras dianggap stabil, sehingga matriks probabilitas transisinya adalah : Dari status (Sebelumnya) Ke status berikutnya (saat ini) RojoleleIR. 36Cisedani Rojolele0,5000,250 IR. 360,333 0,334 Cisedani0,2500,375 Catatan: Sel diagonal (warna lbh gelap), merupakan probabilitas konsumen tetap setia (tetap dalam pemilikan atau retentions).

18 Menghitung probabilitas suatu kejadian di waktu yang akan datang  Informasi yang dihasilkan dari Analisis Markov adalah probabilitas suatu state pada periode ke depan.  Informasi ini dapat digunakan oleh manajer untuk membantu pengambilan keputusan dengan cara memperkirakan perubahan-perubahan variabel di waktu yang akan datang berdasar atas perubahan-perubahan variabel di waktu yang lalu.

19 Menghitung probabilitas suatu kejadian di waktu yang akan datang  Terdapat 2 cara untuk menemukan informasi tersebut, yaitu: •Probabilitas tree •Perkalian matriks

20 Probabilitas Tree Contoh: Diketahui probabilitas transisi sebagai berikut: StateState Besok Hari iniHujanCerah Hujan0,60,4 Cerah0,80,2 Ingin dihitung probabilitas cuaca akan berstatus hujan pada hari ke-3, jika pada hari ini (hari pertama) berstatus hujan.

21 Probabilitas Tree Penyelesaian: 0,08 0,24 Hujan Cerah Hari ke-1 Hari ke-2 Hari ke-3 0,6 0,8 0,4 0,2 0,4 0,6 0,36 0,32

22 Probabilitas Tree Jadi,  Probabilitas cuaca akan berstatus hujan pada hari ke-3, jika pada hari ini (hari pertama) berstatus hujan adalah H H (3) = 0,36 + 0,32 = 0,68  Probabilitas cuaca akan berstatus cerah pada hari ke-3, jika pada hari ini (hari pertama) berstatus hujan adalah C H (3) 0,24 + 0,08 = 0,32

23 Perkalian Matriks  Probabilitas tree akan sangat membantu bila periode ke-t di masa depan cukup kecil.  Bila ingin diketahui probabilitas status pada periode ke-t dimasa depan, dimana t cukup besar, maka untuk menyelesaikan dengan probabilitas tree akan menjadi tidak efisien karena membutuhkan lembar kertas yang besar.  Untuk itu, digunakan cara lain yaitu dengan menggunakan perkalian matriks

24 Perkalian Matriks Contoh masalah pengoperasian kendaraan umum (angkota):  Angkota akan beroperasi (jalan) bila tidak sedang mogok, artinya bahwa dalam masalah ini angkota selalu berada di dalam salah satu dari dua state (status) yang mungkin, yaitu jalan atau mogok

25 Perkalian Matriks Perubahan dari satu state ke state yang lain pada periode (hari) berikutnya dituliskan dalam matriks / tabel probabilitas transisi sebagai berikut: state sekarang (hari ini) Ke status berikutnya (besok) JalanMogok Jalan0,60,4 Mogok0,80,2 Pemilik usaha angkota tersebut ingin mengetahui probabilitas sebuah angkota berstatus jalan pada hari ke-3, jika angkota tersebut berstatus jalan pada hari ini (hari ke-1).

26 Perkalian Matriks Penyelesaian:  Probabilitas sebuah angkota berstatus jalan pada hari ke-3, jika angkota tersebut berstatus jalan pada hari ini (hari ke-1), dapat dituliskan dengan simbol J J (3).  Probabilitas sebuah angkota berstatus mogok pada hari ke-3, jika angkota tersebut berstatus jalan pada hari ini (hari ke-1), dapat dituliskan dengan simbol M J (3).  Dan seterusnya dengan penalaran yang serupa.

27 Perkalian Matriks  Probabilitas sebuah angkota berstatus jalan ataupun mogok pada hari ke-1, ditulis dalam vektor baris sbb. :

28 Perkalian Matriks  Probabilitas sebuah angkota berstatus jalan ataupun mogok pada hari ke-2, bila angkot tersebut berstatus jalan pada hari ke-1, dapat dicari dengan mengalikan vektor baris dengan matriks probabilitas transisi, diperoleh :

29 Perkalian Matriks  Dan, probabilitas sebuah angkota berstatus jalan ataupun mogok pada hari ke-3, bila angkota tersebut berstatus jalan pada hari ke-1, dapat dicari dengan penalaran serupa, diperoleh :

30 Menentukan Kondisi Steady State  Dalam banyak kasus, Analisis Markov akan menuju suatu kondisi keseimbangan (Steady State), yaitu suatu kondisi di mana setelah proses markov berjalan selama beberapa periode, maka akan diperoleh nilai probabilitas suatu state akan bernilai tetap.  Suatu Analisis Markov dapat saja tidak mencapai kondisi Steady State.

31 Contoh untuk menentukan kondisi steady state  Contoh pengoperasian kendaraan umum (angkota). Seandainya perhitungan dilanjutkan, maka probabilitas sebuah angkota berstatus jalan ataupun mogok pada hari ke-4, bila angkota tersebut berstatus jalan pada hari ke-1, adalah :

32 Contoh untuk menentukan kondisi steady state Probabilitas status periode selanjutnya adalah :

33 Contoh untuk menentukan kondisi steady state  Dari hasil tersebut terlihat bahwa perubahan probabilitas status untuk periode selanjutnya makin kecil sampai akhirnya tidak tampak adanya perubahan  tercapai mulai periode ke- 7.  Sehingga, pemilik usaha angkota dapat menyimpulkan bahwa jika pada awalnya angkota berstatus jalan, maka setelah beberapa periode di masa depan probabilitas akan jalan adalah 0,6667 dan probabilitas mogok adalah 0,3333.

34 Contoh untuk menentukan kondisi steady state  Probabilitas status di masa depan, jika awalnya mogok dapat dilakukan dengan cara serupa. Diperoleh:

35 Contoh untuk menentukan kondisi steady state Probabilitas status periode selanjutnya adalah :

36 Contoh untuk menentukan kondisi steady state  Dari hasil di atas terlihat bahwa perubahan probabilitas status untuk periode selanjutnya makin kecil sampai akhirnya tidak tampak adanya perubahan  tercapai mulai periode ke- 8.  Dalam hal ini, pemilik usaha angkota dapat menyimpulkan bahwa jika pada awalnya angkot berstatus mogok, maka setelah beberapa periode di masa depan probabilitas akan jalan adalah 0,6667 dan probabilitas mogok adalah 0,3333.

37 Contoh untuk menentukan kondisi steady state  Dari kedua hasil tersebut, terlihat bahwa apapun status awalnya, maka nilai probabilitas status di masa depan akan konstan, yaitu probabilitas akan jalan adalah 0,6667 dan probabilitas mogok adalah 0,3333.  Jadi, dapat disimpulkan jika kondisi steady state tercapai, maka probabilitas status periode ke-i akan sama dengan probabilitas status periode berikutnya, yaitu periode ke-(i + 1), atau dapat dituliskan sebagai : J J (i+1) = JJ(i) dan M J (i+1) = MJ(i)

38 Probabilitas status periode ke-(i + 1)  Untuk mencari probabilitas status periode ke-(i + 1), dilakukan dengan cara: diketahui bahwa dalam kondisi steady state berlaku : J J (i+1) = JJ(i) dan M J (i+1) = MJ(i),

39  Untuk contoh pengoperasian kendaraan umum, nilai probabilitas status periode i+1 adalah : [ J J (i+1) M J (i+1) ] = [ J J (i) M J (i) ] Menjadi : [ J J (i) M J (i) ] = [ J J (i) M J (i) ]

40  Diketahui bahwa : J J (i) + M J (i) = 1, maka : J J (i) = 1 - M J (i) sehingga: J J (i)= 0,6 J J (i) + 0,8 M J (i) M J (i)= 0,4 J J (i) + 0,2 M J (i) Dengan mensubstitusi J J (i) = 1 - M J (i) ke persamaan terakhir, diperoleh : M J (i)= 0,4 (1 - M J (i)) + 0,2 M J (i) M J (i)= 0,4 - 0,4 M J (i) + 0,2 M J (i) M J (i) + 0,4 M J (i) - 0,2 M J (i) = 0,4 1,2 M J (i) = 0,4 M J (i) = 0,3333 Dan J J (i) = 1 - M J (i) = 1 – 0,3333 = 0,6667.

41 Jadi,  Kondisi steady state untuk permasalahan di atas adalah: JJ(i+1) = JJ(i) = 0,6667 MJ(i+1) = MJ(i) = 0,3333  Artinya jika pada awalnya angkota berstatus jalan, maka setelah beberapa periode di masa depan probabilitas akan jalan adalah 0,6667 dan probabilitas mogok adalah 0,3333.

42 Penggunaan Probabilitas Steady State  Misal perusahaan angkota mempunyai 100 kendaraan, maka jumlah angkota yang setiap hari diharapkan dapat berjalan adalah : J J (i) x 100 = 0,6667 x 100 = 66,67 ≈ 67 Dan yang mogok adalah : M J (i) x 100 = 0,3333 x 100 = 33,33 ≈ 33.

43 Penggunaan Probabilitas Steady State  Bila pemilik angkota merasa tidak puas dengan kondisi tersebut dan ingin meningkatkan kondisi tersebut, maka pemilik angkota berusaha untuk menggunakan suku cadang asli dalam setiap perawatan kendaraan, sehingga diperoleh matriks transisi yang baru yaitu :

44 Penggunaan Probabilitas Steady State  Probabilitas steady state berdasar matriks transisi yang baru, bila awalnya angkota berstatus jalan adalah: M J (i) = 0,27 dan J J (i) = 1 - M J (i) = 1 – 0,27 = 0,73. jika pada awalnya angkota berstatus mogok, maka akan diperoleh hasil : J M (i) = 0,73 dan M M (i) = 0,27

45 Penggunaan Probabilitas Steady State  Dari kedua hasil di atas, diperoleh hasil bahwa apapun status awalnya, maka probabilitas akan jalan adalah 0,73 dan probabilitas mogok adalah 0,27.  Sehingga dengan menggunakan matriks transisi yang baru, maka jumlah angkot yang setiap hari diharapkan dapat berjalan adalah : J J (i) x 100 = 0,73 x 100 = 73 Dan yang mogok adalah M J (i) x 100 = 0,27 x 100 = 27.

46 Penggunaan Probabilitas Steady State  Jadi, terdapat pertambahan jumlah angkota yang dapat beroperasi pada hari ini yaitu sebanyak 6 angkot per hari (dari 67 kendaraan menjadi 73 kendaraan).  Dalam hal ini, manajemen perlu mempertimbangkan apakah pertambahan biaya karena membeli suku cadang asli dengan kenaikan penerimaan sebagai akibat bertambahnya jumlah angkot yang jalan telah sesuai.


Download ppt "ANALISIS MARKOV Pertemuan 11. Pendahuluan  Analisis Markov (disebut sebagai Proses Stokastik) merupakan suatu bentuk khusus dari model probabilistik."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google