Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Pohon Keputusan dioptimisasikan dengan melibatkan para pakar yang kompeten di bidang obyek yang dikaji (akademisi, pejabat, pelaku bisnis, praktisi,

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Pohon Keputusan dioptimisasikan dengan melibatkan para pakar yang kompeten di bidang obyek yang dikaji (akademisi, pejabat, pelaku bisnis, praktisi,"— Transcript presentasi:

1

2

3

4

5

6 Pohon Keputusan dioptimisasikan dengan melibatkan para pakar yang kompeten di bidang obyek yang dikaji (akademisi, pejabat, pelaku bisnis, praktisi, pengguna dan lainnya). Pendekatan dilakukan dengan aplikasi metode Delphi Obyek Dimensi 1 Indikator 1.1 Indikator 1.2 Dimensi 2 Indikator 2.1 Indikator 2.2 Dimensi 3 Indikator 3.1 Indikator 3.2 Pendekatan Pohon Keputusan

7 Anonimitas, seluruh pakar memberikan tanggapan secara terpisah dan anonimitas (saling tidak mengenal di antara para pakar benar-benar dijaga). Jawaban Statistik, rangkuman jawaban setiap pakar disampaikan dalam bentuk ukuran tendensi sentral (biasanya median), dispersi (interkuartil), distribusi frekuensi (histogram atau poligon), atau yang lainnya. Konsensus, sebagai tujuan akhir (dengan beberapa pengecualian) adalah untuk menciptakan kondisi yang di dalamnya mengandung unsur konsensus. Tanggapan Balik Yang Terkontrol, hasil penilaian disosialisasikan dalam bentuk rangkuman jawaban dari kuesioner. Iterasi, penilaian setiap individu dikumpulkan dan dikomunikasikan kembali kepada seluruh pakar yang terlibat dalam berpendapat dalam dua putaran atau lebih, sehingga berlangsung proses belajar sosial dan kemungkinan adanya perubahan penilaian awal.

8 Keterangan : AiAi =Nilai bobot unsur ke-i a ij =Jumlah pakar yang menilai A i sebagai peringkat ke-j n=Jumlah seluruh pakar yang melakukan pembobotan m=Jumlah unsur dalam kelompok setiap cabang pohon keputusan

9 Unsur-unsur pohon keputusan yang berada pada layar paling bawah (kondisi operasional) merupakan variabel yang dapat diukur datanya. Data didesain sedemikian rupa sehingga dapat ditransformasikan ke dalam nilai kategorikal, dan skala ukur yang digunakan fleksibel sesuai kebutuhan (skala 4, 5, 7, 9 atau lainnya). Metode pengumpulan data adalah kuesioner, dokumen, pengamatan, atau lainnya. Sedangkan formula untuk menghitung nilai setiap unsur yang mengandung nilai skala dan bobot adalah :

10 Pohon Keputusan dioptimisasikan dengan melibatkan para pakar yang kompeten di bidang jasa (akademisi, pejabat, pelaku bisnis, praktisi, pengguna dan lainnya). Pendekatan dilakukan dengan aplikasi metode Delphi, dan hasilnya adalah : Kualitas Pelayanan Restoran Kualitas Produk Kualitas Kemasan Higienitas Fasilitas Pelayanan Kualitas Pelayan Antrian Bayar Kualitas Kebersihan Tempat Sampah Kebersihan Ruangan Contoh :

11 Kualitas Pelayanan Restoran Kualitas Produk Kualitas Kemasan Higienitas Kualitas Rasa Fasilitas Pelayanan Kualitas Pelayan Antrian Bayar Pelayanan Parkir Fasilitas Ruangan Kualitas Kebersihan Tempat Sampah Kebersihan Ruangan Harga Produk Beban Pajak Pohon Keputusan Optimal

12 Kualitas Pelayanan Restoran Kualitas Produk (0,30) Kualitas Kemasan (0,34) Higienitas (0,33) Kualitas Rasa (0,33) Fasilitas Pelayanan (0,26) Kualitas Pelayan (0,28) Antrian Bayar (0,28) Pelayanan Parkir (0,22) Fasilitas Ruangan (0,22) Kualitas Kebersihan (0,24) Tempat Sampah (0,53) Kebersihan Ruangan (0,47) Harga (0,20) Harga Produk (0,55) Beban Pajak (0,45) Hasil Pembobotan

13 Pengukuran Nilai Menggunakan Skala 5 (lima) Kategori NilaiKategoriRange Interval 1Sangat Rendah1,00 - 1,80 2Rendah1,81 - 2,60 3Sedang2,61 - 3,40 4Tinggi3,41 - 4,20 5Sangat Tinggi4,21 - 5,00

14 Kualitas Pelayanan Restoran (3,13) Kualitas Produk (0,30/2,87) Kualitas Kemasan (0,34/2,60) Higienitas (0,33/2,61) Kualitas Rasa (0,33/3,40) Fasilitas Pelayanan (0,26/3,13) Kualitas Pelayan (0,28/3,47) Antrian Bayar (0,28/2,83) Pelayanan Parkir (0,22/2,90) Fasilitas Ruangan (0,22/3,30) Kualitas Kebersihan (0,24/3,34) Tempat Sampah (0,53/3,08) Kebersihan Ruangan (0,47/3,63) Harga (0,20/3,29) Harga Produk (0,55/3,52) Beban Pajak (0,45/3,00) Hasil Peniliaian Berdasarkan Data Survei

15 Hasil analisis yang telah dilakukan memberikan implikasi terhadap keputusan (kebijakan) yang harus diambil. Pertama, menelusuri setiap unsur pohon keputusan dari tingkat nilai yang paling rendah sebagai prioritas pertama untuk meninjau secara operasional. Kemudian, untuk prioritas kedua ditinjau dari nilai unsur dengan kategori rendah kedua dan seterusnya hingga pada nilai sedang. Kedua, pertimbangan yang berdasar atas saran-saran yang diajukan oleh responden dalam penelitian ketika menjawab kuesioner. Saran-saran menjelaskan unsur mana yang dianggap oleh responden sebagai indikasi yang paling lemah. Analisis dilakukan dengan menghitung nilai setiap unsur yang terkandung dalam pohon keputusan, hingga nilai obyek tercapai dan masuk dalam KATEGORI TERTENTU.

16


Download ppt "Pohon Keputusan dioptimisasikan dengan melibatkan para pakar yang kompeten di bidang obyek yang dikaji (akademisi, pejabat, pelaku bisnis, praktisi,"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google