Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

ANALISIS KEPUTUSAN BAGI SITUASI MASA DEPAN YANG TIDAK PASTI.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "ANALISIS KEPUTUSAN BAGI SITUASI MASA DEPAN YANG TIDAK PASTI."— Transcript presentasi:

1 ANALISIS KEPUTUSAN BAGI SITUASI MASA DEPAN YANG TIDAK PASTI

2 ANALISIS PENGAMBILAN KEPUTUSAN A. PENDAHULUAN KEGIATAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN AKAN MENGALAMI KONDISI: PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN IGNORANCE (DECISION MAKING UNDER IGNORANCE). KONDISI INI TERJADI JIKA PENGAMBIL KEPUTUSAN SAMA SEKALI TIDAK MENGETAHUI APA YANG AKAN TERJADI SETELAH KEPUTUSAN DIAMBIL. HAL INI TERJADI KARENA TIDAK ADA INFORMASI YANG RELEVAN BAGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN. PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN TIDAK PASTI (DECISION MAKING UNDER UNCERTAINTY). KONDISI INI TERJADI JIKA PENGAMBIL KEPUTUSAN DAPAT MENGIDENTIFIKASI BEBERAPA SKENARIO MASA DEPAN NAMUN TIDAK MENGETAHUI PROBABILITASNYA ATAU PELUANG TERJADINYA. PEMBUATAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN RISIKO (DECISION MAKING UNDER RISK). PEMBUAT KEPUTUSAN DAPAT MEMPERKIRAKAN PROBABILITAS ATAU PELUANG TERJADINYA MASA DEPAN UNTUK MASING- MASING SKENARIO. PEMBUATAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN PASTI (DECISION MAKING UNDER CERTAINTY). PEMBUAT KEPUTUSAN SUDAH MENGETAHUI SECARA PASTI APA YANG AKAN TERJADI DARI MASING-MASING SKENARIO.

3 ANALISIS KEPUTUSAN BAGI SITUASI MASA DEPAN YANG TIDAK PASTI TANPA MENGGUNAKAN PROBABILITAS. ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGIPERMINTAAN JASA RENDAH SISTEM KOMPUTER KECIL (D1)Rp 12 jutaRp 6 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2) Rp 15 jutaRp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3) Rp 20 juta- Rp 3 juta Sebuah perusahaan konsultan merencanakan untuk mengadakan komputer sebagai sarana untuk pengolahan data. Tabel berikut menggambarkan keuntungan atau payoff dari tiga alternatif keputusan yang ada.

4 1. KRITERIA MAXIMIN ATAU MINIMAX (MAKSIMALISASI KEUNTUNGAN MINIMUM), PESIMISTIK ALTERNATIF KEPUTUSAN PAYOFF YANG MINIMUM SISTEM KOMPUTER KECIL Rp 6 juta (maximum payoff dari yang minimum). SISTEM KOMPUTER SEDANG Rp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR - Rp 3 juta KRITERIA INI BISA DIGUNAKAN UNTUK MEMINIMALISASI BIAYA DENGAN CARA MEMILIH BIAYA MINIMUM DARI BIAYA MAKSIMUM YANG ADA (MINIMAX). ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI PERMINTAAN JASA RENDAH SISTEM KOMPUTER KECIL (D1) Rp 12 jutaRp 6 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2) Rp 15 jutaRp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3) Rp 20 juta- Rp 3 juta

5 ALTERNATIF KEPUTUSAN PAYOFF YANG MAXIMUM SISTEM KOMPUTER KECIL Rp 12 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG Rp 15 juta SISTEM KOMPUTER BESAR Rp 20 juta (maximum payoff dari yang maksimum) 2. KRITERIA MINIMIN ATAU MAXIMAX (MAKSIMALISASI KEUNTUNGAN MAKSIMUM), OPTIMISTIK KRITERIA INI BISA DIGUNAKAN UNTUK MEMINIMALISASI BIAYA DENGAN CARA MEMILIH BIAYA MINIMUM DARI BIAYA BIAYA MINIMUM YANG ADA (MINIMIN) ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI PERMINTAAN JASA RENDAH SISTEM KOMPUTER KECIL (D1) Rp 12 jutaRp 6 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2) Rp 15 jutaRp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3) Rp 20 juta- Rp 3 juta

6 3. KRITERIA MINIMAX REGRET (MEMILIH KERUGIAN MINIMUM DARI KEMUNGKINAN KERUGIAN KARENA KEHILANGAN KESEMPATAN MAKSIMUM). ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI PERMINTAAN JASA RENDAH SISTEM KOMPUTER KECIL (D1) Rp 8 jutaRp 0 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2) Rp 5 jutaRp 4 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3) Rp 0 jutaRp 9 juta OPPORTUNITY LOSS (KESEMPATAN YANG HILANG) ALTERNATIF KEPUTUSAN NILAI MAKSIMUM DARI KESEMPATAN YANG HILANG SISTEM KOMPUTER KECIL Rp 8 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG Rp 5 juta (nilai minimum dari kesempatan maksimum yang hilang) SISTEM KOMPUTER BESAR Rp 9 juta NILAI MINIMUM DARI KESEMPATAN MAKSIMUM YANG HILANG

7 4. KRITERIA HURWICH NE = α x max Pij + (1-α) min Pij (Expected Value) α : koefisien Hurwich (>0; <1) NE(D1) = 0,6 x 12 jt + (1-0,6) x 6 jt = 7,2 jt + 2,4 jt = 9,6 jt. NE(D2) = 0,6 x 15 jt + (1-0,6) x 2 jt = 9 jt + 0,8 jt = 9,8 jt. NE(D3) = 0,6 x 20 jt + (1-0,6) x (-3) jt = 12 jt – 1,2 jt = 10,8 jt. Alternatif D3 yang dipilih dengan expected value paling besar. ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI PRMINTAAN JASA SEDANG PERMINTAAN JASA RENDAH SISTEM KOMPUTER KECIL (D1 Rp 12 jutaRp 9 jutaRp 6 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2) Rp 15 jutaRp 9 jutaRp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3) Rp 20 jutaRp 11 juta- Rp 3 juta

8 5. KRITERIA LAPLACE ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI PRMINTAAN JASA SEDANG PERMINTAAN JASA RENDAH SISTEM KOMPUTER KECIL (D1 Rp 12 jutaRp 9 jutaRp 6 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2) Rp 15 jutaRp 9 jutaRp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3) Rp 20 jutaRp 11 juta- Rp 3 juta NE = 1/n Σ Pij (expected value). NE (D1) = 1/3 x ( ) jt = 9,00 jt. NE (D2) = 1/3 x ( ) jt = 8,66 jt. NE (D3) = 1/3 x ( (-3)) jt = 9,33 jt. Alternatif D3 yang dipilih karena memberikan maksimum expected value.

9 ANALISIS KEPUTUSAN BAGI SITUASI MASA DEPAN YANG TIDAK PASTI DENGAN MENGGUNAKAN PROBABILITAS. ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI (p = 0,4) PERMINTAAN JASA RENDAH (p = 0.6) SISTEM KOMPUTER KECIL (D1)Rp 12 jutaRp 6 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2)Rp 15 jutaRp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3)Rp 20 juta- Rp 3 juta Sebuah perusahaan konsultan merencanakan untuk mengadakan komputer sebagai sarana untuk pengolahan data. Tabel berikut menggambarkan keuntungan atau payoff dari tiga alternatif keputusan yang ada dengan probabilitas 0,4 untuk permintaan jasa tinggi dan 0,6 untuk permintaan jasa rendah

10 1. EXPECTED MONETARY VALUE (EMV) ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI (p = 0,4) PERMINTAAN JASA RENDAH (p = 0.6) SISTEM KOMPUTER KECIL (D1)Rp 12 jutaRp 6 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2)Rp 15 jutaRp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3)Rp 20 juta- Rp 3 juta EMV (D1) = 0,4 x Rp 12 jt + 0,6 x Rp 6 jt = Rp 8,4 jt. EMV (D2) = 0,4 x Rp 15 jt + 0,6 x Rp 2 jt= Rp 7,2 jt. EMV (D3) = 0,4 x Rp 20 jt + 0,6 x (- Rp 3 jt)= Rp 6,2 jt. Pilihan system computer kecil (D1) memberikan nilai expected monetary value terbesar sehingga direkomendasikan untuk dipilih. Jika probabilitas terjadinya situasi s1 (permintaan jasa tinggi) sebesar 0,6 dan probabilitas situasi s2 (permintaan jasa rendah) sebesar 0,4 maka expected monetary value menjadi. EMV (D1) = 0,6 x Rp 12 jt + 0,4 x Rp 6 jt = Rp 9,6 jt. EMV (D2) = 0,6 x Rp 15 jt + 0,4 x Rp 2 jt= Rp 9,8 jt. EMV (D3) = 0,6 x Rp 20 jt + 0,4 x (- Rp 3 jt)= Rp 10,8 jt. Pilihan system computer besar (D3) memberikan nilai expected monetary value yang tinggi sehingga direkomendasikan untuk dipilih

11 2.EXPECTED OPPORTUNITY LOSS (EOL) ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI (p = 0,4) PERMINTAAN JASA RENDAH (p=0,6) SISTEM KOMPUTER KECIL (D1)Rp 8 jutaRp 0 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2)Rp 5 jutaRp 4 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3)Rp 0 jutaRp 9 juta EOL (D1) = 0,4 x Rp 8 jt + 0,6 x Rp 0 jt= Rp 3,2 jt. EOL (D2) = 0,4 x Rp 5 jt + 0,6 x Rp 4 jt= Rp 4,4 jt. EOL (D3) = 0,4 x Rp 0 jt + 0,6 x Rp 9 jt= Rp 5,4 jt. Pilihan system computer kecil (D1) memberikan nilai expected opportunity loss (EOL) paling kecil sehingga direkomendasikan untuk dipilih.

12 EXPECTED VALUE OF PERFECT INFORMATION (EVPI) 1. DITINJAU DARI OPPORTUNITY LOSS (KESEMPATAN YANG HILANG) ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI (p = 0,4) PERMINTAAN JASA RENDAH (p=0,6) SISTEM KOMPUTER KECIL (D1)Rp 8 jutaRp 0 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2)Rp 5 jutaRp 4 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3)Rp 0 jutaRp 9 juta EOL (D1) = 0,4 x Rp 8 jt + 0,6 x Rp 0 jt= Rp 3,2 jt. EOL (D2) = 0,4 x Rp 5 jt + 0,6 x Rp 4 jt= Rp 4,4 jt. EOL (D3) = 0,4 x Rp 0 jt + 0,6 x Rp 9 jt= Rp 5,4 jt. EVPI = (0,4) (Rp 8 jt) + (0,6) (Rp 0 jt) = Rp 3,2 jt. EVPI sama dengan kesempatan yang hilang dari keputusan yang optimal (D1). EVPI digunakan sebagai dasar untuk menghitung batas biaya penelitian untuk memperoleh informasi tambahan (perfect information) terutama mengenai nilai probabilitas. Jika informasi tambahan memberikan kepastian 100% maka biaya penelitian tambahan maksimum sama dengan EVPI.Jika informasi tambahan tidak bisa memberikan kepastian 100% maka biaya penelitian tambahan selayaknya diberikan lebih kecil dari EVPI. Jika biaya penelitian tambahan lebih besar dari EVPI maka diputuskan tidak perlu dilakukan penelitian untuk memperoleh informasi tambahan tentang kepastian masa depan.

13 2. DITINJAU DARI EXPECTED MONETARY VALUE ALTERNATIF KEPUTUSAN SITUASI MASA DEPAN PERMINTAAN JASA TINGGI (S1) (p = 0,4) PERMINTAAN JASA RENDAH (S2) (p = 0.6) SISTEM KOMPUTER KECIL (D1)Rp 12 jutaRp 6 juta SISTEM KOMPUTER SEDANG (D2)Rp 15 jutaRp 2 juta SISTEM KOMPUTER BESAR (D3)Rp 20 juta- Rp 3 juta EMV (D1) = 0,4 x Rp 12 jt + 0,6 x Rp 6 jt = Rp 8,4 jt. EMV (D2) = 0,4 x Rp 15 jt + 0,6 x Rp 2 jt= Rp 7,2 jt. EMV (D3) = 0,4 x Rp 20 jt + 0,6 x (- Rp 3 jt)= Rp 6,2 jt. APABILA YANG MENJADI KENYATAAN S1 SEDANGKAN KEPUTUSAN YANG DIPILIH SEBELUM INFORMASI TAMBAHAN ADALAH D1, MAKA TERDAPAT KESEMPATAN YANG HILANG SEBESAR Rp 8 jt. APABILA YANG MENJADI KENYATAAN S2 SEDANGKAN KEPUTUSAN YANG DIPILIH SEBELUM INFORMASI TAMBAHAN ADALAH D1, MAKA TIDAK TERDAPAT KESEMPATAN YANG HILANG. DENGAN PROBABILITAS KEJADIAN S1 SEBESAR 0,4, MAKA EVPI = 0,4 X Rp 8 jt = Rp 3,2 jt.

14 POHON KEPUTUSAN CABANG KEPUTUSAN RANTING KEPUTUSAN

15 APLIKASI POHON KEPUTUSAN DALAM KASUS PEMBELIAN KOMPUTER Rp 12 JUTA Rp 6 JUTA Rp 15 JUTA Rp 2 JUTA Rp 20 JUTA - Rp 3 JUTA D1 D2 D3 S1 S2 S1 S2 S1 S2

16 POHON KEPUTUSAN EXPECTED MONETARY VALUE Rp 12 JUTA Rp 6 JUTA Rp 15 JUTA Rp 2 JUTA Rp 20 JUTA - Rp 3 JUTA D1 D2 D3 S1; p=0,4 S2; p=0,6 S1; p=0,4 S2; p=0,6 S1; p=0,4 S2; p=0,6 EMV=0,4(15)+0,6(2)=7,2 EMV=0,4(12)+0,6(6)=8,4 EMV=0,4(20)+0,6(-3)=6,2


Download ppt "ANALISIS KEPUTUSAN BAGI SITUASI MASA DEPAN YANG TIDAK PASTI."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google