TEORI SISTEM & KEPUTUSAN Prof. Dr. H. Iman Sudirman, Ir. DEA

Berpikir system Komplexitas masalah semakin tinggi Tidak bisa dipecahkan secara sektoral

System : Kumpulan Elemen dengan Ciri Interaction / relationship Objective, contoh : solar system, mesin, organisasi dsb.

System Dapat Bersifat Subjektif karena : System hasil berpikir konseptual manusia Manusia dipengaruhi oleh pengalaman, posisi, budaya, dsb.

3 (Tiga) Komponen Dalam System : Elemen dari Struktur System : Elemen yang membentuk struktur sistem umumnya tidak berubah atau berubah pelan. Misalnya : mesin, bangunan, unit organisasi dsb. 2. Elemen dari Proses : Situasi yang berjalan dan berubah, misalnya : kegiatan, aliran material, aliran informasi dsb. 3. Hubungan antara struktur dengan proses atau antar proses.

bahan bahan bahan ½ jadi bhn ½ jadi pem bubutan barang Jadi Lengkapi gambar ini dengan mempertimbangkan aliran / informasi, peran dari keuangan, marketing , SDM, sub kontraktor dsb. Mesin potong supplier Gudang : Stock data Mesin bubut Brang jadi dsb Gudang barang jadi : stock data pemeriksaan

Pembatasan System : Tujuan Lingkungan (Variabel External) Waktu dan Biaya

Model: Representasi dunia nyata Permodelan Sistem Model: Representasi dunia nyata

Model : Ikonik konseptual Simbolik

Model Analog Demand Baju Jumlah Produk

Latihan pembuatan model analog Sering sekali perusahaan dihadapkan kepada pemilihan teknologi proses produksi. Secara global terdapat 2 pilihan yaitu teknologi modern atau teknologi tradisional. Teknologi modern umumnya membutuhkan biaya investasi mahal tapi effisien dalam penggunaan energi dan tenaga kerja. Sedangkan teknologi tradisional membutuhkan biaya investasi yang rendah tapi membutuhkan tenaga kerja banyak dan energi yang besar. Kecepatan proses produksi dari teknologi maju lebih besar dari pada teknologi tradisional. Pilihan dari kedua teknologi tersebut terletak pada pertimbangan-pertimbangan: Volume produksi yang harus dicapai Biaya investasi Biaya maintenance & operasi Buatlah model analog sehingga menjadi jelas pada tingkat volume produksi berapa teknologi modern lebih baik dari pada teknologi tradisional dan sebaliknya !.

Langkah Pengembangan Model : Perumusan Tujuan Perumusan Sistem Perancangan Model Validasi Model

Contoh : Pembuatan Model Matematik untuk Stock Bahan Bakar : Penyulingan Bahan Bakar Penyimpanan BB BB Kilang Bahan Bakar Depo Bahan Bakar Stock BB BB Pemakaian BB Konsumen Pemakaian

Pembuatan Model : Penentuan Variabel (Elemen Proses) Vt = Pengiriman Minyak pada saat t St = Stock pada saat t Pt = Pemakaian pada saat t St + 1 = St + Vt - Pt

Validasi Model Tujuan : Secara matematik, model benar Secara logis konsisten Dekat dengan dunia nyata

validasi Validasi internal : a. relasi matematik benar ? Gunakan input dengan range tertentu, satuan / dimensi logis b. Secara logis konsisten Validasi eksternal : a. apakah model mirip dengan realitas b. perilaku ( reaksi / output terhadap input ) mirip dengan realitas

Performance Testing & estimation Sensitivity Analysis Performance dengan situasi yangberbeda-beda

Tes hasil / performance dari model hasil / performance model melalui simulasi

Problem solving Intelligence Design Choice Implementation

Uraian dan Contoh problem solving TAHAP URAIAN CONTOH INTELLIGENCE MENEMUKAN MASALAH (GAP) PPORMULASI MASALAH SEORANG AYAH MENGETAHUI ANAKNYA MEMPEROLEH RANKING 28, PADAHAL TARGET 3 BESAR. DIKETAHUI MASALAH TERLETAK PADA MAPEL MATEMATIKA DAN FISIKA DESIGN MENGETAHUI PENYEBAB MERANCANG ALTERNATIF SOLUSI PENYEBAB ADALAH KURANGNYA LATIHAN DAN WAKTU. ALTERNATIF SOLUSI : PRIVATE LES BIMBEL MENGAJAR SENDIRI CHOICE MENENTUKAN KRITERIA MENILAI ALTERNATIF MEMILIH ALTERNATIF BIAYA DAN EFEKTIVITAS PRIVATE LES : BIAYA MAHAL EFEKTIVITAS TINGGI BIMBEL : BIAYA SEDANG EFEKTIVITAS SEDANG SENDIRI : BIAYA MURAH EFEKTIVITAS RENDAH

Penerapan alternatif TAHAP URAIAN CONTOH PENERAPAN SOLUSI TERPILIH SOLUSI TERPILIH DITERAPKAN EVALUASI PROSES DAN HASIL AYAH DIATAS MENERAPKAN BIMBEL, ANAKNYA DIDAFTARKAN DAN MENGIKUTI BIMBEL AYAH MEEVALUASI PROSES BIMBEL DAN MENGEVALUSI PERBAIKAN YANG DIHASILKAN

SOAL PROBLEM SOLVING Rumah sakit pada umumnya memiliki unit gawat darurat yang melayani pasien baik untuk rawat jalan maupun rawat inap. Unit ini memberikan pelayanan selama 24 jam dalam rangka meningkatkan pelayanan pada pasien maka ditentukan standard waktu menunggu pasien. Diharapkan rumah sakit dapat memantau rata-rata waktu menunggu pasien di UGD dan diusahakan agar supaya waktu menunggu tersebut sama atau lebih cepat dari standard. Kelompok sodara diminta untuk mencari solusi bagi sebuah UGD dimana waktu menunggu pasien lebih lama dari standard

Analisa Problem Potensial Antisipasi Penyimpangan Perkiraan Penyebab Penyimpangan Besarnya Resiko Kemungkinan timbulnya resiko Perumusan Rencana Mengatasai Problem Potensial Bersiap untuk menghadapi persoalan resiko besar

Contoh penerapan analisa problem potensial. Lapangan gasibu sering digunakan untuk merayakan hari ulang tahun proklamasi kemerdekaan tanggal 17 agustus 1945 oleh provinsi jawa barat. Berhubung dengan suatu hal perayaan ulang tahun proklamasi tsb harus dipindahkan kelapangan yg belum banyak dikenal orang. Semua panitia dibentuk untuk menyelenggarakan perayaan ulang tahun proklamasi tsb secara sukses. Mengingat bahwa lokasi perayaan barada pada tempat yang tidak begitu dikenal maka panitia harus menyiapkan segala sesuatunya agar supaya perayaan tsb dpt berjalan secara sukses. Panitia bermaksud akan menggunakan analisa problem potensial utk mengantisipasi berbagai masalah dan menyiapkan berbagai program dlm rangka mengsukseskan perayaan tsb. Berikut ini diuraikan penerapan dari metoda tsb.

Antisipasi penyimpangan : a. undangan tersesat b. PASKIBRA tdk datang c. Sound sistem ruksak Perkiraan penyebab : a. tidak ada penunjuk jalan b. anggota sakit c. gangguan teknik

3. Perkiraan resiko : a. sedang ( upacara tetap jalan ) b 3. Perkiraan resiko : a. sedang ( upacara tetap jalan ) b. besar ( upacara tidak berjalan ) c. kecil (gangguan suara ) 4. Kemungkinan kejadian : a. besar b. besar c. kecil ( karena peralatan masih baru )

5. Problem potensial : a. undangan tersesat : S x B b. PASKIBRA tdk datang : B x B c. gangguan sound sistem tdk potensial karena K x K 6. penyusunan program : memberi petunjuk jalan dan membuat peta pada undangan Memberikan makanan sehat, vitamin dan olah raga, istirahat cukup kepada PASKIBRA. c. Menyiapkan pasukan cadangan

Soal analisa problem potesial Badan Metrologi dan Geofisika (BMG) memberikan peramalan bahwa 2 minggu yang akan terjadi hujan lebat didaerah bandung dan sekitarnya. Musim hujan tsb akan berlangsung selama 2 bln karena akan terjadi badai didaerah Australia. Kondisi ini akan diperkirakan akan membuat banjir di beberapa daerah terutama yg berdekatan dgn sungai citarum. Daerah-daerah yg sudah terbiasa mengalami banjir diantaranya: dayeuh kolot,baleendah, bojong soang, cieunteung, kopo, kamasan, cireungit dan majalaya. Penduduk yg tinggal didaerah tsb berjumlah 1,1 juta orang. 10% diantaranya adalah kaum manula, dan 30% adalah balita. Rata-rata pendapatan penduduk didaerah tsb adalah 750 ribu/bln. Mata pencaharian diantaranya adalah pertanian,perdagangan, karyawan pabrik, PNS, dan PKL. Kelompok sodara diminta untuk menggunakan analisa problem potensial utk menyiapkan berbagai hal mengatasi dampakbanjir diatas dalam bidang kesehatan

Multi Criteria Decision Making Klasifikasi : Jumlah DM Jumlah Kriteria 1 Banyak Satu Single DM Single Criteria Multi DM

Single DM, Multi Criteria Misal : Seorang akan membeli rumah terdapat tiga alternatif 1. Di daerah Antapani 2. Di daerah Arcamanik 3. Di daerah Buah Batu Ingin rumah yang harga terjangkau, lokasi bagus model rumah bagus

Alternatif Antapani Arcamanik Buah Batu Criteria Harga Lokasi Model Langkah-langkah pemecahan : 1). Tentukan alternatif yang harus dipilih. 2). Tentukan Criteria keputusan. 3). Tentukan bobot kriteria. 4). Tentukan pemilihan setiap alternatid dengan cara penilaian yang sama. 5). ∑ Bobot X Nilai 6). Pilih terbaik

Contoh : Pemilihan rumah dengan alternatif : Antapani (A), Arcamanik (B), Buah Batu © Kriteria penilaian : Harga, Lokasi, Model Harga diantara : Rp. 300 juta s/d Rp. 500 juta Alternatif diluar ini dikeluarkan. Lokasi : _______1________2________3_______4_______5 Buruk sekali Buruk Cukup Baik Baik Sekali Baik Sekali = Dekat Mall, Aman Dsb Baik = - - - - - - - - -

Alternatif ∑ Nilai X Bobot 4,2 4 3,4 Dipilih Model : _______1________2________3_______4_______5 Bawah sekali Buruk Cukup Bagus Bagus Sekali Bagus Sekali : Model up to date, Masih baru, Bahan kekuatan baik. Penentuan Bobot (Delphi) / individual Lokasi : 0,6 Model : 0,4 ____ ۸ Penentuan Nilai & perkalian dengan bobot. Alternatif Antapani Arcamanik Buah Batu 5 3 4 Lokasi Model 0,6 0,4 Kriteria Bobot ∑ Nilai X Bobot 4,2 4 3,4 Dipilih

Terdapat beberapa aalternatif yang menjadi pertimbangan saudara : Latihan : Saudara akan memillih program bidang kedokteran yang akansaudara pilih. Terdapat beberapa aalternatif yang menjadi pertimbangan saudara : Program MARS – UNPAS Program S2 KEDOTERAN – UNPAD Tentukan kriteria penilaian saudara. Tentukan cara penilaian Tentukan bobot kriteria Tentikan pilihan saudara

METODE DELPHI DAN NOMINAL GROUP TECHNIQUE (NGT) PENDAHULUAN Metode delphi dan NGT, berhusaha untuk mendapatkan keputusan atas dasar “kesepakatan” para ahli, setelah proses informasi silang. METODA DELPHI Metoda delphi adalah salah satu teknik membuat keputusan yang dibuat oleh suatu kelompok, dimana anggotanya terdiri dari para ahli atas masalah yang akan diputuskan. Metoda ini secara ekstentif dikembangkan oleh Olaf Helmer (1966) dan Rand Corporation. Proses penetapan keputusan menggunaka metoda delphi dimulai dengan identifikasi permasalahan yang akan dicari penyelesainnya. Permasalahan ini kemudian dijelaskan kepada para aahli yang akan dilibatkan dalam proses delphi. Para ahli yang terlibat pada proses pembuatan keputusan ini berkomunikasi satu dengan yang lainnya, diatur oleh seorang “moderator.

GAMBAR – 1 PROSES METODA DELPHI MASALAH DAFTAR ANGGOTA AHLI MASALAH DI SAMPAIKAN KE SETIAP ANGGOTA AHLI SETIAP AHLI MEMBERIKAN JAWABAN / REKOMENDASI MODERATOR MENGUMPULKAN PENDAPAT PARA AHLI KEMUDIAN MENDISTRIBUSIKAN DIANTARA ANGGOTA TUKAR-MENUKAR INFORMASI DI ANTARA ANGGOTA PARA AHLI MEMBERIKAN KOMENTAR ATAS IDEA / PENDAPAT AHLI LAINNYA. MUNGKIN TERJADI AHLI YBS MENGAJUKAN JAWABAN BARU TIDAK ADA KONSENSUS SOLUSI DAPAT DIAMBIL KEPUTUSAN ADA KONSENSUS GAMBAR – 1 PROSES METODA DELPHI

NOMINAL GROUP TECHNIQUES (ngt) Satu kelompok kecil menerima instruksi dari moderator serta menerima masalah Partisipan menulis idea tentang penyelesaian masalah Setiap partisipan mempresentasikan ideanya dan di tulis / didaftarkan pada papan tulis beserta penjelasannya ( jika perlu ) Setiap idea didiskusikan, diperjelas dan di evaluasi secara umum oleh seluruh anggota Secara individu, setiap partisipan menyusun urutan idea sesuai dengan pendapatnya Idea yang memperoleh urutan tertinggi ditetapkan sebagai keputusan kelompok GAMBAR – 2 PROSES NGT

Mean Number of Problems Corrca Groups of 5 5 Individuals Accuracy Speed (slower) 17 16 7 Mean Number of Problems Corrca 15 6 Mean Time to Solution ( in minutes ) 5 14 4 13 Groups Of 5 5 Individuals Groups Of 5 5 Individuals (Faster) Condition Gambar – 1 Group versus Individual Pervormance : An Experimental Comparison. Experimental evidence shows that goups are more accorate, but also slower than ‘ individuals when performing well-structured tasks. ( Source : Based on data from webber, academy of Management Journal, 1974, 17, 570-574

Low ability individual 40 50 60 70 80 90 100 110 120 Low ability individual High ability individual Pooling of abilities yielded higher is productivity among high ability workers With nothing to pool, pairs and individuals were unproductive Individuals Pairs Gambar – 2 Pooling of abilities : It woks only when There Is Something to pool. Pairs of individuals with low ability working together performed no better than a low ability individual working alone. However, pairs of high ability individuals working together performed better than a high ability individual working alone. (Source : Based on data from laughlin & Johnson, journal of Experimental Social Psychology, 1966, 2, 407-414

Gambar – 3 Generated ideal (Higher) Individuals generated higher quality ideas than brainstorming groups generated more ideas than 40 45 50 55 60 65 70 80 90 100 110 120 Groups Quality of Ideas Number of Ideas of 4 4 indi- viduals Gambar – 3 Generated ideal

KASUS PERGURUAN TINGGI SWATA Sebuah Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di Jawa BArat memiliki 5 buah Fakultas yaitu : Fak. Teknik dengan 7.000 mhs, 100 Dosen tetap. Fak. Ekonomi dengan 6.000 mhs, 100 Dosen tetap. Fak. ISIP dengan 8.000 mhs, 130 Dosen tetap. Fak. IKIP dengan 2.000 mhs, 70 Dosen tetap. Fak. Hukum dengan 3.000 mhs, 50 Dosen tetap. Pada tahun 1985 di Jawa Barat terdapat 120 PTS, saat ini jumlahnya meningkat menjadi 330 PTS. Jumlah lulusan SMU pada tahun 1985 : 150.000 siswa (di jawa barat) saat in menjadi 300.000 siswa. Lama studi di PTS di atas rata-rata : 6,5 tahun dengan IP rata-rata 2,7. luas kampus : Tanah : 3 ha Bangunan : 50.000 M² Beasiswa diperoleh dari pemerintah. Tuition fee : Fix : Rp. 3.000.000,- Variabel : 50/SKS Jumlah Lulusan : 2.500 Wisudawan ., 10% Langsung bekerja : 20% bekerja pada tahun ke 2, 30% bekerja pada tahun ke 3. jumlah mahasiswa yang mendaftar. Data lain saudara dapat membuat sendiri/tanya kepada dosen. PTS tersebutmengalami masalah jumlah mahasisawa yang terus menurun. Tentukan faktor-faktor penyebab dengan Brain Stoming. b) Tentukan bobot Jatar dengan Delphi Methoa c) Tentukan solusi dengan NGT Tahun 2000 2001 2002 2003 2004 Jumlah Pendaftar

PENDEKATAN PEMECAHAN DALAM KEPUTUSAN KELOMPOK a1 : Pengamatan Bumi a2 : Kajian Fisika dan Kimia a3 : Kajian mikrobiologi a4 : Pengujian komponen dan sistem a5 : Studi dampak lingkungan Kriteria subjektif yang disepkati oleh pakar-pakar itu adalah : S1 : Kebutuhan penerapan S2 : Pengkajian analitis S3 : Pengembangan teknik dan instrumen baru

A2 = a1 a2 a3 a4 a5 S1 3 2 5 4 1 S2 S3 A1 = A3 = A5 = a1 a2 a3 a4 a5 S1 4 1 5 3 2 S2 S3 A4 = A6 =

Atas dasar kriteria S1 kita memperoleh matriks ordinal seperti di bawah ini. PAKAR I 5 2 3 4 1 II III IV V VI Bila nilai 4,3,2,1 dan 0 diberikan pada urutan pertama, ke dua …. Terakhir, lalu dilakukan penjumlahan lintas kolom akan diperoleh matriks tersebut : a1 a2 a3 a4 a5 3 2 1 4 10 19 8 21

A* = a1 a2 a3 a4 a5 S1 3 2 5 4 1 4/5 n ∑ k=1 gij = π ijk w k Dimana π ijk = 1bila menurur kriteria k Alternatif a i ditempatkan pada urutan ke j Dalam hal lain π ijk = 0

Matriks kesepakatan adalah sebagai berikut : Urutan 1 w2+w3 w1 2 3 w1+w2 w3 4 W3 ½w2 w1+½w2 1 5 w1+½w2+w3

Nilai w1, w2 dan w3 harus disepakati oleh para pakar melalui diskusi, evaluasi dan kompromi. Umpamakan para pakar setuju w1 = 0,2, w2 = 0,3 dan w3 = 0,5 maka matriks kesepakatan menjadi : a1 a2 a3 a4 a5 i j 1 2 3 4 5 0,8 0,2 0,5 0,15 0,35 0,85 TEKNIK HUNGARIA Tentukan matrik penyesalan a. Tentukan nilai terbesar pada setiap kolom. Kurangkan nilai dari setiap elemen pada kolom yang sama pada nilai elemen terbesar ini, pada contoh di atas kita memperoleh : a1 a2 a3 a4 a5 i j 1 2 3 4 5 0,8 0,6 0,5 0,35 0,15 0,85 0,70

b. Tentukan nilai terkecil pada setiap baris pada matriks yang diperoleh pada langkah 1.a. dan kurangkan nilai ini pada setiap elemen dari baris tersbut. 2) Tariklah garis-garis lurus, vertikal dan/atau hotisontal, sedemikian rupa sehingga jumlah garis itu minimum dan melalui semua elemen yang bernilai nol. Jika jumlah garis ini sama dengan jumlah baris (dan kolom) maka urutan preferensi alternatif yang terbaik telah dapat ditentukan. i j 1 2 3 4 5 a1 a2 a3 a4 a5 0,8 0,6 0,5 0,35 0,15 0,85 0,70 Tampak bahwa jumlah garis minimum sama engan jumlah baris yang berarti kita sudah dapat menentukan urutan preferensi. Kemungkinan urutan preferensi adalah : a1 : ke 3 atau 4 a2 : ke 1 a3 : ke 5 a4 : ke 3 a5 : ke 2 atau ke 5

Untuk menghindarkan konflik urutan antara a1 dan a4 serta a3 dan a5, urutan preferensi terbaik adalah : a2, a5, a4, a1, a3. 3) a. Tentukan nilai elemen terkecil pada matriks yang tidak dilalui oleh garis dan kurangkan nilai ini pada semua elemen yang tidak dilalui garis. b. Tambahkan nilai terkecil pada elemeen yang terletak pada perpotongan dua buah garis. c. Ulangi langkah-langkah. Pedekatan yang dibahas di atas dikanal sebagai “The Agreed Criteria Approach”.

Analytical Hierarchi Process (AHP) - Saatg Pengambilan Keputusan Multicriteria Terdapat Hierarchi Kriteria Individu / Group

Rumuskan Hierarchi Kriteria Tujuan Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 a1 a2 a3 a1 a2 a3 K11 K12 K13 K21 a1 a2 a3 a1 a2 a3

Contoh : Promosi Pegawai Pendidikan Prestasi Kerja Condite C1 C2 C3 C1 Kualifikasi Pendidikan Prestasi Akademik C1 C2 C3 C1 C2 C3

Perbandingan Berpasangan 1 = = Sama Penting 3 = Lebih Penting Sedikit Tha Tujuan 5 = Cukup Penting 7 = Significant Lebih Penting 9 = Mutlak Lebih Penting

Tujuan Promosi Pegawai Pendidikan Prestasi Condite 1 3 5

Kriteria : Pendidikan Kualifikasi Prestasi Akademik 1 1/3

Kriteria : Kualitas Akademik C1 C2 C3

Xi = Penilaian Individu Geometric Mean Digunakan Untuk Group X = (X1 . X2 …… X21) 1/m m = Jumlah Anggota Xi = Penilaian Individu

Panduan Menggunakan Expert Choice Double klik pada ikon expert choice, keluar menu untuk membuat model baru (create new model) atau membuka model yang telah disimpan (open existing model)

Untuk membuat model baru klik “create new model”, keluar menu “new file name”. Terdapat nama file yang sudah ada dan file name (baru). Tuliskan nama file saudara misal: “RUMAH” kemudian klik open.

Keluar menu “goal description”, enter a description for your goal, tuliskan deskripsi goal saudara, misal: “MEMILIH RUMAH” klik “ok”. Keluar goal:MEMILIH RUMAH, klik kanan pada goal:MEMILIH RUMAH, pilih “insert child of current node, tuliskan kriteria pilihan anda pada hierarchy pertama, misal: “LOKASI” tekan enter, “HARGA” tekan enter, “TIPE” tekan enter.

Untuk memasukkan level kedua (untuk “LOKASI”): Klik kanan pada “LOKASI” pilih insert child of current node, tulis “ACCESS” enter, “KENYAMANAN” enter, “KEAMANAN” enter. Level kedua (untuk “HARGA”): Klik kanan pada “HARGA” pilih insert child of current node, ketik “ANTAPANI” enter, “DAGO” enter, “BUAH BATU” enter. Level kedua (untuk “TIPE”): Klik kanan pada “TIPE”, pilih insert child of current node, tulis “MODEL” enter, “TAHUN DIBANGUN” enter, “LUAS BANGUNAN” enter.

Level ketiga untuk setiap kriteria: Pada level kedua dimasukkan pilihan rumah (“ANTAPANI”, “DAGO”, “BUAH BATU”) Contoh: level kedua untuk kriteria “LOKASI”, klik kanan pada “KENYAMANAN” pilih insert child of current node, ketik “ANTAPANI” enter, “DAGO” enter, “BUAH BATU” enter.

Contoh: Goal: MEMILIH RUMAH LOKASI (L: .188) ACCESS (L: .258) Model Name: RUMAH Treeview Goal: MEMILIH RUMAH LOKASI (L: .188) ACCESS (L: .258) ANTAPANI (L: .135) DAGO (L: .584) BUAH BATU (L: .281) KENYAMANAN (L: .637) ANTAPANI (L: .105) DAGO (L: .637) BUAH BATU (L: .258) KEAMANAN (L: .105) HARGA (L: .731) ANTAPANI (L: .584) DAGO (L: .135) TIPE (L: .081) MODEL (L: .297) ANTAPANI (L: .258) DAGO (L: .105) BUAH BATU (L: .637) TAHUN DIBANGUN (L: .086) ANTAPANI (L: .651) DAGO (L: .223) BUAH BATU (L: .127) LUAS BANGUNAN (L: .618) ANTAPANI (L: .097) DAGO (L: .701) BUAH BATU (L: .202) Contoh:

Melakukan perbandingan berpasangan: Untuk melakukan perbandingan level pertama: klik goal:”MEMILIH RUMAH” kemudian klik menu pilihan (3:1) pair wise numerical comparisons atau (ABC) untuk pair wise verbal comparison. Bila dipilih pair wise numerical comparisons, maka keluar menu: LOKASI HARGA 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . LOKASI HARGA TIPE (5.0) 3.0 7.0

Bila “HARGA” lebih penting dari “LOKASI”, maka klik angka 5 (disebelah kanan), Lakukan perbandingan “LOKASI” dan “TIPE”, klik kata “TIPE” pada baris “LOKASI” pada tabel, kemudian lakukan perbandingan antar “TIPE” dan “LOKASI”, Untuk melakukan perbandingan “HARGA” dan “TIPE”, klik “TIPE” pada baris “HARGA”. Lakukan proses ini untuk seluruh level, untuk melihat hasil keseluruhan pilih “synthesis result” pada menu, untuk melihat detil pilih “priorities derived from pairwise comparisons.

Synthesis with respect to goal: MEMILIH RUMAH Contoh hasil: Synthesis with respect to goal: MEMILIH RUMAH Model Name: RUMAH Synthesis with respect to: Goal: MEMILIH RUMAH Overall Inconsistency = .09 ANTAPANI .471 DAGO .247 BUAH BATU .282

Priorities with respect to goal: MEMILIH RUMAH Contoh hasil: Priorities with respect to goal: MEMILIH RUMAH Model Name: RUMAH Goal: MEMILIH RUMAH HARGA .731 LOKASI TIPE .081 Inconsistency = 0.06 with 0 missing judgments. .188 Priorities with respect to:

Model Vroom – Yetton - Jago Autocratic A I = Mengambil Keputusan Sendiri, Informasi sendiri A II = Keputusan Sendiri, Informasi dari bawahan Consultative C I = Kumpulan ide bawahan individual, keputusan sendiri C II = Diskusi kelompok bawahan, keputusan sendiri C III = Diskusi kelompok bawahan, keputusan bersama

A B C D E F G No Yes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 No Yes Yes No No   1 No 2 Yes Yes No 3 4 No 5 Yes 6 Yes Yes 7 No No Yes No No Yes No 8 Yes Yes 9 Yes 10 Yes 11 No No 12 No Yes Yes Yes 13 14 No A = Kualitas keputusan dipersyaratkan ? B = Informasi cukup? C = Persoalan terstruktur ? D = Penerimaan bawahan mempengaruhi efektifitas keputusan? E = Keyakinan penerimaan keputusan ? F = Usaha bawahan mencapai tujuan ? G = Konflik bawahan dengan solusi ?

Jenis Masalah dan Proses Keputusan TIPE PROSES MASALAH KEPUTUSAN 1 AI, AII, CI, CII, CIII 2 3 CII 4 5 6 7 8 CI, CII 9 AII, CI, CII, CIII 10 11 CII, CIII 12 13 14 CIII

Alternatif Antapani Arcamanik Buah Batu Criteria Harga Lokasi Model Langkah-langkah pemecahan : 1). Tentukan alternatif yang harus dipilih. 2). Tentukan Criteria keputusan. 3). Tentukan bobot kriteria. 4). Tentukan pemilihan setiap alternatid dengan cara penilaian yang sama. 5). ∑ Bobot X Nilai 6). Pilih terbaik

Contoh : Pemilihan rumah dengan alternatif : Antapani (A), Arcamanik (B), Buah Batu © Kriteria penilaian : Harga, Lokasi, Model Harga diantara : Rp. 300 juta s/d Rp. 500 juta Alternatif diluar ini dikeluarkan. Lokasi : _______1________2________3_______4_______5 Buruk sekali Buruk Cukup Baik Baik Sekali Baik Sekali = Dekat Mall, Aman Dsb Baik = - - - - - - - - -

Alternatif ∑ Nilai X Bobot 4,2 4 3,4 Dipilih Model : _______1________2________3_______4_______5 Bawah sekali Buruk Cukup Bagus Bagus Sekali Bagus Sekali : Model up to date, Masih baru, Bahan kekuatan baik. Penentuan Bobot (Delphi) / individual Lokasi : 0,6 Model : 0,4 ____ ۸ Penentuan Nilai & perkalian dengan bobot. Alternatif Antapani Arcamanik Buah Batu 5 3 4 Lokasi Model 0,6 0,4 Kriteria Bobot ∑ Nilai X Bobot 4,2 4 3,4 Dipilih

Saudara akan memiliki program S-2 MM yang akan saudara nilai. Latihan : Saudara akan memiliki program S-2 MM yang akan saudara nilai. Terdapat beberapa aalternatif yang menjadi pertimbangan saudara : Program MM – STIEPAS Program MM – UNPAS Program MM – UNWIM Program MM – UNPAD Tentukan kriteria penilaian saudara. Tentukan cara penilaian Tentukan bobot kriteria Tentikan pilihan saudara

METODE DELPHI DAN NOMINAL GROUP TECHNIQUE (NGT) PENDAHULUAN Metode delphi dan NGT, berhusaha untuk mendapatkan keputusan atas dasar “kesepakatan” para ahli, setelah proses informasi silang. METODA DELPHI Metoda delphi adalah salah satu teknik membuat keputusan yang dibuat oleh suatu kelompok, dimana anggotanya terdiri dari para ahli atas masalah yang akan diputuskan. Metoda ini secara ekstentif dikembangkan oleh Olaf Helmer (1966) dan Rand Corporation. Proses penetapan keputusan menggunaka metoda delphi dimulai dengan identifikasi permasalahan yang akan dicari penyelesainnya. Permasalahan ini kemudian dijelaskan kepada para aahli yang akan dilibatkan dalam proses delphi. Para ahli yang terlibat pada proses pembuatan keputusan ini berkomunikasi satu dengan yang lainnya, diatur oleh seorang “moderator.

GAMBAR – 1 PROSES METODA DELPHI MASALAH DAFTAR ANGGOTA AHLI MASALAH DI SAMPAIKAN KE SETIAP ANGGOTA AHLI SETIAP AHLI MEMBERIKAN JAWABAN / REKOMENDASI MODERATOR MENGUMPULKAN PENDAPAT PARA AHLI KEMUDIAN MENDISTRIBUSIKAN DIANTARA ANGGOTA TUKAR-MENUKAR INFORMASI DI ANTARA ANGGOTA PARA AHLI MEMBERIKAN KOMENTAR ATAS IDEA / PENDAPAT AHLI LAINNYA. MUNGKIN TERJADI AHLI YBS MENGAJUKAN JAWABAN BARU TIDAK ADA KONSENSUS SOLUSI DAPAT DIAMBIL KEPUTUSAN ADA KONSENSUS GAMBAR – 1 PROSES METODA DELPHI

NOMINAL GROUP TECHNIQUES (ngt) Satu kelompok kecil menerima instruksi dari moderator serta menerima masalah Partisipan menulis idea tentang penyelesaian masalah Setiap partisipan mempresentasikan ideanya dan di tulis / didaftarkan pada papan tulis beserta penjelasannya ( jika perlu ) Setiap idea didiskusikan, diperjelas dan di evaluasi secara umum oleh seluruh anggota Secara individu, setiap partisipan menyusun urutan idea sesuai dengan pendapatnya Idea yang memperoleh urutan tertinggi ditetapkan sebagai keputusan kelompok GAMBAR – 2 PROSES NGT

Mean Number of Problems Corrca Groups of 5 5 Individuals Accuracy Speed (slower) 17 16 7 Mean Number of Problems Corrca 15 6 Mean Time to Solution ( in minutes ) 5 14 4 13 Groups Of 5 5 Individuals Groups Of 5 5 Individuals (Faster) Condition Gambar – 1 Group versus Individual Pervormance : An Experimental Comparison. Experimental evidence shows that goups are more accorate, but also slower than ‘ individuals when performing well-structured tasks. ( Source : Based on data from webber, academy of Management Journal, 1974, 17, 570-574

Low ability individual 40 50 60 70 80 90 100 110 120 Low ability individual High ability individual Pooling of abilities yielded higher is productivity among high ability workers With nothing to pool, pairs and individuals were unproductive Individuals Pairs Gambar – 2 Pooling of abilities : It woks only when There Is Something to pool. Pairs of individuals with low ability working together performed no better than a low ability individual working alone. However, pairs of high ability individuals working together performed better than a high ability individual working alone. (Source : Based on data from laughlin & Johnson, journal of Experimental Social Psychology, 1966, 2, 407-414

Gambar – 3 Generated ideal (Higher) Individuals generated higher quality ideas than brainstorming groups generated more ideas than 40 45 50 55 60 65 70 80 90 100 110 120 Groups Quality of Ideas Number of Ideas of 4 4 indi- viduals Gambar – 3 Generated ideal

KASUS PERGURUAN TINGGI SWATA Sebuah Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di Jawa BArat memiliki 5 buah Fakultas yaitu : Fak. Teknik dengan 7.000 mhs, 100 Dosen tetap. Fak. Ekonomi dengan 6.000 mhs, 100 Dosen tetap. Fak. ISIP dengan 8.000 mhs, 130 Dosen tetap. Fak. IKIP dengan 2.000 mhs, 70 Dosen tetap. Fak. Hukum dengan 3.000 mhs, 50 Dosen tetap. Pada tahun 1985 di Jawa Barat terdapat 120 PTS, saat ini jumlahnya meningkat menjadi 330 PTS. Jumlah lulusan SMU pada tahun 1985 : 150.000 siswa (di jawa barat) saat in menjadi 300.000 siswa. Lama studi di PTS di atas rata-rata : 6,5 tahun dengan IP rata-rata 2,7. luas kampus : Tanah : 3 ha Bangunan : 50.000 M² Beasiswa diperoleh dari pemerintah. Tuition fee : Fix : Rp. 3.000.000,- Variabel : 50/SKS Jumlah Lulusan : 2.500 Wisudawan ., 10% Langsung bekerja : 20% bekerja pada tahun ke 2, 30% bekerja pada tahun ke 3. jumlah mahasiswa yang mendaftar. Data lain saudara dapat membuat sendiri/tanya kepada dosen. PTS tersebutmengalami masalah jumlah mahasisawa yang terus menurun. Tentukan faktor-faktor penyebab dengan Brain Stoming. b) Tentukan bobot Jatar dengan Delphi Methoa c) Tentukan solusi dengan NGT Tahun 2000 2001 2002 2003 2004 Jumlah Pendaftar

PENDEKATAN PEMECAHAN DALAM KEPUTUSAN KELOMPOK a1 : Pengamatan Bumi a2 : Kajian Fisika dan Kimia a3 : Kajian mikrobiologi a4 : Pengujian komponen dan sistem a5 : Studi dampak lingkungan Kriteria subjektif yang disepkati oleh pakar-pakar itu adalah : S1 : Kebutuhan penerapan S2 : Pengkajian analitis S3 : Pengembangan teknik dan instrumen baru

A2 = a1 a2 a3 a4 a5 S1 3 2 5 4 1 S2 S3 A1 = A3 = A5 = a1 a2 a3 a4 a5 S1 4 1 5 3 2 S2 S3 A4 = A6 =

Atas dasar kriteria S1 kita memperoleh matriks ordinal seperti di bawah ini. PAKAR I 5 2 3 4 1 II III IV V VI Bila nilai 4,3,2,1 dan 0 diberikan pada urutan pertama, ke dua …. Terakhir, lalu dilakukan penjumlahan lintas kolom akan diperoleh matriks tersebut : a1 a2 a3 a4 a5 3 2 1 4 10 19 8 21

A* = a1 a2 a3 a4 a5 S1 3 2 5 4 1 4/5 n ∑ k=1 gij = π ijk w k Dimana π ijk = 1bila menurur kriteria k Alternatif a i ditempatkan pada urutan ke j Dalam hal lain π ijk = 0

Matriks kesepakatan adalah sebagai berikut : Urutan 1 w2+w3 w1 2 3 w1+w2 w3 4 W3 ½w2 w1+½w2 1 5 w1+½w2+w3

Nilai w1, w2 dan w3 harus disepakati oleh para pakar melalui diskusi, evaluasi dan kompromi. Umpamakan para pakar setuju w1 = 0,2, w2 = 0,3 dan w3 = 0,5 maka matriks kesepakatan menjadi : a1 a2 a3 a4 a5 i j 1 2 3 4 5 0,8 0,2 0,5 0,15 0,35 0,85 TEKNIK HUNGARIA Tentukan matrik penyesalan a. Tentukan nilai terbesar pada setiap kolom. Kurangkan nilai dari setiap elemen pada kolom yang sama pada nilai elemen terbesar ini, pada contoh di atas kita memperoleh : a1 a2 a3 a4 a5 i j 1 2 3 4 5 0,8 0,6 0,5 0,35 0,15 0,85 0,70

b. Tentukan nilai terkecil pada setiap baris pada matriks yang diperoleh pada langkah 1.a. dan kurangkan nilai ini pada setiap elemen dari baris tersbut. 2) Tariklah garis-garis lurus, vertikal dan/atau hotisontal, sedemikian rupa sehingga jumlah garis itu minimum dan melalui semua elemen yang bernilai nol. Jika jumlah garis ini sama dengan jumlah baris (dan kolom) maka urutan preferensi alternatif yang terbaik telah dapat ditentukan. i j 1 2 3 4 5 a1 a2 a3 a4 a5 0,8 0,6 0,5 0,35 0,15 0,85 0,70 Tampak bahwa jumlah garis minimum sama engan jumlah baris yang berarti kita sudah dapat menentukan urutan preferensi. Kemungkinan urutan preferensi adalah : a1 : ke 3 atau 4 a2 : ke 1 a3 : ke 5 a4 : ke 3 a5 : ke 2 atau ke 5

Untuk menghindarkan konflik urutan antara a1 dan a4 serta a3 dan a5, urutan preferensi terbaik adalah : a2, a5, a4, a1, a3. 3) a. Tentukan nilai elemen terkecil pada matriks yang tidak dilalui oleh garis dan kurangkan nilai ini pada semua elemen yang tidak dilalui garis. b. Tambahkan nilai terkecil pada elemeen yang terletak pada perpotongan dua buah garis. c. Ulangi langkah-langkah. Pedekatan yang dibahas di atas dikanal sebagai “The Agreed Criteria Approach”.

Analytical Hierarchi Process (AHP) - Saatg Pengambilan Keputusan Multicriteria Terdapat Hierarchi Kriteria Individu / Group

Rumuskan Hierarchi Kriteria Tujuan Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 a1 a2 a3 a1 a2 a3 K11 K12 K13 K21 a1 a2 a3 a1 a2 a3

Contoh : Promosi Pegawai Pendidikan Prestasi Kerja Condite C1 C2 C3 C1 Kualifikasi Pendidikan Prestasi Akademik C1 C2 C3 C1 C2 C3

Perbandingan Berpasangan 1 = = Sama Penting 3 = Lebih Penting Sedikit Tha Tujuan 5 = Cukup Penting 7 = Significant Lebih Penting 9 = Mutlak Lebih Penting

Tujuan Promosi Pegawai Pendidikan Prestasi Condite 1 3 5

Kriteria : Pendidikan Kualifikasi Prestasi Akademik 1 1/3

Kriteria : Kualitas Akademik C1 C2 C3

Xi = Penilaian Individu Geometric Mean Digunakan Untuk Group X = (X1 . X2 …… X21) 1/m m = Jumlah Anggota Xi = Penilaian Individu

Panduan Menggunakan Expert Choice Double klik pada ikon expert choice, keluar menu untuk membuat model baru (create new model) atau membuka model yang telah disimpan (open existing model)

Untuk membuat model baru klik “create new model”, keluar menu “new file name”. Terdapat nama file yang sudah ada dan file name (baru). Tuliskan nama file saudara misal: “RUMAH” kemudian klik open.

Keluar menu “goal description”, enter a description for your goal, tuliskan deskripsi goal saudara, misal: “MEMILIH RUMAH” klik “ok”. Keluar goal:MEMILIH RUMAH, klik kanan pada goal:MEMILIH RUMAH, pilih “insert child of current node, tuliskan kriteria pilihan anda pada hierarchy pertama, misal: “LOKASI” tekan enter, “HARGA” tekan enter, “TIPE” tekan enter.

Untuk memasukkan level kedua (untuk “LOKASI”): Klik kanan pada “LOKASI” pilih insert child of current node, tulis “ACCESS” enter, “KENYAMANAN” enter, “KEAMANAN” enter. Level kedua (untuk “HARGA”): Klik kanan pada “HARGA” pilih insert child of current node, ketik “ANTAPANI” enter, “DAGO” enter, “BUAH BATU” enter. Level kedua (untuk “TIPE”): Klik kanan pada “TIPE”, pilih insert child of current node, tulis “MODEL” enter, “TAHUN DIBANGUN” enter, “LUAS BANGUNAN” enter.

Level ketiga untuk setiap kriteria: Pada level kedua dimasukkan pilihan rumah (“ANTAPANI”, “DAGO”, “BUAH BATU”) Contoh: level kedua untuk kriteria “LOKASI”, klik kanan pada “KENYAMANAN” pilih insert child of current node, ketik “ANTAPANI” enter, “DAGO” enter, “BUAH BATU” enter.

Contoh: Goal: MEMILIH RUMAH LOKASI (L: .188) ACCESS (L: .258) Model Name: RUMAH Treeview Goal: MEMILIH RUMAH LOKASI (L: .188) ACCESS (L: .258) ANTAPANI (L: .135) DAGO (L: .584) BUAH BATU (L: .281) KENYAMANAN (L: .637) ANTAPANI (L: .105) DAGO (L: .637) BUAH BATU (L: .258) KEAMANAN (L: .105) HARGA (L: .731) ANTAPANI (L: .584) DAGO (L: .135) TIPE (L: .081) MODEL (L: .297) ANTAPANI (L: .258) DAGO (L: .105) BUAH BATU (L: .637) TAHUN DIBANGUN (L: .086) ANTAPANI (L: .651) DAGO (L: .223) BUAH BATU (L: .127) LUAS BANGUNAN (L: .618) ANTAPANI (L: .097) DAGO (L: .701) BUAH BATU (L: .202) Contoh:

Melakukan perbandingan berpasangan: Untuk melakukan perbandingan level pertama: klik goal:”MEMILIH RUMAH” kemudian klik menu pilihan (3:1) pair wise numerical comparisons atau (ABC) untuk pair wise verbal comparison. Bila dipilih pair wise numerical comparisons, maka keluar menu: LOKASI HARGA 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . LOKASI HARGA TIPE (5.0) 3.0 7.0

Bila “HARGA” lebih penting dari “LOKASI”, maka klik angka 5 (disebelah kanan), Lakukan perbandingan “LOKASI” dan “TIPE”, klik kata “TIPE” pada baris “LOKASI” pada tabel, kemudian lakukan perbandingan antar “TIPE” dan “LOKASI”, Untuk melakukan perbandingan “HARGA” dan “TIPE”, klik “TIPE” pada baris “HARGA”. Lakukan proses ini untuk seluruh level, untuk melihat hasil keseluruhan pilih “synthesis result” pada menu, untuk melihat detil pilih “priorities derived from pairwise comparisons.

Synthesis with respect to goal: MEMILIH RUMAH Contoh hasil: Synthesis with respect to goal: MEMILIH RUMAH Model Name: RUMAH Synthesis with respect to: Goal: MEMILIH RUMAH Overall Inconsistency = .09 ANTAPANI .471 DAGO .247 BUAH BATU .282

Priorities with respect to goal: MEMILIH RUMAH Contoh hasil: Priorities with respect to goal: MEMILIH RUMAH Model Name: RUMAH Goal: MEMILIH RUMAH HARGA .731 LOKASI TIPE .081 Inconsistency = 0.06 with 0 missing judgments. .188 Priorities with respect to: