Tingkat risiko (certainty, risky, uncertainty, conflicts) dalam pengambilan keputusan Luh Putu Suciati

pengambilan keputusan Kriteria kondisi pengambilan keputusan Certainty: Jika semua informasi yg diperlukan untuk membuat keputusan diketahui secara sempurna & tdk berubah Risk: Jika informasi sempurna tidak tersedia, tetapi seluruh peristiwa yg akan terjadi besarta probabilitasnya diketahui Uncertainty: Jika seluruh informasi yg mungkin terjadi diketahui, tetapi tanpa mengetahui probabilitasnya masing-masing   Certainty Risk Uncertainty

Situasi keputusan Pemecahan Teknik Ada kepastian (Certainty) Deterministik - Linear Programming - Model Transportasi - Model Penugasan - Model Inventori - Model Antrian - Model “network” contoh kasus terkait komoditas (hasil diskusi

Contoh pengambilan keputusan dlm kepastian (certainty Sebuah toko menyediakan dua merk pupuk, yaitu Standard dan Super. Setiap jenis mengandung campuran bahan nitrogen dan fosfat dalam jumlah tertentu. Seorang petani membutuhkan paling sedikit 16 kg nitrogen dan 24 kg fosfat untuk lahan pertaniannya. Harga pupuk Standar dan Super masing masing Rp 3000/kg dan Ro. 6.000/kg Petani tersebut ingin mengetahui berapa sak masingmasing jenis pupuk harus dibeli agar total harga pupuk mencapai minimum dan kebutuhan pupuk untuk lahannya terpenuhi

Contoh kasus analisis jalur Seorang peneliti ingin menemukan jalur-jalur hubungan kausal antara sejumlah variabel pengelolaan lingkungan dengan peningkatan ekspor yang dilakukan oleh industri kertas dan pulp di Indonesia. Pengelolaan lingkungan mencakup sejumlah variabel bebas yaitu: X1 = Kelembagaan X2 = Penataan Hukum X3 = AMDAL X4 = SDM X5 = ISO-9000 X6 = ISO-14000 dan variabel terikatnya adalah X7 = Peningkatan Ekspor Peneliti menggunakan kerangka berpikir bahwa empat variabel pertama pengelolaan lingkungan (X1, X2, X3, X4) mempengaruhi peningkatan ekspor (X7) baik secara langsung maupun secara tidak langsung melalui ISO-9000 DAN ISO-14000 (X5, X6). Instrumen penelitian dikenakan pada 40 orang sampel.

GAME THEORY (Pengambilan Keputusan Dalam Suasana Konflik) Adalah memusatkan analisis keputusan dalam suasana konflik dimana pengambil keputusan menghadapi berbagai peristiwa yang aktif untuk bersaing dengan pengambil keputusan lainnya, yang rasional, tanggap dan bertujuan memenangkan persaingan/kompetisi.

Conflict: Conflict: Jika kepentingan dua/lebih pengambil keputusan berada dlm pertarungan aktif diantara kedua belah pihak, sementara keputusan certainty, risk & uncertainty yg aktif hanya pengambil keputusan Tujuan analisis keputusan (Decision Analysis): Mengidentifikasi apa yg harus dikerjakan, mengembangkan kriteria khusus untuk mencapai tujuan, mengevaluasi alternatif yg tersedia yg berhubungan dg kriteria & mengidentifikasi risiko yg melekat pd keputusan tsb

Situasi keputusan Pemecahan Teknik Ada konflik (Conflict) Tergantung tindakan lawan Teori permainan (game theory)

Teori permainan (game theory) Permainan dilema narapidana/ prisoner dillema

Extensive Form Game Interaksi Eksportir Atau Pedagang dengan Kelompok Tani dan Petani dalam Kerjasama Tataniaga Dengan Penerapan Sistem Insentif

Pengelompokan Game Theory: 1. berdasarkan Jumlah Pemain: a. Two-persons games b. N-persons games 2. Berdasarkan Jumlah Pay off: a. Zero and constan sum games b. Non zero and non constan sum games 3. Berdasarkan Strategi yang dipilih: a. Cooperative games b. Non cooperative games 4. Fokus pembahasan: 5. Two-persons, zero and constan sum games 6. Asumsi dalam game theory: Setiap pemain mengetahui dengan tepat pay off setiap kemungkinan kombinasi strategi yang tersedia.

Caranya: Prinsip Maximin dan Minimax Karena nilai maximin = minimax, maka disebut matriks games mempunyai saddle point atau value of games senilai saddle point tersebut. Bila setiap pemain tidak berkeinginan merubah satu strategi yang telah dipilih, maka games itu merupakan “pure strategy” Peranan Dominasi Suatu strategi dikatakan mendominasi apabila selalu menghasilkan pay off lebih tinggi dibandingkan dengan strategi yang lain. Strategi yang didominasi dapat dibuang dari matriks pay off karena pemain tidak pernah memilihnya. Konsep dominasi berguna untuk matriks pay off ukuran besar. Aturan dominasi dapat diterapkan untuk mengurangi ukuran matriks sebelum analisis terakhir untuk menentukan solusi optimum. Mixed Strategy Menentukan probabilitas (kemungkinan) strategi yang ada yang digunakan dalam pertarunngan (kalau tidak ada “pure strategy/tidak ada saddle point”) a. Pendekatan EV / EG (expected Gain) b. Pendekatan EOL (expected opportunity loss) c. Menentukan nilai permainan

KEPUTUSAN DALAM UNCERTAINTY (KETIDAKPASTIAN) Pengambilan keputusan dalam ketidakpastian menunjukkan suasana keputusan dimana probabilitas hasil-hasil potensial tidak diketahui (tak diperkirakan). Dalam suasana ketidakpastian pengambil keputusan sadar akan hasil-hasil alternatif dalam bermacam-macam peristiwa, namun pengambil keputusan tidak dapat menetapkan probabilitas peristiwa. Situasi keputusan Pemecahan Teknik Tdk ada kepastian (Uncertainty) Tak diketahui Analisis keputusan dlm keadaan ketidakpastian (non linier

Kriteria-kriteria yang digunakan dalam kondisi ini adalah: Kriteria MAXIMIN / WALD (Abraham Wald) Kriteria untuk memilih keputusan yang mencerminkan nilai maksimum dari hasil yang minimum Asumsi: pengambil keputusan adalah pesimistik /konservatif/risk avoider tentang masa depan Kelemahan: tidak memanfaatkan seluruh informasi yang ada, yang merupakan cirri pengambil keputusan modern Kriteria MAXIMAX (Vs MAXIMIN) Kriteria untuk memilih alternatif yang merupakan nilai maksimum dari pay off yang maksimum Asumsi: pengambil keputusan adalah optimistic, cocok bagi investor yang risk taker Kelemahan: mengabaikan banyak informasi yang tersedia

Kriteria MINIMAX REGRET (L.J. Savage) Kriteria untuk menghindari penyesalan yang timbul setelah memilih keputusan yang meminimumkan maksimum penyesalan/keputusan yang menghindari kekecewaan terbesar, atau memilih nilai minimum dari regret maksimum, dimana: Jumlah regret/opportunity loss =Pay off max – pay off alternatif pd peristiwa tertentu Kriteria HURWICZ / kompromi antara MAXIMAX dan MAXIMIN (Leonid Hurwicz) Kriteria dimana pengambil keputusan tidak sepenuhnya optimis dan pesimis sempurna, sehingga hasil keputusan dikalikan dengan koefisien optimistic untuk mengukur optimisme pengambil keputusan, dimana koefisien optimisme (a) = 0  a  1 Dengan a : 1, berarti optimis total (MAXIMAX) a : 0, berarti sangat pesimis/optimis 0 (MAXIMIN) Atau a : optimis, 1-a : pesimis Kelemahan: - sulit menentukan nilai a yang tepat - mengabaikan beberapa informasi yang tersedia (ex: prospek ekonomi sedang diabaikan) Kriteria LAPLACE / BOBOT YANG SAMA (Equal Likelihood) Asumsi: semua peristiwa mempunyai kemungkinan yang sama untuk terjadi

KEPUTUSAN DALAM SUASANA RISK ( DENGAN PROBABILITA ) Tahap-tahap: Diawali dengan mengidentifikasikan bermacam-macam tindakan yang tersedia dan layak Peristiwa-peristiwa yang mungkin dan probabilitas terjadinya harus dapat diduga Pay off untuk suatu tindakan dan peristiwa tertentu ditentukan Situasi keputusan Pemecahan Teknik Ada risiko (Risk) Probabilistik - Model keputusan probabilistik - Model Inventori probabilistik - Model Antrian probabilistik

Teknik yang digunakan: Expected Value (Nilai Ekspektasi) Expected Opportunity Loss ( EOL ) Untuk meminimumkan kerugian karena pemilihan alternatif keputusan tertentu. Keputusan yang direkomendasikan criteria expected value dan expected opportunity loss adalah sama, sehingga cukup salah satu yang dipakai, tergantung tujuannya. Hanya criteria ini sangat tergantung pada perkiraan probabilita yang akurat. Expected Value of Perfect Information (EVPI) Merupakan perluasan dari criteria EV dan EOL, informasi yang didapat pengambil keputusan dapat mengubah suasana risk menjadi certainty (membeli tambahan informasi untuk membantu pembuat keputusan). EVPI sama dengan EOL minimum (terbaik), karena EOL mengukur selisih EV terbaik keputusan dalam suasana risk dan certainty.

Expected Value of Sample Information (EVSI) Merupakan harapan yang diinginkan dengan tambahan informasi untuk dapat mengubah /memperbaiki keputusan, dengan menggunakan teori Bayes. Kriteria Utility dalam suasana risk EV max / EOL min tidak selalu digunakan sebagai pedoman dalam mengambil keputusan, hal ini terjadi karena: Orang lebih memilih terhindar dari musibah potensial daripada mewujudkan keuntungan dalam jangka panjang Orang lebih memilih mendapatkan/memperoleh rejeki nomplok daripada mempertahankan sedikit yang dimiliki

ANALISIS MARKOV Analisis ini tidak memberikan keputusan rekomendasi, tetapi memberikan informasi probabilita situasi keputusan yang dapat membantu pengambil keputusan analisis markov bukan merupakan teknik optimasi, tetapi merupakan teknik deskriptif yang menghasilkan informasi probabilita. Asumsi: 1. Probabilita baris berjumlah sama dengan 0 2. Probabilita berlaku bagi setiap siapa saja dalam system 3. Probabilita konstan sepanjang waktu 4. Merupakan kejadian-kejadian yang berdiri sendiri (independen) Contoh: kasus pilihan probabilitas berbelanja. Aplikasi analisa rantai Markov diantaranya adalah analisa perpindahan merek dari pelanggan, analisa probabilitas kerusakan mesin, analisa hutang tak tertagih, dll.

Sebagai contoh aplikasi, Misalkan ada tiga perusahaan pengiriman barang disuatu kota dengan penduduk 2000 orang, yaitu A, B, dan C. Setiap bulannya, penduduk di kota tersebut menggunakan salah satu dari ketiga perusahaan tersebut. Setelah diadakan survey, ternyata pelanggan tidak setia sepenuhnya pada perusahaan pengiriman manapun. Pelanggan akan berpindah perusahaan sebagai akibat adanya peningkatan kualitas pelayanan, periklanan, promosi, dan faktor lainnya.

Hasil surveinya adalah sebagai berikut : Jika pelanggan melakukan transaksi dengan A bulan ini, ada probabilitas sebesar 50% bahwa pelanggan akan melakukan transaksi dengan A kembali dibulan berikutnya. Sedangkan bahwa pelanggan akan berpindah ke B dan C, terdapat probabilitas sebesar 30% dan 20% Untuk pelanggan yang bulan ini mengadakan transaksi dengan B, terdapat probabilitas sebesar 55% bahwa pelanggan tersebut akan kembali pada mereka dibulan berikutnya. Sedangkan bahwa pelanggan akan berpindah ke A dan C, terdapat probabilitas sebesar 20% dan 25% Untuk C, probabilitas bahwa pelanggan akan kembali pada mereka dibulan berikutnya adalah 60%. Sedangkan probabilitas pelanggan akan beralih ke A dan B adalah 20% dan 20%.

Unsur-unsur analisis keputusan: pernyataan keputusan sasaran bagi keputusan alternatif konsekuensi pilihan   Langkah2 dlm pengambilan keputusan manajemen: Rumuskan / definisikan persoalan keputusan Kumpulkan informasi yg relevan Cari alternatif tindakan Analisis alternatif yg feasible Memilih alternatif yg terbaik Laksanakan keputusan & evaluasi hasilnya

Peranan ilmu manajemen dlm pengambilan keputusan disebabkan oleh bbrp faktor: Teknologi yg digunakan suatu perusahaan semakin lama semakin canggih Makin berkurangnya persediaan energi & material kritis lainnya, sehingga perlu dikelola secara efisien Persoalan manajemen sangat kompleks, mencakup banyak faktor (ex: produksi & pengendalian mutu, manajemen modal kerja, alokasi modal, pengolahan informasi konsumen, dll) Persoalan manajemen bukan hanya kompleks, bahkan menjadi sangat penting Persoalan yg dihadapi manajer sering baru sama sekali, tidak ada hubungannya dg pengalaman sebelumnya Penekanan pd perencanaan & pencapaian tujuan jangka panjang memerlukan pengambilan keputusan dg data hasil ramalan (forecast data)

Management Science akan berperan dlm hal: Pengambilan keputusan berdasarkan tujuan Pengambilan keputusan berdasarkan informasi & analisis Pengambilan keputusan untuk tujuan ganda Penekanan yg meningkat pd produktivitas: - produktivitas SDM - manajemen modal & material yg efektif - proses pengambilan keputusan yg efisien Peningkatan perhatian pd perilaku kelompok Manajemen modal, energi & material yg efisien Manajemen ttg segala kemungkinan yg lebih sistematis Lebih beraksi dg faktor eksternal (ex: pemerintah, situasi internasional, faktor sosial, ekonomi, lingkungan, perubahan situasi pasar, selera konsumen, pesaing, dll)

Sekian & terima kasih