PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI

DEFINISI Pengambilan keputusan dimana terjadi hal-hal sbb : Tidak diketahui sama sekali jumlah dan kemungkinan munculnya kondisi tersebut. Pengambil keputusan tidak dapat menentukan probabilitas terjadinya berbagai kondisi atau hasil yang keluar. Hanya diketahui kemungkinan hasil suatu tindakan, tetapi tidak dapat diprediksi berapa besar probabilitas setiap hasil tersebut. Pengambilan keputusan tidak mempunyai pengetahuan atau informasi lengkap mengenai peluang terjadinya bermacam-macam keadaan tersebut.

DEFINISI Hal yang akan diputuskan biasanya relatif belum pernah terjadi. Tingkat ketidakpastian keputusan semacam ini dapat dikurangi dengan beberapa cara antara lain : Mencari informasi lebih banyak Melalui riset atau penelitian Menggunakan probabilitas subjektif

Teknik Penyelesaian Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Tidak Pasti Ada beberapa kriteria atau metode : Kriteria Maksimaks Kriteria Minimaks Kriteria Laplace Kriteria Realisme Kriteria Regret Kriteria Pohon Keputusan

1. KRITERIA MAKSIMAKS Kriteria maksimaks, pengambil keputusan dianggap sangat optimis, yaitu dipilihnya hasil-hasil terbesar dari alternatif-alternatif yang memberikan hasil maksimal dalam berbagai semua keadaan yang mungkin, pay-off dan probabilitas yang lainnya.

Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Contoh : Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Cerah Sedang Lesu Obligasi 200 65 15 Deposito 175 100 40 Properti 250 150 -100 Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Cerah Obligasi 200 Deposito 175 Properti 250 Jadi keputusan yang diambil berdasarkan kriteria maksimaks adalah investasi properti, karena memberikan hasil maksimal dari hasil maksi-mum beberapa jenis investasi, yaitu 250 juta

2. KRITERIA MAKSIMIN Pada kriteria maksimin, pengambil keputusan dianggap pisimis atau konservatif tentang masa depan. Menurut kriteria ini, hasil terkecil untuk setiap alternatif dibandingkan dengan alternatif yang menghasilkan nilai maksimal dari hasil minimal yang dipilih atau memilih alternatif yang minimalnya paling besar.

Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Contoh : Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Cerah Sedang Lesu Obligasi 200 65 15 Deposito 175 100 40 Properti 250 150 -100 Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Lesu Obligasi 15 Deposito 40 Properti -100 Jadi keputusan yang diambil berdasarkan kriteria minimaks adalah investasi deposito, karena memberikan hasil maksimal dari hasil minimum dari beberapa jenis investasi, yaitu Rp 40 juta.

3. KRITERIA LAPLACE Kriteria ini disebut juga kriteria equal likelihood. Menurut kriteria ini, pengambilan keputusan mengasumsikan bahwa probabilitas terjadinya berbagai kondisi adalah sama besarnya. Pada kriteria ini, pengambil keputusan tidak dapat menentukan/mengetahui probabilitas terjadinya berbagai hasil, sehingga diasumsikan bahwa semua kejadian mempunyai kemungkinan yang sama untuk terjadi.

Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Contoh : Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Cerah Sedang Lesu Obligasi 200 65 15 Deposito 175 100 40 Properti 250 150 -100 Nilai tertimbang hasil investasi dari ketiga dipilih adalah : Obligasi = (⅓)(200)+(⅓)(65)+(⅓)(15) = 93,33 Deposito =(⅓)(175)+(⅓)(100)+(⅓)(40) = 104,99 Properti = (⅓)(250)+((⅓)(150)+(⅓)(-100) = 99,99 Karena nilai tertimbang deposito yang ter-tinggi, pengambil keputusan akan memilih deposito.

4. KRITERIA REALISME Kriteria realisme dikenal juga dengan kri-teria Hurwicz, merupakan kriteria antara maksimaks dan maksimin (antara optimis dengan pesimis). Kriteria realisme, hasil keputusan dikalikan dengan koefisien optimisme, yaitu α (0 ≤ α ≤1). Jika : α = 1 adalah sangat optimis α = 0 adalah sangat pesimis Ukuran realisme (UR) : UR = (hasil maks x α) +(hasil maks x 1-α)

Contoh : Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Cerah Sedang Lesu Obligasi 200 65 15 Deposito 175 100 40 Properti 250 150 -100 Jenis investasi manakah yang harus dipilih jika digunakan kriteria realisme, jika α = 0,7 ? Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Cerah Lesu Obligasi 200 15 Deposito 175 40 Properti 250 -100 α = 0,7 maka 1-α = 1-0,7 = 0,3 UR Obligasi = 200(0,7) + 15(0,3) = 144,5 UR Deposito = 175(0,7) + 40(0,3) = 134,5 UR Properti = 250(0,7) + (-100)(0,3) = 145 Jadi : UR yang tertinggi adalah 145, maka dipilih inves-tasi properti.-

5. KRITERIA REGRET Kriteria regret merupakan perbedaan antara hasil keputusan yang terbaik dengan hasil keputusan yang lain. Menurut kriteria ini, pengambilan keputusan akan mengalami suatu kerugian apabila suatu kejadian terjadi menyebabkan alternatif yang dipilih kurang dari pay-off maksimum.

5. KRITERIA REGRET Untuk menyelesaikan kasus dengan menggunakan kriteria regret dapat digunakan pedoman sebagai berikut : Tentukan nilai regret (opportunity loss) dgn jalan mengurangi nilai pay-off maksimal baris dengan pay-off baris lainnya. Menentukan nilai regret maksimal tiap baris. Menentukan nilai minimaks, sebagai alternatif pengambilan keputusan.

Contoh : Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Cerah Sedang Lesu Obligasi 200 65 15 Deposito 175 100 40 Properti 250 150 -100 Alternatif Investasi Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Cerah Sedang Lesu Obligasi 50 85 25 Deposito 75 Properti 140 Nilai minimaks, nilai penyelesaian terkecil dari alternatif nilai-nilai tersebut adalah 75 juta. Dengan demikian, pengambilan keputusan memilih deposito.

6. KRITERIA POHON KEPUTUSAN Pohon keputusan adalah diagram pilihan keputusan dan peluang kejadian yang menyertai keputusan, serta hasil dari hubungan antara pilihan dengan kejadian. Tujuan penggunaan pohon keputusan ini adalah untuk memudahkan penggambar-an situasi keputusan secara sistematik dan komprehensip.

6. KRITERIA POHON KEPUTUSAN Simbol-simbol dalam pohon keputusan : ▀ = Simbol keputusan O = Simbol kejadian tidak pasti Contoh : Sebuah produk yang berada pada tahap pengembangan, mempunyai probabilitas untuk diperbaharui dan jika berhasil diperbaharui produk ini mempunyai probabilitas 0,9 untuk laris. Namun jika produk tidak berhasil diperbaharui, probabilitas menjadi laris hanya 0,2.

6. KRITERIA POHON KEPUTUSAN Pertanyaan : Gambarkan diagram pohon keputusan ! b. Berapa probabilitas produk ini akan menjadi laris ? Penyelesaian : Perbaharui = B, maka P(B)= 0,65 Tidak Diperbaharui =TB, maka P(TB)=0,35 Laris = L, maka P(L/B)= 0,9; P(L/TB) = 0,2 Tidak Laris = TL, maka P(TL/B)=0,2; P(TL/TB) =0,8

6. KRITERIA POHON KEPUTUSAN Probabilitas produk akan laris = P(L) P(L) = P(L/B) + P(L/TB) = 0,585 + 0,07 = 0,655/65,5 %