SESI - 1 ANALISIS KEPUTUSAN SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER MERCUSUAR

ANALISIS KEPUTUSAN Fakta menunjukan bahwa setiap hari manusia ataupun perusahaan / organisasi harus mengambil keputusan Setiap pengambilan keputusan ada Alternatifnya dan setiap Alternatif ada Kriteria Keputusannya Alternatif Kriteria Keputusan K1 K2 K3 A1 H11 H12 H13 A2 H21 H22 H23

MULTI CRITERIA DECISION MAKING Alternatif Kriteria Keputusan Harga Juta Rupiah Luas m2 Jarak km SIDOHARJO 560 2.500 30 MOJOKERTO 490 3.000 50 Kiteria Dominasi; Sidoharjo : unggul dalam jarak, kalah dalam harga dan luas Mojokerto : unggul dalam harga dan luas , kalah dalam jarak Kesimpulan : tidak ada yang dominan

MULTI CRITERIA DECISION MAKING Kiteria Leksikografi; Ada kriteria yang diprioritaskan Luas (pertama) : Mojokerto lebih baik dari Sidoharjo Jarak (kedua) : Sidoharjo lebih baik dari Mojokerto Harga (ketiga) : tidak perlu dipertimbangkan Kesimpulan : Mojokerto dipilih (kriteria luas)

MULTI CRITERIA DECISION MAKING Kiteria Penghampiran (tingkat Aspirasi; Misalnya Harga ≤ 600 juta Luas ≥ 2.500 m2 Jarak ≤ 40 km Harga Luas Jarak SIDOHARJO √ MOJOKERTO - Misalnya Harga ≤ Sidoharjo dan Mojokerto Luas ≥ Sidoharjo dan Mojokerto Jarak ≤ hanya Sidoharjo Sidoharjo terpilih

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Diartikan sebagai pembobotan (penentuan prioritas) dari serangkaian persoalan, baik terhadap kriterianya ataupun alternatifnya. Langkah nya Rancangan/ struktur keputusan dari persoalan yang diadapi Perhitungan berpasangan Sintesa Prioritas Uji konsitensi Analisis berpasangan merupakan langkah awal penentuan prioritas (pembobotan) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Sama pentingnya Sedikit lebih penting Hampir Mutlak lebih penting Mutlak lebih penting

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Struktur keputusan Membeli mobil 2000 cc Biaya Operasinal Model Kecepatan Kenyamanan TOYOTA HONDA MAZDA

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BOP MDL CPT NYM 1 1/4 1/3 1/5 4 3 2 1/2 5 13 25/12 19/3 37/10 Cara membaca : Biaya Operasional vs Model, Model lebih penting dengan nilai 4 Biaya Operasional vs Kecepatan, Kecepatan lebih penting dengan nilai 3 Model vs Kecepatan, Kecepatan lebih penting dengan nilai 3

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BOP MDL CPT NYM Jumlah Baris Prioritas (bobot) 1/13 3/25 1/19 2/37 0,304 0,076 4/13 12/25 9/19 20/37 1,802 0,450 3/13 4/25 3/19 5/37 0,684 0,171 5/13 6/25 6/19 10/37 1,210 0,303 Jumlah Nilai kolom 1 4 Cara menghitung elemen matriks baru, kolom1 (BOP) memua nilai dibagi dengn 13 Jumlah Baris, baris 1 (BOP) = 0,676+0,12+0,005+0,05=0,304 Perhitungan Bobot, untuk BOP = 0,304/4=0,076 Bobot dari keempat kriteria : Model =0,450 =45% Kenyamanan =0,303 =30,3% Kecepatan =0,171=17,1% Biaya Operasional=0,074=7,6%

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Biaya Operasinal T H M Model Toyota 1 4 1/3 2 Honda ¼ ½ 3 Mazda 1/2 1/4 Jumlah Kolom 17/4 7 11/6 9/2 19/12 Kecepatan Kenyamanan 1/5 5 13/2 21/5 10/3 6/4 11/2

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BIAYA OPERASIONAL Toyota Hunda Mazda Jumlah baris Prioritas (bobot) 4/17 4/7 2/11 0,987 0,329 Honda 1/17 1/7 3/11 0,475 0,158 12/17 2/7 6/11 1,538 0,513 Jumlah Kolom 1 3 Harga Toyota Hunda Mazda Jumlah baris Prioritas (bobot) 2/9 4/19 2/7 0,718 0,240 Honda 6/9 12/19 4/7 1,870 0,623 3/19 1/7 0,412 0,137 Jumlah Kolom 1 3

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Kecepatan Toyota Hunda Mazda Jumlah baris Prioritas (bobot) 2/13 1/21 6/10 0,802 0,267 Honda 10/13 5/21 1/10 1,107 0,369 1/13 15/21 3/10 1,091 0,364 Jumlah Kolom 1 3 Kenyamanan Toyota Hunda Mazda Jumlah baris Prioritas (bobot) 1/7 1/6 1/11 0,401 0,133 Honda 4/7 4/6 8/11 1,965 0,655 2/7 2/11 0,634 0,211 Jumlah Kolom 1 3

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) ALTERNATIF Biaya Operasional (0,076) Model (0,450) Kecepatan (0,171) Kenyamanan (0,303) Bobot Toyota 0,329 0,240 0,267 0,133 0,219 Honda 0,168 0,623 0,369 0,655 0,554 Mazda 0,513 0,137 0,364 0,211 0,227 Cara memhitung Bobot : Toyota = 0,329 (0,076) + 0,240 (0,450) + 0,267 (0,171) + 0,133 (0, 303) = 0,219 Hasil nya Pilih Honda

ANALISA KEPUTUSAN DLM KETIDAKPASTIAN Alternatif Proyek atau Investasi Kondisi Ekonomi Jelek Sedang Cerah A 60 120 350 B -80 220 630 C 150 200 260 D -230 470 880 Alternatif Solusi Maximax : Pilih yang terbaik dari yang baik Maximin : Pilih Yang terbaik dari yang jelek Minimax Regret : dijelaskan tersendiri Kriteria Hurwicz : Dihitung dengan bobot a untuk maximax ditambah (1-a) untuk maximin Kriteria Laplace/Equal Likelihood : sama dengan Hurwicz tapi nilai a = 0,5 Nilai Ekspetasi : dijelaskan tersendiri

ANALISA KEPUTUSAN DLM KETIDAKPASTIAN Perhitungan Minimax Regret Pilih Investasi C, Regret nya = 0 (karena investasi C = 150 yang tebaik dari kondisi yang jelek) → Regret = 150-150=0 Investasi A Regretnya = 150-60=90 Investasi B Regretnya = 150- (-80)=230 Investasi D Regretnya = 150-(-230)=380 Hitung juga untuk Kondisi Sedang dan Cerah Investasi Kondisi Ekonomi Perhitungan Regret Minimax Regret Jelek Sedang Cerah A 60 120 350 90 530 B -80 220 630 230 250 C 150 200 260 270 620 D -230 470 880 380

ANALISA KEPUTUSAN DLM KETIDAKPASTIAN Perhitungan “Nilai Ekspektasi” Masing kondisi ekonomi diperkirakan probabilitasnya Misalnya Jelek : 0,2 Sedang : 0,5 Cerah : 0,3 Investasi A =0.2x(60)+ 0.5x(120)+ 0.3x(350)=177 Investasi B =0.2x(-80)+ 0.5x(220)+ 0.3x(630)=283 Investasi C =0.2x(150)+ 0.5x(200)+ 0.3x(260)=208 Investasi D =0.2x(-230)+ 0.5x(470)+ 0.3x(880)=449

ANALISA KEPUTUSAN DLM KETIDAKPASTIAN Alter natif Kondisi Ekonomi Maxi max Maxi min Mini max Regret Hur wicz Equal Likeli hood Ekspek tasi Jelek Sedang Cerah A 60 120 350 530 234 205 177 B -80 220 630 250 346 275 283 C 150 200 260 620 216 208 D -230 470 880 380 436 325 449

FUNGSI BORDA Mengunakan Pembobotan, dengan mengunakan data Peferensi atau peringkat kepentingan dari atribut/variabel yang akan dibobotkan Misalnya, menghitung bobot dari Vario, Spin dan Mio Munculkan semua data Peferensi yang mungkin dari variabel yang kan dibobot. Jumlah kemungkinan 6 (3x2x1) atau 3 faktorial, sebagai berikut: Mio >Vario >Spin (Lebih suka Mio daripada Vario daripada Spin) Mio >Spin >Vario (Lebih suka Mio daripada Spin daripada Vario) Vario >Mio >Spin (Lebih suka Vario daripada Mio daripada Spin) Vario >Spin >Mio (Lebih suka Vario daripada Spin daripada Mio) Spin >Mio >Vario (Lebih suka Spin daripada Mio daripada Vario) Spin >Vario >Mio (Lebih suka Spin daripada Vario daripada Mio)

FUNGSI BORDA Dari 20 responden diperoleh hasil sbb: Mio>Vario>Spin = 6 Mio>Spin>Vario = 4 Vario>Mio>Spin = 3 Vario>Spin>Mio = 4 Spin>Mio>Vario = 1 Spin>Vario>Mio = 2 Disusun berpasangan Lebih suka Mio daripada Vario = 6+4+1 = 11 Lebih suka Mio daripada Spin = 6+4+3 = 13 Lebih suka Vario daripada Mio = 3+4+3 = 9 Lebih suka daripada Spin = 6+3+4 = 13 Lebih suka Spin daripada Mio = 4+1+8 = 8 Lebih suka Spin daripada Vario = 4+1+3 = 8

FUNGSI BORDA Hasil akhir nya adalah lebih suka Mio Sepeda Motor Mio Vario Spin Jml Baris Bobot (%) - 11 13 24 40,00 9 22 36,67 7 14 23,33    Jumlah baris  60 100,00