PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERDASARKAN PROBABILITA I

Presentasi berjudul: "PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERDASARKAN PROBABILITA I"— Transcript presentasi:

1 PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERDASARKAN PROBABILITA I

2 Langkah-langkah dalam Pengambilan Keputusan
Pengambilan keputusan umumnya melibatkan langkah. Untuk memudahkan dalam pemahamannya, kita akan menggunakan contoh perusahaan manufaktur kaset rekaman yang sdang mempertimbangkan beberapa alternatif metode perluasan produknya guna memenuhi kenaikan permintaan atas produknya. Langkah-langkah dalam Pengambilan Keputusan

3 Kegiatan pertama yang harus diambil pengambil keputusan adalah mendaftar semua alternatif yang tersedia yang harus dipertimbangkan dalam keputusan. Dalam hal ini, perencanaan perusahaan manufaktur kaset rekaman tadi hanya menghadapi tiga pilihan: Memperluas pabrik yang ada Membangun pabrik baru Mensub-kontrakkan produksi tambahan ke perusahaan kaset rekaman lainnya. Langkah 1

4 Pada langkah ini, pengambil keputusan membuat daftar peristiwa mendatang yang mungkin terjadi. Dalam kasus perusahaan kaset rekaman di atas, peristiwa masa datang yang paling penting adalah berkaitan dengan permintaan produk. Peristiwa-peristiwa itu di daftar sebagai: Langkah 2

5 Permintaan tinggi (dampak dari penerimaan produk tinggi)
Permintaan sedang (dampak dari penerimaan produk yang cukup tinggi tetapi mendapat saingan berat) Permintaan rendah (akibat dari permintaan produk yang rendah) Gagal (tidak ada penerimaan produk oleh konsumen)

6 Selanjutnya pengambil keputusan membuat tabel yang menunjukkan hasil (dinyatakan dalam laba atau setiap ukuran lain dari manfaat) dari tiap kemungkinan kombinasi alternatif keputusan dan unsur mutlak. Tabel berikut menunjukkan 12 kemungkinan hasil dalam keputusan perluasan perusahaan kaset rekaman. Langkah 3

7 Alternatif pengambilan keputusan
Perluasan pabrik lama Bangun baru Sub-kontrak Unsur mutlak (permintaab Tinggi Sedang Rendah Gagal 10.000

8 Perbedaan Lingkungan di mana Keputusan Dibuat
Pengambilan keputusan dalam kondisi yang pasti. Dalam lingkungan ini terdapat kepastian tentang masa depan dan biasanya berhubungan dengan keputusan yang bersifat rutin. Pengambilan keputusan dalam kondisi ketidakpastian. Pada kondisi ini pengambil keputusan tidak mempunyai pengetahuan pasti mengenai yang kan terjadi, bahkan untuk menentukan probabilitanya sekalipun. Perbedaan Lingkungan di mana Keputusan Dibuat

9 Pengambian keputusan dalam kondisi penuh resiko
Pengambian keputusan dalam kondisi penuh resiko. Dalam kondisi ini ada lebih dari satu kemungkinan yang kan terjadi, tetapi pengambil keputusan mempunyai informasi yang akan membantu menentukan nilai probabilita untuk masing-masing peristiwa mendatang.

10 Kriteria untuk Pengambilan Keputusan dalam Ketidakpastian
Dalam situasi ini, ada 4 kriteria yang dapat digunakan untuk membuat keputusan: Kriteria Maximax pada kriteria ini, dalam kondisi ketidakpastian, pengambil keputusan akan bertindak optimistik, sehingga ia akan memilih alternatif keputusan yang dapat memaksimalkan hasil. Kriteria untuk Pengambilan Keputusan dalam Ketidakpastian

11 Kriteria Maximin Pada kriteria ini pengambil keputusan akan bertindak pesimistik. Pengambil keputusan akan memaksimumkan hasil minimum, artinnya dia akan memilih yang terbaik dari alternatif-alternatif terburuk.

12 Kriteria Minimax Regret Penggunaan kriteria ini mensyaratkan pengambil keputusan untuk menunjukkan nilai regret maksimum untuk tiap alternatif keputusan,untuk selanjutnya memilih yang terkecil dari ketiga nilai regret minimum. Nilai regret diperoleh dengan mengurangkan tiap nilai dalam tabel hasil dari nilai terbesar dalam barisnya.

13 Ukuran Realism = a (hasil maksimum) + (1-a) (hasi minimum)
Kriteria Realism Kriteria ini merupakan kriteria batas tengah antara maximax dan maximin, yaitu antara optimis dan pesimis. Di mana a adalah nilai antara 0 dan 1 yang menunjukkan tingkat probabilitas yang ditentukan pengambil keputusan. Ukuran Realism = a (hasil maksimum) + (1-a) (hasi minimum)

14 Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Resiko: Variabel Acak Diskret
Ada 3 kriteria pengambilan keputusan dalam kondisi resiko, yaitu: Kriteria Nilai Harapan (expected value) Kriteria ini meminta pengambil keputusan untuk menghitung nilai harapan untuk setiap alternatif keputusan. Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Resiko: Variabel Acak Diskret

15 Contoh kasus: Beth Perry menjual strawberi dalam lingkungan pasar di mana “penjualan strawberi esok hari” adalah variabel acak diskret. Beth membeli strawberi $3 per kotak dan menjualnya $8 per kotak. Selisih harga yang agak tinggi ini di maksudkan untuk menutup resiko pengadaan strawberi yang tidak tahan lama.

16 Strawberi tersebut tak bernilai sesudah hari pertama penjualan
Strawberi tersebut tak bernilai sesudah hari pertama penjualan. Beth Perry menghadapi persoalan berapa banyak yang harus dipesan hari ini untuk usaha esok hari. 90 hari pengamatan penjualan memberikan informasi yang dapat dilihat pada tabel berikut:

17 Tabel probabilita kemungkinan penjualan
Penjualan harian Jumlah hari Probabilita unit terjual 10 11 12 13 18 36 27 9 0,20 0,40 0,30 0,10 90 1,00 Tabel probabilita kemungkinan penjualan

18 Kita asumsikan Beth tak mempunyai alasan untuk percaya bahwa volume penjualan akan berbeda di masa depan; persoalannya adalah berapa kotak strawberi yang harus ia beli hari ini untuk usaha esok hari.

19 Apabila pembeli esok hari minta ebih banyak daripada persediaan, laba Beth berkurang $5 untuk tiap penjualan yang tidak dapat ia lakukan. Di sisi lain, ada biaya yang diakibatkan oleh persediaan yang terlalu banyak di suatu hari. Misalnya Beth mempunyai 13 kotak strawberi tetapi penjualan hanya 10. ia mendapat laba $50. tetapi ini harus dikurangi $9, biaya 3 kotak yang tak terjual.

20 Menghitung laba bersyarat
Menghitung laba bersyarat. Satu cara untuk menggambarkan persoalan Beth adalah membuat tabel yang menunjukkan hasil dalam dolar dari semua kombinasi kemungkinan pembelian dan penjualan.

21 Tabel di atas menggambarkan kerugian yang terjadi bila tidak terjual habis hingga akhir hari.
Ukuran Pasar Kemungkinan persediaan 10 kotak 11 kotak 12 kotak Kotak 10 11 12 13 $50 $47 $55 $44 $52 $60 $41 $49 $57 $65 Tabel Laba Bersyarat

22 Tabel laba bersyarat tidak dapat menjelaskan berapa jumlah kotak yang akan disediakan Beth setiap hari agar labanya maksimum. Tabel itu hanya menunjukkan berapa hasilnya bila sejumlah kotak tertentu disediakan dan sejumlah kotak tertentu terjual.

23 Menentukan laba harapan
Menentukan laba harapan. Langkah selanjutnya dalam menentukan jumlah kotak optimum adalah dengan menentukan probabilita kemungkinan hasil atau laba. Dengan menggunakan data pada tabel di atas, Beth sekarang dapat menghitung laba harapan dari tiap kemungkinan persediaan.

24 Tabel laba harapan dari penyimpanan 10 kotak
Penjualan Laba bersyarat Probabilita penjualan Laba harapan 10 11 12 13 $50 50 X 0,20 X 0,40 X 0,30 X 0,10 = $10 = 20 = 15 = 5 1,00 Tabel laba harapan dari penyimpanan 10 kotak

25 Tabel laba harapan dari penyimpanan 11 kotak
Penjualan Laba bersyarat Probabilita penjualan Laba harapan 10 11 12 13 $47 55 X 0,20 X 0,40 X 0,30 X 0,10 = $9,40 = 22,00 = 16,50 = 5,50 1,00 $53,40 Tabel laba harapan dari penyimpanan 11 kotak

26 Tabel laba harapan dari penyimpanan 12 kotak
Penjualan Laba bersyarat Probabilita penjualan Laba harapan 10 11 12 13 $44 52 60 X 0,20 X 0,40 X 0,30 X 0,10 = $ 8,80 = 20,80 = 18,00 = 6,00 1,00 $53,60 Tabel laba harapan dari penyimpanan 12 kotak

27 Tabel laba harapan dari penyimpanan 13 kotak
Penjualan Laba bersyarat Probabilita penjualan Laba harapan 10 11 12 13 $41 49 57 65 X 0,20 X 0,40 X 0,30 X 0,10 = $ 8,20 = 19,60 = 17,10 = 6,50 1,00 $51,40 Tabel laba harapan dari penyimpanan 13 kotak

28 Persediaan yang optimal adalah persediaan yang menghasilkan laba harapan terbesar. Ini adalah kegiatan yang akan menghasilkan rata-rata laba per hari terbesar sehingga menghasilkan total laba maksimum sepanjang waktu. Dalam contoh ini, jumlah persediaan tiap hari yang tepat adalah 12 kotak.

29 Laba harapan dengan informasi sempurna
Laba harapan dengan informasi sempurna. Informasi yang lengkap dan akurat tentang masa depan dinyatakan sebagai informasi sempurna, yang akan menghapuskan ketidakpastian. Pada kondisi ini, Beth pada hari ini akan menyimpan tepat sejumlah yang dikehendaki pembeli esok hari.

30 Tabel laba harapan dalam kondisi kepastian
Sekarang Beth dapat menghitung laba yang diharapkan dengan informasi sempurna. Penjualan Tindakan kemungkinan persediaan 10 kotak 11 kotak 12 kotak 13 kotak 10 11 12 13 $ 50 - $55 $60 $65 Tabel laba harapan dalam kondisi kepastian

31 Tabel laba harapan dengan informasi sempurna
Dengan informasi sempurna, Beth bisa memperoleh laba rata-rata sebesar $56,50 per hari, ini merupakan kemungkinan laba yang maksimum. Penjualan Laba bersyarat Probabilita penjualan Laba harapan 10 11 12 13 $ 50 55 60 65 X 0,20 X 0,40 X 0,30 X 0,10 = $ 10,00 = 22,00 = 18,00 = ,50 1,00 $ 56,50 Tabel laba harapan dengan informasi sempurna

32