SISTEM DAN PEMODELAN KEPUTUSAN Kriteria Jamak: Model Keputusan Indeks Kinerja Marimin Karsodimejo marimin_07@yahoo.com.

Presentasi berjudul: "SISTEM DAN PEMODELAN KEPUTUSAN Kriteria Jamak: Model Keputusan Indeks Kinerja Marimin Karsodimejo marimin_07@yahoo.com."— Transcript presentasi:

1 SISTEM DAN PEMODELAN KEPUTUSAN Kriteria Jamak: Model Keputusan Indeks Kinerja
Marimin Karsodimejo

2 Information Cycle Note : MIS : Management Information System
DECISION ALTERNATIVE DATA ACTION DECISION MIS NUMBER/ TERMS SOP DSS MES Note : MIS : Management Information System DSS : Decision Support System SOP : Standard Operation Procedure MES : Monitoring and Evaluation System

3 Latihan: Klasifikasikan term/bilangan, data, informasi, alternatif keputusan, keputusan dan aksi pada kasus: Sistem pertanian berkelanjutan Institusi Publik BUMN Perkebunan Dsb.

4 Directif Strategiks Taktis Operasional Hirarki Keputusan

5 Tabel: Hirarki Keputusan
Jangka Lingkungan Sifat Direktif Panjang Dinamis dan probalistik intuitif Arahan-arahan strategis yang kadang bersifat intuitif Strategis Dinamis dan mempengaruhi faktor-faktor dengan kepastian yang sangat rendah Tidak bisa diprogram karena preferensi pengambil keputusan perlu masuk secara utuh Taktis Menengah-pendek Dinamis dan mempengaruhi faktor-faktor dengan asumsi kepastian yang tinggi Bisa dibuat program dengan masukan preferensi pengambil keputusan Operasional Pendek Dianggap statik dan tidak mempengaruhi faktor-faktor Bisa dibuat program karena sifatnya berulang

6 Deskripsikan Hirarki Keputusan pada Kasus:
Latihan: Deskripsikan Hirarki Keputusan pada Kasus: Proyek Lahan Gambut Sejuta Hektar Swasembada Pangan (Beras) Penyelamatan Perbankan Dsb.

7 Posisi ES/ES pada Sistem Informasi (IS)
EIS Directive DSS Strategic IS MIS Tactic DBMS EDP Operasional Posisi ES/ES pada Sistem Informasi (IS)

8 SISTEM INFORMASI BERBASIS KOMPUTER (Computer Based Information Systems-CBIS)
ES : Expert System (Sistem Pakar) DSS : Decision Support Systems (Sistem Penunjang Keputusan) MIS : Management Information System (Sistem Informasi Manajemen) DBMS : Data Based Management Systems (Sistem Manajemen Basis Data) EDP : Electronic Data Processing (Pengolahan Data Elektronik) IS : Information Systems (Sistem Informasi)

9 System Definition Element (E1) E2 E3 E5 E4 Sub Goal Goal
System Phylosophy Goal Oriented (Cybernetic)  C  S Holistic Not Partial  H Effectiveness Not Efficiency  E

10 Pengertian Sistem Suatu gugus dari elemen-elemen yang saling berinteraksi secara teratur dalam rangka mencapai tujuan atau sub tujuan.

11 SYSTEM CLASSIFICATION MATRIX
Input Process Output Analysis Synthesis  ? Narrow aspect ? Wide aspect Design ? Control Skripsi  Sistem Analisis Tesis  Sistem Analisis dan Sintesis Disertasi  Sistem Analisis, Sintesis dan Disain

12 Latihan Klasifikasi Sistem:
Deskripsikan Berdasar 4 tipe sistem pada kasus: Agroindustri Sistem Pendidikan Pengelolaan irigasi berkelanjutan Dsb.

13 METODOLOGI RISET 1 2 3 PENDEKATAN BERENCANA PENDEKATAN SISTEM
PENDEKATAN EMPIRIS

14 Tahapan Pendekatan Sistem
Analisa kebutuhan Identifikasi sistem Formulasi masalah Pembentukan alternatif sistem Determinasi dari realisasi fisik Sosial politik dan penentuan kelayakan ekonomi dan keuangan

15 Contoh Analisa Kebutuhan
Komponen Info Pelaku Perusahaan Konsumen Petani LK/Bank … Kebutuhan bahan baku   -  Jumlah Produksi Mutu Produk Bunga Bank Harga .

16 Latihan Analisis Kebutuhan:
Identifikasi pelaku, komponen informasi dan tingkat kebutuhannya pada Kasus: Sistem Pengembangan Bioenergi Sistem Revitalisasi Perekonomian Dsb.

17 Gambar :Diagram lingkar sebab akibat Sistem Perencanaan Investas Agroindustri
Input Sarana Produksi Perkoperasian Luas Panen Keuntungan Petani Kredit usaha Tani Kebijaksanaan Pemerintah Perbankan Kelangsungan Usaha Tani Ketersediaan Bahan Baku Minat Investor Kredit Komersial Iklim usaha Kelayakan dan Kelangsungan Industri +

18 Latihan Diagram Lingkar Sebab Akibat:
Susun diagram lingkar sebab akibat pada Kasus: Sistem Pengembangan bioenergi Sistem Revitalisasi Perekonomian Dsb.

19 Manajemen pengendalian
Output yang dikehendaki Input lingkungan Sistem Output yang tidak dikehendaki Manajemen pengendalian Input tidak terkontrol Input terkontrol Gambar : Diagram Input-Output

20 Gambar : Diagram input output Sistem Perencanaan Investasi
Input Lingkungan Kebijakan Pemerintah Kondisi Sosial Budaya SISTEM PERENCANAAN INVESTASI AGROINDUSTRI Input Terkendali Kebutuhan bahan baku Jumlah Produksi Jumlah Investasi Sarana dan Prasarana Output Dikehendaki Jaminan kualitas Stabilitas harga produk Ketepatan pengembalian dana investasi Keuntungan yang optimal Output Tak Dikehendaki Kelangkaan bahan baku Harga bahan baku meningkat tajam Pencemaran lingkungan Input Tak Terkendali Produktivitas lahan Harga pasar Tingkat bunga bank Manajemen Perencanaann Agroindustri Gambar : Diagram input output Sistem Perencanaan Investasi Agroindustri

21 Latihan Diagram Input-Output:
Susun diagram Input-Output pada Kasus: 1. Sistem Pengembangan Industri Berbasis Kelapa Sawit 2. Sistem Revitalisasi Perekonomian Sistem Pengembangan Bioenergi Dsb.

22 TEKNIK PENGAMBILAN KEPUTUSAN
Hirarki Fungsi Manajemen Sifat Top Level Up Medium Low Lower Perencanaan “Staffing” Pengorganisasian Pelaksanaan Monitoring Evaluasi Directif Strategis Taktis Operasional Cara Dengan Intuisi Dengan Analisa Keputusan

23 Gambar : Pengambilan Keputusan dengan Intuisi
Tidak Pasti Kompleks Dinamis Persaingan Terbatas Pilihan Informasi Preferensi Intuisi Logika tidak dapat diperiksa Keputusan Hasil Kecerdasan Persepsi Falsafah Bingung cemas Berfikir Rasa tidak Enak Bertindak Puji Cela LINGKUNGAN REAKSI Gambar : Pengambilan Keputusan dengan Intuisi Senang Sedih

24 Gambar : Pengambilan Keputusan dengan Analisa Keputusan
ANALISA KEPUTUSAN (Normatif) LINGKUNGAN Kecerdasan Pilihan Informasi Preferensi Alternatif2 Penetapan kemungkinan Struktur Model Penetapan Nilai Preferensi Waktu Preferensi Risiko Tidak Pasti Kompleks Dinamis Persaingan Terbatas Persepsi Logika Keputs. Hasil Falsafah Sensitifitas nilai informasi Bingung cemas Berfikir Rasa tidak Enak Pandangan ke dalam Bertindak Puji Cela Senang Sedih REAKSI Gambar : Pengambilan Keputusan dengan Analisa Keputusan

25 Tujuan yang akan dicapai Masalah yang akan diselesaikan
MCDM SEBAGAI SALAH SATU MODEL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN Tujuan yang akan dicapai Masalah yang akan diselesaikan Kriteria Kinerja Pengambil Keputusan Alternatives alat/rencana/…

26 KOMPONEN KEPUTUSAN Alternatif Keputusan Kriteria Keputusan
Bobot Kriteria Model Penilaian Model Penghitungan Tipe Pengambil Keputusan

27 MODEL PENILAIAN 1. Menggunakan Nilai Numerik (Nyata)
 Kriteria dan atau alat ukurnya jelas (obyektif) Sebagai misal Suhu Ruang (termometer) Tinggi Badan Berat Badan Hasil perhitungan dengan rumus yang jelas: BCR IRR NPV

28 MODEL PENILAIAN Menggunakan Skala Ordinal
 Kriteria kompleks melibatkan presepsi (subyektif)  Jumlah skala 3; 5; 7 (disarankan ganjil) Sebagai misal Rasa TEH (5 Skala) 1. Sangat tidak enak Enak 2. Tidak Enak Sangat enak 3. Cukup Enak Stabilitas politik (3 Skala) Kurang Stabil Sangat Stabil Stabil

29 MODEL PENILAIAN 3. Menggunakan Nilai Perbandingan Berpasangan
Misal pada AHP : <misal A dibandingkan dengan B> 1 : A dan B sama penting : A sangat nyata lebih penting dari B 3 : A sedikit lebih penting dari B 9 : A pasti lebih penting dari B 5 : A jelas lebih penting dari B Pembacaan Lain: 3: A tiga kali lebih penting dari B 5: A lima kali lebih penting dari B

30 Model Penilaian Fuzzy (trapezoidal) usia penduduk

31 Latihan Model Penilaian
Berikan contoh kasus penerapan metode penilaian dengan: Terukur Jelas Skala Ordinal Perbandingan berpasangan Preferensi Fuzzy

32 PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERBASIS INDEKS KINERJA
METODE BAYES METODE PERBANDINGAN EKSPONENSIAL (MPE) COMPOSIT PERFORMANCE INDEX (CPI)

33 Σ Σ MATRIK KEPUTUSAN : MODEL PENGHITUNGAN Vij * Bj , Bj = 1.0
ALTERNA-TIF KRITERIA NILAI ALT. KEP. RANGKING K1 K2 ….. Kn ALT1 V11 V12 V1n Nk1 ALT2 V21 V22 V2n Nk2 ALT3 : ALTm Vm1 Vm2 Vmn Nkm BOBOT B1 B2 Bn MODEL PENGHITUNGAN BAYES : Nki = n Σ j = 1 Vij * Bj , Bj = 1.0 2. Per. Eksponensial : Nki = n Σ j = 1 (Vij ) Bj , Bj = Bulat >0 3. Composite Performance Indeks (CPI)

34 Contoh Kasus = Fokus = Pemilihan media iklan yang sesuai
Alternatif = 1. Radio 2. Televisi 3. Surat Kabar Kreteria = 1. Jangkauan 2. Efektifitas Pesan 3. Biaya Metode Penilaian = ordinal 1. Sangat Kurang 4. Bagus 2. Kurang 5. Sangat Bagus 3. Biasa

35 Matrik Keputusan Alternatif Kriteria Nilai Keputusan Jangkauan Eff.
Biaya Bayes MPE 1. Radio 4 3 2. Televisi 5 2 3. Surat Kabar Bobot 0,3 0,4

36 A. METODE BAYES Merupakan teknik yang digunakan untuk melakukan analisis dalam pengambilan keputusan terbaik dari sejumlah alternatif Persamaan Bayes yang digunakan untuk menghitung nilai setiap alternatif disederhanakan menjadi : dimana: Total Nilai i= total nilai akhir dari alternatif ke-i Nilai ij = nilai dari alternatif ke-i pada kriteria ke-j Krit j = tingkat kepentingan (bobot) kriteria ke-j i = 1,2,3,…n; n = jumlah alternatif j = 1,2,3,…m; m = jumlah kriteria m Total Nilai i =  Nilai ij (Kritj) j = 1

37 Contoh Kasus = Fokus = Pemilihan media iklan yang sesuai
Alternatif = 1. Radio 2. Televisi 3. Surat Kabar Kreteria = 1. Jangkauan 2. Efektifitas Pesan 3. Biaya Metode Penilaian = ordinal 1. Sangat Kurang 4. Bagus 2. Kurang 5. Sangat Bagus 3. Biasa

38 Matrik Keputusan Alternatif Kriteria Nilai Keputusan Jangkauan Eff.
Biaya Bayes MPE 1. Radio 4 3 3,7 (2) 2. Televisi 5 2 3,8 (1) 3. Surat Kabar 3,6 (3) Bobot 0,3 0,4

39 Nilai (Radio) = 4 (0,3) + 4 (0,4) + 3 (0,3) = 3,7
Tabel: Matrik keputusan penilaian media iklan yang sesuai dengan Teknik Bayes Alternatif Kriteria Nilai Peringkat Jangkauan Efektvitas Biaya 1. Radio 4 3 3,7 2 2. Televisi 5 3,8 1 3. Surat Kabar 3,6 Bobot Kriteria 0,3 0,4 Nilai (Radio) = 4 (0,3) + 4 (0,4) + 3 (0,3) = 3,7 Dengan menggunakan perumusan Bayes, diperoleh nilai alternatif 1,2, dan 3 masing-masing 3,7; 3,8; dan 3,6 sehingga didapat alternatif yang terurut dari yang terbaik adalah alternatif 2, 1, dan 3.

40 B. METODE PERBANDINGAN EKSPONENSIAL (MPE)
Merupakan salah satu metode untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak Teknik ini digunakan sebagai pembantu bagi individu pengambilan keputusan untuk menggunakan rancang bangun model yang telah terdefinisi dengan baik pada tahapan proses Prosedur MPE Formulasi perhitungan skor untuk setiap alternatif dalam metoda perbandingan eksponensial adalah: m Total nilai (TNi) = (RK ij)TKK j j=1

41 dengan : TNi = Total nilai alternatif ke -i RK ij = derajat kepentingan relatif kriteria ke-j pada pilihan keputusan i TKK j = derajat kepentingan kritera keputusan ke-j; TKKj > 0; bulat n = jumlah pilihan keputusan m = jumlah kriteria keputusan Penentuan tingkat kepentingan kriteria dilakukan dengan cara wawancara dengan pakar atau melalui kesepakatan curah pendapat. Penentuan skor alternatif pada kriteria tertentu dilakukan dengan memberi nilai setiap alternatif berdasarkan nilai kriterianya

42 Nilai(Radio) = 4^3 + 4^4 + 3^3 = 64 + 256 + 27 = 347
Matrik Keputusan Alternatif Kriteria Nilai Keputusan Jangkauan Eff. Biaya Bayes MPE 1. Radio 4 3 3,7 (2) 2. Televisi 5 2 3,8 (1) 3. Surat Kabar 3,6 (3) Bobot 0,3 0,4 Nilai(Radio) = 4^3 + 4^4 + 3^3 = = 347 Nilai(Televisi) = ? Nilai(Surat Kabar) = ?

43 Latihan Penerapan Metode Bayes dan MPE
Fokus = Alternatif = 1. 2. 3. Kreteria = 1. 2. 3. Metode Penilaian : ordinal (generik) 1. Sangat Kurang 4. Bagus 2. Kurang 5. Sangat Bagus 3. Biasa

44 Matrik Keputusan Alternatif Kriteria Nilai Keputusan Bayes MPE 1. 2.
3. Bobot

45 C. COMPOSIT PERFORMANCE INDEX (CPI)
Merupakan indeks gabungan (Composite Index) yang dapat digunakan untuk menentukan penilaian atau peringkat dari berbagai alternatif (i) berdasarkan beberapa kriteria (j). Formula yang digunakan dalam teknik CPI : Aij = Xij (min) x 100 / Xij (min) A(i + 1.j) = (X(I + 1.j) )/ Xij (min) x 100 Iij = Aij x Pj n Ii =  (Iij) j =1

46 Keterangan: Aij = nilai alternatif ke-i pada kriteria ke – j Xij (min) = nilai alternatif ke-i pada kriteria awal minimum ke-j A(i + 1.j) = nilai alternatif ke-i + 1 pada kriteria ke – j X(i + 1.j) = nilai alternatif ke-i + 1 pada kriteria awal ke – j Pj = bobot kepentingan kriteria ke – j Iij = indeks alternatif ke-i Ii = indeks gabungan kriteria pada alternatif ke –i i = 1, 2, 3,…, n j = 1, 2, 3,…, m

47 Sebagai ilustrasi, terdapat 3 alternatif yang dinilai yaitu Software House, Internet Provider, Production House dengan kriteria kelayakan IRR (Internal Rate of Return), B/C (Benefit/Cost Ratio) dan Pay Back Period (waktu pengembalian modal) Tabel: Matrik awal penilaian alternatif pemilihan usaha yang paling layak Alternatif Kriteria IRR (%) B/C PBP (Thn) 1. Software House 30 1,1 5 2. Internet Provider 20 1,15 6 3. Production House 25 1,2 4 Bobot Kriteria 0,3 0,4

48 Prosedur Penyelesaian CPI
Identifikasi kriteria tren positif (semakin tinggi nilaianya semakin baik) dan tren negatif (semakin rendah nilainya semakin baik) Untuk kriteria tren positif, nilai minimum pada setiap kriteria ditranspormasi ke seratus, sedangkan nilai lainnya ditranspormasi secara proporsional lebih tinggi. Untuk kriteria tren negatif, nilai minimum pada setiap kriteria ditranspormasi ke seratus, sedangkan nilai lainnya ditranspormasi secara proporsional lebih rendah. Perhitungan selanjutnya mengikuti prosedur Bayes.

49 Dengan demikian alternatif 3 yaitu Production House peringkat 1.
Tabel: Matrik hasil transformasi melalui teknik perbandingan indeks kinerja Alternatif Kriteria Nilai Peringkat IRR B/C PBP (Thn) 1. Open dumping 150 100 80 109 2 2. Sanitary landfill 104,5 66.7 91,8 3 3. Incenerator 125 109,1 111,1 1 Bobot Kriteria 0,3 0,4 Dengan demikian alternatif 3 yaitu Production House peringkat 1.

50 Pemiliha Metode Penilaian Tidak Seragam  CPI
Penilaian seragam - Bayes atau MPE Apabila skala penilaian ordinal - MPE Apabil nilai alternatif adalah terukur nyata - Bayes

51 Tugas Baca buku/bahan pendukungnya
Pilih persoalan kasus Manajemen dan Bisnis Kemudian selesaikan soal-soal latihan pada hand out ini. Susun dan nilai matrik keputusannya. Pilih teknik yang sesuai (Bayes/MPE/CPI). Selesaikan persoalan dengan teknik yang paling tepat dan bahas serta simpulkan. Tugas dikerjakan individu

52 Pustaka Marimin, 2004, Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk, Grassindo, Jakarta. Marimin, 2005, Teknik dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial, IPB Press, Bogor Marimin, H. Tanjung dan H. Prabowo Sistem Informasi Manajemen Sumberdaya Manusia, Grassindo, Jakarta.