Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Elemination by Aspects Elemination by aspects ignores uncertainty by applying criteria one at a time to rule out alternatives that do not satisfy minimal.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Elemination by Aspects Elemination by aspects ignores uncertainty by applying criteria one at a time to rule out alternatives that do not satisfy minimal."— Transcript presentasi:

1

2 Elemination by Aspects Elemination by aspects ignores uncertainty by applying criteria one at a time to rule out alternatives that do not satisfy minimal expectations. Advantages : efficient and reliable information. Disadvantages : cannot be used to consider trade off among criteria because it ignores potentially critical assumptions about criterion importance that can be tested with sensitivity analysis.

3 Pendahuluan Pembahasan chapter ini adalah : Elemination by aspects Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Sensitivity analysis The concepts of utility

4 Elemination by Aspects Contoh : Seorang mahasiswa mencari tempat kost dengan kriteria sebagai berikut : 1. Sewa di bawah Rp. 500.000,- / bulan 2. Lokasi dekat dengan kampus 3. Tempat nyaman 4. Transportasi mudah Mahasiswa ini mempunyai 4 alternatif : A, B,C, dan D.

5 Elemination by Aspects AlternativesKost Criteria A B C D Sewa di bawah Rp. 500.000,- / bulanxvvv Lokasi dekat dengan kampusxvv Tempat nyamanvv Transportasi mudahxv

6 Elemination by Aspects Berdasarkan tabel tersebut maka diperoleh alternatif yang memenuhi harapan adalah alternatif kost D.

7 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Alternatives are valued according to both future conditions and criteria. The valuation index is made of objective information ( ex. level of cost and quality ) and subjective information ( ex. relative value of the cost and quality criteria )

8 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions V ij = Σ k b k X ijk V ij = the value determined by alternative i in state j b k = the weight of importance of criteria k, set by decision maker X ijk = the value of criteria k for alternative i in state j

9 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Contoh : Pada sebuah rumah sakit X waktu yang dihabiskan untuk menunggu sangatlah lama menyebabkan banyak pasien yang pergi sebelum mendapatkan pelayanan sehingga rumah sakit X ini tidak mendapatkan pemasukan. Rumah sakit ingin membandingkan keadaan sekarang ini dengan keadaan apabila waktu praktek ditambah. Kriteria yang digunakan adalah kepuasan dokter dan profit.

10 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Berdasarkan hasil forecasting maka didapatkan demand : 1.200% demand sekarang, P 1 = 0.30 2.150% demand sekarang, P 2 = 0.65 3. 105% demand sekarang, P 3 = 0.05

11 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Membuat quetionnare yang membandingkan kepuasan dokter terhadap keadaan sekarang dan keadaan saat ditambah jam kerja dengan keadaan demand yang berbeda-beda. Digunakan skala 0 – 1, dimana 0 adalah tidak dapat diterima dan 1 adalah tidak menolak.

12 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions C 1 Considerable Latent Demand C 2 Considerable Latent Demand C 3 Considerable Latent Demand A 1 Current hours 0,600,801,00 A 2 Expanded hours 0,650,400,10

13 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Menghitung keuntungan untuk masing-masing alternatif pada tiap keadaan ( state ). Membuat skala 0 – 1 dimana 1 adalah keuntungan terbesar dan 0 adalah keuntungan terkecil

14 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Actual Values C 1 Considerable Latent Demand C 2 Considerable Latent Demand C 3 Considerable Latent Demand A 1 Current hours$0 A 2 Expanded hours$110.000$10.000-$20.000 Rescaled values C1C1 C2C2 C3C3 A 1 Current hours0,15 A 2 Expanded hours1,000,230,00

15 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Decision maker menentukan bobot kepuasan sebesar 1/3 dan bobot profit sebesar 2/3, sehingga : V ij = 1/3 (kepuasan) + 2/3 (profit)

16 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Actual Values C 1 Considerable Latent Demand P 1 = 0.30 C 2 Considerable Latent Demand P 2 = 0.65 C 3 Considerable Latent Demand P 3 = 0.05 A 1 Current hours0,300,370,43 A 2 Expanded hours0,890,290,03

17 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Menghitung expected value : Expected value A 1 = 0.3(0.3) + 0.65(0.37) + 0.05(0.43) = 0.35 Expected value A 2 = 0.3(0.89) + 0.65(0.29) + 0.05(0.03) = 0.45

18 Valuing alternatives with multiple criteria under several possible future conditions Berdasarkan hasil perhitungan maka dipilih alternatif yang memberikan nilai expected value yang terbesar yaitu alternatif penambahan jam praktek.

19 Other Decision Rules Uncertainty ( LaPlace) Pessimism ( maximin ) Optimism ( maximax ) Regret ( minimax )

20 Uncertainty ( LaPlace ) Menyatakan bahwa semua alternatif mempunyai probabilitas yang sama.

21 Uncertainty ( LaPlace ) Decision maker menentukan bobot kepuasan sebesar 1/2 dan bobot profit sebesar 1/2, sehingga : V ij = 1/2 (kepuasan) + 1/2 (profit)

22 Uncertainty ( LaPlace ) Actual Values C 1 Considerable Latent Demand P 1 = 1/3 C 2 Considerable Latent Demand P 2 = 1/3 C 3 Considerable Latent Demand P 3 = 1/3 A 1 Current hours0,3750,4750,575 A 2 Expanded hours0,8250,3150,050

23 Uncertainty ( LaPlace ) Menghitung value LaPlace : Value A 1 = 1/3(0.375) + 1/3(0.475) + 1/3(0.575) = 0.475 Value A 2 = 1/3(0.825) + 1/3(0.315) + 1/3(0.050) = 0.397

24 Uncertainty ( LaPlace ) Berdasarkan hasil perhitungan maka dipilih alternatif yang memberikan value yang terbesar yaitu alternatif jam praktek saat ini.

25 Pessimism ( maximin ) memilih nilai terkecil dari masing-masing alternatif dan kemudian memilih nilai yang terbesar dari nilai terkecil alternatif-alternatif tersebut sebagai dasar pengambilan keputusan.

26 Pessimism ( maximin ) Actual Values C 1 Considerable Latent Demand P 1 = 0.30 C 2 Considerable Latent Demand P 2 = 0.65 C 3 Considerable Latent Demand P 3 = 0.05 A 1 Current hours 0,30 0,370,43 A 2 Expanded hours0,890,29 0,03

27 Optimisim ( maximax ) Actual Values C 1 Considerable Latent Demand P 1 = 0.30 C 2 Considerable Latent Demand P 2 = 0.65 C 3 Considerable Latent Demand P 3 = 0.05 A 1 Current hours0,300,37 0,43 A 2 Expanded hours 0,89 0,290,03

28 Regret ( minimax ) Actual Values C 1 Considerable Latent Demand P 1 = 1/3 C 2 Considerable Latent Demand P 2 = 1/3 C 3 Considerable Latent Demand P 3 = 1/3 A 1 Current hours - 0,450 00 A 2 Expanded hours0- 0.165 - 0.525

29 Sensitivity Analysis Analisis sensitivitas digunakan untuk melihat kesamaan hasil alternatif dengan keadaan sebenarnya di masa datang.

30 Sensitivity Analysis Pada contoh rumah sakit : Payoff = Σ i [(1 - b)(satisfaction value) i + b(profit value) i ]P i

31 Sensitivity Analysis A 1 (current hours) = [(1 – b)60 + b15].30 + [(1 – b)80 + b15].65 + [(1 – b)100 + b15].05 A 2 (expanded hours) = [(1 – b)65 + b100].30 + [(1 – b)40 + b23].65 + [(1 – b)10 + b0].05

32 Sensitivity Analysis A 1 = 75 – 60b A 2 = 46 – 1.05b Kemudian memplot persamaan tersebut. b = 0b = 1 A 1 7515 A 2 4645

33 Sensitivity Analysis Setelah kita memplot grafik maka kita mencari titik temu dimana kepuasan = keuntungan 75 – 60b = 46 – 1.05b b = 0.492

34 The Concept of Utility Utility adalah suatu konsep untuk menilai alternatif karena perubahan secara linear dari criteria-criteria kadang tidak mencerminkan keadaan sebenarnya.

35 The Concept of Utility Langkah-langkah menyusun grafik utility : Menentukan tujuan pemilihan alternatif. Menentukan criteria-criteria yang menentukan dari alternatif. Penilaian dari criteria Grafik dari masing-masing pengambil keputusan


Download ppt "Elemination by Aspects Elemination by aspects ignores uncertainty by applying criteria one at a time to rule out alternatives that do not satisfy minimal."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google