Transcript mpe
Pemodelan Keputusan
Marimin Karsodimejo
1
TEKNIK PENGAMBILAN KEPUTUSAN Fungsi Manajemen • Perencanaan • “Staffing” • Pengorganisasian • Pelaksanaan • Monitoring • Evaluasi Hirarki Top Level Up Medium Low Lower Sifat • Directif • Strategis • Taktis • Operasional Cara 1. Dengan Intuisi 2. Dengan Analisa Keputusan 2
Direktif Strategis Taktis Operasional Tabel: Permasalahan manajemen Jangka Panjang Panjang Lingkungan Sifat Dinamis dan probalistik intuitif Dinamis dan mempengaruhi faktor-faktor dengan kepastian yang sangat rendah Arahan-arahan strategis yang kadang bersifat intuitif Tidak bisa diprogram karena preferensi pengambil keputusan perlu masuk secara utuh Menengah pendek Pendek Dinamis dan mempengaruhi faktor-faktor dengan asumsi kepastian yang tinggi Dianggap statik dan tidak mempengaruhi faktor-faktor Bisa dibuat program dengan masukan preferensi pengambil keputusan Bisa dibuat program karena sifatnya berulang
3
LINGKUNGAN • Tidak Pasti • Kompleks • Dinamis • Persaingan • Terbatas Kecerdasan • Pilihan Persepsi Falsafah • Informasi • Preferensi Intuisi (Logika tidak dapat diperiksa) Keputusan Hasil Bingung cemas Berfikir Rasa tidak Enak Bertindak Puji Cela Senang Sedih REAKSI Gambar : Pengambilan Keputusan dengan Intuisi 4
LINGKUNGAN • Tidak Pasti • Kompleks • Dinamis • Persaingan • Terbatas ANALISA KEPUTUSAN (Normatif) Kecerdasan • Pilihan Persepsi Falsafah • Alternatif 2 • Informasi • Penetapan kemungkinan • Struktur Model • Preferensi • Penetapan Nilai • Preferensi Waktu • Preferensi Risiko Logika Keputs.
Sensitifitas nilai informasi Bingung cemas Berfikir Hasil Rasa tidak Enak Pandangan ke dalam Bertindak Puji Cela Senang Sedih REAKSI Gambar : Pengambilan Keputusan dengan Analisa Keputusan 5
KOMPONEN KEPUTUSAN
Alternatif Keputusan Kriteria Keputusan Bobot Kriteria Model Penilaian Model Penghitungan Tipe Pengambil Keputusan 6
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 (Benefit/Cost Ratio) •IRR (Internal Rate of Return) •NPV (Net Present Value) 7
MODEL PENILAIAN
2.
Menggunakan Skala Ordinal
Kriteria kompleks melibatkan presepsi (
subyektif
) Jumlah skala 3; 5; 7 (disarankan ganjil) • • • • • Sebagai misal Rasa Minuman TEH (5 Skala) 1. Sangat tidak enak 4. Enak 2. Tidak Enak 5. Sangat enak 3. Cukup Enak Stabilitas Politik (3 Skala) . 1. Kurang Stabil 3. Sangat Stabil . 2. Stabil 8
MODEL PENILAIAN
3. Menggunakan Nilai Perbandingan Berpasangan
Misal pada AHP :
Model Penilaian Fuzzy (trapezoidal) usia penduduk
10
Model Penilaiann Fuzzy Tingkat Kemiskinan Penduduk
11
Latihan Model Penilaian Berikan contoh kasus penerapan metode penilaian dengan:
•
Terukur Jelas
• Skala Ordinal • Preferensi Fuzzy
12
PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERBASIS INDEKS KINERJA
A. METODE BAYES B. METODE PERBANDINGAN EKSPONENSIAL (MPE) C. COMPOSIT PERFORMANCE INDEX (CPI)
13
Pemilihan Metode
• Penilaian Tidak Seragam CPI • Penilaian seragam Bayes atau MPE • Apabila skala penilaian ordinal MPE • Apabil nilai alternatif adalah terukur nyata Bayes 14
MATRIK KEPUTUSAN : ALTERNA TIF ALT 1 ALT 2 ALT 3 : ALT m BOBOT K 1 V 11 V 21 : V m1 B 1 KRITERIA K 2 V 12 V 22 …..
…..
…..
V m2 B 2 …..
…..
K n V 1n V 2n V mn B n NILAI ALT. KEP.
Nk 1 Nk 2 : Nk m RANGKING ALT. KEP.
MODEL PENGHITUNGAN 1. BAYES : Nk i = 2. Per. Eksponensial :
n
Σ
j
= 1
V ij * B j
Nk i =
, n
Σ
j
= 1
n
Σ
j
= 1
(V ij ) B j = 1.0
Bj ,
3. Composite Performance Indeks (CPI)
B j = Bulat >0
15
Contoh Kasus = • Fokus = Pemilihan media iklan yang sesuai • Alternatif = 1. Radio 2. Televisi 3. Surat Kabar • Kriteria = 1. Jangkauan 2. Efektifitas Pesan 3. Biaya • Metode Penilaian = ordinal 1. Sangat Kurang 2. Kurang 3. Biasa 4. Bagus 5. Sangat Bagus 16
• Matrik Keputusan Alternatif 1. Radio Jangkauan 4 Kriteria Eff.
4 2. Televisi 3. Surat Kabar Bobot Bayes MPE 4 4 0,3 3 5 3 0,4 4 Biaya 3 2 4 0,3 3 Nilai Keputusan Bayes MPE Hasil Survey Ditentukan Ditentukan 17
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 = m j = 1 Nilai ij (Krit j ) 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 18
Contoh Kasus = • Fokus = Pemilihan media iklan yang sesuai • Alternatif = 1. Radio 2. Televisi 3. Surat Kabar • Kriteria = 1. Jangkauan 2. Efektifitas Pesan 3. Biaya • Metode Penilaian = ordinal 1. Sangat Kurang 2. Kurang 3. Biasa 4. Bagus 5. Sangat Bagus 19
Tabel: Matrik keputusan penilaian media iklan yang sesuai dengan Teknik Bayes Alternatif 1. Radio 2. Televisi 3. Surat Kabar Bobot Kriteria Jangkauan 4 Kriteria Efektvitas 4 4 4 0,3 5 3 0,4 Biaya 3 2 4 0,3 Nilai Alternatif 3,7 3,8 3,6 Peringkat 2 1 3 • 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.
20
• Matrik Keputusan Alternatif 1. Radio Jangkauan 4 Kriteria Eff.
4 2. Televisi 3. Surat Kabar Bobot Bayes MPE 4 4 0,3 3 5 3 0,4 4 Biaya 3 2 4 0,3 3 Nilai Keputusan Bayes 3,7 (2) MPE 3,8 (1) 3,6 (3) 21
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: Total nilai (TN i ) = m j=1 (RK ij ) TKK j 22
dengan : TN i RK ij TKK j n m = Total nilai alternatif ke -i = derajat kepentingan relatif kriteria ke-j pada pilihan keputusan i = derajat kepentingan kritera keputusan ke-j; TKK j > 0; bulat = jumlah pilihan keputusan = 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 23
Keuntungan Metode MPE
• • Mengurangi bias yang mungkin terjadi dalam analisa Nilai skor yang menggambarkan urutan prioritas menjadi besar (fungsi eksponensial) ini mengakibatkan urutan prioritas alternatif keputusan lebih nyata 24
• Matrik Keputusan Alternatif 1. Radio 2. Televisi 3. Surat Kabar Bobot Bayes MPE Jangkauan Kriteria Eff.
4 4 4 0,3 3 4 5 3 0,4 4 Biaya 3 2 4 0,3 3 Nilai Keputusan Bayes MPE 3,7 (2) 3,8 (1) 3,6 (3) • Nilai(Radio) = 4^3 + 4^4 + 3^3 = 64 + 256 + 27 = 347 • Nilai(Televisi) = ? Nilai(Surat Kabar) = ?
25
Evaluating Hardware and Software
Hardware Evaluation Factors
• • • • • • • • Performance Cost Reliability Compatibility Technology Connectivity Scalability Support • Software • Alternatif : laptop, smartphone, PC • : Kriteria : cost (0.3), technology (0.3), performance (0.4) • Metode Bayes
Software Evaluation Factors
• • • • • • • • Quality Flexibility Security Connectivity Language Documentation Hardware Efficiency • Alternatif : windows, linux, macOS • Kriteria : security (4), documentation (3), cost(3) • Metode MPE 26
Latihan Penerapan Metode Bayes dan MPE • Fokus = • Alternatif = 1. 2. 3. • Kriteria = 1. 2. 3. • Metode Penilaian : ordinal (generik) 1. Sangat Kurang 2. Kurang 3. Biasa 4. Bagus 5. Sangat Bagus 27
• Matrik Keputusan Alternatif 1. 2. 3. Bobot Bayes MPE Kriteria Nilai Keputusan Bayes MPE 28
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 : I A ij A (i + 1.j) I ij i = X ij (min) x 100 / X ij = (X (I + 1.j) )/ X ij (min) (min) x 100 = A ij x P j = n (I ij ) j =1 29
j Keterangan: i I i A ij X ij (min) A (i + 1.j) X (i + 1.j) P j I ij = nilai alternatif ke-i pada kriteria ke – j = nilai alternatif ke-i pada kriteria awal minimum ke-j = nilai alternatif ke-i + 1 pada kriteria ke – j = nilai alternatif ke-i + 1 pada kriteria awal ke – j = bobot kepentingan kriteria ke – j = indeks alternatif ke-i = indeks gabungan kriteria pada alternatif ke –i = 1, 2, 3, …, n = 1, 2, 3, …, m 30
• 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 1. Software House 2. Internet Provider 3. Production House Bobot Kriteria IRR (%) 30 20 25 0,3 Kriteria B/C 1,1 1,15 1,2 0,4 PBP (Thn) 5 6 4 0,3 31
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.
32
Identifikasi tren: Alternatif 1. Software House 2. Internet Provider 3. Production House Bobot Kriteria IRR (%) 30 20 25 0,3 + Kriteria B/C 1,1 1,15 1,2 0,4 + PBP (Thn) 5 6 4 0,3 IRR : semakin besar nilai IRR, maka keuntungan akan semakin meningkat tren positif B/C: semakin besar rasio B/C, maka keuntungan akan semakin besar tren positif PBP: semakin kecil nilai PBP, maka waktu pengembalian modal akan semakin cepat tren negatif 33
Transformasi nilai Alternatif 1. Software House 2. Internet Provider 3. Production House Bobot Kriteria IRR 30 20 100 100 25 20 100 0,3 Kriteria B/C PBP (Thn) 100 1 .
15 100 1 .
1 1 .
2 1 .
1 100 0,4 4 5 100 4 6 100 100 0,3 Nilai Alternatif Peringkat Panduannya adalah sebagai berikut: Untuk tren (+), nilai terkecil dijadikan sebagai penyebut supaya nilai yang lebih besar akan tetap lebih besar.
Untuk tren (-), nilai terkecil dijadikan sebagai pembilang supaya nilai yang lebih besar akan relatif lebih kecil dari nilai terkecil.
34
Tabel: Matrik hasil transformasi melalui teknik perbandingan indeks kinerja Alternatif 1. Software House 2. Internet Provider 3. Production House IRR 150 100 125 Bobot Kriteria 0,3 Kriteria B/C PBP (Thn) 100 80 104,5 109,1 66.7 100 0,4 0,3 Nilai Alternatif 109 91,8 111,1 Peringkat 2 3 1 Dengan demikian alternatif 3 yaitu Production House peringkat 1.
35
Latihan
• Berikut adalah hasil penilaian dari 4 alternatif target lokasi penjualan produk furnitur dengan tipe minimalis
Alternatif
Bandung Jakarta Semarang Surabaya Bobot kriteria
Jarak
342 km 429 km 48 km 238 km 0.3
Kriteria Penjualan Kwartal lalu
1092 set 1820 set 728 set 1456 set 0.5
Rata-rata waktu pelunasan
3 bulan 8 bulan 10 bulan 5 bulan 0.2
• Tentukan urutan lokasi target potensial menggunakan CPI 36