STATISTICAL THINKING DALAM MENGAMBIL KEPUTUSAN BISNIS. Rezzy Eko Caraka

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "STATISTICAL THINKING DALAM MENGAMBIL KEPUTUSAN BISNIS. Rezzy Eko Caraka"

Transkripsi

1 STATISTICAL THINKING DALAM MENGAMBIL KEPUTUSAN BISNIS Rezzy Eko Caraka Dewasa ini para pelaku bisnis dituntut untuk memiliki suatu ide berinovasi dalam mengatasi persaingan antar pelaku bisnis yang semakin kompetitif untuk memasuki dan mempertahankan pasar. Sudah sewajarnya dalam pelaku bisnis akan mengalami tumbuh dan berkembang, namun adapula yang gulung tikar. Karena itu dibutuhkan suatu keputusan bisnis yang implementasinya berupa perencanaan strategis dan sistematis yang bertujuan untuk membentuk dan menyempurnakan usaha yang dilakukan dalam melaksanakan kegiatan bisnis. Perencaanaan strategis tak lepas dengan statistika yang merupakan ilmu atau metodologi yang memiliki filosofi berpikir berkaitan dengan analisis, interpretasi, dan penyajian data sebagai bahan pengambilan keputusan. Dalam kegiatan bisnis, penerapan statistical thinking atau berpikir secara statistik menjadi sangat penting bagi pengambil keputusan (Decision Maker) termasuk bagi pelaku manajemen untuk dapat mengevaluasi sistem yang berjalan, dan dapat menyarankan atau merekomendasikan kepada manajemen untuk melakukan perubahan maupun perbaikan sistem secara berkelanjutan. Dengan statistical thinking dapat melihat gejala dan variasi yang terjadi pada setiap proses dalam operasional bisnis dengan berdasarkan fakta yakni adalah objek atau pengamatan yang ada dilapangan. Definisi tentang statistical thinking dapat diambil dari American Society for Quality. Statistical thinking merupakan filosofi pembelajaran dan tindakan staistika berdasarkan pada tiga prinsip dasar oleh Hoerl dan Snee 2012 pada Statistical Thinking: Improving Business Performance yaitu : a. Semua pekerjaan terjadi dalam suatu sistem pada proses yang saling berhubungan. b. Variasi ada di semua proses. c. Memahami dan mengurangi variasi adalah kunci keberhasilan. Perilaku bisnis pada umumnya didasarkan pada rangkaian keputusan yang dibuat oleh pengambil keputusan (Decision Maker) termasuk bagi pelaku manajemen. Dilihat dari kekuatan dan tekanan eksternal, maka keputusan yang diambil mengacu pada hal berikut: 1. Tujuan yang akan dicapai. 2. Pedoman yang harus dipatuhi yang berasal dari luar perusahaan. 3. Pedoman yang dibuat bersama dengan pihak lain dalam bentuk perjanjian. 1

2 Dalam pengambilan keputusan, secara konseptual akan mengambil jalan rasional, selanjutnya dengan mempertimbangkan suatu nilai yang layak dipertimbangkan, akan menghasilkan keputusan akhir yang akan dijalankan perusahaan. Kegiatan operasional bisnis, terdapat kondisi pasti, kondisi ada risiko, maupun kondisi tidak pasti. Dalam suatu kondisi atau peristiwa apapun dalam operasional bisnis, diharapkan seorang pengambil keputusan (Decision Maker) maupun pelaku manajemen memiliki statistical thinking yang berdasarkan prinsip dasar atau paradigma untuk mengenal masalah dari data fakta dan mempunyai alternatif pemecah masalah (Problem solving). Dalam statistical thinking, juga perlu memperhatikan langkah-langkah dalam penggunaan statistika pada semua tingkatan dalam manajemen, yaitu: a. Bagaimana (termasuk kapan dan di mana) mengukur b. Apa yang mengukur dan mencari informasi yang relefan c. Bagaimana melaporkan hasil pengukuran d. Bagaimana memposisikan kebenaran pada laporan e. Bagaimana menafsirkan informasi statistika dalam istilah bisnis Langkah-langkah tersebut diatas menekankan berpikir kritis dalam proses berpikir. Dalam proses berpikir, strategi untuk peningkatan kinerja bisnis adalah inti dalam statistical thinking, yaitu dengan adanya inisiatif secara berkesinambungan yang menekankan pada sistem proses perbaikan yang saling berhubungan. Pada keadaan dimana informasi tidak lengkap atau data hanya prakiraan saja, maka pembuat keputusan (Decision maker) maupun pelaku manajemen akan membuat keputusan dalam ketidakpastian dan untuk mengukur ketidakpastian tersebut dapat digunakan konsep nilai kemungkinan atau probabilitas. Yang dimaksud dengan probabilitas atau peluang adalah suatu nilai untuk mengukur tingkat kemungkinan maupun setiap kejadian tak pasti serta memuat hasil keputusan baik nilai pay-off ataupun loss. Pada umumnya dalam menghadapi suatu persoalan pembuat keputusan (Decision maker) maupun pelaku manajemen telah mempunyai informasi awal baik bentuk subyektif maupun objektif. Informasi awal tentang probabilitas ini disebut probabiitas prior. Dengan memperoleh informasi baru berdasarkan penilitian sampel maka probabilitas dapat diperbaiki dan ditingkatkan dan disebut probabilitas posterior. Keputusan merupakan pilihan alternatif, sehingga pengambilan keputusan atau melakukan tindakan berarti harus memilih alternatif yang tersedia. Pemilihan alternatif pada tahap pertama disebut alternatif tindakan pertama. Setiap tindakan atau keputusan akan mengakibatkan kejadian yang tidak pasti (uncertain event). Dari kejadian tak pasti bisa juga diambil tindakan atau keputusan tahap kedua, atau alternatif tindakan kedua. Situasi keputusan betapa 2

3 kompleksnya merupakan kumpulan alternatif, dimana pada setiap alternatif terdapat kumpulan keadaan tidak pasti. Sehingga perlu digambarkan secara sistematik dan komprehensif sehingga merupakan rangkaian kronologi tentang keadaan apa yang mungkin terjadi untuk tiap alternatif keputusan. Kategori keputusan menurut Johannes Supranto, MA antara lain adalah : 1. Keputusan dalam keadaan ada kepastian (certainty) Jika semua informasi yang diperlukan untuk membuat keputusan diketahui secara sempurna dan tidak berubah 2. Keputusan dalam keadaan ada risiko (risk) Jika informasi sempurna tidak tersedia, tetapi seluruh peristiwa yang akan terjadi beserta probabilitasnya diketahui 3. Keputusan dalam keadaan ketidakpastian (uncertainty) Jika seluruh informasi yang mungkin terjadi diketahui, tetapi tanpa mengetahui probabilitasnya masing-masing 4. Keputusan dalam keadaan ada konflik (conflict) Jika kepentingan dua/lebih pengambil keputusan berada dalam pertarungan aktif di antara kedua belah pihak, sementara keputusan certainty, risk & uncertainty yang aktif hanya pengambil keputusan Pemecahan masalah pada situasi keputusan ada kepastian (certainty) dapat dilakukan dengan pendekatan teknik statistika deterministik. Antara lain adalah liniear programming, model transportasi, model penugasan, model inventori, model antrian, dan model network. Situasi keputusan ada risiko (risk) dapat dilakukan dengan teknik statistika probabillistik. Antara lain adalah model keputusan probabilistik, model inventori probabilistik dan model antrian probabilistik. Situasi keputusan tidak ada kepastian (uncertainty) dapat dilakukan dengan teknik analisis keputusan dalam keadaan ketidakpastian, sedangkan untuk situasi keputusan ada konflik (conflict) teknik statistika yang dapat dipakai adalah teori permainan (game theory). Suatu keputusan dikatakan dalam keadaan ketidakpastian apabila hasil keputusan tersebut tidak diketahui sebelumnya. Adapun keputusan dalam ketidak pastian terdiri dari: 3

4 a. Kriteria Laplace / Bobot Yang Sama (Equal Likelihood) Probabilitas semua kejadian sama, dan hasil perkalian antara hasil dan probabilitas tertinggi adalah keputusan baik b. Kriteria Maximin / Wald ( Abraham Wald) Keputusan didasarkan pada kondisi pesimis atau mencari nilai maksimum pada kondisi pesimis. Dengan mengasumsikan bahwa pengambila keputusan adalah pesimistik konservatif / risk avoider tentang masa depan c. Kriteria Maximax Keputusan didasarkan pada kondisi optimis dan mencari nilai maksimumnya. Dengan mengasumsikan bahwa pengambil keputusan adalah optimistik, cocok bagi investor yang risk taket d. Kriteria Hurwicz (Lenid Hurwicz) Keputusan didasarkan pada perkalian hasil dan koefisien optimisme. Merupakan perpaudan antara kondisi optimis dan pesimis e. Kriteria Minimax Regret / Penyesalan ( L.J.Savage) Keputusan didasarkan pada nilai regret minimum. Nilai regret diperoleh dari nilai opportunity loss pada setiap kondisi dan dipilih yang maksimum. Pada keputusan bisnis yang memiliki kondisi berisiko, terjadi apabila pengambil keputusan dapat mengetahui besarnya nilai kemungkinan (probabilitas) mengenai hasil atau kejadian tak pasti tersebut, maka dikatakan keputusan dalam keadaan ada risiko. Atau dikatakan suatu keputusan disebut dalam keadaan ada risiko jika probabilitas hasil keputusan diketahui. Selain itu pada keputusan disebut dalam keadaan ada risiko apabila terdapat alternatif tindakan yang fisibel, ada kemungkinan kejadian tak pasti beserta probabilitas, dan ada nilai pay-off sebagai hasil kombinasi tindakan dan suatu kejadian tak pasti tertentu Langkah pengambilan keputusan yang dapat pertama kali dilakukan adalah mengidentifikasi berbagai macam alternatif yang ada dan layak bagi suatu keputusan, setelah itu menduga probabilitas terhadap setiap alternatif yang ada, menyusun hasil ataupun pay-off untuk semua alternatif yang ada dan mengambil keputusan berdasarkan hasil yang baik. Komponen terpenting dalam proses pengambilan keputusan ialah kegiatan pengumpulan informasi dimana suatu apresiasi mengenai situasi keputusan dapat dibuat. Pengambilan keputusan dalam manajemen pada kondisi ketidakpastian berkenaan dengan kondisi mendatang pengambil keputusan tidak mempunyai kendali terhadap kondisi atau 4

5 dampak apa yang akan ditimbulkan atas keputusan yang diambil. Sehingga Pengambilan keputusan berarti memilih satu diantara sekian banyak alternatif yang timbul dengan mengevaluasi alternatif dan memilih alternatif dengan kriteria tertentu sehingga diharapkan didapat hasil pay-off, maupun hasil impas (break even). Pada kondisi yang buruk sekalipun seperti kondisi loss, dengan menggunakan statistical thinking seorang pengambil keputusan (Decision Maker) maupun pelaku manajemen diharapkan sudah memiliki alternatif langkah lain dan kendali untuk mengantisipasi kondisi tersebut. Pada keadaan ekstrim dimana pengambil keputusan (Decision Maker) maupun pelaku manajemen dapat memperoleh informasi sempurna (perfect information), sehingga pengambil keputusan dapat menjamin pemilihan tindakan akan memberikan hasil terbesar (greatest payoff) dan didapat nilai harapan informasi sempurna atau nilai harapan minimum kesempatan yang hilang. Inti Pengambilan keputusan berdasarkan statistical thining terletak dalam perumusan berbagai alternatif tindakan sesuai dengan yang sedang dalam perhatian dan dalam pemilihan alternatif yang tepat setelah suatu penilaian dan evaluasi mengenai efektivitasnya dalam mencapai tujuan yang dikehendaki pengambil keputusan. Pembuatan keputusan berdasarkan statistical thinking pada kegiatan operasional bisnis dibuat dalam rangka memecahkan masalah (problem solving) dengan memperkirakan dan mengantisipasi semua kemungkinan yang akan terjadi secara tepat, cepat, dan efektif. 5

6 Penulis dilahirkan di Tanjung Balai Karimun, 27 January 1994, merupakan anak pertama dari dua bersaudara. Penulis telah menempuh pendidikan formal yaitu di SDN 001 Tanjung Balai Karimun, SMPN 232 Jakarta Timur, SMAN 31 Jakarta Timur, dan pada tahun 2015 menyelesaikan pendidikan Sarjana (S1) di Universitas Diponegoro masa studi 3 Tahun 5 Bulan, penulis pernah menjadi general manager di statistics center Universitas Diponegoro,Staff Departemen Pendidikan dan Penilitian Himpunan Mahasiswa Statistika dan Asisten Dosen. Selama masa studi di UNDIP penulis memenangkan kompetensi karya tulis ilmiah dan essay. Penulis mendalami bidang neural network, time series, regresi non-parametrik, statistika keuangan aktuaria. Publikasi yang telah dikeluarkan saat ini antara lain berupa jurnal ilmiah yang berjudul Pemodelan General Regression Neural Network (GRNN) Dengan Peubah Input Data Return Untuk Peramalan Indeks Hangseng (dimuat dalam prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer 2014 Trusted Digital Indentitiy and Intelligent System 11 Oktober 2014 ISBN: pp ). Prediksi Produksi Gas Bumi Dengan General Regression Neural Network (GRNN) (dimuat dalam prosiding Seminar Nasional Statistika IV Peranan Statistika Di Bidang Eksplorasi Energi Indonesia. 1 November 2014 ISSN : pp: ) dan Pemodelan Tinggi Pasang Air Laut di Kota Semarang Menggunakan Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) (Prosiding Seminar Meteorologi dan Klimatologi dalam Rangka Memperingati Hari Meteorologi Dunia yang Ke- 65 BMKG Maret 2015). Apabila pembaca ingin berkorespondensi dengan penulis, dapat melalui rezzyekocaraka@gmail.com 6

PENGENALAN SISTEM OPTIMASI. Oleh : Zuriman Anthony, ST. MT

PENGENALAN SISTEM OPTIMASI. Oleh : Zuriman Anthony, ST. MT PENGENALAN SISTEM OPTIMASI Oleh : Zuriman Anthony, ST. MT PENILAIAN 1. KEHADIRAN (25%) 2. TUGAS + KUIS (25%) 3. UTS (25%) 4. UAS (25%) 5. Terlambat maksimal 15 menit 6. Kehadiran minimal 10 kali di kelas

Lebih terperinci

Keputusan Dalam Ketidakpastian dan Resiko

Keputusan Dalam Ketidakpastian dan Resiko Keputusan Dalam Ketidakpastian dan Resiko Suasana pengambilan keputusan : dalam pasti (certainty), dalam keadaan resiko (risk), dalam ketidakpastian (uncertainty), dalam suasana konflik (conflict). Analisis

Lebih terperinci

OUTLINE. BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan. Konsep-konsep Dasar Probabilitas. Distribusi Probabilitas Diskret.

OUTLINE. BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan. Konsep-konsep Dasar Probabilitas. Distribusi Probabilitas Diskret. TEORI KEPUTUSAN OUTLINE BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Konsep-konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskret Distribusi Normal Teori Keputusan Pengertian dan Elemen- Elemen Keputusan

Lebih terperinci

Pengambilan Keputusan dalam Ketidakpastian

Pengambilan Keputusan dalam Ketidakpastian Bab 13 : Pengambilan Keputusan dalam Ketidakpastian 1 Ekonomi manajerial Manajemen 2 Pokok Bahasan Pengantar Keputusan Dalam Ketidakpastian Kriteria Maximin, Kriteria Maximax, Kriteria Minimax (Kroteria

Lebih terperinci

Pengertian Pengambilan Keputusan

Pengertian Pengambilan Keputusan Dadang Sunendar Pengertian Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan (desicion making) adalah melakukan penilaian dan menjatuhkan pilihan. Keputusan ini diambil setelah melalui beberapa perhitungan dan

Lebih terperinci

DECISION THEORY DAN GAMES THEORY

DECISION THEORY DAN GAMES THEORY DECISION THEORY DAN GAMES THEORY PENGANTAR Lingkungan di mana keputusan dibuat sering digolongkan kedalam empat keadaan: certainty, risk, uncertainty, dan conflict. Decision theory terutama berhubungan

Lebih terperinci

PERTEMUAN 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PERTEMUAN 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERTEMUAN 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Objektif: 1. Mahasiswa dapat mencari penyelesaian masalah dengan model keputusan dalam kepastian 2. Mahasiswa dapat mencari

Lebih terperinci

Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Objektif: 1. Mahasiswa dapat mencari penyelesaian masalah dengan model keputusan dalam kepastian 2. Mahasiswa dapat mencari penyelesaian masalah dengan model keputusan

Lebih terperinci

BAB IX PROSES KEPUTUSAN

BAB IX PROSES KEPUTUSAN BAB IX PROSES KEPUTUSAN Lingkungan di mana keputusan dibuat sering digolongkan kedalam empat keadaan: certainty, risk, uncertainty, dan conflict. Decision theory terutama berhubungan dengan pengambilan

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN BAB 6. KONDISI PENGAMBILAN KEPUTUSAN 1. Pendahuluan 2. Kondisi Pengambilan Keputusan dalam Kepastian 3. Kondisi Pengambilan Keputusan dalam Ketidakpastian 4. Kondisi Pengambilan

Lebih terperinci

Materi #13 TKT101 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI T a u f i q u r R a c h m a n

Materi #13 TKT101 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI T a u f i q u r R a c h m a n Materi #13 TKT101 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI Kemampuan Akhir Yang Diharapkan 2 Mampu membandingkan antara kondisi nyata dengan penerapan teori yang telah dipelajari. Indikator Penilaian Ketepatan dalam

Lebih terperinci

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #13 Ganjil 2016/2017 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #13 Ganjil 2016/2017 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI Materi #13 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI Pendahuluan (1/2) 2 Berbagai keputusan secara langka dibuat dengan kepastian. Sebagian besar keputusan melibatkan faktor resiko. Kriteria umum untuk menilai

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Teori Himpunan Fuzzy Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam himpunan A, yang sering ditulis dengan memiliki dua kemungkinan, yaitu: 1 Nol (0), yang berarti

Lebih terperinci

Keputusan MODUL OLEH

Keputusan MODUL OLEH Modul 5. Penanganan Ketidakpastian dan Diagram Keputusan ANALISAA SISTEM DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN MODUL V: PENANGANAN KETIDAKPASTIAN DAN DIAGRAM KEPUTUSAN OLEH : Prof. Dr. Ir. Marimin, M.Sc DEPARTEMEN

Lebih terperinci

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #12 Ganjil 2014/2015 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #12 Ganjil 2014/2015 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI Materi #11 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI Pendahuluan 2 Berbagai keputusan secara langka dibuat dengan kepastian. Sebagian besar keputusan melibatkan faktor resiko. Kriteria umum untuk menilai keputusan

Lebih terperinci

LATIHAN SOAL TERJAWAB-BAB 10. Untuk mahasiswa, jawaban diberikan untuk soal ganjil.

LATIHAN SOAL TERJAWAB-BAB 10. Untuk mahasiswa, jawaban diberikan untuk soal ganjil. LATIHAN SOAL TERJAWAB-BAB 10 Untuk mahasiswa, jawaban diberikan untuk soal ganjil. 1. Berikut adalah tabel hasil (payoff) dari investasi di saham pertanian, industri dan perbankan untuk setiap lembar sahamnya.

Lebih terperinci

Kasus di atas dapat diselesaikan menggunakan analisis breakeven.

Kasus di atas dapat diselesaikan menggunakan analisis breakeven. I. Analisis Break-Even Analisis break-even merupakan salah satu teknik analisis ekonomi yang berguna dalam menghubungkan biaya variabel total (TVC) dan biaya tetap total (TFC) terhadap output produksi

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI. OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS.

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI. OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS. PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS. Kondisi Tidak Pasti Kondisi tidak pasti adalah suatu keadaan yang memenuhi beberapa syarat : 1. Ada beberapa alternatif tindakan

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI Kondisi Tidak Pasti Kondisi tidak pasti adalah suatu keadaan yang memenuhi beberapa persyaratan : 1. Ada beberapa alternatif tindakan yang fleksibel. 2.

Lebih terperinci

MATERI TAMBAHAN TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN (Sumber Bambang Avip Priatna Martadiputra)

MATERI TAMBAHAN TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN (Sumber Bambang Avip Priatna Martadiputra) MATERI TAMBAHAN TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN (Sumber Bambang Avip Priatna Martadiputra) 1. Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian Keputusan dalam keadaan ada kepastian (certainty), terjadi apabila

Lebih terperinci

BAB I DASAR SISTEM OPTIMASI

BAB I DASAR SISTEM OPTIMASI BAB I DASAR SISTEM OPTIMASI. Pendahuluan Teknik optimasi merupakan suatu cara yang dilakukan untuk memberikan hasil terbaik yang diinginkan. Teknik optimasi ini banyak memberikan menfaat dalam mengambil

Lebih terperinci

1.1 Latar Belakang Masalah

1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pengambilan atau pembuatan keputusan berarti memilih satu di antara banyak alternatif. Dalam hal pengambilan keputusan minimal terdapat dua alternatif di mana

Lebih terperinci

SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)

SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS) SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS) Mahasiswa mampu menggunakan modelmodel pengambilan keputusan untuk mengelola proses dan rantai pasok 1. Decision theory 2. Decision tree Pada pertemuan

Lebih terperinci

Gambar 1.1 Eviews Window

Gambar 1.1 Eviews Window I. JUDUL: Pengenalan Eviews dan Statistik Deskriptif II. TUJUAN: Mahasiswa dapat mengoperasikan software EVIEWS untuk menampilkan statistik deskriptif dari satu variabel maupun dari suatu group, menampilkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 8 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep teori permainan pada permainan berstrategi murni dan campuran dari dua pemain yang akan digunakan sebagai landasan berpikir dalam melakukan

Lebih terperinci

TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN. Liduina Asih Primandari, S.Si.,M.Si.

TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN. Liduina Asih Primandari, S.Si.,M.Si. TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Liduina Asih Primandari, S.Si.,M.Si. MATERI - 2 KONSEP PROBABILITAS PENGAMBILAN KEPUTUSAN KONDISI BERESIKO DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN KONDISI TIDAK PASTI DALAM PENGAMBILAN

Lebih terperinci

Sesi IX : RISET OPERASI. Perkembangan Riset Operasi

Sesi IX : RISET OPERASI. Perkembangan Riset Operasi Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi IX : RISET OPERASI e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Perkembangan Riset Operasi Dimulai

Lebih terperinci

INOVASI DALAM STATISTIKA UNTUK PENGEMBANGAN BISNIS DAN INDUSTRI. Abstrak

INOVASI DALAM STATISTIKA UNTUK PENGEMBANGAN BISNIS DAN INDUSTRI. Abstrak INOVASI DALAM STATISTIKA UNTUK PENGEMBANGAN BISNIS DAN INDUSTRI Mustafid Jurusan Statistika, Fakultas Sains dan MatematikaUniversitas Diponegoro. Email: mustafid55@yahoo.com Abstrak Statistika berperan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Keputusan dan Pengambilan Keputusan Suatu masalah keputusan memiliki suatu lingkup yang berbeda dengan masalah lainnya. Perbedaan ini menonjol terutama karena adanya

Lebih terperinci

Makalah Ekonomi Manajerial Tentang Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Beresiko

Makalah Ekonomi Manajerial Tentang Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Beresiko Makalah Ekonomi Manajerial Tentang Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Beresiko Disusun oleh: Kelompok 13 Nama Anggota : Dimas Widyotomo (125020207111048) Rizkie Imadudien L ( 125020205111004) Jurusan

Lebih terperinci

BAB III TEORI UTILITAS

BAB III TEORI UTILITAS BAB III TEORI UTILITAS 3.1 Teori Keputusan Teori keputusan adalah konsep mengenai pengambilan keputusan berdasarkan alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang ada pada saat keaadaan yang tidak pasti.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. melaksanakannya, ini tentu dilandasi asumsi bahwa segala tindakannya secara sadar

BAB I PENDAHULUAN. melaksanakannya, ini tentu dilandasi asumsi bahwa segala tindakannya secara sadar BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Hampir setiap manusia membuat atau mengambil keputusan dan melaksanakannya, ini tentu dilandasi asumsi bahwa segala tindakannya secara sadar merupakan pencerminan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Pengambilan keputusan ialah pemilihan satu di antara sekian banyak alternatif yang tersedia. Hal ini tidak selalu menjadi hal yang mudah untuk dilakukan karena sebelum

Lebih terperinci

PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) PADA DATA RETURN INDEKS HARGA SAHAM EURO 50

PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) PADA DATA RETURN INDEKS HARGA SAHAM EURO 50 PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) PADA DATA RETURN INDEKS HARGA SAHAM EURO 50 SKRIPSI Disusun Oleh : REZZY EKO CARAKA 240 102 111 400 85 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN

Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pendahuluan Causes Problems Actions

Lebih terperinci

Teknik Industri Unirversitas PGRI Ronggolawe Tuban

Teknik Industri Unirversitas PGRI Ronggolawe Tuban Isnain Ardiansyah Teknik Industri Unirversitas PGRI Ronggolawe Tuban Mengapa Keputusan Sulit Dibuat? 1. Kompleksitas Problem disusun dalam struktur yang dapat dianalisis 2. Uncertainty Mengidentifikasi

Lebih terperinci

MASALAH PENUGASAN PENDAHULUAN

MASALAH PENUGASAN PENDAHULUAN MASALAH PENUGASAN PENDAHULUAN Masalah Penugasan : Masalah Pemrograman Liner khusus. Masalah pendelegasian tugas/assignment ke sejumlah penerima tugas/assignee atas dasar satu-satu (one-to-one basis) Jumlah

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Desain penelitian dalam penelitian ini menggunakan metode deskriptif, yaitu suatu

BAB 3 METODE PENELITIAN. Desain penelitian dalam penelitian ini menggunakan metode deskriptif, yaitu suatu BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Desain penelitian dalam penelitian ini menggunakan metode deskriptif, yaitu suatu metode suatu objek, suatu sistem pemikiran, ataupun suatu peristiwa pada

Lebih terperinci

Pengantar Riset Operasi. Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP

Pengantar Riset Operasi. Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP Pengantar Riset Operasi Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP 1 Kontrak Perkuliahan Keterlambatan 15 menit Mengoperasikan HP dan sejenisnya : di luar kelas Mengerjakan laporan/tugas

Lebih terperinci

Teori Pengambilan Keputusan

Teori Pengambilan Keputusan Teori Pengambilan Keputusan Iman Murtono Soenhadji Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Iman Murtono Soenhadji 1 Bab 1: Pendahuluan Pengertian Pengambilan Keputusan dikemukakan oleh, Ralp C. Davis; Mary

Lebih terperinci

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI KETENTUAN UMUM 1. Teori permainan memusatkan pada analisis keputusan dalam suasana konflik 2. Setiap pemain bermain rasional, dengan asumsi memiliki

Lebih terperinci

PENERAPAN PENJADWALAN PROBABILISTIK PADA PROYEK PENGEMBANGAN GEDUNG FSAINTEK UNAIR

PENERAPAN PENJADWALAN PROBABILISTIK PADA PROYEK PENGEMBANGAN GEDUNG FSAINTEK UNAIR TUGAS AKHIR PENERAPAN PENJADWALAN PROBABILISTIK PADA PROYEK PENGEMBANGAN GEDUNG FSAINTEK UNAIR WINDIARTO ABISETYO NRP 3106100105 DOSEN PEMBIMBING Farida Rachmawati, ST., MT. JURUSAN TEKNIK SIPIL Fakultas

Lebih terperinci

Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian. IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T

Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian. IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T Model Pengambilan Keputusan dikaitkan Informasi yang dimiliki : Ada 3 (tiga) Model Pengambilan keputusan. 1. Model Pengambilan

Lebih terperinci

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c PROGRAM MAGISTER AGRIBISNIS UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. & Ir. R. Sihotang, MS. Mata Kuliah Kode / SKS Mata Kuliah :

Lebih terperinci

Peramalan Harga Minyak Mentah Dunia dengan General Regression Neural Network (GRNN) dalam Rangka Mengukur Kestabilan Perekonomian Indonesia

Peramalan Harga Minyak Mentah Dunia dengan General Regression Neural Network (GRNN) dalam Rangka Mengukur Kestabilan Perekonomian Indonesia Peramalan Harga Minyak Mentah Dunia dengan General Regression Neural Network (GRNN) dalam Rangka Mengukur Kestabilan Perekonomian Indonesia Rezzy Eko Caraka 1, Hasbi Yasin 2 (1) Statistics Center Undip,

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN RISIKO UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN RISIKO UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI 56 Dinamika Teknik Juli PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN RISIKO UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI Widiyanto TriHandoko, Antono Adhi Dosen Fakultas Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Stikubank

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI BERESIKO IRA PRASETYANINGRUM

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI BERESIKO IRA PRASETYANINGRUM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI BERESIKO IRA PRASETYANINGRUM Konsep Resiko RESIKO Resiko adalah kesempatan timbulnya kerugian; Resiko adalah ketidakpastian; Resiko adalah penyimpangan hasil aktual

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System Pengantar DSS & Management Support System Oleh : Tim Pengampu SPK Ganjil 2015 Sub Pokok Bahasan Pengantar DSS : 1. Mengapa Mempelajari DSS 2. Definisi

Lebih terperinci

Asusmi/Penyederhanaan Sistem

Asusmi/Penyederhanaan Sistem Mata Kuliah : Matematika Rekayasa Lanjut Kode MK : TKS 8105 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XV PEMODELAN e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Model Sistem yang sebenarnya

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System Pengantar DSS & Management Support System Oleh : Imam Cholissodin S.Si., M.Kom Sub Pokok Bahasan Pengantar DSS : 1. Mengapa Mempelajari DSS 2. Definisi

Lebih terperinci

Pengertian Manajemen Risiko

Pengertian Manajemen Risiko Manajemen Risiko Pengertian Resiko Kans kerugian Kemungkinan kerugian Penyimpangan kenyataan dari hasil yang diharapkan Probabilitas bahwa suatu hasil berbeda dari yang diharapkan 2 Pengertian Resiko Resiko

Lebih terperinci

PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) DENGAN PEUBAH INPUT DATA RETURN UNTUK PERAMALAN INDEKS HANGSENG

PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) DENGAN PEUBAH INPUT DATA RETURN UNTUK PERAMALAN INDEKS HANGSENG PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) DENGAN PEUBAH INPUT DATA RETURN UNTUK PERAMALAN INDEKS HANGSENG R. E. Caraka 1, H. Yasin 2 dan A. Prahutama 3 1,2,3 JurusanStatistika, Fakultas Sains

Lebih terperinci

PEMODELAN TINGGI PASANG AIR LAUT DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM (MODWT)

PEMODELAN TINGGI PASANG AIR LAUT DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM (MODWT) PEMODELAN TINGGI PASANG AIR LAUT DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM (MODWT) Oleh: Rezzy Eko Caraka Hasbi Yasin Suparti Seminar Meteorologi dan Klimatologi STMKG Climate

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Konsep program linier (linear programming) ditemukan dan diperkenalkan seorang ahli matematika bangsa Amerika, Dr.George Dantzig yaitu dengan dikembangkannya metode

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam perjalanan setiap peradaban, unsur yang paling penting adalah kemajuan teknologi, terutama teknologi dibidang otomotif. Kemajuan teknologi yang semakin berkembang

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KRITERIA KEPUTUSAN MAXIMIN DENGAN KRITERIA KEPUTUSAN LAPLACE PADA PENCARIAN SOLUSI PROGRAM LINIER FUZZY SKRIPSI MELVA YETTI SIHOTANG

PERBANDINGAN KRITERIA KEPUTUSAN MAXIMIN DENGAN KRITERIA KEPUTUSAN LAPLACE PADA PENCARIAN SOLUSI PROGRAM LINIER FUZZY SKRIPSI MELVA YETTI SIHOTANG PERBANDINGAN KRITERIA KEPUTUSAN MAXIMIN DENGAN KRITERIA KEPUTUSAN LAPLACE PADA PENCARIAN SOLUSI PROGRAM LINIER FUZZY SKRIPSI MELVA YETTI SIHOTANG 070803024 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

Lebih terperinci

Pertemuan 7 GAME THEORY / TEORI PERMAINAN

Pertemuan 7 GAME THEORY / TEORI PERMAINAN Pertemuan 7 GAME THEORY / TEORI PERMAINAN Objektif: 1. Mahasiswa dapat merumuskan masalah dalam game theory / teori permainan 2. Mahasiswa dapat mencari penyelesaian masalah dalam proses pengambilan keputusan

Lebih terperinci

PENGENALAN WINQSB I KOMANG SUGIARTHA

PENGENALAN WINQSB I KOMANG SUGIARTHA PENGENALAN WINQSB I KOMANG SUGIARTHA PENGENALAN WINQSB Software QSB (Quantity System for business) atau umumnya juga dikenal dengan nama WINQSB (QSB yang berjalan pada sistem operasi Windows) merupakan

Lebih terperinci

RISET OPERASIONAL. Kosep Dasar Riset Operasional. Disusun oleh: Destianto Anggoro

RISET OPERASIONAL. Kosep Dasar Riset Operasional. Disusun oleh: Destianto Anggoro RISET OPERASIONAL Kosep Dasar Riset Operasional Disusun oleh: Destianto Anggoro SEJARAH RISET OPERASIONAL Pembentukan kelompok formal OR Berlangsung Inggris (1939) Perang Dunia II Amerika mengikuti dengan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusia dilahirkan ke dunia dengan tujuan menjalankan kehidupannya sesuai dengan kodratnya yakni tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berarti setiap

Lebih terperinci

Oleh : Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya /

Oleh : Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya   / 11 Oleh : Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id / debrina.ub@gmail.com www.debrina.lecture.ub.ac.id 1. Konsep Risiko & Ketidakpastian 2. Pengambilan keputusan

Lebih terperinci

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI KETENTUAN UMUM 1. Teori permainan memusatkan pada analisis keputusan dalam suasana konflik 2. Setiap pemain bermain rasional, dengan asumsi memiliki

Lebih terperinci

Analisa Keputusan Manajemen dengan Pemrograman Dinamis

Analisa Keputusan Manajemen dengan Pemrograman Dinamis Analisa Keputusan Manajemen dengan Pemrograman Dinamis A. Anshorimuslim S. - 13509064 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10

Lebih terperinci

Making Decisions and Solving Problems. Lecture Outlines, Kreitner

Making Decisions and Solving Problems. Lecture Outlines, Kreitner Making Decisions and Solving Problems Lecture Outlines, Kreitner Inti pengambilan keputusan: berarti memilih alternatif, yg jelas harus alternatif yg terbaik (the best alternative) Contoh pengambilan keputusan

Lebih terperinci

Ruang Lingkup Studi Kelayakan Bisnis

Ruang Lingkup Studi Kelayakan Bisnis Ruang Lingkup Studi Kelayakan Bisnis Pertemuan 1 1 Studi Kelayakan Bisnis Studi Kelayakan Proyek Bisnis atau Usaha Bukan Merupakan Pekerjaan Sendiri Melibatkan Banyak tim dari berbagai keahlian 2 Penggolongan

Lebih terperinci

MANAGEMENT SUMMARY CHAPTER 7 DECISION MAKING

MANAGEMENT SUMMARY CHAPTER 7 DECISION MAKING MANAGEMENT SUMMARY CHAPTER 7 DECISION MAKING MANAJER SEBAGAI PEMBUAT KEPUTUSAN PROSES MEMBUAT KEPUTUSAN Manajer bertugas membuat keputusan. Dan mereka ingin keputusan tersebut menjadi keputusan yang terbaik,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. bahwa sering terjadi ketidak-akuratan hasil peramalan, tetapi mengapa peramalan

BAB I PENDAHULUAN. bahwa sering terjadi ketidak-akuratan hasil peramalan, tetapi mengapa peramalan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan adalah salah satu input penting bagi para manajer dalam proses pengambilan keputusan investasi. Dalam proses peramalan dapat disadari bahwa sering terjadi

Lebih terperinci

1.1 Definisi Keputusan. Definisi:

1.1 Definisi Keputusan. Definisi: Program Pasca Sarjana S2 Elektro Sistem Penunjang Pengambilan Keputusan Decision Support System 2008-2009 BAB II TEORI KEPUTUSAN 1.1 Definisi Keputusan Definisi: Choice made between alternative courses

Lebih terperinci

Pemain B B 1 B 2 B 3 9 5

Pemain B B 1 B 2 B 3 9 5 TEORI PERMAINAN Teori permainan (game theory) adalah suatu pendekatan matematis untuk merumuskan situasi persaingan dan konflik antara berbagai kepentingan. Teori dikembangkan untuk menganalisa proses

Lebih terperinci

APLIKASI PENGGUNAAN METODE KOHONEN PADA ANALISIS CLUSTER (Studi Kasus: Pendapatan Asli Daerah Jawa Tengah Dalam Menghadapi Asean Community 2015)

APLIKASI PENGGUNAAN METODE KOHONEN PADA ANALISIS CLUSTER (Studi Kasus: Pendapatan Asli Daerah Jawa Tengah Dalam Menghadapi Asean Community 2015) APLIKASI PENGGUNAAN METODE KOHONEN PADA ANALISIS CLUSTER (Studi Kasus: Pendapatan Asli Daerah Jawa Tengah Dalam Menghadapi Asean Community 015) Rezzy Eko Caraka 1 (1) Statistics Center Undip, Jurusan Statistika,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manfaat Peramalan Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suatu dugaan atau perkiraan tentang terjadinya suatu keadaan dimasa depan, tetapi dengan menggunakan metode metode tertentu

Lebih terperinci

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Mata Kuliah : RISET OPERASI (RO) Kode / SKS

Lebih terperinci

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013 USULAN PEMILIHAN ALTERNATIF TIPE CRANE BERDASARKAN FAKTOR BIAYA DAN FISIK DI PT PELINDO I BELAWAN TUGAS SARJANA Diajukan untuk Memenuhi Sebagian dari Syarat-Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Oleh

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang Penelitian

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang Penelitian BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Penelitian Proyek konstruksi merupakan salah satu jenis proyek yang memiliki potensi risiko relatif tinggi akibat uncertain events yaitu peristiwa-peristiwa tidak pasti

Lebih terperinci

RISET OPERASIONAL MINGGU KE-1. Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si. Kosep Dasar Riset Operasional

RISET OPERASIONAL MINGGU KE-1. Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si. Kosep Dasar Riset Operasional RISET OPERASIONAL MINGGU KE-1 Kosep Dasar Riset Operasional Disusun oleh: SEJARAH RISET OPERASIONAL Perang Dunia II Berlangsung Menentukan utilisasi sumber daya militer yang efektif dan menetapkan alokasi

Lebih terperinci

STRATEGI GAME. Achmad Basuki

STRATEGI GAME. Achmad Basuki STRATEGI GAME Achmad Basuki MATERI Strategi dalam Permainan Strategi Murni Strategi Campuran Penyelesaian Analisis (Metode Linear Programming) STRATEGI DALAM PERMAIAN BENTUK STRATEGI PERMAINAN 2 pemain

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. Kerangka Pemikiran Konseptual

METODOLOGI PENELITIAN. Kerangka Pemikiran Konseptual METODOLOGI PENELITIAN Kerangka Pemikiran Konseptual Bertolak dari kondisi, potensi, dan prospek usaha mikro dan kecil makanan ringan, maka penelitian ini diarahkan untuk menghasilkan model untuk mengevaluasi

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI 8 Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1. Definisi Dasar Himpunan semua hasil (outcome) yang mungkin dari suatu percobaan disebut ruang sampel (sample space) dinyatakan dengan lambang T dan setiap hasil dalam ruang

Lebih terperinci

Pengambilan Keputusan dalam Keadaan Tidak Ada Kepastian IRA PRASETYANIGRUM

Pengambilan Keputusan dalam Keadaan Tidak Ada Kepastian IRA PRASETYANIGRUM Pengambilan Keputusan dalam Keadaan Tidak Ada Kepastian IRA PRASETYANIGRUM Pengambilan Keputusan dalam Keadaan Tidak Ada Kepastian Keputusan dalam keadaan tidak ada kepastian terjadi jika pengambilan keputusan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Tinjuan Umum Terhadap Objek Studi Gambaran Umum LQ Kriteria Pemilihan Saham LQ45

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Tinjuan Umum Terhadap Objek Studi Gambaran Umum LQ Kriteria Pemilihan Saham LQ45 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Tinjuan Umum Terhadap Objek Studi 1.1.1 Gambaran Umum LQ45 Indeks LQ45 terdiri dari 45 saham dengan likuiditas (liquidity) tinggi yang diseleksi melalui beberapa kriteria pemilihan.

Lebih terperinci

MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS]

MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS] MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT011215 / 2 SKS] Ady Daryanto SP MSi E-mail : adydaryanto@yahoo.com MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 1 [KODE/SKS : IT011241 / 2 SKS] KONTRAK

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Tahapan Penelitian Tahapan penelitian yang dilakukan oleh peneliti merupakan way of thinking yang logis dengan tujuan memberikan pengarahan secara jelas, teratur dan

Lebih terperinci

A. Proses Pengambilan Keputusan

A. Proses Pengambilan Keputusan A. Proses Pengambilan Keputusan a) Definisi Menurut James A.F. Stoner, keputusan adalah pemilihan di antara berbagai alternatif. Definisi ini mengandung tiga pengertian, yaitu: (1) ada pilihan atas dasar

Lebih terperinci

Manajemen Sains. Pengenalan Riset Operasi. Eko Prasetyo Teknik Informatika

Manajemen Sains. Pengenalan Riset Operasi. Eko Prasetyo Teknik Informatika Manajemen Sains Pengenalan Riset Operasi Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011 Pendahuluan Riset Operasi (Operations Research/OR) banyak diterapkan dalam menyelesaikan masalahmasalah

Lebih terperinci

Pengukuran Kinerja Portfolio Black-Litterman menggunakan Metode Sharpe Ratio

Pengukuran Kinerja Portfolio Black-Litterman menggunakan Metode Sharpe Ratio SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Pengukuran Kinerja Portfolio Black-Litterman menggunakan Metode Sharpe Ratio S-7 Fitri Amanah 1 1 Alumni Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta

Lebih terperinci

Sistem kumpulan dari elemen-elemen atau komponen-komponen atau subsistem-subsistem.

Sistem kumpulan dari elemen-elemen atau komponen-komponen atau subsistem-subsistem. Sistem kumpulan dari elemen-elemen atau komponen-komponen atau subsistem-subsistem. Karakteristik Sistem a. Komponen Sistem (Components) suatu sistem terdiri dari sejumlah komponenyang saling berinteraksi,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program Dinamik

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program Dinamik 5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Dinamik Pemrograman dinamik adalah suatu teknik matematis yang biasanya digunakan untuk membuat suatu keputusan dari serangkaian keputusan yang saling berkaitan. Pemrograman

Lebih terperinci

PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) PADA DATA RETURN INDEKS HARGA SAHAM EURO 50

PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) PADA DATA RETURN INDEKS HARGA SAHAM EURO 50 ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 181-192 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) PADA DATA

Lebih terperinci

Gambar Skema Proses Pemodelan

Gambar Skema Proses Pemodelan Suatu representasi yang memadai dari suatu sistem. Miniature atau potret atas intisari yang mencerminkan karakteristik yang dipilih dari sistem tersebut. Penyederhanaan dari sistem yang akan dipelajari.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. berupa capital gain. Menurut Indriyo Gitosudarmo dan Basri (2002: 133),

BAB I PENDAHULUAN. berupa capital gain. Menurut Indriyo Gitosudarmo dan Basri (2002: 133), BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kondisi perekenomian yang tidak stabil dan sulit diprediksi sangat berpengaruh terhadap perkembangan dunia bisnis dewasa ini. Kondisi tersebut bisa menyebabkan penurunan

Lebih terperinci

Metode Kuantitatif Bisnis. Week 9 Decision Analysis Decision Table

Metode Kuantitatif Bisnis. Week 9 Decision Analysis Decision Table Metode Kuantitatif Bisnis Week 9 Decision Analysis Decision Table Six Steps in Decision Making 1. Clearly define the problem at hand. 2. List the possible alternatives. 3. Identify the possible outcomes

Lebih terperinci

PENGARUH PERAN DOSEN PEMBIMBING TERHADAP KUALITAS TUGAS AKHIR (Studi Kasus : Mahasiswa Fmipa Unsyiah)

PENGARUH PERAN DOSEN PEMBIMBING TERHADAP KUALITAS TUGAS AKHIR (Studi Kasus : Mahasiswa Fmipa Unsyiah) BIAStatistics (2016) Vol. 10, No. 1, hal. 8-16 PENGARUH PERAN DOSEN PEMBIMBING TERHADAP KUALITAS TUGAS AKHIR (Studi Kasus : Mahasiswa Fmipa Unsyiah) Nany Salwa 1, Fitriana A.R. 2, and Junita Aiza 3 1,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN N. Tri Suswanto Saptadi 2 Definisi Sistem 1 dari 2 Kadir, A. (2008) Sistem adalah sekumpulan elemen yang saling terkait atau terpadu yang dimaksudkan untuk mencapai suatu tujuan

Lebih terperinci

PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip

PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN REGRESI PENALIZED SPLINE Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA 24010211130039 Skripsi Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam statistika dan pemrosesan sinyal, runtun waktu (time series) adalah rangkaian data berupa pengamatan yang diukur selama kurun waktu tertentu. Analisis

Lebih terperinci

BAB I. PENDAHULUAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN

BAB I. PENDAHULUAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN BAB I. PENDAHULUAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN Model keputusan merupakan alat yang menggambarkan permasalahan keputusan sedemikian rupa sehingga memungkinkan identifikasi dan evaluasi sistematik semua alternatif

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Pasar modal merupakan salah satu tonggak penting dalam perekonomian

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Pasar modal merupakan salah satu tonggak penting dalam perekonomian BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pasar modal merupakan salah satu tonggak penting dalam perekonomian dunia saat ini. Banyak industri dan perusahaan yang menggunakan institusi pasar modal sebagai media

Lebih terperinci

Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem

Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem Faisal Ibrahim Hadiputra (13509048) 1 Program tudi Teknik Informatika ekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III. KERANGKA PEMIKIRAN III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis Kerangka pemikiran teoritis yang digunakan dalam penelitian ini, merupakan hasil penelusuran teori-teori terdahulu terkait dengan pengertian risiko,

Lebih terperinci

Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM

Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM Dosen: Didin Astriani Prassetyowati, M.Stat Silabus MATAKULIAH TI214 TEKNIK RISET OPERASI (2 SKS) TUJUAN Agar mahasiswa

Lebih terperinci