Pengantar Manajemen Sains Manajemen Sains merupakan pendekatan pengambilan keputusan manajerial yang didasarkan atas metode-metode ilmiah yang menggunakan banyak analisis kuantitatif. Berbagai nama diberikan untuk bidang ilmu yang melibatkan pendekatan-pendekatan kuantitatif untuk pengambilan keputusan; selain menajemen sains, nama lainnya yang dikenal dan diterima secara luas adalah Riset Operasi (Operations Research). Sekarang banyak yang menggunakan istilah riset operasi dan manajemen sains secara bergantian dalam pengertian yang sama. Revolusi manajemen sains pada awal 1900an, yang dicetuskan oleh Frederic W. Taylor, memberikan dasar bagi Manajemen Sains dan Operasi Riset. Namun manajemen sains/riset operasi modern umumnya dianggap muncul selama periode Perang Dunia II, ketika tim riset operasi dibentuk untuk menangani masalah-masalah strategis dan taktis yang dihadapi militer. Tim ini, yang seringkali terdiri atas orang-orang dari berbagai bidang ilmu (misalnya ahli matematika, teknik, dan perilaku), bersamasama memecahkan msalah dengan menggunakan metode ilmiah. Setelah perang selesai, banyak anggota tim ini melanjutkan riset dengan pendekatan kuantitatif untuk pengambilan keputusan. Dua perkembangan yang terjadi selama periode pasca Perang Dunia II menyebabkan berkembangnya penggunaan manajemen sains dalam bidang nonmiliter. Pertama, dilanjutkannya riset-riset pendekatan kuantitatif untuk pengambilan keputusan menghasilkan berbagai perkembangan metodelogi. Mungkin perkembangan yang paling berarti adalah penemuan oleh George Dantzig pada tahun 1947 atas metode simpleks yang digunakan untuk memecahkan masalah pemrograman linier. Masih banyak lagi perkembangan metodelogi lainnya yang terjadi, dan pada tahun 1957 buku pertama mengenai riset operasi diterbitkan oleh Churchman, Ackoff, dan Arnoff. Bersamaan dengan berbagai perkembangan metodelogi ini, terjadi peningkatan besar dalam kemampuan kamputasi sebagai akibat tersedianya computer digital. Computer memungkinkan pada praktisi menggunakan metodelogi yang lebih canggih untuk memecahkan berbagai masalah industry. Perkembangan teknologi computer terus berlanjut; mikrokomputer yang ada sekarang, berbagai variasi dari pengembangan metodelogi pasca perang dunia II digunakan pada mikrokomputer untuk memecahkan masalah yang lebih besar daripada yang dipecahkan dengan computer mainframe tahun 1980an.
Pemecahan Masalah dan Pengambilan Keputusan Mohamad Iqbal MI-3 Pemecahan masalah dapat didefinisikan sebagai proses pengidentifikasian perbedaan antara kondisi actual dan kondisi yang diinginkan serta kemudian mengambil tindakan untuk mengatasi perbedaan tersebut. Untuk masalah yang dinilai cukup penting sehingga diperlukan pertimbangan waktu dan usaha dalam melakukan analisis yang cermat, proses pemecahan masalah mencakup tujuh langkah berikut : 1. Mengidenfikasi masalah 2. Menentukan berbagai alternative pemecahan 3. Menentukan kriteria yang akan digunakan untuk mengevaluasi berbagai alternative 4. Mengevaluasi berbagai alternative 5. Memilih alternative 6. Menerapkan alternative menerapkan yang dipilih 7. Mengevaluasi hasilnya, dan menentukan apakah telah diperoleh pemecahan yang memuaskan. Pengambilan keputusan merupakan istilah yang umumnya berhubungan dengan kelima langkah pertama dalam proses pemecahan masalah. Jadi langkah pertama dalam pengambilan keputusan adalah mengidentifikasi dan mendefinisikan masalahnya. Pengambilan keputusan berakhir dengan dipilihnya suatu alternative, yang merupakan suatu tidanakan pengambilan keputusan. Sekarang mari kita simak contoh berikut mengenai proses pengambilan keputusan. Untuk sementara asumsikan bahwa anda akan lulus kuliah dalam beberapa bulan lagi, bahwa anda telah selesai mengikuti proses wawancara, dan bahwa anda cukup beruntung untuk memperoleh tawaran pekerjaan dari empat perusahaan. Masalahnya sekarang adalah bahwa anda kini menganggur dan bahwa anda menginginkan posisi yang akan memberikan karir memuaskan. Begitu masalah untuk memperoleh posisi yang akan memberikan karir memuaskan telah didefinisikan, langkah berikutnya dalah proses pengambilan keputusan adalah mengidentifikasikan berbagai alternative yang ada. Asumsikan bahwa alternative yang tersedia bagi anda adalah empat tawaran pekerjaanl satu dari perusahaan yang berlokasi di Rochester, New York; satu dari perusahaan yang berlokasi di Dallas, Texas; satu dari perusahaan yang berlokasi di Greensboro, Carolina Utara; dan satu dari perusahaan yang berlokasi di Pittsburgh, Pennsylvania. Jadi alternative untuk masalah keputusan anda dapat dinyatakan sebagai berikut: 1. Menerima tawaran dari perusahaan di Rochester, New York.
2. Manerima tawaran dari perusahaan di Dallas, Texas. 3. Menerima tawaran dari perusahaan di Greensboro, Carolina Utara. 4. Menerima tawaran dari perusahaan di Pittsburgh, Pennsylvania. Langkah berikutnya dari proses pemecahan masalah adalah menentukan kriteria yang akan digunakan untuk mengevaluasi keempat alternative. Jelas gai awal merupakan factor penting. Jika ini merupakan satu-satunya kriteria yang penting bagi anda, alternative yang dipilih sebagai yang terbaik adalah yang memberikan gaji awal paling tinggi. Permasalahan yang bertujuan mencari solusi terbaik dengan hanya satu kriteria disebut keputusan kriteria-tunggal. Untuk contoh di atas, misalkan anda menyimpulkan bahwa potensi peningkatan karir dan lokasi pekerjaan merupakan dua kriteria lain yang juga penting. Jadi tiga kriteria dalam masalah keputusan anda adalah gaji awal, potensi peningkatan karir, dan lokasi. Permasalahan yang melibatkan lebih dari satu kriteria disebut permasalahan keputusan multikriteria. Pendekatan Sistem (System Thinking) Cara pandang atau cara berpikir berwawasan sistem adalah cara pandang yang menganggap bahwa suatu sistem permasalahan tidak bisa dipisahkan atas komponenkomponen pembentuknya. Pendekatan sistem memandang bahwa tiap komponen sistem bersifat saling mempengaruhi sehingga upaya untuk memahami suatu sistem permasalahan hendaklah juga melihat keterkaitan antarkomponen secara menyeluruh. Pemodelan suatu sistem juga harus mengacu pada keterkaitan antarkomponen ini. Model yang terbangun haruslah merepresentasikan komponen-komponen penting dalam suatu sistem permasalahan. PEMETAAN KOGNISI A. Peta Kognisi 1 Pemetaan kognisi cocok digunakan untuk suatu situasi permasalahan yang cenderung bersifat kualitatif. Penyusunan struktur permasalahan dengan bantuan peta kognisi akan membantu pemahaman lebih cepat dan utuh. Peta kognisi akan membantu jika di kemudian hari akan dilakukan upaya kuantifikasi yang banyak melibatkan aspek numerik. Dalam pemetaan, suatu permasalahan terdapat banyak cara pandang yang berkaitan dengan
perumusan masalah. Peta kognisi bisa memberi gambaran keterkaitan antarkomponen permasalahan. Gambaran permasalahan tersebut merupakan alat yang bagus untuk menunjukkan keunggulan dari masing-masing cara pandang. Dari berbagai gambaran keunggulan yang ada kemudian bisa dilanjutkan dengan negosiasi untuk membangun cara pandang baru sehingga memungkinkan adanya partisipasi. Peta kognisi adalah alat yang bagus untuk membuat menguji dan mengelola sebuah rancangan strategi masa depan. Adanya peta kognisi akan membantu langkah antisipasi dari suatu rancangan strategi yang berperspektif masa depan. B. Peta Kognisi 2 Analisis peta kognisi merupakan proses kreatif. Pembuatan dan penganalisisan suatu peta kognisi membutuhkan kreativitas dan kemampuan memahami permasalahan dengan baik. Secara sederhana, peta kognisi hanyalah berisikan pernyataan yang tertulis saja yang saling dihubungkan dengan anak panah. Anak panah melambangkan hubungan sebab akibat dari dua pernyataan yang dihubungkan anak panah yang bersangkutan. Secara harfiah, peta kognisi ini hanyalah sebuah gambar sederhana. Namun demikian, basis ide yang ada di balik gambaran ini sangat luar biasa. Pemetaan kognisi merupakan representasi visual dari apa yang kita pikirkan tentang sesuatu permasalahan. Penyelesaian masalah riset operasi sangat membutuhkan adanya pemahaman yang memadai tentang suatu masalah. Dengan demikian keberhasilan dalam menganalisis dan memahami suatu peta kognisi tidak bersifat deterministik. ANALISIS PROBABILITAS A. Teori Probabilitas Dalam situasi di mana kita tidak bisa memperoleh kepastian akan terjadinya suatu peristiwa, kita perlu menghitung peluang atau probabilitas terjadinya peristiwa tersebut. Untuk itulah kita mempelajari teori probabilitas. Pada dasarnya terdapat tiga jenis probabilitas, yaitu probabilitas klasik, yaitu dalam bentuk pecahan tunggal (misalnya ¼, ½); probabilitas frekuensi
relatif, yaitu menghitung probabilitas berdasarkan data historis; dan probabilitas subjektif yaitu probabilitas yang sifatnya subjektif individu atau menurut pendapat pribadi seseorang berdasarkan pengalaman pribadinya. Suatu probabilitas mengukur kemungkinan terjadinya suatu peristiwa, dalam sebuah percobaan atau eksperimen tertentu dalam wujud pecahan atau desimal di mana nilai terkecil adalah 0 dan terbesar adalah 1. Probabilitas antardua peristiwa dapat berbentuk mutually exclusive, yaitu dua peristiwa di mana probabilitas terjadinya salah satu peristiwa bertolak belakang dengan probabilitas terjadinya peristiwa lainnya. Hubungan probabilitas antara dua peristiwa juga dapat berbentuk tidak mutually exclusive, yaitu hubungan yang memungkinkan antara kedua probabilitas tersebut dapat terjadi secara bersamaan. Distribusi Binomial digunakan untuk menemukan probabilitas suatu atau beberapa peristiwa pada beberapa percobaan. Teorema Bayes digunakan untuk mengetahui probabilitas suatu peristiwa jika terdapat tambahan tertentu. B. Aplikasi Teori Probabilitas untuk Pengambilan Keputusan Suatu tindakan atau kebijakan administrasi bisnis membutuhkan pengambilan keputusan berdasarkan beberapa alternatif pemilihan keputusan. Dalam pengambilan keputusan, harus disertai sasaran yang jelas yang ingin dicapai. Dalam mencapai sasaran yang diinginkan, terdapat beberapa tindakan yang harus dipilih sebagai keputusan tindakan. Masing-masing dari beberapa alternatif tindakan perlu diukur manfaat atau biaya yang dihasilkannya. Tentunya dalam pengambilan keputusan, terdapat situasi ketidakpastian mengenai hasil yang dicapai, di mana terdapat risiko yang akan selalu mungkin terjadi. Oleh karena itu, dalam pengambilan keputusan dibutuhkan analisis probabilitas. Pada aktivitas belajar ini dibahas tiga metode probabilitas yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan, yaitu metode nilai perkiraan (expected value), metode analisis marjinal, dan metode standar distribusi normal. Pada metode nilai perkiraan dilakukan penghitungan dampak yang mungkin terjadi pada setiap pilihan atau alternatif tindakan. Keputusan tindakan
yang diambil adalah tindakan yang memberikan manfaat paling besar atau biaya yang paling kecil. Pengambilan keputusan menggunakan metode analisis marjinal dilakukan dengan menghitung nilai marjinal, yaitu nilai yang melipatgandakan keuntungan atau kerugian pada setiap keputusan yang diambil. Terdapat dua jenis nilai marjinal yang digunakan, yaitu keuntungan marjinal dan biaya marjinal. Pengambilan keputusan berdasarkan standar distribusi normal dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata dan standar deviasi sebagai syarat untuk dapat menggunakan distribusi normal atau melakukan konversi ke nilai standar Z. Cara yang dilakukan adalah dengan menghitung nilai probabilitas optimal menggunakan rumus analisis marjinal, kemudian nilai probabilitas tersebut dikonversi menjadi nilai Z dan nilai kuantitas dari suatu tindakan. ANALISIS PENGAMBILAN KEPUTUSAN A. Analisis Pengambilan Keputusan dengan Pohon Keputusan Situasi pengambilan keputusan dapat digambarkan melalui diagram pohon keputusan. Bentuk pohon dengan ranting-rantingnya menggambarkan situasi pengambilan keputusan yang dihadapkan dengan beberapa pilihan yang harus dipertimbangkan untuk dipilih. Setiap pilihan keputusan memiliki risiko keberhasilan. Risiko keberhasilan tak lain merupakan pencerminan dari situasi ketidakpastian yang melingkupi situasi pengambilan keputusan. Pemilihan salah satu pilihan keputusan didasarkan pada nilai penghasilan (payoff) yang paling tinggi. B. Chaos dan Pengambilan Keputusan Teori chaos memiliki implikasi yang luas dalam analisis pengambilan keputusan. Teori chaos memberi pengertian bahwa suatu aksi sekecil pun dapat berimplikasi pada suatu akibat yang besar. Teori chaos juga memberikan pengertian bahwa dalam pengambilan keputusan senantiasa dihadapkan pada suatu potensi ketidakteraturan dan ketidakpastian sehingga batasan-batasan metode pengambilan keputusan tradisonal tidak mencukupi lagi.
Teori chaos menuntut perubahan model mental yang sama sekali baru dan kreatif dari sang pengambilan keputusan. Sistem pintar dan kecerdasan berupaya mengantisipasi aspek ketidakpastian dan ketidakteraturan tersebut dengan mengadopsi logika berpikir manusia ke dalam mesin komputer. Dengan sistem pintar, suatu perangkat komputer dapat menganalisis suatu sistem permasalahan dan melakukan pengambilan keputusan. PROGRAM LINEAR A. Perumusan Program Linear Permasalahan optimasi dengan keterbatasan sumber daya dapat dirumuskan dengan pendekatan program linear. Pendekatan program linear mensyaratkan fungsi tujuan dan kendala yang ada harus dapat dirumuskan dalam persamaan atau pertidaksamaan matematika. Penyelesaian program linear dengan bantuan metode grafik (graphic method) dan metode aljabar bertumpu pada perpotongan persamaan-persamaan garis kendala. Metode grafik hanya mampu menyajikan program linear dua dimensi yang melambangkan dua variabel atau dua jenis sumber daya. Hal ini berbeda dengan metode corner point atau metode aljabar yang memungkinkan penyelesaian program linear yang melibatkan lebih dari dua variabel. B. Metode Simpleks Program linear merupakan salah satu metode dalam operasi riset yang cukup bermanfaat untuk optimasi sumber daya. Adanya optimasi sumber daya akan membawa pada tercapainya tingkat keuntungan yang optimum pula. Untuk mencapai solusi, program linear didasarkan atas langkah-langkah umum, seperti perumusan masalah, dan identifikasi kendala-kendala dari penyelesaian masalah tersebut. Jika program linear hanya melibatkan dua variabel maka permasalahan yang ada dapat diselesaikan dengan bantuan metode grafik yang terdiri atas model penyelesaian iso profit/iso cost dan metode aljabar. Namun, apabila penyelesaian masalah yang ada melibatkan lebih dari dua variabel, metode simpleks lebih banyak dipergunakan.
Contoh Kasus Dalam memproduksi rokok, sebuah home industry mengeluarkan biaya sbb : Biaya tetap (sewa pabrik, mesin,dll): 100.000.000 Mohamad Iqbal MI-3 Biaya variabel (produksi,distribusi,dll): 4.000 /pak Pabrik sanggup memproduksi 1000 pak/hari. Harga jual rokok adalah 5000 /pak. Solusi Biaya total = biaya tetap + (kapasitas produksi * biaya variabel) Pendapatan total = kapasitas produksi * harga jual Untung/rugi = pendapatan total biaya total BEP = menghitung nilai kapasitas saat keuntungan/kerugian = nol