DIAGRAM KEPUTUSAN (DECISION TREE)

dokumen-dokumen yang mirip
DECISION TREE (POHON KEPUTUSAN)

Keputusan MODUL OLEH

BAB IV DIAGRAM KEPUTUSAN

ANALISIS POHON KEPUTUSAN DECISION TREE ANALYSIS

BAB III MODEL POHON KEPUTUSAN. Pohon keputusan merupakan metode klasfikasi dan prediksi yang sangat

School of Communication Inspiring Creative Innovation. Pengembangan Kepemimpinan Pertemuan 13 SM III

DIAGRAM KEPUTUSAN. 10/09/2012 MK. Toeri Keputusan Darmanto, S.Si.

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

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

nilai payoff dari Decision Tree, oleh karena itu dilakukanlah pendekatan dengan metode

Kecerdasan Buatan Materi 6. Iterative Dichotomizer Three (ID3)

Klasifikasi & Prediksi

PERTEMUAN 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

DIAGRAM POHON KEPUTUSAN DAN KEPUTUSAN BERTAHAP 8.1 PENDAHULUAN Seperti telah kita ketahui suatu keputusan merupakan pilihan alternatif, jadi

Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

PENGAMBILAN KEPUTUSAN

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

POHON KEPUTUSAN DOSEN : DIANA MA RIFAH

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

Oleh: Dwi Esti Andriani, M. Pd. Dosen Jurusan Administrasi Pendidikan Prodi Manajemen Pendidikan FIP-UNY

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

EKONOMI INFORMASI, RISIKO DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN

ekonomi, serta para pakar yang mendukung diagnosa medis dan sebagainya ( Heizer,

Decision Making Prentice Hall, Inc. A 1

Aplikasi Pohon dalam Pengambilan Keputusan oleh Sebuah Perusahaan

Teori Pengambilan Keputusan. Week 10 Decision Analysis Decision Tree

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Belajar Mudah Algoritma Data Mining : C4.5

BAB 2 LANDASAN TEORI. Dalam penulisan skripsi ini, dijabarkan beberapa aksioma dan teorema yakni sebagai berikut :

Universitas Sumatera Utara

Teori Pengambilan Keputusan

BAB I PENDAHULUAN UKDW

1.1 Latar Belakang Masalah

Analisa Keputusan Manajemen dengan Pemrograman Dinamis

Farah: apa itu anggaran inkremental dan Zero based review? Sebagai manajer mana yang anda pilih? Binta: Kesulitan dalam mengukur output? Solusi?

SOAL 1 (bobot : 20%) SOAL 2 (BOBOT : 20%)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN CUACA DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY MAMDANI

Bab 5 Diagram Pohon (Tree diagram)

14. Biaya modal : Tingkat pengembalian yang diminta atas berbagai jenis pendanaan.

CHAPTER 4. Pemodelan dan Analisis

Suplemen Perkuliah DM 1

STATISTIK II MODUL Oleh. Drs.Hasanuddin Pasiama, MSi PROGRAM KELAS KARYAWAN FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2007

LEMBARAN NEGARA REPUBLIK INDONESIA

Konsep Dasar Peluang

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. dari hari ke hari. Oleh karenanya strategi menentukan harga penawaran menjadi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Algoritma Pemrograman Fery Updi,M.Kom

PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA

BAB VIII MANAJEMEN KEUANGAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah 1.2. Rumusan Masalah

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN

LAMPIRAN. Menurut Whitten dan Bentley (2004,p 344), Data Flow Diagram (DFD) adalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Metode pengambilan keputusan. Ira Prasetyaningrum

Analisa resiko dalam penganggaran modal

BAB 1 PENDAHULUAN. Pada tahun 1970an penelitian awal image retrieval dilakukan dengan

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

ANALISIS CAPITAL BUDGETING SEBAGAI SALAH SATU ALAT UNTUK MENGUKUR KELAYAKAN INVESTASI (Studi Pada PT. Wahana Makmur Bersama Gresik)

DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

Prediksi 2 UN SMA IPS Matematika Kode Soal: 302

PENENTUAN PILIHAN. 1. Pilihan Langsung

PELUANG. Hasil Kedua. Hasil Pertama. Titik Sampel GG GA A

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Teori Keputusan Ir. Tito Adi Dewanto

PELUANG. Titik Sampel GG

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN

Riset Operasional Teori Permainan

DATA MINING KLASIFIKASI BERBASIS DECISION TREE. Ramadhan Rakhmat Sani, M.Kom

Bab 3. Keindahan Decision Tree. The most in time is where you re meant to be! YES !!" ## $ " % & " ' "

BAB II DASAR TEORI. Pada bab ini akan dibahas teori-teori pendukung yang digunakan sebagai acuan dalam merancang algoritma.

Bahwa proses belajar yg terjadi dlm diri seseorang tak pernah ada orang yang dapat menyaksikannya (teori Black-Box dari Behaviorisme).

Pusat Pertanggung Jawaban Pusat Laba dan Pusat Investasi

WALIKOTA MATARAM PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT PERATURAN DAERAH KOTA MATARAM NOMOR 13 TAHUN 2016 TENTANG

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. pertumbuhan ekonomi yang merosot tajam. Ditambah dengan semakin melemahnya

( A) 1 BAB 2 LANDASAN TEORI Beberapa Definisi

BAB 1 PENDAHULUAN. waktu penyelesaian proyek bisa dipercepat dari kurun waktu normal dengan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Perencanaan Kapasitas MANAJEMEN OPERASIONAL

Model Arus Jaringan. Riset Operasi TIP FTP UB Mas ud Effendi

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

TIM DOSEN : ASKOLANI,SE,MM ROFI ROFAIDA, SP.,M.Si. TPK - Pendahuluan 1

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. dimanfaatkan secara maksimal untuk menunjang setiap kegiatan dari pihakpihak

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah. Seiring dengan perkembangan perekonomian di Indonesia, perusahaanperusahaan

NERACA PEMBAYARAN ANDRI HELMI M, SE., MM. SISTEM EKONOMI INDONESIA

PROJECT TIME MANAGEMENT (MANAJEMEN WAKTU PROYEK BAG.2 : GANTT CHART, CPM DAN PERT) (MATA KULIAH MANAJEMEN PROYEK PERANGKAT LUNAK)

BAB III LANDASAN TEORI

PERTEMUAN KE-4 ANGGARAN BERDASARKAN FUNGSI DAN AKTIFITAS STANDAR UNIT

PENDAHULUAN EKONOMI MANAJERIAL

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

III. METODE PENELITIAN

Rumus : Ekspektasi keuntungan = pay o * probabilitas.

BAB I PENDAHULUAN. keputusan (decision maker). Dalam pengambilan keputusan, manajer harus

BAB II PENENTUAN TARIF BERDASARKAN METODE WAKTU DAN BAHAN

Transkripsi:

DIAGRAM KEPUTUSAN (DECISION TREE)

DECISION TREE (POHON KEPUTUSAN) Decision trees are used by decision makers to obtain a visual portrayal of decision of decision alternatives and their possible consequences. Pohon keputusan merupakan rangkaian kronologis tentang keadaan apa yang mungkin terjadi untuk tiap alternatif keputusan Kumpulan Alternatif Diagram Keputusan Kumpulan keadaan Tak pasti

Harus ada di dalam keputusan

NOTASI DIAGRAM KEPUTUSAN PERLU DIBEDAKAN ANTARA : SAAT DIMANA DIPILIH SALAH SATU ALTERNATIF YANG TERSEDIA, MEMILIKI KENDALI DALAM BERTINDAK, PUNYA KEKUASAAN MEMILIH. SAAT KEMUNCULAN KEJADIAN TAK PASTI YANG AKAN MENENTUKAN HASIL DARI ALTERNATIF TERSEBUT, DILUAR DIRI KITA YANG MENENTUKAN

BASIC CONCEPT Simpul keputusan (decision) Simpul kejadian tak pasti (chance) Garis penghubung (fork)

Decision Tree Format

Tujuan Decision Tree Tujuan Memahami kasus dan seluruh aspek yang terkait Menggambarkan kerangka berfikir yang sistematis Menggambarkan struktur pengambilan keputusan yang dilakukan decision maker sepanjang tahapan/urutan waktu, termasuk seluruh kemungkinan keputusan dan outcomes Asumsi Dasar Decision maker hanya mengambil satu keputusan Setiap keputusan hanya mempunyai outcomes tertentu

Contoh INVESTASI -the basic risky decision-

Contoh: Weather Forecast

Tahapan Pembuatan Decision Tree Definisikan dan rinci masalah secara jelas Gambarkan struktur dari pohon keputusan Tentukan nilai payoff dari setiap kombinasi alternatif kemungkinan Tentukan nilai peluang dari seluruh kemungkinan dan keputusan Selesaikan masalah dengan menghitung Expected Value (EV)

Penetapan Nilai Payoff Tiap jalur dalam pohon keputusan, yaitu tiap rangkaian alternatif dan keputusan akan menghasilkan suatu nilai payoff tertentu yang dituliskan di ujung tiap cabang pada pohon keputusan. Dengan demikian untuk menentukan pilihan diantara alternatif-alternatif yang ada, pertamatama harus ditentuka nilai payoff dari setiap alternatif

CONTOH : MAIN LOTERE PERMAINAN UANG PERMAINAN DADU COBA GAMBARKAN MODEL PILIHAN PERMAINAN DENGAN MENGGUNAKAN SIMPUL KEPUTUSAN

PILIHAN MAIN LOTERE MATA UANG MAIN LOTERE DADU TIDAK MAIN

GAMBARKAN SIMPUL KEJADIAN TAK PASTI SIMBOL 1. MAIN UANG 2. MAIN DADU

PERMAINAN MATA UANG GAMBAR ANGKA KEJADIAN TAK PASTI

PERMAINAN DADU 1 2 3 4 5 6 KEJADIAN TAK PASTI

DIAGRAM KEPUTUSAN MERUPAKAN GABUNGAN 2 JENIS DIAGRAM TERSEBUT

MISAL HARGA PERMAINAN LOTERE Rp. 1.000,-, SEDANG PERMAINANNYA : PERMAINAN MATA UANG KEJADIAN PENERIMAAN GAMBAR Rp. 2.000,- ANGKA Rp.0,-

PERMAINAN DADU KEJADIAN PENERIMAAN MATA 1 Rp. 1.000,- MATA 2 Rp. 0,- MATA 3 Rp. 2.000.- MATA 4 Rp. 0,- MATA 5 Rp. 0,- MATA 6 Rp. 3,000,-

GAMBAR GABUNGAN Rp. 1.000,-, SEDANG PERMAINANNYA : PERMAINAN MATA UANG KEJADIAN PENERIMA AN GAMBAR Rp. 2.000,- ANGKA Rp.0,- PILIH MAIN MANA? GAMBAR PERMAINAN DADU KEJADIAN PENERIMA AN MATA 1 Rp. 1.000,- MATA 2 Rp. 0,- MATA 3 Rp. 2.000.- MATA 4 Rp. 0,- MATA 5 Rp. 0,- MATA 6 Rp. 3,000,-

KEJADIAN GAMBAR PENERIMAAN MAIN LOTERE MATA UANG ANGKA POHON KEPUTUSAN LENGKAP MAIN LOTERE DADU TIDAK MAIN 1 2 3 4 5 6????

KEJADIAN GAMBAR PENERIMAAN Rp. 1.000,- POHON KEPUTUSAN LENGKAP MAIN LOTERE MATA UANG MAIN LOTERE DADU TIDAK MAIN ANGKA 1 2 3 4 5 6 - Rp. 1.000,- Rp.0,- -Rp.1.000,- Rp.1.000,- -Rp.1.000,- -Rp.1.000,- Rp.2.000,- Rp.o,-

Penetapan Nilai Kemungkinan / Peluang Setiap alternatif kemungkinan harus ditentukan nilai peluangnya. Penetapan nilai peluang dari setiap kejadian ditentukan secara subjektif (nilai kemungkinan subyektif) didasarkan pada data yang dapat dipertanggungjawabkan Contoh: dokumen perusahaan, hasil-hasil penelitian, data-data resmi, dan pengalaman perusahaan

Contoh Kasus

Solusi Kasus

Contoh Kasus: Globalflame

Contoh Kasus: Globalflame (ct d)

Contoh Kasus: Globalflame (ct d)

TERSEDIA 3 KEMUNGKINAN PILIHAN KEGIATAN PENGEMBANGAN PRODUK MENERUSKAN PENJUALAN TANPA MENGADAKAN PERUBAHAN MENGHENTIKAN PRODUK

GAMBAR PENGEMBANGAN PRODUK POSITIF DAPAT PASARKAN PRODUK PENGEMBANGAN PRODUK NEGATIF HENTIKAN PRODUK TERUSKAN PRODUK LAMA

3. TAHAPAN PENGGAMBARAN DIAGRAM KEPUTUSAN A. KUMPULAN ALTERNATIF AWAL MANAJER PEMASARAN DIHADAPKN PADA 3 ALTERNATIF, YANG DISEBUT ALTERNATIF TINDAKAN. YAITU KUMPULAN ALTERNATIF PERTAMA YANG HARUS DIPILIH OLEH PENGAMBIL KEPUTUSAN/ DECISION MAKER.

BAGAIMANA GAMBARNYA?

TIGA (3) KEMUNGKINAN PILIHAN PROYEK PENGEMBANGAN TERUSKAN SEPERTI BIASA HENTIKAN PRODUKSI

B. KEJADIAN TAK PASTI KEJADIAN TAK PASTI YANG MELINGKUPI ALTERNATIF AWAL KEMUNGKINAN-KEMUNGKINAN YANG BISA TERJADI TERHADAP ALTERNATIF YANG DIPILIH

KEJADIAN TAK PASTI PROYEK PENGEMBANGAN (Hasilnya mungkin Pos atau Neg) TERUSKAN PRODUK LAMA (Hal yang mungkin terjadi tingkat penjualan tetap rendah atau mungkin tinggi) HENTIKAN PRODUK Tak ada kejadian tak pasti. Penjualan pasti nol.

COBA GAMBAR????

b.kejadian TAK PASTI YANG MELINGKUPI ALTERNATIF AWAL PROYEK PENGEMBANGAN POS NEG TERUSKAN SEPERTI BIASA TINGGI RENDAH HENTIKAN PRODUKSI PENJUALAN NOL

C. ALTERNATIF LANJUTAN MERUPAKAN ALTERNATIF PILIHAN LANJUTAN DARI KEJADIAN TAK PASTI YANG MUNCUL. DALAM HAL PROYEK PENGEMBANGAN BILA HASILNYA POSITIF ALTERNATIF LANJUTANNYA : PASARKAN PRODUK BARU ATAU TIDAK PASARKAN

D. KEJADIAN TAK PASTI YANG MELINGKUPI ALTERNATIF LANJUTAN DARI ALTERNATIF LANJUTAN YANG DIPILIH AKAN MUNCUL KEJADIAN TAK PASTI YANG MUNGKIN TERJADI JADI BILA PRODUK BARU DIPASARKAN MAKA HASIL PENJUALANNYA MUNGKIN TINGGI, MUNGKIN RENDAH

BAGAIMANA GAMBARYA????

ALTERNATIF LANJUTAN Proyek Pengembangan Positif Pasarkan Produk Baru Tinggi Rendah Negatif Tidak Pasarkan produk lama Tinggi Teruskan Seperti biasa Tinggi Hentikan Produk Rendah Rendah Hentikan Produksi NOL

4. PENETAPAN NILAI TIAP JALUR DALAM DIAGRAM KEPUTUSAN AKAN MENGHASILKAN SUATU NILAI YANG TERSENDIRI BAGI DECISION MAKER DITULISKAN DIUJUNG AKHIR TIAP CABANG UKURANYA TERSERAH, TAPI YANG LAZIM, UKURAN MONETER, RUPIAH, DOLAR DSB.

5. PENETAPAN NILAI KEMUNGKINAN SETELAH NILAI HASIL DITETAPKAN, UNTUK DAPAT MENENTUKAN PILIHAN, DIPERLUKAN NILAI LAIN YANG MENUNJUKKAN BESARNYA KEMUNGKINAN KEMUNCULAN DARI TIAP KEJADIAN TAK PASTI. MUNCULNYA KEJADIAN TAK PASTI BERADA DILUAR KENDALI DECISION MAKER, TAPI BIASANYA DAPAT DITETAPKAN BERAPA BESAR KEMUNGKINAN SUATU KEJADIAN AKAN TERJADI.

ALTERNATIF LANJUTAN Proyek Pengembangan Teruskan Seperti biasa Positif 0,8 Negatif 0,2 Tinggi 0,3 Rendah 0,7 40jt -15 jt Pasarkan Produk Baru Tidak Pasarkan produk lama Hentikan Produk -5jt Tinggi 0,9 Rendah 0,1 50 jt -15 jt Tinggi 35 jt 0,3 Rendah -20 jt 0,7-5jt Hentikan Produksi NOL

Contoh Kasus Suatu perusahaan penyelenggara pertunjukan merencanakan sirkus di Semarang. Ada dua alternatif tindakan yang sedang dipertimbangkan, yaitu: Mendatangkan sirkus dari Amerika Mendatangkan sirkus dari Cina Harga karcis dan pemilihan sirkus akan mempengaruhi jumlah penonton. Demikian pula faktor cuaca akan mempengaruhi jumlah penonton. Ramalan Cuaca menunjukkan kemungkinan hujan 0.2 dan cerah 0.5.

Contoh Kasus (ct d) Kemungkinan Ramai Gambarkan diagram pohon permasalahan diatas! Biaya sirkus Amerika Rp. 760.000.000,-. Harga tiket masuk sirkus amerika Rp. 10.000,-.bila ramai akan terjual 400.000 lembar, dan bila sepi 200.000 lembar Biaya sirkus Cina Rp. 720.000.000,-. Harga tiket masuk sirkus Cina Rp. 7.500, bila ramai akan terjual 400.000 lembar, dan bila sepi 240.000 lembar. Terdapat biaya pajak 10% dari hasil penjualan karcis