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 Keputusan dalam Resiko
1. Pendahuluan Keputusan yang diambil oleh seseorang dipengaruhi oleh pandangannya terhadap situasi yang dihadapi. Setiap orang dalam membuat keputusan akan selalu berhubungan dengan kemungkinan kondisi pada masa depan (state of nature). Hal ini disebabkan adanya konsekuensi suatu keputusan yang akan dialami pada masa yang akan datang.
Kondisi pembuatan keputusan ini menyangkut berbagai aspek yang tidak dapat diketahui dan sulit diprediksikan, seperti reaksi pesaing tertentu yang bergerak secara cepat, atau tingkat inflasi yang dapat mempengaruhi keuangan suatu organisasi. Manajer dalam pembuatan keputusan akan dihadapkan paling tidak pada 3 kondisi yaitu kondisi pengambilan keputusan kepastian (certainty), kondisi pengambilan keputusan berisiko (risk), dan kondisi pengambilan keputusan ketidakpastian (uncertainty).
Kondisi yang dihadapi manajer dalam pengambilan keputusan Certainty (kondisi pengambilan keputusan dalam kepastian) KONDISI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Risk (kondisi pengambilan keputusan beresiko) Uncertainty (kondisi pengambilan keputusan ketidakpastian)
2. Kondisi Pengambilan Keputusan dalam Kepastian Kondisi kepastian berarti segala sesuatu yang akan terjadi pada masa yang akan datang secara pasti dapat diperkirakan. Hal ini disebabkan tersedianya informasi yang akurat, terpercaya dan dapat diukur sebagai dasar keputusan. Manajer membuat keputusan dalam kondisi kepastian berarti ia telah mengetahui secara pasti apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang.
Misalnya manajer akan melakukan investasi berskala besar jika sudah dipastikan tentang pemasokan bahan baku lancar dan adanya jaminan penjualan produk yang lancar juga adanya jaminan kontrak baik terhadap para supplier bahan baku sebagai input maupun terhadap penyalur produk jadi sebagai output perusahaan.
Apabila pengambil keputusan dihadapkan pada banyak pilihan keputusan dalam kondisi kepastian, maka secara rasional la akan memilih keputusan yang terbaik. Keputusan terbaik bagi pengambil keputusan dalam kondisi kepastian adalah dengan melihat apa yang akan diputuskan. Jika pilihan menyangkut biaya dan dapat diperkirakan secara pasti, maka keputusan terbaik adalah biaya yang paling murah. Jika pilihan berkaitan dengan manfaat (keuntungan) dan diperkirakan secara pasti, maka keputusan terbaik adalah yang paling tinggi.
Jika keputusan berkaitan dengan kombinasi dari berbagai kemungkinan pilihan alternatif, maka kombinasi yang menghasilkan nilai optimal yang menjadi dasar pengambilan keputusan terbaik. Masalah optimalisasi berkaitan dengan dua hal yaitu maksimalisasi untuk manfaat (laba) dan minimalisasi untuk pengorbanan (biaya). Alat analisis yang dapat digunakan adalah Linear Programming.
Kondisi Pengambilan Keputusan dalam Kepastian Pengambilan Keputusan dalam Kepastian Linear Programming
Linear programming merupakan alat analisis atau teknik matematis yang digunakan untuk membantu manajer dalam pengambilan keputusan dalam kondisi deterministik (mendasarkan pada asumsi-asumsi kepastian). Ciri khusus penggunaan teknik ini berusaha mendapatkan maksimalisasi atau minimalisasi. Maksimalisasi dapat berupa memaksimalkan keuntungan atau memaksimalkan return on investment atau memaksimalkan efektivitas promosi dan lain sebagainya yang bersifat perolehan manfaat. Minimalisasi dapat berupa meminimalkan biaya atau hal-hal yang bersifat pengorbanan.
Komponen dalam penggunaan linear programming adalah variabel keputusan, fungsi tujuan, dan fungsi kendala. Variabel Keputusn Komponen Linear Programming Fungsi Tujuan Fungsi Kendala
Variabel Keputusan Variabel keputusan merupakan nilai atau ukuran dari konsepsi tindakan pemilihan atas beberapa alternatif yang mempunyai range dan variasi untuk setiap alternatif yang berbeda-beda. Untuk memudahkan bentuk formulasi linear programming maka variabel keputusan dibuat dalam notasi matematis. Misalnya x 1 = unit yang akan diproduksi jenis tertentu dan x 2 = unit yang akan diproduksi jenis yang berbeda, dan seterusnya.
Fungsi tujuan Fungsi tujuan merupakan fungsi yang menggambarkan sasaran di dalam permasalahan linear programming yang berkaitan dengan pengaturan secara optimal sumber daya-sumber daya untuk memperoleh keuntungan yang maksimal atau biaya yang minimal. Fungsi tujuan ini juga harus dinyatakan secara matematis. Koefisien dalam fungsi tujuan merupakan keuntungan per unit atau biaya produksi per unit.
Fungsi kendala Fungsi kendala merupakan bentuk penyajian secara matematis batasanbatasan kapasitas yang tersedia yang akan dialokasikan secara optimal ke berbagai kegiatan. Fungsi kendala harus dapat dinyatakan dalam matematis dan merupakan batas kemampuan dalam memilih nilai variabel keputusan. Batasan-batasan yang ada bisa berupa batasan mesin, batasan tenaga kerja, batasan bahan baku, batasan dana, batasan permintaan, dan lainnya.
Ketiga macam komponen dalam linear programming tersebut dapat dilihat contoh aplikasinya dalam tabel berikut :
Dalam mengatasi atau menganalisis suatu masalah, penggunaan linear programming ini ada dua cara yaitu metode grafik dan metode simpleks. Metode grafik digunakan untuk memecahkan masalah yang hanya memiliki dua variabel keputusan sedangkan metode simpleks digunakan untuk memecahkan masalah dengan dua variabel atau lebih variabel keputusan.
Contoh : Masalah produk mix, perusahaan ABC akan memproduksi dua jenis produk, yaitu SEPATU dan TAS. Untuk memproduksi kedua produk tersebut, diperlukan bahan baku A, bahan baku B dan jam tenaga kerja. Maksimal penyediaan bahan baku A adalah 60 kg per hari, bahan baku B 30 kg per hari, dan tenaga kerja 40 jam per hari. Kebutuhan setiap unit produk terhadap bahan baku dan jam kerja dilihat pada tabel berikut ini :
SEPATU TAS
Kedua Jenis produk tersebut memberikan sumbangan keuntungan sebesar Rp. 40,00 untuk SEPATU dan Rp. 30,00 untuk TAS. Masalah yang harus dipecahkan adalah bagaimana memproduksi SEPATU dan TAS agar diperoleh kombinasi produk yang optimal. Contoh kasus tersebut dapat diselesaikan dengan metode grafik atau metode simpleks. ldentifikasi masing-masing komponen dan penyelesaian akhir adalah sebagai berikut :
Tahapan menjawab : Variabel keputusan X1 = jumlah SEPATU yang diproduksi per hari X2 = jumlah TAS yang diproduksi per hari Fungsi tujuan Z mak = 40 X 1 + 30 X 2 Fungsi Kendala / constrain 2X1 + 3X2 60 untuk bahan baku A 2X2 30 untuk bahan baku B 2X1 + X2 40 untuk jam Tenaga Kerja X1,X2 > 0
Kasus tersebut jika diselesaikan baik dengan metode grafik maupun metode simpleks akan diperoleh suatu keputusan yang optimal sebagai berikut : X 1 = 15 unit; X 2 = 10 unit Z = Rp. 900,00 Hasil akhir tersebut memberikan informasi kepada manajemen bahwa untuk memperoleh kombinasi keputusan yang maksimal harus diproduksi SEPATU (X 1 ) sebanyak 15 unit dan TAS (X 2 ) sebanyak 10 unit dan akan diperoleh keuntungan maksimal (Z) sebesar Rp. 900,00.
3. Kondisi Pengambilan Keputusan Dalam Ketidakpastian Pengambil keputusan dikatakan dalam kondisi ketidakpastian jika ia dapat mengidentifikasi beberapa skenario tentang masa depan (state of nature) terhadap beberapa alternatif keputusan yang akan diambil. Tetapi ia tidak dapat mengetahui probabilitas terjadinya masing-masing skenario kondisi masa depan tersebut. Ketidakpastian ini muncul dari dua kemungkinan sumber. Sumber pertama, pengambil keputusan menghadapi kondisi eksternal baik sebagian atau seluruhnya diluar kendali mereka. Sumber kedua adalah pengambil keputusan tidak mempunyai akses pada informasi kunci.
Pengambilan keputusan dalam kondisi ketidakpastian dapat dilakukan dengan lebih tepat apabila menggunakan metode - metode kuantitatif untuk mengantisipasi dan memperkirakan kejadiankejadian di masa yang akan datang. Metode kuantitatif apabila dikaitkan dengan sikap pengambil keputusan dapat dibedakan pesimisme atau konservatif dan optimisme atau agresif. Pengambil keputusan yang konservatif akan dihadapkan pada dua kriteria yaitu maximin dan minimax. Sedangkan yang agresif akan dihadapkan pada kriteria maximax dan minimin.
Kondisi Pengambilan Keputusan Dalam Ketidakpastian Pengambilan Keputusan Dalam Ketidakpastian Maximin (Manfaat) Minimax (Biaya) Maximax (Manfaat) Minimin (Biaya) Pesimisme / Konservatif Optimisme / Agresif
Maximin Kriteria ini didasarkan atas usaha memaksimalkan kemungkinan keuntungan yang minimal. Pendekatan ini dipakai pada pengambil keputusan yang bersikap konservatif atau pesimistis. Dengan kriteria ini, pengambil keputusan memilih keputusan yang mencerminkan nilai maksimal dari hasil yang minimal. Langkah-langkah penggunaan kriteria maximin adalah sebagai berikut : 1. Tentukan payoff minimal untuk setiap alternatif keputusan (option). 2. Pilih alternatif keputusan yang mempunyai payoff maksimal dari payoff minimal langkah 1.
Dasar pemikiran (penalaran) terhadap langkah pertama adalah asumsi bahwa setiap alternatif keputusan akan terjadi pada kondisi yang paling buruk. Sedangkan langkah 2 merupakan hasil maksimal yang pesimistis. CONTOH : Sebuah perusahaan mebel sedang menghadapi masalah tentang pembelian sarana transportasi yang digunakan dalam operasi perusahaan. Alternatif yang tersedia adalah 3 buah truk dengan d 1, (membeli truk ukuran kecil), d 2 (truk ukuran sedang), dan d 3 (membeli truk ukuran besar). Ada empat kemungkinan state of nature yaitu S 1, S 2, S 3, dan S 4. Jika ketiga alternatif dan keempat state of nature tersebut dituangkan dalam sebuah tabel payoff akan terlihat sebagai berikut :
Tabel Payoff tersebut mencerminkan penjualan pada masingmasing alternatif tiap-tiap state of nature. Dari tabel tersebut dapat diselesaikan langkah-langkah: Langkah pertama (1) Mengidentifikasikan payoff minimal untuk tiap-tiap alternatif keputusan (d 1, d 2, dan d 3 ); dari hasil pengidentifikasian tersebut dapat dibuatkan suatu tabel payoff maximin sebagai berikut :
Langkah Kedua (2) Memilih alternatif keputusan yang mempunyai payoff maksimal pada langkah pertama. Payoff maksimal adalah 35 juta (d 1 ) yang berarti merekomendasikan untuk membeli truk berukuran kecil. Oleh karena itu, dengan penggunaan kriteria maximin, maka perusahaan akan membeli truk berukuran kecil (d 1 ) dengan memperoleh hasil penjualan minimal sebesar 35 juta rupiah. Kemungkinan lain ia akan menerima hasil penjualan 40 juta rupiah, 50 juta rupiah, atau 60 juta rupiah.
Minimax Kriteria ini didasarkan atas usaha meminimalisasikan kemungkinan biaya yang maksimal. Pendekatan ini dipakai oleh pengambil keputusan yang bersikap konservatif (pesimis). Pengambil keputusan akan memilih keputusan yang mencerminkan nilai minimal dari hasil nilai yang maksimal. Adapun langkah-langkah kriteria minimax adalah sebagai berikut : Tentukan payoff maksimal untuk setiap alternatif keputusan. Pilihlah alternatif keputusan yang mempunyai nilai payoff paling rendah (minimum) dari payoff maksimal langkah pertama.
CONTOH : Seorang eksekutif sedang mempertimbangkan pembelian mobil dari tiga jenis yang tersedia. pada akhir tahun keempat, eksekutif tersebut akan menjual kembali mobil yang telah dipilihnya. Biaya operasi selama pemakaian (4 tahun) sangat tergantung pada barga premium (bensin) dan peraturan pemerintah tentang pengawasan polusi udara. Eksekutif tersebut mengidentifikasi empat kemungkinan yaitu 1. Menggunakan premium harga rendah dengan aturan yang lebih moderat 2. Menggunakan premium harga rendah dengan aturan yang lebih ketat. 3. Menggunakan premix dengan aturan yang lebih moderat. 4. Menggunakan premix dengan aturan yang lebih ketat.
Estimasi biaya total selama empat tahun pemakaian untuk setiap jenis mobil adalah sebagai berikut : Langkah Pertama Mengidentifikasikan maksimal payoff dari tiap-tiap alternatif keputusan (A, B, dan C), hasilnya kemudian dibuatkan tabel payoff minimax, sebagai berikut :
Langkah Kedua Memilih alternatif keputusan yang mempunyai payoff minimal pada langkah pertama. Payoff minimal adalah 7,5 juta rupiah yang berarti merekomendasikan untuk membeli mobil merk B. Dengan membeli mobil merk B, maka eksekutif tersebut akan dapat menekan biaya paling minimal dari kemungkinan biaya yang maksimal. Kemungkinan lain apabila ia memilih mobil merk B tersebut adalah biaya bisa lebih rendah dari 7,5 juta rupiah, yaitu bisa 6,5 juta rupiah, atau 6 juta rupiah, ataupun 5 juta rupiah.
Maximax Kriteria maximax merupakan kriteria keputusan yang mengandung sikap optimistik bagi pengambil keputusan, yaitu dengan cara memilih keputusan yang mempunyai payoff maksimal tanpa memperhatikan peristiwa apa yang akan terjadi. Kriteria ini digunakan untuk memutuskan masalah-masalah yang berkaitan dengan pemilihan manfaat (profit atau benefit). Penggunaan kriteria maximax meliputi langkah-langkah : Tentukan payoff maksimal dari setiap alternatif keputusan. Pilih alternatif keputusan yang mempunyai payoff tertinggi dari langkah pertama.
Asumsi yang digunakan adalah bahwa setiap alternatif keputusan akan terjadi pada kondisi yang paling baik (optimistic). Dalam langkah kedua, berarti memaksimalkan hasil yang optimis tersebut. CONTOH : Pada perusahaan mebel yang akan melakukan pembelian sebuah truk tersebut, dapat dibuat kriteria maximax sebagai berikut :
Langkah Pertama Tentukan maksimal payoff untuk tiap alternatif keputusan. Payoff maksimal jika membeli truk ukuran kecil (d 1 ) adalah 60 juta rupiah. Maksimal payoff jika membeli truk ukuran sedang (d 2 ) adalah 55 juta rupiah, dan maksimal payoff jika membeli truk ukuran besar adalah 70 juta rupiah. Kondisi tersebut dapat kita buatkan tabel payoff maximax sebagai berikut :
Langkah Kedua Maksimal payoff pada langkah pertama adalah 70 juta rupiah, hal ini berarti berkaitan dengan d 3 yaitu membeli truk berukuran besar. Oleh karena itu, dengan menggunakan kriteria maximax, keputusan terbaik bagi perusahaan mebel adalah membeli truk ukuran besar. Dengan keputusan tersebut perusahaan dapat melakukan penjualan dengan nilai 70 juta rupiah, namun apabila state of nature yang terjadi adalah S2 maka la hanya akan memperoleh 30 juta rupiah saja.
Minimin Kriteria ini didasarkan atas usaha meminimalkan kemungkinan pengorbanan yang minimal. Kriteria minimin dipakai untuk memilih alternatif keputusan yang berkaitan dengan masalah pembiayaan. Langkah-langkah penyelesaian suatu masalah berdasarkan atas kriteria minimin adalah sebagai berikut : Tentukan payoff minimal dari setiap alternatif keputusan Pilih alternatif keputusan yang mempunyai payoff terendah (minimal) dari langkah pertama Contoh : Kasus pembelian mobil oleh seorang eksekutif dapat diselesaikan dengan cara sebagai berikut :
Langkah Pertama Menentukan nilai payoff minimal dari setiap alternatif keputusan. Nilai payoff minimal jika dilihat dari pembelian mobil merk A adalah 6 juta rupiah. Nilai payoff minimal jika membeli mobil merk B adalah 5 juta rupiah, dan jika membeli mobil merk C adalah 7 juta rupiah. Dan kondisi masing-masing pilihan terhadap nilai payoff terendah tersebut dapat dibuatkan tabel sebagai berikut :
Minimal payoff pada langkah pertama adalah 5 juta rupiah, hal ini berarti berkaitan dengan membeli mobil merk B, oleh karena itu, keputusan terbaik adalah membeli mobil merk B dengan biaya pemakaian selama 4 tahun sebesar 5 juta rupiah
4. Kondisi Pengambilan Keputusan Beresiko Kadangkala pengambil keputusan dihadapkan pada masalah dengan situasi atau kondisi masa depan tidak pasti, tetapi ia bisa membuat perkiraanperkiraan (probabilitas) kemungkinan terjadinya kondisi tersebut. Kemungkinan terjadinya suatu kondisi dapat diperoleh karena seringnya suatu peristiwa tersebut terjadi atau bisa jadi pengambil keputusan mempunyai pengalaman terhadap masalah yang dihadapi secara berulang-ulang.
Terhadap kondisi demikian dikatakan bahwa, pengambilan keputusan dalam keadaan berisiko. Untuk menyelesaikan masalah dalam kondisi berisiko ada dua kriteria, yaitu Expected Monetary Value dan Expected Opportunity Loss. Kedua kriteria ini akan memberikan nilai secara konsisten, artinya, apabila dengan kriteria EMV telah memutuskan X sebagai suatu keputusan terbaik, maka dengan kriteria EOL juga memberikan keputusan yang sama yaitu X sebagai keputusan terbaik.
Kondisi Pengambilan Keputusan Beresiko Pengambilan Keputusan Beresiko Expected Monetary Value Expected Opportunity Loss
Kriteria Expected Monetary Value (EMV) Dengan kriteria ini, pengambil keputusan harus menganalisis, menghitung perkiraan nilai moneter dari masing-masing alternatif dan kemudian memilih alternatif yang menghasilkan nilai perkiraan moneter yang paling tinggi. Tentu saja akan terjadi kebalikannya, apabila ternyata payoff yang kita hadapi adalah cerminan dari biaya, maka pilihan terbaik adalah nilai perkiraan biaya (moneter) terendah.
Untuk menyelesaikan masalah dengan kriteria EMV dapat digunakan rumus sebagai berikut : EMV (d 1 ) : nilai expectasi monoter pada alternatif d j P(S 1 ) : probabilitas terjadinya kondisi masa depan S j N : jumlah situasi masa depan yg mungkin akan timbul P(S 1 ) 0 : terjadinya probabilitas suatu peristiwa masa depan adalah lebih besar atau sama dengan 0 (d i, S j ) : nilai payoff pada alternatif d 1 dan pada kondisi S j
Pada kasus perusahaan mebel yang akan membeli truk, jika probabilitas dapat diketahui misalnya S, = 20%, S2 = 30%, S3 = 40% dan S4 10%. Apabila tabel tersebut kita tampilkan kembali maka akan tampak sebagai berikut :
Kasus tersebut bila diselesaikan dengan kriteria Expected Monetary Value (EMV) adalah sebagai berikut :
Nilai Expected Monetary Value terbesar adalah 53,50 juta pada alternatif d 3 (membeli truk ukuran besar), dengan demikian dapat kita rekomendasikan bahwa keputusan terbaik yang diambil adalah membeli truk ukuran besar (d 3 ) dengan nilai harapan moneter tertinggi adalah sebesar 53,50 juta rupiah.
Kriteria Expected Opportunity Loss (EOL) Kriteria ini merupakan perkiraan kemungkinan kerugian atau kesempatan yang hilang akibat dipilihnya suatu alternatif yang lain. Dalam perhitungan EOL digunakan informasi probabilitas untuk kondisi pada masa yang akan datang (state of nature) tiap-tiap peristiwa yang akan terjadi. Adapun rumus untuk menghitung EOL adalah sebagai berikut :
R (d i, S j ) dapat dicari dengan cara yang sama pada kriteria minimax regret. Regret atau opportunity loss dari kasus perusahaan mebel tersebut dapat ditampilkan pada tabel berikut ini :
Dari tabel regret tersebut dapat dicari nilai masing-masing perkiraan kesempatan yang hilang (EOL) sebagai berikut : Dari perhitungan EOL tersebut didapat nilai terendah adalah 6 juta, pada keputusan d 3. Dengan demikian alternatif terbaik untuk kriteria EOL adalah keputusan membeli truck ukuran besar dengan nilai kesempatan hilang paling rendah sebesar 6 juta rupiah.