PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN

dokumen-dokumen yang mirip
POHON KEPUTUSAN DOSEN : DIANA MA RIFAH

Bab 2 LANDASAN TEORI

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

PERTEMUAN 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

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

Analisa Keputusan Manajemen dengan Pemrograman Dinamis

Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

BAB I PENDAHULUAN. sangat mempengaruhi kelangsungan hidup suatu perusahaan. Dengan kata lain

Penerapan Pohon Keputusan dalam Pengambilan Keputusan Terbaik dibidang Pemasaran Produk

ANALISIS OF COST RISK COMPARISSON BETWEEN LUMPSUM CONTRACT AND UNIT PRICE CONTRACT USING DECISION TREE METHOD

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

STRATEGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN WIRAUSAHA DI BIDANG MESSENGER DI INDONESIA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. pengguna jasa PT. PLN pada umumnya dan khususnya PT.PLN PERSERO yaitu

ANALISIS POHON KEPUTUSAN DECISION TREE ANALYSIS

Sambung Pucuk Pada Tanaman Durian

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB IV DIAGRAM KEPUTUSAN

Dynamic Programming. Pemrograman Dinamis

BAB I PENDAHULUAN. menghadapi masalah yang harus segera dipecahkannya. Untuk mengurangi

MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016

BISNIS TANAMAN BONSAI

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Riset Operasional. Tahun Ajaran 2014/2015 ~ 1 ~ STIE WIDYA PRAJA TANA PASER

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

BAB IV ANALISIS STATISTIK KETIDAKPASTIAN ACAK. Manfaat: Memberikan metode yang benar saat melakukan proses analisis hasil pengukuran.

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

1.1 Latar Belakang Masalah

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

Buku Ajar Struktur Data

BAB II ANALISIS BIAYA VOLUME LABA SEBAGAI ALAT PERENCANAAN LABA. datang, baik jangka pendek maupun jangka panjang. Oleh karena itu, tugas

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Dalam dunia usaha, tujuan setiap perusahaan secara umum adalah mencari

STATISTIKA PENYAJIAN DATA PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. Peramalan keadaan pada suatu waktu merupakan hal penting. Hal itu

Keputusan MODUL OLEH

BAB 1 PENDAHULUAN. Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian,

Teori Keputusan Ir. Tito Adi Dewanto

PENGANTAR EKONOMI MANAJERIAL UNTUK RUMAH SAKIT

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

Berikut beberapa contoh orang yang menggunakan. perusahaannya, yang juga menunjukkan beberapa. bentuk manajemen proyek

BAB I PENDAHULUAN. proses pencatatan, penggolongan dan peringkasan daripada peristiwa-peristiwa

Dasar Pengambilan Keputusan

Pemicu Biaya(Cost Drivers) Pengertian Tujuan Contoh

LANDASAN TEORI. Bab Konsep Dasar Graf. Definisi Graf

PENGELOLAAN DAN PENGENDALIAN PROYEK (Perencanaan Waktu-3 : CPM)

BAB II LANDASAN TEORI. Kotler (1999) adalah serangkaian organisasi yang saling tergantung dan terlibat

BAB I PENDAHULUAN. Perusahaan melakukan kegiatan operasional bertujuan untuk. memaksimalkan laba serta dapat mempertahankan kelangsungan hidup

Makalah Ekonomi Manajerial Tentang Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Beresiko

Mohamad Iqbal MI-3. Pengantar Manajemen Sains

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II Tinjauan Pustaka

BAB III METODE PENELITIAN

PRAKTEK PENILAIAN RISIKO

ANALISA BIAYA PRODUKSI

TREE STRUCTURE (Struktur Pohon)

Tree. Perhatikan pula contoh tree di bawah ini : Level. Level 2. Level 3. Level 4. Level 5

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Basis Data. Bab 1. Sistem File dan Basis Data. Sistem Basis Data : Perancangan, Implementasi dan Manajemen

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

Teori Pengambilan Keputusan

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

PENGANTAR MODEL STOKASTIK. Teknik Industri 2015

BAB I PENDAHULUAN. mulai dari perusahaan manufaktur skala besar sampai kecil. Sekarang ini,

Pendahuluan. Angka penting dan Pengolahan data

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

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan perusahaan saat ini sudah semakin pesat. Banyak. perusahaan semakin memperluas usahanya untuk meraih pangsa pasar.

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

BAB II LANDASAN TEORI

STRUKTUR POHON (TREE) Pohon atau Tree adalah salah satu bentuk Graph terhubung yang tidak mengandung sirkuit.

III. KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 1 PENDAHULUAN. manusia untuk menguasainya, perlahan-lahan komputerisasi merupakan langkah terbaik

BAB 2 LANDASAN TEORI

DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PERBANDINGAN BEBERAPA METODE TRIP ASSIGMENT (PEMBEBANAN PERJALANAN) DALAM PEMODELAN TRANSPORTASI FOUR STEP MODEL

Aplikasi Pohon dalam Pengambilan Keputusan oleh Sebuah Perusahaan

Penyelesaian Five Coins Puzzle dan Penghitungan Worst-case Time dengan Pembuatan Pohon Keputusan

G. Minimum Lokal dan Global Berikut diberikan definisi minimum local (relatif) dan minimum global (mutlak) dari fungsi dua variabel.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BabXIX TeoriKeputusan

Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN

PENJADWALAN JOB SHOP STATIK DENGAN METODE SIMULATED ANNEALING UNTUK MEMINIMASI WAKTU MAKESPAN

BAB X ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) SEMI TERSTRUKTUR

Anak panah (arrow), menyatakan sebuah kegiatan/aktivitas (yang memerlukan jangka waktu tertentu) dalam pemakaian sejumlah sumberdaya

ANALISIS POLA BUSANA Oleh: As-as Setiawati

POHON CARI BINER (Binary Search Tree)

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KETIDAKPASTIAN C. SIKAP TERHADAP RISIKO D. LANGKAH-LANGKAH PENGAMBILAN KEPUTUSAN

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah. Di zaman serba modern ini berbagai bidang dapat dimasuki perusahaan /

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6

Transkripsi:

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN

BAB 7. POHON KEPUTUSAN 1. Pendahuluan 2. Konsep Pohon Keputusan 3. Komponen Pohon Keputusan 4. Prosedur Pembuatan Pohon Keputusan 5. Diagram Pohon Keputusan

1. Pendahuluan Para manajer sering menghadapi berbagai masalah yang kompleks. Kompleksnya permasalahan yang dihadapi tersebut menyebabkan hasil dari suatu penyelesaian atau pilihan dari berbagai alternatif penyelesaian menjadi sulit untuk diperkirakan. Pohon keputusan dikembangkan untuk membantu para manajer dalam membuat serangkaian keputusan yang melibatkan adanya suatu peristiwa ketidakpastian, bahkan berisiko. Pohon keputusan juga sangat berguna bagi suatu tim yang mengadakan analisis masalah untuk kemudian dipecahkan bersama-sama dalam tim, karena masalah yang dihadapinya dan pemecahannya saling berkaitan.

2. Konsep Pohon Keputusan Pohon keputusan dapat didefinisikan menurut Susan Welch dan John C. Comer sebagai Diagram yang menunjukkan suatu proses untuk memerinci masalah-masalah yang dihadapi ke dalam komponen-komponen, kemudian dibuatkan alternatifalternatif pemecahan beserta konsekuensi masing-masing alternatif ". Sedangkan menurut Azhar Kasim, pohon keputusan adalah Model grafik yang menggambarkan urut-urutan suatu keputusan serta peristiwa-peristiwa yang terdiri dari situasi keputusan yang berangkai".

Dari dua definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa pohon keputusan merupakan alat bantu manajemen dalam membuat keputusan untuk masalah-masalah yang kompleks, berangkai dan memerlukan serangkaian pemecahan masalah yang berurutan dalam suatu team work yang baik. Suatu pohon keputusan dapat berbentuk deterministik ataupun probabilitas (stokastik) Kedua bentuk itupun dapat terdiri dari suatu masalah pada tahap tunggal (single stage) untuk satu keputusan ataupun tahap ganda (multi stage) untuk serangkaian keputusan.

Bentuk-Bentuk Pohon Keputusan

DETERMINISTIK Pohon keputusan deterministik merupakan pohon keputusan yang menyajikan suatu masalah dimana setiap alternatif yang mungkin dan hasilnya diketahui dengan pasti. Jika kita dihadapkan pada dua atau lebih altenatif pilihan penting suatu hasil di masa yang akan datang (profit), maka keputusan yang kita ambil adalah alternatif pilihan yang menghasilkan profit terbesar, karena hal demikian pasti terjadi. Sebaliknya, jika pilihan tersebut merupakan biaya, maka yang kita pilih adalah biaya yang paling minimal.

DETERMINISTIK Pohon keputusan deterministik bisa dilakukan melalui satu tahapan ataupun melalui banyak tahapan : Satu tahapan, berarti suatu masalah akan diputuskan hanya dengan satu keputusan dan tidak menimbulkan masalah lain. Banyak tahapan, berarti suatu masalah yang akan dipecahkan melalui pohon keputusan mempunyai paling sedikit satu titik keputusan dan mencakup berbagai keputusan yang berurutan.

STOKASTIK Pohon keputusan stokastik merupakan pohon keputusan yang menyajikan suatu masalah dimana setiap alternatifnya dihadapkan adanya banyak kemungkinan memperoleh hasil dan tidak diketahui secara pasti. Kemungkinan terjadinya hasil tersebut dinyatakan dalam probabilitas (prosentase tertentu).

STOKASTIK Sama halnya dengan pohon keputusan deterministik, pohon keputusan stokastik dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu : Satu tahapan, pohon keputusan mempunyai paling sedikit satu titik kemungkinan peristiwa dan mencakup satu pengambilan keputusan. Tahap ganda, pohon keputusan mempunyai paling sedikit satu titik keputusan dan mencakup berbagai pengambilan keputusan yang berurutan.

3. Komponen Pohon Keputusan 1. Titik pilihan (choice node), merupakan hasil akhir sebuah keputusan yang diperoleh dari beberapa alternatif, dan merupakan suatu pilihan yang terbaik. 2. Cabang alternatif (alternative branches), merupakan banyak kemungkinan pilihan jawaban dari suatu persoalan yang berpangkal pada titik pilihan. Pada akhir dari suatu cabang pilihan terdapat nilai atau kemungkinan dari suatu hasil yang diharapkan. 3. Titik hasil (outcome node), merupakan hasil dari tiap-tiap cabang dalam pohon keputusan. Titik hasil ini ditandai dengan sebuah lingkaran pada tiap-tiap cabang pohon keputusan.

4. Cabang hasil (outcome branches), merupakan banyaknya kemungkinan untuk meraih suatu hasil dari titik hasil, dan pada tiap-tiap ujung alternatifnya ada nilai kesuksesan (biaya atau profit) 5. Kesuksesan (payoff), merupakan sekumpulan laba (benefit) atau biaya yang mungkin dihasilkan, yang diakibatkan oleh kombinasi suatu keputusan dan suatu keadaan dasar yang acak.

4. Prosedur Pembuatan Pohon Keputusan Pembentukan pohon keputusan akan lebih mudah jika melalui tahapan-tahapan berikut : Tahap pertama : membentuk sebuah pohon keputusan dengan membentuk atau menggambarkan cabang-cabangnya. Pada tahapan pertama ini dari titik pilihan (choice node) yaitu mulai dari arah paling kiri ke arah kanan, dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut : 1. Membuat cabang-cabang alternatif (alternative branches) 2. Pada akhir tiap-tiap cabang alternatif, gambarkan kemungkinan hasil sebagai cabang dari titik hasil (outcome node), dengan membuat lingkaran pada tiap-tiap alternatif dan kemudian membuat cabang-cabang lagi pada suatu kondisi yang berbeda.

Tahap kedua, membentuk sebuah pohon keputusan, dengan menyisipkan daun-daun. Pada langkah kedua ini, dimaksudkan untuk menambahkan informasi yang relevan ke dalam pohon keputusan. Adapun pada tahapan ini, harus ditempuh langkah-langkah sebagai berikut : Menentukan biaya (laba) masing-masing altertiatif. jika alternatif tersebut adalah biaya maka di depan angka tersebut harus diberi tanda negatif. Menentukan probabilitas untuk masing-masing kejadian. Nilai probabilitas dapat berubah jika ditemukan informasi tambahan yang relevan, misalnya saja setelah melakukan kegiatan survei atau riser pasar dan seterusnya. Menentukan nilai kesuksesan kotor (payoff kotor) dari masingmasing hasil.

Tahap ketiga, memotong cabang keputusan dengan mengumpulkan informasi, jika perlu. Tahap ini merupakan tahap akhir dari pohon keputusan. Dalam memotong cabang-cabang yang tidak diperlukan, dibutuhkan adanya informasi yang akurat dan dapat dipercaya, sebab kesalahan dalam memotong cabang karena kesalahan penerimaan informasi akan berakibat fatal dalam pengambilan keputusan.

Oleh karena itu, pada tahap ini harus dilakukan beberapa langkah sebagai berikut : 1. Menghitung nilai bersih yang diharapkan pada tiaptiap titik hasil, dengan rumus : NEV = - biaya + P 1 (Payoff1) + P 2 (Payoff2) + Pn (payoff n) 2. Mengubah masing-masing titik hasil dengan nilai bersih yang diharapkan pada cabang-cabangnya.

3. Pada masing-masing titik pilihan, potonglah (buanglah) masing-masing cabang alternatif yang tidak dipakai, dengan catatan : jika NEV mencerminkan biaya atau rugi, maka yang dipotong adalah NEV masing-masing alternatif yang besar. Artinya, hanya tinggal satu alternatif pilihan yaitu biaya atau kerugian terkecil. jika NEV mencerminkan profit atau pendapatan, maka yang dipotong adalah nilai NEV yang kecil, dan yang tersisa yang menjadi pilihan adalah satu nilai NEV terbesar.

NEV NEV

Bagaimana Penyelesaiannya?