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

dokumen-dokumen yang mirip
Keputusan MODUL OLEH

Keputusan Dalam Ketidakpastian dan Resiko

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

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

Pengambilan Keputusan dalam Ketidakpastian

PERTEMUAN 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

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

Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

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

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

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

Kasus di atas dapat diselesaikan menggunakan analisis breakeven.

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI

DECISION THEORY DAN GAMES THEORY

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

BAB IX PROSES KEPUTUSAN

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

Bab 2 LANDASAN TEORI

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI

Perencanaan Kapasitas

STRATEGI GAME. Achmad Basuki

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

Analisa Keputusan Manajemen dengan Pemrograman Dinamis

MKDB UAS Semester Genap 2014/2015

Guru M1 M2 M3 M4 Pekerjaan P P P P

Oleh : Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya /

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

STATISTICAL THINKING DALAM MENGAMBIL KEPUTUSAN BISNIS. Rezzy Eko Caraka

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN

MANAGEMENT SUMMARY CHAPTER 7 DECISION MAKING

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI KONFLIK (GAME THEORY)

ANALISIS POHON KEPUTUSAN DECISION TREE ANALYSIS

Metode Kuantitatif Bisnis. Week 9 Decision Analysis Decision Table

Definisi & Latar Belakang...(1/2)

BAB II TELAAH KEPUSTAKAAN

Decision Making Prentice Hall, Inc. A 1

Riset Operasional TABEL TRANSPORTASI. Keterangan: S m = Sumber barang T n = Tujuan barang X mn = Jumlah barang yang didistribusikan

Teori Permainan. Lecture 8 : Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Konflik (Game Theory) Hanna Lestari, ST, M.Eng

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem

Makalah Ekonomi Manajerial Tentang Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Beresiko

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

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN RISIKO UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI

PERSOALAN TRANSPORTASI

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

Definisi & Latar Belakang...(1)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III METODE ANALISIS INCREMENTAL

DIAGRAM KEPUTUSAN (DECISION TREE)

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI BERESIKO IRA PRASETYANINGRUM

PROJECT PLANNING AND CONTROL. Program Studi Teknik Industri Universitas Brawijaya

PROGRAMA INTEGER. Model Programa Linier : Maks. z = c 1 x 1 + c 2 x c n x n

Jadwal : Rabu, di R.307 Dosen : Suryo Widiantoro, ST, MMSI, M.Com(IS)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN. perusahaan selain manajemen sumber daya manusia, manajemen pemasaran dan

Pengertian Pengambilan Keputusan

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

MODEL TRANSPORTASI - I MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-6

Economic Managerial; Introduction. Mohammad Arief

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

Dilarang memperbanyak MOJAKOE ini tanpa seijin SPA FEUI. Download MOJAKOE dan SPA Mentoring di : MOJAKOE MKDB SPA FEUI 2014

MENTORING MKDB. Dilarang Memperbanyak Mentoring ini tanpa seijin SPA FEUI. Mentoring dapat didownload di

Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN

Teori Pengambilan Keputusan

biaya distribusi dapat ditekan seminimal mungkin

Pengelolaan permintaan dan perencanaan produksi

9/3/2008. Ilmu Pengambilan Keputusan. konsep ekonomi. Optimal Solution. ekonomi. Manajerial. manajerial. Masalah-Masalah. Keputusan Manajerial

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 PENGERTIAN MODEL DAN METODE TRANSPORTASI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

MODEL TRANSPORTASI OLEH YULIATI, SE, MM

MASALAH TRANSPORTASI

MODEL TRANSPORTASI. Sesi XI : Model Transportasi

PENDAHULUAN EKONOMI MANAJERIAL

Tentukan alokasi hasil produksi dari pabrik pabrik tersebut ke gudang gudang penjualan dengan biaya pengangkutan terendah.

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Model dan Metode Transportasi

BAB 2 LANDASAN TEORI DAN KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan hasil analisis data di atas, kesimpulan dari analisis strategi yang

SIAM POKOK BAHASAN 1 ORGANISASI BISNIS, STRATEGI DAN SYSTEM INFORMASI. Dosen RUDY SURYANTO

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi pada

POHON KEPUTUSAN DOSEN : DIANA MA RIFAH

Pemodelan Programasi Linier dan Solusi Manual Model Assignment

PENGENALAN WINQSB I KOMANG SUGIARTHA

BAB VIII PENETAPAN HARGA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Teori Pengambilan Keputusan. Week 10 Decision Analysis Decision Tree

Latihan soal decision making

Rahmat Hidayat SE., MM

1.1 Definisi Keputusan. Definisi:

USULAN PEMILIHAN ALTERNATIF TIPE CRANE BERDASARKAN FAKTOR BIAYA DAN FISIK DI PT. XYZ

BAB I PENDAHULUAN. Seiring dengan iklim persaingan dalam dunia usaha yang semakin ketat dewasa

Transkripsi:

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 ini akan dibahas mengenai: Decision theory membantu manajer memilih alternatif terbaik saat hasilnya dirasa tidak pasti Decision tree membantu manajer saat keputusan dibuat secara berurutan bila keputusan yang terbaik hari ini tergantung pada keputusan dan kejadian esok hari

Decision theory pendekatan umum untuk pembuatan keputusan saat hasil yang berhubungan dengan alternatif dipertanyakan Membantu Manajer Operasi dengan keputusan mengenai proses, kapasitas, lokasi, dan inventori karena keputusan seperti ini berkaitan dengan masa depan yang tidak pasti

Dengan decision theory, seorang manajer membuat pilihan melalui proses berikut ini: 1. Buat daftar alternatif solusi yang layak 2. Buat daftar kejadian (event) yang memiliki dampak pada hasil dari pilihan di atas, namun tidak dapat berada di bawah kendali manajer 3. Hitung pengembalian untuk setiap alternatif pada setiap kejadian 4. Perkirakan kemungkinan dari setiap kejadian menggunakan data lampau, opini pimpinan, atau metode peramalan lainnya 5. Pilih aturan keputusan (decision rule) untuk mengevaluasi alternatif, misalnya memilih alternatif dengan biaya (cost) yang paling rendah

Situasi paling sederhana adalah saat manajer mengetahui kejadian mana yang akan terjadi Dalam kondisi ini keputusan yang diambil adalah memilih alternatif dengan tingkat pengembalian paling baik untuk kejadian yang telah diketahui Alternatif terbaik adalah pengembalian yang paling tinggi, apabila pengembalian dihitung sebagai keuntungan (profit) Bila pengembalian dihitung sebagai biaya (cost), alternatif yang terbaik adalah pengembalian yang paling rendah

Seorang manajer sedang bingung untuk membuat pabrik kecil atau besar. Keputusan bergantung pada permintaan masa depan (future demand) yang harus dilayani, dimana permintaan bisa saja kecil maupun besar. Manajer telah mengetahui pengembalian (payoff) yang dihasilkan setiap alternatif: Pengembalian (dalam $000) adalah nilai saat ini (present value) dari pendapatan masa depan (future revenue) dikurangi biaya (cost) untuk setiap alternatif dalam setiap event. Mana pilihan terbaik apabila future demand adalah rendah?

Pembahasan: Dari tabel terlihat apabila future demand rendah (kolom 2) maka payoff untuk pabrik kecil setara dengan $200.000, sedangkan payoff untuk pabrik besar hanya $160.000 saja Alternatif tidak melakukan apa-apa (do nothing) tidak memberikan payoff apapun Keputusan yang sebaiknya diambil adalah membuat pabrik kecil Bila tidak diketahui berapa future demand-nya maka gunakan metode lain untuk pengambilan keputusan

Diasumsikan bahwa manajer dapat membuat daftar kejadian yang dimungkinkan tetapi tidak dapat memperkirakan probabilitasnya kurangnya pengalaman menyulitkan perusahaan untuk memperkirakan probabilitas Dalam situasi seperti ini, manajer dapat menggunakan 1 dari 4 Dalam situasi seperti ini, manajer dapat menggunakan 1 dari 4 aturan keputusan berikut ini: 1. Maximin Memilih alternatif yang terbaik diantara yang terburuk. Aturan ini untuk orang pesimis, yang mengantisipasi kasus terburuk untuk setiap alternatif 2. Maximax Memilih alternatif terbaik diantara yang terbaik. Aturan ini untuk orang optimis yang memiliki ekspektasi tinggi dan lebih memilih menjadi bangkrut

3. Laplace Memilih alternatif dengan pengembalian berbobot terbaik. Untuk mendapat pengembalian berbobot, beri nilai kepentingan yang sama untuk setiap kejadian Bila ada n kejadian, maka bobotnya adalah 1/n sehingga totalnya 1.0. Aturan ini untuk orang realistis 4. Minimax Regret. Memilih alternatif dengan penyesalan terburuk yang paling baik. Hitung tabel penyesalan (atau peluang kehilangan), dimana baris berisi alternatif dan kolom berisi kejadian Sebuah penyesalan (regret) adalah selisih antara pengembalian yang ada dan pengembalian terbaik di kolom yang sama Untuk sebuah kejadian, terlihat berapa banyak yang hilang dengan memilih sebuah alternatif terbaik untuk kejadian ini Penyesalan bisa berupa keuntungan yang hilang atau biaya yang bertambah, tergantung dari situasi

Perhatikan lagi tabel pada Contoh #1. Mana alternatif yang terbaik untuk setiap aturan keputusan (decision rule)?

Pembahasan: Maximin gunakan payoff terburuk dan ambil nilai terbaiknya ($200.000) sehingga keputusannya adalah pabrik kecil Maximax gunakan payoff terbaik dan ambil nilai terbaiknya ($800.000) sehingga keputusannya adalah pabrik besar

Laplace beri bobot (probabilitas) yang sama (0,5) untuk semua alternatif dan ambil nilai terbaiknya ($480.000) sehingga keputusannya adalah pabrik besar Maximax hitung regret untuk setiap alternatif di setiap event untuk menentukan regret yang maksimum (regret terburuk) dan ambil nilai terendah ($40.000) sehingga keputusannya adalah pabrik besar

Diasumsikan manajer dapat membuat daftar event dan memperkirakan probabilitasnya informasi yang lebih sedikit dibanding pengambilan keputusan di bawah kepastian, namun lebih banyak dibandingkan pengambilan keputusan di bawah ketidakpastian Dalam situasi ini, gunakan aturan keputusan nilai harapan (expected value). Dalam situasi ini, gunakan aturan keputusan nilai harapan (expected value). Nilainya diperoleh dengan memberi bobot setiap pengembalian dengan probabilitasnya kemudian tambahkan skor pengembalian yang telah diberi bobot Pilih alternatif dengan nilai harapan terbaik (keuntungan yang tinggi atau biaya yang rendah)

PERHATIKAN! Aturan ini mirip dengan Laplace, hanya setiap event tidak dianggap sama penting ada nilai probabilitas Expected value rata-rata pengembalian yang mungkin terjadi bila keputusan dapat berulang setiap waktu aturan keputusan expected value dapat memberi hasil yang buruk apabila event yang salah terjadi dapat memberikan hasil yang baik apabila diterapkan secara konsisten dalam jangka waktu lama Jangan gunakan aturan ini apabila manajer tidak berani mengambil resiko!

Pertimbangkan lagi tabel pada Contoh #1. Dengan mengunakan aturan keputusan expected value, mana alternatif terbaik apabila kemungkinan untuk low demand diperkirakan 0.4 dan kemungkinan untuk high demand diperkirakan 0.6?

Pembahasan: Kalkulasikan payoff dengan probabilitas untuk setiap event dan untuk setiap alternatif, jumlahkan dan pilih nilai expected value yang terbaik ($544.000) Keputusan yang sebaiknya diambil adalah membuat pabrik besar, dengan catatan secara konsisten diterapkan dalam jangka waktu lama

Metode decision tree merupakan pendekatan umum untuk berbagai jenis keputusan proses dan rantai pasok (supply chain), seperti product planning, process analysis, process capacity, dan location Penting untuk mengevaluasi alternatif ekspansi kapasitas yang berbeda saat permintaan (demand) tidak jelas dan keputusan yang beruntun dibutuhkan Misalnya, sebuah perusahaan ekspansi fasilitas pada tahun 2013 dan mendapatkan bahwa tahun 2016 permintaan (demand) lebih tinggi dari yang diperkirakan Dalam kasus ini, keputusan kedua mungkin diperlukan untuk menentukan apakah untuk ekspansi lagi atau membangun fasilitas kedua

Sebuah decision tree sebuah model skema dari alternatif yang tersedia bagi pengambil keputusan, bersama dengan konsekuensi yang mungkin terjadi Nama ini diambil dari tampilan model yang mirip dengan pohon Terdiri dari beberapa titik kotak yang melambangkan titik keputusan (decision point), yang diikuti dengan cabang (dibaca dari kiri ke kanan) yang melambangkan alternatif Cabang menuju titik bulat yang melambangkan kejadian (event)

Model decision tree

KETENTUAN Kemungkinan/probabilitas dari setiap kemungkinan kejadian, P(E), ditulis di atas setiap cabang Probabilitas untuk semua cabang yang keluar dari bulatan harus berjumlah total 1.0 Pengembalian kondisional (conditional payoff), yang merupakan pengembalian untuk setiap kombinasi alternatif-kejadian yang dimungkinkan, ditulis di akhir dari setiap kombinasi Payoff 1 adalah hasil yang diharapkan manajer bila alternatif 1 dipilih dan kejadian 1 terjadi Payoff biasanya dinyatakan sebagai nilai saat ini (present value) dari keuntungan bersih (net profit) Bila pendapatan (revenue) tidak dipengaruhi oleh keputusan, maka payoff dianggap sebagai biaya bersih (net cost)

Setelah menggambar decision tree, kerjakan dari kanan ke kiri untuk menghitung expected payoff untuk setiap kejadian: 1. Untuk satu event, kalikan pengembalian setiap event dengan probabilitasnya 2. Jumlahkan semua hasilnya untuk mendapatkan expected payoff 3. Untuk satu keputusan, ambil alternatif yang memiliki expected payoff terbaik 4. Bila sebuah alternatif menuju ke satu kejadian, pengembaliannya sama dengan expected payoff yang sudah dihitung sebelumnya 5. Berikan status saw off, atau prune, pada cabang yang tidak dipilih dengan simbol 2 garis 6. Pengembalian yang dipilih adalah cabang yang tidak dipotong (unpruned) 7. Lanjutkan proses hingga ujung kiri

Sebuah toko harus memutuskan buka toko kecil atau besar di lokasi baru, dimana permintaan bisa rendah atau tinggi, dengan kemungkinan 0.4 dan 0.6. Bila buka toko kecil dan ternyata permintaan tinggi, Manajer dapat memilih untuk tidak expand (payoff = $223,000) atau expand (payoff = $270,000). Bila buka toko kecil dan permintaan rendah, maka tidak perlu buka dan payoff = $200,000. Bila buka toko besar dan permintaan ternyata rendah, pilihannya adalah tidak melakukan apa2 ($40,000) atau mengatur permintaan lewat iklan promosi lokal. Respon iklan promosi bisa saja modest atau sizable, dengan kemungkinan 0.3 dan 0.7. Bila modest, maka payoff diperkirakan $20,000; payoff tumbuh menjadi $220,000 bila responnya adalah sizable. Dan terakhir, bila buka toko besar dan permintaan menjadi tinggi, maka payoff = $800,000. Gambarkan decision tree. Dan lakukan analisis untuk menentukan expected payoff untuk setiap keputusan dan event node. Alternatif mana yang memiliki expected payoff paling tinggi?

Pembahasan: Keputusan yang sebaiknya diambil adalah membuat pabrik besar

Lakukan analisis terhadap decision tree berikut ini. Hitung berapa expected payoff untuk alternatif terbaik? Jangan lupa untuk mengisi kemungkinan yang belum ada.

White Valley Ski Resort ingin membangun ski lift. Manajemen memilih membangun antara 1 atau 2 lift; setiap lift dapat mengangkut 250 orang per hari. Ski biasanya berlangsung dalam periode 14-minggu dari December ke April, dimana lift beroperasi 7 hari per minggu. Lift no.1 beroperasi pada 90% kapasitas bila kondisi ekonomi jelek, dengan kemungkinan sekitar 0.3. Selama waktu normal lift no.1 beroperasi pada 100% kapasitas, dan kelebihan orang akan menggunakan 50% operasi dari lift no.2. kemungkinan waktu normal adalah 0.5. Terakhir, bila waktu benar2 bagus, dimana kemungkinannya 0.2, operasi lift no.2 akan naik menjadi 90%. Annual cost memasang lift baru adalah $50,000. Annual cost memasang 2 lift hanya $90,000 bila dipesan pada saat bersamaan. Bila digunakan semua, setiap lift makan biaya $200,000. Harga tiket lift $20 per pelanggan per hari. Gunakan decision tree untuk menentukan apakah White Valley Ski Resort harus membeli 1 atau 2 lift baru?