LOGO Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Tidak Pasti www

LOGO Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Tidak Pasti www. febriyanto 79. wordpress. com

v Untuk menentukan berapa jumlah koran yang harus dibeli, perlu dibuat tabel pay off yang menunjukkan netcash flow antara jumlah koran yang diambil/dibeli pada pagi hari.

KEPUTUSAN DALAM SUASANA BERISIKO v Kelemahan, dalam pengambilan keputusan hanya satu informasi yang digunakan, sehingga informasi lain yang tidak terdapat pada tabel pay off diabaikan.

KEPUTUSAN DALAM UNCERTAINTY (KETIDAKPASTIAN) Ø Pengambilan keputusan dalam ketidakpastian menunjukkan suasana keputusan dimana probabilitas hasil-hasil potensial tidak diketahui. Ø Dalam suasana ketidakpastian pengambil keputusan sadar akan hasil-hasil alternatif dalam bermacam peristiwa, namun pengambil keputusan tidak dapat menetapkan probabilitas peristiwa. www. febriyanto 79. wordpress. com

Kriteria yang digunakan dalam kondisi Tidak Pasti 1. Kriteria LAPLACE / BOBOT YANG SAMA (Equal Likelihood) v Asumsi: semua peristiwa mempunyai kemungkinan yang sama untuk terjadi. v Pengambilan keputusan hanya mengetahui outcome dari suatu tindakan, tetapi tidak dapat meprediksi berapa probabilitas outcome dari setiap keputusan tersebut. www. febriyanto 79. wordpress. com

Kriteria yang digunakan dalam Kondisi Tidak Pasti 1. v Kriteria LAPLACE / BOBOT YANG SAMA Contoh: dengan menggunakan tabel pay off contoh penjual koran: Jumlah dan Permintaan Koran Pembelian Koran 10 50 1, 50 10 0 1, 500 0 (6, 50 50 0) 100 1, 50 0 7, 500 0 0 (16, 50 (2, 500 15, 00 100 0) ) 15, 000 0 Probabilitas Expected ER 5, 00 22, 50 Return 0. 25 (26, 50 0. 25 (12, 500 0. 25 150 0) ) 37 0 3 3 1, 50 ER 10 = 75 5 5 75 0 (1, 62 1, 87 1, 8 4, 00 ER 50 = 5) 55 75 0 (4, 12 (62 3, 75 3, 7 2, 75 ER 100 = 5) 5) 0 50 0 Keputusan membeli(6, 62 koran sebanyak 50, 1, 25 karena memberikan nilai (3, 12 5, 6 (2, 875

Kriteria yang digunakan dalam kondisi Tidak Pasti 2. Kriteria MAXIMIN / WALD (Abraham Wald) v Kriteria untuk memilih keputusan yang mencerminkan nilai maksimum dari hasil yang minimum v Asumsi: pengambil keputusan adalah pesimistik /konservatif/risk avoider tentang masa depan v Kelemahan: tidak memanfaatkan seluruh www. febriyanto 79. wordpress. com

Kriteria yang digunakan dalam Kondisi Tidak Pasti v 2. Kriteria MAXIMIN Contoh: dengan menggunakan tabel pay off contoh penjual Jumlahkoran: dan Permintaan Koran Pembelian Koran 10 50 1, 50 10 0 1, 500 0 (6, 50 50 0) (16, 50 100 0) Pembelian Koran 150 0) 10 50 100 1, 50 0 7, 500 0 (2, 500 7, 50 0 15, 00 ) 15, 000 0 Pay Off Keputusan membeli (26, 50 (12, 500 5, 00 22, 50 Minimum koran sebanyak 10, ) 0 karena memberikan 0 nilai 1, 500 ER paling besar (6, 500) (16, 500) (26, 500)

Kriteria yang digunakan dalam kondisi Tidak Pasti 3. Kriteria MAXIMAX (Vs MAXIMIN) v Krietria untuk memilih alternatif yang merupakan nilai maksimum dari pay off yang maksimum v Asumsi: pengambil keputusan adalah optimistic, cocok bagi investor yang risk taker v Kelemahan: mengabaikan banyak informasi yang tersedia www. febriyanto 79. wordpress. com

Kriteria yang digunakan dalam Kondisi Tidak Pasti 3. Kriteria MAXIMAX v Contoh: dengan menggunakan tabel pay off contoh penjual koran: Pembelian Koran 10 0 50 0) 100 0) Pembelian Koran 150 0) 10 50 100 150 Jumlah dan Permintaan Koran 10 50 100 150 1, 500 0 0 (6, 50 7, 500 0 0 (16, 50 (2, 500 15, 00 ) 15, 000 0 membeli Keputusan Pay Off (26, 50 (12, 500 5, 00 sebanyak 22, 50 koran 150, Maksimum ) 0 karena memberikan 0 nilai 1, 500 7, 500 15, 000 22, 500 ER paling besar

Kriteria yang digunakan dalam kondisi Tidak Pasti 4. Kriteria MINIMAX REGRET (L. J. Savage) Kriteria untuk menghindari penyesalan yang timbul setelah memilih keputusan yang meminimumkan maksimum penyesalan/keputusan yang menghindari kekecewaan terbesar, atau memilih nilai minimum dari regret maksimum, dimana: Jumlah regret/opportunity loss = Pay off max – pay off alternatif pd peristiwa tertentu www. febriyanto 79. wordpress. com

Kriteria yang digunakan dalam kondisi Tidak Pasti 4. Kriteria MINIMAX REGRET (L. J. Savage) Jumlah regret/opportunity loss = Pay off max – pay off alternatif Jumlah dan Permintaan Koran Pembelian Koran 10 50 1, 50 10 0 1, 500 0 (6, 50 50 100 1, 50 0 7, 50 0) 7, 500 0 0 (16, 50 (2, 500 15, 00 100 0) ) dan Permintaan 15, 000 Koran 0 Jumlah Pembelian Koran (26, 50 (12, 500 5, 00 22, 50 100 150 0) ) 6. 000 0 13. 500 0 21. 000 10 0 50 8. 000 0 7. 500 15. 000 18. 000 10. 000 0 7. 500 150 28. 000 20. 000 10. 000 0 www. febriyanto 79. wordpress. com

Kriteria yang digunakan dalam kondisi Tidak Pasti 4. Kriteria MINIMAX REGRET (L. J. Savage) Jumlah regret/opportunity loss = Pay off max – pay off alternatif Pembelian Koran 10 50 100 150 Jumlah dan Permintaan Koran 10 50 100 150 0 6. 000 13. 500 21. 000 8. 000 0 7. 500 15. 000 18. 000 10. 000 0 7. 500 28. 000 20. 000 10. 000 0 Keputusan membeli koran sebanyak 50, karena memberikan nilai Regret paling kecil www. febriyanto 79. wordpress. com Maximum Regret 21, 000 15, 000 18, 000 28, 000

www. febriyanto 79. wordpress. co

EVPI (Expected Value of Perfect Information v EVPI adalah informasi yang tepat tentang nilai yang diperoleh, sehingga jumlah kerugian tidak terlalu besar ditanggung. v Untuk menghitung biaya atas informasi yang diperoleh digunakan rumus: EVPI = ER sempurna – ER tidak sempurna Jumlah dan Permintaan Koran 10 50 100 150 1, 50 0 1, 500 0 0 (6, 50 7, 50 0) 7, 500 0 0 (16, 50 (2, 500 15, 00 0) ) 15, 000 0 (12, 500 (0. 3)5, 00 7. 500 (26, 50 (0. 2) + 15. 000 + 22. 50022, 50 (0. 4)] 0) ) 0 0 Pembelian Koran 10 50 v EVPI =100 v [1. 500 (0. 1) + – 8. 350 150 v 6. 800. . jumlah maksimum yg dibayar untuk informasi sempurna. www. febriyanto 79. wordpress. com

EVPI (Expected Value of Perfect Information EVPI = [1. 500 (0. 1) + 7. 500 (0. 2) + 15. 000 (0. 3) + 22. 500 (0. 4)] – 8. 350 6. 800. . jumlah maksimum yg dibayar untuk informasi sempurna. Pembelia n 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 10 0 6000 13500 21000 13650 50 8000 0 7. 5 15000 6802 100 18000 10000 0 7500 6800 150 28000 20000 10000 0 9800 ER Berdasarkan perhitungan EVPI , maka jumlah pembelian yang dapat dilakukan sebanyak 100, karena mempunyai nilai ER dan EVPI sama. ER = 18000(0. 1) + 10000(0. 2) + 0 (0. 3) + 7500 (0. 4) = 6800 www. febriyanto 79. wordpres