1 / 20

SESI - 1 ANALISIS KEPUTUSAN

SESI - 1 ANALISIS KEPUTUSAN . SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER MERCUSUAR. ANALISIS KEPUTUSAN. Fakta menunjukan bahwa setiap hari manusia ataupun perusahaan / organisasi harus mengambil keputusan

desma
Download Presentation

SESI - 1 ANALISIS KEPUTUSAN

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. SESI - 1ANALISIS KEPUTUSAN SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER MERCUSUAR

  2. ANALISIS KEPUTUSAN • Fakta menunjukan bahwa setiap hari manusia ataupun perusahaan / organisasi harus mengambil keputusan • Setiap pengambilan keputusan ada Alternatifnya dan setiap Alternatif ada Kriteria Keputusannya

  3. MULTI CRITERIA DECISION MAKING • Kiteria Dominasi; • Sidoharjo : unggul dalam jarak, kalah dalam harga dan luas • Mojokerto : unggul dalam harga dan luas , kalah dalam jarak • Kesimpulan : tidak ada yang dominan

  4. MULTI CRITERIA DECISION MAKING • Kiteria Leksikografi; • Ada kriteria yang diprioritaskan • Luas (pertama) : Mojokerto lebih baik dari Sidoharjo • Jarak (kedua) : Sidoharjo lebih baik dari Mojokerto • Harga (ketiga) : tidak perlu dipertimbangkan • Kesimpulan : Mojokerto dipilih (kriteria luas)

  5. MULTI CRITERIA DECISION MAKING • Kiteria Penghampiran (tingkat Aspirasi; • Misalnya Harga ≤ 600 juta Luas ≥ 2.500 m2 Jarak ≤ 40 km • Misalnya Harga ≤ Sidoharjo dan Mojokerto • Luas ≥ Sidoharjo dan Mojokerto • Jarak ≤ hanya Sidoharjo • Sidoharjo terpilih

  6. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) • Diartikan sebagai pembobotan (penentuan prioritas) dari serangkaian persoalan, baik terhadap kriterianya ataupun alternatifnya. • Langkah nya • Rancangan/ struktur keputusan dari persoalan yang diadapi • Perhitungan berpasangan • Sintesa Prioritas • Uji konsitensi • Analisis berpasangan merupakan langkah awal penentuan prioritas (pembobotan)

  7. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) • Struktur keputusan Membeli mobil 2000 cc Biaya Operasinal Model Kecepatan Kenyamanan TOYOTA HONDA MAZDA

  8. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) • Cara membaca : • Biaya Operasional vs Model, Model lebih penting dengan nilai 4 • Biaya Operasional vs Kecepatan, Kecepatan lebih penting dengan nilai 3 • Model vs Kecepatan, Kecepatan lebih penting dengan nilai 3

  9. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) • Cara menghitung elemen matriks baru, kolom1 (BOP) memua nilai dibagi dengn 13 • Jumlah Baris, baris 1 (BOP) = 0,676+0,12+0,005+0,05=0,304 • Perhitungan Bobot, untuk BOP = 0,304/4=0,076 • Bobot dari keempat kriteria : Model =0,450 =45% • Kenyamanan =0,303 =30,3% • Kecepatan =0,171=17,1% • Biaya Operasional=0,074=7,6%

  10. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

  11. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

  12. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

  13. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) • Cara memhitung Bobot : • Toyota = 0,329 (0,076) + 0,240 (0,450) + 0,267 (0,171) + 0,133 (0, 303) = 0,219 • Hasil nya Pilih Honda

  14. ANALISA KEPUTUSAN DLM KETIDAKPASTIAN • Alternatif Solusi • Maximax : Pilih yang terbaik dari yang baik • Maximin : Pilih Yang terbaik dari yang jelek • Minimax Regret : dijelaskan tersendiri • Kriteria Hurwicz : Dihitung dengan bobot a untuk maximax ditambah (1-a) untuk maximin • Kriteria Laplace/Equal Likelihood : sama dengan Hurwicz tapi nilai a = 0,5 • Nilai Ekspetasi : dijelaskan tersendiri

  15. ANALISA KEPUTUSAN DLM KETIDAKPASTIAN • Perhitungan Minimax Regret • Pilih Investasi C, Regret nya = 0 (karena investasi C = 150 yang tebaik dari kondisi yang jelek) → Regret = 150-150=0 • Investasi A Regretnya = 150-60=90 • Investasi B Regretnya = 150- (-80)=230 • Investasi D Regretnya = 150-(-230)=380 • Hitung juga untuk Kondisi Sedang dan Cerah

  16. ANALISA KEPUTUSAN DLM KETIDAKPASTIAN • Perhitungan “Nilai Ekspektasi” • Masing kondisi ekonomi diperkirakan probabilitasnya • Misalnya Jelek : 0,2 Sedang : 0,5 Cerah : 0,3 • Investasi A =0.2x(60)+ 0.5x(120)+ 0.3x(350)=177 • Investasi B =0.2x(-80)+ 0.5x(220)+ 0.3x(630)=283 • Investasi C =0.2x(150)+ 0.5x(200)+ 0.3x(260)=208 • Investasi D =0.2x(-230)+ 0.5x(470)+ 0.3x(880)=449

  17. ANALISA KEPUTUSAN DLM KETIDAKPASTIAN

  18. FUNGSI BORDA • Mengunakan Pembobotan, dengan mengunakan data Peferensi atau peringkat kepentingan dari atribut/variabel yang akan dibobotkan • Misalnya, menghitung bobot dari Vario, Spin dan Mio • Munculkan semua data Peferensi yang mungkin dari variabel yang kan dibobot. • Jumlah kemungkinan 6 (3x2x1) atau 3 faktorial, sebagai berikut: • Mio >Vario >Spin (Lebih suka Mio daripada Vario daripada Spin) • Mio >Spin >Vario (Lebih suka Mio daripada Spin daripada Vario) • Vario >Mio >Spin (Lebih suka Variodaripada Miodaripada Spin) • Vario >Spin >Mio (Lebih suka Variodaripada Spin daripada Mio) • Spin >Mio >Vario (Lebih suka Spindaripada Miodaripada Vario) • Spin >Vario >Mio (Lebih suka Spindaripada Vario daripada Mio)

  19. FUNGSI BORDA • Dari 20 responden diperoleh hasil sbb: • Mio>Vario>Spin = 6 • Mio>Spin>Vario = 4 • Vario>Mio>Spin = 3 • Vario>Spin>Mio = 4 • Spin>Mio>Vario = 1 • Spin>Vario>Mio = 2 • Disusun berpasangan • Lebih suka Mio daripada Vario = 6+4+1 = 11 • Lebih suka Mio daripada Spin = 6+4+3 = 13 • Lebih suka Vario daripada Mio = 3+4+3 = 9 • Lebih suka daripada Spin = 6+3+4 = 13 • Lebih suka Spin daripada Mio = 4+1+8 = 8 • Lebih suka Spin daripada Vario = 4+1+3 = 8

  20. FUNGSI BORDA • Hasil akhir nya adalah lebih suka Mio

More Related