-
1/12/2013
1
TEORI TEORI KEPUTUSAN KEPUTUSAN
Mohammad Chozin, Ph.D.Program Studi Magister Manajemen
Agribisnis
Fakultas Pertanian, Universitas Bengkulu
ANALISIS KUANTITATIFANALISIS KUANTITATIF
Pendahuluan Konsep probabilitas dalam pengambilan
keputusan
Proses pengambilan keputusan bisnis Kondisi saat pengambilan
keputusan Pengambilan keputusan dalam kondisi kepastian Pengambilan
keputusan dalam kondisi
ketakpastian
Pengambilan keputusan dalam kondisi beresiko Analisis
sensitivitas Pohon keputusan Pendugaan probabilitas dengan
Bayesian
Analysis
Teori utilitas
CAKUPAN MATERICAKUPAN MATERI
-
1/12/2013
2
1. Peran Interpersonal figur kepala pemimpin penghubung.
2. Peran Informasional Monitor Diseminator jurubicara.
3. Peran Keputusan Entrepreneur pengatur alokasi sumberdaya
negosiator.
LEADERSHIP
COMMUNICATIONSKILL
ANALYTICALCAPABILITY
PERAN PERAN MANAJERMANAJER
PENDAHULUANPENDAHULUAN
PENDAHULUANPENDAHULUAN
Mengambil keputusan dalam bisnis merupakan bagian yang tak
terpisahkan dalam kehidupan seorang manajer.
Keputusan perlu diambil karena adanya kebutuhan. Kebutuhan
muncul karena adanya perubahan situasi. Perubahan situasi dapat
merupakan masalah atau merupakan
peluang baru Bila output dari proses pengambilan keputusan
merupakan hal yang
baik, maka masalah teratasi atau peluang dapat dimanfaatkan
Untuk mencapai output yang baik, diperlukan input
(data/informasi)
yang baik. Data/informasi yang tersedia saat pengambilan
keputusan dapat
berupa informasi sempurna (perfect information) atau informasi
tak sempurna (imperfect information), yang masing-masing memerlukan
pendekatan berbeda.
-
1/12/2013
3
PENDAHULUAN PENDAHULUAN
Teori pengambilan keputusan adalah pendekatan analitis dan
sistematis untuk mempelajari proses pengambilan keputusan
Secara umum pengambilan keputusan adalah upaya untuk
menyelesaikan masalah dengan memilih alternatif solusi yang
ada.
Keputusan adalah pilihan terbaik untuk melakukan tindakan dari
berbagai alternatif solusi yang ada.
Kualitas keputusan bergantung pada: Alternatif solusi yang dapat
dielaborasi Ketersedian data/informasi dan kualitasnya Logika
pengambil keputusan.
Keputusan yang baik tidak selalu membawa hasil yang baik, atau
sebaliknya.
KONSEP PROBALITAS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN
Sebagian besar kuputusan yang harus diambil oleh seorang manager
digunakan untuk melakukan tindakan untuk waktu mendatang.
Manager, sebagaimana manusia umumnya, belum mengetahui kejadian
pasti yang akan berlangsung pada waktu mendatang, sehingga
keputusan yang diambil hanya didasarkan atas asumsi kejadian waktu
mendatang yang dilatarbelakangi oleh intuisi, pengalaman, dan
kemampuan analitis.
Hasil baik atau buruk dari suatu keputusan tidak lain adalah
permasalahan kemungkinan (probabilitas) yang akan terjadi pada
waktu mendatang..
Tugas seorang manajer adalah mengambilan keputusan terbaik
berdasarkan kemungkinan-kemungkinan yang tersedia.
-
1/12/2013
4
PROBABILITAS DAN KEPUTUSAN BISNIS
Berikut adalah beberapa contoh permasalahan bisnis yang terkait
dengan probabilitas:
Masalah investasiPemilihan jenis investasi tentu didasarkan pada
tingkat permintaan (level of demand) atas produk yang dihasilkan
dari investasi tersebut.
Pengembangan produk baruSebelum produk baru dikembangkan tentu
perlu dipertimbangkan besarnya market share yang akan
diperoleh.
Keputusan inventoriKeputusan persediaan komoditas, terutama yang
mudah rusak. harus didasarkan perkiraan pola dan besarnya demand di
waktu mendatang
Masalah yang harus dicari solusinya
Alternatif solusi yang dapat dipilih.
Outcome atau States of nature adalah peristiwa yang mungkin
terjadi akibat pengambilan keputusan dan tidak dikendalikan oleh
pengambil keputusan.
Hasil atau payoff dari setiap keputusan.
ELEMEN KEPUTUSAN
-
1/12/2013
5
Terdapat tiga fase utama dalam proses pengambilan keputusan:
1. Strukturisasi masalah
2. Analisis masalah
3. Penentuan alternatif solusi masalah
PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN
STRUKTURISASI MASALAH
Pada fase ini pengambil keputusan mengidenfikasi dan
mendefinisikan masalah serta menggali berbagai alternatif solusi
berikut konsekuensi tiap alternatif.
Masalah yang hanya menawarkan satu jenis solusi disebut single
criterion decision problems.
Masalah yang memungkinkan lebih dari satu jenis solusi disebut
multicriteria decision problems.
PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN
-
1/12/2013
6
ANALISIS MASALAH
Pada fase ini pengambil keputusan membuat pertimbangan/analisis
(kualitatif atau kuantitatif) untuk menentukan alternatif yang akan
digunakan sebagai penyelesaian masalah.
ANALISIS KUALITATIF Didasarkan atas pengalaman, intuisi,
rasional, dan kewenangan pengambil
keputusan
Lebih bersifat seni dibanding ilmu.
ANALISIS KUANTITATIF Didasarkan atas data/fakta kuantitatif
terkait dengan permasalahan Dikembangkan melalui model matematik
yang mencakup tujuan, hambatan
(constraint), dan keterkaitan antar komponen model yang terdapat
dalam masalah.
Menggunakan satu atau lebih (model) teori keputusan untuk
menghasilkan penyelesaian
PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN
IMPLEMENTASI PENYELESAIAN MASALAH
Pada fase ini pengambil keputusan mengimplementasikan solusi
yang sudah dipilih dan mengevaluasi konsekuensi pilihannya (payoff,
profit, BEP, rugi).
Menerapkan solusi pilihan Mengevaluasi solusi pilihan:
Melanjutkan solusi yang dipilih Menghentikan solusi pilihan dan
melakukan analisis ulang untuk
menentukan alternatif solusi (atau kombinasi
alternatif-alternatif solusi) lainnya.
PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN
-
1/12/2013
7
PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN
BISNISBISNIS
1. Identifikasi dan definisikan permasalahan secara jelas
2. Elaborasi seluruh kemungkinan alternatif solusi
3. Identifikasi outcome yang mungkin terjadi atau states of
nature dari tiap alternatif
4. Identifikasi potensi payoff atau profit (conditional value)
dari tiap kombinasi alternatif dan outcomes menggunakan tabel
keputusan (decision table), disebut juga tabel payoff (payoff
table)atau menggunakan pohon keputusan (decision tree)
5. Tentukan kriteria sesuai dengan teori keputusan
6. Hitung kriteria dan buat keputusan
Def
inIs
i m
asal
ah
Ela
bo
rasi
al
tern
atif
Iden
tifi
kasi
S
tate
of
nat
ure
Eva
luas
i p
ote
nsi
pay
off
Ten
tuka
n
krit
eria
/mo
del
Gu
nak
an
keri
teri
a th
d
dat
a
Am
bil
K
epu
tusa
n
STRUKTURISASI MASALAH ANALISIS MASALAH
-
1/12/2013
8
THOMSON LUMBER COMPANY[Render et al, 2012]
Perusahaan Thomson Lumber Co. di Portland, Oregon berkeinginan
untuk membuat dan memasarkan produk baru berupa storage shed
(gudang peralatan kebun). Tujuan yang hendak dicapai adalah
memaksimalkan profit dari produk baru tersebut.
Langkah pengambilan keputusan yang ditempuh adalah sebagai
berikut
PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSANTHOMPSON LUMBER COMPANY
Langkah 1 Definisi masalah
Memproduksi dan memasarkan produk baru, storage sheds
Langkah 2 Elaborasi alternatif
Membangun pabrik besar Membangun pabrik kecil Tidak membangun
pabrik dan tidak memproduksi
Langkah 3 Identifikasi state of nature pasar
Pasar mungkin bagus (kubutuhan tinggi) atau mungkin juga buruk
(kebutuhan rendah)
-
1/12/2013
9
PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSANTHOMPSON LUMBER COMPANY
Langkah 4 Identifikasi potensi payoffs
Identifikasi conditional values untuk pabrik besar, pabrik
kecil, dan tanpa pabrik dari dua kemungkinan kondisi pasar. [dalam
kondisi pasar bagus, pabrik besar diperkirakan menghasilkan profit
sebesar $200.000 sedangkan pabrik kecil sebesar $100.000, namun
kalau kondisi pasar buruk pabrik besar menyebabkan kerugian
$180.000 sedangkan pabrik kecil sebesar $20.000
ALTERNATIFSTATE OF NATURE
PASAR BAGUS ($) PASAR BURUK ($)
Pabrik besar 200,000 180,000
Pabrik kecil 100,000 20,000
Tidak produksi 0 0
PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSANTHOMPSON LUMBER COMPANY
Langkah 5 Pilih kriteria/model matematik
Sesuaikan dengan kondisi/suasana saat proses pengambilan
keputusan berlangsung
Langkah 6 Tentukan kriteria/model berdasarkan data tersedia
Lakukan perhitungan dan gunakan hasilnya untuk membuat
keputusan
-
1/12/2013
10
KONDISI SAAT PENGAMBILAN KEPUTUSAN
1. Pengambilan keputusan dalam kondisi kepastian (certainty)
Pengambil keputusan mengetahui dengan pasti konsekuensi dari
setiap alternatif solusi atau keputusan.
2. Pengambilan keputusan dalam kondisi ketaktpastian
(uncertainty)
Pengambil keputusan sama sekali tidak mengetahui besarnya
peluang untuk tiap outcome atau states of nature dari alternatif
solusi.
3. Pengambilan keputusan dalam kondisi beresiko (risk)
Pengambil keputusan mengetahui besarnya peluang untuk tiap
outcome atau states of nature dari alternatif solusi
Model yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam
kondisi kepastian:
Linear ProgrammingModel TransportasiModel PenugasanModel
InventoriModel AntrianModel network
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI KEPASTIAN
Dibahas sebagai topik tersendiri
-
1/12/2013
11
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI KETAKPASTIAN
5 kriteria yang biasa digunakan untuk pengambilan keputusan
dalam kondisi ketakpastian
1. Maximax (optimistic)
2. Maximin (pessimistic)
3. Criterion of realism
4. Equally likely
5. Minimax regret
MAXIMAX (Wald)
Digunakan untuk mencari alternatif yang memaksimalkan payoff
maksimum
Cari maksimum payoff dari setiap alternatif Pilih alternatif
dengan nilai maksimum
ALTERNATIVESTATE OF NATURE
PASAR BAGUS ($)
PASAR BURUK ($)
MAXIMUM ($)
Pabrik besar 200,000 180,000 200,000
Pabrik kecil 100,000 20,000 100,000
Tidak produksi 0 0 0
MaximaxMaximax
-
1/12/2013
12
MAXIMIN
Digunakan untuk mencari alternatif yang memaksimalkan payoff
minimum
Cari payoff minimum dari tiap alternatif Pilih alternatif dengan
nilai maksimum
ALTERNATIF
STATE OF NATURE
MINIMUM ($)PASAR BAGUS ($)
PASAR BURUK ($)
Pabrik besar 200,000 180,000 180,000
Pabrik besar 100,000 20,000 20,000
Tidak produksi 0 0 0
MaximinMaximin
CRITERION OF REALISM (Hurwicz)
Kompromi antara maximax dan maximin
Pilih a coefficient of realism Nilai berkisar antara 0 dan 1 = 0
berarti 100% pesimis (MAXIMIN) = 1 berarti 100% optimis (MAXIMAX)
Hitung rata-rata tertimbang untuk tiap alternatif Pilih alternatif
dengan nilai terbesar
Rata rata tertimbang = (nilai maksimum alternatif) + (1 )(nilai
minimum alternatif)
-
1/12/2013
13
CRITERION OF REALISM (HURWICZ)
Pabrik besar dengan = 0.8(0.8)(200,000) + (1 0.8)(180,000) =
124,000
Pabrik kecil dengan = 0.8 (0.8)(100,000) + (1 0.8)(20,000) =
76,000
ALTERNATIF
STATE OF NATURE
PASAR BAGUS ($)
PASAR BURUK ($)
CRITERION OF REALISM
( = 0.8)$
Pabrik besar 200,000 180,000 124,000
Pabrik kecil 100,000 20,000 76,000
Tidak produksi 0 0 0
RealismRealism
EQUALLY LIKELY (Laplace)
Setiap alternatif mempunyai peluang sama (equally likely)
Memperhatikan seluruh payoff untuk tiap alternatif.
Langkah Hitung rata-rata payoff tiap alternatif Pilih alternatif
dengan rata-rata tertinggi
ALTERNATIF
STATE OF NATURERata-rata
($)PASAR BAGUS ($)
PASAR BURUK ($)
Pabrik besar 200,000 180,000 10,000
Pabrik kecil 100,000 20,000 40,000
Tidak produksi 0 0 0Equally likelyEqually likely
-
1/12/2013
14
MINIMAX REGRET (Savage)
Didasarkan atas opportunity opportunity lossloss (OL) = besarnya
kerugian (kekecewaan) akibat tidak mengambil alternatif terbaik =
selisih antara keuntungan optimal dan payoff aktual dari suatu
keputusan
Susun tabel OL dengan menetapkan OL jika tidak memilih
alternatif terbaik
OL dihitung dengan mengurangkan nilai payoff tiap kolom dengan
nilai payoff tertinggi pada kolom tersebut
Cari OL maksimum untuk tiap alternatif dan pilih alternatif
dengan nilai minimum
MINIMAX REGRET
STATE OF NATURE
PASAR BAGUS ($)
PASAR BURUK ($)
200,000 200,000 0 (180,000)
200,000 100,000 0 (20,000)
200,000 0 0 0
ALTERNATIF
STATE OF NATURE
PASAR BAGUS ($)
PASAR BURUK ($)
Pabrik besar 0 180,000
Pabrik kecil 100,000 20,000
Tidak produksi 200,000 0
Tabel Opportunity Loss
-
1/12/2013
15
ALTERNATIF
STATE OF NATUREMAXIMUM
($)PASAR BAGUS ($)
PASARBURUK ($)
Pabrik besar 0 180,000 180,000
Pabrik kecil 100,000 20,000 100,000
Tidak produksi 200,000 0 200,000MinimaxMinimax
MINIMAX REGRET
Pengambilan keputusan ketika terdapat beberapa kemungkinan
outcome atau states of nature dan pengambil keputusan mengetahui
probabilitas untuk tiap outcome.
Dalam kondisi seperti ini, metode yang digunakan adalah
penggabungan payoff dan probabilitas tiap state of nature dengan
kriteria:
1.1. Expected Monetary Value Expected Monetary Value (EMV),
(EMV),
2.2. Expected Value of Perfect Information Expected Value of
Perfect Information (EVPI), atau
3.3. Expected Opprotunity Lost Expected Opprotunity Lost
(EOL)(EOL)
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI BERESIKO
-
1/12/2013
16
EXPECTED MONETARY VALUE (EMV)
Keputusan diambil berdasarkan alternatif dengan nilai EMV
terbesar.
Untuk setiap alternatif solusi, EMV dihitung sbb:
EMV alternatif i = (payoff nature of state)ij x( probabilitas
nature of state)ij
Misal
EMV alternatif 1 = (payoff state of nature pertama)
x (probabilitas state of nature pertama)
+ (payoff state of nature kedua)
x (probabilitas state of nature kedua)
+ + (payoff state of nature terakhir)
x (probabilititas state of nature terakhir)
EMV UNTUK THOMPSON LUMBER
Tiap kondisi pasar memiliki probabilitas = 0.50 Alternatif
manakah yang memberikan EMV terbesar? Hitung EMV tiap alternatif
sbb:
EMV (pabrik besar) = (0.50)($200,000) + (0.50)($180,000)=
$10,000
EMV (pabrik kecil) = (0.50)($100,000) + (0.50)($20,000)=
$40,000
EMV (tidak produksi) = (0.50)($0) + (0.50)($0)= $0
-
1/12/2013
17
ALTERNATIF
STATE OF NATURE
EMV ($)PASAR BAGUS ($)
PASAR BURUK ($)
Pabrik besar 200,000 180,000 10,000
Pabrik kecil 100,000 20,000 40,000
Tidak produksi 0 0 0
Probabilitas 0.50 0.50
EMV terbesarEMV terbesar
EMV UNTUK THOMPSON LUMBER
EXPECTED VALUE OF PERFECT INFORMATION (EVPI)
EVPI merupakan perluasan dari EMV ketika muncul biaya tambahan
untuk membeli informasi sempurna (perfect information) guna
mengurangi kondisi beresiko
EVPI dihitung sebagai selisih antara nilai harapan dengan
informasi sempuna (Expected Value with Perfect Information / EVwPI)
dan EMV maksimum
EVPI = EVwPI EMV maksimum
EVwPI = (payoff terbesar nature of state)i x( probabilitas
nature of state)i
EVwPI = (payoff tertinggi dari state of nature pertama)x
(probabilitas state of nature pertama)+ (payoff tertinggi dari
state of nature ke dua)x (probabilitas state of nature ke dua)+ +
(payoff dari state of nature terakhir)x (probabilitas state of
nature terakhir)
-
1/12/2013
18
Misal, suatu perusahaan konsultan pemasaran menawarkan informasi
yang memberi kepastian tentang kondisi baik pasar dengan biaya
$65,000.
Apakah biaya informasi ini layak? Alternatif terbaik pada
kondisi pasar baik adalah membangun
pabrik besar dengan payoff $200,000
Alternatif terbaik pada kondisi pasar buruk adalah tidak
produksi dengan payoff $0
EVwPI = ($200,000)(0.50) + ($0)(0.50) = $100,000
EMV maksimum tanpa informasi tambahan adalah $40,000EVPI = EVwPI
EMV maksimum
= $100,000 - $40,000
= $60,000
EVPI UNTUK THOMPSON LUMBER
Jadi biaya maksimum yang dapat dikeluarkan Thompson untuk
membayar informasi adalah $60,000
EXPECTED OPPORTUNITY LOSS
Expected opportunity lossExpected opportunity loss (EOL) adalah
kerugian akibat tidak memilih alternatif solusi terbaik
EOL mempunyai prinsip meminimumkan kerugian karena pemilihan
bukan keputusan terbaik.
EOL Minimum menghasilkan keputusan yang sama seperti EMV
maksimum
Minimum EOL selalu sama dengan EVPI
-
1/12/2013
19
Langkah pertama, susun tabel opportunity loss (OL) Untuk setiap
alternatif, EOL dihitung sebagai berikut.
Keputusan diambil berdasarkan EOL minimum
EXPECTED OPPORTUNITY LOSS
EOL alternatif i = (Opportunity loss x probabilitas state
ofnature)i
EOL THOMPSON LUMBER
EOL pabrik besar = (0.50)($0) + (0.50)($180,000)= $90,000
EOL pabrik kecil = (0.50)($100,000) + (0.50)($20,000)=
$60,000
EOL Tidak produksi = (0.50)($200,000) + (0.50)($0)= $100,000
ALTERNATIVE
STATE OF NATURE
EOLPASAR BAGUS ($)
PASAR BURUK ($)
Pabrik besar 0 180,000 90,000
Pabrik kecil 100,000 20,000 60,000
Tidak produksi 200,000 0 100,000
Probabilitas 0.50 0.50
Minimum EOLMinimum EOL
-
1/12/2013
20
EXCEL QM FOR WINDOWS
Merupakan program macro untuk microsoft excel yang digunakan
untuk memudahkan proses perhitungan dalam analisis kuantitatif
untuk bisnis.
Versi 4.0 tahun 2011 dikembangkan untuk excel 2007 atau lebih
baru dan tergolong user friendly.
Berbagai model analisis disusun dalam bentuk modul yang
urutannya disesuaikan topik dari buku teks rujukan yang diterbitkan
oleh Prentice Halls.
EXCEL QM FOR WINDOWS
Assignment Breakeven/Cost-Volume
Analysis
Decision Analysis Forecasting Game Theory Goal Programming
Integer Programming Inventory Linear Programming
Markov Analysis Material Requirements Planning Mixed Integer
Programming Networks Project Management (PERT/CPM) Quality Control
Simulation Statistics Transportation Waiting Lines
Modul yang tersedia dalam software ini meliputi:
-
1/12/2013
21
Excel QM UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN TABEL KEPUTUSAN
ANALISIS SENSITIVITAS
Analisis sensitivitas berguna untuk mengevaluasi keputusan yang
mungkin berubah dengan input data berbeda
Untuk contoh Thompson Lumber, keputusan yang didasarkan pada EMV
maksimum bermuara pada pembangunan pabrik berskala kecil (EMV =
40)
Dalam analisis ini, perusahaan mengevaluasi masing-masing
alternatif solusi dengan probabilitas (P) yang berbeda untuk tiap
state of nature.
P = probabilitas untuk kondisi pasar bagus (1 P) = probabilitas
untuk kondisi pasar buruk.
LANGKAH
Hitung EMV tiap alternatif dengan P antara 0 dan 1.Plot hasil
hitungan ke dalam kurvaCari titik pertemuan (point) antar
alternatifBuat keputusan
-
1/12/2013
22
EMV Pabrik besar = $200,000P $180,000)(1 P)
= $200,000P $180,000 + $180,000P
= $380,000P $180,000
EMV Pabrik kecil = $100,000P $20,000)(1 P)
= $100,000P $20,000 + $20,000P
= $120,000P $20,000
EMV Tidak produksi = $0P + 0(1 P)
= $0
ANALISIS SENSITIVITAS
$300,000
$200,000
$100,000
0
$100,000
$200,000
EMV
EMV pabrik besar
EMV pabrik kecil
EMV tidak produksi
Point 1
Point 2
.167 .615 1
nilai P
ANALISIS SENSITIVITAS
-
1/12/2013
23
Point 1:Point 1:
EMV tidak produksi = EMV pabrik kecil
000200001200 ,$,$ P 167000012000020
.,
, P
00018000038000020000120 ,$,$,$,$ PP
6150000260000160
.,
, P
Point 2:Point 2:EMV(small plant) = EMV(large plant)
ANALISIS SENSITIVITAS
$300,000
$200,000
$100,000
0
$100,000
$200,000
EMV
EMV pabrik besar
EMV pabrik kecil
EMV tidak produksi
Point 1
Point 2
.167 .615 1
Values of P
ALTERNATIF TERBAIKRENTANG
NILAI P
Tidak produksi Kurang dari 0.167
Pabrik kecil 0.167 0.615
Pabrik besar Lebih besar 0.615
ANALISIS SENSITIVITAS
-
1/12/2013
24
TUGAS 1 PT Elok Nian adalah perusahaan perkebunan kelapa sawit
yang akan
melakukan ekspansi usaha dengan membuka kebun baru di 5 daerah
di Bengkulu yang dipandang dapat memberikan profit maksimum kepada
perusahaan. Setelah melakukan kajian tentang berbagai hal dan
mempelajari kinerja perusahaan serupa di berbagai daerah di
Bengkulu pada berbagai kondisi permintaan CPO diperoleh data profit
(milyar rupiah) sebagai berikut.
Tentukan dimana sebaiknya kebun baru dibuka.
KabupatenKONDISI PERMINTAAN
Rendah Stabil Tinggi
Mukomuko 16 19 23
Bengkulu Utara 18 20 26
Bengkulu Tengah 15 17 25
Seluma 14 20 24
Kaur 12 17 23
TUGAS 2
Pedagang pengumpul buah Pasar Minggu sering harus memutuskan
berapa banyak buah yang harus dipesan tiap pengiriman agar agar
persediaan buah menghasilkan profit maksimum. Keputusan harus
diambil sebaik-baiknya karena jika persediaan terlalu banyak
sedangkan kebutuhan rendah akan mengakibatkan kerugian akibat
banyak buah tidak laku dan membusuk sehingga harus diobral.
Sebaliknya jika persediaan terlalu sedikit sedangkan permintaan
tinggi juga mengakibatkan kerugian akibat banyak permintaan pembeli
tidak dapat dipenuhi dan tidak kembali lagi akibat kecewa. Untuk
penyediaan pedagang membeli buah dengan harga Rp 200.000/kotak dan
dijual dengan harga Rp 250.000/kotak sehingga memperoleh keuntungan
Rp 50.000 untuk tiap kotak yang terjual dan ditaksir kerugian
akibat kehilangan pelanggan adalah sebesar Rp 10.000/kotak. Dari
pengalaman sebelumnya juga diperoleh gambaran bahwa besarnya
probabilitas buah yang diterima dari pesanan laku seluruhnya
(persediaan dan permintaan sama besar) adalah sbb:
-
1/12/2013
25
Persediaan (kotak) Probabilitas
30 0.10
40 0.25
50 0.30
60 0.25
70 0.10
Probabilitas tingkat penjualan buah
Persediaan(kotak)
Probabilitas Permintaan
30 40 50 60 70
0.1 0.25 0.30 0.25 0.10
30 1.500.000 1.400.000 1.300.000 1.200.000 1.100.000
40 1.300.000 2.000.000 1.900.000 1.800.000 1.700.000
50 1.100.000 1.800.000 2.500.000 2.400.000 2.300.000
60 900.000 1.600.000 2.300.000 3.000.000 2.900.000
70 700.000 1.400.000 2.100.000 2.800.000 3.500.000
Tabel payoff penjualan buah buah ( Rp)
Buatlah keputusan berapa kotak buah yang harus di pesan untuk
tiap pengiriman