Model Keputusan Dalam Kondisi Ketidakpastian
Model keputusan dalam kondisi
ketidakpastian disebut pula dengan model Keputusan
Tanpa Probabilitas. Sebuah kondisi pengambilan keputusan mengandung
beberapa komponen, yaitu keputusan itu sendiri dan kejadian yang dapat terjadi
dimasa yang akan datang, dikenal sebagai Kondisi
Dasar (State of Nature). Pada saat keputusan dibuat, pengambil keputusan
tidak yakin atas kondisi dasar yang akan datang dan tidak memiliki kendali atas
kondisi dasar tersebut.
Contoh
Model Keputusan Dalam Kondisi Ketidakpastian.
Seorang investor ingin
membeli salah satu dari tiga jenis perumahan. Ia harus memutuskan antara sebuah
Apartemen, Bangunan Kantor, dan Gudang. Kondisi dasar di masa yang akan datang akan menentukan besarnya laba
yang akan diperoleh investor tersebut adalah keadaan ekonomi yang baik dan
keadaan ekonomi yang buruk. Laba yang akan dihasilkan dari masing-masing
keputusan dalam tiap kondisi dasar yang terjadi ditunjukkan dalam tabel
berikut:
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Kondisi Dasar |
|
|
Kondisi Ekonomi Baik
|
Kondisi Ekonomi Buruk
|
|
|
Apartemen
|
$. 50.000
|
$ 30.000
|
|
Bangunan Kantor
|
$ 100.000
|
$ - 40.000
|
|
Gudang
|
$ 30.000
|
$ 10.000
|
Sumber
: Bernard W.Taylor III
Kriteria pengambilan keputusan dalam kondsi ketidakpastian meliputi Maximax, Maximin, Hurwich, Minimak regret, dan Equal Likilihood. Kadangkala kriteria tersebut menghasilkan keputusan yang sama; namun sering menghasilkan keputusan yang berbeda . Pengambil keputusan harus memilih kriteria atau kombinasi yang paling dapat memenuhi kebutuhannya.
Kriteria
Maximax
Pengambil
keputusan memilih keputusan yang memberikan nilai paling maksimum dari hasil-hasil
yang maksimum. Pada kriteria ini pengambil keputusan merasa optimis. Pengambil
keputusan mengasumsikan bahwa kondisi dasar yang paling menguntungkan dari
setiap alternatif keputusan akan terjadi.
Berdasarkan Contoh di atas maka pertama-tama
pengambil keputusan akan menentukan nilai maksimum dari alternatif keputusan
dengan cara sebagai berikut.
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Kondsi Dasar |
Nilai Maksimum |
|
|
Kondisi Ekonomi Baik
|
Kondisi Ekonomi Buruk
|
||
|
Apartemen
|
$. 50.000
|
$ 30.000
|
$. 50.000
|
|
Bangunan Kantor
|
$ 100.000
|
$ - 40.000
|
$ 100.000
|
|
Gudang
|
$ 30.000
|
$ 10.000
|
$ 30.000
|
Sumber
: Bernard W.Taylor III
Dari
nilai maksimum tersebut dipilih nilai yang tertinggi, yaitu $ 100.000 sebagai nilai Maximax, karena nilai tersebut
menggambarkan laba yang diterima oleh perusahaan tertinggi dari alternatif
investasi yang tersedia. Apabila tabel pay-off di atas menunjukkan biaya, maka
yang dipilih nilai minimum dari biaya
minimum, atau kriteria Minimin.
Kriteria
Maximin,
Pengambil
keputusan memilih keputusan yang memberikan nilai paling maksimum dari
hasil-hasil yang minimum. Pada kriteria ini pengambil keputusan merasa pesimis.
Pengambil keputusan mengasumsikan bahwa kondisi dasar yang minimum dari setiap
alternatif keputusan akan terjadi.
Berdasarkan Contoh di atas maka pertama-tama
pengambil keputusan akan menentukan nilai maksimum dari alternatif keputusan
dengan cara sebagai berikut:
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Kondisi Dasar |
Nilai Minimum |
|
|
Kondisi Ekonomi Baik
|
Kondisi Ekonomi Buruk
|
||
|
Apartemen
|
$. 50.000
|
$ 30.000
|
$
30.000
|
|
Bangunan Kantor
|
$ 100.000
|
$ - 40.000
|
$ - 40.000
|
|
Gudang
|
$ 30.000
|
$ 10.000
|
$ 10.000
|
Sumber
: Bernard W.Taylor III
Dari
nilai minimum tersebut dipilih nilai yang tertinggi, yaitu $ 30.000 sebagai nilai Maximin. Keputusan tersebut lebih bersifat
konservatif karena alternatif yang
masuk dalam pertimbangan hanyalah hasil-hasil terburuk yang mungkin terjadi.
Kriteria
Hurwich
Kriteria ini mencari kompromi antara
kriteria Maximax dan Maximin. Prinsip kriteria keputusan ini adalah pengambil
keputusan tidak sepenuhnya optimis dan juga tidak sepenuhnya pesimis. Dengan kriteria Hurwich, hasil keputusan dikalikan dengan
Koefisien
Optimisme pengambil keputusan. Koefisien optimisme yang didefinisikan
sebagai Alpha ( ά ),
terletak antara nilai nol dan satu ( 0 ≤
ά ≤ 1 ). Jika ά = 1, maka pengambil keputusan dikatakan sangat optimis;
dan jika ά = 0,
maka pengambil keputusan dikatakan sangat pesimis. Berdasarkan definisi
tersebut jika ά
adalah Koefisien Optimisme, maka 1 – ά adalah Koefisien Pesimisme.
Kriteria
Hurwich mengharuskan, untuk setiap alternatif keputusan, hasil maksimum
dikalikan dengan ά dan
hasil minimum dikalikan dengan 1 – ά. Untuk contoh di atas jika ά = 0,4 (investor sedikit pesimis) maka 1 – 0,4 = 0,6, dan nilai dari alternatif
investasi tersebut dapat dihitung sebagai berikut:
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Hasil Perkalian |
|
|
$. 50.000 ( 0,4 ) + $
30.000 ( 0,6 ) = $ 38.000
$ 100.000 ( 0,4 ) + $ - 40.000 ( 0,6 ) = $ 16.000
$ 30.000 ( 0,4 ) + $
10.000 ( 0,6 ) = $ 18.000
|
||
|
Apartemen
|
||
|
Bangunan Kantor
|
||
|
Gudang
|
Sumber
: Bernard W.Taylor III
Kriteria Hurwich menspesifikasikan
pemilihan alternatif keputusan sesuai dengan nilai tertimbang maksimum, yaitu $
38.000 pada perhitungan di atas. Jadi keputusan yang dipilih adalah apartemen.
Kriteria
Minimax Regret
Minimax Regret atau Kriteria
Penyesalan, pada kriteria ini pengambil keputusan bermaksud menghindari penyesalan
yang timbul setelah memilih alternatif keputusan yang meminimumkan maksimum
penyesalan.
Untuk menggunakan kriteria minimax
Regret, pengambil keputusan pertama-tama memilih hasil maksimum dari setiap
kondisi dasar. Dalam contoh di atas, hasil maksimum dalam kondisi yang baik
adalah $ 100.000 dan hasil maksimum dalam keadaan ekonomi buruk adalah $
30.000. Hasil-hasil yang lain dalam setiap keadaan ekonomi kemudian dikurangkan
dari jumlah nilai maksimum, seperti ditunjukkan dalam perhitungan berikut:
Kondisi Ekonomi Baik Kondisi
Ekonomi Buruk
$ 100.000 - $ 50.000
= $ 50.000 $ 30.000 - $
30.000 = $ 0
$ 100.000 - $ 100.000 = $ 0 $
30.000 - ( $-4 0.000) = $ 70
$ 100.000 - $ 30.000
= $ 70.000 $ 30.000 - $ 10.000
= $ 20
Nilai di
atas menggambarkan penyesalan yang mungkin dialami oleh pengambil keputusan
jika keputusan yang dihasilkan meberikan hasil di bawah hasil maksimum. Nilai
tersebut jika dirangkum dalam suatu tabel hasil pertukaran yang dimodifikasi
dan dikenal sebagai tabel penyesalan nampak sebagai berikut:
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Kondisi Dasar |
Nilai Maksimum |
|
|
Kondisi Ekonomi Baik
|
Kondisi Ekonomi Buruk
|
||
|
Apartemen
|
$ 50.000
|
$ 0
|
$ 50.000
|
|
Bangunan Kantor
|
$ 0
|
$ 70.000
|
$ 70.000
|
|
Gudang
|
$ 70.000
|
$ 20.000
|
$ 70.000
|
Sumber
: Bernard W.Taylor III
Untuk mengambil keputusa berdasarkan
kriteria Minimax Regret, dipilih nilai maksimum dari penyesalan setiap
alternatif keputusan. Keputusan yang dipilih adalah yang merupakan nilai
minimum dari maksimum penyesalan yang ada.
Berdasarkan kriteria Minimax Regret yang dipilih adalah investasi pada Apartemen, karena
di dasarkan pada filosofi bahwa investor akan mengalami penyesalan dalam jumlah
yang terjecil jika ia membeli Apartemen.
Kriteria
Bobot yang Sama (Equal Likelihood)
Kriteria
ini dikemukakan oleh La Place, yang
memberikan bobot yang sama untuk setiap kondisi dasar. Jadi diasumsikan bahwa
setiap kondisi dasar memiliki kemungkinan yang sama untuk terjadi.
Karena
dalam contoh di atas terdapat dua kondisi dasar ( kondisi ekonomi baik dan kondisi ekonomi buruk) , maka diberikan
bobot yang sama, yaitu 0,50 untuk setiap kondisi dasar yang ada. Kemudian bobot
tersebut dikalikan dengan hasil dari setiap alternatif keputusan. Keputusan
yang dipilih adalah yang memberikan nilai tertimbang yang maksimum (tertinggi).
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Kondisi Dasar |
|
|
Kondisi Ekonomi Baik (0,5
)
|
Kondisi Ekonomi Buruk
(0,5)
|
|
|
Apartemen
|
$. 50.000
|
$ 30.000
|
|
Bangunan Kantor
|
$ 100.000
|
$ - 40.000
|
|
Gudang
|
$ 30.000
|
$ 10.000
|
Apartemen = 0,5 ( $ 50.000 ) + 0,5 ( $ 30.000) = $ 40.000
Bangunan
Kantor =
0,5 ( $ 100.000 ) + 0,5 ( $ -40.000) = $ 30.000
Gudang = 0,5 ( $ 30.000 ) + 0,5 ( $ 10.000) = $ 20.000
Berdasarkan hasil perhitungan di atas nilai
tertimbang maksimum adalah Apartem, sehingga apartemen yang dipilih sebagai
alternatif investasi yang paling menguntungkan.
Model Keputusan Dalam Kondisi Resiko
Pengambilan keputusan dalam Kondisi Resiko setiap alternatif
keputusan memiliki kemungkinan kejadian yang lebih dari satu. Banyaknya
kemungkinan kejadian hasil atau akibat dari pelaksanaan masing-masing
alternatif keputusan tersebut pada umumnya ditimbulkan oleh adanya ketidak
sempurnaan data yang dipergunakan sebagai dasar analisis. Perlu diperhatikan
bahwa untuk bisa dikatagorikan sebagai model keputusan dengan resiko besarnya
probabilitas kemungkinan kejadian dari satu alternatif keputusan harus
diketahui.
Untuk mengambil keputusan dalam kondisi
resiko kreiteria yang digunakan adalah :
Kriteria Expected Value
Untuk mengaplikasikan konsep nilai
ekspektasi, pengambil keputusan pertama-tama harus memperkirakan probabilita
kejadian untuk masing-masing kondisi dasar. Jika perkiraan ini telah dibuat,
nilai ekspektasi untuk setiap alternatif keputusan dapat dihitung.
Nilai Ekspektasi dihitung dengan mengalikan setiap hasil (dari keputusan) dengan
probabilita kejadian kemudian hasilnya dijumlahkan.
Contoh
berikut dapat digunakan untuk menggambarkan nilai ekspektasi:
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Kondisi Dasar |
|
|
Kondisi Ekonomi Baik (0,6
)
|
Kondisi Ekonomi Buruk
(0,4)
|
|
|
Apartemen
|
$. 50.000
|
$ 30.000
|
|
Bangunan Kantor
|
$ 100.000
|
$ - 40.000
|
|
Gudang
|
$ 30.000
|
$ 10.000
|
E
V. Apartemen = 0,6 ($ 50.000 ) + 0,4 ( $ 30.000) = $ 42.000
E
V. Bangunan Kantor = 0,6 ($100.000) + 0,4 ( $ -40.000) = $
44.000
E
V. Gudang = 0,6($ 30.000 ) + 0,4 ( $
10.000) = $ 22.000
Keputusan
yang terbaik adalah alternatif yang memiliki nilai ekspektasi terbesar.
Alternatif lain, jika hasil yang terjadi dinyatakan dalam biaya, keputusan yang
memiliki nilai ekspektasi terendah.
Pada contoh di atas
keputusan yang dipilih adalah Bangunan Kantor karena memiliki nilai Expected
Value terbesar, yaitu $ 44.000.
Kriteria Expected Opportunity Loss ( Kriteria E O L )
Kriteria keputusan yang berkaitan dengan nilai ekspektasi adalah Expected Opportunity Loss ( Peluang Rugi Ekspektasi).
Untuk menghitung E O L dilakukan dengan mengalikan probabilita dengan penyesalan ( Opportunity Loss) untuk setiap hasil keputusan. Kriteria minimax regret merupakan contoh dari tingkat penyesalan. Untuk menunjukkan tingkat penyesalan digunakan contoh kriteria minimax regret sebagai berikut:
Kondisi Ekonomi Baik Kondisi
Ekonomi Buruk
$ 100.000 - $ 50.000
= $ 50.000 $ 30.000 - $
30.000 = $ 0
$ 100.000 - $ 100.000 = $ 0 $
30.000 - ( $-4 0.000) = $ 70
$ 100.000 - $ 30.000
= $ 70.000 $ 30.000 - $
10.000 = $ 20
Nilai di
atas menggambarkan penyesalan yang mungkin dialami oleh pengambil keputusan
jika keputusan yang dihasilkan meberikan hasil di bawah hasil maksimum. Nilai
tersebut jika dirangkum dalam suatu tabel hasil pertukaran yang dimodifikasi
dan dikenal sebagai tabel penyesalan nampak sebagai berikut:
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Kondsi Dasar |
|
|
Kondisi Ekonomi Baik
(0,6)
|
Kondisi Ekonomi Buruk
(0,4)
|
|
|
Apartemen
|
$ 50.000
|
$ 0
|
|
Bangnan Kantor
|
$ 0
|
$ 70.000
|
|
Gudang
|
$ 70.000
|
$ 20.000
|
Sumber
: Bernard W.Taylor III
E
V. Apartemen = 0,6 ( $
50.000 ) + 0,4 ( $ 0) =
$ 30.000
E
V. Bangunan Kantor = 0,6 ( $ 0 ) + 0,4 ( $ 70.000) = $
28.000
E V.
Gudang = 0,6 ($70.000 ) + 0,4 ( $ 20.000) = $ 50.000
Seperti dalam kriteria minimax regret,
kriteria terbaik dihasilkan dari meminimumkan penyesalan atau, dalam kasus ini,
meminimumkan Expected Regret atau Opportunity Loss. Karena $ 28.000 adalah expected regret
minimum, keputusan yang dihasilkan adalah membeli bangunan kantor.
Perhatikan bahwa keputusan yang
direkomendasikan oleh kriteria Expexted Value dan Expected Opportunity Loss
adalah sama, yaitu membeli bangunan kantor. Kedua metode tersebut selalu
memberikan hasil yang sama atau konsisten. Sebagai tambahan kedua kriteria keputusan
tersebut sangat tergantung pada probabilita yang ditentukan oleh pengambil
keputusan. Jika probabilita yang digunakan tidak akurat, keputusan yang
dihasilkan akan salah.
Expected Value of Perfect
Information
Kadangkala untuk membeli informasi tambahan
berkaitan dengan kejadian di masa yang akan datang agar keputusan yang
dihasilkan lebih baik diperlukan oleh pengambil keputusan. Sebagai contoh,
seorang investor perumahan menyewa seorang pengamat ekonomi untuk membuat
analisa ekonomi guna menentukan secara lebih akurat kondisi ekonomi yang akan
terjadi di masa yang akan datang. Untuk membayar nilai informasi yang akan
diperoleh, investor tersebut akan membayar uang nilainya tidak lebih dari
manfaat yang diterima. Jadi informasi memiliki nilai maksimum tertentu yang
menunjukkan batas jumlah uang yang bersedia dikeluarkan oleh pembuat keputusan.
Nilai dari informasi tersebut dapat dihitung sebagai nilai ekspektasi -–dari
sinilah diambil Nilai Ekspektasi atas Informasi Sempurna (The Expected Value of Perfect
Information = E V P I)
Untuk menghitung Nilai Ekspektasi atas Informasi
Sempurna, terlebih dulu dilihat keputusan disetiap kondisi dasar.
Sebagai contoh, alternatif keputusan atas investasi perumahan di atas. Jika
pengambil keputusan yakin bahwa kondisi ekonomi yang baik akan terjadi, akan
diambil keputusan bangunan kantor. Sama halnya jika pengambil keputusan yakin
bahwa kondisi ekonomi yang buruk akan terjadi, pengambil keputusan akan
memutuskan membeli apartemen. Keputusan hipotetis yang “sempurna” tersebut
ditunjukkan dalam tabel berikut:
|
Keputusan
(untuk membeli)
|
Kondsi Dasar |
|
|
Kondisi Ekonomi Baik (0,6
)
|
Kondisi Ekonomi Buruk
(0,4)
|
|
|
Apartemen
|
$. 50.000
|
$ 30.000
|
|
Bangunan Kantor
|
$
100.000
|
$ - 40.000
|
|
Gudang
|
$ 30.000
|
$ 10.000
|
Probabilita untuk setiap kondisi dasar
(yaitu: 0,60 dan 0,40) mengatakan bahwa kondisi ekonomi yang baik akan terjadi
sebanyak 60% dari seluruh waktu yang ada dan kondisi ekonomi yang buruk akan
terjadi sebanyak 40% dari seluruh waktu yang ada (jika situasi keputusan ini
diulang setiap saat). Dengan kata lain, walaupun informasi sempurna
memungkinkan investor membuat keputusan yang tepat, setiap kondisi dasar hanya
akan terjadi dalam porsi tertentu dari waktu yang ada. Jadi setiap hasil
keputusan yang didapatkan dengan menggunakan informasi sempurna harus dikalikan
dengan probabilitanya.
$ 100.000 (0,60) + $ 30.000 (0,40) = 72.000
Jumlah sebesar $ 72.000 merupakan
nilai ekspektasi dari keputusan yang diambil, berdasarkan Perfect Information, jadi
bukan Expected Value of Perfect Information. Nilai ekspektasi dari
informasi sempurna adalah jumlah maksimum yang akan dibayarkan untuk memperoleh
informasi yang dapat menghasilkan keputusan yang lebih baik daripada keputusan
yang dibuat tanpa informasi sempurna
(perfect information). Pada pengambilan keputusan dengan kriteria Nilai Ekspektasi (Expected Value) dari keputusan tanpa informasi sempurna
adalah membeli bangunan kantor, dan
nilai ekspektasi tersebut dihitung sebagai berikut:
E V.
Bangunan Kantor = 0,6 ( $ 100.000 ) + 0,4 ( $ -40.000) = $ 44.000
Nilai ekspektasi dari informasi
sempurna (EVPI) dihitung dengan mengurangkan nilai ekpekstasi dengan informasi
sempurna ( $72.000) dengan nilai
ekpekstasi tanpa informasi sempurna ( $ 44.000).
E V P I = $ 72.000 - $ 44.000 = $ 28.000
Nilai ekspektasi dari informasi , sebesar $ 28.000, adalah jumlah maksimum yang akan
dibayarkan oleh investor untuk membeli informasi sempurna dari sumber-sumber
lain, seperti pengamat ekonomi. Tentu
saja informasi sempurna tersebut jarang dan biasanya tidak dapat diperoleh.
Pada umumnya, pengambil keputusan bersedia membayar dalam jumlah yang kurang
dari $ 28.000, tergantung dari tingkat akurasi (yang mendekati sempurna) yang
diyakini oleh pengambil keputusan.
Perlu
diperhatikan bahwa nilai ekspektasi dari informasi sempurna $ 28.000, adalah
sama dengan rugi kesempatan ekspektasi untuk keputusan dengan menggunakan
kriteria EOL untuk kantor, yaitu $ 28.000.
Hal di
atas akan selalu menjadi masalah, terutama karena penyesalan menunjukkan Perbedaan antara keputusan yang terbaik
dalam suatu kondisi dasar dengan keputusan yang benar-benar dibuat.
Sebenarnya hal tersebut merupakan hal yang sama seperti yang ditentukan oleh
nilai ekspektasi dari informasi sempurna.
LATIHAN SOAL
1. Anisa
Sauma Rizkyka, lulusan mahasiswa jurusan manajemen baru mendapat warisan dari
orang tuanya. Ia sedang memutuskan satu dari beberapa alternatif investasi.
Tingkat pengembalian setelah satu tahun sangat tergantung pada tingkat bunga
selama tahun berikutnya. Saat ini tingkat bunga adalah 7% dan ia mengantisipasi
bahwa tingkat bunga akan tetap sama atau meningkat atau menurun sebesar 2
point. Berbagai alternatif investasi beserta tingkat pengembaliannya ($10.000)
berdasarkan tingkat bunga tertentu ditunjukkan dalam tabel berikut ini.
Investasi |
Tingkat Bunga |
||||
|
5%
|
6%
|
7%
|
8%
|
9%
|
|
|
Dana
Pasar Uang
|
2
|
3,1
|
4
|
4,3
|
5
|
|
Dana
Pertumbuhan Modal
|
- 3
|
- 2
|
2,5
|
4
|
6
|
|
Dana
Obligasi
|
6
|
5
|
3
|
3
|
2
|
|
Dana
Pemerintah
|
4
|
3,6
|
3,2
|
3
|
2,8
|
|
Dana
Resiko
|
- 9
|
- 4,5
|
1,2
|
8,3
|
14,7
|
|
Tabungan
Obligasi
|
3
|
3
|
3,2
|
3,4
|
3,5
|
Berdasarkan data
tentukan investasi yang terbaik dengan menggunakan kriteria keputusan berikut:
a.
Maximax b. Maximin c. Hurwich (ά = 0,3) d. Equal Likelihood
2.
Keberhasilan finansial Downhill Ski Resort dari Blue Ridge Mountains tergantung
pada jumlah salju selama bulan-bulan musim dingin. Jika rata-rata salju
melebihi 40 inci, peristirahatan tersebut akan sukses; Jika salju berada antara
20 dan 40 inci , peristirahatan tersebut akan menerima tingkat pengembalian
yang moderat; dan jika rata-rata salju lebih rendah dari 20 inci,peristirahatan
tersebut akan menderita kerugian finansial.Tingkat pegembalian finansial
berdasarkan masing-masing tinggi salju ditunjukkan dibawah ini.
> 40
inci, P=.4 20 sampai 40, P=
.2 < 20 inci, P= .4
$ 120,000 $ 40,000
$ -40,000
Sebuah
cabang hotel besar telah memberikan tawaran menyewa peristirahatan tersebut
selama musim dingin seharga $40,000. Hitunglah expected value untuk menentukan
apakah peristirahatan tersebut harus beroperasi atau harus disewakan. Jelaskan
alasan dari jawaban saudara.
3.
Diketahui data alternatif investasi sebagai berikut:
|
Alternatif Investasi
|
Kondisi Ekonomi
|
||
|
Baik P = 0,2
|
Sedang P = 0,7
|
Buruk P = 0,1
|
|
|
Deposito
|
$ 120. 000
|
$ 70.000
|
$ - 30.000
|
|
Saham
|
$ 60. 000
|
$ 40. 000
|
$ 20.000
|
|
Sektor Riil
|
$ 35. 000
|
$ 30. 000
|
$ 30. 000
|
Berdasarkan
data di atas hitunglah:
a. Hitunglah
Expected Vlaue untuk masing-masing keputusan dan pilihlah yang terbaik
b. Buatlah
tabel opportunity loss dan hitunglah expected opportunity loss untuk setiap
alternatif investasi
c. Tentukan
berapa jumlah yang bersedia dikeluarkan perusahaan untuk membayar perusahaan
penelitian pasar guna memperoleh informasi yang lebih baik mengenai kondisi
pasar di masa yang akan datang.
4.
Pedagang Kambing di River Side (Girli),
sedang mempertimbangkan pesanan hewan korban jenis Kambing. Harga setiap
kambing bobot tertentu adalah $ 90; masing-masing kambing dijual seharga $ 100
selama masa lebaran Idul Adha. Setelah lebaran berlalu, kambing-kambing
tersebut akan dijual seharga $ 80 per ekor.
Pedagang yakin bahwa seluruh kambing yang tersisa dapat dijual dengan
harga tersebut. Estimasi permintaan selama masa Lebaran untuk jenis kambing
tersebut, dengan probabilitasnya, ditunjukkan sebagai berikut:
|
Permintaan
( Kambing)
|
50
|
60
|
70
|
80
|
90
|
100
|
|
Probabilitas
|
0,10
|
0,15
|
0,25
|
0,20
|
0,10
|
0,20
|
Pertanyaan:
- Buatlah tabel hasil untuk situasi keputusan di atas.
- Hitunglah Expected Value untuk setiap alternatif, dan identifikasikan keputusan yang terbaik.
- Hitunglah Expected Value of Perfect Information
Materi oleh Ketua Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya
Bapak Faturrachman, SE, Msi.
Sumber : http://suk-risw.blogspot.co.id/2013/05/teori-keputusan-operation-research.html
No comments:
Post a Comment