BAB 5
PEMODELAN dan Model Manajemen 1
Issue Pokok pemodelan • • • • • •
Identifikasi Masalah Analisa Lingkungan Identifikasi Variabel Peramalan Penggunaan model berganda Katagori Model atau seleksi (Tipe dari Model) • Manajemen Model
Katagori
Tipe dari Model Proces & Tujuan
Teknik Representatif
Optimisasi dari masalah dengan beberapa alternatif
Cari solusi terbaik dari sejumlah kecil alternatif
Tabel keputusan, Pohon keputusan
Optimisasi melalui algorithma
Cari solusi terbaik dari sejumlah besar alternatif bahkan dari alternatif tak terhingga dengan menggunakan proses perbaikan langkah-demi langkah
Linier dan dan model programming matematika lainnya, model jaring kerja
Optimisasi melalui formula analitik
Cari solusi terbaik dalam satu langkah dengan menggunakan formula
Bebrapa model inventori
Simulasi
cari solusi "yang cukup baik" atau terbaik diantara semua alternatif yang diperiksa dengan percobaan
Bebrapa tipe model simulasi
Heuristics
Cari solusi yang"cukup baik" menggunakan aturan
Programming heuristik, sistem pakar
bebrapa model deskritif laninnya
Cari "what-if" dengan menggunakan formula
model finansial, antrean
Model peramalan
Ramalan untuk waktu yang akan datang untuk skenario yang ditentukan
Anlisa Markov, model peramalan
Model Statik dan Dinamik • Analisa Statik – Pengamantan sesaat dari suatu situasi
• Analisa Dinamik – Model Dinamik Evaluasi skenario yang berubah setiap waktu – Tergantung pada waktu – Kecendrungan dan pola sepanjang waktu – Perluasan model statik
Perlakuan kepastian, ketidakpastian, dan Risko • Model dengan kepastian • Model dengan ketidakpastian • Model dengan Risko
Analisa Keputusan dari beberapa alternatif (Tabel keputusan dan Pohon) Situasi Tujuan Tunggal • Tabel Keputusan • Pohon Keputusan
Tabel Keputusan
• Contoh Investasi • Sat Tujuan: maximalkan penghasilan setelah satu tahun • Pendapatan tergantyung dari status ekonomi (status alam) – Pertumbuhan yang matang/baik – Keadaan tidak bergerak – Inflasi
Situasi yang mungkin 1. Bila pertumbuhan dalam eknomi hutang penghasilan mencapai 12%; stocks 15%; waktu deposito 6.5% 2. Bila keadaan tetap, penghasilan hutang 6%; stocks 3%; waktu deposito 6.5% 3. Bila inflasi, penghasilan hutang 3%; stocks hilang 2%; waktu penghasilan deposito 6.5%
Tampilan masalah sebagai dua orang bermain (Two-Person Game) Alternatives Solid Growth Stagnation Inflation Bonds 12.0% 6.0% 3.0% Stocks 15.0% 3.0% -2.0% CDs 6.5% 6.5% 6.5%
• Variabel keputusan (alternatif) • Uncontrollable Variabel tak terkendali (status dari ekonomi) • Variabel penghasilan (penghasilan yang diproyeksikan)
Perlakuan ketidakpastian • Pendekatan Optimistik approach – Dipilih masing-masing keluaran terbaik dari masing-masing alternatif dan yang terbaik dari semua yang terbaik
• Pendekatan Pessimistik – Dipilih keluaran terjelek dari semua alternantif dan selanjutnya pilih salah satu yang terbaik
Perlakuan terhadap Resiko
• Menggunakan peluang yang diketahui (Table 5.3) • Pilih alternatif dengan nilai harapan terbesar • Analisa Resiko: hitung nilai harapan dengan mengalikan dengan mengalikan keluaran yang sesuai dan kemudian dijumlahkan. • Bisa saja bahaya
Tabel 5.3: Keputusan dengan resiko dan solusinya Solid Stagnation Growth
Inflation
Expected Value
Alternatives
.5
.3
.2
Bonds
12%
6%
3%
Stocks
15%
3%
-2%
8.0%
CDs
6.5%
6.5%
6.5%
6.5%
8.4% *
• Pohon keputusan • Cara lain dari perlakuan resiko – Simulasi – Mencari faktor kepastian – Fuzzy logic
• Tujuan ganda • Penghasilan, keamanan, dan liquiditas (Table 5.4)
Tabel 5.4: Tujuan Ganda
Alternatives Yield
Safety
Liquidity
Bonds
8.4%
High
High
Stocks
8.0%
Low
High
CDs
6.5%
Very High
High
Optimisasi via linear programming
• Kasus : Mencari komposisi campuran untuk “sungold Paint” • Kriteria – Brilliance rating 300 degrees – Hue level 250 degrees • Brilliance dan hue ditentukan oleh & • satu ounce dari & memberikan satu degree dari brilliance in one drum dari cat • Hue dikendalikan dengan jumlah dari • satu ounce dari memberikan 3 degrees hue dalam satu drum dari cat • = 45 cents/ounce & = 12 cents/ounce • Objektif: minimalkan biaya • Tujuan: mencari jumlah dari & dari setiap drum cat ?
Optimisasi via linear programming
• Formulasi
– Decision variables: • X1 = quantity of • X2 = quantity of
– Solusi • Cost = 45 X1 + 12 X2
– Brightness specification • 1 X1 + 1 X2 300
– Hue specification • 3 X1 + 0 X2 250
– Cost = 45 X1 + 12 X2 – Hasil • X1 = 83,333 & X2 = 216,667 • Total Cost = $ 63,50
Formulasi Umum • Variabel Keputusan : X1 & X2 • Fungsi Tujuan – Tunjukkan hubungan antara variabel – Tujuan Tunggal – Tujuan ganda • Pilih tujuan utama • Transformasikan tujuan yang lain kendala
Optimisasi • Maximalkan/minimalkan harga dari fungsi tujuan • Koefisien dari fungsi tujuan
• Biaya = 45X1 + 12X2 – (45 & 12 = koefisien, X1 & X2 = variabel keputusan) • kendala: – LP pemecahan masalah optimisasi dengan kendala • Koefisien Input/output: – Koefisien dari kendala • Kapasitas/ketersediaan – Nayatakan sebagai batas atas/batas bawah – Kendala linier: • 1 X1 + 1 X2 300 • 3 X1 + 0 X2 250 • (300 & 250 = kapasitas/kebutuhan, 1 & 3 & 0 = koefisen input/output
