Dokumen ini membahas pengambilan keputusan dalam kondisi tidak pasti yang melibatkan alternatif tindakan dengan nilai probabilitas yang tidak diketahui. Berbagai kriteria untuk pengambilan keputusan seperti maximax, maxmin, dan regret dijelaskan, termasuk metode pohon keputusan. Selain itu, dokumen memberikan contoh analisis investasi berdasarkan kriteria tersebut.

1. Kondisi tidak pasti adalah suatu keadaan yang memenuhi beberapa syarat.
Yaitu sebagai berikut:
• Ada beberapa alternatif tindakan yang fisibel (dapat dilakukan)
• Nilai probabilitas masing-masing kejadian tidak diketahui
• Memiliki Pay-off sebagai hasil kombinasi suatu tindakan dan kejadian
tidak pasti
Pay-off merupakan nilai yang menunjukan hasil yang diperoleh dari
kombinasi suatu alternatif tindakan dengan kejadian tidak pasti
tertentu.Pay-off dapat berupa nilai pembayaran, laba, kenaikan pangsa
pasar, kekalahan, penjualan, kemenangan, dsb

2. PENGERTIAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM
KONDISI TIDAK PASTI
Pengambilan Keputusan dalam kondisi tidak pasti adalah pk dimana terjadi
hal-hal sbb :
1. Tidak diketahui jumlah dan kemungkinan munculnya kondisi tersebut.
2. Pengambil keputusan tidak dapat menentukan probabilitas terjadinya
berbagai kondisi atau hasil yang keluar.
3. Yang diketahui hanyalah kemungkinan hasil suatu tindakan, tetapi tidak
dapat diprediksi berapa besar probabilitas setiap hasil tersebut.
4. Pengambil Keputusan tidak mempunyai pengetahuan atau informasi
lengkap mengenai peluang terjadinya bermacam-macam keadaan
tersebut.
5. Hal yang akan diputuskan biasanya relatif belum pernah terjadi.

3. 6. Tingkat ketidakpastian keputusan semacam ini dapat dikurangi
dengan beberapa cara antara lain :
a. Mencari informasi lebih banyak
b. Melalui riset atau penelitian
c. Menggunakan probabilitas subjektif

4. TEKNIK PENYELESAIAN PENGAMBILAN
KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI
Ada beberapa kriteria atau metode:
• Kriteria Maximax
• Kriteria Maxmin
• Kriteria Laplace
• Kriteria Realisme
• Kriteria Regret
• Kriteria Pohon Keputusan

5. 1. Kriteria Maximax
• Pengambil Keputusan dianggap sangat optimis yaitu
dipilihnya hasil-hasil terbesar dari alternatif-alternatif yang
memberikan hasil maksimal dalam berbagai keadaan secara
alamiah.
• Kriteria maximax ini adalah kriterua yang tidak valid, karena
hanya mempertimbangkan hasil yang paling optimistic dn
mengabaikan semua keadaan yang mungkin, pay off, dan
probabilitas yang lainnya

6. 2. Kriteria Maximin
Pada kriteria ini, pengambil keputusan dianggap pesimis atau
konservatif tentang masa depan. Menurut kriteria ini, hasil
terkecil untuk setiap alternatif dibandingkan dengan alternatif
yang menghasilkan nilai maksimal dari hasil-hasil minimal
yang dipilih atau memilih alternatif yang minimalnya paling
besar.
Kriteria ini disebut juga ktiteria Wald, untuk menghormati
penemuanya Abraham Wald. Pada kriteria ini, pengambil
keputasan mungkin mengabaikan probabilitas-probabilitas
signifikan bahwa hasil yang diperoleh dapet lebih besar.

7. 3. Kriteria Laplace
Kriteria ini disebut juga kriteria equal likelihood. Menurut kriteria ini,
pengambilan keputusan mengasumsikan bahwa probabilitas terjadinya
berbagai kondisi adalah sama besarnya.
Pada kiriteria ini, pengambil keputusan tidak dapat
mementukan/mengetahui probabilitas terjadinya berbagai hasil, sehingga
diasumsikan bahwa semua kejadian mempunyai kemungkinan yang sama
untuk terjadinya atau setiap hasil memiliki probabilitas yang sama. Hasil
yang dipilih adalah yang memiliki nilai tertimbang tertinggi

8. 4. Kriteria Realisme
Kriteria realism dikenal juga sebagai kriteria Huewicz, untuk
menghormati penemunya Leonid Hurwicz. Kriteria ini merupakan
antara maximax dan maxmin, anatara optimis dan pesimis,
pengambilan keputasan yang tepat biasanya memperlihatkan suatu
campuran antara optimism dan pesimisme.
Jika :
α = 1 adalah sangat optimis
α = 0 adalah sangat pesimis
Ukuran realisme (UR) :
UR = (Hasil maksimal x α) + (Hasil minimal x 1-α)

9. 5. Kriteria Regret
Kriteria regret atau kriteria minimax pertama kali diperkenalkan
oleh L.J. savage yang didasarkan pada konsep opportunity loss
atau regret. Pada kriteria ini pembambil keputsan dapat diperoleh
hasil keputusan yang maksimal agar tidak terjadi suatu
penyelesaian (regret), dan dapat bertidak kedepan dengan melihat
keadaan masa lalu.
Menurut kriteria ini, pengambilan keputsan akan mengalami suatu
kerugaian apabila suatu perstiwa terjadi menyebabkan alternatif
yang dipilih kurang dari paoff maksimal.

10. Untuk menyelesaikan kasus degan menggunakan kriteria regret
dapat digunakan pedoman sebagai berikut :
1. Tentukan nilai regret setiap (opportunity loss) pay off,
dengan jalan mengurangkan nilai pay off maksimal baris
dengan pay off tiap baris!
2. Menentukan nilai regret maksimal tiap baris.
3. Menentukan nilai minimaks, sebagai alternatif pengambilan
keputusan.

11. 6. Kriteria Pohon Keputusan
Pohon keputusan adalah diagram pilihan keputusan dan peluang
kejadian yang menyertai keputusan, serta hasil dari hubungan
antara pilihan dengan kejadian. Disebut pohon keputusan karena
bila digambarkan mirip sebuah pohon dengan cabang cabang
dan ranting ranting.
Tujuan penggunaan pohon keputusan ini adalah untuk
memudahkan penggambaran situasu keputsan secara sistematik
dan komprehensip. Pengambilan keputusan adalah saat kejadian
tidak pasti adalah saat dimana sesuatu duluar kontrol tentang
apa yang akan terjadi, atau diluar kendali kita.

12. Alternatif
Investasi
Prospek Pasar (dalam juta rupiah)
Cerah Sedang Lesu
Obligasi 200 65 15
Deposito 175 100 40
Properti 250 150 -100
Contoh Soal 1-5:
Berdasarkan Tabel di atas tentukan:
1. Maximax
2. Maxmin
3. Laplace
4. Realisme
5. Regret

13. Penyelesaian Maximax :
Investasi
Pay-offMaksimum
(dalam juta rupiah)
Obligasi 200
Deposito 175
Properti 250
Jadi keputusan yang diambil berdasarkan kriteria maksimaks
adalah investasi properti, karena memberikan hasil maksimal
dari hasil maksimim beberaoa jenis investasi yaitu, 250 juta.

14. Penyelesaian Maxmin :
Investasi
Pay-off Minimum
(dalam juta rupiah)
Obligasi 15
Deposito 40
Properti - 100
Jadi keputusan yang diambil berdasarkan kriteria
minimaks adalah investasi deposito, karena
memberikan hasil maksimal dari hasil minimum dari
berberapa jenis investasi, yaitu Rp 40 juta.

15. Penyelesaian Leplace:
Bila probabilitas setiap perstiwa adalah 1/3. dengan demikian,
nilai tertimbang hasil investasi dari ketiga dipilih adalah:
dipilih adalah :
- Obligasi = (⅓)(200)+(⅓)(65)+(⅓)(15)
= 93,33
-Deposito =(⅓)(175)+(⅓)(100)+(⅓)(40)
= 104,99
- Properti = (⅓)(250)+((⅓)(150)+(⅓)(-100)
= 99,99
Karena nilai tertimbang deposito yang tertinggi, pengambil
keputusan akan memilih deposito.

16. Penyelesaian Realisme :
Investasi Pay-off Maks Pay-off Min
Obligasi 200 15
Deposito 175 40
Properti 250 - 100
α = 0,7 maka 1-α = 1-0,7 = 0,3
URobligasi = 200(0,7) + 15(0,3) = 144,5
URdeposito
URproperti
= 175(0,7) + 40(0,3) = 134,5
= 250(0,7) + (-100)(0,3) = 145
Jadi : UR yang tertinggi adalah 145, maka dipilih investasi
properti.

17. Prospek Pasar (dalam juta rupiah)
Penyelesaian Regret :
Alternatif
Investasi Cerah Sedang Lesu
Obligasi 250-200 = 50 150-65 = 85 40-15 = 25
Deposito 250-175 = 75 150-100 = 50 40-40 = 0
Properti 250-250 = 0 150-150 = 0 40+100 = 140
Nilai minimax, nilai penyesalan terkecil dari
alternatif nilai nilai tersebut adalah 75juta. Dengan
demikian, pengambilan keputsan memilih deposito

18. Simbol-simbol dalam pohon keputusan :
= Simbol keputusan
O = Simbol kejadian tidak pasti
Contoh Soal 6:
Sebuah produk yang berada pada tahap pengembangan,
mempunyai probabilitas 0,65 untuk diperbaharui dan jika
berhasil diperbaharui produk ini mempunyai probabilitas 0,9
untuk laris. Namun juka produk tidak berhasil diperbaharui,
probabilitas menajadi lari hanya 0,2.
a)Gambarkan diagaram pohon keputusan
b)Berapa probabilitas produk ini akan menjadi laris?

19. a. Diagram Pohon :
P(L)= 0,90
0,585
P(B)= 0,65
0,065
P(TL)= 0,10
Pengembangan P(L)= 0,20
Produk 0,070
P(TB)= 0,35
0,280
P(TL)= 0,80
Penyelesaian :
• Perbaharui = B
maka P(B)= 0,65
• Tidak Diperbaharui =TB
maka P(TB)=0,35
• Laris = L
maka P(L/B)= 0,9; P(L/TB) = 0,2
• Tidak Laris = TL
maka P(TL/B)=0,1; P(TL/TB)=0,8

20. b. Probabilitas produk akan laris = P(L)
P(L) = P(LB) + P(L/B')
P(B)P(L/B) + P(B’)P(L/B’)
(0,65)(0,90) + (0,35)(0,20)
0,585 + 0,07
0,655 atau 65,5 %
Keterangan
B = Diperbaharui
L = Laris
B’ = Tidak diperbaharui
L’ = Tidak Laris