Skip to main content

Review Topik Pemodelan dan Analisa: Kepastian, Ketidakpastian, dan Risiko

1. Apa yang dimaksud dengan melakukan pengambilan keputusan dengan asumsi kepastian, risiko, dan ketidakpastian?

Pengambilan keputusan dengan asumsi kepastian: nilai dari seluruh variabel yang mempengaruhi keputusan, termasuk nilai-nilai tentang masa depan, semuanya diketahui atau diasumsikan diketahui. 
Pengambilan keputusan dengan risiko: nilai yang tepat dari suatu variabel keputusan tidak diketahui, tetapi distribusi probabilitas statistiknya diketahui (atau dapat diasumsikan).
Pengambilan keputusan dengan ketidakpastian: bahkan data tentang distribusi probabiltas pun tidak diketahui.

2. Bagaimana pengambilan keputusan dengan asumsi kepastian diterapkan?
Pengambilan keputusan dengan asumsi kepastian dapat diterapkan dengan model matematika yang akan menghasilkan solusi optimal.

3. Bagaimana pengambilan keputusan dengan asumsi ketidakpastian diterapkan?

Pengambilan keputusan dengan ketidakpastian dapat diterapkan, pertama, dengan mencoba untuk mendapatkan informasi lebih lanjut. Jika hal ini tidak mungkin atau jika ketidakpastian tetap ada setelah hal ini dilakukan, maka perlu untuk mengevaluasi berbagai macam hasil dari berbagai nilai yang mungkin muncul dari berbagai macam variabel keputusan. Pilihan kemudian tergantung pada sikap si pembuat keputusan terhadap risiko. Misalnya, salah satu solusi mungkin memiliki nilai yang lebih tinggi dari solusi yang lain, tetapi juga kemungkinan memiliki risiko negatif yang lebih tinggi. Seorang manajer dengan kecenderungan untuk berjudi mungkin memilih solusi itu, sedangkan manajer yang lebih konservatif dan menghindari risiko akan memilih solusi yang menawarkan imbal hasil yang lebih rendah tetapi juga meminimalkan kemungkinan kerugian.

4. Bagaimana pengambilan keputusan dengan berbagai asumsi risiko diterapkan?
Pengambilan keputusan dengan risiko yang diterapkan dapat ditangani dengan cara mempertimbangkan distribusi probabilitas dari berbagai variabel keputusan dan menerapkan melalui model dengan distribusi tersebut. Hasilnya akan menjadi distribusi berbagai macam hasil.
Perhatikan bahwa rerata dari distribusi berbagai macam hasil seringkali bukan hasil yang diperoleh ketika mengampil keputusan dengan asumsi kepastian jika setiap variabel memiliki nilai rerata nya. Hal ini karena, dalam model yang kompleks, berbagai variabel keputusan berinteraksi dengan cara yang kompleks dan efeknya tidak selalu terlihat jelas.
Pendekatan lain untuk masalah dengan asumsi risiko adalah dengan cara memilih nilai yang acak dari distribusi probabilitas masing-masing variabel keputusan dan kemudian menjalankan modelnya, dengan asumsi kepastian, dengan nilai-nilai tersebut. Hal ini diulang sampai didapatkan hasil dari distribusi statistiknya. Pendekatan ini digunakan ketika model yang digunakan terlalu kompleks bila dijalankan dengan cara distribusi statistik secara langsung.

Area pengambilan keputusan: kepastian, risiko, dan ketidakpastian


Daftar link terkait review topik: pemodelan dan analisa:
Labels:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Pengertian Binding dalam Bahasa Pemrograman dan Kapan Terjadinya

Binding dimaksudkan sebagai pengikatan (association) antara suatu entity dengan atributnya, misalnya binding/pengikatan antara suatu variable dengan tipe datanya atau dengan nilainya, atau dapat juga antara suatu operasi dengan simbol, misalnya simbol + dikenali sebagai operasi penjumlahan atau simbol ^ dikenali sebagai operasi pangkat, dll.  Peristiwa binding dan kapan terjadinya binding (biasanya disebut dengan binding time ) berperan penting dalam membicarakan semantics suatu bahasa pemrograman. Beberapa kemungkinan binding time adalah:
1 comment
Selengkapnya >>

Latihan Soal Jawab Matematika Diskrit

Berikut di bawah ini adalah latihan soal jawab untuk matematika diskrit dengan topik-topik: Pernyataan Logika Circuits dan Ekspresi Boolean Argumen (valid/tidak valid) Teori Himpunan Permutasi Fungsi --o0o-- Pernyataan Logika 1. Buatlah tabel kebenaran untuk menentukan yang mana tautology dan yang mana contradiction dalam pernyataan logika (a) dan (b) di bawah ini: a. (p ∧ q) ∨ (∼p ∨ (p ∧ ∼q)) b.  (p ∧ ∼q) ∧ (∼p ∨ q)
1 comment
Selengkapnya >>

Contoh proses normalisasi relasi dari UNF – 1NF – 2NF – dan 3NF

Dalam posting tulisan tentang: “Tujuan dan Manfaat Normalisasi dalam Perancangan Database” , kita sudah mempelajari tentang: “Apa itu normalisasi” dan “Mengapa kita perlu melakukan normalisasi”. Kedua pertanyaan itu sudah terjawab dalam tulisan tersebut.  Kemudian dalam posting tulisan tentang: “Konsep Ketergantungan Fungsional, Normalisasi, dan Identifikasi Primary Key dalam Perancangan Sistem Database” , kita sudah mempelajari suatu konsep penting yang digunakan untuk melakukan normalisasi, yaitu konsep ketergantungan fungsional yang terdiri dari ketergantungan penuh, ketergantungan parsial atau sebagian, dan ketergantungan transitif. Proses normalisasi pertama-tama dilakukan dengan mengidentifikasi adanya ketergantungan-ketergantungan tersebut dalam relasi-relasi dan kemudian menghilangkannya. Cara melakukan normalisasi, mengidentifikasi berbagai macam ketergantungan, dan menghilangkan ketergantungan pada relasi-relasi bisa dipelajari ulang dalam postingan tulisan d...
Post a Comment
Selengkapnya >>