Macam - Macam Metode Sistem Penunjang Keputusan Metode Sistem pakar
Sistem Sistem pakar pakar adalah adalah suatu suatu progra program m kompu komputer ter yang yang diranc dirancang ang unt untuk uk mengambil keputusan seperti keputusan yang diambil oleh seorang atau bebera beberapa pa orang orang pakar pakar.. Menuru Menurutt Marimi Marimin n (1992), (1992), sistem sistem pakar pakar adalah adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan tekn teknik ik berp berpik ikir ir dala dalam m peng pengam ambi bila lan n keput eputus usan an un untu tuk k meny menyel eles esai aika kan n masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli ahli dalam dalam bidang bidang yang yang bersan bersangk gkuta utan. n. alam alam penyus penyusun unann annya, ya, sistem sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. !ombinasi dari kedua hal tersebut disimp disimpan an dalam dalam kompute omputer, r, yang yang selan" selan"utn utnya ya diguna digunaka kan n dalam dalam prose prosess pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
Modul Penyusun Sistem Pakar
Suatu sistem pakar disusun oleh tiga modul utama (Staugaard, 19#$), yaitu % 1. Modu Modull Mode)
Pene Peneri rima maan an
Peng Penget etah ahua uan n
Know Knowle ledg dge e
Acqu Acquis isit itio ion n
Sistem berada pada modul ini, pada saat ia menerima pengetahuan dari pakar pakar.. &rose &rosess mengum mengumpul pulka kan n penget pengetahu ahuanan-pen penget getahu ahuan an yang yang akan akan diguna digunaka kan n unt untuk uk pengem pengemban bangan gan sistem sistem,, dilak dilakuk ukan an denga dengan n bantua bantuan n kno kn o'ledg ledge e en engi gin neer eer. &eran eran kn kno o'ledg ledge e en engi gin neer eer adal adalah ah seb sebagai agai penghubung antara suatu sistem pakar dengan pakarnya. . Modul Modul Konsultasi Konsultasi!"ons !"onsultat ultation ion Mode) Mode)
&ada ada saat saat sist sistem em bera berad da pada pada posis osisii membe emberi rik kan "a' "a'aban aban atas atas permasalahan yang dia"ukan oleh user, sistem pakar berada dalam modul konsu onsult ltasi asi.. &ada ada modu modull ini, ini, user user beri berint nter erak aksi si deng dengan an sist sistem em deng dengan an men"a'ab pertanyaan-pertanyaan yang dia"ukan oleh sistem. #. Modul Modul Penjelasan Penjelasan!$%pla !$%planati nation on Mode) Mode)
Modu Modull ini ini men" men"el elas ask kan pros proses es peng pengam ambi bila lan n keput eputus usan an oleh oleh siste sistem m (bagaimana suatu keputusan dapat diperoleh).
Struktur Sistem Pakar
!omponen utama pada struktur sistem pakar (u et al, 19#$) meliputi% 1. &asis Pengetahuan !Knowledge &ase)
asis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. asis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. *akta adalah informasi tentang ob"ek, peristi'a, atau situasi. !aidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui. Menurut +ondran (19#) dalam tami (22), basis pengetahuan merupakan representasi dari seorang pakar, yang kemudian dapat dimasukkan kedalam bahasa pemrograman khusus untuk kecerdasan buatan (misalnya &/00+ atau S&) atau shell sistem pakar (misalnya 34S5S, &6-&S, 6/5S78, dsb.) . Mesin 'n(erensi !'n(erence $ngine)
Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. i dalam mesin inferensi ter"adi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. alam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian. Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti (3act /easoning) dan strategi penalaran tak pasti (neact /easoning). 3act reasoning akan dilakukan "ika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan ineact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya. Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan prose penalaran. 7erdapat tiga tehnik pengendalian yang sering digunakan, yaitu for'ard chaining, back'ard chaining, dan gabungan dari kedua tehnik pengendalian tersebut. #. &asis ata !ata*ase)
asis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta-fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. asis data menyimpan semua fakta, baik fakta a'al pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. asis data digunakan untuk menyimpan data hasil obser:asi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.
+. Antarmuka Pemakai !,ser 'nter(ace)
*asilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai dengan sistem. ubungan antar komponen penyusun struktur sistem pakar dapat dilihat pada +ambar di ba'ah ini % 7eknik /epresentasi &engetahuan /epresentasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresentasikan basis pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu skema;diagram tertentu sehingga dapat diketahui relasi;keterhubungan antara suatu data dengan data yang lain. 7eknik ini membantu kno'ledge engineer dalam memahami struktur pengetahuan yang akan dibuat sistem pakarnya. 7erdapat beberapa teknik representasi pengetahuan yang digunakan dalam pengembangan suatu sistem pakar, yaitu %
biasa
1. /ule-ased !no'ledge 2. &engetahuan direpresentasikan dalam suatu bentuk fakta (facts) dan aturan (rules). entuk representasi ini terdiri atas premise dan kesimpulan <. *rame-ased !no'ledge &engetahuan direpresentasikan dalam suatu bentuk hirarki atau "aringan frame =. 0b"ect-ased !no'ledge &engetahuan direpresentasikan sebagai "aringan dari obyek-obyek. 0byek adalah elemen data yang terdiri dari data dan metoda (proses) >. 6ase-ase /easoning &engetahuan direpresentasikan dalam bentuk kesimpulan kasus (cases) (ntuk mengetahui lebih "elasnya, 8nda dapat membaca buku % ? Management nformation System (@.8. 0Arien) Mc+ra' ill. 8riBona.S8. ? ecision Support and 3pert SystemsC Management Support Systems (3. 7urban) &rentice all. De' @ersey.S8. ? uku-buku lain yang membahas tentang Sistem &akar) Sistem pakar adalah sistem yang mempeker"akan pengetahuan manusia yang ditangkap dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan keahlian manusia. 8dapun komponen-kompenen yang mungkin ada dalam sebuah sistem pakar adalah% 1. Subsistem akuisisi pengetahuan 2. asis pengetahuan asis pengetahuan berisi pengetahuan penting untuk pengertian, formulasi dan pemecahan masalah. asis pengetahuan memasukkan dua elemen (1) fakta (facts) seperti situasi masalah dan teori dari area masalah dan (2) heuristic khusus atau
rule-rule yang menghubungkan penggunaan pengetahuan untuk pemecahan masalah spesiEk dalam sebuah domain khusus. nformasi dalam basis pengetahuan tergabung dalam basis pengetahuan tergabung dalam sebuah program computer oleh proses yang disebut dengan representasi pengetahuan. <. Mesin inferensi =. lackboard (Filayah ker"a) >. ser interface Sistem pakar berisi bahasa prosesor untuk komunikasi yang bersahabat, berorientasi pada masalah antara pengguna dan komputer. !omunikasi ini dapat secara baik diba'a oleh natural language, dan dalam beberapa kasus user interface ditambahkan dengan menu-menu dan graEk. . Subsistem pen"elasan $. Sistem penyaringan pengetahuan Sedangkan konsep dasar dalam sistem pakar menurut 7urban, 199< adalah% 1. !eahlian (3pertise) 2. &akar (3pert) <. 7ransfer keahlian =. nferensi >. /ule . !emampuan memberikan pen"elasan5&3/D! Ghttp%;;kmp.htm;G Ht GrightG 8kuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi dari keahlian pemecahan masalah dari beberapa sumber pengetahuan ke program komputer untuk konstruksi atau perluasan basis pengetahuan. Sumber-sumber pengetahuan potensial termasuk pakar manusia, tetbook, database, laporan penelitian khusus, dan gambar-gambar. &engakuisisian pengetahuan dari pakar adalah tugas kompleks yang sering membuat kemacetan dalam konstruksi sistem pakar sehingga dibutuhkan seorang kno'ledge engineer untuk berinteraksi dengan satu atau lebih pakar dalam membangun basis pengetahuan. Metode /egresi linier /egresi linier adalah metode statistika yang digunakan untuk membentuk model
hubungan antara :ariabel terikat (dependenC responC 5) dengan satu atau lebih :ariabel bebas (independen, prediktor, 4). 8pabila banyaknya :ariabel bebas hanya ada satu, disebut sebagai regresi linier sederhana, sedangkan apabila terdapat lebih dari 1 :ariabel bebas, disebut sebagai regresi linier berganda. 8nalisis regresi setidak-tidaknya memiliki < kegunaan, yaitu untuk tu"uan deskripsi dari fenomena data atau kasus yang sedang diteliti, untuk tu"uan kontrol, serta untuk tu"uan prediksi. /egresi mampu mendeskripsikan fenomena data melalui terbentuknya suatu model hubungan yang bersifatnya numerik. /egresi "uga dapat digunakan untuk melakukan pengendalian (kontrol) terhadap suatu kasus atau halhal yang sedang diamati melalui penggunaan model regresi yang diperoleh. Selain itu, model regresi "uga dapat dimanfaatkan untuk melakukan prediksi untuk :ariabel terikat. Damun yang perlu diingat, prediksi di dalam konsep regresi hanya boleh dilakukan di dalam rentang data dari :ariabel-:ariabel bebas yang digunakan untuk membentuk model regresi tersebut. Misal, suatu model regresi diperoleh dengan mempergunakan data :ariabel bebas yang memiliki rentang antara > s.d. 2>, maka prediksi hanya boleh dilakukan bila suatu nilai yang digunakan sebagai input untuk :ariabel 4 berada di dalam rentang tersebut. !onsep ini disebut sebagai interpolasi. ata untuk :ariabel independen 4 pada regresi linier bisa merupakan data pengamatan yang tidak ditetapkan sebelumnya oleh peneliti (obse:ational data) maupun data yang telah ditetapkan (dikontrol) oleh peneliti sebelumnya (eperimental or Eed data). &erbedaannya adalah bah'a dengan menggunakan Eed data, informasi yang diperoleh lebih kuat dalam men"elaskan hubungan sebab akibat antara :ariabel 4 dan :ariabel 5. Sedangkan, pada obser:ational data, informasi yang diperoleh belum tentu merupakan hubungan sebab-akibat. ntuk Eed data, peneliti sebelumnya telah memiliki
beberapa nilai :ariabel 4 yang ingin diteliti. Sedangkan, pada obser:ational data, :ariabel 4 yang diamati bisa berapa sa"a, tergantung keadaan di lapangan. iasanya, Eed data diperoleh dari percobaan laboratorium, dan obser:ational data diperoleh dengan menggunakan kuesioner. i dalam suatu model regresi kita akan menemukan koeEsien-koeEsien. !oeEsien pada model regresi sebenarnya adalah nilai duga parameter di dalam model regresi untuk kondisi yang sebenarnya (true condition), sama halnya dengan statistik mean (rata-rata) pada konsep statistika
dasar. anya sa"a, koeEsien-koeEsien untuk model regresi merupakan suatu nilai rata-rata yang berpeluang ter"adi pada :ariabel 5 (:ariabel terikat) bila suatu nilai 4 (:ariabel bebas) diberikan. !oeEsien regresi dapat dibedakan men"adi 2 macam, yaitu% 1. 'ntersep !intercept)
ntersep, deEnisi secara metematis adalah suatu titik perpotongan antara suatu garis dengan sumbu 5 pada diagram;sumbu kartesius saat nilai 4 I . Sedangkan deEnisi secara statistika adalah nilai rata-rata pada :ariabel 5 apabila nilai pada :ariabel 4 bernilai . engan kata lain, apabila 4 tidak memberikan kontribusi, maka secara rata-rata, :ariabel 5 akan bernilai sebesar intersep. &erlu diingat, intersep hanyalah suatu konstanta yang memungkinkan munculnya koeEsien lain di dalam model regresi. ntersep tidak selalu dapat atau perlu untuk diinterpretasikan. 8pabila data pengamatan pada :ariabel 4 tidak mencakup nilai atau mendekati , maka intersep tidak memiliki makna yang berarti, sehingga tidak perlu diinterpretasikan. Secara matematis, slope merupakan ukuran kemiringan dari suatu garis. Slope adalah koeEsien regresi untuk :ariabel 4 (:ariabel bebas). alam konsep statistika, slope merupakan suatu nilai yang menun"ukkan seberapa besar kontribusi (sumbangan) yang diberikan suatu :ariabel 4 terhadap :ariabel 5. Dilai slope dapat pula diartikan sebagai ratarata pertambahan (atau pengurangan) yang ter"adi pada :ariabel 5 untuk setiap peningkatan satu satuan :ariabel 4. 6ontoh model regresi% 5 I 9.= J .$K4 J 8ngka 9.= merupakan intersep, .$ merupakan slope, sedangkan merupakan error.
3rror bukanlah berarti sesuatu yang rusak, hancur atau kacau. &engertian error di dalam konsep statistika berbeda dengan pengertian error yang selama ini dipakai di dalam kehidupan sehari-hari. Metode &" atio
8nalisis manfaat-biaya merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui besarankeuntungan;kerugian serta kelayakan suatu proyek. alam perhitungannya, analisis inimemperhitungkan biaya serta manfaat yang akan diperoleh dari pelaksanaan suatu program.alam analisisbeneEt dancos t perhitungan manfaat serta biaya ini merupakan satu kesatuanyang tidak dapat dipisahkan. 8nalisis ini mempunyai banyak bidang penerapan. Salah satu bidang penerapan yang umummenggunakan rasio ini adalah dalam bidang in:estasi. Sesuai dengan dengan maknatekstualnya yaitu beneEt cost (manfaat-biaya) maka analisis ini mempunyai penekanan dalamperhitungan tingkat keuntungan;kerugian suatu program atau suatu rencana denganmempertimbangkan biaya yang akan dikeluarkan serta manfaat yang akan dicapai. &enerapananalisis ini banyak digunakan oleh para in:estor dalam upaya mengembangkan bisnisnya.7erkait dengan hal ini maka analisis manfaat dan biaya dalam pengembangan in:estasi hanyadidasarkan pada rasio tingkat keuntungan dan biaya yang akan dikeluarkan atau dalam kata lainpenekanan yang digunakan adalah pada rasio Enansial atau keuangan. ibandingkan penerapannya dalam bidang in:estasi, penerapan eneEt 6ost /atio (6/) telahbanyak mengalami perkembangan. Salah satu perkembangan analisis 6/ antara lain yaitupenerapannya dalam bidang pengembangan ekonomi daerah. alam bidang pengembanganekonomi daerah, analisis ini umum digunakan pemerintah daerah untuk menentukan kelayakanpengembangan suatu proyek. /elatif berbeda dengan penerapan 6/ di bidang in:estasi, penerapan 6/ dalam prosespemilihan suatu proyek terkait upaya pengembangan ekonomi daerah relatif lebih sulit. al inidikarenakan aplikasi 6/ dalam sektor publik harus mempertimbangkan beberapa aspek terkait social beneEt(social 'elfare function) dan lingkungan serta tak kalah penting adalah factor eEsiensi. *aktor eEsiensi mutlak men"adi perhatian menimbang terbatasnya dana dan kemampuan pemerintah daerah sendiri. Secara terinci aspek-aspek tersebut "uga mempertimbangkan dampak penerapan suatu program dalam masyarakat baik secara langsung (direct impact) maupun tidak langsung (indirect impact), faktor eksternalitas, ketidakpastian (uncertainty), risiko (risk) serta shado' price. 7erkait perhitungan risiko dan ketidakpastian, hal ini dapat diatasi dengan menggunakan asuransi danmelakukan lindung nilai (hedging). 3Esiensi ekonomi merupakan kontribusi murni suatu program dalam peningkatan kese"ahteraan masyarakat. Sehingga yang men"adi perhatian utama dalam penerapan 6/ dalam suatu proyekpemerintah yang berkaitan dengan sektor publik adalah redistribusi sumber daya.
Metode A/P
8& merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh 7homas . Saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks men"adi suatu hirarki, menurut Saaty (199<), hirarki dideEnisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi le:el dimana le:el pertama adalah tu"uan, yang diikuti le:el faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke ba'ah hingga le:el terakhir dari alternatif. engan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur men"adi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis. 8& sering digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut % 1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam. 2. Memperhitungkan :aliditas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan. <. Memperhitungkan daya tahan output analisis sensiti:itas pengambilan keputusan. !elebihan dan !elemahan 8& ayaknya sebuah metode analisis, 8& pun memiliki kelebihan dan kelemahan dalam system analisisnya. !elebihan-kelebihan analisis ini adalah % !esatuan (nity) ♣ 8& membuat permasalahan yang luas dan tidak terstruktur men"adi suatu model yang Leksibel dan mudah dipahami. !ompleksitas (6ompleity)♣ 8& memecahkan permasalahan yang kompleks melalui pendekatan sistem dan pengintegrasian secara deduktif. Saling ketergantungan (nter ependence) ♣ 8& dapat digunakan pada elemen-elemen sistem yang saling bebas dan tidak memerlukan hubungan linier. Struktur irarki (ierarchy Structuring) ♣ 8& me'akili pemikiran alamiah yang cenderung mengelompokkan elemen sistem ke le:el-le:el yang berbeda dari masing-masing le:el berisi elemen yang serupa. &engukuran (Measurement)♣ 8& menyediakan skala pengukuran dan metode untuk mendapatkan prioritas. !onsistensi (6onsistency)♣
8& mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian yang digunakan untuk menentukan prioritas. Sintesis (Synthesis)♣ 8& mengarah pada perkiraan keseluruhan mengenai seberapa diinginkannya masing-masing alternatif. 7rade 0 ♣ 8& mempertimbangkan prioritas relatif faktor-faktor pada sistem sehingga orang mampu memilih altenatif terbaik berdasarkan tu"uan mereka. &enilaian dan !onsensus (@udgement and 6onsensus) ♣ 8& tidak mengharuskan adanya suatu konsensus, tapi menggabungkan hasil penilaian yang berbeda. &engulangan &roses (&rocess /epetition) ♣ 8& mampu membuat orang menyaring deEnisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan penilaian serta pengertian mereka melalui proses pengulangan. Sedangkan kelemahan metode 8& adalah sebagai berikut% !etergantungan model 8& pada input utamanya. nput utama ini ♣ berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektiEtas sang ahli selain itu "uga model men"adi tidak berarti "ika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru. Metode 8& ini hanya metode matematis tanpa ada pengu"ian ♣ secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk ". 0ahapan A/P
alam metode 8& dilakukan langkah-langkah sebagai berikut (!adarsyah Suryadi dan 8li /amdhani, 199#) % 1. MendeEnisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.alam tahap ini kita berusaha menentukan masalah yang akan kita pecahkan secara "elas, detail dan mudah dipahami. ari masalah yang ada kita coba tentukan solusi yang mungkin cocok bagi masalah tersebut. Solusi dari masalah mungkin ber"umlah lebih dari satu. Solusi tersebut nantinya kita kembangkan lebih lan"ut dalam tahap berikutnya. 2. Membuat struktur hierarki yang dia'ali dengan tu"uan utama. Setelah menyusun tu"uan utama sebagai le:el teratas akan disusun le:el hirarki yang berada di ba'ahnya yaitu kriteria-kriteria yang cocok untuk mempertimbangkan atau menilai alternatif yang kita berikan dan menentukan alternatif tersebut. 7iap kriteria mempunyai intensitas yang berbeda-beda. irarki dilan"utkan dengan subkriteria ("ika mungkin diperlukan).
<. Membuat matrik perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap tu"uan atau kriteria yang setingkat di atasnya. Matriks yang digunakan bersifat sederhana, memiliki kedudukan kuat untuk kerangka konsistensi, mendapatkan informasi lain yang mungkin dibutuhkan dengan semua perbandingan yang mungkin dan mampu menganalisis kepekaan prioritas secara keseluruhan untuk perubahan pertimbangan. &endekatan dengan matriks mencerminkan aspek ganda dalam prioritas yaitu mendominasi dan didominasi. &erbandingan dilakukan berdasarkan "udgment dari pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya. ntuk memulai proses perbandingan berpasangan dipilih sebuah kriteria dari le:el paling atas hirarki misalnya ! dan kemudian dari le:el di ba'ahnya diambil elemen yang akan dibandingkan misalnya 31,32,3<,3=,3> Metode '
Metode ini untuk membuat peringkat usulan in:estasi dengan menggunakan tingkat pengembalian atas in:estasi yang dihitung dengan mencari tingkat diskonto yang menyamakan nilai sekarang dari arus kas masuk proyek yang diharapkan terhadap nilai sekarang biaya proyek atau sama dengan tingkat diskonto yang membuat D&N sama dengan nol.
/MSO 8pabila 8o adalah in:estasi pada periode dan 81 sampai 8n adalah aliran bersih dari periode 1 sampai n, maka metode // semata mata mencari discount factor yang menyamakan 8 dengan 81 sampai 8n. &enerimaan atau penolakan usulan in:estasi ini adalah dengan membandingkan // dengan tingkat bunga yang disyaratkan (rePuired rate of return). 8pabila // lebih besar dari pada tingkat bunga yang disyaratkan maka proyek tersebut diterima, apabila lebih kecil diterima. !elemahan secara mendasar menurut teori memang hampir tidak ada, namun dalam praktek penghitungan untuk menentukan // tersebut masih memerlukan penghitungan D&N 'nternal ate o( eturn !')
kuran kedua yang sering digunakan dalam analisis manfaat Enansial adalah internal rate of return (//) atau tingkat pengembaliandari in:estasi. // menun"ukan tingkat discount rate atau tingkat keuntungan dari in:estasi yang menghasilkan D&N sama dengan nol. ntuk mengitung // digunakan rumus sebagai berikut% /MS !riteria penilain digunakan tingkat bunga bank. @adi, "ika // QQtingkat bunga bank, maka usaha yang direncanakan atau yang diusulan layak untuk dilaksanakan, dan "ika sebaliknya usaha yang direncanakan tidak layak untuk dilaksanakan.
'nternal ate o( eturn !')
7eknik perhitungan dengan // banyak digunakan dalam suatu analisis in:estasi, namun relatif sulit untuk ditentukan karena untuk mendapatkan nilai yang akan dihitung diperlukan suatu Atrial and errorA hingga pada akhirnya diperoleh tingkat bunga yang akan menyebabkan D&N sama dengan nol. // dapat dideEnisikan sebagai tingkat bunga yang akan menyamakan present :alue cash inLo' dengan "umlah initial in:estment dari proyek yang sedang dinilai. engan kata lain, // adalah tingkat bunga yang akan menyebabkan D&N sama dengan nol, karena present :alue cash inLo' pada tingkat bunga tersebut akan sama dengan initial in:estment. Suatu usulan proyek in:estasi akan ditetima "ika // R cost of capital dan akan ditolak "ika // cost of capital. &erhitungan // untuk pola cash Lo' yang bersifat seragam (anuitas), relatif berbeda dengan yang berpola tidak seragam. Menurut 8riEn dan *auBi (1999%1<) bah'a% 8dapun langkah-langkah menghitung // untuk pola cash Lo' yang sama adalah sebagai beiikut% a. itung besarnya payback period untuk proyek yang sedang die:aluasi. b. +unakan tabel discount factor, dan pada baris umur proyek, cari angka yang sama atau mendekati dengan hasil payback period pada langkah 1 di atas. // terletak pada persentase terdekat hasil yang diperoleh. c. ntuk mendapatkan nilai // yang sesungguhnya dapat ditempuh dengan menggunakan interpolasi. Sedangkan untuk proyek yang memiliki pola cash inLo' yang tidak seragam, dapat diselesaikan dengan langkah-langkah berikut% a) itung rata-rata cash inLo' per tahun b) agi initial in:estment dengan rata-rata cash inLo' untuk mengetahui GestimasiG payback period dari proyek yang sedang die:aluasi. c) +unakan tabel discount factor untuk menghitung besarnya //, seperti langkah ke-2 dalam menghitung // untuk pola cash Lo' yang berbentuk seragam (anuitas). asil yang diperoleh akan merupakan Gperkiraan //A. d) Selan"utnya sesuaikan // yang diperoleh pada langkah ke-< di atas, yaitu diperbesar atau diperkecil, ke dalam pola cash Lo' yang sesungguhnya. 8pabila cash inLo' yang sesungguhnya dalam tahuntahun pertama temyata lebih besar dari rata-rata yang diperoleh dalam langkah ke 1 di atas, maka perbesarlah tingkat discount yang digunakan, dan apabila sebaliknya maka perkecillah discount tersebut. e) ari hasil discount rate yang diperoleh pada langkah ke-=, kernudian hitunglah D&N dari proyek tersebut. f) 8pabila hasil yang diperoleh lebih besar dari nol, maka naikkanlah discount rate yang digunakan, dan apabila sebaliknya maka turunkanlah discount rate tersebut. g) itunglah kembali D&N dengan menggunakan discount rate yang baru, sampai akhirnya diperoleh discount rate yang secara berurutan menghasilkan D&N yang positif dan negatif. engan "alan interpolasi akan ditemukan nilai // yang sesungguhnya. Setelah // diketahui langkah selan"utnya adalah membandingkan // dengan cost of capital. 8pabila // lebih besar dari pada cost of capital maka rencana in:estasi dapat diterima karena menguntungkan dan sebaliknya apabila // lebih kecil dari pada cost of capital maka rencana in:estasi ditolak karena merugikan. Metode && &&, adalah metode yang digunakan dengan cara menyusun satu demi satu piece hingga layer tersebut sol:e. && ini sendiri sangat berbeda
dengan metoda lain yang mengharuskan harus membuat cross dan lain sebagainya. Metoda yang satu ini bisa dibilang full intuiti:e (kecuali untuk layer ke 2) karena tidak memerlukan algoritma untuk menyusun satu layer, cukup dengan logika murni sa"a, dan inilah salah satu kelebihan dari metoda && ini. Selain itu metoda ini sangat cocok untuk dipela"ari bagi mereka yang baru (sangat baru I.I) dalam cubing, ini berdasarkan fakta nyata yang saya alami ketika menga"arkan cubing ke teman-teman saya, mereka lebih mudeng dengan metoda ini daripada yang merupakan metoda paling umum yang dipela"ari oleh para beginner. aik langsung sa"a, saya akan memberi beberapa contoh && Metode M&3 Metode &erbandingan 3ksponensial (M&3), merupakan salah satu metode untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria "amak , 7eknik ini cocok untuk penilaian dengan skala ordinal. asil M&3 akan lebih kontras dari pada hasil ayes. &rosedur M&3 ? *ormulasi perhitungan skor untuk setiap alternatif dalam metoda perbandingan eksponensial adalah% m 7otal nilai (7Di) IT (/! i")7!! " "I1 !eterangan % 7Di I 7otal nilai alternatif ke -i /! i" I dera"at kepentingan relatif kriteria ke-" pada pilihan keputusan i 7!! " I dera"at kepentingan kritera keputusan ke-"C 7!!" R C bulat n I "umlah pilihan keputusan m I "umlah kriteria keputusan ? &enentuan tingkat kepentingan kriteria dilakukan dengan cara 'a'ancara dengan pakar atau melalui kesepakatan curah pendapat. ? &enentuan skor alternatif pada kriteria tertentu dilakukan dengan memberi nilai setiap alternatif berdasarkan nilai kriterianya . !euntungan M&3 ? Mengurangi bias yang mungkin ter"adi dalam analisa ? Dilai skor yang menggambarkan urutan prioritas men"adi besar ( fungsi eksponensial) ini mengakibatkan urutan prioritas alternatif keputusan lebih nyata 6ontoh 8plikasi M&3 ? &enilaian terhadap tiga alternatif calon pemimpin di:isi 67 (&ergi'a, ratasena, !resna) ? !riteria yang dipertimbangkan% !ecakapan, !epemimpinan dan !e"u"uran ? &enilaian alternatif pada setiap kriteria menggunakan skala penilaian 19.
6ontoh &emilihan pimpinan
8lternatif !riteria Dilai 8lternatif &eringkat !ecakapan !epemimpinan !e"u"uran 1. &ergi'a = = < 2. ratasena = > 2 <. !resna = < = 7k. !epentingan !riteria < = < ? Dilai (&ergi'a) I = KK(<) J =KK(=) J
Metode P2
D&N merupakan selisih antara pengeluaran dan pemasukan yang telah didiskon dengan menggunakan social opportunity cost of capital sebagai diskon faktor, atau dengan kata lain merupakan arus kas yang diperkirakan pada masa yang akan datang yang didiskontokan pada saat ini.ntuk menghitung D&N diperlukan data tentang perkiraan biaya in:estasi, biaya operasi, dan pemeliharaan serta perkiraan manfaat;beneEt dari proyek yang direncanakan. /umus yang digunakan 8rus kas masuk dan keluar yang didiskontokan pada saat ini (present :alue (&N)). yang di"umlahkan selama masa hidup dari proyek tersebut dihitung dengan rumus% dimana% t - 'aktu arus kas i U adalah suku bunga diskonto yang digunakan /t - arus kas bersih (the net cash Lo') dalam 'aktu
8rti perhitungan D&N &ada tabel berikut ditun"ukkan arti dari perhitungan D&N terhadap keputusan in:estasi yang akan dilakukan. ila... erarti... Maka... D&N R in:estasi yang dilakukan memberikan manfaat bagi perusahaan proyek bisa di"alankan D&N in:estasi yang dilakukan akan mengakibatkan kerugian bagi perusahaan proyek ditolak D&N I in:estasi yang dilakukan tidak mengakibatkan perusahaan untung ataupun merugi !alau proyek dilaksanakan atau tidak dilaksanakan tidak berpengaruh pada keuangan perusahaan. !eputusan
harus ditetapkan dengan menggunakan kriteria lain misalnya dampak in:estasi terhadap positioning perusahaan.
