BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Menurut Jay Heizer dan

BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1
Peramalan
Menurut Jay Heizer dan Barry Render (2009:162), peramalan adalah seni dan ilmu
untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan
pengambilan data historis dan memproyeksikan ke masa mendatang dengan suatu bentuk
model matematis. Hal ini bisa juga merupakan prediksi intuisi yang bersifat subjektif. Hal ini
pun dapat dilakukan dengan menggunakan kombinasi model matematis yang disesuaikan
dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer. Berdasarkan tekniknya, metode
peramalan dapat dikategorikan ke dalam dua pendekatan umum untuk peramalan
sebagaimana ada dua cara mengatasi semua model keputusan, yaitu :
1. Metode kualitatif, terdapat lima metode yang berbeda, antara lain juri dari opini
eksekutif, gabungan armada penjualan, metode Delphi, survey pasar konsumen.
2. Metode kuantitatif, suatu set data historis (masa lalu) digunakan untuk
mengekstrapolasi (meramalkan) permintaan masa depan. Ada dua kelompok besar metode
kuantitatif, antara lain metode ‘Time Series’ dan metode ‘Associative’.
2.1.1 Metode Time Series
Menurut Jay Heizer dan Barry Render (2009:168), model time series membuat
prediksi dengan asumsi bahwa masa depan merupakan fungsi dari masa lalu. Dengan kata
lain, mereka melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu dan menggunakan data
masa lalu tersebut untuk melakukan peramalan.
Menurut Jay Heizer dan Barry Render (2009:169), prosedur peramalan dengan
metode time series adalah sebagai berikut :
1. Tentukan pola data permintaan. Dilakukan dengan cara memplotkan data secara
grafis dan menyimpulkan apakah pola data.
2. Mencoba beberapa metode time series yang sesuai dengan pola permintaan yang
ada untuk melakukan peramalan. Pada masing-masing metode, sebaiknya
dilakukan peramalan dengan parameter yang berbeda-beda.
3. Mengevaluasi error masing-masing metode yang telah dicoba. Tingkat kesalahan
diukur dengan kriteria MAD, MSE, MAPE, dan TS. Sebaiknya nilai tingkat
kesalahan tersebut ditentukan terlebih dahulu.
4. Memilih metode forecast terbaik di antara metode-metode yang telah dicoba, yang
menghasilkan tingkat kesalahan terkecil dibandingkan metode yang lainnya dan
masih berada di dalam batas toleransi kesalahan yang telah ditetapkan.
5. Melakukan peramalan permintaan dengan metode terbaik tersebut.
6. Melakukan validasi dan implementasi hasil dari peramalan.
2.1.2 Parameter Hasil Peramalan
Menurut Jay Heizer dan Barry Render (2009:177), akurasi keseluruhan dari setiap
metode peramalan rata-rata bergerak, penghalusan eksponensial, atau lainnya, dapat
dijelaskan dengan membandingkan nilai yang diramal dengan nilai aktual atau nilai yang
sedang diamati. Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk menghitung
kesalahan peramalan total. Perhitungan ini dapat digunakan untuk membandingkan model
5
6
peramalan yang berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan berjalan
dengan baik. Ada 5 perhitungan yang biasa digunakan, yaitu :
1. Rata-rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD)
MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa
memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau kecil dibandingkan
kenyataanya. Secara matematis MAD dirumuskan sebagai berikut :
Keterangan :
A = Permintaan aktual pada periode – t
Ft = Permalan permintaan (forecast) pada periode – t
n = Jumlah periode peramalan yang terlibat
2. Rata-rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error = MSE)
MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap
periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MSE
dirumuskan sebagai berikut :
3. Rata-rata Persentase Kesalahan (Mean Absolute Percentage Error = MAPE)
MAPE merupakan ukuran kesalahan relatif. MAPE biasanya lebih berarti
dibandingkan MAD karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan
terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi
persentase kesalahan terlalu tinggi atau rendah. Secara sistematis, MAPE dinyatakan
sebagai berikut :
4. Tracking Signal (TS) rasio dari bias dan MAD sehingga didapatkan
7
Nilai TS diantara nilai -6<TS<6. Sehingga jika data dibawah -6 maka disebut
underforecasting dan jika nilai TS diatas dari 6 maka disebut overforecasting.
2.2
Teori Antrian
Menurut Ofyar Z. Tamin (2003:298), teori antrian (queueing theory) sangat perlu
dipelajari dalam usaha mengenal perilaku pergerakan arus lalu lintas baik manusia maupun
kendaraan. Hal ini disebabkan sangat banyak kejadian yang terjadi di sektor transportasi dan
permasalahan lalu lintas yang terjadi sehari-hari pada sistem jaringan jalan dapat dijelaskan
dan dipecahkan dengan bantuan analisis teori antrian. Suatu kegiatan dapat menyebabkan
gangguan pada proses pergerakan arus sehingga menyebabkan terjadinya antrian dimana
pada suatu kondisi, antrian tersebut akan dapat mengakibatkan permasalahan baik buat
pengguna maupun pengelola. Bagi pengguna biasanya hal yang selalu dipermasalahkan
adalah waktu menunggu selama proses mengantri. Pengguna akan selalu berpikir bagaimana
cara agar dapat menyelesaikan antrian secepatnya. Sedangkan bagi pengelola, hal yang selalu
dipermasalahkan biasanya adalah panjang antrian yang terjadi.
Menurut C.S Papacostas dan P.D Prevedouros (2001:611), antrian adalah sebuah garis
tunggu. Oleh karena itu sistem yang terlibat didalam sebuah garis tunggu disebut sistem
antrian dan deskripsi secara matematika dari sistem antrian dikenal sebagai model antrian.
Sistem transportasi sering terlibat dalam antrian. Contohnya, perhitungan kendaraan pada
sebuah persimpangan selama lampu merah bisa disebut sebagi membentuk sebuah garis
tunggu menunggu untuk dilayani selama menunggu lampu hijau. Sama juga seperti
kendaraan transit tiba di sebuah stasiun dapat juga membentuk sebuah baris tunggu selama
mereka menaikkan dan menurunkan penumpang, yang membentuk antrian untuk memasuki
atau keluar dari kendaraan, membeli tiket, berputar pada sebuah putaran, dan lain-lain.
Contoh lainnya seperti pada antrian kendaraan pada sebuah pompa bensin untuk mengisi
bahan bakar, pesawat menunggu izin untuk mendarat atau lepas landas, jadwal pasien untuk
menggunakan ruang operasi rumah sakit, part komponen yang ditumpuk pada line assembly
menunggu untuk dirakit, pekerjaan komputer menunggu untuk dikerjakan atau dicetak,
kendaraan pada sebuah persimpangan jalan, dan lain-lain. Proses yang berkelanjutan bisa
juga dijelaskan sebagai sistem antrian, seperti : air minum di penampungan air “menunggu”
untuk digunakan oleh pengkonsumsi.
2.2.1 Komponen Antrian
Menurut Ofyar Z. Tamin (2003:299), diperlukan 3 (tiga) penjelasan mengenai
komponen utama dalam teori antrian yang harus benar-benar diketahui dan dipahami, yaitu :
1.
Tingkat kedatangan, dinyatakan dengan notasi , adalah jumlah kendaraan atau
manusia yang bergerak menuju satu atau beberapa tempat pelayanan dalam satu
satuan waktu tertentu.
2.
Tingkat pelayanan, dinyatakan dengan notasi , adalah jumlah kendaraan atau
manusia yang dapat dilayani oleh satu tempat pelayanan dalam satu satuan waktu
tertentu. Selain tingkat pelayanan, juga dikenal waktu pelayanan (WP) yang dapat
didefinisikan sebagai waktu yang dibutuhkan oleh satu tempat pelayanan untuk
dapat melayani satu kendaraan atau manusia, sehingga bisa disimpulkan bahwa:
WP =
8
Selain itu, dikenal juga notasi yang didefinisikan sebagai nisbah antara tingkat
kedatangan ( ) dan tingkat pelayanan ( ), dengan persyaratan bahwa nilai tersebut
harus selalu harus lebih kecil dari 1.
=
<1
Jika nilai >1, hal ini berarti bahwa tingkat kedatangan lebih besar dari tingkat
pelayanan. Jika hal ini terjadi, maka dapat dipastikan akan terjadi antrian yang
akan bertambah panjang (tidak terhingga).
3.
Disiplin antrian, mempunyai pengertian tentang bagaimana tata cara kendaraan
atau manusia mengantri. Dalam hal ini, kita akan lebih mengkhususkan untuk
membahas sistem antrian FIFO (First In First Out). Disiplin antrian ini sangat
sering digunakan di bidang transportasi dimana kendaraan atau manusia yang
pertama tiba dalam antrian yang akan dilayani pertama.
2.2.2 Parameter Antrian
Menurut Ofyar Z. Tamin (2003:303), terdapat 4 parameter utama yang selalu
digunakan dalam menganalisis antrian, yaitu n, q, d, dan w. Definisi dari setiap parameter
tersebut adalah :
n = Jumlah kendaraan atau manusia didalam sistem.
q = Jumlah kendaraan atau manusia didalam antrian.
d = Waktu kendaraan atau manusia didalam sistem.
w = Waktu kendaraan atau manusia didalam antrian.
Berikut merupakan persamaan yang dapat digunakan untuk menghitung n, q, d, dan w, untuk
disiplin antrian FIFO(First In First Out).
n=
q=
=
=
d=
w=
=d-
Menurut C.S Papacostas dan P.D Prevedouros (2001:613), dalam setiap buku
referensi tentang teori antrian, dapat dikonsultasikan untuk bukti secara matematika bahwa
kondisi yang tetap dari sebuah sistem ketika mean arus kedatangan ( ) lebih kecil dari mean
tingkat pelayanan ( ) adalah dengan :
r=
9
dimana nilai yang diharapkan yang adalah angka rata-rata dari customer di dalam
sistem pada sebuah waktu, adalah :
E[X] =
2.3
Investasi
Menurut Kuswadi (2007:6), investasi adalah suatu keputusan yang diambil oleh
manajemen untuk mengalokasikan sumber daya perusahaan yang didasarkan atas
pertimbangan yang sejalan dengan sasaran jangka panjang atau kebijakan manajemen dengan
tujuan memaksimalkan nilai atau kekayaan perusahaan di masa mendatang.
Menurut D. Agus Marjito dan Martono (2014:145), investasi yang dilakukan
perusahaan dimaksudkan untuk memperoleh manfaat atau hasil dalam beberapa tahun atau
beberapa periode dimasa yang akan datang. Kunci kesuksesan suatu investasi terletak pada
ketepatan dalam pengambilan keputusan tentang dimana dana harus diinvestasikan. Oleh
karena itu, sebelum memutuskan untuk berinvestasi, seorang investor perlu melakukan
analisis yang dapat memberikan nilai dari kriteria ekonomi yang dapat digunakan untuk
menilai potensi keuntungan/kerugian dari suatu investasi serta membandingkan konsekuensi
finansial dari setiap alternatif investasi yang dipertimbangkan. Keputusan investasi yang
dilakukan perusahaan akan menentukan apakah suatu investasi layak dilaksanakan oleh
perusahaan atau tidak. Pengambilan keputusan tersebut mempertimbangkan aliran kas keluar
(cash outflow) yang akan dikeluarkan perusahaan dan aliran kas masuk (cash inflow) yang
akan diperolehnya berkaitan dengan investasi yang diambil.
Menurut A.P. Waghmare dan S.S. Pimplikar (2012:3166), Studi kelayakan proyek
dipakai guna mencari alternatif-alternatif yang dapat memberikan keuntungan yang terbaik.
Analisa kelayakan proyek juga memberikan informasi mengenai nilai investasi dan
keuntungan yang para investor akan dapatkan.
2.3.1 NPV (Net Present Value)
Menurut Steven Fredrik Josef Manopo, J. Tjakra, R.J.M. Mandagi, M. Sibi
(2013:378), NPV (Net Present Value) adalah suatu teknik capital budgeting yang dalam
mengukur profitabilitas rencana investasi proyek mempergunakan faktor nilai waktu uang.
Kriteria NPV didasarkan atas dasar konsep diskonto semua arus kas dan keluar selama umur
proyek (investasi) ke nilai sekarang, kemudian dihitung angka bersihnya dan akan diketahui
selisih dengan memakai dasar yang sama yaitu harga pasar saat ini. Ada dua hal yang harus
diperhatikan, yaitu nilai waktu dari uang dan selisih besar arus kas masuk dan keluar.
Menurut Salengke (2012:201), analisis NPV pada dasarnya dilakukan untuk
mengetahui apakah suatu investasi akan memberi tingkat pengembalian melebihi atau kurang
dari tingkat pengembalian minimum yang diinginkan (MARR). Metode analisis ini akan
memberi informasi apakah suatu investasi akan menguntungkan atau tidak. Selain itu,
analisis NPV juga akan memberikan nilai yang dapat digunakan untuk membandingkan
profitabilitas berbagai alternatif investasi yang sedang dipertimbangkan sehingga dapat
digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan investasi. Analisis ini dilakukan
dengan mengkonversi semua aliran kas ke nilai ekuivalennya pada titik waktu nol, yaitu titik
10
waktu dimana investasi mulai dilakukan. Dengan demikian metode ini mengharuskan kita
mendiskonto setiap aliran kas yang terjadi setelah titik waktu nol (awal periode investasi)
sehingga diperoleh nilai ekuivalen masing-masing aliran kas tersebut pada titik waktu nol.
Analisis NPV merupakan analisis yang menghitung perbedaan antara nilai sekarang dari
semua kas masuk dengan nilai sekarang dari semua kas keluar dari suatu proyek investasi.
Dengan kata lain, NPV merupakan total nilai sekarang dari semua aliran kas yang terjadi
selama life cycle suatu proyek atau investasi. Kriteria utama yang digunakan dalam
pengambilan keputusan investasi adalah : Sebuah peluang investasi layak diterima dan
dilaksanakan apabila nilai NPV lebih besar atau sama dengan nol dan ditolak apabila nilai
NPV lebih kecil dari nol.
Keterangan :
NPV
= Nilai bersih sekarang (Net Present Value)
∑PVBenefit
= Total nilai sekarang dari semua penerimaan
∑PVCosts
= Total nilai sekarang dari semua biaya
Adapun cara lain yang lebih umum digunakan para analis dalam menghitung nilai
NPV adalah :
NPV =
initial investment
Dan indikator NPV yaitu:
1. Jika NPV > 0 (positif), maka bisnis layak untuk dilaksanakan.
2. Jika NPV < 0 (negatif), maka bisnis tidak layak untuk dilaksanakan.
2.3.2 Payback Period
Menurut Salengke (2012:407), Metode payback period merupakan metode analisis
yang dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah periode (bulan atau tahun) yang
dibutuhkan pada tingkat suku bunga nol persen agar investasi yang dikeluarkan pada suatu
proyek atau bisnis dapat kembali.Analisis ini memiliki beberapa keunggulan. Pertama,
metode ini sangat mudah dilakukan dan kesimpulan yang diperoleh sangat mudah dimengerti
bagi pembaca. Kedua, pada kasus dimana kondisi masa depan seperti tingkat suku bunga,
tingkat inflasi, dan umur layanan, sulit diperkirakan secara akurat, analisis kelayakan dengan
metode yang lebih kompleks mungkin tidak lebih akurat dibanding metode ini karena dasardasar analisisnya kemungkinan juga tidak akurat. Dalam situasi seperti ini, metode payback
period ini sudah cukup. Ketiga, informasi tentang metode payback period ini sangat penting
bagi bisnis atau proyek yang membutuhkan aliran kas yang cepat.
2
11
Keterangan :
CFt
= Aliran kas bersih setiap periode
I
= Biaya investasi
n
= Periode Pengembalian
Untuk mengetahui apakah rencana suatu investasi itu layak secara ekonomis atau
tidak, diperlukan suatu kriteria. Dalam metode payback period ini, rencana investasi
dikatakan layak jika jumlah periode pengembalian lebih kecil dari umur investasi (k ≤ n),
dan sebaliknya jika jumlah periode pengembalian lebih besar dari umur investasi (k ≥ n)
maka investasi tersebut dianggap tidak layak.
2.3.3 IRR (Internal Rate of Return)
Menurut Agus Ristono dan Puryani (2011:119), IRR (Internal Rate of Return) atau
ROR (Rate of Return) didefinisikan sebagai laju pengembalian bunga pada pinjaman yang
dikembalikan dengan jadwal pembayaran sehingga memberikan ekivalensi nilai present yang
saling meniadakan atau selisih antar keduanya (jumlah pengeluaran yang diekivalensi dengan
waktu sekarang dan jumlah pemasukan yang diekivalensi dengan waktu sekarang) sama
dengan nol. Definisi yang lain adalah tingkat suku bunga yang akan menyebabkan nilai
ekivalensi biaya atau investasi sama dengan nilai ekivalensi penerimaan, sehingga dikenal
juga dengan istilah laju pengembalian.
Menurut Salengke (2012:283), IRR (Internal Rate of Return) adalah tingkat suku
bunga atau tingkat diskonto atas pinjaman yang belum terbayar atau tingkat pengembalian
atas nilai investasi yang belum kembali dimana apabila pembayaran terakhir diterima, maka
nilai ekuivalen dari semua pengeluaran akan sama dengan nilai ekuivalen dari semua
penerimaan. Hubungan antara nilai IRR dengan NPV dapat dilihat dari tingkat suku bunga
atau tingkat diskonto yang dicari dalam analisis ini merupakan tingkat suku bunga yang
mengakibatkan NPV dari proyek atau investasi bernilai nol. Dengan demikian IRR
merupakan tingkat diskonto tertinggi yang menyebabkan suatu proyek hanya mencapai titik
impas (breakeven point). Dengan menggunakan metode trial-error, mencari nilai IRR dapat
dilakukan dengan tahapan sebagai berikut :
Tetapkan nilai i dan hitung nilai NPV dari keseluruhan aliran kas.
1.
2.
3.
Apabila nilai NPV > 0, tingkatkan nilai i dan apabila nilai NPV < 0, maka
turunkan nilai i dan hitung ulang nilai NPV.
Proses ini diulangi hingga diperoleh sebuah interval nilai i (iA, iB) yang
mengakibatkan nilai NPV berubah tanda dari positif ke negatif, maupun dari
negatif ke positif. Perubahan tanda ini menunjukan bahwa dalam interval tersebut
terdapat nilai i dimana NPV = 0.
Perhitungan selanjutnya dapat dilakukan dengan menggunakan metode pencarian
berjenjang (incremental search) atau setara dengan menggunakan metode
bisection untuk mendapat nilai i dimana NPV mendekati 0.
Dengan demikian , nilai IRR pada NPV = 0 (NPV breakeven atau NPVBE) dapat
dihitung sebagai berikut :
12
IRR = iA +
x (iB – iA)
Dimana:
iA = Nilai i pada perhitungan NPV pertama
iB = Nilai i pada perhitungan NPV kedua
NPVBE = Nilai NPV pada kondisi breakeven = 0
NPVA = Nilai NPV pada perhitungan pertama
NPVB = Nilai NPV pada perhitungan kedua
Dan indikator IRR yaitu:
1. Jika IRR >MARRmaka bisnis layak untuk dilaksanakan.
2. Jika IRR <MARR maka bisnis tidak layak untuk dilaksanakan.
3. Jika IRR = MARR maka keputusan bisnis tegantung kepada kebijakan lebih lanjut
manajemen perusahaan.
2.3.4 Sensitivity Analysis
Menurut I Nyoman Pujawan (2009:145), Sensitivity Analysis dilakukan dengan
mengubah nilai dari suatu parameter pada suatu saat untuk selanjutnya dilihat bagaimana
pengaruhnya terhadap akseptabilitas suatu alternatif investasi. Faktor yang biasanya berubah
dan perubahannya bisa mempengaruhi keputusan dalam studi ekonomi teknik adalah ongkos
investasi, aliran kas, nilai sisa, tingkat bunga, tingkat pajak, dan umur investasi.
Menurut Salengke (2012:391), analisa sensitivitas dilakukan dengan mengubah nilai
dari suatu parameter pada suatu parameter dalam kisaran yang diinginkan, dan mengamati
perubahan yang terjadi atas nilai NPV dan IRR. Dengan mengubah secara bergantian nilai
setiap perameter dalam kisaran yang diinginkan, kita dapat menemukan parameter yang
sangat berpengaruh terhadap nilai setiap indikator kelayakan ekonomi tersebut. Dengan
demikian, kita dapat menentukan parameter-parameter apa saja yang harus menggunakan
data akurat dan parameter apa yang dapat menggunakan data perkiraan kasar. Data yang
digunakan dalam analisis ekonomi sebagian besar diperoleh berdasarkan proyeksi atau
perkiraan, sehingga ketelitiannya mungkin perlu dipertimbangan pengaruhnya terhadap
keputusan yang diambil. Untuk memperoleh gambaran tentang bagaimana keputusan tersebut
dipengaruhi oleh variasi data perlu dilakukan evaluasi yang disebut sebagai analisis
sensitivitas. Metode analisis sensitivitas yang sering diterapkan oleh para analis ada tiga yaitu
metode grafik sensitivitas, analisis titik impas (breakeven analysis), dan analisis skenario.
Untuk mengetahui seberapa sensitif suatu keputusan terhadap perubahan faktor-faktor
atau parameter-parameter yang mempengaruhi maka setiap pengambilan keputusan pada
ekonomi teknik hendaknya disertai dengan analisa sensitivitas. Analisa ini akan memberikan
gambaran sejauh mana suatu keputusan akan cukup kuat berhadapan dengan perubahan
faktor-faktor atau parameter-parameter yang mempengaruhi.
Analisa sensitivitas dilakukan dengan mengubah nilai dari suatu parameter pada suatu
saat untuk selanjutnya dilihat bagaimana pengaruhnya terhadap akseptabilitas suatu alternatif
investasi. Parameter-parameter yang biasanya berubah dan perubahannya bisa mempengaruhi
13
keputusan-keputusan dalam studi ekonomi teknik adalah ongkos investasi, aliran kas, nilai
sisa, tingkat bunga, dan sebagainya.
Analisa sensitivitas merupakan suatu analisis untuk dapat melihat pengaruh-pengaruh
yang akan terjadi akibat keadaan yang berubah-berubah. Tujuan analisis sensitivitas antara
lain:
1. Menilai apa yang akan terjadi dengan hasil analisis kelayakan suatu kegiatan investasi
atau bisnis apabila terjadi perubahan di dalam perhitungan biaya atau manfaat.
2. Analisis kelayakan suatu usaha ataupun bisnis perhitungan umumnya didasarkan pada
proyeksi-proyeksi yang mengandung ketidakpastian tentang apa yang akan terjadi di
waktu yang akan datang.
3. Analisis paska kriteria investasi yang digunakan untuk melihat apa yang akan terjadi
dengan kondisi ekonomi dan hasil analisis bisnis jika terjadi perubahan atau
ketidaktepatan dalam perhitungan biaya atau manfaat.
Teknik analisis sensitivitas harus diperhatikan oleh analisis yang menilai kelayakan
suatu bisnis akibat dari perubahan-perubahan yang mempengaruhi kelayakan bisnis tersebut.
Teknik analisis sensitivitas antara lain:
1. Lakukan identifikasi faktor-faktor perubahan (penurunan produksi, penurunan
harga output, dan kenaikan biaya atau harga input) yang mungkin atau dapat saja
terjadi pada bisnis tersebut.
2. Perubahan tersebut tentunya akan mempengaruhi berapa besar pengaruh pada
aliran kas perusahaan, apakah manfaat ataupun biayanya.
Bila suatu pilihan alternatif ternyata berubah akibat perubahan data tertentu maka
dikatakan bahwa keputusan tersebut sensitif terhadap perkiraan data dan sebaliknya bila suatu
pilihan alternatif tidak berubah terhadap berbagai perubahan data, maka dapat dikatakan
bahwa keputusan tersebut tidak sensitif.
2.3
Pengambilan Keputusan
Menurut Salengke (2012:13), proses pengambilan keputusan yang logis dan sistematis
akan sangat membantu dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang penting diperhatikan untuk
menghasilkan keputusan yang terbaik. Dengan menggunakan pendekatan yang terukur dan
sistematis, kita dapat terhindar dari kesalahan yang diakibatkan oleh terabaikannya faktorfaktor yang harus dipertimbangkan sehingga kita dapat menghasilkan keputusan yang lebih
baik.
Adapun langkah-langkah yang perlu dilakukan agar dalam proses pengambilan
keputusan yang baik dari segi aspek analisis ekonomi teknik secara garis besar adalah sebagai
berikut:
1.
Identifikasi dan perumusan masalah.
2.
Pengembangan alternatif penyelesaian atas masalah tersebut.
3.
Uji setiap alternatif yang ada berdasarkan kriteria-kriteria kunci yang disetujui
bersama.
4.
Analisa dengan menggunakan konsep dan metode analisis ekonomi teknik.
5.
Pemilihan alternatif terbaik berdasarkan analisis yang telah ditetapkan pada tahap
sebelumnya dan implementasikan.
6.
Analisis dan evaluasi pasca implementasi keputusan.
14
Tahapan ini merupakan tahapan yang sangat penting karena semakin banyak alternatif
yang dapat dipertimbangkan, maka akan semakin baik dan semakin lebih komprehensif
keputusan yang akan diambil. Ketika kita berusaha mengidentifikasi semua alternatif aksi
yang mungkin diambil, kita memaksa diri kita untuk memikirkan lebih dalam masalahmasalah yang dihadapi dan mencoba melihatnya dari berbagai sudut pandang. Dengan
demikian, kita dapat menemukan lebih banyak alternatif penyelesaian sehingga
memungkinkan kita membuat keputusan yang terbaik.