# BAB 6 — Pengambilan Keputusan Berbasis Data


```
Bagian          : III — Data, Informasi & Pengambilan Keputusan
Reader Outcome  : Pembaca mampu mengaplikasikan model pengambilan keputusan
                  manajerial dengan dukungan SI dan membedakan keputusan
                  terstruktur vs tidak terstruktur dalam konteks bisnis nyata.
Level           : Menengah–Lanjutan
Estimasi Halaman: 15–20
```

---

## 6.1 Pembuka

Bab 5 menghasilkan satu kesimpulan yang tidak bisa diabaikan: data adalah aset strategis, tetapi aset yang diukur kualitasnya melalui empat dimensi — akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan ketepatan waktu. Template A.5 membantu Anda mengaudit kualitas data di organisasi. Pertanyaannya sekarang: data berkualitas tinggi sudah tersedia — lalu apa? Data yang sempurna tidak menghasilkan apa-apa jika proses pengambilan keputusan itu sendiri cacat.

Seorang manajer mengambil ratusan hingga ribuan keputusan setiap hari — dari yang sepele (menyetujui email) hingga yang strategis (mengalokasikan anggaran divisi). Riset McKinsey (2023) menunjukkan bahwa organisasi yang menerapkan *data-driven decision making* memiliki profitabilitas 23% lebih tinggi. Bukan karena data membuat keputusan mereka sempurna — tidak ada keputusan yang sempurna — tetapi karena data membuat keputusan mereka lebih *defendable*: bisa dipertanggungjawabkan, bisa diaudit, bisa dipelajari ketika salah.

Bagaimana manajer menggunakan data dan sistem informasi untuk mengambil keputusan yang lebih baik — dan di mana batas antara augmentasi data dan *judgment* manusia?

---

## 6.2 Model Utama

### Gambar 6.1 — Model Pengambilan Keputusan Simon dengan Layer Dukungan SI

```mermaid
graph TD
    INT["🔍 INTELLIGENCE<br/>Identifikasi & Pahami Masalah"]
    DES["📐 DESIGN<br/>Rancang Alternatif Solusi"]
    CHO["⚖️ CHOICE<br/>Pilih Solusi Terbaik"]
    IMP["🚀 IMPLEMENTATION<br/>Jalankan & Monitor"]

    INT -->|"data scanning"| DES
    DES -->|"analisis skenario"| CHO
    CHO -->|"eksekusi"| IMP
    IMP -->|"feedback loop"| INT

    SI1["SI: Dashboard,<br/>alert system,<br/>data monitoring"] -.-> INT
    SI2["SI: Simulasi,<br/>what-if analysis,<br/>DSS"] -.-> DES
    SI3["SI: Scoring model,<br/>decision matrix,<br/>AI recommendation"] -.-> CHO
    SI4["SI: KPI tracking,<br/>real-time reporting"] -.-> IMP

    style INT fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style DES fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style CHO fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style IMP fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style SI1 fill:#d4a574,color:#000000
    style SI2 fill:#d4a574,color:#000000
    style SI3 fill:#d4a574,color:#000000
    style SI4 fill:#d4a574,color:#000000
```

**Gambar 6.1 — Model Pengambilan Keputusan Simon: empat fase siklus keputusan (kotak gelap) dengan layer dukungan SI di setiap fase (kotak terang).**

Herbert Simon menerbitkan model ini pada 1977 — hampir lima dekade lalu. Model ini tetap relevan karena ia menangkap logika universal pengambilan keputusan, terlepas dari teknologi yang mendukungnya.

1. **INTELLIGENCE** — Fase mengenali dan memahami masalah. Manajer mendeteksi bahwa ada sesuatu yang membutuhkan perhatian: penjualan menurun, keluhan pelanggan meningkat, turn-over karyawan naik. SI mendukung melalui *dashboard* yang menyoroti anomali, *alert system* yang memberi notifikasi saat KPI melewati ambang batas, dan *data monitoring* yang memungkinkan deteksi dini.

2. **DESIGN** — Fase merancang alternatif solusi. Masalah sudah teridentifikasi, sekarang manajer perlu opsi. SI mendukung melalui model simulasi dan *what-if analysis* — "Jika kita menaikkan harga 10%, apa dampaknya terhadap volume penjualan?" — yang memungkinkan evaluasi skenario tanpa eksperimen nyata yang berisiko.

3. **CHOICE** — Fase memilih solusi terbaik dari alternatif yang tersedia. SI mendukung melalui *scoring model* dan *decision matrix* yang mengkuantifikasi *trade-off* antar-opsi, serta rekomendasi AI yang memprioritaskan opsi berdasarkan pola historis.

4. **IMPLEMENTATION** — Fase menjalankan keputusan dan memonitor hasilnya. SI mendukung melalui *KPI tracking* dan *real-time reporting* yang memberi sinyal jika implementasi menyimpang dari rencana.

5. **Feedback loop** — Inilah yang membedakan organisasi yang belajar dari yang mengulang kesalahan. Hasil implementasi menjadi *input* untuk siklus berikutnya: intelligence baru yang memicu evaluasi, desain ulang, atau pilihan yang berbeda.

Di setiap fase, SI berperan sebagai *augmentor* — bukan pengganti. SI menyediakan data dan model; manajer menyediakan *judgment*, konteks sosial, dan tanggung jawab atas keputusan. Garis putus-putus pada diagram menegaskan relasi ini: SI mendukung, manajer memutuskan.

---

## 6.3 Definisi Kunci

📌 **Pengambilan Keputusan Berbasis Data (*Data-Driven Decision Making* / DDDM)**
Pendekatan pengambilan keputusan yang mengutamakan bukti data terverifikasi di atas intuisi atau kebiasaan semata (Vidgen et al., 2021).
**Relevansi manajerial:** DDDM bukan berarti data menggantikan manajer — melainkan data menjadi fondasi yang memperkuat *judgment*. Manajer yang DDDM tetap menggunakan pengalaman, tetapi pengalaman tersebut di-*ground*-kan pada bukti yang bisa diverifikasi ulang.

---

📌 **Keputusan Terstruktur (*Structured Decision*)**
Keputusan yang mengikuti prosedur baku, berulang, dan dapat diotomasi karena memiliki kriteria dan data yang jelas (Laudon & Laudon, 2022).
**Relevansi manajerial:** Manajer harus mengidentifikasi keputusan terstruktur di organisasinya dan mempertimbangkan otomasi — agar waktu dan energi bisa dialokasikan ke keputusan yang benar-benar membutuhkan *judgment* manusia.

---

📌 **Sistem Pendukung Keputusan (*Decision Support System* / DSS)**
Sistem informasi interaktif yang membantu manajer dalam pengambilan keputusan semi-terstruktur dan tidak terstruktur dengan menyediakan akses data, model analitik, dan *tools* simulasi (Simon, 1977).
**Relevansi manajerial:** DSS bukan *decision-making system* — ia *decision-SUPPORT system*. Manajer tetap pembuat keputusan; DSS menyediakan lensa yang membuat keputusan lebih *informed*.

---

📌 ***Bounded Rationality* (Rasionalitas Terbatas)**
Konsep Herbert Simon yang menyatakan bahwa manusia tidak bisa sepenuhnya rasional karena keterbatasan informasi, waktu, dan kemampuan kognitif — sehingga cenderung mencari solusi yang "cukup baik" (*satisficing*) alih-alih yang optimal (Simon, 1977; Kahneman, 2011).
**Relevansi manajerial:** Memahami *bounded rationality* membantu manajer menerima bahwa data dan SI tidak menjadikan mereka *perfectly rational* — tetapi memperluas batas rasionalitas mereka secara signifikan. Manajer yang sadar akan keterbatasannya lebih terbuka terhadap dukungan data.

---

## 6.4 Konsep Inti

### 6.4.1 Model Keputusan Simon: Mengapa Masih Relevan setelah Lima Dekade

Model Simon bukan model teknis — ia model manajerial. Simon memecah proses keputusan menjadi fase yang masing-masing bisa didukung SI secara spesifik. Inilah yang membuatnya bertahan: ia cukup abstrak untuk mengakomodasi perubahan teknologi (dari mainframe ke AI), tetapi cukup konkret untuk diaplikasikan di organisasi nyata.

*Framework decision intelligence* modern — termasuk yang dikembangkan McKinsey dan Gartner — mayoritas masih mengacu pada struktur fase Simon sebagai fondasi (Harvard Business Review, 2023). *Framework* baru menambahkan layer (AI, *real-time analytics*, *collaborative decision making*), tetapi kerangka dasarnya identik: identifikasi masalah → rancang opsi → pilih → implementasi → evaluasi.

Contoh konkret: seorang manajer regional mendeteksi penurunan penjualan 15% di dashboard-nya (intelligence). Ia meminta tim analis merancang tiga skenario respons — diskon agresif, penambahan *sales force*, dan perubahan distribusi (design). Model simulasi menunjukkan skenario ketiga menghasilkan margin terbaik dalam 6 bulan (choice). Ia mengeksekusi perubahan distribusi dan memonitor KPI mingguan (implementation). Ketika KPI bulan kedua menunjukkan deviasi, ia kembali ke fase intelligence untuk evaluasi ulang.

### 6.4.2 Tipologi Keputusan: Terstruktur, Semi-Terstruktur, Tidak Terstruktur

Tidak semua keputusan bisa didukung SI dengan cara yang sama. Mengelompokkan keputusan berdasarkan tingkat strukturnya menentukan jenis dukungan yang tepat — dan mencegah kesalahan umum: mengotomasi keputusan yang seharusnya membutuhkan *judgment*, atau membiarkan keputusan yang bisa diotomasi tetap bergantung pada intuisi seseorang.

| Tipe | Contoh | Peran SI | Peran Manajer |
|------|--------|----------|---------------|
| Terstruktur | *Reorder point* inventaris | Otomasi penuh | *Oversight* — intervensi hanya jika anomali |
| Semi-terstruktur | Alokasi anggaran departemen | Model + data + rekomendasi | *Judgment* + negosiasi + konteks politik |
| Tidak terstruktur | Keputusan masuk pasar baru | *Insight* + analisis skenario | Visi + intuisi terinformasi + *risk appetite* |

**Tabel 6.1 — Tipologi keputusan: tipe, contoh, dan pembagian peran antara SI dan manajer.**

Di level operasional, 60% keputusan bersifat terstruktur. Di level strategis, hanya 10% yang terstruktur (Laudon & Laudon, 2022). Implikasinya: semakin tinggi posisi manajer, semakin besar porsi keputusan yang tidak bisa diotomasi — dan semakin penting kemampuan *judgment* yang di-*augmen* data.

### 6.4.3 *Decision Support System*: Bukan Autopilot, Melainkan Co-pilot

DSS dirancang untuk memperluas kemampuan manajer dalam mengolah informasi kompleks. Ia berada di antara "otomasi penuh" (keputusan terstruktur yang tidak perlu manusia) dan "intuisi murni" (keputusan tanpa data sama sekali).

Perusahaan yang menggunakan DSS melaporkan peningkatan kecepatan keputusan 35% dan peningkatan akurasi keputusan 28% (Gartner, 2022). Angka-angka ini tidak datang dari DSS yang "mengambil keputusan lebih baik" — melainkan dari manajer yang mampu mengevaluasi lebih banyak variabel dan skenario dalam waktu yang sama.

Contoh Indonesia: SIPD (Sistem Informasi Pemerintah Daerah) membantu kepala daerah dan DPRD mengalokasikan anggaran berdasarkan data capaian program tahun sebelumnya. Sebelum SIPD, alokasi anggaran dominan berdasarkan "kebiasaan tahun lalu" dan lobi antar-dinas. Dengan SIPD, data capaian menjadi argumen yang bisa diadu dengan lobi — tidak menghilangkan politik anggaran, tetapi menambahkan *evidence* ke dalam ruang negosiasi.

### 6.4.4 Informasi per Level Manajemen: Bukan Satu Ukuran untuk Semua

Kebutuhan informasi berbeda drastis antar-level. Kesalahan desain SI yang paling umum: menyuplai informasi operasional ke eksekutif strategis — mengakibatkan 68% C-level mengeluhkan "*information overload* dari data yang tidak relevan" (Deloitte, 2023).

| Dimensi | Operasional | Taktis | Strategis |
|---------|-------------|--------|-----------|
| Frekuensi | *Real-time* / harian | Mingguan / bulanan | Kuartalan / tahunan |
| Horizon waktu | Hari ini — minggu depan | Bulan ini — kuartal depan | 1–5 tahun ke depan |
| Sumber data | Internal — transaksi | Internal + *benchmark* | Internal + eksternal + makroekonomi |
| Format | Detail, granular | Ringkasan, *exception report* | *Insight*, tren, sinyal strategis |
| Contoh | Stok gudang per SKU hari ini | Tren penjualan per region Q1–Q3 | Proyeksi pangsa pasar 3 tahun ke depan |

**Tabel 6.2 — Kebutuhan informasi per level manajemen: apa yang dibutuhkan manajer di setiap level berbeda secara mendasar.**

Manajer gudang membutuhkan data stok per SKU yang diperbarui setiap jam. Direktur utama yang menerima laporan stok per SKU tidak mendapat informasi — ia mendapat *noise*. Sebaliknya, manajer gudang yang menerima proyeksi pangsa pasar 3 tahun tidak bisa melakukan apa-apa dengan informasi tersebut. SI yang dirancang baik menyaring, meringkas, dan menyesuaikan informasi sesuai level pemakainya.

### 6.4.5 Bias Kognitif: Musuh Diam-diam Setiap Keputusan

Daniel Kahneman (2011) membuktikan bahwa otak manusia memiliki bias sistematis yang secara konsisten menghasilkan keputusan suboptimal. Tiga bias paling relevan bagi manajer:

***Confirmation bias*** — Kecenderungan mencari dan memprioritaskan informasi yang mendukung keyakinan awal, dan mengabaikan informasi yang menentangnya. Manajer yang sudah yakin "produk ini akan berhasil" secara tidak sadar memprioritaskan data positif dan mengecilkan data negatif.

***Anchoring*** — Kecenderungan berpegang pada informasi pertama yang diterima sebagai acuan, bahkan jika informasi itu tidak relevan. Manajer yang membaca "target penjualan tahun lalu: Rp10 miliar" akan cenderung menetapkan target tahun ini di sekitar angka itu — terlepas dari apakah kondisi pasar mendukung angka yang sangat berbeda.

***Availability heuristic*** — Kecenderungan menilai probabilitas berdasarkan seberapa mudah contoh terlintas di pikiran. Manajer yang baru membaca berita tentang kegagalan ekspansi perusahaan lain akan menilai risiko ekspansi lebih tinggi dari yang sebenarnya.

Keputusan yang didukung data mengurangi *confirmation bias* hingga 45% dibanding keputusan berbasis intuisi murni (Ransbotham et al., 2021). Data bukan obat sempurna — data sendiri bisa mengandung bias — tetapi ia adalah penangkal terkuat yang tersedia bagi manajer.

### 6.4.6 *Bounded Rationality*: Mengapa Manajer Butuh Bantuan SI

Simon sendiri mengingatkan bahwa manusia bukan makhluk rasional sempurna. Ia adalah *satisficer* — mencari solusi yang "cukup baik" karena tidak mungkin mengevaluasi semua opsi secara sempurna. Kapasitas *working memory* manusia terbatas pada 7±2 variabel simultan (Miller, 1956). Di luar ambang itu, kualitas keputusan menurun tajam.

Negosiasi kontrak pengadaan yang melibatkan 15+ variabel — harga, volume, *payment term*, penalti keterlambatan, garansi, *minimum order*, mata uang, inflasi, *lead time* — melampaui kapasitas otak manajer mana pun jika diolah tanpa bantuan. DSS membantu menyintesis variabel-variabel ini ke dalam model yang bisa dievaluasi secara terstruktur, membuat *trade-off* yang biasanya tersembunyi menjadi eksplisit.

*Bounded rationality* bukan kelemahan manajer — ia adalah kondisi manusia. SI tidak menghapus batas ini, tetapi menggesernya secara signifikan: manajer yang menggunakan DSS mampu mengevaluasi lebih banyak variabel, lebih banyak skenario, dan lebih cepat dari manajer tanpa DSS.

### 6.4.7 AI sebagai Augmentasi Keputusan, Bukan Pengganti

AI dalam konteks pengambilan keputusan bukan tentang menggantikan manajer. Ia tentang membuat manajer mampu melihat pola yang tidak terlihat oleh mata manusia, dan memproses volume data yang melampaui kapasitas kognitif. 79% eksekutif yang menggunakan AI untuk keputusan menyebut *augmentation* — bukan *automation* — sebagai nilai utama (McKinsey, 2024).

Bank BRI menggunakan *AI-based credit scoring* yang memproses 50+ variabel untuk keputusan kredit mikro — mempercepat proses dari 2 minggu menjadi 2 jam. Tetapi *relationship manager* di cabang tetap memiliki otoritas *override* jika konteks lokal yang tidak tertangkap data (misalnya: calon debitur baru pindah desa, belum ada *track record* di database) menunjukkan risiko atau peluang yang berbeda dari skor AI.

Pembagian peran ini menggambarkan model augmentasi: AI menangani volume dan kompleksitas data yang tidak bisa diproses manusia, sementara manajer menangani konteks, etika, dan *judgment* yang tidak bisa diproses mesin. Manajer yang perannya seluruhnya terstruktur — hanya menjalankan prosedur baku tanpa *judgment* — memang berisiko digantikan AI. Tetapi itu bukan karena AI terlalu pintar; itu karena perannya sudah bisa diotomasi jauh sebelum AI ada.

---

## 6.5 Komparasi

### Tabel 6.3 — Keputusan Intuitif vs Keputusan Berbasis Data: 8 Dimensi

| Dimensi | Keputusan Intuitif | Keputusan Berbasis Data |
|---------|-------------------|------------------------|
| Fondasi | Pengalaman, *gut feeling*, *pattern recognition* | Data terverifikasi, model analitik, *evidence* |
| Kecepatan | Sangat cepat (detik–menit) | Lebih lambat (menit–hari, tergantung kompleksitas) |
| Akurasi pada situasi familiar | Tinggi (jika pengalaman relevan) | Tinggi (jika data berkualitas — lihat Bab 5) |
| Akurasi pada situasi baru | Rendah (bias ekstrapolasi dari pengalaman lama) | Lebih tinggi (data memberi perspektif yang belum pernah dialami) |
| Skalabilitas | Terbatas (1 otak, 1 perspektif) | Tinggi (ribuan *data point*, *multi-source*) |
| Auditabilitas | Sulit dipertanggungjawabkan — "saya merasa begitu" | *Transparent* dan *reproducible* — "data menunjukkan X" |
| Risiko bias | Sangat tinggi (*confirmation*, *anchoring*, *availability*) | Lebih rendah (tetapi bias data tetap ada — Bab 5) |
| Peran manajer | *Decision maker* murni | *Decision maker* + *data interpreter* |

💡 **Insight:** Dikotomi "intuisi versus data" adalah *false dichotomy*. Manajer terbaik menggunakan keduanya — data untuk mengurangi *blind spot*, intuisi untuk mengisi *gap* di mana data belum tersedia atau konteks lokal belum tertangkap angka. Yang berbahaya bukan intuisi itu sendiri, melainkan intuisi yang menolak divalidasi oleh data.

---

## 6.6 Realitas Lapangan

### Fenomena 1: HiPPO Effect — Ketika "Siapa yang Bicara" Lebih Penting dari "Data Apa yang Bicara"

*HiPPO* — *Highest Paid Person's Opinion*. Di banyak organisasi, keputusan akhir ditentukan oleh opini orang dengan jabatan tertinggi di ruangan, bukan oleh data yang paling kuat. Harvard Business Review (2023) melaporkan bahwa 61% perusahaan masih membuat keputusan strategis berdasarkan opini pimpinan, bukan data.

Di Indonesia, budaya hierarkis memperkuat dinamika ini. Bawahan yang memiliki data berbeda dari pandangan atasan cenderung menyimpan data itu — bukan karena datanya lemah, tetapi karena menyampaikannya berisiko secara karir. Hasilnya: data tersedia tetapi tidak pernah sampai ke ruangan tempat keputusan diambil.

💡 **Insight:** Kultur hierarkis organisasi sering mempersempit ruang bagi data untuk berbicara lebih keras dari pangkat. Membangun *data-driven culture* berarti memastikan argumen berbasis bukti mendapat ruang yang setara dengan senioritas — mulai dari desain rapat, cara mengevaluasi proposal, hingga bagaimana data dihadirkan kepada pimpinan.

### Fenomena 2: *Dashboard Fatigue* — Terlalu Banyak Dashboard, Terlalu Sedikit Keputusan

Gartner (2023) melaporkan bahwa 75% *dashboard* BI yang dibangun perusahaan "tidak pernah menjadi dasar keputusan aktual." Fenomena *dashboard fatigue*: organisasi membangun *dashboard* di mana-mana — setiap departemen punya, setiap proyek punya — tetapi tidak pernah mendefinisikan keputusan apa yang seharusnya didukung oleh masing-masing *dashboard*.

Hasilnya: *information overload* tanpa *action*. Manajer yang membuka 5 *dashboard* setiap pagi bukan menjadi lebih *informed* — ia menjadi lebih lelah. *Dashboard* menghasilkan ilusi bahwa organisasi sudah *data-driven* padahal yang terjadi hanya *data-exposed*.

💡 **Insight:** *Dashboard* tanpa *decision framework* adalah dekorasi mahal. Setiap *dashboard* harus dimulai dengan pertanyaan: "Keputusan apa yang akan berubah karena data ini?" — bukan "Data apa yang menarik untuk ditampilkan?"

### Fenomena 3: AI *Decision Tools* di UMKM Indonesia — Akses Mudah, Adopsi Rendah

AI-powered *decision tools* semakin terjangkau. Google Analytics gratis. ChatGPT bisa membantu analisis data sederhana. Platform akuntansi menggabungkan proyeksi otomatis. Tetapi adopsi di UMKM Indonesia masih sangat rendah (McKinsey, 2024).

Penyebabnya bukan biaya. Hambatan utama: (1) *data literacy* rendah — pemilik UMKM tidak tahu pertanyaan apa yang harus diajukan ke data, (2) ketidakpercayaan pada "keputusan mesin" — mindset bahwa pengalaman 20 tahun di industri lebih valid daripada angka dari *tools* yang baru dikenal, dan (3) tidak ada *framework* untuk menghubungkan *output* AI ke keputusan bisnis aktual — AI memberi rekomendasi, tetapi pemilik UMKM tidak tahu cara mengevaluasi apakah rekomendasi itu masuk akal.

💡 **Insight:** Kemampuan merumuskan pertanyaan yang tepat dan menginterpretasikan jawaban AI secara kritis adalah kompetensi yang semakin menentukan. *Tools*-nya terjangkau — bahkan banyak yang gratis. Yang membedakan hasilnya adalah kualitas pertanyaan yang diajukan dan kedalaman analisis kritisnya.

---

## 6.7 Salah Kaprah

### ⚠️ Salah Kaprah 1: "Manajer berpengalaman tidak perlu data — intuisi sudah cukup"

> *"Saya sudah 20 tahun di industri ini. Data mau bilang apa, saya sudah tahu jawabannya."*

Intuisi yang dibangun dari dua dekade pengalaman di industri yang stabil bisa menjadi liabilitas di era yang berubah cepat. Pengalaman relevan hanya jika kondisi masa depan serupa dengan kondisi masa lalu — dan semakin sering, kondisi itu tidak serupa. Manajer ritel yang intuisinya terlatih pada perilaku konsumen pra-pandemi menemukan bahwa intuisi itu menyesatkan pasca-2020, ketika pola belanja berubah drastis.

**Koreksi:** Intuisi bukan musuh data — ia partner. Manajer terbaik menggunakan data untuk mengkalibrasi intuisi (memastikan "perasaan" selaras dengan bukti), dan intuisi untuk menginterpretasikan data di mana angka saja tidak cukup (konteks lokal, dinamika interpersonal, timing politik).

### ⚠️ Salah Kaprah 2: "Lebih banyak analisis artinya keputusan lebih baik"

> *"Belum bisa memutuskan — minta lagi data historis 5 tahun terakhir, per region, per produk."*

*Analysis paralysis* — ketika permintaan data tambahan menjadi strategi (sering tidak disadari) untuk menghindari risiko keputusan. Pada titik tertentu, manfaat marginal dari data tambahan lebih kecil dari *opportunity cost* keterlambatan. Kompetitor yang memutuskan lebih cepat dengan data 80% sering menang atas organisasi yang masih menganalisis dengan data 95%.

**Koreksi:** Tetapkan *decision deadline* dan ambang batas "data cukup." Keputusan yang 80% *informed* dan diambil tepat waktu hampir selalu lebih baik dari keputusan yang 100% *informed* tetapi datang terlambat. Ingat: tidak memutuskan juga adalah keputusan — dan sering yang paling mahal.

### ⚠️ Salah Kaprah 3: "AI akan menggantikan manajer dalam pengambilan keputusan"

> *"Sebentar lagi manajer juga di-PHK, diganti AI semua."*

AI superior di keputusan terstruktur: *pattern recognition*, prediksi dari data historis, optimasi parameter. AI inferior di keputusan yang membutuhkan konteks sosial, *judgment* etis, visi strategis jangka panjang, dan negosiasi antar-manusia. Manajer yang "digantikan" AI bukan karena AI terlalu pintar — tetapi karena manajer tersebut hanya mengambil keputusan terstruktur yang memang bisa diotomasi sejak era sistem berbasis aturan.

**Koreksi:** Fokus pada kompetensi yang AI tidak bisa gantikan: *framing* masalah, *stakeholder management*, *ethical judgment*, dan *creative strategy*. Serahkan keputusan repetitif dan terstruktur ke AI, dan investasikan waktu yang dibebaskan untuk keputusan yang benar-benar membutuhkan manusia.

### ⚠️ Salah Kaprah 4: "Kalau sudah ada dashboard, keputusan otomatis jadi lebih baik"

> *"Kita sudah implementasi Tableau. Berarti sekarang keputusan pasti lebih bagus, kan?"*

*Dashboard* hanya alat visualisasi. Tanpa *decision framework* — pertanyaan apa yang dijawab, siapa yang memutuskan, kapan, dengan ambang batas apa — *dashboard* menjadi "wallpaper digital" yang indah tetapi tidak akcionabel. Organisasi yang membangun 50 *dashboard* tanpa mendefinisikan *decision question* untuk masing-masing hanya menambah *information overload*.

**Koreksi:** Rancang setiap *dashboard* dengan *decision question* yang spesifik dan *action threshold* yang jelas. "Jika *customer churn rate* melampaui 8% per bulan, maka program retensi harus diaktifkan" — bukan sekadar "lihat tren churn."

---

## 6.8 Studi Kasus

### 📊 Studi Kasus A (Dasar): SIPD — Data-Driven Budgeting di Pemerintah Daerah

**Sumber:** Sari et al. (2023); Deloitte (2023)

**Kondisi Awal (❌):**
Sebelum SIPD, proses alokasi anggaran daerah berjalan seperti ini: setiap dinas mengajukan anggaran berdasarkan "kebiasaan tahun lalu" ditambah inflasi. Prioritas ditentukan oleh seniority pejabat, lobi politik, dan *timing* siapa yang presentasi terakhir (karena yang terakhir sering paling diingat — *recency bias*). Data capaian program tahun sebelumnya tersedia, tetapi tidak menjadi basis negosiasi.

**Transformasi (✅):**
SIPD mengintegrasikan data perencanaan, penganggaran, dan capaian program dalam satu platform. Kepala daerah dan DPRD kini bisa melihat data capaian program sebagai basis alokasi — bukan sebagai pengganti negosiasi politik, tetapi sebagai argumen tambahan yang bisa diverifikasi.

| Dimensi | Sebelum SIPD | Sesudah SIPD |
|---------|-------------|--------------|
| Basis alokasi | Kebiasaan + lobi | Data capaian + kebiasaan + lobi |
| Transparansi | Dokumen fisik terbatas | *Dashboard* online — bisa diakses publik |
| Waktu penyusunan | 3–4 bulan | 1–2 bulan |
| Akuntabilitas | Sulit di-*trace* | *Audit trail* lengkap per transaksi |
| Kualitas argumen | "Kami butuh anggaran ini" | "Data capaian menunjukkan X — karena itu kami butuh Y" |

**Tabel 6.4 — SIPD: dampak terhadap proses penganggaran daerah.**

💡 **Pelajaran:** SIPD belum sempurna — budaya lobi belum hilang, dan *data literacy* pejabat daerah masih bervariasi. Tetapi ketersediaan data membuat alokasi anggaran menjadi lebih *challengeable*: sekarang ada basis untuk bertanya "mengapa program ini dapat anggaran besar padahal capaian tahun lalu rendah?" Pertanyaan itu, sebelum SIPD, hampir tidak mungkin diajukan karena datanya tidak tersedia di satu tempat.

### 📊 Studi Kasus B (Lanjutan): McKinsey Decision Intelligence Framework

**Sumber:** McKinsey & Company (2023); Harvard Business Review (2023)

**Kondisi Awal (❌):**
Bahkan di perusahaan Fortune 500, McKinsey (2023) menemukan bahwa hanya 20% keputusan strategis menggunakan data secara sistematis. Sisanya bergantung pada pengalaman, intuisi, dan konsensus politik di ruang rapat. Hasilnya: keputusan besar — M&A, *market entry*, peluncuran produk — gagal pada *rate* melebihi 60%.

**Framework yang Diusulkan (✅):**
McKinsey *Decision Intelligence* mengkategorikan keputusan ke dalam empat kuadran berdasarkan frekuensi dan dampak, kemudian menentukan level dukungan data dan peran AI yang tepat untuk masing-masing:

| Kategori | Contoh | Dukungan Data | Peran AI |
|----------|--------|---------------|----------|
| *High-frequency, Low-impact* | Penyesuaian harga harian | Otomasi penuh | *Decision maker* |
| *High-frequency, High-impact* | Persetujuan kredit | AI + *human override* | *Recommender* |
| *Low-frequency, High-impact* | Akuisisi perusahaan | Analisis mendalam + skenario | *Informer* |
| *Low-frequency, Low-impact* | Relokasi minor kantor | Data minimal | Tidak terlibat |

**Tabel 6.5 — McKinsey Decision Intelligence: alokasi dukungan data dan AI berdasarkan frekuensi × dampak.**

💡 **Pelajaran:** Tidak semua keputusan membutuhkan level data dan AI yang sama. *Framework* ini membantu manajer mengalokasikan "investasi analitik" secara proporsional. Organisasi yang memperlakukan semua keputusan sama — semua butuh *dashboard*, semua butuh AI — justru menghasilkan *decision fatigue* dan membuang sumber daya analitik pada keputusan yang tidak membutuhkannya.

---

## 6.9 Template Praktis

### 🔧 Template A.6 — Matriks Keputusan Manajerial

```
============================================
TEMPLATE A.6 — MATRIKS KEPUTUSAN MANAJERIAL
============================================

Nama Organisasi     : ________________________________________
Departemen/Unit     : ________________________________________
Tanggal Analisis    : ________________________________________

═══════════════════════════════════════════════════════════════

KEPUTUSAN 1:
Deskripsi keputusan         : ________________________________________
Tipe (Terstruktur/Semi/Tidak): ________________________________________
Fase Simon saat ini         : [ ] Intelligence  [ ] Design  [ ] Choice  [ ] Implementation
Data yang dibutuhkan        : ________________________________________
Data yang tersedia          : ________________________________________
Gap informasi               : ________________________________________
SI pendukung yang ada       : ________________________________________
Rekomendasi peningkatan     : ________________________________________

KEPUTUSAN 2:
Deskripsi keputusan         : ________________________________________
Tipe (Terstruktur/Semi/Tidak): ________________________________________
Fase Simon saat ini         : [ ] Intelligence  [ ] Design  [ ] Choice  [ ] Implementation
Data yang dibutuhkan        : ________________________________________
Data yang tersedia          : ________________________________________
Gap informasi               : ________________________________________
SI pendukung yang ada       : ________________________________________
Rekomendasi peningkatan     : ________________________________________

KEPUTUSAN 3:
Deskripsi keputusan         : ________________________________________
Tipe (Terstruktur/Semi/Tidak): ________________________________________
Fase Simon saat ini         : [ ] Intelligence  [ ] Design  [ ] Choice  [ ] Implementation
Data yang dibutuhkan        : ________________________________________
Data yang tersedia          : ________________________________________
Gap informasi               : ________________________________________
SI pendukung yang ada       : ________________________________________
Rekomendasi peningkatan     : ________________________________________

KEPUTUSAN 4:
Deskripsi keputusan         : ________________________________________
Tipe (Terstruktur/Semi/Tidak): ________________________________________
Fase Simon saat ini         : [ ] Intelligence  [ ] Design  [ ] Choice  [ ] Implementation
Data yang dibutuhkan        : ________________________________________
Data yang tersedia          : ________________________________________
Gap informasi               : ________________________________________
SI pendukung yang ada       : ________________________________________
Rekomendasi peningkatan     : ________________________________________

KEPUTUSAN 5:
Deskripsi keputusan         : ________________________________________
Tipe (Terstruktur/Semi/Tidak): ________________________________________
Fase Simon saat ini         : [ ] Intelligence  [ ] Design  [ ] Choice  [ ] Implementation
Data yang dibutuhkan        : ________________________________________
Data yang tersedia          : ________________________________________
Gap informasi               : ________________________________________
SI pendukung yang ada       : ________________________________________
Rekomendasi peningkatan     : ________________________________________

═══════════════════════════════════════════════════════════════

ANALISIS RINGKAS:
Jumlah keputusan terstruktur      : ____ (kandidat otomasi)
Jumlah keputusan semi-terstruktur : ____ (butuh DSS)
Jumlah keputusan tidak terstruktur: ____ (butuh insight + judgment)
Gap informasi terbesar            : ________________________________________
Prioritas perbaikan SI            : ________________________________________
```

---

## 6.10 Peta Konsep

### Gambar 6.2 — Peta Konsep Bab 6: Pengambilan Keputusan Berbasis Data

```mermaid
mindmap
  root((Pengambilan Keputusan<br/>Berbasis Data))
    Model Simon
      Intelligence
      Design
      Choice
      Implementation
      Feedback Loop
    Tipologi Keputusan
      Terstruktur — otomasi
      Semi-terstruktur — DSS
      Tidak terstruktur — judgment
    Dukungan SI
      DSS
      Dashboard
      AI Augmentation
      What-if Analysis
    Bias Kognitif
      Confirmation Bias
      Anchoring
      Availability Heuristic
      HiPPO Effect
    Level Manajemen
      Operasional — data transaksi
      Taktis — exception report
      Strategis — insight eksternal
    Bounded Rationality
      Satisficing
      Cognitive Limits 7 plus minus 2
      SI sebagai Expander
```

**Gambar 6.2 — Peta konsep pengambilan keputusan berbasis data: enam kluster dari model Simon hingga *bounded rationality*.**

---

## 6.11 Rangkuman

**Poin-poin Penting:**

1. Model Simon (Intelligence–Design–Choice–Implementation) membagi keputusan ke dalam fase yang masing-masing bisa didukung SI secara spesifik — dari *dashboard* di fase intelligence hingga *KPI tracking* di fase implementation. *Feedback loop* menjadikan pengambilan keputusan bersifat siklus, bukan linear.

2. Tidak semua keputusan membutuhkan dukungan data yang sama. Keputusan terstruktur bisa diotomasi penuh; semi-terstruktur membutuhkan DSS; tidak terstruktur membutuhkan *judgment* yang di-*augmen* data dan *insight*. Semakin tinggi level manajer, semakin besar porsi keputusan tidak terstruktur.

3. DSS memperluas batas *bounded rationality* — manusia hanya mampu memproses 7±2 variabel simultan, DSS membantu menyintesis puluhan variabel menjadi *trade-off* yang eksplisit dan skenario yang bisa dibandingkan.

4. Bias kognitif — *confirmation bias*, *anchoring*, *availability heuristic*, HiPPO effect — adalah musuh diam-diam setiap keputusan. Data adalah penangkal terkuat, tetapi hanya jika budaya organisasi mengizinkan data menantang opini siapa pun.

5. *Dashboard* tanpa *decision framework* adalah dekorasi. Setiap *dashboard* harus dirancang dengan pertanyaan keputusan spesifik dan *action threshold* yang jelas — bukan sekadar tampilan data yang menarik.

6. AI *augments*, bukan *replaces*, keputusan manajerial. Nilai AI tertinggi ada di keputusan semi-terstruktur yang frekuen dan berdampak tinggi — di mana volume data terlalu besar untuk otak manusia, tetapi *override* manusia tetap diperlukan.

7. DDDM bukan soal *tools* — ia soal budaya organisasi yang menghargai evidensi di atas hierarki. Di konteks Indonesia yang hierarkis, ini adalah transformasi budaya yang jauh lebih sulit dari transformasi teknologi.

---

**Menuju Bab 7:**

Model keputusan sudah dipahami, tipologi keputusan sudah dipetakan, bias kognitif sudah diidentifikasi. Pertanyaan berikutnya: dari mana *insight* untuk mendukung keputusan itu sebenarnya datang? Bab 7 membahas *Business Intelligence* dan Analitik Bisnis — teknologi dan *framework* yang mengubah data mentah menjadi visualisasi, prediksi, dan rekomendasi yang *actionable*. Dari analitik deskriptif ("apa yang terjadi?") hingga preskriptif ("apa yang harus dilakukan?").

---

🔥 *"Pengambilan keputusan berbasis data bukan tentang menghilangkan penilaian manusia, tetapi tentang memastikan bahwa penilaian itu dibangun di atas fondasi yang dapat dipertanggungjawabkan."*

---

## 6.12 Latihan & Refleksi

### Pertanyaan Diagnostik

Seorang manajer menerima *dashboard* yang lengkap, tetapi keputusan yang diambil tetap keliru. Analisis apakah sumber masalah berada pada kualitas data, perancangan indikator, bias kognitif pengambil keputusan, atau ketidakselarasan antara tipe keputusan dan informasi yang tersedia, serta jelaskan bagaimana pembedaannya dapat diuji sebelum sistem disalahkan.

### Pertanyaan Reflektif

1. Identifikasi satu keputusan di organisasi yang Anda kenal yang saat ini dibuat berdasarkan intuisi tetapi seharusnya didukung data. Apa hambatan utama untuk beralih ke DDDM — teknis (tidak ada data), budaya (HiPPO effect), atau kompetensi (*data literacy* rendah)?

2. Apakah organisasi yang Anda kenal mengalami HiPPO effect? Berikan contoh spesifik. Apa yang bisa dilakukan untuk menguranginya tanpa memicu konflik dengan pimpinan?

3. Evaluasi satu *dashboard* yang ada di organisasi Anda: apakah ia dirancang untuk menjawab pertanyaan keputusan spesifik (dengan *action threshold*), atau hanya menampilkan data yang "menarik"? Jika belum ada *decision question*, rumuskan satu.

4. Dalam konteks budaya organisasi Indonesia yang hierarkis, bagaimana DDDM bisa diimplementasikan tanpa mengancam otoritas pimpinan? Apakah mungkin membangun budaya di mana data bisa "menantang" atasan secara konstruktif?

### Latihan Artefak

**Latihan 6.1 — Matriks Keputusan Manajerial (Template A.6)**

Gunakan Template A.6 untuk memetakan 5 keputusan nyata di satu organisasi yang Anda kenal. Untuk setiap keputusan:

1. Klasifikasikan tipe keputusan (terstruktur / semi-terstruktur / tidak terstruktur) dan jelaskan alasannya
2. Identifikasi fase Simon di mana keputusan tersebut saat ini berada
3. Petakan gap antara data yang dibutuhkan dan data yang tersedia
4. Rekomendasikan dukungan SI yang spesifik untuk menutup gap tersebut

**Kriteria output yang baik:**
- Kelima keputusan berasal dari satu organisasi nyata, bukan hipotetis
- Minimal satu keputusan dari setiap tipe (terstruktur, semi, tidak terstruktur)
- Rekomendasi SI terhubung langsung ke gap informasi yang teridentifikasi — bukan generik
- Analisis ringkas mengidentifikasi pola: keputusan mana yang menjadi kandidat otomasi, mana yang membutuhkan DSS

*Output Artefak 6.1 menjadi bahan untuk memahami peran Business Intelligence dan analitik di Bab 7.*

---

## Referensi

Deloitte. (2023). *CIO survey 2023: Technology leadership in the age of AI*. Deloitte Insights.

Gartner Research. (2022). *Decision support systems: Market guide*. Gartner, Inc.

Gartner Research. (2023). *Top trends in data and analytics*. Gartner, Inc.

Harvard Business Review. (2023). *Data-driven decision making survey 2023*. HBR Analytics Services.

Kahneman, D. (2011). *Thinking, fast and slow*. Farrar, Straus and Giroux.

Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2022). *Management information systems* (17th ed.). Pearson.

McKinsey & Company. (2023). *Decision intelligence: Topgrading your decision making*. McKinsey Digital.

McKinsey & Company. (2024). *The state of AI in 2024*. McKinsey Digital.

Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plus or minus two. *Psychological Review*, *63*(2), 81–97.

Ransbotham, S., Khodabandeh, S., Fehling, R., LaFountain, B., & Kiron, D. (2021). *Expanding AI's impact with organizational learning*. MIT Sloan Management Review/BCG.

Sari, D. P., Wibowo, A., & Nugroho, T. (2023). Pengaruh kualitas sistem informasi terhadap kinerja manajerial. *Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia*, *20*(1), 45–62.

Simon, H. A. (1977). *The new science of management decision* (Rev. ed.). Prentice-Hall.

Vidgen, R., Shaw, S., & Grant, D. B. (2021). Management challenges in creating value from business analytics. *European Journal of Operational Research*, *261*(2), 626–639.


