--- marp: true theme: gaia class: invert paginate: true header: "BAB 17 — Kecerdasan Buatan dalam Pengambilan Keputusan Manajerial" footer: "Helmi Bahar Alim, S.Kom., M.Kom.  |  Universitas Putra Bangsa — Kebumen" style: | section { font-family: 'Segoe UI', Helvetica, sans-serif; font-size: 21px; } h1 { color: #ffd166; } h2 { color: #06d6a0; border-bottom: 2px solid #06d6a060; padding-bottom: 4px; } h3 { color: #8ecae6; } blockquote { border-left: 4px solid #ffd166; background: #ffffff15; padding: 0.5em 1em; font-style: italic; } table { font-size: 18px; width: 100%; } th { background: #06d6a040; } code { background: #ffffff20; } .lead h1 { font-size: 2em; color: #ffd166; } .lead h2 { font-size: 1.3em; border: none; color: #e0e0e0; } .bagian { font-size: 0.8em; color: #8ecae6; letter-spacing: 1px; } .lead p { font-size: 0.9em; color: #c0c0c0; } --- # BAB 17 ## Kecerdasan Buatan dalam Pengambilan Keputusan Manajerial

VII — Transformasi Digital, AI & Masa Depan

**Level:** Lanjutan–Mahir --- ## Reader Outcome > Pembaca mampu mengevaluasi potensi dan limitasi AI untuk pengambilan keputusan manajerial, merancang use case AI yang relevan bagi organisasi, dan menganalisis implikasi etis penggunaan AI dalam bisnis | Info | Detail | |------|--------| | **Bagian** | VII — Transformasi Digital, AI & Masa Depan | | **Level** | Lanjutan–Mahir | | **Sub-topik** | 7 konsep inti | --- ## Pertanyaan Pemantik Bab 16 membahas transformasi digital sebagai perubahan mendasar dalam model bisnis, *customer experience*, dan logika kompetisi organisasi. Template A.16 (*Digital Maturity Assessment*) membantu Anda menilai kesiapan digital organisasi. --- _Bagaimana manajer mengevaluasi di mana AI cocok dan di mana manusia tetap tak tergantikan dalam pengambilan keputusan — dan apa implikasi etis yang harus dipertimbangkan sebelum mengadopsi AI?_ --- ## Model Utama — Gambar 17.1 ```mermaid graph TD style KEB fill:#3a3a3a,stroke:#666,color:#fff style KLAS fill:#3a3a3a,stroke:#666,color:#fff style TER fill:#4a4a4a,stroke:#666,color:#fff style SEMI fill:#4a4a4a,stroke:#666,color:#fff style TIDAK fill:#4a4a4a,stroke:#666,color:#fff style EVAL fill:#3a3a3a,stroke:#666,color:#fff style DIM1 fill:#5a5a5a,stroke:#666,color:#fff style DIM2 fill:#5a5a5a,stroke:#666,color:#fff style DIM3 fill:#5a5a5a,stroke:#666,color:#fff style OPT fill:#3a3a3a,stroke:#666,color:#fff style OTO fill:#4a4a4a,stroke:#666,color:#fff style AUG fill:#4a4a4a,stroke:#666,color:#fff style NAI fill:#4a4a4a,stroke:#666,color:#fff style EVA2 fill:#3a3a3a,stroke:#666,color:#fff style DEC fill:#3a3a3a,stroke:#666,color:#fff KEB["Identifikasi
Keputusan Bisnis"] --> KLAS{"Klasifikasi
Keputusan"} KLAS --> TER["Terstruktur"] KLAS --> SEMI["Semi-Terstruktur"] KLAS --> TIDAK["Tidak Terstruktur"] TER --> EVAL["Penilaian Kelayakan AI"] SEMI --> EVAL TIDAK --> EVAL EVAL --> DIM1["Data tersedia
& berkualitas?"] EVAL --> DIM2["Kompleksitas pola
membenarkan AI?"] EVAL --> DIM3["Dampak bisnis
signifikan?"] DIM1 --> OPT{"Opsi Implementasi"} DIM2 --> OPT DIM3 --> OPT OPT --> OTO["Otomasi Penuh
oleh AI"] OPT --> AUG["Augmentasi:
AI + Manusia"] OPT --> NAI["Tidak Layak AI"] OTO --> EVA2["Evaluasi:
Akurasi × Bias × Etika × ROI"] AUG --> EVA2 EVA2 --> DEC["Keputusan:
Adopt / Pilot / Defer"] ``` **Signature Model — Bab 17** --- ## Definisi Kunci **Artificial Intelligence** > __ --- ## Konsep Inti — Bagian 1 - **1.** AI untuk Manajer: Apa yang Perlu Dipahami Tanpa Menjadi *Data Scientist* - **2.** *Machine Learning*, *Deep Learning*, dan *Generative AI*: Perbedaan Konseptual - **3.** AI dalam Spektrum Keputusan: Otomasi Penuh vs Augmentasi - **4.** *Use Case* AI per Fungsi Bisnis --- ## Konsep Inti — Bagian 2 - **5.** Limitasi AI: *Garbage In–Garbage Out*, Bias, Halusinasi - **6.** Etika dan Tata Kelola AI: Transparansi, Akuntabilitas, Regulasi - **7.** Strategi Adopsi AI: *Quick Wins* vs Transformasi Mendalam --- ## ⚠️ Salah Kaprah > ⚠️ _"AI akan menggantikan semua pekerjaan manajer"_ ↳ > ⚠️ _"Butuh *big data* dulu sebelum bisa pakai AI"_ ↳ > ⚠️ _"AI selalu objektif karena berbasis data"_ ↳ > ⚠️ _"Cukup beli *tools* AI, hasilnya otomatis bagus"_ ↳ --- ## 🔧 Template A.17 ### AI *Use Case Canvas* ``` ``` TEMPLATE A.17 — AI USE CASE CANVAS Tanggal : ________________________________________ Organisasi : ________________________________________ Evaluator : ________________________________________ ═══════════════════════════════════════════════════════════════ KANDIDAT USE CASE (evaluasi 3 use case) USE CASE 1: ________________________________________________ Deskripsi singkat: ________________________________________ | Kriteria | Skor (1–5) | Evidensi | |----------------------------------|-----------|---------------------| | Data tersedia & berkualitas | ___ | ___________________ | | Dampak bisnis (revenue/cost/risk) | ___ | ___________________ | | Volume keputusan | ___ | ___________________ | | Kompleksitas pola | ___ | ___________________ | | Ethical risk (1=tinggi, 5=rendah) | ___ | ___________________ | | TOTAL | ___/25 | | Tipe : [ ] Otomasi penuh [ ] Augmentasi [ ] Tidak layak AI ``` --- ## Rangkuman 1. AI memperluas kapabilitas manajer, bukan menggantikannya. 2. Mulai dari keputusan bisnis, bukan dari teknologi. 3. *Human-in-the-loop* (augmentasi) adalah model paling aman dan efektif untuk sebagian besar keputusan manajerial — terutama yang berdampak langsung pada manusia. 4. AI mereproduksi bias dari data *training*. 5. *Generative AI* (ChatGPT, Claude) mengubah *knowledge work* — tetapi halusinasi berarti *output* harus selalu divalidasi oleh manusia yang kompeten di bidangnya --- ## 🔥 Final Statement > "Kecerdasan buatan bukan tentang menggantikan kecerdasan manajer, tetapi tentang memperluas batas kemampuan manusia untuk melihat pola yang tak terlihat dan membuat keputusan yang lebih baik — selama manusia tetap bertanya 'mengapa'." --- ## Latihan & Refleksi ### 📝 Latihan 17.1 — AI *Use Case Canvas* (Template A.17) untuk mengevaluasi 3 kandidat *use case* AI di organisasi yang Anda kenal. ### ➡️ Menuju Bab 18 _AI mengubah pengambilan keputusan hari ini. Tetapi apa yang terjadi besok? Bab terakhir melihat ke depan: tren SI dan AI yang akan membentuk organisasi dan peran manajer di masa depan — dari *IoT* dan_ ---