sim-manajement-book/slides/marp/slide-bab-08.md

marp	theme	class	paginate	header	footer	style
true	gaia	invert	true	BAB 8 — Pengambilan Keputusan Berbasis Data	Helmi Bahar Alim, S.Kom., M.Kom.  |  Universitas Putra Bangsa — Kebumen	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 8

Pengambilan Keputusan Berbasis Data

III — SI dalam Proses Bisnis dan Pengambilan Keputusan

Level: Menengah–Lanjutan

---

Reader Outcome

Pembaca mampu mengaplikasikan model pengambilan keputusan manajerial dengan dukungan SI dan membedakan keputusan terstruktur vs tidak terstruktur dalam konteks bisnis nyata

Info	Detail
Bagian	III — SI dalam Proses Bisnis dan Pengambilan Keputusan
Level	Menengah–Lanjutan
Sub-topik	7 konsep inti

---

Pertanyaan Pemantik

Bab 7 menunjukkan bahwa arsitektur enterprise system — ERP, CRM, dan SCM yang terintegrasi — menghasilkan satu hal yang sebelumnya sulit dicapai: data terpusat yang mencerminkan seluruh operasional bisnis dalam satu sumber kebenaran tunggal (single source of truth). Template A.7 membantu Anda mengevaluasi kesiapan integrasi sistem perusahaan.

---

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

---

Model Utama — Gambar 8.1

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

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

---

Definisi Kunci

Pengambilan Keputusan Berbasis Data Pendekatan pengambilan keputusan yang mengutamakan bukti data terverifikasi di atas intuisi atau kebiasaan semata (Vidgen et al., 2021).

DDDM bukan berarti data menggantikan manajer — melainkan data menjadi fondasi yang memperkuat judgment. Manajer yang DDDM tetap menggunakan pengalaman, tetapi

Keputusan Terstruktur Keputusan yang mengikuti prosedur baku, berulang, dan dapat diotomasi karena memiliki kriteria dan data yang jelas (Laudon & Laudon, 2022).

Manajer harus mengidentifikasi keputusan terstruktur di organisasinya dan mempertimbangkan otomasi — agar waktu dan energi bisa dialokasikan ke keputusan yang b

Sistem Pendukung Keputusan Sistem informasi interaktif yang membantu manajer dalam pengambilan keputusan semi-terstruktur dan tidak terstruktur dengan menyediakan akses data, mo

DSS bukan decision-making system — ia decision-SUPPORT system. Manajer tetap pembuat keputusan; DSS menyediakan lensa yang membuat keputusan lebih *informed

---

Konsep Inti — Bagian 1

• 1. Model Keputusan Simon: Mengapa Masih Relevan setelah Lima Dekade
• 2. Tipologi Keputusan: Terstruktur, Semi-Terstruktur, Tidak Terstruktur
• 3. Decision Support System: Bukan Autopilot, Melainkan Co-pilot
• 4. Informasi per Level Manajemen: Bukan Satu Ukuran untuk Semua

---

Konsep Inti — Bagian 2

• 5. Bias Kognitif: Musuh Diam-diam Setiap Keputusan
• 6. Bounded Rationality: Mengapa Manajer Butuh Bantuan SI
• 7. AI sebagai Augmentasi Keputusan, Bukan Pengganti

---

⚠️ Salah Kaprah

⚠️ "Manajer berpengalaman tidak perlu data — intuisi sudah cukup"

↳ Intuisi bukan musuh data — ia partner.

⚠️ "Lebih banyak analisis artinya keputusan lebih baik"

↳ Tetapkan decision deadline dan ambang batas "data cukup." Keputusan yang 80% informed dan diambil tepat waktu hampir selalu lebih baik dari keputusan yang 1

⚠️ "AI akan menggantikan manajer dalam pengambilan keputusan"

↳ Fokus pada kompetensi yang AI tidak bisa gantikan: framing masalah, stakeholder management, ethical judgment, dan creative strategy.

⚠️ "Kalau sudah ada dashboard, keputusan otomatis jadi lebih baik"

↳ Rancang setiap dashboard dengan decision question yang spesifik dan action threshold yang jelas.

---

Studi Kasus

📊 Dasar: SIPD — Data-Driven Budgeting di Pemerintah Daerah

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

📊 Lanjutan: McKinsey Decision Intelligence Framework

Sumber: McKinsey & Company (2023); Harvard Business Review (2023) Bahkan di perusahaan Fortune 500, McKinsey (2023) menemukan bahwa hanya 20% keputusan strategis menggunakan data secara sistematis. Sisanya bergantung pada pengalaman, intuisi, dan

---

🔧 Template A.8

Matriks Keputusan Manajerial

============================================ Template A.8 — 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:

---
## Rangkuman

1. Model Simon (Intelligence–Design–Choice–Implementation) membagi keputusan ke dalam fase yang masing-masing bisa didukung SI secara spesifik — dari *dashboard* d
2. Tidak semua keputusan membutuhkan dukungan data yang sama.
3. DSS memperluas batas *bounded rationality* — manusia hanya mampu memproses 7±2 variabel simultan, DSS membantu menyintesis puluhan variabel menjadi *trade-off* 
4. Bias kognitif — *confirmation bias*, *anchoring*, *availability heuristic*, HiPPO effect — adalah musuh diam-diam setiap keputusan.
5. *Dashboard* tanpa *decision framework* adalah dekorasi.


---
<!-- _class: lead invert -->

## 🔥 Final Statement

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


---
## Latihan & Refleksi

### 📝 Latihan 8.1 — Matriks Keputusan Manajerial (Template A.8)

untuk memetakan 5 keputusan nyata di satu organisasi yang Anda kenal. Untuk setiap keputusan:

### ➡️ Menuju Bab 9

_Model keputusan sudah dipahami, tipologi keputusan sudah dipetakan, bias kognitif sudah diidentifikasi. Pertanyaan berikutnya: dari mana *insight* untuk mendukung keputusan itu sebenarnya datang? Bab _



---