ANALYSIS MARKOV

FORUM	: DISKUSI 5
NAMA	: SUMARNI RANDRIANY
DOSEN	: AMALIA K WARDANI
NIM	: 530021766
MATA KULIAH	: METODE KUANTITATIF – EKMO5103.03

Soal

Setelah  membaca  topik  mengenai  Analisis  Markov,  dapatkah  anda  berikan  satu  contoh fenomena ekonomi dan bisnis dan bagaimana analisis markov digunakan.

Silahkan didiskusikan. 

Tanggapan !

Apakah Markov Analysis itu?

Markov analysis merupakan suatu bentuk metode kuantitatif yang digunakan untuk menghitung probabilitas perubahan-perubahan yang terjadi berdasarkan probabilitas perubahan selama periode waktu tertentu. Menurut Siagian (2006), rantai markov (markov chain) adalah suatu metode yang mempelajari sifat-sifat suatu variabel pada masa sekarang yang didasarkan pada sifat-sifatnya di masa lalu dalam usaha menaksir sifat-sifat variabel tersebut di masa yang akan datang. Rantai markov atau yang sering disebut dengan markov chain ini biasa digunakan untuk melakukan pembuatan model (modelling) bermacam-macam sistem dan proses bisnis.

Markov analysis digunakan untuk mencari probabilitas yang akan muncul dimasa depan, dengan menganalisa probabilitas pada saat ini. Salah satu tujuan metode ini adalah untuk memprediksi masa depan (Render, 2006). Teknik ini memiliki beragam aplikasi dalam dunia bisnis, diantaranya analisis pangsa pasar, prediksi kerugian, prediksi penerimaan mahasiswa baru di universitas, dan menentukan apakah sebuah mesin akan mengalami kerusakan dimasa mendatang. Markov analysis bukan merupakan teknik optimasi, melainkan merupakan teknik deskriptif yang menghasilkan informasi probabilita. Markov analysis dapat diterapkan ke keadaan lainnya, sepanjang waktu. Analisa markov hampir sama dengan decision analysis, bedanya adalah analisa rantai markov tidak memberikan keputusan rekomendasi, melainkan hanya informasi probabilitas mengenai situasi keputusan yang dapat membantu pengambil keputusan mengambil keputusannya.

Asumsi-Asumsi Markov Analysis

Penggunaan Markov analysis terhadap suatu masalah memerlukan pengetahuan tentang 3 keadaan, yaitu keadaan awal, keadaan transisi, dan keadaan steady state. Diantara ketiga kejadian ini, maka keadaan transisi merupakan keadaan yang terpenting. Oleh karena itu, asumsi-asumsi dalam metode ini hanya berhubungan dengan keadaan transisi.

Asumsi-asumsi dalam Markov analysis adalah sebagai berikut:

1.      Jumlah probabilitas transisi keadaan (baris matriks) adalah 1.

2.      Probabilitas transisi tidak berubah selamanya.

3.      Probabilitas transisi hanya tergantung pada status sekarang, bukan pada periode sebelumnya.

       Keadaan Transisi dan Probilitasnya

Keadaan transisi adalah perubahan dari suatu keadaan (status) ke keadaan (status) lainnya pada periode berikutnya. Keadaan transisi ini merupakan suatu proses random dan dinyatakan dalam bentuk probabilitas. Probabilitas ini dikenal sebagai probabilitas transisi. Probabilitas ini dapat digunakan untuk menentukan probabilitas keadaan atau periode berikutnya.

Keadaan Steady State dan Probabilitasnya

Keadaan steady state adalah keadaan keseimbangan setelah proses berjalan selama beberapa periode. Probabilitas pada keadaan ini disebut probabilitas steady state yang nilainya tetap.

Apabila keadaan steady state terjadi, maka probabilitas status periode i akan sama dengan probabilitas pada status berikutnya (i +1).

JJ (i) = JJ (i + 1) dan TJ (i) = TJ (i+1)

dimana: JJ (i) + TJ (i) = 1

atau JJ (i) = 1-TJ (i)

TJ (i) = 1-JJ (i)

 Salam sukses selalu....