stdsquare²
🎓 Kelas
stdsquare / materi / slides / pertemuan-05
Tema
Japan
Arcade
Dark Retro
Font
‹ Daftar slide Pertemuan 5: Heuristik dan Bias I
RPS minggu 5 · 2x50 menit · Sub-CPMK 5

Cover

Pengambilan Keputusan Manajerial — Pertemuan 5

Otak manusia menggunakan jalan pintas (heuristik) untuk mengambil keputusan cepat. Sebagian besar waktu, ini efisien. Tapi pada kasus tertentu, heuristik menyimpang secara sistematis — dan itulah bias."; Badge pill "RPS MINGGU 5 · SUB-CPMK 5 · DURASI 2 × 50 MENIT".

Peta Pembelajaran Hari Ini

Setelah pertemuan ini, Anda mampu mengidentifikasi heuristik dan bias kognitif yang menyimpangkan keputusan manajerial.

Jam ke-1 (50 menit)
  • Konsep inti & teori fondasi
  • HDN-1: hitung dari nol aplikasi numerik
  • Diskusi kasus & validasi empiris
Jam ke-2 (50 menit)
  • HDN-2: hitung dari nol lanjutan
  • Studi kasus & aplikasi manajerial
  • Sintesis & persiapan pertemuan berikut
Capaian diukur melalui dua jalur: (1) kuis numerik HDN di kelas, dan (2) refleksi kasus tertulis yang Anda bawa dari organisasi sendiri. Kedua jalur sama pentingnya — teori tanpa aplikasi hanya hafalan, aplikasi tanpa teori hanya trial-and-error.
Soal refleksi: Pikirkan satu keputusan strategis di organisasi Anda dalam 12 bulan terakhir — lensa mana yang paling relevan?

Motivasi: Mengapa Otak Pakai Heuristik

Otak manusia mengkonsumsi ~20% energi basal tubuh — kapasitas kognitif terbatas adalah realitas biologis, bukan kelemahan.

Fakta 1
Bukti Empiris
Studi behavioral menunjukkan pola sistematis yang melawan asumsi rasionalitas penuh.
Fakta 2
Implikasi
Manajer modern perlu mengintegrasikan insights behavioral ke desain keputusan organisasi.
Pertanyaan pemantik: Pikirkan satu keputusan cepat yang Anda ambil hari ini — apakah Anda mengoptimalkan atau menggunakan heuristik?
Cara membaca slide ini: fakta 1 adalah bukti empiris dari literatur, fakta 2 adalah implikasinya bagi manajer. Diskusikan dengan tetangga kursi Anda selama 60 detik sebelum saya lanjutkan — pengalaman Anda valid.
Bagian 1 · 1/4
Blok 1 — Mengapa Heuristik Ada
"Definisi · Trade-off akurasi vs effort · Tiga heuristik utama"; Pertanyaan diskusi: "Mengapa otak kita lebih baik mengenali wajah (heuristik) daripada mengalikan 23×17 (analitis)?"

Diskusi kelas: Mengapa otak kita lebih baik mengenali wajah (heuristik) daripada mengalikan 23×17 (analitis)?

Estimasi durasi blok ini 25 menit: 15 menit konsep + 10 menit diskusi terapan. Catat poin penting untuk sintesis di akhir kuliah.

Definisi Heuristik vs Bias

Konsep inti yang perlu dikuasai untuk pengambilan keputusan manajerial.

Konsep inti yang menjadi fondasi behavioral economics untuk pengambilan keputusan manajerial. Pemahaman konsep ini penting sebagai landasan untuk aplikasi numerik di slide HDN dan studi kasus berikutnya.
Soal refleksi: Pikirkan satu keputusan strategis di organisasi Anda dalam 12 bulan terakhir — lensa mana yang paling relevan?

Trade-off Akurasi vs Effort

Tiga mode pengambilan keputusan dengan trade-off berbeda.

ModeAkurasiEffortKecepatan
Rasionalitas penuh~100% (ideal)~100%Lambat
Heuristik adaptif~95%~5%Cepat
Bias (heuristik salah)~50% atau kurang~5%Cepat
Konsep ini menjadi fondasi untuk aplikasi manajerial di blok berikutnya.
Soal refleksi: Identifikasi satu bias kognitif yang mungkin mempengaruhi keputusan tim Anda minggu ini.

Tiga Heuristik Utama Tversky-Kahneman

Tversky-Kahneman 1974 mengidentifikasi tiga heuristik utama yang menjadi sumber mayoritas bias kognitif.

Konsep inti yang menjadi fondasi behavioral economics untuk pengambilan keputusan manajerial. Pemahaman konsep ini penting sebagai landasan untuk aplikasi numerik di slide HDN dan studi kasus berikutnya.
Soal refleksi: Bagaimana Anda mengukur apakah keputusan manajerial terakhir Anda benar-benar optimal?

HDN-1: Menghitung Bias Representativeness

Skenario: Skenario hitung-dari-nol yang menggambarkan aplikasi numerik konsep behavioral economics.
LangkahPerhitunganNilai
1Base rate engineer5% (P(E))
2Base rate sales30% (P(S))
3Rasio base rate P(S)/P(E)6× lebih banyak sales
4Prediksi Bayes rasionalSales (6× lebih mungkin)
5Prediksi representativeness (orang)Engineer (cocok stereotip)
Urutan Hitung-dari-Nol
  • Langkah 1: 1
  • Langkah 2: 2
  • Langkah 3: 3
  • Langkah 4: 4
  • Langkah 5: 5
Kesimpulan
Aplikasi numerik memperkuat intuisi konseptual — selalu hitung dari nol untuk validasi pemahaman dan menghindari bias estimasi.
Tip ujian: latih hitung dari nol TANPA kalkulator di 60 detik pertama — kemampuan estimasi ordo-besar adalah skill manajerial yang menyelamatkan keputusan ketika data tidak lengkap.
Bagian 2 · 2/4
Blok 2 — Representativeness Heuristic
"Tom W problem · Base rate neglect · Conjunction fallacy"; Pertanyaan diskusi: "Linda adalah filsuf feminis. Manakah lebih mungkin: (A) Linda adalah teller bank, atau (B) Linda adalah teller bank DAN aktivis feminis?"

Diskusi kelas: Linda adalah filsuf feminis. Manakah lebih mungkin: (A) Linda adalah teller bank, atau (B) Linda adalah teller bank DAN aktivis feminis?

Estimasi durasi blok ini 25 menit: 15 menit konsep + 10 menit diskusi terapan. Catat poin penting untuk sintesis di akhir kuliah.

Representativeness: Mencocokkan Stereotip

Representativeness: menilai probabilitas dengan seberapa mirip deskripsi dengan stereotip (prototype), bukan dengan base rate statistik.

Poin 1
1
Stereotip dipakai lebih dari statistik
Poin 2
2
Sample size diabaikan
Poin 3
3
Regression to mean tidak dipertimbangkan
Soal refleksi: Pikirkan satu keputusan strategis di organisasi Anda dalam 12 bulan terakhir — lensa mana yang paling relevan?

Base Rate Neglect & Conjunction Fallacy

Dua bias turunan utama dari representativeness.

Konsep inti yang menjadi fondasi behavioral economics untuk pengambilan keputusan manajerial. Pemahaman konsep ini penting sebagai landasan untuk aplikasi numerik di slide HDN dan studi kasus berikutnya.
Soal refleksi: Identifikasi satu bias kognitif yang mungkin mempengaruhi keputusan tim Anda minggu ini.

Jawab 5 skenario probabilitas. Bandingkan intuisi System 1 dengan kalkulasi Bayes/EUT.

Tiga Bias Turunan: Hot Hand, Regression, Sample Size

Tiga bias turunan lain dari representativeness.

Poin 2
2
Regression to mean neglect — luar biasa performa akan kembali normal, tapi dianggap karena intervensi
Poin 3
3
Sample size insensitivity — menggeneralisasi dari sampel kecil
Poin 1
1
Performance bonus berbasis quarter terakhir bisa salah mengukur
Poin 2
2
Evaluasi karyawan harus lihat multi-period
Soal refleksi: Bagaimana Anda mengukur apakah keputusan manajerial terakhir Anda benar-benar optimal?

HDN-2: Bayes vs Representativeness

Skenario: Skenario hitung-dari-nol yang menggambarkan aplikasi numerik konsep behavioral economics.
LangkahPerhitunganNilai
1P(Sakit) base rate1% = 0,01
2P(Sehat)99% = 0,99
3P(PositifSakit)95% = 0,95
4P(PositifSehat) false positive5% = 0,05
5P(SakitPositif) = (0,95×0,01)/[(0,95×0,01)+(0,05×0,99)]16,1%
Urutan Hitung-dari-Nol
  • Langkah 1: 1
  • Langkah 2: 2
  • Langkah 3: 3
  • Langkah 4: 4
  • Langkah 5: 5
Kesimpulan
Aplikasi numerik memperkuat intuisi konseptual — selalu hitung dari nol untuk validasi pemahaman dan menghindari bias estimasi.
Tip ujian: latih hitung dari nol TANPA kalkulator di 60 detik pertama — kemampuan estimasi ordo-besar adalah skill manajerial yang menyelamatkan keputusan ketika data tidak lengkap.
Bagian 3 · 3/4
Blok 3 — Anchoring & Adjustment
"Angka pertama menguasai · Insufficient adjustment"; Pertanyaan diskusi: "Kalau Anda ditanya: 'Apakah Gandhi hidup sampai 114 tahun?' lalu ditanya 'Berapa usia Gandhi saat meninggal?', jawaban Anda akan lebih tinggi daripada tanpa pertanyaan pertama. Mengapa?"

Diskusi kelas: Kalau Anda ditanya: 'Apakah Gandhi hidup sampai 114 tahun?' lalu ditanya 'Berapa usia Gandhi saat meninggal?', jawaban Anda akan lebih tinggi daripada tanpa pertanyaan pertama. Mengapa?

Estimasi durasi blok ini 25 menit: 15 menit konsep + 10 menit diskusi terapan. Catat poin penting untuk sintesis di akhir kuliah.

Anchoring Effect: Angka Pertama Menguasai

Anchoring: penilaian numerik dipengaruhi secara tidak proposional oleh angka pertama yang muncul — bahkan jika angka itu random atau salah.

Konsep inti yang menjadi fondasi behavioral economics untuk pengambilan keputusan manajerial. Pemahaman konsep ini penting sebagai landasan untuk aplikasi numerik di slide HDN dan studi kasus berikutnya.
Soal refleksi: Pikirkan satu keputusan strategis di organisasi Anda dalam 12 bulan terakhir — lensa mana yang paling relevan?

Uji seberapa kuat angka pertama yang muncul menahan penilaian Anda.

Anchoring Insufficient Adjustment

Setelah anchor, otak melakukan adjustment — tetapi adjustmentnya insufficient (kurang).

Konsep inti yang menjadi fondasi behavioral economics untuk pengambilan keputusan manajerial. Pemahaman konsep ini penting sebagai landasan untuk aplikasi numerik di slide HDN dan studi kasus berikutnya.
Soal refleksi: Identifikasi satu bias kognitif yang mungkin mempengaruhi keputusan tim Anda minggu ini.

Studi Kasus: Negosiasi Harga Saham GoTo

IPO GoTo April 2022 dengan harga offer Rp 338/lembar adalah ilustrasi anchoring di pasar saham Indonesia.

Timeline & Data Kasus
  • Lihat materi untuk detail kasus & data empiris.
Implikasi Manajerial

(1) Offer price jadi anchor psikologis; (2) Investor ritel yang beli di harga tinggi terjebak anchoring; (3) Bahkan setelah harga jatuh, banyak yang menunggu "kembali ke Rp 338" — anchor lama menguasai keputusan hold/jual.

Sumber & Validitas

Data IDX (dihedge ~).

Soal refleksi: Refleksikan trade-off antara kecepatan dan ketelitian dalam pengambilan keputusan tim Anda.
Bagian 4 · 4/4
Blok 4 — Availability & Mitigasi
"Recall-based probability · Debiasing techniques"; Pertanyaan diskusi: "Mana lebih berbahaya: terbang dengan pesawat atau berkendara mobil? Mana yang lebih sering Anda dengar di berita?"

Diskusi kelas: Mana lebih berbahaya: terbang dengan pesawat atau berkendara mobil? Mana yang lebih sering Anda dengar di berita?

Estimasi durasi blok ini 25 menit: 15 menit konsep + 10 menit diskusi terapan. Catat poin penting untuk sintesis di akhir kuliah.

Availability Heuristic & Debiasing

Konsep inti yang perlu dikuasai untuk pengambilan keputusan manajerial.

Poin 1
1
Recency bias — event baru di-overweight
Poin 2
2
Salience bias — event dramatis di-overweight meski jarang
Poin 3
3
Media effect — hal yang sering di berita di-overestimate
Soal refleksi: Pertimbangkan satu kebijakan internal yang mungkin perlu diuji ulang dengan lensa behavioral.

Penutup: Ringkasan & Persiapan P6

Anda telah menguasai tiga heuristik utama dan katalog bias — selamat!

Poin 1
Konsep
Penguatan teori inti yang telah dipelajari dengan integrasi lintas-pertemuan.
Poin 2
Aplikasi
HDN & studi kasus terapan numerik yang dapat direplikasi di organisasi.
Poin 3
Integrasi
Hubungan dengan pertemuan berikut & peta jalan sintesis akhir.

Bawa tiga lensa ini sebagai peta rujukan untuk pertemuan berikutnya.

Persiapan Pertemuan 6
  • Baca materi referensi yang disarankan untuk topik Heuristik dan Bias II — Overconfidence.
  • Bawa satu kasus dari pengalaman kerja untuk diskusi kelompok.
  • Review slide HDN hari ini & coba ulang hitung dari nol tanpa melihat jawaban.
Self-Assessment 3-Pertanyaan
  • Pilihan mana yang paling berdampak ke keputusan tim Anda minggu depan?
  • Bias kognitif mana yang paling sering muncul di organisasi Anda?
  • Eksperimen mini apa yang bisa Anda rancang untuk minggu depan?