Implementasi Adaptive Stochastic Intellegent dengan Design Thinking dan Game Theory 4 Agen..

7.1. Kesimpulan Utama

Penelitian ini mengembangkan Adaptive Stochastic Intelligence (ASI) Framework yang diimplementasikan dengan Design Thinking dan Game Theory 4 Agen untuk strategi adaptif stokastik dalam industri manufaktur otomotif. ASI Framework berhasil mengoptimalkan pengambilan keputusan adaptif stokastik dalam situasi VUCA dan mencapai Blue Ocean Business melalui strategi multi-agen adaptif yang relevan, fleksibel, dan terukur.

7.1.1. Validitas ASI Framework dalam Strategi Adaptif Stokastik

• ASI Framework menunjukkan validitas yang tinggi dalam strategi adaptif stokastik dengan mengintegrasikan Continuous Feedback Loop dan Intuitive Feedback Loop secara dinamis dan real-time.

• Validitas dalam Pengambilan Keputusan Adaptif Stokastik:

Continuous Feedback Loop memungkinkan pengambilan keputusan stokastik secara dinamis berdasarkan feedback pengguna dan data pasar secara real-time.

Intuitive Feedback Loop memungkinkan integrasi intuisi manusia sebagai variabel stokastik dalam strategi adaptif multi-agen, sehingga pengambilan keputusan adaptif menjadi lebih kreatif, relevan, dan fleksibel.

Comparative Analysis menunjukkan bahwa ASI Framework memberikan peningkatan fleksibilitas adaptif dibandingkan dengan strategi konvensional.

Simulation Analysis dengan Monte Carlo Simulation menunjukkan bahwa ASI Framework mampu mengoptimalkan utilitas stokastik dari Tenaga Kerja (HL), Konsumen (C), Lingkungan (E), dan Teknologi (T) dibandingkan dengan strategi konvensional.

7.1.2. Novelty ASI Framework dalam Game Theory Multi-Agen

• ASI Framework memiliki tingkat novelty yang tinggi dalam Game Theory Multi-Agen dengan mengintegrasikan Continuous Feedback Loop dan Intuitive Feedback Loop dalam strategi adaptif stokastik secara dinamis dan real-time.

•