Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

BAB VII NILAI INFORMASI. A. KONSEP INFORMASI Informasi  meningkat pengetahuan seseorang terhadap suatu hal  mengurangi ketidakpastian yang meliputi.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "BAB VII NILAI INFORMASI. A. KONSEP INFORMASI Informasi  meningkat pengetahuan seseorang terhadap suatu hal  mengurangi ketidakpastian yang meliputi."— Transcript presentasi:

1 BAB VII NILAI INFORMASI

2 A. KONSEP INFORMASI Informasi  meningkat pengetahuan seseorang terhadap suatu hal  mengurangi ketidakpastian yang meliputi variabel. Masalah informasi  perlu biaya & tidak pernah 100% sempurna (umumnya)  Sebelum cari informasi tambahan harus laku nilai dari informasi Contoh : minta bantuan biro survai

3 B. SUMBER INFORMASI 1. Data empiris dari pengumpulan data/survei memakai distribusi kemungkinan munculnya suatu kejadian untuk mendapat distribusi kemungkinan posterior dari nilai kemungkinan prior 2. Informasi dari ahli sering karena keterbatasan waktu, dana  data empiris sukar diperoleh  sumber informasi lain : para ahli

4 C. NILAI INFORMASI C.1. Nilai Ekspektasi Informasi Sempurna Info sempurna suatu kejadian tak pasti = info yang dapat menghilangkan seluruh ketidakpastian (kejadian tak pasti) yang melingkupi hasil. NEIS = NEINSA – NETIN NEIS = Nilai Ekspektasi Info Sempurna NEINSA = Nilai Ekspektasi bila info sempurna dapat diperoleh NETIN = Nilai Ekspektasi dari alternatif terbaik tanpa info.

5 Contoh : Masalah label kemasan salah satu produk, hasil penelitian : konsumen kurang tertarik. Minta didisain beberapa label  evaluasi oleh para eksekutif Terpilih satu (selalu menang dalam test preferensi) * Biaya perubahan  Rp. 50 juta * Bila label baru unggul, NE=80juta dalam 3 tahun keuntungan * Dari pengalaman, kemungkinan sukses = 0,5  Ingin tambahan info : survei dengan hasil sempurna, biaya 30 juta. Apakah perlu atau tidak survei?

6 Sukses keuntungan A 1 perubahan0,580 juta Tanpa surveigagal-50 juta 0,5 Survai:suksesperubahan80 juta A 2 survai0,5 Info sempurnasurvai:gagaltidak0 0,5 A 3 tidak ada perubahan0 A 1 : NE = (0,5x0,8)-(0,5x50) = 15 juta A 2 : NE = (0,5x80)+(0,5x0) = 40 juta NEIS = NEINSA – NETIN = 40 juta – 15 juta = 25 juta Biaya survai = 30 juta  NEIS < biaya  survai tidak usah dijalankan

7 C.2. Nilai Ekspektasi Informasi Tak Sempurna Pada umumnya info yang diperoleh tidak 100% sempurna tapi informasi ini mungkin masih bisa dipakai untuk mengurangi ketidakpastian Ketidakpastian sempurnaan info sering dinyatakan dalam tingkat keandalan 80% dll. Dalam informasi tidak sempurna setelah mendapat informasi, unsur ketidakpastian masih ada.

8 Contoh : Nilai info sempurna 25 juta, cari alternatif lain : sistem survai lebih murah, harga 7,5 juta (tidak dapat diandalkan 100%) 1. P(survai menyatakan sukses/sukses) = 0,8 2. P(survai menyatakan tidak sukses/sukses) = 0,2 3. P(survai menyatakan sukses/tidak sukses) = 0,3 4. P(survai menyatakan tidak sukses/tidak sukses)=0,7 Diketahui : (data masa lalu) 1. P(SS/S) = 0,8  kemungkinan hasil survai menyatakan sukses bila perubahan label sukses 2. P(ST/S) = 0,2  kemungkinan hasil survai menyatakan tidak sukses, bila perubahan label sukses 3. P(SS/T) = 0,3 4. P(ST/T) = 0,7 Kemungkinan prior : P(S) = 0,5 & P(T) = 0,5

9 Dicari : kemungkinan posterior (proyeksi yang akan datang) P(S/SS) = ?  kemungkinan perubahan label sukses, bila hasil survai menyatakan sukses P(T/SS) = ?  kemungkinan perubahan label tidak sukses, bila hasil survai menyatakan sukses P(S/ST) = ? P(T/ST) = ? Dengan tabel distribusi kemungkinan bersama survai sukses (SS) survai tidak sukses (ST) Perubahan S a = 0,40 b = 0,10 0,5 label T c = 0,15 d = 0,35 0,5 a + c = 0,55 b + d = 0,451 a. P(S  SS) = P(S).P(SS/S) = 0,5X0,8 = 0,40 b. P(S  ST) = P(S).P(ST/S) = 0,5X0,2 = 0,10 c. P(T  SS) = P(T).P(SS/T) = 0,5X0,3 = 0,15 d. P(T  ST) = P(T).P(ST/T) = 0,5X0,7 = 0,35

10 P(S/SS) = P(S  SS)/P(SS) = 0,40/0,55 = 0,73 P(T/SS) = P(T  SS)/P(SS) = 0,15/0,55 = 0,27 P(S/ST) = P(S  ST)/P(ST) = 0,10/0,45 = 0,22 P(T/ST) = P(T  ST)/P(ST) = 0,35/0,45 = 0,78 A1 : NE = (0,5x80) – (0,5x0,5) = 40 – 25 = 15 A311 : NE = (0,73x80) – (0,27x50) = 44,9  A31 = A311 A312 : NE = 0 A321 : NE = (0,22x80) – (0,78x50) = -21,4  A32 = A321 A322 : NE = 0 A3 = (A31x0,55) + (A32x0,45) = 24,7 juta Nilai Ekspektasi mengadakan survai (A3) = Rp 24,7 juta Nilai Ekspektasi tanpa survai (A1) = 15 juta NEITS (Nilai Ekspektasi Informasi Tidak Sempurna) = 9,7 juta Biaya survai = 7,5 juta NEITS > biaya survai  alternatif bisa dilakukan

11 Sukses (S) 80 A10,5 NE = 15tidak (T) -50 0,5 Sukses (S) 80 Rubah A3110,73 Hasil survai A31 LabelNE=44,9Tidak (T) -50 Sukses (SS) 0,50,27 NE=44,9 tidak 0 A3 0 NE=24,7Sukses (S) 80 Rubah A3210,22 Hasil survai A32 Label NE=21,4tidak (T) -50 Tidak(ST) NE=00,78 0,5 tidak 0 0

12 D. HUBUNGAN ANTARA NILAI INFORMASI DAN TINGKAT KETIDAKPASTIAN Sukses 80 juta A 1 perubahan0,6 Tanpa surveigagal -50 juta 0,4 Survai:suksesperubahan80 juta A 2 survai0,5 Info sempurnasurvai:gagaltidak0 0,5 A 3 tidak ada perubahan0

13 Bila kemungkinan penjualan dengan label baru sukses = 0,6 NE : A1 = (0,6X80) – (0,4X50) = 28 NE : A2 = (0,6X80) – (0,4X0) = 48 NEIS = 48 – 28 juta Bila kemungkinan penjualan dengan label baru sukses = 0,4 NE : A1 = (0,4x80) – (0,6x50) = 2 juta NE : A2 = (0,4x80) – (0,6x0) = 32 juta NEIS = 32 – 2 = 30 juta Ada hubungan antar nilai kemungkinan prior dengan NEIS NILAI30 EKSPEKTASI20 INFORMASI10 SEMPURNA0 Nilai kemungkinan 0,4 0,6 1

14 E. ANALISA SENSITIVITAS Untuk mengetahui nilai dari suatu informasi (probabilitasnya) terhadap keputusan yang diambil. Contoh : - perusahaan eksplorasi minyak, problem : pengeboran. - Hasilkemungkinanekspektasi pendapatan Tinggi (T)0,2350 juta Sedang (S)0,3150 juta Rendah (R)0,5 - Kedalaman 1000 m, ongkos Rp ,-/m, diperkirakan - Perkiraan kedalaman  ongkos  keuntungan - Seberapa jauh data kedalaman yang pasti mempengaruhi keputusan?

15 Tkeuntungan, dalam 103 rupiah 0, – 50d PenyebaranS – 50d 0,3 R-50d 0,5 tidak Ekspektasi keuntungan = 0,2( – 50d) + 0,3( – 50d) – (0,5x50d) = – 10d – 15d – 25d = – 50d Ekspektasi keuntungan = 0  = 50d d = 2300 Ekspektasi keuntungan maksimum bila  = 0 Ekspektasi keuntungan maksimum =

16 kedalaman Bila d > 2300, misal 2500 Persamaan – 50d harganya akan negatif Ekspektasi keuntungan = – = Dalam kasus ini, kedalaman baru berpengaruh bila lewat 2300 m Sampai dengan 2300 m  masih untuk bila dibandingkan tidak mengebor.  Keputusan tidak terlalu sensitivitas terhadap kedalaman, selama tidak lebih dari 2300 m


Download ppt "BAB VII NILAI INFORMASI. A. KONSEP INFORMASI Informasi  meningkat pengetahuan seseorang terhadap suatu hal  mengurangi ketidakpastian yang meliputi."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google