PENDAHULUAN
Eksperimen dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh informasi. Dalam analisis keputusan, informasi yang diperoleh dari hasil eksperimen berperan dalam mengurangi ketidakpastian atau semaksimal mungkin menjadikan yang tidak asti menjadi pasti.
Hasil eksperimen yang didasarkan pada data empiris, hasil penelitiannya tidak 100% akurat akan tetapi mengandung unsur ketidakpastian yang pada umumnya kita sebut kesalahan sampling dengan derajat keyakinan α.
Pada bab ini akan dibahas cara mengambil keputusan dengan menggunakan informasi hasil suatu eksperimen. Informasi yang diperoleh akan mempengaruhi probabilitas terjadinya kejadian-kejadian tidak pasti yang menentukan hasil (pay off) dari tindakan (action) atau pemilihan alternatif.
Kita dapat merevisi probabilitas kejadian-kejadian tidak pasti dengan jalan memperkecil atau meperbesar nilainya tergantung pada bukti-bukti yang diperoleh dari eksperimen. Dan akan dibahas juga mengenai bagaimana memperbaiki nilai
kemungkinan dengan menggunakan informasi
ATURAN KEPUTUSAN
R=0, terima plot
R=1, tolak plot dengan harapan akan
mendapatkan harapan pay off yang
lebih tinggi
Nilai R terbesar digunakan untuk
menentukan lot mana yang diambil
sebagai bilangan penerimaan si
pembuat keputusan, yang diberi
lambang C
C=0
Dengan jumlah sampel =2, aturan
keputusan:
POPULASI KUANTATIF
Prosedur sama dengan Populasi
ATURAN KEPUTUSAN DIDASARKAN
ATAS RATA-RATA SAMPEL
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN INFORMASI SAMPEL
KEPUTUSAN MENGENAI BESARNYA SAMPEL : ANALISIS PREPOSTERIOR
Analisis Preposterior
Menganalisis berbagai sampel yang
berbeda
jumlah
elemennya
menentukan
informasi
yang
MENENTUKAN BESARNYA
SAMPEL YANG OPTIMAL
Hasil
Hasil
Proporsi kejadian barang
rusak
Proporsi kejadian barang
rusak
Kejadian Hasil Sampel
Kejadian Hasil Sampel
Keputusan Memilih
sampel atau tidak
Keputusan Memilih
sampel atau tidak
n = 1 (625,92)
n = 1 (625,92)
R = 0; (0,81) 632
R = 0; (0,81) 632
Menerima
(0,44) 796796 0,20;
(0,30) 0,20;
(0,30) 596596 0,30;
(0,26) 0,30;
(0,26) 396396
Menolak 600
Menolak 600
0,10; (0,44) 0,10;
(0,44) 600600 0,20;
(0,30) 0,20;
(0,30) 600600 0,30;
(0,26) 0,30;
(0,26) 600600
R = 1; (0,19) 600
R = 1; (0,19) 600
Menerima 564
Menerima 564
0,10; (0,21) 0,10;
(0,21) 816816 0,20;
(0,32) 0,20;
(0,32) 616616 0,30;
90,47) 0,30;
90,47) 416416
Menolak 600
Menolak 600
0,10; 90,21) 0,10;
90,21) 600600 0,20;
(0,32) 0,20;
(0,32) 600600 0,30;
(0,47) 0,30;
Tindakan
Tindakan
•
n = 1
•
n = 2
•
n = 3
•
n = 4
•
n = 1
•
n = 2
•
n = 3
•
n = 4
Nilai
Harapan
Nilai
Harapan
MENILAI INFORMASI SAMPEL
Nilai Harapan Informasi Sempurna (NHIS)
merupakan selisih antara harapan hasil dengan informasi sempurna (HHIS) dengan harapan hasil tanpa informasi sempurna yang dinyatakan dalam harapan hasil terbesar
Apabila NHIS terlalu kecil nilainya, sehingga
biaya lebih besar dari manfaat, maka jelas
tambahan informasi tidak diperlukan,
NILAI HARAPAN INFORMASI
SAMPEL (NHISAM)
NHISAM = HHISAM –
HHTISAM
HHISAM : harapan hasil dengan
informasi sampel
HARAPAN PEROLEHAN NETTO
DARI SAMPEL
Harapan perolehan netto dari sampel
adalah nilai yang dihasilkan dari NHISAM untuk beberapa n dikurangi dengan biaya sampling.
1 625,92 629,92 620 9,92 4 5,92
2 630,50 638,50 620 18,50 8 10,50
3 630,63 642,63 620 22,63 12 10,63*)
