ANALISIS KEPUTUSAN BAYES DENGAN MENGGUNAKAN

INFORMASI EKSPERIMENTAL

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.

Suatu eksperimen dilakukan untuk menguji suatu hipotesis dan informasi yang diperoleh dapat dipergunakan untuk memperbaiki suatu keputusan dalam keadaan ketidakpastian.

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.Suatu eksperimen yang tidak baik dapat meningkatkan probabilitas untuk menolak suatu keputusan yang tidak menguntungkan dan sebaliknya. Jadi, dengan informasi hasil eksperimen dapat diharapkan bahwa kemungkinan besar akan dihasilkan keputusan yang lebih mendekati ketepatan.

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 tambahan dari hasil eksperimen atau sumber lainnya (pengalaman, konsultan, diskusi).

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: Terima Lot jika R≤C, tolak jika R>C

POPULASI KUANTATIF Prosedur sama dengan Populasi

Kualitatif

ATURAN KEPUTUSAN DIDASARKAN ATAS RATA-RATA SAMPELApabila sampel diambil dari populasi kuntitatif, prosedur pengambilan keputusan akan sama dengan prosedur pengambilan sampel diambil dari populasi kuantitatif

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN INFORMASI SAMPELRumus yang dipakai untuk mencari hasil sampling dengan menggunakan rata-rata sampel adalah:

KEPUTUSAN MENGENAI BESARNYA SAMPEL : ANALISIS PREPOSTERIORAnalisis Preposterior

Menganalisis berbagai sampel yang berbeda jumlah elemennya menentukan informasi yang diperlukan menjadi lebih tepat

MENENTUKAN BESARNYA SAMPEL YANG OPTIMAL

Hasil Proporsi kejadian barang rusak

Pemilihan

Disposisi Lot

Kejadian Hasil

Sampel

Keputusan Memilih sampel

atau tidak

n = 1 (625,92)

R = 0; (0,81) 632

Menerima 632

0,10; (0,44) 7960,20; (0,30) 5960,30; (0,26) 396

Menolak 600

0,10; (0,44) 6000,20; (0,30) 6000,30; (0,26) 600

R = 1; (0,19) 600

Menerima 564

0,10; (0,21) 8160,20; (0,32) 6160,30;

90,47) 416

Menolak 600

0,10; 90,21) 6000,20; (0,32) 6000,30; (0,47) 600

Tindakan• n = 1• n = 2• n = 3• n = 4

Nilai Harapan

• 625,92• 630,50• 630,63• 630,36

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, sehingga keputusan hanya didasarkan atas pengetahuan prior. Jadi, jika NHIS sangat kecil, tidak perlu melakukan analisis preposterior.

NILAI HARAPAN INFORMASI SAMPEL (NHISAM)

NHISAM = HHISAM – HHTISAM

HHISAM : harapan hasil dengan informasi sampel

HHTISAM : harapan hasil tanpa 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.

HPNS = NHISAM (n) – biaya (n)Besarnya sampel (n)

Harapan hasil (Netto)

Harapan hasil (Bruto)

Harapan hasil tanpa informasi

NHISAM (2) – (3)

Biaya (n)

HPNS (n) (4) – (5)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)1 625,92 629,92 620 9,92 4 5,922 630,50 638,50 620 18,50 8 10,503 630,63 642,63 620 22,63 12 10,63*)4 630,36 646,36 620 26,16 16 10,36