BAB VII

NILAI INFORMASI

A. KONSEP INFORMASIInformasi 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

B. SUMBER INFORMASI1. Data empiris

dari pengumpulan data/surveimemakai distribusi kemungkinan munculnya suatu kejadian

untuk mendapat distribusi kemungkinan posterior dari nilai kemungkinan prior

2. Informasi dari ahlisering karena keterbatasan waktu, dana data empiris sukar diperoleh sumber informasi lain : para ahli

C. NILAI INFORMASIC.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 SempurnaNEINSA = Nilai Ekspektasi bila info sempurna dapat diperolehNETIN = Nilai Ekspektasi dari alternatif terbaik tanpa info.

Contoh :Masalah label kemasan salah satu produk, hasil penelitian :

konsumen kurang tertarik.Minta didisain beberapa label evaluasi oleh para eksekutifTerpilih 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?

Sukses keuntungan

A1 perubahan 0,5 80 jutaTanpa survei gagal -50 juta

0,5Survai:sukses perubahan 80 juta

A2 survai 0,5Info sempurna survai:gagal tidak 0

0,5

A3 tidak ada perubahan 0

A1 : NE = (0,5x0,8)-(0,5x50) = 15 juta

A2 : NE = (0,5x80)+(0,5x0) = 40 jutaNEIS = NEINSA – NETIN = 40 juta – 15 juta = 25 juta

Biaya survai = 30 juta NEIS < biaya survai tidak usah dijalankan

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.

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

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 = 0,45 1

a. P(SSS) = P(S).P(SS/S) = 0,5X0,8 = 0,40

b. P(SST) = P(S).P(ST/S) = 0,5X0,2 = 0,10

c. P(TSS) = P(T).P(SS/T) = 0,5X0,3 = 0,15

d. P(TST) = P(T).P(ST/T) = 0,5X0,7 = 0,35

P(S/SS) = P(SSS)/P(SS) = 0,40/0,55 = 0,73

P(T/SS) = P(TSS)/P(SS) = 0,15/0,55 = 0,27

P(S/ST) = P(SST)/P(ST) = 0,10/0,45 = 0,22

P(T/ST) = P(TST)/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

Sukses (S) 80A1 0,5NE = 15 tidak (T) -50

0,5Sukses (S) 80

Rubah A311 0,73Hasil survai A31 Label NE=44,9 Tidak (T) -50Sukses (SS) 0,5 0,27NE=44,9 tidak 0

A3 0NE=24,7 Sukses (S) 80

Rubah A321 0,22Hasil survai A32 Label NE=21,4 tidak (T) -50Tidak(ST) NE=0 0,780,5 tidak 0

0

D. HUBUNGAN ANTARA NILAI INFORMASI DAN TINGKAT KETIDAKPASTIAN

Sukses 80 juta

A1 perubahan 0,6

Tanpa survei gagal -50 juta

0,4

Survai:sukses perubahan 80 juta

A2 survai 0,5

Info sempurna survai:gagal tidak 0

0,5

A3 tidak ada perubahan 0

Bila kemungkinan penjualan dengan label baru sukses = 0,6NE : A1 = (0,6X80) – (0,4X50) = 28NE : A2 = (0,6X80) – (0,4X0) = 48NEIS = 48 – 28 juta

Bila kemungkinan penjualan dengan label baru sukses = 0,4NE : A1 = (0,4x80) – (0,6x50) = 2 jutaNE : A2 = (0,4x80) – (0,6x0) = 32 jutaNEIS = 32 – 2 = 30 juta

Ada hubungan antar nilai kemungkinan prior dengan NEIS

NILAI 30EKSPEKTASI 20INFORMASI 10SEMPURNA 0 Nilai kemungkinan

0,4 0,6 1

E. ANALISA SENSITIVITASUntuk mengetahui nilai dari suatu informasi (probabilitasnya) terhadap

keputusan yang diambil.

Contoh :- perusahaan eksplorasi minyak, problem : pengeboran.- Hasil kemungkinan ekspektasi pendapatan Tinggi (T) 0,2 350 juta Sedang (S) 0,3 150 juta Rendah (R) 0,5- Kedalaman 1000 m, ongkos Rp. 50.000,-/m , diperkirakan- Perkiraan kedalaman ongkos keuntungan- Seberapa jauh data kedalaman yang pasti mempengaruhi keputusan?

T keuntungan, dalam 103 rupiah

0,2 350.000 – 50d

Penyebaran S 150.000 – 50d

0,3

R -50d

0,5

tidak

Ekspektasi keuntungan = 0,2(350.000 – 50d) + 0,3(150.000 – 50d) – (0,5x50d)

= 70.000 – 10d + 45.000 – 15d – 25d

= 115.000 – 50d

Ekspektasi keuntungan = 0 115.000 = 50d

d = 2300

Ekspektasi keuntungan maksimum bila = 0

Ekspektasi keuntungan maksimum = 115.000

115.000

1000 2000 2300 kedalaman

Bila d > 2300, misal 2500Persamaan 115.000 – 50d harganya akan negatifEkspektasi keuntungan = 115.000 – 125.000 = -10.000Dalam 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