Menangani Data Probabilistik

Menangani Data Probabilistik

Menangani Data Probabilistik

Menangani Data Probabilistik
Menangani Data Probabilistik

Para pengambil keputusan sering harus menangkap, mengolah, dan menilai kemungkinan (probabilities) hal-hal tak menentu. Ada bukti bahwa kemampuan manusia kurang sekali dalam intuisi statistik. Kekurangan ini menyolok karena sebuah sistem informasi/keputusan dapat dirancang untuk mengatasi hal ini. Beberapa kekurangan yang
tampak -dalam riset adalah:
1. Kurangnya pemahaman intuitif atas akibat ukuran percontoh atau “sample” terhadap penyimpangannya.
2. Kurangnya kemampuan intuitif untuk mengenal hubungan (korelasi) dan hubungan sebab akibat (easuality).
3. Cendrung mengambil kesimpulan dalam perkiraan kemungkinaan.
4. Kurangnya kemampuan memadukan informasi.

Strategi Pengolah Informasi

Manusia menerapkan strategi untuk mengatasi keterbatasannya sebagai pengolah informasi dan untuk meringankan otak dalam memadukan informasi. Beberapa diantaranya adalah konkretisasi (concretness) serta pematokan dan penyesuaian (anchoring and adjustment). Konsep konkretisasi adalah pengambil keputusan cenderung untuk menggunakan hanya informasi yang telah dimilikinya, dan dalam bentuk peragaannya. Akan terjadi kecenderungan untuk tidak mencari data yang tersimpan dalam ingatan atau untuk mengubah atau memanipulasi data yang telah disajikan. Karenanya informasi yang telah ada secara eksplisit mempunyai keunggulan atas data yang harus diperoleh atau dimanipulasi sebelum dipakai.
Gagasan pematokan dan penyesuaian adalah bahwa manusia cenderung mengambil kesimpulan dengan menetapkan sebuah titik patokan dan membuat penyesuaian berdasarkan titik ini. Ini merupakan gejala umum dan peranggaran, perencanaan dan penentuan
harga. Penyesuaian cendrung tidak memadai bila menyangkut perkiraan probabilistik.

PENGARUH PEMAMPATAN DATA ATAS PRESTASI
MANUSIA

Dalam Bab 6, diuraikan metode reduksi data. Sebelumnya dalam bab ini telah dijelaskan bahwa manusia mempunyai keterbatasan dalam kemampuan mengolah. Hal ini mendorong pemakaian data yang dimampatkan atau ringkasan yang mengurangi volume data yang hams diolah penerimanya. Pertanyaan yang kemudian timbul adalah pengaruh data yang dimampatkan atas prestasi manusia. Apakah prestasi keputusan meningkat setelah data diringkas dibandingkan data mentah yang belum diringkas ? Dalam sebuah telah riset yang dilakukan pada pusat riset sistem Informasi Manajemen di Universitas Minnesota, subyek diminta urituk melaksanakan tugas keputusan. Satu kelompok diberi data yang telah diringkas dan kelompok lain diberi data transaksi mentah. Hasilnya menarik untuk perancangan sistem informasi. Kelompok dengan data diringkas mengambil keputusan lebih baik tetapi kurang yakin atas keputusan mereka. Hal ini dapat inenjelaskan enggannya sebagian manajer untuk menghapus daftar transaksi detail. Melihat data mentah mungkin tidak meningkatkan prestasi pengambilan keputusan seorang manajer, tetapi akan menguatkan keyakinan keputusannya. Telah serupa dilakukan Anderson meneliti tanggapan pengambilan keputusan atas
informasi probabilistik. Para pengambil keputusan disajikan satu, dua atau tiga jenis data untuk serangkaian keputusan penganggaran modal:
1. Nilai rata-rata (Mean value).
2. Nilai rata-rata yang longgar (Mean value plus range).
3. Distribusi kemungkinan (probability distributions).
Para pengambil keputusan yang dilengkapi semua tiga butir data lebih yakin atas keputusan mereka tetapi kurang konsisten dibanding bila mereka menerima hanya butir pertama.

Sumber : https://apartemenjogja.id/