MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN. A. Pendahuluan Dari jaman dulu sampai sekarang orang sering berhadapan dengan peluang.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN. A. Pendahuluan Dari jaman dulu sampai sekarang orang sering berhadapan dengan peluang."

Transkripsi

1 MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN Pendahuluan Ruang Sampel Kejadian Dua Kejadian Yang Saling Lepas Operasi Kejadian BAB II MENGHITUNG TITIK SAMPEL Prinsip Perkalian/ Aturan Dasar Notasi Faktorial Permutasi Permutasi (Seluruhnya) Dengan Beberapa Unsur Yang Sama Permutasi Melingkar Kombinasi Diagram Pohon BAB III PELUANG KEJADIAN Definisi Klasik Beberapa Hukum Peluang Kejadian Saling Bebas BAB IV PELUANG BERSYARAT DAN ATURAN BAYES Peluang Bersyarat Aturan Bayes BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN A. Pendahuluan Dari jaman dulu sampai sekarang orang sering berhadapan dengan peluang. Misalnya orang melambungkan satu kali mata uang logam bersisi gambar dan bersisi angka, maka peluang muncul sisi gambar = peluang muncul sisi angka; kemungkinan muncul sisi gambar adalah 1 dari 2, yaitu peluangnya muncul sisi gambar adalah 1/2, demikian pula peluangnya muncul sisi angka adalah 1/2. Misalnya dalam permainan sepakbola, seorang wasit melambungkan mata uang logam satu kali untuk mengundi tempat bermain masing-masing kesebelasan yang berhadapan sebagai lawan, upaya wasit melakukan undian seperti ini dipandang adil baik oleh para pemain maupun penonton. 1

2 B. Ruang Sampel Definisi 1.1 Himpunan dari semua hasil yang mungkin muncul pada suatu percobaan disebut ruang sampel, sedangkan anggota-anggota dari ruang sampel disebut titik sampel. Ruang sampel biasa disimbolkan dengan huruf S, sedangkan anggota-anggota ruang sampel didaftar dengan menuliskannya diantara dua kurung kurawal (alokade), masing-masing anggota dipisah dengan tanda koma. Pada percobaan melempar sebuah dadu sekali maka ruang sampelnya adalah S = {1,2,3,4,5,6} dengan 1 menyatakan banyaknya titik dadu bagian atas ada satu, 2 menyatakan banyaknya titik dadu bagian atas ada dua, dan seterusnya. C. Kejadian Definisi Kejadian atau peristiwa adalah himpunan bagian dari ruang Sampel. Pada umumnya kejadian dibedakan menjadi dua macam, yaitu : Kejadian sederhana; yaitu kejadian yang hanya mempunyai satu titik sampel. {1}, {4}, {5} adalah kejadian-kejadian sederhana dari percobaan melempar sebuah dadu bersisi enam. Kejadian majemuk; yaitu kejadian yang mempunyai lebih dari satu titik sampel. {1,2}, {2,4,6}, {2,3,5} adalah kejadian-kejadian majemuk pada percobaan melempar sebuah dadu bersisi enam. Dari definisi kejadian juga dapat disimpulkan bahwa S dan juga suatu kejadian, karena SS dan S. 2

3 D. Dua kejadian Yang Saling Lepas (Saling Asing) Dua kejadian dikatakan saling lepas/asing apabila dua kejadian tersebut tidak mungkin terjadi bersama-sama atau tidak mungkin dipertemukan. Dengan kata lain kejadian yang satu meniadakan kejadian yang lain. Pada percobaan melempar sebuah dadu satu kali, kejadian munculnya mata dadu 1 dan kejadian munculnya mata dadu 3 adalah dua kejadian yang saling lepas, sebab apabila muncul mata dadu 1 maka mata dadu 3 tidak mungkin muncul, demikian pula sebaliknya. Dalam notasi himpunan dua kejadian A dan B disebut saling lepas jika AB=. Pada contoh diatas misalkan A adalah kejadian munculnya mata dadu 1 dan B adalah kejadian munculnya mata dadi 3 maka A = {1} dan B={3} sehingga AB=, disimpulkan kejadian A dan B saling lepas E. Operasi Kejadian Operasi antar kejadian antara lain: operasi gabungan (union), operasi irisan (interseksi) dan komplemen Misalkan pada percobaan melempar sebuah dadu sebanyak satu kali dengan ruang sampel S={1,2,3,4,5,6}. Misalkan A kejadian munculnya mata dadu ganjil, maka A={1,3,5}, dan B kejadian munculnya mata dadu prima, maka B={2,3,5}. Dari dua kejadian tersebut dapat dibentuk kejadian majemuk sebagai berikut. Gabungan dua kejadian, P = AB = {1,2,3,5}. Kejadian P adalah kejadian munculnya mata dadu ganjil atau prima. Arti kata atau dalam hal ini adalah kejadian A atau kejadian B atau kejadian kedua-duanya. Jadi gabungan kejadian A dan B ditulis AB adalah himpunan titik sampel yang terdapat pada kejadian A atau kejadian B atau keduaduanya. Irisan dua kejadian Q= AB ={3,5}. Kejadian Q adalah kejadian munculnya mata dadu ganjil dan prima. Kata dan berarti kejadian A terjadi dan bersamaan dengan itu kejadian B terjadi. Jadi irisan kejadian A dan B ditulis AB adalah himpunan titik sampel yang terdapat pada kejadian A dan terdapat pada kejadian B. Operasi Komplemen. Komplemen kejadian A dalam ruang sampel S adalah himpunan semua unsur di S yang tidak termasuk di A. Misalkan A={1,3,5} maka komplemen A ditulis A c atau A = {2,4,6}. 3

4 BAB II MENGHITUNG TITIK SAMPEL A. Prinsip Perkalian/Aturan Dasar Jika suatu kejadian dapat terjadi dengan n 1 cara yang berbeda, dan kejadian berikutnya (sebut kejadian kedua) terjadi dengan n 2 cara yang berbeda, dan seterusnya maka banyaknya keseluruhan kejadian dapat terjadi secara berurutan dalam n 1.n 2.n 3 cara yang berbeda. Berapa banyak kertas yang harus disediakan, jika tiap kertas ditulisi bilangan 3 angka yang dibentuk dari lima angka 1,3,5,7,9, jika : a. pengulangan tidak diperbolehkan b. pengulangan diperbolehkan. Penyelesaian. a. Misalkan ada tiga kotak untuk mempresentasikan bilangan sebarang. kotak pertama dapat diisi dengan 5 cara, karena pengulangan tidak diperbolehkan maka kotak kedua dan ketiga masing-masing dapat diisi dengan 4 dan 3 cara. Jadi banyaknya bilangan yang dapat terbetuk ada 5.4.3=60 bilangan. Karena tiap bilangan dituliskan pada sebuah kertas maka banyaknya kertas yang harus disediakan ada 60 kertas. b. Karena pengulangan diperbolehkan maka kotak pertama, kedua dan ketiga dapat diisi dengan 5 cara, sehingga banyaknya bilangan yang terbentuk ada = 125 bilangan. Jadi banyaknya kertas yang harus disediakan ada 125 lembar. 4

5 B. Notasi Faktorial Definisi 2.1 Hasil kali bilangan bulat positif dari 1 sampai n disebut n faktorial ditulis n!. Jadi n! = (n-2)(n-1).n ; dan 0! = 1 Hitunglah (a) 5! (b) 10! Penyelesaian (a) 5! = = 720 (b) 10! = = C. Permutasi Permutasi adalah susunan berurutan dari semua atau sebagian elemen suatu himpunan Tentukan banyaknya kata (tidak harus punya arti) yang terdiri dari 3 huruf yang dapat dibentuk dari huruf-huruf dari kata CINTA: a. Apabila setiap huruf yang digunakan tidak boleh lebih dari sekali. b. Apabila setiap huruf bisa diulangi dalam sebarang penyusunan. Penyelesaian. a. Banyaknya kata-kata = pengaturan 5 huruf yang berbeda diambil 3 sekaligus = = 60 b. Banyaknya kata-kata = = 125 5

6 D. Permutasi (Seluruhnya) dengan Beberapa Unsur yang Sama Teorema Banyaknya permutasi yang berlainan dari n elemen bila n1 diantaranya berjenis pertama, n2 berjenis kedua,,nk berjenis ke-k adalah n! n, (n1,n2,n3, nk)) =, n1!n2!n3!...nk! Ada berapa penyusunan kata-kata (tidak harus punya arti) yang diambil dari kata KAKAKKU. Penyelesaian Permutasi dari 7 huruf dimana ada 4 huruf sama yaitu K, dan 2 huruf sama yaitu A adalah 7! 4! 2!1! 7, (4,2,1)) = = 105. Jadi banyaknya penyusunan kata yang mungkin ada 105 kata. dimana n1 + n2 + n3 + + nk = n 6

7 E. Permutasi Melingkar (Permutasi Siklis) Banyaknya permutasi n unsur berlainan yang disusun melingkar adalah (n-1)! Sekelompok mahasiswa yang terdiri dari 4 orang duduk mengelilingi sebuah meja bundar. Dalam berapa cara keempat orang mahasiswa tadi dapat duduk mengelilingi meja tersebut. Penyelesaian. Keempat mahasiswa tadi dapat diatur mengelilingi meja dalam (4-1)! = 3! = 6 F. Kombinasi Definisi Kombinasi adalah susunan unsur-unsur yang urutannya tidak diperhatikan. Banyaknya kombinasi r elemen yang diambil dari n elemen ditulis C(n,r) atau ncr atau n n atau C r n! r adalah dengan r n. r! (n r)! 7

8 Suatu tim bola basket terdiri dari 5 orang akan dipilih darin 10 pemain. Berapa macam susunan dapat dipilih? Penyelesaian. Susunan yang dapat dipilih adalah pengambilan 5 orang dari 10 orang yang urutannya tidak diperhatikan, jadi menggunakan banyaknya kombinasi 5 orang yang dipilih dari 10 orang = 10! 5! (10 5)! 10! 5! 5! C(10,5) = 252 G. Diagram Pohon Diagram pohon merupakan cara yang mudah untuk menggambarkan hasil-hasil yang mungkin dari sederetan percobaan jika dari setiap percobaan hasil yang mungkin berhingga. (dalam teori peluang disebut proses stokastik). Diagram pohon bila diperhatikan menurut suatu arah tertentu, mulai dengan satu titik, bercabang dan cabang-cabang itu mungkin bercabangcabang lagi dan cabang-cabang baru itu bercabang lagi dan seterusnya. Jadi menurut suatu arah tertentu, dan banyaknya cabang yang meninggalkan titik itu paling sedikit satu. 8

9 Melempar 3 mata uang bersama-sama (sisi mata uang angka disingkat A dan gambar disingkat G), hasilnya dapat digambar dengan diagram pohon sebagai berikut. A G A G A G A G A G A G A G AAA GAA AGA AGG AGG GAA GGA GGG Gambar diatas menggambarkan semua hasil yang mungkin terjadi pada percobaan melempar 3 mata uang, sehingga kita bisa menentukan ruang sampel dan peluang setiap kejadian yang berkaitan dengan percobaan tersebut. 9

10 BAB III PELUANG KEJADIAN A. Definisi Peluang Klasik Jika suatu percobaan menghasilkan n hasil yang tidak mungkin terjadi bersama-sama dam masing-masing mempunyai kesempatan yang sama untuk terjadi, maka peluang suatu kejadian A ditulis A) = n(a), dimana n(a) adalah banyaknya hasil dalam kejadian A. n Setiap hasil dari n hasil yang mungkin muncul dengan kesempatan yang sama itu berpeluang muncul yang sama dengan 1/n. Jika kejadian yang diharapkan tidak pernah terjadi, berarti n(a) = 0, maka A) = 0/n = 0, sehingga peluangnya = 0. Jika kejadian A yang diharapkan itu selalu terjadi terus menerus, berarti n(a)=n maka A) = n/n = 1. Sehingga peluangnya = 1 Kesimpulannya adalah bahwa nilai A) terletak diantara nol dan satu, atau ditulis 0 A) 1. 10

11 Sebuah mata uang dilempar dua kali, tentukan peluang munculnya sisi gambar pada lemparan pertama dan sisi angka pada lemparan kedua. Penyelesaian. Ruang sampel dari percobaan diatas S= {(A,A), (A,G), (G,A), (G,G)} Misalkan D kejadian munculnya sisi gambar pada lemparan pertama dan sisi angka pada lemparan kedua, maka D = {(G,A)}. Karena semua titik sampel bersempatan sama untuk terjadi maka D) = ¼. B. Beberapa Hukum Peluang Teorema Bila A dan B dua kejadian sembarang, maka AB) = A )+ B) AB). Akibat 1. Bila A dan B kejadian yang saling lepas (terpisah), maka AB) = A) + B). Akibat 2. Bila A1, A2, A3,..., An saling lepas, maka A1 A2A3... An) = A1)+A2)+A3)+...+An) Teorema Bila A dan A kejadian yang saling berkomplemen, maka A ) = 1 A). 11

12 C. Kejadian Saling Bebas Definisi Kejadian A dan B dikatakan saling bebas jika dan hanya jika A).B) =AB). Jika A dan B dua kejadian yang saling bebas dengan A) =0,2 dan B)=0,3, hitung AB)? Penyelesaian Karena A dan B kejadian yang saling bebas, maka AB)= A).B)=0,2.0,3=0,6 BAB IV PELUANG BERSYARAT DAN ATURAN BAYES A. Peluang Bersyarat Definisi Peluang bersyarat B dengan dengan diketahui A ditentukan oleh A B) BA) =, bila A) > 0 A) Akibat 1 AB)=A) BA) Akibat 2 Bila suatu percobaan, kejadian A1, A2, A3,. dapat terjadi maka A1 A2 A3. ) = A1).A2 A1).A3 A1 A2) 12

13 Dari seperangkat kartu bridge diambil satu kartu secara berturut-turut sebanyak dua kali. Tentukan peluang pengambilan pertama As dan pengambilan kedua King. Penyelesaian Misalkan A: kejadian pertama (terambil kartu As) B: kejadian kedua (terambil kartu King) Maka A) = 4/52 dan BA)=4/51 (karena satu kartu telah terambil). Jadi AB)=A) BA) = 4/52. 4/51 = 4/663. B. ATURAN BAYES Teorema (Aturan Bayes). Jika kejadian-kejadian B1, B2, B3,, Bk adalah partisi dari ruang sampel S dengan BI) 0, I = 1.2,3,..,k maka untuk setiap kejadian A dalam S denga A) 0 berlaku Bi A) Bi ). A Bi ) BiA) = k k B A) B ). A B ) i1 i i1 i i 13

14 FKM ingin menyewa Bus dari 3 perusahaan, yaitu 60% bus Jawa Indah, 30% Bus Nusantara, dan 10% bus Kramat Jati. Diketahui juga 9% bus Jawa Indah tidak berac, 20% bus Nusantara tidak berac, dan 6% bus Kramat Jati tidak berac. Jika sebuah Bus yang disewa dan ternyata tidak berac, hitung peluang yang disewa adalah bus Jawa Indah. Penyelesaian Misalkan J : kejadian yang terambil adalah bus Jawa Indah N : kejadian yang terambil adalah bus Nusantara K : kejadian yang terambil adalah bus Kramat Jati J ) A J ) Maka JA) = J ) A J ) N) A N) K) A K) 60%.9% = 60%.9% 30%.20% 10%.6% = 0,45 PEUBAH ACAK Peubah Acak X adalah fungsi dari S ruang sampel ke bilangan real R, X : S R : Menjawab soal multipel choice 2 kali S = {SS, SB, BS, BB} X : Peubah Acak banyaknya jawaban benar, maka X = {0,1,2} S BB SB BS SS X R

15 RUANG BERSAMA PEUBAH ACAK Misalkan didefinisikan terdapat n buah peubah acak X 1, X 2,, X n maka ruang peubah acak dari X 1, X 2,, X n atau ruang bersama X 1, X 2,, X n adalah A X1, X2,, Xn ={(x 1, x 2,, x n ) x i = X(c), c di S, i = 1,2,,n} Sebuah uang koin dilambungkan 3 kali berturut-turut Misal X=banyaknya muncul muka Y=banyak muncul belakang didahului muka Maka A x ={0,1,2,3} dan A y ={0,1,2} Ruang bersama peubah acak X dan Y adalah A xy ={(x,y) x=0,1,2,3 dan y=0,1,2} ={(0,0),(0,1),, (3,2)} A xy adalah himpunan bagian dari R 2 FUNGSI KEPADATAN PELUANG Peubah Acak Diskrit 1. X x) 0 1. f x 0 2. xx X x) 1 3. a X b) b xa X x) 2. PA Kontinu x A f x 3. P ( a dx 1 X b) b a f x dx 15

16 EKSPEKTASI MATEMATIKA 1. Ekspektasi Matematik (Nilai Harapan) Misal X adalah PA yang mpy FKP f(x) dan u(x) adalah fungsi dari X, maka ekspektasi dari u(x) adalah E[u(X)] = u ( x) f ( x) untuk X diskret xx ~ E[u(X)] = u ~ x f xdx untuk X kontinu 2. Varians dari X V(X) E(X E(X)) 2 E(X ) E(X) 3. Fungsi Pembangkit Momen M(t) = E(e tx ) KEBEBASAN STOKASTIK Definisi Peubah acak X dan Y dikatakan bebas stokastik (independent) jika: f(x,y) = f 1 (x).f 2 (y)

17 17

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya 2 Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam ; Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan ; Suatu Kejadian dan Penafsirannya ; Pada era demokrasi saat ini untuk menduduki suatu jabatan tertentu

Lebih terperinci

Menghitung peluang suatu kejadian

Menghitung peluang suatu kejadian Menghitung peluang suatu kejadian A. Ruang Sampel, Titik Sampel, dan Kejadian Dari pandangan intuitif, peluang terjadinya suatu peristiwa atau kejadian adalah nilai yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan

Lebih terperinci

Peluang. Jadi, Ruang Sampel sebanyak {6}. Pada Dadu, ada 1, 2, 3, 4, 5, 6. Pada Kartu Remi, ada : Jadi, Ruang Sampel sebanyak {52}.

Peluang. Jadi, Ruang Sampel sebanyak {6}. Pada Dadu, ada 1, 2, 3, 4, 5, 6. Pada Kartu Remi, ada : Jadi, Ruang Sampel sebanyak {52}. Peluang A. Populasi dan Sampel Populasi adalah himpunan semua obyek yang diteliti. Sampel adalah himpunan bagian dari populasi. Contoh: Dalam rangka menentukan tingkat kecerdasan rata-rata siswa SMP di

Lebih terperinci

Unit 5 PELUANG. Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

Unit 5 PELUANG. Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan Unit 5 PELUANG lara Ika Sari Budhayanti Pendahuluan P ada unit lima ini kita akan membahas peluang. Peluang merupakan salah satu cabang matematika yang mempelajari cara menghitung tingkat keyakinan seseorang

Lebih terperinci

BAB 3 Teori Probabilitas

BAB 3 Teori Probabilitas BAB 3 Teori Probabilitas A. HIMPUNAN a. Penulisan Hipunan Cara Pendaftaran Cara Pencirian 1) A = {a,i,u,e,o} 1) A = {X: x huruf vokal } 2) B = {1,2,3,4,5} menghasilkan data diskrit 2) B = {X: 1 x 2} menghasilkan

Lebih terperinci

Peluang suatu kejadian

Peluang suatu kejadian Peluang suatu kejadian Percobaan: Percobaan adalah suatu tindakan atau kegiatan yang dapat memberikan beberapa kemungkinan hasil Ruang Sampel: Ruang sampel adalah himpunan semua hasil yang mungkin dari

Lebih terperinci

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT)

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT) MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS (Nuryanto, ST., MT) Pendahuluan Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : hasil percobaan himpunan yang memuat semua kemungkinan Kejadian = Event

Lebih terperinci

REFERENSI 1 source : Cara Menentukan Ruang Sampel Suatu Kejadian

REFERENSI 1 source :  Cara Menentukan Ruang Sampel Suatu Kejadian REFERENSI 1 source : http://mafia.mafiaol.com/2014/06/cara-menentukan-ruang-sampel-suatu-kejadian.html Cara Menentukan Ruang Sampel Suatu Kejadian I. Peluang Kita ketahui bahwa pengertian dari ruang sampel

Lebih terperinci

HANDOUT PERKULIAHAN. Pertemuan Ke : 3 : Distribusi Satu Peubah Acak dan Ekspektasi Satu Peubah Acak

HANDOUT PERKULIAHAN. Pertemuan Ke : 3 : Distribusi Satu Peubah Acak dan Ekspektasi Satu Peubah Acak HANDOUT PERKULIAHAN Pertemuan Ke : 3 Pokok Bahasan : Distribusi Satu Peubah Acak dan Ekspektasi Satu Peubah Acak URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Peubah Acak Definisi 1 : Peubah Acak Misalkan E adalah suatu

Lebih terperinci

PELUANG. A Aturan Pengisian Tempat. B Permutasi

PELUANG. A Aturan Pengisian Tempat. B Permutasi PELUANG KAIDAH PENCACAHAN kaidah pencacahan didefinisikan sebagai suatu cara atau aturan untuk menghitung semua kemungkinan yang dapat terjadi dalam suatu percobaan tertentu. Ada beberapa metode pencacahan,

Lebih terperinci

25/09/2013. Semua kemungkinan nilai yang muncul S={123456} S={1,2,3,4,5,6} Semua kemungkinan nilai yang muncul S={G, A}

25/09/2013. Semua kemungkinan nilai yang muncul S={123456} S={1,2,3,4,5,6} Semua kemungkinan nilai yang muncul S={G, A} Pendahuluan Metode Statistika (STK211) Konsep Peluang (Probability Concept) Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola

Lebih terperinci

Harapan Matematik. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Harapan Matematik. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Harapan Matematik Bahan Kuliah II09 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB 1 Definisi Harapan Matematik Satu konsep yang penting di dalam teori peluang

Lebih terperinci

PELUANG. n cara yang berbeda. Contoh 1: Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali?

PELUANG. n cara yang berbeda. Contoh 1: Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? -1- PELUANG 1. KAIDAH PENCACAHAN 1.1 Aturan Pengisian Tempat Jika beberapa peristiwa dapat terjadi dengan n1, n2, n3,... cara yang berbeda, maka keseluruhan peristiwa itu dapat terjadi dengan n n......

Lebih terperinci

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG Nama Siswa : LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG 2 2. Kelas : Kompetensi Dasar (KURIKULUM 2013): 3.16 Memahami dan menerapkan berbagai aturan pencacahan melalui beberapa contoh nyata serta menyajikan alur perumusan

Lebih terperinci

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS PENGANTAR MODEL PROBABILITAS (PMP, Minggu 1-7) Sri Haryatmi Kartiko Universitas Gadjah Mada Juni 2014 Outline 1 Minggu 1:HIMPUNAN Operasi Himpunan Sifat-Sifat Operasi Himpunan 2 Minggu 2:COUNTING TECHNIQUE

Lebih terperinci

peluang Contoh 6.1 Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? Matematika Dasar Page 46

peluang Contoh 6.1 Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? Matematika Dasar Page 46 peluang 6.1 Kaidah Pencacahan A. Aturan Perkalian Misal suatu plat nomor sepeda motor terdiri atas dua huruf berbeda yang diikuti tiga angka dengan angka pertama bukan 0. Berapa banyak plat nomor berbeda

Lebih terperinci

PELUANG. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XI. Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M.

PELUANG. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XI. Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) PELUANG Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M.Pd MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XI Created By Ita Yuliana 13 Peluang Kompetensi Dasar 1. Menggunakan

Lebih terperinci

Hidup penuh dengan ketidakpastian

Hidup penuh dengan ketidakpastian BAB 2 Probabilitas Hidup penuh dengan ketidakpastian Tidak mungkin bagi kita untuk dapat mengatakan dengan pasti apa yang akan terjadi dalam 1 menit ke depan tapi Probabilitas akan memprediksikan masa

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS PENDAHULUAN Tanpa kita sadari kehidupan kita sehari-hari selalu berhubungan dengan matematika, khususnya peluang. Misalnya dalam pemilihan umum terdapat 5 orang calon presiden,

Lebih terperinci

PENCACAHAN RUANG SAMPEL

PENCACAHAN RUANG SAMPEL PENCACAHAN RUANG SAMPEL PERTEMUAN VII EvanRamdan PENDAHULUAN Tanpa kita sadari kehidupan kita sehari-hari selalu berhubungan dengan matematika, khususnya peluang. Misalnya dalam pemilihan umum terdapat

Lebih terperinci

PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG. Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung

PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG. Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG A. KAIDAH PENCACAHAN Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung berapa banyaknya cara yang mungkjin terjadi dalam suatu percobaan. Kaidah pencacahan

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Ruang Sampel. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Ruang Sampel. Adam Hendra Brata dan Statistika Ruang Adam Hendra Brata adalah suatu ilmu untuk memprediksi suatu kejadian (event) atau dapat disebut peluang suatu kejadian berdasarkan pendekatan matematis. Dengan ilmu probabilitas, kita

Lebih terperinci

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan IV Konsep Peluang Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Populasi Pengambilan contoh dari populasi untuk pendugaan parameter Contoh1 Parameter μ Statistik x Setara

Lebih terperinci

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak STK 511 Analisis statistika Materi 3 Sebaran Peubah Acak 1 Konsep Peluang 2 Peluang Peluang dapat diartikan sebagai ukuran kemungkinan terjadinya suatu kejadian Untuk memahami peluang diperlukan pemahaman

Lebih terperinci

PELUANG KEJADIAN. Macam-macam permutasi 1. Permutasi n unsur dari n unsur n. P n. 2. Permutasi dengan beberapa unsur yang sama

PELUANG KEJADIAN. Macam-macam permutasi 1. Permutasi n unsur dari n unsur n. P n. 2. Permutasi dengan beberapa unsur yang sama PELUANG KEJADIAN A. Aturan Perkalian/Pengisian Tempat Jika kejadian pertama dapat terjadi dalam a cara berbeda, kejadian kedua dapat terjadi dalam b cara berbeda, kejadian ketiga dapat terjadi dalam c

Lebih terperinci

Ruang Contoh dan Kejadian

Ruang Contoh dan Kejadian 2 N i 1 x i N 2 Ruang Contoh dan Kejadian Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola tertentu Keteraturan acak dalam jangka

Lebih terperinci

Konsep Dasar Peluang. Modul 1

Konsep Dasar Peluang. Modul 1 Modul Konsep Dasar Peluang Dra. Kusrini, M. Pd. M odul ini berisi 3 Kegiatan Belajar. Dalam Kegiatan Belajar Anda akan mempelajari Konsep Himpunan dan Pencacahan, dalam Kegiatan Belajar 2 Anda akan mempelajari

Lebih terperinci

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6 1. Kejadian a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Ruang Sampel adalah himpunan dari semua hasil yang mungkin dari suatu kegiatan Contoh : Kegiatan melempar sebuah dadu hasil atau angka yang mungkin muncul adalah

Lebih terperinci

- Yadi Nurhayadi - M O D U L S T A T I S T I K A BAB 1 PELUANG

- Yadi Nurhayadi - M O D U L S T A T I S T I K A BAB 1 PELUANG - - M O D U L S T A T I S T I K A BAB 1 PELUANG Ilmu Statistika sering disebut sebagai ilmu peluang. Statistika bertanggung jawab atas banyak hal. Di setiap negara, lembaga yang sejenis dengan Biro Pusat

Lebih terperinci

KATA PENGANTAR. Salatiga, Juni Penulis. iii

KATA PENGANTAR. Salatiga, Juni Penulis. iii KATA PENGANTAR Teori Probabilitas sangatlah penting dalam memberikan dasar pada Statistika dan Statistika Matematika. Di samping itu, teori probabilitas juga memberikan dasar-dasar dalam pembelajaran tentang

Lebih terperinci

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA LOGO STATISTIKA MATEMATIKA I PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA Hazmira Yozza Izzati Rami HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Percobaan : Pelemparan dua mata uang AA AG GA GG S X Definisi 2.1. Peubah

Lebih terperinci

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian 6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan. Aturan perkalian Apabila suatu peristiwa dapat terjadi dengan n tahap yang berurutan, dimana tahap pertama terdapat a cara yang berbeda dan seterusnya sampai dengan tahap

Lebih terperinci

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya Dosen: Aniq A Rohmawati, M.Si TELKOM UNIVERSITY JALAN TELEKOMUNIKASI 1, BANDUNG, INDONESIA Ruang Sampel dan Kejadian PEUBAH ACAK (P.A) Fungsi yang memetakan

Lebih terperinci

9. 2 Menghitung peluang suatu kejadian

9. 2 Menghitung peluang suatu kejadian Sumber: Art and Gallery Standar Kompetensi Kompetensi Dasar. Memecahkan masalah dengan konsep teori peluang 9. Mendeskripsikan kaidah pencacahan, permutasi, dan kombinasi 9. 2 Menghitung peluang suatu

Lebih terperinci

PELUANG KEJADIAN MAJEMUK

PELUANG KEJADIAN MAJEMUK PELUANG KEJADIAN MAJEMUK Oleh : Saptana Surahmat Perhatikan masalah berikut : Dalam sebuak kotak kardus terdapat 12 buah lampu bohlam, tiga diantaranya rusak. Jika diamboil secara acak dua buah sekaligus,

Lebih terperinci

matematika DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL K e l a s A. Penarikan Sampel dari Suatu Populasi Kurikulum 2013 Tujuan Pembelajaran

matematika DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL K e l a s A. Penarikan Sampel dari Suatu Populasi Kurikulum 2013 Tujuan Pembelajaran Kurikulum 20 matematika K e l a s XI DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut.. Memahami perbedaan

Lebih terperinci

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI KATA PENGANTAR Segala puji syukur bagi Allah SWT yang senantiasa melimpahkan rahmat dan karunia-nya. Sebaik-baiknya shalawat serta salam semoga Allah SWT limpahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW, beserta

Lebih terperinci

PENGANTAR TEORI PELUANG. Pendahuluan

PENGANTAR TEORI PELUANG. Pendahuluan 1 Sufyani Prabawanto Bahan Belajar Mandiri 5 PENGANTAR TEORI PELUANG Pendahuluan Sebagai seorang guru, kita sering berhadapan dengan skor-skor hasil tes siswa. Misalkan seorang siswa memperoleh skor asli

Lebih terperinci

Statistika & Probabilitas. Sumber: Materi Kuliah Statistika Dr. Ir. Rinaldi Munir, M.T

Statistika & Probabilitas. Sumber: Materi Kuliah Statistika Dr. Ir. Rinaldi Munir, M.T Statistika & Probabilitas Sumber: Materi Kuliah Statistika Dr. Ir. Rinaldi Munir, M.T Kejadian Kejadian adalah himpunan bagian (subset) dari ruang sampel S. Dapat dipahami, kejadian adalah himpunan dari

Lebih terperinci

STK 211 Metode statistika. Materi 3 Konsep Dasar Peluang

STK 211 Metode statistika. Materi 3 Konsep Dasar Peluang STK 211 Metode statistika Materi 3 Konsep Dasar Peluang 1 Pendahuluan Banyak kejadian-kejadian di dunia ini yang tidak pasti Misal: Akankah hujan sore hari ini? Akankah PSSI menang? dll Nilai Kejadian

Lebih terperinci

Teori Probabilitas. Debrina Puspita Andriani /

Teori Probabilitas. Debrina Puspita Andriani    / Teori Probabilitas 5 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Konsep Probabilitas Ruang Sampel Komplemen Kejadian Probabilitas Bersyarat Teorema Bayes Berapa

Lebih terperinci

BAB 2 PELUANG. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah.

BAB 2 PELUANG. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah. Standar Kompetensi 2 PELUNG Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah. Kompetensi Dasar 1. Menggunakan aturan perkalian, permutasi, dan kombinasi

Lebih terperinci

BAB 2 PELUANG. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah.

BAB 2 PELUANG. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah. Standar Kompetensi 2 PELUNG Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah. Kompetensi Dasar 1. Menggunakan aturan perkalian, permutasi, dan kombinasi

Lebih terperinci

Konsep Peluang. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Konsep Peluang. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Konsep Peluang Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 1 THE ROLE OF PROBABILITY IN STATISTICS Probability and statistics are related in an important way. Probability is used as a tool; it allows

Lebih terperinci

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

STATISTIKA UNIPA SURABAYA MATEMATIKA STATISTIKA (MATHEMATICAL STATISTICS) GANGGA ANURAGA Materi : Distribusi variabel random Teori Himpunan Fungsi Himpunan Fungsi Himpunan Peluang Variabel Random Fungsi Kepadatan Peluang Fungsi

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VI

STATISTIK PERTEMUAN VI STATISTIK PERTEMUAN VI 1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1. Variabel acak 1.3 Distribusi variabel acak diskrit 1.4 Distribusi variabel acak kontinu 1.5 Distribusi multivariat 1.1 Pendahuluan Definisi

Lebih terperinci

By : Refqi Kemal Habib

By : Refqi Kemal Habib BAB I PENDAHULUAN A. Dasar Teori Peluang atau kebolehjadian atau dikenal juga sebagai probabilitas adalah cara untuk mengungkapkan pengetahuan atau kepercayaan bahwa suatu kejadian akan berlaku atau telah

Lebih terperinci

BAB V PENGANTAR PROBABILITAS

BAB V PENGANTAR PROBABILITAS BAB V PENGANTAR PROBABILITAS Istilah probabilitas atau peluang merupakan ukuran untuk terjadi atau tidak terjadinya sesuatu peristiwa. Ukuran ini merupakan acuan dasar dalam teori statistika. 1. Beberapa

Lebih terperinci

Situasi 1: a. Buatlah pernyataan-pernyataan yang sesuai dengan situasi di atas!

Situasi 1: a. Buatlah pernyataan-pernyataan yang sesuai dengan situasi di atas! BAHAN AJAR 3 DISTRIBUSI PEUBAH ACAK GABUNGAN DAN FUNGSI PELUANG MARGINAL Situasi 1: Sebuah kotak berisi tiga ballpoint berwarna merah, dua berwarna biru dan tiga berwarna hitam. Kemudian dua buah ballpoint

Lebih terperinci

www.matematika-pas.blogspot.com E-learning matematika, GRATIS

www.matematika-pas.blogspot.com E-learning matematika, GRATIS Penyusun Editor : Indyah Sulistyawati, S.Pd. ; Wiwik Hermawati, S.Si. : Drs. Keto Susanto, M.Si. M.T. ; Istijab, S.H. M.Hum. Imam Indra Gunawan, S.Si. ). Pengertian Kaidah Pencacahan (Counting Slots) Kaidah

Lebih terperinci

LOGO STATISTIKA MATEMATIKA I TEORI PELUANG HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND

LOGO STATISTIKA MATEMATIKA I TEORI PELUANG HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND LOGO STATISTIKA MATEMATIKA I TEORI PELUANG HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND Tujuan Instruksional Khusus 1 Menentukan ruang contoh sebuah percobaan dan kejadiankejadian 2 Mencacah

Lebih terperinci

Probabilitas = Peluang

Probabilitas = Peluang 1. Pendahuluan Probabilitas = Peluang Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : himpunan yang memuat semua kemungkinan hasil percobaan Kejadian = Event : himpunan bagian dari ruang contoh

Lebih terperinci

Peluang. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Frekuensi Relatif Titik Sampel Percobaan Kejadian Titik Sampel Ruang Sampel

Peluang. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Frekuensi Relatif Titik Sampel Percobaan Kejadian Titik Sampel Ruang Sampel Bab Peluang A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetensi Dasar Setelah mengikuti pembelajaran peluang siswa mampu: 1. Memiliki motivasi internal, kemampuan bekerjasama, konsisten, sikap disiplin,

Lebih terperinci

Bab 9. Peluang Diskrit

Bab 9. Peluang Diskrit Bab 9. Peluang Diskrit Topik Definisi Peluang Diskrit Sifat Peluang Diskrit Probabilitas terbatas Konsep Teori Himpunan pada Peluang Diskrit Probabilitas Kejadian Majemuk A B dan A B DuaKejadianSalingLepas

Lebih terperinci

INF-104 Matematika Diskrit

INF-104 Matematika Diskrit Jurusan Informatika FMIPA Unsyiah February 13, 2012 Apakah Matematika Diskrit Itu? Matematika diskrit: cabang matematika yang mengkaji objek-objek diskrit. Apa yang dimaksud dengan kata diskrit (discrete)?

Lebih terperinci

Pertemuan 1 KONSEP DASAR PROBABILITAS

Pertemuan 1 KONSEP DASAR PROBABILITAS Pertemuan 1 KONSEP DASAR PROBABILITAS Pengantar Banyak kejadian dalam kehidupan sehari-hari yang sulit diketahui dengan pasti, terutama kejadian yang akan datang. Meskipun kejadian-kejadian tersebut tidak

Lebih terperinci

CONTOH BAHAN AJAR PENDEKATAN INDUKTIF-DEDUKTIF

CONTOH BAHAN AJAR PENDEKATAN INDUKTIF-DEDUKTIF CONTOH BAHAN AJAR PENDEKATAN INDUKTIF-DEDUKTIF 1 2 ATURAN PERKALIAN LEMBAR KERJA SISWA KE-1 Perhatikan soal yang berkaitan dengan perjalanan berikut ini. Pak Zidan dengan mobilnya akan bepergian dari kota

Lebih terperinci

BAB II PROBABILITAS Ruang sampel (sample space)

BAB II PROBABILITAS Ruang sampel (sample space) BAB II ROBABILITAS 2.1. Ruang sampel (sample space) Data diperoleh baik dari pengamatan kejadian yang tak dapat dikendalikan atau dari percobaan yang dikendalikan dalam laboratorium. Untuk penyederhanaan

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada masa sekarang, ditengah berkembangnya dunia industri tentunya terdapat berbagai permasalahan dalam bidang-bidang keindustrian. Permasalahan-permasalahan yang biasa

Lebih terperinci

Jadi, seluruhnya ada 4 x 4 x 3 x 2 = 96 bilangan yang dapat disusun dengan angkaangka yang tidak boleh berulang.

Jadi, seluruhnya ada 4 x 4 x 3 x 2 = 96 bilangan yang dapat disusun dengan angkaangka yang tidak boleh berulang. Jika kejadian pertama dapat terjadi dengan n cara berbeda Kejadian kedua dapat terjadi dengan n cara berbeda Kejadian ketiga dapat terjadi dengan n 3 cara berbeda Kejadian keempat dapat terjadi dengan

Lebih terperinci

Peluang. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas LOGO

Peluang. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas LOGO Peluang Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas LOGO Kompetensi menjelaskan mengenai ruang contoh, titik contoh dan kejadian mencacah titik contoh menghitung peluang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Probabilitas (Peluang) Probabilitas adalah suatu nilai untuk mengukur tingkat kemungkinan terjadinya suatu peristiwa (event) akan terjadi di masa mendatang yang hasilnya

Lebih terperinci

II. KONSEP DASAR PELUANG

II. KONSEP DASAR PELUANG II. KONSEP DASAR PELUANG Teori Peluang memberikan cara pengukuran kuantitatif tentang kemungkinan munculnya suatu kejadian tertentu dalam suatu percobaan/peristiwa. Untuk dapat menghitung peluang lebih

Lebih terperinci

PENGANTAR PROBABILITAS STATISTIKA UNIPA SBY

PENGANTAR PROBABILITAS STATISTIKA UNIPA SBY PENGANTAR PROBABILITAS GANGGA ANURAGA POKOK BAHASAN Konsep dasar probabilitas Teori himpunan Permutasi Kombinasi Koefisien binomial Koefisien multinomial Probabilitas Aksioma probabilitas Probabilitas

Lebih terperinci

Ruang Sampel. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Ruang Sampel. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Ruang Sampel Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB 1 Ruang Sampel (Sample Space) Ruang sampel: himpunan semua hasil (outcome) yang

Lebih terperinci

Konsep Dasar Peluang

Konsep Dasar Peluang Konsep Dasar Peluang Pendahuluan Prediksi kejadian sangat diperlukan dan diminati dalam berbagai bidang kehidupan. Seperti peramalan cuaca, penelitian ilmiah, permainan, bisnis, dll. Ruang contoh : Himpunan

Lebih terperinci

PELUANG. Jadi terdapat 12 rute berbeda dari SMA Petra 4 ke SMA Petra 2 melalui SMA Petra 5. b...

PELUANG. Jadi terdapat 12 rute berbeda dari SMA Petra 4 ke SMA Petra 2 melalui SMA Petra 5. b... PELUANG A. Kaidah Pencacahan. Merupakan dasar untuk membahas masalah permutasi dan kombinasi yang menjadi acuan dalam mempelajari peluang. A.1. Aturan Perkalian. Adalah aturan pengisian tempat yang tersedia

Lebih terperinci

TEORI PROBABILITAS 1

TEORI PROBABILITAS 1 TEORI PROBABILITAS 1 Berapa peluang munculnya angka 4 pada dadu merah??? Berapa peluang munculnya King heart? Berapa peluang munculnya gambar? 2 PELUANG ATAU PROBABILITAS adalah perbandingan antara kejadian

Lebih terperinci

PELUANG. Hasil Kedua. Hasil Pertama. Titik Sampel GG GA A

PELUANG. Hasil Kedua. Hasil Pertama. Titik Sampel GG GA A PELUANG Percobaan dalam statistika menyatakan tiap proses yang menghasilkan data mentah. Ruang sampel adalah himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan statistika dan dinyatakan dalam lambang

Lebih terperinci

STATISTIK DAN STATISTIKA

STATISTIK DAN STATISTIKA STATISTIK DAN STATISTIKA MAKNA DARI PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA DATA STATISTIK Pengertian : Data adalah keterangan atau fakta mengenai suatu persoalan bisa berupa kategori (rusak, baik senang,

Lebih terperinci

Konsep Peluang (Probability Concept)

Konsep Peluang (Probability Concept) Konsep Peluang (Probability Concept) Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola tertentu Keteraturan acak dalam jangka

Lebih terperinci

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN MATEMATIKA BAB I PELUANG

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN MATEMATIKA BAB I PELUANG SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN MATEMATIKA BAB I PELUANG Dr. Djadir, M.Pd. Dr. Ilham Minggi, M.Si Ja faruddin,s.pd.,m.pd. Ahmad Zaki, S.Si.,M.Si Sahlan Sidjara, S.Si.,M.Si

Lebih terperinci

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Peluang Percobaan adalah kegiatan yang menghasilkan keluaran/hasil yang mungkin secara acak. Contoh: pelemparan sebuah dadu.

Lebih terperinci

Ekspektasi Satu Peubah Acak Diskrit

Ekspektasi Satu Peubah Acak Diskrit Chandra Novtiar 085794801125 chandramathitb07@gmail.com PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP) SILIWANGI BANDUNG Garis Besar Pembahasan Sub Pokok Pembahasan

Lebih terperinci

Suplemen Kuliah STATISTIKA. Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu

Suplemen Kuliah STATISTIKA. Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu Suplemen Kuliah STATISTIKA Pertemuan 5 Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu Konsep Peluang 1. Ruang Contoh dan Kejadian Walpole E. Ronald. (Probabbility

Lebih terperinci

HANDOUT MATAKULIAH : STATISTIKA MATEMATIKA I

HANDOUT MATAKULIAH : STATISTIKA MATEMATIKA I HANDOUT MATAKULIAH : STATISTIKA MATEMATIKA I Disusun Oleh: Entit Puspita, S.Pd, M.Si NIP : 196704081994032002 JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

POKOK BAHASAN YANG DIAJARKAN: 1. DISTRIBUSI PEUBAH ACAK a. Distribusi Peubah Acak Tunggal b. Distribusi Peubah Acak Ganda c. Distribusi Bersyarat d.

POKOK BAHASAN YANG DIAJARKAN: 1. DISTRIBUSI PEUBAH ACAK a. Distribusi Peubah Acak Tunggal b. Distribusi Peubah Acak Ganda c. Distribusi Bersyarat d. POKOK BAHASAN YANG DIAJARKAN:. DISTRIBUSI PEUBAH ACAK a. Distribusi Peubah Acak Tunggal b. Distribusi Peubah Acak Ganda c. Distribusi Bersyarat d. Teorema Bayes. EKSPEKTASI MATEMATIK a. Ekspektasi b. Variansi

Lebih terperinci

Pertemuan ke-5 : Kamis, 7 April : Nevi Narendrati, M.Pd. Prodi : Pendidikan Matematika, Kelas 21

Pertemuan ke-5 : Kamis, 7 April : Nevi Narendrati, M.Pd. Prodi : Pendidikan Matematika, Kelas 21 Pertemuan ke-5 : Kamis, 7 April 2016 Dosen : Nevi Narendrati, M.Pd. Prodi : Pendidikan Matematika, Kelas 21 Materi Teori Peluang: 1. Operasi Kejadian 2. Peluang: definisi dan sifat-sifatnya Operasi Kejadian

Lebih terperinci

BAB III HIMPUNAN. 2) Mahasiswa dapat menyebutkan relasi antara dua himpunan. 3) Mahasiswa dapat menentukan hasil operasi dari dua himpunan

BAB III HIMPUNAN. 2) Mahasiswa dapat menyebutkan relasi antara dua himpunan. 3) Mahasiswa dapat menentukan hasil operasi dari dua himpunan BAB III HIMPUNAN Tujuan Instruksional Umum Mahasiswa memahami pengertian himpunan, relasi antara himpunan, operasi himpunan, aljabar himpunan, pergandaan himpunan, serta himpunan kuasa. Tujuan Instruksional

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Probabilitas Probabilitas adalah suatu nilai untuk mengukur tingkat kemungkinan terjadinya suatu peristiwa (event) akan terjadi di masa mendatang yang hasilnya tidak pasti (uncertain

Lebih terperinci

Peluang dan Kejadian (Event) Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Peluang dan Kejadian (Event) Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Peluang dan Kejadian (Event) Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB 1 Kejadian (event) Kejadian adalah himpunan bagian (subset) dari

Lebih terperinci

MATEMATIKA Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kelas XII

MATEMATIKA Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kelas XII i MATEMATIKA Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kelas XII Kelompok Penjualan dan Akuntansi To ali Pusat Perbukuan Departemen Pendidikan Nasional ii Hak Cipta pada Departemen Pendidikan Nasional Dilindungi

Lebih terperinci

C n r. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m. P n. P ( n, n ) = n P n = P n n!

C n r. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m. P n. P ( n, n ) = n P n = P n n! Ringkasan Materi : Kaidah Pencacahan. Aturan Perkalian Jika sesuatu objek dapat diselesaikan dalam n cara berbeda, dan sesuatu objek yang lain dapat diselesaikan dalam n cara berbeda, maka kedua objek

Lebih terperinci

PELUANG. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah

PELUANG. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah 1 PELUANG Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah Kompetensi Dasar : Menggunakan aturan perkalian, permutasi dan kombinasi

Lebih terperinci

PELUANG DAN PEUBAH ACAK

PELUANG DAN PEUBAH ACAK PELUANG DAN PEUBAH ACAK Materi 3 - STK511 Analisis Statistika October 3, 2017 Okt, 2017 1 Konsep Peluang 2 Pendahuluan Kejadian di dunia: pasti (deterministik) atau tidak pasti (probabilistik) Contoh kejadian

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS PERTEMUAN VIII EvanRamdan PROBABILITAS Dalam menentukan banyaknya anggota kejadian, kadangkala kita tidak selalu dapat mendaftar semua titik sampel dalam percobaan tersebut. Untuk

Lebih terperinci

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan ATURAN DASAR PROBABILITAS BEBERAPA ATURAN DASAR PROBABILITAS Secara umum, beberapa kombinasi dari kejadian dalam sebuah eksperimen dapat dihitung probabilitasnya berdasarkan dua aturan, yaitu: 1) Aturan

Lebih terperinci

MAKALAH M A T E M A T I K A

MAKALAH M A T E M A T I K A MAKALAH M A T E M A T I K A PELUANG DISUSUN OLEH EDI MICHAEL ANTONIUS XII.TSM GURU PEMBIMBING LUNGGUH SOLIHIN, S.Pd SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN SETIH SETIO 1 MUARA BUNGO T.A 2016/2017 0 KATA PENGANTAR Pertama

Lebih terperinci

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem Kuliah Pemodelan Sistem Semester Genap 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U Januari 2016 MZI (FIF Tel-U) Statistika Pemodelan Januari 2016

Lebih terperinci

MATERI KULIAH STATISTIKA

MATERI KULIAH STATISTIKA MATERI KULIAH STATISTIKA III. TEORI PROBABILITAS 1. Operasi himpunan a. Gabungan atau union b. Interseksi atau irisan Contoh soal 1 : Dalam sebuah eksperimen pelemparan 1 buah dadu, terdapat kejadian :

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Variabel Acak dan Fungsi Distribusi Peluang Diskrit. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Variabel Acak dan Fungsi Distribusi Peluang Diskrit. Adam Hendra Brata dan Statistika dan Fungsi Peluang Adam Hendra Brata acak adalah sebuah fungsi yang memetakan hasil kejadian yang ada di alam (seperti : buka dan tutup; terang, redup dan gelap; merah, kuning dan hijau;

Lebih terperinci

Permutasi dan Kombinasi

Permutasi dan Kombinasi Permutasi dan Kombinasi Menghitung Titik Sampel Dasar dari prinsip menghitung titik sampel sering di diartikan sebagai aturan pengalian. Aturan 1: Jika suatu operasi dapat dilakukan dalam n cara, dan dari

Lebih terperinci

Peubah Acak. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Peubah Acak. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Peubah Acak Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB 1 Definisi Peubah Acak Peubah = variabel Dalam suatu eksperimen, seringkali kita

Lebih terperinci

MATEMATIKA BISNIS. Pendahuluan: 1. Kontrak Perkuliahan 2. Himpunan. Sitti Rakhman, SP., MM. Modul ke: Fakultas FEB. Program Studi Manajemen

MATEMATIKA BISNIS. Pendahuluan: 1. Kontrak Perkuliahan 2. Himpunan. Sitti Rakhman, SP., MM. Modul ke: Fakultas FEB. Program Studi Manajemen Modul ke: MATEMATIKA BISNIS Pendahuluan: 1. Kontrak Perkuliahan 2. Himpunan Fakultas FEB Sitti Rakhman, SP., MM. Program Studi Manajemen www.mercubuana.ac.id KONTRAK PERKULIAHAN SAP Rincian Besarnya Bobot

Lebih terperinci

4. Pencacahan. Pengantar. Aturan penjumlahan (sum rule) Aturan penjumlahan Yang Diperumum. Aturan Perkalian (Product Rule)

4. Pencacahan. Pengantar. Aturan penjumlahan (sum rule) Aturan penjumlahan Yang Diperumum. Aturan Perkalian (Product Rule) 4. Pencacahan Pengantar Pencacahan (counting) adalah bagian dari matematika kombinatorial. Matematika kombinatorial berkaitan dengan pengaturan sekumpulan objek. Pencacahan berusaha menjawab pertanyaan-pertanyaan

Lebih terperinci

Peluang. Ilham Rais Arvianto, M.Pd. STMIK AKAKOM Yogyakarta

Peluang. Ilham Rais Arvianto, M.Pd. STMIK AKAKOM Yogyakarta eluang Ilham Rais rvianto, M.d STMIK KKOM Yogyakarta Ruang Sampel dan Titik Sampel Ruang sampel adalah himpunan dari semua kejadian yang mungkin muncul pada suatu percobaan. Ruang sampel dilambangkan dengan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini diberikan beberapa konsep dasar seperti teorema dan beberapa definisi sebagai landasan dalam penelitian ini. Konsep dasar ini berkaitan dengan masalah yang dibahas dalam

Lebih terperinci

Himpunan Matematika Diskret (TKE132107) Program Studi Teknik Elektro, Unsoed

Himpunan Matematika Diskret (TKE132107) Program Studi Teknik Elektro, Unsoed Himpunan Matematika Diskret (TKE132107) Program Studi Teknik Elektro, Unsoed Iwan Setiawan Tahun Ajaran 2013/2014 Obyek-obyek diskret ada di sekitar kita. Matematika Diskret (TKE132107)

Lebih terperinci

STATISTIKA MATEMATIKA I

STATISTIKA MATEMATIKA I STATISTIKA MATEMATIKA I Buku Perkuliahan Program S-1 Jurusan PMIPA Prodi PMT Fakultas Ilmu Tarbiyah dan Keguruan IAIN Sunan Ampel Surabaya Penulis: Maunah Setyawati, M.Si. Supported by: Government of Indonesia

Lebih terperinci

Ekspektasi Satu Peubah Acak Kontinu

Ekspektasi Satu Peubah Acak Kontinu Chandra Novtiar 0857948015 chandramathitb07@gmail.com PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP) SILIWANGI BANDUNG Garis Besar Pembahasan Sub Pokok Pembahasan

Lebih terperinci