BAB 1 PENDAHULUAN. Kata statistik dikaitkan dengan kata staat (bahasa Jerman artinya negara) atau statista

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 1 PENDAHULUAN. Kata statistik dikaitkan dengan kata staat (bahasa Jerman artinya negara) atau statista"

Transkripsi

1 vii BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kata statistik dikaitkan dengan kata staat (bahasa Jerman artinya negara) atau statista (bahasa Italia artinya negarawan). Dari dua kata tersebut, statistika dapat bermakna suatu yang penting bagi negara, antaralain untuk perpajakan, mobilitas pemuda untuk menjadi tentara dan lain-lain. Munculnya statistik sebagai ilmu (statistika) didahului oleh percobaanpercobaan matematika berdasarkan interpertasi hitung peluang (probability). Statistika dapat diartikan sebagai suatu pengetahuan yang berhubungan dengan data, dan data adalah merupakan keterangan dari suatu objek penelitian yang diamati atau diukur dengan menggunakan alat tertentu. Setelah data dikumpulkan dan disajikan kemudian diinterpretasikan untuk menguji teori dan membuat kesimpulan tentang seluruh keterangan yang mana kesimpulan tersebut dapat berguna bagi diri sendiri maupun bagi orang lain nantinya. Salah satu bentuk data yang sering digunakan adalah data acak. Data acak merupakan suatu penomena yang diambil dengan proses sedemikian rupa sehingga hasilnya tidak dapat ditentukan dengan pasti sebelumnya. Sebagai contoh misalnya,

2 viii bila sebuah dadu digulirkan, maka mata dadu yang muncul sebagai data hasil dalam proses pengguliran tersebut tidak dapat ditentukan sebelum dadu tersebut berhenti bergulir. Proses membangkitkan data acak seperti ini dan data acak yang mengikuti distribusi tertentu seperti distribusi Seragam (uniform), distribusi Normal, distribusi Binomial, dan distribusi Exponensial dapat dilakukan dengan menggunakan salah satu software untuk satatistika yaitu R. R adalah suatu sumber informasi terbuka dalam lingkup pengembangan model komputasi statistika setelah S dan S-Plus. Kenyataannya, software R dapat menghasilkan banyak bilangan acak dengan jenis yang berbeda dari kumpulan (keluarga) distribusi tertentu (khusus). Salah satu cara untuk membangkitkan data acak tersebut adalah dengan cara mensimulasi data acak tersebut dengan jenis yang berbeda. Kemampuan untuk mensimulasi data acak dengan jenis yang berbeda memampukan pengguna untuk melakukan percobaan, dan menjawab pertanyaanpertanyaan dengan cara yang tepat. Simulasi adalah suatu pengetahuan yang harus dimiliki, namun agak sulit untuk mempelajarinya. Dalam hal ini penulis mencoba untuk mensimulasi data acak dari fungsi Poisson dan Geometri dengan parameter yang berbeda. Melalui simulasi tersebut akan dibandingkan bagaimana perubahan grafik antara kedua fungsi tersebut. Oleh karena itu dalam penelitian ini penulis mencoba untuk memperlihatkan secara visual perbandingan perubahan grafik dari fungsi Poisson dan fungsi Geometri dengan parameter yang berbeda-beda. Kajian dalam penelitian ini didasarkan atas

3 ix suatu simulasi komputer dengan menggunakan bahasa R, sehinnga penelitian ini diberi judul Visualisasi Perbandingan Perubahan Grafik Fungsi Poisson dan Fungsi Geometri dengan Parameter yang Berbeda-beda. 1.2 Identifikasi Masalah Sebagaimana yang kita ketahui bahwa R adalah merupakan suatu program yang mempunyai banyak fungsi untuk membangkitkan bilangan acak. Untuk bilangan-bilangan acak ini, dapat dilihat distribusinya dengan menggunakan histogram atau dengan alat lainnya, serta bagaimana cara membangkitkan peubah acak jenis baru dan menyelidiki distribusinya dengan mengunakan grafik. Untuk itu permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana memvisualisasi dan membandingkan distribusi Poisson dan distribusi Geometri dengan suatu simulasi. 1.3 Maksud dan Tujuan Adapun maksud dan tujuan dari penelitian ini adalah untuk menunjukkan secara visual perbandingan perubahan grafik fungsi Poisson dan fungsi Geometri dengan parameter yang berbeda-beda dan dapat dikaji pada suatu simulasi komputer dengan menggunakan software R.

4 x 1.4 Metodologi Penelitian Dalam penelitian ini metode yang dipakai adalah metode simulasi komputer, dan berikut adalah tahapan atau langkah-langkah yang dilakukan : 1. Merancang program simulasi. 2. Membangkitkan data peubah acak Poisson, secara bervariasi terhadap parameter λ (lamda) dengan membuat suatu fungsi pada R. 3. Menunjukkan secara visual perubahan grafik dari fungsi Poisson dengan parameter yang berbeda-beda. 4. Membangkitkan data peubah acak Geometri, secara bervariasi terhadap parameter p dengan membuat suatu fungsi pada R. 5. Menunjukkan secara visual perubahan grafik dari fungsi Geometri dengan parameter yang berbeda-beda. 6. Membandingkan perubahan grafik fungsi Poisson dan fungsi Geometri dengan parameter yang berbeda-beda. 7. Menyimpulkan hasil simulasi. 1.5 Keuntungan Simulasi Menurut Thomas J.Kakiay (2004, hal: 3) ada beberapa keuntungan yang bisa diperoleh dengan memanfaatkan simulasi, yaitu sebagai berikut:

5 xi Compress Time (Menghemat Waktu) Kemampuan dalam menghemat waktu ini dapat dilihat dari pekerjaan yang bila dikerjakan akan memakan waktu tahunan tetapi kemudian dapat disimulasi hanya dalam beberapa menit, bahkan dalam beberapa kasus hanya dalam hitungan detik Expand Time (Dapat Melebar-luaskan Waktu) Hal ini terlihat terutama dalam dunia statistik dimana hasilnya diinginkan dapat tersaji dengan cepat. Simulasi dapat digunakan untuk menunjukkan perubahan struktur dari suatu Sistem Nyata (Real System) yang sebenarnya tidak dapat diteliti pada waktu yang seharusnya (Real Time). Dengan demikian simulasi dapat membantu mengubah Real System hanya dengan memasukkan sedikit data Control Sources of Variation (Dapat Mengawasi Sumber-sumber yang Bervariasi) Kemampuan pengawasan dalam simulasi ini tampak terutama apabila analisis statistik digunakan untuk meninjau hubungan antara variabel bebas (independent) dengan variabel terikat (dependent) yang merupakan faktor-faktor yang akan dibentuk dalam percobaan. Hal ini dalam kehidupan sehari-hari merupakan suatu kegiatan yang harus dipelajari dan ditangani dan tidak dapat diperoleh dengan cepat.

6 xii Error in Meansurment Correction (Mengkoreksi Kesalahan-kesalahan Perhitungan) Dalam prakteknya, pada suatu kegiatan ataupun percobaan dapat saja muncul ketidak-benaran dalam mencatat hasil-hasilnya. Sebaliknya, dalam simulasi komputer jarang ditemukan kesalahan perhitungan terutama bila angka-angka diambil dari komputer secara teratur dan bebas Stop Simulation and Restart (Dapat Dihentikan dan Dijalankan Kembali) Simulasi komputer dapat dihentikan untuk kepentingan peninjauan ataupun pencatatan semua keadaan yang relevan tanpa berakibat buruk terhadap program simulasi tersebut. Dalam dunia nyata, percobaan tidak dapat dihentikan begitu saja. Dalam simulasi komputer, setelah dilakukan penghentian maka kemudian dapat dengan cepat dijalankan kembali (restart) Easy to Replicate (Mudah Diperbanyak) Dengan simulasi komputer percobaan dapat dilakukan setiap saat dan dapat diulang-ulang. Dengan demikian simulasi computer tidak memakan banyak biaya dalam suatu penelitian.

7 xiii 1.6 Sistematika Penulisan Adapun sistematika penulisan adalah sebagai berikut : BAB 1 : PENDAHULUAN Bab ini mengutarakan tentang Latar belakang, Identifikasi Masalah, Maksud dan tujuan, metodologi Penulisan, dan Sistematika Penulisan. BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS Bab ini menguraikan tentang segala sesuatu yang menyangkut pada penyelesaian masalah yang dihadapi, sesuai dengan judul yang diuraikan. BAB 3 : IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini menjelaskan tentang program ataupun Software yang dipakai sebagai analisa terhadap data yang diperoleh. BAB 4 : KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini menyajikan kesimpulan-kesimpulan dari apa yang telah disajikan dalam pembahasan sebelumnya, dan memberikan saran berupa masukan bagi para pembaca.

BAB I PENDAHULUAN. Kata Statistik dikaitkan dengan kata staat (bahasa Jerman artinya Negara) atau statista

BAB I PENDAHULUAN. Kata Statistik dikaitkan dengan kata staat (bahasa Jerman artinya Negara) atau statista BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kata Statistik dikaitkan dengan kata staat (bahasa Jerman artinya Negara) atau statista (bahasa Italia artinya Negarawan). Jadi Statistika dapat bermakna suatu yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang. Secara langsung atau tidaklangsung kata statitik sering kita dengar dan kita rasakan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang. Secara langsung atau tidaklangsung kata statitik sering kita dengar dan kita rasakan 10 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Secara langsung atau tidaklangsung kata statitik sering kita dengar dan kita rasakan dalam kehidupan sehari-hari, sebagai contoh pada saat kita menonton pertandingan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2009, hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2009, hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahuluan Menurut Open Darnius (2009, hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa dari suatu model secara logika ilmiah merupakan suatu metode alternatif untuk

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, menyusun atau mengatur, menyajikan, menganalisa dan memberi interpretasi terhadap sekumpulan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan 2.1.1 Pengertian Persediaan Persediaan meliputi semua barang dan bahan yang dimiliki oleh perusahaan dan dipergunakan dalam proses produksi atau dalam memberikan

Lebih terperinci

VISUALISASI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI BINOMIAL DENGAN NORMAL DAN FUNGSI BINOMIAL DENGAN HIPERGEOMETRIK; MENGGUNAKAN SUATU SIMULASI

VISUALISASI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI BINOMIAL DENGAN NORMAL DAN FUNGSI BINOMIAL DENGAN HIPERGEOMETRIK; MENGGUNAKAN SUATU SIMULASI VISUALISASI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI BINOMIAL DENGAN NORMAL DAN FUNGSI BINOMIAL DENGAN HIPERGEOMETRIK; MENGGUNAKAN SUATU SIMULASI TUGAS AKHIR SADRAKH 082407111 PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. banyak lagi. Pernah kita mendengar pernyataan seperti: tiap bulan habis

BAB 1 PENDAHULUAN. banyak lagi. Pernah kita mendengar pernyataan seperti: tiap bulan habis BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari tanpa disadari kita telah banyak menggunakan statistika. Melalui media informasi seperti, surat kabar, televisi, dunia pendidikan, dan masih

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen Operasi Menurut Heizer & Render (2011, p. 36) manajemen operasi adalah sekumpulan aktivitas yang menciptakan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan mengubah input

Lebih terperinci

Karakteristik Model & Struktur Model. Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng

Karakteristik Model & Struktur Model. Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng Karakteristik Model & Struktur Model Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng Referensi Prof Dr Ir Soemarno, MS MALANG, 2007 Pemodelan Proses membangun atau membentuk model dari suatu sistem nyata dalam

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu xiv BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahuluan Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa dari suatu model secara logika ilmiah merupakan suatu metode alternatif

Lebih terperinci

Lecture 1: Pemodelan Sistem Pendahuluan. Hanna Lestari, M.Eng

Lecture 1: Pemodelan Sistem Pendahuluan. Hanna Lestari, M.Eng Lecture 1: Pemodelan Sistem Pendahuluan Hanna Lestari, M.Eng Agenda Tujuan Materi Konsep Umum Model Sistem Diskusi Tujuan Konseptual Umum : Memberikan pengetahuan tentang pendekatan sistem, pemodelan sistem

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 17 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengantar Fenomena menunggu untuk kemudian mendapatkan pelayanan, seperti halnya nasabah yang menunggu pada loket bank, kendaraan yang menunggu pada lampu merah, produk yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pendahuluan Projek R mulai dikembangkan oleh Robert Gentlemean dan Ross Ihaka dari departemen statistika di universitas Auckland pada tahun 1995. R merupakan lanjutan pengembangan

Lebih terperinci

VISUALISAI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI POISSON DAN FUNGSI GEOMETRI DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA-BEDA TUGAS AKHIR FIRDAUS SINURAYA

VISUALISAI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI POISSON DAN FUNGSI GEOMETRI DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA-BEDA TUGAS AKHIR FIRDAUS SINURAYA i VISUALISAI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI POISSON DAN FUNGSI GEOMETRI DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA-BEDA TUGAS AKHIR FIRDAUS SINURAYA 062407157 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci

TAKARIR. komputer sebagai sarana mempresentasikan materi belajar

TAKARIR. komputer sebagai sarana mempresentasikan materi belajar TAKARIR Complement komplemen Computer aided instruction pembelajaran yang melibatkan penggunaan komputer sebagai sarana mempresentasikan materi belajar Drill and practice pelatihan materi dengan contoh

Lebih terperinci

PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA

PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA Saintia Matematika Vol. 1, No. 3 (2013), pp. 299 312. PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA Raini Manurung, Suwarno Ariswoyo, Pasukat Sembiring Abstrak.

Lebih terperinci

FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING

FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Simulasi 2.1.1 Pengertian Simulasi Banyak para ahli yang memberikan definisi tentang simulasi. Beberapa diantaranya adalah sebagai berikut: Emshoff dan Simun (1970), simulasi didefinisikan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahulauan Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa suatu model logika ilmiah untuk melihat kebenaran/kenyataan model tersebut.

Lebih terperinci

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Pokok Bahasan Variabel Acak Pola Distribusi Masukan Pendugaan Pola Distribusi Uji Distribusi

Lebih terperinci

Teknik industri adalah suatu rekayasa yang berkaitan dengan desain, pembaruan, dan instalasi dari sistem terintegrasi yang meliputi manusia,

Teknik industri adalah suatu rekayasa yang berkaitan dengan desain, pembaruan, dan instalasi dari sistem terintegrasi yang meliputi manusia, BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Definisi menurut institute of industrial and system (IIE) : Teknik industri adalah suatu rekayasa yang berkaitan dengan desain, pembaruan, dan instalasi dari sistem

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA FORMAT LAPORAN MODUL III DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DISKRIT ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang. Tujuan Penulisan Laporan.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1. Uji Kecukupan Data Untuk menguji sekumpulan data, terlebih dahulu diperlukan untuk menguji kecukupan jumlah pengamatan yang telah dilakukan. Karena itu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di zaman sekarang, kemajuan sains dan teknologi sangat berkembang pesat. Salah satu ilmu yang berkembang adalah matematika yang merupakan induk dari semua ilmu

Lebih terperinci

ESTIMASI PENGUNJUNG MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO PADA WARUNG INTERNET XYZ

ESTIMASI PENGUNJUNG MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO PADA WARUNG INTERNET XYZ ESTIMASI PENGUNJUNG MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO PADA WARUNG INTERNET XYZ M. Haviz Irfani 1), Dafid 2) 1), 2) Program Studi Sistem Informasi STMIK Global Informatika MDP 1), 2) Jalan Rajawali No. 14

Lebih terperinci

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri Nomor random >> angka muncul secara acak (random/tidak terurut) dengan probabilitas untuk muncul yang sama. Probabilitas/Peluang merupakan ukuran kecenderungan

Lebih terperinci

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU A. TUJUAN PRAKTIKUM Melalui praktikum Modul II ini diharapkan praktikan dapat: 1. Mengenal jenis dan karakteristik dari beberapa distribusi peluang. 2. Menguji dan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG

ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG LAPORAN RESMI PRAKTIKUM PENGANTAR METODE STATISTIKA MODUL 3 ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG Oleh : Diana Nafkiyah 1314030028 Nilamsari Farah Millatina

Lebih terperinci

TUGAS KELOMPOK ANALISIS STATISTIKA (STK 511)

TUGAS KELOMPOK ANALISIS STATISTIKA (STK 511) TUGAS KELOMPOK ANALISIS STATISTIKA (STK 5) Kelompok 8 Dewi Harni Nasution G5504 Fadhlul Mubarak G55005 Irene Herietta Gustin G5505 M. Yunus G55037 Nur Azizah Komara Rifai G5500 Rita Mustika Sari G55004

Lebih terperinci

Beberapa Distribusi Peluang Diskrit

Beberapa Distribusi Peluang Diskrit Beberapa Distribusi Peluang Diskrit Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Page 1 Isi : Distribusi Seragam Distribusi Binomial Distribusi Multinomial Page 2 Distribusi

Lebih terperinci

Pengantar Model dan Simulasi

Pengantar Model dan Simulasi Pengantar Model dan Simulasi Definisi Model Adalah suatu representasi sederhana dari sebuah sistem (atau proses atau teori), bukan sistem itu sendiri. Tidak harus memiliki seluruh atribut disederhanakan,

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

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari. 6.. Proses Kelahiran Murni Dalam bab ini, akan dibahas beberapa contoh penting dari waktu kontinu, state diskrit, proses Markov. Khususnya, dengan kumpulan dari variabel acak {;0 } di mana nilai yang mungkin

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Statistika adalah salah satu cabang ilmu matematika yang memperhitungkan probabilitas dari suatu data sampel dengan tujuan mendapatkan kesimpulan mendekati

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dapat dianggap mendekati normal dengan mean μ = μ dan variansi

BAB I PENDAHULUAN. dapat dianggap mendekati normal dengan mean μ = μ dan variansi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Matematika merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang melambangkan kemajuan zaman. Oleh karena itu matematika banyak digunakan oleh cabang ilmu lain

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 \ BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Informasi-informasi faktual yang diperoleh berdasarkan hasil observasi maupun penelitian sangatlah beragam. Informasi yang dirangkum sedemikian rupa disebut dengan

Lebih terperinci

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG PENDAHULUAN Setiap peristiwa akan mempunyai peluangnya masingmasing, dan peluang terjadinya peristiwa itu akan mempunyai penyebaran yang mengikuti suatu pola tertentu yang di sebut

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

VISUALISASI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI BINOMIAL DAN NORMAL; FUNGSI BINOMIAL DAN HIPERGEOMETRIK DENGAN MENGGUNAKAN SUATU SIMULASI TUGAS AKHIR

VISUALISASI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI BINOMIAL DAN NORMAL; FUNGSI BINOMIAL DAN HIPERGEOMETRIK DENGAN MENGGUNAKAN SUATU SIMULASI TUGAS AKHIR VISUALISASI PERBANDINGAN PERUBAHAN GRAFIK FUNGSI BINOMIAL DAN NORMAL; FUNGSI BINOMIAL DAN HIPERGEOMETRIK DENGAN MENGGUNAKAN SUATU SIMULASI TUGAS AKHIR M. NANDA SADZALI 092407054 PROGRAM STUDI D-III STATISTIKA

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai latar belakang tema yang diambil dalam

BAB I PENDAHULUAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai latar belakang tema yang diambil dalam BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dibahas mengenai latar belakang tema yang diambil dalam tugas akhir ini, perumusan masalah yang akan dibahas, batasan masalah, tujuan penulisan, manfaat penulisan, dan

Lebih terperinci

MODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL HUSEIN SASTRANEGARA

MODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL HUSEIN SASTRANEGARA MODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL HUSEIN SASTRANEGARA untuk memenuhi Tugas Besar mata kuliah Pemodelan Sistem disusun oleh: Graham Desmon 131141264 Hafizha Fauzani 131144294

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa

BAB 1 PENDAHULUAN. awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pengolahan informasi statistik mempunyai sejarah jauh ke belakang sejak awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa mengumpulkan data statistik

Lebih terperinci

SEJARAH DISTRIBUSI POISSON

SEJARAH DISTRIBUSI POISSON SEJARAH DISTRIBUSI POISSON Distribusi poisson disebut juga distribusi peristiwa yang jarang terjadi, ditemukanolehs.d. Poisson (1781 1841), 1841), seorang ahli matematika berkebangsaan Perancis. Distribusi

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS DISTRIBUSI PROBABILITAS Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat mencakup nilai pecahan maupun mencakup range/ rentang nilai tertentu. Karena terdapat

Lebih terperinci

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... LEMBAR PENGESAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... ABSTRACT...

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... LEMBAR PENGESAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... ABSTRACT... DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... LEMBAR PENGESAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... ABSTRAK... ABSTRACT... i ii iii v viii ix xii xiii BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Lebih terperinci

FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING

FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan

Lebih terperinci

Metoda Simulasi Bagi Perhitungan Kebutuhan Jumlah Tempat Duduk Pada Fasilitas Reservasi Tiket

Metoda Simulasi Bagi Perhitungan Kebutuhan Jumlah Tempat Duduk Pada Fasilitas Reservasi Tiket Metoda Simulasi Bagi Perhitungan Kebutuhan Jumlah Tempat Duduk Pada Fasilitas Reservasi Tiket Simulation Method for Calculating Number of Seat Needed for Ticket Reservation Facilities Anita Susanti 1,a),

Lebih terperinci

PEMBANGKIT RANDOM VARIATE

PEMBANGKIT RANDOM VARIATE PEMBANGKIT RANDOM VARIATE Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi JurusanTeknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan (1) Sifat probalitistik pada sistem nyata mempunyai pola distribusi probabilistik

Lebih terperinci

UNIKOM. Pendesainan Model. Pemodelan Simulasi

UNIKOM. Pendesainan Model. Pemodelan Simulasi UNIKOM Pendesainan Model Pemodelan Simulasi Rani Susanto,S.Kom 12/11/2009 Langkah langkah pendesainan suatu Model Secara umum, tahapan yang harus dilewati untuk membuat model dan simulasi adalah : Deskripsi

Lebih terperinci

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII September 30, 2015 Ayundyah (UII) Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas September

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan untuk mendukung penyusunan laporan tugas akhir. Landasan teori

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan untuk mendukung penyusunan laporan tugas akhir. Landasan teori BAB II LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan dijelaskan berbagai macam landasan teori yang digunakan untuk mendukung penyusunan laporan tugas akhir. Landasan teori yang dibahas meliputi permasalahan-permasalahan

Lebih terperinci

SIMULASI ANTRIAN KLINIK DAN IMPLEMENTASINYA MENGGUNAKAN GPSS

SIMULASI ANTRIAN KLINIK DAN IMPLEMENTASINYA MENGGUNAKAN GPSS SIMULASI SIMULASI ANTRIAN KLINIK DAN IMPLEMENTASINYA MENGGUNAKAN GPSS Dosen Pengampu : Dr. Danardono DISUSUN OLEH : Nama : Muh. Zaki Riyanto NIM : (02/156792/PA/08944) Prodi : Matematika JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E124304 / Teori Probabilitas Revisi 4 Satuan Kredit Semester : 2 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah dalam seminggu

Lebih terperinci

Peubah Acak. 14-Sep-07 TPADF (Kelas Ganjil/ Rahmat) Lecture 2 page 1

Peubah Acak. 14-Sep-07 TPADF (Kelas Ganjil/ Rahmat) Lecture 2 page 1 Peubah Acak 14-Sep-07 TPADF (Kelas Ganjil/ Rahmat) Lecture 2 page 1 Definisi Peubah Acak Peubah acak adalah peubah yang mengkarakterisasikan setiap elemen dalam ruang sampel dengan suatu bilangan real.

Lebih terperinci

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep peubah acak, fungsi peluang (probability density function), fungsi distribusi

Lebih terperinci

PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA SKRIPSI RAINI MANURUNG

PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA SKRIPSI RAINI MANURUNG 1 PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA SKRIPSI RAINI MANURUNG 110823011 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BILANGAN ACAK. Metode untuk mendapatkan bilangan acak : 1. Metode Kongruen Campuran Rumus :

BILANGAN ACAK. Metode untuk mendapatkan bilangan acak : 1. Metode Kongruen Campuran Rumus : BILANGAN ACAK Bilangan acak adalah bilangan sembarang tetapi tidak sembarangan. Kriteria yang harus dipenuhi, yaitu : Bilangan acak harus mempunyai distribusi serba sama (uniform) Beberapa bilangan acak

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

PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA

PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 53 61 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA OLIVIA ATINRI,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi binomial adalah distribusi probabilitas diskret jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak (berhasil/gagal)

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi Binomial adalah distribusi probabilitas diskrit jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak(berhasil/gagal)

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Simulasi 2.1.1 Defenisi Simulasi Menurut Kakiay (2003, p1), mengemukakan defenisi simulasi sebagai suatu sistem yang digunakan untuk memecahkan atau menguraikan persoalan-persoalan

Lebih terperinci

Bab I PENDAHULUAN. Dewasa ini perkembangan komputer yang maju dapat dipergunakan manusia

Bab I PENDAHULUAN. Dewasa ini perkembangan komputer yang maju dapat dipergunakan manusia 1 Bab I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dewasa ini perkembangan komputer yang maju dapat dipergunakan manusia sebagai alat bantu untuk mempermudah dan mempercepat pekerjaannya. Fungsi komputer tersebut

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel

LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel 5 II. LANDASAN TEORI 2.1 Model Regresi Poisson Analisis regresi merupakan metode statistika yang populer digunakan untuk menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel prediktor

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-10 Distribusi Hipergeometrik Eksperimen hipergeometrik memiliki karakteristik sebagai berikut: 1. sebuah sampel random berukuran

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Ujian Nasional (UN) merupakan suatu tolak ukur untuk. mengukur pencapaian pembelajaran peserta didik selama belajar

BAB I PENDAHULUAN. Ujian Nasional (UN) merupakan suatu tolak ukur untuk. mengukur pencapaian pembelajaran peserta didik selama belajar BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Ujian Nasional (UN) merupakan suatu tolak ukur untuk mengukur pencapaian pembelajaran peserta didik selama belajar dalam satu satuan pendidikan. Melalui UN

Lebih terperinci

BAB III MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA MODEL REGRESI POISSON

BAB III MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA MODEL REGRESI POISSON BAB III MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA MODEL REGRESI POISSON 3.1 Regresi Poisson Regresi Poisson merupakan salah satu model regresi dengan variabel responnya tidak berasal

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer

BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Statistika merupakan salah satu ilmu matematika yang terus berkembang dari waktu ke waktu. Di dalamnya mencakup berbagai sub pokok-sub pokok materi yang sangat bermanfaat

Lebih terperinci

SILABUS. Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks

SILABUS. Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks SILABUS Fakultas : FPMIPATI Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks Semester : II Waktu Pertemuan : 2 x 50 Mata Kuliah Prasyarat

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dijumpai data populasi yang berstruktur hirarki. Struktur data tersebut biasanya

BAB I PENDAHULUAN. dijumpai data populasi yang berstruktur hirarki. Struktur data tersebut biasanya BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada berbagai disiplin ilmu, antara lain ilmu sosial dan biologi, sering dijumpai data populasi yang berstruktur hirarki. Struktur data tersebut biasanya berasal dari

Lebih terperinci

l.makalah DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT

l.makalah DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT l.makalah DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT Kata Pengantar Puji syukur atas kehadirat Allah SWT karena rahmat serta karunia-nya penulis dapat menyelesaikan makalah ini.shalawat serta salam dari Allah SWT

Lebih terperinci

SILABUS MATAKULIAH. Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015

SILABUS MATAKULIAH. Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015 SILABUS MATAKULIAH Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : Teori Probabilitas 2. Program Studi : Teknik Industri 3. Fakultas : Teknik 4. Bobot sks : 2 SKS 5. Elemen

Lebih terperinci

Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika V1.i1(91-102)

Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika V1.i1(91-102) Model Simulasi Antrian Dengan Metode Kolmogorov-Smirnov Normal Pada Unit Pelayanan Ade Pratama Program Studi Pendidikan Informatika,STKIP PGRI Sumatera Barat pade85@ymail.com http://dx.doi.org/10.22202/jei.2014.v1i1.1446

Lebih terperinci

PEMROGRAMAN KOMPUTER KODE MODUL: TIN 202 MODUL III LINEAR PROGRAMMING DAN VISUALISASI

PEMROGRAMAN KOMPUTER KODE MODUL: TIN 202 MODUL III LINEAR PROGRAMMING DAN VISUALISASI PEMROGRAMAN KOMPUTER KODE MODUL: TIN 202 MODUL III LINEAR PROGRAMMING DAN VISUALISASI LABORATORIUM TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2013 MODUL II LINEAR PROGRAMMING DAN

Lebih terperinci

Model Simulasi Antrian Dengan Metode Kolmogorov-Smirnov Normal Pada Unit Pelayanan

Model Simulasi Antrian Dengan Metode Kolmogorov-Smirnov Normal Pada Unit Pelayanan Model Simulasi Antrian Dengan Metode Kolmogorov-Smirnov Normal Pada Unit Pelayanan Ade Pratama Program Studi Pendidikan Informatika,STKIP PGRI Sumatera Barat pade85@ymail.com ABSTRAK Penelitian ini dilakukan

Lebih terperinci

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 2015 Percobaan adalah kegiatan yang menghasilkan keluaran/hasil yang mungkin secara acak. Contoh: pelemparan sebuah dadu. Ruang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Hani Epeni, 2013

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Hani Epeni, 2013 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Salah satu bidang studi yang mendukung perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi adalah matematika. Matematika merupakan salah satu ilmu dasar yang diajarkan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen.

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Kerlinger (Takona, 2002: 47) mengartikan eksperimen sebagai A scientific investigation

Lebih terperinci

PEMBANGKIT BILANGAN ACAK

PEMBANGKIT BILANGAN ACAK PEMBANGKIT BILANGAN ACAK Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Pertemuan Ke- 7 Riani L. JurusanTeknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 CARA MEMPEROLEH : Pembangkit Bilangan Acak (Random Number Generator)

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. 3.1 Gambaran Umum Pengajaran Mata Kuliah Sistem Pengaturan Dasar

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. 3.1 Gambaran Umum Pengajaran Mata Kuliah Sistem Pengaturan Dasar BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Gambaran Umum Pengajaran Mata Kuliah Sistem Pengaturan Dasar Mata kuliah Sistem Pengaturan Dasar merupakan mata kuliah yang wajib diambil / dipelajari pada perkuliahan bagi

Lebih terperinci

RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Menyelesaikan masalah probabilitas baik secara teoritik maupun aplikasinya dalam kehidupan.

RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Menyelesaikan masalah probabilitas baik secara teoritik maupun aplikasinya dalam kehidupan. RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 306203 Nama Mata Kuliah : Probabilitas Jumlah sks : 3 sks Semester : III Alokasi Waktu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. mengetahui fenomena yang akan terjadi pada periode mendatang akan

BAB I PENDAHULUAN. mengetahui fenomena yang akan terjadi pada periode mendatang akan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada kehidupan sehari-hari, adanya ketidakmampuan manusia untuk mengetahui fenomena yang akan terjadi pada periode mendatang akan mengakibatkan kurang tepatnya

Lebih terperinci

PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS KOMPUTER DENGAN PEMANFAATAN SOFTWARE INCOMEDIA DI SEKOLAH MENENGAH PERTAMA PADA POKOK BAHASAN PRISMA DAN LIMAS

PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS KOMPUTER DENGAN PEMANFAATAN SOFTWARE INCOMEDIA DI SEKOLAH MENENGAH PERTAMA PADA POKOK BAHASAN PRISMA DAN LIMAS PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS KOMPUTER DENGAN PEMANFAATAN SOFTWARE INCOMEDIA DI SEKOLAH MENENGAH PERTAMA PADA POKOK BAHASAN PRISMA DAN LIMAS SKRIPSI Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Guna Mencapai

Lebih terperinci

28/09/2012 SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS. ω Ω

28/09/2012 SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS. ω Ω SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS Sample space,ω, Ω adalah sekumpulan semua sample points,ω, ω yang mungkin; dimana ω Ω Contoh 1. Melemparkan satu buah koin:ω={gambar,angka} Contoh 2. Menggelindingkan

Lebih terperinci

APLIKASI SIMULASI MONTE CARLO PADA PERHITUNGAN MOMEN MAKSIMUM STRUKTUR PORTAL

APLIKASI SIMULASI MONTE CARLO PADA PERHITUNGAN MOMEN MAKSIMUM STRUKTUR PORTAL APLIKASI SIMULASI MONTE CARLO PADA PERHITUNGAN MOMEN MAKSIMUM STRUKTUR PORTAL REZA ASRUL SOLEH 0321012 Pembimbing: Olga Pattipawaej, Ph.D FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK SIPIL UNIVERSITASKRISTEN MARANATHA

Lebih terperinci

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Atina Ahdika, S.Si, M.Si Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian Percobaan adalah kegiatan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam bab ini akan menjelaskan tentang hasil pengujian perhitungan secara matematis dengan membandingkan histogram data mentah dan distribusi probabilitias teoritis. Data mentah

Lebih terperinci

MK Statistik Bisnis 2 MultiVariate. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1

MK Statistik Bisnis 2 MultiVariate. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1 Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1 Descriptive Statistics mengandung metoda dan prosedur yang digunakan untuk pengumpulan, pengorganisasian, presentasi dan memberikan karakteristik terhadap himpunan

Lebih terperinci

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting Oleh Azimmatul Ihwah Distribusi Diskrit Fungsi probabilitas dari variabel random diskrit dapat dinyatakan dalam formula matematik tertentu yang dinamakan fungsi

Lebih terperinci

LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN ABSTRAK KATA PENGANTAR UCAPAN TERIMA KASIH DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN

LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN ABSTRAK KATA PENGANTAR UCAPAN TERIMA KASIH DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN ABSTRAK... i KATA PENGANTAR... iii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... vii DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR LAMPIRAN... xi BAB I PENDAHULUAN...

Lebih terperinci

APLIKASI STATISTIKA DAN HITUNG PELUANG

APLIKASI STATISTIKA DAN HITUNG PELUANG Kata Pengantar i i i Aplikasi Statistika dan Hitung Peluang Kata Pengantar iii APLIKASI STATISTIKA DAN HITUNG PELUANG Oleh : Richard Lungan Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2006 Hak Cipta Ó 2006 pada penulis,

Lebih terperinci

Peubah Acak. Bab 4. Definisi 4.1 Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata, f : S R

Peubah Acak. Bab 4. Definisi 4.1 Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata, f : S R Bab 4 Peubah Acak Definisi 4. Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata, f : S R Contoh 4. Jika Y adalah peubah acak banyaknya sisi muka yang muncul pada pelemparan tiga sisi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. mengikuti perkembangan IPTEK tersebut dan menerapkannya pada kehidupan sehari-hari.

BAB 1 PENDAHULUAN. mengikuti perkembangan IPTEK tersebut dan menerapkannya pada kehidupan sehari-hari. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (IPTEK) merupakan sebutan bagi kemajuan zaman sekarang ini. Dari tahun ke tahun, IPTEK sudah semakin maju dan menjadi pengaruh pada kehidupan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan dunia teknologi berkembang sangat pesat di dalam kehidupan

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan dunia teknologi berkembang sangat pesat di dalam kehidupan 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia teknologi berkembang sangat pesat di dalam kehidupan manusia. Perkembangan teknologi ini ditandai dengan ditemukannya banyak penemuan penemuan

Lebih terperinci

MODEL PREDIKSI DENGAN BINOMIAL POISSON INAR(1) DAN TRINOMIAL POISSON INAR(2)

MODEL PREDIKSI DENGAN BINOMIAL POISSON INAR(1) DAN TRINOMIAL POISSON INAR(2) Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika (SESIOMADIKA) 2017 ISBN: 978-602-60550-1-9 Statistika, hal. 36-41 MODEL PREDIKSI DENGAN BINOMIAL POISSON INAR(1) DAN TRINOMIAL POISSON INAR(2)

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL

PERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Statistika, Vol., No., Mei PERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Moh. Yamin Darsyah, Dwi Haryo Ismunarti Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, Jl. Kedung

Lebih terperinci

BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI

BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI 3.1 Pendahuluan Pada bab sebelumnya telah dibahas mengenai pertidaksamaan Chernoff dengan terlebih dahulu diberi pemaparan mengenai dua pertidaksamaan

Lebih terperinci

STK 203 TEORI STATISTIKA I

STK 203 TEORI STATISTIKA I STK 203 TEORI STATISTIKA I II. PEUBAH ACAK DISKRET II. Peubah Acak Diskret 1 PEUBAH ACAK DISKRET Definisi 2.1. (Peubah Acak) : Peubah Acak Y adalah suatu fungsi yang memetakan seluruh anggota ruang contoh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya kesenjangan waktu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. besar agar kita dapat mengejar ketinggalan di bidang ilmu pengetahuan dan

BAB 1 PENDAHULUAN. besar agar kita dapat mengejar ketinggalan di bidang ilmu pengetahuan dan BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peningkatan mutu pendidikan di rasakan sebagai kebutuhan bangsa yang ingin maju. Dengan keyakinan bahwa pendidikan yan bermutu dapat menunjang di segala bidang. Oleh

Lebih terperinci