Probabilitas metode ilmiah yang dikembangkan untuk menyelesaikan persoalan yang berhubungan dengan ketidakpastian (uncertaint).

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Probabilitas metode ilmiah yang dikembangkan untuk menyelesaikan persoalan yang berhubungan dengan ketidakpastian (uncertaint)."

Transkripsi

1 PROBSTAT (MUG2D3) III. PROBABILITAS (PROBABILITY) 3.1 Probabilitas dan Statistika 3.2 Konsep Probabilitas a. Pengertian: Eksperimen, Ruang Contoh, Titik Contoh, Event. b. Operasi dalam Himpunan - Komplemen - Irisan - Mutually Exclusive - Gabungan - Independent, and Dependent Event - Sifat Operasi Himpunan 3.3 Analisis Kombinatorika 3.4 Perumusan Nilai Probabilitas (Hitung Peluang) Probabiltas dan Statistika Probabilitas Probabilitas metode ilmiah yang dikembangkan untuk menyelesaikan persoalan yang berhubungan dengan ketidakpastian (uncertaint). Statistika Statistika adalah metode ilmiah untuk mengumpulkan, mengorganisasi, meringkas, menganalisis dan menarik kesimpulan dari data. 1

2 15/01/ Konsep Probabilitas Terminologi Probabilitas (Probability) : kemungkinan, peluang, kesempatan. Konsep Probabilitas merupakan konsep umum yang didefinisikan sebagai kemungkinan (change) terjadinya suatu kejadian (event). Teori probabilitas telah dikembangkan sebagai alat ilmiah berurusan dengan kemungkinan (change), yaitu alat untuk mengukur ketidakpastian (quantify uncertainty), baik untuk memastikan sesuatu kejadian di dalam kehidupan sehari-hari dan dalam berbagai bidang peneltian seperti hasil percobaan acak (randomized experiments) dan hasil sampel secara acak (random sampling ) dari suatu survey. Definisi Probabilitas Probabilitas adalah derajat atau tingkat kepastian atau keyakinan dari munculnya hasi percobaan statistik (biasanya dilambangkan dengan P). Kehidupan Sehari-hari. Banyak kejadian di dalam kehidupan sehari-hari yang bersifat tidak pasti terlebih kejadian di masa mendatang yang sulit untuk dipastikan tetapi segera diputuskan walaupun tidak yakin tentang hasil. Apakah hari ini akan turun hujan? Memastikan apakah hari ini akan turun hujan untuk memutuskan membawa payung atau tidak. Apakah rencana bisnis akan berhasil? Memastikan apakah akan untung ketika akan memutuskan memulai suatu bisnis Apakah harga minyak mentah akan naik? Memastikan apakah harga minyak mentah akan naik ketika akan memutuskan membeli mobil yang memiliki konsumsi bahan bakar yang efisien, dsb. 2

3 15/01/2017 Hasil Percobaan dan Survey Sampling. Percobaan dengan menggunakan uang logam (coin), kartu ataupun dadu atau suvery sampling. Percobaan pelemparan uang logam tidak diketahui hasilnya dengan pasti apakah yang akan muncul muka gambar atau angka. Percobaan penarikan sebuah kartu remi (bridge) dari suatu box tidak diketahui dengan pasti apakah yang terambil gambar hati (hart), wajik (diamond), sekop (spade) atau keriting (club/clover). Percobaan pelemparan sebuah dadu tidak diketahui hasilnya dengan pasti apakah yang akan muncul muka muka dadu 1, 2, 3 4, 5 atau 6. Menghitung kemungkinan untuk memenangkan lotre. Menghitung kemungkinan suatu saham akan naik. Pengujian keandalan 2 buah produk untuk menentukan mana yang lebih berkualitas. Pengujian-pengujian hipotesis dalam berbagai bidang penelitian. a. Pengertian: Eksperimen, Ruang Contoh, Titik Contoh, Event. Percobaan (Experiment) adalah kegiatan yang direncanakan dan suatu proses (trial) yang memberikan hasil (outcome) berupa data mentah. Data mentah yang dicatat hasil dari suatu percobaan baik numerik maupun kategorik sering disebut sebagai pengamatan. Acak (Random) Random adalah sesuatu yang terjadi berdasarkan kemungkinan (happen by change) atau benar-benar tidak diketahui (utterly unknow). Percobaan Acak (Random Experiment) Suatu percobaan jika keluarannya (out comes) tidak dapat diprediksi terlebih dahulu. Atau: Suatu percobaan yang memberikan hasil berbeda-beda, mesikipun beberapa kali diulang dengan cara yang sama. 3

4 Ruang Sampel (Sample Space) adalah himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan statistika (S) dan setiap anggotanya disebut titik sampel. Ada 2 macam ruang sampel, yaitu ruang sampel terhingga dan tidak terhingga. Ruang sampel terhingga, setiap anggotanya dapat didaftar berurutan dipisahkan dengan koma diantara dua akolade {}. S = {G, A} G A Ruang Sampel tidak terhingga, yang dapat diterangkan melalui suatu pernyataan atau aturan. Misalnya kemungkinan hasil percobaan berupa himpunan kota di dunia yang berpenduduk satu juta, maka ruang sampelnya dinyatakan dengan: S={x x suatu kota yang berpenduduk melebihi satu juta} dibaca: S merupakan kumpulan semua x, bila x menyatakan kota yang berpenduduk lebih dari satu juta. 4

5 Diagram Pohon dapat digunakan untuk membantu menentukan kemungkinan hasil dari suatu percobaan. Jika sebuah keluarga memiliki 3 anak, tentukan ruang sampel untuk gender anak laki-laki (B) dan anak perempuan (G)? Terdapat 8 kemungkinan dengan 3 anak, sehingga ruang sampelnya: S = {BBB, BBG, BGB, BGG, GBB, GBG, GGB, GGG} Tabel Kontingensi dapat digunakan untuk membantu menentukan kemungkinan hasil dari suatu percobaan. Jika 2 buah dadu dilantukan, tentukan ruang sampel yang mungkin? Terdapat 36 kemungkinan untuk 2 muka, yaitu: S = {(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5), (3, 6), (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 1), (5, 2), (5, 3), (5, 4), (5, 5), (5, 6), (6, 1), (6, 2), (6, 3), (6, 4), (6, 5), (6, 6)} 5

6 Kejadian (Event) Suatu kejadian (event) adalah himpunan dari hasil yang muncul/terjadi suatu percobaan statistik (notasi A). Artinya bahwa suatu kejadian merupakan himpunan bagian dari ruang sampel (A S) Kejadian A adalah hasil lemparan sebuah dadu yang dapat dibagi tiga. Ada 2 macam kejadian, yaitu: Hasilnya: A = { 3, 6 }. Kejadian sederhana yang hanya terdiri atas satu titik sampel Dimana kejadian A merupakan himpunan bagian dari ruang sampel S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Kejadian majemuk yang dinyatakan sebagai gabungan beberapa kejadian sederhana. Ruang sampel nol disebut sebagai himpunan kosong (φ) yaitu himpunan bagian dari ruang sampel yang tidak mengandung satupun anggota. Contoh terhingga: Percobaan: Pelemparan tiga koin bersamaan dan mencatat banyaknya muka yang muncul sehingga diperoleh : Ruang sampel S = {0, 1, 2, 3}, maka: A = Kejadian tidak ada muka yang muncul: A = {0} B = Kejadian banyaknya muka yang muncul 2 atau kurang: B = {0, 1, 2} Contoh tidak terhingga: Percobaan: Pengamatan terhadap umur (dalam bulan) sebuah lampu. Ruang sampel: S = {t t 0} E = Kejadian umur lampu melebihi 10 bulan: E = {t t > 10} F = Kejadian umur lampu sebelum 36 bulan: F = {t 0 t < 36} 6

7 3.2 Operasi Himpunan Operasi Dasar Himpunan 1. Komplemen (Complement) dinotasikan ( ) A 2. Irisan (Intersection) dinotasikan ( ) (A B) 3. Gabungan (Union) dinotasikan ( ) (A B) Komplemen (Complement) Komplemen suatu kejadian A terhadap S adalah himpunan semua unsur S yang tidak termasuk A yang dinyatakan dengan A. Pada lantunan sebuah dadu, A kejadian munculnya bilangan yang dapat dibagi tiga, tentukan anggota dari kejadian komplemen A? Ruang sampel S={1, 2, 3, 4, 5, 6}, A={3, 6}, maka komplemen A yaitu A ={1, 2, 4, 5}. 7

8 Irisan (Intercept) Irisan kejadian A dan B yaitu kejadian yang anggotanya termasuk dalam A dan B. Definisi: A B = {x x A dan x B} berlaku A B = B A, di mana A B dimuat baik oleh himpunan A maupun himpunan B, yaitu : (A B) A dan (A B) B. Pada lantunan sebuah dadu, A kejadian munculnya bilangan genap yang muncul dan B kejadian bilangan lebih besar dari 3. Tentukan irisan A dan B? Ruang sampel S={1, 2, 3, 4, 5, 6}, A = {2,4,6} dan B = {4,5,6}, maka : A B = {4,6} Mutually Exclusive (Disjoint) Kejadian A dan B saling meniadakan atau terpisah apabila A dan B tidak memiliki anggota persekutuan. Definisi: A B = Pada lantunan sebuah dadu, A kejadian munculnya bilangan genap yang muncul dan B kejadian bilangan ganjil. Tentukan irisan A dan B? Ruang sampel S={1, 2, 3, 4, 5, 6}, A = {2,6} dan B = {1,3,5}, maka : A B = 8

9 Gabungan (Union) Gabungan kejadian A dan B yaitu kejadian yang mengandung semua anggota yang termasuk A atau B atau keduanya. Definisi: AUB = {x x A atau x B atau x A dan x B} Berlaku A B = B A, di mana kedua himpunan A dan B selalu merupakan himpunan bagian dari A B, yaitu: A ( A B ) dan B ( A B ). Pada lantunan sebuah dadu, A kejadian munculnya bilangan genap yang muncul dan B kejadian bilangan ganjil kurang dari 5. Tentukan gabungan A dan B? Ruang sampel S={1, 2, 3, 4, 5, 6}, A = {2, 4, 6} dan B = {1, 3}, maka : A U B = {1, 2, 3, 4, 6} Kejadian Saling Bebas (Independent Event) Jika munculnya satu kejadian tidak berpengaruh ke kejadian yang lain. Contoh: Lantunan dadu atau coin Penarikan kelereng atau kartu bridge dengan pengembalian (with replacement - WR) Kejadian Saling Terpisah (Dependent Event) Jika munculnya satu kejadian berpengaruh ke kejadian yang lain. Contoh: Penarikan kelereng atau kartu bridge tanpa pengembalian (without replacement - WOR) 9

10 Sifat Operasi Himpunan Sifat kumulatif A B = B A dan A U B = B U A Sifat asosiatif A (B C) = (A B) C A U (B U C) = (A U B) U C Sifat distributif A (B U C) = (A B) U (A C) A U (B C) = (A U B) (A U C) Sifat komplemen (De Morgan) A A = A A = S (A ) = A S = = S (A B) = A U B (A U B) = A B Sifat lainnya A = A = A 3.3 Analisis Kombinatorika Analisis Kombinatorika (Menghitung Titik Sampel) Menentukan probabiltas suatu kejadian dari suatu ruang sampel sederhana dapat dibantu dengan tabel atau diagram pohon. Untuk persoalan dengan kejadian yang beragam akan menjadi lebih sulit menentukan berapa keluaran semua kemungkinan kejadian tersebut, oleh karena itu untuk membantu hal tesebut membutuhkan teknik untuk menghitungnya (counting techniques) yang dikenal dengan analysis combinatorial. Ada tiga macam teknik: a. Fundamental Counting Rule: Aturan Perkalilan dan Faktorial b. Permutation Rule: Permutasi c. Combination Rule: Kombinasi 10

11 a. Fundamental Counting Rule Aturan Perkalian/Kaidah Penggandaan Bila suatu operasi dapat dilakukan dengan n 1 cara, dan bila untuk tiap cara ini operasi kedua dapat dikerjakan dengan n 2 cara, dan seterusnya, maka deretan k operasi dapat dikerjakan bersama-sama dengan: Bilangan Faktorial n 1 n 2 n k cara. Bila n bilangan bulat posistif, maka bilangan faktorial ditulis dengan n!. n! = n(n-1)(n-2) untuk: 0! = 1 1! = 1 Anda akan membeli sebuah kendaraan baru dengan kemungkinan pilihan memperhatikan jenis, bahan bakar dan warnanya sebagai berikut: Jenis : Fortuner, Pajero, Captiva BBM : disesel, bensin Warna : putih (W), red (R), hitam (B) dan hijau (G) Tentukan ada berapa pilihan yang mungkin untuk menentukan sebuah mobil? Gunakan aturan perkalian dan bandingkan dengan membuat diagram pohon untuk menentukan hasilnya. Artinya harus menentukan cara yang berbeda untuk memilih satu jenis mobil dengan satu pilihan BBM dan sebuah pilihan warna): Aturan Perkalian Ada 3 pilihan untuk jenis kendaraan (n 1 =3), 2 pilihan untuk BBM (n 2 =2) dan 3 pilihan untuk warna (n 3 =3). Maka jumlah cara yang mungkin untuk memilih satu jenis mobil, satu BBM dan satu warna adalah: n 1 n 2 n 3 = (3)(2)(4) = 24 cara atau pilihan 11

12 Diagram Pohon Menggunakan diagram pohon dapat dijelaskan mengapa hasilnya 24. Meliputi pilihan ke-1 (Fortuner, Diesel, putih), pilihan ke-2 (Fortuner, Diesel, merah) dst. hingga pilihan terakhir ke-24 (Captiva, Bensin, hijau). Suatu access code untuk alarm mobil terdiri atas 4 digit. Masing-masing digit dapat terdiri dari angka 0 sampai dengan 9. Ada berapa access code yang mungkin, jika: a. Masing-masing digit hanya dapat digunakan satu kali dan tidak diulang? b. Masing-masing dapat diulang? c. Masing-masing dapat diulang tetapi digit pertama bukan angka 0 dan 1 12

13 b. Permutation Rule: Permutasi Adalah susunan-susunan yang dibentuk dari anggota-anggota suatu himpunan (n) yang berlainan dengan mengambil sekaligus baik sebagian dan seluruhnya anggota himpunan (r) dan memberi arti *) pada urutan masingmasing susunannya. *) Misalnya susunan 2 anggota A dan B, maka AB BA (memiliki arti yang berbeda). Ada beberapa jenis permutasi: 1. Permutasi Sebagian 2. Permutasi Menyeluruh (Faktorial) 3. Permutasi Melingkar 4. Permutasi Data Berkelompok 13

14 Ada beberapa jenis permutasi: 1. Permutasi Sebagian Bila r < n, maka: Artinya, suatu himpunan yang terdiri atas n anggota dan diambil sebagian sebanyak r<n. Berapa banyak jadwal kuliah Probastat yang dapat disusun bila terdapat 2 orang dosen yang bersedia diplot pada hari Senin sampai Kamis? n! 4! 24 Banyaknya jadwal yang mungkin disusun: n P r = = = = 12 ( n r)! (4 2)! 2 2. Permutasi Menyeluruh (Faktorial), Bila r = n, maka: Berapa banyak jadwal kuliah Probastat yang dapat disusun bila terdapat 3 orang dosen yang bersedia diplot pada hari Senin, Rabu dan Kamis? np r = n! Artinya, suatu himpunan yang terdiri atas n anggota dan diambil seluruhnya sebanyak r=n. Anda 6 jadwal yang mungkin,yaitu srk, skr, rsk, rks, ksr dan krs. Ini merupakan hasil permutasi: np r = n! 3 P 3 = 3!= (3)(2)(1) = 6 14

15 3. Permutasi Melingkar Adalah banyaknya permutasi n anggota yang berlainan yang disusun dalam suatu lingkaran. Susunannya: Contoh: Ada 3 orang yang akan duduk di kursi dengan meja berbentuk lingkaran. Berapakah jumlah komposisi yang mungkin? Komposisi yang mungkin: (3-1)! = 2 Contoh: Ada 4 orang akan bermain bridge dengan duduk berhadap-hadapan. Berapakah susunan duduk yang mungkin? Komposisi yang mungkin: (4-1)! = 6 15

16 4. Permutasi Data Berkelompok Adalah banyaknya permutasi n anggota yang berbeda jenisnya, n 1 berjenis 1, n 2 berjenis 2,, n k berjenis k dan n 1 + n n k. Susunannya: Contoh: Berapa banyak cara untuk menampung 7 orang petinju di 3 kamar hotel, bila 1 kamar bertempat tidur 3 dan 2 lainnya bertempat tidur 2? 7 7! Banyaknya cara: = = 210 3,2,2 3! 2! 2! c. Combination Rule: Kombinasi Adalah susunan-susunan yang dibentuk dari anggota-anggota suatu himpunan (n) dengan mengambil sekaligus seluruh atau sebagian anggota himpunan (r) dan tanpa memberi arti *) pada urutan masing-masing susunannya. n n! n C r = r r!(n r)! di mana : r n *) Misalnya susunan 2 anggota A dan B, maka AB = BA (memiliki arti yang sama). Berapa banyak jadwal kuliah Probastat yang dapat disusun bila 1 orang dosen bersedia diplot selama 2 hari per minggu pada hari Senin sampai Kamis? n! 4! 24 Banyaknya jadwal yang mungkin disusun: n C r = = = = 6 r!(n r)! 2!(4 2)! 4 16

17 Bila ada 4 kimiawan dan 3 fisikawan, carilah banyaknya panitia yang terdiri dari 3 orang beranggotakan 2 kimiawan dan 1 fisikawan? Banyaknya cara memilih 2 orang 4! kimiawan dari 4: 4 C 2 = = 6 2!(4 2)! Banyaknya cara memilih seorang 3! fisikawan 3: 4C 2 = = 3 1!(3 1)! Banyaknya panitia yang teridiri dari 2 orang kimiawan dan 1 orang fisikawan: Aturan perkalian: n1.n2 = (6)(3) = 18 Dari 500 chips dalam sebuah box 9 cacat. Apabila dilakukan random sampling sebanyak 3 buah dari box tanpa pengembalian, maka: a. Ada berapa sampel yang mungkin: b. Ada berapa sampel yang mungkin mengandung 3 chips yang cacat? Banyaknya sample yang mungkin 500! terpilih adalah: 500 C 3 = = !(500 3)! Banyaknya sampel yang 9! mengandung 3 chips yang cacat: 9C 3 = = 84 3!(9 3)! 17

18 3.4 Perumusan Nilai Probabilitas Definisi Probabilitas Probabilitas adalah derajat atau tingkat kepastian atau keyakinan dari munculnya hasi percobaan statistik (biasanya dilambangkan dengan P). Nilai Probabilitas Nilai probabilitas dapat dinyatakan sebagai pecahan, desimal atau dengan persentase yang menyatakan pengertian yang sama. Ketika bertanya, Berapa peluang munculnya gambar dalam lantunan sebuah koin? Maka dapat dijawab dengan pernyataan 1/2, 0.5 atau 50%. Probabilitas bagi ruang sampel terhingga, memberikan segugus bilangan nyata yang disebut pembobot atau peluang dengan nilai 0 sd. 1. Setiap titik sampel diberikan satu nilai peluang sehingga jumlah peluang untuk semua titik sampelnya = 1. Tingkat keyakinan bahwa suatu titik sampel tertentu kemungkinan besar akan terjadi, maka bobotnya mendekati 1. Tingkat keyakinan bahwa suatu titik sampel tertentu kemungkinan kecil akan terjadi, maka bobotnya mendekati 0. Tingkat keyakinan bahwa suatu titik sampel tertentu tidak mungkin terjadi, maka bobotnya sama dengan 0. 18

Pert 3 PROBABILITAS. Rekyan Regasari MP

Pert 3 PROBABILITAS. Rekyan Regasari MP Pert 3 PROBABILITAS Rekyan Regasari MP Berapakah kemungkinan sebuah koin yang dilempar akan menghasilkan gambar angka Berapakah kemungkinan gedung ini akan runtuh Berapakah kemungkinan seorang kreditur

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

Ruang Sampel, Titik Sampel dan Kejadian

Ruang Sampel, Titik Sampel dan Kejadian Dasar Dasar robabilitas DSR DSR ROILITS Ruang Sampel, Titik Sampel dan Kejadian Ruang sampel (sample space atau semesta (universe merupakan himpunan dari semua hasil (outcome yang mungkin dari suatu percobaan

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

PELUANG. Titik Sampel GG

PELUANG. Titik Sampel GG PELUNG 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

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

Probabilitas. Tujuan Pembelajaran

Probabilitas. Tujuan Pembelajaran Probabilitas 1 Tujuan Pembelajaran 1.Menjelaskan Eksperimen, Hasil,, Ruang Sampel, & Peluang 2. Menjelaskan bagaimana menetapkan peluang 3. Menggunakan Tabel Kontingensi, Diagram Venn, atau Diagram Tree

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

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

Learning Outcomes Ruang Contoh Kejadian Aksioma Peluang Latihan. Aksioma Peluang. Julio Adisantoso. 16 Pebruari 2014

Learning Outcomes Ruang Contoh Kejadian Aksioma Peluang Latihan. Aksioma Peluang. Julio Adisantoso. 16 Pebruari 2014 16 Pebruari 2014 Learning Outcome Mahasiswa dapat memahami ruang contoh, kejadian, dan koleksi Mahasiswa dapat melakukan operasi himpunan kejadian Mahasiswa dapat memahami aksioma peluang Mahasiswa dapat

Lebih terperinci

Aksioma Peluang. Bab Ruang Contoh

Aksioma Peluang. Bab Ruang Contoh Bab 2 Aksioma Peluang 2.1 Ruang Contoh Dalam suatu percobaan, kita tidak tahu dengan pasti apa hasil yang akan terjadi. Misalnya pada percobaan membeli lampu pijar, kita tidak tahu dengan pasti, apakah

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

Istilah dalam Peluang PELUANG. Contoh. Istilah dalam Peluang(Titik Sampel) 4/2/2012

Istilah dalam Peluang PELUANG. Contoh. Istilah dalam Peluang(Titik Sampel) 4/2/2012 Istilah dalam Peluang PELUANG Percobaan dalam statistika menyatakan tiap proses yang menghasilkan data mentah. Ruang sampel adalah himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan statistika dan

Lebih terperinci

BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 1 PELUANG

BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 1 PELUANG Pertemuan 2. BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 1.3 Menghitung titik sampel 1 PELUANG Teorema 1.1 (Kaedah pencacahan) Bila suatu operasi dapat dilakukan dengan n 1

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS

Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS 1.1 Arti dan Pentingnya Probabilitas Probabilitas merupakan suatu nilai untuk mengukur besarnya tingkat kemungkinan terjadinya suatu kejadian yang acak. Kejadian Acak

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

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

Tujuan Pembelajaran. mutually exclusive

Tujuan Pembelajaran. mutually exclusive Tujuan embelajaran Memahami dan menggunakan analisis kombinatorial untuk kejadian kompleks: permutasi dan kombinasi Mendefinisikan terminologi-terminologi penting dalam probabilitas dan menjelaskan bagaimana

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

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

BAB V TEORI PROBABILITAS

BAB V TEORI PROBABILITAS BAB V TEORI PROBABILITAS Probabilitas disebut juga dengan peluang atau kemungkinan. Probabilitas merupakan suatu nilai yang digunakan untuk mengukur tingkat terjadinya suatu kejadian yang acak. Oleh karena

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

PELUANG. Makalah Ini Disusun Untuk Memenuhi Tugas Kajian Matematika SMP 2 Dosen Pengampu: Koryna Aviory, S.Si., M.Pd.

PELUANG. Makalah Ini Disusun Untuk Memenuhi Tugas Kajian Matematika SMP 2 Dosen Pengampu: Koryna Aviory, S.Si., M.Pd. PELUANG Makalah Ini Disusun Untuk Memenuhi Tugas Kajian Matematika SMP 2 Dosen Pengampu: Koryna Aviory, S.Si., M.Pd. Disusun Oleh: 1. Ernawati (14144100125) 2. Nadia Nur Farohmah (14144100135) 3. Dedi

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

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

KOMBINATORIKA DAN PELUANG. Jika n adalah bilangan asli, maka n factorial, ditulis n! diartikan sebagai

KOMBINATORIKA DAN PELUANG. Jika n adalah bilangan asli, maka n factorial, ditulis n! diartikan sebagai KOMBINATORIKA DAN PELUANG Faktorial Jika n adalah bilangan asli, maka n factorial, ditulis n! diartikan sebagai n(n-1)(n-2).3.2.1 dan didefinisikan 0!=1 Permutasi Permutasi dari n unsur adalah banyaknya

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

April 20, Tujuan Pembelajaran

April 20, Tujuan Pembelajaran pril 20, 2011 1 Tujuan embelajaran Memahami dan menggunakan analisis kombinatorial untuk kejadian kompleks: permutasi dan kombinasi Mendefinisikan terminologi-terminologi penting dalam probabilitas dan

Lebih terperinci

STATISTIK INDUSTRI 1. Agustina Eunike, ST., MT., MBA

STATISTIK INDUSTRI 1. Agustina Eunike, ST., MT., MBA STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Probabilitas PELUANG Eksperimen Aktivitas / pengukuran / observasi suatu fenomena yang bervariasi outputnya Ruang Sampel / Sample Space Semua output

Lebih terperinci

STATISTIKA MATEMATIKA

STATISTIKA MATEMATIKA STATISTIKA MATEMATIKA Muhammad Subianto STATISTIKA MATEMATIKA Muhammad Subianto The work in this book/modul was partially supported by Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah Kuala. Printed by... ISBN-10:

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Teori Peluang. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teori Peluang. Adam Hendra Brata dan Statistika Teori Peluang Adam Hendra Brata / Peluang / Peluang atau Peluang merupakan ukuran numeric tentang seberapa sering peristiwa itu akan terjadi Semakin besar nilai probabilitas menyatakan bahwa

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

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

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

RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-2

RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-2 RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-2 1 Definisi-definisi Himpunan (set) adalah kumpulan objek. Himpunan semua outcome yang mungkin muncul dalam suatu percobaan/pengamatan disebut

Lebih terperinci

Eksperimen Hasil Kejadian KONSEP PROBABILITAS

Eksperimen Hasil Kejadian KONSEP PROBABILITAS KONSEP PROBABILITAS Sebelumnya, telah dipelajari statistika deskriptif yang fokus untuk menyimpulkan data yang telah dikumpulkan pada waktu sebelumnya. Pada bab ini, akan dibahas tentang aspek lain dari

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

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

Bab 3 Pengantar teori Peluang

Bab 3 Pengantar teori Peluang Bab 3 Pengantar teori Peluang Istilah peluang atau kemungkinan, sering kali diucapkan atau didengar. Sebagai contoh ketika manajer dari sebuah klub sepak bola ditanya wartawan tentang hasil pertandingan

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

Kompetens n i s : Mahasiswa mam a pu p menjel enj a el s a ka k n gejala ekonomi dengan meng guna k n a konsep probabil i i l t i as

Kompetens n i s : Mahasiswa mam a pu p menjel enj a el s a ka k n gejala ekonomi dengan meng guna k n a konsep probabil i i l t i as Kompetensi: Mahasiswa mampu menjelaskan gejala ekonomi dengan menggunakan konsep probabilitas Hal. 9- Penelitian itu Penuh Kemungkinan (tdk pasti) Mengubah Saya tidak yakin Menjadi Saya yakin akan sukses

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

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

Probabilitas Statistik

Probabilitas Statistik robabilitas Statistik 2-1 Sample Space Definisi 1: Sample Space Ruang sampel adalah himpunan semua hasil (outcomes) yang mungkin dari suatu percobaan statistik. Disimbolkan dengan S Masing-masing hasil

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

Modul 03 HIMPUNAN. Himpunan adalah kumpulan objek-objek yang keanggotaannya didefinisikan dengan jelas.

Modul 03 HIMPUNAN. Himpunan adalah kumpulan objek-objek yang keanggotaannya didefinisikan dengan jelas. Modul 03 HIMPUNAN I. Cara Menyatakan Himpunan PENGERTIAN Himpunan adalah kumpulan objek-objek yang keanggotaannya didefinisikan dengan jelas. Contoh: Himpunan siswi kelas III SMU 6 tahun 1999-2000 yang

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

2-1 Probabilitas adalah:

2-1 Probabilitas adalah: 2 Teori Probabilitas Pengertian probabilitas Kejadian, ruang sample dan probabilitas Aturan dasar probabilitas Probabilitas bersyarat Independensi Konsepsi kombinatorial Probabilitas total dan teorema

Lebih terperinci

PROBABILITAS 02/10/2013. Dr. Vita Ratnasari, M.Si

PROBABILITAS 02/10/2013. Dr. Vita Ratnasari, M.Si PROBABILITAS Dr. Vita Ratnasari, M.Si Dalam menghadapi persoalan-persoalan yang TIDAK PASTI diperlukan suatu ukuran untuk menyatakan tingkat KEPASTIAN atau KETIDAKPASTIAN kejadian tsb. Definisi / pengertian

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

BAB I PELUANG A. PERCOBAAN dan RUANG SAMPEL PERCOBAAN adalah setiap proses mengamati/mengukur yang menghasilkan data

BAB I PELUANG A. PERCOBAAN dan RUANG SAMPEL PERCOBAAN adalah setiap proses mengamati/mengukur yang menghasilkan data BAB I PELUANG A. PERCOBAAN dan RUANG SAMPEL PERCOBAAN adalah setiap proses mengamati/mengukur yang menghasilkan data Contoh : 1. Melempar mata uang, menghasilkan 2 hasil yaitu munculnya sisi gambar atau

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

PROBABILITAS MODUL PROBABILITAS

PROBABILITAS MODUL PROBABILITAS MODUL 6 PROBABILITAS. Pendahuluan Masalah probabilitas adalah masalah frekuensi sesuatu kejadian. Dari itu, probabilitas suatu kejadian dapat diatasi sebagai perbandingan frekuensi kejadian itu dengan

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

Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : himpunan yang memuat semua kemungkinan hasil percobaan

Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : himpunan yang memuat semua kemungkinan hasil percobaan Probabilitas = Peluang (Bagian I) 1. Pendahuluan Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : himpunan yang memuat semua kemungkinan hasil percobaan Comment [sls1]: Page: 1 Misal : a. Ruang

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

1.1 Konsep Probabilitas

1.1 Konsep Probabilitas TEORI DASAR PROBABILITAS 1.1 Konsep Probabilitas Probabilitas/peluang secara umum dapat diartikan sebagai ukuran matematis terhadap kecenderungan akan munculnya sebuah kejadian. Secara matematis peluang

Lebih terperinci

Probabilitas dan Proses Stokastik

Probabilitas dan Proses Stokastik Probabilitas dan Proses Stokastik Tim ProStok Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2014 O U T L I N E 1. Capaian Pembelajaran 2. Pengantar dan 3. Contoh 4. Ringkasan

Lebih terperinci

KONSEP PELUANG Materi 3 - STK211 Metode Statistika

KONSEP PELUANG Materi 3 - STK211 Metode Statistika KONSEP PELUANG Materi 3 - STK211 Metode Statistika 9/24/17 Sep, 2017 1 Pendahuluan Kejadian di dunia: pasti (deterministik) atau tidak pasti (probabilistik) Contoh kejadian di dunia ini yang tidak pasti

Lebih terperinci

4.2 Nilai Peluang Secara Teoritis

4.2 Nilai Peluang Secara Teoritis 4.2 Nilai Peluang Secara Teoritis Apa yang akan kamu pelajari? Mencari peluang dengan tiap titik sampel berkesempatan sama untuk terjadi Menentukan kepastian dan kemustahilan Kata Kunci: Peluang Teoritis

Lebih terperinci

1. Konsep Peluang. EL2002-Probabilitas dan Statistik Dosen: Andriyan

1. Konsep Peluang. EL2002-Probabilitas dan Statistik Dosen: Andriyan 1. Konsep Peluang EL2002-Probabilitas dan Statistik Dosen: Andriyan Isi 1. Ruang Cuplikan (Sample Space) 2. Kejadian (Events) 3. Operasi Terhadap Kejadian 4. Pencacahan Titik Cuplikan 5. Peluang Kejadian

Lebih terperinci

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

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

Penerapan Kombinatorial dan Peluang Diskrit dalam Double Down Pada BlackJack

Penerapan Kombinatorial dan Peluang Diskrit dalam Double Down Pada BlackJack Penerapan Kombinatorial dan Peluang Diskrit dalam Double Down Pada BlackJack Sanrio Hernanto - 13507019 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung

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

Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil

Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil Pertemuan 13 &14 Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil dari keseluruhan event yang didapat

Lebih terperinci

SOAL PELUANG KELAS XI MATEMATIKANET.COM 1.! B. 4 2 C. 2 2 D. E. 2 2 A. 840 B. 504 C. 162 D. 84 E. 168

SOAL PELUANG KELAS XI MATEMATIKANET.COM 1.! B. 4 2 C. 2 2 D. E. 2 2 A. 840 B. 504 C. 162 D. 84 E. 168 SOAL PELUANG KELAS XI MATEMATIKANET.COM 1.!!. A. B. 4 2 C. 2 2 D. 2 2 2.!!!. A. 840 B. 504 C. 162 D. 84 168 3. Untuk menuju kota C dari Kota A harus melewati kota B. Dari kota A menuju kota B melewati

Lebih terperinci

PEMAHAMAN KONSEP DASAR TEORI PELUANG (suatu koreksi terhadap artikel Mungkinkah memenangkan super deal 2 milyar, penulis : Puji Iryanti)

PEMAHAMAN KONSEP DASAR TEORI PELUANG (suatu koreksi terhadap artikel Mungkinkah memenangkan super deal 2 milyar, penulis : Puji Iryanti) PEMAHAMAN KONSEP DASAR TEORI PELUANG (suatu koreksi terhadap artikel Mungkinkah memenangkan super deal 2 milyar, penulis : Puji Iryanti Dr. Julan Hernadi Ketika sedang menunggu buka puasa, pada Jumat sore

Lebih terperinci

HIMPUNAN MATEMATIKA. Program Studi Agroteknologi Universitas Gunadarma

HIMPUNAN MATEMATIKA. Program Studi Agroteknologi Universitas Gunadarma HIMPUNAN MATEMATIKA Program Studi Agroteknologi Universitas Gunadarma Ruang Lingkup Pengertian Himpunan Notasi Himpunan Cara menyatakan Himpunan Macam Himpunan Diagram Venn Operasi Himpunan dan Sifat-sifatnya

Lebih terperinci

Materi #2 TIN315 Pemeliharaan dan Rekayasa Keandalan Genap 2015/2016

Materi #2 TIN315 Pemeliharaan dan Rekayasa Keandalan Genap 2015/2016 #2 PROBABILITAS 2.1. Pendahuluan Kata probabiliitas sering dipakai jika kehilangan sentuhan dalam mengimplikasikan bahwa suatu kejadian yang mempunyai peluang yang bagus akan terjadi. Dalam hal ini penilaian

Lebih terperinci

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah Probabilitas Oleh Azimmatul Ihwah Teori Probabilitas Life is full of uncertainty Dimana terkadang kita tidak tahu apa yang akan terjadi semenit kemudian. Namun suatu kejadian dapat diperkirakan lebih sering

Lebih terperinci

Learning Outcomes Ilustrasi Lingkup Kuliah Gugus. Pendahuluan. Julio Adisantoso. 10 Pebruari 2014

Learning Outcomes Ilustrasi Lingkup Kuliah Gugus. Pendahuluan. Julio Adisantoso. 10 Pebruari 2014 10 Pebruari 2014 Learning Outcome Mahasiswa dapat mengetahui alasan mempelajari Ilmu Peluang di bidang Ilmu Komputer Mahasiswa dapat memahami makna peluang dalam kehidupan sehari-hari Mahasiswa mengetahui

Lebih terperinci

AMIYELLA ENDISTA. Website : BioStatistik

AMIYELLA ENDISTA.   Website :  BioStatistik AMIYELLA ENDISTA Email : amiyella.endista@yahoo.com Website : www.berandakami.wordpress.com DEFINISI PROBABILITAS Harga angka yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan suatu peristiwa terjadi, di antara

Lebih terperinci

Ruang Sampel dan Kejadian

Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian Perhatikan sekeping mata uang logam dengan sisi-sisi ANGKA dan GAMBAR Sisi Angka (A) Sisi Gambar (G) Maka : Ruang Sampel (S) = { A, G } Titik Sampel = A dan G, maka n(s) = 2 Kejadian

Lebih terperinci

HIMPUNAN MEMBAHAS TENTANG:

HIMPUNAN MEMBAHAS TENTANG: Modul ke: HIMPUNAN MEMBAHAS TENTANG: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id PENGERTIAN HIMPUNAN, PENYAJIAN HIMPUNAN, HIMPUNAN UNIVERSAL DAN HIMPUNAN KOSONG, OPERASI HIMPUNAN,

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indo Global Mandiri

KONSEP DASAR PROBABILITAS. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indo Global Mandiri 1 KONSEP DASAR PROBABILITAS Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indo Global Mandiri Pengantar : 2 Banyak kejadian dalam kehidupan sehari-hari yang sulit diketahui dengan

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

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

LOGIKA MATEMATIKA PENGERTIAN HIMPUNAN DAN OPERASI OPERASI DALAM HIMPUNAN. TITI RATNASARI, SSi., MSi. Modul ke: Fakultas ILKOM

LOGIKA MATEMATIKA PENGERTIAN HIMPUNAN DAN OPERASI OPERASI DALAM HIMPUNAN. TITI RATNASARI, SSi., MSi. Modul ke: Fakultas ILKOM LOGIKA MATEMATIKA Modul ke: PENGERTIAN HIMPUNAN DAN OPERASI OPERASI DALAM HIMPUNAN Fakultas ILKOM TITI RATNASARI, SSi., MSi Program Studi SISTEM INFORMASI www.mercubuana.ac.id Pengertian Himpunan Definisi

Lebih terperinci

Pendahuluan Teori Peluang

Pendahuluan Teori Peluang Modul Pendahuluan Teori Peluang R.K. Sembiring, Ph.D. A PENDAHULUAN suransi berasal dari kata assurance atau insurance, yang berarti jaminan atau pertanggungan. Hidup penuh dengan ketidakpastian dan manusia

Lebih terperinci

PS-02 HUKUM-HUKUM PROBABILITAS. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016

PS-02 HUKUM-HUKUM PROBABILITAS. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016 PS-02 HUKUM-HUKUM PROBABILITAS Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016 Ruang Sampel Kejadian Hukum Probabilitas Pokok Bahasan Ruang Sampel Pengertian Ruang Sampel dan Titik Sampel Ruang Sampel adalah

Lebih terperinci

Probabilitas dan Proses Stokastik

Probabilitas dan Proses Stokastik Probabilitas dan Proses Stokastik Tim ProStok Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2014 O U T L I N E 1. Capaian Pembelajaran 2. Pengantar dan 3. Contoh 4. Ringkasan

Lebih terperinci

TEORI PROBABILITAS. a. Ruang Contoh. Definisi : Ruang contoh adalah himpunan semua kemungkinan hasil suatu percobaan, dan dilambangkan dengan S.

TEORI PROBABILITAS. a. Ruang Contoh. Definisi : Ruang contoh adalah himpunan semua kemungkinan hasil suatu percobaan, dan dilambangkan dengan S. TEORI PROBABILITAS ISTILAH YANG SERING DIGUNAKAN a. Ruang Contoh Definisi : Ruang contoh adalah himpunan semua kemungkinan hasil suatu percobaan, dan dilambangkan dengan S. Bayangkan percobaan melempar

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

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

Pertemuan 2. Hukum Probabilitas

Pertemuan 2. Hukum Probabilitas Pertemuan 2 Hukum Probabilitas Perumusan Probabilitas Kejadian Majemuk S S A B A B Maka banyak anggota himpunan gabungan A dan B adalah : n(a B) = n(a) + n(b) n(a B) Kejadian majemuk adalah gabungan atau

Lebih terperinci

TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS)

TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS) 3 TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS) Teori probabilitas atau peluang merupakan teori dasar dalam pengambilan keputusan yang memiliki sifat ketidakpastian. Ada 3 pendekatan : Pendekatan klasik Pendekatan

Lebih terperinci

Teori himpunan. 2. Simbol baku: dengan menggunakan simbol tertentu yang telah disepakati. Contoh:

Teori himpunan. 2. Simbol baku: dengan menggunakan simbol tertentu yang telah disepakati. Contoh: Teori himpunan Teori Himpunan adalah teori mengenai kumpulan objek-objek abstrak. Teori himpunan biasanya dipelajari sebagai salah satu bentuk: Teori himpunan naif, dan Teori himpunan aksiomatik, yang

Lebih terperinci

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah Probabilitas Oleh Azimmatul Ihwah Teori Probabilitas Life is full of uncertainty Dimana terkadang kita tidak tahu apa yang akan terjadi semenit kemudian. Namun suatu kejadian dapat diperkirakan lebih sering

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

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

ALJABAR SET & AKSIOMA PROBABILITAS

ALJABAR SET & AKSIOMA PROBABILITAS ALJABAR SET & AKSIOMA PROBABILITAS Pokok Bahasan Sample Space Event Aljabar Set Prinsip dan Aksioma Probabilitas Equally Likely Event Conditional Probability Independent Event Sample Space dan Event Eksperimen

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

PERMUTASI & KOMBINASI

PERMUTASI & KOMBINASI MODUL MATEMATIKA 11.1.4 PERMUTASI & KOMBINASI KELAS : XI BAHASA SEMESTER : I (SATU) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip. 19580117.198101.1.003 http://vidyagata.word press.com/ PEMERINTAH KOTA MALANG

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

Himpunan (set) Himpunan (set) adalah kumpulan objek-objek yang berbeda. Objek di dalam himpunan disebut elemen, unsur, atau anggota.

Himpunan (set) Himpunan (set) adalah kumpulan objek-objek yang berbeda. Objek di dalam himpunan disebut elemen, unsur, atau anggota. Himpunan (set) Himpunan (set) adalah kumpulan objek-objek yang berbeda. Objek di dalam himpunan disebut elemen, unsur, atau anggota. Cara Penyajian Himpunan 1. Enumerasi Contoh 1. - Himpunan empat bilangan

Lebih terperinci

Teori Peluang. Dr. Akhmad Rizali

Teori Peluang. Dr. Akhmad Rizali Teori Peluang Dr. Akhmad Rizali Peluang Peluang atau probabilitas: ukuran ketidakpastian dari suatu kejadian Segala sesuatu yang ada di dunia ini mengandung ketidakpastian, seperti cuaca, hasil panen,

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

STATISTICS. WEEK 2 Hanung N. Prasetyo TELKOM POLYTECHNIC/HANUNGNP

STATISTICS. WEEK 2 Hanung N. Prasetyo TELKOM POLYTECHNIC/HANUNGNP STTISTICS WEEK 2 Hanung N. rasetyo OLYTECHNIC/HNUNGN Ruang sample dari suatu eksperimen merupakan suatu himpunan semua kemungkinan hasil suatu eksperimen. Ruang sample dinotasikan dengan Ώ Sedangkan kejadian

Lebih terperinci

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS Dalam kehidupan sehari-hari kita sering mendengar dan menggunakan kata probabilitas (peluang). Kata ini mengisyaratkan bahwa kita berhadapan dengan sesuatu

Lebih terperinci