STATISTIK II MODUL Oleh. Drs.Hasanuddin Pasiama, MSi PROGRAM KELAS KARYAWAN FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2007

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "STATISTIK II MODUL Oleh. Drs.Hasanuddin Pasiama, MSi PROGRAM KELAS KARYAWAN FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2007"

Transkripsi

1 STATISTIK II MODUL 8-14 Oleh Drs.Hasanuddin Pasiama, MSi PROGRAM KELAS KARYAWAN FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2007 PUSAT PENGEMBANGAN BAHAN AJAR-UMB Drs. Hasanuddin Pasiama, M.Si. STATISTIK II 1

2 PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI Definisi Probabilitas : Probabilitas adalah suatu nilai yang digunakan untuk mengukur tingkat terjadinya suatu kejadian yang acak Jenis-jenis Probabilitas : Ada dua jenis probabilitas yaitu Probabilitas Objektif dan Probabilitas Subjektif. Probabilitas Objektif dibagi lagi menjadi dua, yaitu Probabilitas Klasik dan Probabilitas Frekuensi Relatif 1. Probabilitas Klasik ( Probabilitas Apriori ) Adalah probabilitas dimana kita dapat menentukan besarnya probabilitas sebelum kejadian yang sebenarmya Contoh pada waktu kita menonton pertandingan sepakbola, sebelum pertandingan dimulai maka biasanya wasit melempar koin untuk menentukan team sepakbola yang akan menendang bola pertama kali. Sebelum wasit melempar koin, kedua kapten team sepakbola sudah menyadari bahwa mereka masing-masing mempunyai kesempatan 50 % untuk memenangkan lemparan. Dalam hal ini probabilitanya 0,5 baik untuk menang atau kalah dapat terjadi. Contoh lain kita mengetahui probabilitas empat kartu bergambar ace dari 52 kartu sebelum kita mengambil 1 kartu di meja, yaitu 1/13 Contoh lain lagi yaitu sebuah dadu yang mempunyai enam permukaan yang simetris, dilemparkan satu kali keatas, maka sewaktu jatuh tiap-tiap permukaannya mempunyai kemungkinan yang sama untuk tampak, yaitu = 1/6 PUSAT PENGEMBANGAN BAHAN AJAR-UMB Drs. Hasanuddin Pasiama, M.Si. STATISTIK II 2

3 2. Probabilitas Frekuensi Relatif Adalah probabilitas yang menunjukkan frekuensi relatif terhadap hasil tertentu yang telah diobservasi dari kejadian-kejadian yang lalu yang akan terjadi di masa yang akan datang. Contoh selama kurun waktu 1 tahun 1000 mahasiswa FE-UP mengambil matakuliah Matematika Ekonomi dan 100 diantaranya memperoleh nilai A dalam mata kuliah tersebut maka probabilitas frekuensi relatif memperoleh nilai A adalah 100 / 1000 atau 0,1 Jadi perbedaan dengan probabilitas klasik adalah pada probabilitas klasik kita menentukan probabilitas sebelum aktivitas, sedangkan pada probabilitas frekuensi relatif kita menetukan probabilitas setelah melakukan observasi 1000 mahasiswa yang telah mengambilnya dimasa lalu Probabilitas frekuensi relatif biasanya lebih umum dan lebih banyak digunakan daripada probabilitas klasik. 3. Probabilitas Subjektif : Adalah perkiraan probabilitas berdasarkan kepercayaan, pengalaman dan pengetahuan pribadi atas suatu kejadian Contoh suatu ramalan cuaca yang menyatakan bahwa ada kemungkinan 60 % hujan besok, probabilitas 0,6 biasanya berdasarkan pengalaman lembaga Meteorologi berdasarkan kondisi udara, ini berarti ahli meteorologi tidak mengatakan bahwa kondisi cuaca ini telah terjadi 1000 kali dimasa lalu dan 600 kejadian tepat sesuai ramalan sehingga terdapat probabilitas hujan 60 %. Contoh lain adalah seorang pengamat olahraga mengatakan bahwa suatu tim sepakbola mempunyai kesempatan menang 80 %, bukan berarti bahwa tim ini telah menang 8 kali dari 10 kali pertandingan sebelumnya. Prediksinya adalah PUSAT PENGEMBANGAN BAHAN AJAR-UMB Drs. Hasanuddin Pasiama, M.Si. STATISTIK II 3

4 pertimbangan pribadi berdasarkan pengetahuan pengulas olahraga dari tim-tim yang terlibat, kondisi permainan dsb. Karakteristik dasar tentang probabilitas adalah : 1. Probabilitas biasanya dinyatakan dengan bilangan desimal atau pecahan dan Nilai probabilitas selalu lebih besar atau sama dengan nol atau lebih kecil atau sama dengan satu ( 0 <= P <= 1 ), dalam contoh diatas setiap kejadian mempunyai probabilitas = 0,5 ( 0<= 0,5 <=1 ) Semakin dekat nilai probabilitas ke nilai 0, semakin kecil kemungkinan suatu kejadian akan terjadi, sebaliknya semakin dekat nilai probabilitas ke nilai 1 semakin besar peluang suatu kejadian akan terjadi. 2. Total nilai probabilitas semua kejadian dalam suatu eksperimen adalah satu. Pengertian Eksperimen untuk contoh diatas adalah aktivitas melempar koin yang menghasilkan satu dari beberapa kemungkinan hasil, sedangkan pengertian Kejadian adalah satu dari dua kemungkinan hasil dari lemparan koin tadi. 3. Kumpulan kejadian dalam suatu eksperimen adalah mutually exclusive, artinya hanya satu kejadian yang terjadi pada waktu tertentu. Kejadian Probabilitas Kepala 0,5 Ekor 0, Contoh misalnya karyawan FE-UP melakukan analisa terhadap catatan 1000 mahasiswa yang menerima nilai untuk matakuliah Matematika Ekonomi selama 1 tahun terakhir. Karyawan tersebut membuat tabel sbb : Nilai Jumlah Frekuensi Relatif Probabilitas PUSAT PENGEMBANGAN BAHAN AJAR-UMB Drs. Hasanuddin Pasiama, M.Si. STATISTIK II 4

5 A / ,1 B / ,2 C / ,5 D / ,15 F / , Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa : 1. Semua kejadian adalah Mutually Exclusive ( tidak mungkin untuk dua atau lebih kejadian terjadi pada waktu yang sama ) artinya mahasiswa hanya memperoleh satu nilai pada satu mata kuliah Matematika Ekonomi tersebut, tidak mungkin ada dua nilai. 2. Jumlah nilai probabilitasnya adalah satu ( 1 ) 3. Kejadian untuk mendapat nilai A, B adalah mempunyai nilai probabilitas antara dari 0 sampai 1 Independensi dan Dependensi Secara statistik kejadian dapat independen atau dependen. Jika kejadian dari suatu kejadian tidak mempengaruhi probabilita kejadian-kejadian yang lain, maka kejadian-kejadian tersebut adalah Independen Contoh jika kita melempar koin, dua kejadian perolehan kepala atau perolehan ekor adalah independen, karena jika lemparan pertama kita memperoleh kepala tidak akan merubah probabilita memperoleh kepala atau ekor pada lemparan berikutnya, dimana probabilita memperoleh kepala dan ekor tetap sama yaitu 0,5 Jika probabilitas independen terjadi berurutan maka hasil probabilitas gabungannya dihitung dengan mengalikan probabilitas setiap kejadian PUSAT PENGEMBANGAN BAHAN AJAR-UMB Drs. Hasanuddin Pasiama, M.Si. STATISTIK II 5

Probabilitas (Peluang)

Probabilitas (Peluang) Probabilitas (Peluang) PERTEMUAN KE-5 Winda Aprianti PROBABILITAS Peluang atau Kemungkinan NAMA LAIN PROBABILITAS Konsep Ukuran numerik tentang seberapa sering peristiwa itu akan terjadi. Semakin besar

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

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

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

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

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

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

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

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

Mobil atau Kambing. 2. Berikan satu kalimat deskripsi dari apa yang Anda pikirkan tentang pengertian dari kemungkinan (probability) dalam konteks ini.

Mobil atau Kambing. 2. Berikan satu kalimat deskripsi dari apa yang Anda pikirkan tentang pengertian dari kemungkinan (probability) dalam konteks ini. Mobil atau Kambing Suatu acara televisi game show popular, Let's Make a Deal, dari tahun 1960an dan 1970an memberikan fitur permainan dengan menyembunyikan mobil di belakang pintu dari ketiga pilihan pintu

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

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

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

PROBABILITAS BERSYARAT. Dr. Julan Hernadi

PROBABILITAS BERSYARAT. Dr. Julan Hernadi 1 PROBABILITAS BERSYARAT Dr. Julan Hernadi 1 Pendahuluan Tujuan utama dari pemodelan probabilitas adalah untuk menentukan bagaimana kecenderungan suatu kejadian A muncul bila kita melakukan percobaan.

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

PROBABILITAS (KEMUNGKINAN/PELUANG) PENDAHULUAN PENGERTIAN PROBABILITAS HUKUM PROBABILITAS

PROBABILITAS (KEMUNGKINAN/PELUANG) PENDAHULUAN PENGERTIAN PROBABILITAS HUKUM PROBABILITAS PROBABILITAS (KEMUNGKINAN/PELUANG) PENDAHULUAN PENGERTIAN PROBABILITAS HUKUM PROBABILITAS PENDAHULUAN Semua kejadian di alam selalu dikatakan ada ketidakpastian Adanya statistik karena adanya ketidakpastian

Lebih terperinci

Nilai Probabilitas berkisar antara 0 dan 1.

Nilai Probabilitas berkisar antara 0 dan 1. ROBBILITS Tujuan belajar : 1. Mengerti konsep probalitas 2. Mengerti hukum-hukum probabilita 3. Mengerti konsep mutually exclusif dan non exclusive, serta konsep bebas dan tak bebas 4. Memahami permutasi

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

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

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

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS Definisi: Probabilitas adalah peluang suatu kejadian Manfaat: Manfaat mengetahui probabilitas adalah membantu pengambilan keputusan yang tepat, karena kehidupan di dunia tidak

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS OLEH : RIANDY SYARIF

KONSEP DASAR PROBABILITAS OLEH : RIANDY SYARIF KONSEP DASAR PROBABILITAS OLEH : RIANDY SYARIF Definisi Probabilitas adalah suatu ukuran tentang kemungkinan suatu peristiwa (event) akan terjadi dimasa mendatang. Probabilitas dinyatakan antara 0 s/d

Lebih terperinci

3.3 UKURAN PEMUSATAN. APA YANG AKAN KAMU PELAJARI? KATA KUNCI: KERJA KELOMPOK

3.3 UKURAN PEMUSATAN. APA YANG AKAN KAMU PELAJARI? KATA KUNCI: KERJA KELOMPOK 3.3 UKURAN PEMUSATAN. APA YANG AKAN KAMU PELAJARI? KATA KUNCI: KERJA KELOMPOK 3.3 Apa yang akan kamu pelajari? Pengertian rata-rata, median dan modus Menghitung nilai ratarata, median dan modus. Kata

Lebih terperinci

Pendekatan Terhadap Probabilitas

Pendekatan Terhadap Probabilitas Probabilitas Probabilitas PROBABILITAS adalah suatu ukuran tentang kemungkinan bahwa suatu peris=wa (event) dimasa mendatang akan terjadi. Probabilitas hanya mempunyai nilai antara 0 dan 1 Eksperiment

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

Kaidah Bayes dan Kejadian Bebas

Kaidah Bayes dan Kejadian Bebas 6 Maret 2014 Learning Outcome Mahasiswa dapat memahami konsep dan kaidah Bayes Mahasiswa dapat mendefinisikan rasio odd Mahasiswa dapat memahami kejadian bebas Mahasiswa dapat membuktikan beberapa proposisi

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

TEORI PROBABILITAS. Amir Hidayatulloh, S.E., M.Sc Prodi Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Ahmad Dahlan

TEORI PROBABILITAS. Amir Hidayatulloh, S.E., M.Sc Prodi Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Ahmad Dahlan TEORI PROBABILITAS Amir Hidayatulloh, S.E., M.Sc Prodi Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Ahmad Dahlan SAYA YAKIN MAHASISWA BELUM MELUPAKAN SAYA. YUK, INGAT SAYA KEMBALI SEBELUM KITA BERKENALAN

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

3.3 Ukuran Pemusatan. Apa yang akan kamu pelajari? Kata Kunci: Kerja Kelompok

3.3 Ukuran Pemusatan. Apa yang akan kamu pelajari? Kata Kunci: Kerja Kelompok 3.3 Ukuran Pemusatan Apa yang akan kamu pelajari? Pengertian rata-rata, median dan modus Menghitung nilai rata-rata, median dan modus. Kata Kunci: Rata-rata Median Modus Ukuran pemusatan sering digunakan

Lebih terperinci

TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN)

TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN) BAB 6 TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN) Kompetensi Menjelaskan konsep dasar teori probabilitas Indikator 1. Menjelaskan probabilitas 2. Menjelaskan peristiwa mutually exclusive 3. Menjelaskan peristiwa

Lebih terperinci

Learning Outcomes Peubah Acak Fungsi Sebaran Secaran Diskret Nilai Harapan. Peubah Acak. Julio Adisantoso. 13 Maret 2014

Learning Outcomes Peubah Acak Fungsi Sebaran Secaran Diskret Nilai Harapan. Peubah Acak. Julio Adisantoso. 13 Maret 2014 13 Maret 2014 Learning Outcome Mahasiswa dapat memahami dan menentukan peubah acak dari suatu kejadian Mahasiswa dapat memahami fungsi sebaran Mahasiswa dapat mengerti dan menentukan peubah acak diskret

Lebih terperinci

Misalkan terdapat eksperimen. S disebut ruang sampel, adalah himpunan semua kemungkinan hasil dari eksperimen.

Misalkan terdapat eksperimen. S disebut ruang sampel, adalah himpunan semua kemungkinan hasil dari eksperimen. Peluang Peluang dan Kejadian Peluang Bersyarat Peubah Acak dan Nilai Harapan Kovarian dan Korelasi 1.1 PELUANG DAN KEJADIAN Misalkan terdapat eksperimen. S disebut ruang sampel, adalah himpunan semua kemungkinan

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

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

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

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

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

STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO

STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO Strategi Penyelesaian Masalah Beberapa Strategi Penyelesaian Masalah : 1. Membuat daftar Yang Teratur 2. Memisalkan Dengan Suatu

Lebih terperinci

Peluang Bersyarat dan Kejadian Bebas

Peluang Bersyarat dan Kejadian Bebas Bab 3 Peluang Bersyarat dan Kejadian Bebas 3.1 Peluang Bersyarat Misalkan ruang contoh berpeluang sama dari percobaan melempar sebuah dadu bersisi 6, maka S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Dan terdapat dua kejadian,

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

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang masalah Dalam pertandingan sepakbola, terutama dalam babak final, dukungan terhadap tim-tim yang diprediksi akan menang dalam suatu pertandingan seringkali dijadikan

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

VARIABEL PADA PENELITIAN

VARIABEL PADA PENELITIAN VARIABEL PADA PENELITIAN Definisi Variabel Suatu sifat yang dapat memiliki bermacam nilai. Simbol/lambang yang padanya kita lekatkan bilangan/nilai. Suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek

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

Bab 5 Diagram Pohon (Tree diagram)

Bab 5 Diagram Pohon (Tree diagram) Bab 5 Diagram Pohon (Tree diagram) Diagram pohon adalah cara memvisualisasikan suatu organisasi dari berbacam kemungkinan yang dihasilkan. Untuk tiap tiap kejadian digambarkan dalam satu garis dan ditulis

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.

KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. EKSPERIMEN suatu percobaan yang dapat diulang-ulang dengan kondisi yang sama CONTOH : Eksperimen : melempar dadu 1 kali Hasilnya

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

matematika PELUANG: DEFINISI DAN KEJADIAN BERSYARAT K e l a s Kurikulum 2006 Tujuan Pembelajaran

matematika PELUANG: DEFINISI DAN KEJADIAN BERSYARAT K e l a s Kurikulum 2006 Tujuan Pembelajaran Kurikulum 2006 matematika K e l a s XI EUANG: DEFINISI DAN KEJADIAN BERSYARAT Tujuan embelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut.. Memahami konsep dasar peluang.

Lebih terperinci

Probabilitas = Peluang (Bagian II)

Probabilitas = Peluang (Bagian II) Probabilitas = Peluang (Bagian II) 3. Peluang Suatu Kejadian Peluang dalam pengertian awam "kemungkinan" Mis : 1. Hari ini kemungkinan besar akan turun hujan 2. Kemungkinan tahun depan inflasi akan mencapai

Lebih terperinci

Kegiatan Pembelajaran Indikator Teknik Bentuk Instrumen. Tugas individu. Memberikan contoh bilangan bulat.

Kegiatan Pembelajaran Indikator Teknik Bentuk Instrumen. Tugas individu. Memberikan contoh bilangan bulat. Silabus Jenjang : SMP dan MTs Mata Pelajaran : Matematika Kelas : VII Semester : 1 Standar Kompetensi : BILANGAN 1. Memahami sifat-sifat dan penggunaannya dalam pemecahan masalah. Kompetensi Dasar Materi

Lebih terperinci

DDS (Dadu Duabelas Sisi)

DDS (Dadu Duabelas Sisi) DDS (Dadu Duabelas Sisi) Latar Belakang Dadu yang selama ini ada adalah dadu enam sisi, yang berisi angka 1 sampai 6. Benda kubus ini digunakan untuk bermain ular tangga, monopoli, ludo dan lainnya. Dadu

Lebih terperinci

SD kelas 4 - MATEMATIKA PECAHAN (K13 REVISI 2016)UJI KOMPETENSI PECAHAN (K13 REVISI 2016)

SD kelas 4 - MATEMATIKA PECAHAN (K13 REVISI 2016)UJI KOMPETENSI PECAHAN (K13 REVISI 2016) 1. Perhatikan gambar berikut! SD kelas 4 - MATEMATIKA PECAHAN (K13 REVISI 2016)UJI KOMPETENSI PECAHAN (K13 REVISI 2016) Berdasarkan gambar berikut, nilai pecahan yang dapat menunjukkan bagian yang diarsir

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

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

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

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

LIGA MEDIKA 2018 PERATURAN KHUSUS

LIGA MEDIKA 2018 PERATURAN KHUSUS LIGA MEDIKA 2018 PERATURAN KHUSUS MINISOCCER LIGA MEDIKA 2018 PERATURAN KHUSUS CABANG MINI SOCCER LIGA MEDIKA 2018 BAB I PESERTA PERTANDINGAN 1. Kompetisi mini soccer IMSSO Liga Medika 2018 dibuka untuk

Lebih terperinci

PERATURAN KHUSUS CABANG MINI SOCCER IMSSO LIGA MEDIKA 2017

PERATURAN KHUSUS CABANG MINI SOCCER IMSSO LIGA MEDIKA 2017 PERATURAN KHUSUS CABANG MINI SOCCER IMSSO LIGA MEDIKA 2017 BAB I PESERTA PERTANDINGAN 1. Kompetisi mini soccer IMSSO Liga Medika 2017 dibuka untuk mahasiswa program studi pendidikan dokter dan pendidikan

Lebih terperinci

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi) (Teori Ekspektasi) PROBABILITAS DAN STATISTIKA Semester Genap 2014/2015 LUTFI FANANI lutfi.class@gmail.com Sifat Definisi Harapan matematik atau nilai ekspektasi adalah satu konsep yang penting di dalam

Lebih terperinci

Unit 5 PELUANG. Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

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

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. 1. Deskripsi data Variabel X (Menonton Sepak Bola di Televisi)

BAB IV HASIL PENELITIAN. 1. Deskripsi data Variabel X (Menonton Sepak Bola di Televisi) BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data 1. Deskripsi data Variabel X (Menonton Sepak Bola di Televisi) Deskripsi data variabel X diperoleh rentang nilai terendah 51 dan nilai tertinggi 115 dengan mean

Lebih terperinci

Penggunaan Kombinatorial dan Probabilitas Pada Pengambilan Keputusan Pada Permainan Blackjack

Penggunaan Kombinatorial dan Probabilitas Pada Pengambilan Keputusan Pada Permainan Blackjack Penggunaan Kombinatorial dan Probabilitas Pada Pengambilan Keputusan Pada Permainan Blackjack Rifky Hamdani Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Ganeca 10 Bandung e-mail: rifkyhamdani@students.itb.ac.id

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

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

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

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

Lebih terperinci

LAMPIRAN X BAHAN AJAR

LAMPIRAN X BAHAN AJAR 181 LAMPIRAN X BAHAN AJAR Nama Sekolah : SMPN 2 Nan Sabaris Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Semester : VIII / II Materi Pokok : Peluang Tahun Pelajaran : 2016 / 2017 Jumlah Pertemuan : 5 Pertemuan

Lebih terperinci

A. Percobaan Statistika, Titik Sampel, Ruang Rampel, dan Kejadian

A. Percobaan Statistika, Titik Sampel, Ruang Rampel, dan Kejadian 4.1 Apa yang akan kamu pelajari? Macam-macam kejadian. Mencari peluang dengan frekuensi nisbi/relatif. Mencari titik dan ruang sampel. Kata Kunci: Kejadian Frekuensi nisbi/relatif Peluang Titik sampel

Lebih terperinci

Prediksi 2 UN SMA IPS Matematika Kode Soal: 302

Prediksi 2 UN SMA IPS Matematika Kode Soal: 302 Prediksi UN SMA IPS Matematika Kode Soal: Doc. Version : -6 halaman. Negasi dari pernyataan Jika saya belajar dengan zenius maka saya lulus UN Jika saya lulus UN maka saya belajar dengan zenius Saya tidak

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

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

STATISTIK PERTEMUAN III

STATISTIK PERTEMUAN III STATISTIK PERTEMUAN III OUTLINE PERTEMUAN III BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Konsep-Konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskrit Pengertian Probabilitas dan Manfaat Probabilitas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 1. Deskripsi Hasil Penelitian Variabel X 1.1 (Kelompok Latihan Push

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 1. Deskripsi Hasil Penelitian Variabel X 1.1 (Kelompok Latihan Push BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Hasil Penelitian 1. Deskripsi Hasil Penelitian Variabel X 1.1 (Kelompok Latihan Push Up Sebelum Eksperimen) Skor data variabel X 1.1 dalam penelitian

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

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

MODUL KULIAH STATISTIKA PROBABILITAS

MODUL KULIAH STATISTIKA PROBABILITAS MODUL KULIAH STATISTIKA PROBABILITAS OLEH: DIDIN ASTRIANI PRASETYOWATI, M.Stat PROGRAM STUDI D3 SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI PALEMBANG 2015 BAB I TEORI PROBABILITAS 1.1. Sejarah Perkembangan

Lebih terperinci

PROBABILITAS (2) Bernardus Budi Hartono. Teknik Informatika [Gasal ] FTI - Universitas Stikubank Semarang

PROBABILITAS (2) Bernardus Budi Hartono. Teknik Informatika [Gasal ] FTI - Universitas Stikubank Semarang PROBABILITAS (2) Bernardus Budi Hartono http://pakhartono.wordpress.com pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org Teknik Informatika [Gasal 2009 2010] FTI - Universitas Stikubank Semarang

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

BIMBINGAN BELAJAR GEMILANG

BIMBINGAN BELAJAR GEMILANG BIMBINGAN BELAJAR GEMILANG A. Pilihlah jawaban yang tepat.. Banyaknya titik sampel dari pelemparan koin dan sebuah dadu adalah. 0. Banyaknya ruang sampel pada pelemparan buah mata uang sekaligus adalah.

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

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

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

Lebih terperinci

Wilcoxon Signed-Rank Test Single-Sample (Ade Heryana, SST, MKM) April 16, 2017

Wilcoxon Signed-Rank Test Single-Sample (Ade Heryana, SST, MKM) April 16, 2017 BINOMIAL SIGN TEST FOR A SINGLE-SAMPLE (Uji Tanda Binomial untuk Satu Sampel) Oleh: Ade Heryana, SST, MKM Prodi Kesehatan Masyarakat, FIKES Univ. Esa Unggul PENDAHULUAN Uji Binomial Sign Single-sample

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

Berapa Peluang anda. meninggal? selesai S-1? menjadi menteri? menjadi presiden?

Berapa Peluang anda. meninggal? selesai S-1? menjadi menteri? menjadi presiden? PELUANG Berapa Peluang anda meninggal? selesai S-1? menjadi menteri? menjadi presiden? Peluang Ukuran / derajat ketidakpastian suatu peristiwa Peluang Kemungkinan (Probability) (Possibility) Peristiwa

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

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

Trik Prediksi Pertandingan Sepak Bola Sangat Jitu

Trik Prediksi Pertandingan Sepak Bola Sangat Jitu Trik Prediksi Pertandingan Sepak Bola Sangat Jitu Sepakbola, sebagaimana mayoritas olahraga, merupakan permainan yang penuh dengan kejutan & keberuntungan. Tidak ada yang meraba Bradford City bisa mengalahkan

Lebih terperinci

CHAPTER 7 DISCRETE PROBABILITY

CHAPTER 7 DISCRETE PROBABILITY CHAPTER 7 DISCRETE PROBABILITY 1 7.1 AN INTRODUCTION TO DISCRETE PROBABILITY 2 Sejarah 1526: Cardano menulis Liber de Ludo Aleae (Book on Games of Chance). Abad 17: Pascal menentukan kemungkinan untuk

Lebih terperinci

Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi

Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi Buatlah aplikasi program untuk menyelesaikan kasus permasalahan dibawah ini, dengan menggunakan software aplikasi yang kalian mampu gunakan, interfacing

Lebih terperinci

PENERAPAN TEORI KOMBINATORIAL DAN PELUANG DISKRIT DALAM PERMAINAN POKER

PENERAPAN TEORI KOMBINATORIAL DAN PELUANG DISKRIT DALAM PERMAINAN POKER PENERAPAN TEORI KOMBINATORIAL DAN PELUANG DISKRIT DALAM PERMAINAN POKER Irma Juniati - 13506088 Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung 40116, email: if16088@students.if.itb.ac.id Abstrak Makalah ini membahas

Lebih terperinci

OMITS 12. Soal Babak Penyisihan Olimpiade Matematika ITS (OMITS) Tahun 2012 Tingkat SMA/Sederajat MATEMATIKA ING NGARSA SUNG TULADHA

OMITS 12. Soal Babak Penyisihan Olimpiade Matematika ITS (OMITS) Tahun 2012 Tingkat SMA/Sederajat MATEMATIKA ING NGARSA SUNG TULADHA OMITS 2 Soal Babak Penyisihan Olimpiade Matematika ITS (OMITS) Tahun 202 Tingkat SMA/Sederajat MATEMATIKA ING NGARSA SUNG TULADHA Olimpiade? Ya OMITS Petunjuk Pengerjaan Soal Babak Penyisihan Olimpiade

Lebih terperinci

MODUL TEKNOLOGI KOMUNIKASI (3 SKS) Oleh : Drs. Hardiyanto, M.Si

MODUL TEKNOLOGI KOMUNIKASI (3 SKS) Oleh : Drs. Hardiyanto, M.Si PERTEMUAN 13 FAKULTAS ILMU KOMUNIKASI UNIVERSITAS MERCU BUANA, JAKARTA MODUL TEKNOLOGI KOMUNIKASI (3 SKS) Oleh : Drs. Hardiyanto, M.Si POKOK BAHASAN Pengertian dampak media berteknologi modern pada masyarakat.

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

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. pada mahasiswa jurusan pendidikan keolahragaan.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. pada mahasiswa jurusan pendidikan keolahragaan. BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Hasil Penelitian Penelitian ini dilaksanakan untuk mengetahui seberapa besar hubungan kekuatan otot perut dengan kemampuan heading dalam permainan sepak

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Peluang 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

Permutations, Combinations, and Probability Jadug Norach Agna Parusa. Copyright 2014 Bimbingan Belajar Merlion BBMerlion.com

Permutations, Combinations, and Probability Jadug Norach Agna Parusa. Copyright 2014 Bimbingan Belajar Merlion BBMerlion.com Permutations, Combinations, and Probability Jadug Norach Agna Parusa Copyright 2014 Bimbingan Belajar Merlion BBMerlion.com 1 PERMUTATIONS & COMBINATIONS Objektif Mengenal konsep ( n P r ) dan ( n C r

Lebih terperinci

Bab IV. Pengantar Peluang. Pengantar Peluang. Eksperimen. Aturan Menghitung Kombinasi Permutasi. Keluaran Eksperimen

Bab IV. Pengantar Peluang. Pengantar Peluang. Eksperimen. Aturan Menghitung Kombinasi Permutasi. Keluaran Eksperimen Pengantar Peluang Eksperimen Pengantar Peluang Bab IV Aturan Menghitung Kombinasi Permutasi Peluang Eksperimen Peluang adalah pengukuran numerik kemungkinan suatu kejadian terjadi Eksperimen Keluaran Eksperimen

Lebih terperinci