Misalkan peluang seorang calon mahasiswa IT Telkom memilih prodi TI adalah sebesar 0.6. Berapa peluang bahwa ;

dokumen-dokumen yang mirip
Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

PENS. Probability and Random Process. Topik 5. Beberapa jenis Distribusi Variabel Acak. Prima Kristalina April 2015

4.1.1 Distribusi Binomial

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

HARAPAN MATEMATIK. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

Peubah Acak (Lanjutan)

STATISTICS. WEEK 5 Hanung N. Prasetyo TELKOM POLTECH/HANUNG NP

Contoh: Aturan Penjumlahan. Independen. P(A dan B) = P(A) x P(B)

Statistika Ekonomi UT ESPA 4123

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata

MINGGU KE-8 HARGA HARAPAN DAN BEBERAPA KETAKSAMAAN DALA

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

Bab 5 Distribusi Sampling

TEORI PENDUGAAN. diketahui berdasarkan informasi sampel.

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

THEORY. By: Hanung N. Prasetyo PEUBAH ACAK TELKOM POLYTECHNIC/HANUNGNP

DISTRIBUSI PROBABILITAS

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

SEJARAH DISTRIBUSI POISSON

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

PEMBANGKIT RANDOM VARIATE

STATISTIK PERTEMUAN V

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:

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

DISTRIBUSI KONTINU. Utriweni Mukhaiyar

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

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

Menjelaskan pengertian distribusi binomial, mengidentifikasi eksperimen binomial dan menghitung probabilitas binomial, menghitung ukuran pemusatan

Sampling, Estimasi dan Uji Hipotesis

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

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

PENS. Probability and Random Process. Topik 8. Estimasi Parameter. Prima Kristalina Juni 2015

Statistika (MMS-1403)

INTERVAL KEPERCAYAAN

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah,, ST., MT

MA2181 Analisis Data - U. Mukhaiyar 1

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Distribusi Probabilitas Diskrit: Geometrik Hipergeometrik

DISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG)

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

Ayundyah Kesumawati. April 27, 2015

DISTRIBUSI TEORITIS. P(M) = p = probabilitas untuk mendapat bola merah (sukses) 30

STATISTIK PERTEMUAN VI

BAB IV EKSPEKTASI MATEMATIK

REKAYASA TRAFIK ARRIVAL PROCESS.

Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=x) disebut distribusi probabilitas X

VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSI PELUANG

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Nilai harapan suatu variabel acak x ditulis E (x) didefinisikan E (x) = Σ x. f (x) Var (x) = σ x 2 = E [ x E (x) ] 2 = E (x 2 ) { E (x) } 2

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS

BAB 8 DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT

BAB 2 LANDASAN TEORI

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 2 Sinyal Acak

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

PENS. Probability and Random Process. Topik 4. Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas. Prima Kristalina April 2015

Pengertian Pengujian Hipotesis

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

Pengantar Proses Stokastik

MODUL DISTRIBUSI PROBABILITAS EKSPONENSIAL

STATISTICS WEEK 7. By: Hanung N. Prasetyo POLTECH TELKOM/HANUNG NP

Distribusi Sampling. Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015

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

Distribusi Peluang Teoritis. Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan.

Distribusi Peluang. Pendahuluan

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

Distribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 17/12/2014

PEMBAHASAN UTS 2015/2016 STATISTIKA 1

Penduga : x p s r b. Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN SIX SIGMA. Victoria Dwi Murti 1, Sudarno 2, Suparti 3

BUKU REFERENSI MATERI KULIAH DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MA2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER II TAHUN 2010/2011

l.makalah DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT

SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN. 2010, Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D.

SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION)

Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata, f : S R

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

Beberapa Distribusi Peluang. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. dibahas antara lain sejarah singkat, kegiatan, struktur organisasi, serta tata laksana

KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS

STATISTIKA LINGKUNGAN

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

Fungsi Kepadatan Probabilitas

UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, MA 2081 Statistika Dasar.

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER

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

Transkripsi:

Responsi

SOAL 1: Misalkan peluang seorang calon mahasiswa IT Telkom memilih prodi TI adalah sebesar 0.6. Berapa peluang bahwa ; Orang keenam yang mendaftar seleksi adalah orang keempat yang memilih TI Orang keempat yang mendaftar seleksi merupakan orang pertama yang memilih TI

SOAL 2: Waktu kedatangan mobil pelanggan tempat cuci mobil mengikuti distribusi eksponensial dengan rata-rata waktu kedatangan 3 menit. Pengelola ingin mengetahui berapa probabilita waktu kedatangan antara suatu mobil dengan mobil berikutnya adalah 2 menit atau kurang.

SOAL 3: Diketahui variabel acak X berdistribusi Uniform dalam interval (2,7), hitunglah : P( X > 4 ) dan P( 3 < X < 5.5) Diketahui variabel acak. X berdistribusi Uniform dalam interval (a,b). Jika E(X) = 10 dan Var(X) = 12, tentukan nilai a dan b.

SOAL 4: Dalam sebuah wadahterdapat 20 buah kartu bridge dimana 4 buah diantaranya adalah kartu AS. Jika peubah acak X menyatakan banyaknya kartu AS pada sebuah sampel acak berukuran 5, tentukan peluang terdapat 2 buah kartu As jika pengambilan dilakukan secara : A. Tanpa pengembalian (WOR) B. Dengan pengembalian (WR)

SOAL 5: Bagian Administrasi Akademik STT TELKOM mempelajari Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mahasiswa selama beberapa tahun. Ditemukan bahwa distribusinya Normal dengan rataan 2,80 dan simpangan baku 0,40. Untuk memperoleh beasiswa, mahasiswa harus berada dalam 10% teratas dari perwakilan mahasiswa. Berapa IPK yang harus dimiliki oleh mahasiswa agar dapat memperoleh beasiswa? Apabila populasi mahasiswa STT TELKOM terdiri dari 1000 mahasiswa, berapa banyak mahasiswa yang memiliki IPK 3,70?

SOAL 6: Sebuah pabrik bola lampu setiap bulannya rata-rata memproduksi sebanyak 25.000 unit bola lampu dengan standard deviasi=4000 unit. Bila produksi lampu selama satu periode tertentu dianggap berdistribusi normal, maka hitunglah probabilitas akan diperoleh : a) Tingkat produksi perbulan antara 26.000 27.500 b) Tingkat produksi kurang dari 27.000 unit c) Tingkat produksi lebih dari 30.000 unit

SOAL 7 : Pengawas produksi ban Bridgestone menemukan bahwa rata-rata produksi ban yang cacat mencapai 2% dari total produksi yang ada. Bila dari seluruh produksi tersebut diambil sebanyak 400 ban secara random (acak), maka berapakah probabilitasnya : a) Ban yang cacat 3% (Xi 3%) b) Ban yang cacat antara 1,5% - 2,5 %

SOAL 8: Pabrik alat elektronik SONY memproduksi sejenis adaptor yang memiliki rata-rata umur pemakaian = 800 jam( ) dengan standar deviasi = 40 jam (S). Hitunglah probabilitasnya bila dipilih 16 sampel secara random akan memiliki umur rata-rata : a) Kurang dari 775 jam b) Antara 780 jam 820 jam c) Lebih dari 810 jam

SOAL 9 : Bila rata-rata IQ dari seluruh mahasiswa baru di UPN = 110 dengan standar deviasi = 10 (IQ dianggap berdistribusi normal) a) Hitunglah probabilitas mahasiswa tersebut memiliki IQ 112 b) Hitunglah probabilitas dari 36 mahasiswa, rata-rata memiliki IQ 112 c) Hitunglah probabilitas dari 100 mahasiswa, ratarata memiliki IQ 112

SOAL 10: Jumlah air mineral (liter) yang dikonsumsi karyawan suatu kantor dari sebuah dispenser diketahui berdistribusi uniform dalam selang 7 hingga 10 liter per hati.hitung probabilitas suatu hari jumlah air yang dikonsumsi karyawan tersebut adalah : a. Paling banyak 8,8 liter b. Lebih dari 7,4 liter tetapi kurang dari 9,5 liter

SOAL 11 Andaikan X 1, X 2,, X 35 merupakan peubah acak diskret yang bersifat i.i.d. (independent, identically distributed) dan mempunyai fungsi massa peluang (fmp) yang sama, yaitu : p( x) 5 x 15 0 2, untuk, untuk x 2, 1,0,1,2 x lainnya a) Hitung rataan (mean) dan varians dari total sampel T = X 1 + X 2 + + X 35 b) Hitung P(T> 20).

SOAL 12 Diketahui X 1, X 2,, X 36 merupakan peubah acak diskrit yang bersifat i.i.d. (independent, identically distributed) dan mempunyai fungsi peluang (pdf) sebagai berikut: e p( x) 0 Jika T = X 1 + X 2 + + X 36 tentukan: A. Rata-rata dan varians dari T B. Hitung p(33<t<45) x, x 0, untuk x lainnya

SOAL 13 Diketahui X 1, X 2,, X 36 merupakan peubah acak diskret yang bersifat i.i.d. (independent, identically distributed) dan mempunyai fungsi massa peluang (pdf) yang sama yaitu: X -1 0 1 P(x) 0,2 0,2 0,6 a) Hitunglah x dan x dari T = X 1 + X 2 + + X 36 b) Dengan menggunakan CLT hitunglah : i. P(T>25) ii. P(T<0)