MODUL DISTRIBUSI PROBABILITAS EKSPONENSIAL

dokumen-dokumen yang mirip
DISTRIBUSI POISSON Pendahuluan Rumus Pendekatan Peluang Poisson untuk Binomial P ( x ; µ ) = (e µ. µ X ) / X! n. p Rumus Proses Poisson

Modul Praktikum Distribusi Weibull DISTRIBUSI WEIBULL. Tujuan Praktikum:

MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2. Laboratorium Jurusan. Manajemen Dasar. Fakultas Ekonomi UNIVERSITAS GUNADARMA. Versi 3.1. Tahun Penyusunan 2012

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 )

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR STATISTIKA 1 PTA 2015/2016 NAMA : NPM : KELAS : KP : TUTOR : ASBAR :

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2. Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan :

15Ilmu. Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal)

STMIK KAPUTAMA - BINJAI

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

DISTRIBUSI BINOMIAL berhasil gagal berhasil gagal berhasil gagal ya tidak success failed sukses atau berhasil gagal. sukses atau berhasil.

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

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata

Bagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H

MODUL 1 SAMPLE t-test

Distribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis

NAMA : NPM : KELAS : KP : TUTOR : ASBAR : LAB. MANAJEMEN DASAR vii LITBANG PTA 16/17

DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL

MODUL DISTRIBUSI T. Objektif:

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

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA

Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai

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

Distribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 13/11/2013

Statistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel

BAB IV PROSES POISSON (III)

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

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

OUT LINE. Distribusi Probabilitas Normal. Pengertian Distribusi Probabilitas Normal. Distribusi Probabilitas Normal Standar

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

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

BAB 2 PENYAJIAN DATA

BAB 3 PEMBAHASAN. Tabel 3.1 Data Jumlah dan Rata-Rata Waktu Pelayanan Pasien (menit) Waktu Pengamatan

Manajemen. Modul Riset Akuntansi UJI NORMALITAS. Manajemen

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik

ONE SAMPLE T TEST. Uji Pihak Kiri : dikatakan sebagai uji pihak kiri karena t tabel ditempatkan di bagian kiri Kurva

ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG

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

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS

SPSS 10: Transformasi Data. Transformasi Data

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

MODUL 2. TABULASI DATA. TABULASI DATA Pembuatan Tabel Frekwensi. Perintah Statistik

BAB 1 PENDAHULUAN. 1. Latar belakang

PERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL

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

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random

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

Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2. Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan :

Binomial Distribution. Dyah Adila

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

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

Laju pertumbuhan penduduk geometrik menggunakan asumsi bahwa laju pertumbuhan penduduk sama setiap tahunnya.

UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2)

TABEL DISTRIBUSI Dilengkapi Metode Untuk Membaca Tabel Distribusi

Statistika & Probabilitas. Pancaran Frekuensi

UJI NORMALITAS DATA. Sebelum kita bicarakan ujin normalitas berikut kita perhatikan gambar distribusi normal berikut ini :

TEORI PENDUGAAN STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif

Makalah Statistika Distribusi Normal

STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA. Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Akuntansi

ANALISIS. 4.4 Analisis Tingkat Kedatangan Nasabah

BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA

UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA)

BAB IV PEMBAHASAN. Sebelum melakukan analisis dengan penerapan simulasi Monte Carlo dan VaR,

STATISTICS. Oleh: Hanung N. Prasetyo DISTRIBUSI NORMAL WEEK 6 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Ho merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 4 PENGANTAR MINITAB

Cara memperoleh data: Zaman dahulu, dgn cara : Melempar dadu Mengocok kartu

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

LAMPIRAN 1. Struktur Organisasi PT. Soho

BAB 2 LANDASAN TEORI

KARAKTERISTIK DISTRIBUSI KURVA NORMAL

Statistik Uji Kruskal-Wallis

BAB I PENDAHULUAN. TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS ITALIC 1.2 Rumusan Masalah

Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada STATISTIKA. Continuous Probability Distributions.

DISTRIBUSI PROBABILITAS

LAPORAN PRAKTIKUM I METODE STATISTIKA II PENGUJIAN HIPOTESIS INDEPENDENT DENGAN PENDEKATAN ANALISIS RAGAM

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial

UNY. Modul Praktikum Teori Antrian. Disusun oleh : Retno Subekti, M.Sc Nikenasih Binatari, M.Si Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY

Distribusi Sampling Sebaran Penarikan Contoh. Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/peramalan.

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB I PENDAHULUAN. (independen) dan variabel terikat (dependen)

POLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN

Independent Sample T Test

BAB III METODE PENELITIAN. Gambar 3.1

Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis

Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015

Definisi 4.1 Fungsi f dikatakan kontinu di titik a (continuous at a) jika dan hanya jika ketiga syarat berikut dipenuhi: (1) f(a) ada,

STATISTIKA & PROBABILITAS. PANCARAN FREKUENSI

Transkripsi:

MODUL DISTRIBUSI PROBABILITAS EKSPONENSIAL Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Distribusi Eksponensial Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi Eksponensial I. Pendahuluan Distribusi probabilitas eksponensial merupakan pengujian digunakan untuk melakukan perkiraan atau prediksi dengan hanya membutuhkan perkiraan rata-rata populasi, karena dalam distribusi eksponensial memiliki standar deviasi sama dengan rata-rata. Distribusi ini termasuk ke dalam distribusi kontinyu. Ciri dari distribusi ini adalah kurvanya mempunyai ekor di sebelah kanan dan nilai x dimulai dari 0 sampai tak hingga. Gambar kurva distribusi eksponensial berbeda-beda tergantung dari nilai x dan λ sebagai berikut : Syarat dari distribusi eksponensial yaitu : X 0 λ > 0 Statistika 2 ATA 11/12

e = 2,71828... Dalam menghitung probabilitas distribusi eksponensial, rumus yang digunakan adalah : Dimana X = interval rata-rata λ = parameter rata-rata Xo = rata-rata sampel yang ditanyakan e = eksponensial = 2,71828 Gambar daerah luas kurva distribusi eksponensial : Keterangan : daerah arsiran probabilitas tergantung tanda atau. jika P (X Xo) maka daerah arsiran probabilitasnya berada di sebelah kiri. Statistika 2 ATA 11/12

Contoh soal 1 : Toko CD BEAT THE HITS tengah mengadakan diskon besar-besaran sehingga kedatangan pengunjung yang berdistribusi eksponensial meningkat dari biasanya menjadi 8,4 per 35 menit. berapa probabilitas kedatangan pengunjung dalam selang waktu 8 menit atau lebih? Diketahui: Xo = 8 menit / 35menit = 0,228 λ = 8,4 Ditanyakan: P(X 8 menit)? Jawab: Dengan langkah manual : P(X 0,5) = e ^ (-8,4*0,228) = 0,14734 atau 14,734% Dengan menggunakan program r commander : Langkah-langkah pengerjaan dengan r commander : 1. Buka program r commander. 2. Klik menubar Distributions Continuous distributions Exponential distributions Exponential Probabilities. Statistika 2 ATA 11/12

Setelah tampil window Exponential Probabilities, masukkan nilai X pada kolom nilai peubah /variable values yaitu 0.228, nilai λ pada kolom laju yaitu 8.4. Karena yang ditanyakan adalah selang waktu kedatangan 8 menit atau lebih, maka dipilih Upper tail, seperti tampilan sebagai berikut : Statistika 2 ATA 11/12

3. Setelah itu klik ok, Lalu akan muncul tampilan sebagai berikut : Analisis : Jadi peluang probabilitas bahwa kedatangan pelanggan BEAT THE HITS! memiliki selang waktu kedatangan 8 menit atau lebih sebesar 0,1473 atau 14,73%. Contoh soal 2 : Sebuah toko buku besar di Bali mempunyai rata-rata kedatangan pengunjung yang berdistribusi eksponensial sebesar 5,8 setiap 50 menit. berapa probabilitas kedatangan pengunjung memiliki selang waktu 15 menit atau kurang? Diketahui : Xo = 15 menit/50menit = 0,3 λ = 5,8 Ditanyakan : P(X 15 menit)? Jawab : Statistika 2 ATA 11/12

Dengan langkah manual : P(X Xo) =1 e ^ (-5,8*0,3) = 0,8244 atau 82,44% Dengan menggunakan program r commander : Langkah-langkah pengerjaan dengan r commander : 1. Buka program r commander. 2. Klik menubar Distributions Continuous distributions Exponential distributions Exponential Probabilities. Setelah tampil window Exponential Probabilities, masukkan nilai X pada kolom nilai peubah /variable values yaitu 0.3, nilai λ pada kolom laju yaitu 5.8. Karena yang ditanyakan adalah selang 15 menit atau kurang, maka dipilih Lower tail, seperti tampilan sebagai berikut : Statistika 2 ATA 11/12

3. Setelah itu klik ok, Lalu akan muncul tampilan sebagai berikut : Analisis : Jadi peluang probabilitas bahwa kedatangan pelanggan memiliki selang satu jam atau kurang sebesar 0,8244 atau 82,44%. Statistika 2 ATA 11/12