MODUL KULIAH STATISTIKA PROBABILITAS

dokumen-dokumen yang mirip
MAKALAH M A T E M A T I K A

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

Probabilitas. Hermita

CHAPTER 7 DISCRETE PROBABILITY

Pertemuan 1 KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAB II KAJIAN TEORI, KERANGKA PIKIR DAN HIPOTESIS. kemampuan dalam memecahkan masalah yang dihadapinya. Pemecahan masalah

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

Bahan kuliah Matematika Diskrit. Himpunan. Oleh: Didin Astriani P, M.Stat. Fakultas Ilkmu Komputer Universitas Indo Global Mandiri

KONSEP DASAR PROBABILITAS OLEH : RIANDY SYARIF

Probabilitas (Peluang)

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

STATISTIKA MATEMATIKA Probabilitas, Distribusi, dan Asimtosis dalam Statistika

BAB V TEORI PROBABILITAS

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Bab 3 Pengantar teori Peluang

BAB I PENDAHULUAN Arti Kata Statistik

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG

PENCACAHAN RUANG SAMPEL

KONSEP DASAR PROBABILITAS

Perumusan Probabilitas Kejadian Majemuk S S A B A B Maka banyak anggota himpunan gabungan A dan B adalah : n(a n(a B) = n(a) + n(b) n(a n(a B) Kejadia

Pierre-Simon Laplace. Born 23 March 1749 Beaumont-en-Auge, Normandy, France Died 5 March 1827 (aged 77) Paris, France Mempelajari peluang dalam judi

Tujuan Pembelajaran. mutually exclusive

Bab 9. Peluang Diskrit

MAKALAH PROBABILITAS DAN STATISTIC

KONSEP DASAR PROBABILITAS

MAKALAH PELUANG OLEH :

Eksperimen Hasil Kejadian KONSEP PROBABILITAS

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. Permutasi dengan beberapa elemen yang sama: Dari n obyek terdapat n

HIMPUNAN (Pengertian, Penyajian, Himpunan Universal, dan Himpunan Kosong) EvanRamdan

Probabilitas dan Statistika Teori Peluang. Adam Hendra Brata

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya

KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

Hidup penuh dengan ketidakpastian

Suplemen Kuliah STATISTIKA. Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu

Bab 11 PELUANG. Contoh : 5! = = 120

HANDOUT MATAKULIAH : STATISTIKA MATEMATIKA I

April 20, Tujuan Pembelajaran

BAB 3 Teori Probabilitas

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

Unit 5 PELUANG. Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

PELUANG. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah

STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling

STATISTIK PERTEMUAN III

By : Refqi Kemal Habib

DAFTAR TERJEMAH. No. Bab Kutipan Hal. Terjemah

Jenis Distribusi. 1. Distribusi Probabilitas 2. Distribusi Binomial (Bernaulli) 3. Distribusi Multinomial 4. Distribusi Normal (Gauss)

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT)

MATEMATIKA BISNIS. Pendahuluan: 1. Kontrak Perkuliahan 2. Himpunan. Sitti Rakhman, SP., MM. Modul ke: Fakultas FEB. Program Studi Manajemen

2-1 Probabilitas adalah:

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

Pert 3 PROBABILITAS. Rekyan Regasari MP

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

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

PELUANG. Hasil Kedua. Hasil Pertama. Titik Sampel GG GA A

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

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI

Probabilitas & Distribusi Probabilitas

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?

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

PELUANG. Titik Sampel GG

LAMPIRAN X BAHAN AJAR

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

Definisi 1.1: Jika S dan A adalah himpunan semua kejadian tertentu yang memenuhi, maka

Jadi, seluruhnya ada 4 x 4 x 3 x 2 = 96 bilangan yang dapat disusun dengan angkaangka yang tidak boleh berulang.

Modul ke: STATISTIK Probabilitas atau Peluang. 05Teknik. Fakultas. Bethriza Hanum ST., MT. Program Studi Teknik Mesin

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

KONSEP DASAR PROBABILITAS

PROBABILITAS. Teori kemungkinan merupakan dasar untuk menetukan nisbah yang diharapkan dari tipe tipe persilangan

Nilai Probabilitas berkisar antara 0 dan 1.

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah

Statistika Farmasi

BAB II PROBABILITAS Ruang sampel (sample space)

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

PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG. Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung

Peluang dan. Teori. Burhan. A. Pendahuluan. akan. Abstrak : yang pasti. datang. Abstract : prayer.

Ruang Sampel, Titik Sampel dan Kejadian

Penerapan Kombinatorial dan Peluang Diskrit dalam Double Down Pada BlackJack

BAB V PENGANTAR PROBABILITAS

Peluang. Jadi, Ruang Sampel sebanyak {6}. Pada Dadu, ada 1, 2, 3, 4, 5, 6. Pada Kartu Remi, ada : Jadi, Ruang Sampel sebanyak {52}.

STATISTIKA EKONOMI PROBABILITAS DALAM STATISTIK SEBAGAI METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH. Dengan Topik:

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

STK 211 Metode statistika. Materi 3 Konsep Dasar Peluang

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

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.

Logika Matematika Modul ke: Himpunan

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN ( R P P ) Mata Pelajaran : Matematika Satuan Pendidikan : SMA Kelas/Semester : XI IPS/ 1 Alokasi waktu : 2 x 45 menit

ARUMEGA ZAREFAR, SE.,M.Ak.,Akt.,CA

Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M

Konsep Peluang. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

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

KATA PENGANTAR. Salatiga, Juni Penulis. iii

ULANGAN UMUM MADRASAH ALIYAH SEMESTER GANJIL TAHUN PELAJARAN MATEMATIKA XI IPS

C n r. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m. P n. P ( n, n ) = n P n = P n n!

Statistika Psikologi 1

MATERI MATEMATIKA KELAS 9 SMP/MTSn Bab 5 : Pangkat dan akar

Transkripsi:

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 Teori Probabilitas Statistika adalah suatu disiplin ilmu yang mempelajari sekumpulan konsep dan metode pengumpulan, penyajian, analisis dan interpretasi data sampai pengambilan keputusan pada situasi dimana terdapat ketidakpastian. Ketidakpastian dalam matematika dapat diukur dengan teori peluang/probabilitas. Teori probabilitas atau peluang awalnya diinspirasi oleh masalah perjudian. Awalnya dilakukan oleh matematikawan dan fisikawan Itali yang bernama Girolamo Cardano (1501-1576). Cardano lahir pada tanggal 24 September 1501. Cardano merupakan seorang penjudi pada waktu itu. Walaupun judi berpengaruh buruk terhadap keluarganya, namun judi juga memacunya untuk mempelajari peluang. Dalam bukunya yang berjudul Liber de Ludo Aleae (Book on Games of Changes) pada tahun 1565, Cardano banyak membahas konsep dasar dari peluang yang berisi tentang masalah perjudian. Sayangnya tidak pernah dipublikasikan sampai 1663. Girolamo merupakan salah seorang dari bapak probability. Tahun 1654, seorang penjudi lainnya yang bernama Chevalier de Mere menemukan sistem perjudian. Ketika Chevalier kalah dalam berjudi dia meminta temannya Blaise Pascal (1623-1662) untuk menganalisis sistim perjudiannya. Pascal menemukan bahwa sistem yang dipunyai oleh Chevalier akan mengakibatkan peluang dia kalah 51 %. Pascal kemudian menjadi tertarik dengan peluang, dan mulailah dia mempelajari masalah perjudian. Dia mendiskusikannya dengan matematikawan terkenal yang lain yaitu Pierre de Fermat (1601-1665). Mereka berdiskusi pada tahun 1654 antara bulan Juni dan Oktober melalui 7 buah surat yang ditulis oleh Blaise Pascal dan Pierre de Fermat yang membentuk asal kejadian dari konsep peluang. Awal tahun 1656, Christiaan Huygens menulis naskah Van Rekeningh in Spelen van Geluck. Van Rekeningh in Spelen van Geluck adalah risalat Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Page 1

singkat terdiri dari 15 halaman, yang kemungkinan didasarkan atas apa yang dilihat Huygen selama dia menetap di paris pada tahun-tahun sebelumnya tentang surat menyurat antara Pascal dan Fermat. Pada bentuk akhirnya, tulisan ini memuat 14 masalah (Voorstellen) dengan solusi atau buktinya dan 5 masalah yang harus diselesaikan oleh pembaca. Lima masalah terakhir adalah sebagian dari masalah Fermat dan Pascal. Masalah terakhir dari kelima masalah tersebut pada akhirnya dikenal sebagai Gambler s ruin dan bagianbagian dari surat menyurat Pascal dan Fermat yang di terbitkan pada tahun 1656. Tahun 1709 Jaques (Jacob) Bernoulli menulis buku Ars Conjectandi, yang terdiri 5 bagian, yaitu: 1. Menulis lagi Liber de Ludo Aleae (Book on Games of Chance) karya Cardano 2. Permutasi dan Kombinasi 3. Distribusi Binomial dan Multinomial 4. Teori Peluang 5. Law Large Number (Hukum Bilangan Besar) Tahun 1711, Abraham de Moivre yang lahir di French Hugesenot pada tanggal 26 Mei 1667, dan wafat di London 27 November 1754, menerbitkan buku yang berjudul Doctrine of Chances, yang diantaranya memuat Ars Conjectandi. Selain memuat Ars Conjectandi, buku ini juga memuat mengenai teori dari permutasi dan kombinasi yang berpangkal dari probabilitas, contohnya: Diketahui dari huruf-huruf a,b,c,d,e,f diambil dua huruf, maka peluang terambilnya huruf pertama adalah 1/6, peluang terambilnya huruf kedua adalah 1/5. Jadi peluang terambilnya dua huruf tersebut adalah (1/6)(1/5) = 1/30. Selain itu karya de Moivre adalah teorema limit pusat dan distribusi normal. Abraham de Moivre adalah orang yang pertama memperkenalkan distribusi normal pada tahun 1737, kemudian ditulis ulang pada tahun 1738 dengan judul The Doctrine of Chances, yang membahas pendekatan distribusi binomial untuk n yang besar. Hasil ini diperluas oleh Laplace dalam buku Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Page 2

Analytical Theory of Probabiliteis pada tahun 1812, yang sekarang dikenal dengan teorema De Moivre-Laplace. Laplace menggunakan distribusi normal untuk menganalisis percobaannya. Karena grafik probalitasnya mirip lonceng maka Jouffret pada tahun 1872 memberi nama kurva lonceng (bell curve).nama distribusi normal diberikan oleh S.Pierce, Francis Galton dan Wilhelm Lexis pada tahun 1875. 1.2. Pengertian Probabilitas Probabilitas atau peluang adalah adalah tingkat keyakinan seseorang untuk menentukan terjadi atau tidak terjadinya suatu kejadian (peristiwa) yang akan terjadi di masa mendatang. Secara kualitatif peluang dapat dinyatakan dalam bentuk kata sifat untuk menunjukkan kemungkinan terjadinya suatu keadaan seperti baik, lemah, kuat, miskin, sedikit dan lain sebagainya. Secara kuantitatif, peluang dinyatakan sebagai nilai-nilai numeris baik dalam bentuk pecahan maupun desimal antara 0 dan 1. Peluang sama dengan 0 berarti sebuah peristiwa tidak bisa terjadi sedangkan peluang sama dengan 1 berarti peristiwa tersebut pasti terjadi. 0 (Tidak Mungkin) 0.5 1 (Pasti) (May be Yes / May be No) Dalam kehidupan sehari-hari kita sering mendengar perkiraan terjadinya hujan dalam bentuk peluang baik secara kualitatif seperti kemungkinannya kecil akan terjadi hujan esok hari, atau dalam bentuk kuantitatif seperti kemungkinan hujan esok hari sekitar 30%. Jelas di sini bahwa berbicara mengenai peluang kita dihadapkan dalam suatu kondisi yang tidak pasti, akan tetapi kita hanya diberikan suatu petunjuk atau gambaran seberapa besar keyakinan kita bahwa suatu peristiwa bisa terjadi. Semakin besar nilai peluang yang dihasilkan dari suatu perhitungan maka semakin besar keyakinan kita bahwa peristiwa itu akan terjadi. Dewasa ini, perkiraan tentang akan terjadinya suatu gejala alam bukanlah sesuatu pekerjaan sederhana akan tetapi telah melalui suatu proses perhitungan yang sangat kompleks. Gejala sebuah Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Page 3

peristiwa tidak hanya dikaji dari satu sisi saja, misalnya pengaruh waktu, akan tetapi juga melibatkan banyak variabel yang terkait dengan peristiwa tersebut. Olehkarena itu peluang yang didasarkan pada latar belakang ilmiah bisa memberikan tingkat keyakinan yang lebih tinggi bagi orang yang memerlukannya. Salah satu cara untuk menyatakan peluang dari suatu peristiwa adalah penggunaan diagram Venn seperti yang dilukiskan dalam gambar 1. Meski konvensional, tetapi cara ini ternyata lebih mudah dipahami oleh masyarakat luas khususnya bagi orang-orang yang bukan berlatar belakang matematika. Diagram Venn berbentuk persegi panjang untuk menyatakan semua peristiwa yang bisa terjadi dan lingkaran untuk menggambarkan peluang terjadinya peristiwa tertentu. Pengambaran diagram umumnya tidak menggunakan skala yang sesungguhnya, artinya jika peluang terjadi peristiwa hujan 30% bukan berarti bahwa lingkaran yang dimaksud luasnya harus 30% dari luas persegi panjang. 1.3. Manfaat Probabilitas Probabilitas atau Peluang diperlukan untuk mengetahui ukuran atau derajad ketidakpastian suatu peristiwa. Di dalam statistik, peluang dipakai antara lain terkait dengan cara pengambilan sampel dari suatu populasi, mengundi dengan sebuah mata uang logam atau sebuah dadu, membaca temperatur dengan termometer tiap hari, menghitung barang rusak yang dihasilkan tiap hari, mencatat banyak kendaraan yang melalui pertigaan jalan Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Page 4

tertentu setiap jam, dan masih banyak contoh yang lain, merupakan eksperimen yang dapat diulangi. Semua hasil yang mungkin terjadi bisa dicatat. Segala bagian yang mungkin didapat dari hasil ini dinamakan peristiwa. Secara singkat, manfaat probabilitas adalah untuk membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat, karena kehidupan di dunia tidak ada kepastian dan informasi yang tidak sempurna. Contoh : - Pembelian harga saham berdasarkan analisis harga saham. - Peluang produk yang dihasilkan perusahaan (sukses atau tidak ) 1.4. Istilah-istilah dalam Probabilitas Dalam Probabilitas ada 5 hal istilah yang penting yaitu percobaan (experiment), hasil (out come), ruang sampel, peristiwa (event) dan himpunan. 1. Percobaan adalah aktivitas yang menghasilkan suatu peristiwa. Misalnya: kegiatan melempar uang, akan menghasilkan peristiwa muncul gambar atau angka. 2. Hasil adalah suatu hasil dari suatu percobaan tersebut, yaitu muncul gambar atau angka. 3. Ruang sampel adalah himpunan semua hasil yang mungkin pada percobaan. 4. Kejadian atau peristiwa adalah hasil yang terjadi dari suatu kejadian. 5. Himpunan adalah kumpulan objek yang didefinisikan dengan jelas dan dapat dibeda-bedakan. Perhatikan contoh berikut: 1. Eksperimen : Pelemparan sebuah dadu 2. Hasil : Muncul angka dadu 1,2,3,4,5,6 3. Ruang sampel : S = {1,2,3,4,5,6} 4. Peristiwa : A = Muncul angka dadu genap = {2,4,6} B = Muncul angka dadu prima = {2,3,4} C = Muncul angka factor dari 6 = {1,2,3,6} Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Page 5

1.5. Pendekatan Probabilitas Dalam teori probabilitas terdapat 3 pendekatan yaitu : pendekatan klasik, pendekatan relatif dan pendekatan subjektif. A. Pendekatan Klasik Pendekatan klasik mengasumsikan bahwa sebuah peristiwa mempunyai kesempatan untuk terjadi yang sama (equally likely). Probabilitas suatu peristiwa dinyatakan sebagai ratio antara jumlah kemungkinan hasil (peristiwa) dengan total kemungkinan hasil. Berdasarkan asumsi tiap-tiap elemen ruang sampel (S) mempunyai peluang yang sama untuk terjadi, maka peluang terjadinya peristiwa A dapat ditulis sebagai berikut: P A = n(a) n(s) Dengan p(a) = peluang terjadinya peristiwa A Contoh 1: n(a) = Banyaknya anggota dalam peristiwa A n(s) = Banyaknya anggota ruang sampel Eksperimen : Pelemparan sebuah dadu Hasil : Muncul angka dadu 1,2,3,4,5,6 Ruang sampel : S = {1,2,3,4,5,6} Peristiwa : n(s) = 6 A = Muncul angka dadu genap = {2,4,6} dan n(a) = 3 C = Muncul angka dadu faktor dari 6 = {1,2,3,6} dan n(c) = 4 Sehingga, Peluang muncul angka dadu genap adalah: P A = n(a) n(s) = 3 6 = 0,5 Peluang muncul angka dadu faktor dari 6 adalah: P A = n(a) n(s) = 4 6 = 0,667 Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Page 6

Contoh 2: Pelamar pekerjaan terdiri dari 10 orang pria (A) dan 15 orang wanita (B). Jika yang diterima hanya 1, berapa peluang bahwa ia merupakan wanita? Jawab: P (A) = 15/10+15 = 3/5 B. Pendekatan Relatif Besar probabilitas suatu peristiwa tidak dianggap sama, tetapi tergantung pada berapa banyak (frekuensi) suatu peristiwa terjadi dari keseluruhan percobaan atau kegiatan yang dilakukan. Dengan p(a) = Peluang peristiwa A n(a) = frekuensi peristiwa A P A = n(a) n(s) n(s) = banyaknya peristiwa terjadi Contoh : penelitian yang dilakukan terhadap 40 mahasiswa terhadap nilai mata kuliah Statistika Probabilitas. Berapakah besarnya peluang mahasiswa mendapatkan nilai 50 dan 70? Jawab : Nilai (x) F 40 8 50 4 60 11 70 15 80 7 90 5 Pr x = 50 = f 2 n = 4 50 = 0,08 Pr x = 70 = f 4 n = 15 50 = 0,3 Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Page 7

Jadi pendekatan relatif mendasarkan besarnya probabilitas pada banyaknya suatu peristiwa terjadi dari keseluruhan percobaan, kegiatan atau pengamatan yang dilakukan. C. Pendekatan Subyektif Pendekatan Subyektif merupakan peluang suatu peristiwa didasarkan pada penilaian pribadi dan dinyatakan dalam suatu derajat kepercayaan tertentu. Biasanya dalam bentuk opini atau pendapat. Contoh: Kemungkinan Barcelona mengalahkan Real Madrid sangat bergantung penilaian seseorang. Aagar hasil yang diperoleh mendekati kenyataan, maka seseorang tersebut merupakan seseorang pengamat sepak bola yang objektif. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Page 8