BAB 3 Teori Probabilitas

dokumen-dokumen yang mirip
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. A Aturan Pengisian Tempat. B Permutasi

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

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

Probabilitas = Peluang

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

Pertemuan 2. Hukum 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.

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

Hidup penuh dengan ketidakpastian

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

PELUANG KEJADIAN MAJEMUK

Pembahasan Contoh Soal PELUANG

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG

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 suatu kejadian

1.1 Konsep Probabilitas

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian

Bab 9. Peluang Diskrit

Konsep Dasar Peluang

Statistika & Probabilitas. Sumber: Materi Kuliah Statistika Dr. Ir. Rinaldi Munir, M.T

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

Bab 11 PELUANG. Contoh : 5! = = 120

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

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

Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS

MAKALAH M A T E M A T I K A

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

Pert 3 PROBABILITAS. Rekyan Regasari MP

STK 211 Metode statistika. Materi 3 Konsep Dasar Peluang

Ruang Sampel dan Kejadian

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

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

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

KONSEP DASAR PROBABILITAS

II. KONSEP DASAR PELUANG

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

Teori Probabilitas. Debrina Puspita Andriani /

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

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

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

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

, n(a) banyaknya kejadian A dan n(s) banyaknya ruang sampel

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

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

CONTOH BAHAN AJAR PENDEKATAN INDUKTIF-DEDUKTIF

1. 10 orang finalis suatu lomba kecantikan akan dipilih secara acak 3 yang terbaik. Banyak cara pemilihan tersebut ada cara.

BAB 2 PELUANG RINGKASAN MATERI

PENCACAHAN RUANG SAMPEL

Ruang Sampel, Titik Sampel dan Kejadian

BAB II PROBABILITAS Ruang sampel (sample space)

Teori Probabilitas 3.2. Debrina Puspita Andriani /

By : Refqi Kemal Habib

PELUANG. P n,r, P r TEKNIK MENGHITUNG: PERKALIAN TEKNIK MENGHITUNG: PERMUTASI TEKNIK MENGHITUNG: PERKALIAN. P n,r =n n 1 n 2 n r 1 = n! n r!

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}

Unit 5 PELUANG. Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

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.

Menghitung peluang suatu kejadian

Gugus dan Kombinatorika

matematika DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL K e l a s A. Penarikan Sampel dari Suatu Populasi Kurikulum 2013 Tujuan Pembelajaran

Konsep Dasar Peluang. Modul 1

10. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian

DALIL-DALIL PROBABILITAS

TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN)

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

PENGANTAR TEORI PELUANG. Pendahuluan

PELUANG. Jika seluruhnya ada banyak kegiatan, dan masing-masing berturut-turut dapat dilakukan dalam

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

Probabilitas dan Statistika Teori Peluang. Adam Hendra Brata

Aksioma Peluang. Bab Ruang Contoh

2-1 Probabilitas adalah:

Bab 1 PENGANTAR PELUANG

PENS. Probability and Random Process. Topik 3. Dasar Probabilitas. Prima Kristalina Maret 2015

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

Ruang Contoh dan Kejadian

Materi W12c P E L U A N G. Kelas X, Semester 2. B. Peluang Kejadian Majemuk. 3. Kejadian Majemuk saling Bebas Bersyarat.

Peluang. Ilham Rais Arvianto, M.Pd. STMIK AKAKOM Yogyakarta

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

Peluang. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas LOGO

MAKALAH PELUANG OLEH :

Konsep Peluang (Probability Concept)

BAB V TEORI PROBABILITAS

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN MATEMATIKA BAB I PELUANG

TEORI PROBABILITAS 1

BAB 2 LANDASAN TEORI

9. 2 Menghitung peluang suatu kejadian

PELUANG. Dengan diagram pohon diperoleh:

BAB 2 LANDASAN TEORI

Tujuan Pembelajaran. mutually exclusive

KATA PENGANTAR. Salatiga, Juni Penulis. iii

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

PETUNJUK UMUM OLMIPA UB 2013 BIDANG MATEMATIKA

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

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

BAB 2. HIMPUNAN UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER ILHAM SAIFUDIN PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK. Senin, 17 Oktober 2016

5.Permutasi dan Kombinasi

KONSEP DASAR PROBABILITAS OLEH : RIANDY SYARIF

Transkripsi:

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 data kontinyu b. Macam Himpunan Macam Uraian Himpunan Semesta Contoh : 1) S = U = {a,b,c.} 2) S = U = {X: x bilangan prima} Himpunan kosong Dilambangkan dengan atau { } Himpunan bagian Dilambagkan dengan Contoh : B A (A memuat semua unsur B) Jika A = {1,2,3} Jumlah himpunan bagian = 2 n = 2 3 = 8 Yaitu { }, {1}, {2}, {3},{1,2}, {1,3), {2,3} dan {1,2,3} Himpunan Komplemen Dilambangkan dengan A c atau A atau A merupakan himpunan di luar unsur himpunan tertentu (misal: A) S = {1,2,3,4,5,6,7} A= {2,4,6} A c = {1,3,5,7} c. Operasi Himpunan Jenis Operasi Uraian Gabungan (union) Dituliskan: A B = {X: x A, x B atau x A B} Irisan (intersection) Dituliskan: A B atau AB = {X: x A, dan x B} Selisih Dituliskan: A - B atau A B c = {X: x A, dan x B} atau {X: x A, dan x B c } d. Aturan dalam Himpunan No Naman Aturan (Hukum) Uraian 1 Hukum Komutatif A B = B A A B = B A 2 Hukum Asosiatif (A B) C = A (B C) (A B) C = A (B C) 3. Hukum Distributif A (B C) = (A B) (A C) A (B C) = (A B) (A C) 4. Hukum Identitas A S = A A = A 5. Hukum Komplementasi A A c = A A c = S 6. Jumlah anggota himpunan n(a B) = n(a) + n(b) n(a B) n(a B C) = n(a) + n(b) + n(c) n(a B) - n(a C) - n(b C) n (A B C) dimana : n(a) = jumlah anggota himpunan A 11

B. PERMUTASI dan KOMBINASI Prinsip dasar membilang Jika kejadian pertama dapat terjadi dalam n 1 cara dan kejadian kedua dalam n 2 cara dan seterusnya sampai kejadian k sama dengan n k cara, seluruh kejadian menjadi : n 1 x n 2 x x n k Faktorial Perkalian semua bilangan positif berurut mulai dari bilangan 1 s/d bilangan yang bersangkutan. Jika n = 1, 2 maka n! = n x (n-1) x (n-2)x..x 2 x 1 Catatan: 1! = 1 dan 0! = 1 1. PERMUTASI Adalah penyusunan beberapa obyek ke dalam suatu urutan tertentu. Misalnya : Terdapat 3 obyek ABC. Pengaturan obyek tersebut adalah ABC, ACB, BCA, BAC, CAB, CBA disebut sebagai permutasi. Rumus-Rumus Permutasi Permutasi n obyek tanpa pengembalian a) Permutasi n obyek seluruhnya npn = n! b) Permutasi sebanyak r dari n obyek n! npr n r ( n r)! c) Permutasi melingkar P melingkar = (n-1)! Permutasi n obyek dengan pengembalian npr n r Permutasi n obyek yang sama n! npn1, n2, n3,... n!. n!. n!... 1 2 3 Contoh permutasikan kata TAMAT. 2. KOMBINASI Penyusunan beberapa obyek tanpa memandang urutan obyek tersebut (urutan obyek tidak menjadi bahan pertimbangan). 4 obyek A, B, C, D kombinasi 3 (huruf) dari obyek tersebut adalah ABC, ABD, ACD, dan BCD (tidak satupun dari kombinasi tersebut yang semua unsurnya sama). Rumus- rumus Kombinasi 1) Kombinasi r dari n obyek yang berbeda n n! Cr n r r!( n r)! 2) Hubungan Permutasi dan kombinasi P r! C atau C C. PROBABILITAS X PA ( ) n n P r! n n n r r r r Dimana P(A) = probabilitas kejadian A X = persitiwa yang dimaksud n = banyaknya peristiwa yang mungkin 14

Dua buah dadu dilempar keatas secara bersamaan. Tentukan probabilitas munculnya jumlah 5 (lima). Peristiwa yang dimaksud (X) = 4 yaitu (1,4), (4,1), (2,3) dan (3,2) Hasil yang mungkin (n) = 6 x 6 = 36 4 P( jumlah 5) 0,11 36 Percobaan, Ruang Sampel, Titik Sampel dan Peristiwa 1) Percobaan : Proses Pelaksanaan Observasi Pelemparan 2 mata uang logam 2) Ruang Sampel : himpunan semua hasil yang mungkin pada percobaan Contoh : {A,G}, {A,A}, {G,A}, {G,G} 3) Titik Sampel: Seluruh anggota dari ruang sampel G (gambar), A (angka) 4) Peristiwa : himpunan bagian dari ruang sample pada suatu percobaan atau hasil dari percobaan A dengan A, A dengan G dan G dengan G Probabilitas Beberapa Peristiwa a. Peristiwa Saling Lepas (mutually exclusive) Jika kedua atau lebih peristiwa itu tidak dapat terjadi pada saat yang bersamaan P (A atau B) = P(A) + P (B) atau P (A B) = P(A) + P (B) b. Peristiwa Tidak Saling Lepas (non exclusive) Jika kedua atau lebih peristiwa itu dapat terjadi pada saat yang bersamaan. P (A atau B) = P(A) + P (B) P (A dan B) atau P (A B) = P(A) + P (B) P (A B) Jika 3 peristiwa maka: P (A B C) = P(A) + P(B) + P(C) P (A B) P (A C) P (B C) P (A B C) c. Peristiwa Saling Bebas (independent) Bila peristwa yang satu tidak mempengaruhi terjadinya peristiwa yang lain. 1) Probabilitas marginal atau tidak bersyarat Probabilitas terjadinya peristiwa yang satu yang tidak memiliki hubungan dengan peristiwa yang lain Pelemparan mata uang, berapa pun banyak pelimparan P (A) = 0,5 dan P (G) = 0,5 2) Probabilitas gabungan peristiwa saling bebas P (A dan B) = P (A B) = P(A) x P (B) Untuk 3 peristiwa digabung : P (A B C) = P(A) x P (B) x P (C) Contoh : Sebuah mata uang logam dan sebuah dadu dilempar secara bersamaan. Tentukan probabilitas munculnya G pada mata uang dan mata 4 pada dadu. P (A B) = P(A) x P (B) = 1/2 x 1/6 = 1/12 3) Probabilitas bersyarat peristiwa saling bebas Probabilitas suatu peristiwa dengan syarat peristiwa yang lain harus terjadi. P (B/A) = P(B) 15

Sebuah mata uang logam dilempar 2 kali. Jika pelemparan pertama menghasilkan angka (A) tentukan probabilitas menghasilkan angka pada lemparan kedua. Karena keduanya bebas atau peristiwa satu tidak mempengaruhi terjadinya peristiwa yang lain, maka : P(B/A) = P(B) = 0,5 d. Peristiwa Tidak Saling Bebas (Dependent) 1) Probabilitas bersyarat peristiwa tidak saling bebas Probabilitas terjadinya jika suatu peristiwa dengan syarat peristiwa yang lain harus terjadi dan peristiwa-peristiwa yang lain tersebut saling mempengaruhi P( B A) P( B / A) PA ( ) Contoh : Sebuah kotak berisikan 11 bola dengan ciri: 5 bola putih bertanda + 1 bola putih bertanda 3 bola kuning bertanda + 2 bola kuning bertanda Jika seseorang mengambil sebuah bola kuning dari kotak, berapakah probabilitas bola bertanda +? Jawab: A = Probabilitas bola kuning B + = Probabilitas Bertanda + Maka : P (A) = 5/11 P(B + A) = 3/11 Maka : P( B A) 3 P( B / A) PA ( ) 5 3 11 5 11 2) Probabilitas gabungan peristiwa tidak saling bebas Probabilitas terjadinya 2 atau lebih peristiwa secara berurutan dan peristiwa-peristiwa tsb saling mempengaruhi. P (A dan B) = P (A B) = P (A) x P(B/A) 3) Probabilitas marginal peristiwa tidak saling bebas Probabilitas terjadinya suatu peristiwa yang tidak memiliki hubungan dengan peristiwa yang lain dan peristiwa tersebut saling mempengaruhi. P(A) = P (B A) = P(A i ) x P(B/A i ), i= 1,2,3, Probabilitas Beberapa Peristiwa dengan Pendekatan Kombinasi Rumus Kombinasi n n! Cr n r r!( n r)! Contoh : Dari sejumlah kartu bridge diambil 5 kartu secara acak, tentukan probabilitas terpilih 4 kartu queen dan 1 kartu lainnya. Peristiwa Komplementer P (A) + P (B) = 1 C C P 4 48 4 1 52 C5 1 54.155 16

atau P(A) = 1 P(B) atau P(B) = 1 P(A) D. KAIDAH BAYES (TEOREMA BAYES) Kaidah ini digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya suatu peristiwa berdasarkan pengaruh yang didapat dari hasil observasi.kaidah Bayes menyatakan jika dalam suatu ruang sample (S) terdapat beberapa peristiwa (mutually exclusive) misalnya A 1, A 2, A 3,.. A n yang memiliki probabilitas tidak sama dengan nol dan apabila peristiwa lain (misalkan X) yang mungkin dapat terjadi pada peristiwa-peristiwa A 1, A 2, A 3,.. A n dengan diketahui peristiwa X tersebut, maka: P( Ai ) P( X i / Ai ) P( A / X ) R P( Ai ) P( Xi / Ai ) Pada kaidah ini terdapat beberapa bentuk probabilitas: 1. Probabilitas awal, P(A i ) 2. Probabilitas bersyarat, P (X i /A i ) 3. Peristiwa ganda { P(A i ). P (X i /A i )} i i 4. Probabilitas posterior, probabilitas yang diperbaiki karena adanya info tambahan P (A i /X i ) E. HARAPAN MATEMATIKA (Nilai harapan) Nilai harapan adalah jumlah dari semua hasil perkalian antara nilai variable random dengan probabilitasnya. E(X) = X. P(X) Suatu kotak berisi 8 bola merah (8M), 3 putih (3P), dan 9 biru (9B). Apabila 3 bola dipilih secara acak, hitunglah probabilitas bahwa: a. Ketiga-tiganya merah (M 1 M 2 M 3 ) b. Ketiga-tiganya putih (P 1 P 2 P 3 ) Jawab: a. cara Pertama P(M 1, M 2,M 3 ) = P(M 1 )P(M 2 /M 1 )P(M 3 /M 1 M 2 ) = 8/20. 7/19. 6/18 = 14/285 Cara kedua P(M 1, M 2,M 3 ) = = 8 C 3 / 20 C 3 = 14/285 R b. P(P 1 P 2 P 3 ) = P(P 1 )P(P 2 /P 1 )P(P 3 /P 1 P 2 ) = = 1 / 1.140 Atau = 3 C 3 / 20 C 3 = 1 / 1.140 17

Latihan 1. Sebuah kotak berisi 7 bola merah, 5 bola putih, 4 bola hijau, 2 bola biru. Semua bola sama bentuk, besar, dan bobotnya. Dengan mata tertutup diambil bola dari kotak itu: a. Berapa probabilitasnya bahwa bola yang terambil berwarna merah atau berwarna hijau? b. Jika terambil 2 bola berapa probabilitasnya bahwa bola yang terambil keduanya berwarna merah? 2. Sebuah lembaga bimbingan belajar yang mempunyai 100 murid, diketahui bahwa 78 murid belajar matematika, 66 murid belajar fisika, dan 46 murid belajar baik matematika maupun fisika. Bila seorang murid dipilih secara random, hitunglah probabilitasnya dari kejadian berikut! a. Murid tersebut mengambil matematika atau fisika b. Murid tersebut tidak mengambil matematika ataupun fisika c. Murid tersebut mengambil fisika tetapi tidak mengambil matematika 3. Bank Mondar-Mandir memberikan pinjaman kepada para mahasiswa Universitas Jember untuk membayar SPP selama mereka masih belajar dan berjanji akan mengembalikannya setelah mereka selesai belajar dan mendapatkan pekerjaan. Setelah para mahasiswa itu selesai studi dan memperoleh pekerjaan, ternyata sebagian dari mahasiswa ada yang mengembalikan tetapi ada juga yang tidak mau membayar kembali hutang mereka. Data Bank Mondar-Mandir adalah sebagai berikut : Status pengembalian Jenis Kelamin Pria Wanita Kembali 132 160 Tidak Kembali 251 286 Jumlah 383 446 Jumlah 292 537 829 Hitunglah probabilitas dari kejadian berikut! a. Mahasiswa pria yang mengembalikan pinjaman b. Mahasiswa wanita yang mengembalikan pinjaman 4. Pelamar-pelamar pekerjaan pada perusahaan X terdiri dari 25% laki-laki berpengalaman kerja, 15% wanita berpengalaman kerja, 35% laki-laki tidak berpengalaman kerja, dan 25% wanita tidak berpengalaman kerja. Bila direktur perusahaan tersebut memilih seorang pelamar secara random/acak untuk diangkat sebagai karyawan pada perusahaan tersebut. Berapa probabilitasnya bahwa pilihannya adalah pelamar berpengalaman kerja? 5. Dua buah mata dadu yaitu dadu kuning dan dadu hijau dilempar secara bersama-sama. Berapa probabilitas keluarnya mata dadu kuning <4 dan mata dadu hijau 2? 6. Seorang mahasiswa mengambil mata kuliah di tingkat sarjana, yaitu mata kuliah A, B dan C. Probabilitas lulus untuk ketiga mata kuliah, masing-masing 0,45; 0,75; dan 0,60. Hitunglah probabilitas dari kejadian berikut! a. Mahasiswa lulus dalam 3 mata kuliah tersebut. b. Mahasiswa tidak lulus dalam mata kuliah A dan C. c. Mahasiswa tidak lulus paling sedikit 1 mata kuliah. 32