BAHAN KULIAH. Konsep Probabilitas Probabilitas Diskrit dan Kontinyu

dokumen-dokumen yang mirip
STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling

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

STATISTIK PERTEMUAN IV

Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu. Adam Hendra Brata

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

Hipotesis. Penerimaan hipotesis menunjukkan bahwa tidak cukup petunjuk untuk mempercayai sebaliknya

Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada STATISTIKA. Distribusi Normal. 1-Sep-14

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

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

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

STATISTIKA. Distribusi Binomial. Ingat contoh pemilihan 1 kegiatan (Kegiatan A) dari 4 kegiatan untuk didanai. Distribusi Normal

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan ANALISIS FREKUENSI. Statistika dan Probabilitas

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

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

Pembahsan Tugas 9 Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinyu

Pengujian Hipotesis. Oleh : Dewi Rachmatin

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

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS VARIABEL RANDOM

4.1.1 Distribusi Binomial

Distribusi Teoritis Probabilitas. Distribusi Teoritis Probabilitas. Distribusi Binomial. Distribusi Binomial. Distribusi Binomial

STATISTIKA. Tabel dan Grafik

Distribusi Teoritis Probabilitas

Sumbu X (horizontal) memiliki range (rentang) dari minus takhingga. ( ) hingga positif takhingga (+ ). Kurva normal memiliki puncak pada X

DISTRIBUSI PELUANG.

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

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

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

PEMBANGKIT RANDOM VARIATE

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

Magister Pengelolaan Air dan Air Limbah Universitas Gadjah Mada. 18-Aug-17. Statistika Teknik.

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

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG

Distribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer

DISTRIBUSI PROBABILITAS FERDIANA YUNITA

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

DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS

Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada. 1http://istiarto.staff.ugm.ac.id STATISTIKA. Discrete Probability Distributions

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

STATISTIK PERTEMUAN V

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling

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

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

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS

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

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

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

Metode Perencanaan Berdasarkan Kondisi Keamanan*

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial

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

DISTRIBUSI TEORITIS. Variabel Acak Distribusi Teoritis Binomial Normal

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik

Bab 5 Distribusi Sampling

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

DISTRIBUTIONS OF RANDOM VARIABLE DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM

STATISTIK INDUSTRI 1. Random Variable. Distribusi Peluang. Distribusi Peluang Diskrit. Distribusi Peluang Diskrit 30/10/2013 DISKRIT DAN KONTINYU

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

Sampling Theory. Spiegel, M R, Schiller,J. Schaum's outline of probability and statistics.third Edition. United State: McGraw Hill ;2009.

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

Probabilitas Peluang Kemungkinan Mengapa probabilitas?

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

Uji Mengenai Variansi dan Proporsi. Oleh Azimmatul Ihwah

DISTRIBUSI SAMPLING besar

Statistika. Random Variables Discrete Random Variables Continuous Random Variables. Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada

Catatan Kuliah MA4181 Pengantar Proses Stokastik Precise and Stochastic. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

RELIABILITAS & FUNGSI HAZARD. 05/09/2012 MK. Analisis Reliabilitas Darmanto, S.Si.

Statistika Variansi dan Kovariansi. Adam Hendra Brata

ANALISIS CURAH HUJAN UNTUK MEMBUAT KURVA INTENSITY-DURATION-FREQUENCY (IDF) DI KAWASAN KOTA LHOKSEUMAWE

Magister Pengelolaan Air dan Air Limbah Universitas Gadjah Mada. 18-Aug-17. 1http://istiarto.staff.ugm.ac.id. Statistika Teknik.

Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran. Oleh: Prof. Dr. F.X. Susilo (PJ Matakuliah)

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

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )

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

Peubah Acak dan Distribusi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Catatan Kuliah. MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Smart and Stochastic. disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DASAR Kode : EK11. B230 / 3 Sks

Statistik Non Parametrik-2

PENGUJIAN HIPOTESIS DESKRIPTIF (Satu sampel) Wahyu Hidayat, M.Pd

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

BAB VII PENELUSURAN BANJIR (FLOOD ROUTING)

Pengantar Proses Stokastik

STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan. Dwina Roosmini

DISTRIBUSI TEORITIS DISTRIBUSI TEORITIS

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

Distribusi Peluang. Kuliah 6

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

Transkripsi:

BAHAN KULIAH Konsep Probabilitas Probabilitas Diskrit dan Kontinyu

Soal UTS periode November 00 Mata Kuliah : Statistika & Probabilitas Waktu : 0 menit. Suatu sistem pipa seperti ditunjukkan pada gambar di bawah ini, mempunyai 8 buah katup dan tersusun atas tingkat. Probabilitas bahwa semua katup bekerja = 0.80, kecuali pada katup ke dan 7 = 0.90. Sistem ini akan bekerja jika ketiga tingkatnya berjalan dengan baik. Jika seluruh unit dalam setiap tingkat saling bebas, hitunglah probabilitas bahwa sistem tersebut akan berjalan dengan baik. 5 7 8 I II III

. Jika adalah variabel yang menyatakan tinggi muka air dalam suatu tampungan (dalam m), dengan fungsi kepadatan probabilitas sebagai berikut, f() = (0.5-)............ untuk = 0................... untuk yang lain a. Tentukan nilai b. Tentukan distribusi kumulatifnya c. Gambarkan grafik probabilitas density functionnya d. Tentukan probabilitas bahwa muka air ada diatas.5 m e. Hitung P(.5.5) f. Hitung rata-rata dan variannya.

. DISTRIBUSI POISSON untuk mengamati jumlah kejadian-kejadian khusus yg terjadi dalam satu satuan waktu atau ruang. p(; ) e!, untuk 0,,,... μ = rata-rata banyaknya hasil percobaan dalam satu satuan unit e =,788... = 0

Jawab : Diketahui : P() = 0.8, P() = 0.8, P() = 0.9, P() = 0.8, P(5) = 0.8, P() = 0.8, P(7) = 0.9, P(8) = 0.8. Misal probabilitas di tingkat I terdiri dari Ia dan Ib maka, P(Ia) = P()P() = P()+P()- P()P() = 0.8 + 0.8-0.80.8 = 0.9 P(Ib) = P()P() = P()P() = 0.9 0.8 = 0.7 P(I) = P(Ia)P(Ib) = P(Ia)+P(Ib)- P(Ia)P(Ib) = 0.9 + 0.7-0.90.7 = 0.9888 P(II) = P(5)P() = P(5)P() = 0.8 0.8 = 0. P(III) = P(7)P(8) = P(7)+P(8)- P(7)P(8) = 0.9 + 0.8-0.90.8 = 0.98 Probabilitas aliran berjalan dengan baik P(I) P(II) P(III) = 0.9888 0. 0.98 = 0.075

. a). f() = (0.5-)............ untuk b). α α α 0.5 α d 0.5 α d 0.5 α 0.5 - atau.5-0.5 0 F 7 t t t 0.5 dt 0.5t dt t f F

f() c) Graph of Probability Density Function 7 5 f ( = 0) f ( = ).5 f ( = ) 0 f ( = ).5 0 0

0.75 *0.079.5.5.0.5.5.5.5 5.5 9 7.5.5.5 0.5 }d ) f{(0.5.5.5 d).

0.5 *0.0008.5.5 0.85.5.5.0.5.5.75.5.5 5.5.5.5.5.5.5.5 0.5 }d ) f{(0.5.5.5.5.5 80 0.5 d - 0.5 d - 0.5 d 0.5 -. d f μ e). f).

0. 0. 0... 0 8 0 8 d - 0.5 d - 0.5 d 0.5- - d f - μ σ 5 5

SOAL-SOAL DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT. Direktur suatu perusahaan negara menyatakan bahwa 0% dari peserta tes calon tenaga kerja akan diterima sebagai pegawai di perusahaan tersebut. Dari orang peserta tes diambil secara random/acak, berapa probabilitasnya : a) orang akan lulus, b) Paling banyak 8 orang akan lulus, c) Paling sedikit 5 orang akan lulus, d) sampai 9 orang yang lulus.. Diketahui bahwa % dari hasil produksi baut dari mesin X tidak memenuhi standar. Dalam sampel acak sebanyak 00 baut produksi mesin tsb., hitunglah probabilitas bahwa : a) Semua baut adalah baik b) Dua atau kurang baut tidak memenuhi syarat, c) Dua atau lebih baut tidak memenuhi syarat.

. Diketahui : n = ; p = 0% = 0,; q = - 0, = 0, a) P(=)! 0 0, 0,! ( )! 0,59 b) P(8) =p(=0)+p(=)+p(=)+.p(=8) = 0,0008+0,007+0,07+..+0.098 =0,97 c) P(5) = - [p( )]= = -[p(=0)+p(=)+p(=)+p(=)] = -0,79=0,707 c) P(9) =p(=)+p(=5)+ +p(=9) = 0,59+0,0+ +0,008 = 0,858

. Diketahui : μ =% 00 = a) P(=0) e =,788... 0 e 0! 0,098 b) P( )=p(=0)+p(=)+p(=) = 0,098 + 0,9 + 0,0 = 0, c) P( )= [p( =0)+p(=)] = - 0,098 + 0,9 = 0,8008

Debit puncak sungai Kaligarang untuk periode ulang 5 tahun adalah 57 m /detik. Tentukan dalam waktu 0 tahun peluang debit banjir tersebut,.tidak terjadi,.terjadi kali,.hitung rata-rata dan standar deviasinya.

Dalam suatu Daerah Pengaliran Sungai (DPS) dibangun sebuah waduk pengendali banjir dengan umur 00 tahun. Berapa peluang terjadinya banjir 5 m /detik dengan periode ulang 00 tahun selama umur waduk tersebut, bila ditentukan dengan distribusi Poisson. Periode ulang banjir 00 tahun, maka peluang terjadinya banjir adalah : P 0,005 T 00 N 00 tahun berdasarkan rumus, maka μ sehingga : P(R) P() R μ e R! μ 0,5,788! NP 00 0,005 0,5 0,5 0,08 Artinya dalam DPS tsb, Waduk Pengendali Banjir dg umur bangunan 00 tahun, selama periode umur tsb akan terjadi banjir periode 00 tahun dg peluang 0,80 %.

Bila diketahui frekuensi gempa bumi besar setiap tahun diseluruh dunia merupakan variabel random dengan distribusi yang mendekati distribusi normal, mempunyai rata-rata (μ) = 0,8 dan simpangan baku (σ) =,5 ; hitunglah probabilitasnya bahwa akan terjadi : 8 kali gempa bumi besar dalam suatu tahun tertentu. Paling sedikit kali Dari 0 sampai 5 kali

Penyelesaian : Gunakan pendekatan distribusi normal : Diketahui : = 0.8 =.5 Probabilitas terjadi 8 kali gempa bumi : Z = (8.5-0.8)/.5 =...., luasnya =... a... Z = (7.5-0.8)/.5 =...., luasnya =...b... Luas 7.5 sampai dengan 8.5 = a - b Lihat tabel luasnya..... Probabilitas paling sedikit kali A = (.5-0.8)/.5 = 0. Luasnya = 0.0 Maka luas.5 ke kanan = 0.5-0.0 = 0. Probabilitas dari 0 sampai 5 kali : Z = (9.5-0.8)/.5 = - 0.9...., luasnya = 0. Z = (5.5-0.8)/.5 =.0...., luasnya = 0.508 Maka luas

Jika data tersebut diatas merupakan sampel yang berdistribusi normal, Berikut adalah data uji kuat tekan beton dalam kg/cm.. Hitunglah nilai rata-rata dan standar deviasi data tersebut.. Berapakah probabilitas nilai kuat beton lebih dari 5 kg/cm.. Jika disyaratkan bahwa nilai kuat tekan beton 5 kg/cm harus mencapai lebih dari 80%, maka berdasarkan hasil uji itu, apakah syarat tersebut dipenuhi?. Berapakah nilai kuat tekan beton dengan probabilitas 80% tersebut. 5. Hitunglah probabilitas kekuatan beton antara 0 kg/cm - 75 kg/cm Catatan : a,b,c dan d adalah NIM saudara dengan urutan sebagai berikut, misalnya NIM LA 005, maka a =, b =, c = 5, d =

No. Benda Uji Kuat Tekan (kg/cm ) 7d 0 a 9c 5 8b 00 7 90 8 9 0 0 90