Teori Peluang. Dr. Akhmad Rizali

dokumen-dokumen yang mirip
Statistik Farmasi Probabilitas

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

Hidup penuh dengan ketidakpastian

Konsep Dasar Peluang (1) Metode Statistika (STK 211) Pertemuan 4

KONSEP DASAR PROBABILITAS

Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil

BAB 3 Teori Probabilitas

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

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

Bab 3 Pengantar teori Peluang

Pert 3 PROBABILITAS. Rekyan Regasari MP

Probabilitas dan Statistika Teori Peluang. Adam Hendra Brata

Konsep Dasar Peluang

2-1 Probabilitas adalah:

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

Ruang Sampel, Titik Sampel dan Kejadian

TIF APPLIED MATH 1 (MATEMATIKA TERAPAN 1) Week 3 SET THEORY (Continued)

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

PROBABILITAS 02/10/2013. Dr. Vita Ratnasari, M.Si

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah

PELUANG. Jadi terdapat 12 rute berbeda dari SMA Petra 4 ke SMA Petra 2 melalui SMA Petra 5. b...

BAB I PELUANG A. PERCOBAAN dan RUANG SAMPEL PERCOBAAN adalah setiap proses mengamati/mengukur yang menghasilkan data

The image cannot be display ed. Your computer may not hav e enough memory to open the image, or the image may hav e been corrupted.

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Teori Probabilitas 3.2. Debrina Puspita Andriani /

Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015

Statistik Bisnis 1. Week 8 Basic Probability

1.1 Konsep Probabilitas

Probabilitas = Peluang

Peluang suatu kejadian

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGUKURAN RISIKO MANFAAT PENGUKURAN RISIKO DIMENSI YANG DIUKUR

PENGUKURAN RISIKO MANFAAT PENGUKURAN RISIKO DIMENSI YANG DIUKUR

BAB II PROBABILITAS Ruang sampel (sample space)

Probabilitas. Tujuan Pembelajaran

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

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

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

TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS)

Hubungan antara kejadian dengan ruang contohnya Representasi secara grafis untuk mengilustrasikan logical relations di antara kejadian kejadian

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG

Probabilitas pendahuluan

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

Teori Probabilitas. Debrina Puspita Andriani /

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

Dependent VS independent variable

Materi #2 TIN315 Pemeliharaan dan Rekayasa Keandalan Genap 2015/2016

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

PELUANG. Titik Sampel GG

KONSEP DASAR PROBABILITAS

Unit 5 PELUANG. Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

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

PROBABILITAS MODUL 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.

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

Statistika Farmasi

Distribusi Peluang. Dr. Akhmad Rizali

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

Teori Pengambilan Keputusan. Week 10 Decision Analysis Decision Tree

Statistik Bisnis. Week 4 Basic Probability

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

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

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

PROBABILITAS (KEMUNGKINAN/PELUANG) PENDAHULUAN PENGERTIAN PROBABILITAS HUKUM PROBABILITAS

LOGO STATISTIKA MATEMATIKA I TEORI PELUANG HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND

Eksperimen. Ruang Sampel Diskrit. Ruang Sampel. Ruang sampel S, yaitu himpunan dari semua kemungkinan hasil dari suatu percobaan acak (statistik).

BAB 2 PELUANG RINGKASAN MATERI

Bab 11 PELUANG. Contoh : 5! = = 120

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution

KAJIAN TENTANG PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL OLEH DISTRIBUSI NORMAL SKRIPSI RIDWAN NASUTION

Ukuran Pemusatan Data

Kombinatorika Muhammad Saiful Jumat, 27 Januari 2017 ComLabs C, SMA Negeri 2 Bandung

This worksheet will focus on making arrangements and suggesting alternatives.

ALJABAR SET & AKSIOMA PROBABILITAS

LAMPIRAN B. B.3 Hasil Pengisian Lembar Penilaian LKS oleh Guru. B.4 Hasil Pengisian Lembar Penilaian RPP

KATA PENGANTAR. Salatiga, Juni Penulis. iii

Learning Outcomes Ruang Contoh Kejadian Aksioma Peluang Latihan. Aksioma Peluang. Julio Adisantoso. 16 Pebruari 2014

PELUANG. A Aturan Pengisian Tempat. B Permutasi

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

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI

LOGIKA MATEMATIKA PENGERTIAN HIMPUNAN DAN OPERASI OPERASI DALAM HIMPUNAN. TITI RATNASARI, SSi., MSi. Modul ke: Fakultas ILKOM

MODULE 1 GRADE XI VARIATION OF EXPRESSIONS

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

Probabilitas & Teorema Bayes

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

deck of 52 cards

KONSEP DASAR PROBABILITAS

Ruang Sampel /Sample Space (S)

Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M

28/09/2012 SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS. ω Ω

Olimpiade Matematika Vektor 2009 se-jawa-bali. SOAL PENYISIHAN SD/MI OLIMPIADE MATEMATIKA VEKTOR UNIVERSITAS NEGERI MALANG Tahun 2009

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

Berapa Peluang anda. meninggal? selesai S-1? menjadi menteri? menjadi presiden?

3.3 UKURAN PEMUSATAN. APA YANG AKAN KAMU PELAJARI? KATA KUNCI: KERJA KELOMPOK

Teorema Bayes. Teori Probabilitas. Onggo Wr

KONSEP DASAR PROBABILITAS

Transkripsi:

Teori Peluang Dr. Akhmad Rizali Peluang Peluang atau probabilitas: ukuran ketidakpastian dari suatu kejadian Segala sesuatu yang ada di dunia ini mengandung ketidakpastian, seperti cuaca, hasil panen, keadaan ekonomi, harga pupuk, nilai tukar rupiah, dsb Yang pasti hanyalah ketidakpastian itu sendiri 1

Ruang Contoh Ruang contoh adalah semua kemungkinan hasil suatu percobaan. Beberapa percobaan suatu fenomena, akan menyusun variasi dalam hasil atau outcomenya. Setiap kemungkinan hasil dari suatu ruang contoh disebut unsur, anggota ruang contoh atau titik contoh. Kejadian Kejadian (event) adalah sebaran himpunan bagian dari ruang contoh. Kejadian sederhana, bila dapat dinyatakan sebagai sebuah himpunan yang terdiri dari satu titik contoh, sedang kejadian majemuk merupakan gabungan beberapa kejadian sederhana. 2

Contoh kejadian Peristiwa bertemunya kita dengan seorang petani di desa Jatirejo Makin tinggi frekuensi, makin besar peluang untuk bertemu dengan satu orang dari kelas itu Hubungan antara kejadian dan ruang contohnya dapat digambarkan dengan Diagram Venn Diagram Venn: Kejadian dan ruang contoh S A B C 3

Operasi Himpunan Gabungan (Union) AUB = { x I x anggota A atau x angota B} Irisan (intersepsi) A B = { x I x Є A dan x Є B } Komplemen A C = { x I x bukan anggota A} Operasi himpunan S A B S A B AUB A B A A C 4

Mencacah titik contoh Ruang contoh berisi titik titik contoh Kita akan dapat memecahkan masalah peluang dengan mencacah banyaknya titik dalam ruang contoh tanpa mendaftar dulu unsur unsurnya. Seringkali kita mempunyai ruang contoh yang unsurnya adalah semua kemungkinan susunan kelompok benda. Atau mungkin kita bertanya berapa banyak urutan yang mungkin, bila kita mengambil 2 kupon lotre dari 20 kupon. Suatu susunan yang dibentuk oleh keseluruhan atau sebagian dari sekumpulan benda disebut permutasi Permutasi Banyaknya permutasi n benda adalah n! (n faktorial) Contoh : huruf a, b, c mempunyai (3) (2) (1) = 6 permutasi Huruf a, b, c, d mempunyai 4! = 4.3.2.1 = 24 Banyaknya permutasi akibat pengambilan r benda dari n benda berbeda adalah n! npr = (n r)! 5

Contoh Seorang penyuluh pertanian lapangan, ingin menjadwal 3 kali kunjungan ke 3 desa terpencil. Dia hanya mempunyai 5 hari kerja untuk itu, senin sampai jumat. Berapa banyak cara yang mungkin? Jawab : Dari soal tersebut n = 5 (senin, selasa, rabu, kamis, jumat) dan r = 3 (kunjungan ke desa 1, 2 dan 3),maka 5P3 = 5!/(5 3)! = 5.4.3 = 60. Contoh Permutasi Banyaknya permutasi n benda yang berbeda yang disusun dalam suatu lingkaran adalah (n 1)! Contoh, berapa kemungkinan 5 tanaman cemara kipas dapat ditanam melingkar? Jawab (5 1)! = 24 cara. 6

Kombinasi Dalam banyak masalah kita ingin mengetahui banyaknya cara mengambil r benda dari n benda tanpa memperhatikan urutannya. Pengambilan demikian disebut kombinasi. Kombinasi membuat sekatan dengan 2 sel. Satu sel berisi r benda yang dipilih dan sel yang lain berisi n r benda yang tidak terpilih. Banyaknya kombinasi r benda dari n benda yang berbeda, adalah n! C(n r) = r! (n r)! Contoh A family dinner special at a local restaurant allows the family to order one entrée for each person from a list of 12 entrées. If no repetition is allowed, how many different ways could a family of 5 order dinner? 12C 5 = 12! / 5! x (12 5)! = 792 7

Peluang suatu kejadian Peluang suatu kejadian diperoleh dari frekuensi tiap kelas dibagi dengan total frekuensi Peluang merupakan ukuran besarnya kemungkinan terjadinya suatu kejadian dan karenanya juga disebut frekuensi nisbi (relatif) ingat distribusi frekuensi Contoh peluang Misal : n buah benda dapat diambil dengan peluang yang sama besar dan a buah benda dapat menimbulkan kejadian A, maka peluang terjadinya A. P(A) = a/n yaitu banyaknya benda yang menimbulkan kejadian A dibagi banyaknya semua benda yang mungkin terambil 8

Contoh peluang Dalam satu kantong terdapat 2 kelereng hitam (H), 3 kelereng putih (P) dan 5 kelereng merah (M). A adalah kejadian terambil kelereng, H/P/M. Peluang terambil kelereng hitam : P(H) = 2/10 Peluang terambil kelereng putih : P(P) = 3/10 Peluang terambil kelereng merah : P(M) = 5/10 Rumus rumus Peluang Peluang (A atau B) = P(AUB) = P(A) + P(B), A dan B saling asing P(AUB) = P(A) + P(B) P(A B), A dan B tidak saling asing S A B S A B Independent Dependent 9

Contoh P(A) = 1/3 P(B) = 1/2 A B = { } Hitunglah berapa P(B A C )? Karena B A C = B, maka P(B A C ) = P(B) = 1/2 Peluang Bersyarat Peluang bersyarat terjadi karena adanya informasi tambahan Sebagai contoh, kita melihat peluang seorang mahasiswa mendapat nilai A dalam ujian statistika Bila diketahui bahwa seseorang yang kita lihat adalah laki laki, mungkin peluang untuk mendapat nilai tersebut bisa bertambah atau berkurang 10

Rumus peluang bersyarat Umumnya : P(B/A) P(B) dan P(A/B) P(A) Dalam hal P(B/A) = P(B) dan P(A/B) = P(A), maka A dan B disebut independen (saling bebas) Dua kejadian A dan B disebut independen, bila P(A/B) = P(A) atau P(B/A) = P(B) atau P(A B) = P(A). P(B) Jadi : P(A B) = P(A). P(B) independen P(A B) = P(A). P(A/B) dependen Contoh Hubungan bobot buah mangga dan kandungan vitamin C dinyatakan dalam Tabel 5.1, dimana A adalah kandungan vitamin C dan B adalah bobot buah mangga. Mangga terlalu tua Mangga tua Mangga muda Total peluang Vit C tinggi 0,10 0,08 0,02 0,20 Vit C rendah 0,15 0,45 0,20 0,80 Total peluang 0,25 0,53 0,22 1,00 Diketahui bahwa peluang vitamin C tinggi = 0,2 P(A/B) = peluang kandungan vitamin C tinggi dengan syarat mangga terlalu tua. Dalam hal ini kita hanya memperhatikan sub populasi yang terjadi dari kelompok mangga yang terlalu tua 11

Latihan dan diskusi 1. Match the proposed probability of A with the correct verbal description (the latter may used more than once) No Probability Verbal description 1 0 i. Very like happen 2-0,3 ii. As much chance of occurring as not 3 0,9 iii. May occur but by no means certain 4 0,5 iv. An incorrect assignment 5 10,0 v. Very little chance of happening 6 0,05 vi. No chance of happening 7 0,3 12

2. Probability and odds. The probability of an event is often expressed in term of odds. Specifically, when we say that the odds are k to w that an event will occur, we mean that probability of the event is k/(k+w). For instance, the odds are 4 to 1 that candidate purple corn will win mean that P(purple corn win) = 4/5 = 0,8. Express the following statement in term of probability : The odds are 2 to 1 that there will be fair weather tomorrow The odds are 5 to 2 that the city council will delay the funding of new sports arena 3. Berapa banyak permutasi yang berbeda yang dapat disusun dari huruf huruf dalam kata cantik? handsome? Berapa banyak di antara permutasi itu yang dimulai dengan huruf "n"? 4. Berapa banyak susunan yang dapat dibuat bila 5 pohon yang berbeda ditanam membentuk melingkar? 5. Berapa banyak cara menanam 3 pohon mangga, 4 jambu dan 2 nangka sepanjang batas kebun apabila kita tidak membedakan antara tanaman tanaman yang sejenis. 6. Dari 4 apel manalagi, 5 rome beauty, dan 6 anna, berapa banyak kemungkinan terambil masing masing jenis apel? 7. Suppose the sample space of an experiment has 6 flower colour outcomes. Two events are given as A = {k1,k5,k6} and B = {k2, k4, k5}. Draw a Venn Diagram and exhibit the events A and B Determine the compositions of the following events : A c, AB, AUB, AB c and A c B 13

8. Suppose the sample space of an experiment has 6 flower colour outcomes. Two events are given as A = {k1,k5,k6} and B = {k2, k4, k5}. Draw a Venn Diagram and exhibit the events A and B Determine the compositions of the following events: A c, AB, AUB, AB c and A c B 9. Referring to a Venn Diagram verify the following statement: The event AUB includes the event AB (AB) U (AB c ) = A AUA c = S 10. For two experiment field events A and B, the following probabilities are given : P(A : find insect) = 0,5, P(B : temperature 20 o C) = 0,25 and P(A/B) = 0,8. Use the appropriate law of probability to calculate: P(A c ) P(AB) P(AUB) 11. Of the yardlong bean experiment reporting that the leave symptoms of mosaic and aphid attack, 25% have mosaic symptom, 50% have aphid and 10% have both. What is the probability that a plant selected a random has either mosaic symptom, aphid attack or both of them? Are the events mosaic symptom and aphid attack, independent? 14

Terimakasih 15