Teori Peluang Kuswanto-2013.

Presentasi berjudul: "Teori Peluang Kuswanto-2013."— Transcript presentasi:

1 Teori Peluang Kuswanto-2013

2 Peluang Peluang atau probabilitas merupakan 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.

3 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.

4 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.

5 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.

6 Diagram Venn : kejadian dan ruang contoh
S B A C

7 Operasi Himpunan Gabungan (Union) Irisan (intersepsi) Komplemen
AUB = { x I x anggota A atau x angota B} Irisan (intersepsi) A∩B = { x I x Є A dan x Є B Komplemen AC = { x I x bukan anggota A}

8 Operasi himpunan S S A B A B A∩B AUB A AC

9 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.

10 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! = = 24 Banyaknya permutasi akibat pengambilan r benda dari n benda berbeda adalah n! nPr = (n - r)!

11 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)! = = 60.

12 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.

13 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)!

14 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? 12C5 = 12! / 5! x (12-5)! = 792

15 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

16 Contoh peluang P(A) = a/n
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

17 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

18 Rumus-rumus Peluang A B
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 S A B A B Dependent Independent

19 Contoh P(A) = 1/3 P(B) = 1/2 A∩B = { } Hitunglah berapa P(B∩AC)?
Karena B∩AC= B, maka P(B∩AC) = P(B) = 1/2

20 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.

21 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

22 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 0,80 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

23

24 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 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

25 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"?

26 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 : Ac, AB, AUB, ABc and AcB

27 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 : Ac, AB, AUB, ABc and AcB 9. Referring to a Venn Diagram verify the following statement : The event AUB includes the event AB (AB) U (ABc) = A AUAc = S

28 10.For two experiment field events A and B, the following probabilities are given : P(A : find insect) = 0,5, P(B : temperature 20oC) = 0,25 and P(A/B) = 0,8. Use the appropriate law of probability to calculate : P(Ac) 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?

29 cari di buku statistika
kerjakan contoh lain cari di buku statistika