Kuswanto, 2012. Peubah acak  Peubah acak adalah suatu kejadian yang dapat diucapkan dalam bentuk bilangan nyata. Notasi yang sering digunakan adalah.

Presentasi berjudul: "Kuswanto, 2012. Peubah acak  Peubah acak adalah suatu kejadian yang dapat diucapkan dalam bentuk bilangan nyata. Notasi yang sering digunakan adalah."— Transcript presentasi:

1 Kuswanto, 2012

2 Peubah acak  Peubah acak adalah suatu kejadian yang dapat diucapkan dalam bentuk bilangan nyata. Notasi yang sering digunakan adalah X, Y, Z.

3 Macam peubah acak  Peubah acak diskrit, misalnya : jumlah orang dalam satu ruangan.  Dengan demikian ruang contoh diskrit adalah ruang contoh yang mengandung jumlah titik tak terhingga, tetapi sama banyaknya dengan bilangan cacah.  Peubah acak diskrit digunakan untuk data yang berupa cacahan.  Peubah acak kontinyu, misalnya : produksi padi/ha.  Ruang contoh kontinyu adalah ruang contoh yang mengandung titik tak terhingga yang sama dengan banyaknya titik pada sebuah garis.  Peubah acak kontinyu digunakan untuk data yang diukur

4

5 Sebaran Peluang Diskrit  Sebaran peluang diskrit adalah sebuah tabel atau rumus yang mencantumkan semua kemungkinan nilai suatu peubah acak diskrit berikut peluangnya.  Sebaran peluang Binom dan Poisson termasuk kelompok ini.

6 Contoh  Apabila sepasang dadu dilemparkan, maka peubah acak X adalah jumlah bilangan. X adalah nilai bulat 2 sampai 12. Dua dadu dapat mendarat dalam (6) (6) cara masing-masing dengan peluang 1/36. P(X=3) = 2/36, karena jumlah 3 hanya dapat terjadi dalam 2 cara.  x 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 x 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12  -------------------------------------------------------------------------------------- P(X=x) 1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36 5/36 4/36 3/36 2/36 1/36  Untuk menggambarkan sebaran peluang dapat mengggunakan grafik dalam bentuk histogram peluang.

7 Histogram

8

9 Sebaran peluang binom  Berdasarkan percobaan Bernoulli hasilnya diklasifikasikan sebagai sukses S (berhasil) dan gagal (G).  P(S) = p = n dan P(G) = q = 1-n  p+q = 1  Contoh :  kontrol kualitas  barang diklasifikasikan sebagai cacat (C) dan baik (B)  efektifitas obat  sembuh (S) dan tak sembuh (G)  kelahiran anak  pria (S) dan wanita (G) atau wanita (S) dan pria (G

10 Fungsi sebaran binomial  Misal X menyatakan banyaknya berhasil dalam n usaha tsb, dimana n = 3 dan X=1, maka  S -----S -----Suntuk X (banyaknya berhasil) = 1  GSGG = pqq = pq²  G -----SGSG = qpq = pq²  GGGS = qqp = pq²  G -----S -----S  GP(x=1) = 3(pq²) = (3 1) p 1 q 3-1  G -----Skarena n=3, x = sukses, (n-x)  Ggagal, maka kombinasi C(n x) =  banyaknya susunan  Jadi f(x) = (n x) p x q dinamakan fungsi sebaran binomial  Jadi f(x) = (n x) p x q n-x dinamakan fungsi sebaran binomial

11

12 Contoh sebaran binomial  Suatu pabrik elektronik menjamin produksinya mempunyai peluang tahan goncangan 0,90. Dari kiriman 10 buah, tentukan peluang terhadap 8 yang tahan goncangan!  Jawab : n=10, x=8, p=0,90, q= 1-0,90 = 0,1, maka  P(x=8) = (10 8) (0,90) 8 (0,1) 2  = 10!/8!.2!. (0,90) 8 (0,1) 2 = 0,1937  Dapat pula dikerjakan dengan memanfaatkan tabel peluang binom yang telah tersedia.  Dengan cara ini akan diperoleh hasil lebih cepat.

13 Penggunaan tabel binomial  Untuk contoh soal tersebut, pilih n = 10 kemudian dicari jumlah berhasil x = 8.  Karena peluang keberhasilan adalah 0,90, maka dari x = 8 ditarik ke kanan sampai pada p = 0,90.  Namun demikian, sebelum mencari nilai peluang dari tabel, rumus peluang harus dikerjakan terlebih dahulu.

14 Contoh tabel --Binomial P x0.050.10.150.20.250.30.350.40.450.50.550.60.650.70.750.80.850.90.95 00.5990.3490.1970.1070.0560.0280.0130.0060.0030.0010.000 10.9140.7360.5440.3760.2440.1490.0860.0460.0230.0110.0050.0020.0010.000 20.9880.9300.8200.6780.5260.3830.2620.1670.1000.0550.0270.0120.0050.0020.000 30.9990.9870.9500.8790.7760.6500.5140.3820.2660.1720.1020.0550.0260.0110.0040.0010.000 41.0000.9980.9900.9670.9220.8500.7510.6330.5040.3770.2620.1660.0950.0470.0200.0060.0010.000 51.000 0.9990.9940.9800.9530.9050.8340.7380.6230.4960.3670.2490.1500.0780.0330.0100.0020.000 61.000 0.9990.9960.9890.9740.9450.8980.8280.7340.6180.4860.3500.2240.1210.0500.0130.001 71.000 0.9980.9950.9880.9730.9450.9000.8330.7380.6170.4740.3220.1800.0700.012 81.000 0.9990.9980.9950.9890.9770.9540.9140.8510.7560.6240.4560.2640.086 91.000 0.9990.9970.9940.9870.9720.9440.8930.8030.6510.401 101.000

15 Contoh lain  Untuk n=15 dan p=0,4, hitung P(x ≥10) dan P(3  x  8). Gunakan Tabel Binomial  Jawab :  P(x ≥ 10) = 1 - P(x  9) = 1 - 0,966 = 0,034  lihat tabel  P(3  x  8) = P(x  8) - P(x  2)  = 0,905 - 0,0271 = 0,878  P (x=4) = P(x  4) - P(x  3)  = ??? Coba kerjakan

16 Latihan dan diskusi 1. Tentukan peluang mendapatkan tepat bilangan 2 apabila sebuah dadu dilemparkan! 2. Peluang bunga anggek akan mekar besuk pagi adalah 0,4. Bila 15 tanaman yang bunganya akan mekar sedang diuji, berapa peluang :  a). sekurang-kurangnya 10 tanaman yang bunganya akan mekar  b). ada 3 sampai 8 tanaman yang bunga akan mekar  c). tepat 5 tanaman yang bunganya akan mekar 3. A campus newspaper claims that 80% of the student support its view on a campus issue about hybrid rice production. A random sample of 20 agriculture faculty students is taken, 12 students agree with the newspaper. Find P(12 or less agree), if 80% support the view, and comment on the plausibility of the claim.

17 4. Suppose it is known that a new pesticide treatment is successful in killing a insect in 50% of the cases. If it is tried on 15 insects, find the probability that :  a). at most 6 will be killed,  b). the number killed will be now fewer than 6 and no more than 10,  c). 12 or more will be killed 5. Using binomial table, find the probability of :  a. 3 successes in 8 trials when p = 0,4  b. 7 failures in 16 trials when p = 0,6  c. 3 or fewer successes in 9 trials when p = 0,4  d. more than 12 successes in 16 trials when p = 0,7  e. the number of successes betweet 3 and 13 (both inclusive) in 16 trials when p = 0,6 = 0,6

18 6. Only 30% of the students in agriculture faculty feel that this subject is easy. If 20 students are selected at random, find the probability that 5 or less will feel that this subject is easy. Find the probability that exactly 6 students feel that this subject is easy.  Find the cases of other binomial distribution?  Find the cases of other binomial distribution?

19

20

21 Sebaran peluang Poisson  Percobaan Poisson : suatu percobaan yang menghasilkan variabel random x, yang menyatakan jumlah berhasil dalam suatu selang (interval) tertentu atau daerah tertentu.  Selang waktu mulai milidetik sampai tahunan.  Daerah juga mulai dari satuan panjang, luas ataupun volume.

22 Contoh percobaan Poisson :  Jumlah sambungan telepon yang masuk suatu kantor  Jumlah langganan yang datang pada suatu super market per 5 menit  Jumlah salah ketik per halaman  Jumlah tikus sawah per hektar

23 Ciri-ciri lain sebaran Poisson Ciri-ciri lain sebaran Poisson  Independen antar daerah atau waktu  Peluang terjadinya suatu sukses relatif terhadap suatu waktu sebanding dengan satuan waktu tersebut  Peluang terjadinya lebih dari 2 sukses dalam selang waktu atau daerah yang pendek, mendekati nol e -   x e -   x  f(x) = ------------- dimana x = 0,1,2,… x! e = 2,71828 x! e = 2,71828

24 Contoh  Rata-rata sambungan telepon masuk suatu kantor adalah 7 sambungan per jam. Tentukan peluang (dalam jam)  terdapat 5 sambungan per jam  terdapat kurang atau sma dengan 9 sambungan per jam  lebih dari 12 sambungan per jam  Jawab  P(x=5,  =7) = (e -7. 7 5 )/5! = ……. Atau …

25 Penggunaan Tabel Poisson  Untuk nilai µ = 7 dapat dilihat pada kolom paling kanan, kemudian untuk mencari P(5,µ), ditarik titik temu antara x=5 dengan µ=7, dan diperoleh nilai peluang 0,3007.  Namun demikian sebelum mencarai nilai peluang pada tabel, rumus peluang harus dikerjakan terlebih dahulu.

26 Contoh tabel poisson µ  t) x6.106.206.306.406.506.606.706.806.907.00 00.00220.00200.00180.00170.00150.00140.00120.00110.00100.0009 10.01590.01460.01340.01230.01130.01030.00950.00870.00800.0073 20.05770.05360.04980.04630.04300.04000.03710.03440.03200.0296 30.14250.13420.12640.11890.11180.10520.09880.09280.08710.0818 40.27190.25920.24690.23510.22370.21270.20220.19200.18230.1730 50.42980.41410.39880.38370.36900.35470.34060.32700.31370.3007 60.59020.57420.55820.54230.52650.51080.49530.47990.46470.4497 70.73010.71600.70170.68730.67280.65810.64330.62850.61360.5987 80.83670.82590.81480.80330.79160.77960.76730.75480.74200.7291 90.90900.90160.89390.88580.87740.86860.85960.85020.84050.8305 100.95310.94860.94370.93860.93320.92740.92140.91510.90840.9015 110.97760.97500.97230.96930.96610.96270.95910.95520.95100.9467 120.99000.98870.98730.98570.98400.98210.98010.97790.97550.9730 130.99580.99520.99450.99370.99290.99200.99090.98980.98850.9872 140.99840.99810.99780.99740.99700.99660.99610.99560.99500.9943 150.99940.99930.99920.99900.99880.99860.99840.99820.99790.9976 160.99980.9997 0.9996 0.99950.99940.99930.99920.9990 170.9999 0.9998 0.9997 0.9996 181.0000 0.9999 191.0000 201.0000

27 Menggunakan tabel poisson  Dapat pula dikerjakan dengan memanfaatkan tabel peluang Poisson yang telah tersedia. Dengan cara ini akan diperoleh hasil lebih cepat.  Dari Tabel tersebut, dipeoleh : 5 4 5 4  a..  (P(x,7) -  P(x,7) = 0,3007 - 0,1730 = 0,1277 (lihat tabel) x=0 x=0 x=0 x=0 9  b)  (P(x,7) = 0,8305 x=0 x=0 12 12  = 1 -  (P(x,7) = 1- 0,9730 = 0,00270 x=0 x=0

28 Ciri distribusi poisson  Independen antar daerah atau waktu  Peluang terjadinya suatu sukses relatif terhadap suatu waktu sebanding dengan satuan waktu tersebut  Peluang terjadinya lebih dari 2 sukses dalam selang waktu atau daerah yang pendek, mendekati nol

29 Latihan dan diskusi 1. Rata-rata banyaknya tikus per ha dalam suatu ladang gandum seluas 5 ha diduga sebesar 10 ekor. Hitung peluang bahwa dalam suatu luasan 1 ha terhadap lebih dari 15 tikus. 2. Di Kabupaten Malang secara rata-rata dilanda 6 angin ribut per tahun. Hitunglah peluang bahwa dalam suatu tahun tertentu daerah ini akan dilanda :  kurang dari 4 kali angin ribut  6 sampai 8 kali angin ribut  Tepat 5 angin ribut  Tepat 6 angin ribut. Apa bedanya dengan reratanya?

30 Latihan dan diskusi 3. Seorang grower tanaman hias mampu menghasilkan 2 jenis spesies silangan baru per tahun. Pada tahun depan spesies baru yang akan dihasilkan, akan dikenalkan pada pameran flora Indonesia. Berapa peluang bahwa tahun depan ia akan membuat :  4 atau lebih spesies silangan baru  Tidak dapat menghasilkan spesies  kurang 2 spesis  lebih dari 4 spesies

31