Pertemuan 4 PRINSIP-PRINSIP PENGUKURAN RESIKO

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAGIAN - 8 Teori Probabilitas.
Advertisements

KONSEP DASAR PROBABILITAS
Probabilitas Sheldon M Ross, Introduction Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 2004 Oliver C. Ib, Fundamentals of Applied Probability.
Modul 10 Statistik & Probabilitas
DISTRIBUSI PELUANG.
PROBABILITAS (PELUANG)
PERTEMUAN 8 PROBABILITAS
Probabilitas & Distribusi Probabilitas
Probabilita Tujuan pembelajaran :
Probabilita Tujuan pembelajaran :
Probabilitas Bagian 2.
PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI
BAGIAN - 8 Teori Probabilitas.
BAB 12 PROBABILITAS.
PROBABILITAS.
AKTUARIA Darmanto Program Studi Statistika
BAB 2 ATURAN DASAR PROBABILITAS
Konsep Dasar Probabilitas
10. KOMBINATORIAL DAN PELUANG DISKRIT.
Tahun Pendapatan Nasional (milyar Rupiah) ,6 612,7 630, ,9 702,3 801,3 815,7 Probabilita adalah rasio.
Conditional Probability Bayes Theorem And Independence
Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
Pertemuan 1 PENDAHULUAN
Bab 2 PROBABILITAS.
F2F-7: Analisis teori simulasi
Review Probabilitas (pertemuan 8)
1 Pertemuan 7 Diferensial Matakuliah: R0262/Matematika Tahun: September 2005 Versi: 1/1.
PROBABILITAS PENDUGAAN PARAMETER PEUBAH LATEN KEMISKINAN RELATIF.
TEORI PROBABILITA Tita Talitha, MT.
RUANG SAMPEL & KEJADIAN
Modul 4 : Probabilitas.
MENGIDENTIFIKASIKAN RESIKO
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Teori PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Modul VII. Konsep Dasar Probabilitas
Peluang Kania Evita Dewi. Peluang Kania Evita Dewi.
Teori Peluang / Probabilitas
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 15 & 16 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom Source : Mr.Rusli M. RUSLI DAENK.
PROBABILITAS KEMUNGKINAN/PELUANG.
PENDEKATAN RESIKO (Distribusi Probabilitas)
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (VI)
STATISTIKA LINGKUNGAN
PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas)
Probabilitas & Distribusi Probabilitas
Pertemuan 10 Distribusi Sampling
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
Pendekatan Probabilitas
Pengukuran Resiko Yessica Cahyani
PENDEKATAN RESIKO (Distribusi Probabilitas)
Teori PROBABILITAS.
TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS)
Distribusi Teoritis Peluang Diskrit
Teori PROBABILITAS.
RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN
KONSEP DASAR PROBABILITAS
LESSON 5.
Dasar-dasar probabilita I
PROBABILITAS.
BAB XII PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas) (Pertemuan ke-27)
BAB 8 teori probabilitas
Distribusi Probabilitas Diskret
STATISTIKA DAN PROBABILITAS
PELUANG.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB 2 Peluang.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Konsep Probabilitas.
Transcript presentasi:

Pertemuan 4 PRINSIP-PRINSIP PENGUKURAN RESIKO Matakuliah : J0142 / Manajemen Resiko dan Asuransi Tahun : 2005 Versi : <<versi/revisi>> Pertemuan 4 PRINSIP-PRINSIP PENGUKURAN RESIKO

Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Mahasiswa dapat menunjukan terapan pengukuran resiko resiko → C3/TIK-5

Outline Materi Pengukuran Resiko Konsep-konsep Pengukuran Resiko Asas-asas Menghitung Probabilitas Terapan Dalam Pengukuran Resiko

PRINSIP-PRINSIP PENGUKURAN RESIKO I. Pengukuran resiko Pengukuran resiko mempunyai manfaat antara lain: 1. Untuk dapat menentukan kepentingan relatif dari resiko yang di hadapi. 2. Untuk mendapatkan informasi yang sangat diperlukan guna menentukan cara dan kombinasi yang paling baik dalam penanggulangan resiko II. Konsep Probabilitas Probabilitas adalah kesempatan atau kemungkinan terjadinya suatu kejadian

III. Konsep sample space dan event Ruang sample (sample space) merupakan sebuah himpunan yang memiliki ketentuan: 1. Tiap unsur dari ruang sampel menyatakan satu kali percobaan. 2. Tiap unsur dari percobaan harus sesuai dengan satu dan hanya satu unsur dari ruang sampel. Bila sebuah ruang sampel telah di tentukan, suatu peristiwa atau kejadian (event) ialah sub-himpunan dari ruang sampel 1. Peristiwa A = sub himpunan A dari ruang sample S 2. Peristiwa B = sub himpunan B dari ruang sampel S 3. Peristiwa A atau B = A  B 4. Peristiwa A dan B = A  B 5. Peristiwa A mutlak terjadi A = S 6. Peristiwa A dan B merupakan peristiwa yang saling lepas = A  B = 

IV. Probabilitas suatu peristiwa Bila suatu percobaan dapat menimbulkan sejumlah hasil yang berbeda serta memiliki kesempatan untuk terwujud yang sama dan bila m dari hasil di atas merupakan peristiwa A maka probabilitas peristiwa A =  (A) = m/n Peristiwa bukan A =  (AI) = = 1-  (A) Contoh : Dari 6 mata dadu, berapa kemungkinan munculnya mata satu dalam satu kali lemparan ? Kemungkinan munculnya mata satu dalam satu kali lemparan adalah: 1/6. Sedangkan probabilitas tidak munculnya mata satu atau munculnya mata yang lain adalah: 1 – 1/6 = 5/6

V. Asas-asas menghitung probabilitas A. Peristiwa yang saling lepas (mutually exclusive) Dua peristiwa yang saling lepas bila dan hanya bila ke dua peristiwa tersebut tidak dapat terjadi saat yang bersamaan Teorema  (A  B) = p (A) +  (B) A  B = ,  (A  B) =  (0) = 0 B. Peristiwa yang tidak lepas (disjoint) adalah peristiwa tidak saling lepas Teorema :  (A  B) =  (A) +  (B) – (A  B)

C. Peristiwa independen (statistically independent) C. Peristiwa independen (statistically independent). Dua peristiwa di katakan independen bila dan hanya bila terjadi atau tidak terjadinya/tidak terjadinya peristiwa ke dua. Teorema :  (A  B) =  (A) .  (B) D. Probabilitas bersyarat  (A  B) =  (A) .  (B/A)  (B/A) =  (A/B) =

Terapan dalam pengukuran resiko 1. Dari 100 rumah di Bandung, terbakarnya satu rumah adalah 37% dan kerugian rata-rata untuk setiap kebakaran adalah Rp. 1.000.000,- maka berapa expected value dari kerugian? Expected value dari kerugian adalah : 37% x Rp. 1.000.000 = Rp. 370.000 2. Suatu perusahaan memiliki dua gudang. Gudang A di Semarang dan gudang B di Surabaya. Kemungkinan terjadinya kebakaran gudang A = 1/20, dan gudang B 1/40 maka : a. Probabilitas terbakarnya gudang A dan B = (1/20) (1/40) = 1/800

Probabilitas terbakarnya gudang A dan bukan B = Probabilitas tidak terbakarnya gudang A dan juga B = (1- 1/20) (1- 1/40) = 741/800 3. Suatu perusahaan memiliki armada angkatan 5 buah mobil, masing-masing berharga Rp. 10.000.000,-. Setiap tahun mobil-mobil tersebut mengalami kecelakaan lebih dari satu kali dan mengakibatkan kerusakan sebagian atau seluruhnya. Suatu distribusi probabilitas hipotesis yang mungkin berlaku dalam situasi ini adalah sebagai berikut :

Kerugian Pertahun (Rp.) Tabel 1 : Distribusi Probabilitas hipotesis total kerugian pertahun terhadap armada angkutan yang terdiri dari 5 mobil. Kerugian Pertahun (Rp.) Probabilitas 0,606 500.000 0,273 1.000.000 0,100 2.000.000 0,015 5.000.000 0,003 10.000.000 0,002 20.000.000 0,001

Kerugian Pertahun (Rp.) Tabel 2 : Sedangkan probabilitas bahwa kerugian akan sama atau akan melebihi batas maksimum tertentu adalah: Kerugian Pertahun (Rp.) Probabilitas 500.000 0,394 1.000.000 0,121 2.000.000 0,021 5.000.000 0,006 10.000.000 0,003 20.000.000 0,001

a. Probabilitas bahwa perusahaan tidak menderita kerugian sama sekali = 0,606 atau probabilitas akan menderita kerugian = 1-0,606 = 0,394 b. Jika batas maksimum menerima kerugian Rp. 500.000 maka probabilitas kerugian akan sama atau melebihi Rp. 500.000 = 0,273 + 0,100 + 0,015 + 0,003 + 0,002 + 0,001 = 0,121 dan seterusnya (Lihat tabel 2) c. Kerugian rata-rata pertahun / total kerugian harapan = 0 (0,606) + 500.000 (0,273) + 1.000.000 (0,100) + 2.000.000 (0,015) + 5.000.000 (0,003) + 10.000.000 (0,002) + 20.000.000 (0,001) = Rp. 321.000,-.

<< CLOSING>> Prinsip pengukuran resiko menjelaskan bagaimana mengukur besarnya suatu resiko. Disini kita kembali diingatkan kepada perhitungan-perhitungan statistika