DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET

Presentasi berjudul: "DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET"— Transcript presentasi:

1 DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET

2 BAGIAN II Probabilitas dan Distribusi Probabilitas Diskret
OUTLINE BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Menggunakan MS Excel untuk Distribusi Probabilitas Konsep-konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskret Distribusi Normal Pengertian Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas Binomial Distribusi Probabilitas Hipergeometrik Distribusi Probabilitas Poisson

3 PENDAHULUAN Definisi:
Distribusi Probabilitas Diskret PENDAHULUAN Definisi: Distribusi probabilitas adalah sebuah susunan distribusi yang mempermudah mengetahui probabilitas sebuah peristiwa. Merupakan hasil dari setiap peluang peristiwa. Contoh Kasus: Berapa peluang meraih untung dari investasi di reksa dana Berapa banyak barang harus dikirim, apabila selama perjalanan barang mempunyai probabilitas rusak Berapa peluang karyawan bekerja lebih baik esok hari

4 VARIABEL ACAK Variabel acak
Distribusi Probabilitas Diskret VARIABEL ACAK Variabel acak Sebuah ukuran atau besaran yang merupakan hasil suatu percobaan atau kejadian yang terjadi acak atau untung-untungan dan mempunyai nilai yang berbeda-beda. Variabel acak diskret Ukuran hasil percobaan yang mempunyai nilai tertentu dalam suatu interval. Variabel acak kontinu Ukuran hasil percobaan yang mempunyai nilai yang menempati seluruh titik dalam suatu interval.

5 = E(X) = (X.P(X)) 2= (X - )2 .P(X) =  2 Rata-rata Hitung
Distribusi Probabilitas Diskret RATA-RATA HITUNG, VARIANS, DAN STANDAR DEVIASI Rata-rata Hitung = E(X) = (X.P(X)) Varians 2= (X - )2 .P(X) =  2 Standar Deviasi

6 RATA-RATA HITUNG, VARIANS DAN STANDAR DEVIASI
Distribusi Probabilitas Diskret RATA-RATA HITUNG, VARIANS DAN STANDAR DEVIASI Standar deviasi =  = 2 =0,75 = 0,87 X P(X) X.P(X) X-  (X- )2 (X- )2P(X) 0,125 0,000 -1,50 2,25 0,28 1 0,375 -0,50 0,25 0,09 2 0,750 0,50 3 1,50  = 1,500 2 = 0,75

7 BAGIAN II Probabilitas dan Distribusi Probabilitas Diskret
OUTLINE BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Pengertian Distribusi Probabilitas Konsep-konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Binomial Distribusi Probabilitas Diskret Distribusi Probabilitas Hipergeometrik Distribusi Probabilitas Poisson Distribusi Normal Menggunakan MS Excel untuk Distribusi Probabilitas Teori Keputusan

8 DISTRIBUSI PROBABILITAS BINOMIAL
Distribusi Probabilitas Diskret DISTRIBUSI PROBABILITAS BINOMIAL Ciri-ciri Percobaan Bernouli: Setiap percobaan menghasilkan dua kejadian: (a) kelahiran anak: laki-laki-perempuan; (b) transaksi saham: jual- beli, (c) perkembangan suku bunga: naik–turun dan lain-lain. Probabilitas suatu kejadian untuk suskes atau gagal adalah tetap untuk setiap kejadian. P(p), peluang sukses, P(q) peluang gagal, dan P(p) + P(q)= 1. Suatu percobaan dengan percobaan bersifat bebas. Data yang dihasilkan adalah data perhitungan.

9 DISTRIBUSI PROBABILITAS BINOMIAL
Distribusi Probabilitas Diskret DISTRIBUSI PROBABILITAS BINOMIAL Rumus distribusi probabilitas binomial: Dimana: P(r) : Nilai probabilitas binomial p : Probabilitas sukses suatu kejadian dalam setiap percobaan r : Banyaknya peristiwa sukses suatu kejadian untuk keseluruhan percobaan n : Jumlah total percobaan q : Probabilitas gagal suatu kejadian yang diperoleh dari q = 1-p

10 CONTOH DISTRIBUSI BINOMIAL
Distribusi Probabilitas Diskret CONTOH DISTRIBUSI BINOMIAL PT MJF mengirim buah melon ke Hero. Buah yang dikirim 90% diterima dan sisanya ditolak. Setiap hari 15 buah dikirim ke Hero. Berapa peluang 15 dan 13 buah diterima? Hitung probabilitas 10 buah diterima??? Jawab: P(p) = 0,9 dan P(q) = 1-0,9 = 0,1 P(15) = [15!/(15!(15-15)!] 0,9150,10 = 0,206 P(13) = [15!/(13!(15-13)!] 0,9130,12 = 0,267 Untuk mencari nilai distribusi binomial dapat menggunakan tabel distribusi binomial dengan n=15; di mana X =15, dan X = 13 dengan P(p)= 0,9 dan dapat diperoleh nilai 0,206 dan 0,267

11 BAGIAN II Probabilitas dan Distribusi Probabilitas Diskret
OUTLINE BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Menggunakan MS Excel untuk Distribusi Probabilitas Konsep-konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskret Distribusi Normal Pengertian Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas Binomial Distribusi Probabilitas Hipergeometrik Distribusi Probabilitas Poisson

12 DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK
Distribusi Probabilitas Diskret DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK Dalam distribusi binomial diasumsikan bahwa peluang suatu kejadian tetap atau konstan atau antar-kejadian saling lepas. Dalam dunia nyata, jarang terjadi hal demikian. Suatu kejadian sering terjadi tanpa pemulihan dan nilai setiap kejadian adalah berbeda atau tidak konstan. Distribusi dengan tanpa pemulihan dan probabilitas berbeda adalah Distribusi Hipergeometrik.

13 DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK
Distribusi Probabilitas Diskret DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK Rumus nilai Distribusi Hipergeometrik: Dimana: P(r) : Probabilitas hipergeometrik dengan kejadian r sukses N : Jumlah populasi S : Jumlah sukses dalam populasi r : Jumlah sukses yang menjadi perhatian n : Jumlah samper dari populasi C : Simbol Kombinasi

14 CONTOH DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK
Distribusi Probabilitas Diskret CONTOH DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK Ada 33 perusahaan di BEJ akan memberikan deviden dan 20 di antaranya akan membagikan dividen di atas 100/lembar. Bapepam sebagai pengawas pasar saham akan melakukan pemeriksaan dengan mengambil 10 perusahaan. Berapa dari 10 perusahaan tersebut, 5 perusahaan akan membagikan saham di atas 100/lembarnya? Jawab: N = 33 S= 20 n=10 r=5 P(r) = [(20C5) x (33-20C10-5)]/ (33C10) = 0,216

15 BAGIAN II Probabilitas dan Distribusi Probabilitas Diskret
OUTLINE BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Menggunakan MS Excel untuk Distribusi Probabilitas Konsep-konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskret Distribusi Normal Pengertian Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas Binomial Distribusi Probabilitas Hipergeometrik Distribusi Probabilitas Poisson

16 DISTRIBUSI POISSON Dikembangkan oleh Simon Poisson
Distribusi Probabilitas Diskret DISTRIBUSI POISSON Dikembangkan oleh Simon Poisson Poisson memperhatikan bahwa distribusi binomial sangat bermanfaat dan dapat menjelaskan dengan baik, namun untuk n di atas 50 dan nilai P(p) sangat kecil akan sulit mendapatkan nilai binomialnya. Rumus: P(X) = xe-/X!

17 CONTOH DISTRIBUSI POISSON
Distribusi Probabilitas Diskret CONTOH DISTRIBUSI POISSON Jumlah emiten di BEJ ada 120 perusahaan. Akibat krisis ekonomi, peluang perusahaan memberikan deviden hanya 0,1. Apabila BEJ meminta secara acak 5 perusahaan, berapa peluang ke-5 perusahaan tersebut akan membagikan dividen? Jawab: n = 120 X=5 p=0,1 =n.p =120 x 0,1 = 12 P(X) = 1252, /5! = 0,0127 Untuk mendapatkan nilai distribusi Poisson, dapat digunakan tabel distribusi Poisson. Carilah Nilai  = 12 dan nilai X = 5, maka akan didapat nilai 0,0127

18 BAGIAN II Probabilitas dan Distribusi Probabilitas Diskret
OUTLINE BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Menggunakan MS Excel untuk Distribusi Probabilitas Konsep-konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskret Distribusi Normal Pengertian Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas Binomial Distribusi Probabilitas Hipergeometrik Distribusi Probabilitas Poisson