Probabilitas ‘n Statistik

Presentasi berjudul: "Probabilitas ‘n Statistik"— Transcript presentasi:

1 Probabilitas ‘n Statistik
Pertemuan 2 MOSI T.Informatika Ganjil 2008/2009 MOSI - fika

2 Pembahasan Konsep Probabilitas Type2 probabilitas Dasar2 probabilitas
Statistical independence dan statistical dependence Konsep dasar statistika MOSI - fika

3 Konsep Probabilitas MOSI - fika

4 What is Probabilitas ?? Konsep probabilitas menyajikan pengukuran dalam bentuk angka(numeric) untuk kemungkinan munculnya suatu event Peluang terjadinya sesuatu hal/peristiwa Dinyatakan dalam bentuk pecahan antara 0 – 1 , 0 dapat diartikan bahwa peritiwa itu tidak akan terjadi 1 dapat diartikan bahwa peristiwa itu pasti akan terjadi Kegunaan u/simulasi : dalam simulasi, digunakan untuk membuat asumsi tentang ketidakpastian inputan MOSI - fika

5 Contoh ketidakpastian input
Nilai inputan yang nilainya belum pasti : - penjualan dimasa datang - faktor inflasi - rata-rata pertumbuhan - waktu job datang Untuk memilih jenis distribusi yang sesuai, digunakan analisa dan mencocokkan data dengan distribusi yang sesuai MOSI - fika

6 Type – type Probabilitas
MOSI - fika

7 Type-type Probabilitas
Ada 3 cara untuk menggolongkan probabilitas : 1. pendekatan klasik 2. pendekatan frekuensi relatif 3. pendekatan subyektif Maksudnya ?? Bedanya ?? MOSI - fika

8 Probabilitas dengan Pendekatan Klasik
Dalam penentuan probabilitas yang terjadi menggunakan formula : Example : probabilitas munculnya gambar pada pelemparan mata uang = ½ probabilitas munculnya mata dadu 5 pada pelemparan sebuah mata dadu = 1/6 Probabilitas ini dapat diketahui tanpa harus melakukan suatu percobaan MOSI - fika

9 Probabilitas dengan pendekatan Frekuensi Relatif
Pendekatan ini mendefinisikan probabilitas sebagai: 1. proporsi terjadinya peristiwa dalam jangka panjang bila semua kondisi stabil 2. frekuensi relatif peristiwa yang diamati melalui sejumlah besar percobaan Example : untuk mencari nilai probabilitas mahasiswa baru yang meninggalkan sekolah pada akhir semester pertama, harus diketahui dulu data yang lampau (misal data lampau 50 dari 1000). probabilitas = 50/1000 MOSI - fika

10 Probabilitas dengan pendekatan subyektif
Bukan teoritis, didasarkan pada keyakinan pribadi atau perasaan dari orang yang membuat perkiraan probabilitas Tidak bergantung adanya eksperimen yang diulang2 Example : umumnya manager menentukan probabilitas secara subyektif. misal, dihadapkan pada permasalahan untuk memilih seorang asisten dari 3 orang yang sama-sama memiliki penampilan menarik, semangat tinggi, kepercayaan tinggi dan prestasi masa lalu yang baik. Bagaimana peluang tiap calon untuk menjadi asisten yang baik ???? MOSI - fika

11 Dasar dasar probabilitas
MOSI - fika

12 Dasar-dasar Probabilitas
Simbol Probabilitas terjadinya peristiwa A = P (A) Aturan yang digunakan dalam probabilitas : 1. aturan penjumlahan untuk peristiwa yang terpisah satu sama lain (mutually exclusive) : P (A atau B) = P(A) + P(B) 2. aturan penjumlahan untuk peristiwa yang tidak terpisah satu sama lain (non mutually exclusive) : P (A atau B) = P(A) + P(B) – P(A dan B) 3. aturan perkalian : P (A dan B) = P(A) . P(B) MOSI - fika

13 Mutually Exclusive MOSI - fika

14 Non Mutually Exclusive
MOSI - fika

15 Statistical independence dan statistical dependence
MOSI - fika

16 Statistical independence
Statistical independence / bebas statistik : suatu peristiwa yang tidak mempengaruhi probabilitas terjadinya peristiwa lainnya Ada 3 jenis : 1. probabilitas marjinal 2. gabungan 3. bersyarat What the different between …… ? The example ….. ? T U G A S !!! MOSI - fika

17 Statistical dependence
Tidak bebas secara statistik artinya : probabilitas peristiwa tertentu tergantung atau dipengaruhi oleh terjadinya peristiwa lainnya Ada 3 jenis : 1. probabilitas marjinal 2. gabungan 3. bersyarat What the different between …… ? The example ….. ? T U G A S !!! MOSI - fika

18 Konsep Dasar Statistika
MOSI - fika

19 Pengukuran statistik digunakan untuk menjelaskan hasil-hasil simulasi :
1. Mean 2. Variansi MOSI - fika

20 4. Skewness (derajat kemiringan)
3. Standart Deviasi 4. Skewness (derajat kemiringan) MOSI - fika

21 5. Kurtosis (lebar sempitnya puncak kurva)
6. Korelasi MOSI - fika

22 Distribusi Sampling Untuk menentukan jenis distribusi probabilitas yang tepat pada jumlah trial tertentu Pengukuran variabelitas sampling dengan menggunakan standart error rata-rata : MOSI - fika

23 Interval Kepercayaan Interval kepercayaan merupakan estimasi nilai interval yang dipercaya akan terjadi. MOSI - fika

24 Terimakasih TUGAS : Cari tabel Statistik untuk Distribusi normal
MOSI - fika