Statistika Konsep Peluang

Eko Mardianto
Eko MardiantoKuliah , Ngaji , Kerja em PT.SENTINEL GARDA SEMESTA
Carpe Diem Pertemuan 3
Konsep Peluang Ruang Sampel dan Kejadian 
Ruang Sampel dan Kejadian 
 Ruang Sampel adalah suatu gugus yang memuat 
semua hasil yang berbeda, yang mungkin terjadi 
dari suatu percobaan. 
 Notasi dari ruang sampel adalah sebagai berikut: 
 S = {e1, e2, …, en}, n = banyaknya hasil 
 n bisa terhingga atau tak terhingga 
 Contoh: 
 Melempar sebuah dadu : S={1, 2, 3, 4, 5, 6} 
 Melempar mata uang : S={M, B} 
 Jenis kelamin bayi : S={L, P} 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Ruang Contoh dan Kejadian 
Ruang Kejadian 
 Ruang kejadian adalah anak gugus dari ruang 
sampel, yang memiliki karakteristik tertentu. 
 Ruang kejadian biasanya dinotasikan dengan huruf 
kapital (A, B, …). 
Contoh: 
 Sisi muka muncul dari pelemparan dua buah mata uang: 
A = {MM, MB, BM} 
 Munculnya sisi ganjil pada dadu pertama dari pelemparan dua 
buah dadu: 
B = {11, 12, 13, 14, 15, 16, 31, 32, …., 56} 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Ruang Contoh dan Kejadian 
Cara Menghitung Ukuran Ruang 
Sampel 
 Penggandaan 
 Penggandaan dapat digunakan jika setiap 
kemungkinan dibentuk dari komponen-komponen 
yang saling bebas. 
N(S) = n1 x n2 x … x n1 
 Contoh 
Melempar 3 buah mata uang 
N(S) = 2 x 2 x 2 = 8 
Melempar 2 buah dadu 
N(S) = 6 x 6 = 36 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Permutasi 
 Permutasi 
 Permutasi merupakan kejadian dimana susunan objek yang terpilih 
diperhatikan. 
 Misalkan memilih orang untuk membentuk kepengurusan suatu 
organisasi, dimana jika Si A terpilih menempati posisi ketua 
berbeda maknanya dengan Si A terpilih menempati posisi wakil 
ketua. 
 Permutasi tingkat r dari n unsur/objek dapat dirumuskan sebagai 
berikut: 
n 
 Contoh 
nx n x n x x 
(  1) (  
2) ... 0! 
( ) ( 1) ... 0! 
! 
 
Dari 5 orang kandidat akan dibentuk susunan pengurus (Ketua, Wakil, 
Bendahara) 
N(S) = P5 
3 = 5!/(5-3)! = 60 
( )! 
n r x n r x x 
n r 
Pn 
r  
   
 
Konsep Peluang Permutasi dan Kombinasi 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Kombinasi 
 Kombinasi 
 Kombinasi merupakan kejadian dimana susunan objek yang terpilih 
tidak diperhatikan. 
 Misalkan memilih sejumlah orang untuk menempati suatu sejumlah 
kursi tempat duduk, dimana susunan tempat duduk tidak menjadi 
perhatian. 
 Kombinasi tingkat r dari n unsur/objek dapat dirumuskan sebagai 
berikut: 
 Contoh 
nx n x n x x 
(  1) (  
2) ... 0! 
( ) ( 1) ... 0! ! 
n 
! 
 
Dari 5 orang akan dibentuk tim cepat tepat yang beranggotakan 3 
orang. 
N(S) = C5 
3 = 5!/(5-3)!3! = 10 
( )! ! 
n r x n r x x xr 
n r r 
Cn 
r  
   
 
Konsep Peluang Permutasi dan Kombinasi 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Peluang dan Kejadian 
Peluang Kejadian 
 Peluang adalah rasio antara banyaknya kejadian yang 
diharapkan dari suatu percobaan jika percobaan 
tersebut pada kondisi yang sama. Peluang biasanya 
dinotasikan dengan P, misal P(A) peluang kejadian A. 
 Beberapa kaidah sebaran peluang, yaitu: 
1. 0  p(Ai)  1, untuk i=1,2, …, n 
2. Jumlah peluang seluruh kejadian dalam ruang contoh adalah 
1, 
n 
  
i p x 
( ) 1 
 
1 
i 
3. p(A1UA2U…UAm) = p(A1)+p(A2)+…+p(Am), jika A1, A2, …, 
Am merupakan kejadian-kejadian yang terpisah . (lepas) 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Peluang dan Kejadian 
Contoh Soal 
Contoh: 
1. Sebuah dadu dilempar, maka ruang sampelnya: 
S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}, n(S)=6 
jika setiap sisi seimbang maka peluangnya 
p(1)=p(2)=….=p(6)=1/6 
2. Sebuah kejadian yang diharapkan adalah sisi yang muncul 
kurang atau sama dengan empat maka ruang kejadiannya: 
A = {1, 2, 3, 4}, n(A) = 4 
Maka peluang kejadian A adalah: 
P(A) = 4/6 = 2/3 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Peluang dan Kejadian 
Kejadian Saling Bebas 
 Kejadian saling bebas adalah kejadian-kejadian yang tidak 
saling mempengaruhi. 
 Peluang dari dua buah kejadian yang saling bebas adalah: 
P(AB)=P(A).P(B) 
Contoh: Peluang bayi berjenis kelamin laki-laki diketahui 0.6. 
Jika jenis kelamin anak pertama (A) dan kedua (B) saling 
bebas, berapa peluang jenis kelamin anak pertama dan anak 
kedua laki-laki? 
P(A B)= P(A).P(B)=0.6*0.6=0.36 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Kejadian 
Konsep Peluang Peluang dan Kejadian 
 Kejadian lepas 
A dan B kejadian lepas jika 
A  B=Ø = { } 
 Kejadian Mustahil 
A kejadian mustahil jika P(A)=0 
 Kejadian Pasti 
A kejadian pasti jika P(A)=1 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Peluang dan Kejadian 
Peluang Bersyarat 
 Peluang bersyarat adalah peluang suatu 
kejadian (A) jika kejadian lain (B) diketahui 
telah terjadi. 
 Peluang A bersyarat B dinotasikan P(A/B), 
dimana: 
P(A/B) = P(AB) / P(B) 
 Jika kejadian A dengan B saling bebas maka, 
P(A/B)=P(A) 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Peluang dan Kejadian 
Contoh Peluang Bersyarat 
Contoh: 
Dalam sebuah kotak berisi 2 bola merah dan 3 bola 
biru. Jika diambil dua buah bola tanpa pemulihan. 
Berapakah peluang bola kedua berwarna merah (A) 
jika pada pengambilan pertama diketahui berwarna 
biru (B). 
P(A/B) = P(AB)/P(B) 
= (3/5)(2/4)/(3/5) = 2/4 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Peluang dan Kejadian 
Ilustrasi Peluang Bersyarat 
 Untuk mengerjakan 
kasus diatas, dapat 
juga dilakukan 
sebagai berikut: 
 Perhatikan tabel 
kemungkinan 
disamping 
 P(A/B)=(6/20)/(12/20)= 
1/2 
Pertama 
Kedua 
Merah Biru Total 
Merah 2/20 6/20 8/20 
Biru 6/20 6/20 12/20 
Total 8/20 12/20 20/20 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Teorema Bayes 
Teorema Bayes 
 Suatu gugus universum disekat menjadi beberapa 
anak gugus B1, B2, …, Bn dan A suatu kejadian 
pada U dengan p(B)0 maka, 
P(A) =  P(Bi)P(A/Bi) 
 Peluang Bk bersyarat A, dapat dihitung sebagai 
berikut: 
P(Bk/A) = P(BkA)/ P(A) 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Konsep Peluang Teorema Bayes 
Diagram Peluang Bersyarat 
 Perhatikan diagram berikut: 
 Ruang contoh dipecah menjadi 
kejadian B1, B2,…,Bn saling 
terpisah 
 Di samping itu ada kejadian A, 
yang dapat terjadi pada kejadian 
B1, B2,…,Bn. Dengan demikian, 
A=(AB1) + (AB2) + …. + 
(ABn) 
 Peluang kejadian A adalah: 
P(A)=P(AB1) + P(AB2) + …. + 
P(ABn) 
 Dengan memanfaatkan sifat 
peluang bersyarat, diperoleh 
peluang Bk bersyarat A adalah: 
B1 ………. Bn 
Kejadian A 
P(Bk/A) = P(Bk)P(A/Bk)/  P(Bi)P(A/Bi) 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
Contoh Soal 
 Kota Bogor disebut kota hujan karena peluang terjadinya hujan (H) 
cukup besar yaitu sebesar 0.6. Hal ini menyebabkan para 
mahasiswa harus siap-siap dengan membawa payung (P). Peluang 
seorang mahasiswa membawa payung jika hari hujan 0.8, 
sedangkan jika tidak hujan 0.4. Maka peluang hari akan hujan jika 
diketahui mahasiswa membawa payung adalah: 
P(H) = 0.6 
P(TH) = 1-0.6=0.4 
P(P/H) = 0.8 
P(P/TH) = 0.4 
Jadi, 
0.48 
0.64 
P H P P H 
( ) ( / ) 
0.48 
0.48 0.16 
x 
0.6 0.8 
0.6 0.8 0.4 0.4 
( / ) 
( ) ( / ) ( ) ( / ) 
( / ) 
 
 
 
 
 
 
 
x x 
P H P 
P H P P H P TH P P TH 
P H P 
Konsep Peluang Teorema Bayes 
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
17 S E K I A N 
AD ASTRA PER ASPIRA
1 de 17

Recomendados

Distribusi probabilitasDistribusi probabilitas
Distribusi probabilitasnyungunyung
23.6K visualizações24 slides
Statistika ProbabilitasStatistika Probabilitas
Statistika ProbabilitasIskandar Tambunan
45.6K visualizações39 slides
Peubah acak diskrit dan kontinuPeubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuAnderzend Awuy
159.7K visualizações28 slides
16. modul peluang (probabilitas) pak sukani16. modul peluang (probabilitas) pak sukani
16. modul peluang (probabilitas) pak sukanisukani
68.3K visualizações13 slides

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Nilai harapanNilai harapan
Nilai harapanWelly Dian Astika
2.1K visualizações15 slides
Distribusi multinomialDistribusi multinomial
Distribusi multinomialMarwaElshi
28.6K visualizações11 slides
Probabilitas - Statistik 2Probabilitas - Statistik 2
Probabilitas - Statistik 2Deni Wahyu
33.2K visualizações15 slides
Akt 4-anuitas-hidupAkt 4-anuitas-hidup
Akt 4-anuitas-hidupFaisyal Rufenclonndrecturr
26.7K visualizações37 slides
Logika dan PembuktianLogika dan Pembuktian
Logika dan PembuktianFahrul Usman
92K visualizações48 slides

Mais procurados(20)

Variabel acak dan nilai harapan (Statistik Ekonomi II)Variabel acak dan nilai harapan (Statistik Ekonomi II)
Variabel acak dan nilai harapan (Statistik Ekonomi II)
Bagus Cahyo Jaya Pratama Pratama51.1K visualizações
Nilai harapanNilai harapan
Nilai harapan
Welly Dian Astika2.1K visualizações
Distribusi multinomialDistribusi multinomial
Distribusi multinomial
MarwaElshi28.6K visualizações
Probabilitas - Statistik 2Probabilitas - Statistik 2
Probabilitas - Statistik 2
Deni Wahyu33.2K visualizações
Akt 4-anuitas-hidupAkt 4-anuitas-hidup
Akt 4-anuitas-hidup
Faisyal Rufenclonndrecturr26.7K visualizações
Logika dan PembuktianLogika dan Pembuktian
Logika dan Pembuktian
Fahrul Usman92K visualizações
ProbabilitasProbabilitas
Probabilitas
Riswan24.6K visualizações
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
matematikaunindra58.5K visualizações
Dualitas- Program LinearDualitas- Program Linear
Dualitas- Program Linear
HelvyEffendi13.7K visualizações
Teori ProbabilitasTeori Probabilitas
Teori Probabilitas
Rachmat Wahid Saleh Insani42K visualizações
Beberapa distribusi peluang kontinuBeberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinu
Raden Maulana126.7K visualizações
Aksioma peluangAksioma peluang
Aksioma peluang
ikhsanguntur7.4K visualizações
Matematika-HimpunanMatematika-Himpunan
Matematika-Himpunan
Kardilah Azijehmail239.9K visualizações
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi MatriksPembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Ipit Sabrina110.8K visualizações
BAB 2 : KALIMAT BERKUANTORBAB 2 : KALIMAT BERKUANTOR
BAB 2 : KALIMAT BERKUANTOR
Mustahal SSi61.4K visualizações
Ukuran pemusatan dan penyebaranUkuran pemusatan dan penyebaran
Ukuran pemusatan dan penyebaran
Sriwijaya University41.6K visualizações
Statistika: BinomialStatistika: Binomial
Statistika: Binomial
Andrew Hutabarat3.8K visualizações
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan BinomialDistribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Silvia_Al89.5K visualizações
Analisis real-lengkap-a1cAnalisis real-lengkap-a1c
Analisis real-lengkap-a1c
Ummu Zuhry49K visualizações
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Kelinci Coklat73.2K visualizações

Destaque

Peluang dan StatistikaPeluang dan Statistika
Peluang dan StatistikaDini Nurfadilah Ehom
5.8K visualizações23 slides
Statistika: PeluangStatistika: Peluang
Statistika: PeluangJidun Cool
23.1K visualizações33 slides
Pengantar Teori PeluangPengantar Teori Peluang
Pengantar Teori PeluangThrone Rush Indo
4.9K visualizações19 slides
Pembahasan contoh soal peluangPembahasan contoh soal peluang
Pembahasan contoh soal peluangRina Anggraini
123.2K visualizações6 slides

Destaque(20)

Peluang dan StatistikaPeluang dan Statistika
Peluang dan Statistika
Dini Nurfadilah Ehom5.8K visualizações
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannyaContoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Vidi Al Imami136.4K visualizações
Statistika: PeluangStatistika: Peluang
Statistika: Peluang
Jidun Cool23.1K visualizações
Pengantar Teori PeluangPengantar Teori Peluang
Pengantar Teori Peluang
Throne Rush Indo4.9K visualizações
Pembahasan contoh soal peluangPembahasan contoh soal peluang
Pembahasan contoh soal peluang
Rina Anggraini123.2K visualizações
Peluang pptPeluang ppt
Peluang ppt
Rahmawati Lestari70.7K visualizações
Soal dan pembahasan statistikaSoal dan pembahasan statistika
Soal dan pembahasan statistika
satriyo buaya653.2K visualizações
Artikel mulmedArtikel mulmed
Artikel mulmed
Dini Nurfadilah Ehom1.3K visualizações
Presentasi Materi PeluangPresentasi Materi Peluang
Presentasi Materi Peluang
ermamagdalena12.7K visualizações
Soal Peluang dan Penjelasanya Soal Peluang dan Penjelasanya
Soal Peluang dan Penjelasanya
Davisio145.9K visualizações
Soal matstat ngagel+jawabannyaSoal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannya
Kana Outlier181.3K visualizações
peluang by peluang by
peluang by
YantiZaim1.1K visualizações
peluang bebas dan bersyaratpeluang bebas dan bersyarat
peluang bebas dan bersyarat
evyaryani12.4K visualizações
Dari judi menuju ilmu probabilitasDari judi menuju ilmu probabilitas
Dari judi menuju ilmu probabilitas
mahardikafajar4.6K visualizações
K Search Al Khawarizmy Language SoftwareK Search Al Khawarizmy Language Software
K Search Al Khawarizmy Language Software
Abdallah Aziz2.2K visualizações
StatistikaStatistika
Statistika
Muhamad Yogi2.3K visualizações
PeluangPeluang
Peluang
Ali Mahfudz1.4K visualizações
Contoh soal peluangContoh soal peluang
Contoh soal peluang
Rina Anggraini8.8K visualizações
Pengantar statistika slide 2Pengantar statistika slide 2
Pengantar statistika slide 2
Az'End Love3.9K visualizações

Similar a Statistika Konsep Peluang

bahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.pptbahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.ppt
bahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.pptKholidYusuf4
6 visualizações19 slides
 peluang matematika peluang matematika
peluang matematikaYuni Wiantari
6.6K visualizações13 slides

Similar a Statistika Konsep Peluang(20)

Makalah Peluang Dalam Pelajaran MatematikaMakalah Peluang Dalam Pelajaran Matematika
Makalah Peluang Dalam Pelajaran Matematika
Amnil Wardiah1K visualizações
statistika pertemuan 5 (materi 2).pptxstatistika pertemuan 5 (materi 2).pptx
statistika pertemuan 5 (materi 2).pptx
CuYaShaaIrmaAlsiZy10 visualizações
bahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.pptbahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.ppt
bahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.ppt
KholidYusuf46 visualizações
 peluang matematika peluang matematika
peluang matematika
Yuni Wiantari6.6K visualizações
Konsep Dasar Peluang dan Kejadian.pptKonsep Dasar Peluang dan Kejadian.ppt
Konsep Dasar Peluang dan Kejadian.ppt
zul fikar2 visualizações
Konsep Dasar Peluang dan Kejadian.pptKonsep Dasar Peluang dan Kejadian.ppt
Konsep Dasar Peluang dan Kejadian.ppt
Zamzam66072836 visualizações
Penjelasan peluangPenjelasan peluang
Penjelasan peluang
Ackiel Khan721 visualizações
peluang.pptpeluang.ppt
peluang.ppt
HenyYuliaBudyanti6 visualizações
ProbabilitasProbabilitas
Probabilitas
De Jammers2.1K visualizações
Aljabar peluangAljabar peluang
Aljabar peluang
17241430521.1K visualizações
Kaidah pencacahan dan peluangKaidah pencacahan dan peluang
Kaidah pencacahan dan peluang
Afinda Azimatul Khusna1.6K visualizações
Konsep dasar-peluang2 2Konsep dasar-peluang2 2
Konsep dasar-peluang2 2
Wisnu Ifandu Pramana2.6K visualizações
Lukman matstatLukman matstat
Lukman matstat
Lukman351 visualizações
Lukman matstatLukman matstat
Lukman matstat
Lukman187 visualizações
Peluang_StatistikaPeluang_Statistika
Peluang_Statistika
AhmadTeguh5.1K visualizações
Probabilitas ppt version by alydydaProbabilitas ppt version by alydyda
Probabilitas ppt version by alydyda
Marlyd Talakua2.3K visualizações
Bab 2Bab 2
Bab 2
arman11111272 visualizações
PELUANGPELUANG
PELUANG
PutriMutiarasari1106 visualizações
Bahan ajar-pe-l-u-a-n-gBahan ajar-pe-l-u-a-n-g
Bahan ajar-pe-l-u-a-n-g
Aisyah Wati1.1K visualizações
fdokumen.com_presentasi-materi-peluang.pptfdokumen.com_presentasi-materi-peluang.ppt
fdokumen.com_presentasi-materi-peluang.ppt
AugusSitumorang146 visualizações

Mais de Eko Mardianto

Skripsi judul dan Daftar isiSkripsi judul dan Daftar isi
Skripsi judul dan Daftar isiEko Mardianto
5K visualizações23 slides
Daftar IsiDaftar Isi
Daftar IsiEko Mardianto
523 visualizações7 slides
Halaman JudulHalaman Judul
Halaman JudulEko Mardianto
320 visualizações1 slide
Daftar PustakaDaftar Pustaka
Daftar PustakaEko Mardianto
701 visualizações1 slide
Bab TigaBab Tiga
Bab TigaEko Mardianto
1.1K visualizações12 slides
Bab SatuBab Satu
Bab SatuEko Mardianto
561 visualizações7 slides

Mais de Eko Mardianto(20)

Skripsi judul dan Daftar isiSkripsi judul dan Daftar isi
Skripsi judul dan Daftar isi
Eko Mardianto5K visualizações
Daftar IsiDaftar Isi
Daftar Isi
Eko Mardianto523 visualizações
Halaman JudulHalaman Judul
Halaman Judul
Eko Mardianto320 visualizações
Daftar PustakaDaftar Pustaka
Daftar Pustaka
Eko Mardianto701 visualizações
Bab TigaBab Tiga
Bab Tiga
Eko Mardianto1.1K visualizações
Bab SatuBab Satu
Bab Satu
Eko Mardianto561 visualizações
Bab DuaBab Dua
Bab Dua
Eko Mardianto2.7K visualizações
Panduan Proposal Sekripsi 2017Panduan Proposal Sekripsi 2017
Panduan Proposal Sekripsi 2017
Eko Mardianto3K visualizações
Keputusan  6Keputusan  6
Keputusan 6
Eko Mardianto411 visualizações
Keputusan  5Keputusan  5
Keputusan 5
Eko Mardianto269 visualizações
Keputusan 1Keputusan 1
Keputusan 1
Eko Mardianto295 visualizações
Evaluasi Kinerja 3Evaluasi Kinerja 3
Evaluasi Kinerja 3
Eko Mardianto298 visualizações
Evaluasi Kinerja 1Evaluasi Kinerja 1
Evaluasi Kinerja 1
Eko Mardianto1.5K visualizações
Evaluasi Kinerja 2Evaluasi Kinerja 2
Evaluasi Kinerja 2
Eko Mardianto947 visualizações
Evaluasi Kinerja 5Evaluasi Kinerja 5
Evaluasi Kinerja 5
Eko Mardianto195 visualizações
Fungsi IF , Hlookup dan VlookupFungsi IF , Hlookup dan Vlookup
Fungsi IF , Hlookup dan Vlookup
Eko Mardianto9.1K visualizações
Fungsi DatedifFungsi Datedif
Fungsi Datedif
Eko Mardianto217 visualizações
Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17
Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17
Eko Mardianto1.9K visualizações
Belajar SPSS Versi 17Belajar SPSS Versi 17
Belajar SPSS Versi 17
Eko Mardianto833 visualizações
Manajemen OperasionalManajemen Operasional
Manajemen Operasional
Eko Mardianto261 visualizações

Statistika Konsep Peluang

  • 2. Konsep Peluang Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian  Ruang Sampel adalah suatu gugus yang memuat semua hasil yang berbeda, yang mungkin terjadi dari suatu percobaan.  Notasi dari ruang sampel adalah sebagai berikut:  S = {e1, e2, …, en}, n = banyaknya hasil  n bisa terhingga atau tak terhingga  Contoh:  Melempar sebuah dadu : S={1, 2, 3, 4, 5, 6}  Melempar mata uang : S={M, B}  Jenis kelamin bayi : S={L, P} Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 3. Konsep Peluang Ruang Contoh dan Kejadian Ruang Kejadian  Ruang kejadian adalah anak gugus dari ruang sampel, yang memiliki karakteristik tertentu.  Ruang kejadian biasanya dinotasikan dengan huruf kapital (A, B, …). Contoh:  Sisi muka muncul dari pelemparan dua buah mata uang: A = {MM, MB, BM}  Munculnya sisi ganjil pada dadu pertama dari pelemparan dua buah dadu: B = {11, 12, 13, 14, 15, 16, 31, 32, …., 56} Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 4. Konsep Peluang Ruang Contoh dan Kejadian Cara Menghitung Ukuran Ruang Sampel  Penggandaan  Penggandaan dapat digunakan jika setiap kemungkinan dibentuk dari komponen-komponen yang saling bebas. N(S) = n1 x n2 x … x n1  Contoh Melempar 3 buah mata uang N(S) = 2 x 2 x 2 = 8 Melempar 2 buah dadu N(S) = 6 x 6 = 36 Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 5. Permutasi  Permutasi  Permutasi merupakan kejadian dimana susunan objek yang terpilih diperhatikan.  Misalkan memilih orang untuk membentuk kepengurusan suatu organisasi, dimana jika Si A terpilih menempati posisi ketua berbeda maknanya dengan Si A terpilih menempati posisi wakil ketua.  Permutasi tingkat r dari n unsur/objek dapat dirumuskan sebagai berikut: n  Contoh nx n x n x x (  1) (  2) ... 0! ( ) ( 1) ... 0! !  Dari 5 orang kandidat akan dibentuk susunan pengurus (Ketua, Wakil, Bendahara) N(S) = P5 3 = 5!/(5-3)! = 60 ( )! n r x n r x x n r Pn r      Konsep Peluang Permutasi dan Kombinasi Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 6. Kombinasi  Kombinasi  Kombinasi merupakan kejadian dimana susunan objek yang terpilih tidak diperhatikan.  Misalkan memilih sejumlah orang untuk menempati suatu sejumlah kursi tempat duduk, dimana susunan tempat duduk tidak menjadi perhatian.  Kombinasi tingkat r dari n unsur/objek dapat dirumuskan sebagai berikut:  Contoh nx n x n x x (  1) (  2) ... 0! ( ) ( 1) ... 0! ! n !  Dari 5 orang akan dibentuk tim cepat tepat yang beranggotakan 3 orang. N(S) = C5 3 = 5!/(5-3)!3! = 10 ( )! ! n r x n r x x xr n r r Cn r      Konsep Peluang Permutasi dan Kombinasi Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 7. Konsep Peluang Peluang dan Kejadian Peluang Kejadian  Peluang adalah rasio antara banyaknya kejadian yang diharapkan dari suatu percobaan jika percobaan tersebut pada kondisi yang sama. Peluang biasanya dinotasikan dengan P, misal P(A) peluang kejadian A.  Beberapa kaidah sebaran peluang, yaitu: 1. 0  p(Ai)  1, untuk i=1,2, …, n 2. Jumlah peluang seluruh kejadian dalam ruang contoh adalah 1, n   i p x ( ) 1  1 i 3. p(A1UA2U…UAm) = p(A1)+p(A2)+…+p(Am), jika A1, A2, …, Am merupakan kejadian-kejadian yang terpisah . (lepas) Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 8. Konsep Peluang Peluang dan Kejadian Contoh Soal Contoh: 1. Sebuah dadu dilempar, maka ruang sampelnya: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}, n(S)=6 jika setiap sisi seimbang maka peluangnya p(1)=p(2)=….=p(6)=1/6 2. Sebuah kejadian yang diharapkan adalah sisi yang muncul kurang atau sama dengan empat maka ruang kejadiannya: A = {1, 2, 3, 4}, n(A) = 4 Maka peluang kejadian A adalah: P(A) = 4/6 = 2/3 Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 9. Konsep Peluang Peluang dan Kejadian Kejadian Saling Bebas  Kejadian saling bebas adalah kejadian-kejadian yang tidak saling mempengaruhi.  Peluang dari dua buah kejadian yang saling bebas adalah: P(AB)=P(A).P(B) Contoh: Peluang bayi berjenis kelamin laki-laki diketahui 0.6. Jika jenis kelamin anak pertama (A) dan kedua (B) saling bebas, berapa peluang jenis kelamin anak pertama dan anak kedua laki-laki? P(A B)= P(A).P(B)=0.6*0.6=0.36 Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 10. Kejadian Konsep Peluang Peluang dan Kejadian  Kejadian lepas A dan B kejadian lepas jika A  B=Ø = { }  Kejadian Mustahil A kejadian mustahil jika P(A)=0  Kejadian Pasti A kejadian pasti jika P(A)=1 Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 11. Konsep Peluang Peluang dan Kejadian Peluang Bersyarat  Peluang bersyarat adalah peluang suatu kejadian (A) jika kejadian lain (B) diketahui telah terjadi.  Peluang A bersyarat B dinotasikan P(A/B), dimana: P(A/B) = P(AB) / P(B)  Jika kejadian A dengan B saling bebas maka, P(A/B)=P(A) Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 12. Konsep Peluang Peluang dan Kejadian Contoh Peluang Bersyarat Contoh: Dalam sebuah kotak berisi 2 bola merah dan 3 bola biru. Jika diambil dua buah bola tanpa pemulihan. Berapakah peluang bola kedua berwarna merah (A) jika pada pengambilan pertama diketahui berwarna biru (B). P(A/B) = P(AB)/P(B) = (3/5)(2/4)/(3/5) = 2/4 Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 13. Konsep Peluang Peluang dan Kejadian Ilustrasi Peluang Bersyarat  Untuk mengerjakan kasus diatas, dapat juga dilakukan sebagai berikut:  Perhatikan tabel kemungkinan disamping  P(A/B)=(6/20)/(12/20)= 1/2 Pertama Kedua Merah Biru Total Merah 2/20 6/20 8/20 Biru 6/20 6/20 12/20 Total 8/20 12/20 20/20 Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 14. Konsep Peluang Teorema Bayes Teorema Bayes  Suatu gugus universum disekat menjadi beberapa anak gugus B1, B2, …, Bn dan A suatu kejadian pada U dengan p(B)0 maka, P(A) =  P(Bi)P(A/Bi)  Peluang Bk bersyarat A, dapat dihitung sebagai berikut: P(Bk/A) = P(BkA)/ P(A) Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 15. Konsep Peluang Teorema Bayes Diagram Peluang Bersyarat  Perhatikan diagram berikut:  Ruang contoh dipecah menjadi kejadian B1, B2,…,Bn saling terpisah  Di samping itu ada kejadian A, yang dapat terjadi pada kejadian B1, B2,…,Bn. Dengan demikian, A=(AB1) + (AB2) + …. + (ABn)  Peluang kejadian A adalah: P(A)=P(AB1) + P(AB2) + …. + P(ABn)  Dengan memanfaatkan sifat peluang bersyarat, diperoleh peluang Bk bersyarat A adalah: B1 ………. Bn Kejadian A P(Bk/A) = P(Bk)P(A/Bk)/  P(Bi)P(A/Bi) Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 16. Contoh Soal  Kota Bogor disebut kota hujan karena peluang terjadinya hujan (H) cukup besar yaitu sebesar 0.6. Hal ini menyebabkan para mahasiswa harus siap-siap dengan membawa payung (P). Peluang seorang mahasiswa membawa payung jika hari hujan 0.8, sedangkan jika tidak hujan 0.4. Maka peluang hari akan hujan jika diketahui mahasiswa membawa payung adalah: P(H) = 0.6 P(TH) = 1-0.6=0.4 P(P/H) = 0.8 P(P/TH) = 0.4 Jadi, 0.48 0.64 P H P P H ( ) ( / ) 0.48 0.48 0.16 x 0.6 0.8 0.6 0.8 0.4 0.4 ( / ) ( ) ( / ) ( ) ( / ) ( / )        x x P H P P H P P H P TH P P TH P H P Konsep Peluang Teorema Bayes Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013
  • 17. 17 S E K I A N AD ASTRA PER ASPIRA