By : Refqi Kemal Habib 1220620039 BAB I PENDAHULUAN A. Dasar Teori Peluang atau kebolehjadian atau dikenal juga sebagai probabilitas adalah cara untuk mengungkapkan pengetahuan atau kepercayaan bahwa suatu kejadian akan berlaku atau telah terjadi. Probabilitas juga dapat diartikan sebagai angka yang menunjukkan kemungkinan terjadinya suatu kejadian. Dalam Materi tentang peluang ini, terdapat beberapa subbab yang dapat dipelajari yakni: a. Ruang Sample Dan Peristiwa Atau Kejadian b. Komplemen (AC Atau A’) c. Irisan
Dan Gabungan
d. Peluang Suatu Kejadian e. Komplemen Suatu Kejadian f. Frekuensi Harapan g. Peluang Kejadian Yang Saling Lepas h. Peluang Kejadian Saling Bebas i.
Peluang Kejadian Bersyarat
j.
Baye’s Rule
k. Permutasi l.
Kombinasi
m. Distribusi Peluang B. Tujuan dan Manfaat Dalam pembelajaran tetntang materi peluang ini, mahasiswa diharapkan bisa menerapkan teori-teori dasar yang terdapat dalam materi peluang kedalam kehidupan sehari-hari dan bisa mengaplikasikannya kedalam kehidupan. Peluang ini bertujuan untuk mengetahui kemungkinan-kemungkinan yang bisa terwujud dari setiap langkah yang kita ambil.
1
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 BAB II ISI A. Peluang Peluang atau kebolehjadian atau dikenal juga sebagai probabilitas adalah cara untuk mengungkapkan pengetahuan atau kepercayaan bahwa suatu kejadian akan berlaku atau telah terjadi. Probabilitas juga dapat diartikan sebagai angka yang menunjukkan kemungkinan terjadinya suatu kejadian. a.
Ruang Sample dan Peristiwa atau Kejadian Misalkan kita melemparkan dua dadu bersama sama. Kemudian dadu pertama mata dadu yang keluar yakni mata dadu satu dan enam. Ruang sampel adalah seluruh jumlah kemungkinan yang dapat muncul dalam pelemparan dadu tersebut. Yaitu sebanyak 36 kemungkinan Sedangkan yang dinamakan kejadian adalah keluarnya mata dadu saat pelemparan tersebut. Dalam kasus ini, yang disebut kejadian addalah mata dadu satu dan enam.
b. Komplemen (AC atau A’) Misalkan kita memiliki ruang sampel berupa S = {buku, pensil, handphone, laptop, penggaris, penghapus}. Kemudian kita memiliki himpunan A yang merupakan himpunan barang-barang elektronik yaitu A = {handphone, laptop}. Maka yang dinamakan komplemen himpunan A (AC) adalah {buku, pensil, penggaris, penghapus}. Dapat disimpulkan bahwa komplemen A (AC) adalah himpunan atau barang barang yang tidak termasuk dalam himpunan A. c.
Irisan
dan Gabungan
K
2
By : Refqi Kemal Habib 1220620039
Berlaku: -
-
-
-
-
-
-
-
d. Peluang Suatu Kejadian Jika ruang sampel S mempunyai anggota yang berhingga banyaknya dan setiap titik sampel mempunyai kesempatan untuk muncul yang sama, dan A suatu kejadian munculnya percobaan tersebut, maka peluang kejadian A dinyatakan dengan : Dimana: P(A) = Peluang Kejadian A n(A) = jumlah kejadian A n(S) = jumlah semesta atau ruang sampel e.
Komplemen Suatu Kejadian P(AC) = 1 – P(A)
f.
Frekuensi Harapan Fh(A) = n.P(A)
g.
Peluang Kejadian yang Saling Lepas Dua kejadian disebut saling lepas jika irisan dari dua kejadian itu merupakan himpunan kosong. Himpunan A dan B dikatakan dua kejadian yang saling lepas, sebab . Berdasarkan Teori himpunan,
. Karena
h. Peluang Kejadian Saling Bebas Jika dua keeping mata uang homogeny dilemparkan bersama-sama, maka kejadian yang mungkin adalah S = {(G1,G2), (G1,A2), (G2,A1), (A1,A2)} n(S) = 4
3
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 Pada kejadian yang pertama, muncul G1 dan mata uang kedua muncul G2. Maka P(G1) =½ dan P(G2) = ½ . kejadian G1 dan G2 adalah dua kejadian yang saling bebas. Secara umum jika A dan B merupakan dua kejadian yang saling bebas maka peluang kejadian A dan B adalah: i.
Peluang Kejadian Bersyarat Misalkan ruang contoh berpeluang sama dari percobaan melempar sebuah dadu bersisi 6, maka S = {1,2,3,4,5,6}. Dan terdapat dua kejadian, yaitu B adalah kejadian muncul sisi kurang dari 6, maka B = {1,2,3,4,5} dan A adalah kejadian munculnya sisi genap, maka A = {2,4,6}. Berdasarkan hal ini, maka P(B) = 5/6, dan p(A) = 3/6 = 1/2. Jika dua kejadian A dan B dilakukan berurutan, yaitu B terjadi terlebih dahulu, kemudian menyusul A, maka A = {2,4}. Peluang kejadian A setelah kejadian B (A given B), atau dituliskan sebagai p(A | B) = 2/5. Dapat dirumuskan sebagai berikut:
| j.
Baye’s Rule Misalkan kawan Anda bercerita dia bercakap-cakap akrab dengan seseorang lain di atas kereta api. Tanpa informasi tambahan, peluang dia bercakap-cakap dengan perempuan adalah 50%. Sekarang misalkan kawan Anda menyebut bahwa orang lain di atas kereta api itu berambut panjang. Dari keterangan baru ini tampaknya lebih bolehjadi kawan Anda bercakap-cakap dengan perempuan, karena orang berambut panjang biasanya wanita. Teorema Bayes dapat digunakan untuk menghitung besarnya peluang bahwa kawan Anda berbicara dengan seorang wanita, bila diketahui berapa peluang seorang wanita berambut panjang. Misalkan: W adalah kejadian percakapan dilakukan dengan seorang wanita. L adalah kejadian percakapan dilakukan dengan seorang berambut panjang M adalah kejadian percakapan dilakukan dengan seorang pria Kita dapat berasumsi bahwa wanita adalah setengah dari populasi. Artinya peluang kawan Anda berbicara dengan wanita, P(W) = 0,5. 4
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 Misalkan juga bahwa diketahui 75 persen wanita berambut panjang. Ini berarti bila kita mengetahui bahwa seseorang adalah wanita, peluangnya berambut panjang adalah 0,75. Kita melambangkannya sebagai: P(L|W) = 0,75. Sebagai keterangan tambahan kita juga mengetahui bahwa peluang seorang pria berambut panjang adalah 0,3. Dengan kata lain: P(L|M) = 0,3. Di sini kita mengasumsikan bahwa seseorang itu adalah pria atau wanita, atau P(M) = 1 - P(W) = 0,5. Dengan kata lain M adalah kejadian komplemen dari W. Tujuan kita adalah menghitung peluang seseorang itu adalah wanita bila diketahui dia berambut panjang, atau dalam notasi yang kita gunakan, P(W|L). Menggunakan teorema Bayes, kita mendapatkan: |
|
|
|
Secara Umum dapat dituliskan sebagai: |
|
B. PERMUTASI Permutasi adalah
menggabungkan
beberapa
objek
dari
suatu
grup
dengan
memperhatikan urutan. Di dalam permutasi, urutan diperhatikan. Seperti: {1,2,3} tidak sama dengan {2,3,1} dan {3,1,2}. a. Menghitung Permutasi yang mungkin dengan metode kotak kosong. Untuk membuat permutasi dari pqrs, kita dapat mengandaikan bahwa ada 4 kotak kosong yang harus diisi dengan empat abjad tersebut. Bila tiap kotak itu tidak boleh diisi dengan abjad yang sama, maka tiap kotak yang akan diisi selanjutnya berkurang satu abjad. Seperti ini ilustrasinya: 1.
[ ][ ][ ][ ] Kotak pertama [ a ], dapat diisi dengan 4 abjad diatas. Pilihannya
2.
[
][ ][ ][ ]
Karna tidak boleh ada abjad yang sama, maka kotak kedua [ b ] hanya dapat diisi dengan 3 abjad yang tersisa. Jika kita memilih p, maka pilihan tersisa adalah q, r, dan s. 3.
[
][ ][ ][ ]
5
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 Sama seperti langkah nomor 2, jadi kotak ketiga hanya dapat diisi dengan 2 abjad. Jika kita memilih q, maka abjad yang tersisa hanya r dan s. 4.
[
][ ][ ][ ]
Sama seperti langkah nomor 3, jadi kotak keempat hanya dapat diisi dengan 1 abjad tersisa yaitu s. 5.
[ ][ ][ ][ ]
[
][ ][
][ ]
Setelah memperoleh kemungkinan - kemungkinan tersebut, jumlah permutasinya adalah 4x3x2x1 = 24 buah. Dapat disimpulkan bahwa di setiap langkah, kita memiliki sejumlah pilihan yang semakin berkurang. Maka jika digeneralisasikan, banyaknya permutasi dari n unsur adalah sebanyak dimana n adalah jumlah kotak. Bila tiap kotak itu boleh diisi dengan abjad yang sama, maka tiap kotak akan memiliki 4 abjad yang dapat diisikan kedalam kotak tersebut. Sehingga permutasinya adalah 4x4x4x4 = 256 susunan. Dapat dirumuskan menjadi
.
di mana k adalah
banyaknya kotak dan n adalah jumlah objek yang dapat diisikan kedalam kotak..
b. Permutasi-k dari n benda Terkadang kita hanya ingin menyusun ulang sejumlah elemen saja, tidak semuanya. Permutasi ini disebut permutasi-k dari n benda. Pada contoh untai abcd, maka permutasi-2 dari abcd (yang semuanya ada 4 unsur) adalah sebanyak 12. Yaitu ab, ac, ad, ba, bc, bd, ca, cb, cd, da, db, dc. Dapat dirumuskan menjadi
dimana n = banyaknya objek yang
dapat disusun. Dan k adalah banyaknya kotak atau susunan yang diinginkan. c. Permutasi Siklis a h
b
g
c
f
d e
Permutasi siklis menganggap elemen disusun secara melingkar seperti gambar diatas.
Cara membaca
untai abcdefgh dalam 6
susunan
melingkar
tersebut
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 bermacam-macam, maka setiap macam cara kita anggap identik satu sama lain. Permutasi siklis dapat dihitung dengan menganggap bahwa satu elemen harus ditulis sebagai awal untai. Dengan menganggap panjang untai (atau banyaknya elemen) adalah n, dan karena elemen awal tidak boleh diubah-ubah posisinya, maka banyaknya elemen yang dapat berubah-ubah posisinya adalah n-1. Dengan demikian kita cukup mempermutasikan sebanyak
elemen
yang
dapat
berubah-ubah
posisi
saja,
yaitu
.
d. Permutasi beberapa object yang berbeda Andaikan kita memiliki huruf p, q, dan r yang akan dihitung permutasinya, maka huruf tersebut dapat membentuk 6 permutasi yaitu pqr, prq, qpr, qrp, rpq, rqp. Jika p dan q diubah menjadi x, maka akan permutasinya menjadi xxr, xrx, xxr, xrx, rxx, rxx dan jumlah permutasinya menjadi 3. Andaikan juga kita memiliki huruf p, q, r, dan s yang akan dihitung permutasinya. Maka huruf tersebut dapat membentuk 24 permutasi. Jika p dan q = x dan r dan s = y, maka akan memiliki 4 permutasi yaitu xxyy, xyxy, yxxy, yyxx, xyyx, dan yxyx Oleh karena itu, jika ketika memiliki 3 objek dan objek tersebut memiliki dua objek yang serupa, maka rumus permutasinya yaitu:
C. KOMBINASI Kombinasi
adalah
menggabungkan
beberapa
objek
dari
suatu
memperhatikan urutan. Missal {1,2,3} adalah samadengan {2,3,1) atau {3,1,2}. Kombinasi dapat dituliskan dengan notasi 1.
Kombinasi Tanpa Pengulangan
2.
Kombinasi Dengan Pengulangan
7
( )
grup
tanpa
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 Di mana n adalah jumlah objek yang bisa dipilih dan k adalah jumlah yang harus dipilih. Sebagai contoh jika kamu pergi ke sebuah toko donat. Toko donut itu menyediakan 10 jenis donat berbeda. Kamu ingin membeli tiga donat. Maka kombinasi yang dihasilkan adalah (10+3-1)!/3!(10-1)! = 220 kombinasi. 3.
Segitiga paskal 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 … … … … … … …
0 1 2 3 4 5 n
0 1 2 3 4 5 k D. DISTRIBUSI PELUANG Setiap peristiwa akan mempunyai peluangnya masing-masing, dan peluang terjadinya peristiwa itu akan mempunyai penyebaran yang mengikuti suatu pola tertentu yang di sebut dengan distribusi. Distribusi peluang untuk suatu variabel acak menggambarkan bagaimana peluang terdistribusi untuk setiap nilai variabel acak. Distribusi peluang didefinisikan dengan suatu fungsi peluang, dinotasikan dengan p(x) atau f(x), yang menunjukkan peluang untuk setiap nilai variabel acak. Ada dua jenis distribusi, sesuai dengan variabel acaknya. Jika variabel acaknya variabel diskrit, maka distribusi peluangnya adalah distribusi peluang diskrit, sedangkan jika variabel acaknya variabel yang kontinu, maka distribusi peluangnya adalah distribusi kontinu. 1. Distribusi Peluang Diskrit Syarat: -∑ a. Distribusi Binomial Sifat percobaan binomial: -
Percobaan dilakukan dalam n kali ulangan yang sama
-
Kemungkinan yang terjadi pada tiap ulangan hanya ada dua yaitu “sukses” atau “gagal”. 8
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 -
Probabilitas “sukses” yang dinotasikan dengan P selalu tetap pada tiap ulangan.
-
Tiap ulangan saling bebas.
Fungsi peluang binomial : Dimana x = banyaknya sukses yang terjadi dalam n kali ulangan P = peluang “sukses” N = Banyaknya ulangan. Nilai Harapan / rata-rata : Varian: Simpangan baku:
√
√
b. Distribusi Multinomial Distribusi multinomial adalah sebuah distribusi dimana percobaan akan menghasilkan beberapa kejadian. Misalkan ada k kejadian dalam sebuah percobaan yaitu B1, B2, …, Bk. Jika percobaan diulang sebanyak n kali dan peluang terjadinya setiap kejadian B adalah P(B1) = p1, P(B2) = P2, …, P(Bk) = px, dengan jumlahnya masing-masing sebanyak x1, x2, …, xk, maka fungsi distribusi multinomialnya adalah
(
)
c. Distribusi Poisson Sifat percobaan poisson: -
Peluang suatu kejadian adalah sama untuk dua interval yang sama
-
Kejadian pada suatu interval saling bebas dengan kejadian pada interval yang lain
-
Terjadinya kejadian sangat jarang terjadi
Fungsi peluang poisson: Dimana x = banyaknya kejadian pada interval waktu tertentu = rata-rata banyaknya kejadian pada interval waktu = 2,71828 ∑
Nilai harapan / rata-rata: Varian: 9
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 d. Distribusi Hypergeometrik Pada ditribusi hypergeometrik, percobaan tidak bersifat independen dan peluang sukses berubah dari satu kejadian ke kejadian lain. Fungsi Peluang hipergeometrik: ( )(
)
( ) Dimana: x = banyaknya sukses dalam n kali kejadian N = banyaknya elemen populasi n = banyaknya kejadian r = banyaknya sukses dalam populasi 2. Distribusi Peluang Kontinyu Syarat: -∑ - Peluang disuatu titik = 0 - Peluang untuk random variable kontinyu (nilai-nilainya dalam suatu interval), misalkan antara x1 dan x2 didefinisikan sebagai luas daerah di bawah kurva (grafik) fungsi peluang antara x1 dan x2. a. Distribusi Normal Karakterisik Distribusi Peluang Normal 1. Bentuk kurva normal seperti bel dan simetris. 3. Parameter s, menunjukkan lebar dari kurva normal (semakin besar nilainya, semakin lebar). 4. Titik
tertinggi
dari
kurva
nomal
terletak
pada
nilai
ratarata=median=modus. 5. Luas total area di bawah kurva normal adalah 1. (luas bagian di sebelah kiri μ = sebelah kanan μ). 6. Peluang suatu variabel acak normal sama dengan luas di bawah kurva normal. Persamaan Distribusi Normal adalah 10
( √
)
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 Dimana
= rata-rata = simpangan baku = 3,14159 = 2.71828
Jika digambarkan dalam kurva seperti ini:
Untuk mencari peluang sebuah interval pada distribusi normal, maka fungsi distribusi itu harus diintegralkan dengan batas-batas peluang (
∫
)
√
= F(x2) – F (x1) E. CONTOH SOAL a.
Peluang Suatu Kejadian Sebuah mata uang logam dilempar satu kali. Berapa peluang munculnya “Angka”? Jawab: Ruang sampel S = {A, G} maka n(S) = 2. Kejadian A = {A}, maka n(A) = 1 11
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 Jadi, P(A) = b. Komplemen Suatu Kejadian Misalkan dilakukan pengundian dua uang logam Rp 100,00 sekaligus, berapa peluang tidak diperolehnya “Angka 100” ? Jawab: S = {GG, GA, AG, AA} n(S) = 4 M = kejadian munculnya “angka 100” = {GA, AG, AA} n(M) = 3
M’ = kejadian munculnya bukan “angka100”
c.
Frekuensi Harapan Berapakah frekuensi harapan muncul mata kurang dari 5 dalam pelantunan dadu mata enam sebanyak 36 kali ? Jawab: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6} n(S) = 6 A = {1, 2, 3, 4} n(A) = 4
Jadi Fh(A) = P(A) x n = d. Peluang Kejadian Saling Lepas Dua dadu mata enam dilempar bersama-sama. Berapa peluang muncul dua mata dadu yang jumlahnya 3 atau 10 ? Jawab: 2 dadu dilempar n(S) = 36 A = jumlah mata dadu 3 = {(1,2),(2,1)} n(A) = 2 B = jumlah mata dadu 10 = {(4,6),(5,5),(6,4)} n(B) = 3
12
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 e.
Peluang Kejadian Saling Bebas Dari setumpuk kartu bridge, diambil satu kartu secara berturut-turut sebanyak dua kali. Tentukan peluang bahwa yang terambil pertama As dan yang terambil berikutnya King ! Jawab: n(S) = 52
f.
Peluang Kejadian Bersyarat Sebuah kotak berisi 5 bola merah dan 3 bola kuning. Akan diambil sebuah bola secara acak berturut-turut sebanyak dua kali tanpa pengembalian . Tentukan peluang terambilnya keduanya bola merah! Jawab: Misal kejadian terambilnya bola merah pada pengambilan pertama adalah A, maka:
Misal kejadian terambilnya bola merah pada pengambilan kedua adalah B, maka:
|
|
| g.
Permutasi beberapa object yang berbeda Dalam sebuah sesi latihan sepak bola, pelatih membutuhkan 10 pemain. Dari 10 pemain, pelatih menginginkan 1 pemain pemula, 2 mahasiswa, 4 junior, dan 3 senior dalam timnya. Berapa banyak cara yang dapat dilakukan pelatih untuk menyusun timnya? Jawab:
13
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 h. Kombinasi Tanpa Pengulangan Suatu ketika, dedi melakukan pemilihan 3 orang untuk mewakili kelompak 23 yang terdiri dari 5 orang (misalnya Dedi, Eka, Feri, Gani dan Hari) untuk melakukan presentasi. Berapakah cara yang dapat dilakukan oleh Dedi? Jawab:
1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 … … … … … … …
Dari soal dapat kita ketahui bahwa
0 1 2 3 4 5 n
n = 5, dan k = 3. Jadi dengan menggunakan segita pascal ini kita mendapatkan bahwa terdapat 10 cara yang dapat dilakukan oleh Dedi.
0 1 2 3 4 5 k i.
Distribusi Binomial Misalkan sebuah perusahaan asuransi mempunyai 3 calon pelanggan, dan pimpinan perusahaan yakin bahwa peluang dapat menjual produknya adalah 0,1. Berapa probabilita bahwa 1 pelanggan akan membeli produknya? Pada kasus ini, p = 0,1 n = 3 x = 1
Nilai Harapan: E(x) = m = np = 3.(0,1) = 0,3 Varian: Var(x) = s2 = np(1 - p) = 3(0,1)(0,9) = 0,27 Simpangan Baku: s = 0,52 j.
Distribusi Multinomial Pada
suatu
pemeriksaan
hasil
pembuatan
pipa
pada
sebuah
pabrik
memperlihatkan bahwa 85% produknya baik, 10% produknya tidak baik tapi bisa diperbaiki dan 5% produknya rusak. Jika diambil sampel berukuran 20, berapa peluang akan terdapat 18 yang baik dan 2 yang tidak baik tapi bisa diperbaiki. x1 = 18 = banyaknya produk baik 14
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 x2 = 2 = banyaknya produk tidak baik tapi bisa diperbaiki x3 = 0 = banyaknya produk rusak p1 = 0,85 p2 = 0,1 p3 = 0,05
Jadi peluang terambil 18 produk baik dan 2 produk tidak baik tapi bisa diperbaiki adalah 0,102 k.
Distribusi Poisson Di RS Mercy, rata-rata pasien mendatangi UGD pada akhir minggu adalah 3 pasien per jam. Berapa peluang ada 4 pasien mendatangi UGD pada akhir minggu? λ = 3 pasien perjam, x = 4
Jadi peluang ada 4 pasien mendatangi UGD pada akhir minggu adalah 0,1680 l.
Distribusi Hypergeometrik Sebuah anggota komite terdiri dari 5 orang, 3 wanita dan 2 laki-laki. Jika dari komite itu dipilih 2 orang untuk mewakili dalam sebuah pertemuan, maka peluang yang terpilih 1 wanita dan 1 laki-laki adalah : N=5n=2 r = jumlah wanita = 3 N – r = jumlah laki-laki = 5 – 3 = 2 x = jumlah wanita yang terpilih = 1 n – x = jumlah laki-laki yang terpilih = 2 – 1 = 1 ( )(
)
( )
(
)( (
) )
Jadi peluang terpilih 1 wanita dan 1 laki-laki adalah 0,6
15
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 BAB III KESIMPULAN Peluang atau kebolehjadian atau dikenal juga sebagai probabilitas adalah cara untuk mengungkapkan pengetahuan atau kepercayaan bahwa suatu kejadian akan berlaku atau telah terjadi. Probabilitas juga dapat diartikan sebagai angka yang menunjukkan kemungkinan terjadinya suatu kejadian. Ruang sampel adalah seluruh jumlah kemungkinan yang dapat muncul dalam suatu experiment. Kejadian merupakan bagian dari ruang sampel. Komplemen adalah suatu himpunan yang merupakan lawan dari himpunan yang dimaksud. Rumus – rumus dalam materi peluang adalah 1. Peluang kejadian A dinyatakan dengan :
.
2. Komplemen dari kejadian A yaitu P(AC) = 1 – P(A). 3. Frekuensi harapan dari kejadian A adalah Fh(A) = n.P(A). 4. Peluang Kejadian yang Saling Lepas adalah 5. Peluang Kejadian Saling Bebas adalah
|
6. Peluang kejadian bersyarat adalah 7. Bayes’ rule:
.
|
|
|
|
8. Permutasi: 9. Permutasi Siklis:
.
.
10. Permutasi beberapa object yang berbeda:
11. Kombinasi Tanpa Pengulangan: 12. Kombinasi Dengan Pengulangan: 13. Distribusi Binomial: Fungsi peluang binomial : Nilai Harapan / rata-rata : Varian: 16
atau
|
|
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 √
Simpangan baku:
√
14. Fungsi distribusi Multinomial:
(
)
15. Distribusi Poisson Fungsi peluang poisson: Dimana
x = banyaknya kejadian pada interval waktu tertentu = rata-rata banyaknya kejadian pada interval waktu = 2,71828
Nilai harapan / rata-rata:
∑
Varian: 16. Fungsi Peluang hipergeometrik: ( )(
)
( ) Dimana:
x = banyaknya sukses dalam n kali kejadian N = banyaknya elemen populasi n = banyaknya kejadian r = banyaknya sukses dalam populasi (
17. Persamaan Distribusi Normal adalah Dimana:
√
= rata-rata = simpangan baku = 3,14159 = 2.71828
17
)
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 DAFTAR PUSTAKA Walpole, Ronald E. 2012. Probability & statistics for engineers & scientists 9th edition. Boston: Pearson Education, Inc http://id.wikipedia.org/wiki/Peluang_(matematika) http://www.slideshare.net/cvrhmat/distribusi-peluang https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:iVE3btGURjcJ:elib.unikom.ac.id/download.php%3F id%3D56232+&hl=id&gl=id&pid=bl&srcid=ADGEESiW3TZAjWbkpOdzeq9Rq13bBL4SFgdlYdbW dxW815G3XEhLqGCbXvQvS47jA4MtcakGiIzeSfLdgKcwlDQKaLbmwnqIFixioVVgw2k5y76wYAgZ 2IzBirgcdF4yjGZUCwHBS6D_&sig=AHIEtbSqgs1ZsP2vri4BqKcGROWdKaWUAg http://id.wikipedia.org/wiki/Kombinasi_dan_permutasi https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:52gFOarx2gEJ:antoniuscp.files.wordpress.com/201 3/02/3permutasi_kombinasi.pdf+&hl=id&gl=id&pid=bl&srcid=ADGEESisBY4UyOrnXK7XD6yHgus590 WXazrCinvIu0Qq7i1IJID_qwcxHKBxxsqR5WcV_oCAITxtLU3tmO5gE9A6WWMLmajKHbwxXIWZ wwbq81dkSHzwDTfx2i1U8BcRoYy79IN_RSdO&sig=AHIEtbS6v0YjF4rWhObZS2ESZvuYmEBePA http://id.wikipedia.org/wiki/Permutasi http://id.wikipedia.org/wiki/Kombinasi https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:nuUVXnydaEcJ:kk.mercubuana.ac.id/files/11017-7729682129515.pdf+&hl=id&gl=id&pid=bl&srcid=ADGEESjeXkiC9BYXYwHaVndtXaFhu1KUgVDN6VviqGCXQRbWBataI907nvPkTtWpa7S2pJoqqRxKdYwAt1xRtMSRdtYhLDYPfqhwhUml45rURAGwaI4D0xOuTAs1xJROjlGeQzjRxq&sig=AHIEtbStCnw2jOwKI6wcYS7r6Stna_pVWA https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:JLYOczauIhwJ:kk.mercubuana.ac.id/files/94020-9904226365996.doc+&hl=id&gl=id&pid=bl&srcid=ADGEESjASakhfsaesfTil7StP3Yo2FxJiiIih54jQIymZAu5BsWGMGawgfyMvc3sNwiYCWaElBqBMOTMKj4YE0i_UQZ_903jNfa7Tm5TgJazQndcYPH2kkGeDfAq0tvfhYZdtgHOI&sig=AHIEtbQl63-v6t1Me6c29WQyqPdbAzmCUQ https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:2w6Uk5qOJbQJ:elib.unikom.ac.id/download.php% 3Fid%3D56231+&hl=id&gl=id&pid=bl&srcid=ADGEESgQNGfCTIF0vU6K4iHenVJrcLPEMUypYUKwrl1ngGSxhEn8mkZqhVLubaTm7li2ClAuPWjMfczAOjnCGvSdelnLuusP90WpLpOcKE0WdSNnl7qCX1sp3SJ8J 4Yu71SkLkF-RQ&sig=AHIEtbSYwL9C4d1OiC_JCx1J3veh1cYz7w 18
By : Refqi Kemal Habib 1220620039 https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:yRdpopoHMToJ:mangnandar.files.wordpress.com/ 2011/05/kd_14-2_peluang-suatukejadian.pdf+&hl=id&gl=id&pid=bl&srcid=ADGEESiyudOicEcXaBv9mqxQoliMBqCCodQQM2j_z WxCobqgbuf31FUroOA_LejjjC8Fa6U1a34rDJHxt7yDpo68yQzclBAT1Yf8jcnYlndQAxqMULwNfEf vb-I0Y9HGTxZcTA5yn2Ky&sig=AHIEtbTzmFj_T_LZdi-tdQkRY2Y1-_ZF2Q https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:wulwYRUneQQJ:web.ipb.ac.id/~julio/webaku/isi/st k202/notes/bab3.pdf+&hl=id&gl=id&pid=bl&srcid=ADGEESjOR62rB8tCwCFyuxWakp3LSt6w7h VEuOdNDOBVjaluGpHV4UCeLhTTro2iao65NKNKzgwQssQnIxYTZ3BJfNjzNWrKX8iET7qTch7bk7 u2UlXKMccZTfOAYXpRaz8A64MIiJLT&sig=AHIEtbQ-jw_xBKQaGAuhioibIsLPYn8XWw
19
