TUGAS STATISTIKA
PROBABILITAS
Tujuan statistika adalah membuat kesimpulan mengenai populasi yang
didasarkan pada informasi yang dikandung dalam sampel. Probabilitas adalah
mekanisme yang memungkinkan kita untuk menggunakan informasi parsial yang
terkandung dalam suatu himpunan data sampel untuk menyimpulkan keadaan yang
sebenarnya dari himpunan data yang lebih besar, yaitu populasi. Probabilitas
memberikan mekanisme yang diperlukan untuk mengambil kesimpulan tentang
populasi atas dasar bukti sampel.
RUANG SAMPEL
Data diperoleh baik dari pengamatan kejadian-kejadian yang tak
dapat dikendalikan ataupun dari
percobaan-percobaan yang dikendalikan dalam laboratorium. Untuk menyederhanakan
terminologinya, kita mencari kata yang dapat diterapkan pada kedua metode
pengumpulan data, kemudian kita definisikan istilah eksperimen. Suatu
eksperimen adalah suatu proses dimana suatu pengamatan dicatat.
Dalam realitas, sebuah populasi adalah sebuah himpunan dari
pengamatan-pengamatan yang berhubungan dengan himpunan dari satuan-satuan
percobaan yang menjadi perhatian. Karena itu, suatu populasi secara konseptual
dapat dihasilkan dengan mengulangi sebuah eksperimen. Sebuah peristiwa yang
tidak dapat diuraikan disebut peristiwa sederhana. Misalnya, jika sebuah dadu
dilemparkan , kita akan mengamati 1, 2, 3, 4, 5, atau 6, tetapi kita tidak
mungkin dapat melihat lebih dari satu peristiwa sederhana pada waktu yang sama.
Maka sebuah daftar dari peristiwa sederhana memberikan sebuah perincian semua
hasil yang mungkin dari percobaan.
Akan sangat tepat/baik jika kita dapat menyusun sebuah model untuk
sebuah eksperimen yang dapat digambar secara grafik. Kita melakukannya dengan
menciptakan suatu hubungan antara peristiwa-peristiwa sederhana dan suatu
himpunan titik-titik. Untuk setiap peristiwa sederhana kita tentukan sebuah
titik, yang disebut titik sampel. Himpunan dari semua titik sampel untuk suatu
eksperimen disebut ruang sampel. Sebuah
peristiwa adalah sebuah kumpulan khusus dari titik-titik sampel. Sebuah
peristiwa dapat dinyatakan dalam diagram venn dengan melingkari titik-titik
sampel dalam peristiwa tersebut.
PROBABILITAS DARI SEBUAH PERISTIWA
Jika sebuah peristiwa diulangi sebanyak N kali dalam jumlah yang
besar dan peristiwa A terlihat nA kali, maka probabilitas A adalah :
P(A) =
Penjelasan praktis tentang arti propabilitas suatu pandangan yang
dianut oleh kebanyakan yang bukan ahli statistik disebut frekuensi relatif
pengertian probabilitas. Misalnya kita akan mengasumsikan bahwa sebuah populasi
besar dari lemparan dadu , bilangan-bilangan 1, 2, 3, 4, 5, dan 6 seharusnya
tampil mendekati frekuensi relatif yang sama. Artinya kita asumsikan bahwa dadu
memiliki keseimbangan yang sempurna. Bahwa probabilitas dari titik-titik sampel
akan sangat mendekati 1/6.
Untuk setiap titik dalam ruang sampel kita tetapkan sebuah bilangan
yang disebut probabilitas dari Ei yang dinyatakan oleh simbol P(Ei),
sehingga
1. 0 < P(Ei) < 1,untuk semua i
2.
Kedua syarat yang diletakkan pada probabilitas
dari titik-titik sampel adalah perlu agar model tersebut sesuai dengan
pengertian frekuensi relatif kita untuk probabilitas. Maka kita mengisyaratkan
bahwa sebuah probabilitas lebih besar daripada atau sama dengan 0 dan kuran
dari atau sama dengan satu dan bahwa jumlah dari probabilitas pada seluruh
ruang sampel S adalah sama dengan 1. Probabilitas dari peristiwa A sama dengan
jumlah dari probabilitas titik-titik sampel di A.
Contoh :
hitunglah
probabilitas dari peristiwa A untuk eksperimen pelemparan dadu!
Penyelesaian :
Peristiwa A ,
“yaitu mengamati bilangan ganjil”, yang meliputi titk sampel E1, E3,
E5, maka :
P(A)=P(E1)+P(E3)+P(E5)=
(1/6)+(1/6)+(1/6) = ½
Petunjuk
bagaimana memecahkan soal
Untuk menghitung probabilitas dari suatu
peristiwa menggunakan pendekatan titik sampel, ikutilah petunjuk-petunjuk
berikut ini :
1. Gunakan
langkah-langkah berikut untuk menghitung probabilitas sebuah peristiwa dengan
menjumlah probabilitas dari titik-titik sampel
a. definisikan
eksperimennya
b. identifikasi
peristiwa sederhana yang khas. Catat peristiwa-peristiwa sederhana yang berkaitan dengan
percobaan dan ujilah masing-masing untuk memastikan bahwa mereka tak dapat
diuraikan. Ini menentukan ruang sampel
c. tetapkan
probabilitas yang wajar untuk titik-titik sampel di S, dengan memastikan bahwa
0< P(Ei)< 1
d. definisikan
peristiwa yang perlu ditelaah A, sebagai kumpulan khusus dari titik-titik
sampel.
e. dapatkan P(A) dengan menjumlahkan
probabilitas dari titik-titik sampel di A
2. Apabila titik-titik sampel mempunyai
probabilitas yang sama, maka jumlah dari probabilitas dari titk-titik sampel di
A, yaitu langkah e, dapat diperoleh dengan menghitung titik-titik di A dan
mengalikannya dengan probabilitas per titik sampel.
3. Dengan
menghitung probabilitas dari suatu peristiwa dengan menggunakan prosedur lima
langkah yang diruaikan dibagian 1 merupakan cara yang sistematis dan akan
mengarah kepada suatu pemecahan yang tepat jika semua langkah diikuti secara
baik.
PERISITWA MAJEMUK (GANDA)
Peristiwa majemuk dibentuk oleh suatu susunan
dari dua atau lebih peristiwa. Komposisinya terjadi dalam dua cara, yaitu suatu
gabungan (union) atau suatu perpotongan (intersection) atau kombinasi dari
keduanya.
Misalkan A dan B adalah dua peristiwa dalam
ruang sampel S. Gabungan (union) dari A dan B adalah peristiwa yang memuat
semua titik-titk sampel dari A atau di B atau kedua-duanya. Kita nyatakan
gabungan dari A dan B dengan simbol AUB.
Misalkan A dan B adalah dua peristiwa dalam
ruang sampel S. Perpotongan dari A dan B ialah peristiwa yabg disusun oleh
semua titik-titik sampel yang terletak di keduanya (A
Contoh :
dua uang logam
dilantunkan, tentukan :
Peristiwa A :
paling tidak satu gambar
Peristiwa B :
paling tidak satu rupiah
Penyelesaian :
Titik-titik
sampel :
E1 : HH
E2 : HT
E3 : TH
E4 : TT
Peristiwa A:
E1,E2,E3
Peristiwa B:
E2, E3, E4
Peristiwa AB:
E2, E3
Peristiwa AUB :
E1, E2, E3, E4
Perhatikan
bahwa AUB = S, yang merupakan ruang sampel dan dengan demikian pasti terjadi
HUBUNGAN PERISTIWA
Dalam bagian ini kita akan mendefinisikan tiga
hubungan antara peristiwa-peristiwa yaitu komplementer, bebas dan saling lepas.
Pelengkap atau komplemen dari suatu peristiwa A adalah himpunan semua
titik-titik sampel yang ada dalam ruang sampel S tetapi tidak di A. Dua
peristiwa A dan B dikatakan bebas jika baik P(AIB)= P(A) maupun P(BIA)= P(B), kalau tidak
peristiwa-peristiwa tersebut tergantung atau dependent.
Sedangkan dua peristiwa A dan B adalah salaing
lepas jika peristiwa AB tidak mengandung titik-titik sampel.
DUA HUKUM PROBABILITAS DAN KEGUNAANNYA
Hukum perkalian probabilitas
Jika diketahui dua peristiwa A dan B, maka
probabilitas dari irisan perpotongan AB adalah
P(AB)=
P(A)P(BIA)
= P(B)P(AIB)
Jika A dan B
bebas, maka P(AB)= P(A)P(B)
Hukum pertambahaan dari probabilitas
Probabilitas dari suatu gabungan AUB adalah :
P(AUB)= P(A)+P(B)-P(AB)
Jika A dan B saling lepas, maka : P(AB)=0 dab
P(AUB)=P(A)+P(B)
Petunjuk-petunjuk dalam penyelesaian masalah
Untuk menghitung probabilitas dari suatu
peristiwa dengan menggunakan pendekatan susuna peristiwa, ikutilah garis-garis
petunjuk berikut ini :
1. gunakan langkah-langkah berikut ini
untuk menghitung probabilitas suatu peristiwa
a. definisikan
eksperimennya
b. gambarkan
secara jelas bentuk dari titik-titik sampel
c. tuliskan
sebuah persamaan yang mengungkapkan peristiwa yang perlu diperhatikan
d. terapkan hukum-hukum pertambahan dan
perkalian probabilitas terhadap langkah c dan temukan P(A).
2. hati-hatilah dengan langkah c. Anda
sering dapat membentuk banyak susunan yang akan sama dengan peristiwa A.
Sisanya ialah membentuk suatu susunan dimana semua probabilitas yang muncul
dalam langkah d akan dapat diketahui. Maka anda harus menggambarkan hasil-hasil
dari langkah d dalam berbagai susunan dan memilih satu dimana komponen
probabilitasnya diketahui.
3. tulislah
selalu huruf-huruf untuk menyatakan peristiwa-peristiwa yang diuraikan dalam
suatu latihan. Kemudian tulislah probabilitasnya yang diberikan dan hubungkan
probabilitas ini dengan peristiwa-peristiwa.
HUKUM BAYES
Misalkan B adalah suatu peristiwa dan B” adalah
komplimennya. Jika peristiwa lain A terjadi, maka :
P(BIA)=
Misalnya , kita mungkin menaruh perhatian
terhadap probabilitas bersyarat P(AIB), dimana A adalah peristiwa “seorang
wiraniaga asuransi menjual 15 polis” dan B adalah peristiwa “penjual
menghubungi 40 pelanggan”. Misalkan kita mengetahui setelah kenyataan bahwa
penjual telah menjual 15 polis minggu lalu, tetapi kita tidak mengetahui berapa
banyak pelanggan yang telah dihubungi. Artinya, bagaimana kita dapat mencari
probabilitas bahwa beberapa peristiwa B tertentu merupakan penyebab diantara
sekian banyak penyebab yang mungkin dari dampak akhir A. Probabilitas yang
dihitung P(BIA) disebut probabilitas kemudian (posterior) dari peristiwa B
karena adanya informasi yang dikandung dari peristiwa A. Probabilitas tak
bersyarat P(B) dan P(B”) disebut probabilitas yang awalprior) dari
peristiwa-peristiwa B dan B. Artinya hukum bayes memutahirkan atau memperbaiki
probabilitas awal P(B) dengan memasukkan kedalam model informasi yang diamati
yang terdapat didalam peristiwa A.
VARIABEL ACAK
Sebuah variabel y adalah variabel acak jika
nilai-nilai yang diasusikan oleh y yang bekaitan dengan bermacam-macam hasil
dari suatu percobaan, merupakan kesempatan atau peristiwa acak.
Misalnya, pengambilan sampel dari 20 pelanggan
yang ditanya apakah mereka lebih menyukai desain kemasan A atau B. Jumlah
pelanggan yang menunjukkan lebih menyukai desain A dapat dipandang sebagai
variabel y yang mengasumsikan sebarang nilai bilangan antara
0,1,2,3,.............20.
MENGHITUNG TITIK-TITIK SAMPEL (FAKULTATIF)
Tiga aturan sederhana, yang pertama yang
dikenal sebagai aturan mm, diterapkan terhadap situasi dimana anda mencari
beberapa cara untuk dapat membentuk pasangan-pasangan dari benda yang menjadi
objek, dimana setiap objeknya dipilih masing-masing dari dua kelompok yang
berbeda. Sebagai contoh, sandaikan bahwa empat perusahaan mempunyai lowongan
kerja dimasing-masing dari ketiga bidang : penjualan, mamfactur, dan
personalia, berapa banyak pekerjaan yang tersedia untuk anda? Anda dapat
melihat bahwa anda mempunyai dua himpunan objek : perusahaan(empet) dan jenis
pekerjaan (tiga). Oleh karena itu terdapat tiga pekerjaan di masing-masing dari
keempat perusahaan , atau (4)(3)=12 kombinasi pekerjaan.
Permutasi
Suatu pengaturan yang berurutan dari r objek
yang berlainan dinamakan permutasi. Jumlah cara yang dapat anda lakukan untuk
mengatur n objek yang berbeda dengan pengambilan r pada waktu yang sama ialah :
Pnr =n(n-1)(n-2)...(n-r+1)=
Contoh : tiga tiket undian diambil dari 50
tiket. Berapa banyak titik-titik sampel yang berkaitan dengan eksperimen itu?
Penyelesaian: karena n=50 dan r=3 maka P503
=
Kombinasi
Jumlah kombinasi dari n objek dengan
pengambilan r pada waktu yang sama dinyatakan oleh simbol Cnr
. jumlah kombinaso yang berbeda-beda yang dapat dibentuk dari n objek yang
berbeda-beda dengan pengambilan r pada waktu yang sama adalah Cnr
=
Contoh : sebuah radio dapat dibeli dari 5 toko
penyalur. Dengan berapa cara dapat dipilih tiga toko dari lima yang ada?
Penyelesaian :
C53 =
PETUNJUK PENYELESAIAN SOAL
1. lihat
masalahnya dan perhatikan apakah suatu peristiwa sederhana terbentuk dengan
a. pemilihan
elemen-elemen dari masing-masing dua atau lebih himpunan
b. pemilihan
r elemen dari sebuah himpunan tunggal n elemen
2. jika situasinya adalah 1b, tentukan apakah
harus menggunakan permutasi atau kombinasi.
3. jika
mengalami kesulitan menggunakan aturan perhitungan yang sesuai untuk masalah
yang mengandung titik sampel dalam jumlah yang besar, susunlah masalahnya dalm
bentuk miniatur sehingga anda dapat menghitungnya secara manual
LATIHAN SOAL
1. lima sekretaris dipilih dari 25 orang untuk
membentuk suatu kelompok sekretariat. Gunakan aturan kombinasi untuk memberikan
jumlah total dari sekretariat yang berlainan yang dapat dibentuk.
Jawaban
C =
2.
presiden direktur, wakil presiden, sekretaris, dan bendaharawan harus
dipilih dari sepuluh calon. Gunakan aturan permutasi untuk memberikan jumlah
cara bagaimana akan diisi.
Jawaban
P104=
3.
direktur personalia suatu perusahaan telah mengidentifikasi sepuluh
individu sebagai calon yang terampil untuk tiga kedudukan managerial training
yang ingin diisi perusahaan. Berapa jumlah kombinasi yang berlainan dari
sepuluh individu yang dapat dipilih untuk tiga kedudukan.
Jawaban
C = C =
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
mohon komentarnya untuk mengembangkan blog ini. terima kasih