1 / 30

Pertemuan 3 KONSEP DASAR PROBABILITAS

Pertemuan 3 KONSEP DASAR PROBABILITAS. PENDAHULUAN. Definisi: Probabilitas adalah peluang suatu kejadian. Probabilitas dinyatakan antara 0 sampai 1 atau dalam persentase . Manfaat:

toni
Download Presentation

Pertemuan 3 KONSEP DASAR PROBABILITAS

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Pertemuan 3 KONSEP DASAR PROBABILITAS

  2. PENDAHULUAN Definisi: • Probabilitas adalah peluang suatu kejadian. Probabilitas dinyatakan antara 0 sampai 1 atau dalam persentase. Manfaat: • Manfaat mengetahui probabilitas adalah membantu pengambilan keputusan yang tepat, karena kehidupan di dunia tidak ada kepastian, dan informasi yang tidak sempurna. Contoh: • pembelian harga saham berdasarkan analisis harga saham • peluang produk yang diluncurkan perusahaan (sukses atau tidak), dll.

  3. PENDAHULUAN Percobaan (experiment): Pengamatan terhadap beberapa kegiatan. Hasil (outcome): Suatu hasil dari sebuah percobaan/ kegiatan. Peristiwa (event): Kumpulan dari satu atau lebih hasil yang terjadi pada sebuah percobaan atau kegiatan.

  4. Percobaan/ Kegiatan Pertandingan sepak bola Persita VS PSIS di Stadion Tangerang, 5 Maret 2003. Hasil Persita menang Persita kalah Seri -- Persita tidak kalah dan tidak menang Peristiwa Persita Menang PENGERTIAN PROBABILITAS Contoh:

  5. PENDEKATAN PROBABILITAS • Pendekatan Klasik • Pendekatan Relatif • Pendekatan Subjektif

  6. Probabilitas = jumlah kemungkinan hasil suatu peristiwa jumlah total kemungkinan hasil PENDEKATAN KLASIK Definisi: Setiap peristiwa mempunyai kesempatan yang sama untuk terjadi. Rumus:

  7. Percobaan Hasil Probabi-litas Kegiatan melempar uang • 1. Muncul gambar • 2.Muncul angka 2 ½ Kegiatan perdagangan saham 1. Menjual saham 2. Membeli saham 2 ½ Perubahan harga 1.Inflasi (harga naik) 2.Deflasi (harga turun) 2 ½ Mahasiswa belajar • 1.Lulus memuaskan • Lulus sangat • memuaskan • 3.Lulus terpuji 3 1/3 PENDEKATAN KLASIK

  8. Probabilitas = jumlah peristiwa yang terjadi suatu peristiwa jumlah total percobaan PENDEKATAN RELATIF Definisi: Probabilitas suatu kejadian tidak dianggap sama, tergantung dari berapa banyak suatu kejadian terjadi. Rumus: Contoh:

  9. PENDEKATAN SUBJEKTIF Definisi: Probabilitas suatu kejadian didasarkan pada penilaian pribadi yang dinyatakan dalam suatu derajat kepercayaan. Contoh: Sejak Januari 2008 hingga Juli 2008 BI Rate berkisar 8%-8.5%. Inflasi cenderung konstan di kisaran 3%- 4%. Berdasarkan informasi tersebut, diperkirakan tingkat bunga KPR pada akhir tahun 2008 paling tinggi sebesar 13% per-tahun.

  10. KONSEP DASAR HUKUM PROBABILITAS • Nilai Probabilitas suatu peristiwa A : 0 < P(A) < 1 • Prob Complementer : P(A) + P(A’) = 1 • Hukum Penjumlahan • Hukum Perkalian

  11. Hukum Penjumlahan • Jika A dan B merupakan peristiwa saling lepas (mutually exclusive) , maka : P(A U B) = P(A) + P(B) Contoh : P(A) = 0,35, P(B) 0,40 DAN P (C) 0,25 Maka P(A U C ) = 0,35 + 0,25 = 0,60 A B

  12. Hukum Penjumlahan • Contoh Soal 1 Perusahaan pembungkusan makanan beku, menjual 3 jenis makanan setengah matang beku yg dibungkus, chicken nugget, ayam goreng tepung, dan kentang goreng. Sebagian besar berat setiap kantong adalah tepat, namun karena ukuran ketiga jenis makan tersebut berbeda, terdapat bungkus yang kurang atau lebih dari yang seharusnya. 200 bungkus mempunyai berat yang kurang, 3000 bungkus mempunyai berat yang tepat dan 300 bungkus mempunyai berat yang lebih. Jika diambil sebuah bungkus, berapa probabilita bungkusan tsb akan mempunyai berat yg kurang atau lebih?

  13. Hukum Penjumlahan • Jawaban soal 1 Total keseluruhan terdapat 3500 bungkus, yang tepat ada 3000 bungkus. Jadi probabilita jika diambil satu bungkus dan terpilih bungkus dengan berat kurang atau lebih (berat tidak tepat) 1- (3000/3500) = 1-(6/7) = 1/7 atau 200/3500 + 300/3500 = 500/3500=1/7 atau 14,29%

  14. HukumPenjumlahan • Jika A dan B merupakan peristiwa yang tidak saling lepas (ada peristiwa bersama atau Joint Event) A AB B P(A U B) = P(A) + P(B) – P (A∩B) Apabila P(A ∩ B) = 0,2, maka , P(A ATAU B) = 0,35 + 0, 40 – 0,2 = 0,55

  15. Hukum Penjumlahan • Contoh Soal Dari 200 orang yang menghadiri acara Launching product diketahui 125 orang adalah wanita (W), 75 orang adalah sarjana (S), dan 25 orang adalah wanita dan sarjana. Jika seorang yang hadir akan terpilih mendapat hadiah, berapa probabilitas bahwa orang yang terpilih tersebut adalah : a. Wanita b. Sarjana c. Wanita atau sarjana d. Wanita dan bukan sarjana e. Bukan wanita dan bukan sarjana

  16. Jawaban soal 200 S 50 W 100 WS 25 25 • P (W) = 125/200 = 0,625 • P (S) = 75/200 = 0,375 • P (W U S) = 125/200 + 75/200 – 25/200 = 0,875 • P (W ∩ S) = 100/200 • P(W∩ S) = 25/200

  17. HukumPerkalian • Probabilitas Peristiwa Bebas (Independent Probability) P(A ∩ B) = P(A) x P(B) Contoh : Pada pelemparan 2 kali sebuah dadu : Berapa Probabilitas munculnya muka 6 pada lemparan I dan ke II ? A = peristiwa munculnya muka 6 pada lemparan I B = peristiwa munculnya muka 6 pada lemparan II P(A ∩ B) = 1/6 x 1/6 = 1/36

  18. HukumPerkalian • Probabilitas Peristiwa Bersyarat (Conditional Probability) P(A ∩ B) = P(A) x P(B/A) = P(A/B) x P(B) A/B = peristiwa A terjadi dengan syarat peristiwa B terjadi lebih dulu Contoh : Pada permainan kartu remi (tanpa pemulihan) Berapa probabilita kartu As muncul pada pengambilan I dan II A = peristiwa munculnya kartu As pada pengambilan I B = peristiwa munculnya kartu As pada pengambilan II P(A ∩ B) = P(A) x P(B/A) = 4/52 x 3/51 = 0,0045

  19. CONTOH • Sebuah himpunan terdiri dari 100 orang mahasiswa FEUI. Diketahui 50% adalah perempuan. 20% dari mahasiswa putri adalah penerima beasiswa dan 60% dari mahasiswa putra penerima beasiswa. Jika seorang mahasiswa dipilih secara acak untuk diwawancara, berapa probabilitas yang terpilih adalah : a. Mahasiswa penerima beasiswa b. Mahasiswa putri dan penerima beasiswa c. Mahasiswa putri atau penerima beasiswa d. Mahasiswa putri dari penerima beasiswa

  20. Jawaban soal (menggunakan tabel) Anggap jumlah seluruh mahasiswa ada 100 orang, kemudian isilah sel-sel berdasarkan informasi yang ada di dalam soal.Misalkan A: putri, A‘ bkn putri, B penerima beasiswa, B’ bukan penerima beasiswa a. Prob mahasiswa penerima beasiswa, P(B) = 40/100 b. Prob mahasiswa putri dan penerima beasiswa, P(AB) = 10/100 c. Prob mahasiswa putri atau penerima beasiswa, P (A U B) = P(A) + P(B) – P(A B) = 50/100 + 40/100 – 10/100 = 80/100 d. Prob mahasiswa putri dari penerima beasiswa, P(A/B) = 10/40 = 0,25

  21. Jawaban soal (menggunakan rumus) P(A ∩ B) = P(A) x P(B/A) atau P(B ∩ A) = P(A/B) x P(B) Catatan P(A ∩ B) = P(B ∩ A) Hitunglah : P (A/B) Ingat  P (A/B) = P(A ∩ B)/P(B) P (A/B) = 0,1 / 0,4 = 0,25

  22. Jawaban soal (diagram pohon) • P(B/A) B P(AB)=P(A)xP(B/A) = 0,5x0,2 = 0,1 • 0,2 • A 0,8 • P(A) P(B’/A) B’ P(AB’)=P(A)xP(B‘/A) = 0,5x0,8 = 0,4 • 0,5 • P(B/A’) B P(A’B)=P(A’)xP(B/A’) = 0,5x0,6 = 0,3 • P(A’) 0,6 • 0,5 A’ 0,4 • P(B’/A’) B’ P(A’B’)=P(A’)xP(B’/A’) = 0,5x0,4 = 0,2 • Jumlah probabilitas = 1 P(B) P(B’)

  23. TEOREMA BAYES Merupakan probabilitas bersyarat-suatu kejadian terjadi setelah kejadian lain ada. Rumus:

  24. Soal

  25. Expected Value • Akhir-akhir ini sering ditayangan di stasiun TV, ada program sms berhadiah dimana pemirsa diminta untuk mengirimkan sms sebanyak-banyaknya. Sms yang masuk akan diundi dan pemenangnya akan mendapat hadiah motor seharga Rp 10 jt. Biaya pulsa Rp 2000 /sms. (Diasumsikan jumlah peserta ada 10 000 sms dan hanya ada 1 buah motor) Hitung apakah peserta undian akan untung atau rugi.

  26. Expected Value Jawaban: Biaya dari 10.000 sms (biaya per sms= Rp. 2.000) = 10.000 x Rp. 2.000= Rp20.000.000 Probabilita untuk dapat motor = (1/10.000) E(X)= {(1/10.000) x 10 jt} - {(1-1/10.000)x20jt} = - 19.999.700 Peserta akan rugi

  27. Teknik Menghitung Jumlah Kemungkinan 1. Faktorial berapa banyak cara yang mungkin dalam mengatur sesuatu dalam kelompok contoh : Berapa jumlah susunan yang berbeda dari 3 buah buku A, B dan C ? n! = 3! = 6 Bukti : ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA n!

  28. Teknik Menghitung Jumlah Kemungkinan 2. Permutasi sejumlah kemungkinan susunan jika terdapat satu kelompok objek Berapa jumlah kemungkinan susunan dari 3 orang pelamar (A,B,C,) akan diterima 2 orang untuk 2 jabatan yang berbeda ? Bukti : AB, AC, BA, BC, CA, CB nPr = n! / (n-r)!

  29. Teknik Menghitung Jumlah Kemungkinan 3. Kombinasi berapa cara sesuatu diambil dari keseluruhan objek tanpa memperhatikan urutannya. , nCr = n! / (n-r)! r! Berapa jumlah kemungkinan dari 3 orang pelamar (A,B,C,) akan diterima 2 orang ? 3C2 = 3! / (3-2)! 2! = 3

  30. TERIMA KASIH

More Related