DISTRIBUSI TEORITIS
DISTRIBUSI TEORITIS
• Variabel Acak
• Distribusi Teoritis
• Binomial
• Binomial
• Normal
Variabel acak adalah sebuah besaran yang merupakan hasil dari percobaan acak yang secara untung-untungan, dapat mempuyai nilai yang berbeda-beda.
Variabel Random adalah variabel yang nilai-nilainya ditentukan oleh kesempatan atau variabel yang dapat bernilai numerik yang didefinisikan dalam suatu ruang sampel.
Definisi : Misalkan E suatu experimen acak dan S ruang sampelnya. Suatu fungsi X (ditulis dengan huruf besar) yang memberikan pada setiap elemen s dari S suatu bilangan riil, disebut suatu variabel acak.
Conntoh 1 :
Misalkan sebuah koin dengan dua sisi yaitu sisi gambar (G) dan sisi angka (A) dilemparkan sebanyak tiga kali berturut-turut.
Hasil-hasil yang mungkin terjadi adalah :
GGG, GGA, GAG, AGG, GAA, AGA, AAG, AAA
Misalkan X adalah jumlah sisi gambar yang muncul.
Nilai X yang mungkin terjadi adalah : 0, 1, 2, 3 X = 0, berarti tidak ada sisi G yang muncul.
X = 1, berarti sisi G muncul satu kali.
X = 2, berarti sisi G muncul dua kali.
X = 3, berarti sisi G muncul tiga kali.
X disebut variabel acak (random)
Distribusi Probabilitas Teoritis
Dari contoh 1 diatas, bisa dibuat tabel distribusi probabilitas Teoritis dan diagram batang untuk variabel acak X sebagai berikut :
X P(X)
0 1/8 = 0,125
0.35 0.4
0 1/8 = 0,125 1 3/8 = 0,375 2 3/8 = 0,375 3 1/8 = 0,125
Jumlah 1,00
0.0500.1 0.15 0.2 0.25 0.3
X=0 X=1 X=2 X=3
P(X)
Conntoh 2 :
Misalkan sebuah koin dengan dua sisi yaitu sisi gambar (G) dan sisi angka (A) dilemparkan sebanyak 4 kali berturut-turut. Hasil- hasil yang mungkin terjadi adalah :
Misalkan X adalah jumlah sisi gambar (G) yang muncul.
Nilai X yang mungkin terjadi adalah : 0, 1, 2, 3, 4
X=0 X=1 X=2 X=3 X=4
X=0 X=1 X=2 X=3 X=4
AAAA GAAA GGAA GGGA GGGG
AGAA AGGA GGAG
AAGA AAGG GAGG
AAAG GAGA AGGG
GAAG AGAG
1 4 6 4 1
Dari contoh 2 diatas, bisa dibuat tabel distribusi probabilitas Teoritis dan diagram batang untuk variabel acak X sebagai berikut :
X P(X)
0 1/16 = 0,0625
0.30.35 0.4
0 1/16 = 0,0625 1 4/16 = 0,2500 2 6/16 = 0,3750 3 4/16 = 0,2500 4 1/16 = 0,0625
Jumlah 1,00
00.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
X=0 X=2 X=4
P(X)
Distribusi Binomial
Distribusi Binomial atau distribusi Bernoulli (ditemukan oleh James Bernoulli) adalah suatu distribusi teoritis yang menggunakan variabel random diskrit yang terdiri dari dua kejadian yang berkomplemen, seperti sukses-gagal, ya-tidak, baik-cacat, kepala- ekor dll.
Ciri-ciri distribusi Binomial adalah sbb :
1. Setiap percobaan hanya memiliki dua peristiwa, seperti ya-tidak, sukses- 1. Setiap percobaan hanya memiliki dua peristiwa, seperti ya-tidak, sukses-
gagal.
2. Probabilitas suatu peristiwa adalah tetap, tidak berubah untuk setiap percobaan.
3. Percobaannya bersifat independen, artinya peristiwa dari suatu percobaan tidak mempengaruhi atau dipengaruhi peristiwa dalam percobaan lainnya.
4. Jumlah atau banyaknya percobaan yang merupakan komponen percobaan binomial harus tertentu.
Rumus Distribusi Binomial
a). Rumus binomial suatu peristiwa
Probabilitas suatu peristiwa dapat dihitung dengan mengalikan kombinasi susunan dengan probabilitas salah satu susunan.
Berdasarkan hal tersebut, secara umum rumus dari probabilitas binomial suatu peristiwa dituliskan :
x n x
n −
=
= x C
xnp
xq
n xX
P ( = ) = . .
−)!
(
!
! x n
x C
xnn
= −
dan q = 1 – p Dimana :b). Probabilitas binomial kumulatif
Probabilitas binomial kumulatif adalah probabilitas dari peristiwa binomial lebih dari satu sukses.
Probabilitas binomial kumulatif dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
n
x n x
n x n
x
q p
C
PBK
−∑
== . .
0
∑
==
=
n
x
x X
P
0
) (
) (
....
) 2 (
) 1 (
) 0
( X P X P X P X n
P = + = + = + + =
=
Contoh :
Sebuah dadu dilemparkan keatas sebanyak 4 kali. Tentukan probabilitas dari peristiwa berikut :
a). Mata dadu 5 muncul 1 kali
b). Mata dadu genap muncul 2 kali
c). Mata dadu 2 atau 6 muncul sebanyak 4 kali.
Penyelesaian : Penyelesaian :
a). Karena dadu memiliki 6 sisi, yaitu 1, 2, 3, 4, 5, 6, sehingga setiap sisi memiliki probabilitas 1/6. Jadi, probabilitas untuk mata 1 adalah 1/6, sehigga :
p=1/6; q=5/6; n=4; x=1 (muncul 1 kali ) P(X=1) = C14.p1.q3
= 4(1/6)1(5/6)3
= 0,386
b). Mata dadu genap ada 3, yaitu 2,4, dan 6, sehingga : p = 3/6 = 1/2; q = 1/2; n = 4; x = 2
P(X=2) = C24.p2.q2
= 6(1/2)2(1/2)2
= 0,375
c). Muncul mata dadu 2 atau 6 sebanyak 4 kali, sehngga : p = 2/6; q = 2/3; n = 4; x = 4
P(X=4) = C44.p4.q0 P(X=4) = C4 .p .q
= 1(2/6)4(2/3)0
= 0,0123 Contoh 2 :
Sebanyak 5 mahasiswa akan mengikuti ujian sarjana dan diperkirakan probabilitas kelulusannya adalah 0,7. Hitunglah probabilitas :
a). Paling banyak 2 orang lulus.
b). Yang akan lulus antara 2 sampai 3 orang.
c). Paling sedikit 4 diantaranya lulus.
Penyelesaian :
a). n = 5 ; p = 0,7; q = 0,3; x = 0, 1 dan 2 P(X ≤ 2)= P(X=0) + P(X=1) + P(X=2)
= 1(0,7)0(0,3)5 + 5(0,7)1(0,3)4 + 10(0,7)2(0,3)3
= 0,16
b). n = 5 ; p = 0,7; q = 0,3; x = 2 dan 3 P(X=2 & 3)= P(X=2) + P(X=3) P(X=2 & 3)= P(X=2) + P(X=3)
= 10(0,7)2(0,3)3 + 10(0,7)3(0,3)2
= 0,44
c). n = 5 ; p = 0,7; q = 0,3; x = 4 dan 5 P(X ≥ 4)= P(X=4) + P(X=5)
= 5(0,7)4(0,3)1 + 1(0,7)5(0,3)0
= 0,53
Distribusi Normal
Distribusi Normal adalah salah satu distribusi teoritis dari variabel random kontinu. Distribusi Normal sering disebut distribusi Gauss.
Distribusi Normal memiliki bentuk fungsi sebagai berikut :
µ )2 (
1
− 1 x−σµπ σ
) (
2 1
2 ) 1
(
− −
=
x
e x
f
Keterangan :
X = nilai data µ = rata-rata x
π = 3,14 e = 2,71828
σ = Simpangan baku
Karakteristik Distribusi Normal
Distribusi probabilitas normal dan kurva normal yang menyertainya memiliki beberapa karakteristik sebagai berikut :
1. Kurva normal berbentuk lonceng 2. Simetris
3. Asimtotis 3. Asimtotis
KARAKTERISTIK DISTRIBUSI KURVA NORMAL
DISTRIBUSI NORMAL
µ
1. Kurva berbentuk genta (µ= Md= Mo) 2. Kurva berbentuk simetris
3. Kurva normal berbentuk asimptotis
4. Kurva mencapai puncak pada saat X= µ
5. Luas daerah di bawah kurva adalah 1; ½ di sisi kanan nilai tengah dan ½ di sisi kiri.
JENIS-JENIS DISTRIBUSI NORMAL
6 7 8 9 1 0
0 1 2 3 4 5 6
m
M e s o ku r tic Pla ty ku r tic L e p to ku r tic
Distribusi kurva normal dengan µ sama dan σ berbeda
JENIS-JENIS DISTRIBUSI NORMAL
Mangga “C”
Mangga “B”
Mangga “A”
Distribusi kurva normal dengan µ berbeda dan σ sama 150
300
450
JENIS-JENIS DISTRIBUSI NORMAL
Distribusi kurva normal dengan µ dan σ berbeda
85 850
Grafik kurva normal :
0,5 0,5
µ µ µ µ
P(x≤µ) = 0,5 P(x ≥µ) = 0,5
Luas kurva normal :
µ µ µ µ
Luas kurva normal antara x=a & x=b
= probabilitas x terletak antara a dan b
a µµµµ b x
Distribusi Probabilitas Normal Baku (Standar)
Distribusi normal baku memiliki rata-rata hitung 0 dan nilai standar Distribusi normal baku memiliki rata-rata hitung 0 dan nilai standar deviasi 1.
Nilai Z adalah jarak dari rata-rata hitung yang dihitung dalam satuan standar deviasi.
Dalam bentuk rumus :
σ
µ
= X −
Z σ
Dengan :
X adalah nilai dari suatu pengamatan atau pengukuran tertentu.
µ Adalah rata-rata hitung dari distribusi.
σ Adalah standar deviasi dari distribusi.
TRANSFORMASI DARI NILAI X KE Z
Transformasi dari X ke Z
x z
Di mana nilai Z:
Z = X - µµµµ
σ σ σ σ
Contoh :
1. Diketahui data berdistribusi normal dengan mean µ = 55 dan deviasi standar = 15
a) P(55≤x≤75) =
=
= P(0≤Z≤1,33)
= P(0≤Z≤1,33)
= 0,4082 (Tabel III) Atau
Tabel III A = 0,4082