apa yang dimaksud dari pltn

Teks penuh

(1)

Nama : Singgih Sumarno

Kelas : 4IA21

NPM : 57412023

1. Sebutkan dan jelaskan macam

macam klasifikasi model simulasi (minimal 5) beserta

contoh masing

masing model simulasi tersebut !

2. Jelaskan apa yang dimaksud dengan distribusi probabilitas !

3. Jelaskan macam-macam distribusi probabilitas(minimal 3) beserta contoh-contohnya !

Jawab

1. a. Model statik

Model statik myaitu repreesentatsi sistem pada waktu tertentu, atau model yang digunakan untuk mempersentasikan sistem dimana waktu tidak mempunyai peranan. Model statik memberikan informasi tentang peubah-peubah model hanya pada titik tunggal dari waktu. Contoh model statik yaitu simulasi Monte Carlo (simulasi perilaku sistem Fisika dan

Matematika). b. Model dinamik

Model dinamik yaitu representasi sistem sepanjang pergantian waktu ke waktu. Model dinamik lebih sulit dan mahal pembuatannya, namun memberikan kekuatan yang lebih tinggi pada analisis dunia nyata.

Contohnya sistem Conveyor di pabrik. c. Model Deterministik

Model Deterministik yaitu model simulasi yang tidak mengandung komponen yang sifatnya probabilistik (random) dan output yang telah dapat ditentukan begitu sejumlah input dan hubungan tertentu dimasukkan. Output yang diperoleh akan tetap sama jika inputnya sama walaupun diproses ulang. Model determinsitik memusatkan penelaahannya pada faktor-faktor kritis yang diasumsikan mempunyai nilai eksak tertentu pada waktu yang spesifik. Contoh model pada program Linear dan PERT.

d. Model Probabilistik

Model Probabilistik adalah model simulasi yang mengandung input-input probabilistik (random) dan output yang dihasilkan pun sifatntya random atau model yang mendasarkan pada teknik peluang dan memperhitungkan ketidakmenetuan (uncertanty).

e. Model Desktiptif

Model Desktiptif yaitu sebuah model dibuat hanya untuk semacam deskripsi matematis dari kondisi dunia nyata dan banyak dipakai untuk mempermudah penelaahan suatu

permasalahan. Model ini dapat diselesaikan secara eksak serta mampu mengevaluasi hasilnya dari berbagai pilihan data input.

(2)

Model Optimalisasi adalah model perbandingan antara alternatif yang dilakukan. Solusi dari model optimalisasi adalah merupakan nilai optimum yang tergantung pada nilai input. Contoh Non-Linear programming.

2.

Distribusi probabilitas adalah sebuah daftar dari keseluruhan hasil suatu percobaan

yang disertai dengan nilai probabilitas masing masing hasil.

3. a. 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, kepalaekor dll. Contoh Distribusi Binomial

Dadu dilempar 3 kali, diharapkan keluar angka 3 sebanyak 2 kali. dapat ditulis -> b( 2 , 3 , 1/6 )

Soal Distribusi Binomial

Probabilitas seorang bayi tidak di imunisasi polio adalah 0,1 (p). Pada suatu hari di Puskes as X ada ora g ba i. Hitu glah pelua g dari ba i tersebut ora g belu imunisasi polio. Jadi, di dalam kejadian binomial ini dikatakan b (x=3, n=4, p=0,1) -> b (3, 4, 0,1)

Rumus untuk b (x,n,p) adalah: P (x)= n! P^x . (1-p)^(n-x) x! (n-x)!

= 4! 0,1^3 . (1 – 0,1)^(4 – 3) 3! (4-3)!

= 4.3.2.1 0,1^3 . 0,9^1 3.2.1 (1)

= 0,0036

b. Distribusi Normal adalah salah satu distribusi teoritis dari variable random kontinu. Distribusi Normal sering disebut distribusi Gauss.

Contoh kasus adalah sebagai berikut

Rata-rata produktivitas padi di Aceh tahun 2009 adalah 6 ton per ha, dengan simpangan baku (s) 0,9 ton. Jika luas sawah di Aceh 100.000 ha dan produktivitas padi berdistribusi normal (data tentatif), tentukan

- berapa luas sawah yang produktivitasnya lebih dari 8 ton ?

Pertanyaan-pertanyaan di atas dapat dijawab dengan menggunakan sifat-sifat distribusi normal sebagaimana yang telah disusun pada Tabel Z.

1. Hitung nilai z dari nilai x = 8 ton dengan rumus

c. distribusi Poisson merupakan metode distribusi probabilitas yang dipakai untuk

menentukan peluang suatu kejadian yang jarang terjadi, tetapi mengenai populasi yang luas atau area yang luas dan juga berhubungan dengan waktu.

(3)

1. Dua ratus penumpang telah memesan tiket untuk sebuah penerbangan luar negeri. Jika probabilitas penumpang yang telah mempunyai tiket tidak akan datang adalah 0.01 maka berapakah peluang ada 3 orang yang tidak datang.

2. Rata – rata seorang sekretaris baru melakukan lima kesalahan mengetik per halaman. Berapakah peluang bahwa pada halaman berikut ia :

1. Tidak ada kesalahan ( x = 0 )

2. Tidak lebih dari tiga kesalaha ≤ atau , , , 3. Lebih dari tiga kesalaha > atau ,…,

Jawab :

Dik : = , P = . , X = , μ = . p = . . = P ( x ; μ ) = e –μ . μ X

X!

= 2.71828 – 2 . 2 3 = 0.1804 atau 18.04 % 3!

Dik : μ = 5

a. x = 0 P ( x ; μ ) = e –μ . μ X X!

P ( 0 ; 5 ) = 2.71828 – 5 . 5 0 = 0.0067 0!

b. ≤ ; P ;μ ) = e –μ . μ X X!

P ≤ , = P ,μ +….+p ,μ = P( 0, 5 ) + P (1, 5 ) + P ( 2, 5 ) + P ( 3, 5 ) = 0.0067 + 0.0337 + 0.0842 + 0.1404 = 0.2650 atau 26.5 %

c. X > 3 ; P ( x ; μ ) = e –μ . μ X X!

P (X > 3 , 5) = P( X , μ +….+p X , μ = P , + P , + …… + P , atau

P (X > 3 , 5) = 1 –[P X ≤ , ] = 1 – [ P ( X , μ +….+ p X , μ ] = 1 –[ P , +….+p , ] = 1 – [ 0.2650 ]

= 73.5 %

Sumber:

http://qndcom.blogspot.co.id/2010/12/tipe-model.html

http://rahma994.blogspot.co.id/p/blog-page.html

Figur

Memperbarui...

Referensi

Memperbarui...

Related subjects : Model deterministik