SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 14
Descargar para leer sin conexión
AMIYELLA ENDISTA
                      Email : amiyella.endista@yahoo.com
               Website : www.berandakami.wordpress.com




BioStatistik
DEFINISI PROBABILITAS
      Harga angka yang menunjukkan seberapa besar
       kemungkinan suatu peristiwa terjadi, di antara
       keseluruhan peristiwa yang mungkin terjadi.
      Contoh 1:
       Sebuah mata uang logam mempunyai sisi dua (H & T)
       kalau mata uang tersebut dilambungkan satu kali,
       peluang untuk keluar sisi H adalah ½.




BioStatistik
Contoh Probabilitas
      Contoh 2:
       Sebuah dadu untuk keluar mata ‘lima’ saat pelemparan
       dadu tersebut satu kali adalah 1/6 (karena banyaknya
       permukaan dadu adalah 6)
     Rumus : P (E) = X/N
     P: Probabilitas
     E: Event (Kejadian)
     X: Jumlah kejadian yang diinginkan (peristiwa)
     N: Keseluruhan kejadian yang mungkin terjadi

BioStatistik
Contoh Probabilitas
      Di dalam suatu pabrik ada 30 wanita dan 70 laki-laki.
       Sehabis makan siang yang disediakan pabrik akan
       ditanyakan “apakah makanan tadi cukup baik”. Untuk
       itu akan di undi (di acak) siapa orang yang akan
       ditanyakan pendapatnya. Probabilitas akan terambil
       seorang buruh wanita adalah 30/100  P (0,3)
       Probabilitas yang rendah menunjukkan kecilnya
       kemungkianan suatu peristiwa akan terjadi.



BioStatistik
Hukum Pertambahan
      Asas perhitungan probabilitas dengan bervagai
         kondisi yang harus diperhatikan:
         1. Hukum Pertambahan
            terdapat 2 kondisi yang harus diperhatikan yaitu:
              a. Mutually Exclusive (saling meniadakan)
              b. Non Mutually Exclusive (dapat terjadi bersama)




BioStatistik
Hukum Pertambahan
     1.        Kejadian Mutually Exclusive (peristiwa saling
               terpisah = disjoint)
               Dua peristiwa dikatakan Mutually Exclusive apabila
               suatu peristiwa terjadi akan meniadakan peristiwa
               yang lain untuk terjadi (saling meniadakan)
               Contoh: 1. Permukaan sebuah koin
                        2. Permukaan dadu
                        3. Kelahiran anak laki atau perempuan pada
                           seorang ibu dengan kehamilan tunggal.

BioStatistik
1. Mutually Exclusive
      Rumus: P (A U B) = P (A atau B)= P (A) + P (B)


                          A          B


      Contoh:
         Probabilitas untuk keluar mata 2 atau mata 5 pada
         pelemparan satu kali sebuah dadu adalah:
         P(2 U 5) = P (2) + P (5) = 1/6 + 1/6 = 2/6


BioStatistik
Non Mutually Exclusive
      Peristiwa Non Mutually Exclusive (Joint)
        dua peristiwa atau lebih dapat terjadi bersama-
       sama (tetapi tidak selalu bersama)
      Contoh penarikan kartu as dan berlian

                              P (A U B) =P(A) + P (B) – P(A ∩B)
               A   A ∩B   B




BioStatistik
Non Mutually Exclusive
      Peristiwa terjadinya A dan B merupakan gabungan
         antara peristiwa A dan peristiwa B. Akan tetapi karena
         ada elemen yang sama dalam peristiwa A dan B,
         gabungan peristiwa A dan B perlu dikurangi peristiwa
         di mana A dan B memiliki elemen yang sama. Dengan
         demikian, probabilitas pada keadaan di mana
         terdapat elemen yang sama antara peristiwa A dan B
         maka probabilitas A atau B adalah probabilitas A
         ditambah probabilitas B dan dikurangi probabilitas
         elemen yang sama dalam peristiwa A dan B.

BioStatistik
Non Mutually Exclusive
      Contoh:
       Pada penarikan satu kartu dari satu set kartu bridge,
       peluang akan terambil kartu as atau berlian adalah:
       P (as)      = 4/52
       P (berlian) = 13/52
       Ada sebuah kartu as dan berlian : P (as ∩ berlian) = 1/52
      P (as U berlian) = P (as) + P (berlian) - P (as ∩ berlian)
      P (as U berlian) = P (as) + P (berlian) - P (as ∩ berlian)
                        = 4/52 + 13/52 – 1/52 = 16/52


BioStatistik
2. HUKUM PERKALIAN
      Terdapat dua kondisi yang harus diperhatikan apakah
         kedua peristiwa tersebut saling bebas atau bersyarat.
         a. Peristiwa Bebas (Independent)
         Apakah kejadian atau ketidakjadian suatu peristiwa tidak
         mempengaruhi peristiwa lain.
         Contoh:
         Sebuah coin dilambungkan 2 kali maka peluang keluarnya
         H pada lemparan pertama dan pada lemparan kedua saling
         bebas.
                P(A ∩B) = P (A dan B) = P(A) x P(B)

BioStatistik
a.Peristiwa Bebas (Hk Perkalian)
      Contoh soal 1:
       Sebuah dadu dilambungkan dua kali, peluang keluarnya
       mata 5 untuk kedua kalinya adalah:
       P (5 ∩ 5) = 1/6 x 1/6 = 1/36
      Contoh soal 2:
       Sebuah dadu dan koin dilambungkan bersama-sama,
       peluang keluarnya hasil lambungan berupa sisi H pada
       koin dan sisi 3 pada dadu adalah:
       P (H) = ½, P (3) = 1/6
       P (H ∩ 3) = ½ x 1/6 = 1/12

BioStatistik
b. Peristiwa tidak bebas (Hk. Perkalian)
      Peristiwa tidak bebas  peristiwa bersyarat
         (Conditional Probability)
         Dua peristiwa dikatakan bersyarat apabila kejadian
         atau ketidakjadian suatu peristiwa akan berpengaruh
         terhadap peristiwa lainnya.
         Contoh:
         Dua buah kartu ditarik dari set kartu bridge dan
         tarikan kedua tanpa memasukkan kembali kartu
         pertama, maka probabilitas kartu kedua sudah
         tergantung pada kartu pertama yang ditarik.
BioStatistik
b.Peristiwa tidak bebas
      Simbol untuk peristiwa bersyarat adalah P (B│A)  probabilitas
         B pada kondisi A
               P(A ∩B) = P (A) x P (B│A)
      Contoh soal:
         Dua kartu ditarik dari satu set kartu bridge, peluang untuk yang
         tertarik keduanya kartu as adalah sebagai berikut:
         Peluang as I adalah 4/52  P (as I) = 4/52
         Peluang as II dengan syarat as I sudah tertarik adalah 3/51
          P (as II │as I) = 3/51
         P (as I ∩ as II) = P (as I) x P (as II│ as I)
                         = 4/52 x 3/51 = 12/2652 =1/221



BioStatistik

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Risk assasement
Risk assasementRisk assasement
Risk assasementyy rahmat
 
Distribusi probabilitas
Distribusi probabilitasDistribusi probabilitas
Distribusi probabilitasnyungunyung
 
16. modul peluang (probabilitas) pak sukani
16. modul peluang (probabilitas) pak sukani16. modul peluang (probabilitas) pak sukani
16. modul peluang (probabilitas) pak sukanisukani
 
Statistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji HipotesisStatistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji HipotesisRhandy Prasetyo
 
Peubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuPeubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuAnderzend Awuy
 
Cluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingCluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingrifansahDua1
 
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)Ancilla Kustedjo
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parametermatematikaunindra
 
Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4Az'End Love
 
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Raden Maulana
 
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 7 : Uji Hipotesis
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 7 : Uji HipotesisESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 7 : Uji Hipotesis
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 7 : Uji HipotesisAncilla Kustedjo
 
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)reno sutriono
 
File1 soal contoh binomial dan poisson
File1 soal contoh binomial dan poissonFile1 soal contoh binomial dan poisson
File1 soal contoh binomial dan poissonIr. Zakaria, M.M
 

La actualidad más candente (20)

Probabilitas
Probabilitas Probabilitas
Probabilitas
 
Konsep dasar probabilitas
Konsep dasar probabilitasKonsep dasar probabilitas
Konsep dasar probabilitas
 
Risk assasement
Risk assasementRisk assasement
Risk assasement
 
Distribusi probabilitas
Distribusi probabilitasDistribusi probabilitas
Distribusi probabilitas
 
16. modul peluang (probabilitas) pak sukani
16. modul peluang (probabilitas) pak sukani16. modul peluang (probabilitas) pak sukani
16. modul peluang (probabilitas) pak sukani
 
Statistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji HipotesisStatistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji Hipotesis
 
Peubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuPeubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinu
 
Cluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingCluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random sampling
 
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)
 
STATISTIK INDUSTRI 1 - TEORI PROBABILITAS
STATISTIK INDUSTRI 1 - TEORI PROBABILITASSTATISTIK INDUSTRI 1 - TEORI PROBABILITAS
STATISTIK INDUSTRI 1 - TEORI PROBABILITAS
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
 
Probabilitas lanjutan
Probabilitas lanjutanProbabilitas lanjutan
Probabilitas lanjutan
 
Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4
 
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
 
03 jenis jenis+data
03 jenis jenis+data03 jenis jenis+data
03 jenis jenis+data
 
Distribusi Binomial
Distribusi BinomialDistribusi Binomial
Distribusi Binomial
 
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 7 : Uji Hipotesis
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 7 : Uji HipotesisESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 7 : Uji Hipotesis
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 7 : Uji Hipotesis
 
Probabilitas 2
Probabilitas 2Probabilitas 2
Probabilitas 2
 
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
 
File1 soal contoh binomial dan poisson
File1 soal contoh binomial dan poissonFile1 soal contoh binomial dan poisson
File1 soal contoh binomial dan poisson
 

Destacado

Makalah probabilitas
Makalah probabilitasMakalah probabilitas
Makalah probabilitasUNISBA
 
konsep dasar probabilitas
konsep dasar probabilitaskonsep dasar probabilitas
konsep dasar probabilitastyazulfa
 
Penyelesaian soal uts statistika dan probabilitas 2013
Penyelesaian soal uts statistika dan probabilitas 2013Penyelesaian soal uts statistika dan probabilitas 2013
Penyelesaian soal uts statistika dan probabilitas 2013andibutsiawan
 
Konsep dasar probabilitas
Konsep dasar probabilitasKonsep dasar probabilitas
Konsep dasar probabilitasChristiana Tian
 
Makalah statistik probabilitas
Makalah statistik probabilitasMakalah statistik probabilitas
Makalah statistik probabilitasHargo Kendar Suhud
 
Statistika dan-probabilitas
Statistika dan-probabilitasStatistika dan-probabilitas
Statistika dan-probabilitasIr. Zakaria, M.M
 
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannyaContoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannyaVidi Al Imami
 
Probabilitas konsepsi peluang
Probabilitas konsepsi peluangProbabilitas konsepsi peluang
Probabilitas konsepsi peluangIsna Aryanty
 
Statistik Angka Indeks
Statistik Angka IndeksStatistik Angka Indeks
Statistik Angka IndeksRizki Amalia
 
Menentukan beban seismik dasar & distribusi vertikal gaya gempa rsni 03 2847...
Menentukan beban seismik dasar & distribusi vertikal gaya gempa  rsni 03 2847...Menentukan beban seismik dasar & distribusi vertikal gaya gempa  rsni 03 2847...
Menentukan beban seismik dasar & distribusi vertikal gaya gempa rsni 03 2847...Edi Supriyanto
 
Probabilitas ppt version by alydyda
Probabilitas ppt version by alydydaProbabilitas ppt version by alydyda
Probabilitas ppt version by alydydaMarlyd Talakua
 
Probabilitas by alydya
Probabilitas by alydyaProbabilitas by alydya
Probabilitas by alydyaMarlyd Talakua
 
Std12 stat-em
Std12 stat-emStd12 stat-em
Std12 stat-emAmeya271
 
Angka indeks statistika
Angka indeks statistikaAngka indeks statistika
Angka indeks statistikaRizki NoVitha
 
Kaidah matematika-dalam-operasi-himpunan
Kaidah matematika-dalam-operasi-himpunanKaidah matematika-dalam-operasi-himpunan
Kaidah matematika-dalam-operasi-himpunanAzizah Fitria Sari
 

Destacado (20)

Makalah probabilitas
Makalah probabilitasMakalah probabilitas
Makalah probabilitas
 
konsep dasar probabilitas
konsep dasar probabilitaskonsep dasar probabilitas
konsep dasar probabilitas
 
Teori Probabilitas
Teori ProbabilitasTeori Probabilitas
Teori Probabilitas
 
Penyelesaian soal uts statistika dan probabilitas 2013
Penyelesaian soal uts statistika dan probabilitas 2013Penyelesaian soal uts statistika dan probabilitas 2013
Penyelesaian soal uts statistika dan probabilitas 2013
 
Konsep dasar probabilitas
Konsep dasar probabilitasKonsep dasar probabilitas
Konsep dasar probabilitas
 
Makalah statistik probabilitas
Makalah statistik probabilitasMakalah statistik probabilitas
Makalah statistik probabilitas
 
Probabilitas.
Probabilitas.Probabilitas.
Probabilitas.
 
Statistika dan-probabilitas
Statistika dan-probabilitasStatistika dan-probabilitas
Statistika dan-probabilitas
 
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannyaContoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
 
Teori probabilitas
Teori probabilitasTeori probabilitas
Teori probabilitas
 
Probabilitas konsepsi peluang
Probabilitas konsepsi peluangProbabilitas konsepsi peluang
Probabilitas konsepsi peluang
 
Statistik Angka Indeks
Statistik Angka IndeksStatistik Angka Indeks
Statistik Angka Indeks
 
Probabilitas
ProbabilitasProbabilitas
Probabilitas
 
Menentukan beban seismik dasar & distribusi vertikal gaya gempa rsni 03 2847...
Menentukan beban seismik dasar & distribusi vertikal gaya gempa  rsni 03 2847...Menentukan beban seismik dasar & distribusi vertikal gaya gempa  rsni 03 2847...
Menentukan beban seismik dasar & distribusi vertikal gaya gempa rsni 03 2847...
 
Aksioma dan definisi
Aksioma dan definisiAksioma dan definisi
Aksioma dan definisi
 
Probabilitas ppt version by alydyda
Probabilitas ppt version by alydydaProbabilitas ppt version by alydyda
Probabilitas ppt version by alydyda
 
Probabilitas by alydya
Probabilitas by alydyaProbabilitas by alydya
Probabilitas by alydya
 
Std12 stat-em
Std12 stat-emStd12 stat-em
Std12 stat-em
 
Angka indeks statistika
Angka indeks statistikaAngka indeks statistika
Angka indeks statistika
 
Kaidah matematika-dalam-operasi-himpunan
Kaidah matematika-dalam-operasi-himpunanKaidah matematika-dalam-operasi-himpunan
Kaidah matematika-dalam-operasi-himpunan
 

Similar a Probabilitas

Similar a Probabilitas (20)

Macam macam kejadian
Macam macam kejadianMacam macam kejadian
Macam macam kejadian
 
statistika pertemuan 5 (materi 2).pptx
statistika pertemuan 5 (materi 2).pptxstatistika pertemuan 5 (materi 2).pptx
statistika pertemuan 5 (materi 2).pptx
 
peluang
peluangpeluang
peluang
 
peluang by
peluang by peluang by
peluang by
 
Peluang kelompok 1 xmia1
Peluang kelompok 1 xmia1Peluang kelompok 1 xmia1
Peluang kelompok 1 xmia1
 
Makalah Peluang Dalam Pelajaran Matematika
Makalah Peluang Dalam Pelajaran MatematikaMakalah Peluang Dalam Pelajaran Matematika
Makalah Peluang Dalam Pelajaran Matematika
 
Aljabar peluang
Aljabar peluangAljabar peluang
Aljabar peluang
 
Peluang1
Peluang1Peluang1
Peluang1
 
bahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.ppt
bahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.pptbahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.ppt
bahan-ajar-pe-l-u-a-n-g.ppt
 
Probabilitas (Statistik Ekonomi II)
Probabilitas (Statistik Ekonomi II)Probabilitas (Statistik Ekonomi II)
Probabilitas (Statistik Ekonomi II)
 
1 PROBABILITAS new.pptx
1 PROBABILITAS new.pptx1 PROBABILITAS new.pptx
1 PROBABILITAS new.pptx
 
Kelompok 3 X MIA 1
Kelompok 3 X MIA 1Kelompok 3 X MIA 1
Kelompok 3 X MIA 1
 
Teori Peluang Baru.pptx
Teori Peluang Baru.pptxTeori Peluang Baru.pptx
Teori Peluang Baru.pptx
 
Putrierizalapado 1830206111 peluang
Putrierizalapado 1830206111 peluangPutrierizalapado 1830206111 peluang
Putrierizalapado 1830206111 peluang
 
Penjelasan peluang
Penjelasan peluangPenjelasan peluang
Penjelasan peluang
 
Probabilitas Manprod 2
Probabilitas Manprod 2Probabilitas Manprod 2
Probabilitas Manprod 2
 
Power Point
Power PointPower Point
Power Point
 
Peluang XMIA1 Kelompok 4
Peluang XMIA1 Kelompok 4Peluang XMIA1 Kelompok 4
Peluang XMIA1 Kelompok 4
 
Aturan peluang
Aturan  peluangAturan  peluang
Aturan peluang
 
Kejadian saling bebas dan
Kejadian saling bebas danKejadian saling bebas dan
Kejadian saling bebas dan
 

Más de Riswan

The Rule of Ticket Fulfillment Quadrant
The Rule of Ticket Fulfillment QuadrantThe Rule of Ticket Fulfillment Quadrant
The Rule of Ticket Fulfillment QuadrantRiswan
 
Risk Based Testing
Risk Based Testing Risk Based Testing
Risk Based Testing Riswan
 
Shift Left & Shift Right Approach in Testing
Shift Left  &  Shift Right  Approach in TestingShift Left  &  Shift Right  Approach in Testing
Shift Left & Shift Right Approach in TestingRiswan
 
5 Simple Tips to Improve Our Performance
5 Simple Tips to Improve Our Performance5 Simple Tips to Improve Our Performance
5 Simple Tips to Improve Our PerformanceRiswan
 
Introducing to LAC-CI
Introducing to LAC-CIIntroducing to LAC-CI
Introducing to LAC-CIRiswan
 
Fault Management System (OSS)
Fault Management System (OSS)Fault Management System (OSS)
Fault Management System (OSS)Riswan
 
Copy of mobileindonesi_adot_net_v1.2
Copy of mobileindonesi_adot_net_v1.2Copy of mobileindonesi_adot_net_v1.2
Copy of mobileindonesi_adot_net_v1.2Riswan
 
Oss transformation
Oss transformationOss transformation
Oss transformationRiswan
 
Variabel dan hipotesis
Variabel dan hipotesis Variabel dan hipotesis
Variabel dan hipotesis Riswan
 
Uji chi square baru
Uji chi square baruUji chi square baru
Uji chi square baruRiswan
 
Teknik pengambilan sampel
Teknik pengambilan sampelTeknik pengambilan sampel
Teknik pengambilan sampelRiswan
 
Statistik kesehatan
Statistik kesehatanStatistik kesehatan
Statistik kesehatanRiswan
 
Sampel dan metode_sampling
Sampel dan metode_samplingSampel dan metode_sampling
Sampel dan metode_samplingRiswan
 
Pengumpulan data
Pengumpulan dataPengumpulan data
Pengumpulan dataRiswan
 
Menghitung nilai rata rata suatu distribusi data
Menghitung nilai rata rata suatu distribusi dataMenghitung nilai rata rata suatu distribusi data
Menghitung nilai rata rata suatu distribusi dataRiswan
 
Korelasi dan regresi linier
Korelasi dan regresi linierKorelasi dan regresi linier
Korelasi dan regresi linierRiswan
 
Distribusi probabilitas
Distribusi probabilitasDistribusi probabilitas
Distribusi probabilitasRiswan
 
Biostatitik
BiostatitikBiostatitik
BiostatitikRiswan
 
Business Service Management (BSM) For Telco,
Business Service Management (BSM) For Telco,Business Service Management (BSM) For Telco,
Business Service Management (BSM) For Telco,Riswan
 
Introduction to Intelligent Network
Introduction to Intelligent NetworkIntroduction to Intelligent Network
Introduction to Intelligent NetworkRiswan
 

Más de Riswan (20)

The Rule of Ticket Fulfillment Quadrant
The Rule of Ticket Fulfillment QuadrantThe Rule of Ticket Fulfillment Quadrant
The Rule of Ticket Fulfillment Quadrant
 
Risk Based Testing
Risk Based Testing Risk Based Testing
Risk Based Testing
 
Shift Left & Shift Right Approach in Testing
Shift Left  &  Shift Right  Approach in TestingShift Left  &  Shift Right  Approach in Testing
Shift Left & Shift Right Approach in Testing
 
5 Simple Tips to Improve Our Performance
5 Simple Tips to Improve Our Performance5 Simple Tips to Improve Our Performance
5 Simple Tips to Improve Our Performance
 
Introducing to LAC-CI
Introducing to LAC-CIIntroducing to LAC-CI
Introducing to LAC-CI
 
Fault Management System (OSS)
Fault Management System (OSS)Fault Management System (OSS)
Fault Management System (OSS)
 
Copy of mobileindonesi_adot_net_v1.2
Copy of mobileindonesi_adot_net_v1.2Copy of mobileindonesi_adot_net_v1.2
Copy of mobileindonesi_adot_net_v1.2
 
Oss transformation
Oss transformationOss transformation
Oss transformation
 
Variabel dan hipotesis
Variabel dan hipotesis Variabel dan hipotesis
Variabel dan hipotesis
 
Uji chi square baru
Uji chi square baruUji chi square baru
Uji chi square baru
 
Teknik pengambilan sampel
Teknik pengambilan sampelTeknik pengambilan sampel
Teknik pengambilan sampel
 
Statistik kesehatan
Statistik kesehatanStatistik kesehatan
Statistik kesehatan
 
Sampel dan metode_sampling
Sampel dan metode_samplingSampel dan metode_sampling
Sampel dan metode_sampling
 
Pengumpulan data
Pengumpulan dataPengumpulan data
Pengumpulan data
 
Menghitung nilai rata rata suatu distribusi data
Menghitung nilai rata rata suatu distribusi dataMenghitung nilai rata rata suatu distribusi data
Menghitung nilai rata rata suatu distribusi data
 
Korelasi dan regresi linier
Korelasi dan regresi linierKorelasi dan regresi linier
Korelasi dan regresi linier
 
Distribusi probabilitas
Distribusi probabilitasDistribusi probabilitas
Distribusi probabilitas
 
Biostatitik
BiostatitikBiostatitik
Biostatitik
 
Business Service Management (BSM) For Telco,
Business Service Management (BSM) For Telco,Business Service Management (BSM) For Telco,
Business Service Management (BSM) For Telco,
 
Introduction to Intelligent Network
Introduction to Intelligent NetworkIntroduction to Intelligent Network
Introduction to Intelligent Network
 

Último

POWERPOINT BAHAN AJAR SENYAWA KELAS VIII SMP
POWERPOINT BAHAN AJAR SENYAWA KELAS VIII SMPPOWERPOINT BAHAN AJAR SENYAWA KELAS VIII SMP
POWERPOINT BAHAN AJAR SENYAWA KELAS VIII SMPAnaNoorAfdilla
 
PEMIKIRAN POLITIK Jean Jacques Rousseau.pdf
PEMIKIRAN POLITIK Jean Jacques  Rousseau.pdfPEMIKIRAN POLITIK Jean Jacques  Rousseau.pdf
PEMIKIRAN POLITIK Jean Jacques Rousseau.pdfMMeizaFachri
 
Teknik Menjawab Kertas P.Moral SPM 2024.pptx
Teknik Menjawab Kertas P.Moral SPM  2024.pptxTeknik Menjawab Kertas P.Moral SPM  2024.pptx
Teknik Menjawab Kertas P.Moral SPM 2024.pptxwongcp2
 
Demonstrasi Kontekstual Modul 1.2. pdf
Demonstrasi Kontekstual  Modul 1.2.  pdfDemonstrasi Kontekstual  Modul 1.2.  pdf
Demonstrasi Kontekstual Modul 1.2. pdfvebronialite32
 
1.2.a.6 Dekon modul 1.2. DINI FITRIANI.pdf
1.2.a.6 Dekon modul 1.2. DINI FITRIANI.pdf1.2.a.6 Dekon modul 1.2. DINI FITRIANI.pdf
1.2.a.6 Dekon modul 1.2. DINI FITRIANI.pdfsandi625870
 
MODUL 2 BAHASA INDONESIA-KELOMPOK 1.pptx
MODUL 2 BAHASA INDONESIA-KELOMPOK 1.pptxMODUL 2 BAHASA INDONESIA-KELOMPOK 1.pptx
MODUL 2 BAHASA INDONESIA-KELOMPOK 1.pptxarnisariningsih98
 
Panduan Mengisi Dokumen Tindak Lanjut.pdf
Panduan Mengisi Dokumen Tindak Lanjut.pdfPanduan Mengisi Dokumen Tindak Lanjut.pdf
Panduan Mengisi Dokumen Tindak Lanjut.pdfandriasyulianto57
 
Edukasi Haji 2023 pembinaan jemaah hajii
Edukasi Haji 2023 pembinaan jemaah hajiiEdukasi Haji 2023 pembinaan jemaah hajii
Edukasi Haji 2023 pembinaan jemaah hajiiIntanHanifah4
 
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdfKelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdftsaniasalftn18
 
Pembahasan Soal UKOM gerontik persiapan ukomnas
Pembahasan Soal UKOM gerontik persiapan ukomnasPembahasan Soal UKOM gerontik persiapan ukomnas
Pembahasan Soal UKOM gerontik persiapan ukomnasAZakariaAmien1
 
MTK BAB 5 PENGOLAHAN DATA (Materi 2).pptx
MTK BAB 5 PENGOLAHAN DATA (Materi 2).pptxMTK BAB 5 PENGOLAHAN DATA (Materi 2).pptx
MTK BAB 5 PENGOLAHAN DATA (Materi 2).pptxssuser0239c1
 
Kelompok 1_Karakteristik negara jepang.pdf
Kelompok 1_Karakteristik negara jepang.pdfKelompok 1_Karakteristik negara jepang.pdf
Kelompok 1_Karakteristik negara jepang.pdfCloverash1
 
PPT IPS Geografi SMA Kelas X_Bab 5_Atmosfer.pptx_20240214_193530_0000.pdf
PPT IPS Geografi SMA Kelas X_Bab 5_Atmosfer.pptx_20240214_193530_0000.pdfPPT IPS Geografi SMA Kelas X_Bab 5_Atmosfer.pptx_20240214_193530_0000.pdf
PPT IPS Geografi SMA Kelas X_Bab 5_Atmosfer.pptx_20240214_193530_0000.pdfNatasyaA11
 
Kelompok 4 : Karakteristik Negara Inggris
Kelompok 4 : Karakteristik Negara InggrisKelompok 4 : Karakteristik Negara Inggris
Kelompok 4 : Karakteristik Negara InggrisNazla aulia
 
SILABUS MATEMATIKA SMP kurikulum K13.docx
SILABUS MATEMATIKA SMP kurikulum K13.docxSILABUS MATEMATIKA SMP kurikulum K13.docx
SILABUS MATEMATIKA SMP kurikulum K13.docxrahmaamaw03
 
PUEBI.bahasa Indonesia/pedoman umum ejaan bahasa Indonesia pptx.
PUEBI.bahasa Indonesia/pedoman umum ejaan bahasa Indonesia pptx.PUEBI.bahasa Indonesia/pedoman umum ejaan bahasa Indonesia pptx.
PUEBI.bahasa Indonesia/pedoman umum ejaan bahasa Indonesia pptx.aechacha366
 
Pertemuan 3-bioavailabilitas-dan-bioekivalensi.ppt
Pertemuan 3-bioavailabilitas-dan-bioekivalensi.pptPertemuan 3-bioavailabilitas-dan-bioekivalensi.ppt
Pertemuan 3-bioavailabilitas-dan-bioekivalensi.pptNabilahKhairunnisa6
 
PRESENTASI PEMBELAJARAN IPA PGSD UT MODUL 2
PRESENTASI PEMBELAJARAN IPA PGSD UT MODUL 2PRESENTASI PEMBELAJARAN IPA PGSD UT MODUL 2
PRESENTASI PEMBELAJARAN IPA PGSD UT MODUL 2noviamaiyanti
 
Materi Kelas Online Ministry Learning Center - Bedah Kitab 1 Tesalonika
Materi Kelas Online Ministry Learning Center - Bedah Kitab 1 TesalonikaMateri Kelas Online Ministry Learning Center - Bedah Kitab 1 Tesalonika
Materi Kelas Online Ministry Learning Center - Bedah Kitab 1 TesalonikaSABDA
 
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxDESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxFuzaAnggriana
 

Último (20)

POWERPOINT BAHAN AJAR SENYAWA KELAS VIII SMP
POWERPOINT BAHAN AJAR SENYAWA KELAS VIII SMPPOWERPOINT BAHAN AJAR SENYAWA KELAS VIII SMP
POWERPOINT BAHAN AJAR SENYAWA KELAS VIII SMP
 
PEMIKIRAN POLITIK Jean Jacques Rousseau.pdf
PEMIKIRAN POLITIK Jean Jacques  Rousseau.pdfPEMIKIRAN POLITIK Jean Jacques  Rousseau.pdf
PEMIKIRAN POLITIK Jean Jacques Rousseau.pdf
 
Teknik Menjawab Kertas P.Moral SPM 2024.pptx
Teknik Menjawab Kertas P.Moral SPM  2024.pptxTeknik Menjawab Kertas P.Moral SPM  2024.pptx
Teknik Menjawab Kertas P.Moral SPM 2024.pptx
 
Demonstrasi Kontekstual Modul 1.2. pdf
Demonstrasi Kontekstual  Modul 1.2.  pdfDemonstrasi Kontekstual  Modul 1.2.  pdf
Demonstrasi Kontekstual Modul 1.2. pdf
 
1.2.a.6 Dekon modul 1.2. DINI FITRIANI.pdf
1.2.a.6 Dekon modul 1.2. DINI FITRIANI.pdf1.2.a.6 Dekon modul 1.2. DINI FITRIANI.pdf
1.2.a.6 Dekon modul 1.2. DINI FITRIANI.pdf
 
MODUL 2 BAHASA INDONESIA-KELOMPOK 1.pptx
MODUL 2 BAHASA INDONESIA-KELOMPOK 1.pptxMODUL 2 BAHASA INDONESIA-KELOMPOK 1.pptx
MODUL 2 BAHASA INDONESIA-KELOMPOK 1.pptx
 
Panduan Mengisi Dokumen Tindak Lanjut.pdf
Panduan Mengisi Dokumen Tindak Lanjut.pdfPanduan Mengisi Dokumen Tindak Lanjut.pdf
Panduan Mengisi Dokumen Tindak Lanjut.pdf
 
Edukasi Haji 2023 pembinaan jemaah hajii
Edukasi Haji 2023 pembinaan jemaah hajiiEdukasi Haji 2023 pembinaan jemaah hajii
Edukasi Haji 2023 pembinaan jemaah hajii
 
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdfKelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
 
Pembahasan Soal UKOM gerontik persiapan ukomnas
Pembahasan Soal UKOM gerontik persiapan ukomnasPembahasan Soal UKOM gerontik persiapan ukomnas
Pembahasan Soal UKOM gerontik persiapan ukomnas
 
MTK BAB 5 PENGOLAHAN DATA (Materi 2).pptx
MTK BAB 5 PENGOLAHAN DATA (Materi 2).pptxMTK BAB 5 PENGOLAHAN DATA (Materi 2).pptx
MTK BAB 5 PENGOLAHAN DATA (Materi 2).pptx
 
Kelompok 1_Karakteristik negara jepang.pdf
Kelompok 1_Karakteristik negara jepang.pdfKelompok 1_Karakteristik negara jepang.pdf
Kelompok 1_Karakteristik negara jepang.pdf
 
PPT IPS Geografi SMA Kelas X_Bab 5_Atmosfer.pptx_20240214_193530_0000.pdf
PPT IPS Geografi SMA Kelas X_Bab 5_Atmosfer.pptx_20240214_193530_0000.pdfPPT IPS Geografi SMA Kelas X_Bab 5_Atmosfer.pptx_20240214_193530_0000.pdf
PPT IPS Geografi SMA Kelas X_Bab 5_Atmosfer.pptx_20240214_193530_0000.pdf
 
Kelompok 4 : Karakteristik Negara Inggris
Kelompok 4 : Karakteristik Negara InggrisKelompok 4 : Karakteristik Negara Inggris
Kelompok 4 : Karakteristik Negara Inggris
 
SILABUS MATEMATIKA SMP kurikulum K13.docx
SILABUS MATEMATIKA SMP kurikulum K13.docxSILABUS MATEMATIKA SMP kurikulum K13.docx
SILABUS MATEMATIKA SMP kurikulum K13.docx
 
PUEBI.bahasa Indonesia/pedoman umum ejaan bahasa Indonesia pptx.
PUEBI.bahasa Indonesia/pedoman umum ejaan bahasa Indonesia pptx.PUEBI.bahasa Indonesia/pedoman umum ejaan bahasa Indonesia pptx.
PUEBI.bahasa Indonesia/pedoman umum ejaan bahasa Indonesia pptx.
 
Pertemuan 3-bioavailabilitas-dan-bioekivalensi.ppt
Pertemuan 3-bioavailabilitas-dan-bioekivalensi.pptPertemuan 3-bioavailabilitas-dan-bioekivalensi.ppt
Pertemuan 3-bioavailabilitas-dan-bioekivalensi.ppt
 
PRESENTASI PEMBELAJARAN IPA PGSD UT MODUL 2
PRESENTASI PEMBELAJARAN IPA PGSD UT MODUL 2PRESENTASI PEMBELAJARAN IPA PGSD UT MODUL 2
PRESENTASI PEMBELAJARAN IPA PGSD UT MODUL 2
 
Materi Kelas Online Ministry Learning Center - Bedah Kitab 1 Tesalonika
Materi Kelas Online Ministry Learning Center - Bedah Kitab 1 TesalonikaMateri Kelas Online Ministry Learning Center - Bedah Kitab 1 Tesalonika
Materi Kelas Online Ministry Learning Center - Bedah Kitab 1 Tesalonika
 
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxDESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
 

Probabilitas

  • 1. AMIYELLA ENDISTA Email : amiyella.endista@yahoo.com Website : www.berandakami.wordpress.com BioStatistik
  • 2. DEFINISI PROBABILITAS  Harga angka yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan suatu peristiwa terjadi, di antara keseluruhan peristiwa yang mungkin terjadi.  Contoh 1: Sebuah mata uang logam mempunyai sisi dua (H & T) kalau mata uang tersebut dilambungkan satu kali, peluang untuk keluar sisi H adalah ½. BioStatistik
  • 3. Contoh Probabilitas  Contoh 2: Sebuah dadu untuk keluar mata ‘lima’ saat pelemparan dadu tersebut satu kali adalah 1/6 (karena banyaknya permukaan dadu adalah 6) Rumus : P (E) = X/N P: Probabilitas E: Event (Kejadian) X: Jumlah kejadian yang diinginkan (peristiwa) N: Keseluruhan kejadian yang mungkin terjadi BioStatistik
  • 4. Contoh Probabilitas  Di dalam suatu pabrik ada 30 wanita dan 70 laki-laki. Sehabis makan siang yang disediakan pabrik akan ditanyakan “apakah makanan tadi cukup baik”. Untuk itu akan di undi (di acak) siapa orang yang akan ditanyakan pendapatnya. Probabilitas akan terambil seorang buruh wanita adalah 30/100  P (0,3)   Probabilitas yang rendah menunjukkan kecilnya kemungkianan suatu peristiwa akan terjadi. BioStatistik
  • 5. Hukum Pertambahan  Asas perhitungan probabilitas dengan bervagai kondisi yang harus diperhatikan: 1. Hukum Pertambahan terdapat 2 kondisi yang harus diperhatikan yaitu: a. Mutually Exclusive (saling meniadakan) b. Non Mutually Exclusive (dapat terjadi bersama) BioStatistik
  • 6. Hukum Pertambahan 1. Kejadian Mutually Exclusive (peristiwa saling terpisah = disjoint) Dua peristiwa dikatakan Mutually Exclusive apabila suatu peristiwa terjadi akan meniadakan peristiwa yang lain untuk terjadi (saling meniadakan) Contoh: 1. Permukaan sebuah koin 2. Permukaan dadu 3. Kelahiran anak laki atau perempuan pada seorang ibu dengan kehamilan tunggal. BioStatistik
  • 7. 1. Mutually Exclusive  Rumus: P (A U B) = P (A atau B)= P (A) + P (B) A B  Contoh: Probabilitas untuk keluar mata 2 atau mata 5 pada pelemparan satu kali sebuah dadu adalah: P(2 U 5) = P (2) + P (5) = 1/6 + 1/6 = 2/6 BioStatistik
  • 8. Non Mutually Exclusive  Peristiwa Non Mutually Exclusive (Joint)  dua peristiwa atau lebih dapat terjadi bersama- sama (tetapi tidak selalu bersama)  Contoh penarikan kartu as dan berlian P (A U B) =P(A) + P (B) – P(A ∩B) A A ∩B B BioStatistik
  • 9. Non Mutually Exclusive  Peristiwa terjadinya A dan B merupakan gabungan antara peristiwa A dan peristiwa B. Akan tetapi karena ada elemen yang sama dalam peristiwa A dan B, gabungan peristiwa A dan B perlu dikurangi peristiwa di mana A dan B memiliki elemen yang sama. Dengan demikian, probabilitas pada keadaan di mana terdapat elemen yang sama antara peristiwa A dan B maka probabilitas A atau B adalah probabilitas A ditambah probabilitas B dan dikurangi probabilitas elemen yang sama dalam peristiwa A dan B. BioStatistik
  • 10. Non Mutually Exclusive  Contoh: Pada penarikan satu kartu dari satu set kartu bridge, peluang akan terambil kartu as atau berlian adalah: P (as) = 4/52 P (berlian) = 13/52 Ada sebuah kartu as dan berlian : P (as ∩ berlian) = 1/52  P (as U berlian) = P (as) + P (berlian) - P (as ∩ berlian)  P (as U berlian) = P (as) + P (berlian) - P (as ∩ berlian) = 4/52 + 13/52 – 1/52 = 16/52 BioStatistik
  • 11. 2. HUKUM PERKALIAN  Terdapat dua kondisi yang harus diperhatikan apakah kedua peristiwa tersebut saling bebas atau bersyarat. a. Peristiwa Bebas (Independent) Apakah kejadian atau ketidakjadian suatu peristiwa tidak mempengaruhi peristiwa lain. Contoh: Sebuah coin dilambungkan 2 kali maka peluang keluarnya H pada lemparan pertama dan pada lemparan kedua saling bebas. P(A ∩B) = P (A dan B) = P(A) x P(B) BioStatistik
  • 12. a.Peristiwa Bebas (Hk Perkalian)  Contoh soal 1: Sebuah dadu dilambungkan dua kali, peluang keluarnya mata 5 untuk kedua kalinya adalah: P (5 ∩ 5) = 1/6 x 1/6 = 1/36  Contoh soal 2: Sebuah dadu dan koin dilambungkan bersama-sama, peluang keluarnya hasil lambungan berupa sisi H pada koin dan sisi 3 pada dadu adalah: P (H) = ½, P (3) = 1/6 P (H ∩ 3) = ½ x 1/6 = 1/12 BioStatistik
  • 13. b. Peristiwa tidak bebas (Hk. Perkalian)  Peristiwa tidak bebas  peristiwa bersyarat (Conditional Probability) Dua peristiwa dikatakan bersyarat apabila kejadian atau ketidakjadian suatu peristiwa akan berpengaruh terhadap peristiwa lainnya. Contoh: Dua buah kartu ditarik dari set kartu bridge dan tarikan kedua tanpa memasukkan kembali kartu pertama, maka probabilitas kartu kedua sudah tergantung pada kartu pertama yang ditarik. BioStatistik
  • 14. b.Peristiwa tidak bebas  Simbol untuk peristiwa bersyarat adalah P (B│A)  probabilitas B pada kondisi A P(A ∩B) = P (A) x P (B│A)  Contoh soal: Dua kartu ditarik dari satu set kartu bridge, peluang untuk yang tertarik keduanya kartu as adalah sebagai berikut: Peluang as I adalah 4/52  P (as I) = 4/52 Peluang as II dengan syarat as I sudah tertarik adalah 3/51  P (as II │as I) = 3/51 P (as I ∩ as II) = P (as I) x P (as II│ as I) = 4/52 x 3/51 = 12/2652 =1/221 BioStatistik