KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis ucapkan atas kehadirat Allah SWT, karena dengan rahmat dan karunia-Nya Kita semua masih diberi kesehatan dan masih diberi kesempatan untuk menyelesaikan tugas makalah Probabilitas dan Statistika semester tiga, program S1 Ilmu Komputer.Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada :Ibu Siti Dara Fadilla, S.Si.MIT selaku Dosen Matakuliah Probabilitas dan Statistik yang telah membantu dan memimbing.Penulis menyadari bahwa dalam penulisan tugas makalah Probabiltas dan Statistik ini masih banyak kekurangan, oleh sebab itu penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang membangun. Dan semoga dengan selesainya Tugas makalah Probabilitas dan Statistika ini dapat bermanfaat bagi penulis dan pembaca pada umumnya.

DAFTAR ISI

KATA PENGANTARIDAFTAR ISIII

I. PENDAHULUAN1.1 Latar Belakang 1.2 Rumusan Masalah 1.3 Tujuan

II. LANDASAN TEORI2.1 Distribusi Poisson1 2.1.1 Pengertian Distribusi Poisson1 2.1.2 Definisi12.2 Distribusi Normal1 2.2.1 Pengertian Distribusi Normal1 2.2.2 Definisi1

III. PENUTUP 3.1 Kesimpulan2 3.2 Saran2

DAFTAR PUSTAKA

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar BelakangDistribusi teoretis merupakan alat bagi kita untuk menentukan apa yang dapat kita harapkan, apabila asumsi-asumsi yang kita buat benar. Distribusi frekuensi dapat digunakan sebagai dasar pembanding dari suatu hasil observasi/eksperimen dan sering juga digunakan sebgaai pengganti distribusi sebenarnya. Hal ini penting sekali oleh karena distribusi sebenarnya yang harus diperoleh melalui eksperimen biasanya selain sangat mahal juga karena sesuatu hal seringkali tidak dapat dilakukan.Dalam teori probabilitas dan statistika, Distribusi Poisson adalah distribusi probabilitas dari variabel random Poisson X yang menyatakan banyaknya outcome selama interval waktu tertentu atau dalam area atau luas tertentu. Dan distribusi normal merupakan suatu alat statistik yang sangat penting untuk menaksir dan meramalkan peristiwa-peristiwa yang lebih luas. Dalam kesempatan ini makalah saya akan sedikit menjelaskan tentang Distribusi Poisson, dan Distribusi Normal. ..........

1.2 Rumusan masalah Dari latar belakang diatas maka dapat diambil suatu rumusan permasalahan yaitu bagaimana penggunaan Distribusi poison dan Distribusi normal untuk menentukan .......

1.3 Tujuan Tujuan pembuatan makalah ini diantaranya adalah :1.Untuk melengkapi tugas matakuliah Probabilitas dan Statistika pada semester 32. Sebagai bahan acuan Mahasiswa untuk lebih memahami maksud dan metode pengerjaan matakuliah tersebut.

II. LANDASAN TEORI

2.1 Distribusi Poisson 2.1.1 Pengertian Distribusi PoissonDistribusi Poisson adalah distribusi probabilitas dari variabel random Poisson X yang menyatakan banyaknya outcome selama interval waktu tertentu atau dalam area atau luas tertentu.Percobaan Poisson memiliki ciri-ciri berikut :1.Hasil percobaan (jumlah outcome) yang muncul dalam satu interval waktu atau tempat tertentu tidak tergantung dari hasil percobaan di selang waktu dan tempat yang lain yang terpisah2.Peluang terjadinya suatu hasil percobaan (outcome) sebanding dengan panjang selang waktu dan luas tempat percobaan terjadi. Hal ini berlaku hanya untuk selang waktu yang singkat dan luas daerah yang sempit3.Peluang munculnya lebih dari satu hasil percobaan (outcome) dalam selang waktu yang sangat pendek atau daerah yang sangat sempit tersebut adalah sangat kecil dan dapat diabaikan.Beberapa contoh Random Poisson X: Banyak panggilan telepon per jam Banyak hari-hari sekolah tutup karena bencana alam dalam setahun Banyaknya penundaan pertandingan bola karena hujan dalam semusim pertandingan Banyak tikus per hektare Banyaknya kesalahan ketik per halaman Banyaknya orang buta huruf per 200 orang

2.1.2 Definisi Distribusi Poissondistribusi Poisson diberi nama sesuai dengan penemunya yaitu Siemon D. Poisson. Distibusi ini merupakan distribusi probabilitas untuk variabel diskrit acak yang mempunyai nilai 0,1, 2, 3 dst. Suatu bentuk dari distribusi ini adalah rumus pendekatan peluang Poisson untuk peluang Binomial yang dapat digunakan untuk pendekatan probabilitas Binomial dalam situasi tertentu.Rumus Poisson dapat digunakan untuk menghitung probabilitas dari jumlah kedatangan, misalnya : probabilitas jumlah kedatangan nasabah pada suatu bank pada jam kantor. Distribusi Poisson ini digunakan untuk menghitung probabilitas menurut satuan waktu.Distribusi Poisson memiliki ciri-ciri sebagai berikut.1. Banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu atau suatu daerah tertentu tidak tergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi pada interval waktu atau daerah lain yang terpisah.2. Probabilitas terjadinya hasil percobaan selama suatu interval waktu yang singkat atau dalam suatu daerah yang kecil, sebanding dengan panjang interval waktu atau besarnya daerah tersebut dan tidak tergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi di luar interval waktu atau daerah tersebut.3. Probabilitas lebih dari satu hasil percobaan yang terjadi dalam interval waktu yang singkat atau dalam daerah yang kecil dapat diabaikan.

2.1 Distribusi Normal 2.1.1 Pengertian Distribusi NormalDistribusi normal merupakan suatu alat statistik yang sangat penting untuk menaksir dan meramalkan peristiwa-peristiwa yang lebih luas. Distribusi normal disebut juga dengan distribusi Gauss untuk menghormati Gauss sebagai penemu persamaannya (1777-1855).Menurut pandangan ahli statistik, distribusi variabel pada populasi mengikuti distribusi normal.Distribusi normal pertama kali diperkenalkan oleh AbrahamDeMoivre (1733) sebagai pendekatan distribusi binomial untuk n besar. Selanjutnya dikembangkan oleh Pierre Simon de Laplace dan dikenal dengan Teorema Moivre - Laplace. Laplace menggunakan distribusi normal untuk analisis galat suatu eksperimen.Suatu data membentuk distribusi normal jika jumlah data di atas dan di bawah mean adalah sama.

2.1.2 Definisi Distribusi PoissonDistribusi normal merupakan distribusi teoritis dari variable random yang kontinu. Pengalaman telah membuktikan bahwa sebagian besar dari variable random yang kontinu di berbagai bidang aplikasi yang beraneka ragam umumnya memiliki distribusi yang didekati dengan distribusi normal atau dapat menggunakan sebagai model teoritisnya.Distribusi normal yang demikian merupakan distribusi yang simetris, berbentuk genta dan kontinu serta memiliki fungsi frekuensi.Di antara sekian banyak distribusi, barangkali distribusi normal merupakan distribusi yang secara luas banyak digunakan dalam berbagai penerapan. Distribusi normal merupakan distribusi kontinu yang mensyaratkan variabel yang diukur harus kontinu misalnya tinggi badan, berat badan, dan sebagainya.Karakteristik Distribusi Kurva Normal :1. Kurva berbentuk genta (= Md = Mo)2. Kurva berbentuk simetris3. Kurva normal berbentuk asimptotis4. Kurva mencapai puncak pada saat X= 5. Luas daerah di bawah kurva adalah 1; di sisi kanan nilai tengah dan di sisi kiri.

III. PENUTUP

3.1 Kesimpulan Statistika dapat dibedakan sebagai statistika teoritis dan statistika terapan. Statistika teoritis merupakan pengetahuan yang mengkaji dasar-dasar teori statistika, teori penarikan contoh, distribusi, penaksiran dan peluang. Statistika terapan merupakan penggunaan statistika teoritis yang disesuaikan dengan bidang tempat penerapannya. Teknik-teknik penarikan kesimpulan seperti cara mengambil sebagian populasi sebagai contoh, cara menghitung rentangan kekeliruan dan tingkat peluang, menghitung harga rata-rata.Tanpa menguasai statistika adalah tak mungkin untuk dapat menarik kesimpulan induktif dengan sah. Statistika harus mendapat tempat yang sejajar dengan matematika agar keseimbangan berpikir deduktif dan induktif yang merupakan ciri dari berpikir ilmiah dapat dilakukan dengan baik. Statistika merupakan sarana berpikir yang diperlukan untuk memproses pengetahuan secara ilmiah. Statistika membantu untuk melakukan generalisasi dan menyimpulkan karakteristik suatu kejadian secara lebih pasti dan bukan terjadi secara kebetulan.Probabilitas adalah harga angka yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan suatu peristiwa terjadi, di antara keseluruhan peristiwa yang mungkin terjadi.

3.2 SaranUntuk memudahkan pembelajaran ilmu statistika sangat diperlukan pemahaman dengan metode dan cara yang benar. Jangan hanya menghafal rumus-rumus yang ada pada statika tapi fahamilah secara detail.

DAFTAR PUSTAKA

Dajan, Anto. 1986. Pengantar Metode Statistik. Jilid 1. Jakarta: LP3ESNegoro,ST dan B.Harahap.1998.Ensiklopedia Matematika.Ghalia IndonesiaSiagian, Dergibson dan Sugiarto.2002.Metode Statistika Untuk Bisnis dan Ekonomi.Jakarta : PT. Gramedia Pustata UtamaSudijono, Anas. 2009. Pengantar Statistik Pendidikan. Jakarta :PT Raja Grafindo Persada