SlideShare a Scribd company logo
1 of 3
Download to read offline
Distribusi Probabilitas Hipergeometrik
Siti Nurjanah
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Provisi Semarang
Email: Nunginyugng@yahoo.com
Abstrak
Probabilitas Diskrit dibagi menjadi tiga macam yaitu, Distribusi Probabilitas Binomial, Poisson,
dan Hipergeometrik. Di Makalah ini akan dibahas mengenai Distribusi Probabilitas
Hipergeometrik. Distribusi Hipergeometrik merupakan probabilitas kejadian suatu obyek tanpa
dikembalikan. system distribusi probabilitas diskrit yang terdiri dari sekelompok obyek tertentu
yang dipilih tanpa terjadinya sebuah pengembalian.. Dalam Distribusi binomial menggunakan
prinsip pengembalian, sedangkan untuk hipergeometrik menggunakan prinsip tanpa
pengembalian.
Kata Kunci : Distribusi, Hipergeometrik, system, prinsip tanpa pengembalian,
1. PENDAHULUAN
Setiap percobaan statistik keluaran
yang telah dihasilkan obyeknya
selalu dikembalikan, sehingga
probabilitas setiap percobaan
peluang seluruh obyek memiliki
probabilitas yang sama. Dalam
pengujian kualitas suatu produksi,
maka obyek yang diuji tidak akan
diikutkan lagi dalam pengujian
selanjutnya, dapat dikatakan obyek
tersebut tidak dikembalikan.
Probabilitas kejadian suatu obyek
tanpa dikembalikan disebut sebagai
distribusi hipergeometrik.
Percobaan hipergeometrik memiliki
sifat-sifat sebagai berikut:
 sebuah pengambilan acak dengan
ukuran n dipilih tanpa pengembalian
dari N obyek
 k dari N obyek dapat
diklasifikasikan sebagai sukses dan
N – k diklasifikasikan sebagai gagal.
Situasi
 Mengambil sampel (random)
berukuran n tanpa pengembalian dari
suatu populasi berukuran N
 Elemen-elemen di dalam populasi
tersebut terbagi kedalam dua
kelompok, masing-masing berukuran
k dan (N–k)
Rumus Diatribusi Hipergeometri
Keterangan :
 P(r) : Probabilitas
Hipergeometrik dengan kejadian r
sukses.
 N : Jumlah Populasi.
 s : Jumlah sukses dalam
populasi.
 r : Jumlah sukses yang
menjadi perhatian.
 n : Jumlah sampel.
II. LANDASAN TEORI
Jika p merupakan probabilitas dari
suatu kejadian yang akan terjadi pada
sembarang kejadian tunggal (disebut
probabilitas sukses) dan q = 1 – p adalah
probabilitas yang gagal terjadi dalam
sembarang pecobaan tunggal (disebut
probabilitas kegagalan) maka probabilitas
yang akan terjadi adalah tepat X kali dalam
N percobaan (yaitu X sukses dan N – X
kegagalan akan berlangsung) maka
peluangnya dapat hitung dengan rumus :
XNX
qp
X
N
XPpNXb 






)(:),,( ,dimana
X = 0, 1, 2, … , N.
dengan :
)!(!
!
XNX
N
X
N







,dimana N!
= N(N – 1)(N – 2) … 1 . 0! = 1.
Percobaan Binomial memiliki ciri-ciri
sebagai berikut :
1. Percobaannya terdiri atas n ulangan.
2. Dalam setiap ulangan, hasilnya dapat
digolongkan sebagai berhasil atau gagal.
Situasi
 Mengambil sampel (random)
berukuran n tanpa pengembalian dari
suatu populasi berukuran N
 Elemen-elemen di dalam populasi
tersebut terbagi kedalam dua
kelompok, masing-masing berukuran
k dan (N–k)
Rumus Diatribusi Hipergeometri
Keterangan :
 P(r) : Probabilitas
Hipergeometrik dengan kejadian r
sukses.
 N : Jumlah Populasi.
 s : Jumlah sukses dalam
populasi.
 r : Jumlah sukses yang
menjadi perhatian.
 n : Jumlah sampel.
II. LANDASAN TEORI
Jika p merupakan probabilitas dari
suatu kejadian yang akan terjadi pada
sembarang kejadian tunggal (disebut
probabilitas sukses) dan q = 1 – p adalah
probabilitas yang gagal terjadi dalam
sembarang pecobaan tunggal (disebut
probabilitas kegagalan) maka probabilitas
yang akan terjadi adalah tepat X kali dalam
N percobaan (yaitu X sukses dan N – X
kegagalan akan berlangsung) maka
peluangnya dapat hitung dengan rumus :
XNX
qp
X
N
XPpNXb 






)(:),,( ,dimana
X = 0, 1, 2, … , N.
dengan :
)!(!
!
XNX
N
X
N







,dimana N!
= N(N – 1)(N – 2) … 1 . 0! = 1.
Percobaan Binomial memiliki ciri-ciri
sebagai berikut :
1. Percobaannya terdiri atas n ulangan.
2. Dalam setiap ulangan, hasilnya dapat
digolongkan sebagai berhasil atau gagal.
Situasi
 Mengambil sampel (random)
berukuran n tanpa pengembalian dari
suatu populasi berukuran N
 Elemen-elemen di dalam populasi
tersebut terbagi kedalam dua
kelompok, masing-masing berukuran
k dan (N–k)
Rumus Diatribusi Hipergeometri
Keterangan :
 P(r) : Probabilitas
Hipergeometrik dengan kejadian r
sukses.
 N : Jumlah Populasi.
 s : Jumlah sukses dalam
populasi.
 r : Jumlah sukses yang
menjadi perhatian.
 n : Jumlah sampel.
II. LANDASAN TEORI
Jika p merupakan probabilitas dari
suatu kejadian yang akan terjadi pada
sembarang kejadian tunggal (disebut
probabilitas sukses) dan q = 1 – p adalah
probabilitas yang gagal terjadi dalam
sembarang pecobaan tunggal (disebut
probabilitas kegagalan) maka probabilitas
yang akan terjadi adalah tepat X kali dalam
N percobaan (yaitu X sukses dan N – X
kegagalan akan berlangsung) maka
peluangnya dapat hitung dengan rumus :
XNX
qp
X
N
XPpNXb 






)(:),,( ,dimana
X = 0, 1, 2, … , N.
dengan :
)!(!
!
XNX
N
X
N







,dimana N!
= N(N – 1)(N – 2) … 1 . 0! = 1.
Percobaan Binomial memiliki ciri-ciri
sebagai berikut :
1. Percobaannya terdiri atas n ulangan.
2. Dalam setiap ulangan, hasilnya dapat
digolongkan sebagai berhasil atau gagal.
3. Peluang berhasil, yang dilambangkan
dengan p, untuk setiap ulangan adalah
sama, tidak berubah-ubah.
4. Ulangan-ulangan tersebut bersifat bebas
satu sama lain.
III. PEMBAHASAN
Dari awal pemancingan berdiri sejak thn
2004,mencapai 28 konsumen,dari 38
konsumen tsb, 15 konsumen merasa
puas.pemilik meminta 5 konsumen
memberikan ktitik dan saran,3
konsumen merupakan pengamat kolam
pemancingan .
Hitunglah Distribusi Geometriknya ?
Jawab :
N : 28 s : 15
N : 5 r : 3
P(r) =
= 455 X 78
98280
35490
98280
=0,361
Cara menggunakan Excel
IV. KESIMPULAN
Dari Makalah diatas dapat disimpulkan
bahwa Distribusi Probabilitas
Hipergeometrik digunakan untuk
menghitung probabilitas dari suatu obyek
yang menggunakan prinsip tanpa
pengembalian.
3. Peluang berhasil, yang dilambangkan
dengan p, untuk setiap ulangan adalah
sama, tidak berubah-ubah.
4. Ulangan-ulangan tersebut bersifat bebas
satu sama lain.
III. PEMBAHASAN
Dari awal pemancingan berdiri sejak thn
2004,mencapai 28 konsumen,dari 38
konsumen tsb, 15 konsumen merasa
puas.pemilik meminta 5 konsumen
memberikan ktitik dan saran,3
konsumen merupakan pengamat kolam
pemancingan .
Hitunglah Distribusi Geometriknya ?
Jawab :
N : 28 s : 15
N : 5 r : 3
P(r) =
= 455 X 78
98280
35490
98280
=0,361
Cara menggunakan Excel
IV. KESIMPULAN
Dari Makalah diatas dapat disimpulkan
bahwa Distribusi Probabilitas
Hipergeometrik digunakan untuk
menghitung probabilitas dari suatu obyek
yang menggunakan prinsip tanpa
pengembalian.
3. Peluang berhasil, yang dilambangkan
dengan p, untuk setiap ulangan adalah
sama, tidak berubah-ubah.
4. Ulangan-ulangan tersebut bersifat bebas
satu sama lain.
III. PEMBAHASAN
Dari awal pemancingan berdiri sejak thn
2004,mencapai 28 konsumen,dari 38
konsumen tsb, 15 konsumen merasa
puas.pemilik meminta 5 konsumen
memberikan ktitik dan saran,3
konsumen merupakan pengamat kolam
pemancingan .
Hitunglah Distribusi Geometriknya ?
Jawab :
N : 28 s : 15
N : 5 r : 3
P(r) =
= 455 X 78
98280
35490
98280
=0,361
Cara menggunakan Excel
IV. KESIMPULAN
Dari Makalah diatas dapat disimpulkan
bahwa Distribusi Probabilitas
Hipergeometrik digunakan untuk
menghitung probabilitas dari suatu obyek
yang menggunakan prinsip tanpa
pengembalian.

More Related Content

What's hot

Distribusi multinomial
Distribusi multinomialDistribusi multinomial
Distribusi multinomialMarwaElshi
 
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
 
Latihan soal beberapa distribusi peluang diskrit
Latihan soal beberapa distribusi peluang diskritLatihan soal beberapa distribusi peluang diskrit
Latihan soal beberapa distribusi peluang diskritSiti Yuliati
 
Beberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuBeberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuRaden Maulana
 
Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1Maya Umami
 
Tugas i statin lanjutan rahmi elviana 1620932015
Tugas i statin lanjutan   rahmi elviana 1620932015Tugas i statin lanjutan   rahmi elviana 1620932015
Tugas i statin lanjutan rahmi elviana 1620932015Rahmi Elviana
 
Bab2 peubah-acak-dan-distribusi-peluang
Bab2 peubah-acak-dan-distribusi-peluangBab2 peubah-acak-dan-distribusi-peluang
Bab2 peubah-acak-dan-distribusi-peluangArif Windiargo
 
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionAPG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionRani Nooraeni
 
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenMenentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenBAIDILAH Baidilah
 
Peubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuPeubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuAnderzend Awuy
 
Power point - Barisan dan deret aritmatika
Power point - Barisan dan deret aritmatikaPower point - Barisan dan deret aritmatika
Power point - Barisan dan deret aritmatikawahyu adi negara
 
Analisis varian dua arah
Analisis varian dua arahAnalisis varian dua arah
Analisis varian dua arahTri Supadmi
 
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear Kannal Bakti Pakinde
 
Pengertian distribusi lognormal
Pengertian distribusi lognormalPengertian distribusi lognormal
Pengertian distribusi lognormalNurul Lailyah
 

What's hot (20)

relasi himpunan
relasi himpunanrelasi himpunan
relasi himpunan
 
Distribusi multinomial
Distribusi multinomialDistribusi multinomial
Distribusi multinomial
 
File1 soal contoh binomial dan poisson
File1 soal contoh binomial dan poissonFile1 soal contoh binomial dan poisson
File1 soal contoh binomial dan poisson
 
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANGVARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
 
Model dan Simulasi
Model dan SimulasiModel dan Simulasi
Model dan Simulasi
 
Regresi Logistik
Regresi LogistikRegresi Logistik
Regresi Logistik
 
Latihan soal beberapa distribusi peluang diskrit
Latihan soal beberapa distribusi peluang diskritLatihan soal beberapa distribusi peluang diskrit
Latihan soal beberapa distribusi peluang diskrit
 
Beberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuBeberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinu
 
Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1
 
Tugas i statin lanjutan rahmi elviana 1620932015
Tugas i statin lanjutan   rahmi elviana 1620932015Tugas i statin lanjutan   rahmi elviana 1620932015
Tugas i statin lanjutan rahmi elviana 1620932015
 
Bab2 peubah-acak-dan-distribusi-peluang
Bab2 peubah-acak-dan-distribusi-peluangBab2 peubah-acak-dan-distribusi-peluang
Bab2 peubah-acak-dan-distribusi-peluang
 
Syntax Macro Minitab (Elvira Dian Safire/ITS)
Syntax Macro Minitab (Elvira Dian Safire/ITS)Syntax Macro Minitab (Elvira Dian Safire/ITS)
Syntax Macro Minitab (Elvira Dian Safire/ITS)
 
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionAPG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
 
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenMenentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
 
Peubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuPeubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinu
 
Power point - Barisan dan deret aritmatika
Power point - Barisan dan deret aritmatikaPower point - Barisan dan deret aritmatika
Power point - Barisan dan deret aritmatika
 
Probabilitas Manprod 2
Probabilitas Manprod 2Probabilitas Manprod 2
Probabilitas Manprod 2
 
Analisis varian dua arah
Analisis varian dua arahAnalisis varian dua arah
Analisis varian dua arah
 
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear
 
Pengertian distribusi lognormal
Pengertian distribusi lognormalPengertian distribusi lognormal
Pengertian distribusi lognormal
 

Viewers also liked

Distribusi Binomial dan Poison
Distribusi Binomial dan PoisonDistribusi Binomial dan Poison
Distribusi Binomial dan PoisonPutri Handayani
 
Distribusi probabilitas hipergeometrik
Distribusi probabilitas hipergeometrikDistribusi probabilitas hipergeometrik
Distribusi probabilitas hipergeometrikwiwik1354
 
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Distribusi Binomial Negatif dan GeometrikDistribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Distribusi Binomial Negatif dan GeometrikGe Grace
 
Soal Soshum SBMPTN 2015
Soal Soshum SBMPTN 2015Soal Soshum SBMPTN 2015
Soal Soshum SBMPTN 2015Alfipi
 
Distribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikDistribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikAniklestari1997
 
Ppt hipergeometrik
Ppt hipergeometrikPpt hipergeometrik
Ppt hipergeometriknur fadillah
 
Uji hipotesis ppt kelompok 10
Uji hipotesis ppt kelompok 10Uji hipotesis ppt kelompok 10
Uji hipotesis ppt kelompok 10Vie Devi
 
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal pptDistribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal pptAisyah Turidho
 
Stat prob11 distribution_sampling
Stat prob11 distribution_samplingStat prob11 distribution_sampling
Stat prob11 distribution_samplingArif Rahman
 
Distribusi binomial dan distribusi poisson
Distribusi binomial dan distribusi poissonDistribusi binomial dan distribusi poisson
Distribusi binomial dan distribusi poissonSuci Agustina
 
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Raden Maulana
 
Stat prob08 distribution_discrete
Stat prob08 distribution_discreteStat prob08 distribution_discrete
Stat prob08 distribution_discreteArif Rahman
 
Distribusi peluang diskrit(8)
Distribusi peluang diskrit(8)Distribusi peluang diskrit(8)
Distribusi peluang diskrit(8)rizka_safa
 
Materi SMA Kelas X Matematika Peluang
Materi SMA Kelas X Matematika PeluangMateri SMA Kelas X Matematika Peluang
Materi SMA Kelas X Matematika PeluangAna Sugiyarti
 
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITBAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITCabii
 
Statistika Dasar (6 - 7) probabilitas
Statistika Dasar (6 - 7) probabilitasStatistika Dasar (6 - 7) probabilitas
Statistika Dasar (6 - 7) probabilitasjayamartha
 
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITASKONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITASHusna Sholihah
 

Viewers also liked (20)

Distribusi Binomial dan Poison
Distribusi Binomial dan PoisonDistribusi Binomial dan Poison
Distribusi Binomial dan Poison
 
Distribusi probabilitas hipergeometrik
Distribusi probabilitas hipergeometrikDistribusi probabilitas hipergeometrik
Distribusi probabilitas hipergeometrik
 
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Distribusi Binomial Negatif dan GeometrikDistribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
 
Soal Soshum SBMPTN 2015
Soal Soshum SBMPTN 2015Soal Soshum SBMPTN 2015
Soal Soshum SBMPTN 2015
 
Distribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikDistribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrik
 
Ppt hipergeometrik
Ppt hipergeometrikPpt hipergeometrik
Ppt hipergeometrik
 
Uji hipotesis ppt kelompok 10
Uji hipotesis ppt kelompok 10Uji hipotesis ppt kelompok 10
Uji hipotesis ppt kelompok 10
 
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal pptDistribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
 
Stat prob11 distribution_sampling
Stat prob11 distribution_samplingStat prob11 distribution_sampling
Stat prob11 distribution_sampling
 
Distribusi binomial dan distribusi poisson
Distribusi binomial dan distribusi poissonDistribusi binomial dan distribusi poisson
Distribusi binomial dan distribusi poisson
 
Frações
FraçõesFrações
Frações
 
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
 
Stat prob08 distribution_discrete
Stat prob08 distribution_discreteStat prob08 distribution_discrete
Stat prob08 distribution_discrete
 
Distribusi peluang diskrit(8)
Distribusi peluang diskrit(8)Distribusi peluang diskrit(8)
Distribusi peluang diskrit(8)
 
Teorima bayes
Teorima bayesTeorima bayes
Teorima bayes
 
Materi SMA Kelas X Matematika Peluang
Materi SMA Kelas X Matematika PeluangMateri SMA Kelas X Matematika Peluang
Materi SMA Kelas X Matematika Peluang
 
Benda dan Sifat-Sifatnya
Benda dan Sifat-SifatnyaBenda dan Sifat-Sifatnya
Benda dan Sifat-Sifatnya
 
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITBAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
 
Statistika Dasar (6 - 7) probabilitas
Statistika Dasar (6 - 7) probabilitasStatistika Dasar (6 - 7) probabilitas
Statistika Dasar (6 - 7) probabilitas
 
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITASKONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
 

Similar to Distribusi probabilitas hipergeometrik

Ppt buk halimah
Ppt buk halimahPpt buk halimah
Ppt buk halimahmelianti32
 
KEL9_Distribusi Probabilitas.pptx
KEL9_Distribusi Probabilitas.pptxKEL9_Distribusi Probabilitas.pptx
KEL9_Distribusi Probabilitas.pptxNathanaelHartanto
 
Distribusi binomial dan poisson baru
Distribusi binomial dan poisson baruDistribusi binomial dan poisson baru
Distribusi binomial dan poisson baruratuilma
 
Distribusi binomial, distribusi poisson, dan distribusi
Distribusi binomial, distribusi poisson, dan distribusiDistribusi binomial, distribusi poisson, dan distribusi
Distribusi binomial, distribusi poisson, dan distribusiprofkhafifa
 
Distribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikDistribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikElias Setiawan
 
Makalah statistik probabilitas distribusi binomial
Makalah statistik probabilitas distribusi binomialMakalah statistik probabilitas distribusi binomial
Makalah statistik probabilitas distribusi binomialHari Widjanarko
 
Jurnal statistika probabilitas distribusi binomial
Jurnal statistika probabilitas   distribusi binomialJurnal statistika probabilitas   distribusi binomial
Jurnal statistika probabilitas distribusi binomialBoas Yehezkiel Putranto
 
Makalah statistik probabilitas
Makalah statistik probabilitasMakalah statistik probabilitas
Makalah statistik probabilitasHargo Kendar Suhud
 
Sampel, fungsi distribusi, dan penarikan kesimpulannya
Sampel, fungsi distribusi, dan penarikan kesimpulannyaSampel, fungsi distribusi, dan penarikan kesimpulannya
Sampel, fungsi distribusi, dan penarikan kesimpulannyaYehezkiel Manopo
 
DISTRIBUSI MULTIBINOMIAN DAN HIPERGEOMETRIK.pptx
DISTRIBUSI MULTIBINOMIAN DAN HIPERGEOMETRIK.pptxDISTRIBUSI MULTIBINOMIAN DAN HIPERGEOMETRIK.pptx
DISTRIBUSI MULTIBINOMIAN DAN HIPERGEOMETRIK.pptxpthome2000
 
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang KontinuDistribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang KontinuArning Susilawati
 
Laporan praktikum teori peluang 5
Laporan praktikum teori peluang 5 Laporan praktikum teori peluang 5
Laporan praktikum teori peluang 5 zenardjov
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parametermatematikaunindra
 
sp03-error-uncertainty.pdf
sp03-error-uncertainty.pdfsp03-error-uncertainty.pdf
sp03-error-uncertainty.pdfDewiSekarsari10
 
Jurnal hipergonometrik
Jurnal hipergonometrikJurnal hipergonometrik
Jurnal hipergonometrikdestia1512
 
DISTRIBUSI_probabilitas,normal_dan_sampling.pptx
DISTRIBUSI_probabilitas,normal_dan_sampling.pptxDISTRIBUSI_probabilitas,normal_dan_sampling.pptx
DISTRIBUSI_probabilitas,normal_dan_sampling.pptxYogaHidayat4
 

Similar to Distribusi probabilitas hipergeometrik (20)

Ppt buk halimah
Ppt buk halimahPpt buk halimah
Ppt buk halimah
 
KEL9_Distribusi Probabilitas.pptx
KEL9_Distribusi Probabilitas.pptxKEL9_Distribusi Probabilitas.pptx
KEL9_Distribusi Probabilitas.pptx
 
Distribusi binomial dan poisson baru
Distribusi binomial dan poisson baruDistribusi binomial dan poisson baru
Distribusi binomial dan poisson baru
 
Distribusi binomial, distribusi poisson, dan distribusi
Distribusi binomial, distribusi poisson, dan distribusiDistribusi binomial, distribusi poisson, dan distribusi
Distribusi binomial, distribusi poisson, dan distribusi
 
Distribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikDistribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrik
 
R5 g kel 2 statdas 2
R5 g kel 2 statdas 2R5 g kel 2 statdas 2
R5 g kel 2 statdas 2
 
Makalah statistik probabilitas distribusi binomial
Makalah statistik probabilitas distribusi binomialMakalah statistik probabilitas distribusi binomial
Makalah statistik probabilitas distribusi binomial
 
Jurnal statistika probabilitas distribusi binomial
Jurnal statistika probabilitas   distribusi binomialJurnal statistika probabilitas   distribusi binomial
Jurnal statistika probabilitas distribusi binomial
 
Makalah statistik probabilitas
Makalah statistik probabilitasMakalah statistik probabilitas
Makalah statistik probabilitas
 
Sampel, fungsi distribusi, dan penarikan kesimpulannya
Sampel, fungsi distribusi, dan penarikan kesimpulannyaSampel, fungsi distribusi, dan penarikan kesimpulannya
Sampel, fungsi distribusi, dan penarikan kesimpulannya
 
Biostatistika Dasar
Biostatistika DasarBiostatistika Dasar
Biostatistika Dasar
 
Research 022
Research 022Research 022
Research 022
 
DISTRIBUSI MULTIBINOMIAN DAN HIPERGEOMETRIK.pptx
DISTRIBUSI MULTIBINOMIAN DAN HIPERGEOMETRIK.pptxDISTRIBUSI MULTIBINOMIAN DAN HIPERGEOMETRIK.pptx
DISTRIBUSI MULTIBINOMIAN DAN HIPERGEOMETRIK.pptx
 
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang KontinuDistribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
 
Laporan praktikum teori peluang 5
Laporan praktikum teori peluang 5 Laporan praktikum teori peluang 5
Laporan praktikum teori peluang 5
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
 
sp03-error-uncertainty.pdf
sp03-error-uncertainty.pdfsp03-error-uncertainty.pdf
sp03-error-uncertainty.pdf
 
12611132 muthia khaerunnisa
12611132 muthia khaerunnisa12611132 muthia khaerunnisa
12611132 muthia khaerunnisa
 
Jurnal hipergonometrik
Jurnal hipergonometrikJurnal hipergonometrik
Jurnal hipergonometrik
 
DISTRIBUSI_probabilitas,normal_dan_sampling.pptx
DISTRIBUSI_probabilitas,normal_dan_sampling.pptxDISTRIBUSI_probabilitas,normal_dan_sampling.pptx
DISTRIBUSI_probabilitas,normal_dan_sampling.pptx
 

Distribusi probabilitas hipergeometrik

  • 1. Distribusi Probabilitas Hipergeometrik Siti Nurjanah Program Studi Teknik Informatika, STMIK Provisi Semarang Email: Nunginyugng@yahoo.com Abstrak Probabilitas Diskrit dibagi menjadi tiga macam yaitu, Distribusi Probabilitas Binomial, Poisson, dan Hipergeometrik. Di Makalah ini akan dibahas mengenai Distribusi Probabilitas Hipergeometrik. Distribusi Hipergeometrik merupakan probabilitas kejadian suatu obyek tanpa dikembalikan. system distribusi probabilitas diskrit yang terdiri dari sekelompok obyek tertentu yang dipilih tanpa terjadinya sebuah pengembalian.. Dalam Distribusi binomial menggunakan prinsip pengembalian, sedangkan untuk hipergeometrik menggunakan prinsip tanpa pengembalian. Kata Kunci : Distribusi, Hipergeometrik, system, prinsip tanpa pengembalian, 1. PENDAHULUAN Setiap percobaan statistik keluaran yang telah dihasilkan obyeknya selalu dikembalikan, sehingga probabilitas setiap percobaan peluang seluruh obyek memiliki probabilitas yang sama. Dalam pengujian kualitas suatu produksi, maka obyek yang diuji tidak akan diikutkan lagi dalam pengujian selanjutnya, dapat dikatakan obyek tersebut tidak dikembalikan. Probabilitas kejadian suatu obyek tanpa dikembalikan disebut sebagai distribusi hipergeometrik. Percobaan hipergeometrik memiliki sifat-sifat sebagai berikut:  sebuah pengambilan acak dengan ukuran n dipilih tanpa pengembalian dari N obyek  k dari N obyek dapat diklasifikasikan sebagai sukses dan N – k diklasifikasikan sebagai gagal.
  • 2. Situasi  Mengambil sampel (random) berukuran n tanpa pengembalian dari suatu populasi berukuran N  Elemen-elemen di dalam populasi tersebut terbagi kedalam dua kelompok, masing-masing berukuran k dan (N–k) Rumus Diatribusi Hipergeometri Keterangan :  P(r) : Probabilitas Hipergeometrik dengan kejadian r sukses.  N : Jumlah Populasi.  s : Jumlah sukses dalam populasi.  r : Jumlah sukses yang menjadi perhatian.  n : Jumlah sampel. II. LANDASAN TEORI Jika p merupakan probabilitas dari suatu kejadian yang akan terjadi pada sembarang kejadian tunggal (disebut probabilitas sukses) dan q = 1 – p adalah probabilitas yang gagal terjadi dalam sembarang pecobaan tunggal (disebut probabilitas kegagalan) maka probabilitas yang akan terjadi adalah tepat X kali dalam N percobaan (yaitu X sukses dan N – X kegagalan akan berlangsung) maka peluangnya dapat hitung dengan rumus : XNX qp X N XPpNXb        )(:),,( ,dimana X = 0, 1, 2, … , N. dengan : )!(! ! XNX N X N        ,dimana N! = N(N – 1)(N – 2) … 1 . 0! = 1. Percobaan Binomial memiliki ciri-ciri sebagai berikut : 1. Percobaannya terdiri atas n ulangan. 2. Dalam setiap ulangan, hasilnya dapat digolongkan sebagai berhasil atau gagal. Situasi  Mengambil sampel (random) berukuran n tanpa pengembalian dari suatu populasi berukuran N  Elemen-elemen di dalam populasi tersebut terbagi kedalam dua kelompok, masing-masing berukuran k dan (N–k) Rumus Diatribusi Hipergeometri Keterangan :  P(r) : Probabilitas Hipergeometrik dengan kejadian r sukses.  N : Jumlah Populasi.  s : Jumlah sukses dalam populasi.  r : Jumlah sukses yang menjadi perhatian.  n : Jumlah sampel. II. LANDASAN TEORI Jika p merupakan probabilitas dari suatu kejadian yang akan terjadi pada sembarang kejadian tunggal (disebut probabilitas sukses) dan q = 1 – p adalah probabilitas yang gagal terjadi dalam sembarang pecobaan tunggal (disebut probabilitas kegagalan) maka probabilitas yang akan terjadi adalah tepat X kali dalam N percobaan (yaitu X sukses dan N – X kegagalan akan berlangsung) maka peluangnya dapat hitung dengan rumus : XNX qp X N XPpNXb        )(:),,( ,dimana X = 0, 1, 2, … , N. dengan : )!(! ! XNX N X N        ,dimana N! = N(N – 1)(N – 2) … 1 . 0! = 1. Percobaan Binomial memiliki ciri-ciri sebagai berikut : 1. Percobaannya terdiri atas n ulangan. 2. Dalam setiap ulangan, hasilnya dapat digolongkan sebagai berhasil atau gagal. Situasi  Mengambil sampel (random) berukuran n tanpa pengembalian dari suatu populasi berukuran N  Elemen-elemen di dalam populasi tersebut terbagi kedalam dua kelompok, masing-masing berukuran k dan (N–k) Rumus Diatribusi Hipergeometri Keterangan :  P(r) : Probabilitas Hipergeometrik dengan kejadian r sukses.  N : Jumlah Populasi.  s : Jumlah sukses dalam populasi.  r : Jumlah sukses yang menjadi perhatian.  n : Jumlah sampel. II. LANDASAN TEORI Jika p merupakan probabilitas dari suatu kejadian yang akan terjadi pada sembarang kejadian tunggal (disebut probabilitas sukses) dan q = 1 – p adalah probabilitas yang gagal terjadi dalam sembarang pecobaan tunggal (disebut probabilitas kegagalan) maka probabilitas yang akan terjadi adalah tepat X kali dalam N percobaan (yaitu X sukses dan N – X kegagalan akan berlangsung) maka peluangnya dapat hitung dengan rumus : XNX qp X N XPpNXb        )(:),,( ,dimana X = 0, 1, 2, … , N. dengan : )!(! ! XNX N X N        ,dimana N! = N(N – 1)(N – 2) … 1 . 0! = 1. Percobaan Binomial memiliki ciri-ciri sebagai berikut : 1. Percobaannya terdiri atas n ulangan. 2. Dalam setiap ulangan, hasilnya dapat digolongkan sebagai berhasil atau gagal.
  • 3. 3. Peluang berhasil, yang dilambangkan dengan p, untuk setiap ulangan adalah sama, tidak berubah-ubah. 4. Ulangan-ulangan tersebut bersifat bebas satu sama lain. III. PEMBAHASAN Dari awal pemancingan berdiri sejak thn 2004,mencapai 28 konsumen,dari 38 konsumen tsb, 15 konsumen merasa puas.pemilik meminta 5 konsumen memberikan ktitik dan saran,3 konsumen merupakan pengamat kolam pemancingan . Hitunglah Distribusi Geometriknya ? Jawab : N : 28 s : 15 N : 5 r : 3 P(r) = = 455 X 78 98280 35490 98280 =0,361 Cara menggunakan Excel IV. KESIMPULAN Dari Makalah diatas dapat disimpulkan bahwa Distribusi Probabilitas Hipergeometrik digunakan untuk menghitung probabilitas dari suatu obyek yang menggunakan prinsip tanpa pengembalian. 3. Peluang berhasil, yang dilambangkan dengan p, untuk setiap ulangan adalah sama, tidak berubah-ubah. 4. Ulangan-ulangan tersebut bersifat bebas satu sama lain. III. PEMBAHASAN Dari awal pemancingan berdiri sejak thn 2004,mencapai 28 konsumen,dari 38 konsumen tsb, 15 konsumen merasa puas.pemilik meminta 5 konsumen memberikan ktitik dan saran,3 konsumen merupakan pengamat kolam pemancingan . Hitunglah Distribusi Geometriknya ? Jawab : N : 28 s : 15 N : 5 r : 3 P(r) = = 455 X 78 98280 35490 98280 =0,361 Cara menggunakan Excel IV. KESIMPULAN Dari Makalah diatas dapat disimpulkan bahwa Distribusi Probabilitas Hipergeometrik digunakan untuk menghitung probabilitas dari suatu obyek yang menggunakan prinsip tanpa pengembalian. 3. Peluang berhasil, yang dilambangkan dengan p, untuk setiap ulangan adalah sama, tidak berubah-ubah. 4. Ulangan-ulangan tersebut bersifat bebas satu sama lain. III. PEMBAHASAN Dari awal pemancingan berdiri sejak thn 2004,mencapai 28 konsumen,dari 38 konsumen tsb, 15 konsumen merasa puas.pemilik meminta 5 konsumen memberikan ktitik dan saran,3 konsumen merupakan pengamat kolam pemancingan . Hitunglah Distribusi Geometriknya ? Jawab : N : 28 s : 15 N : 5 r : 3 P(r) = = 455 X 78 98280 35490 98280 =0,361 Cara menggunakan Excel IV. KESIMPULAN Dari Makalah diatas dapat disimpulkan bahwa Distribusi Probabilitas Hipergeometrik digunakan untuk menghitung probabilitas dari suatu obyek yang menggunakan prinsip tanpa pengembalian.