Semoga bermanfaat :)

1. DISTRIBUSI BINOMIAL ,
POISSON DAN NORMAL
Dosen Pembimbing :
Prof.Ratu Ilma Indra Putri
Puji Astuti, M.Sc
Kelompok 10:
Novi Suryani
Shera Annisa
Dhiah Masyitoh

2. DISTRIBUSI BINOMIAL
Definisi :
Distribusi Binomial adalah suatu distribusi
probabilitas yang dapat digunakan
bilamana suatu proses sampling dapat
diasumsikan sesuai dengan proses
Bernoulli.

3. CIRI-CIRI DISTRIBUSI BINOMIAL
Setiap percobaan hanya mempunyai 2
kemungkinan hasil : sukses(hasil yang
dikehendakai, dan gagal (hasil yang tidak
dikehendaki).
Tiap usaha bebas dengan usaha lainnya.
Probabilitas sukses setiap percobaan harus sama,
dinyatakan dengan p. Sedangkan probabilita gagal
dinyatakan dengan q, dan jumlah p dan q harus
sama dengan satu.
Jumlah percobaan, dinyatakan dengan n, harus
tertentu jumlahnya.
1

4. PELUANG DISTRIBUSI BINOMIAL
Peluang distribusi normal dirumuskan sebagai
berikut :
2

5. Untuk mencari
koefisien binomial
dicari dengan rumus :
Dalam distribusi
binomial dikenal
parameter rata-rata
( ) dan simpangan
baku ( ).
PELUANG DISTRIBUSI BINOMIAL
3

6. DISTRIBUSI POISSON
Definisi :
Distribusi Poisson adalah distribusi
probabilitas diskret yang menyatakan
peluang jumlah peristiwa yang terjadi pada
periode waktu tertentu apabila rata-rata
kejadian tersebut diketahui dan dalam
waktu yang saling bebas sejak kejadian
terakhir.

7. CIRI-CIRI DISTRIBUSI POISSON
Percobaan di satu selang tertentu tak bergantung
pada selang lain.
Peluang terjadinya satu percobaan singkat atau
pada daerah yang kecil (jarang terjadi).
Peluang lebih dari satu hasil percobaan akan
terjadi dalam selang waktu singkat tertentu, dapat
diabaikan.
1

8. PROBABILITAS DISTRIBUSI POISSON
Probabilitas dari sebuah distribusi Poisson
dirumuskan sebagai berikut :
2

9. DISTRIBUSI NORMAL
Definisi :
Distribusi normal dikenal juga sebagai
distribusi Gaussian, merupakan salah satu
distribusi peluang kontinu dengan grafik
berbentuk bel/genta.

10. SIFAT DISTRIBUSI NORMAL
Grafiknya selalu ada di atas sumbu datar x
Nilai rata-rata = modus = median
Bentuknya simetrik terhadap sumbu x = μ
Mempunyai satu modus, jadi kurva unimodal,
tercapai pada x = μ sebesar  0,3989
Ujung grafiknya hanya mendekati sumbu x atau
tidak akan bersinggungan maupun berpotongan
dengan sumbu x (berasimtot dengan sumbu x).
Luas daerah grafik selalu sama dengan satu unit
persegi.
1

11. SIFAT DISTRIBUSI NORMAL
1

12. FUNGSI KERAPATAN PROBABILITAS
Fungsi kerapatan probabilitas dari distribusi normal
diberikan dalam rumus berikut:
Keterangan:
f(x)= fungsi densitas peluang normal
π = 3,1416, nilai konstan yang bila ditulis hingga 4 desimal .
e = 2,7183, bilangan konstan, bila ditulis hingga 4 desimal
μ = parameter, rata-rata untuk distribusi.
σ = parameter, simpangan baku untuk distribusi.
Untuk - ∞ < x < ∞, maka dikatakan bahwa variabel acak X berdistribusi
normal.
2