SlideShare a Scribd company logo
1 of 19
DISTRIBUSI NORMAL DAN
APLIKASINYA
DISTRIBUSI NORMAL (DISTRIBUSI GAUSS)
MERUPAKAN DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG PALING PENTING BAIK
DALAM TEORI MAUPUN APLIKASI STATISTIK.
PENTINGNYA DISTRIBUSI NORMAL DALAM
STATISTIKA
SATU-SATUNYA DISTRIBUSI PROBABILITAS DENGAN VARIABEL RANDOM KONTINU
ADALAH DISTRIBUSI NORMAL
ADA 2 PERAN YANG PENTING DARI DISTRIBUSI NORMAL, YAITU :
1. MEMILIKI SIFAT YANG DAPAT DIJADIKAN SUATU PATOKAN DALAM
PENGAMBILAN KESIMPULAN DARI BEBERAPA SAMPEL
2. DISTRIBUSI NORMAL TERJADI SECARA ALAMIAH. BANYAK PERISTIWA DI DUNIA
NYATA YANG TERDISTRIBUSI SECARA NORMAL.
CIRI – CIRI DISTRIBUSI NORMAL
DISTRIBUSI NORMAL MEMPUNYAI BEBERAPA SIFAT DAN CIRI, YAITU:
• DISUSUN DARI VARIABLE RANDOM KONTINU
• KURVA DISTRIBUSI NORMAL MEMPUNYAI SATU PUNCAK (UNI-MODAL)
• KURVA BERBENTUK SIMETRIS DAN MENYERUPAI LONCENG HINGGA MEAN,
MEDIAN DAN MODUS TERLETAK PADA SATU TITIK.
• KURVA NORMAL DIBENTUK DENGAN N YANG TAK TERHINGGA.
• PERISTIWA YANG DIMILIKI TETAP INDEPENDEN.
• EKOR KURVA MENDEKATI ABSIS PADA PENYIMPANGAN 3 SD KE KANAN DAN KE
KIRI DARI RATA-RATA DAN EKOR GRAFIK DAPAT DIKEMBANGKAN SAMPAI TAK
TERHINGGA TANPA MENYENTUH SUMBU ABSIS.
DISTIBUSI NORMAL STANDAR
SUATU DISTRIBUSI NORMAL TIDAK HANYA MEMILIKI SATU KURVA, TETAPI
MERUPAKAN KUMPULAN KURVA YANG MEMPUNYAI CIRI-CIRI YANG
SAMA.SEHINGGA HARUS DITENTUKAN 1 PEGANGAN SEBAGAI DISTRIBUSI NPRMAL
YANG STANDAR.
ADA 2 CARA UNTUK MENENTUKAN DISTRIBUSI NORMAL :
1. CARA ORDINAT
2. CARA LUAS
1. CARA ORDINAT
𝜇 = RATA-RATA
𝜎 = SIMPANG BAKU
𝜋 = 3,1416 (BILANGAN KONSTAN)
𝑒 = 2,7183 (BILANGAN KONSTAN)
𝑋 = ABSIS DENGAN BATAS -∞ < X < Π
Y = 1 x e-½ (X - µ) ²
σ √2 π σ
• SETIAP HARGA X AKAN MEMPEROLEH HARGA Y, BILA NILAI X DILAKUKAN DALAM
JUMLAH YANG TAK TERHINGGA AKAN MENGHASILKAN BENTUK KURVA
DISTRIBUSI NORMAL.
• SETIAP PASANGAN 𝝁 DAN 𝝈 DAPAT MEMBENTUK KURVA NORMAL,SHG
TERDAPAT BANYAK KURVA NORMAL DENGAN BENTUK YANG BERLAINAN.
• BILA 𝝈 BESAR, KURVA YANG TERBENTUK MEMPUNYAI PUNCAK YANG RENDAH,
SEBALIKNYA BILA 𝝈 KECIL AKAN MENGHASILKAN PUNCAK KURVA YANG TINGGI.
• DAPAT PULA BENTUK KURVA NORMAL DENGAN 𝝁 YANG BERBEDA ATAU
DENGAN 𝝁 DAN 𝝈 YANG BERBEDA.
DARI RUMUS CARA ORDINAT MAKA DAPAT
DITARIK KESIMPULAN
2. CARA LUAS
• SELURUH LUAS KURVA = 1 ATAU 100% DAN
RATA-RATA (𝜇) MEMBAGI LUAS KURVA
MENJADI 2 BAGIAN YANG SAMA.
• BERARTI LUAS TIAP BELAHAN ADALAH 50%.
• SETIAP PENYIMPANGAN RATA-RATA DAPAT
DITENTUKAN PRESENTASE TERHADAP
SELURUH LUAS KURVA.
• UNTUK PENYIMPANGAN KE KANAN DAN KE
KIRI
-.PENYIMPANGAN 1 SD, 68,2% DARI SELURUH
LUAS KURVA.
-.PENYIMPANGAN 2 SD, 95,5% DARI SELURUH
LUAS KURVA.
-.PENYIMPANGAN 3 SD, 99,7% DARI SELURUH
LUAS KURVA.
𝒁 =
𝒙 − 𝝁
𝝈
𝑥 = NILAI VARIABLE RANDOM
𝜇 = RATA-RATA DISTRIBUSI
𝜎 = SIMPANG BAKU
𝑍 = NILAI STANDAR, YAITU BESARNYA PENYIMPANGAN SUATU NILAI TERHADAP
RATA-RATA YANG DINYATAKAN DARI UNIT SD.
RUMUS KURVA NORMAL STANDAR
PENGGUNAAN TABEL DISTRIBUSI NORMAL
 TABEL DISTRIBUSI NORMAL STANDAR TERDIRI DARI KOLOM DAN BARIS.
 KOLOM PALING KIRI MENUNJUKKAN NILAI Z, TERTERA ANGKA 0 SAMPAI 3 DENGAN
SATU DESIMAL DIBELAKANGNYA
 DESIMAL BERIKUTNYA TERLETAK PADA BARIS PALING ATAS DENGAN ANGKA DARI 0
SAMPAI 9.
 MISALNYA DARI HASIL PERHITUNGAN DIPEROLEH NILAI Z = 1,96
 MAKA DI KOLOM KIRI KITA CARI NILAI1,9 DAN BARIS ATAS KITA CARI ANGKA 6
 DARI KOLOM 6 BERGARAK KE BAWAH, HINGGA PERTAMUAN TITIK YANA MENUNJUKKAN
ANGKA 4750, BERARTI 47,5%
 KARENA TABEL INI MEMUAT ½ LUAS KURVA, MAKA SELURUH LUAS PADA Z ± 1,96 = 2
X 47,5 % = 95 %
 KARENA LUAS KURVA KE KANAN DAN KE KIRI SAMA, MAKA LUAS PENYIMPANGAN 1,96
KE KANAN DAN KE KIRI DARI RATA-RATA ADALAH 0,95 (95%).
APLIKASI PENGGUNAAN DISTRIBUSI NORMAL
SUATU SEKOLAH MELAKUKAN TES IQ TERHADAP SELURUH SISWA KELAS DUA
UNTUK MENENTUKAN JURUSAN YANG TEPAT BAGI SISWANYA. HASIL TES
MENUNJUKKAN BAHWA IQ DARI 200 SISWA BERDISTRIBUSI NORMAL DENGAN
RATA-RATA 116 DAN SIMPANGAN BAKU 10. BILA JURUSAN IPA DITENTUKAN
DENGAN NILAI IQ MINIMAL 110. BERAPA BANYAKNYA SISWA YANG AKAN DITOLAK
UNTUK MASUK KE JURUSAN IPA BERDASARKAN IQ YANG DITENTUKAN SEKOLAH ?
DIKETAHUI :
𝑥 = 110
𝜇 = 116
𝜎 = 10
DITANYA :
BANYAKNYA SISWA YANG
AKAN DITOLAK UNTUK
MASUK KE JURUSAN IPA
BERDASARKAN IQ ?
Penyelesaian :
𝑍 =
𝑥 − 𝜇
𝜎
𝑍 =
110 − 116
10
𝑍 = −0,6
𝑃 𝑍 < −0,6 = 0,07743
Jadi, Jumlah siswa yang ditolak
masuk jurusan IPA dari 200 siswa
adalah
0,07743 × 200 = 15,486 = 15
15 siswa
SEBAGAI CONTOH APLIKASI DISTRIBUSI NORMAL, DILAKUKAN SUATU EVALUASI
THD PENGOBATAN TB MENGGUNAKAN RIFAMPICIN DENGAN RATA-RATA
KESIMPULAN 200 HARI DAN STANDAR DEVIASINYA SEBESAR 10. BERAPAKAH
PROBABILITAS KESEMBUHAN ANTARA 190 DAN 210?
JAWAB :
DIKETAHUI :
𝑥 = 210, 𝜇 = 200, 𝜎 = 10
DITANYA : BERAPAKAH PROBABILITAS KESEMBUHAN ANTARA 190 DAN 210?
Penyelesaian :
𝑍 =
𝑥 − 𝜇
𝜎
𝑍 =
210 − 200
10
𝑍 = 1
𝑍 = 0,3413
jadi probabilitas kesembuhan 190 sampai 210
adalah
0,3413 + 0,3413 = 0,6826
0,6826 × 100 = 𝟔𝟖, 𝟐𝟔%
DISTRIBUSI NORMAL DAN APLIKASINYA

More Related Content

What's hot

Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)rizka_safa
 
Tabel t, z dan f dan chi kuadrat
Tabel t, z dan f dan chi kuadratTabel t, z dan f dan chi kuadrat
Tabel t, z dan f dan chi kuadratIr. Zakaria, M.M
 
STATISTIKA-Pengujian hipotesis
STATISTIKA-Pengujian hipotesisSTATISTIKA-Pengujian hipotesis
STATISTIKA-Pengujian hipotesisYousuf Kurniawan
 
Distribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalDistribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalAYU Hardiyanti
 
Beberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuBeberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuRaden Maulana
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parametermatematikaunindra
 
5. distribusi normal
5. distribusi normal5. distribusi normal
5. distribusi normalNanda Reda
 
uji hipotesis satu rata – rata bagian 2
uji hipotesis satu rata – rata bagian 2uji hipotesis satu rata – rata bagian 2
uji hipotesis satu rata – rata bagian 2Ratih Ramadhani
 
Tugas regresi linear dan non linier
Tugas regresi linear dan non linierTugas regresi linear dan non linier
Tugas regresi linear dan non liniernopiana
 
Teori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasiTeori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasiPerum Perumnas
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasiHafiza .h
 
Pendugaan parameter
Pendugaan parameterPendugaan parameter
Pendugaan parametersiti Julaeha
 
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSISSTANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSISErmawati Syahrudi
 
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)afifsalim
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiYousuf Kurniawan
 

What's hot (20)

Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
 
Tabel t, z dan f dan chi kuadrat
Tabel t, z dan f dan chi kuadratTabel t, z dan f dan chi kuadrat
Tabel t, z dan f dan chi kuadrat
 
STATISTIKA-Pengujian hipotesis
STATISTIKA-Pengujian hipotesisSTATISTIKA-Pengujian hipotesis
STATISTIKA-Pengujian hipotesis
 
Distribusi poisson
Distribusi poissonDistribusi poisson
Distribusi poisson
 
Distribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalDistribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normal
 
Beberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuBeberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinu
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
 
5. distribusi normal
5. distribusi normal5. distribusi normal
5. distribusi normal
 
uji hipotesis satu rata – rata bagian 2
uji hipotesis satu rata – rata bagian 2uji hipotesis satu rata – rata bagian 2
uji hipotesis satu rata – rata bagian 2
 
Tugas regresi linear dan non linier
Tugas regresi linear dan non linierTugas regresi linear dan non linier
Tugas regresi linear dan non linier
 
Teori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasiTeori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasi
 
Modul statistika-ii-part-2
Modul statistika-ii-part-2Modul statistika-ii-part-2
Modul statistika-ii-part-2
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasi
 
Pendugaan parameter
Pendugaan parameterPendugaan parameter
Pendugaan parameter
 
Statistik parametrik
Statistik parametrikStatistik parametrik
Statistik parametrik
 
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANGVARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
 
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSISSTANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
 
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
 
Statistika Probabilitas
Statistika ProbabilitasStatistika Probabilitas
Statistika Probabilitas
 

More from Sriwijaya University

Modul trigonometri susunan Drs. Mega Teguh B., M.Pd
Modul trigonometri susunan Drs. Mega Teguh B., M.PdModul trigonometri susunan Drs. Mega Teguh B., M.Pd
Modul trigonometri susunan Drs. Mega Teguh B., M.PdSriwijaya University
 
Teori humanistik (Belajar dan Pembelajaran)
Teori humanistik (Belajar dan Pembelajaran)Teori humanistik (Belajar dan Pembelajaran)
Teori humanistik (Belajar dan Pembelajaran)Sriwijaya University
 
Tugas 10 soal diktat geometri materi geometri dimensi tiga
Tugas 10 soal diktat geometri materi geometri dimensi tigaTugas 10 soal diktat geometri materi geometri dimensi tiga
Tugas 10 soal diktat geometri materi geometri dimensi tigaSriwijaya University
 
Pembinaan olimpiade matematika tingkat sd 13
Pembinaan olimpiade matematika tingkat sd 13Pembinaan olimpiade matematika tingkat sd 13
Pembinaan olimpiade matematika tingkat sd 13Sriwijaya University
 
Ppt kelompok 4 pengelolaan peserta didik
Ppt kelompok 4 pengelolaan peserta didikPpt kelompok 4 pengelolaan peserta didik
Ppt kelompok 4 pengelolaan peserta didikSriwijaya University
 
Lkpd konsep (buat sampai pertemuan 3)
Lkpd konsep (buat sampai pertemuan 3)Lkpd konsep (buat sampai pertemuan 3)
Lkpd konsep (buat sampai pertemuan 3)Sriwijaya University
 

More from Sriwijaya University (20)

Materi Aljabar linear
Materi Aljabar linearMateri Aljabar linear
Materi Aljabar linear
 
Tangram telur
Tangram telurTangram telur
Tangram telur
 
Geometri analitik-datar1
Geometri analitik-datar1Geometri analitik-datar1
Geometri analitik-datar1
 
modul Pendidikan kewarganegaraan
modul Pendidikan kewarganegaraanmodul Pendidikan kewarganegaraan
modul Pendidikan kewarganegaraan
 
Gambar Grafik Suatu fungsi
Gambar Grafik Suatu fungsiGambar Grafik Suatu fungsi
Gambar Grafik Suatu fungsi
 
Tugas geometri
Tugas geometriTugas geometri
Tugas geometri
 
Modul trigonometri susunan Drs. Mega Teguh B., M.Pd
Modul trigonometri susunan Drs. Mega Teguh B., M.PdModul trigonometri susunan Drs. Mega Teguh B., M.Pd
Modul trigonometri susunan Drs. Mega Teguh B., M.Pd
 
Teori humanistik (Belajar dan Pembelajaran)
Teori humanistik (Belajar dan Pembelajaran)Teori humanistik (Belajar dan Pembelajaran)
Teori humanistik (Belajar dan Pembelajaran)
 
Uji 20 homogenitas
Uji 20 homogenitasUji 20 homogenitas
Uji 20 homogenitas
 
Irisan bidang . 1
Irisan bidang . 1Irisan bidang . 1
Irisan bidang . 1
 
Tugas 10 soal diktat geometri materi geometri dimensi tiga
Tugas 10 soal diktat geometri materi geometri dimensi tigaTugas 10 soal diktat geometri materi geometri dimensi tiga
Tugas 10 soal diktat geometri materi geometri dimensi tiga
 
Pembinaan olimpiade matematika tingkat sd 13
Pembinaan olimpiade matematika tingkat sd 13Pembinaan olimpiade matematika tingkat sd 13
Pembinaan olimpiade matematika tingkat sd 13
 
Pembinaan olimpiade matematika 5
Pembinaan olimpiade matematika 5Pembinaan olimpiade matematika 5
Pembinaan olimpiade matematika 5
 
Pembinaan olimpiade matematika
Pembinaan olimpiade matematikaPembinaan olimpiade matematika
Pembinaan olimpiade matematika
 
Kurikulum 2013 sma
Kurikulum 2013 smaKurikulum 2013 sma
Kurikulum 2013 sma
 
Kurikulum 2013 smp
Kurikulum 2013 smpKurikulum 2013 smp
Kurikulum 2013 smp
 
Ppt kelompok 4 pengelolaan peserta didik
Ppt kelompok 4 pengelolaan peserta didikPpt kelompok 4 pengelolaan peserta didik
Ppt kelompok 4 pengelolaan peserta didik
 
Pengelolaan tenaga kependidikan
Pengelolaan tenaga kependidikanPengelolaan tenaga kependidikan
Pengelolaan tenaga kependidikan
 
Lkpd konsep (buat sampai pertemuan 3)
Lkpd konsep (buat sampai pertemuan 3)Lkpd konsep (buat sampai pertemuan 3)
Lkpd konsep (buat sampai pertemuan 3)
 
Materi Himpunan
Materi HimpunanMateri Himpunan
Materi Himpunan
 

Recently uploaded

442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptxHendryJulistiyanto
 
Tugas 1 ABK di SD prodi pendidikan guru sekolah dasar.docx
Tugas 1 ABK di SD prodi pendidikan guru sekolah dasar.docxTugas 1 ABK di SD prodi pendidikan guru sekolah dasar.docx
Tugas 1 ABK di SD prodi pendidikan guru sekolah dasar.docxmawan5982
 
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfTUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfElaAditya
 
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarantugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarankeicapmaniez
 
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5ssuserd52993
 
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxMateri Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxRezaWahyuni6
 
Laporan Guru Piket untuk Pengisian RHK Guru Pengelolaan KInerja Guru di PMM
Laporan Guru Piket untuk Pengisian RHK Guru Pengelolaan KInerja Guru di PMMLaporan Guru Piket untuk Pengisian RHK Guru Pengelolaan KInerja Guru di PMM
Laporan Guru Piket untuk Pengisian RHK Guru Pengelolaan KInerja Guru di PMMmulyadia43
 
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docxtugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docxmawan5982
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTIndraAdm
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi Pelatihan "Teknik Perhitungan & Verifikasi TKDN & ...
PELAKSANAAN + Link2 Materi Pelatihan "Teknik Perhitungan & Verifikasi TKDN & ...PELAKSANAAN + Link2 Materi Pelatihan "Teknik Perhitungan & Verifikasi TKDN & ...
PELAKSANAAN + Link2 Materi Pelatihan "Teknik Perhitungan & Verifikasi TKDN & ...Kanaidi ken
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BAbdiera
 
Aksi nyata Malaikat Kebaikan [Guru].pptx
Aksi nyata Malaikat Kebaikan [Guru].pptxAksi nyata Malaikat Kebaikan [Guru].pptx
Aksi nyata Malaikat Kebaikan [Guru].pptxsdn3jatiblora
 
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDtugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDmawan5982
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAAndiCoc
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...Kanaidi ken
 
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxsoal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxazhari524
 
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASMATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASKurniawan Dirham
 
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfAksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfDimanWr1
 
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptxBab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptxssuser35630b
 
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxMateri Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxRezaWahyuni6
 

Recently uploaded (20)

442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
 
Tugas 1 ABK di SD prodi pendidikan guru sekolah dasar.docx
Tugas 1 ABK di SD prodi pendidikan guru sekolah dasar.docxTugas 1 ABK di SD prodi pendidikan guru sekolah dasar.docx
Tugas 1 ABK di SD prodi pendidikan guru sekolah dasar.docx
 
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfTUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
 
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarantugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
 
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
 
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxMateri Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
 
Laporan Guru Piket untuk Pengisian RHK Guru Pengelolaan KInerja Guru di PMM
Laporan Guru Piket untuk Pengisian RHK Guru Pengelolaan KInerja Guru di PMMLaporan Guru Piket untuk Pengisian RHK Guru Pengelolaan KInerja Guru di PMM
Laporan Guru Piket untuk Pengisian RHK Guru Pengelolaan KInerja Guru di PMM
 
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docxtugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi Pelatihan "Teknik Perhitungan & Verifikasi TKDN & ...
PELAKSANAAN + Link2 Materi Pelatihan "Teknik Perhitungan & Verifikasi TKDN & ...PELAKSANAAN + Link2 Materi Pelatihan "Teknik Perhitungan & Verifikasi TKDN & ...
PELAKSANAAN + Link2 Materi Pelatihan "Teknik Perhitungan & Verifikasi TKDN & ...
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
 
Aksi nyata Malaikat Kebaikan [Guru].pptx
Aksi nyata Malaikat Kebaikan [Guru].pptxAksi nyata Malaikat Kebaikan [Guru].pptx
Aksi nyata Malaikat Kebaikan [Guru].pptx
 
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDtugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
 
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxsoal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
 
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASMATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
 
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfAksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
 
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptxBab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
 
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxMateri Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
 

DISTRIBUSI NORMAL DAN APLIKASINYA

  • 2. DISTRIBUSI NORMAL (DISTRIBUSI GAUSS) MERUPAKAN DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG PALING PENTING BAIK DALAM TEORI MAUPUN APLIKASI STATISTIK.
  • 3. PENTINGNYA DISTRIBUSI NORMAL DALAM STATISTIKA SATU-SATUNYA DISTRIBUSI PROBABILITAS DENGAN VARIABEL RANDOM KONTINU ADALAH DISTRIBUSI NORMAL ADA 2 PERAN YANG PENTING DARI DISTRIBUSI NORMAL, YAITU : 1. MEMILIKI SIFAT YANG DAPAT DIJADIKAN SUATU PATOKAN DALAM PENGAMBILAN KESIMPULAN DARI BEBERAPA SAMPEL 2. DISTRIBUSI NORMAL TERJADI SECARA ALAMIAH. BANYAK PERISTIWA DI DUNIA NYATA YANG TERDISTRIBUSI SECARA NORMAL.
  • 4. CIRI – CIRI DISTRIBUSI NORMAL DISTRIBUSI NORMAL MEMPUNYAI BEBERAPA SIFAT DAN CIRI, YAITU: • DISUSUN DARI VARIABLE RANDOM KONTINU • KURVA DISTRIBUSI NORMAL MEMPUNYAI SATU PUNCAK (UNI-MODAL) • KURVA BERBENTUK SIMETRIS DAN MENYERUPAI LONCENG HINGGA MEAN, MEDIAN DAN MODUS TERLETAK PADA SATU TITIK. • KURVA NORMAL DIBENTUK DENGAN N YANG TAK TERHINGGA. • PERISTIWA YANG DIMILIKI TETAP INDEPENDEN. • EKOR KURVA MENDEKATI ABSIS PADA PENYIMPANGAN 3 SD KE KANAN DAN KE KIRI DARI RATA-RATA DAN EKOR GRAFIK DAPAT DIKEMBANGKAN SAMPAI TAK TERHINGGA TANPA MENYENTUH SUMBU ABSIS.
  • 5. DISTIBUSI NORMAL STANDAR SUATU DISTRIBUSI NORMAL TIDAK HANYA MEMILIKI SATU KURVA, TETAPI MERUPAKAN KUMPULAN KURVA YANG MEMPUNYAI CIRI-CIRI YANG SAMA.SEHINGGA HARUS DITENTUKAN 1 PEGANGAN SEBAGAI DISTRIBUSI NPRMAL YANG STANDAR. ADA 2 CARA UNTUK MENENTUKAN DISTRIBUSI NORMAL : 1. CARA ORDINAT 2. CARA LUAS
  • 6. 1. CARA ORDINAT 𝜇 = RATA-RATA 𝜎 = SIMPANG BAKU 𝜋 = 3,1416 (BILANGAN KONSTAN) 𝑒 = 2,7183 (BILANGAN KONSTAN) 𝑋 = ABSIS DENGAN BATAS -∞ < X < Π Y = 1 x e-½ (X - µ) ² σ √2 π σ
  • 7. • SETIAP HARGA X AKAN MEMPEROLEH HARGA Y, BILA NILAI X DILAKUKAN DALAM JUMLAH YANG TAK TERHINGGA AKAN MENGHASILKAN BENTUK KURVA DISTRIBUSI NORMAL. • SETIAP PASANGAN 𝝁 DAN 𝝈 DAPAT MEMBENTUK KURVA NORMAL,SHG TERDAPAT BANYAK KURVA NORMAL DENGAN BENTUK YANG BERLAINAN. • BILA 𝝈 BESAR, KURVA YANG TERBENTUK MEMPUNYAI PUNCAK YANG RENDAH, SEBALIKNYA BILA 𝝈 KECIL AKAN MENGHASILKAN PUNCAK KURVA YANG TINGGI. • DAPAT PULA BENTUK KURVA NORMAL DENGAN 𝝁 YANG BERBEDA ATAU DENGAN 𝝁 DAN 𝝈 YANG BERBEDA. DARI RUMUS CARA ORDINAT MAKA DAPAT DITARIK KESIMPULAN
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11. 2. CARA LUAS • SELURUH LUAS KURVA = 1 ATAU 100% DAN RATA-RATA (𝜇) MEMBAGI LUAS KURVA MENJADI 2 BAGIAN YANG SAMA. • BERARTI LUAS TIAP BELAHAN ADALAH 50%. • SETIAP PENYIMPANGAN RATA-RATA DAPAT DITENTUKAN PRESENTASE TERHADAP SELURUH LUAS KURVA. • UNTUK PENYIMPANGAN KE KANAN DAN KE KIRI -.PENYIMPANGAN 1 SD, 68,2% DARI SELURUH LUAS KURVA. -.PENYIMPANGAN 2 SD, 95,5% DARI SELURUH LUAS KURVA. -.PENYIMPANGAN 3 SD, 99,7% DARI SELURUH LUAS KURVA.
  • 12. 𝒁 = 𝒙 − 𝝁 𝝈 𝑥 = NILAI VARIABLE RANDOM 𝜇 = RATA-RATA DISTRIBUSI 𝜎 = SIMPANG BAKU 𝑍 = NILAI STANDAR, YAITU BESARNYA PENYIMPANGAN SUATU NILAI TERHADAP RATA-RATA YANG DINYATAKAN DARI UNIT SD. RUMUS KURVA NORMAL STANDAR
  • 13.
  • 14. PENGGUNAAN TABEL DISTRIBUSI NORMAL  TABEL DISTRIBUSI NORMAL STANDAR TERDIRI DARI KOLOM DAN BARIS.  KOLOM PALING KIRI MENUNJUKKAN NILAI Z, TERTERA ANGKA 0 SAMPAI 3 DENGAN SATU DESIMAL DIBELAKANGNYA  DESIMAL BERIKUTNYA TERLETAK PADA BARIS PALING ATAS DENGAN ANGKA DARI 0 SAMPAI 9.  MISALNYA DARI HASIL PERHITUNGAN DIPEROLEH NILAI Z = 1,96  MAKA DI KOLOM KIRI KITA CARI NILAI1,9 DAN BARIS ATAS KITA CARI ANGKA 6  DARI KOLOM 6 BERGARAK KE BAWAH, HINGGA PERTAMUAN TITIK YANA MENUNJUKKAN ANGKA 4750, BERARTI 47,5%  KARENA TABEL INI MEMUAT ½ LUAS KURVA, MAKA SELURUH LUAS PADA Z ± 1,96 = 2 X 47,5 % = 95 %  KARENA LUAS KURVA KE KANAN DAN KE KIRI SAMA, MAKA LUAS PENYIMPANGAN 1,96 KE KANAN DAN KE KIRI DARI RATA-RATA ADALAH 0,95 (95%).
  • 15.
  • 16. APLIKASI PENGGUNAAN DISTRIBUSI NORMAL SUATU SEKOLAH MELAKUKAN TES IQ TERHADAP SELURUH SISWA KELAS DUA UNTUK MENENTUKAN JURUSAN YANG TEPAT BAGI SISWANYA. HASIL TES MENUNJUKKAN BAHWA IQ DARI 200 SISWA BERDISTRIBUSI NORMAL DENGAN RATA-RATA 116 DAN SIMPANGAN BAKU 10. BILA JURUSAN IPA DITENTUKAN DENGAN NILAI IQ MINIMAL 110. BERAPA BANYAKNYA SISWA YANG AKAN DITOLAK UNTUK MASUK KE JURUSAN IPA BERDASARKAN IQ YANG DITENTUKAN SEKOLAH ?
  • 17. DIKETAHUI : 𝑥 = 110 𝜇 = 116 𝜎 = 10 DITANYA : BANYAKNYA SISWA YANG AKAN DITOLAK UNTUK MASUK KE JURUSAN IPA BERDASARKAN IQ ? Penyelesaian : 𝑍 = 𝑥 − 𝜇 𝜎 𝑍 = 110 − 116 10 𝑍 = −0,6 𝑃 𝑍 < −0,6 = 0,07743 Jadi, Jumlah siswa yang ditolak masuk jurusan IPA dari 200 siswa adalah 0,07743 × 200 = 15,486 = 15 15 siswa
  • 18. SEBAGAI CONTOH APLIKASI DISTRIBUSI NORMAL, DILAKUKAN SUATU EVALUASI THD PENGOBATAN TB MENGGUNAKAN RIFAMPICIN DENGAN RATA-RATA KESIMPULAN 200 HARI DAN STANDAR DEVIASINYA SEBESAR 10. BERAPAKAH PROBABILITAS KESEMBUHAN ANTARA 190 DAN 210? JAWAB : DIKETAHUI : 𝑥 = 210, 𝜇 = 200, 𝜎 = 10 DITANYA : BERAPAKAH PROBABILITAS KESEMBUHAN ANTARA 190 DAN 210? Penyelesaian : 𝑍 = 𝑥 − 𝜇 𝜎 𝑍 = 210 − 200 10 𝑍 = 1 𝑍 = 0,3413 jadi probabilitas kesembuhan 190 sampai 210 adalah 0,3413 + 0,3413 = 0,6826 0,6826 × 100 = 𝟔𝟖, 𝟐𝟔%