format laporan modul iii distribusi variabel acak … · 1.2 tujuan penulisan laporan 1.3 perumusan...

FORMAT LAPORAN MODUL III DISTRIBUSI VARIABEL

ACAK DISKRIT

ABSTRAK

ABSTRACT

KATA PENGANTAR

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL

DAFTAR GAMBAR

DAFTAR LAMPIRAN

BAB I PENDAHULUAN

(kalimat pengantar)

1.1 Latar Belakang

1.2 Tujuan Penulisan Laporan

1.3 Perumusan Masalah

1.4 Batasan masalah

1.5 Sistematika Penulisan

BAB II LANDASAN TEORI

(Minimal memuat teori tentang pembagian data, jenis-jenis distribusi variabel

acak diskrit, dan aplikasi penggunaan distribusi variabel acak diskrit)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

(kalimat pengantar)

4.1 Pengumpulan Data

(kalimat pengantar)

2

4.1.1 Hasil Pengumpulan Data Untuk Percobaan Distribusi Binomial

(kalimat pengantar)

Jumlah sampel :

Jumlah populasi :

Jumlah produk cacat :

Jumlah produk baik :

Tabel x.Rekapitulasi Jumlah Cacat Dan Baik dalam Sampel

4.1.2 Hasil Pengumpulan Data Untuk Percobaan Distribusi Hipergeometri

(kalimat pengantar)

Jumlah sampel :

Jumlah populasi :

Jumlah produk cacat :

Jumlah produk baik :

Tabel x.Rekapitulasi Jumlah Produk Cacat Dan Baik Dalam Sampel

1 1 423456789

10

Pena Cacat Pena BaikTrial

1 1 423456789

10

Pena Cacat Pena BaikTrial

3

4.1.3 Hasil Pengumpulan Data Untuk Percobaan Distribusi Poisson

(kalimat pengantar)

Tabel x.Rekapitulasi Waktu Kedatangan Kendaraan Di Jalan XX Pukul AA:BB –CC:DD

(Selanjutnya Terlampir pada Lampiran A)

4.2 Pengolahan Data

(kalimat pengantar)

4.2.1 Perhitungan Data Pengamatan Untuk Distribusi Binomial

(kalimat pengantar)

4.2.1.1Perhitungan Distribusi Frekuensi

(kalimat pengantar)

P(y) = frekuensi

total

Tabel x.Distribusi frekuensi

Contoh perhitungan (2 buah)

1 Motor 7:00:152 Mobil 7:00:173 Mobil 7:00:204 Motor 7:00:265 Motor 7:00:296 Motor 7:00:327 Mobil 7:00:358 Motor 7:00:399 Motor 7:00:4110 Mobil 7:00:43

Kendaraan ke Waktu KedatanganJenis Kendaraan

Y F P(Y)0 3 0,31 2 0,22345

Total 10 1

Gambar x. Grafik Frekuensi Terambilnya Produk Cacat Sebanyak Y

4.2.1.2 Perhitungan Ulang Percobaan Terhadap P(Y)

(kalimat pengantar)

4.2.1.2.1Perhitungan Ulang Terhadap P(0)

Perhitungan ulang terhadap P(0) dilakukan setiap 10

menggunakan rumus P(Y).

P(Y) = f

Jumlah_Trial

Tabel


0

5

10

15

20

25

0

Fre

ku

ensi

Grafik Frekuensi Terambilnya Produk Cacat Sebanyak Y

Perhitungan Ulang Percobaan Terhadap P(Y)

(kalimat pengantar)

Perhitungan Ulang Terhadap P(0)

Perhitungan ulang terhadap P(0) dilakukan setiap 10 trial

menggunakan rumus P(Y).

Trial

Tabel x.Ulangan Percobaan terhadap p(0)


1 2 3 4

Y

Trial f(kum) P(0)12345678910

4


trial dengan

5

5

Perhitungan secara teoritis :

P (Y) = Cyn.py.qn-y

Tabel x. Perbandingan Peluang Percobaan dan Teori

Contoh Perhitungan :

Gambar x.Grafik Ulang Percobaan P(0)

4.2.1.2.2 Perhitungan Ulang Terhadap P(1)


4,2,1,2,4 Perhitungan Ulang Terhadap P(3)



4.2.1.3Distribusi Probabilitas Kumulatif

(kalimat pengantar)

Trial f(kum) P(0) P(0) Teori12345678910

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

P (0

)

Trial

P (Y) Praktikum

P (Y) Teori

Tabel

Contoh Perhitungan (2 buah)

Gambar

4.2.1.4 Perhitungan Probabilitas Terambilnya Produk Cacat secara Teoritis

(kalimat pengantar)

p (y) = Cyn.py.qKeterangan :

n = jumlah sampel yang diambil

Y = jumlah produk cacat yang diambil

p = peluang terambilnya produk cacat

q = 1 – p = peluang

Y012345

Total

00.20.40.60.8

11.2

1

P (Y

)

Tabel x.Distribusi Probabilitas Kumulatif


ar x. Grafik Distribusi Probabilitas Kumulatif

Perhitungan Probabilitas Terambilnya Produk Cacat secara Teoritis

(kalimat pengantar)

qn-y

= jumlah sampel yang diambil

Y = jumlah produk cacat yang diambil

p = peluang terambilnya produk cacat

p = peluang terambilnya yang tidak cacat

F P(y) P(Y) kum

Total 10 1

2 3 4 5 6

Y

P (Y)

P (Y) Kumulatif

6

Perhitungan Probabilitas Terambilnya Produk Cacat secara Teoritis

P (Y) Kumulatif

7

Perhitungan Probabilitas Secara Teoritis :

Tabel x.Perhitungan probabilitas terambilnya produk cacat secara teoritis


4.2.2 Perhitungan Data Pengamatan untuk Distribusi Hipergeometri

(kalimat pengantar)

4.2.2.1Perhitungan Distribusi Frekuensi

(kalimat pengantar)

P(y) = frekuensi

totalTabel x. Distribusi frekuensi


Y P(Y)0 0,1681 0,3602 0,3093 0,1324 0,0285 0,002

Total 1,000

Y F P(Y)0 3 0,31 2 0,22345

Total 10 1

Gambar x. Grafik Frekuensi Terambilnya Produk Cacat Sebanyak Y

4.2.2.2 Perhitungan Ulang Percobaan

(kalimat pengantar)


(kalimat pengantar)

P(Y) = f

Jumlah_Trial

Tabel



P (Y) =

02468

101214161820

0

Fre

kue

nsi


Perhitungan Ulang Percobaan Terhadap P(Y)

(kalimat pengantar)

Perhitungan Ulang Terhadap P(0)

(kalimat pengantar)

Trial

Tabel x.Ulangan Percobaan terhadap p(0)



= .

1 2 3 4 5

Y

Trial f(kum) P(0)12345678910

8


9

Tabel x. Perbandingan Peluang Percobaan dan Teori

Contoh Perhitungan (2 buah) :

Gambar x.Grafik Ulang Percobaan P(0)



4,2,2,2,4 Perhitungan Ulang Terhadap P(3)



4.2.2.3 Distribusi Probabilitas Kumulatif

(kalimat pengantar)

Trial f(kum) P(0) P(0) Teori12345678910

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

P (0

)

Trial

P(Y) Praktikum

P(Y) Teori

Tabel


Gambar

4.2.2.4. Perhitungan Probabilitas Terambilnya Produk Cacat secara Teoritis

(kalimat pengantar)

p (y) = Cyn. CN-y N-r

CnNKeterangan :

P (Y) = probabilitas terambilnya produk cacat dari sampel

n = jumlah sampel yang diambil

r = jumlah produk cacat dalam populasi

N = jumlah populasi

y =jumlah produk cacat yang ter

Perhitungan Probabilitas Secara Teoritis

Y012345

Total

00.20.40.60.8

11.2

1

P (Y

)

Tabel x.Distribusi Probabilitas Kumulatif


ar x. Grafik Distribusi Probabilitas Kumulatif

.4. Perhitungan Probabilitas Terambilnya Produk Cacat secara Teoritis

(kalimat pengantar)

y

= probabilitas terambilnya produk cacat dari sampel

jumlah sampel yang diambil

lah produk cacat dalam populasi

= jumlah populasi

umlah produk cacat yang terambil

Perhitungan Probabilitas Secara Teoritis

F P(y) P(Y) kum

Total 10 1

2 3 4 5 6

Y

P (Y)

P (Y) Kumulatif

10

.4. Perhitungan Probabilitas Terambilnya Produk Cacat secara Teoritis

P (Y) Kumulatif

11

Tabel x. Perhitungan Probabilitas Terambilnya Produk Cacat Secara Teoritis


4.2.3 Perhitungan Data Pengamatan Untuk Distribusi Poisson

(kalimat pengantar)

4.2.3.1 Perhitungan Data Pengamatan Untuk Kendaraan Sepeda Motor

(kalimat pengantar)

Tabel X. Data Jumlah Kedatangan Sepeda Motor Per 20 detik di Jalan XX Pukul AA:BB – CC:DD

Y P(Y)0 0,1681 0,3602 0,3093 0,1324 0,0285 0,002

Total 1,000

3

1

12

Data maks :

Data min :

Range :data maks-data min =

Jumlah kelas :1 + 3,3 Log (N) =

Lebar kelas :range

jumlah kelas =

Batas Bawah : data min – 0,5 =

Batas Atas : batas bawah + lebar kelas =

Tabel x.Perhitungan Standar Deviasi Waktu Kedatangan Kendaraan Sepeda Motor Per 20 Detik di Jalan XX Pukul AA:BB – CC:DD


Tabel x. Perhitungan Probabilitas Jumlah Kendaraan Sepeda Motor Per 20 Detik di Jalan XX Pukul AA:BB – CC:DD


P (y) = λy . e-λ

y !

4.2.3.2 Perhitungan Data Pengamatan Untuk Kendaraan Mobil

Kelas Batas Bawah Batas Atas fi Fkum xi fi.xi μ λ1 -0,05 0,97 111 111 0,46 51,2523456789

…n

Y F F relatif P(Y) P(Y)kum0 111 0,123 0,686 0,686123456789

…n

13

4.2.4 Pengolahan Data dengan Menggunakan Software

4.2.4.1 Perhitungan Menggunkan Software STATISTICA untuk Distribusi

Binomial

4.2.4.2 Perhitungan Menggunkan Software STATISTICA untuk Distribusi

Poisson

BAB V ANALISIS

5.1. Analisis Perbandingan Hasil Pengamatan Distribusi Binomial dan

Hipergeometri

5.2. Analisis Hasil Pengamatan Distribusi Poisson pada Jalan XX Pukul

AA:BB

5.3. Analisis Perbandingan Hasil Pengolahan Data Ms.Excel dengan Software

STATISTICA

BAB VI PENUTUP

6.1 Kesimpulan

6.2 Saran

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN A REKAPITULASI WAKTU KEDATANGAN KENDARAAN

LAMPIRAN A1 Rekapitulasi Hasil Pengamatan Waktu Kedatangan Kendaraan

Sepeda Motor dan Mobil di Jalan…..


Sepeda Motor di Jalan…..


Mobil di Jalan…..

LAMPIRAN B DOKUMENTASI

format laporan modul iii distribusi variabel acak … · 1.2 tujuan penulisan laporan 1.3 perumusan...

Documents