Dr. Masarina Flukeria, M.S.E., M.P.P.

Video ini membahas distribusi probabilitas yang terbagi menjadi diskrit dan kontinu. Penting untuk memahami perbedaan antara keduanya sebelum mempelajari distribusi seperti binomial, poason, uniform, dan normal. Random variable diskrit diperoleh dari counting, sedangkan kontinu diperoleh dari measuring yang bisa mengalami error. Diskrit memiliki nilai bulat, sementara kontinu memiliki banyak nilai possible. Pahami konsep perbedaan ini sebelum mempelajari distribusi probabilitas seperti binomial distribution.

Sekarang kita akan masuk ke dalam probability distribution,

dimana kalau kita bicara probability distribution itu ada probability distribution

yang menggunakan random variable discrete

Nah sekarang, untuk bisa memahami probability distribution lebih lanjut,

maka understanding untuk discrete sama kontinus itu penting banget.

Apalagi sekarang kita akan meningkat ke binomial distribution,

dimana binomial distribution itu masuk ke dalam probability distribution untuk yang diskret.

Binomial, tidak hanya binomial, ada juga poason di sini.

Lalu ketika kita belajar uniform distribution,

dia masuk ke kontinus, probability distribution yang menggunakan kontinus random variable.

Itu contohnya adalah uniform distribution dan juga contohnya itu adalah yang paling terkenal,

Jadi distribusi-distribusi ini akan kita pelajari,

namun untuk bisa paham binomial, poason, uniform, normal distribution,

kamu harus paham dulu apa bedanya diskret dengan kontinus di sini.

Tadinya kamu harus paham konsep random variable kan?

Konsepnya sudah paham, sekarang apa bedanya?

saya akan jelaskan terlebih dahulu bedanya antara diskret dengan kontinus random variable.

Ketika kita bicara diskret, random variable,

itu artinya adalah random variable yang diperoleh dari hasil counting.

lalu saya counting, menghitung 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, dan seterusnya sampai 40,

Tidak mungkin saya mendapatkan 39,78 mahasiswa.

Tidak mungkin saya mendapatkan seperti ini.

Termasuk ketika saya bicara jumlah anggota rumah tangga,

jumlah anggota rumah tangga 4 orang, 3 orang, 2 orang,

tidak ada jumlah anggota rumah tangga 2,98 orang.

Termasuk hewan peliharaan, misalkan ada berapa anjing di rumah.

Semuanya itu masuk ke dalam random variable diskret,

di mana random variable itu diperoleh dari hasil counting.

Di dalam saya menghitung, tidak mungkin ada koma di dalamnya.

Saya harap teman-teman mengerti tentang hal itu.

Kalau tadi saya katakan ini adalah counting,

Kalau continuous bukan dari counting, dia adalah measuring.

Kamu dapat hasil random variable itu diperoleh dari hasil pengukuran.

Kalau kamu lihat botol ***, boleh saya pinjam botol ***?

Kalau misalkan saya isi air ke dalam botol ini,

Ini contohnya, Buma Sarina isi air 300 ml.

Ini masih kosong, tapi saya assume diisi.

Artinya ketika Buma Sarina bilang 300 ml,

Buma Sarina tahu itu dari hasil measuring.

Yang namanya pengukuran itu tidak luput dari error.

Kamu bisa mengalami ketidakkuratan dalam pengukuran.

Artinya sebenarnya Buma Sarina bisa saja dapatnya 299,75.

Atau sebenarnya bisa saja Buma Sarina dapatnya 301 ml.

artinya kita mendapatkan nilai di mana nilai itu sebenarnya bisa jadi

Artinya bisa saja kita mendapatkan angka-angka

Artinya banyak angka yang mungkin terjadi ketika saya mengatakan 300 ml.

Bisa saja itu adalah 300,02, 300,01, 300,09, atau 299,98, dan seterusnya.

Banyak possible value di dalamnya ketika kita melakukan yang namanya measuring.

Ketika kita menonton pertandingan basket,

tidak mungkin basketnya mengatakan 3,75 kosong.

Yang ada adalah 3 kosong, atau 4 kosong, atau 2 kosong.

Tidak ada Indonesia, Arab, Saudi 8,20 kosong.

Yang ada adalah 8 kosong, atau 7 kosong, dan seterusnya.

Demikian konsep dari perbedaan diskret dan kontinus.

Setelah kamu paham bedanya, mari kita masuk ke binomial distribution

yang merupakan contoh atau penerapan dari probability distribution