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

Video ini membahas Distribusi Probabilitas Poisson yang merupakan probability distribution untuk menghitung rata-rata banyaknya kejadian dalam satu interval waktu tertentu, seperti jumlah mobil yang lewat di jalan tol atau panggilan darurat dalam sehari. Konsep ini juga dapat diterapkan dalam kasus ekonomi, seperti pergerakan saham atau panggilan telepon ke customer service. Propertis dari Poisson Distribution termasuk random variable discrete, independent trials, dan formulanya melibatkan rata-rata banyaknya kejadian (lambda) serta random variable pengamatan (X). Dengan pemahaman ini, kita dapat menerapkan Poisson Distribution dalam berbagai kasus, baik dalam interval waktu maupun area, untuk menghitung probabilitas kejadian yang terjadi.

Baik, selanjutnya kita akan belajar tentang probability distribution berikutnya, yaitu puason distribution.

Nah, setiap kali kita beralih ke probability distribution berikutnya, kamu perlu memahami propertisnya.

Jadi nanti kalau saya belajar lagi uniform distribution, normal distribution,

setiap kali saya pindah ke probability distribution berikutnya,

maka kamu itu harus paham propertis setiap probability distribution tersebut.

Nah, sebelumnya kita sudah tahu kan propertis dari binomial distribution,

sekarang apa itu propertis dari puason distribution?

Sebelum masuk propertis, saya akan memberikan contoh kepada kamu semuanya.

Pernahkah kamu berdiri di pinggir jalan tol?

Jangan di tengah-tengah jalan tol ya, tapi di pinggir jalan tol.

Pernahkah kamu berdiri dan mengamati berapa banyak mobil yang lewat di jalan tol tertentu?

kamu berdiri di pinggirnya terus kamu amati dalam tempo 20 menit berapa banyak mobil yang lewat,

dalam tempo 30 menit berapa banyak mobil yang lewat,

dalam tempo 2 jam berapa banyak mobil yang lewat.

Ketika kamu meneliti, ingin meneliti kasus seperti itu,

artinya adalah kamu bisa menerapkan konsep puason distribution.

Tidak hanya itu, ini baru kasus melihat mobil di jalan tol.

Pernahkah kamu memperhatikan pergerakan saham?

Oke, dalam tempo 1 menit pergerakan saham seperti apa?

Dalam tempo 30 menit, bagaimana pergerakan saham?

1 hari ini pergerakan saham itu bagaimana?

2 hari ini, 7 hari ini, bagaimana pergerakan sahamnya?

maka ingatlah kamu bisa apply puason distribution.

Lalu, customer service sering menerima panggilan dari konsumen.

Dalam 1 jam, berapa banyak konsumen yang menelpon saya sebagai customer service?

Mungkin dalam 1 jam ada 20 konsumen yang melakukan panggilan telepon.

Atau misalkan dalam 2 jam, itu berapa banyak rata-ratanya?

Berapa banyak konsumen yang melakukan panggilan secara telepon?

berapa banyak orang melakukan panggilan darurat dalam 1 hari ini?

Berapa banyak orang melakukan panggilan darurat dalam tempo 30 menit?

Dalam tempo 3 hari, berapa banyak panggilan darurat yang terjadi?

Jika kamu tertarik untuk melakukan penelitian untuk hal itu,

maka ingatlah kamu bisa menerapkan puasan distribution.

Lalu, apa kaitannya cerita Buma Sardina tadi dengan puasan distribution?

Karena di dalam puasan distribution, dia punya propertis.

Propertisnya yang pertama, sudah pasti puasan distribution

itu merupakan probability distribution yang menggunakan random variable discrete.

Propertis berikutnya itu adalah puasan distribution

itu apply untuk kasus di mana kamu tertarik mengetahui rata-rata

banyaknya kejadian dalam satu interval waktu tertentu.

Ketika bicara 1 jam, berapa banyak WA yang masuk ke dalam HP saya?

Dalam tempo 1 hari, berapa banyak panggilan 911 yang terjadi?

maka kamu bisa apply puasan distribution.

consider tentang banyaknya kejadian dalam satu interval waktu tertentu.

Lalu yang ketiga, sama dengan kasus binomial distribution,

puasan distribution itu juga punya konsep independent, independent trials.

Antara kasus pertama dengan kasus berikutnya itu adalah independent.

Lalu berikutnya adalah puasan distribution random variable,

random variable kan dinotasikan sebagai X,

X itu sama dengan mulai dari 0, 1, 2, sampai tak terhingga infinity.

Sekarang kita lihat di sini poin yang paling penting,

apa kaitannya cerita Buma Sarina dengan propertis dari puasan?

Tidak hanya kejadian dalam satu interval waktu tertentu,

tapi kamu juga bisa bicara dalam area, misalkan dalam area hutan.

Berapa banyak pohon yang ada yang tumbuh di sana untuk satu hektar tertentu?

Misalkan kita punya 10 hektar atau 50 hektar,

ketika satu hektar ada rata-rata sekian pohon,

maka kamu bisa menghitung probabilitinya.

Ketika misalkan untuk 2 hektar berapa, untuk 3 hektar berapa probabilitinya.

Jadi sebenarnya ini tidak hanya bicara interval waktu,

kamu juga bisa bicara interval area, interval space dan sebagainya.

Jadi ini merupakan konsep atau propertis dari puasan distribution.

Lalu bagaimana formulanya dari puasan distribution?

lambda pangkat X dibagi dengan X faktoria.

Bagi teman-teman yang sudah belajar pada waktu SMA,

di mana E itu sama dengan 2,71828 bla bla bla.