Sesi 05: Discrete & Continuous Distributions
Memodelkan Ketidakpastian Bisnis: Dari Binomial hingga Normal
Kunci sukses bab ini: Bedakan jenis datanya dulu.
1. Discrete Distributions (Hasil Menghitung)
Gunakan salah satu dari tiga “senjata” ini jika data Anda berupa bilangan bulat (jumlah orang, jumlah barang):
Binomial
Si “Sukses vs Gagal”
Ciri Utama:
- Hanya 2 hasil (Ya/Tidak).
- Jumlah trial ($n$) tetap.
- Independen (Hasil tidak saling pengaruh).
Contoh: Melempar koin, Cek kualitas 10 barang.
Excel: =BINOM.DIST(…)
Poisson
Si “Kejadian per Waktu”
Ciri Utama:
- Kejadian jarang (Rare events).
- Terjadi dalam Interval (Waktu/Area).
Contoh: Jumlah nasabah datang per jam, Jumlah typo per halaman.
Excel: =POISSON.DIST(…)
Hypergeometric
Si “Tanpa Pengembalian”
Ciri Utama:
- Mirip Binomial, tapi…
- Dependen (Tanpa pengembalian).
- Populasi kecil & terbatas.
Contoh: Mengambil 3 kartu remi sekaligus, Memilih tim komite.
Excel: =HYPGEOM.DIST(…)
2. Continuous Distribution (Hasil Mengukur)
The Normal Distribution (Kurva Lonceng)
Distribusi paling penting dalam statistik. Menggambarkan fenomena alami seperti tinggi badan, IQ, atau variasi berat produk.
Karakteristik:
- Bentuk Lonceng Simetris.
- Mean = Median = Mode (Di tengah).
- Luas area total = 1 (100%).
Standard Normal ($Z$):
Kita bisa mengubah kurva normal apa pun menjadi Z-Score untuk menghitung peluang.
Rumus: Z = (X – μ) / σ
Aturan 68-95-99.7:
68% data ada di ±1σ | 95% data ada di ±2σ | 99.7% data ada di ±3σ
68% data ada di ±1σ | 95% data ada di ±2σ | 99.7% data ada di ±3σ