bahan statistika Materi 1-4

  • Published on
    17-Oct-2015

  • View
    18

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

statistka dasar

Transcript

<ul><li><p>STATISTIKA :Kegiatan untuk : mengumpulkan data menyajikan data menganalisis data dengan metode tertentu menginterpretasikan hasil analisis</p><p>KEGUNAAN</p><p>?</p><p>STATISTIKA DESKRIPTIF :Berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagianatau seluruh data (pengamatan) tanpa pengambilan kesimpulan</p><p>STATISTIKA INFERENSI :Setelah data dikumpulkan, maka dilakukan berbagai metode statistik untukmenganalisis data, dan kemudian dilakukan interpretasi serta diambil kesimpulan.Statistika inferensi akan menghasilkan generalisasi (jika sampel representatif)</p><p>Melalui fase</p><p>dan fase</p><p>1. Konsep Statistika</p></li><li><p>2. Statistika &amp; Metode Ilmiah</p><p>METODE ILMIAH :Adalah salah satu cara mencari kebenaran yang bila ditinjau dari segi penerapannya, resiko untuk keliru paling kecil.</p><p>LANGKAH-LANGKAH DALAM METODE ILMIAH :1. Merumuskan masalah2. Melakukan studi literatur3. Membuat dugaan-dugaan, pertanyaan-pertanyaan atau hipotesis</p><p>4. Mengumpulkan dan mengolah data, menguji hipotesis, atau menjawab pertanyaan</p><p>5. Mengambil kesimpulan</p><p>PERAN STATISTIKA</p><p>INSTRUMEN</p><p>SAMPEL</p><p>VARIABEL</p><p>SIFAT DATA</p><p>METODE ANALISIS</p></li><li><p>3. Data</p><p>DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF</p><p>DATA KUALITATIF :Data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka.Contoh : jenis pekerjaan, status marital, tingkat kepuasan kerja</p><p>DATA KUANTITATIF :Data yang dinyatakan dalam bentuk angkaContoh : lama bekerja, jumlah gaji, usia, hasil ulangan</p><p>DATA</p><p>JENISDATA</p><p>NOMINALORDINAL</p><p>INTERVALRASIO</p><p>KUALITATIF KUANTITATIF</p></li><li><p>4. Data</p><p>DATA NOMINAL :Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi.CIRI : posisi data setara</p><p>tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)CONTOH : jenis kelamin, jenis pekerjaan</p><p>DATA ORDINAL :Data berskala ordinal adalah data yang dipeoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubunganCIRI : posisi data tidak setara</p><p>tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)CONTOH : kepuasan kerja, motivasi</p><p>DATA INTERVAL :Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui.CIRI : Tidak ada kategorisasi</p><p>bisa dilakukan operasi matematikaCONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalender</p><p>DATA RASIO :Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut.CIRI : tidak ada kategorisasi</p><p>bisa dilakukan operasi matematikaCONTOH : gaji, skor ujian, jumlah buku</p></li><li><p>5. Pengolahan Data</p><p>PROSEDUR PENGOLAHAN DATA :</p><p>A. PARAMETER : Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi</p><p> Statistik PARAMETRIK : berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameter-parameter populasi; jenis data interval atau rasio; distribusi data normal atau mendekati normal.</p><p> Statistik NONPARAMETRIK : inferensi statistik tidak membahas parameter-parameter populasi; jenis data nominal atau ordinal; distribusi data tidak diketahui atau tidak normal</p><p>B. JUMLAH VARIABEL : berdasarkan jumlah variabel dibagi menjadi</p><p> Analisis UNIVARIAT : hanya ada 1 pengukuran (variabel) untuk n sampel atau beberapa variabel tetapi masing-masing variabel dianalisis sendiri-sendiri. Contoh : korelasi motivasi dengan pencapaian akademik.</p><p> Analisis MULTIVARIAT : dua atau lebih pengukuran (variabel) untuk n sampel di mana analisis antar variabel dilakukan bersamaan. Contoh : pengaruh motivasi terhadap pencapaian akademik yang dipengaruhi oleh faktor latar belakang pendidikan orang tua, faktor sosial ekonomi, faktor sekolah. </p></li><li><p>6. Pengolahan Data</p><p>MULAI</p><p>JumlahVariabel </p><p>?</p><p>AnalisisUnivariat</p><p>AnalisisMultivariat</p><p>JenisData ?</p><p>StatistikParametrik</p><p>StatistikNon Parametrik</p><p>SATU DUA / LEBIH</p><p>INTERVAL</p><p>RASIO</p><p>NOMINAL</p><p>ORDINAL</p></li><li><p>7. Penyajian Data</p><p>TABELTabel 1.1 Bidang Pekerjaan berdasarkan Latar Belakang Pendidikan</p><p>Count</p><p>1 8 6 15</p><p>1 7 8</p><p>4 3 5 12</p><p>2 14 11 27</p><p>3 4 6 13</p><p>10 30 35 75</p><p>administ rasi</p><p>personalia</p><p>produks i</p><p>marketing</p><p>keuangan</p><p>bidang</p><p>pekerjaan</p><p>Jumlah</p><p>SMU Akademi Sarjana</p><p>pendidikan</p><p>Jumlah</p><p>GRAFIK administrasipersonalia</p><p>produksi</p><p>marketing</p><p>keuangan</p><p>bidang pekerjaan</p><p>Pies show counts</p></li><li><p>8. Membuat Tabel</p><p>TABEL : memberikan informasi secara rinci. Terdiri atas kolom dan baris</p><p>TABEL</p><p>KOLOM</p><p>Kolom pertama : LABEL</p><p>Kolom kedua . n : Frekuensi atau label </p><p>BARIS Berisikan data berdasarkan kolom</p><p>Asal Wilayah</p><p>Pendapat tentang sertifikasi</p><p>JumlahSangat perlu</p><p>Perlu Tidak tahu</p><p>Tidak perlu </p><p>Sangat tdk </p><p>perlu</p><p>Jawa Barat</p><p>Jawa Tengah</p><p>Jawa Timur</p><p>NTT</p><p>Papua</p><p>Jumlah</p><p>Tabel Tabulasi Silang</p></li><li><p>9. Membuat Grafik </p><p>GRAFIK : memberikan informasi dengan benar dan cepat, tetapi tidak rinci. </p><p>Syarat :1. Pemilihan sumbu (sumbu tegak dan sumbu datar), kecuali grafik lingkaran2. Penetapan skala (skala biasa, skala logaritma, skala lain)3. Ukuran grafik (tidak terlalu besar, tinggi, pendek)</p><p>Sum</p><p>bu tegak</p><p>1</p><p>2</p><p>3</p><p>4</p><p>1 2 3 4</p><p>Sumbu datar</p><p>0</p><p>Titikpangkal</p><p>Jenis Grafik :</p><p> Grafik Batang (Bar)</p><p> Grafik Garis (line)</p><p> Grafik Lingkaran (Pie)</p><p> Grafik Interaksi (Interactive)</p></li><li><p>bidang pekerjaan</p><p>keuanganmarketingproduksipersonaliaadministrasi</p><p>Co</p><p>un</p><p>t</p><p>30</p><p>20</p><p>10</p><p>0</p><p>bidang pekerjaan</p><p>keuanganmarketingproduksipersonaliaadministrasi</p><p>Jum</p><p>lah</p><p>30</p><p>20</p><p>10</p><p>0</p><p>keuangan</p><p>marketing</p><p>produksi</p><p>personalia</p><p>administrasi</p><p>prestasi kerja</p><p>sangat baikbaikcukup baikjeleksangat jelek</p><p>Me</p><p>an</p><p> ga</p><p>ji p</p><p>erb</p><p>ula</p><p>n</p><p>800000</p><p>700000</p><p>600000</p><p>500000</p><p>400000</p><p>300000</p><p>Jenis kelamin</p><p>laki-laki</p><p>w anita</p><p>10. Jenis Grafik </p><p>Grafik Batang (Bar) Grafik Garis (line)</p><p>Grafik lingkaran (pie) Grafik Interaksi (interactive)</p></li><li><p>11. Frekuensi</p><p>FREKUENSI : banyaknya data untuk satu kelompok/klasifikasi</p><p>KELOMPOK FREKUENSI</p><p>Kelompok ke-1 f1</p><p>Kelompok ke-2 f2</p><p>Kelompok ke-3 f3</p><p>Kelompok ke-i fi</p><p>Kelompok ke-k fk</p><p>kn = fi</p><p>i=1</p><p>Pendidikan Frekuensi</p><p>S1 62</p><p>S2 19</p><p>S3 9</p><p>90</p><p>kn = fi = f1 + f2 + f3 +.. + fi + + fk</p><p>i=1</p></li><li><p>DISTRIBUSI FREKUENSI : mengelompokkan data interval/rasio dan menghitung banyaknya data dalam satu kelompok/klasifikasi</p><p>12. Distribusi Frekuensi</p><p>Membuat distribusi frekuensi :1. Mencari sebaran (range) yakni selisih antara data paling besar </p><p>dengan data paling kecil) 35 20 = 152. Menentukan banyak kelas dengan rumus k = 1 + 3,3 log n</p><p> 71. Menentukan panjang kelas dengan rumus </p><p>p = sebaran / banyak kelas 15/7 = 2</p><p>KELOMPOK USIA FREKUENSI</p><p>20 21 11</p><p>22 23 17</p><p>24 25 14</p><p>26 27 12</p><p>28 29 7</p><p>30 31 18</p><p>32 - 33 5</p><p>34 - 35 1</p><p>USIA FREKUENSI</p><p>20 5</p><p>21 6</p><p>22 13</p><p>23 4</p><p>24 7</p><p>25 7</p><p>26 7</p><p>27 5</p><p>28 3</p><p>29 4</p><p>30 15</p><p>31 3</p><p>33 5</p><p>35 1</p></li><li><p>11. Frekuensi</p><p>FREKUENSI : banyaknya data untuk satu kelompok/klasifikasi</p><p>KELOMPOK FREKUENSI</p><p>Kelompok ke-1 f1</p><p>Kelompok ke-2 f2</p><p>Kelompok ke-3 f3</p><p>Kelompok ke-i fi</p><p>Kelompok ke-k fk</p><p>kn = fi</p><p>i=1</p><p>Pendidikan Frekuensi</p><p>S1 62</p><p>S2 19</p><p>S3 9</p><p>90</p><p>kn = fi = f1 + f2 + f3 +.. + fi + + fk</p><p>i=1</p></li><li><p>DISTRIBUSI FREKUENSI : mengelompokkan data interval/rasio dan menghitungbanyaknya data dalam satu kelompok/klasifikasi</p><p>12. Distribusi Frekuensi</p><p>Membuat distribusi frekuensi :1. Mencari sebaran (range) yakni selisih antara data paling besar</p><p>dengan data paling kecil) 35 20 = 152. Menentukan banyak kelas dengan rumus k = 1 + 3,3 log n 73. Menentukan panjang kelas dengan rumus</p><p>p = sebaran / banyak kelas 15/7 = 2</p><p>KELOMPOK USIA FREKUENSI</p><p>20 21 11</p><p>22 23 17</p><p>24 25 14</p><p>26 27 12</p><p>28 29 7</p><p>30 31 18</p><p>32 - 33 5</p><p>34 - 35 1</p><p>USIA FREKUENSI</p><p>20 5</p><p>21 6</p><p>22 13</p><p>23 4</p><p>24 7</p><p>25 7</p><p>26 7</p><p>27 5</p><p>28 3</p><p>29 4</p><p>30 15</p><p>31 3</p><p>33 5</p><p>35 1</p></li><li><p>13. Ukuran Tendensi Sentral </p><p>RATA-RATA : suatu bilangan yang bertindak mewakili sekumpulan bilanganRATA-RATA HITUNG (RERATA) : jumlah bilangan dibagi banyaknya</p><p>X1 + X2 + X3 + + Xnn </p><p>n Xii =1</p><p>n</p><p>X =</p><p>Bila terdapat sekumpulan bilangan di mana masing-masing bilangannya memiliki frekuensi,maka rata-rata hitung menjadi :</p><p>X1 f1 + X2 f2 + X3 f3 + + Xkfkf1 + f2 + f3 + + fk</p><p>X =</p><p>k</p><p> Xifii =1</p><p>k</p><p> fii =1Cara menghitung :</p><p>Bilangan (Xi) Frekuensi (fi) Xi fi</p><p>70 3 210</p><p>63 5 315</p><p>85 2 170</p><p>Jumlah 10 695</p><p>Maka : X = 69510</p><p>= 69.5</p></li><li><p>14. Median </p><p>MEDIAN : nilai tengah dari sekumpulan data setelah diurutkan yang fungsinya membantumemperjelas kedudukan suatu data.</p><p>Contoh : diketahui rata-rata hitung nilai ulangan dari sejumlah siswa adalah 6.55. Pertanyaannya adalah apakah siswa yang memperoleh nilai 7termasuk istimewa, baik, atau biasa-biasa saja ? </p><p>Jika nilai ulangan tersebut adalah : 10 10 8 7 7 6 5 5 5 5 4,maka rata-rata hitung = 6.55, median = 6Kesimpulan : nilai 7 termasuk kategori baik sebab berada di atas rata-rata hitung </p><p>dan median (kelompok 50% atas)</p><p>Jika nilai ulangan tersebut adalah : 8 8 8 8 8 8 7 5 5 4 3, maka rata-rata hitung = 6.55, median = 8Kesimpulan : nilai 7 termasuk kategori kurang sebab berada di bawah median </p><p>(kelompok 50% bawah)</p><p>Jika sekumpulan data banyak bilangannya genap (tidak mempunyai bilangan tengah)Maka mediannya adalah rerata dari dua bilangan yang ditengahnya.Contoh : 1 2 3 4 5 6 7 8 8 9 maka median (5+6) : 2 = 5.5</p></li><li><p>15. Modus </p><p>MODUS : bilangan yang paling banyak muncul dari sekumpulan bilangan, yang fungsinya untuk melihat kecenderungan dari sekumpulan bilangan tersebut.</p><p>Contoh : nilai ulangan 10 10 8 7 7 6 5 5 5 5 4 Maka : s = 6 ; k = 3 ; p =2 </p><p>rata-rata hitung = 6.55 ; median = 6modus = 5 ; kelas modus = 5 - 7</p><p>Nilai Frekuensi</p><p>10 2</p><p>8 1</p><p>7 2</p><p>6 1</p><p>5 4</p><p>4 1</p><p>Jumlah 11</p><p>Nilai Frekuensi</p><p>8 10 3</p><p>5 7 7</p><p>2 4 1</p><p>Jumlah 11</p><p>Mo X Me</p><p>+-</p><p>Kurva positif apabila rata-rata hitung &gt; modus / medianKurva negatif apabila rata-rata hitung &lt; modus / median </p></li><li><p>16. Ukuran Penyebaran </p><p>Rentang (range) : selisih bilangan terbesar dengan bilangan terkecil. Sebaran merupakan ukuran penyebaran yang sangat kasar, sebab hanya bersangkutan dengan bilangan terbesar dan terkecil.</p><p>A : 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10B : 100 100 100 100 100 10 10 10 10 10C : 100 100 100 90 80 30 20 10 10 10</p><p>Contoh :X = 55r = 100 10 = 90</p><p>UKURAN YANG MENYATAKAN HOMOGENITAS / HETEROGENITAS :1. RENTANG (Range)2. DEVIASI RATA-RATA (Average Deviation)3. VARIANS (Variance)4. DEVIASI STANDAR (Standard Deviation)</p><p>Rata-rata</p></li><li><p>17. Deviasi rata-rata Deviasi Rata-rata : penyebaran Berdasarkan harga mutlak simpanganbilangan-bilangan terhadap rata-ratanya. </p><p>Nilai X X - X |X X|</p><p>100 45 45</p><p>90 35 35</p><p>80 25 25</p><p>70 15 15</p><p>60 5 5</p><p>50 -5 5</p><p>40 -15 15</p><p>30 -25 25</p><p>20 -35 35</p><p>10 -45 45</p><p>Jumlah 0 250</p><p>Nilai X X - X |X X|</p><p>100 45 45</p><p>100 45 45</p><p>100 45 45</p><p>90 35 35</p><p>80 25 25</p><p>30 -25 25</p><p>20 -35 35</p><p>10 -45 45</p><p>10 -45 45</p><p>10 -45 45</p><p>Jumlah 0 390</p><p>Kelompok A Kelompok B</p><p>DR = 250 = 25 10</p><p>DR = 390 = 3910</p><p>Makin besar simpangan,makin besar nilai deviasi rata-rata</p><p>DR =ni=1</p><p>|Xi X|n</p><p>Rata-rata</p><p>Rata-rata</p></li><li><p>18. Varians &amp; Deviasi Standar </p><p>Varians : penyebaran berdasarkan jumlah kuadrat simpangan bilangan-bilangan terhadap rata-ratanya ; melihat ketidaksamaan sekelompok data</p><p>s2 =ni=1</p><p>(Xi X)2</p><p>n-1</p><p>Deviasi Standar : penyebaranberdasarkan akar dari varians ;menunjukkan keragaman kelompok data</p><p>s =ni=1</p><p>(Xi X)2</p><p>n-1</p><p>Nilai X X -X (XX)2</p><p>100 45 2025</p><p>90 35 1225</p><p>80 25 625</p><p>70 15 225</p><p>60 5 25</p><p>50 -5 25</p><p>40 -15 225</p><p>30 -25 625</p><p>20 -35 1225</p><p>10 -45 2025</p><p>Jumlah 8250</p><p>Nilai X X -X (X X)2</p><p>100 45 2025</p><p>100 45 2025</p><p>100 45 2025</p><p>90 35 1225</p><p>80 25 625</p><p>30 -25 625</p><p>20 -35 1225</p><p>10 -45 2025</p><p>10 -45 2025</p><p>10 -45 2025</p><p>Jumlah 15850</p><p>Kelompok A Kelompok B</p><p>s = 8250</p><p>9 = 30.28 s = 15850</p><p>9 = 41.97</p><p>Kesimpulan :Kelompok A : rata-rata = 55 ; DR = 25 ; s = 30.28 Kelompok B : rata-rata = 55 ; DR = 39 ; s = 41.97 </p><p>Maka data kelompok B lebih tersebar daripada kelompok A</p></li><li><p>A behavioral science RM handout (after Dr. E. Lea Witta Dept. of Educational Research, Technology, and Leadership, University of Central Florida</p></li><li><p>19. Normalitas, Hipotesis, Pengujian </p><p>Distribusi Normal : kurva berbentuk bel, simetris, simetris terhadap sumbu yang melalui nilai rata-rata</p><p> +s +2s +3s -s +2s+3s</p><p>68%</p><p>95%</p><p>99%</p><p> Lakukan uji normalitas Rasio Skewness &amp; Kurtosis berada 2 sampai +2 </p><p>Rasio = </p><p> Jika tidak berdistribusi normal, lakukan uji normalitas non parametrik (Wilcoxon, Mann-White, Tau Kendall)</p><p>Skewness = kemiringan</p><p>Kurtosis = keruncingan</p><p>nilai</p><p>Standard error</p></li><li><p>Review Page!</p></li><li><p>Pengaruh Nilai Statistik Dalam Pengambilan Keputusan Personal</p><p>BERITA HARIAN NASIONALSepanjang tahun ini telah terjadi 20 kecelakaan pesawat dalam 100 </p><p>hari terakhir.</p><p>Bila 5 hari yang lalu telah terjadi</p><p>kecelakaan pesawat, sedangkan anda akan</p><p>pergi dari Banda aceh ke Jakarta. Apakah</p><p>anda akan naik pesawat?</p><p>Berarti 5 hari sekali terjadi kecelakaan pesawat.</p></li><li><p>STK - Probabilitas</p><p>0 &lt; P(A) &lt; 1, P() = 0, dan P(S) = 1</p><p>Peluang : pengukuran numerik kemungkinan suatu kejadian terjadi</p><p>P E L U A N G</p><p>0 10,5</p></li><li><p>Percobaan (Eksperimen) </p><p>Lempar koin</p><p>Lempar dadu</p><p>Kelahiran</p><p>STK - Probabilitas</p><p>Percobaan</p><p>Gambar, Angka</p><p>1,2,3,4,5,6</p><p>Laki-laki, Perempuan</p><p>Keluaran</p></li><li><p>RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN</p><p>Ruang sampel adalah himpunan dari semua hasil yang mungkin muncul atau terjadi pada suatu percobaan statistik.</p><p>Ruang sampel dilambangkan dengan S dan anggota-anggotanyadisebut titik sampel.</p><p>Kejadian adalah himpunan dari hasil yang muncul atau terjadipada suatu percobaan statistik.</p><p>Kejadian dilambangkan dengan A dan anggota-anggotanyadisebut juga titik sampel.</p><p>STK - Probabilitas</p></li><li><p>RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN (lanjutan)</p><p>Ruang sampel S Himpunan semesta S</p><p>Kejadian A Himpunan bagian A</p><p>Titik sampel Anggota himpunan</p><p>STK - Probabilitas</p><p>A</p><p>S</p></li><li><p>RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN </p><p>(lanjutan)</p><p>Bila kejadian A terjadi dalam m cara pada ruang sampel S</p><p>yang terjadi dalam n cara maka probabilitas kejadian A </p><p>adalah :</p><p>dimana :</p><p>n(A) = banyak anggota A</p><p>n(S) = banyak anggota S</p><p> n</p><p>m </p><p>Sn</p><p>An AP </p><p>STK - Probabilitas</p></li><li><p>RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN </p><p>(lanjutan)</p><p>STK - Probabilitas</p><p>Keluaran Percobaan</p><p> Percobaan multi langkah (n1)(n2)...(nk)</p><p> Kombinasi</p><p> Permutasi</p></li><li><p>RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN </p><p>(lanjutan)Contoh :</p><p>Pada pelemparan 2 buah uang logam :</p><p>a. Tentukan ruang sampel!</p><p>b. Bila A menyatakan kejadian munculnya sisi-sisi yang sama dari 2 uang</p><p>logam tersebut, tentukan probabilitas kejadian A!</p><p>Jawab :</p><p>a. Ruang sampelnya :</p><p>b. A = {(,g,g),(a,a)} , maka n(A) = 2 dan n(S) = 4, sehingga probabilitas</p><p>kejadian A adalah :</p><p>Uang logam 2</p><p>g a</p><p>Uang</p><p>Logam 1</p><p>g (g,g) (g,a)</p><p>a (a,g) (a,a)</p><p> 2</p><p>1 </p><p>4</p><p>2 </p><p>Sn</p><p>An AP </p><p>STK - Probabilitas</p></li><li><p>RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN </p><p>(lanjutan)</p><p>Latihan :</p><p>Pada pelemparan dua buah dadu :</p><p>a. Tentukan ruang sampelnya!</p><p>b. Bila A menyatakan kejadian munculnya dua dadu dengan muka sama, tentukan P(A)!</p><p>c. Bila B menyatakan kejadian munculnya jumlah muka dua dadu kurang dari 5, tentukan P(B)!</p><p>d. Bila C menyatakan kejadian munculnya jumlah muka dua dadu lebih dari sama dengan 7, tentukan P(C)!</p><p>STK - Probabilitas</p></li><li><p>PERMUTASI</p><p>Susunan-susunan yang dibentuk dari anggota-</p><p>anggota suatu himpunan dengan mengambil</p><p>seluruh atau sebagian anggota himpunan dan</p><p>memberi arti pada urutan anggota dari</p><p>masing-masing susunan tersebut.</p><p>Permutasi ditulis dengan P.</p></li><li><p>PERMUTASI (lanjutan)</p><p>Bila himpunan terdiri dari n anggota dan diambil sebanyak</p><p>r, maka banyaknya susunan yang dapat dibuat adalah :</p><p>Contoh :</p><p>Bila n=4 dan r=2, maka</p><p> !r-nn!</p><p> Prn </p><p> 12 </p><p>2!</p><p>4.3.2! </p><p>2!</p><p>4! </p><p>!2-4</p><p>4! P24 </p><p>STK - Probabilitas</p></li><li><p>KOMBINASI</p><p>Susunan-susunan yang dibentuk dari anggota-anggota suatu himpunan dengan mengambil seluruh atau sebagian dari anggota himpunan itu tanpa memberi arti pada urutan anggota dari masing-masing susunan tersebut.</p><p>Kombinasi ditulis dengan C.</p><p>STK - Probabilitas</p></li><li><p>KOMBINASI (lanjutan)</p><p>Bila himpunan terdiri dari n anggota dan dia...</p></li></ul>