Modul Ajar Matematika Tingkat Lanjut Kelas 12 SMA: Distribusi Peluang Acak dan Distribusi Normal (Bab 5)

Variabel acak diskrit dan kontinu, fungsi distribusi peluang (fungsi massa peluang dan fungsi distribusi kumulatif $F(x)$), nilai harapan (ekspektasi $E(X) = \mu$) dan varians ($\sigma^2$), Distribusi Binomial Bernoulli ($P(X=x) = C(n,x) p^x q^{n-x}$), serta Distribusi Normal Gauss dan penggunaan tabel Z-score baku ($Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$).

Capaian dan tujuan pembelajaran

  • Peserta didik mampu menganalisis konsep variabel acak dan menghitung nilai harapan fungsi peluang.
  • Peserta didik mampu menyelesaikan masalah peluang menggunakan rumus Distribusi Binomial.
  • Peserta didik mampu menggunakan kurva Distribusi Normal dan tabel Z-score dalam penarikan kesimpulan statistik.

Materi pokok & uraian konsep pembelajaran

Teori probabilitas lanjut memodelkan ketidakpastian dunia nyata menggunakan variabel acak (*random variable*). Variabel acak diskrit memiliki nilai berupa bilangan cacah terhitung dengan fungsi massa peluang yang memenuhi $\Sigma P(X = x) = 1$, sedangkan variabel acak kontinu didefinisikan oleh fungsi kerapatan peluang integral $\int_{-\infty}^\infty f(x) dx = 1$.

Eksperimen Binomial memodelkan $n$ kali percobaan Bernoulli independen yang hanya menghasilkan dua kemungkinan (sukses atau gagal dengan peluang tetap $p$ dan $q = 1 - p$). Nilai harapan rata-rata distribusi binomial dirumuskan $\mu = np$ dan varians $\sigma^2 = npq$.

Distribusi Normal (Kurva Lonceng Gauss) merupakan distribusi peluang kontinu terpenting dalam statistika inferensial. Melalui transformasi skor baku $Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$, seluruh data terdistribusi normal dapat dikonversi ke Distribusi Normal Standar $N(0, 1)$ untuk menghitung interval kepercayaan dan pengujian hipotesis.

Peta subtopik bahasan

  • Variabel Acak Diskrit dan Fungsi Distribusi Peluang Kumulatif

    Menyusun tabel distribusi peluang, nilai ekspektasi $E(X)$, dan varians variabel acak diskrit.

  • Distribusi Binomial dan Karakteristik Percobaan Bernoulli

    Menghitung peluang kejadian binomial $P(X = x) = C(n,x) p^x (1-p)^{n-x}$ dan frekuensi harapan.

  • Distribusi Normal (Kurva Gauss) dan Transformasi Z-Score

    Menghitung luas daerah di bawah kurva normal baku menggunakan tabel distribusi Z.

  • Aplikasi Distribusi Peluang dalam Uji Hipotesis Sederhana

    Menerapkan uji binomial dan batas signifikansi dalam pengendalian mutu serta survei populasi.

Istilah kunci dan glosarium

Variabel Acak (Random Variable)
Fungsi yang memetakan setiap anggota ruang sampel percobaan acak ke sebuah bilangan real.
Distribusi Binomial
Distribusi peluang dari $x$ kali keberhasilan dalam $n$ percobaan acak saling bebas yang hanya memiliki dua hasil (sukses/gagal).
Nilai Harapan (Ekspektasi $\mu$)
Nilai rata-rata teoritis jangka panjang dari suatu variabel acak: $E(X) = \Sigma x_i P(X = x_i)$.
Distribusi Normal (Kurva Gauss)
Distribusi peluang kontinu simetris berbentuk lonceng yang ditentukan oleh nilai rata-rata ($\mu$) dan simpangan baku ($\sigma$).
Z-Score (Skor Baku)
Nilai transformasi yang menyatakan jarak suatu data dari nilai rata-rata dalam satuan simpangan baku: $Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$.

Instrumen asesmen formatif & contoh soal pembelajaran

5 butir instrumen soal pilihan ganda berbasis HOTS untuk mengukur pemahaman konsep pada bab ini. Dilengkapi kunci jawaban dan uraian pembahasan analitis.

Soal 1

Sebuah koin uang logam tidak seimbang memiliki peluang muncul angka sebesar $p = 0.6$. Koin tersebut dilempar sebanyak $5$ kali. Peluang muncul tepat 3 kali sisi angka adalah...

  • A. $0.3456$
  • B. $0.2304$
  • C. $0.1152$
  • D. $0.4560$
Lihat Kunci Jawaban & Pembahasan
Kunci Jawaban: Pilihan A

Pembahasan: $P(X=3) = C(5,3) (0.6)^3 (0.4)^2 = 10 \times (0.216) \times (0.16) = 10 \times 0.03456 = 0.3456$.

Soal 2

Nilai rata-rata $(\mu)$ dan varians $(\sigma^2)$ dari sebuah variabel acak yang berdistribusi binomial dengan $n = 100$ percobaan dan peluang sukses $p = 0.2$ berturut-turut adalah...

  • A. $\mu = 20$ dan $\sigma^2 = 16$
  • B. $\mu = 20$ dan $\sigma^2 = 4$
  • C. $\mu = 50$ dan $\sigma^2 = 25$
  • D. $\mu = 80$ dan $\sigma^2 = 16$
Lihat Kunci Jawaban & Pembahasan
Kunci Jawaban: Pilihan A

Pembahasan: Rata-rata $\mu = n \cdot p = 100 \times 0.2 = 20$. Varians $\sigma^2 = n \cdot p \cdot q = 100 \times 0.2 \times 0.8 = 16$ (Simpangan baku $\sigma = 4$).

Soal 3

Nilai ujian suatu sekolah berdistribusi normal dengan rata-rata $\mu = 75$ dan simpangan baku $\sigma = 10$. Nilai $Z$-score baku untuk siswa yang memperoleh nilai $X = 90$ adalah...

  • A. $+1.5$
  • B. $+1.0$
  • C. $+2.0$
  • D. $-1.5$
Lihat Kunci Jawaban & Pembahasan
Kunci Jawaban: Pilihan A

Pembahasan: $Z = \frac{X - \mu}{\sigma} = \frac{90 - 75}{10} = \frac{15}{10} = +1.5$.

Soal 4

Luas total seluruh daerah di bawah kurva fungsi kerapatan probabilitas distribusi normal baku dari $-\infty$ hingga $+\infty$ sama dengan...

  • A. $1.0$ ($100\%$ kepastian)
  • B. $0.5$
  • C. $\pi$
  • D. Tak terhingga
Lihat Kunci Jawaban & Pembahasan
Kunci Jawaban: Pilihan A

Pembahasan: Total integral fungsi kerapatan probabilitas suatu variabel acak pada seluruh ruang sampel selalu bernilai tepat 1 ($100\%$).

Soal 5

Variabel acak $X$ memiliki distribusi peluang: $P(X=1) = 0.2, P(X=2) = 0.5, P(X=3) = 0.3$. Nilai harapan ekspektasi $E(X)$ adalah...

  • A. $2.1$
  • B. $2.0$
  • C. $1.8$
  • D. $2.3$
Lihat Kunci Jawaban & Pembahasan
Kunci Jawaban: Pilihan A

Pembahasan: $E(X) = \Sigma x_i P(x_i) = (1)(0.2) + (2)(0.5) + (3)(0.3) = 0.2 + 1.0 + 0.9 = 2.1$.

Petunjuk penggunaan berkas

Setelah mengunduh berkas perangkat ajar, ikuti langkah berikut untuk menggunakannya secara optimal:

  1. Buka dokumen menggunakan Microsoft Word, Google Docs, atau LibreOffice.
  2. Sesuaikan identitas satuan pendidikan, nama guru pengampu, NIP, serta alokasi waktu kelas.
  3. Cetak instrumen asesmen atau bagikan lembar kerja (LKPD) kepada peserta didik.

Bahan ajar Matematika Tingkat Lanjut lainnya

  • Polinomial (Suku Banyak)

    Matematika Tingkat Lanjut SMA Kelas 11 · Semester 1

  • Matriks dan Sistem Persamaan Linear

    Matematika Tingkat Lanjut SMA Kelas 11 · Semester 1

  • Transformasi Geometri Analitik Berbasis Matriks

    Matematika Tingkat Lanjut SMA Kelas 11 · Semester 1