Baik di dalam dunia engineering, ekonomi, sosial, budaya
maupun dunia teoritis (termasuk dunia komputer tentunya), kita sering
menghadapi suatu yang sering disebut sebagai “ketidakpastian”. Ketidakpastian terjadi akibat
keterbatasan manusia itu sendiri di dalam dunianya dalam mengukur/menghitung/menalar/meramal
sesuatu hal
baik yang akan datang maupun yang ada di depan mata, termasuk yang telah terjadi. Sejak dari
awal zaman, ketidakpastian diantisipasi manusia dengan berbagai cara. Ada cara yang bersifat prophecy
dan supranatural, ada pula yang lebih rasional dengan mempelajari
periodisitas (pengulangan) gejala alam untuk mengurangi tingkat ketidakpastian itu hingga
sampai ke tingkat yang lebih manageble. Namun, ketidakpastian itu tetap mewarnai kehidupan
manusia karena ketidak pastian itu mungkin menjadi faktor pemicu dinamika roda kehidupan itu sendiri. Dengan
kata lain,
walau ketidakpastian itu seringkali menjadi sumber kesulitan, tatapi juga sekaligus merupakan blessing.
Teori Probabilitas bisa dikatakan merupakan salah satu ilmu
untuk “mengukur” ketidakpastian hingga ke tingkat yang lebih manageble dan predictable.
Teori probabilitas
digunakan bukan hanya untuk hal-hal yang praktis, bahkan juga untuk hal-hal yang teoritis ketika
model-model matematis tidak dapat lagi disusun secara komprehensif untuk memecahkan
suatu masalah. Apalagi dunia engineering yang pada umumnya memerlukan
pertimbangan yang lebih singkat dan pragmatis sangat mengandalkan konsep-konsep di
dalam teori probabilitas.
Metode statistika adalah “muka” dari teori probabilitas.
Metode statistika digunakan untuk melakukan pengukuran kuantitatif yang aproksimatif akan suatu hal.
Konsep metodologis
yang digunakan di dalam metode statistika dikembangkan berdasarkan teori probabilitas. Dalam
penggunaannya, hasil pengukuran statistika sudah dapat dianggap memadai. Namun,
untuk memahami apa yang ada di balik angka-angka hasil penghitungan statistika
tersebut memerlukan pemahaman mengenali model probabilitas yang
digunakannya, yang artinya perlu kembali ke teori probabilitas. Tanpa pemahaman tersebut,
seringkali statistik digunakan untuk melegitimasi suatu kebohongan (dikenal sebagai
kebohongan statistika)
ketika statistik digunakan sementara model dasar probabilitas yang terkait tidak sesuai/relevan dengan
situasi yang
sebenarnya.
Simulasi dan teori antrian dapat dikatakan juga sebagai
turunan dari teori probabilitas. Dengan simulasi maka perilaku suatu sistem
atau rancangan dapat dipelajari. Teori probabilitas digunakan dalam menentukan
perilaku secara lebih kuantitatif dari apa yang disimulasikan. Teori
antrian merupakan hasil pengembangan lanjutan konsep probabilitas dan di dalamnya
masih berbicara mengenai model-model probabilitas.
Namun, kembali ke pembicaraan awal, yaitu bahwa probabilitas
hanyalah suatu sistematika
ilmu untuk mempelajari ketidakpastian. Seakurat-akuratnya model probabilitas yang digunakan,
tetap saja ketidakpastian itu masih ada walau dengan kadar yang amat tipis. Dan
ketidak pastian yang tipis itu pada gilirannya dapat menghasilkan hasil yang
ekstrim. Jadi penting bagi kita memahami apa yang bias diberikan oleh teori
probabilitas dan turunan-turunannya. Dalam
statistik probabilitas dikenal dengan distribusi, distribusi ini ada dua macam
yaitu distribusi diskrit dan distribusi kontinue.
