PROBABILITAS

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.