SATS4211 — Metode Statistik 2
1. Dalam analisis data kategorik bivariat, tabel yang digunakan untuk menampilkan frekuensi dua variabel disebut tabel…
- A. silang
- B. distribusi frekuensi
- C. kontingensi
- D. frekuensi relatif
2. Jika variabel kategorik memiliki dua kategori dan variabel lainnya juga memiliki dua kategori, maka tabel kontingensi yang terbentuk berukuran…
- A. 2×3
- B. 2×2
- C. 3×2
- D. 3×3
3. Ukuran asosiasi yang digunakan untuk data kategorik yang terdiri dari dua variabel biner adalah…
- A. rasio odds
- B. rata-rata
- C. median
- D. standar deviasi
4. Jika frekuensi harapan pada tabel kontingensi lebih dari 5, maka uji yang tepat untuk menguji independensi dua variabel kategorik adalah uji…
- A. Chi-kuadrat
- B. t
- C. z
- D. F
5. Dalam tabel kontingensi 3×2, jumlah baris adalah…
- A. 5
- B. 2
- C. 3
- D. 1
6. Nilai koefisien kontingensi berkisar antara…
- A. -1 sampai 0
- B. -1 sampai 1
- C. 0 sampai tak hingga
- D. 0 sampai 1
7. Dalam data bivariat kontinu, hubungan antara dua variabel dapat dilihat secara visual melalui grafik…
- A. pencar
- B. batang
- C. lingkaran
- D. garis
8. Kovarians antara dua variabel X dan Y dapat dihitung menggunakan rumus…
- A. Sigma (x – x bar)(y – y bar)/n
- B. Sigma (x – x bar)^2/(n-1)
- C. Sigma (y – y bar)^2/(n-1)
- D. Sigma (x – x bar)(y – y bar)/(n-1)
9. Jika kovarians antara X dan Y bernilai positif, maka hubungan antara X dan Y adalah…
- A. tidak ada
- B. negatif
- C. positif
- D. nonlinear
10. Koefisien korelasi Pearson dihitung dengan membagi kovarians dengan…
- A. simpangan baku X kali simpangan baku Y
- B. rata-rata X kali rata-rata Y
- C. varians X kali varians Y
- D. jumlah X kali jumlah Y
11. Nilai korelasi Pearson r = 0,8 menunjukkan hubungan yang…
- A. kuat dan negatif
- B. lemah dan positif
- C. kuat dan positif
- D. sempurna
12. Jika semua titik data terletak pada garis lurus dengan kemiringan negatif, maka nilai korelasi Pearson adalah…
- A. 1
- B. -1
- C. 0
- D. 0,5
13. Dalam distribusi normal bivariat, parameter yang mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel adalah…
- A. median
- B. rata-rata mu
- C. varians sigma^2
- D. koefisien korelasi rho
14. Jika dua variabel berdistribusi normal bivariat dengan korelasi rho = 0, maka kedua variabel bersifat…
- A. dependen
- B. independen
- C. berkorelasi positif
- D. berkorelasi negatif
15. Fungsi densitas normal bivariat melibatkan parameter…
- A. hanya mu dan sigma
- B. mu1, mu2, sigma1^2, sigma2^2, rho
- C. hanya rho
- D. mu1, mu2, sigma1, sigma2
16. Kurva level dari distribusi normal bivariat berbentuk…
- A. hiperbola
- B. lingkaran
- C. parabola
- D. ellips
18. Dalam distribusi normal bivariat, jika koefisien korelasi ρ = 0, maka bentuk himpunan pasangan (x,y) adalah berbentuk?
- A. Elips yang miring
- B. Garis lurus diagonal
- C. Lingkaran
- D. Parabola
19. Dalam model regresi linear sederhana Y = β0 + β1X + ε, metode kuadrat terkecil (ordinary least squares) digunakan untuk meminimumkan jumlah dari?
- A. Kuadrat selisih antara Y dan β0 + β1X
- B. Kuadrat selisih antara Y dan X
- C. Kuadrat selisih antara Y dan β0
- D. Kuadrat selisih antara Y dan ε
20. Pada regresi linear sederhana, estimator β1 (koefisien regresi) dengan metode kuadrat terkecil dihitung menggunakan rumus?
- A. Σ(Xi – X̄)(Yi – Ȳ) / Σ(Yi – Ȳ)^2
- B. Σ(Yi – Ȳ)^2 / Σ(Xi – X̄)^2
- C. Σ(Xi – X̄)^2 / Σ(Yi – Ȳ)^2
- D. Σ(Xi – X̄)(Yi – Ȳ) / Σ(Xi – X̄)^2
21. Dari data berikut: Xi = 1,2,3,4,5 dan Yi = 2,4,5,4,5, nilai koefisien regresi β1 estimasi adalah?
- A. 0,5
- B. 0,6
- C. 0,8
- D. 0,7
22. Dalam regresi linear sederhana, nilai residual untuk suatu observasi adalah?
- A. Yi – (β0 + β1Xi)
- B. Yi – X̄
- C. Yi – Ȳ
- D. (β0 + β1Xi) – Yi
23. Pada analisis regresi, jumlah kuadrat total (SST) dapat dinyatakan sebagai?
- A. Σ(Yi – X̄)^2
- B. Σ(Yi – Ŷi)^2
- C. Σ(Ŷi – Ȳ)^2
- D. Σ(Yi – Ȳ)^2
24. Dalam regresi linear sederhana, jika koefisien determinasi R^2 = 0,81, maka korelasi antara X dan Y adalah?
- A. 0,81
- B. 0,70
- C. 0,90
- D. 0,60
25. Untuk menguji apakah β1 = 0 dalam regresi linear sederhana, statistik uji yang digunakan adalah?
- A. t = β1 / SE(β1)
- B. t = (β1 – 1) / SE(β1)
- C. F = β1^2 / SE(β1)
- D. z = β1 / σ
26. Interval kepercayaan 95% untuk β1 adalah?
- A. β1 ± z(0,025) * SE(β1)
- B. β1 ± t(0,025; n-2) * SE(β1)
- C. β1 ± t(0,05; n-2) * SE(β1)
- D. β1 ± χ^2(0,025; n-2) * SE(β1)
27. Jika dalam regresi linear sederhana diperoleh β1 = 2,5 dan SE(β1) = 0,5 dengan n = 30, nilai statistik uji t untuk H0: β1 = 0 adalah?
- A. 4,0
- B. 5,0
- C. 2,5
- D. 3,0
28. Untuk menguji signifikansi regresi secara keseluruhan dalam regresi linear sederhana, uji F setara dengan uji t karena?
- A. F = t^2
- B. F = t
- C. F = (t)^0,5
- D. F = 2t
29. Nilai taksiran untuk Y ketika X = X0 dalam regresi linear sederhana adalah?
- A. X0 / β1 + β0
- B. β0 * β1X0
- C. β0 – β1X0
- D. β0 + β1X0
30. Interval kepercayaan untuk rata-rata Y pada X = X0 diberikan oleh?
- A. Ŷi ± t(α/2; n-2) * akar(MSE * 1/n)
- B. Ŷi ± t(α/2; n-2) * akar(MSE * (1/n + (X0 – X̄)^2 / Σ(Xi – X̄)^2))
- C. Ŷi ± z(α/2) * akar(MSE)
- D. Ŷi ± t(α/2; n-2) * akar(MSE * (1 + 1/n + (X0 – X̄)^2 / Σ(Xi – X̄)^2))
31. Interval prediksi untuk nilai individual Y pada X = X0 diberikan oleh?
- A. Ŷi ± t(α/2; n-2) * akar(MSE * (1/n + (X0 – X̄)^2 / Σ(Xi – X̄)^2))
- B. Ŷi ± t(α/2; n-2) * akar(MSE * (1 + 1/n + (X0 – X̄)^2 / Σ(Xi – X̄)^2))
- C. Ŷi ± z(α/2) * MSE
- D. Ŷi ± t(α/2; n-2) * MSE
32. Pemeriksaan asumsi normalitas residual dalam regresi dapat dilakukan dengan?
- A. Plot residual versus nilai taksiran
- B. Plot residual versus waktu
- C. Normal probability plot
- D. Scatter plot antara X dan Y
33. Jika plot residual versus nilai taksiran menunjukkan pola menyebar secara acak di sekitar nol, ini menandakan bahwa asumsi?
- A. Independensi terpenuhi
- B. Normalitas terpenuhi
- C. Linearitas dan homoskedastisitas terpenuhi
- D. Tidak ada multikolinearitas
34. Uji Breusch-Pagan digunakan untuk mendeteksi pelanggaran asumsi?
- A. Homoskedastisitas
- B. Normalitas
- C. Independensi
- D. Linearitas
35. Dalam analisis regresi linear sederhana, interval kepercayaan untuk koefisien regresi (beta_1) digunakan untuk mengukur…
- A. tingkat kesalahan prediksi dari model
- B. rentang nilai yang mungkin dari koefisien regresi dengan tingkat kepercayaan tertentu
- C. kekuatan hubungan antara variabel prediktor dan respons
- D. selisih antara nilai observasi dan nilai taksiran
36. Dalam pemeriksaan model regresi, jika kita ingin mendeteksi adanya pola non-linear dalam residual, alat yang paling tepat digunakan adalah…
- A. uji t pada koefisien regresi
- B. uji Durbin-Watson
- C. koefisien determinasi
- D. plot residual terhadap nilai taksiran
37. Pada pemeriksaan asumsi homoskedastisitas dalam model regresi linear, kondisi yang ideal adalah…
- A. varians residual konstan di semua nilai taksiran
- B. varians residual meningkat seiring nilai taksiran
- C. varians residual menurun seiring nilai taksiran
- D. varians residual memiliki pola sinusoidal
38. Uji Durbin-Watson dalam analisis regresi digunakan untuk mendeteksi…
- A. autokorelasi residual
- B. heteroskedastisitas residual
- C. multikolinearitas antar prediktor
- D. normalitas distribusi residual
39. Nilai R^2 yang mendekati 1 dalam model regresi menunjukkan bahwa…
- A. model tidak signifikan secara statistik
- B. terdapat autokorelasi yang kuat
- C. hampir semua variasi variabel respons dapat dijelaskan oleh variabel prediktor
- D. residual memiliki distribusi normal
40. Jika titik-titik dalam plot residual terhadap nilai taksiran membentuk pola melebar, hal ini menunjukkan pelanggaran asumsi…
- A. linearitas
- B. independensi residual
- C. homoskedastisitas
- D. normalitas
41. Dalam membandingkan dua persamaan regresi garis lurus untuk dua kelompok data yang berbeda, uji yang digunakan untuk melihat apakah koefisien slope kedua regresi sama adalah…
- A. uji t dua sampel independen
- B. uji Durbin-Watson
- C. uji chi-kuadrat
- D. uji F untuk model penuh dan model tereduksi
42. Jika kita memiliki dua garis regresi untuk data pria dan wanita, dan ingin menguji apakah intercept kedua regresi sama, maka model alternatif harus memperbolehkan…
- A. slope sama tetapi intercept berbeda
- B. slope dan intercept berbeda
- C. slope berbeda tetapi intercept sama
- D. slope dan intercept sama
43. Dalam membandingkan regresi, jika uji F menunjukkan bahwa slope kedua garis regresi berbeda secara signifikan, maka kesimpulannya adalah…
- A. kedua garis regresi identik
- B. kedua garis regresi sejajar
- C. kedua garis regresi berpotongan di suatu titik
- D. pengaruh variabel prediktor terhadap respons berbeda antar kelompok
44. Saat membandingkan dua regresi, model penuh (unrestricted) biasanya mencakup…
- A. satu variabel dummy untuk intercept dan satu untuk slope
- B. hanya variabel dummy untuk intercept
- C. hanya variabel dummy untuk slope
- D. tidak ada variabel dummy
45. Jika dalam uji perbandingan dua garis regresi diperoleh F hitung lebih kecil dari F tabel, maka keputusan yang diambil adalah…
- A. tolak H0 bahwa garis regresi sama
- B. terima H0 bahwa garis regresi sama
- C. kedua garis regresi memiliki slope yang berbeda
- D. model tidak dapat digunakan
46. Dalam analisis regresi berganda, koefisien regresi parsial untuk suatu variabel prediktor mengukur…
- A. pengaruh total variabel tersebut terhadap respons
- B. korelasi variabel tersebut dengan respons
- C. pengaruh variabel tersebut dengan mengontrol variabel lain
- D. proporsi variasi yang dijelaskan oleh variabel tersebut
47. Salah satu masalah yang sering muncul dalam regresi berganda adalah multikolinearitas, yaitu…
- A. hubungan linear antara variabel respons dan prediktor
- B. residual tidak berdistribusi normal
- C. varians residual tidak konstan
- D. korelasi tinggi antar variabel prediktor
48. Untuk mendeteksi multikolinearitas, salah satu indikator yang digunakan adalah…
- A. Durbin-Watson statistic
- B. Variance Inflation Factor (VIF)
- C. koefisien determinasi R^2
- D. plot residual
49. Jika dalam regresi berganda suatu variabel prediktor memiliki VIF lebih dari 10, hal tersebut menunjukkan…
- A. multikolinearitas serius
- B. multikolinearitas ringan
- C. tidak ada multikolinearitas
- D. model tidak signifikan
50. Dalam uji F untuk signifikansi model regresi berganda, jika F hitung > F tabel maka kesimpulannya adalah…
- A. setidaknya satu koefisien regresi tidak sama dengan nol
- B. tidak ada hubungan linear antara prediktor dan respons
- C. semua koefisien regresi sama dengan nol
- D. model hanya cocok untuk data sampel
51. Uji kesesuaian (goodness of fit) digunakan untuk menguji apakah…
- A. varians dua sampel sama
- B. dua sampel independen memiliki rata-rata yang sama
- C. data sampel berasal dari distribusi tertentu
- D. hubungan linear antara dua variabel
52. Uji kesesuaian (goodness of fit) digunakan untuk membandingkan frekuensi observasi dengan frekuensi harapan. Jika terdapat k kategori dan parameter populasi diketahui, distribusi statistik uji yang digunakan adalah
- A. Normal standar
- B. F dengan derajat bebas k-1 dan n-k
- C. t dengan derajat bebas k-1
- D. Chi-kuadrat dengan derajat bebas k-1
53. Dalam uji kesesuaian, frekuensi harapan untuk setiap kategori dihitung berdasarkan
- A. Probabilitas yang ditentukan oleh distribusi teoretis dikali ukuran sampel
- B. Median frekuensi observasi
- C. Rata-rata frekuensi observasi
- D. Frekuensi observasi dikurangi kesalahan standar
54. Jika dalam uji kesesuaian diperoleh nilai statistik chi-kuadrat hitung lebih besar dari nilai tabel, maka keputusan yang diambil adalah
- A. Tolak H0 karena ada perbedaan signifikan antara data dan distribusi teoretis
- B. Terima H0 karena data sesuai distribusi teoretis
- C. Data tidak cukup untuk mengambil kesimpulan
- D. Perlu dilakukan uji lanjutan dengan distribusi lain
55. Dalam uji kesesuaian, syarat yang harus dipenuhi agar uji valid adalah frekuensi harapan setiap kategori minimal
- A. 1
- B. 3
- C. 10
- D. 5
56. Dalam uji independensi dengan tabel kontingensi, hipotesis nol H0 menyatakan bahwa dua variabel
- A. Tidak saling berhubungan (independen)
- B. Berkorelasi negatif
- C. Berkorelasi positif
- D. Memiliki distribusi yang sama
57. Dalam tabel kontingensi 3 baris dan 2 kolom, derajat bebas untuk uji independensi adalah
- A. 2
- B. 3
- C. 4
- D. 6
58. Dalam uji homogenitas, frekuensi harapan sel pada baris ke-i dan kolom ke-j dihitung dengan rumus
- A. (rata-rata baris i x rata-rata kolom j)/total sampel
- B. (jumlah baris i x jumlah kolom j)/total sampel
- C. (jumlah baris i)/total sampel
- D. (jumlah kolom j)/total sampel
59. Jika dalam uji homogenitas chi-kuadrat hitung lebih kecil dari chi-kuadrat tabel, maka kesimpulan yang tepat adalah
- A. Terdapat perbedaan proporsi antarkelompok
- B. Data tidak cukup untuk menyimpulkan
- C. Perlu dilakukan uji post-hoc
- D. Proporsi antarkelompok homogen
60. Dalam uji independensi dengan tabel kontingensi 2×2, nilai chi-kuadrat yang telah dikoreksi kontinuitas disebut
- A. Koreksi Tukey
- B. Koreksi Bonferroni
- C. Koreksi Yates
- D. Koreksi Scheffe
61. Analisis variansi satu arah digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antara
- A. Dua kelompok yang berpasangan
- B. Satu kelompok pada dua waktu berbeda
- C. Tiga kelompok atau lebih yang independen
- D. Dua kelompok yang tidak berpasangan
62. Dalam ANOVA satu arah, variansi total dibagi menjadi dua komponen yaitu
- A. Variansi antar kelompok dan variansi dalam kelompok
- B. Variansi populasi dan variansi sampel
- C. Variansi eksperimen dan variansi kontrol
- D. Variansi teoretis dan variansi empiris
63. Dalam ANOVA satu arah, statistik uji yang digunakan adalah
- A. Nilai z
- B. Nilai t
- C. Nilai F
- D. Nilai chi-kuadrat
64. Jika dalam ANOVA satu arah nilai F hitung lebih besar dari F tabel, maka keputusan yang diambil adalah
- A. Terima H0, rata-rata semua kelompok sama
- B. Tolak H0, ada perbedaan rata-rata antarkelompok
- C. Tidak dapat disimpulkan
- D. Variabel independen tidak berpengaruh
65. Dalam ANOVA satu arah, asumsi yang harus dipenuhi adalah
- A. Data berdistribusi seragam
- B. Data berdistribusi normal dan variansi homogen
- C. Data bersifat ordinal
- D. Sampel kurang dari 30
66. Analisis variansi dua arah tanpa interaksi menguji dua faktor. Derajat bebas untuk faktor A dengan a level adalah
- A. ab-1
- B. a
- C. a-1
- D. n-1
67. Dalam ANOVA dua arah dengan interaksi, istilah interaksi mengukur
- A. Pengaruh salah satu faktor saja
- B. Pengaruh gabungan dua faktor yang tidak aditif
- C. Kesalahan acak dalam percobaan
- D. Perbedaan antara dua faktor
68. Dalam ANOVA dua arah dengan replikasi, total variansi diuraikan menjadi komponen
- A. Variansi galat saja
- B. Variansi faktor A dan faktor B saja
- C. Variansi faktor A, faktor B, dan interaksi
- D. Variansi faktor A, faktor B, interaksi, dan galat
69. Dalam analisis variansi dua arah, jika terdapat interaksi antara faktor A dan faktor B, maka yang paling tepat adalah:
- A. Efek faktor A dan faktor B tidak dapat diinterpretasikan secara terpisah
- B. Efek faktor A dan faktor B tetap dapat diinterpretasikan secara terpisah
- C. Nilai F hitung untuk faktor A pasti lebih besar dari F tabel
- D. Nilai F hitung untuk faktor B pasti lebih kecil dari F tabel
70. Dari suatu percobaan faktorial 2×2, diperoleh jumlah kuadrat interaksi sebesar 25 dan jumlah kuadrat galat sebesar 80 dengan derajat bebas galat 20. Nilai F hitung untuk interaksi adalah:
- A. 3,125
- B. 4,000
- C. 5,000
- D. 6,250
71. Pada uji Mann-Whitney untuk dua sampel independen, data yang digunakan adalah:
- A. Data interval atau rasio yang memenuhi asumsi normalitas
- B. Data nominal dengan dua kategori
- C. Data ordinal atau data interval yang tidak memenuhi asumsi normalitas
- D. Data rasio dengan varians homogen
72. Dua sampel independen berukuran n1=8 dan n2=7 akan diuji menggunakan uji Mann-Whitney. Nilai U terkecil yang mungkin adalah:
- A. 0
- B. 1
- C. 7
- D. 8
73. Jika dalam uji Mann-Whitney diperoleh nilai U=10 dan n1=6, n2=6, maka nilai U' adalah:
- A. 10
- B. 20
- C. 26
- D. 36
74. Statistik uji yang digunakan pada uji Kruskal-Wallis untuk tiga sampel independen berdistribusi mendekati:
- A. Distribusi normal standar
- B. Distribusi t Student
- C. Distribusi F
- D. Distribusi chi-kuadrat
75. Tiga kelompok data independen dengan ukuran sampel 4, 5, dan 6 diuji dengan Kruskal-Wallis. Derajat bebas untuk distribusi chi-kuadrat adalah:
- A. 2
- B. 3
- C. 5
- D. 15
76. Dalam uji tanda (sign test) untuk sampel berpasangan, jika terdapat 8 pasang data dengan 7 tanda positif dan 1 tanda negatif, maka nilai uji statistik yang digunakan adalah:
- A. 1
- B. 7
- C. 8
- D. 2
77. Uji Wilcoxon untuk data berpasangan menggunakan informasi:
- A. Tanda saja tanpa memperhatikan besarnya selisih
- B. Besarnya selisih positif dan negatif tanpa tanda
- C. Tanda dan peringkat besarnya selisih mutlak
- D. Frekuensi dari setiap kategori
78. Dalam uji Wilcoxon untuk sampel berpasangan, jika jumlah peringkat bertanda positif adalah 15 dan negatif 10, maka T hitung adalah:
- A. 10
- B. 15
- C. 25
- D. 5
79. Jika dalam uji Wilcoxon diperoleh T hitung=6 dan n=8, dengan T tabel pada alfa=0,05 sebesar 3, maka keputusannya adalah:
- A. Tolak H0 karena T hitung > T tabel
- B. Tolak H0 karena T hitung < T tabel
- C. Gagal tolak H0 karena T hitung > T tabel
- D. Gagal tolak H0 karena T hitung < T tabel
80. Suatu tabel pendapatan (payoff table) menyajikan informasi berupa:
- A. Nilai probabilitas untuk setiap kejadian
- B. Biaya yang dikeluarkan untuk setiap alternatif
- C. Keuntungan atau kerugian untuk setiap alternatif dan keadaan
- D. Urutan prioritas dari setiap keputusan
81. Jika terdapat tiga alternatif keputusan A1, A2, A3 dan dua keadaan S1, S2 dengan pendapatan sebagai berikut: A1: (10, 5), A2: (8, 7), A3: (6, 9), maka keputusan berdasarkan kriteria maksimin adalah:
- A. A1
- B. A2
- C. A3
- D. Tidak dapat ditentukan
82. Kesempatan rugi (opportunity loss) untuk suatu alternatif dan keadaan dihitung sebagai:
- A. Pendapatan terendah dikurangi pendapatan alternatif
- B. Pendapatan tertinggi dikurangi pendapatan alternatif
- C. Pendapatan alternatif dikurangi pendapatan terendah
- D. Pendapatan alternatif dikurangi pendapatan tertinggi
83. Kriteria Laplace dalam pengambilan keputusan mengasumsikan bahwa:
- A. Setiap keadaan memiliki probabilitas yang berbeda
- B. Setiap keadaan memiliki probabilitas yang sama
- C. Probabilitas ditentukan berdasarkan data historis
- D. Probabilitas diabaikan sama sekali
84. Dalam tabel pendapatan, jika biaya informasi sampel lebih besar dari nilai informasi sampel yang diharapkan, maka keputusan terbaik adalah:
- A. Membeli informasi sampel karena selalu bermanfaat
- B. Tidak membeli informasi sampel karena tidak ekonomis
- C. Mengabaikan tabel pendapatan
- D. Memilih alternatif dengan pendapatan tertinggi tanpa informasi
85. Dalam teori keputusan, tabel pendapatan menunjukkan nilai keuntungan untuk setiap pasangan tindakan dan keadaan alam. Jika suatu perusahaan memiliki dua pilihan tindakan A dan B serta tiga keadaan alam S1, S2, S3 dengan pendapatan A: 10, 20, 30 dan B: 15, 25, 5, berapakah nilai maksimax (pendekatan optimis) untuk tindakan A?
- A. 10
- B. 20
- C. 25
- D. 30
86. Dalam analisis keputusan dengan utilitas, fungsi utilitas digunakan untuk mengukur preferensi pengambil keputusan terhadap risiko. Jika seorang pengambil keputusan memiliki fungsi utilitas U(x) = akar(x) dan nilai x adalah 25, berapakah nilai utilitasnya?
- A. 4
- B. 7
- C. 6
- D. 5
87. Dalam teori keputusan, kesempatan rugi (opportunity loss) dihitung sebagai selisih antara pendapatan maksimum suatu keadaan alam dengan pendapatan aktual. Jika pendapatan maksimum untuk keadaan alam S1 adalah 50 dan pendapatan aktual untuk tindakan X adalah 30, berapakah kesempatan rugi untuk tindakan X pada S1?
- A. 20
- B. 10
- C. 30
- D. 50
88. Seorang investor memiliki dua pilihan investasi dengan ekspektasi utilitas masing-masing 0.7 dan 0.5. Jika ia memilih investasi dengan utilitas 0.7, prinsip keputusan apa yang digunakannya?
- A. Maksimum ekspektasi nilai
- B. Minimax kesempatan rugi
- C. Maksimum ekspektasi utilitas
- D. Maksimax
89. Dalam analisis utilitas, kurva utilitas cekung menunjukkan sikap pengambil keputusan terhadap risiko yaitu:
- A. Netral risiko
- B. Menghindari risiko
- C. Mencari risiko
- D. Tidak pasti
90. Jika seseorang memiliki nilai utilitas U(0) = 0 dan U(100) = 1, maka nilai utilitas untuk 50 jika fungsi utilitas linier adalah:
- A. 0.25
- B. 0.75
- C. 0.5
- D. 1
91. Dalam pengambilan keputusan dengan informasi sampel, probabilitas prior digunakan untuk:
- A. Menentukan ekspektasi setelah sampel
- B. Memperbarui probabilitas setelah data sampel
- C. Menghitung kesempatan rugi
- D. Menggambarkan keyakinan awal sebelum sampel
92. Jika probabilitas prior untuk keadaan alam A adalah 0.4 dan B adalah 0.6, lalu data sampel memberikan probabilitas likelihood untuk A sebesar 0.2 dan B sebesar 0.3, berapakah probabilitas posterior untuk A?
- A. 0.25
- B. 0.3077
- C. 0.5
- D. 0.8
93. Analisis posterior dalam teori keputusan bertujuan untuk:
- A. Memperbarui probabilitas keadaan alam setelah sampel
- B. Menentukan tindakan optimal tanpa data
- C. Menghitung nilai harapan sampel
- D. Mengestimasi parameter distribusi
94. Jika nilai harapan informasi sempurna (EVPI) adalah 10 dan nilai harapan sampel (EVSI) adalah 6, maka efisiensi sampel adalah:
- A. 0.4
- B. 1.67
- C. 0.8
- D. 0.6
95. Dalam analisis keputusan dengan informasi sampel, aturan Bayes digunakan untuk:
- A. Menghitung probabilitas posterior
- B. Menghitung ekspektasi pendapatan
- C. Menentukan kesempatan rugi
- D. Mengoptimalkan utilitas
96. Distribusi probabilitas posterior diperoleh dengan mengalikan probabilitas prior dengan:
- A. Probabilitas sampel
- B. Nilai harapan
- C. Fungsi likelihood
- D. Utilitas
97. Dalam analisis pre-posterior, nilai harapan sampel (EVSI) digunakan untuk:
- A. Mengevaluasi kesempatan rugi
- B. Menghitung probabilitas prior
- C. Menentukan apakah sampel layak diambil
- D. Menetapkan tindakan optimal
98. Jika biaya pengambilan sampel adalah 5 dan EVSI adalah 8, maka keputusan yang tepat adalah:
- A. Mengambil sampel karena EVSI lebih besar dari biaya
- B. Tidak mengambil sampel karena biaya lebih kecil
- C. Mengambil sampel hanya jika EVPI besar
- D. Tidak mengambil sampel karena biaya tetap
99. Dalam analisis posterior, dengan probabilitas prior yang sama untuk dua keadaan alam, dan likelihood 0.3 dan 0.7, maka probabilitas posterior untuk keadaan dengan likelihood 0.3 adalah:
- A. 0.3
- B. 0.3/1.0
- C. 0.7
- D. 0.5
100. Jika nilai harapan tanpa informasi sempurna (EVwoPI) adalah 20 dan EVPI adalah 5, maka nilai harapan dengan informasi sempurna (EVwPI) adalah:
- A. 15
- B. 25
- C. 20
- D. 30
Latihan Tambahan dengan AI
Salin prompt di bawah ini, lalu tempelkan ke ChatGPT, Gemini, Claude, atau AI lainnya untuk mendapatkan 50 soal latihan baru dengan materi yang sama. Soal yang dihasilkan AI akan berbeda dari soal di halaman ini.