# Distribusi Uniform

### 📊 **Distribusi Data: Distribusi Uniform**

Distribusi **uniform** adalah distribusi probabilitas di mana setiap hasil dari suatu variabel acak memiliki peluang yang sama untuk terjadi. Dengan kata lain, dalam distribusi uniform, **semua nilai** dalam suatu interval memiliki **probabilitas yang sama**.

***

#### 1. **Apa Itu Distribusi Uniform?**

Distribusi uniform adalah distribusi yang memiliki **probabilitas yang seragam** di seluruh rentang nilai yang mungkin. Artinya, tidak ada nilai yang lebih mungkin terjadi dibandingkan nilai lainnya dalam interval tertentu. Dalam distribusi ini, distribusi probabilitasnya adalah **konstan**.

Distribusi uniform sering digunakan dalam eksperimen yang membutuhkan pengacakan yang adil, seperti dalam simulasi komputer atau dalam pengambilan sampel secara acak.

***

#### 2. **Karakteristik Distribusi Uniform**

Beberapa karakteristik utama dari distribusi uniform adalah:

* **Probabilitas Sama untuk Semua Nilai**: Dalam distribusi uniform, setiap nilai dalam interval memiliki peluang yang sama untuk terjadi.
* **Rentang Nilai yang Ditetapkan**: Distribusi uniform hanya berlaku dalam rentang nilai yang terbatas dan tidak ada nilai yang lebih mungkin terjadi daripada yang lainnya dalam rentang tersebut.
* **Distribusi Konstan**: Fungsi distribusi kumulatif dari distribusi uniform adalah garis lurus.

***

#### 3. **Fungsi Distribusi Uniform**

$$
f(x) = \frac{1}{b - a} \quad \text{untuk} \quad a \leq x \leq b
$$

Dimana:

* ( $$a$$ ) = batas bawah interval (nilai minimum),
* ( $$b$$ ) = batas atas interval (nilai maksimum),
* ( x ) = nilai yang diuji dalam distribusi.

Jika ( $$x$$ ) berada di dalam interval ($$\[a, b]$$), maka probabilitas untuk nilai ( $$x$$ ) adalah konstan ( $$\frac{1}{b - a}$$ ). Artinya, distribusi ini memiliki probabilitas yang sama untuk setiap nilai antara ( $$a$$ ) dan ( $$b$$ ).

***

#### 4. **Distribusi Uniform Diskrit vs Kontinu**

Distribusi uniform dibagi menjadi dua jenis utama, yaitu **diskrit** dan **kontinu**:

* **Distribusi Uniform Diskrit**: Dalam distribusi uniform diskrit, variabel acak hanya dapat mengambil nilai dalam himpunan terbatas dan terpisah. Misalnya, ketika kita melempar dadu, kemungkinan munculnya setiap angka (1 hingga 6) adalah sama, yaitu 1/6.
* **Distribusi Uniform Kontinu**: Dalam distribusi uniform kontinu, variabel acak dapat mengambil nilai dalam suatu interval kontinu. Contohnya adalah waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu tugas jika waktu tersebut dapat berupa angka desimal dalam interval tertentu (misalnya antara 0 hingga 10 menit).

***

#### 5. **Contoh Kasus Distribusi Uniform**

Misalkan kita memiliki angka acak yang terdistribusi uniform antara 0 hingga 100. Ini berarti bahwa setiap angka antara 0 dan 100 memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Misalnya, angka 10, 50, dan 90 memiliki probabilitas yang sama untuk muncul, yaitu 1/100.

***

#### 6. **Distribusi Uniform dalam Simulasi**

Distribusi uniform sering digunakan dalam simulasi untuk menghasilkan angka acak. Misalnya, dalam **permainan komputer** atau **eksperimen Monte Carlo**, kita sering membutuhkan angka acak yang terdistribusi secara seragam untuk menciptakan hasil yang adil dan tidak terpengaruh oleh bias.

***

#### 7. **Rumus Varians dan Standar Deviasi Distribusi Uniform**

Jika $$X$$ adalah variabel acak yang terdistribusi uniform pada interval $$\[a, b]$$, maka varians dan standar deviasi dapat dihitung dengan rumus berikut:

**Varians:**

$$
\text{Var}(X) = \frac{(b - a)^2}{12}
$$

**Standar Deviasi:**

$$
\sigma = \sqrt{\frac{(b - a)^2}{12}} = \frac{b - a}{\sqrt{12}}
$$

***

#### 8. **Contoh Perhitungan Distribusi Uniform**

Misalkan kita melempar dadu yang memiliki angka 1 hingga 6. Probabilitas untuk setiap angka muncul adalah **1/6**, karena distribusi angka pada dadu adalah uniform.

Jika kita memiliki sebuah variabel acak yang terdistribusi uniform antara 0 dan 10, maka probabilitas untuk setiap angka dalam rentang tersebut adalah **1/10**.

***

#### 9. **Aplikasi Distribusi Uniform**

Distribusi uniform memiliki banyak aplikasi, antara lain:

* **Pengujian A/B**: Digunakan untuk memilih sampel acak yang seragam dari dua kelompok dalam eksperimen.
* **Simulasi**: Dalam eksperimen atau model Monte Carlo, distribusi uniform digunakan untuk menghasilkan angka acak yang seragam.
* **Kombinatorial dan Teori Permutasi**: Digunakan untuk menghasilkan sampel acak dari himpunan yang terbatas, seperti dalam pemrograman atau algoritma yang memerlukan pemilihan acak.

***

#### 10. **Kesimpulan**

* **Distribusi Uniform** adalah distribusi probabilitas di mana setiap nilai dalam interval memiliki probabilitas yang sama untuk terjadi.
* Distribusi ini dapat berupa **diskrit** atau **kontinu**, tergantung pada apakah variabel acak dapat mengambil nilai terbatas atau kontinu.
* Fungsi distribusi probabilitas dari distribusi uniform adalah konstan sepanjang interval yang diberikan, menjadikannya sederhana dan mudah diterapkan dalam berbagai konteks.
* Distribusi uniform banyak digunakan dalam **simulasi**, **pengujian acak**, dan eksperimen lainnya yang memerlukan pengambilan sampel acak tanpa bias.

Distribusi uniform memberikan model yang sangat berguna ketika hasil yang diinginkan tidak terpengaruh oleh faktor eksternal dan semua hasil memiliki peluang yang sama untuk terjadi.
