1. (Variabel Acak) Klasifikasikan: (a) jumlah komentar per unggahan, (b) durasi video yang ditonton (detik) – diskrit atau kontinu?

#Secara istilah teori Statitika (a) merupakan diskrit dan (b) merupakan kontinu

#Tidak diperlukan fungsi peluang khusus untuk klasifikasi ini

2. (Binomial) 25% pengguna yang melihat iklan akan mengkliknya. Jika iklan ditampilkan ke 10 pengguna, hitung P(TEPAT 2 mengklik), rata-rata, dan SD jumlah klik

# A.P(TEPAT 2 mengklik)
dbinom(2, size = 10, prob = 0.25)

## [1] 0.2815676

# B.Rata-rata
mean <- (10 * 0.25)
mean

## [1] 2.5

# C.Standar Deviasi
sd_binomial <- sqrt(10 * 0.25 * 0.75)
sd_binomial

## [1] 1.369306

3. (Poisson) Rata-rata server menerima 8 unggahan foto per menit. Hitung P(TEPAT 5 unggahan) secara manual, dan P(LEBIH DARI 12 unggahan) dengan RStudio

# Menentukan rata-rata unggahan per menit
lambda <- 8

# a. Peluang tepat 5 unggahan
exp(-lambda) * lambda^5 / factorial(5)

## [1] 0.09160366

# b. Peluang lebih dari 12 unggahan
1 - ppois(12, lambda)

## [1] 0.0637972

4. (Normal & Z) Waktu muat halaman berdistribusi normal dengan μ=3 detik, σ=0,5 detik. Hitung P(loading > 4 detik), dan tentukan batas waktu 5% loading TERLAMA

# Batas waktu 5% loading TERLAMA
qnorm(0.95, mean = 3, sd = 0.5)

## [1] 3.822427