3 Variabel Acak (Random Variable)

VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN

VARIABEL ACAK

Untuk menggambarkan hasil-hasil percobaan sebagai nilai-nilai numerik secara sederhana, kita menggunakan apa yang disebut sebagai variabel acak. Jadi variabel acak dapat didefinisikan sebagai deskripsi numerik dari hasil percobaan.

Variabel acak biasanya menghubungkan nilai-nilai numerik dengan setiap kemungkinan hasil percobaan. Karena nilai-nilai numerik tersebut dapat bersifat diskrit(hasil perhitungan) dan bersifat kontinu(hasil pengukuran) maka variabel acak dapat dikelompokkan menjadi variabel acak diskrit dan variabel acak kontinu.

Variabel Acak Diskrit

Varibel acak diskrit adalah variabel acak yang tidak mengambil seluruh nilai yang ada dalam sebuah interval atau variabel yang hanya memiliki nilai tertentu. Nilainya merupakan bilangan bulat dan asli, tidak berbentuk pecahan. Variabel acak diskrit jika digambarkan pada sebuah garis interval, akan berupa sederetan titik-titik yang terpisah.

Contoh :

1. Banyaknya pemunculan sisi muka atau angka dalam pelemparan sebuah  koin (uang logam).
2. Jumlah anak dalam sebuah keluarga.

Variabel Acak Kontinu

Varibel acak kontinu adalah variabel acak yang mengambil seluruh nilai yang ada dalam sebuah interval atau variabel yang dapat memiliki nilai-nilai pada suatu interval tertentu. Nilainya dapat merupakan bilangan bulat maupun pecahan. Varibel acak kontinu jika digambarkan pada sebuah garis interval, akan berupa sederetan titik yang bersambung membantuk suatu garis lurus.

Contoh :

1. Usia penduduk suatu daerah.
2. Panjang beberpa helai kain.

DISTRIBUSI PROBABILITAS VARIABEL ACAK DISKRIT

Distribusi probabilitas variabel acak menggambarkan bagaimana suatu probabilitas didistribusikan terhadap nilai-nilai dari variabel acak tersebut. Untuk variabel diskrit X, distribusi probabilitas didefinisikan dengan fungsi probabilitas dan dinotasikan sebagai p(x).

Fungsi probabilitas p(x) menyatakan probabilitas untuk setiap nilai variabel acak X.

Contoh :

           Jumlah mobil terjual dalam sehari menurut jumlah hari selama 300 hari

Jumlah mobil terjual dalam sehari	Jumlah hari
0 1 2 3 4 5	54 117  72  42  12     3
Total	300

                Distribusi Probabilitas Jumlah Mobil Terjual dalam Sehari

X	p(x)
0 1 2 3 4 5	0,18 0,39 0,24 0,14 0,04 0,01
Total	1,00

Dalam membuat suatu fungsi probabilitas untuk variabel acak diskrit, kondisi berikut harus dipenuhi.

1.    p(x) ³ 0 atau 0 £ p(x) £ 1

2.    S p(x) = 1

Kita juga bisa menyajika distribusi probabilitas dengan menggunakan grafik.

Fungsi Probabilitas Kumulatif Variabel Acak diskrit

Fungsi probabilitas kumulatif digunakan untuk menyatakan jumlah dari seluruh nilai fungsi probabilitas yang lebih kecil atau sama dengan suatu nilai yang ditetapkan.

Secara matematis, fungsi probabilitas kumulatif dinyatakan sebagai berikut.

F(x) = P(X £ x) = X £ p(x)

Dimana

F(x) = P(X £ x) menyatakan fungsi probabilitas kumulatif pada titik X = x yang merupakan jumlah dari seluruh nilai fungsi probabilitas untuk nilai X sama atau kurang dari x.

Contoh :

               Probabilitas Kumulatif dari jumlah mobil terjual dalam sehari

X	F(x)
0 1 2 3 4 5	0,18 0,57 (= 0,18 + 0,39) 0,81 (= 0,18 + 0,39 + 0,24) 0,95 (= 0,18 + 0,39 + 0,24 + 0,14) 0,99 (= 0,18 + 0,39 + 0,24 + 0,14 + 0,04) 1,00 (= 0,18 + 0,39 + 0,24 + 0,14 + 0,04 + 0,01)

Kita bisa menyajikan fungsi probabilitas kumulatif dalam bentuk grafik

DISTRIBUSI PROBABILITAS VARIABEL ACAK KONTINU

Distribusi probabilitas variabel acak kontinu dinyatakan dengan fungsi f(x) dan sring disebut sebagai fungsi kepadatan atau fungsi kepadatan probabilitas dan bukan fungsi probabilitas. Nilai f(x) bisa lebih besar dari 1.

Fungsi kepadatan probabilitas harus memenuhi syarat sebagai berikut.

1.    f(x) ≥ 0

2.     (integral seluruh fungsi kepadatan probabilitas f(x) = 1)

3.    P(a < X < b) =

Catatan : f(x) dx = P{x ≤ X ≤ (x + dx)}, yaitu probabilitas bahwa nilai X terletak pada interval x dan x + dx.

Fungsi Probabilitas Kumulatif Variabel Acak Kontinu

Kalau pada variabel acak diskrit, fungsi probabilitas kumulatif dihitung dengan cara penjumlahan maka pada variabel acak kontinu, probabilitas kumulatif dicari dengan integral.

Rumusnya adalah sebagai berikut.

F(x) = P(X ≤ x) =

Nilai-nilai dalam rumus ini harus kontinu atau dalam suatu interval.

FUNGSI PROBABILITAS BERSAMA

Bila X dan Y adalah dua variabel acak diskrit, distribusi probabilitas bersamanya dapat dinyatakan sabagai sebuah fungsi f(x,y) bagi sembarang nilai (x,y) yang dapat diambil oleh peubah acak X dan Y. Sehingga dalam rumus variabel acak diskrit.

                                            f(x,y) = p(X = x, Y = y)

Dimana nilai f(x,y) menyatakan peluang bahwa x dan y terjadi secara bersamaan.

Sedangkan distribusi probabilitas kumulatif bersama X dan Y terdiri dari nilai (x,y) dan f(x,y) untuk semua (X,Y)

Kalau dua variabel X, Y dan P(P = x, Y = y) = p(x,y) merupakan suatu fungsi yang memenuhi syarat berikut :

1. p(x,y) ≥ o, untuk seluruh nilai X dan Y

2.  (penjumlahan untuk seluruh nilai X dan Y)

maka p(x,y) disebut fungsi probabilitas bersama X dan Y.

Fungsi p(x) dan q(y) yang diperoleh langsung dari p(x,y) disebut fungsi marjinal.

                 

Fungsi marjinal p(x) dan q(y) dapat dilihat dalam tabel, pada beris dan kolom yang paling akhir (pada tepi tabel, marjin = tepi/pinggir).

NILAI HARAPAN DAN VARIANS DARI VARIABEL ACAK DISKRIT

Rata-rata (m) dari distribusi probabilitas adalah nilai harapan dari variabel acaknya.

Nilai harapan variabel acak diskrit adalah rata-rata tertimbang terhadap seluruh kemungkinan hasil dimana penimbangnya adalah nilai probabilitas yang dihubungkan dengan setiap hasil.

Nilai harapan diperoleh dengan menyatakan setiap kemungkinan hasil x dengan probabilitasnya P(X) dan kemudian menjumlahkan hasil perkalian tersebut.

Nilai harapan dari variabel acak diskrit X yang dinotasikan dengan E(X) dirumuskan sebagai berikut.

  

                  = x₁ p(x₁) + x₂ p(x₂) + ….+ x_N p(x_N)

dimana.

             x_i = nilai ke-I dari variabel acak X

         p(x_i) = probabilitas terjadinya x_i

Selain rata-rata, ukuran statistic yang lain adalah varians dan standar deviasi.

Varians (s²) dari variabel acak diskrit didefinisikan sebagai berikut.

Varians dari variabel acak diskrit adalah rata-rata tertimbang dari kuadrat selisih antara kemungkinan hasil dan rata-ratanya dimana penimbangnya adalah probabilitas dari masing-masing hasil tersebut.

Varians  diperoleh  dengan  mengalikan setiap kemungkinan kuadrat selisih (x_i­ - m)² dengan probabilitasnya p(x_i) dan kemudian menjumlahkan seluruh hasil perkalian tersebut. Sehingga varians dinyatakan sebagai berikut dimana:

          x_i = nilai ke-I dari variable acak X

      p(x_i) = probabilitas terjadinya x_i

Standar deviasi s diperoleh dengan menarik akar dari s².

    

Nilai Harapan dari Fungsi Probabilitas Bersama

Jika fungsi probabilitas bersama dinotasikan dengan p(x, y) untuk variabel acak X dan Y, maka nilai harapan dari variabel acak h(x, y) yang merupakan fungsi dari X dan Y adalah sebagai berikut.

            E[h(x, y)] = SSh9x, y) p(x, y)

Dimana.

            h(x, y) adalah sembarang fungsi dari X dan Y

            p(x, y) adalah probabilitas terjadinya X dan Y secara bersama-sama.

Kalau h(x, y) = xy, maka

          E[h(x, y)] = E(XY) = SSxy p(x, y)

Kalau h(x, y) = x + y, maka

          E[h(x, y)] = e(X + Y) = SS(x + y) p(x, y)

Aturan-aturan dalam Menghitung Nilai Harapan.

1.    E(k) = k, k = bilangan konstan.

2.    Varians (k) = 0 dan varians (X) = s²

3.    E(kX) = k E(X)

4.    Varians (kX) = k²s²

5.    E(X ± Y) = E(X) ± E(Y)

E(S X_i) = SE(X_i)                 i = 1, 2, …, n

E(Sk_i X_i) = S k_i E(X_i)          i = 1, 2, …, n                       

KOVARIANS DAN APLIKASINYA DALAM KEUANGAN

Pada sub bab ini, kita pelajari konsep kovarians antara dua variabel dan kegunaannya dalam manajemen portfolio dan keungan.

Kovarians

Kovarians adalah suatu pengukur yang menyatakan variasi bersama dari dua variable acak. Kovarians antara dua variabel acak diskrit X dan Y dinotasikan dengan s_xy dan didefinisikan sebagai berikut dimana

            X_i = nilai variable acak X ke-i

            Y_i = nilai variable acak Y ke-i

   P(x_i, y_i) = probabilitas terjadinya x_i dan y_i

              i = 1, 2, …, N

Nilai Harapan dari Penjumlahan Dua Variabel

Nilai harapan dari penjumlahan dua variable acak adalah sama dengan penjumlahan dari nilai harapan masing-masing variabel acak.

             

             E(X + Y) = E(X) + E(Y)

Varians dari Penjumlahan Dua Variabel

Varians dari penjumlahan dua variabel acak adalah sama dengan jumlah varians dari masing-masing variabel ditambah dua kali kovarians.

              

Standar Deviasi dari Penjumlahan dua Variabel

              

Portfolio Expected Return dan Fortfolio Risk

Setelah kita definisikan kovarians, expected return, dan standar deviasi dari penjumlahan dua variabel acak, kita dapat menerapkan konsep-konsep tersebut pada studi mengenai sekelompok asset yang merujuk pada apa yang disebut sebagai portfolio. Dengan menanamkan investasi yang disebarkan pada tidak hanya satu perusahaan, investor mengkombinasikan pengembalian dan meminimumkan resiko. Dalam studi portfolio, kita menggunakan penimbang untuk setiap jenis investasi dengan proporsi asset pada investasi tersebut. Hal ini memungkinkan kita untuk menghitung portfolio expected return dan portfolio risk.

Portfolio expected return untuk investasi dua asset sama dengan penimbang bagi asset X dikalikan dengan expected return dari asset X ditambah dengan penimbang bagi asset Y dikalikan dengan expected return asset Y.

                        E(P) = wE(X) + (1 - w) E(Y)

Dimana.

             E(P) = portfolio expected return

w       = proporsi nilai portfolio dari asset X

            (1 - w) = proporsi nilai portfolio dari asset Y

             E(X) = expected return asset X

             E(Y) = expected return asset Y

0 STATISTIK & STATISTIKA

1.1. Pengertian statistik dan statistika

Statistik adalah kumpulan data, bilangan maupun non bilangan yang disusun dalam table dan atau diagram yang melukiskan suatu persoalan

Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan atau penganalisaannya dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisaan yang dilakukan.
Statistika dikelompokkan dalam dua kelompok yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensia. Statistika deskriptif adalah metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna. Sedangkan pengertian statistika inferensia adalah metode yang berhubungan
dengan analisis sebagian data untuk kemudian sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan tentang seluruh gugus data induknya.

1.2. Data Statistik

Data statistik adalah keterangan atau ilustrasi mengenai sesuatu hal yang bisa berbentuk kategori (misalnya rusak, baik, cerah, berhasil) atau bilangan. Selanjutnya data yang berupa kategori disebut sebagai data kualitatif dan data bilangan disebut data kuantitatif. Berdasarkan cara perolehannya data kuantitatif dibedakan menjadi data diskrit dan data kontinu. Data-data yang diperoleh dari hasil menghitung atau membilang termasuk dalam data diskrit, sedangkan data-data yang diperoleh dari hasil mengukur termasuk dalam data kontinu.
Menurut sumbernya kita mengenal data intern dan data ekstern. Data intern adalah data yang diperoleh dari perusahaan atau instansi yang bersangkutan. Sedangkan data ekstern diperoleh dari luar instansi atau perusahaan tersebut.
Data ekstern dibedakan menjadi data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang dikeluarkan oleh badan sejenis. Sedangkan data lainnya termasuk data sekunder. Semua data-data yang beru dikumpulkan dan belum pernah diolah disebut sebagai data mentah.

1.3. Populasi dan sampel

Populasi adalah keseluruhan pengamatan yang menjadi perhatian kita baik yang berhingga maupun tak berhingga jumlahnya. Seringkali tidak praktis mengambil data dari keseluruhan populasi untuk menarik suatu kesimpulan. Untuk itu dilakukan pengambilan sampel yaitu sebagian atau himpinan bagian dari populasi. Sampel yang diambil haris dapat merepresentasikan populasi yang ada. Prosedur pengambialan sampel yang menghasilkan kesimpulan yang konsisten terlalu tinggi atau terlalu rendah mengenai suatu ciri populasi dikatakan berbias. Untuk menghindari kemungkinan bias ini perlu dilakukan pengambian contoh acak atau contoh acak sederhana. Contoh acak sederhana didefinisikan sebagai contoh yang dipilih sedemikian rupa sehingga setiap himpunan bagian yang berukuran n dari populasi mempunyai peluang terpilih yang sama.

1.4. Pembulatan angka

Dalam perhitungan dan analisis data statistik seringkali diperlukan pembulatan angka-angka. Berikut ini adalah beberapa aturan tentang pembulatan angka-angka.
1. Jika angka yang harus dihilangkan adalah 4 atau kurang, maka angka terkanan yang mendahuluinya tetap.
Contoh: Rp. 59.376,- dibulatkan menjadi Rp. 59 ribu.
2. Jika angka yang haarus dihilangkan adalah lebih dari 5 atau angka 5 diikuti angka bukan nol maka angka yang mendahuluinya ditambah dengan 1.
Contoh: 176,51 kg dibulatkan menjadi 177 kg.
3. Jika angka yang harus dihilangkan hanya angka 5 atau angka 5 diikuti nol, maka angka yang mendahuluinya tetap jika genap dan ditambah 1 jika ganjil.
Contoh: 8,500 dibulatkan menjadi 8
19,5 dibulatkan menjadi 20

1.5. Penyajian Data

Secara garis besar ada dua macam cara penyajian data dalam statistika yaitu:
1. Tabel atau daftar yang dapat berbentuk:
a. Daftar baris kolom
b. Daftar kontingensi
c. Daftar distribusi frekuensi
2. Grafik atau diagram yang terbagi menjadi:
a. Diagram batang atau balok
b. Diagram garis atau grafik
c. Diagram lingkaran
d. Diagram lambing
e. Diagram peta
f. Diagram pencar

1.6. Daftar distribusi frekuensi dan grafiknya

Dalam distribusi frekuensi data dikelompokkan dalam beberapa kelas interval misalnya a–b, c-d dan seterusnya. Ada beberapa istilah yang digunakan dalam distribusi frekuensi yaitu:
1. Limit kelas atau ujung kelas yaitu nilai-nilai terkecil dan terbesar dalam setiap kelas interval. Nilai terbesar disebut sebagai limit atas kelas dan nilai terkecil disebut sebagai limit bawah kelas.
2. Batas kelas yaitu limit kelas ± setengah nilai skala terkecil. Nilai yang besar disebut batas atas kelas dan nilai yang kecil disebut sebagai batas bawah kelas.
3. Titik tengah kelas atau tanda kelas yaitu nilai yang terletak pada engah setiap kelas interval. Aturan umum yang digunakan untuk menentukan titik tengah kelas atau tanda kelas adalah:
Tanda kelas = ± ½ (limit bawah + limit atas)
Macam-macam distribusi frekuensi
1. Distribusi frekuensi
2. Distribusi frekuensi. Relative (%)
3. Distribusi frekuensi kumulatif kurang dari
4. Distribusi frekuensi kumulatif lebih dari

1.7. CARA MEMBUAT DIST. FREK.

1. Tentukan Rentang
R = Nilai terbesar – nilai terkecil.
= 99 - 35 = 64
2. Tentukan banyaknya kelas interval.
Acuan aturan Starges
Banyak kelas = 1 + (3,3) log n
= 1 + (3,3) log 80 = 7,28
≈ 7 kelas
3. Tentukan panjang kelas interval
sBanyakkelagtannReP= = 764 = 9,14 = 10
4. Tentukan limit kelas
5. Daftar semua limit keats
6. Menentukan frekwensi → bantuan kolom tabulasi

1.8. Model Populasi

Adalah pendekatan bentuk polygon frekuensi dengan garis lengkung halus yang bentuknya secocok mungkin:
a. Model normal
b. Model simetrik
c. Model miring (ke kanan/ke kiri).
Jika suatu frekwensi tidak simetrik maka nilai mean (rata-rata) dan median tidak sama.
Koefisien ke menjuluran pearson (sk)
σμμ= - ( 3 sk μ = median
μ = mean (rata-rata)
σ = simpangan baku.

1.9. UKURAN PEMUSATAN

Ukuran pemusatan dibagi dalam dua kelompok
1. Ukuran gejala pusat, meliputi
• Rata-rata hitung (mean)
• Rata-rata ukur
• Rata-rata harmonic
• Rata-rata gabungan
• Modus
2. Ukuran letak, meliputi
• Median
• Kuartil
• Desil
• Persentil
Ukuran-ukuran tersebut di atas dapat dihitung dari kumpulan data populasi atau sampel. Jika ukuran-ukuran yang diambil dihitung dari data populasi disebut parameter , sedangkan jika dihitung dari data sampel disebut statistic.

1.9.1. Rata-rata Hitung (Mean)

Diperoleh dengan membagi jumlah seluruh data dengan banyak data
nxxiΣ=
Jika masing-masing mempunyai frekuensi maka rata-ratanya disebut sebagai rata-rata terboboti.
ΣΣ=iiifxfx

1.9.2. Rata-rata Gabungan

Jika kita mempunyai data n1, n2, n3, … dengan nilai rata-rata masing-masing ...,x,x,x321 maka rata-rata gabungan data di atas dinyatakan dengan
ΣΣ=iiigabnxnx
Untuk data-data yangv tersusun dalam distribusi frekuensi rata-ratanya dihitung dengan
ΣΣ=kkkfxfx
dengan xk : nilai tengah kelas
fk : frekuensi kelas
atau dengan cara singkat/sandi (khusus untuk lebar kelas yang sama) yakni sebagai berikut
+=ΣΣiiiofcfpxx
dengan xo : tengah kelas acuan fi : frekuensi ke-i
p : lebar kelas ci : harga sandi

1.9.3. MODUS

Modus adalah nilai atau fenomena yang paling sering muncul jika datanya telah disusun dalam distribusi frekuensi .

1.9.4. KUARTIL

Jika sekumpulan data dibagi menjadi empat bagian yang sama setelah di urutkan maka nilai yang membaginya disebut kuartil.
()41nikedatakLetaki+= ; i = 1, 2, 3
Untuk data yang disusun dalam distribusi frekuensi
−+=fF10nipbKi ; i = 1, 2, 3
dengan b : batas bawah kelas Di
p : panjang kelas Di
F : jumlah seluruh frekuensi sebelum kelas Di
f : frekuensi kelas Di

1.9.5. PRESENTIL

Jika sekumpulan data dibagi 100 sama besar akan menghasilkan persentil ke 1,2,3,…,99.
()1001nikedataPLetaki+=
Untuk data dalam distribusi frekuensi
fF100nipbPi−+=
dengan b : batas bawah kelas Pi
p : panjang kelas Pi
F : jumlah seluruh frekuensi sebelum kelas Pis
f : frekuensi kelas Pi

1.10. UKURAN SIMPANGAN

Ukuran simpangan digunakan sebagai gambaran bagaimana berpencarnya suatu data kuantitatif. Ukuran-ukuran tersebut yaitu:
a. Rentang = data terbesar – data terkecil
b.Rentang Antar Kuartil (RAK)
RAK = K3 – K1
c. Simpangan Kuartil (SK)
SK = 1/2 RAK = 1/2 (K3 – K1)
d. Rata-rata Simpangan (RS)
RS = niΣχ−χ Selalu positif
e. Simpangan baku/ deviasi standart
• Simpangan baku untuk sampel disimbolkan S
• Simpangan baku untuk populasi disimbolkan σ
Kuadrat simpangan baku disebut Varians
Varians sampel dihitung dengan :
S2 = ()1n2i−χ−χΣ
atau
S2 = ()()1nnn2i2i−χ−χΣΣ Ini lebih dianjurkan karena kesalahannya -
Lebih kecil
Jika datanya dalam distribusi frekuensi :
S2 = ()1nf2ii−χ−χΣ
Atau
S2 = ()()1nnffn2ii2ii−χ−χΣΣ
Cara Sandi xi dapat diganti ci
Simpangn baku gabungan
S2 = ()ΣΣ−−KnS1n2ii
ni = jumlah data sampel ke i
Si = Simpangan baku sample ke i
K = jumlah / banyaknya sampel .
Bilangan baku/ Nilai Z
Bilangan baku/nilai z didefinisikan sebagai :
Zi = siΣχ−χ ; i = 1,2,3,…. N
Atau lengkapnya
Zi = 

χ−χssioo+χ xo = rata-rata bilangan baku
so = Simpangan baku
Ukuran-ukuran simpangan diatas merupakan ukuran absolut. Jika dari simpangan absolut diambil simpangan bakunya, maka kita dapat koefisien Variasi
KV = %100xrata-ratabakuSimpangan
Selain ukuran simpangan/ disperse absolut, dikenal pula dispersi relatif yang dinyatakan :
Dispersi relative = rata-ratabakuSimpangan

0 Masalah TI (tugas)

Masalah TI :

A. Permasalahan

Proses jual beli melalui internet ini lazim disebut e-commerce. Banyak hal yang menjadi alasan mereka menggunakan internet untuk memperluas usahanya seiring dengan perkembangan internet yang semakin pesat. Di samping banyak kemudahan yang diberikan dalam jual-beli ini, tapi banyak juga kesulitan yang dialami oleh penjual dalam memasarkan dagangannya. Namun, banyak juga kasus-kasus penipuan jual-beli lewat online, dikarenakan jual-beli tidak seperti jual-beli pada umumnya, mereka bertemu kemudian ada transaksi. Sedangkan jual beli online misalnya lewat facebook, mereka hanya berkomunikasi lewat facebook atau lewat SMS. Toko online adalah sebuah tempat terjadinya berbagai aktivitas perdagangan atau jual beli barang dan jasa yang terhubung dalam suatu jaringan dalam hal ini adalah jaringan internet. Sesungguhnya bisnis online memiliki manfaat dan keuntungan bagi owner maupun cutomer. Salah satunya bisa menghemat waktu dan biaya. Mengapa toko online dapat menghemat waktu dan biaya? Bayangkan bila Anda memiliki seorang customer yang berada jauh di luar pulau, tentunya sang customer yang menjadi langganan Anda merasa kesulitan untuk berbelanja di toko Anda jika Anda hanya terpaku pada penjualan toko offline. Bukankah ini akan membuang banyak waktu, tenaga dan biaya perjalanan.Tetapi tidak demikian halnya jika Anda juga memiliki sebuah toko online selain toko offline Anda. Customer Anda tinggal memilih produk yang dipesan melalui website toko online Anda yang disajikan dalam bentuk gambar, kemudian mengisi form pemesanan barang, membayar dengan menggunakan sistem transaksi, dan barang akan di antar oleh jasa pengiriman barang tepat pada waktu yang telah ditentukan. Itu pula yang dirtasakan customer. Lebih praktis dan bisa membeli barang yang tidak tersedia di daerhanya. Sama-sama menguntungkan, bukan?

            Tetapi, banyak orang yang menyalahgunakan bisnis online ini.  Belakangan ini banyak sekali kasus-kasus penipuan secara online yang ditangkap oleh polisi. Bisnis secara online memang mempermudah para pelaku penipuan dalam melakukan aksinya, Karena mereka tidak bertemu secara langsung dengan pembelinya. Paling banyak ditemui dalam kasus penipuan ini adalah penipuan dengan menggunakan akun facebook. Penipuan dengan modus penjualan handphone dan elektronik via online marak di FB akhir akhir ini, dengan mengaku barang BM ( Black Market ) dari Batam serta harga yang jauh lebih murah dari harga pasaran membuat banyak orang tertarik untuk memesan barang yang ditawarkan, rasanya media harus segera memblow-up kasus ini sehingga masyarakat lebih banyak yang mengetahui bahwa ada penipuan berkedok penjualan handhone dan elektronik di FB dan untuk lebih berhati hati dalam bertransaksi online lebih lebih jika harga yang ditawarkan mencurigakan

Meski penipuan jual beli online sudah sebagian terkuak, namun penindakan oknum terhadap tindakan tersebut banyak yang belum sampai ke ranah hukum.

B. Analisa dan Hasil

Menurut analisa dari kepolisian. Belum ada sanksi yang tegas untuk para pelaku penipuan ini.

“Kebanyakan mereka malu menjadi korban, dan saat melapor tidak disertai dengan bukti yang kuat,” ujar Director Bukalapak.com, Achmad Zaky, dalam diskusi “Penipuan Online” di Jakarta, Rabu, 14 Desember 2011.

Kemudian, mari kita analisa faktor apa saja yang menyebabkan penipuan melalui bisnis online marak terjadi ::

1. Faktor pendorong

            a. belum adanya sertifikasi menyeluruh teradap setiap jual beli secara online.

            b. daerah-daerah dimana ada kemiskinan, pengangguran, tuna wisa dan konflik kekerasan dengan senjata. Daerah-daerah ini menimbulkan desakan rakyat untuk berusaha dengan segala cara termasuk penipuan.

            c. para pedagang yang memanfaatkan kelemahan jual beli secara online.

d. keluarga yang tidak dapat mengatasi kehidupan ekonominya akan mencari cara lain untuk memenuhi kebutuhan kebutuhan hidupnya

            e. kultur: konsumerisme atau materialistik, keinginan untuk mendapat uang dengan mudah.

            f. personal atau pribadi: sifat pribadi yang suka menipu demi keperluan pribadinya.

2. Faktor penarik

            a. efisiensi: kebutuhan kota-kota akan kemudahan bertransaksi dan berbisnis.

            b. sosial atau kultur: kebutuhan akan pelayanan-pelayanan jual-beli yang mudah dan cepat.

Proses penyelidikan dan penyidikan dalam perkara tindak pidana perdagangan orang dilakukan berdasarkan dari Undang-Undang Nomor 8  tentang Kitab Undang-Undang Hukum Acara Pidana (KUHAP).

Adapun kebijakan penyidikan tindak pidana penipuan adalah :

1. Perlindungan terhadap korban

2. Mengungkapkan penipuan dan bukti transaksi.

3. Menyita keuntungan yang diperoleh dari kejahatan

4. Prevensi umum dan khusus.

Sebaiknya polisi yang menangani kasus-kasus penipuan bisnis online hendaklah yang dilatih untuk itu. Hal tersebut penting untuk mencegah polisi penerima laporan atau penyidik yang kemudian ditunjuk tidak mengerti dan memahami kondisi korban tindak pidana perdagangan orang.  Keterangan korban adalah bukti awal secara formal untuk memulai suatu proses pidana, keterangan ini yang nantinya akan diproses

Pasal 378 KUHP merumuskan sebagai berikut: “Barang siapa dengan maksud untuk menguntungkan diri sendiri atau orang lain dengan melawan hukum, dengan memakai nama palsu atau martabat palsu, dengan tipu muslihat ataupun dengan rangkaian kebohongan menggerakkan orang lain untuk menyerahkan sesuatu benda kepadanya, atau supaya memberi hutang maupun menghapuskan piutang, diancam karena penipuan dengan pidana penjara paling lama 4 tahun.”

Tips Terhindar Penipuan Jual Beli Online

Dari analisa diatas, hasil yang dapat disimpulkan adalah member tips agar terhindar dari penipuan,

Mungkin Tips Terhindar Penipuan Jual Beli Online berikut ini bisa membantu anda.

Untuk Penjual

1.      Waspadai jika ada buyer yang mengatakan, “Saya minta cepat barang di antar hari ini dengan jumlah xxxx.. (agak banyak)”. Tak jarang ini hanya untuk mendapatkan barang tanpa melakukan pembayaran.

2.      Modus lainnya, “Saya udah transfer tolong kirim cepat” dan ternyata transferan tidak pernah dilakukan. Namun, cara ini cenderung bisa dihindari karena sebagian besar pemilik toko online sudah menggunakan SMS atau internet banking sehingga bisa melakukan pengecekan langsung.

3.      Hindari transaksi Sabtu dan Minggu, karena pada hari tersebut mutasi rekening internet banking ikut libur.

4.      Jika anda menerima pembayaran COD (Cash on Delivery), maka sebaiknya bawa teman untuk mengurangi tingkat penipuan (dihipnotis, di culik, diperas dll) dan lakukan di tempat yang ramai.

Untuk Pembeli

1.      Pilihlah Website Yang jelas

Sebelum anda memutuskan bertransaksi di sebuah website, pastikan website  tersebut terkenal atau jelas seperti Amazon dan pastikan website tersebut mencatumkan alamat yang jelas dan nomor telpon yang bisa di hubungi. Lakukan komunikasi dengan penjual secara intensif untuk mengetahui “style” si penjual.

2.      Lihat Gambar dan Harga

Check, website tersebut menampilkan barang yang di jual apa tidak, jika tidak, sebaiknya hindari saja. Dan juga jangan lupa mengenai harga yang di tawarkan, jika lebih murah (tidak masuk akal), sebaiknya anda cari tempat yang lain.

3.      Cara Pembayaran

Pilih website yang menggunakan pembayaran COD (cash On delivery) atau REKBER (lihat gambar di bawah), namun ini juga memiliki permasalahan dan kerumitan sendiri, sebab kita harus mengecheck lagi validasi atau kebenaran dari Rek Ber tersebut. Apabila si penjual hanya menerima pembayaran transfer, maka lakukan komunikasi secara intens, baik itu dengan sms, chatting atau yang lainnya.

4.      Testimoni

Ini sebenarnya bukan jaminan, namun anda bisa menilai si penjual dari testimony atau komen dari para pembelinya.

5.      Monitor Website Secara Berkala

Lakukan monitor terhadap website yang ingin anda jadikan sebagai tempat membeli barang, jika terjadi perubahan yang signifikan seperti data alamat dan nomor yg di hubungi, sebaiknya anda hindari saja.

6.      Pelayanan Yang Bagus

Pilih penjual yang siap melayani anda kapan pun (jam normal) dan dengan proses yang cepat,

7.      Tanya di Forum jual beli

Cobalah mulai aktif di forum jual beli online, disana kita bisa berbagi pengetahuan dan saling info mengenai penjual yang baik dan tidak.

C. Kesimpulan

            Waspadalah jika ingin melakukan bisnis online atau pun berbelanja secara online. Tips atau hasil dari analisa diatas bisa menjadi pemicu dan meningkatkan kewaspadaan kita mengenai hal tersebut. Waspada bukan berarti tidak bisa melakukan hal itu. Kita tetap bisa berbelanja secata online karena banyak manfaat yang bisa didapatkan. Intinya kita harus lebih berhati-hati. Namun jika anda sudah terlanjur tertipu begitu, anda bisa mencoba melaporkan penipuan transaksi online yang anda alami. Caramya:

1.      Catat semua data si penjual tersebut, nomor telpon, alamat, foto dll.

2.      Copy semua bukti seperti transaksi dan lainnya.

3.      Laporkan dan berikan semua bukti tersebut ke kepolisian yang terdekat

Selama ini penanganannya kurang sempurna. Diharapkan dengan cara ini bisa memberi sanksi tegas kepada pelaku penipuan sehingga meminimalisir bahkan bisa menghilangkan kasus penipuan.

Daftar Pustaka :

- http://www.berita-ane.com/2011/02/tips-terhindar-penipuan-jual-beli.html

- http://teknologi.kompasiana.com/internet/2012/02/22/maraknya-penipuan-di-dunia-maya-penipuan-bisnis-online/

0 Macam-macam serangan pada komputer/laptop

Berikut nama serangan beserta penjelasannya :

1)     Intrusion

adalah usaha untuk masuk dan/atau menyalahgunakan system yang ada

2)     Intelligence

merupakan agent-agent yang berisi para hacker yang melakukan suatu kegiatan untuk mengumpulkan segala informasi yang berkaitan dengan system target. Berbagai cara dapat ditempuh untuk mendapat informasi tersebut baik lewat internet, buku, jurnal atau diskusi di mailing list

3)     Land attack

adalah salah satu macam serangan dalam jaringan komputer. Serangan ini menyerang server/computer yang terhubung dalam suatu jaringan dengan tujuan untuk menghentikan layanan yang diberikan oleh server tersebut sehingga terjadi gangguan terhadap layanan atau jaringan computer tersebut

4)     Logic bomb

adalah program komputer yang berada dalam sebuah komputer yang akan aktif apabila beberapa kondisi terpenuhi (biasanya berkaitan dengan waktu; jam, tanggal, dsb). Seperti layaknya sebuah bom,, ketika logik yang ditempelkan pada program computer memeriksa suatu kumpulan kondisi di sistemdan terpenuhi, logik mengeksekusi suatu fungsi yang menghasilkan  aksi-aksi tak diotorisasi seperti menghapus dan merusak file.

5)     Operation system fingerprinting

Adalah proses penentuan sistem operasi (OS) atau aplikasi yang digunakan oleh target remote.

6)     Smurf attack

merupakan salah satu jenis serangan Denial of Service yang mengeksploitasi protokol Internet Control Message Protocol (ICMP).

7)     Scanning

adalah teknik membaca untuk mendapatkan informasi tanpa membaca yang lain (langsung pada permasalahan yang dicari) Juga termasuk kegiatan yang dilakukan hacker untuk menentukan aktif tidaknya host target dalam jaringan. Hasil scanning dapat berupa IP Address, sistem operasi, service maupun aplikasi yang dijalankan. Informasi ini berguna untuk menentukan jenis exploit yang akan digunakan.

8)     Back door

Backdoor atau "pintu belakang", dalam keamanan sistem komputer, merujuk kepada mekanisme yang dapat digunakan untuk mengakses sistem, aplikasi, atau jaringan, selain dari mekanisme yang umum digunakan (melalui proses logon atau proses autentikasi lainnya). Disebut juga sebagai back door. Akses khusus yg dibuat programmer utk dapat masuk ke dalam sistem

9)      Virus

adalah sebuah program komputer yang memiliki kemampuan untuk mengcopy kode programnya pada program lain apabila program tersebut diaktifkan, serta memiliki kemampuan untuk mengambil alih kontrol terhadap komputer yang ditularinya atau melakukan perubahan atas program yang ada didalamnya.

10) Trojan

adalah sebuah program komputer yang dibalik fungsinya/kegunaan yang terlihat juga memiliki fungsi tambahan tersembunyi (sengaja disembunyikan oleh pembuatnya) yang akan mengeksploitasi komputer yang menggunakannya serta secara signifikan akan menurunkan tingkat keamanan computer

11) Worm

adalah sebuah program kecil yang memiliki rutin program untuk memperbanyak diri sendiri dan menularkan dirinya pada komputer-komputer dalam jaringan, serta memiliki kemampuan untuk melakukan hal-hal yang diinginkan oleh pembuat program, biasanya berupa pencurian informasi dari komputer yang ditularinya kemudian mengirimkannya pada alamat tertentu yang diinginkankan oleh pembuatnya melalui internet.