Distribusi normal

Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai analisis statistika. Distribusi normal baku adalah distribusi normal yang memiliki rata-rata nol dan simpangan baku satu. Distribusi ini juga dijuluki kurva lonceng (bell curve) karena grafik fungsi kepekatan probabilitasnya mirip dengan bentuk lonceng.

Distribusi normal memodelkan fenomena kuantitatif pada ilmu alam maupun ilmu sosial. Beragam skor pengujian psikologi dan fenomena fisika seperti jumlah foton dapat dihitung melalui pendekatan dengan mengikuti distribusi normal. Distribusi normal banyak digunakan dalam berbagai bidang statistika, misalnya distribusi sampling rata-rata akan mendekati normal, meski distribusi populasi yang diambil tidak berdistribusi normal. Distribusi normal juga banyak digunakan dalam berbagai distribusi dalam statistika, dan kebanyakan pengujian hipotesis mengasumsikan normalitas suatu data.

Sejarah 
Distribusi normal pertama kali diperkenalkan oleh Abraham de Moivre dalam artikelnya pada tahun 1733 sebagai pendekatan distribusi binomial untuk n besar. Karya tersebut dikembangkan lebih lanjut oleh Pierre Simon de Laplace, dan dikenal sebagai teorema Moivre-Laplace. Laplace menggunakan distribusi normal untuk analisis galat suatu eksperimen. Metode kuadrat terkecil diperkenalkan oleh Legendre pada tahun 1805. Sementara itu Gauss mengklaim telah menggunakan metode tersebut sejak tahun 1794 dengan mengasumsikan galatnya memiliki distribusi normal.

Istilah kurva lonceng diperkenalkan oleh Jouffret pada tahun 1872 untuk distribusi normal bivariat. Sementara itu istilah distribusi normal secara terpisah diperkenalkan oleh Charles S. Peirce, Francis Galton, dan Wilhelm Lexis sekitar tahun 1875. Terminologi ini secara tidak sengaja memiliki nama sama.

Parameter yang Digunakan 
Untuk mendapatkan nilai peluang distribusi normal dan bentuk kurva yang membentuk lonceng, diperlukan 2 parameter: yaitu nilai rata rata dan standar deviasi.

Nilai Rata-Rata 
Penggunaan mean (nilai rata-rata) berfungsi untuk menentukan lokasi puncak lengkung dalam kurva lonceng distribusi normal, di mana nilai-nilai lainnya akan menyebar secara merata di dua sisi.

Standar Deviasi 
Merupakan variabilitas yang mengukur seberapa lebar lonceng yang ada pada kurva. Standar deviasi ini merepresentasikan seberapa jauh data yang berada di puncak dengan data di paling bawah di garis horizontal. Selain itu, standar deviasi juga mengukur jarak selisih nilai rata-rata dengan data lain yang diobservasi. Jika nilai standar deviasi semakin kecil, maka bentuk lonceng dalam kurva akan semakin sempit dan puncak semakin runcing. Sebaliknya, jika standar deviasi semakin besar, maka bentuk lonceng dalam kurva akan semakin lebar dan puncak semakin melengkung.

Pranala luar 
 Kalkulator daring distribusi normal
 Hanafi, M., & Wibowo, B. (2017). Statistika: Teori & aplikasi. Edisi 1. Jakarta: Mitra Wacana Media.
 Supranto, J. (2016). Statistika dasar. Edisi 17. Jakarta: Erlangga.
 Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L., & Ye, K. (2012). Statistical methods for business & economics. Edisi 17. New York: McGraw-Hill Irwin.

Referensi 

Statistika