20
2.4.4
Proses Ma®kov Chain
Menurut Siswanto, (2008, p252), temuan A.A. Markov adalah:
“Untuk
setiap
waktu
t, ketika
kejadian
adalah
K
t
,
dan
seluruh
kejadian
sebelumnya
adalah
Kt
(j)
,
…,
Kt
(j-n)
yang
terjadi dari
proses
yang
terjadi
dari
proses
yang
diketahui,
probabilitas
seluruh
kejadian
yang
akan
datang
K
t(j)
hanya
tergantung
kepada
kejadian
Kt
(j-1)
dan
tidak
tergantung kepada kejadian-kejadian sebelumnya yaitu Kt
(j-2),
Kt
(j-3),
…, Kt
(j-n)
”.
Probabilitas
Probabilitas
Probabilitas
Transisional
Transisional
Transisional
k1
k2
k3
k
4
k
5
••••
••••
••••
•••••••
t1
t2
t3
t4
Sumber: Siswanto (2008, p253)
Gambar 2.1 Proses Markov
Gambaran mengenai rantai Markov ini kemudian dituangkan ke dalam gambar
dimana
gerakan-gerakan
dari
beberapa
variabel
di
masa
yang akan
datang
bisa
diprediksi
berdasarkan
gerakan-gerakan
variabel
tersebut
di
masa
lalu.
K
t4
dipengaruhi
oleh
kejadian
K
t3
,
K
t3
dipengaruhi oleh kejadian K
t2
,
dan demikian seterusnya di mana perubahan ini terjadi
karena
peranan
probabilitas
transisional
(transisional
probability).
Kejadian
K
t2
misalnya,
tidak akan mempegaruhi kejadian K
t4
.
 |