Ayudikta Fitri Salaam
JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS HALU OLEO KENDARI

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI GAMMA UNTUK SAMPEL TERSENSOR TIPE I DAN TIPE II: ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI GAMMA UNTUK SAMPEL TERSENSOR Ayudikta Fitri Salaam; Wayan Somayasa; Muhammad Kabil Djafar
Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Vol. 3 No. 1 (2023): Januari-April
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/jmks.v3i1.31

Abstract

Estimasi parameter adalah pendugaan karakteristik populasi (parameter) dengan menggunakan karakteristik sampel (statistik). Analisis uji hidup merupakan salah satu teknik statistika yang berguna untuk melakukan pengujian tentang keandalan komponen suatu produk atau pengukuran lamanya tahan hidup. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan penduga parameter dari distribusi Gamma untuk sampel tersensor tipe I dan tipe II. Sensor tipe I merupakan tipe penyensoran dimana pengamatan uji hidup akan dihentikan jika telah tercapai waktu tertentu (waktu penyensoran). Sensor tipe II merupakan tipe penyensoran dimana pengamatan uji hidup akan dihentikan jika telah tercapai kegagalan dalam jumlah tertentu. Dalam penelitian ini, untuk mengestimasi parameter digunakan metode maksimum likelihood. Karena turunan pertama fungsi log-likelihood nonlinear, tidak dapat diselesaikan secara analitik, maka dilakukan pendekatan numerik yaitu dengan metode Newton-Raphson. Metode Newton-Raphson merupakan salah satu metode iterasi yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan nonlinear. Dengan menggunakan software R, untuk sampel tersensor tipe I menggunakan data daya tahan transistor diperoleh nilai estimasi parameternya. Untuk sampel tersensor tipe II menggunakan data ketahanan hidup tikus jantan diperoleh hasil komputasi untuk nilai estimasi parameter-parameternya. Berdasarkan perhitungan fungsi survival dan fungsi hazard dapat disimpulkan bahwa semakin lama waktu hidup individu/item, maka semakin rendah probabilitas bertahan hidupnya dan semakin tinggi probabilitas kegagalannya.