ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN
Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimasi parameter dari distribusi Weibull pada data tersensor progressive tipe II. Metode yang digunakan untuk memperoleh hasil estimasi adalah metode Bayesian. Parameter yang akan diestimasi adalah parameter skala dan parameter bentuk dari distribusi W...
Saved in:
Main Author: | |
---|---|
Format: | Theses and Dissertations NonPeerReviewed |
Language: | Indonesian Indonesian |
Published: |
2018
|
Subjects: | |
Online Access: | http://repository.unair.ac.id/78057/1/Abstrak%20ST.S.%2036%2018%20Aha%20e.pdf http://repository.unair.ac.id/78057/2/Fulltext%20ST.S.%2036%2018%20Aha%20e.pdf http://repository.unair.ac.id/78057/ http://lib.unair.ac.id |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Institution: | Universitas Airlangga |
Language: | Indonesian Indonesian |
id |
id-langga.78057 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
id-langga.780572019-01-09T06:45:21Z http://repository.unair.ac.id/78057/ ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN GIATMA DWIJUNA AHADI, 081411833017 QA Mathematics Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimasi parameter dari distribusi Weibull pada data tersensor progressive tipe II. Metode yang digunakan untuk memperoleh hasil estimasi adalah metode Bayesian. Parameter yang akan diestimasi adalah parameter skala dan parameter bentuk dari distribusi Weibull 2 parameter. Hasil estimasi yang diperoleh adalah : Estimasi yang dihasilkan memiliki bentuk yang implisit sehingga akan diselesaikan dengan integral numerik. Penerapan hasil estimasi dilakukan pada data simulasi dengan nilai parameter =0,5 dan =1. Simulasi dilakukan sebanyak 500 kali dengan presentase masing-masing kegagalan adalah 20, 40 dan 60. Ditentukan tiga jenis skenario yaitu skenario Data I, Data II dan Data II dengan jumlah data yang dibangkitkan masing-masing adalah 50, 100 dan 150. Hasil simulasi data yang sudah dilakukan diketahui bahwa nilai MSE terkecil terdapat pada data dengan jumlah kegagalan yang banyak. Pada Data I dengan jumlah kegagalan m=30 diperoleh nilai rata-rata adalah 1.015905 dan nilai rata-rata adalah 0.468364. Pada Data II dengan jumlah kegagalan m=60 diperoleh nilai ratarata adalah 0.805638 dan nilai rata-rata adalah 0.479733. Skenario Data III jumlah kegagalan m=90 diperoleh nilai rata-rata adalah 0.794971 dan nilai ratarata adalah 0.485004. 2018 Thesis NonPeerReviewed text id http://repository.unair.ac.id/78057/1/Abstrak%20ST.S.%2036%2018%20Aha%20e.pdf text id http://repository.unair.ac.id/78057/2/Fulltext%20ST.S.%2036%2018%20Aha%20e.pdf GIATMA DWIJUNA AHADI, 081411833017 (2018) ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN. Skripsi thesis, Universitas Airlangga. http://lib.unair.ac.id |
institution |
Universitas Airlangga |
building |
Universitas Airlangga Library |
country |
Indonesia |
collection |
UNAIR Repository |
language |
Indonesian Indonesian |
topic |
QA Mathematics |
spellingShingle |
QA Mathematics GIATMA DWIJUNA AHADI, 081411833017 ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN |
description |
Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimasi parameter dari distribusi Weibull pada data tersensor progressive tipe II. Metode yang digunakan untuk
memperoleh hasil estimasi adalah metode Bayesian. Parameter yang akan
diestimasi adalah parameter skala dan parameter bentuk dari distribusi Weibull 2 parameter. Hasil estimasi yang diperoleh adalah :
Estimasi yang dihasilkan memiliki bentuk yang implisit sehingga akan diselesaikan dengan integral numerik. Penerapan hasil estimasi dilakukan pada data simulasi dengan nilai parameter =0,5 dan =1. Simulasi dilakukan sebanyak 500 kali dengan presentase masing-masing kegagalan adalah 20, 40 dan 60. Ditentukan tiga jenis skenario yaitu skenario Data I, Data II dan Data II dengan jumlah data yang dibangkitkan masing-masing adalah 50, 100 dan 150. Hasil
simulasi data yang sudah dilakukan diketahui bahwa nilai MSE terkecil terdapat pada data dengan jumlah kegagalan yang banyak. Pada Data I dengan jumlah
kegagalan m=30 diperoleh nilai rata-rata adalah 1.015905 dan nilai rata-rata
adalah 0.468364. Pada Data II dengan jumlah kegagalan m=60 diperoleh nilai ratarata adalah 0.805638 dan nilai rata-rata adalah 0.479733. Skenario Data III jumlah kegagalan m=90 diperoleh nilai rata-rata adalah 0.794971 dan nilai ratarata adalah 0.485004. |
format |
Theses and Dissertations NonPeerReviewed |
author |
GIATMA DWIJUNA AHADI, 081411833017 |
author_facet |
GIATMA DWIJUNA AHADI, 081411833017 |
author_sort |
GIATMA DWIJUNA AHADI, 081411833017 |
title |
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN |
title_short |
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN |
title_full |
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN |
title_fullStr |
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN |
title_full_unstemmed |
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR PROGRESSIVE TIPE II DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN |
title_sort |
estimasi parameter distribusi weibull pada data tersensor progressive tipe ii dengan pendekatan bayesian |
publishDate |
2018 |
url |
http://repository.unair.ac.id/78057/1/Abstrak%20ST.S.%2036%2018%20Aha%20e.pdf http://repository.unair.ac.id/78057/2/Fulltext%20ST.S.%2036%2018%20Aha%20e.pdf http://repository.unair.ac.id/78057/ http://lib.unair.ac.id |
_version_ |
1681150876310306816 |