ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PADA DATA TERSENSOR TIPE I DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF

DHONA AYU FITRIA, 081511833026 (2019) ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PADA DATA TERSENSOR TIPE I DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF. Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

[img] Text (ABSTRAK)
ST S 30-19 Fit e_ABSTRAK1.pdf

Download (230kB)
[img] Text (ABSTRACT)
ST S 30-19 Fit e_ABSTRACT.pdf

Download (288kB)
[img] Text (DAFTAR ISI)
ST S 30-19 Fit e_DAFTAR ISI.pdf

Download (294kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
ST S 30-19 Fit e_DAFTAR PUSTAKA1.pdf

Download (158kB)
[img] Text (FULLTEXT)
ST s 30-19 Fit e.pdf
Restricted to Registered users only until 25 June 2022.

Download (1MB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Estimasi titik Bayesian mendasarkan diri pada pemilihan prior dan fungsi kerugian. Dalam estimasi Bayesian Obyektif dipilih prior jeffrey dan menggunakan instrinsic discrepancy loss function berdasarkan persamaan Kullback-Leibler divergence yang nantinya akan memiliki pengaruh minimum dari data pada distribusi posterior. Estimator titik Bayesian Obyektif akan memberikan estimasi tentang parameter populasi yang hanya didasarkan pada anggapan distribusi populasi dan data. Penelitian ini menjelaskan bagaimana memperoleh estimasi parameter dari distirbusi Eksponensial pada data tersensor tipe I dengan metode Bayesian Obyektif. Penerapan hasil estimasi pada data simulasi menunjukkan bahwa nilai MSE akan semakin kecil untuk data yang semakin besar. Semakin besar jumlah kegagalan yang terjadi, nilai MSE semakin kecil sehingga menghasilkan nilai estimasi ̂0 yang semakin baik. Kemudian dengan melakukan simulasi yang diulang sebanyak 100 kali, terlihat bahwa untuk ukuran data yang membesar, rentang hasil estimasi cenderung mengecil. Hasil estimasi parameter pada data pasien penderita gagal ginjal kronis menggunakan metode Bayesian Obyektif diperoleh pasien dengan penyebab awal penyakit diabetik hasil estimasi ̂0=97,333 dan hasil estimasi untuk non-diabetik ̂0=140,367. Dan penerapan pada analisis survival menunjukkan bahwa peluang survival untuk pasien gagal ginjal kronis dengan penyebab awal penyakit diabetik lebih kecil dibandingkan dengan peluang survival untuk pasien gagal ginjal kronis dengan penyebab awal penyakit non-diabetik.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK ST S 30/19 Fit e
Uncontrolled Keywords: Data Tersensor Tipe I, Distribusi Eksponensial, Metode Bayesian Obyektif
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Q Science > QA Mathematics
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Statistika
Creators:
CreatorsNIM/NIDN
DHONA AYU FITRIA, 081511833026UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDK/NUP
ContributorArdi Kurniawan, Dr. , M.Si,UNSPECIFIED
ContributorSuliyanto, Drs. , M. SiUNSPECIFIED
Depositing User: Diah Widjayanti
Date Deposited: 25 Jun 2019 09:57
Last Modified: 26 Jun 2019 09:29
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/83776
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item