Purwanti, Eriza (2014) Perbandingan estimasi parameter distribusi binomial dan distribusi beta binomial dengan menggunakan Struktur Perkalian Distribusi (SPD) (studi kasus di PT. Multi Bintang Indonesia Tbk.) / Eriza Purwanti. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Purwanti Eriza. 2013. Perbandingan Estimasi Parameter Distribusi Binomial dan Distribusi Beta Binomial dengan Menggunakan Struktur Perkalian Distribusi (SPD) (Studi Kasus di PT. Multi Bintang Tbk). Skripsi Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Malang. Pembimbing Ir. Hendro Permadi M.Si. Kata kunci distribusi binomial distribusi beta binomial struktur perkalian distribusi Percobaan pada distribusi binomial adalah percobaaan yang memiliki dua kemungkinan hasil yaitu sukses atau gagal. Banyaknya peristiwa sukses dapat diasumsikan mempunyai sebaran binomial jika komponen pengamatan biner tersebut saling bebas. Ketidakbebasan antar pengamatan biner akan mengakibatkan ragam yang lebih besar daripada ragam pada sebaran binomial. Ragam yang besar ini merupakan suatu indikasi adanya masalah overdispersion dalam pengamatan data biner. Salah satu alternatif pemecahan masalah tersebut dengan menggunakan pendekatan distribusi beta binomial pada tiap kelompok. Tujuan penelitian ini membandingkan distribusi binomial dengan distribusi beta binomial menggunakan Struktur Perkalian Distribusi (SPD). Untuk membandingkan distribusi binomial dengan distribusi beta binomial terlebih dahulu menghitung jumlah cacat produk agar bersebaran Beta Binomial dengan melakukan simulasi data dengan cara menghitung invers dari distribusi binomial dengan parameter p berdistribusi beta. Parameter p diperoleh dari nilai rata-rata distribusi beta yaitu 0 04. Kemudian menduga parameter hasil Struktur Perkalian Distribusi (SPD) dengan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Selanjutnya menguji hasil Struktur Perkalian Distribusi (SPD) dengan kriteria bayes faktor. Hasil penelitian yang terjadi pada kasus di PT. Multi Bintang Indonesia terhadap data proporsi kecacatan produk Guinness Pint pada tiga shift memiliki proporsi kecacatan yang berbeda antar shift. Dengan menerapkan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan bantuan software WinBugs14 diperoleh hasil faktor bayes adalah 1 0024 nilai tersebut berada di antara 1 3 2 dapat dikatakan bahwa tidak ada keandalan H1 pada H2 atau dapat dikatakan bahwa H1 sama dengan H2 yang artinya distribusi binomial sama dengan distribusi beta binomial untuk data proporsi kecacatan produk Guinness Pint produksi per minggu periode 01 Januari 2008 28 April 2008 selama 17 minggu. Dengan demikian distribusi mana yang dipakai akan menghasilkan hasil yang sama.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 03 Feb 2014 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2014 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/17357 |
Actions (login required)
 |
View Item |