ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI PARETO DENGAN METODE BAYESIAN GELF UNTUK DATA TERSENSOR - Setyo Wira Rizki, Nila Handayani, (BIMASTER, 2020)
Data survival adalah data yang menunjukan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kegagalan atau kejadian tertentu. Data survival dikatakan tersensor apabila objek pada penelitian hilang atau sampai akhir penelitian objek tersebut belum mengalami kejadian tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan estimasi parameter model survival distribusi Pareto data tersensor dengan metode Bayesian GELF. Estimasi parameter fungsi survival dengan metode Bayesian GELF dari distribusi Pareto diperoleh . Nilai estimasi parameter digunakan untuk menghitung nilai estimasi peluang seorang individu untuk bertahan hidup pada penderita kanker paru-paru. Nilai MAPE yang diperoleh sebesar 22.44%, hal ini menunjukkan bahwa metode Bayesian GELF memiliki kemampuan peramalan yang cukup baik sebagai suatu metode estimasi dalam kasus survival. Kata kunci: Pareto,Prior Gamma, Likelihood