ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI PARETO - GAMMA DENGAN METODE BAYESIAN LINEX LOSS FUNCTION - Mega Putri; Shantika Martha; Setyo Wira Rizki (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2019)
Data survival merupakan data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kejadian tertentu. Data dikatakan tersensor apabila data yang diamati tidak lengkap karena hilangnya objek penelitian atau sampai akhir penelitian objek tersebut belum mengalami suatu kejadian tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan estimasi parameter model survival yang berdistribusi Pareto pada data tersensor dengan metode Bayesian LINEX Loss Function menggunakan prior Gamma. Data yang digunakan adalah data sekunder pasien kanker paru-paru dari penelitian yang dilakukan oleh Kalbfleisch dan Prentice pada tahun 1980. Berdasarkan hasil estimasi metode Bayesian LINEX Loss Function untuk studi kasus penderita kanker paru-paru  dapat diketahui peluang seorang penderita kanker paru-paru untuk bertahan hidup semakin lama semakin kecil (mendekati nol), hingga akhirnya mengalami kematian. Nilai MAPE yang diperoleh dari fungsi Survival distribusi Pareto dengan pendekatan Bayesian LINEX Loss Function adalah sebesar 19,66%. Hal ini berarti bahwa metode Bayesian LINEX Loss Function memiliki kemampuan peramalan yang baik dalam mengestimasi peluang hidup pasien penderita kanker paru-paru.Kata Kunci : Distribusi Pareto, Bayesian, LINEX Loss Function, MAPE.