PENDEKATAN BAYESIAN GELF UNTUK ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL RAYLEIGH DENGAN PRIOR UNIFORM

Nurfitri Imro’ah, Petty Jelda, Setyo Wira Rizki,

BIMASTER
Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER

 Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek yang dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kegagalan atau kejadian tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk menentukan model survival dan model hazard estimasi parameter berdistribusi Rayleigh dengan metode Bayesian General Entropy Loss Function (GELF) menggunakan prior Uniform. Estimasi parameter fungsi survival dan fungsi hazard Bayesian GELF didapat dengan  mencari nilai estimasi parameter Bayesian GELF. Selanjutnya diterapkan pada data 175 pasien penderita Primary Billiary Cirrhosis (PBC) yang diperoleh dari program R versi 3.3.0 untuk mengetahui peluang individu dapat bertahan hidup. Nilai estimasi parameter Bayesian GELF dari data yang dihitung menggunakan progam R adalah 896,8008. Berdasarkan hasil estimasi parameter model survival distribusi Rayleigh metode Bayesian GELF dapat diketahui peluang seorang penderita penyakit PBC untuk bertahan hidup semakin lama semakin kecil (mendekati nol), dengan resiko kematian yang semakin besar.Kata Kunci : Distribusi Rayleigh, Bayesian GELF, Prior Uniform.