3.2 Flowchart Bahasa R Full Data
TIDAK miu 1 beta 1
miu 0,5 beta 1 miu 1 beta 1,5
miu 0,5 beta 1,5
MODEL ̂
MODEL ̂
DEFINISI FUNGSI
TULIS HASIL
SELESAI
DEFINISI FUNGSI
DEFINISI VARIABEL
YA
̂ ̂
START
CALL INDATA
3.3 Flowchart Bahasa R Data Tersensor
TIDAK miu 1 beta 1
miu 0,5 beta 1 miu 1 beta 1,5
miu 0,5 beta 1,5 r= 1, 5, 10, 15
MODEL ̂
MODEL ̂
DEFINISI FUNGSI
TULIS HASIL
SELESAI
DEFINISI FUNGSI
DEFINISI VARIABEL
YA
̂ ̂
START
CALL INDATA
V. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat pada penelitian mengenai Intensitas Tersensor Kanan Dalam Analisis Data Survival Yang Berdistribusi Weiibull adalah
1. Penduga
bagi Distribusi Weibull untuk data tersensor kanan adalah ̂
[
̂
∑
̂
]
̂
, dan penduga bagi Distribusi Weibull untuk data
tersensor kanan adalah
̂ [
̂
∑
̂
]
̂
∑
[ ∑
̂ ̂
∑
̂
]
̂ ̂
∑
̂ ̂
̂ ̂
∑
̂ ̂
∑
̂ ̂
2. Penduga
bagi Distribusi Weibull untuk full data adalah ̂ [
∑
̂
]
̂
, dan penduga
bagi Distribusi Weibull untuk full data adalah
∑
̂
∑
̂
̂ ∑
3. Intensitas tersensor sangat mempengaruhi nilai penduga parameter
̂ dan ̂, hal ini dapat dilihat pada tabel 4.1 karena semakin besar intensitas tersensor,
maka nilai penduga ̂ akan semakin berkurang seiring dengan besarnya
intensitas tersensor, begitu juga penduga bagi ̂ akan semakin besar seiring
besarnya intensitas tersensor 4.
Bias yang dihasilkan oleh penduga dan pada data tersensor akan bernilai
semakin besar seiring dengan besarnya intensitas tersensor. 5.
bias yang dihasilkan oleh parameter data tersensor dan tidak dipengaruhi
oleh banyaknya data n karena pada perhitungan bias yang dilakukan, karena semakin banyak jumlah data n maka bias yang dihasilkan penduga parameter
dan tidak berbeda secara signifikan.
DAFTAR PUSTAKA
Al-Kanani, H.I. and A.J. Shaima, 2011. Estimate survival function for the brain cancer disease by using three parameters weibull distribution. J. Basrah Res.
Sci., pp: 80. Atkinson, Kendal 1993. Elementar Numerical Analysis. second edition. John Wiley
Sons, Singapore.
Bambey G
. C., dan
Ibrahim
A.
N
. 2013.” Methods for Estimating the 2-Parameter Weibull Distribution with Type-
I Censored Data”. Journal Collet, D. 1996. Modeling survival data in medical research. London: Chapman
Hall. Engelhardt, M. and Bain, L. J. 1991. Statistical Analysis Of A Weibull Process With
Left-Censored Data. Workshop On Survival Analysis and Related Topics. Columbus, OHIO.
Herrhyanto, Nar. 2003. Statistika Matematika Lanjutan. Pustaka Setia. Bandung. Hogg, R. V. and Craig, A. T. 1986. Introduction to Mathematical Statistics. Fifth
Edition. Prentice-Hall International Inc., New Jersey. Jonhson, R.1982. Applied Multivariate Statisticals Analysis. Prentice-Hall Inc., New
Jersey . Klein, J. P. and Moeschberger, M. L. 1997. Survival Analysis : Techniques for
Censored and Truncated Data. Springer-Verlag, New York. Lawless, J. F. 1982 Statistical Model and Methods for Lifetime Data. New York:
John
Wiley and Sons, Inc. Lee, E. T. 1992. Statistical Methods For Survival Data Analysis. Ed-2. John
WilleySons Inc., New York.