Perbandingan Bayesian Square Error Loss Function, Bayesian Entropy Loss Function, dan Bayesian Precautionary Loss Function dalam Pendugaan Parameter Distribusi Lomax

Sani, Ridha Fadhila (2024) Perbandingan Bayesian Square Error Loss Function, Bayesian Entropy Loss Function, dan Bayesian Precautionary Loss Function dalam Pendugaan Parameter Distribusi Lomax. S2 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Bab I Pendahuluan) BAB I.pdf - Published Version Download (192kB)
	Text (Bab V Penutup) BAB V.pdf - Published Version Download (243kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (153kB)
	Text (Tesis Full Text) Tugas Akhir Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pada penelitian ini, dilakukan pendugaan parameter bentuk (θ) dari distribusi Lomax dengan parameter skala (β) diasumsikan diketahui. Pendugaan parameter dari distribusi Lomax dilakukan menggunakan metode Bayesian Square Error Loss Function (SELF), Bayesian Entropy Loss Function (ELF), dan Bayesian Precautionary Loss Function (PLF). Prior yang dipilih adalah prior konjugat yaitu distribusi Gamma dan prior non-informatif Jeffrey. Pada penelitian ini, digunakan data simulasi yang dibangkitkan menggunakan aplikasi RStudio dengan ukuran sampel yang beragam. Ukuran sampel yang dipilih yaitu n = 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 150, 180, 210, 240, 270, dan 300. Menentukan metode Bayesian Loss Function yang terbaik diperoleh berdasarkan nilai evaluasi penduga dengan kriteria Akaike Information Criterion (AIC), Akaike Information Criterion corrected (AICc) dan Bayesian Information Criterion (BIC) yang terkecil. Nilai kriteria yang terkecil menjelaskan bahwa metode tersebut lebih efisien dalam melakukan pendugaan. Pada penelitian ini, analisis data dilakukan menggunakan data simulasi dengan parameter θ = 1.3 dan 1.5. Hasil analisis data diperoleh bahwa metode terbaik dalam menduga parameter bentuk (θ) dari distribusi Lomax menggunakan prior konjugat Gamma dengan θ = 1.3 untuk ukuran sampel n = 30 sampai 90 dan n = 110, 120, 180, 210 dan pada kasus θ = 1.5 untuk ukuran sampel n = 30 adalah metode Bayesian SELF. Selanjutnya, hasil analisis data diperoleh bahwa metode terbaik dalam menduga parameter bentuk (θ) dari distribusi Lomax menggunakan prior konjugat Gamma dengan θ = 1.3 untuk ukuran sampel n = 100, 150, 240, 300 dan pada kasus θ = 1.5 untuk ukuran sampel n = 40 sampai ukuran sampel n = 300 adalah metode Bayesian PLF. Selain itu, hasil analisis data diperoleh bahwa metode terbaik dalam menduga parameter bentuk (θ) dari distribusi Lomax menggunakan prior non-informatif Jeffrey dengan θ = 1.3 dan 1.5 untuk seluruh ukuran sampel n = 30 sampai n = 300 adalah metode Bayesian SELF.

Actions (login required)

View Item