BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. hubungan antara dua variabel yang terdiri dari variabel tak bebas (Y ) dengan

BAB I PENDAHULUAN. , untuk x 0, 0, 0 { 0, untuk x yang lain. 1 maka fungsi densitas di atas akan menjadi fungsi densitas distribusi

Pada umumnya ilmu ekonomi mempelajari hubungan-hubungan antara. variabel ekonomi. Hubungan-hubungan yang fungsional tersebut mendefinisikan

BAB IV TEORI PERMAINAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. ii Bagaimana rata-rata atau nilai tengah dibuat oleh Stimulan eksternal.

BAB I PENDAHULUAN. merumuskan situasi persaingan dan konflik antara berbagai kepentingan. Teori ini

BAB I PENDAHULUAN. Statistika adalah salah satu cabang ilmu yang mempelajari prosedur-prosedur

Lecture 1: Concept of Game Theory A. Pendahuluan bidang perdagangan (bisnis), olahraga, peperangan (pertahanan), dan politik

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. investasi yang telah dilakukan. Dalam berinvestasi jika investor mengharapkan

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI INVERS MAXWELL UKURAN BIAS SAMPEL MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN. Rince Adrianti 1, Haposan Sirait 2 ABSTRACT ABSTRAK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. suatu bentuk kegiatan yang terdiri dari partisipasi dua pemain atau lebih, untuk

BAB I PENDAHULUAN. Dalam statistika, sebuah penaksir adalah sebuah fungsi dari sample data

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

DEFICIENCY PENAKSIR PARAMETER PADA DISTRIBUSI GAMMA

PENENTUAN ESTIMASI INTERVAL DARI DISTRIBUSI NORMAL DENGAN METODE BAYES SKRIPSI. Oleh : Pramita Elfa Diana Santi J2E

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENAKSIR RATA-RATA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL TERPOTONG. Agustinus Simanjuntak ABSTRACT

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III KALMAN FILTER DISKRIT. Kalman Filter adalah rangkaian teknik perhitungan matematika (algoritma)

Pertemuan 7 GAME THEORY / TEORI PERMAINAN

BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI KONFLIK (GAME THEORY)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. yang perlu diketahui, yang disebut sebagai variabel. Variabel adalah sebuah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN. Perkembangan teori statistika telah mempengaruhi hampir semua aspek. Dalam teori statistika dan peluang, distribusi gamma (

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai latar belakang tema yang diambil dalam

BAB 2 LANDASAN TEORI

TEORI PERMAINAN. JHON HENDRI RISET OPERASIONAL UNIVERSITAS GUNADARMA 2009 Page 1

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

INFERENSI PARAMETER SIMPANGAN BAKU POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

LANDASAN TEORI. Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan

PENERAPAN MODEL REGRESI LINIER BAYESIAN UNTUK MENGESTIMASI PARAMETER DAN INTERVAL KREDIBEL

Perbandingan Estimasi Parameter Pada Distribusi Eksponensial Dengan Menggunakan Metode Maksimum Likelihood Dan Metode Bayesian

BAB I PENDAHULUAN. memperkecil atau meminimumkan ketidakpastian tersebut. Risiko dapat terjadi

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

INFERENSI STATISTIK DISTRIBUSI BINOMIAL DENGAN METODE BAYES MENGGUNAKAN PRIOR KONJUGAT. Oleh : ADE CANDRA SISKA NIM: J2E SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

DISTRIBUSI STASIONER RANTAI MARKOV UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN DI WILAYAH JAWA BARAT

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA

BAB I PENDAHULUAN. bersifat tetap ( bukan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III REGRESI SPLINE = + dimana merupakan fungsi pemulus yang tidak spesifik, dengan adalah

BAB I PENDAHULUAN. Waktu hidup adalah waktu terjadinya suatu peristiwa. Peristiwa yang

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM INFERENSI PARAMETER POPULASI SERAGAM

BAB I PENDAHULUAN. risiko finansial yang disebabkan oleh peristiwa aktuaria (actuarial events).

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dalam pembuatan solusi tersebut adalah sebagai berikut: harapan dan memiliki manfaat yang maksimal.

STATISTIKA MATEMATIKA

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

PENGUJIAN HIPOTESIS DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF. Adi Setiawan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

INFERENSI PARAMETER MEAN POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Istilah games atau permainan berhubungan erat dengan kondisi pertentangan bisnis yang meliputi suatu periode tertentu.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. Permainan antara manusia melawan komputer menjadi sangat populer

BAB I PENDAHULUAN. Dalam bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang melatarbelakangi

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

ESTIMATOR BAYES UNTUK RATA-RATA TAHAN HIDUP DARI DISTRIBUSI RAYLEIGH PADA DATA DISENSOR TIPE II

METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

Pengantar Statistika Matematika II

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENENTUAN MODEL REGRESI SPLINE TERBAIK. Agustini Tripena 1

BAB 1. Pendahuluan. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat telah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang masalah

Teori Permainan. Lecture 8 : Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Konflik (Game Theory) Hanna Lestari, ST, M.Eng

PEMODELAN PADA PERCOBAAN MIXTURE DENGAN MELAKUKAN TRANSFORMASI CLARINGBOLD TERHADAP PROPORSI KOMPONEN- KOMPONENNYA. PT Jasa Marga ro) C

BAB I PENDAHULUAN. yang saling berhubungan atau berpengaruh satu sama lain. Ilmu statistika

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

TEORI PERMAINAN. Tidak setiap keadaan persingan dapat disebut sebagai permainan (game). Kriteria atau ciri-ciri dari suatu permainan adalah :

Pemain B B 1 B 2 B 3 9 5

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Estimasi minimax adalah suatu upgrade pendekatan non-klasik (upgraded non-classical approach) dalam bidang estimasi inferensi statistik yang diperkenalkan oleh Abraham Wald (1945) dari konsep teori permainan. Metode estimasi ini membuka dimensi baru dalam estimasi statistika dan memperkaya metode estimasi titik. Kata minimax diperkenalkan oleh Von Neuman (1944) dalam konsep teori permainan, yang mana adalah strategi optimum dari pemain kedua dalam permainan berjumlah nol dari dua orang (the two person zero sum game). Permainan berjumlah nol adalah suatu permainan dengan jumlah kemenangan kedua belah pihak sama dengan nol. Hal ini berarti bahwa jumlah pembayaran yang diterima bagi salah satu pemain yang menang sama dengan jumlah pembayaran yang dibayarkan oleh pihak yang kalah. Dalam hal ini kemenangan dari pihak yang satu merupakan kekalahan pihak lainnya (Kartono,1994). Estimasi minimax sangat erat hubungannya dengan estimasi Bayes. Prinsip dasar dari estimasi ini adalah untuk meminimumkan kerugian dari statistisi. Pada estimasi Bayes, parameter populasi yang akan diestimasi dipandang sebagai besaran yang variasinya digambarkan dengan distribusi probabilitas yang disebut distribusi prior. Sedangkan pada estimasi klasik, parameter populasi dianggap sebagai besaran tetap yang tidak diketahui (Subanar, 2006). Dalam estimasi minimax, elemen yang paling penting adalah adanya syarat distribusi prior. Kegunaan distribusi prior disini adalah sebagai alat matematis mencari estimator yang baik. Dan syarat penting lainnya yaitu fungsi kerugian yang digunakan oleh peneliti. Pada beberapa estimasi non-klasik dipertimbangkan fungsi kerugian simetris, namun dalam kehidupan nyata terkadang tidak cocok untuk menggunakan fungsi kerugian simetris. Untuk itu dipertimbangkan juga fungsi kerugian asimetris. 1

2 Pada penelitian ini, akan diestimasi parameter dari distribusi Rayleigh menggunakan metode minimax dengan fungsi kerugian kuadratik (simetris) dan eksponensial linier termodifikasi (asimetris). Dan distribusi prior yang digunakan dalam estimasi ini adalah distribusi prior momen invers. Untuk diketahui bahwa, distribusi Rayleigh merupakan kasus khusus dari distribusi Weibull. Distribusi ini biasanya digunakan pada studi penyebaran radiasi dan kecepatan angin. Contohnya yaitu untuk memodelkan kondisi angin di suatu wilayah tertentu. 1.2. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang, berikut rumusan masalah: 1. Bagaimana mengestimasi parameter dari distribusi Rayleigh menggunakan metode minimax dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi? 2. Bagaimana menentukan efisiensi dari estimator yang diperoleh dari estimasi minimax pada parameter distribusi Rayleigh dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi? 1.3. Tujuan dan Manfaat Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk: 1. Mengestimasi parameter dari distribusi Rayleigh menggunakan metode minimax dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi. 2. Menentukan efisiensi dari estimator yang diperoleh dari estimasi minimax pada parameter distribusi Rayleigh dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi. Manfaat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Secara umum dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memperluas wawasan pengetahuan, memberikan sumbangan terhadap perkembangan ilmu, dan memperkaya literatur dalam bidang matematika terutama bidang statistika mengenai estimasi minimax.

3 2. Secara khusus dapat memberikan gambaran tentang estimasi parameter dari distribusi Rayleigh menggunakan metode minimax dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi. Dan selanjutnya dapat menentukan efisiensi dari estimator yang diperoleh dari estimasi minimax tersebut. 1.4. Tinjauan Pustaka Estimasi minimax telah banyak dibahas oleh para peneliti, sebelumnya Podder, dkk. (2004) telah mempelajari tentang estimasi minimax untuk parameter distribusi Pareto dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi. Dan kemudian Mahmoodi, dkk. (2006) membahas tentang estimasi minimax untuk parameter skala pada keluarga distribusi Transformed Chi-Square dengan fungsi kerugian asimetris squared log error dan eksponensial linier termodifikasi. Selanjutnya, Pazira, dkk. (2009) juga membahas tentang estimator minimax dalam tulisannya yaitu estimasi minimax untuk parameter distribusi eksponensial tergeneralisasi. Dalam penelitian ini, untuk menentukan estimator minimax digunakan distribusi prior momen invers yang dijelaskan oleh Valen dan Rossel (2010) dalam penelitiannya yang membahas tentang kegunaan dari densitas prior non lokal pada uji hipotesis Bayesian. Estimasi minimax yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada teorema yang dibahas oleh Hodges dan Lehmann (1950) dalam penelitiannya yang membahas tentang beberapa masalah dalam estimasi minimax. Teorema ini juga disajikan dalam Bain dan Engelhardt (1992). 1.5. Metodologi Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur dengan acuan utamanya adalah jurnal yang ditulis Nasiri, dkk. (2011) yaitu estimasi semiminimax untuk parameter distribusi Rayleigh. Jurnal ini membahas tentang estimasi semi-minimax parameter untuk distribusi Rayleigh dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi.

4 Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mempelajari jurnal-jurnal dan buku-buku penunjang yang berhubungan dengan estimasi minimax. Langkah selanjutnya adalah menentukan estimasi parameter untuk distribusi Rayleigh menggunakan metode minimax. Dalam estimasi ini digunakan distribusi prior momen invers, fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi. Kemudian mencari efisiensi dari estimator yang diperoleh dari metode minimax tersebut. 1.6. Sistematika Penulisan Tesis ini disusun dengan sistematika penulisan sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN Bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, tinjauan pustaka, metodologi penelitian dan sistematika penulisan. BAB II LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori dasar yang menunjang pembahasan tentang estimasi parameter dari distribusi Rayleigh menggunakan metode minimax. BAB III PEMBAHASAN Bab ini membahas penjelasan mengenai estimasi parameter dari distribusi Rayleigh menggunakan metode minimax dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi serta mencari efisiensi dari estimator tersebut. BAB IV SIMULASI DATA Bab ini membahas tentang simulasi yang dilakukan untuk menghitung nilai estimasi dari parameter distribusi Rayleigh menggunakan metode minimax dengan fungsi kerugian kuadratik dan eksponensial linier termodifikasi. Kemudian menghitung nilai Mean Square Error (MSE) dari masing-masing estimator yang digunakan untuk menghitung efisiensi estimator.

5 BAB V PENUTUP Bab ini berisi tentang kesimpulan dari hasil penelitian ini.