Perbandingan Bagan Kendali Modifikasi Shewhart dan Bagan Kendali ARMAST pada ARMA(1,1)

Syandriana Syarifuddin, E. Herdiana, M. Af
{"title":"Perbandingan Bagan Kendali Modifikasi Shewhart dan Bagan Kendali ARMAST pada ARMA(1,1)","authors":"Syandriana Syarifuddin, E. Herdiana, M. Af","doi":"10.20956/JMSK.V15I1.4426","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pada umumnya asumsi dasar untuk data pada bagan kendali adalah bersifat saling bebas dan menyebar normal. Namun tidak semua data dapat memenuhi asumsi tersebut salah satunya ketika terjadi autokorelasi. Jika terdapat autokorelasi pada data dapat mempengaruhi tingkat alarm palsu sehingga permasalahan autokorelasi perlu untuk diatasi. Cara untuk mengatasi data berautokorelasi pada bagan kendali dapat dilakukan dengan menggunakan bagan kendali modifikasi Shewhart dan bagan kendali ARMAST. Hasil penelitian menunjukkan pada bagan kendali ARMAST lebih sensitif terhadap data yang out of control dibandingkan dengan bagan kendali modifikasi Shewhart karena nilai ARL yang diperoleh pada bagan kendali ARMAST lebih kecil dibandingkan dengan ARL pada bagan kendali modifikasi Shewhart. Sehingga dalam penelitian ini disimpulkan bahwa performance bagan kendali ARMAST lebih baik dibandingkan bagan kendali modifikasi Shewhart.","PeriodicalId":150527,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi","volume":"421 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-03-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20956/JMSK.V15I1.4426","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Pada umumnya asumsi dasar untuk data pada bagan kendali adalah bersifat saling bebas dan menyebar normal. Namun tidak semua data dapat memenuhi asumsi tersebut salah satunya ketika terjadi autokorelasi. Jika terdapat autokorelasi pada data dapat mempengaruhi tingkat alarm palsu sehingga permasalahan autokorelasi perlu untuk diatasi. Cara untuk mengatasi data berautokorelasi pada bagan kendali dapat dilakukan dengan menggunakan bagan kendali modifikasi Shewhart dan bagan kendali ARMAST. Hasil penelitian menunjukkan pada bagan kendali ARMAST lebih sensitif terhadap data yang out of control dibandingkan dengan bagan kendali modifikasi Shewhart karena nilai ARL yang diperoleh pada bagan kendali ARMAST lebih kecil dibandingkan dengan ARL pada bagan kendali modifikasi Shewhart. Sehingga dalam penelitian ini disimpulkan bahwa performance bagan kendali ARMAST lebih baik dibandingkan bagan kendali modifikasi Shewhart.
Shewhart修改控制图表与ARMA控制控制图表比较(1.1)
一般来说,控件上数据的基本假设是正常的自由共享和分散。但并不是所有的数据都能在自动相关的情况下符合这些假设。如果数据中的自关联可能会影响虚惊一场,那么我们需要解决自身相关的问题。处理控制图表上自相关数据的方法可以使用Shewhart修改控制图表和ARMAST控制图。研究结果表明,ARMAST控制图比Shewhart控制表上的数据更敏感,因为ARMAST控制表上获得的ARL值比Shewhart控制表上的ARL小。因此,在本研究中得出结论,ARMAST控制图表的表现比Shewhart的修改控制图表更好。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信