{"title":"Estimasi Parameter Distribusi Weibull Dan Aplikasinya pada Pengendalian Mutu Dengan Memanfaatkan Kuantil","authors":"C. N. Salsinha","doi":"10.52166/ujmc.v5i01.1473","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstract. Weibull distribution is one of the continuous probability distributions. As the other distributions, Weibull distribution is also characterized by Mean, Variance and Moment Generation Function. The advantage of this distribution compared to other distributions is its flexibility, that is, this distribution can change to another distribution such as an exponential distribution depending on the value of the selected distribution parameters, namely scale parameters and form parameters. From the distribution graph, it can be shown that, the flexibility will appear very clear. One application of the Weibull distribution is in statistical process control. Because not all data is normally distributed, the Shewhart control chart cannot be used. One way to solve this problem is that the data is analyzed with Weibull control charts by utilizing quantiles, namely 0.00135, 0.5 and 0.99865. Quantile 0.00135 is the bottom quintile used to form the Lower Control Limit, the Middle Line is the median of the data, which is 0.5 which replaces the average and the last to form the Upper Control Limit the top quintile is 0.99865. By generating 200 data with Weibull distribution, if the data is analyzed by Shewhart control charts then there is a lot of data that is outside the control limit so it will be concluded that the graph is out of control. Therefore, if the data is not from a Normal distribution, the use of Shewhart control charts is not recommended. \n Keywords: Weibull Distribution, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Quality Control, Weibull Control Charts \n \nAbstrak. Distribusi Weibull merupakan salah satu distribusi probabilitas kontinu. Sama halnya dengan distribusi lainnya, distribusi Weibull pun dicirikan dengan Mean, Variansi dan Fungsi Pembangkit Momen. Kelebihan distribusi ini dibandingkan dengan distribusi lainnya adalah fleksibilitasnya, yaitu distribusi ini dapat berubah menjadi distribusi lain seperti distribusi eksponensial tergantung pada nilai parameter distribusi yang dipilih yaitu parameter skala dan parameter bentuk. Jika dilihat dari grafik distribusinya maka akan tampak sangat jelas fleksibilitas tersebut. Salah satu aplikasi dari distribusi Weibull yaitu dalam pengendalian proses statistik. Oleh karena tidak semua data berdistribusi normal maka grafik pengendali Shewhart tidak dapat digunakan. Salah satu cara menyelesaikan masalah tersebut adalah data dianalisis dengan grafik pengendali Weibull dengan memanfaatkan kuantil-kuantil yaitu 0,00135, 0,5 dan 0,99865. Kuantil 0,00135 adalah kuantil bawah yang digunakan untuk membentuk Batas Pengendali Bawah, Garis Tengah adalah median dari data yaitu 0,5 yang menggantikan rata-rata dan untuk membentuk Batas Pengendali Atas digunakan kuantil atas yaitu 0,99865. Dengan membangkitkan data sebanyak 200 data berdistribusi Weibull, jika data tersebut dianalisis dengan grafik pengendali Shewhart maka terdapat banyak data yang berada diluar batas pengendali sehingga akan disimpulkan bahwa grafik tak terkendali. Oleh karena itu, jika data bukan berasal dari distribusi Normal, penggunaan grafik pengendali Shewhart tidak disarankan. \n Kata Kunci: Distribusi Weibull, Estimasi Maximum Likelihood, Pengendalian Mutu, Grafik Pengendali Weibull","PeriodicalId":262941,"journal":{"name":"Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC)","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-06-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.52166/ujmc.v5i01.1473","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
Abstract. Weibull distribution is one of the continuous probability distributions. As the other distributions, Weibull distribution is also characterized by Mean, Variance and Moment Generation Function. The advantage of this distribution compared to other distributions is its flexibility, that is, this distribution can change to another distribution such as an exponential distribution depending on the value of the selected distribution parameters, namely scale parameters and form parameters. From the distribution graph, it can be shown that, the flexibility will appear very clear. One application of the Weibull distribution is in statistical process control. Because not all data is normally distributed, the Shewhart control chart cannot be used. One way to solve this problem is that the data is analyzed with Weibull control charts by utilizing quantiles, namely 0.00135, 0.5 and 0.99865. Quantile 0.00135 is the bottom quintile used to form the Lower Control Limit, the Middle Line is the median of the data, which is 0.5 which replaces the average and the last to form the Upper Control Limit the top quintile is 0.99865. By generating 200 data with Weibull distribution, if the data is analyzed by Shewhart control charts then there is a lot of data that is outside the control limit so it will be concluded that the graph is out of control. Therefore, if the data is not from a Normal distribution, the use of Shewhart control charts is not recommended.
Keywords: Weibull Distribution, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Quality Control, Weibull Control Charts
Abstrak. Distribusi Weibull merupakan salah satu distribusi probabilitas kontinu. Sama halnya dengan distribusi lainnya, distribusi Weibull pun dicirikan dengan Mean, Variansi dan Fungsi Pembangkit Momen. Kelebihan distribusi ini dibandingkan dengan distribusi lainnya adalah fleksibilitasnya, yaitu distribusi ini dapat berubah menjadi distribusi lain seperti distribusi eksponensial tergantung pada nilai parameter distribusi yang dipilih yaitu parameter skala dan parameter bentuk. Jika dilihat dari grafik distribusinya maka akan tampak sangat jelas fleksibilitas tersebut. Salah satu aplikasi dari distribusi Weibull yaitu dalam pengendalian proses statistik. Oleh karena tidak semua data berdistribusi normal maka grafik pengendali Shewhart tidak dapat digunakan. Salah satu cara menyelesaikan masalah tersebut adalah data dianalisis dengan grafik pengendali Weibull dengan memanfaatkan kuantil-kuantil yaitu 0,00135, 0,5 dan 0,99865. Kuantil 0,00135 adalah kuantil bawah yang digunakan untuk membentuk Batas Pengendali Bawah, Garis Tengah adalah median dari data yaitu 0,5 yang menggantikan rata-rata dan untuk membentuk Batas Pengendali Atas digunakan kuantil atas yaitu 0,99865. Dengan membangkitkan data sebanyak 200 data berdistribusi Weibull, jika data tersebut dianalisis dengan grafik pengendali Shewhart maka terdapat banyak data yang berada diluar batas pengendali sehingga akan disimpulkan bahwa grafik tak terkendali. Oleh karena itu, jika data bukan berasal dari distribusi Normal, penggunaan grafik pengendali Shewhart tidak disarankan.
Kata Kunci: Distribusi Weibull, Estimasi Maximum Likelihood, Pengendalian Mutu, Grafik Pengendali Weibull
摘要威布尔分布是连续概率分布的一种。与其他分布一样,威布尔分布也具有均值、方差和矩生成函数的特征。与其他分布相比,这种分布的优点是它的灵活性,也就是说,这种分布可以根据所选择的分布参数,即规模参数和形式参数的值,转变为另一种分布,如指数分布。从分布图中可以看出,灵活性会显得非常明显。威布尔分布的一个应用是统计过程控制。因为不是所有的数据都是正态分布,所以不能使用休哈特控制图。解决这个问题的一种方法是利用分位数,即0.00135、0.5和0.99865,对数据进行威布尔控制图分析。分位数0.00135是用来形成下限控制的下五分位数,中线是数据的中位数,它是0.5,取代平均值,最后形成上限控制的上五分位数是0.99865。通过生成200个具有威布尔分布的数据,如果用Shewhart控制图对数据进行分析,那么就会有很多数据超出控制范围,从而得出图失控的结论。因此,如果数据不是正态分布,不建议使用休哈特控制图。关键词:威布尔分布,极大似然估计,质量控制,威布尔控制图分布概率是连续的。Sama halnya dengan distribubusi lainnya, distribubusi Weibull pun dicirikan dengan Mean, varansi dan funsi Pembangkit Momen。Kelebihan分布业务ini dibandingkan dengan分布业务lainnya adalah fleksibilitasya, yiti分布业务ini dapat berubah menjadi分布业务lain离散分布业务eksponspondengantung pada nilai参数分布业务yang dipilih yitu参数skala dan参数bentuk。Jika dililhat dari grafik分销业务,maka akan tampak sangat jelas灵活的灵活性。萨拉赫的情况下,应用kasi的分布,Weibull yitu dalam pengendalian处理统计。Oleh karena tidak semua数据分布业务正常maka grafik pengendali Shewhart tidak dapat digunakan。Salah satu cara menyelesaikan masalah teresbut adalah data dianalysis dengan grafik pengendali Weibull dengan manfaatkan kuantil kuantil kuantil yitu, 1995,5, 1998,865。Kuantil 0,00135 adalah Kuantil bawah yang digunakan untuk membentuk Batas Pengendali bawah, Garis Tengah adalah中位数数据yitu 0,5 yang menggantikan rata-rata dan untuk membentuk Batas Pengendali Atas digunakan Kuantil Atas yitu 0,99865。登安数据集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集Oleh karena itu, jika data bukan berassal dari distribubusi Normal, penggunaan grafik pengendali Shewhart tidak disarankan。Kata Kunci: distribubusi Weibull, Estimasi Maximum Likelihood, Pengendalian Mutu, Grafik Pengendali Weibull