Perbandingan Estimasi Parameter Metode Bayesian Self dengan Prior Vague dan Uniform Pada Model Survival Berdistribusi Rayleigh

Abstract

Analisis survival merupakan analisis yang digunakan untuk menganalisis data kelangsungan waktu hidup (survival time). Waktu survival (survival time) merupakan salah satu penelitian yang digunakan untuk menghitung waktu dari munculnya gejala sampai dengan munculnya kejadian. Dalam analisis survival dikenal istilah data survival yaitu data yang menunjukkan waktu suatu individu dapat bertahan hingga terjadinya suatu kejadian. Penelitian ini akan membahas perbandingan estimasi parameter model survival berdistribusi Rayleigh dengan Metode Bayesian SELF menggunakan prior Vague dan Uniform. Proses estimasi parameter memerlukan informasi dari fungsi likelihood dan distribusi prior yang kemudian akan membentuk distribusi posterior. Setelah diperoleh estimator pada metode Bayesian SELF, selanjutnya diterapkan pada data program transplantasi jantung yang dilakukan Stanford dari Oktober 1967 sampai Februari 1980. Berdasarkan dari nilai MSE pada penelitian ini, diperoleh metode Bayesian SELF dengan prior vague lebih baik dari metode Bayesian SELF dengan Prior uniform.