uji distribusi data menggunakan software easy fit
Post on 06-Jul-2018
1.566 Views
Preview:
TRANSCRIPT
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
1/37
TUGAS STATIKA REKAYASA, KEANDALAN, DAN RESIKO
UJI DISTRIBUSI DATA
MENGGUNAKAN SOFTWARE EASY FIT
Dosen : Yeyes Mulyadi, ST., M.Sc.
Kelas : Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A)
Oleh:
Nama : Moch Farid Azis
NRP : 4313100020
JURUSAN TEKNIK KELAUTAN
FAKULTAS TEKNOLOGI KELAUTAN
INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
2015
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
2/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 2
Langkah pertama yang dilakukan adalah mencari data yang akan diolah. Saya mencari data di
website resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia (http://www.bps.go.id/ ). Di bawah ini adalah
data tekanan udara rata-rata di stasiun pengamatan BMKG tahun 2004.
DATA TEKANAN UDARA RATA-RATADI STASIUN PENGAMATAN BMKG
TAHUN 2004(sumber: http:/ /www.bps.go.id/ )
PROVINSISTASIUN
BMKG
TEKANAN
UDARA
RATA-
RATA
ACEH Blang Bintang 1009,83
Cut Bau 1011,21
Cut Nyak Dhien 1009,93
Malikussaleh 1011,24
SUMATERAUTARA
Polonia1 1009,84
Belawan 1009,74
Pinangsori 1009,69
SUMATERABARAT
Sicincin 2 1010,15
Binaka 1010,95
RIAUSultan SyarifQasim3
1011,36
Japura 1009,73
JAMBI Sungai Duren4 1010,64
Depati Parbo 1010,56
SUMATERASELATAN
Kenten5 1010,66
BENGKULU Pulau Baai6 1009,23
LAMPUNGRadin Inten
II/Branti1011,49
Astra Ksetra 1010,52KEPULAUAN
BANGKABELITUNG
Pangkal Pinang 1010,22
Buluh Tumba 1010,51
KEPULAUANRIAU
Kijang 1009,65
http://www.bps.go.id/http://www.bps.go.id/http://www.bps.go.id/http://www.bps.go.id/
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
3/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 3
Batam 1010,55
Dabo 1010,67
Tarempa 1009,79
Ranai 1010,14
DKI JAKARTA Tanjung Priok 1009,77
HalimPerdanakusuma
1009,98
Observatory 1010
Soekarno-Hatta 1010,06
Bandung7 1010,55
JAWA BARAT Husein 1010,55
Atang Sanjaya 1011,11
Dermaga 1011,73
Jatiwangi 1010,39
Kalijati 1010,47
Cibeureum 1011,13
Semarang8 1009,81
Cilacap 1010,39
JAWA TENGAH Ahmadyani 1009,83
Adisumarmo 1009,84
Tegal 1009,87
Sleman9 1009,71
Juanda10 1009,5
DI
YOGYAKARTABanyuwangi 1010,03
JAWA TIMUR Madura 1009,43
Iswahyudi 1010,15
Abdul Rakhman
Saleh1010,56
Pacitan 1009,86
Bawean 1010,5
Surabaya 1010,77
Perak 1009,91
Serang 1011,68
Budiarto 1010,97
BANTEN Ngurah Rai 1010,27Selaparang11 1009,52
BALI Bima 1009,95
NUSATENGGARA
BARAT
Sumbawa Besar 1009,53
Lasiana12 1010,24
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
4/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 4
Mali 1011
NUSA
TENGGARA
TIMUR
Larantuka 1009,78
Wai Oti 1010,85
Dilli21 1009,89Oe-Cusse21 1010,28
Baa 1007,86
Tardamu 1011,41
Mau Hau 1010,39
Supadio 1010,46
Rahadi Usman 1010,06
KALIMANTANBARAT
Nangapinoh 1010,01
Paloh 1011,44
Putusibau 1010,39Singkawang II 1010,35
Sintang 1009,87
Tjilik Riwut13 1011,21
Iskandar 1010,12
KALIMANTAN
TENGAHBeringin 1010,44
Banjarbaru14 1009,83
Kotabaru 1010,45
KALIMANTAN
SELATAN
Temindung 1011,32
Juvai Semaring20 1009,7
KALIMANTAN
TIMURTanjung Selor 1011,11
Sepinggan 1009,57
Sangkulirang 1010,17
Berau 1009,71
Juwata 1009,06
Kayuwatu15 1009,44
Bitung 1008,57
KALIMANTANUTARA Tahuna 1011,39
SULAWESI
UTARAMutiara 1009,92
Kasiguncu 1010,22
Lalos 1009,34
SULAWESITENGAH
Bubung 1009,92
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
5/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 5
Panakukang16 1009,62
Hasanuddin 1009,3
Masamba 1010,17
SULAWESISELATAN
Luwu 1010,04
WolterMonginsidi17
1010
Poma 1010,45
Beto Ambiri 1011
SULAWESITENGGARA
Jalaludin 1008,56
Majene 1009,62
Pattimura18 1009,42
GORONTALO Amahai 1011,56
SULAWESI
BARAT
Geser 1009,55
MALUKU Namlea 1010,12
Neira 1009,43
Saumlaki 1010,95
Dumatubun 1010,34
Babullah 1009,69
Gamarmalamu 1009,95
Taliabu 1009,66
MALUKU UTARA Sanana 1010,79
Manokwari 1009,7
Torea 1009,92Utarom 1009,91
PAPUA BARAT Jayapura19 1008,84
Sentani 1008,76
Mokmer 1009,34
PAPUA Enarotali 1009,87
Timuka 1009,97
Mopah 1009,64
Nabire 1009,7
Sarmi 1010,17
Yendosa 1009,14Jefman 1010,26
Tanah Merah 1010,35
Wamena 1009,33
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
6/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 6
Setelah data didapat, langkah selanjutnya adalah melakukan proses data menggunakan software.
Software yang saya gunakan adalah Easy Fit.
Gambar 1: Input data di software Easy Fit
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
7/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 7
Setelah data diproses, akan tampil jendela seperti di bawah ini.
Gambar 2: Hasil proses data.
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
8/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 8
Untuk mempercepat pemilihan fungsi distribusi terbaik, kita buka tab ‘Goodness of Fit’. Terdapat
3 pemeringkatan, yaitu berdasar Kolmogorov Smirnov, Anderson Darling, dan Chi-Squared. Kita
bisa memilih fungsi terbaik dari sejumlah 61 fungsi.
Gambar 3: Tabel Goodness of Fit
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
9/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 9
Dari sekian banyak fungsi distribusi, saya memilih 5 yang menurut saya terbaik, yaitu:
1. Burr (4p)
2. Log-Logistic (3P)
3. Log-Logistic
4.
Gen. Extreme Value5. Log-Pearson 3
1. BURR (4P)
a. GRAPHIC (GRAFIK)
b. SUMMARY (RINGKASAN)
Dari pemrosesan data pada software, dapat kita lihat ringkasan pada tab ‘summary’ bahwa
Burr (4P) memiliki nilai k = 16,727 ; α = 1548,2 ; dan β = 1012,3.
Probability Density Function
Histogram Burr (4P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
0,4
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
10/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 10
c. DETAIL GOODNESS OF FIT
Pada tahap pengujian goodness of fit (pengujian hipotesis kompabilitas), digunakan 3
metode pengujian, antara lain: metode Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, dan Chi-
Squared. Berikut ini adalah hasil output dari software.
Tidak adanya reject pada masing-masing metode uji menjadikan data ini cocok menjadi
sampel.
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
11/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 11
d. CUMULATIF DISTRIBUTION FUNCTION
e. SURVIVAL FUNCTION
Cumulative Distribution Function
Sample Burr (4P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Survival Function
Sample Burr (4P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
12/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 12
f. HAZARD FUNCTION
g. CUMULATIF HAZARD FUNCTION
Hazard Function
Burr (4P)
x
1011,510111010,510101009,510091008,51008
2,2
2
1,8
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
Cumulative Hazard Function
Burr (4P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
4
3,6
3,2
2,8
2,4
2
1,6
1,2
0,8
0,4
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
13/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 13
h. P-P PLOT
i. Q-Q PLOT
P-P Plot
Burr (4P)
P (Empirical)
10,90,80,70,60,50,40,30,20,10
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Q-Q Plot
Burr (4P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1011,6
1011,2
1010,8
1010,4
1010
1009,6
1009,2
1008,8
1008,4
1008
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
14/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 14
j. PROBABILITY DIFFERENCE
k. DESCRIPTIVE STATISTICS
l. ANALISA OUTPUT
Data telah diproses menggunakan fungsi Distribusi Burr (4p) dan diuji dengan 3 macam
metode pengujian, yaitu metode Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, dan Chi-Squared. Dari ketiga metode uji tersebut tidak ditemukan adanya reject, sehingga data ini
cocok menjadi sampel. Sedangkan dari ranking yang diperoleh Distribusi Burr (4p), yaitu
ranking 1, 1, dan 2, menjadikan Distribusi Burr (4p) sebagai distribusi terbaik (Goodness
of Fit).
Probability Difference
Burr (4P)
x
1011,510111010,510101009,510091008,51008
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
-0,02
-0,04
-0,06
-0,08
-0,1
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
15/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 15
2. LOG-LOGISTIC (3P)
a. GRAPHIC (GRAFIK)
b. SUMMARY (RINGKASAN)
Dari pemrosesan data pada software, dapat kita lihat ringkasan pada tab ‘summary’ bahwa
Log-Logistic (3P) memiliki nilai α = 28,202 ; β = 10,678 ; dan γ = 999,43.
c. DETAIL GOODNESS OF FIT
Pada tahap pengujian goodness of fit (pengujian hipotesis kompabilitas), digunakan 3
metode pengujian, antara lain: metode Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, dan Chi-
Squared. Tidak adanya reject pada masing-masing metode uji menjadikan data ini cocok
menjadi sampel. Berikut ini adalah hasil output dari software.
Probability Density Function
Histogram Log-Logist ic (3P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
0,4
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
16/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 16
Tidak adanya reject menjadikan data ini cocok menjadi sampel.
d. CUMULATIF DISTRIBUTION FUNCTION
Cumulative Distribution Function
Sam pl e L og -Lo gi sti c (3 P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
17/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 17
e. SURVIVAL FUNCTION
f. HAZARD FUNCTION
Survival Function
Sample Burr (4P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Hazard Function
Log-Logistic (3P)
x1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
2,2
2
1,8
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
18/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 18
g. CUMULATIF HAZARD FUNCTION
h. P-P PLOT
Cumulative Hazard Function
Log-Logistic (3P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
4
3,6
3,2
2,8
2,4
2
1,6
1,2
0,8
0,4
0
P-P Plot
Log-Logistic (3P)
P (Empirical)
10,90,80,70,60,50,40,30,20,10
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
19/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 19
i. Q-Q PLOT
j. PROBABILITY DIFFERENCE
Q-Q Plot
Log-Logistic (3P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1011,6
1011,2
1010,8
1010,4
1010
1009,6
1009,2
1008,8
1008,4
1008
Probability Difference
Log-Logistic (3P)
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
0,12
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
-0,02
-0,04
-0,06
-0,08
-0,1
-0,12
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
20/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 20
k. DESCRIPTIVE STATISTICS
l. ANALISA OUTPUT
Data telah diproses menggunakan fungsi Distribusi Log-Logistic (3P) dan diuji dengan 3
macam metode pengujian, yaitu metode Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, dan
Chi-Squared. Dari ketiga metode uji tersebut tidak ditemukan adanya reject, sehingga data
ini cocok menjadi sampel. Sedangkan dari ranking yang diperoleh Log-Logistic (3P), yaitu
ranking 2, 2, dan 3, menjadikan Distribusi Log-Logistic (3P) sebagai distribusi terbaik
(Goodness of Fit) kedua.
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
21/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 21
3. LOG-LOGISTIC
a. GRAPHIC (GRAFIK)
b. SUMMARY (RINGKASAN)
Dari pemrosesan data pada software, dapat kita lihat ringkasan pada tab ‘summary’ bahwa
Log-Logistic memiliki nilai α = 2566,4 ; dan β = 1010,1.
c. DETAIL GOODNESS OF FIT
Pada tahap pengujian goodness of fit (pengujian hipotesis kompabilitas), digunakan 3
metode pengujian, antara lain: metode Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, dan Chi-
Squared. Tidak adanya reject pada masing-masing metode uji menjadikan data ini cocok
menjadi sampel. Berikut ini adalah hasil output dari software.
Probability Density Function
Histogram Log-Logistic
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
0,4
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
22/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 22
d. CUMULATIF DISTRIBUTION FUNCTION
Cumulative Distribution Function
Sample Log-Logistic
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
23/37
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
24/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 24
g. CUMULATIF HAZARD FUNCTION
h. P-P PLOT
Cumulative Hazard Function
Log-Logistic
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
4
3,6
3,2
2,8
2,4
2
1,6
1,2
0,8
0,4
0
P-P Plot
Log-Logistic
P (Empirical)
10,90,80,70,60,50,40,30,20,10
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
25/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 25
i. Q-Q PLOT
j. PROBABILITY DIFFERENCE
Q-Q Plot
Log-Logistic
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1011,6
1011,2
1010,8
1010,4
1010
1009,6
1009,2
1008,8
1008,4
1008
Probability Difference
Log-Logistic
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
0,14
0,12
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
-0,02
-0,04
-0,06
-0,08
-0,1
-0,12
-0,14
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
26/37
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
27/37
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
28/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 28
d. CUMULATIF DISTRIBUTION FUNCTION
Cumulative Distribution Function
Sam ple Gen. Extrem e Value
x
1011,510111010,510101009,510091008,51008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
29/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 29
e. SURVIVAL FUNCTION
f. HAZARD FUNCTION
Survival Function
Sam ple Gen. Extrem e Value
x
1011,510111010,510101009,510091008,51008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Hazard Function
Gen. Extreme Value
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
3,6
3,2
2,8
2,4
2
1,6
1,2
0,8
0,4
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
30/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 30
g. CUMULATIF HAZARD FUNCTION
h. P-P PLOT
Cumulative Hazard Function
Gen. Extreme Value
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
4,4
4
3,6
3,2
2,8
2,4
2
1,6
1,2
0,8
0,4
0
P-P Plot
Gen. Extreme Value
P (Empirical)
10,90,80,70,60,50,40,30,20,10
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
31/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 31
i. Q-Q PLOT
j. PROBABILITY DIFFERENCE
Q-Q Plot
Gen. Extreme Value
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1011,6
1011,2
1010,8
1010,4
1010
1009,6
1009,2
1008,8
1008,4
1008
Probability Difference
Gen. Extreme Value
x
1011,510111010,510101009,510091008,51008
0,14
0,12
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
-0,02
-0,04
-0,06
-0,08
-0,1
-0,12
-0,14
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
32/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 32
k. DESCRIPTIVE STATISTICS
l. ANALISA OUTPUT
Data telah diproses menggunakan fungsi Distribusi Gen. Extreme Value dan diuji dengan
3 macam metode pengujian, yaitu metode Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, dan
Chi-Squared. Dari ketiga metode uji tersebut tidak ditemukan adanya reject, sehingga data
ini cocok menjadi sampel. Sedangkan dari ranking yang diperoleh Gen. Extreme Value,
yaitu ranking 4, 3, dan 5, menjadikan Distribusi Gen. Extreme Value sebagai distribusi
terbaik (Goodness of Fit) keempat.
5. LOG-PEARSON 3
a. GRAPHIC (GRAFIK)
Probability Density Function
Histogram Log-Pearson 3
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
0,4
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
33/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 33
b. SUMMARY (RINGKASAN)
Dari pemrosesan data pada software, dapat kita lihat ringkasan pada tab ‘summary’ bahwa
Log-Pearson 3 memiliki nilai α = 7892,6 ; β = 7,6358E-6 ; dan γ = 6,8576.
c. DETAIL GOODNESS OF FIT
Pada tahap pengujian goodness of fit (pengujian hipotesis kompabilitas), digunakan 3
metode pengujian, antara lain: metode Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, dan Chi-
Squared. Berikut ini adalah hasil output dari software.
Hanya ditemukan 1 reject dari total 15 pengujian reject dari 3 metode uji, sehingga data ini
cocok menjadi sampel.
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
34/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 34
d. CUMULATIF DISTRIBUTION FUNCTION
e. SURVIVAL FUNCTION
Cumulative Distribution Function
Sam pl e Lo g-Pe ars on 3
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Survival Function
Sam pl e Lo g-Pe ars on 3
x1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
35/37
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
36/37
Statika Rekayasa, Keandalan, dan Resiko (A) | Moch Farid Azis | 4313100020 | Halaman 36
h. P-P PLOT
i. Q-Q PLOT
P-P Plot
Log-Pearson 3
P (Empirical)
10,90,80,70,60,50,40,30,20,10
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Q-Q Plot
Log-Pearson 3
x
1011,61011,21010,81010,410101009,61009,21008,81008,41008
1011,6
1011,2
1010,8
1010,4
1010
1009,6
1009,2
1008,8
1008,4
1008
-
8/16/2019 Uji Distribusi Data Menggunakan Software Easy Fit
37/37
top related