Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAK RELIABILITAS SUATU SISTEM DENGAN ASUMSI WAKTU KEGAGALAN BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL Reliabilitas adalah suatu metode statistik dan merupakan bagian dari pengendalian kualitas produk. Reliabilitas digunakan untuk menghitung probabilitas usia suatu produk mencapai suatu waktu tertentu. Produk-produk manufaktur sebagian besar adalah sistem karena merupakan rangkaian dari komponen-komponen. Dalam skripsi ini akan diuraikan tentang bagaimana menentukan reliabilitas suatu sistem. Skripsi ini membahas fungsi reliabilitas, fungsi tingkat kegagalan, distribusi waktu kegagalan eksponensial dan reliabilitas pada beberapa jenis sistem rangkaian dengan waktu kegagalannya berdistribusikan eksponensial. Sebagai aplikasi mengenai penentuan reliabilitas pada beberapa jenis sistem dengan waktu kegagalannya berdistribusi eksponensial. Diberikan pula beberapa contoh masalah. Kata Kunci : Sistem Rangkaian, distribusi eksponensial, reliabilitas. iv + 46 (2001) Bibl. 4 (1982 - 1995)"

"Pada sistem tenaga listrik memiliki bagian yang saling berkaitan antara satu dengan yang lainnya yaitu sistem pembangkitan, sistem transmisi dan sistem distribusi. Untuk menyalurkan listrik ke konsumen dari sistem distribusi digunakan transformator. Apabila transformator terkena gangguan, maka konsumen dapat langsung merasakan dampaknya. Gangguan-gangguan ini dapat merusak transformator. Sehingga memprediksikan waktu kegagalan transformator sangat penting untuk dilakukan. Terdapat beberapa cara untuk memprediksikan waktu kegagalan transformator yaitu dengan menggunakan distribusi weibull dan distribusi eksponensial. Dengan membuat program aplikasi berbasis Microsoft Excel untuk kedua distribusi ini, dapat langsung memprediksikan waktu kegagalan transformator. Hasil dari program ini adalah kapan transformator akan mengalami waktu kegagalan. Apabila kedua distribusi ini dapat digunakan, program ini dapat menentukan distribusi yang paling akurat untuk digunakan. Sehingga waktu kegagalan yang didapat akan lebih akurat.

---

On an electric power system there are three parts interconnected between one and another and that is generation system, transmission system and distribution system. To distribute electricity to consumer from distribution system used transformer. When a transformer affected by disruption, the consumers can feel the impact. This disruption can damage the transformer. So, predicting the time of the failure of a transformer is very important to do. There are several ways to predict the time of the failure of a transformer is to use and distribution of the exponential and weibull distribution. By making an application program based on Microsoft excel for this distribution, a transformer failure can be directly predicted time. The result of this program will have the time when the transformer is going to failure. If both the distribution can be used, this program can determine the most accurate distribution to use. Therefore the time failure which were found would be more accurate."

"Tesis ini membahas metode pengukuran untuk mengetahui jumlah besaran nilai klaim sebagai pencadangan biaya klaim kecelakaan pada perusahaan asuransi PT Jasa Raharja (Persero). Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa distribusi frekuensi mengikuti pola distribusi Poisson dengan perhitungan Chi Square baik pada tingkat keyakinan 95 % maupun 99 %. Sementara distribusi severitas menghasilkan bahwa distribusi severitas mengikuti pola distribusi Eksponensial melalui pendekatan Chi Square pada tingkat keyakinan 95 % dan 99 %. Dalam pengukuran OpVaR menggunakan metode Loss Distribution Approach-Actuarial Model pada tingkat keyakinan 95 % dan pada tingkat keyakinan 99 %. Uji validitas yang menggunakan Kupiec Test untuk tingkat keyakinan 95 % dan 99 % yang menunjukkan metode Loss Distribution Approach-Actuarial Model valid digunakan dalam pengukuran OpVaR pada klaim kecelakaan PT Jasa Raharja (Persero).

---

Increasing society in their activity and to be easier for transportation access can appear accident risk. In regional, it will impact to accident claim proposal. From Operational Value at Risk Measurement notice that the frequency of loss distribution follows a Poisson distribution. It has a significant at confidence level in 95 % and also 99 %. Distribution of loss severity follows the exponential distribution with confidence level of 95 % and 99 %. Operational Value at Risk measurement by LDA-Actuarial method are IDR 223.023.374.267,- in confidence level of 95 % and IDR 295.023.374.267,- in confidence level of 99 %. Back testing with Kupiec Test is used for validity model to find out the accuracy of potential loss in confidence level of 95 % and 99 % that showed Loss Distributioan approach-Actuarial Method is valid to calculate Operational Value at Risk on Accident Claim in Jasa Raharja Company."

"Distribusi Weibull-Poisson merupakan distribusi kontinu yang dapat memodelkan beberapa macam bentuk hazard yaitu monoton naik, monoton turun dan increasing upside-down bathtub shape yang mempunyai bentuk bathtub shape terbalik dan monoton naik. Distribusi ini merupakan suatu distribusi lifetime yang dapat memodelkan kegagalan dalam suatu sistem seri dan merupakan pengembangan dari distribusi EksponensialPoisson. Distribusi ini diperoleh dengan melakukan metode compounding terhadap distribusi Weibull dan distribusi ZT-Poisson. Untuk mendapatkan bentuk akhir dari distribusi tersebut digunakan beberapa sifat matematis seperti order statistik dan ekspansi deret taylor. Selain pembentukan distribusi Weibull-Poisson, skripsi ini menjelaskan fungsi kepadatan peluang, fungsi distribusi, momen ke-r, momen sentral ke-r, mean, dan variansi. Sebagai ilustrasi, dibahas pula aplikasi distribusi Weibull-Poisson pada data survival marmut setelah terinfeksi virus Turblece Bacilli.

---

The Weibull-Poisson distribution is a continuous distribution that can be modeled various forms of hazard namely monotone up, monotone down and upside-down down bathtub shape which is shaped up. This distribution is a lifetime-distribution that can model failures in a series system and is development of the Exponential-Poisson distribution. This distribution is obtained by perform the compounding method on the Weibull distribution and the ZT-Poisson distribution. To obtain the final form of the distribution, several mathematical properties are used such as statistical order and Taylor's number expansion. In addition to the formation of Weibull-Poisson distribution, this thesis includes the probability density function, distribution function, moment rth, rth central moment, mean, and variance. As an illustration, Weibull-Poisson distribution is applied on guinea pig survival data after being infected with Turblece virus Bacilli."