J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 7, No. 2, November 2010, 27–40

## ESTIMASI MODEL EKSPONENSIAL LIFETIME

## DENGAN DOUBLE CENSORING
Farida Agustini W. 1 , Thathit Purwaningtyas 2
Jurusan Matematika, FMIPA ITS Surabaya
1 farida sahlan@yahoo.com, 2 thathit@sss sub.sig.co.id

## Abstrak
Analisis lifetime merupakan analisis statistik yang memodelkan lama waktu sampai terjadinya suatu kejadian. Penelitian ini meng- gunakan Distribusi Eksponensial untuk mengestimasi data lifetime dengan double censoring dan menggunakan metode Bayesian yang berdasarkan distribusi prior gamma. Informasi sampel (distribusi prior) tersebut dikombinasikan dengan fungsi likelihood untuk mendapatkan distribusi posterior, sehingga didapatkan estimator dari µ yaitu µ dan interval kepercayaan (1 − α ) 100% untuk µ , yaitu: P ( c 1 ≤ µ ≤ c 2 | x ) = 1 − α dimana penentuan nilai ( c 1 , c 2 ) didapatkan dengan pendekatan numerik dengan bantuan Matlab 7.0 pada penerapan kasus.
Katakunci: Distribusi eksponensial, double censoring, metode bayes- ian, distribusi posterior

## 1. Pendahuluan
Pengamatan data lifetime berguna dalam melakukan pengujian daya tahan dan keandalan suatu hasil teknologi dan industri. Selain sangat diperlukan dalam peningkatan kualitas suatu produk, analisis terhadap data lifetime
28
Estimasi model eksponensial lifetime dengan double censoring
pada kondisi perlakuan atau operasional tertentu banyak dilakukan oleh para ilmuwan di berbagai bidang ilmu.
Beberapa model distribusi yang sering digunakan dalam pengamatan data lifetime ini yaitu distribusi Weibull, distribusi Gamma, distribusi Eks- ponensial dan distribusi Lognormal. Pada penelitian ini distribusi yang digunakan adalah distribusi Eksponensial karena distribusi tersebut ba- nyak digunakan dalam analisis uji lifetime . Pengambilan sampel dalam uji lifetime dilakukan secara censoring sehingga waktu pengujian lebih efisi- en. Terdapat berbagai macam tipe sampel censoring yang bisa digunakan diantaranya sampel single censoring dan double censoring . Sampel dou- ble censoring adalah sampel data yang disensor kedua-duanya yaitu right censoring dan left censoring, sedangkan sampel single censoring merupak- an tipe censoring yang hanya dilakukan satu kali, yaitu right censoring saja atau left censoring. Penggunaan sampel double censoring lebih meng- hemat waktu dan tenaga jika dibandingkan dengan sampel single censoring karena pengamatan bisa dilakukan dengan mengunakan data yang terse- dia . Penelitian ini meliputi estimasi parameter yang menggunakan Metode Bayes , yang merupakan metode estimasi berdasarkan penggabungan infor- masi data sampel dengan pengetahuan subyektif mengenai distribusi pelu- ang parameter yang tidak diketahui yang disebut distribusi prior dan prior yang digunakan adalah prior inverse Gamma.
Tujuannya dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan estimator pa- rameter distribusi Eksponensial pada data double censoring berdasarkan distribusi prior inverse Gamma serta interval kepercayaannya.

## 2. Dasar teori
Misalkan G ( x ) adalah fungsi dari variabel acak x , nilai harapan untuk G ( x ) adalah:
E [ G ( x )] = X x ∈ R G ( x ) f ( x ) jika x diskrit
E [ G ( x )] = ∞ Z −∞ G ( x ) f ( x ) dx jika x kontinu
Misalkan X dan Y adalah distribusi bersama dari variabel acak maka nilai harapan bersyarat dari Y dimana X = x adalah :
E [ Y | ( x )] = X y yf ( y | x ) jika X dan Y diskrit
E [ Y | ( x )] = ∞ Z −∞ yf ( y | x ) dx jika X dan Y kontinu
Definisi 2.1 [3] Sebuah variabel acak kontinu X dikatakan memiliki distribusi Inverse Gamma dengan parameter bentuk α dan parameter skala β , jika fungsi kepadatan probabilitas (pdf ) dari X berbentuk
f ( x ) = ( β α Γ( α ) x − ( α − 1) e − β x 0 ; untuk ; untuk x > 0 x lainnya dan α > 0 ; β > 0
Dalam analisis Bayesian biasanya keputusan penentuan distribusi prior me- megang peranan penting. Dengan menggunakan teorema Bayes, informasi awal (prior) ini digunakan untuk mendapatkan nilai dari estimasi µ , yang dinyatakan dengan fungsi likelihood yang dikombinasikan untuk memben- tuk distribusi posterior. Distribusi Prior dari parameter µ dilambangkan dengan p ( µ ) adalah fungsi probabilitas yang menyatakan tingkat keperca- yaan nilai µ , distribusi posterior ∞ likelihood x distribusi prior.
Beberapa censoring dalam analisis uji hidup adalah [11]:
a. Uncensored
Dalam uji sampel lengkap ini eksperimen akan dihentikan jika semua komponen yang diuji telah mati atau gagal.
b. Left Censoring
Jika sebuah titik point berada di bawah sebuah nilai tertentu tetapi tidak diketahui berapa banyaknya.
c. Right Censoring
Jika sebuah titik point berada diatas sebuah nilai tertentu tetapi tidak diketahui berapa banyaknya [2].
30
Estimasi model eksponensial lifetime dengan double censoring
Right Censoring terdiri dari:
i Censoring Tipe I: Dalam censoring tipe I, eksperimen akan dihen- tikan jika telah dicapai waktu tertentu (waktu censoring).
ii Censoring Tipe II: Suatu sampel dikatakan censoring tipe II apa- bila eksperimen dihentikan setelah kegagalan ke- r telah diperoleh..
d. Double Censoring [5]
Dalam Double Censoring, pengamatan terhadap waktu hidup n sampel acak dengan dua censoring yaitu right censoring dan left censoring, sedang- kan untuk yang right censoring digunakan right censoring tipe II . Double censoring dari n sample acak adalah pengamatan terhadap waktu hidup sampel ke X r , X r +1 , . . . , X s , yang terurut dengan ( r − 1) sampel terkecil serta ( n − s ) sampel terbesar disensor.
disensor disensor z }| { X 1 , X 2 , . . . , X r − 1 , X r , X r +1 , . . ., X s
| {z } , z }| { X s +1 , X s +2 , . . ., X n diamati
Salah satu metode yang digunakan untuk mendapatkan estimator dari pa- rameter adalah Metode Bayesian Estimation. Parameter µ dipandang se- bagai variabel acak dalam ruang parameter µ dan mempunyai distribusi probabilitas p ( µ ) yang merupakan tingkat kepercayaan awal tentang para- meter µ sebelum pengamatan dilakukan, disebut distribusi prior µ . Teore- ma umum dari Bayes [4]
p ( µ | y ) = p ( y | µ ) p ( µ ) p ( y )
dimana p ( µ | y )distribusi posterior µ . Distribusi bersama p ( y, µ ) dan distri- busi marginal p ( y ) pada umumnya tidak diketahui, biasanya hanya distri- busi prior dan fungsi likelihood nya yang dinyatakan. Rumus Bayes dapat juga ditulis [4]
p ( µ | y ) ∝ l ( µ, y ) p ( µ )
Distribusi posterior ∞ likelihood x distribusi prior
Interval ( c 1 , c 2 ) dari 100 (1 − α ) % disebut Interval Bayesian untuk µ jika c 1 < c 2 adalah dua konstanta, maka [7]:
1 − α ≤ P ( C | x ) =      R C π ( θ | x ) dθ, kontinu;
P θ ∈ C π ( θ | x ) , diskrit.
dengan π ( θ | x ) adalah distribusi posterior.

## 3. Analisis dan pembahasan

## 3.1. Estimasi parameter distribusi eksponensial
Distribusi Eksponensial secara luas digunakan sebagai suatu model lifetime yang didasarkan penelitian yang menyertakan ketahanan ( survival ). Jika x lifetime berdistribusi Eksponensial dengan parameter µ maka pdf f ( x ) adalah [6]
f ( x ) = 1 µ exp − x µ x > 0 µ > 0

## 3.2. Fungsi survival
Probabilitas suatu individu oleh distribusi Eksponensial yang akan bertah- an hidup sampai waktu x disebut fungsi survival adalah:
R ( x | µ ) = Pr ( X > x | µ ) (1)
Sehingga dari Persamaan (1) didapatkan fungsi survival sebagai berikut:
R ( x | µ ) = exp − x µ (2)

## 3.3. Fungsi Likelihood
Misalkan x variabel acak berdistribusi Eksponensial dengan fungsi proba- bilitas f ( x, µ ),dan µ adalah parameter yang tidak diketahui maka peng- konstruksian fungsi likelihood dapat dinyatakan dengan
32
Estimasi model eksponensial lifetime dengan double censoring
L ( x | µ ) = f ( x 1 , µ ) f ( x 2 , µ ) ...f ( x n µ ) = n Y i =1 f ( x i ; µ ) (3)
Fungsi likelihood pada Persamaan (2) berlaku untuk tipe complete sam- pling, karena data pada tipe ini semua uncensored, artinya semua unit yang diuji gagal. Sedangkan untuk tipe censored sampling mempunyai fung- si likelihood yang berbeda dengan complete sampling . Ketika mengerjak- an analisa maximum likelihood pada data dengan item yang belum gagal, fungsi likelihood perlu diperluas untuk menghitung item-item yang belum gagal. Secara keseluruhan teknik estimasinya tidak berubah, hanya saja pada fungsi likelihood dikenakan fungsi survivor. Fungsi likelihood untuk model survival dengan keadaan data censoring , diberikan formulasi berikut ini [8]:
i Untuk uncensored : Pr ( X = x | µ ) = f ( x | µ )
Uji pada sampel lengkap ini eksperimen akan dihentikan jika semua komponen yang diuji telah mati atau gagal.
ii Untuk left censoring : Pr ( X < x | µ ) = 1 − R ( x r | µ )
Jika sebuah titik point berada di bawah sebuah nilai tertentu tetapi tidak diketahui berapa banyaknya.
iii Untuk right censoring : Pr ( X > x | µ ) = R ( x r | µ )
Jika sebuah titik point berada diatas sebuah nilai tertentu tetapi tidak diketahui berapa banyaknya.
Sample acak berukuran n dari distribusi Exp ( µ ), dimana µ ∈ U = (0 , ∞ ) adalah parameter yang tidak diketahui, dan menurut Fernandez (2000) misalkan x r , . . . , x s merupakan pengamatan terurut dari ( r − 1) pengamatan terkecil dan ( n − s ) pengamatan terbesar pada double censoring adalah sebagai berikut:
disensor disensor z }| { x 1 , x 2 , . . . , x r − 1 , x r , x r +1 , . . ., x s | {z } , z }| { x s +1 , x s +2 , . . ., x n diamati
selanjutnya subtitusi Persamaan (2) dan (3) didapatkan fungsi likelihood untuk µ pada data double censoring adalah
L ( µ | x ) = n ! ( r − 1)!( n − s )! { 1 − R ( x r | µ ) } r − 1 { R ( x r | µ ) } n − s s Y i = r f ( x i | µ ) (4)
sehingga diperoleh
L ( µ | x ) = n ! ( r − 1)!( n − s )! ( 1 − exp − x r µ !) r − 1 × ( µ − ( s − r +1) exp − s P i = r x i + ( n − s ) x s µ !) (5)
Pada Persamaan (4) dimisalkan m = s − r + 1 dan ξ ( x ) = P s i = r x i + ( n − s ) x s sehingga
L ( µ | x ) = n ! ( r − 1)! ( n − s )! 1 − exp − x r µ r − 1 µ − m exp − ξ ( x ) µ (6)
dengan kesebandingan didapatkan fungsi likelihood untuk µ adalah
L ( µ | x ) ∞ 1 − exp − x r µ r − 1 µ − m exp − ξ ( x ) µ (7)

## 3.4. Distribusi prior
Menurut [5] distribusi yang tepat untuk normasi prior dari µ adalah distri- busi Inverse Gamma ( a, b ). Distribusi prior tersebut berbentuk
g ( µ ) = a b Γ ( b ) µ − ( b +1) exp − a µ
dimana µ > 0 a > 0 , b > 0. dengan kesebandingan didapatkan distribusi prior sebagai berikut:
g ( µ ) ∞ µ − ( b +1) exp − a µ dimana µ> 0 , a > 0 , b > 0 (8)
dengan a dan b diketahui.
34
Estimasi model eksponensial lifetime dengan double censoring

## 3.5. Distribusi posterior
Metode Bayesian mempunyai keuntungan dengan mengkombinasikan pe- ngetahuan subjektif dari distribusi prior dengan pengetahuan yang ada dalam data.
Dengan mengkombinasikan fungsi likelihood dan distribusi prior dida- patkan distribusi posteriornya. Persamaan umum dari distribusi posterior tersebut adalah :
h ( µ | x ) = L ( µ | x ) p ( µ ) R L ( µ | x ) p ( µ ) dµ (9)
dengan L ( µ | x ) adalah fungsi likelihood dan p ( µ ) adalah distribusi prior.
Berdasarkan Persamaan (6) dan (8) nilai dari R L ( µ | x ) p ( µ ) dµ adalah:
Z L ( µ | x ) p ( µ ) dµ = ∞ Z 0 µ − ( b +1) exp − a µ µ − m exp − ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ = ∞ Z 0 µ − ( m + b +1) exp − ( a + ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ (10)
dengan
1 − exp − x r µ r − 1 = r − 1 X i =0 r − 1 i ! − exp − x r µ (1) r − 1 − i = r − 1 X i =0 r − 1 i ! ( − 1) i exp − ix r µ (11)
Kemudian subtitusikan Persamaan (10) ke (11), sehingga didapatkan
Z L ( µ | x ) p ( µ ) dµ = ∞ Z 0 µ − ( m + b +1) exp − ( a + ξ ( x ) µ r − 1 X i =0 r − 1 i ! ( − 1) i exp − ix r µ dµ = r − 1 X i =0 r − 1 i ! ( − 1) i ∞ Z 0 µ − ( m + b +1) exp − ( a + ξ ( x ) + ix r µ dµ = r − 1 X i =0 r − 1 i ! ( − 1) i Γ ( − b + m ) ( a + ξ ( x ) + ix r ) ( b + m ) ∞ Z o ( a + ξ ( x ) + ix r ) ( b + m ) Γ ( b + m ) µ − ( m + b +1) exp − ( a + ξ ( x ) + ix r µ dµ (12)
maka ∞ Z o ( a + ξ ( x ) + ix r ) ( b + m ) Γ ( b + m ) µ − ( m + b +1) exp − ( a + ξ ( x )+ ix r µ
dµ = 1
sehingga Persamaan (12) akan menjadi
Z L ( µ | x ) p ( µ ) dµ = Γ ( b + m ) r − 1 X i =0 r − 1 i ! ( − 1) i ∂ 1 + ix r ∂ − ( b + m )
dengan ∂ : a + ξ ( x ), diperoleh distribusi posteriornya dinyatakan sebagai berikut:
h ( µ | x ) = µ − ( b +1) exp − a µ µ − m exp − ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ Γ ( b + m ) r − 1 X i =0 r − 1 i ( − 1) − i a + ξ ( x ) 1 + ix r a + ξ ( x ) − ( b + m ) (13)
Misalkan
F r [ a + ξ ( x ) , b + m ] = r − 1 X i=0 r − 1 i ! ( − 1) − i 1 + ix a + ξ ( x ) − ( b + m )
dengan a + ξ ( x ) , m + b > 0. Sehingga distribusi posterior pada Persamaan
36
Estimasi model eksponensial lifetime dengan double censoring
(13) dapat dinyatakan sebagai berikut:
h ( µ | x ) = µ − ( b + m +1) exp − ( a + ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ Γ ( b + m ) ( a + ξ ( x )) − ( b + m ) F r [ a + ξ ( x ) , b + m ] (14)

## 3.6. Estimator Bayes
Dengan menggunakan fungsi kerugian kuadratik, estimator Bayes untuk µ (¯ µ ) adalah mean dari distribusi posterior. Estimasi Bayes dapat dinya- takan sebagai berikut:
¯ µ = E ( µ | x ) = ∞ Z 0 µh ( µ | x ) dµ (15)
dimana h ( µ | x ) adalah distribusi posterior sesuai Persamaan (14), sehingga Persamaan (15) menjadi
¯ µ = ∞ Z 0 µ ( a + ξ ( x )) ( b + m ) exp − ( a + ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ Γ(b + m) µ ( b + m +1) F r [ a + ξ ( x ) , b + m ] = ( a + ξ ( x )) ( b + m ) Γ ( b + m ) F r [ a + ξ ( x ) , b + m ] ∞ Z 0 µ − ( b + m ) exp − ( a + ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ (16)
Persamaan ∞ R 0 µ − ( b + m ) exp − ( a + ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ dapat ditulis sebagai berikut:
∞ Z 0 µ − ( b + m ) exp − ( a + ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ
karena
∞ Z 0 ( a + ξ ( x ) + ix r ) ( b + m − 1) Γ ( b + m + 1) µ − (( b + m − 1)+1) exp − ( a + ξ ( x ) + ix r ) µ dµ = 1
sehingga
∞ Z 0 µ − ( b + m ) exp − ( a + ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ = r − 1 X i =0 r − 1 i ! ( − 1) i Γ ( b + m − 1) ( a + ξ ( x ) + ix r ) ( b + m − 1) = Γ ( b + m − 1) ( ∂ ( x )) − ( b + m − 1) r − 1 X i =0 r − 1 i ! ( − 1) i 1 + ix r ∂ − ( b + m − 1) (17)
dengan ∂ : a + ξ ( x ).
Misalkan
F r [ a + ξ ( x ) , b + m − 1] = r − 1 X i=0 r − 1 i ! ( − 1) − i 1 + ix a + ξ ( x ) − ( b + m − 1)
dengan a + ξ ( x ) , m + b − 1 > 0
Sehingga Persamaan (17) dapat ditulis sebagai berikut:
∞ Z 0 µ − ( b + m ) exp − ( a + ξ ( x ) µ 1 − exp − x r µ r − 1 dµ = Γ ( b + m + 1) ( a + ξ ( x )) − ( b + m − 1) F r [ a + ξ ( x ) , b + m − 1] (18)
Dengan demikian estimator Bayes untuk µ pada Persamaan (16) dan sub- stitusi dari Persamaan (18) dapat dinyatakan sebagai berikut:
¯ µ = Γ ( b + m − 1) F r [ a + ξ ( x ) , b + m − 1] Γ ( b + m ) F r [ a + ξ ( x ) , b + m ] ( a + ξ ( x ))
dengan Γ ( b + m ) = ( b + m − 1) Γ ( b + m − 1), maka estimator Bayes untuk µ adalah sebagai berikut:
¯ µ = F r [ a + ξ ( x ) , b + m − 1] F r [ a + ξ ( x ) , b + m ] ( a + ξ ( x )) b + m − 1
dengan m = s − r − 1 dan ξ ( x ) = P s i = r x i + ( n − s ) x s
38
Estimasi model eksponensial lifetime dengan double censoring

## 3.7. Interval kepercayaan Bayes
Diketahui bahwa distribui posterior dari µ adalah:
h ( µ | x ) = ( a + ξ ( x )) ( b + m ) exp( − ( a + ξ ( x )) µ )(1 − exp( − x r µ )) r − 1 Γ( b + m ) µ ( b + m +1) F r [ a + ξ ( x ) , b + m ] ,
dengan µ > 0 yaitu 100 (1 − α ) % interval kepercayaan untuk µ dan (1 − α ) disebut koefisien kepercayaan
1 − α ≤ P ( C | x ) =      R C π ( θ | x ) dθ, kontinu;
P θ ∈ C π ( θ | x ) , diskrit.
dengan π ( θ | x ) adalah distribusi posterior.
Selanjutnya akan dicari interval kepercayaan (1 − α ) 100% untuk µ , yai- tu: P ( c 1 ≤ µ ≤ c 2 | x ) = 1 − α dimana µ adalah parameter yang tidak diketahui dengan batas bawah memenuhi persamaan
S ( c 1 | x ) = c 1 Z 0 h ( µ | x ) dµ = α 2
dan batas atas juga memenuhi persamaan
S ( c 2 | x ) = c 2 Z 0 h ( µ | x ) dµ = 1 − α 2
Batas bawah ( c 1 ) dan batas atas ( c 2 ) ditentukan dengan menggunakan pendekatan numerik. Pendekatan integrasi numerik yang digunakan pa- da penelitian adalah Aturan Simpson’s 1/3 berdasarkan dengan bantuan matlab 7.0.
Contoh kasus Ilustrasi permasalahan filure time (waktu kegagal- an)dengan satuan menit, untuk jenis sekatan listrik type B pada suatu percobaan dimana sekatan digunakan terus menerus untuk meningkatkan tekanan voltase.
. . . , 24 . 4 , 28 . 6 , 43 . 2 , 46 . 9 , 70 . 7 , 75 . 3 , 95 . 5 , . . .
Pada contoh ini pengamat gagal untuk mengamati dua waktu kegagalan paling kecil dan pengamatan dihentikan pada saat waktu kegagalan ke-9
dan diketahui a = 26 dan b = 27 . Oleh karena itu didapatkan n = 12 , r = 3 , s = 9, dan m = 7. sehingga diproleh: ¯ µ = 20,47555772 dan interval kepercayaannya
15 . 75 < µ < 28 . 75

## 4. Kesimpulan dan saran

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan disimpulkan sebagai berikut:
a. Estimator parameter distribusi Eksponensial pada data double censor- ing berdasarkan prior inverse gamma adalah:
¯ µ = F r [ a + ξ ( x ) , b + m − 1] F r [ a + ξ ( x ) , b + m ] ( a + ξ ( x )) b + m − 1
b. Interval kepercayaan (1 − α ) 100% parameter distribusi Eksponensial pada data Double censoring berdasarkan distribusi prior inverse Gam- ma dengan α = 0 , 05, yaitu
P ( c 1 ≤ µ ≤ c 2 | x ) = 1 − α.
dengan batas = 0,025 dan batas atas = 0,975.
Nilai batas bawah ( c 1 ) dan batas atas ( c 2 ) didapatkan dengan pende- katan numerik Aturan Simpson’s 1/3 dengan bantuan Matlab 7.0 . Pada pe- nerapan contoh kasus didapatkan nilai estimasi ( µ )= 20,47555772 dengan α = 0 , 05 dan didapatkan interval kepercayaan bayes dengan nilai batas bawah ( c 1 )= 15.75 dan batas atas ( c 2 )= 28.75 sehingga interval kepercaya- annya 15 . 75 < µ < 28 . 75

## 4.2. Saran
Saran yang dapat diberikan pada pembahasan estimasi Eksponensial lifeti- me dengan double censoring yang menggunakan metode Estimasi Bayesi- an dan berdasarkan distribusi prior inverse gamma, dapat dikembangkan lebih lanjut dengan pendekatan distribusi prior yang lain misalnya : Non- Imformatif Prior, Conjugate Prior , Prior Proper, Prior Improper serta Reference Prior .
40 Estimasi model eksponensial lifetime dengan double censoring

## Pustaka
[1] Bain, L. J. dan Max E., Introduction to Probability and Mathematical Statistics , 2 nd edition, California: Duxbury Press, 1991.
[2] Berger, J.O., Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis, 2nd ed. , Springer – Verlag, New York, 1998.
[3] Bernardo, J.M, dan Smith, A.F.M., Bayesian theory , Chichester : John Wiley & Sons, Ltd, 2000.
[4] Box, G., dan Tiao, G. C., Bayesian Inference in Statistical Analysis , Addison-Wesley Pubhlising Company, Inc., Philippines, 1973
[5] Fernandez, J. Arturo., Estimation and Hypothesis Testing for Ekspo- nential Lifetime Models with Double censoring and Prior Information , Journal of Economic and Social Research, 2000.
[6] Harinaldi., Prinsip-Prinsip Statistik Untuk Teknik dan Sains , Erlang- ga, Jakarta, 2006.
[7] Larson, H. J., Introduction to Probability Theory and Statistical Inference , John Wiley and Sons, Singapore, 1982.
[8] Miller, R. G., Survival Analysis , Wiley classics library, Stanford Uni- versity, Canada, 1998.
[9] Sarwoko, Statistik Inferensi untuk Ekonomi dan Bisnis , Andi, Yogya- karta, 2007.
[10] Soehardjo, Analisis Numerik , Dosen Matematika ITS dan Institut Adhi Tama Surabaya, Surabaya, 1986.
[11] Wikipedia, the free encyclopedia., Types Of Censoring ,
http://www.wikipedia.com., Diakses pada tanggal 23 Juni 2008.