Pendahuluan
Dalam industri modern, pengujian keandalan produk menjadi semakin kompleks karena perkembangan teknologi dan peningkatan standar kualitas. Accelerated Life Testing (ALT) digunakan untuk mempercepat pengujian umur produk, terutama untuk produk dengan keandalan tinggi yang sulit diuji dalam kondisi normal.
Penelitian ini menggunakan Geometric Process (GP) dalam ALT untuk Marshall-Olkin Extended Exponential (MOEE) Distribution, dengan pendekatan Type-I Censored Data. Tujuan utama dari metode ini adalah:
- Meningkatkan akurasi estimasi keandalan produk.
- Menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE) untuk estimasi parameter.
- Menganalisis interval kepercayaan menggunakan Fisher Information Matrix.
Penelitian ini juga melakukan simulasi untuk mengevaluasi stabilitas parameter estimasi dan akurasi model censoring dalam ALT.
Metodologi: ALT dengan Geometric Process dan MOEE Distribution
Model yang dikembangkan dalam penelitian ini didasarkan pada:
- Geometric Process (GP): Model ini digunakan untuk menggambarkan pola kegagalan produk di bawah stres yang meningkat.
- Marshall-Olkin Extended Exponential (MOEE) Distribution: Digunakan untuk menggambarkan distribusi umur produk di bawah berbagai level stres.
- Type-I Censoring: Pengujian dihentikan pada waktu tertentu, sehingga tidak semua unit mengalami kegagalan dalam pengujian.
Parameter utama yang dianalisis dalam model ini adalah:
- θ (Mean Time to Failure / MTTF)
- α (Shape Parameter MOEE Distribution)
- λ (Geometric Ratio dalam GP Model)
MLE digunakan untuk mengestimasi parameter ini, sedangkan Fisher Information Matrix digunakan untuk menghitung asymptotic confidence interval.
Studi Kasus: Simulasi Data dan Analisis Data Nyata
Penelitian ini melakukan dua jenis eksperimen:
- Simulasi Data
- Parameter Awal: θ = 0.2, α = 0.9, λ = 4.0
- Jumlah Sampel: 40, 60, 80, 100, 200 unit
- Kondisi Stres: s = (2,4) dan t = (2,4)
- Hasil:
- MLE memberikan estimasi parameter yang stabil seiring bertambahnya jumlah sampel.
- Mean Squared Error (MSE) lebih kecil pada data dengan censoring dibandingkan model tanpa censoring.
- 95% Confidence Interval Coverage stabil di atas 92%, menunjukkan bahwa model cukup akurat.
- Analisis Data Nyata
- Dataset: Data pengujian keandalan komponen elektronik di bawah stres suhu tinggi.
- Hasil Bayesian Analysis:
- MLE Parameter: θ = 1.1689, α = 0.0535, λ = 2.4779
- Bayesian memberikan interval kredibel yang lebih kecil dibandingkan MLE.
- Estimasi parameter menunjukkan bahwa produk mengalami percepatan kegagalan 2,5 kali lebih cepat di bawah stres tinggi.
Hasil dan Implikasi
Keunggulan ALT berbasis Geometric Process dan MOEE Distribution:
✔ Estimasi umur produk lebih akurat dibandingkan metode klasik.
✔ Censoring Type-I memungkinkan penghematan biaya dan waktu pengujian.
✔ Dapat menangani data censored dengan lebih baik dibandingkan distribusi eksponensial biasa.
Tantangan dalam Implementasi:
✖ Pemodelan statistik cukup kompleks dan memerlukan perhitungan intensif.
✖ Parameter censoring harus dipilih dengan tepat untuk mendapatkan hasil optimal.
✖ Memerlukan validasi tambahan dengan data eksperimen sebelum diterapkan dalam industri nyata.
Kesimpulan: ALT dengan Geometric Process untuk Optimasi Pengujian Keandalan
Studi ini menunjukkan bahwa Geometric Process dalam ALT berbasis Marshall-Olkin Extended Exponential (MOEE) Distribution dapat meningkatkan akurasi estimasi umur produk.
Dengan pendekatan ini, produsen dapat:
- Memprediksi umur produk dengan lebih efektif.
- Mengurangi biaya eksperimen dengan metode censoring.
- Meningkatkan strategi pengujian keandalan dengan metode probabilistik yang lebih canggih.
Oleh karena itu, metode ini sangat direkomendasikan bagi industri yang ingin meningkatkan efisiensi dan akurasi pengujian keandalan produk mereka.
Sumber Artikel : Anwar, S., Shahab, S., & Islam, A. (2014). Accelerated Life Testing Design Using Geometric Process for Marshall-Olkin Extended Exponential Distribution with Type I Censored Data. International Journal of Scientific & Technology Research, Vol. 3, Issue 1.