Pendahuluan
Step-Stress Partially Accelerated Life Testing (SSPALT) adalah metode uji keandalan yang mempercepat kegagalan produk melalui peningkatan stres secara bertahap. Artikel ini mengembangkan SSPALT berbasis distribusi Gompertz, menggunakan pendekatan Progressive First-Failure Censoring (PFFC) untuk meningkatkan akurasi estimasi parameter dan optimasi waktu perubahan stres.
Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan statistik berbasis Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan metode optimasi asymptotic variance minimization untuk menentukan:
- Distribusi Gompertz sebagai model kegagalan.
- Censoring progresif first-failure untuk mempercepat pengumpulan data.
- Parameter akselerasi optimal untuk mendukung pengambilan keputusan dalam uji keandalan.
Simulasi dilakukan dengan Monte Carlo untuk mengevaluasi akurasi estimasi parameter di bawah berbagai skenario censored data.
Hasil Penelitian
Studi ini menunjukkan bahwa metode SSPALT dengan PFFC menghasilkan estimasi lebih akurat dibandingkan metode ALT tradisional. Temuan utama:
- Optimal stress change time ditentukan berdasarkan varians minimum parameter MLE, meningkatkan efisiensi uji.
- Parameter Gompertz memberikan estimasi yang lebih stabil dibandingkan distribusi Weibull.
- Censoring progresif first-failure mengurangi waktu pengujian hingga 30% dibandingkan metode konvensional.
Studi Kasus & Data Kuantitatif
- Simulasi Uji Step-Stress ALT
- 100 unit diuji dengan 3 level stres berbeda.
- Estimasi parameter Gompertz menunjukkan Mean Squared Error (MSE) 20% lebih rendah dibandingkan model eksponensial.
- Waktu uji dapat dikurangi dari 5000 jam menjadi 3500 jam dengan optimasi waktu perubahan stres.
- Analisis Perbandingan MLE & Bayesian
- MLE menghasilkan estimasi lebih cepat tetapi lebih bervariasi dibandingkan Bayesian.
- Bayesian memberikan interval kepercayaan lebih sempit, meningkatkan kepastian estimasi parameter keandalan.
Kelebihan & Kekurangan
Kelebihan:
- Metode PFFC meningkatkan efisiensi pengujian dibandingkan metode konvensional.
- Estimasi berbasis Gompertz lebih akurat untuk data keandalan produk dibandingkan model eksponensial.
- Optimasi waktu perubahan stres mengurangi durasi dan biaya pengujian.
Kekurangan:
- Perhitungan lebih kompleks dibandingkan metode censored biasa.
- Validasi eksperimental lebih lanjut diperlukan untuk implementasi industri.
Kesimpulan
Pendekatan SSPALT berbasis distribusi Gompertz dan Progressive First-Failure Censoring memberikan estimasi keandalan produk yang lebih optimal. Dengan optimasi asymptotic variance minimization, metode ini memungkinkan pengurangan waktu pengujian tanpa mengorbankan akurasi estimasi.
Sumber: Lone, S. A. (2022). Design and Analysis of Partially Accelerated Life Testing Plan for Gompertz Distribution with Progressive First-Failure Censoring. Journal of Management Information and Decision Sciences, 25(1), 1-15.