48
s
reliabilitas
murni
karena
variabel
acaknya
memiliki range
antara
minus
tak
hingga
sampai
plus
tak
hingga.
Akan
tetapi,
karena
hampir
untuk
semua
nilai
µ
dan
s,
peluang
untuk
variabel
acak
yang memiliki
nilai
negatif
dapat
diabaikan,
maka
distribusi normal dapat digunakan sebagai pendekatan yang baik untuk proses
kegagalan. Karena hubungannya dengan distribusi Lognormal, distribusi ini juga
dapat digunakan untuk menganalisa probabilitas Lognormal.
Fungsi-fungsi yang digunakan dalam distribusi Lognormal ini antara lain
(Ebeling, p69) :
Probability Density Function :
f
(t
)
=
1
?
1
(
t
-
exp
?
-
µ
)
2
?
2
?
-
8
<
t
<
8
2p s
?
2
s
?
?
=
t
-
µ
?
Cummulative Distribution Function :
F
(t
)
=
F
?
?
?
s
?
?
=
t
-
µ
?
Reliability Function :
R(t) = 1
-
F
?
?
?
s
?
Hazard Rate Function :
?
(t
)
=
f
(
t
)
1
-
F
?
=
t
-
µ
?
?
?
?
?
2.9
Identifikasi Distribusi
Pengidentifikasian distribusi
dari
data
waktu
kerusakan
dan
data
waktu
perbaikan
yang dimiliki dapat dilakukan dalam
tiga tahapan proses, yang
terdiri dari
:
identifikasi kandidat distribusi, estimasi parameter, dan uji Goodness
Of Fit (Ebeling,
p359) .
 |