Direction of arrival (DOA) estimation using eigenstructure based algorithms, such as MUSIC, require exact characterisation of the array in terms of its geometry and sensor gain and phase. In practice, however, the sensor gain and phase differ from their nominal values due to measurement errors, changes in the surrounding environment and sensor misplacement. In this paper, we analyse the mean-square error (MSE) in the DOA estimates obtained with the MUSIC algorithm under sensor gain and phase perturbations, using first-order perturbation analysis. First, we develop the analysis for an arbitrary array and a general signal scenario, i.e., for arbitrarily correlated (excluding the fully correlated case) sources. We then simplify the analysis to one- and two-source cases assuming a uniform linear array with isotropic sensors of unity nominal gain and obtain expressions for MSE. Simulations have been performed to verify the theoretical predictions and the results are in close agreement with the predicted values. Die Schätzung der Einfallsrichtung (DOA) mit Hilfe von Algorithmen, die auf Eigenstrukturen beruhen, wie z.B. MUSIC, erfordern eine genaue Kenntnis des Arrays bezüglich seiner Geometrie, Sensorverstärkung und Phase. In der Praxis weichen Sensorverstärkung und Phase jedoch von ihren Nominalwerten ab, bedingt durch Meßfehler, Änderungen der Umgebung und falscher Sensor-positionierung. In dieser Arbeit untersuchten wir den mittleren quadratischen Fehler (MSE) der DOA-Schätzung, den man mit dem MUSIC-Algorithmus bei Verstärkungs- und Phasenstörungen erhält, indem wir bei der Analyse eine Störung erster Ordnung annehmen. Zunächst wird die Analyse für beliebige Arrays und allgemeine Signale entwickelt, insbesondere für beliebig korrelierte Quellen, wobei der Fall vollständiger Korrelation ausgeschlossen wird. Dann wird die Analyse auf den Fall einer bzw. zwei Quellen reduziert, wobei lineare Arrays mit isotropen Sensoren mit Verstärkung 1 angenommen werden, und geben Ausdrücke für den MSE an. Die durchgeführten Simulationen bestätigen die gute Übereinstimmung mit den theoretisch vorhergesagten Werten. L'estimation de direction d'arrivée (en anglais direction of arrival, DOA) utilisant des algorithmes basés sur les valeurs propres, tel MUSIC, nécessitent une caractérisation exacte du réseau en termes de géométrie, de gain et de phase des capteurs. En pratique, toutefois, le gain et la phase des capteurs diffèrent de leurs valeurs nominales du fait d'erreurs de mesure, de changements dans l'environnement et du mauvais placement des capteurs. Nous analysons dans cet article l'erreur quadratique moyenne (MSE) sur les estimées de DOA obtenues avec l'algorithme MUSIC dans le cas de perturbations de la phase et du gain des capteurs, ceci avec une analyse de perturbation du premier ordre. Tout d'abord nous développons une analyse valable pour un réseau arbitraire et un scénario général pour les signaux, c.a.d. pour des sources arbitrairement corrélées (en excluant des sources pleinement corrélées). Nous simplifions ensuite l'analyse aux cas une et deux sources en faisant l'hypothèse d'un réseau linéaire uniforme composé de capteurs isotropiques de gain nominal unitaire et nous obtenons des expressions de la MSE. Des simulations ont été opérées pour vérifier les prédictions théoriques et les résultats sont très proches des valeurs prédites.