Model Regresi Cox Non Proporsional Hazard dan Aplikasinya pada Data Ketahanan Hidup Pasien Penderita Tuberkulosis di Balai Besar Kesehatan Paru Masyarakat Makassar
(1) Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Makassar, 90224
(2) Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Makassar, 90224
(3) Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Makassar, 90224
(*) Corresponding Author
DOI: https://doi.org/10.35580/jmathcos.v1i1.9177
Abstract
Abstrak. Jenis penelitian ini adalah merupakan penelitian terapan (applied research) dengan pendekatan kuantitatif yaitu dengan mengambil atau mengumpulkan data yang diperlukan dan menganalisisnya dengan menggunakan model regresi cox non proporsional hazard untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pada penderita tuberkulosis di Balai Besar Kesehatan Paru Masyarakat Makassar. Lama pengobatan pasien penderita tuberkulosis merupakan waktu survival. Sesuai dengan Uji Anderson Darling menggunakan software Minitab 15, maka hasil uji distribusi pada waktu survival dari penderita tuberkulosis berupa distribusi Logistik. Ada beberapa faktor yang diduga mempengaruhi laju kesembuhan pasien seperti umur pasien, jenis kelamin pasien, status merokok pasien, suhu badan pasien, dahak pasien, nafas pasien, keringat pasien, stamina pasien, nafsu makan pasien, dan berat badan pasien. Oleh karena itu, perlu diketahui faktor-faktor apa saja yang signifikan mempengaruhi laju kesembuhan pasien. Dari hasil penelitian menggunakan software SPSS 20, memberikan kesimpulan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien penderita tuberkulosis di Balai Besar Kesehatan Paru Masyarakat Makassar adalah nafas pasien, stamina pasien, dan nafsu makan pasien.
Kata Kunci: Regresi Cox Non Proporsional Hazard, Distribusi Logistik, Tuberkulosis
Abstract. This type of research is applied research with a quantitative approach that is to take or collect the necessary data and analyze it by using a model of cox regression models with nonproportional hazard to determine the factors that affect the rate of recovery of tuberculosis patients in Large Hall of Pulmonary Health Makassar Society. Long treatment of patients tuberculosis is the time of survival. In accordance with the Anderson Darling test using the software Minitab 15, the test results on the distribution of survival time of tuberculosis patients is Logistic Distribution. There are many factors that will affect the rate of recovery of patients such as age of the patients, gender of the patients, smoking status of the patients, body temperature of the patients, sputum of the patients, breath of the patients, sweat of the patients, stamina of the patients, appetite of the patients, and weight of the patients. Therefore, it is important to know what the factors most affect the rate of recovery of tuberculosis patients. From the results of the research using software SPSS 20, give conclusion that factors affecting of time recovery of tuberculosis patients in Large Hall of Pulmonary Helath Makassar Society are breath of the patients, stamina of the patients, and appetite of the patients.
Keywords: Cox Regression Models With Non Proportional Hazard, Logistic Distribution, Tuberculosis
Full Text:
PDFReferences
Ernawatiningsih, N.P.L. & Purhadi. (2012). Analisis Survival Model Regresi Cox..Jurnal Matematika, 2(2). 25-32
Kleinbaum,D.G. & Klein, M. (2005). Survival Analysis: A Self-Learning Text. New York: Springer.
Habriantho, A. (2016). Model Cox Stratifikasi. Universitas Negeri Makassar, Makassar.
Wikipedia. (2014). Tuberkulosis. http://id.wikipedia.org/wiki/Tuberkulosis/2014 . diakses tanggal 20 Mei 2016.
Dinkes Makassar. (2013). Profil Kesehatan Kota Makassar 2013. http://dinkeskotamakassar.net/download/718Gabung%20profil%202013.pdf . diakses tanggal 20 Mei 2016.
Kleinbaum, D.G. & Klein, M. (2011). Survival Analysis. New York: Springer.
Klein, J.P. & Moeschberger, M.L. (1997). Survival Analysis Technique for Censored and Truncated Data. New York: Springer.
Rahayu, N., Setiawan, A., & Mahatma, T. (2012). Analisis Regresi Cox Proportional Hazards pada Ketahanan Hidup Pasien Diabetes Mellitus. Seminar Nasionanal Matematika 2012, (196-206). Salatiga, Indonesia: Universitas Kristen Satya Wacana.
Sari, D.R. (2011). Analisis Suevival Untuk Data Tersensor Tipe II Menggunakan Model Distribusi Log-Logistik. Universitas Negeri Yogyakarta,Yogyakarta.
Hanni, T. & Wuryandari,T. (2013). Model Regresi Cox Proporsional Hazard Pada Data Ketahanan Hidup. Media Statistika, 6(1). 11-20.
Fa’rifah, R.Y. & Purhadi. (2012). Analisis Survival Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Laju Kesembuhan Pasien Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) RSU Haji Surabaya dengan Regresi Cox. Jurnal Sains dan Seni ITS ,1(1).
Hosmer, D.W. & Lemeshow, S. (1997). Applied Survival Analysis Regression Modelling of Time to Event Data. New York: John Wlley and Sons, Inc.
Febriyanti,A., Yozza, H., & Rahmi H.G.I. (2013). Penerapan Metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Untuk Mengidentifikasi Komponen Yang Berpengaruh Terhadap Peringkat Akreditasi Sekolah. Jurnal Matematika UNAND, 2(2). 44-53.
Cahyani,T. P., Subanti, S., & Widyaningsih, P. (2014). Analisis Tahan Hidup Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) Di Kabupaten Karanganyar Dengan Pendekatan Bayesian. Universitas Sebelas Maret, Surakarta.
Nurhaniah. (2015). Pendekatan Regresi Cox Proporsional Hazard dalam Penentuan Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Lama Studi Mahasiswa S-1 Matematika di Universitas Negeri Makassar..Universitas Negeri Makassar, Makassar.
Kapadia, A. S., Chan, W., & Moye, L. A. (2005). Mathematical Statistics with Applications. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.
Article Metrics
Abstract view : 755 times | PDF view : 108 timesRefbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2019 Journal of Mathemathics, Computation, and Statistics
Indexed by:
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.