Analisis Regresi Logistik dengan Metode Penduga Bayes untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Kejadian Kanker Payudara (Studi Kasus: Pasien Kanker Payudara di Rumah sakit Dr. Wahidin Sudirohusodo)
(1) Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar
(2) Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar
(3) Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar
(*) Corresponding Author
DOI: https://doi.org/10.35580/variansiunm12900
Abstract
Abstrak. Regresi Logistik adalah suatu analisis statistika yang mendeskripsikan hubungan antara Variabel terikat yang memiliki dua kategori atau lebih variabel bebas. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan beberapa faktor yang berpengaruh terhadap kejadian Kanker Payudara di Rumah Sakit Dr. Wahidin Sudirohusodo tahun 2017, untuk memenuhi tujuan tersebut digunakan analisis regresi logistik dengan menggunakan metode Bayes yang merupakan metode pendugaan parameter yang menggabungkan likelihood dan distribusi prior. Model Estimasi parameter metode bayes yang menggunakan perluasan distribusi prior Jeffrey untuk distribusi eksponensial. Dari penelitian ini, menggunakan nilai kuantil 2,5% untuk menduga parameter Bayes dan didapatkan hasil yaitu faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap kejadian kanker payudara adalah usia pasien kanker payudara, letak kanker payudara, kemoterapi, status metastase dan status keluarga.
Kata kunci: Regresi logistik biner, metode Bayes, kanker payudara.
Abstract Logistic regression is an analysis statistics method to description the relations between dependent variable to have two category or more with one or more independent variable. This research purpose to explain some of the factor that effect birth weightin the Breast Cancer Patients “Dr. Wahidin Sudirohusodo Hospital” in 2017, To fulfill the goal to use logistic regression analysis using the Bayes method is parameter estimate method to unite likelihood and prior distribution. For exponential distribution. From this research, if using quantile value of 2,5 % for parameter estimasi method by Bayes and the results obtained are the factors that significantly influence breast cancer incidence are the age of breast cancer patients, the location of breast cancer, chemotherapy, metastatic status and family status.
Keywords : Biner Logistic Regression, Bayes Method, Breast Cancer
Full Text:
PDFReferences
Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. New York: John Willey & Sons.
Association Cancer Society. (2013). Breast Cancer. Diakses 20 Agustus 2018. www.cancer.org/
Box, G.E.P dan Tiao, G.C (1973). Bayesian Inference in Statistical Analysis. Addision –Wesley Publishing Company, Inc: Philippines.
Bain, L.J dan Engelhardt, M. (1992). Introduction to Probability and Mathematical Statistics Second Edition. Duxbury Press: California.
Bustan, M.N. (2015). Manajemen Penegendalian Penyakit Tidak Menular. Jakarta: Rineka Cipta.
Colleit. (1994). Modeling Survival Data In Medical Research. London: Chaprnan And Hall.
Gelman, A., Carlin, J., Stem, H., & Rubin, D. (1995). Bayesian data analysis. London: Chapman and Hall.
Gruendemann, B.J., & Fersebner, B. (2005). Buku Ajar Keperawatan Perioperatif, vol 2 Paraktik (Terjemahan). Jakarta:EGC
Hosmer, D. A. (2000). Applied Logistic Regression Second Edition. New York: John Wiley And Son.
Indrati, Rini. (2005). Faktor Faktor Risiko yang Berpengaruh Terhadap Kejadian Kanker Payudara Wanita [Tesis]. Semarang: Universitas Diponegoro
Ntzoufraz, I.2009. Bayesian Modelling Using WinBUGS. John Wiley & Sons, Inc: Ney Jersey.
Olivia, (2012). Pemodelan Regresi Logistik Mutinomial Menggunakan Metode Bayes (Studi kasus pada Pasien Penderita Penyakit Tuberkolosis Di Rumah Sakit Islam Universitas Islam Malang ). Jurnal : Matematika FMIPA Universitas Brawijaya.
Scheaffer, R. M. (1990). Elementary Survey Sampling Fourth Edition. Boston: PWS-KENT.
Subanar. 2013. Inferensi Bayesian. 10. Karunika Universitas Terbuka: Jakarta.
Tiro, M. A. (2004). Analisis Regresi Dengan Data Kategori. Edisi kedua. Makassar: Andira Publisher.
Tim Cancer Helps. (2010). Stop Kanker. Jakarta: PT Agro Media Pustaka
Article Metrics
Abstract view : 1442 times | PDF view : 496 timesRefbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 Baiq Dian Meliza, Muhammad Nadjib Bustan, Sudarmin Sudarmin Sudarmin
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Abstracted/Indexed by:
VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)