PEMODELAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KELANGSUNGAN HIDUP PENDERITA KANKER PAYUDARA DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE PADA DATA MIXTURE SURVIVAL
| Main Author: | ULFA AULIA, 101614153010 |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unair.ac.id/79377/1/TKM.57-18%20Aul%20p%20abstrak.pdf http://repository.unair.ac.id/79377/2/TKM.57-18%20Aul%20p.pdf http://repository.unair.ac.id/79377/ http://lib.unair.ac.id |
Daftar Isi:
- Model mixture adalah model campuran yang menggabungkan distribusi survival berbeda yang mengasumsikan terdiri dari beberapa subgroup populasi. MARS diterapkan sebagai alternative mengurangi nilai error martingale residual dan deviance residual pada hasil penelitian yang merupakan nilai residual yang tinggi pada cox proportional hazard. Pemodelan dengan menggunakan pendekatan MARS pada data survival dapat digunakan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi kelangsungan hidup penderita kanker payudara. Tujuan penelitian adalah untuk membuat pemodelan faktor yang mempengaruhi kelangsungan hidup penderita kanker payudara dengan pendekatan MARS pada data mixture survival. Status person time (T) adalah status data pasien (data tersensor/ data tidak tersensor), variabel respon (Y) adalah waktu lama berobat pasien, variabel prediktornya adalah usia (X1), status pekerjaan (X2), status perkawinan (X3), status gizi (X4), grade penyakit kanker payudara (X5), komplikasi (X6), dan riwayat keluarga dengan kanker (X7). Jenis penelitian adalah non-reaktif dan merupakan penelitian observasional analitik dengan menggunakan rancangan bangun kohort retrospektif. Subjek yang digunakan adalah sebanyak 102 orang yang datanya diperoleh dari catatan rekam medik ruang POSA RSUD Dr. Soetomo Surabaya. Pengelolaan dan analisis data menggunakan software open source yaitu open office excel, IBM SPSS Statistics 22, dan program R. Hasil pemodelan mixture survival data penyakit kanker payudara berdasarkan pendekatan MARS) Y = -550587.250 - 572515.000*BF1 - 216074.328*BF2 - 219864.906*BF5 + 219697.859*BF11+ 795064.125*BF17 - .345855E+08*BF19 + 796272.625*BF21 + 224222.406*BF22 + 6169793.000*BF24 - 5755532.000*BF26 - 393635.906*BF28. Faktor yang mempengaruhi kelangsungan hidup penderita kanker payudara adalah usia, status perkawinan, grade penyakit kanker payudara, komplikasi. Kesimpulan bahwa dari 7 variabel independen, hanya 4 variabel yang mempengaruhi kelangsungan hidup penderita kanker payudara yaitu usia, status perkawinan, grade penyakit kanker, dan komplikasi. Disarankan Bagi peneliti selanjutnya perlu adanya pengembangan pemodelan mixture survival dengan pendekatan Bayesian RJMCMC