ANALISIS SURVIVAL DENGAN PENDEKATAN REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RSUD ABDUL MOELOEK BANDAR LAMPUNG TAHUN 2019
| Main Author: | MIFTAHUL IRFAN, 1617031085 |
|---|---|
| Format: | Bachelors NonPeerReviewed Book Report |
| Terbitan: |
FMIPA
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://digilib.unila.ac.id/64098/1/ABSTRAK.pdf http://digilib.unila.ac.id/64098/2/SKRIPSI%20FULL.pdf http://digilib.unila.ac.id/64098/3/SKRIPSI%20TANPA%20PEMBAHASAN.pdf http://digilib.unila.ac.id/64098/ |
Daftar Isi:
- Analaisis Survival adalah salah satu prosedur statistika untuk melakukan analsisi data berupa waktu tahan hidup dan variabel yang mempengaruhi waktu tahan hidup, yaitu data waktu tahan hidup mulai dari awal penelitian (time origin/ start point) sampai waktu terjadinya suatu kejadian atau end point. Dibidang kesehatan data diperoleh dari pengamatan terhadap pasien yang diamati dan dicatat waktu terjadinya event dari setiap individu. Event yang dimaksud dapat berupa kematian, kambuhnya penyakit baru, atau kesembuhan. Pada penelitian ini akan membahas penerapan regresi cox proportional hazard untuk mengetahui model cox proportional hazard pada data pasein DBD, mengetahui factor-faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien DBD dan mengetahui nilai hazard ratio dari pasien DBD di RSUD Abdul Moeloek Bandar Lampung pada tahun 2019. Regresi cox proportional hazard digunakan karena model cox proportional hazard tidak bergantung pada asumsi distribusi dari waktu kejadiannya, hasilnya hampir sama dengan model parametrik dan dapat mengestimasi hazard ratio tanpa diketahui baseline hazard (h_0 (t)). Berdasarkan pemilihan model terbaik dengan eliminasi backward dan kriteria Akaike Information Criterion (AIC) diperoleh model terbaik adalah dengan model empat variabel yaitu Leukosit, Hemoglobin, Hematrokit dan Tromobosit. Keempat variabel itu merupakan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap waktu lama rawat pasien. Kemudian penelitian ini juga melihat nilai hazard ratio dimana trombosit merupakan variabel dengan nilai hazard ratio terbesar yang berarti trombosit variabel yang memiliki tingkat resiko paling besar. Kata Kunci: Analisis Survival, Regresi Cox Proportional Hazard, Eliminasi Backward, Akaike Information Criterion (AIC), Hazard Ratio Survival analysis is one of the statistical procedures to perform data analysis in the form of survival time and variables that affect survival time, namely time data survival from the beginning of the study (time origin / start point) until the time an event or end point occurs. In the field of health data is obtained from observations of patients who were observed and recorded the time of the event of each individual. The event in question can be in the form of death, recurrence of new diseases, or recovery. In this study will discuss the application of cox proportional hazard regression to determine the cox proportional hazard model on DHF patients' data, find out the factors that affect the recovery rate of DHF patients and determine the hazard ratio value of DHF patients at Abdul Moeloek Hospital in Bandar Lampung in 2019. Regression cox proportional hazard is used because the cox proportional hazard model does not depend on the assumed distribution of the time of occurrence, the results are almost the same as the parametric model and can estimate hazard ratios without known baseline hazard h (t). Based on the selection of the best model with backward elimination and the Akaike Information Criterion (AIC), the best model is obtained with a four-variable model, namely Leukocyte, Hemoglobin, Hematocrite and Thromobocyte. These four variables are factors that have a significant effect on the patient's length of stay. Then this study also looked at the value of the hazard ratio which Thromobocyte are the variables with the largest hazard ratio value, which means the Thromobocyte variable has the highest risk level. Keyword: Survival Analysis, Cox Proportional Hazard Regression, Backward Elimination, Akaike Information Criterion, Hazard Ratio