Pemilihan Model Parametrik Terbaik menggunakan Sebaran Weibull, Lognormal, Loglogistik dan Gamma pada Data Penyakit Kanker Rahim (Studi Kasus di RS Mohammad Anwar Sumenep)
| Main Author: | Amaliyah, Ziyan |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/155158/ |
Daftar Isi:
- Analisis survivalmerupakan suatu himpunan dari prosedur statistika untuk analisis data yang mana data yang digunakan adalah waktu sampai suatu peristiwa terjadi. Waktu yang dimaksud adalah tahun, bulan, minggu atau hari dari awal mengikuti suatu individu sampai suatu peristiwa terjadi. Analisis ini biasanya digunakan dalam bidang teknik, biologi, kedokteran dan lain-lain. (Penelitian ini biasanya menggunakan data yang berkaitan dengan waktu hidup dari suatu individu yang akan diuji. Perbedaan antara analisis survival dengan analisis statistika lainnya adalah adanya data tersensor. Pada penelitian ini menggunakan data tentang kanker rahim di Mohammad Anwar Sumenep dengan tujuan untuk mengetahui model parametrik terbaik (menggunakan sebaran Weibull, lognormal, loglogistik dan Gamma) yang dihasilkan dari proses langkah mundur. Model parametrik semakin baik jika model parametrik menunjukkan nilai AIC terkecil. Dilihat dari nilai AIC dapat disimpulkan bahwa model parametrik terbaik yaitu dengan menggunakan sebaran gamma. Peubah yang berpengaruh terhadap model parametrik sebaran gamma di antaranya adalah waktu anemia, umur, pengobatan dan anemia. Sedangkan peubah stadium dan penyakit lain tidak berpengaruh terhadap model parametrik sebaran gamma, sehingga peubah yang masuk dalam model adalah waktu anemia, umur, pengobatan dan anemia.