Model Semiparametrik Cox PH dan Model Parametrik (Weilbull dan Lognormal) dalam Analisis Survival (Kasus : Rawat Inap Penderita Analisis Survival Dengan Pemodelan Regresi Cox Proportional Hazard (Kasus: Pasien Rawat Inap Penderita DBD di RSUD Haji Kota Makassar)

Riangkaryaman, Riangkaryaman (2017) Model Semiparametrik Cox PH dan Model Parametrik (Weilbull dan Lognormal) dalam Analisis Survival (Kasus : Rawat Inap Penderita Analisis Survival Dengan Pemodelan Regresi Cox Proportional Hazard (Kasus: Pasien Rawat Inap Penderita DBD di RSUD Haji Kota Makassar). Diploma thesis, FMIPA.

[img]
Preview
Text
MODEL SEMIPARAMETRIK COX PH DAN PARAMETRIK (WEIBULL DAN LOGNORMAL) DALAM ANALISIS SURVIVAL.pdf

Download (2MB) | Preview

Abstract

ABSTRAK Dalam analisis survival dikenal dua model, yaitu model semiparametrik dan model parametrik. Model semiparametrik merupakan model yang sering digunakan karena tidak mempertimbangkan distribusi data. Analisis survival semiparametrik dikenal dengan model regresi Cox Proportional Hazard (Cox PH). Model parametrik merupakan model analisis yang didasarkan pada distribusi data. Dalam model parametrik fungsi baseline hazard ditentukan berdasarkan distribusi waktu kejadiannya, sehingga fungsi survival, fungsi hazard, dan prediksi waktu survival dapat dihitung dengan menggunakan model parametrik. Analisis survival model paramaetrik yang digunakan adalah distribusi weibull dan lognormal. Data yang digunakan dalam analisis ini adalah data Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSUD Haji Kota Makassar. Analisis survival ini digunakan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi laju kesembuan penderita DBD dan membandingkan model parametrik dan semiparametrik. Adapun faktor yang dapat mempengaruhi lajuh kesembuhan penderita DBD yaitu jenis kelamin, usia, trombosit, leukosit, hemoglobin, hematokrit, dan suhu badan. Faktor yang signifikan terhadap model adalah trombosit dan suhu badan. Untuk membandingkan model yang terbaik dengan melihat Hasil nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Mean Squared Error (MSE) kedua model. Berdasarkan hasil nilai AIC dan MSE model yang terbaik adalah model semiparametrik yang berdistribusi weibull.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: FMIPA > STATISTIKA - (S1)
FMIPA
Divisions: FAKULTAS MIPA
Depositing User: UPT PERPUSTAKAAN UNM
Date Deposited: 27 Mar 2018 00:48
Last Modified: 27 Mar 2018 00:48
URI: http://eprints.unm.ac.id/id/eprint/6076

Actions (login required)

View Item View Item