Analisis Ketahanan Hidup Pasien Stroke Menggunakan Model Cox Proportional Hazard

Hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) Kemeterian RI tahun 2013 menunjukkan telah terjadi peningkatan prevalensi stroke di Indonesia dari 8,3 per mil (tahun 2007) menjadi 12,1 per mil (tahun 2013). Prevalensi penyakit Stroke tertinggi di Sulawesi Utara (10,8 per mil), Yogyakarta (10,3 per mil), Ban...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Qomaria, Tutik (Author)
Other Authors: Fatekurohman, Mohamat (Contributor), Anggraeni, Dian (Contributor)
Format: Academic Paper
Published: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Jember, 2020-08-11T01:04:27Z.
Subjects:
Online Access:Get Fulltext
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) Kemeterian RI tahun 2013 menunjukkan telah terjadi peningkatan prevalensi stroke di Indonesia dari 8,3 per mil (tahun 2007) menjadi 12,1 per mil (tahun 2013). Prevalensi penyakit Stroke tertinggi di Sulawesi Utara (10,8 per mil), Yogyakarta (10,3 per mil), Bangka Belitung (9,7 per mil) dan DKI Jakarta (9,7 per mil). Menurut Supriadi (2012) dalam penelitiannya tentang analisis ketahanan hidup 1 tahun pasien stroke menyimpulkan bahwa probabilitas ketahanan hidup pasien stroke dalam jangka waktu 52 minggu sebesar 61% dengan median ketahanan hidup 52 minggu lebih rendah dengan negara lain di dunia. Penelitian tersebut juga menyimpulkan bahwa penyakit jantung dan kolesterol mempengaruhi ketahanan hidup 1 tahun pasien stroke. Ketahanan hidup pasien dipengaruhi oleh banyak faktor. Adapun dalam ilmu statistika ketahanan hidup pasien stroke dapat diprediksi dengan menggunakan analisis survival. Analisis survival atau analisis data ketahanan hidup adalah suatu metode statistik untuk menganalisis data dengan variabel terikat yang diperhatikan berupa waktu sampai terjadinya suatu kejadian (Kleinbaum dan Klein 2012). Salah satu tujuan analisis survival adalah mengetahui hubungan antara waktu survival dengan variabel-variabel yang diduga mempengaruhi waktu survival. Hubungan tersebut dapat dimodelkan dengan model regresi Cox proportional hazard, yang mempunyai variabel terikat berupa waktu survival dan variabel bebas berupa variabel yang diduga berpengaruh terhadap waktu survival.
Item Description:151810101035
http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/100434
Matematika