PENERAPAN REGRESI COX DAN REGRESI PARAMETRIK UNTUK ANALISIS SURVIVAL PASIEN JANTUNG MENGGUNAKAN R SOFTWARE
|
|
- Indra Santoso
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENERAPAN REGRESI COX DAN REGRESI PARAMETRIK UNTUK ANALISIS SURVIVAL PASIEN JANTUNG MENGGUNAKAN R SOFTWARE Diah Ayu Novitasari *) *) Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi Universitas Islam Lamongan novitasaridiah99@yahoo.com ABSTRAK Penyakit jantung menduduki urutan nomer delaan sebagai enyebab utama kematian di Indonesia. Banyak faktor yang menjadi enyebab enyakit jantung sehingga tindakan encegahan atau engobatan enyakit jantung juga beragam. Salah satu treatment atau tindakan engobatannya adalah dengan emasangan ring, oerasi jantung by ass, dan emberian obatobatan untuk enyakit jantung. Tujuan dari enelitian ini adalah ingin mengetahui waktu survival asien enderita jantung dengan menggunakan analisis survival regresi Cox, Eksonensial dan Weibull menggunakan R software. Pada Model regresi Cox, tidak ada satuun dari jenis tindakan ada variabel redtor yang berengaruh signifan terhada variabel reson. Pada Model regresi Eksonensial, jenis tindakan yang berengaruh adalah tindakan obat-obatan dan emasangan ring. Nilai estimasi arameter obat-obatan sebesar -0, Sedangkan nilai estimasi untuk tindakan emasangan ring sebesar Pada Model regresi Weibull, jenis tindakan variabel redtor yang berengaruh signifan terhada variabel reson yaitu tindakan obat-obatan dan emasangan ring dengan nilai estimasi arameter sebesar dan Kata Kunci: Jantung koroner, Regresi Cox, Regresi Eksonensial, Regresi Weibull PENDAHULUAN Penyakit jantung meruakan salah satu enyakit yang menyebabkan kematian di dunia. Di Indonesia, enyakit jantung menduduki urutan nomer delaan sebagai enyebab utama kematian. Banyak faktor yang menjadi enyebab enyakit jantung sehingga tindakan encegahan atau engobatan enyakit jantung juga beragam. Salah satu treatment atau tindakan engobatanna adalah dengan emasangan ring, oerasi jantung by ass, dan emberian obatobatan untuk enyakit jantung. Untuk mengurangi angka kematian asien enderita jantung, maka dalam enelitian ini akan dihitung robabilitas daya tahan asien setelah mendaatkan tindakan engobatan. Analisa data tahan hidu survival analysis) adalah suatu metode untuk menganalisis data yang berhubungan dengan waktu, mulai dari time origin atau start-oint samai dengan terjadinya suatu kejadian khusus atau end-oint [1]. Analisis yang sering digunakan untuk menganalisis asien enderita jantung adalah regresi Cox. Namun, selain analisis survival menggunakan regresi Cox, masih banyak metode lainnya juga yang daat digunakan. Salah satunya adalah regresi arametr, contohna regresi Eksonensial dan regresi Weibull. Hal inilah yang mendasari dilakukannya enelitian ini, yaitu untuk menganalisis waktu survival asien enderita jantung dengan menggunakan regresi Cox dan Regresi arametr Eksonensial dan Weibull. Manfaat yang diharakan dari enelitian ini adalah daat menambah khasanah keilmuwan tentang analisis survival regresi Cox, Eksonensial dan Weibull dengan menggunakan R software dan juga daat membantu tenaga medis dalam menentukan waktu survival asien enderita jantung agar teat dalam menentukan engobatan yang teat. TINJAUAN PUSTAKA Analisis Survival
2 Analisis survival adalah analisis yang digunakan untuk mengolah data yang berhubungan dengan waktu, mulai dari time origin atau start-oint samai dengan terjadinya suatu kejadian khusus atau end-oint [1]. Analisis survival bertujuan untuk mengetahui eluang kesembuhan, kelangsungan hidu,, kematian, kekambuhan dan eristiwa lainnya dalam eriode waktu tertentu. Analisis survival juga daat digunakan untuk mengetahui hubungan variabel deenden y) dengan variabel indeenden x). Analisis survival yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel x dan y yaitu regresi cox, regresi exonential dan weibull. Dalam analisis survival, ada dua variabel yang biasanya digunakan, yakni waktu survival dan kegagalan failure event) [4]. Waktu survival dieroleh dari suatu engamatan terhada obyek yang dicatat waktu dari awal kejadian samai terjadinya eristiwa tertentu, yaitu kegagalan dari setia obyek yang disebut dengan failure event [1]. Kegagalan atau failure event yang dimaksud adalah kerusakan, kematian atau enyakit yang kambuh kembali setelah dilakukan engobatan. Ada tiga syarat dalam menentukan waktu survival [2]. Fungsi survival daat dieroleh dengan cara mengintegralkan fungsi keadatan robabilitas robability density function) dari T. Fungsi Survival secara umum sebagai berut : t S t) P T t) f t) dt 1) Keterangan: St) = Fungsi Survival P T t) = Probabilitas T lebih besar dari t f t) = fungsi keadatan robabilitas dari t Fungsi hazard meruakan laju kegagalan dari suatu individu untuk mamu bertahan setelah melewati waktu yang ditetakan yaitu t [3]. Fungsi hazard secara umum adalah sebagai berut : f t) h t) S t) 2) Regresi Cox Regresi Cox meruakan regresi yang sering digunakan untuk analisis survival [4]. Asumsi yang harus dienuhi keta menggunakan regresi Cox adalah asumsi Proorsional Hazard. Model umum dari regresi Cox yaitu h t, X) h0 t)ex 1x1 2x2... x) 3) Fungsi Lelihood dari regresi Cox yaitu N K ' ex β X Z L β) N K i1 k 1 ' Y Z )ex β X j1 l1 Keterangan: β = koefisien regresi X = Variabel Predtor Y = I Z t Z ) j, l 1 Z Z = durasi engamatan dimana Z min T, C ) T 4) = waktu hingga kejadian k terjadi untuk setia i
3 C = waktu sensor untuk kejadian k yang terjadi untuk setia i Regresi Parametr Survival Regresi arametr survival adalah analisis survival yang waktu survivalnya harus menguti distribusi tertentu. Regresi arametr survival biasanya terdiri dari regresi Eksonensial, regresi weibull, regresi Log-Logistic, regresi Log-Normal dan regresi Gamma. Analisis survival untuk regresi arametr biasanya dianalisis menggunakan software seerti SAS, STATA, dan R software[4]. Regresi Eksonensial Regresi Eksonensial untuk analisis survival meruakan model regresi arametr. Persamaan regresi Eksonensial untuk analisis survival adalah sebagai berut: S t) ex t) 5) ht) ex[ 0 1x)] ht) meruakan fungsi regresi Eksonensial sedangkan St) meruakan fungsi survival untuk regresi Eksonensial [4] Regresi Weibull Selain regresi Eksonensial, regresi Weibull juga meruakan regresi arametr. Persamaan regresi Weibull untuk analisis Survival menurut [4] adalah sebagai berut : 1 h t) t ex 0 1x) 6) Keterangan : 1 = hazard meningkat 1 = hazard konstant 1 = hazard menurun 2.3 Penyakit Jantung Berdasarkan enelitian yang telah dilakukan selama 50 tahun, enyakit jantung meruakan enyebab kematian utama di daerah industri. Penelitian eidemiologis didaatkan hubungan yang jelas antara kematian dengan engaruh keadaan sosial, kebiasaan merokok, ola diet, dan kebiasaan olahraga[5]. Penyakit jantung biasanya disebabkan oleh kadar kolestrol yang tinggi, tekanan darah tinggi, Trombosis, kegemukan, diabetes mellitus, enuaan, keturunan[5]. Ada beberaa tindakan engobatan untuk enyakit jantung. Salah satunya yaitu dengan emasangan ring, oerasi jantung by ass, dan juga dengan emberian obat-obatan. METODOLOGI PENELITIAN Sumber Data Dalam enelitian ini, data yang digunakan adalah data rekam medis dari salah satu dokter sesialis enyakit jantung di Kota Solo. Data asien jantung yang digunakan dalam enelitian ini adalah : 1. Waktu bertahan hidu 2. Status atau event kematian) 3. Tindakan Pengobatan Variabel Penelitian Variabel yang digunakan dalam enelitian ini antara lain : Variabel deenden :
4 1. Waktu bertahan hidu t). Variabel reson dalam enelitian ini adalah waktu bertahan hidu t) yaitu waktu bertahan hidu asien enyakit jantung setelah dilakukan tindakan oleh dokter sesialis jantung. 2. Status atau event. Variabel status atau event adalah variabel yang menunjukkan kematian asien enyakit jantung. Variabel indeenden : X = Jenis tindakan yang dilakukan terhada asien enderita enyakit jantung Langkah-Langkah Penelitian Untuk mencaai tujuan dari enelitian ini maka dilakukan tahaan-tahaan sebagai berut: 1. Mengalasan model regresi Cox, Exonential, dan Weibull untuk data asien enyakit jantung. Langkah-langkahnya adalah sebagai berut : a. Menganalisis data menggunakan regresi Cox dengan menggunakan R software b. Menganalisis data menggunakan regresi Eksonensial dengan menggunakan R software c. Menganalisis data menggunakan regresi Weibull dengan menggunakan R software ANALISIS DAN PEMBAHASAN Model Regresi Cox Hasil engolahan data asien jantung menggunakan R software dengan Regresi Cox daat detahui bahwa estimasi arameter untuk variabel x ditamilkan dalam tabel sebagai berut : Tabel 1. Estimasi Parameter Regresi Cox coef excoef) secoef) x[t.obat-obatan] x[t.ring] Selanjutnya akan dilakukan uji arsial untuk mengetahui aakah estimasi arameter signifan terhada nol. Uji arsial dilakukan untuk tia estimasi arameter β. H H 0 1 : 0 : 0, Statist Uji : Z SE ) Daerah Kritis: Tolak H 0 ja Z hit Z / 2 atau -value < Tabel 2 Pengujian Estimasi Parameter regresi Cox Variable Statist Uji Z Nilai Kritis Keutusan x[t.obatobatan] Tolak H 0 x[t.ring] Tolak H 0 Berdasarkan hasil engujian Estimasi Parameter ada Tabel 2 tamak bahwa tidak ada satuun variabel yang signifan terhada nol. Hal ini menjelaskan bahwa estimasi model regresi Cox yang terbentuk yaitu h t, X) h0 t) ex-1.83x[t.obat - obatan] 2.23x[T.ri ng]) tidak daat digunakan karena seluruh arameternya tidak signifan. Sehingga dierlukan model regresi lain yang daat mengestimasi waktu survival asien enderita jantung. Model Regresi Eksonensial Data asien enderita jantung yang telah mengalami tindakan engobatan dengan tiga metode dianalisis dengan menggunakan R software. Hasil outut dari analisis tersebut adalah
5 h t) ex[ x obat x )] dengan fungsi survival sebesar obatan Ring S t) exex[ x obat obatan xRing )]) Berdasarkan model regresi Eksonensial yang terbentuk daat detahui bahwa estimasi waktu survival asien enderita jantung diengaruhi oleh tindakan obta-obatan dan juga emasangan ring ada jantung. Ja asien melakukan tindakan berua emasangan ring dan juga obat-obatan, maka eluang asien enderita jantung daat bertahan hidu lebih lama sebesar 99,56%. Namun ja asien hanya mendaatkan tindakan engobatan berua obat-obatan saja tana emasangan ring ada jantung, maka eluang asien daat bertahan hidu sebesar 99.63%. Model Regresi Weibull Hasil untuk analisis regresi Weibull yang dianalisis dengan menggunakan R software adalah sebagai berut Jenis tindakan yang 1 h t) t ex xobat obatan x berengaruh terhada ertahan hidu asien adalah tindakan obat-obatan dan juga emasangan ring. Nilai estimasi arameter untuk tindakan engobatan asien dengan emberian obat-obatan sebesar Nilai estimasi arameter untuk tindakan engobatan emasangan ring sebesar KESIMPULAN Pada Model regresi Cox, tidak ada satuun dari jenis tindakan ada variabel redtor yang berengaruh signifan terhada variabel reson. Pada Model regresi Eksonensial, jenis tindakan yang berengaruh adalah tindakan obat-obatan dan emasangan ring. Nilai estimasi arameter obat-obatan sebesar -0, Sedangkan nilai estimasi untuk tindakan emasangan ring sebesar Pada Model regresi Weibull, jenis tindakan variabel redtor yang berengaruh signifan terhada variabel reson yaitu tindakan obat-obatan dan emasangan ring dengan nilai estimasi arameter sebesar dan DAFTAR PUSTAKA [1] Collet, D., 1994), Modelling Survival Data in Medical Research, First Edition, Chamann dan Hall, University of Reading, London. [2] Cox, D. R. and Oakes, D., 1984), Analysis of Survival Data, Chaman and Hall, London. [3] Klein,J.P and Moeschberger,M.L., 1997), Survival Analysis : Techniques for Censored and Truncated Data, Sringer-Verlag New York Inc, New York. [4] Kleinbaum, David G. and Klein, Mitchel, 2012), Survival Analysis A Self-Learning Text Third Edition, Sringer, New York. [5] Tim Media 2016), Wasada Jantung Koroner, htt:// [4 Aril 2016] ring )
PENERAPAN REGRESI COX DAN REGRESI PARAMETRIK UNTUK ANALISIS SURVIVAL PASIEN JANTUNG MENGGUNAKAN R SOFTWARE
PENERAPAN REGRESI COX DAN REGRESI PARAMETRIK UNTUK ANALISIS SURVIVAL PASIEN JANTUNG MENGGUNAKAN R SOFTWARE Diah Ayu Novitasari * * Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi Universitas Islam Lamongan Email :
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis survival adalah suatu metode yang berhubungan dengan waktu, mulai dari time origin atau start point sampai terjadinya suatu kejadian khusus atau end point.
Lebih terperinciUNIVERSITAS NEGERI SEMARANG
ANALISIS MODEL PERSAMAAN REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA DATA STATUS GIZI BALITA UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB TERJADINYA KEKURANGAN GIZI Skrisi disusun sebagai salah satu syarat untuk memeroleh
Lebih terperinciIV PEMBAHASAN. 4.1 Penentuan Titik Tetap Model Dinamika Virus HIV Titik tetap persamaan (3.1) diperoleh dengan menentukan dt 0, dt *
6 IV PEMBAHASAN 4. Penentuan Titik Teta Model Dinamika Titik teta ersamaan (3. dieroleh dengan menentukan dt, dt dan dv. Sehingga menurut ersamaan tersebut dieroleh titik teta s d N s dt T, T, V, T, kn
Lebih terperinciPROSIDING Kajian Ilmiah Dosen Sulbar ISBN: FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI WAKTU SEMBUH ALERGI DENGAN ANALISIS SURVIVAL
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI WAKTU SEMBUH ALERGI DENGAN ANALISIS SURVIVAL Hikmah FMIPA Universitas Sulawesi Barat hikmah.ugm@gmail.com Abstrak Faktor waktu sembuh penyakit alergi dan perbedaan waktu
Lebih terperinciRegresi Rasio Prevalensi dengan Model Log-Binomial: Isu Ketakkonvergenan. Netti Herawati 1) Alfian Futuhul Hadi 2)
BIAStatistika (2) Vol. 4, No., hal. 35 45 Regresi Rasio Prevalensi dengan Model Log-Binomial: Isu Ketakkonvergenan Netti Herawati ) Alfian Futuhul Hadi 2) ) Jurusan Matematika FMIPA Universitas Lamung
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. Analisis survival atau analisis ketahanan hidup adalah metode yang
BAB II KAJIAN TEORI BAB II KAJIAN TEORI A. Analisis Survival Analisis survival atau analisis ketahanan hidup adalah metode yang berhubungan dengan jangka waktu, dari awal pengamatan sampai suatu kejadian
Lebih terperinciDhiva Ryan Hardine 1), Aisyah Abdullah 2), Muhammad Ikbal 3), Nur Chamidah 4)
PEMODELAN KADAR GULA DARAH DAN EKANAN DARAH PADA REMAJA PENDERIA DIABEES MELIUS IPE II DENGAN PENDEKAAN REGRESI NONPARAMERIK BIRESPON BERDASARKAN ESIMAOR SPLINE Dhiva Ryan Hardine 1), Aisyah Abdullah 2),
Lebih terperinciMODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 33 41 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis survival adalah analisis data yang memanfaatkan informasi kronologis dari suatu kejadian atau peristiwa (event). Respon yang diperhatikan adalah waktu sampai
Lebih terperinciD-109 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) ( X Print)
D-9 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 4 No 25 2337-352 23-928X Print Pemodelan Log Linier dan Regresi Logistik Biner Bivariat ada Hasil Medical Check-U Pegawai Negeri Siil PNS Institut Teknoi Seuluh Noember
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI LOG-LOGISTIK PADA DATA SURVIVAL TERSENSOR TIPE II
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI LOG-LOGISTIK PADA DATA SURVIVAL TERSENSOR TIPE II Ryndha, Anna 2, Nasrah 3 ABSTRAK Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan
Lebih terperinciBAB III MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC IN MEAN (EGARCH-M)
30 BAB III MODEL EXPOETIAL GEERALIZED AUTOREGRESSIVE CODITIOAL HETEROSCEDASTIC I MEA (EGARCH-M) 3.1 Proses EGARCH Exonential GARCH (EGARCH) diajukan elson ada tahun 1991 untuk menutui kelemahan model ARCH/GARCH
Lebih terperinciKajian Partial Least Squares (Studi Kasus: Regresi Cox-PLS)
J. Sains Dasar 0 3() 6-68 Kaian Partial Least Squares (Studi Kasus: Regresi Cox-PLS) [A Study of Partial Least Squares (Case Study: Cox-PLS Regression)] Retno Subekti dan Rosita Kusumawati Jurdik Matematika,
Lebih terperinciANALISIS SURVIVAL FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PENDERITA HIPERTENSI DENGAN TERAPI TABLET CAPTOPRIL
ANALISIS SURVIVAL FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PENDERITA HIPERTENSI DENGAN TERAPI TABLET CAPTOPRIL Dessy Noor Hadiyah (300800504), Dr. Ir. Setiawan, MS. (960030987000) 2 Mahasiswa Jurusan
Lebih terperinciModel Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama Anita Nur Vitriana, Rosita Kusumawati Program Studi
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. Telah dilakukan penelitian pada 53 pasien dengan polineuropati diabetika DM
BAB IV HASIL PENELITIAN 4.1 Karakteristik Subyek Penelitian Telah dilakukan enelitian ada 53 asien dengan olineuroati diabetika DM tie 2 yang berobat di oli Penyakit Saraf dan Poli Dalam RSUP Dr.Kariadi
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN. Kata Kunci: regresi cox, cox proportional hazards, diabetes mellitus, ketahanan hidup. Seminar Nasional Matematika
ANALISIS REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARDS PADA KETAHANAN HIDUP PASIEN DIABETES MELLITUS Ninuk Rahayu, Adi Setiawan, Tundjung Mahatma Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen
Lebih terperinciGambaran Perilaku Keluarga Terhadap Penderita Pasca Stroke Dalam Upaya Rehabilitasi Di RS St. Elisabeth Medan
No. Resonden : Tanggal wawancara Kuesioner Penelitian Gambaran Perilaku Keluarga Terhada Penderita Pasca Stroke Dalam Uaya Rehabilitasi Di RS St. Elisabeth Medan Keterangan / Petunjuk engisian 1. Setia
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Prosedur Pengumulan Data 3.. Sumber Data Data yang digunakan dalam enelitian ini meruakan data sekunder yang diambil dari Deartemen Keuangan, BAPEPAM, dan IAPI. Data-data
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman 781-790 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS KETAHANAN HIDUP PENDERITA TUBERKULOSIS DENGAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinciPengaruh Riwayat Pemberian ASI Terhadap Perkembangan Anak Usia Prasekolah di TK Kristen Imanuel Surakarta
Pengaruh Riwayat Terhada Perkembangan Anak Usia Prasekolah di TK Kristen Imanuel Surakarta 1 2 srilestarijs@yahoo.com 1 2 AKPER Insan Husada Surakarta Breast milk is the most erfect food for baby. Giving
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Survival Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP Semester :
RP-S1-SLK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 5.1 : Menganalisis
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI GENERALIZED POISSON UNTUK MENGATASI FENOMENA OVERDISPERSI PADA KASUS REGRESI POISSON
E-Jurnal Matematika Vol., No., Mei 013, 49-53 ISSN: 303-1751 PENERAPAN REGRESI GENERALIZED POISSON UNTUK MENGATASI FENOMENA OVERDISPERSI PADA KASUS REGRESI POISSON I PUTU YUDANTA EKA PUTRA 1, I PUTU EKA
Lebih terperinciSKRIPSI ANALISIS PENGELOMPOKKAN KECAMATAN DI KODYA SURABAYA BERDASARKAN VARIABEL-VARIABEL KEPENDUDUKAN, KESEHATAN DAN PENDIDIKAN
SKRIPSI ANALISIS PENGELOMPOKKAN KECAMATAN DI KODYA SURABAYA BERDASARKAN VARIABEL-VARIABEL KEPENDUDUKAN, KESEHATAN DAN PENDIDIKAN Oleh : Rengganis L. N. R 302 00 046 PENDAHULUAN Latar Belakang Penduduk
Lebih terperinciREGRESI COX MULTIVARIAT DENGAN DISTRIBUSI WIEBULL MULTIVARIAT
1 Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 REGRESI COX MULTIVARIAT DENGAN DISTRIBUSI WIEBULL MULTIVARIAT 1 Irfan Wahyudi 1 Mahasiswa S-3 Statistika FMIPA ITS,
Lebih terperinciPemodelan Biaya Tak Langsung Proyek Konstruksi di PT Wijaya Karya (Studi Kasus: Proyek Konstruksi Di Provinsi Kalimantan Timur)
Pemodelan Biaya Tak Langsung Proyek Konstruksi di PT Wijaya Karya (Studi Kasus: Proyek Konstruksi Di Provinsi Kalimantan Timur) Odik Fajrin Jayadewa, Dr. Irhamah, S.Si, M.Si, dan 3 Dwi Endah Kusrini, S.Si,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. namun adakalanya angka-angka tersebut semata-mata dikumpulkan tanpa maksud atau
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Saat ini seringkali digunakan data yang umumnya berupa kumpulan angka, namun adakalanya angka-angka tersebut semata-mata dikumpulkan tanpa maksud atau alasan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Waktu hidup adalah waktu terjadinya suatu peristiwa. Peristiwa yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Waktu hidup adalah waktu terjadinya suatu peristiwa. Peristiwa yang dimaksud di sini adalah peristiwa kegagalan yang dapat berupa tidak berfungsinya benda tersebut
Lebih terperinciBAB III PERLUASAN MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD DENGAN VARIABEL TERIKAT OLEH WAKTU
BAB III PERLUASAN MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD DENGAN VARIABEL TERIKAT OLEH WAKTU 3.1 Model Regresi Cox Proportional Hazard dengan Variabel Terikat oleh Waktu Model regresi Cox proportional hazard
Lebih terperinciSIMULASI INTENSITAS SENSOR DALAM PENDUGAAN PARAMATER DISTRIBUSI WEIBULL TERSENSOR KIRI. Abstract
ISBN: 978-602-71798-1-3 SIMULASI INTENSITAS SENSOR DALAM PENDUGAAN PARAMATER DISTRIBUSI WEIBULL TERSENSOR KIRI Widiarti 1), Ayu Maidiyanti 2), Warsono 3) 1 FMIPA Universitas Lampung widiarti08@gmail.com
Lebih terperinciPenggunaan Metode Bootstrap dalam Regresi Cox Proportional Hazards pada Ketahanan Hidup Pasien Diabetes mellitus
Penggunaan Metode Bootstrap dalam Regresi Cox Proportional Hazards pada Ketahanan Hidup Pasien Diabetes mellitus Ninuk Rahayu a, Adi Setiawan b, Tundjung Mahatma c a,b,c Program Studi Matematika Fakultas
Lebih terperinciSUMMARY HUBUNGAN FAKTOR PERILAKU DAN LINGKUNGAN LUAR RUMAH DENGAN KEJADIAN MALARIA DI DESA KAIDUNDU KECAMATAN BULAWA KABUPATEN BONE BOLANGO TAHUN 2013
SUMMARY HUBUNGAN FAKTOR PERILAKU DAN LINGKUNGAN LUAR RUMAH DENGAN KEJADIAN MALARIA DI DESA KAIDUNDU KECAMATAN BULAWA KABUPATEN BONE BOLANGO TAHUN 2013 Ariyanto Pakaya NIM 811409138 Program study Kesehatan
Lebih terperinciMODEL SPASIAL SURVIVAL WEIBULL 3P DENGAN PENDEKATAN BAYESSIAN DAN APLIKASINYA PADA WINBUGS
Model Sasial Survival Weibull 3 dengan Pendekatan Bayessian dan Alikasinya ada Winbugs MODEL SPASIAL SURVIVAL WEIBULL 3P DENGAN PENDEKATAN BAYESSIAN DAN APLIKASINYA PADA WINBUGS Diaz Fitra Aksioma Program
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 204 ISSN 2085-7829 Perbandingan Aplikasi Metode Parametrik (Distribusi Log logistik) dan Non Parametrik (Nelson-Aalen Estimator) dalam Analisis Data Uji
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Analisis Survival
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dipaparkan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan bab selanjutnya dan pembahasan utama dalam penelitian
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU KESEMBUHA PENDERITA PENYAKIT TUBERKULOSIS DI RSUD IBNU SINA KABUPATEN GRESIK
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU KESEMBUHA PENDERITA PENYAKIT TUBERKULOSIS DI RSUD IBNU SINA KABUPATEN GRESIK Oleh : Eldira Sukmawati (1308 100 50) Dosen Pembimbing : Prof.Dr.Drs. I Nyoman
Lebih terperinciKARAKTERISTIK FUNGSI HAZARD RATE DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL. (Skripsi) Oleh MUTIA ADILLAH
KARAKTERISTIK FUNGSI HAZARD RATE DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL (Skripsi) Oleh MUTIA ADILLAH FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS LAMPUNG BANDAR LAMPUNG 2016 ABSTRACT CHARACTERISTIC
Lebih terperinciPEMODELAN PENJADWALAN MATA PELAJARAN DENGAN INTEGER PROGRAMMING
PEMODELAN PENJADWALAN MATA PELAJARAN DENGAN INTEGER PROGRAMMING Dian Permata Sari, Sri Setyaningsih, dan Fitria Virgantari. Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini, wilayah yang diamati adalah wilayah Jakarta. Data yang
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1. Wilayah dan Jadwal Penelitian Dalam penelitian ini, wilayah yang diamati adalah wilayah Jakarta. Data yang digunakan adalah pasien yang tercatat di RSUP Persahabatan, di Jakarta
Lebih terperinciterdefinisi. Oleh karena itu, estimasi resiko kematian pasien dapat diperoleh berdasarkan nilai hazard ratio. Model hazard proporsional parametrik
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Waktu tahan hidup (survival) merupakan waktu tunggu hingga terjadinya suatu kejadian (event) tertentu. Pada bidang kesehatan, event dapat dianggap sebagai suatu kegagalan
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 4, Nomor 1, Mei 2013 ISSN
Perbandingan Metode Klasifikasi Regresi Logistik Dengan Jaringan Saraf Tiruan (Studi Kasus: Pemilihan Jurusan Bahasa dan IPS ada SMAN 2 Samarinda Tahun Ajaran 2011/2012) Comarison of Classification Methods
Lebih terperinciANALISIS SURVIVAL UNTUK MENGETAHUI LAJU KESEMBUHAN PENYAKIT TB PARU di JAKARTA BERBASIS DESKTOP APPLICATION
ANALISIS SURVIVAL UNTUK MENGETAHUI LAJU KESEMBUHAN PENYAKIT TB PARU di JAKARTA BERBASIS DESKTOP APPLICATION Indra Maulana., Rokhana D.B., Franky H.M. Universitas Bina Nusantara Jl. Kebon Jeruk No. 27,
Lebih terperinciAnalisis Tahan Hidup Pasien Hipertensi Menggunakan Metode Kaplan-Meier (Studi Kasus: RSUD Kelet Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017)
Analisis Tahan Hidup Pasien Hipertensi Menggunakan Metode Kaplan-Meier (Studi Kasus: RSUD Kelet Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017) Rina Ariyanti 1 1 Jurusan Statistika,Universitas Islam Indonesia,Yogyakarta
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Kerangka Pikir Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui aakah terdaat engaruh dan hubungan antara total nilai aset reksa dana dengan risiko asar reksa dana (beta), standar
Lebih terperincioleh seperangkat variabel X, maka persamaan di atas dinamakan persamaan struktural, dan modelnya disebut model struktural.
ANALISIS JALUR A. PENGERTIAN ANALISIS JALUR Telaah statistika menyatakan bahwa untuk tujuan eramalan/ endugaan nilai Y atas dasar nilai-nilai X 1, X,., X i, ola hubungan yang sesuai adalah ola hubungan
Lebih terperinciAnalisis Faktor Faktor yang Berhubungan dengan Kepuasan Pasien di Instalasi Rawat Jalan Bedah RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Manado
ARTIKEL PENELITIAN Analisis Faktor Faktor yang Berhubungan dengan Keuasan Pasien di Dr. R. D. Analysis of Factors Correlated with Patient Satisfaction in The Outatient Installation of Surgery General Hosital
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Di negara-negara berkembang termasuk di Indonesia terdapat banyak kasus yang berkaitan dengan kesehatan, salah satunya adalah munculnya penyakit, baik menular
Lebih terperinciIII. PEMBAHASAN. dimana, adalah proses Wiener. Kemudian, juga mengikuti proses Ito, dengan drift rate sebagai berikut: dan variance rate yaitu,
4 masing menyatakan drift rate dan variance rate dari. Untuk roses stokastik yang didefinisikan ada ruang robabilitas (Ω,, berlaku hal berikut: Misalkan adalah roses Wiener ada (Ω,,. Integral stokastik
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 2, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 2, Tahun 2014, Halaman 173-181 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARDS PADA DATA LAMA STUDI
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Pemilahan Data
BAB 3 PEMBAHASAN 3.1 Pemilahan Data Pemilahan data dilakukan untuk menentukan data mana saja yang akan diolah. Dalam enelitian ini, data yang diikutsertakan dalam engolahan ditentukan berdasarkan teori
Lebih terperinciSTUDI PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR PENGARUH TINGKAT KECENDERUNGAN RENOVASI RUMAH DI PERUMAHAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS SURVIVAL
STUDI PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR PENGARUH TINGKAT KECENDERUNGAN RENOVASI RUMAH DI PERUMAHAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS SURVIVAL Fenty Fahminnansih, Retno Indryani, Nur Iriawan Jurusan Manajemen Proyek Program
Lebih terperinciSTUDI PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR PENGARUH TINGKAT KECENDERUNGAN RENOVASI RUMAH DI PERUMAHAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS SURVIVAL
STUDI PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR PENGARUH TINGKAT KECENDERUNGAN RENOVASI RUMAH DI PERUMAHAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS SURVIVAL Fenty Fahminnansih, Retno Indryani, Nur Iriawan Bidang Keahlian Manajemen Proyek
Lebih terperinciANALISIS LAMA KAMBUH PASIEN HIPERTENSI DENGAN SENSOR TIPE III MENGGUNAKAN REGRESI COX KEGAGALAN PROPORSIONAL
ANALISIS LAMA KAMBUH PASIEN HIPERTENSI DENGAN SENSOR TIPE III MENGGUNAKAN REGRESI COX KEGAGALAN PROPORSIONAL (Studi Kasus di RSUD Kartini Jepara) SKRIPSI Disusun oleh : ISHLAHUL KAMAL 24010211140074 JURUSAN
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. diperhatikan adalah jangka waktu dari awal pengamatan sampai suatu event
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Analisis Survival Analisis survival merupakan suatu analisis data dimana variabel yang diperhatikan adalah jangka waktu dari awal pengamatan sampai suatu event terjadi dengan
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. extended untuk mengatasi nonproportional hazard dan penerapannya pada kasus
BAB III PEMBAHASAN BAB III PEMBAHASAN Pada Bab III ini akan dibahas tentang prosedur pembentukan model Cox extended untuk mengatasi nonproportional hazard dan penerapannya pada kasus kejadian bersama yaitu
Lebih terperinciMODEL REGRESI WEIBULL DENGAN ADDITIVE FRAILTIES PADA DATA SURVIVAL. Universitas Hasanuddin
MODEL REGRESI WEIBULL DENGAN ADDITIVE FRAILTIES PADA DATA SURVIVAL 1 Rima Ruktiari, 2 Sri Astuti Thamrin, 3 Armin Lawi 1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciPenerapan Generalized Additive Model (GAM) pada Rata-rata Lama Sekolah Provinsi Jawa Tengah
Peneraan Generalized Additive Model (GAM) ada Rata-rata Lama Sekolah Provinsi Jawa Tengah Rosalinda Nainggolan 1, Yudhie Andriyana 2, Achmad Bachrudin 3 Deartemen Statistika, Universitas Padjajaran, Bandung
Lebih terperinciAnalisis Faktor Faktor yang Berhubungan dengan Kepuasan Pasien di Instalasi Rawat Inap Anggrek RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Manado
ARTIKEL PENELITIAN Analisis Faktor Faktor yang Berhubungan dengan Keuasan Pasien di Dr. R. D. Analysis of Factors Correlated with Patient Satisfaction in The inatient Installation Anggrek of General Hosital
Lebih terperinciAnalisis Faktor Faktor yang Berhubungan dengan Kepuasan Pasien di Instalasi Rawat Inap F RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Manado
ARTIKEL PENELITIAN Analisis Faktor Faktor yang Berhubungan dengan Keuasan Pasien di Instalasi Rawat Manado Analysis of Factors Correlated with Patient Satisfaction in The Hosital Inatient F General Hosital
Lebih terperinciAnalisis Survival Nonparametrik Pada Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Metode Kaplan Meier dan Uji Log Rank
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No.2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print) Analisis Survival Nonparametrik Pada Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Metode Kaplan Meier dan Uji
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI COX DAN REGRESI WEIBULL WAKTU SEMBUH DIARE PADA BALITA
Jurnal UJMC, Volume 2, Nomor 1, Hal. 50-55 pissn : 2460-3333 eissn : 2579-907X PEMODELAN REGRESI COX DAN REGRESI WEIBULL WAKTU SEMBUH DIARE PADA BALITA Siti Alfiatur Rohmaniah 1 dan Danardono 2 1 Universitas
Lebih terperinciAnalisis Faktor Faktor Yang Berhubungan Dengan Kepuasan Pasien di Instalasi Rawat Inap A RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Manado
ARTIKEL PENELITIAN Analisis Faktor Faktor Yang Berhubungan Dengan Keuasan Pasien di Instalasi Rawat Ina A RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Analysis of Factors Correlated with Patient Satisfaction in The Inatient
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. (Kleinbaum dan Klein, 2005). Persson (2002) mengatakan data sintasan adalah
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis Sintasan 2.1.1. Pengertian Analisis Sintasan Analisis sintasan adalah kumpulan dari proses statistik untuk menganalisis data yang mana peubah yang diteliti adalah
Lebih terperinciAPLIKASI DISCOUNTED CASH FLOW PADA KONTROL INVENTORY DENGAN BEBERAPA MACAM KREDIT PEMBAYARAN SUPPLIER
Program Studi MMT-ITS, Surabaya Agustus 9 APLIKASI ISOUNTE ASH FLOW PAA KONTROL INVENTORY ENGAN BEBERAPA MAAM KREIT PEMBAYARAN SUPPLIER Hansi Aditya, Rully Soelaiman Manajemen Teknologi Informasi MMT -
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini banyak sekali penyakit berbahaya yang muncul dalam dunia kesehatan. Penyakit-penyakit ini bukan lagi diturunkan melalui faktor gen namun gaya hidup (pola
Lebih terperinciPERLUASAN REGRESI COX DENGAN PENAMBAHAN PEUBAH TERIKAT-WAKTU
E-Jurnal Matematika Vol. 3 3), Agustus 2014, pp. 86-91 ISSN: 2303-1751 PERLUASAN REGRESI COX DENGAN PENAMBAHAN PEUBAH TERIKAT-WAKTU Luh Putu Ari Dewiyanti 1, Ni Luh Putu Suciptawati 2, I Wayan Sumarjaya
Lebih terperinciBiaya Modal (Cost of Capital)
Bahan Ajar : Manajemen Keuangan II Digunakan untuk melengkai buku wajib Disusun oleh: Nila Firdausi Nuzula Biaya Modal (Cost of Caital) Caital Budgeting dan Cost of Caital (CoC) meruakan dua konse yang
Lebih terperinciBAB 3 PENGEMBANGAN TEOREMA DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB 3 PENGEMBANGAN TEOREMA DAN PERANCANGAN PROGRAM 3.1. Pengembangan Teorema Dalam enelitian dan erancangan algoritma ini, akan dibahas mengenai beberaa teorema uji rimalitas yang terbaru. Teorema-teorema
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI. analisis kesintasan bertujuan menaksir probabilitas kelangsungan hidup, kekambuhan,
17 BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Data Analisis Survival (Survival Analysis) Analisis survival (survival analysis) atau analisis kelangsungan hidup atau analisis kesintasan bertujuan menaksir probabilitas
Lebih terperinciAnalisis Faktor Risiko Kejadian Penyakit Jantung Koroner di RSUP Dr Kariadi Semarang
Analisis Faktor di RSUP Dr Kariadi Semarang Diana Zahrawardani 1, Kuntio Sri Herlambang 2, Hema Dewi Anggraheny 3 1 Mahasiswa Program endidikan S-1, Fakultas kedokteran, Universitas Muhammadiyah, Semarang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ada banyak penelitian yang outcome nya berkaitan dengan lama waktu. Secara umum waktu ini dikatakan waktu kesintasan. Banyak metode analisis yang dapat digunakan untuk
Lebih terperinciKata Kunci: TBC, Laju Kesembuhan, Analisis Survival, Regresi Cox-Weibull
Jurnal Matematika UNAND Vol 5 No 4 Hal 62 71 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN MODEL REGRESI COX-WEIBULL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAMA KESEMBUHAN PASIEN
Lebih terperinciANALISIS DATA UJI HIDUP
DESKRIPSI MATA KULIAH ANALISIS DATA UJI HIDUP Setelah mengikuti mata kuliah ini diharapkan mahasiswa memiliki pengetahuan, pemahaman dan kemampuan untuk mengkaji distribusi-distribusi waktu hidup, serta
Lebih terperinciDiterima 30 Januari 2014, direvisi 26 April 2014 ABSTRAK
296 NATURAL B, Vol. 2, No. 3, Aril 2014 Pemodelan Geograhically Weighted Regression dengan Pembobot Fixed Gaussian Kernel ada Data Sasial (Studi Kasus Ketahanan Pangan di Kabuaten Tanah Laut Kalimantan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Tahun 1997 negara-negara di Kawasan Asia mengalami krisis ekonomi,
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Tahun 997 negara-negara di Kawasan Asia mengalami krisis ekonomi, seerti Korea Selatan, Thailand, Filiina, Malaysia, Singaura, Indonesia. Penyebaran krisis di kawasan
Lebih terperinciKeywords: Stratified Cox, Cox Proportional Hazard, MPLE, Haemorrhagic Stroke, Recurrent Events
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 455-464 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian MODEL REGRESI COX STRATIFIED PADA DATA KETAHANAN Mohamad Reza
Lebih terperinciPemodelan Kekambuhan Pasien Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Regresi Cox Extended
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: 2337-3520 (2301-928X Print) D-192 Pemodelan Kekambuhan Pasien Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Regresi Cox Extended annassia
Lebih terperinciPeramalan Nilai Tukar (Kurs) Rupiah Terhadap Dolar Tahun 2017 dengan Menggunakan Metode Arima Box-Jenkins
Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami) Vol.1, No.1, Juli 2017, Hal. 253-261 -ISSN: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halaman 253 Peramalan Nilai Tukar (Kurs) Ruiah Terhada
Lebih terperinciAnalisis Survival Parametrik Pada Data Tracer Study Universitas Sriwijaya
Analisis Survival Parametrik Pada Data Tracer Study Universitas Sriwijaya Alfensi Faruk Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Sriwijaya e-mail: alfensifaruk@unsri.ac.id Abstract: In this study,
Lebih terperinciBAB 4 ANALSIS DAN BAHASAN. Tuberculosis (TB Paru) berdasarkan variabel usia, jenis kelamin, perilaku
BAB 4 ANALSIS DAN BAHASAN 4.1. Analisis Data dan Bahasan 4.1.1. Analsis Deskriptif Analisis deskriptif berikut ini menjelaskan kateristik pasien penderita Tuberculosis (TB Paru) berdasarkan variabel usia,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Penyakit Tuberkulosis atau yg lebih dikenal dengan nama TB Paru merupakan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang penelitian Penyakit Tuberkulosis atau yg lebih dikenal dengan nama TB Paru merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacteryum tuberculosis. Penyakit
Lebih terperinciPenggunaan Metode Nonparametrik Untuk Membandingkan Fungsi Survival Pada Uji Gehan, Cox Mantel, Logrank, Dan Cox F
Penggunaan Metode Nonparametrik Untuk Membandingkan Fungsi Survival Pada Uji Gehan, Cox Mantel, Logrank, Dan Cox F Used of Non Parametric Method to Compare Survival Function on Gehan Test, Cox Mantel,
Lebih terperinciPENJADWALAN AKTIFITAS PERAWATAN MESIN BOR DENGAN PENENTUAN INTERVAL PENGGANTIAN KOMPONEN
PENJADWALAN AKTIFITAS PERAWATAN MESIN BOR DENGAN PENENTUAN INTERVAL PENGGANTIAN KOMPONEN Insannul Kamil 1, Alizar Hasan 2, Astrid Feri Sani 3 1) Research Centre for Comuter Aided Engineering (ReCCAE) Fakultas
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Perilaku konsumen
TINJAUAN PUSTAKA Perilaku konsumen Perilaku konsumen adalah semua kegiatan, tindakan serta proses psikologis yang mendorong tindakan tersebut pada saat sebelum membeli, ketika membeli, menggunakan, menghabiskan
Lebih terperinciPEMODELAN KETERTINGGALAN DAERAH DI INDONESIA MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN
M-20 PEMODELAN KETERTINGGALAN DAERAH DI INDONESIA MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN Titi Purwandari, Yuyun Hidayat 2,2) Deartemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran, email : titiurwandari@yahoo.com,
Lebih terperinciMega Khoirunnisak Pembimbing: Prof. Drs. Nur Iriawan, MIkom, PhD
Pemodelan Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Mahasiswa Berhenti Studi (Drop Out) di Institut Teknologi Sepuluh Nopember Menggunakan Analisis Bayesian Mixture Survival Mega Khoirunnisak 1308.100.501 Pembimbing:
Lebih terperinciANALISIS BAYES UNTUK REGRESI SPLINE TERPENALTI STUDI KASUS: ANALISIS HUBUNGAN JUMLAH UANG BEREDAR DENGAN INFLASI DI INDONESIA
IndoMS Journal on Statistics Vol. 2, No. 2 (2014), Page 63-69 ANALISIS BAYES UNTUK REGRESI SPLINE TERPENALTI STUDI KASUS: ANALISIS HUBUNGAN JUMLAH UANG BEREDAR DENGAN INFLASI DI INDONESIA Rika Fitriani,
Lebih terperinciModifikasi Hydrograf Satuan Sintetik Nakayasu Sungai Cisangkuy Dengan Metoda Optimasi
Modifikasi Hydrograf Satuan Sintetik Nakayasu Sungai Cisangkuy Dengan Metoda Otimasi Ariani Budi Safarina ABSTRAK Metoda hydrograf satuan sintetik dierlukan untuk menentukan arameter banjir di daerah aliran
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Estimasi fungsi survival atau biasa disebut regresi fungsi survival merupakan bagian penting dari analisis survival. Estimasi ini biasa digunakan dalam
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. untuk berkunjung ke suatu negara. Permintaan pariwisata biasanya diukur dari segi
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Permintaan Pariwisata Pariwisata mamu mencitakan ermintaan yang dilakukan oleh wisatawan untuk berkunjung ke suatu negara. Permintaan ariwisata biasanya diukur dari segi jumlah
Lebih terperinciFAKTOR RISIKO TERJADINYA PNEUMONIA PADA ANAK BALITA
FAKTOR RISIKO TERJADINYA PNEUMONIA PADA ANAK BALITA Susi Hartati,2*, Nani Nurhaeni 3, Dewi Gayatri 3. Akademi Keerawatan Mitra Keluarga Jakarta, Jakarta 3350, Indonesia 2. Program Studi Magister Fakultas
Lebih terperinciMODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang.
MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL Winda Faati Kartika 1, Triastuti Wuryandari 2 1, 2) Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA Universitas Diponegoro
Lebih terperinciANALISIS TAHAN HIDUP PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE
ANALISIS TAHAN HIDUP PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI KABUPATEN KARANGANYAR DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN Titian Peramu Cahyani, Sri Subanti dan Purnami Widyaningsih Jurusan Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Cure rate models merupakan model survival yang memuat cured fraction dan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Cure rate models merupakan model survival yang memuat cured fraction dan uncured fraction. Model ini dikembangkan untuk estimasi proporsi pasien yang sembuh
Lebih terperinciBAB III SURVIVAL ANALYSIS UNTUK MENGUJI RELIABILITAS PRODUK DAN PENENTUAN GARANSI PRODUK 3.1 Garansi
BAB III SURVIVAL ANALYSIS UNTUK MENGUJI RELIABILITAS PRODUK DAN PENENTUAN GARANSI PRODUK 3.1 Garansi Garansi dapat diartikan sebagai jaminan yang diberikan secara tertulis oleh pabrik atau supplier kepada
Lebih terperinciAPLIKASI REGRESI PARTIAL LEAST SQUARE UNTUK ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KOTA YOGYAKARTA
-ISSN 979 3693 e-issn 2477 0647 MEDIA STATISTIKA 9(2) 206: 75-84 htt://eournal.undi.ac.id/index.h/media_statistika APLIKASI REGRESI PARTIAL LEAST SQUARE UNTUK ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
Lebih terperinciBAB III ANALISIS RANTAI MARKOV PADA PERAMALAN PANGSA PASAR
BAB III ANALISIS RANTAI MARKOV PADA PERAMALAN PANGSA PASAR Berdasarkan ada bab sebelumnya, ada bab ini akan dijelaskan enetaan atribut-atribut (keseakatan istilah) yang akan digunakan, serta langkah-langkah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Data tahan hidup atau data survival adalah lama waktu sampai suatu peristiwa terjadi. Istilah data survival sendiri banyak digunakan dalam bidang ilmu kesehatan, epidemiologi,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam kehidupan sehari-hari manusia selalu dihadapkan dengan berbagai macam kejadian/peristiwa (event). Meskipun begitu, tidak semua peristiwa tersebut menjadi
Lebih terperinci