DAFTAR ISI. Halaman. viii

dokumen-dokumen yang mirip
BAB IV KESIMPULAN DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN... 64

BAB II KAJIAN TEORI. Analisis survival atau analisis ketahanan hidup adalah metode yang

MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL SKRIPSI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. diperhatikan adalah jangka waktu dari awal pengamatan sampai suatu event

BAB III PERLUASAN MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD DENGAN VARIABEL TERIKAT OLEH WAKTU

BAB I PENDAHULUAN. Waktu hidup adalah waktu terjadinya suatu peristiwa. Peristiwa yang

DAFTAR ISI BAB II TINJAUAN PUSTAKA... 9

BAB III REGRESI TERSENSOR (TOBIT) Model regresi yang didasarkan pada variabel terikat tersensor disebut

MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS

BAB III PEMBAHASAN. extended untuk mengatasi nonproportional hazard dan penerapannya pada kasus

SKRIPSI. Disusun oleh : OKA AFRANDA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal)

terdefinisi. Oleh karena itu, estimasi resiko kematian pasien dapat diperoleh berdasarkan nilai hazard ratio. Model hazard proporsional parametrik

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman Online di:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (Kleinbaum dan Klein, 2005). Persson (2002) mengatakan data sintasan adalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

DAFTAR ISI LEMBAR JUDUL... LEMBAR PERNYATAAN... LEMBAR PENGESAHAN... LEMBAR PEDOMAN PENGGUNAAN SKRIPSI... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... DAFTAR ISI...

BAB I PENDAHULUAN. Cure rate models merupakan model survival yang memuat cured fraction dan

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEBERHASILAN BELAJAR MAHASISWA PENDIDIKAN MATEMATIKA DENGAN REGRESI LOGISTIK

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK

MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang.

MODEL REGRESI COX PROPORSIONAL HAZARD PADA DATA KETAHANAN HIDUP. Abstract

ESTIMASI PARAMETER PADA SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN DENGAN METODE LIMITED INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (LIML) SKRIPSI

DAFTAR ISI ABSTRACT. BAB I PENDAHULUAN 1.1 LatarBelakang Pembatasan Masalah TujuanPenulisan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

HASIL DAN PEMBAHASAN. (a) (b) (c)

BAB III LANDASAN TEORI. analisis kesintasan bertujuan menaksir probabilitas kelangsungan hidup, kekambuhan,

BAB I PENDAHULUAN. Dalam penelitian di dunia teknologi, khususnya bidang industri dan medis

ANALISIS LAMA KAMBUH PASIEN HIPERTENSI DENGAN SENSOR TIPE III MENGGUNAKAN REGRESI COX KEGAGALAN PROPORSIONAL

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

SKRIPSI. Disusun oleh LANDONG PANAHATAN HUTAHAEAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PEMODELAN LAJU KESEMBUHAN PASIEN RAWAT INAP TYPHUS ABDOMINALIS

REGRESI LOG-LOGISTIK UNTUK DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE I. oleh NANDA HIDAYATI M

2 Telepon tetap 0 (1) X 3 Kepemilikan. 1 Memiliki telepon 1 telepon Tidak memiliki 2 telepon (1) (2) (3) (4) X 4 Uang muka (%) 1 <

PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR PENGARUH LAMA PROSES PELAYANAN IMB (IZIN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

D-450 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print)

ESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL DENGAN METODE RESTRICTED MAXIMUM LIKELIHOOD (REML) abang Semarang SKRIPSI.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penulisan skripsi. Teori penunjang tersebut adalah: Regresi logistik, analisis survival,

IMPLEMENTASI COX PROPORTIONAL HAZARD MODEL PARAMETRIK PADA ANALISIS SURVIVAL (Studi Kasus: Mahasiswa Universitas Internasional Batam)

BAB II LANDASAN TEORI. landasan pembahasan pada bab selanjutnya. Pengertian-pengertian dasar yang di

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial

Pemodelan Kekambuhan Pasien Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Regresi Cox Extended

BAB I PENDAHULUAN. Menurut Lee (2001), terdapat tiga faktor yang dibutuhkan dalam menentukan waktu survival, yaitu:

Kata Kunci: Model Regresi Logistik Biner, metode Maximum Likelihood, Demam Berdarah Dengue

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

SBAB III MODEL VARMAX. Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PROSIDING Kajian Ilmiah Dosen Sulbar ISBN: FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI WAKTU SEMBUH ALERGI DENGAN ANALISIS SURVIVAL

(M.9) PEMODELAN MELEK HURUF DAN RATA-RATA LAMA STUDI DENGAN PENDEKATAN MODEL BINER BIVARIAT

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ANALISIS DATA UJI HIDUP KODE MATA KULIAH : MAA SKS

BAB I PENDAHULUAN. Dalam suatu penelitian, hubungan suatu variabel dependent atau

Pemodelan Logit, Probit dan Complementary Log-Log pada Studi Kasus Partisipasi Perempuan dalam Pembangunan Ekonomi di Kalimantan Selatan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB III MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA MODEL REGRESI POISSON

ANALISIS PENDUDUK BEKERJA BERDASARKAN SEKTOR PEKERJAAN DAN JAM KERJA MENGGUNAKAN REGRESI PROBIT BIVARIAT DI PROVINSI ACEH

Kata Kunci: TBC, Laju Kesembuhan, Analisis Survival, Regresi Cox-Weibull

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Analisis Survival

Analisis Regresi Nonlinear (I)

ANALISIS SURVIVAL DALAM MEMODELKAN SISWA PUTUS SEKOLAH

REGRESI COX MULTIVARIAT DENGAN DISTRIBUSI WIEBULL MULTIVARIAT

Generalized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017

BAB III METODE EGARCH, JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NEURO-EGARCH

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PEMODELAN REGRESI COX DAN REGRESI WEIBULL WAKTU SEMBUH DIARE PADA BALITA

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI LOG-LOGISTIK ABSTRAK

PENDEKATAN REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK PENDIDIKAN DI JAWA TIMUR

Analisis Regresi Cox Extended pada Pasien Kusta di Kecamatan Brondong Kabupaten Lamongan

ESTIMASI INTERVAL KEPERCAYAAN (CONFIDENCE INTERVAL) PARAMETER MODEL PROSES GEOMETRIK WEIBULL PADA ANALISIS UJI HIDUP UNTUK DATA TERSENSOR TIPE II

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

ADLN Perpustakaan Universitas Airlangga

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 2, Tahun 2014, Halaman Online di:

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

ANALISIS DAYA TAHAN DEBITUR MENGGUNAKAN PERLUASAN MODEL COX DAN COX STRATIFIKASI IWAN KURNIAWAN

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB II LANDASAN TEORI. berhubungan dengan waktu, mulai dari awal sampai terjadinya suatu peristiwa

ELSA HERLINA AGUSTIN:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB III ESTIMASI BIAYA GARANSI TV. Pada bab ini akan dibahas tahapan-tahapan yang dilakukan untuk

UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG

MODEL REGRESI STRATIFIED COX DAN EXTENDED COX UNTUK MENGATASI NON PROPORTIONAL HAZARD Studi Kasus : Lama Pemberian ASI di Propinsi Lampung Tahun 2013

MODEL REGRESI PROBIT BIVARIAT SKRIPSI

Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama

LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PEMODELAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSION PADA REGRESI POISSON

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

Transkripsi:

DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii KATA PENGANTAR... iv ABSTRAK... vi ABSTACT... vii DAFTAR ISI... viii DAFTAR SIMBOL... xi DAFTAR TABEL... xiii DAFTAR GAMBAR... xiv DAFTAR LAMPIRAN... xv BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Perumusan Masalah... 3 1.3 Pembatasan Masalah... 3 1.4 Tujuan Penulisan... 3 1.5 Manfaat Penulisan... 4 1.6 Sistematika Penulisan... 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA... 5 2.1 Konsep Dasar Uji Tahan Hidup... 5 2.1.1 Fungsi Tahan Hidup ( Fungsi Survival )... 6 2.1.2 Fungsi Densitas Peluang... 7 2.1.3 Fungsi Kegagalan ( Fungsi Hazard )... 7 2.2 Hubungan antara Fungsi Fungsi Tahan Hidup... 8 2.3 Tipe Tipe Penyensoran... 9 2.3.1 Sensor Tipe I... 10 2.3.2 Sensor Tipe II... 11 2.3.3 Sensor Tipe III... 13 viii

2.4 Metode Maksimum Likelihood ( Maximum Likelihood Estimator /MLE )... 14 2.5 Matriks... 16 2.5.1 Definisi Matriks... 16 2.5.2 Matriks Transpose... 17 2.5.3 Matriks Invers ( Kebalikan )... 17 2.5.4 Matriks Hessian... 17 2.6 Prosedur Newton - Raphson... 18 2.7 Asumsi Fungsi Kegagalan Proporsional... 19 2.7.1 Model Fungsi Kegagalan Proporsional... 19 2.8 Uji Logrank... 20 2.9 Kaplan Meier Estimator... 21 BAB III PERLUASAN MODEL REGRESI COX... 23 3.1 Model Fungsi Kegagalan Tak Proporsional... 23 3.2 Perluasan Model Regrsi Cox... 24 3.2.1 Estimasi Parameter... 24 3.2.2 Taksiran Fungsi Dasar Tahan Hidup dan Fungsi Dasar Kegagalan... 32 3.3 Pengujian Asumsi Fungsi Kegagalan Proporsional... 33 3.3.1 Menilai Variabel (Waktu) Bebas yang Tidak Memenuhi Asumsi Fungsi Kegagalan Proporsional... 34 3.4 Pengujian Parameter... 35 3.4.1 Pengujian secara Serentak... 35 3.4.2 Pengujian secara Parsial... 36 3.5 Flowchart... 37 3.6 Aplikasi Metode Perluasan Model Regresi Cox... 38 3.6.1 Contoh Kasus... 38 3.6.2 Identifikasi Variabel... 38 3.7 Analisis Deskriptif secara Keseluruhan... 40 3.8 Analisis Deskriptif Tiap Variabel... 41 3.8.1 Klinik... 41 ix

3.8.2 Prison Record... 43 3.8.3 Dosis Methadone... 45 3.9 Uji Log Rank... 47 3.9.1 Waktu Ketahanan Hidup Pasien... 48 3.10 Asumsi Pemodelan... 48 3.10.1 Pemeriksaan Variabel (waktu) Bebas yang Tidak Memenuhi Asumsi Fungsi Kegagalan Proporsional... 51 3.11 Pengujian Perluasan Model Regresi Cox... 54 3.11.1 Pengujian Serentak... 54 3.11.2 Pengujian Parsial... 55 BAB IV KESIMPULAN... 60 DAFTAR PUSTAKA... 62 LAMPIRAN... 64 x

DAFTAR SIMBOL T t n r n 0 : Variabel random waktu tahan hidup : Waktu tahan hidup : Jumlah komponen uji : Jumlah komponen gagal dalam penyensoran : Banyaknya komponen uji pada kondisi tertentu n f t : Banyaknya komponen yang gagal n s t : Banyaknya komponen yang bertahan hidup S(t) f(t) F(t) h(t) H(t) S(t) h(t) W L : Fungsi tahan hidup : Fungsi densitas peluang dari T : Fungsi distribusi kumulatif : Fungsi kegagalan dari waktu tahan hidup T : Fungsi kegagalan kumulatif : Estimasi fungsi tahan hidup yang terjadi : Estimasi fungsi kegagalan : Tingkat signifikansi : Statistik uji Log Rank n j : Jumlah kesesuaian pasien yang masih hidup pada waktu ke t (j) d j e kj : Jumlah total kematian pasien pada waktu ke t (j) : Nilai ekspektasi kematian pada waktu ke t (j) pada kelompok ke-k d kj : Jumlah kematian dari kelompok ke-k pada waktu ke t (j) V kj : Varians dari d kj xi

h i (t) h 0 (t) β γ L(β) x (j) δ i : Model fungsi kegagalan proporsional untuk individu ke-i : Fungsi dasar kegagalan : Parameter beta : Parameter gamma : Fungsi likelihood : Variabel penjelas dari individu yang gagal pada saat ke-j : Indikator sensoring dimana, i = 0, individu yang tersensor 1, individu tidak tersensor U(β) H(β) I ( ) u (β s ) I 1 (β s ) r ji 2 W j Exp(B) -2LL : Vektor penaksir maksimum likelihood : Matrik Hessian : Matrik informasi yang diamati : vektor skor efisien : Invers matriks informasi yang diamati : Estimasi schoenfeld residual dari variabel j untuk individu ke i : Statistik Uji Chi-square : Statistik Uji Wald : Hazard ratio atau odds ratio : - 2 Log Likelihood xii

DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Statistik Deskriptif Pasien Pecandu Heroin... 40 Tabel 3.2 Deskriptif Pasien Pecandu Heroin Variabel Klinik... 41 Tabel 3.3 Deskriptif Pasien Pecandu Heroin Variabel Prison Record... 43 Tabel 3.4 Deskriptif Pasien Pecandu Heroin Variabel Dosis Methadone... 45 Tabel 3.5 Statistik Uji Log Rank Tiga Faktor... 47 Tabel 3.6 Uji Shcoenfeld Residual... 51 Tabel 3.7 Uji Parsial Model... 56 xiii

DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Contoh Grafik Tersensor Tipe I... 11 Gambar 2.2 Contoh Grafik Tersensor Tipe II... 12 Gambar 2.3 Contoh Grafik Tersensor Tipe III... 13 Gambar 3.1 Prosedur Analisis Data... 37 Gambar 3.2 Fungsi Tahan Hidup dan Fungsi Kegagalan Variabel Klinik... 42 Gambar 3.3 Fungsi Tahan Hidup dan Fungsi Kegagalan Variabel Prison Record... 44 Gambar 3.4 Fungsi Tahan Hidup dan Fungsi Kegagalan Variabel Dosis Methadone... 46 Gambar 3.5 Plot e log [- e log S(t)] Terhadap Waktu Survival... 49 xiv

DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Data Ketahanan Hidup Pecandu Heroin... 64 Lampiran 2. Taksiran Fungsi Tahan Hidup Tiap Variabel... 68 Lampiran 3. Uji Logrank Variabel Bebas... 81 Lampiran 4. Taksiran Fungsi Tahan Hidup dan Fungsi Kegagalan Metode Kaplan-Meier... 83 Lampiran 5. Uji Schoenfeld Residual... 88 Lampiran 6. Model Regresi Cox Fungsi Kegagalan Proporsional... 89 Lampiran 7. Perluasan Model Regresi cox... 90 Lampiran 8. Taksiran Fungsi Dasar Kegagalan... 92 Lampiran 9. Taksiran Fungsi Kegagalan dari Fungsi Dasar Kegagalan... 97 2 Lampiran 10. Tabel Distribusi Chi-Kuadrat... 102 xv