Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.

dokumen-dokumen yang mirip
Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

X a, TINJAUAN PUSTAKA

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

Rancangan Acak Kelompok

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA

Declustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

BAB 2. Tinjauan Teoritis

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU

Hidraulika Komputasi

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

III. METODE KAJIAN A.

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

STUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI. Fakultas Teknik Universitas Riau, Pekanbaru,

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

Estimasi Parameter Model Logit pada Respons Biner Multivariat Menggunakan Metode Mle dan Gee

Muniya Alteza

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU

BAB II LANDASAN TEORI

2.2.3 Ukuran Dispersi

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT

Analisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard

Penerapan Analisis Survival untuk Menaksir Waktu Bertahan Hidup bagi Penderita Penyakit Jantung

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati

Statistika ITS Surabaya

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

Analisis Korelasi dan Regresi

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB 3 METODE PENELITIAN

*Corresponding Author:

PEMODELAN REGRESI POISSON UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TENGAH

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Universitas Sumatera Utara

Pemodelan Regresi Poisson Inverse Gaussian Studi Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif

Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2)

Transkripsi:

Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc.

AGENDA

OUTLINE PENDAHULUAN Laar Belakag Rumusa Masalah Tujua Peela Mafaa Peela Baasa Masalah

LATAR BELAKANG Urua ke 3 d Dua 5,4% peyebab kemaa d Idoesa d sebabka oleh sroke (Vva, 0) Daa Tahu 006 Rawa Iap 44.365 Meggal 8.878 Toal 53.43 0,83 0,7 Prevales sroke perserbu peduduk Idoesa, 8,3 Pase Sroke d RS dr Soeomo 600 Orgasas Sroke Dua mecaa hampr 85% 4 Jawa Tmur, 7,7 Surabaya, 7 750 000 999 000 00 00 0 varabel depede berdsrbus Webull Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 4

LATAR BELAKANG Upaya yag Dlakuka Pemerah Membmbg da membau eaga meds Program kurad agar dak erjad seraga ulag Megoba seseorag yag mempuya fakor resko gg erhadap sroke Rehablas akba peyak sroke BELUM BERHASIL Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 5

LATAR BELAKANG (Sulsya, 03 )aalss erhadap fakor-fakor yag mempegaruh laju perbaka kods kls pase pedera sroke dega regres cox webull (Sswao, 005) fakor resko yag mempegaruh kejada sroke berulag (L, 008)kejada sroke yag berulag da kasus kemaa dalam hubuga kods sosal ekoom (Asu,009 )Regres Webull yag dguaka uuk megaals daa keahaa hdup erhadap suau peyak ereu (Quras, 03) Esmas Parameer Dega Peguja Hpoess pada Model Regres Bvarae Webull (Haagal,005 )regres Webull Bvara Sroke Regres Webull Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 6

Bagamaa model Regres Webull uuk aalss daa laju perbaka kods kls pase pedera sroke d koa Surabaya? Fakor-fakor apa saja yag mempegaruh laju perbaka kods kls pedera sroke d Koa Surabaya? Tujua Peela Rumusa Masalah RUMUSAN MASALAH & TUJUAN PENELITIAN Medapaka model Regres Webull uuk daa laju perbaka kods kls pedera sroke d koa Surabaya. Memperoleh fakor-fakor yag mempegaruh laju perbaka kods kls pedera sroke d Koa Surabaya. Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 7

MANFAAT PENELITIAN & BATASAN MASALAH Mafaa Peela Mahasswa mampu memaham aalss survval da Regres Webull Megeahu fakor-fakor yag dapa mempegaruh laju keaha hdup pedera sroke, sehgga phakphak yag erka dapa megkaka peagaaa da peyembuha Memberka formas kepada masyaraka agar dapa meerapka pola hdup seha gua memmalsr rsko erserag sroke Baasa Masalah Baasa masalah pada peela adalah pase pedera sroke yag perah rawa ap d RSU Haj Surabaya dega kods akhr megalam perbaka meuju kods bak. Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 8

OUTLINE TINJAUAN PUSTAKA Aalss Survval Peguja Dsrbus Daa Uj Mulkoleras Fugs Survval da Fugs Hazard Regres Webull Sroke

ANALISIS SURVIVAL Tga fakor yag dbuuhka dalam meeuka waku survval (Le, 997): Tme org aau sar po Beberapa kemugka peyebab erjadya daa ersesor Los of follow up Defs falure eve Termao of he sudy Skala pegukura harus jelas Drop Ou Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 0

PENGUJIAN DISTRIBUSI DATA Uj yag dguaka uuk peguja dsrbus daa adalah uj Aderso Darlg : Hpoess : H 0 : Varabel depede sesua dega dsrbus dugaa H : Varabel depede dak sesua dega dsrbus dugaa Sask uj : A + ( ) [ l F( ) + l( F( ))] Tolak H 0 jka la p-value < α Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS

Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS DISTRIBUSI WEIBULL PARAMETER fugs kepadaa probablas (FKP) f ) ( fugs kumulaf dsrbus (CDF) () F Beuk kurva pada dsrbus Webull parameer (scale da shape)

UJI MULTIKOLINIERITAS Deeks mulkoleras pada varabel depede yag kou: la Varace Iflao Facor (VIF) VIF VIF >0 meujukka adaya R mulkoleras j la koefse korelas Pearso (r j ) r xx x x x x x x x x (r j ) > 95% meujukka adaya erjad mulkoleras Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 3

UJI MULTIKOLINIERITAS Uuk megeahu hubuga keeraa aar varabel depede dega daa kaegork dapa megguaka uj depedes Uj Idepedes : Hpoess : H 0 : Varabel da j salg bebas H : Varabel da j dak salg bebas Sask Uj : χ I J ( ˆ ) j μj j ˆ μ j ˆ μ j Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 4.. j Tolak H 0 jka la χ > χα,( I)( J) Mulkoleras dapa daggulag dega cara meghlagka aau mereduks varabel predkor yag demuka adaya koleras.

FUNGSI SURVIVAL FUNGSI HAARD Fugs survval dapa dguaka uuk meyaaka probablas suau objek beraha dar waku mula-mula sampa waku Fugs hazard adalah probablas suau dvdu yag megalam kemaa pada waku, karea u fugs hazard merupaka agka kemaa bag seorag dvdu yag mash beraha hdup uuk waku. S () P( T ) F () h ( < + δ ) lm P T T δ 0 δ Hubuga d aara fugs kumulaf hazard da fugs survval H logs Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 5

Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 6 REGRESI WEIBULL fugs dar survval Webull S() : p x p x x + + + + K 0 l fugs dar PDF Webull f() : p p + + + + K 0 Esmas fugs hazard pada regres Webull dmaa S ) ( () S f S f h Model Regres

Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 7 ESTIMASI PARAMETER REGRESI WEIBULL PDF Webull f() : fugs l-lkelhood Turua perama f [ ] + L ' l ' l, l [ ] j j j L ', l { } + + L ' l ' l ', l [ ] L 0 ', l

ESTIMASI PARAMETER REGRESI WEIBULL Turua Kedua l L j (, ) m [ j m ( ' )] l L 0 (, ) [ ( ' )( { l + ) ' }] l L (, ) m m + m ( ' )[ { l( ) ( ' ) } + ] l L (, ) { l( ) ( ' ) } ( ' ) esmas parameer dperoleh dega meode eras Newo-Raphso dar ( l+ ) ( l) ( l) ( l) marks Hessa θ θ H ( θ ) g( θ ) Semar Hasl Tugas Akhr - Jurusa Saska ITS 8