Model Regresi Cox Proportional Hazard Pada Data Ketahanan Hidup Pasien Stroke Menggunakan Pendekatan Breslow, Efron, dan Exact

Pangalinan, Kherissa Laby (2023) Model Regresi Cox Proportional Hazard Pada Data Ketahanan Hidup Pasien Stroke Menggunakan Pendekatan Breslow, Efron, dan Exact. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06311940000077-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Stroke merupakan penyakit yang memiliki penderita yang cukup banyak dan menjadi penyebab utama kematian pada rumah sakit Indonesia. Penderita stroke juga semakin beragam sehingga tidak bisa dikatakan lagi sebagai penyakit untuk lansia. Faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya serangan stroke bermacam-macam sehingga diperlukannya suatu analisis yang dapat menginformasikan dan memastikan faktor apa saja yang bersignifikan dengan ketahanan hidup penderita. Pada penelitian ini dilakukan analisis ketahanan pasien stroke dengan menggunakan metode model regresi Cox proportional hazard untuk dapat memprediksi risiko pada suatu waktu tertentu dan mengetahui faktor yang mempengaruhinya dengan menggunakan pendekatan Breslow, Efron, dan Exact. Variabel dependen yang digunakan adalah lamanya waktu pasien stroke RSPON Prof. Dr. dr. Mahar Mardjono Jakarta dirawat pada periode 1 Januari 2022 hingga 31 Desember 2022 dan variabel independennya berupa umur, jenis kelamin, status hipertensi, status kolestrol, status diabetes melitus, status dislipidemia, status kelainan jantung, dan status Indeks Massa Tubuh (IMT) pasien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan menggunakan pendekatan Exact lebih baik dibuktikan dengan nilai AIC terkecil yang dihasilkan dengan variabel prediktor yang memiliki keterkaitan pada pasien stroke yang mendapatkan perawatan inap adalah usia, status hipertensi, status kolestrol, dan status dislipidemia dengan hazard ratio dari masing masing variabel adalah 2,3077 untuk kategori usia 45 hingga 54 tahun, 2,2445 untuk kategori usia 55 hingga 64 tahun, 2,5361 untuk kategori usia 65 hingga 74 tahun, 1,9556 untuk kategori usia lebih besar sama dengan 75 tahun, 7,9301 untuk variabel hipertensi, 1,7046 untuk variabel kolestrol, dan 0,2492 untuk varibel dislipidemia.
================================================================================================================================
Stroke is a disease that affects a significant number of people and is a leading cause of death in Indonesian hospitals. The occurrence of stroke is becoming more diverse, so it can no longer be considered a disease solely affecting the elderly. There are various factors that contribute to the occurrence of a stroke, necessitating an analysis to determine the significant factors that affect patient survival. This study conducted a survival analysis of stroke patients using the Cox proportional hazard regression model, employing the Breslow, Efron, and Exact approaches. The dependent variable was the duration of hospitalization for stroke patients at RSPON Prof. Dr. dr. Mahar Mardjono Jakarta from January 1, 2022, to December 31, 2022. The independent variables included age, gender, hypertension status, cholesterol status, diabetes mellitus status, dyslipidemia status, heart abnormality status, and body mass index (BMI) of the patients. The results of the study showed that the modeling using the Exact approach was superior, as evidenced by the lowest AIC value. The predictor variables that were significantly associated with inpatient stroke care were age, hypertension status, cholesterol status, and dyslipidemia status. The hazard ratios for each variable were 2.3077 for the age category of 45 to 54 years, 2.2445 for 55 to 64 years, 2.5361 for 65 to 74 years, 1.9556 for 75 years and older, 7.9301 for hypertension, 1.7046 for cholesterol, and 0.2492 for dyslipidemia.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Survival, Model Regresi Cox proportional hazard, Stroke, Survival Kejadian Bersama, Cox proportional hazard Regression Model, Survival Analysis, Tied Survival
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA276 Mathematical statistics. Time-series analysis. Failure time data analysis. Survival analysis (Biometry)
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Kherissa Laby Pangalinan
Date Deposited:	28 Jul 2023 04:33
Last Modified:	28 Jul 2023 04:33
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/100257

Actions (login required)

View Item