Model Survival Cox Bivariat dengan Fungsi Copula (Studi Kasus: Kebutaan Mata pada Pasien Retinopati Diabetik)

Mahara, Duhania Oktasya (2024) Model Survival Cox Bivariat dengan Fungsi Copula (Studi Kasus: Kebutaan Mata pada Pasien Retinopati Diabetik). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6003221001-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2026. Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Dalam beberapa fenomena alamiah di dunia nyata, kita dapat mengamati dua waktu sampai terjadinya kejadian dari suatu objek, atau disebut time-to-event yang bersifat bivariat. Event bivariat biasa digunakan pada studi medis khususnya percobaan klinis mengenai penyakit bilateral atau penyakit kronis. Data survival bivariat dianalisis dengan menerapkan metode analisis survival yang membutuhkan model gabungan yang dapat digunakan untuk menganalisis keterkaitan atau korelasi dari masing-masing parameter, pendekatan yang populer digunakan untuk memodelkan data survival bivariat yaitu pendekatan survival copula, dikarenakan memberikan informasi mengenai keterkaitan antar event nya. Fungsi copula adalah fungsi yang digunakan untuk menghubungkan dua variabel dependen dengan mempertimbangkan struktur dependennya, sehingga dapat diterapkan pada model survival bivariat. Pendekatan semiparametrik Cox dapat menjadi pilihan dalam implementasi model ini dikarenakan fleksibelitasnya dan tidak perlu memenuhi asumsi tertentu, namun tetap memberikan hasil estimasi yang baik, sehingga akan dilakukan pemodelan bivariat survival Cox dengan fungsi copula. Metode estimasi dua tahap digunakan untuk mengestimasi parameter model survival bivariat Cox dengan fungsi copula dikarenakan fungsi pseudo-likelihood yang kompleks. Model survival Cox bivariat dengan fungsi copula diimplementasikan pada data kasus kebutaan pada pasien retinopati diabetik yang bertujuan mengevaluasi efektifitas dari sebuah pengobatan laser. Model survival Cox bivarat dengan fungsi copula Frank merupakan model yang paling baik untuk menejelaskan kasus kebutaan retinopati diabetik, yang menunjukkan bahwa pengobatan laser Xenon secara signifikan berpengaruh mengurangi risiko terjadinya kebutaan dibandingkan dengan pengobatan laser Argon dan tanpa diberikan laser, dan parameter copula juga berpengaruh secara signifikan yang artinya kebutaan pada mata kanan dan mata kiri yang diberikan pengobatan yang berbeda memiliki keterkatian, dengan nilai Kendall Tau = 0,73 yang artinya kebutaan pada mata kanan dan mata kiri dengan masing-masing pengobatan yang diterima memiliki korelasi sebesar 73%.
=============================================================================================================================
Dalam beberapa fenomena alamiah di dunia nyata, kita dapat mengamati dua waktu sampai terjadinya kejadian dari suatu objek, atau disebut time-to-event yang bersifat bivariat. Event bivariat biasa digunakan pada studi medis khususnya percobaan klinis mengenai penyakit bilateral atau penyakit kronis. Data survival bivariat dianalisis dengan menerapkan metode analisis survival yang membutuhkan model gabungan yang dapat digunakan untuk menganalisis keterkaitan atau korelasi dari masing-masing parameter, pendekatan yang populer digunakan untuk memodelkan data survival bivariat yaitu pendekatan survival copula, dikarenakan memberikan informasi mengenai keterkaitan antar event nya. Fungsi copula adalah fungsi yang digunakan untuk menghubungkan dua variabel dependen dengan mempertimbangkan struktur dependennya, sehingga dapat diterapkan pada model survival bivariat. Pendekatan semiparametrik Cox dapat menjadi pilihan dalam implementasi model ini dikarenakan fleksibelitasnya dan tidak perlu memenuhi asumsi tertentu, namun tetap memberikan hasil estimasi yang baik, sehingga akan dilakukan pemodelan bivariat survival Cox dengan fungsi copula. Metode estimasi dua tahap digunakan untuk mengestimasi parameter model survival bivariat Cox dengan fungsi copula dikarenakan fungsi pseudo-likelihood yang kompleks. Model survival Cox bivariat dengan fungsi copula diimplementasikan pada data kasus kebutaan pada pasien retinopati diabetik yang bertujuan mengevaluasi efektifitas dari sebuah pengobatan laser. Model survival Cox bivarat dengan fungsi copula Frank merupakan model yang paling baik untuk menejelaskan kasus kebutaan retinopati diabetik, yang menunjukkan bahwa pengobatan laser Xenon secara signifikan berpengaruh mengurangi risiko terjadinya kebutaan dibandingkan dengan pengobatan laser Argon dan tanpa diberikan laser, dan parameter copula juga berpengaruh secara signifikan yang artinya kebutaan pada mata kanan dan mata kiri yang diberikan pengobatan yang berbeda memiliki keterkatian, dengan nilai Kendall Tau = 0,73 yang artinya kebutaan pada mata kanan dan mata kiri dengan masing-masing pengobatan yang diterima memiliki korelasi sebesar 73%.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Analisis survival Cox bivariat, estimasi dua-tahap, event bivariat, fungsi copula, Bivariate Cox survival analysis, bivariate time-to-event, copula function, two stage estimation.
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics
Divisions:	Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Duhania Oktasya Mahara
Date Deposited:	10 Feb 2024 19:30
Last Modified:	22 Feb 2024 06:22
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/106722

Actions (login required)

View Item