Maryama, Anita (2016) Model Regresi Stratified Cox dan Extended Cox untuk Mengatasi Non Proportional Hazard (Studi Kasus Lama Pemberian ASI di Propinsi Lampung Tahun 2013). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1314201720-Master-Thesis.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview |
Abstract
Analisis survival merupakan salah satu prosedur dalam statistika untuk
menganalisis data di mana variabel yang diperhatikan adalah waktu sampai
terjadinya suatu kejadian (event) dan variabel-variabel lain yang diduga
mempengaruhi waktu survival. Beberapa metode analisis tersedia untuk
mendapatkan informasi dari data survival. Ada tiga macam pendekatan yaitu
nonparametrik, parametrik, dan semiparametrik. Salah satu metode
semiparametrik yang sering digunakan untuk menganalisis data survival yaitu
regresi Cox. Penggunaan regresi Cox harus memenuhi asumsi proportional
hazard, jika asumsi ini tidak terpenuhi dalam memodelkan regresi Cox, berarti
komponen linear yang membentuk model dalam berbagai waktu tidak sesuai
akibatnya pemodelan regresi Cox tidak tepat, dan disebut sebagai non
proportional hazard. Untuk itu perlu dicari solusi untuk mengatasi permasalahan
tersebut, yaitu dengan membentuk model regresi stratified Cox dan extended Cox.
Dalam penelitian ini, sebagai aplikasinya diterapkan untuk kasus lama pemberian
ASI di Propinsi Lampung tahun 2013. Berdasarkan hasil pengolahan, model
regresi stratified Cox lebih baik dibandingkan dengan model regresi extended
Cox. Variabel yang signifikan mempengaruhi lamanya pemberian ASI pada
model stratified Cox adalah tingkat pendidikan, dan untuk model extended Cox
adalah tingkat pendidikan, jumlah anak lahir hidup dengan fungsi heaviside dan
tempat tinggal dengan fungsi heaviside.
==================================================================================================================
Survival analysis is a statistical procedure to analyze data in which
variable to consider is the time to occurrence of an event and other variables that
may have influenced the survival time. Several analytical methods are available to
obtain information from the survival data. There are three kinds of approaches,
non parametric, parametric, and semi parametric. One of the semi parametric
method often is used to analyze the survival data is Cox regression. Using Cox
regression must meet the assumptions of proportional hazard, if this assumption is
not met in modeling Cox regression, it means the linear component establish the
model in a variety of time does not match so the result of modeling Cox
regression is not appropriate and it is referred to as non proportional hazard. For it
is necessary to find a solution to overcome these problems namely by forming a
stratified Cox and extended Cox regression model. In this study, as the application
applied to duration of breastfeeding in Lampung Province in 2013. Based on the
results, stratified Cox regression is better than the extended Cox regression model.
Variables that significantly affect the duration of breastfeeding in stratified Cox
model is the level of education, and the extended Cox model is the level of
education, number of ever born child with the heaviside function and residence
with the heaviside function.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTSt 519.546 Mar m |
| Uncontrolled Keywords: | lama menyusui, non proportional hazard, stratified Cox, extended Cox |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Users 13 not found. |
| Date Deposited: | 19 Jun 2017 02:23 |
| Last Modified: | 14 Nov 2018 07:46 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/41728 |
Actions (login required)
 |
View Item |