Model Regresi Stratified Cox dan Extended Cox untuk Mengatasi Non Proportional Hazard (Studi Kasus Lama Pemberian ASI di Propinsi Lampung Tahun 2013)

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.

[img]
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 > (S2) Master Theses
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 View Item