Pemodelan Perulangan Pengobatan Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo dengan Bayesian Geometric Regression dan Bayesian Mixture-Geometric REGRESSION

Irawan, Aldho Riski (2017) Pemodelan Perulangan Pengobatan Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo dengan Bayesian Geometric Regression dan Bayesian Mixture-Geometric REGRESSION. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1313100039-Undergraduate-Theses.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Kesehatan masih menjadi permasalahan negara Indonesia seiring dengan jumlah kasus dan kematian yang masih tinggi. Salah satu penyakit yang banyak diderita masyarakat Indonesia adalah kanker serviks. Kanker serviks adalah pertumbuhan sel-sel yang tidak normal pada jaringan leher rahim. Jumlah kasus kanker serviks di Indonesia menempati peringkat kedua setelah kanker payudara dari segi jumlah penderita kanker pada perempuan, namun sebagai penyebab kematian masih menempati peringkat pertama. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup pasien kanker serviks ditinjau dari jumlah perulangan pengobatan pasien yang berdistribusi geometri. Pemodelan dilakukan dengan Bayesian Geometric Regression dan Bayesian Mixture Geometric Regression. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa model terbaik adalah dengan metode Bayesian Geometric Regression dengan pendekatan distribusi binomial negatif. Berdasarkan model tersebut diketahui bahwa semakin banyak kemoterapi yang dilakukan pasien maka jumlah pengobatan yang dilakukan semakin banyak. Pasien yang menderita anemia justru memiliki harapan hidup lebih tinggi daripada pasien yang tidak mengalami anemia. ==================================================================== Health is still a problem for Indonesia as the number of cases and deaths are still high. One of the many diseases suffered by Indonesian society is cervical cancer. Cervical cancer is the abnormal's growth of cells in the cervical tissue. In Indonesia, the number of cervical cancer cases is second ranks, but by cause of death is still first rank. This study was conducted to determine the factors that affect survival of cervival cancer patients, in terms of patients frequency service that are distributed geometry. The modelling using Bayesian Geometric Regression and Bayesian Mixture Geometric Regression. The best model of this research is modelling by using Bayesian Geometric Regression method with Negative Binomial distribution approach. Chemotherapy and anemia status are factors that affect the frequency of treatment by cervical cancer patients. Chemotherapy improves patient survival. Patients with anemia actually have greater survival than patients without anemia.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Bayesian, Kanker Serviks, Mixture Model, Regresi Geometri.
Subjects: Q Science > Q Science (General)
R Medicine > RA Public aspects of medicine
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Aldho Riski Irawan
Date Deposited: 10 Jan 2018 07:22
Last Modified: 05 Mar 2019 06:52
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/48005

Actions (login required)

View Item View Item