Penerapan metode Bayesian untuk mendapatkan model ketahanan hidup pasien penderita diabetes melitus (studi kasus : penderita diabetes melitus di Rumah Sakit XYZ)

Umrokah, Siti (2018) Penerapan metode Bayesian untuk mendapatkan model ketahanan hidup pasien penderita diabetes melitus (studi kasus : penderita diabetes melitus di Rumah Sakit XYZ). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
06111440000057-Undergraduate_Theses.pdf - Accepted Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Analisis ketahanan hidup dapat diterapkan untuk menganalisis waktu tahan hidup pasien terhadap suatu penyakit. Pada Tugas Akhir ini, analisis ketahanan hidup dilakukan pada pasien penderita diabetes melitus. Ketahanan hidup suatu kelompok dapat diperoleh dengan mengetahui banyaknya individu yang mengalami kegagalan. Waktu ketahanan hidup didefinisikan sebagai lamanya pasien menjalani perawatan di Rumah Sakit XYZ. Sebelum diperoleh fungsi ketahanan hidup, dilakukan estimasi parameter peluang kegagalan dari distribusi Binomial dengan menggunakan metode Bayesian. Adapun distribusi prior yang digunakan untuk estimasi peluang kegagalan yaitu distribusi Beta yang merupakan prior konjugat dari distribusi Binomial. Setelah itu, estimasi parameter Weibull dengan menerapkan metode Least Square sehingga diperoleh fungsi ketahanan hidup pasien diabetes melitus yang menjalani perawatan di Rumah Sakit XYZ. Faktor resiko dari penyakit diabetes melitus dapat diketahui dengan model Cox Proportional Hazard menggunakan algoritma Gibbs Sampling dengan bantuan software WinBUGS. Diperoleh parameter untuk distribusi Weibull γ ̂=1,9629 dan η ̂=831,1894 sehingga fungsi ketahanan hidup pasien diabetes melitus dapat diketahui dengan mensubstitusi waktu ketahanan hidup pasien. Berdasarkan model Cox Proportional Hazard, diketahui bahwa faktor jenis kelamin, usia, tekanan darah, dan penyakit penyerta mempengaruhi ketahanan hidup pasien penderita diabetes melitus.===================================================================================The survival analysis can be applied to analyze the patient's survival time against a disease. In this Final Project, survival analysis was performed in patients with diabetes mellitus. The survival of a group can be obtained by knowing the number of individuals who fail. The survival time is defined as the length of time patients undergo treatment at XYZ Hospital. Before the survival function is obtained, an estimated probability parameter of the Binomial distribution by Bayesian method is obtained. The prior distribution used for the estimated probability of failure is the Beta distribution which is the prior conjugate of the Binomial distribution. After that, Weibull parameter estimation by applying Least Square method to obtain survival function of diabetes mellitus patient who underwent treatment at XYZ Hospital. Risk factors from diabetes mellitus can be known by Cox Proportional Hazard model using Gibbs Sampling algorithm with the help of WinBUGS software. Obtained parameters for Weibull distribution γ = 1.9629 and η = 831,1894 so that the survival function of patients with diabetes mellitus can be known by substituting the patient's survival time. Based on the Cox Proportional Hazard model, it is known that the factors of sex, age, blood pressure, and comorbidities affect the survival of patients with diabetes mellitus.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSMa 519.542 Umr p
Uncontrolled Keywords: Analisis Ketahanan Hidup, Diabetes Melitus, Least Square, Metode Bayesian, Distribusi Weibull
Subjects: Q Science
Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA279.5 Bayesian statistical decision theory.
Divisions: Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Siti Umrokah
Date Deposited: 13 Nov 2020 12:26
Last Modified: 29 Dec 2020 06:39
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/58826

Actions (login required)

View Item View Item