Analisis Regresi Weibull Untuk Mengetahui Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Laju Perbaikan Kondisi Klinis Penderita Stroke Studi Kasus RSU Haji Surabaya

Furqon, Azzahrowani (2014) Analisis Regresi Weibull Untuk Mengetahui Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Laju Perbaikan Kondisi Klinis Penderita Stroke Studi Kasus RSU Haji Surabaya. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 1309100024-Undergraduate_Theses.pdf]
Preview
Text
1309100024-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version

Download (846kB) | Preview

Abstract

Stroke merupakan penyebab kematian utama di Indonesia sebab 154 penyebab kematian di Indonesia di sebabkan oleh stroke. Penelitian ini bertujuan mendapakan model dan memperoleh faktor-faktor yang dapat mempercepat laju kesembuhan penderita stroke di RSU Haji Surabaya dengan menggunakan metode Regresi Weibull. Regresi Weibull adalah metode analisis regresi yang dapat digunakan untuk variabel dependen yang berdistribusi Weibull. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada rata-rata lama perbaikan kondisi klinis pasien stroke 8 hari rata-rata tekanan darah sistolik dan diastolik adalah 15438 dan 9338. Rata-rata usia pasien penderita stroke berusia 61 tahun. Sebagian besar pasien penderita stroke di RS Haji Surabaya berjenis kelamin perempuan kondisi sosial ekonomi baik tidak memiliki riwayat hiperurekemia penyakit jantung hiperkolesterol-emia dan hipertrigliseridemia dan memiliki riwayat penyakit diabetes melitus TIA dan memiliki jenis penyakit stroke infrak. Model terbaik menunjukkan faktor-faktor yang mempengaruhi laju perbaikan kondisi klinis pasien penderita stroke di RSU Haji Surabaya adalah usia penyakit jantung diabetes melitus hiperkolesterol TIA dan jenis stroke dengan nilai AIC 36484. Nilai odd ratio pada faktor usia setiap penambahan U1 kemungkinan mengalami perbailan kondisi klinis 099 kali dibandingkan dengan pasien U. Pada faktor pasien yang memiliki riwayat penyakit jantung diabetes melitus hiperkolesterol dan TIA kemungkinan mengalami perbaikan kondisi klinis 0853 0839 0811 08 kali dibandingkan kondisi sebaliknya. Pasien yang menderita stroke infrak kemungkinan mengalami perbaikan 133 kali dibandingkan menderita stroke hemoragik. ========== Stroke is the leading cause of death in Indonesia because 15.4 of the causes of death in Indonesia caused by stroke. The aim of this study assigned the models and obtain the factors that can accelerate the rate of recovery of stroke patients at RSU Haji Surabaya using Weibull regression method. Weibull regression is a regression method that can be used for the dependent variable Weibull distribution. Results of this study showed that the average length of the patients clinical condition improved stroke 8 days the average systolic and diastolic blood pressure were 154.38 and 93.38. The average age of stroke patients aged 61 years. The majority of stroke patients in hospital Haji Surabaya female both socio-economic conditions no history hiperurekemia heart disease hypercholesterolemia-emia and hypertriglyceridemia and has a history of diabetes mellitus TIA and has the kind of stroke infrak . The best model shows the factors that affect the rate of improvement of the clinical condition of patients with stroke in RSU Haji Surabaya is age heart disease diabetes mellitus hypercholesterolemia TIA stroke and type the 36.484 AIC value. Odds ratio value at each additional factors of age U 1 are likely to experience clinical condition perbailan 0.99 times compared with patients U. On factors that patients had a history of heart disease diabetes mellitus hypercholesterolemia and TIA likely to experience clinical improvement 0.853 0.839 0.811 0.8 times than the opposite. Patients suffering from stroke infrak 1.33 times likely to experience improvement compared suffered a hemorrhagic stroke.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.536 Fur a
Uncontrolled Keywords: regression; perbaikan klinis; regresi weibull; stroke; weibull
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: - Davi Wah
Date Deposited: 13 Feb 2019 09:00
Last Modified: 13 Feb 2019 09:00
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/62263

Actions (login required)

View Item View Item