Pemodelan Regresi Logistik Ordinal pada Pasien PPOK (Penyakit Paru Obstruktif Kronik) di RSUD Haji Provinsi Jawa Timur

Nadhifa, Sevina Ashya (2025) Pemodelan Regresi Logistik Ordinal pada Pasien PPOK (Penyakit Paru Obstruktif Kronik) di RSUD Haji Provinsi Jawa Timur. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5003211028-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penyakit tidak menular atau noncommunicable diseases (NCD) merupakan penyumbang terbesar kematian dunia yaitu sebesar 74% dari seluruh kematian. Empat penyakit utama dari NCD yaitu penyakit kardiovaskular, kanker, diabetes, dan penyakit pernapasan kronis. Salah satu penyakit kronis yang termasuk kedalam NCD adalah PPOK (Penyakit Paru Obstruktif Kronik). Menurut GOLD (Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease), PPOK disebabkan oleh paparan partikel dan gas berbahaya (noxious gases), serta faktor-faktor lainnya. GOLD mengklasifikasikan pasien PPOK kedalam tiga kelompok yaitu kelompok A, B, dan E. Pengklasifikasian dilakukan berdasarkan gejala dan riwayat eksaserbasi dalam rentang waktu satu tahun. Penelitian ini menggunakan analisis regresi logistik ordinal dengan mengklasifikasikan pasien berdasarkan kriteria GOLD yaitu sejumlah tiga kategori. Regresi logistik ordinal digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang diduga memengaruhi dalam pengkategorian pasien PPOK seperti usia, jenis kelamin, dan faktor klinis lainnya. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari rekam medis pasien PPOK di RSUD Haji Provinsi Jawa Timur. Berdasarkan hasil analisis, didapatkan bahwa pasien PPOK yang melakukan pengobatan di RSUD Haji Provinsi Jawa Timur yang terbanyak adalah pasien kelompok E sebanyak 57 pasien. Faktor risiko yang berpengaruh signifikan terhadap klasifikasi pasien PPOK adalah FEV1 dan sputum purulence. Pada uji kesesuaian model diketahui bahwa nilai P-Value > a maka dapat dikatakan model telah sesuai atau tidak terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan hasil prediksi model.
=========================================================================================================================================
Noncommunicable diseases (NCD) are the largest contributors to global deaths, accounting for 74% of all deaths. The four main diseases of NCD are cardiovascular diseases, cancer, diabetes, and chronic respiratory diseases. One of the chronic diseases included in NCD is COPD (Chronic Obstructive Pulmonary Disease). According to GOLD (Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease), COPD is caused by exposure to harmful particles and gases (noxious gases), as well as other factors. GOLD classifies COPD patients into three groups: Group A, B, and E. The classification is based on symptoms and exacerbation history within a one-year period. This study uses ordinal logistic regression analysis by classifying patients based on GOLD criteria into three categories. Ordinal logistic regression is used to identify factors that are suspected to influence the categorization of COPD patients, such as age, gender, and other clinical factors. The data used is secondary data from the medical records of COPD patients at Haji Public Hospital of East Java Province. Based on the analysis results, it was found that the most numerous COPD patients receiving treatment at Haji Public Hospital of East Java Province were from group E, totaling 57 patients. The risk factors that significantly influence the classification of COPD patients are FEV1 and sputum purulence. In the model fit test, it was found that the P-Value >

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Faktor Risiko, GOLD, PPOK, Regresi Logistik Ordinal, COPD, GOLD, Ordinal Logistic Regression, Risk Factor
Subjects:	Q Science > QR Microbiology > QR180 Immunology Q Science > QR Microbiology > QR74.8 Bacteria R Medicine > RC Internal medicine > RC691 Blood-vessels--Diseases. R Medicine > RC Internal medicine > RC771 Pneumonia.
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Sevina Ashya Nadhifa
Date Deposited:	05 Aug 2025 07:34
Last Modified:	05 Aug 2025 07:36
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/127422

Actions (login required)

View Item