Dukalang, Hendra H (2016) Model Cox Proportional Hazard Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Pada Kasus HIV/AIDS. Masters thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1314201028- Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Dalam kehidupan sehari-hari banyak peristiwa yang berhubungan dengan
kelangsungan hidup, salah satunya adalah lama waktu yang dibutuhkan penderita
untuk sembuh dari suatu penyakit. Lama waktu yang dibutuhkan hingga terjadinya
suatu peristiwa tertentu itulah yang disebut waktu survival. Pada umumnya data
survival tidak sepenuhnya dapat diamati atau disebut dengan data tersensor. Salah
satu metode statistika yang dapat digunakan dalam menganalisis data survival,
adalah model Cox Proportional Hazard (Cox PH). Pada perkembanganya, residual
dari pemodelan Cox PH dapat digunakan sebagai variabel respon untuk fungsi
regresi. Hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor terkadang tidak
diketahui bentuk fungsi regresinya. Sehingga di perlukan pendekatan regresi
nonparametrik. Salah satu metode regresi nonparametrik yang dapat digunakan
adalah Multivarite Adaptive Regression Spline (MARS). Pada penelitian ini analisis
survival difokuskan pada penderita HIV/AIDS yang merupakan penyakit
mematikan. Untuk mengetahui tingkat kelangsungan hidup penderita HIV/AIDS,
digunakan fungsi hazard dan fungsi survival dengan variabel lama rawat inap
pasien sebagai respon. Untuk mengetahui faktor-faktor lain yang mempengaruhi
ketahan hidup penderita HIV/AIDS digunakan model Cox PH dengan pendekatan
MARS. Dengan menggunakan Cox PH diperoleh martingale residual dan deviance
residual, kemudian residual dari model tersebut digunakan sebagai variabel respon
pada pemodelan MARS. Berdasarkan pemodelan MARS diperoleh model terbaik
adalah model MARS dengan variabel respon martingale residual. Model terbaik
yang diperoleh adalah hasil kombinasi BF=22, MI=3, dan MO=1 dengan GCV
0,193 dan R2 0,473. Dalam model ini menunjukkan bahwa variabel yang
mempengaruhi kelangsungan hidup pasien HIV/AIDS adalah tingkat pendidikan
berpengaruh sebesar 100%, status pekerjaan berpengaruh sebesar 98,026, status
fungsional berpengaruh sebesar 96,189%, kadar CD4 berpengaruh 45,133%.
==============================================================================================================
In everyday life, there are lot of events associated with survival, one of them
is the time to take the patient to recover from an illness. The length of time required
until the occurrence of a particular event is called survival time. In general, survival
data are not fully observable or so-called data censored. One statistical method that
can be used in analyzing survival data is the Cox Proportional Hazard (Cox PH)
models. In its development, the residuals of the Cox PH modeling can be used as
the response variable for the regression function. The relationship between the
response variable with predictor variables is mostly unknown form of the regression
function. So we need of nonparametric regression approach. One method that can
be used for nonparametric regression is Multivariate Adaptive Regression Splines
(MARS). In this study, survival analysis focused on people with HIV/AIDS which
is a deadly disease. To determine the survival rate of patients with HIV/AIDS, we
use a function of hazard and survival with a variable length of patients’ stay in
response. To determine the factors that influence the resilience of people living with
HIV/AIDS, it was used Cox PH models with MARS approach. By using Cox
proportional hazard, it was obtained martingale residual and deviance residual, then
the residuals of the model used as the response variable in modeling MARS. Based
on MARS modeling, it is obtained that the best model is MARS with the response
variable martingale residual. The best model obtained is the result of a combination
of BF = 22, MI = 3, and MO = 1 GCV 0.193 and 0.473 R2. This model shows that
the variables that effect on the survival of patients with HIV / AIDS is education
level effect of 100%, 98.026 influential employment status, functional status
influence 96.189%, 45.133% CD4 count influence.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTSt 519.536 Duk m |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Survival, Cox Proportional Hazard, MARS, HIV/AIDS |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Mr. Tondo Indra Nyata |
| Date Deposited: | 20 Jan 2020 06:36 |
| Last Modified: | 29 Apr 2024 00:50 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/72767 |
Actions (login required)
 |
View Item |