Pemodelan Kasus Stroke Berdasarkan Jenisnya Menggunakan Analisis Regresi Logistik Biner di Rumah Sakit Umum Haji Surabaya

Aulia, Zaynita Asmi (2017) Pemodelan Kasus Stroke Berdasarkan Jenisnya Menggunakan Analisis Regresi Logistik Biner di Rumah Sakit Umum Haji Surabaya. Diploma thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 1314030080-Non_Degree.pdf]
Preview
Text
1314030080-Non_Degree.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Stroke terjadi karena otak tidak tersuplai oleh darah. Stroke dibedakan menjadi dua golongan besar yaitu stroke hemoragik yang artinya pecahnya cabang pembuluh darah di otak, sedangkan stroke iskemik adalah penyumbatan pada cabang pembuluh darah di otak. Kejadian stroke iskemik sekitar 80% dari seluruh total kasus stroke, sedangkan stroke hemoragik hanya sekitar 20% dari seluruh total kasus stroke. Stroke disebabkan oleh banyak faktor (multikausal) sehingga analisis yang digunakan untuk mengetahui faktor-faktor stroke berdasarkan jenisnya adalah regresi logistik biner. Regresi logistik biner adalah regresi nonlinier yang variabel responnya bersifat dikotomus, yaitu hanya mempunyai dua kemungkinan nilai. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya stroke iskemik. Sumber data yang digunakan yaitu data sekunder yang diperoleh dari hasil rekam medis pasien stroke rawat inap di Rumah Sakit Umum Haji Surabaya periode Januari 2016 – Desember 2016. Pengambilan data dilakukan dengan cara sampling sebanyak 75 pasien. Variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jenis kelamin, usia, status hipertensi, status diabetes mellitus, status hiperkolesterol, riwayat stroke keluarga, indeks massa tubuh, dan status merokok. Dari penelitian ini disimpulkan bahwa variabel atau faktor yang mempengaruhi stroke iskemik adalah jenis kelamin, usia, dan status hipertensi. Ketepatan model dalam mengklasifikasikan jenis stroke yaitu 76%.
========================================================================================================================
Stroke occurs since brain is not supplied by blood. Stroke is divided into two groups, they are hemorragic and ischemic. Hemorragic stroke is caused by brain aneurysm burst whereas ischemic stroke occurs when the brain is blocked by a blood clot. Ischemic strokes account for about 80% of all strokes while hemorragic strokes only for about 20% of all strokes. Stroke is caused by multicausal so the appropriate method to determine the factors of stroke based on its type is binary logistic regression. Binary logistic regression is nonlinear regression which response variable is dichotomous or taking on two possible values. This study is to determine the factors that risked ischemic stroke. This study uses secondary data which is acquired from medical record of stroke inpatient in Haji Hospital Surabaya on January 2016 – December 2016. Data were collected by sampling amount 75 inpatients. In this study the predictor variable are sex, age, hypertension status, diabetes mellitus status, hypercholesterolemia status, family stroke history, body-mass index, and smoke status. The conclusions of this study are the factors that risked ischemic stroke are sex, age, and hypertension status. The accuracy of model to classify stroke is 76%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Binary Logistic Regression, Ischemic Stroke
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
R Medicine > RB Pathology
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49401-(D3) Diploma 3
Depositing User: Zaynita Asmi Aulia
Date Deposited: 10 Aug 2017 05:56
Last Modified: 05 Mar 2019 02:41
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/42103

Actions (login required)

View Item View Item