Text
Model regresi cox stratifikasi untuk mengatasi variabel non-proporsional pada data survival
ABSTRAK
DINNA AYU KARUNNIAWATI, 3125110059. Model Regresi Cox Stratifikasi untuk Mengatasi Variabel Non-Proporsional Pada Data Survival. Skripsi. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Jakarta. 2016.
Model regresi Cox hazard proporsional merupakan model matematika yang sangat populer untuk menganalisis data survival tersensor. Model ini mengasumsikan rasio hazard dari dua individu yang konstan terhadap waktu. Jika asumsi tersebut tidak terpenuhi, model regresi Cox stratfifikasi dapat digunakan untuk mengatasi masalah hazard non-proporsional dengan variabel yang tidak bergantung dengan waktu. Koefisien regresi model regresi Cox stratifikasi diestimasi menggunakan metode maximum partial likelihood. Terkadang, ties dapat terjadi dalam data survival. Untuk mengatasi hal tersebut, pendekatan fungsi partial likelihood Breslow dan Efron dapat digunakan. Berdasarkan contoh data survival yang digunakan, variabel penjelas los tidak memenuhi asumsi hazard proporsional dan akan dibentuk dua strata dari variabel penjelas tersebut. Setelah menggunakan model regresi Cox stratifikasi dan membandingkan antara model regresi Cox stratifikasi interaksi dengan model regresi Cox stratifikasi tanpa interaksi, diperoleh model regresi Cox stratifikasi tanpa interaksi lebih tepat digunakan. Dari model tersebut, dapat disimpulkan bahwa pasien yang lebih tua lebih beresiko, pasien perempuan lebih beresiko daripada pasien laki-laki, dan pasien dengan kategori BMI (body mass index) underweight lebih beresiko.
Kata kunci : data survival, variabel tidak bergantung waktu, model regresi Cox stratifikasi, partial likelihood, Breslow, Efron.
Bibliografi : lembar 57-58
SS00011735 | SK 11735 | UPT Perpustakaan UNJ (CD.03.2016.005) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain