Perbandingan Regresi Linier Berganda dan Regresi Buckley-James Pada Analisis Survival Data Tersensor Kanan

Erzylia Herlin Briliant, M Hasan Sidiq Kurniawan

Abstract


Abstract. Analisis survival atau analisis uji hidup adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data yang bertujuan untuk mengetahui hasil dari variabel yang mempengaruhi suatu awal kejadian sampai akhir kejadian. Analisis regresi linear merupakan analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh dan hubungan linear  variabel independen terhadap variabel dependen. Model regresi linear biasa tidak dapat digunakan untuk memodelkan data survival karena adanya data yang tersensor kanan. Jika dipaksakan untuk digunakan, regresi linear biasa akan memberikan hasil yang kurang akurat, karena data tersensor merupakan data yang diperoleh dari observasi yang tidak lengkap. Analisis Regresi Linear Berganda dapat digunakan apabila terdapat outlier namun kurang mampu memberikan hasil yang tepat. Data outlier tersebut yang akan dijadikan sebagai data tersensor. Untuk menganalisis data tersensor tersebut digunakan analisis Regresi Buckley-James. Pada penelitian ini, dilakukan studi kasus tentang faktor-faktor yang mempengaruhi lama waktu sembuh pasien Tuberculosis. Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi lama waktu sembuh pasien Tuberculosis yaitu jenis kelamin, usia pasien, komplikasi, penyakit lain, pendidikan, pekerjaan, kasus, dan diagnosa. Dari hasil analisis memberikan kesimpulan bahwa metode Regresi Buckley-James memiliki nilai MAPE lebih kecil dibanding dengan metode Regresi Linier Berganda. Sehingga Regresi Buckley-James dapat  lebih akurat digunakan pada data survival yang mengandung data tersensor.

Kata kunci : Survival, Regresi Linear Berganda, Regresi Buckley-James, Outlier, Data Tersensor, Tuberculosis


Full Text:

PDF (1-10)

References


Bachtiar, R. Y. (2018). Analisis Lama Waktu Kesembuhan Pasien Diare Dengan Pendekatan Efron Metode Regresi Cox Proportional Hazard. Yogyakarta: Jurusan Statistika, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia.

Beeching, N., & Gill, G. (2014). Tropical Medicine. Liverpool, UK: Wiley Blackwell.

Buckley, J., & James, I. (1979). Linear Regression With Censored data. Biometrics, 66, 429-436.

Crofton, J., & Norman, H. (1998). Tuberkulosis Klinik. Jakarta: Widya Medika.

Cui, J. (2016). Buckley-James Method For Analyzing Censored Data, With An Application To a Cardiovascular Disease And an HIV/AIDS Disease. The Stata Journal, 517-526.

Draper, N. &. (1998). Applied Regression Analysis. New York: Wiley.

Draper, N. a. (1998. ). Applied Regression Analysis, Third Edition. . Canada: John Wiley and Sons.

Endah, N. (2015). Evaluasi Pendosisan Gentamisin Pada Paien Anak Pneumonia Berat. Journal of Management and Pharmacy Practice, 27-32.

Feinglod, M. (1993). Choice of Prediction Estimator In Censored Regression Models. Biometrics, 49, 661-664.

Harlan, J. (2018). Analisis regresi Linear. Jakarta: Gunadarma.

Heller, G., & J.S. Simonof. (1990). A Comparisson of Estimators for Regression With a Censored Response Variable. Biometrics, 77, 515-520.

Janez Stare, H. H. (2000). On The Use of Buckley-James Least Squares Regression for Survival Data. New Approches in Applied Statistics, 125-134.

Juridar, R. (2018). Penerapan Regresi Survival Buckley-James Untuk Obervasi Tersensor Kanan. Yogyakarta: Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia.

Kutner, M. (1990). Applied Linear Statistical Models. Irwin.

Mallinda, E. (2016, February 1). Profil Penderita Tuberkulosis Paru Yang Di rawat Inap Di Bagian Paru Rumah Sakit Umum Daerah Arifin Achmad Provinsi Riau Periode 01 Januari - 31 Desember 2013. Jom FK Volume 3 No 1, pp. 1-12.

Montgomery, D. &. (1992). Introduction to Linear Regression Analysis. New York: Wiley.

Nirwana, M. B. (2018). Metode Buckley-James Untuk Estimasi Model Regresi Linier Pada Data Tersensor Kanan. Statistika Vol. 6 No. 1.

Pangesti, S. (2016). Model Linear Terapan. Tangerang Selatan: Universitas Terbuka. Retrieved from http://www.pustaka.ut.ac.id/lib/wp-content/uploads/pdfmk/SATS4312-M1.pdf

Potter, U. (2000). A multivariate Buckley-James Estimator. Proceedings of the 6th Tartu Conference, Tartu (pp. 117-131). Bochum, Germany: Ruhr-Universitat Bochum.

Profil Kesehatan Tahun 2015. (2015). Sragen: Dinas Kesehatan Kabupaten Sragen.

Rupert Miller, &. J. (1982). Regression With Censored Data. Biometrika, 521-531.

Sembiring, R. K. (1995). Analisis Regresi. Jakarta: ITB.

Setiawan, B. (2017, Oktober 30). Teknik Hitung Manual Analisis regresi Linier Berganda Dua Variabel Bebas. Retrieved from budisetiawan999: http;//budisetiawan999.blogspot.com

Sutoyo, D. K. (2010). Pengamatan Pasien Tuberkulosis Paru dengan Multidrug Resistant (TB-MDR) di Poliklinik Paru RSUP Persahabatan. J Respir Indo Vol. 30 No. 2, 93-104.

Ulinuha, M. (2018). Perbandingan Regresi Hazard Menggunakan Metode Cox Proporsional Hazard dan Lin dan Ying. Yogyakarta: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia.

Utami, D. T. (2015). Analisis Data Uji Hidup Pasien Kanker Paru Di RSUP dr Kariadi Semarang Dengan Model Regresi. Semarang: Jurusan Matematika, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Negeri Semarang.

Weisberg, S. (2005.). Applied Linear Regression, Third Edition. New Jersey.: John Wiley and Sons.

Zhou, M. (2007). All About the Buckley-James Estimator. Kentucky USA: Department of Statistics, University of Kentucky.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.