Repository Universitas Ahmad Dahlan

Analisis Survival dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Slines Pada Kasus Penyakit Ginjal Kronis

Mutiah, Hajar Aziyah and Purwadi, Joko (2019) Analisis Survival dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Slines Pada Kasus Penyakit Ginjal Kronis. Bachelor thesis, Universitas Ahmad Dahlan.

[img] Text
T1_1500015032_NASKAH PUBLIKASI.pdf

Download (521kB)

Abstract

Analisis Survival merupakan metode statistik yang berkaitan dengan waktu, mulai dari time origin atau start point sampai dengan terjadinya suatu kejadian khusus atau end point. Data survival yang melibatkan banyak variabel prediktor dapat dianalisis dengan regresi. Regresi yang digunakan untuk menganalisis data survival yaitu regresi parametrik, regresi nonparametrik, dan regresi semiparametrik. Penelitian ini menggunakan salah satu regresi nonparametrik yaitu Mutivariate Adaptive Regression Splines. Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) merupakan pendekatan untuk regresi multivariat nonparametrik yang menghasilkan pemodelan regresi yang fleksibel. Metode ini memiliki kelebihan fleksibel pada data berdimensi tinggi. Analisis survival dengan pendekatan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) untuk mencari faktor faktor yang mempengaruhi laju kegagalan pasien diterapkan pada kasus Penyakit Ginjal Kronis berdasarkan data rekam medis di Rumah Sakit PKU Muhammadiyyah Bantul. Dari penelitian ini diperoleh permodelan Cox dengan pendekatan MARS yang menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh terhadap laju ketahanan hidup pasien Penyakit Ginjal Kronis yaitu Usia(

Item Type: Naskah Publikasi (Bachelor)
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisi / Prodi: Faculty of Mathematics and Natural Sciences (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam) > S1-Mathematics (S1-Matematika)
Depositing User: publikasi uad
Date Deposited: 11 Oct 2019 01:29
Last Modified: 11 Oct 2019 01:29
URI: http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/15258

Actions (login required)

View Item View Item

Repository Universitas Ahmad Dahlan is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.