Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 18 PENGUJIAN HIPOTESIS Pengujian serentak Statistik uji : Tolak H 0 jika 2 2 , p G α χ > 0 j H: β 0 = 1 j H: β 0 ≠ 0 1 2 p H : β β β 0 = =…= = 1 j H : minimal ada satu β 0 ≠ j 1, 2, ,p = … Pengujian Parsial ( ) j j SE Z β β ˆ ˆ = Statistik uji : Tolak H 0 jika 2 / α Z Zj > ( ) ( ) Ω − = ˆ ˆ ln 2 2 L L G ω
30
Embed
PENGUJIAN HIPOTESIS · Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS. 18. PENGUJIAN HIPOTESIS. Pengujian serentak. Statistik uji : Tolak . H. 0. jika. 22. G > χ. p , α. H:
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 18
PENGUJIAN HIPOTESIS
Pengujian serentak
Statistik uji :
Tolak H0 jika2 2
,pG αχ>
0 jH :β 0=
1 jH :β 0≠0 1 2 pH : β β β 0= = … = =
1 jH : m inim al ada satu β 0≠ j 1,2, ,p= …
Pengujian Parsial
( )j
j
SEZ
β
βˆ
ˆ=
Statistik uji :
Tolak H0 jika 2/αZZj >
( )( )Ω−= ˆˆ
ln22LLG ω
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 20
SELEKSI MODEL TERBAIK &ODDS RATIO
Membandingkan sejumlah kemungkinan model dilakukan dengan cara melihat nilai Akaike Information Criterion (AIC). Pada penelitian
ini seleksi yang digunakan adalah eliminasi backward
kLAIC 2ˆln2 +−=
Odds Ratio merupakan perbandingan diantara odd individu dengan kondisi variabel
prediktor X pada kategori sukses dengan kategori gagal
( )( )0
1 ratio Odds
==
=xthxth
tingkat kecepatan terjadinya failure event pada individu dengan kategori x=0 adalah sebesar nilai odds ratio kali tingkat kecepatan terjadinya risiko failure event pada individu dengan kategori x=1
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 21
STROKE
Stroke merupakan gangguan fungsi saraf akur yang disebabkan oleh gangguan peredaran darah otak,
Stroke Hemoragik adalah pecahnya pembuluh darah otak menyebabkan keluarnya darah ke jaringan
parenkim otak
Stroke Iskemik merupakan Iskemia jaringan otak timbul akibat sumbatan pada pembuluh darah serviko-kranial atau hipoperfusi jaringan otak oleh berbagai
faktor
Diagnosa stroke dibuat berdasarkan adanya gejala neurologik mulai dari gejala motorik fokal, rasa raba, gangguan bicara, dan kesadaran dalam bentuk koma
(Barthel index)
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 22
STROKE
modifikasi
• hipertensi• penyakit jantung• diabetes melitus• merokok• (TIA)• completed stroke• konsumsi alkohol• hiperlipidemia• kondisi sosial ekonomi• kurang aktivitas
Tidak dapat
modifikasi
• usia,• jenis kelamin,• ras atau suku• faktor genetik
OUTLINEMETODOLOGI PENELITIAN
Sumber Data Variabel Penelitian
Metode Analisis Data
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 24
SUMBER DATA
• Data Tugas Akhir Dina Oktafia Sulistyani, 2013
Data Sekunder
• data rekam medis pasien penderita stroke di RSU Haji Surabaya pada Januari -Agustus 2012 dengan data berjumlah 91
Jumlah data • pasien yang saat diizinkan pulang telah mengalami perbaikan kondisi klinis serta memiliki riwayat catatan medis yang lengkap
Kriteria
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 25
VARIABEL PENELITIAN
Kode Nama Variabel Skala KategoriT Waktu Survival Penderita
Stroke Kontinu -
X1 Tekanan DarahSistolik
Kontinu -
X2 Tekanan Darah Diatsolik Kontinu -
X3 Usia Kontinu -X4 Jenis Kelamin Kategorik 1 : Laki-Laki
2 : Perempuan
X5 Jenis Pembayaran Kategorik 1. : Jamkesnas2. : Non Jamkesnas
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 26
VARIABEL PENELITIAN
Kode Nama Variabel Skala KategoriX6 Hiperurikemia Kategorik 1 : ya
2 : tidakX7 Penyakit jantung Kategorik 1 : ya
2 : tidakX8 Diabetes mellitus Kategorik 1 : ya
2 : tidakX9 Hiperkolesterolemia Kategorik 1 : ya
2 : tidakX10 Hipertrigliseridemia Kategorik 1 : ya
2 : tidakX11 TIA Kategorik 1 : ya
2 : tidakX12 Jenis stroke Kategorik 1 : Stroke Infark/Iskemik
2 : Stroke Bleeding/ Hemoragik
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 27
jika pasien berusia 30 tahun memiliki riwayat penyakit jantung, diabetes melitus, kolesterol diatas kondisi normal, TIA, dan jenis stroke infrak (koding 1) = 2,1942jika pasien berusia 30 tahun tidak memiliki riwayat penyakit jantung, diabetes melitus, kolesterol kondisi normal, TIA, dan jenis stroke hemoragik (koding 0) = 1,914
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 40
PEMODELAN REGRESI WEIBULL
probabilitas perbaikan kondisi klinis saat waktu t untuk pasien (koding 1) adalah sebesar 0,4167. Sedangkan probabilitas perbaikan kondisi klinis saat waktu t untuk pasien (koding 0) adalah sebesar 0,5873.
( ) ⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⎟⎠⎞
⎜⎝⎛−⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛= −
γγ
γ λλγ
ˆexp ˆˆ 1 tttf
pasien berusia 30 tahun dan memiliki waktu perbaikan kondisi
klinis t selama 4 hari
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⎟⎠⎞
⎜⎝⎛−−=
γ
λ̂exp1)(ˆ ttF
probabilitas perbaikan kondisi klinis sebelum waktu t untuk pasien (koding 1) adalah sebesar 0,1878. Sedangkan probabilitas perbaikan kondisi klinis sebelum waktut untuk pasien (koding 0) adalah sebesar 0,2824.
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 41
PEMODELAN REGRESI WEIBULL
Fungsi SurvivalKoding (1)nilai survival sebesar 0,8121Koding (0) nilai survival sebesar 0,7175⎟
⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⎟⎠⎞
⎜⎝⎛−=
419,3
ˆexp)(ˆλttS
Peluang pasien yang tidak mengalami perbaikan kondisi klinis setelah 4 hari untuk pasien (koding 1) lebih besar dibandingkan pada pasien (Koding 0)
Waktu yang dibutuhkan oleh pasien (Koding 1) untuk mencapai perbaikan kondisi klinis lebih lama dibandingkan dengan pasien (koding 0)
nilai survival Koding (1) > nilai survival Koding (0).
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 42
PEMODELAN REGRESI WEIBULL
pasien yang memiliki riwayat penyakit
jantung, diabetes melitus, kolesterol di atas
kondisi normal, TIA dan jenis stroke infrak
peluang untuk mengalami perbaikan
lebih kecil dibandingkan dengan pada kondisi
sebaliknya
Fungsi HazardKoding (1)nilai hazard sebesar 0,5131Koding (0) nilai hazard sebesar 0,8185( ) 1419,3
419,3 ˆ
419,3ˆ −⎟⎠⎞
⎜⎝⎛= tthλ
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 43
TIA (ya) 0,0619 0,8090Jenis stroke (infark) -0,0839 1,3326
Usia (U+1) memiliki peluang mencapai perbaikan kondisi klinis 1,0096 kali lebih lama dibandingkan pasien pada usia U
• pasien yang memiliki penyakit jantung peluang mencapai perbaikan kondisi klinis 1,1721 kali lebih lama dibandingkan tidak
pasien yang memiliki diabetes mellitus peluang mencapai perbaikan kondisi klinis 1,1906 kali lebih lama dibandingkan tidak
pasien yang memiliki hiperkolesterol peluang mencapai perbaikan kondisi klinis 1,2323 kali lebih lama dibandingkan tidak
• pasien yang memiliki TIA peluang mencapai perbaikan kondisi klinis 1,236 kali lebih lama dibandingkan tidak
pasien yang memiliki jenis stroke infrak peluang mencapai perbaikan kondisi klinis 0,75 kali lebih cepat dibandingkan jenis stroke hemoragik
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 44
Penyakit Jantung Diabetes mellitus Hiperkolesterol
TIAJenis Stroke
PLOT HAZARD
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 45
KESIMPULANA
nalis
is D
eskr
ipti
f rata-rata lama lajuperbaikan 8 hari, tekanandarah sistolik dandiastolik adalah 154,38 dan 93,38, dan usia pasien61 tahunSebagian besar pasien berjenis kelamin perempuan, non jamkesnas, tidak hiperurekemia, penyakit jantung, hiperkolesterolemia, dan hipertrigliseridemia, dan memiliki riwayat penyakit diabetes mellitus, mengalami penyakit strokesebelumnya (TIA), dan memiliki jenis penyakit stroke infrak.
Reg
resi
Wei
bull Faktor-faktor yang
mempengaruhi laju perbaikan kondisi klinis pasien penderita stroke di RSU Haji Surabaya adalah usia, penyakit jantung, diabetes mellitus, hiperkolesterol, TIA, dan jenis stroke nilai AIC 36,484Nilai odd ratio usia, penyakit jantung, diabetes mellitus, hiperkolestertol, TIA , jenis stroke kemungkinan mengalami perbaikan kondisi klinis 0,99;0,853; 0,839; 0,811; 0,8
Has
il Pe
nelit
ian Faktor-faktor yang
mempengaruhi laju perbaikan kondisi klinis pada data laju perbaikan kondisi klinis pasien penderita stroke di RSU Haji Surabaya tahun 2012 dengan menggunakan regresi Weibull memberikan hasil yang sama dengan regresi CoxWeibull.
Seminar Hasil Tugas Akhir - Jurusan Statistika ITS 46
SARAN
Penelitan Selanjutnya
•menambahkan faktor-faktor yang secara teori dapat mempengaruhi lajuperbaikan kondisi klinis pasien stroke
Pihak Terkait
•pihak rumah sakit diharapkan mengendalikan faktor-faktor resiko yang mempengaruhi laju perbaikan kondisi pasien stroke seperti usia, penyakit jantung, diabetes mellitus, hiperkolesterol, TIA, dan jenis stroke infrak
DAFTAR PUSTAKA
Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis, 2th , John Wiley & Sons, New York.Anonim1. (2012). “Waspada, 15 % Kasus Stroke Menyerang Usia Muda”, Surabaya Post Online (Diakses pada tanggal 30 November 2012) [http://www.surabayapost.co.id/]Anonim2. “Weibull PDF.svg”, Wikipedia, the free encyclopedia.htm, (Diakses pada tanggal 19 Februari 2013)Anonim3. (2011). “The Barthel Index”, Stroke Center, (Diakses pada tanggal 2 Februari 2013)
[www.strokecenter.org/wp-content/uploads/2011/08/barthel.pdf]Astuti, K. L. (2009), Analisis Tahan Hidup Virus Dengue Pada Penderita Demam Berdarah Dengue Melalui Regresi Weibull, (Skripsi), Universitas Sebelas Maret, Solo.Citra, A. (2012). “Pasien Stroke di Surabaya Meningkat Setiap Tahun”. antarajatim .com, (Diakses pada
tanggal 30 November 2012) [http://www.antarajatim.com/lihat/berita/91120/pasien- stroke-di-surabaya- meningkat-setiap-tahun]Collet, D. (1994). Modelling Survival Data in Medical Research, Chapman and Hall, London.[Depkes] Departemen Kesehatan. (2008). Laporan Hasil Riset Kesehatan Dasar Nasional 2007, Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Jakarta.Draper N.R. dan Smith H. (1992). Analisa Regresi Terapan, 2th. John Wiley & Sons, New York.Hanagal, D. D. (2005). “A Bivariate Weibull Regression Model: Heldermann Verlag”, Economic Quality Control, Vol 20.Hocking, R. R. (2003). Methods and Application of Linier Models (Regression and The Analysis of TheVariance, Second Edition), John Wiley & Sons, New York.Israr, Y. A. (2008). STROKE , (Tesis), University of Riau Arifin Achmad General Hospital of Pekanbaru,
Pekanbaru Riau Faculty of Medicine.Lawless, J.E. (1982), Statistical Models and Methods for Lifetime Data, John Wiley & Sons, Inc., New York.
DAFTAR PUSTAKA
Le, C.T. (1997). Applied Survival Analysis, John Willey and Sons, Inc., New York.Li, C., Hedblad, B., Rosvall, M., Buchwald, F., Khan, F.A., dan Engstrom, G. (2008). “Stroke Incidence,
Recurrence, and Case-Fatality in Relation to Socioeconomic Position: A Population-Based Study of Middle-Aged Swedish Men and Women”, Journal of American Hearth Association, 39, hal. 2191-2196.
O’quigley, J. and Roberts, A., (1980). “Weibull : A Regression Model For Survival Time Studies”, Unit for cancer Research, School of Medicine, University of Leeds. Computer Programs in Biomedicine, England, 12, hal. 14-18
Quraisi, A. (2013). Estimasi Parameter Dengan Pengujian Hipotesis pada Model Regresi Bivariate Weibull (Study Kasus pada Pasien Penyakit Deman Berdarah Dengue Di RSU Haji Surabaya Tahun 2011), (Tesis), Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Razali, N.M. dan Wah, Y. B. (2011). “Power Comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson Darling Test”, Journal of Statistical Modelling and Analytics, 2(1), hal. 21-33.
Siswanto, Y. (2005). Beberapa Faktor Risiko yang Mempengaruhi Kejadian Stroke Berulang (Studi Kasus di RS. Dr. Kariadi Semarang), (Tesis), Program Pascasarjana Universitas Diponegoro, Semarang.
Sukirno, D. A. (2011), “Menkes : Stroke penyebab kematian utama kematian di RI”, viva.co.id (Diakses pada tanggal 9 Januari 2012) [http://life.viva.co.id/news/read/259794-menkes--stroke-tidak-kenal-umur]
Sulistyani, D. (2013). Anaisis terhadap faktor-faktor yang Mempengaruhi Laju Perbaikan Kondisi Klinis Pasien Penderita Stroke dengan Regresi Cox Weibull, (Skripsi), Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Wiguna. C, (2012), “Stroke Dalam Transisi Epidemiologi” Grevada.com (Diakses pada tanggal 30 November 2012)[http://grevada.com/kesehatan/author/candrawiguna/]
[WHO] World Health Organization. (2012). “The Atlas of Heart Disease and Stroke”, www.who.int (Diakses padatanggal 2 Februari 2013) [http://www.who.int/cardiovascular_diseases/resources/atlas/en/]