| dc.description.abstract | Analisis survival adalah suatu metode yang mempelajari tahan hidup atau
kegagalan bertahan hidup terhadap suatu penyakit dari suatu individu, produk atau
kejadian yang diukur dari suatu titik awal tertentu sampai dengan kemunculan suatu
kejadian yang diamati.
Analisis survival memerlukan data yang merupakan waktu survival dari suatu
individu atau produk. Dalam bidang kesehatan data ini diperoleh dari suatu
pengamatan terhadap sekelompok atau beberapa kelompok individu/pasien, yang
diamati dan dicatat waktu terjadinya kegagalan dari setiap individu.
Kegagalan yang dimaksudkan antara lain adalah kematian karena penyakit tertentu,
keadaan sakit yang terulang kembali setelah pengobatan atau munculnya penyakit
baru. Apabila kegagalan yang diamati adalah terjadinya kematian pada pasien, maka
waktu survival adalah selisih waktu mulai dilakukannya pengamatan sampai
terjadinya kematian, data tersebut termasuk data tidak tersensor (uncensored data).
Jika waktu kematian tidak diketahui, maka dipakai selisih waktu mulai dilakukannya
pengamatan sampai dengan waktu terakhir pengamatan, dan data tersebut termasuk
data tersensor (censored data).
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis data survival dari struktur
model illness-death dengan menggunakan model Time-Dependent Cox Regression
(TDCM) dan model Cox-Markov (CMM) serta menganalisis data survival dari
ix
struktur model illness-death dengan menggunakan pendekatan struktur model
progressive three-state.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diambil
dari Dinas Kesehatan (DINKES) di wilayah Kabupaten Jember yaitu data tentang
pasien yang menderita penyakit HIV/AIDS di kabupaten Jember dari bulan Juni tahun
2008 sampai dengan bulan Juli 2011, dan tercatatat jumlah pasien yang menderita
penyakit HIV/AIDS di kabupaten Jember sebanyak 86 pasien.
Dari hasil analisis data pasien penderita HIV/AIDS di Kabupaten Jember
dilakukan dengan bantuan program R dengan menggunakan model Time–Dependent
Cox Regression Model (TDCM) dan model Cox-Markov Model (CMM) diketahui
bahwa jumlah pasien yang mengalami intermediate event berjumlah 20 pasien,
artinya bahwa jumlah pasien yang mengalami sakit sebanyak 20 pasien, jumlah
pasien yang mengalami transisi langsung dari hidup ke meninggal yaitu berjumlah 3
pasien, jumlah pasien remaining/ singgah hidup berjumlah 63 pasien, jumlah pasien
transisi berpenyakit berjumlah 10 pasien, dan jumlah pasien tersensor dari penyaki
berjumlah 10 pasien.
Analisis data dengan menggunakan Model Progressive-Three state dibuat data
baru dari data yang telah ada dimana individu (pasien) yang mengalami transisi
langsung pada state 1 ke 3 (1→3) atau sehat ke meninggal dianggap sebagai censored
data. dengan menggunakan model Time–Dependent Cox Regression Model (TDCM)
dan model Cox-Markov Model (CMM) serta Model Progressive-Three state didapat
nilai estimasi probabilitas pasien sehat adalah 0,9371622, artinya bahwa peluang
pasien sehat sebesar 0,9371622 atau kurang lebih sebesar 94%. Nilai estimasi
probabilitas dari sehat ke sakit adalah 0,02670041, artinya bahwa peluang pasien
yang sakit sebesar 0,02670041 atau kurang lebih sebesar 3%, dan nilai estimasi
probabilitas dari sehat ke meninggal adalah 0,03613743 artinya bahwa peluang
pasien yang mengalami transisi dari sehat ke meninggal sebesar 0,03613743 atau
kurang lebih sebesar 4% | en_US |
