PENGGUNAAN METODE KAPLAN-MEIER DAN LIFE TABLE ANALISIS SURVIVAL UNTUK DATA TERSENSOR

Rahmat Hidayat

Abstract


Kelahiran anak pertama adalah contoh dari data survival. Ciri khas dari data survival adalah waktu survivalnya yang tidak dapat diamati secara utuh atau biasa disebut dengan sensor. Untuk menganalisis data yang mengandung data tersensor menggunakan metode biasa akan menimbulkan bias, sehingga untuk mengurangi bias tersebut diperlukan suatu metode tertentu yaitu analisis survival. Berdasarkan hal tersebut di atas, maka penelitian ini bertujuan menentukan metodeanalisisjikaterdapat data yang tersensordenganmenggunakanmetode Kaplan-Meier danLife Table. Data yang akan dianalisis bersumber dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2012.

Kata kunci: analisis survival, sensor, Kaplan-Meier, Life Table

Full Text:

Untitled

References


Banerjee T. 2007. Bayesiananalysis of generalizedodds-ratehazardsmodels for survival data. Lifetime Data Anal 13(5): 241-260.

Clark TG, Bradburn M, Altman DG. 2003. Survival Analysis Part I: basicconcept sand first analysis. British Journal of Cancer89(2): 232-238.

Collet D. 1994. Modelling Survival Data in Medical Research2nd ed. London: Chapman &Hall/CRC.

Hoon TS. 2008. UsingKaplan-Meierand Cox RegresioninSurvivalAnalysis. Journal ESTEEM 4(2): 3-14.

Ibrohim J. 1994. Analisis selang kelahiran anak di Jawa Barat. Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam[Tesis]: Bogor (ID): Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.

Kaplan EL, Meier P. 1958. NonProportionalEstimationfromIncompletObservation. Journal of The AmericalStatistical Association (53): 457-481.

Lee ET. 1992. StatisticalMethods for Survival data Analysis. 2nd ed. New York: A WileyInterscience Publication.

Lidyaningsih Y. 2006. Penerapan analisis regresi logistik dan analisis survival pada masa laktasi wanita Indonesia [Tesis]. Bogor (ID): Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor


Refbacks

  • There are currently no refbacks.