4.4.2 Pemodelan Cox Proportional Hazard Regresi Cox
Langkah Selanjutnya dilakukan pemodelan untuk menentukan variabel yang berpengaruh terhadap survival time waktu ketahanan hidup. Pemodelan dilakukan
dengan menggunakan Cox Proportional Hazard jika asumsi proporsional pada variabel kandidat terpenuhi, sedangkan variabel kandidat yang tidak memenuhi
asumsi proportional dikeluarkan dari pemodelan. Dari uji asumsi proporsional sebelumnya,di dapat bahwa variabel umur,
kecepatan penderita dikirim ke Rumah Sakit, derajat DBD, trombosit dan hematokrit memenuhi asumsi proportional, sehingga dimasukkan dalam pemodelan Proportional
Hazard Regresi Cox, dengan menggunakan metode forward.
Tabel 4.12 Hasil Analisis Multivariat Pada Pemodelan awal Variabel
B ExpB
IK 95 P
Umur 0,017
1,018 0,803 ; 1,290
0,885 Kecepatan Dirujuk
ke Rumah Sakit Derajat DBD
Dummy Trombo 1 Dummy Trombo 2
Hematokrit -0,058
1,331 -0,470
-0,064 -0,151
0,944 3,784
0,625 0,938
0,860 0,867 ; 1,027
2,712 ; 5,281 0,427 ; 0,915
0,675 ; 1,302 0,671 ; 1,102
0,182 0,001
0,016 0,700
0,234
Pada analisis multivariat pemodelan awal masih ada variabel kandidat yang belum signifikan yaitu dengan nilai p 0,05. Nilai p yang tidak signifikan dikeluarkan dari
model, berikut hasilnya:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.13 Hasil Analisis Multivariat Pada Pemodelan 2 Variabel
B ExpB
IK 95 P
Derajat DBD Dummy Trombo 1
1,306 -0,351
3,691 0,704
2,698 ; 5,051 0,560 ; 0,885
0,001 0,003
Pada Tabel 4.13 terlihat bahwa variabel derajat DBD dan trombosit 1 penderita berpengaruh terhadap kecepatan kesembuhan penderita DBD dengan nilai p 0,05.
Setelah dilakukan pemilihan variabel kandidat maka tahap berikutnya melakukan uji interaksi antara variabel derajat DBD dengan trombosit penderita.
4.4.3 Pemeriksaan Interaksi
Interaksi dapat diperiksa dengan membuat variabel baru hasil multiplikasi variabel independen yang kemudian dimasukkan ke dalam model. Yang dimaksud
interaksi adalah pengaruh suatu variabel independen yang dikuatkan dan dilemahkan yang bercampur dengan variabel independen lainnya dalam memengaruhi variabel
dependen. Pengujian interaksi antara variabel independent ini menggunakan uji ratio likelihood. Jika p 0,05 berarti interaksi tersebut masuk kedalam model, tetapi jika
p 0,05 variabel interaksi tidak dimasukkan dalam model, berikut hasilnya :
Tabel 4.14 Hasil Analisis Interaksi Multivariat Variabel
B ExpB
IK 95 P
Derajat DBD Dummy Trombo 1
DerajatDummy Trombo 1 1,263
-0,480 0,156
3,536 0,619
1,169 2,481 ; 5,041
0,352 ; 1,086 0,631 ; 2,162
0,001 0,095
0,620
Universitas Sumatera Utara
Hasil uji interaksi antar variabel independen di atas menunjukkan bahwa tidak terdapat interaksi antara variabel derajat DBD dan trombosit dimana nilai
p 0,093 0,05.
4.4.4 Pemodelan Akhir
Kategori