Metode Kaplan-Meier ANALISIS UJI KETAHANAN HIDUP DATA WAKTU TUNGGU SARJANA DENGAN METODE KAPLANMEIER BERBANTUAN SOFTWARE MEDCALC

Gambar 2.4 Penyensoran tipe III

2.3 Metode Kaplan-Meier

Menurut Sobihin 2014, metode Kaplan-Meier merupakan metode analisis kesintasan yang sering digunakan. Metode ini sering disebut Product Limit Method. Berbeda dengan metode aktuarial, pada metode Kaplan-Meier tidak dibuat interval tertentu dan efek atau outcome diperhitungkan tepat saat ia terjadi. Lama pengamatan masing-masing subyek disusun dari yang terpendek sampai yang terpanjang engan catatan subyek yang tersensor diikutsertakan. Kelebihan metode ini dibandingkan dengan metode life table pengelompokan waktu adalah dapat memberikan proporsi ketahanan hidup yang pasti karena menggunakan waktu ketahanan hidup secara tepat bukan berdasarkan kelas interval. Pada metode Kaplan-Meier menampilkan kurva estimasi ketahanan dan juga mencatat median waktu ketahanan. Gambar 2.5 menunjukkan bahwa median waktu ketahahan merupakan rata-rata waktu ketahanan untuk masing-masing grup. Median menjadi ukuran rerata waktu ketahanan karena gamabaran waktu hidup selalu tidak berdistribusi normal. Besarnya median waktu ketahanan dapat dilihat pada axix Y di titik 0,5 kemudian menarik garis mendatar hingga kurva ketahahnan kemudian turun ke garis horisontal pada axix X, seperti gambar dibawah ini. Gambar 2.5 MedianRata-rata waktu hidup Kaplan-Meier adalah komputasi statistik untuk menghitung peluang survival. Metode Kaplan-Meier didasarkan pada waktu kelangsungan hidup individu dan mengasumsikan bahwa data sensor adalah independen berdasarkan waktu kelangsungan hidup alasan observasi yang disensor tidak berhubungan dengan penyebab failure time. Rumus dari Kaplan-Meier adalah sebagai berikut. ∏ Dimana: = cumulative peluang survival = peluang survival hingga waktu ke-j t = waktu survival = risiko pada waktu ke-j, ditunjukkan dengan rumus = jumlah amatan yang mengalami failure pada waktu ke-j = jumlah amatan yang survive hingga waktu ke-j = jumlah amatan yang tersensor pada waktu ke-j dan j+1

2.4 Cox Regresi