Rasio Hazard Uji Kesesuaian Model Cox

Berdasarkan Tabel 3, sebanyak 612 pasien 67,8 masih mampu bergerak dan bekerja normal saat memulai ART dan hanya 57 pasien yang yang memulai terapi dalam kondisi terbaring tidak mampu bergerak dan bekerja. Persentase tertinggi 6,7 pasien dengan status fungsional baring, tidak masuk stadium AIDS hingga penelitian berakhir. Hal ini menunjukkan efektifitas terapi dalam menghambat laju perkembangan infeksi HIV. Gambar 2 menunjukkan bahwa jumlah tertinggi pasien 210 orang dengan tingkat defisiensi imun rendah saat memulai ART CD4 awal 200 selmm 3 dengan beratnya stadium klinis 3 dan 4 saat memulai ART 98 orang cenderung hanya mampu bertahan menjalani ART hingga tahun ke-2. Gambar 2. Distribusi lama pasien menjalani ART berdasarkan status CD4 awal dan stadium klinis Kelompok umur lebih dari 30 tahun 210 orang, laki-laki 316 orang, pendidikan akhir SMA 232 orang dan bekerja saat sebelum memulai ART 213 orang berdasarkan Gambar 3 merupakan kategori pasien dengan jumlah tertinggi masuk stadium AIDS setelah ART. Gambar 3. Distribusi karakteristik demografi pasien ART berdasarkan peubah jenis kelamin, umur, pendidikan dan status bekerja 1 2 3 4 5 6 168 210 149 125 73 95 21 32 15 4 8 2 111 144 82 50 33 42 78 98 82 79 48 55 Jumlah Pasien Masa ART Tahun CD4 200 CD4 = 200 Stadium 12 Stadium 34 316 78 184 210 24 29 232 109 213 181 Jumlah Pasien S tat u s Akh ir AID S laki-laki Perempuan Usia 16-29 Tahun Usia 30 Tahun Tidak Tamat SMP Tamat SMP Tamat SMA Tamat PT Persentase tertinggi pasien yang telah menjalani ART hanya bertahan menjalani terapi selama 1 tahun hingga akhirnya masuk stadium AIDS. Hal ini mengindikasikan cepatnya laju perkembangan HIV menjadi AIDS pada pasien. Persentase tertinggi pasien dengan CD4 Akhir bebas AIDS mampu bertahan menjalani pengobatan ART lebih lama hingga tahun ke-6 Gambar 4. Gambar 4. Persentase lamanya pasien menjalani ART hingga tahun ke-x berdasarkan status CD4 akhir. Berdasarkan Gambar 5, persentase tertinggi pasien yang menjalani ART 69 mengalami kenaikan CD4 per bulan yang mengindikasikan keberhasilan terapi memperbaiki imunitas pasien. Namun, 28,6 pasien yang telah menjalani ART tidak mengalami perubahan status CD4 awal hingga penelitian berakhir dan 2,4 lainnya justru mengalami penurunan CD4 setelah ART. Gambar 5. Laju perubahan CD4 pasien ART per Bulan Gambar 4 dan 5 menunjukkan bahwa efektifitas ART dalam memperbaiki imunitas dan menekan laju perkembangan infeksi HIV menjadi AIDS pada masing-masing pasien sangat bervariasi. Banyak faktor yang mempengaruhinya. Untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor ini terhadap waktu ketahanan ART penderita HIV selanjutnya dilakukan analisis regresi logistik dan analisis survival. CD4 Akhir 200 AIDS CD4 Akhir 200 100 1 2 3 4 5 6 p asi e n Masa ART tahun

4.2 Hasil Analisis Regresi Logistik

Analisis regresi logistik dilakukan dengan memasukkan semua peubah penjelas ke dalam model. Pengujian parameter secara simultan dengan uji G didapatkan nilai statistik uji khi-kuadrat sebesar 32,708 dengan nilai p = 0,002 p 0.10. Dengan demikian disimpulkan bahwa H ditolak, yang berarti setidaknya ada satu peubah penjelas yang berpengaruh nyata terhadap waktu ketahanan ART. Pengujian parameter secara parsial dilakukan dengan uji Wald, peubah yang berpengaruh nyata pada taraf alpha 10 adalah cara penularan, jenis kelamin dan status bekerja. Tabel 4. Hasil analisis regresi logistik Peubah B Wald Sig. ExpB CD4 Awal -0,181 0,332 0,565 0,835 Stadium Klinis -0,320 1,309 0,252 0,726 Cara Penularan 10,665 0,005 Hubungan Seksual 0,734 2,930 0,087 2,083 Jarum Suntik -0,185 0,220 0,639 0,832 Riwayat ART 0,351 1,352 0,245 1,420 Status Fungsional 2,798 0,247 Kerja -0,689 1,935 0,164 0,502 Ambulatori -0,842 2,790 0,095 0,431 Umur -0,036 0,021 0,884 0,964 Jenis Kelamin -0,961 7,367 0,007 0,383 Pendidikan 5,033 0,169 Tidak Tamat SMP 0,086 0,029 0,865 1,090 Tamat SMP -0,460 0,870 0,351 0,631 Tamat SMA -0,539 4,036 0,045 0,584 Status Bekerja -0,665 7,073 0,008 0,514 Constant 0,787 1,225 0,268 2,197 Dugaan persamaan model regresi logistik untuk probabilitas waktu ketahanan ART lebih dari 2 tahun atau π X = PY=1|X yang terbentuk adalah: Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menentukan tingkat kebaikan prediksi atau keakuratan dari model adalah menggunakan tabel klasifikasi. Hasil klasifikasi analisis regresi logistik biner antara nilai asal peubah penjelas dengan nilai prediksi model Lampiran 2 terlihat bahwa model regresi dengan melibatkan seluruh peubah penjelas memiliki tingkat prediksi yang lebih baik 74,2