4.3 Asumsi Proportional Hazard PH
Proportional Hazard PH adalah perbandingan kecepatan terjadinya suatu kejadian antar kelompok setiap saat adalah sama. Asumsi proportional hazard
dapat dilihat dengan membuat kurva log survival dan global test dari analisis Kaplan-Meier. Dalam penelitian ini asumsi proportional hazard dilihat dari kurva
log – log survival dari analisis regresi cox. Grafik log –log survival adalah grafik
yang menampilkan fungsi survival kumulatif pada skala logaritma. Kriteria asumsi proportional hazard adalah sebagai berikut.
1. Garis survival pada kurva Kaplan-Meier tidak saling berpotongan antar
kategori variabel. 2.
Garis survival ada kurva –ln ln survival tidak saling berpotongan antar kategori variabel.
3. Nilai p pada uji global test lebih besar dari 0,05.
Berikut ini adalah bentuk kurva – ln ln survival dari keenam variabel,
yaitu variabel jenis kelamin, status sebelum kuliah, status kelulusan, Indeks Prestasi Kumulatif IPK, keikutsertaan dalam organisasi selama kuliah, dan
keikutsertaan dalam kursus setelah lulus kuliah, yang dibentuk menggunakan bantuan software SPSS 20 yang terlihat pada gambar 4.8, dari gambar tersebut
terlihat bahwa tidak ada kurva –ln ln survival yang berpotongan antar kategori
variabelnya sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa keenam variabel tersebut memenuhi asumsi proportional hazard PH.
Selanjutnya akan dilakukan analisis cox regresi untuk melihat apakah ada variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap lama waktu tunggu seorang
sarjana program studi Pendidikan Matematika Universitas Negeri Semarang lulusan tahun 2012 untuk mendapatkan pekerjaan pertama. Pada analisis cox
regresi variabel independen yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen adalah variabel yang memiliki nilai signifikan kurang dari 0,05.
Gambar 4.8Output kurva log –log survival untuk keenam variabel X
4.4 Analisis Regresi Cox Proportional Hazard
Kategori