Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model Cox merupakan model yang sering digunakan untuk menganalisis time-tovent data, yaitu data yang pengamatannya bergantung pada waktu. Terkadang, Selain informasi tentang waktu, data time-to-event juga dilengkapi dengan informasi tambahan (variabel penjelas). Analisis data waktu ke acara seperti ini dengan menggunakan model Cox akan menghasilkan perkiraan bahaya. Model Cox memiliki dua komponen utama yaitu baseline hazard dan mengandung fungsi eksponensial koefisien regresi. Bahaya didefinisikan sebagai produk antara dua komponen ini. Untuk dapat memperoleh bahaya spesifik, bahaya baseline dan koefisien regresi di model Cox harus diperkirakan. Dalam tesis ini, asumsi konstanta akan didefinisikan sebagai bahaya dasar dari model Cox. Kemudian, konstanta dan koefisien regresi dimasukkan Model ini akan diestimasi dengan menggunakan metode Bayesian dimana sampel diambil Parameter distribusi posterior dilakukan dengan menggunakan metode Markov chain Monte Carlo dengan algoritma pengambilan sampel Gibbs. Untuk metode Bayesian, distribusi sebelumnya untuk Bahaya baseline diasumsikan mengikuti distribusi gamma dan untuk koefisien regresi diasumsikan mengikuti distribusi normal. Data EKG (echocardiogram) yang terdiri dari106 observasi dan enam variabel penjelas digunakan dalam analisis. Mendapatkan hasil bahwa estimasi parameter yang diperoleh konvergen.

---

The Cox model is a model that is often used to analyze time-to-event data, namely data whose observations are time dependent. Sometimes, in addition to information about time, time-to-event data is also supplemented with additional information (explanatory variables). Analysis of time-to-event data like this using the Cox model will yield hazard estimates. The Cox model has two main components, namely the baseline hazard and contains an exponential regression coefficient function. Hazard is defined as a product between these two components. In order to obtain a specific hazard, the baseline hazard and regression coefficient in the Cox model must be estimated. In this thesis, the constant assumption will be defined as the basic hazard of the Cox model. Then, the constants and regression coefficients are entered. This model will be estimated using the Bayesian method where the sample is taken. Posterior distribution parameters are carried out using the Markov chain Monte Carlo method with the Gibbs sampling algorithm. For the Bayesian method, the previous distribution for baseline hazard is assumed to follow the gamma distribution and for the regression coefficient it is assumed to follow a normal distribution. EKG (echocardiogram) data which consists of

106 observations and six explanatory variables were used in the analysis. Obtain the result that the parameter estimates obtained are convergent."

"Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi pengaruh migrasi, motivasi dan arah bermigrasi terhadap hazard memiliki anak pertama. Dengan menggunakan data IFLS  gelombang 1-5, hasil regresi Cox menunjukkan bahwa perempuan kawin yang menjadi migran memiliki anak pertama lebih lambat dibandingkan dengan mereka yang non-migran. Lebih lanjut, perempuan migran yang pindah menuju daerah perkotaan, mereka  memiliki hazard yang lebih kecil untuk memiliki anak pertama dibandingkan dengan yang pindah antardesa. Kemudian, mereka yang bermigrasi karena alasan pekerjaan dan pendidikan memiliki hazard untuk memiliki anak pertama yang lebih kecil dibandingkan dengan mereka yang pindah karena alasan keluarga.

---

This study investigates the effects of migration, reason and direction of migration on the hazard of having a first child. Using ever-married women from IFLS Wave 1-5, the results of Cox Regression show that those ever migrated is slower to have their first child than those who did not migrate. Furthermore, women migrants who moved to urban area have a lower hazard to have a first child compared to those who moved between villages. Also, those who migrated because of work or study have a lower hazard to have their first child than those who moved because of family reason."

"Preeklamsia menjadi penyebab kematian ibu hamil terbanyak kedua di Indonesia setelah pendarahan. Preeklamsia merupakan hipertensi dan proteinuria setelah usia kehamilan lebih dari 20 minggu pada wanita yang sebelumnya memiliki tekanan darah normal. Faktor risiko preeklamsia dapat dilihat berdasarkan karakteristik maternal, pengukuran biofisik, dan pengukuran biokimia. Preeklamsia umumnya terjadi pada trimester ketiga kehamilan. Namun kondisi ibu hamil tetap harus diamati pada setiap titik waktu kehamilan. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah waktu kelahiran dengan kovariatnya adalah usia, Indeks Massa Tubuh (IMT), riwayat preeklamsia, Mean Arterial Pressure (MAP), dan Placental Growth Factor (PlGF). Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Proportional Hazard (PH) parametrik dimana diasumsikan efek yang multiplikatif terhadap nilai hazard. Metode parametrik lainnya yang dapat digunakan adalah Accelerated Failure Time (AFT) yang mengasumsikan bahwa efek multiplikatif terhadap waktu survival.  Kedua metode tersebut merupakan metode parametrik dimana baseline hazard dari model diasumsikan mengikuti bentuk suatu distribusi tertentu. Konstruksi model terdiri dari pemilihan baseline hazard yang sesuai dengan data preeklamsia dan proses menambahkan kovariat ke dalam model. Estimasi parameter dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) yang menghasilkan persamaan kompleks dan harus diselesaikan secara numerik menggunakan bantuan software. Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa faktor-faktor yang berhubungan dengan preeklamsia adalah MAP dan PlGF. Perbandingan metode PH parametrik dan metode AFT menggunakan nilai AIC memberikan hasil bahwa model PH Gompertz memberikan fit yang lebih baik untuk data preeklamsia dengan nilai sebesar 328,2045.

---

Preeclampsia is the second leading cause of death for pregnant women in Indonesia after bleeding. Preeclampsia is hypertension and proteinuria after gestational age of more than 20 weeks in women who previously had normal blood pressure. Risk factors for preeclampsia can be seen based on maternal characteristics, biophysical, and biochemical measurements. Preeclampsia generally occurs in the third trimester of pregnancy. However, the condition of pregnant women must still be observed at every point in time pregnancy. The dependent variable used in this study was the time of birth with the independent variables being age, Body Mass Index (BMI), history of preeclampsia, Mean Arterial Pressure (MAP), and Placental Growth Factor (PlGF). The method used in this research is parametric Proportional Hazard (PH) which is assumed to have a multiplicative effect on the hazard value. Another parametric method that can be used is  Accelerated Failure Time (AFT) which is assumed to have a multiplicative effect on survival time. Both methods are parametric methods where the baseline hazard of the model is assumed to follow the shape of a certain distribution. The construction of the model consists of selecting a baseline hazard that fits the preeclampsia data and the process of adding independent variables to the model. Parameter estimation is carried out using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method which produces complex equations and must be solved numerically using software. The results of this study obtain factors associated with preeclampsia are MAP and PlGF. Comparison of the parametric PH method and the AFT method using the AIC value gives the result that the Gompertz PH model provides a better fit for preeclampsia data with a value of 328.2045."