Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
This handbook focuses on the analysis of lifetime data arising from the biological and medical sciences. It deals with semiparametric and nonparametric methods. For investigators new to this field, the book provides an overview of the topic along with examples of the methods discussed. It presents both classical methods and modern Bayesian approaches to the analysis of data"-- "Preface This volume examines modern techniques and research problems in the analysis of life time data analysis. This area of statistics deals with time to event data which is complicated not only by the dynamic nature of events occurring in time but by censoring where some events are not observed directly but rather they are known to fall in some interval or range. Historically survival analysis is one of the oldest areas of statistics dating its origin to classic life table construction begun in the 1600's. Much of the early work in this area involved constructing better life tables and long tedious extensions of non-censored nonparametric estimators. Modern survival analysis began in the late 1980's with pioneering work by Odd Aalen on adapting classical Martingale theory to these more applied problems. Theory based on these counting process martingales made the development of techniques for censored and truncated data in most cases easier and opened the door to both Bayesian and classical statistics for a wide range of problems and applications. In this volume we present a series of papers which provide an introduction to the advances in survival analysis techniques in the past thirty years. These papers can serve four complimentary purposes. First, they provide an introduction to various areas in survival analysis for graduates students and other new researchers to this eld. Second, they provide a reference to more established investigators in this area of modern investigations into survival analysis. Third, with a bit of supplementation on counting process theory this volume is useful as a text for a second or advanced course in survival analysis. We have found that the instructor of such a course can pick and chose papers in areas he/​she deem most useful to the

Abstrak :
Penelitian ini mengkaji distribusi dan sebaran peluang dari durasi kejadian waktu dari mulai kredit diberikan kepada debitur hingga terjadinya kredit bermasalah (default) dan menjelaskan karakteristik atau faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi risiko terjadinya default. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh PT Bank ABC Tbk untuk memperkuat pengendalian risiko kredit dan strategi yang efektif dalam pemasaran Kredit Salary Based PT Bank ABC Tbk. Metode Survival Analysis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode non parametrik Kaplan Meier dan metode semi parametrik Cox Proportional Hazard. Hasil Penaksiran dengan metode Kaplan Meier digunakan untuk mengetahui sebaran time to default debitur Salary Based sejak kredit diberikan. Sedangkan metode Cox Propotional Hazard digunakan untuk menjelaskan karakteristik dari debitur yang dapat mempengaruhi terjadinya default. Sampel data yang digunakan adalah debitur Kredit Salary Based yang direalisasikan pada bulan Desember 2015 dan mulai diamati dari bulan Januari 2016 sampai dengan bulan Desember 2018 dengan kategori peminjam masih aktif bekerja. Hasil penaksiran menggunakan metode Kaplan Meier menunjukan bahwa peminjam Kredit Salary Based mulai mengalami default pada bulan ke empat sejak kredit tersebut diberikan dan terus mengalami peningkatan hingga akhir pengamatan. Hasil penaksiran menggunakan Metode Cox Proportional Hazard menunjukkan bahwa karakteristik atau faktor-faktor demografi yang mempengaruhi terjadinya default adalah wilayah domisili, tingkat pendidikan, usia, status pernikahan, status kepegawaian, dan tingkat penghasilan. Sedangkan karakteristik produk yang mempengaruhi terjadinya default adalah jangka waktu kredit. ......This study examines the distribution of opportunities for the duration of the event from the time credit is given to the debtor to the occurrence of nonperforming loans (default) and explains the characteristics or factors that influence the risk of default. The results of this study can be used by Bank ABC to strengthen credit risk control and develop an effective strategy for marketing the bank’s salary-based credit. The survival analysis methods used in this research are the Kaplan-Meier nonparametric method and the semiparametric Cox proportional hazard method. Assessment results using the Kaplan-Meier method are used to determine the time to default distribution of salary-based debtors since the credit was given. The Cox proportional hazard method is used to explain the characteristics of the debtor that can affect the occurrence of default. The data sample of salary-based credit debtors who were actively employed was realized in December 2015 and observed between January 2016 and December 2018. The Kaplan-Meier method results show that the salary-based credit borrowers began to experience default in the fourth month since the credit was given and continued to increase until the end of the observation. The Cox proportional hazard method results show that the demographic characteristics that influence the occurrence of default are domicile area, education level, age, marital status, employment status, and income level. Meanwhile, a product characteristic that affects the occurrence of default is the credit period

Abstrak :
This greatly expanded third edition of Survival analysis : a self-learning text provides a highly readable description of state-of-the-art methods of analysis of survival/event-history data. The third edition continues to use the unique "lecture-book" format of the first two editions with one new chapter, additional sections and clarifications to several chapters, and a revised computer appendix. The Computer Appendix, with step-by-step instructions for using the computer packages STATA, SAS, and SPSS, is expanded this third edition to include the software package R.

Abstrak :
Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya risiko stroke berulang pada pasien paska stroke pertama di RS Pusat Otak Nasional dan faktor risikonya. Metode: Desain penelitian ini adalah cohort retrospektif. Sampel dalam penelitian ini adalah semua pasien stroke serangan pertama yang menjalani pelayanan rawat inap pada tahun 2014 dan memiliki catatan rekam medik yang lengkap. Analisis data mengunakan regresi cox multivariat. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada bulan ≤ 15,umur ≥ 60 tahun memiliki risiko lebih besar untuk terjadinya stroke berulang ; pada bulan < 15, overweight memiliki risiko lebih tinggi untuk terjadinya stroke berulang; pada bulan ≤ 15, obesitas memiliki risiko lebih tinggi untuk terjadinya stroke berulang; pada bulan ≤ 30, pre hipertensi memiliki risiko lebih tinggi untuk terjadinya stroke berulang ; pada bulan ≤ 15, hipertensi grade 1 dan 2 memiliki risiko yang lebih tinggi untuk terjadinya stroke berulang, ; kontrol yang tidak teratur memiliki risiko 8,71 kali lebih tinggi untuk terjadinya stroke berulang. ...... Objective: This study aims to determine the risk of recurrent strokein patients with post-stroke first in the brain center of the national hospitaland the risk factors that influence. Methods: This study was a retrospective cohort. The sample in this study is the first to attack all stroke patients who underwent inpatient services in 2014 and had a complete medical record. Analysis of data using multivariate cox regression. Results: The results showed that in ≤ 15, ≥ 60 years of age have a greater risk for recurrent stroke; in <15 overweight have a higher risk for recurrent stroke; in ≤ 15, obesity have a higher risk for recurrent stroke; in ≤ 30, pre-hypertension are at higher risk forrecurrent stroke; in ≤ 15, hypertension grade 1 and 2 have a higher risk for the recurrent stroke; control irregular had 8.71 times higher risk for recurrent stroke.

Abstrak :
Sukses dan gagal bayar adalah hal yang pasti terjadi di dalam perusahaan pembiayaan. Untuk memaksimalkan keuntungan bagi perusahaan adalah dengan memaksimalkan resiko dari gagal bayar atau default. Salah satu cara untuk melakukan penelitian untuk memaksimalkan resiko dari gagal bayar adalah dengan analisa survival yang dikembangkan oleh David Roxbee Cox (1972). Analisa survival bisa digunakan untuk membuat permodelan untuk waktu gagal bayar atau default dari hutang. Pada penelitian ini akan diuji coba aplikasi dari survival analysis untuk permodelan default pada sejumlah data dari nasabah kredit perusahaan pembiayaan sepeda motor. Hasil penelitian dari data yang ada dapat menunjukan variable yang signifikan terhadap survival dan analisa survival kompetitif untuk memprediksi gagal bayar atau default dengan perbandingan menggunakan regressi di dalam masing-masing variable.

Abstrak :
ABSTRAK
Tesis ini adalah mengenai penelitian yang dilakukan untuk mengkaji distribusi keragaman dan sebaran peluang dari kejadian waktu mulai dari pembelian pertama sampai dengan terjadinya pembelian kembali dan menjelaskan karakteristik/faktor-faktor apa saja yang dapat menjelaskan lama waktu konsumen dalam melakukan pembelian kembali. Sampel dalam penelitian ini adalah debitur dari PT. ABC Finance yang melakukan pembelian mobil pada periode tahun 2005 sampai dengan tahun 2008. Sedangkan masa pengamatan adalah selama delapan tahun, dimulai sejak awal masa penelitian. Hasil penaksiran dengan metode nonparametrik menyatakan bahwa diperkirakan belum ada yang melakukan pembelian ulang hingga 3 bulan ke depan sejak pembelian pertama. Dijelaskan pula bahwa sebesar 37.6 dari seluruh debitur akan melakukan pembelian ulang dalam masa 96 bulan sejak pembelian pertama. Hasil penaksiran dengan metode semiparametrik menyatakan bahwa faktor jangka waktu kredit, nilai pinjaman, usia, pekerjaan, dan jenis kelamin berpengaruh terhadap keragaman waktu hingga terjadinya pembelian kembali.Tesis ini adalah mengenai penelitian yang dilakukan untuk mengkaji distribusi keragaman dan sebaran peluang dari kejadian waktu mulai dari pembelian pertama sampai dengan terjadinya pembelian kembali dan menjelaskan karakteristik/faktor-faktor apa saja yang dapat menjelaskan lama waktu konsumen dalam melakukan pembelian kembali. Sampel dalam penelitian ini adalah debitur dari PT. ABC Finance yang melakukan pembelian mobil pada periode tahun 2005 sampai dengan tahun 2008. Sedangkan masa pengamatan adalah selama delapan tahun, dimulai sejak awal masa penelitian. Hasil penaksiran dengan metode nonparametrik menyatakan bahwa diperkirakan belum ada yang melakukan pembelian ulang hingga 3 bulan ke depan sejak pembelian pertama. Dijelaskan pula bahwa sebesar 37.6 dari seluruh debitur akan melakukan pembelian ulang dalam masa 96 bulan sejak pembelian pertama. Hasil penaksiran dengan metode semiparametrik menyatakan bahwa faktor jangka waktu kredit, nilai pinjaman, usia, pekerjaan, dan jenis kelamin berpengaruh terhadap keragaman waktu hingga terjadinya pembelian kembali.

---

ABSTRACT
This thesis is about the research that conducted to assess the distribution of the diversity and distribution of opportunities of occurrence start time of the first purchase until the time of repurchase and explain the characteristics factors that can explain the length of time in repurchase. The sample in this study is the debtor of PT. ABC Finance who made a purchase of car in the period of 2005 to 2008. While the observation period is for eight years, starting from the beginning of the study period. Results of assessment by nonparametric methods stating that no one has repurchase up to 3 months from the first purchase. It also explained that 37.6 of all debtors will repurchase in the past 96 months since the first purchase. The result of assessment by the semiparametric method stating that factor of credit term, plafond, age, job, and sex affect the diversity of time to repurchase.

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini menjelaskan bagaimana survival analisys menggunakan regresi Cox Proportional Hazard dapat dipakai untuk menganalisis sebaran time to default debitur kredit mikro Bank XYZ berdasarkan karakteristik demografis debitur dan karakteristik produk. Terhadap sebaran tersebut menggunakan metode analisis non-parametrik khususnya point estimation dapat diestimasi karakteristik debitur yang mempunyai waktu survive terbaik yakni debitur di wilayah Kabupaten Indramayu, jenis kelamin wanita, pendidikan akhir SD, bidang usaha perdagangan besar dan eceran, status pernikahan janda/duda serta penghasilan.

---

ABSTRACT
This study explains how survival analisys using Cox Proportional Hazard regression can be used to analyze the distribution of time to default of micro credit debtor in Bank XYZ based on debtor demographic characteristics and product characteristics. Against the distribution using non parametric analytical methods, especially point estimation can be estimated the characteristics of the debtor who has the best survive time that is the debtor in Indramayu District, female gender, final education of elementary school, major trade and retail business, marriage widow widower status and income

Abstrak :
Orang dengan diabetes beresiko lebih tinggi mengalami komplikasi serius dari COVID-19 hingga kematian. Penelitian bertujuan untuk mengetahui perbedaan probabilitas survival pasien COVID-19 dengan diabetes melitus tipe 2 dan mengetahui hubungan diabetes melitus tipe 2 dengan kematian COVID-19 di RSUD Al Ihsan Provinsi Jawa Barat. Menggunakan desain kohort retrospektif dengan populasinya yaitu pasien COVID-19 yang dirawat di RSUD Al Ihsan sampai dengan 31 Desember 2021. Kriteria inklusi merupakan pasien konfirmasi COVID-19 melalui pemeriksaan Polymerase Chain Reaction (PCR) berusia ≥ 18 tahun. Dari 308 pasien konfirmasi COVID-19 terlibat dalam penelitian ini 56 meninggal dan 252 survive. Selama 21 hari pengamatan, probabilitas survival pasien COVID-19 dengan diabetes melitus tipe 2 lebih rendah dibandingkan dengan tanpa diabetes melitus tipe 2 (71,24% vs 84,13%) dengan nilai p 0,0056. Terdapat hubungan yang signifikan secara statistik antara diabetes melitus tipe 2 dengan kematian COVID-19 setelah dikontrol dengan umur, gejala batuk, ARDS, vaksinasi, gagal ginjal kronis, penggunaan ventilator, terapi antivirus dan persentase BOR Isolasi COVID-19 saat admisi dengan hazard ratio adjusted pada model akhir analisis multivariat sebesar 2,676 (95% IK 1,24-5,73). Probabilitas survival pasien COVID-19 dengan diabetes melitus tipe 2 lebih rendah dibandingkan dengan pasien COVID-19 tanpa diabetes melitus tipe 2 serta meningkatkan resiko kematian pada pasien COVID-19. ......People with diabetes are at higher risk of developing serious complications from COVID-19 to death. The study aims to determine the difference in the survival probability of COVID-19 patients with type 2 diabetes mellitus and determine the relationship between type 2 diabetes mellitus and COVID-19 death at Al Ihsan Hospital, West Java Province. Using a retrospective cohort design with its population, namely COVID-19 patients who were treated at Al Ihsan Hospital until December 31, 2021. The inclusion criteria are covid-19 confirmation patients through Polymerase Chain Reaction (PCR) examination aged ≥ 18 years.  Of the 308 confirmed COVID-19 patients involved in the study 56 died and 252 survived. During the 21 days of observation, the probability of survival of COVID-19 patients with type 2 diabetes mellitus was lower than without type 2 diabetes mellitus (71.24% vs. 84.13%) with a p value of 0.0056. There was a statistically significant association between type 2 diabetes mellitus and COVID-19 death after being controlled with age, cough symptoms, ARDS, vaccination, chronic renal failure, ventilator use, antiviral therapy and the percentage of COVID-19 Isolation BOR during admission with hazard ratio adjusted in the final model of multivariate analysis of 2.676 (95% IK 1.24-5.73). The probability of survival of COVID-19 patients with type 2 diabetes mellitus is lower than that of COVID-19 patients without type 2 diabetes mellitus and increases the risk of death in COVID-19 patients.