Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Di Rumah Sakit Persahabatan, berdasarkan data retrospektif, telah dilakukan penelitian tentang ketahanan hidup penderita kanker paru yang telah menjalani reseksi atau radioterapi atau kemoterapi. Penelitian tersebut adalah penelitiaan secara univariat. Dalam analisis ketahanan hidup penderita, sangat perlu untuk memperhatikan pengaruh karakteristik-karakteristik penderita secara bersama-sama. Karena itu pada tugas akhir ini Penulis melakukan penelitian secara multivariat, yang melalui analisis tersebut, pengaruh karakteristik-karakteristik penderita secara bersama-sama juga diperhatikan."

"Dalam skripsi ini akan dibahas pengendalian terhadap dua karakteristik yang mempengaruhi kualitas baut, yaitu diameter dan panjang ulir. Untuk pengendalian tersebut, digunakan pengendalian kualitas secara multivariat dengan teknik grafik pengendali Hotelling T2. Data yang dipakai adalah data rolling check sheet PT. Nitto Alam Indonesia - Tangerang, bulan Maret dan April 1992."

"Kanker paru merupakan masalah di bidang kesehatan baik di negara maju maupun di negara berkembang. Di Indonesia kanker paru menduduki peringkat ke-3 atau ke-4 diantara keganasan di rumah-rumah sakit yang juga sering menyebabkan kematian. Selain itu beberapa penelitian di Indonesia menyatakan bahwa penderita kanker pare mengobati penyakitnya setelah penyakit masuk dalam stadium sangat lanjut.Di Indonesia penelitian tentang ketahanan hidup kanker paru belum banyak dilakukan. Di RS Dharmais sebagai salah satu rumah sakit rujukan kanker sampai saat ini belum ada penelitian tentang ketahanan hidup pada penderita kanker paru namun jumlah penderita pertahunnya cukup banyak (menempati urutan kedua pada kasus rawat inap tahun 1998). Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh informasi tentang ketahanan hidup 2 tahun penderita kanker paru serta faktor-faktor yang berhubungan dengan ketahanan hidup 2 tahun di RS Kanker Dharmais.Penelitian ini menggunakan rancangan studi longitudinal. Data yang dikumpulkan berasal dari data rekam medik penderita kanker paru periode Januari 1998 s.d. November 2001. Sampel berjumlah 181 penderita. Cara pengumpulan data adalah dengan observasi data rekam medik serta media komunikasi via telpon untuk mengetahui ketahanan hidup 2 tahun penderita kanker paru.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa probabilitas ketahanan hidup 2 tahun penderita kanker paru berbeda menurut stadium yaitu pada stadium IIB-IIIB sebesar 25,96% dan stadium IV 10,02%. Risiko untuk meninggal pada penderita kanker paru stadium IV sebesar 1,61 kali (95% CI: 1,02; 2,52) lebih tinggi bila dibandingkan dengan penderita kanker paru stadium IIB-IIIB. Jika dibandingkan dengan jenis histopatologi adenokarsinoma, resiko untuk meninggal pada jenis epidermoid sebesar 1,84 kali (95% CI: 1,17; 2,97) dan jenis lainnya 2,04 kali (95% CI: 1,22; 3,58). Bila dibandingkan dengan terapi operasi, risiko untuk meninggal pada penderita kanker paru dengan terapi radioterapi adalah 2,62 kali (95% CI: 1,01; 6,81), kemoterapi 2,89 kali (95% CI: 1,04; 8,08), radiokemoterapi 2,30 kali (95% CI: 0,87; 6,03) dan lainnya 3,35 kali (95% CI: 1,23; 9,14).Berdasarkan hasil penelitian ini kepada tenaga medis diharapkan dapat meningkatkan penanganan kanker paru dengan mengupayakan deteksi dini pada penderitanya. Kepada masyarakat yang mempunyai resiko tinggi menderita penyakit kanker, perlu memeriksakan diri secara aktif untuk deteksi dini kanker di fasilitas kesehatan. Kepada pemerintah (Depkes) perlu diupayakan peningkatan KIE (Komunikasi Informasi dan Edukasi) dengan penyebaran informasi lewat media massa tentang penyakit kanker paru.

---

Lungs cancer represent is the health problem in developed countries and also in developing countries. In Indonesia lungs cancer occupy third or fourth among ferocity in hospital which also often cause death. Besides some researches in Indonesia express that lungs cancer patient cure its disease after late stage.

In Indonesia there is no more research about year survival rate at lungs cancer patient. Till now is no research about year survival rate at lungs cancer patient in Dharmais Hospital, but the amount of its own patient of quite a lot ( occupying the second rank at case take care of to lodge year 1998). Target of this research is to obtain get information the probability of 2 year survival of the lungs cancer patients in Dharmais Hospital and the relationship between some other factors and 2 year survival rate.

The design of this research is longitudinal study. Data are collected from medical record lungs cancer patients on Januari 1998 to November 2001. Sample amount to 181 patients. Way of data collecting is with data observation of the medical record and also communications media via phone to find out the survival of lungs cancer patients.

The result of this research indicate that 2 year survival rate of the lungs cancer patient differ according to stage that is IIB-IIIB stage equal to 25,96% and IV stage 10,02%. In comparison with IIB-IIIB stage, risk to die at IV stage equal to 1,61 times (95% Cl: 1,02; 2,52). In comparison with type histopathology adenocarcinoma, risk to die at epidermoid type equal to 1,84 times ( 95% Cl: 1,17; 2,97) and other type equal to 2,04 times ( 95% Cl: 1,22; 3,58). If compared to operation therapy, risk to die at lungs cancer patient with radiotherapy is 2,62 times ( 95% CI: 1,01; 6,81), kemoterapi equal to 2,89 times ( 95% CI: 1,04; 8,08), radiokemotherapy equal to 2,30 times (95% CI: 0,87; 6,03) and other equal to 3,35 times ( 95% CI: 1,23; 9,14).

Pursuant to result of this research to expected that medicians can improve lungs cancer handling by striving to detect early at its patient. To society require to check actively to detect early cancer in health facility. To government (MOH) require to be strived by the make-up of IEC (Information Education and Communications) with spreading of information pass pandemic mass media of lungs cancer.

Reference : 59 (1974 - 2002)"

"Pada setiap analisis statistik memungkinkan berhadapan dengan missing values atau missing data karena pada saat survei kemungkinan ada responden yang tidak dapat menjawab pertanyaan atau tidak ingin menjawab pertanyaan pada saat wawancara survei. Missing values tidak dapat langsung dilakukan analisis menggunakan analisis data lengkap, oleh karena itu missing values telah menjadi masalah yang sering dihadapi oleh para peneliti. Dataset survei biasanya terdiri dari sejumlah besar variabel kontinu salah satunya berdistribusi multivariat normal. Salah satu cara untuk menangani missing values dapat dilakukan dengan imputasi, yaitu proses pengisian atau penggantian missing values pada dataset dengan nilai-nilai yang mungkin berdasarkan informasi yang didapatkan pada dataset tersebut. Penelitian ini akan menerapkan metode sequence regression multivariate imputation (SRMI) untuk imputasi missing values pada data multivariat normal. SRMI merupakan metode imputasi ganda yang nilai imputasinya didapatkan dari model sequence of regression yaitu setiap variabel yang mengandung missing values diregresikan terhadap semua variabel lain yang tidak mengandung missing values sebagai variabel prediktor. Cara mendapatkan nilai imputasi digunakan pendekatan iterasi untuk menarik nilai dari distribusi posterior prediktif pada missing values di bawah masing-masing model regresi secara beruntun. Penelitian ini menggunakan data multivariat normal yang telah dibangkitkan sebanyak 500 observasi dengan menggunakan lima nilai imputasi ganda dan hasil evaluasi kualitas imputasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil evaluasi kualitas imputasi dapat dikatakan baik jika nilai RMSE semakin kecil, maka eror semakin kecil atau nilai estimasi mendekati nilai sebenarnya (Chai & Draxler, 2014) dan hasil yang didapatkan nilai RMSE kecil sehingga SRMI dapat diterapkan untuk melakukan imputasi terhadap data multivariat normal.

---

Missing values are the absence of data items for an observation or more observations that can result in the loss of certain information. During surveys, there are often missing values or missing data because there are likely respondents who cannot answer the question or do not want to answer the question. That is a problem for researchers because, with missing values, the results of observation cannot be analyzed properly. Survey datasets usually consist of continuous variables, one of which is a normal multivariate distribution. One way to deal with missing values ​​can be done by imputation, which is the process of filling or replacing missing values ​​in a dataset with possible values ​​based on the information obtained in the dataset. This study will apply the sequence regression multivariate imputation (SRMI) method for missing values ​​imputation in normal multivariate data.

SRMI is a multiple imputation method whose implication value is obtained from the sequence of regression model, that is, every variable containing missing values ​​is regressed on all other variables that do not contain missing values ​​as predictor variables. The method of obtaining imputation values ​​is used by the iterative approach to drawing values ​​from the predictive posterior distribution in the missing values ​​below each successive regression model. This study uses multivariate normal data that has been generated a total of 500 observations using five multiple imputation values ​​and the evaluation results using Root Mean Square Error (RMSE) which have little value in applying to normal multivariate data so SRMI can be applied to impute normal multivariate data."