Pemodelan Regresi Logistik Biner Bayesian (Studi Kasus: Pasien Kanker Leher Rahim RSUD Sayang Cianjur)

Tsania Dinni Islamiati, Abdul Kudus

Abstract


Abstract. In this study, we will discuss Bayesian binary logistic regression modeling in a case study of cervical cancer patients at Sayang Cianjur Hospital. Bayesian method is a simple mathematical formula used to simplify conditional probabilities, this method uses parameter estimation techniques by combining likelihood and prior distributions. The results of this study obtained seven independent variables that are significant to the incidence of cervical cancer. The variables are age, age of marriage, number of partners, weight, Pap smear test, history of contraception and occupation. Then the model obtained is:

Logit(p) = -0.164 + 0.051X1 – 0.281X2 + 1.949X4 – 0.065X5 + 5.915X7 + 0.928X8 – 1.882X14

Keywords: Cervical cancer, Bayesian method, logistic regression

Abstrak. Pada penelitian ini akan dibahas tentang pemodelan regresi logistik biner Bayesian pada studi kasus pasien kanker leher rahim RSUD Sayang Cianjur. Metode Bayesian merupakan rumus matematika sederhana yang digunakan untuk menyederhanakan probabilitas bersyarat, metode ini menggunakan teknik estimasi parameter dengan menggabungkan likelihood dan distribusi prior. Hasil penelitian ini diperoleh tujuh variabel bebas yang signifikan terhadap kejadian kanker leher rahim. Variabel tersebut adalah usia, usia menikah, jumlah pasangan, berat badan, tes papsmear, riwayat kontrasepsi dan pekerjaan. Maka model yang diperoleh sebagai berikut:

Logit(p) = -0.164 + 0.051X1 – 0.281X2 + 1.949X4 – 0.065X5 + 5.915X7 + 0.928X8 – 1.882X14

Kata Kunci: Kanker leher rahim, metode Bayesian, regresi logistik


Keywords


Kanker leher rahim, metode Bayesian, regresi logistik

Full Text:

PDF

References


Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat, Profil Kesehatan Jawa Barat Tahun 2019, vol. 53, no. 9. 2019.

C. Robert and W. M. Boldstad, Understanding Computational Bayesian Statistics, vol. 25, no. 2. 2012.

D. W. Hosmer and S. Lemeshow, Applied Logistic Regression Second Edition. 2000.

D. B. R. Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Bayesian Data Analysis, Third. USA: Taylor & Francis Group, 2014.

Kemenkes RI, Pedoman Teknis Pengendalian Kanker Payudara dan Kanker Leher Rahim, no. 1. Jakarta: Kementrian Kesehatan RI, 2013.

N. R. Dianti and M. A. Isfandiari, “Perbandingan Risiko Ca Serviks Berdasarkan Personal Hygiene Pada Wanita Usia Subur Di Yayasan Kanker Wisnuwardhana Surabaya,†J. PROMKES, vol. 4, no. 1, p. 82, 2017, doi: 10.20473/jpk.v4.i1.2016.82-91.

Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, Beban Kanker di Indonesia. Jakarta: Kementrian Kesehatan RI, 2019.

J. Spencer, Cervical Cancer (Deadly Diseases and Epidemics). Switzerland: Chelsea House.

Wistara, R. A., Suliadi, & Kudus, A. (2015). Regresi Logistik pada Data Rare Event. Prosiding Statistika.

Shofwani Sheila Ghazia, Kudus Abdul. (2021). Penentuan Kriteria Pengunjung dalam Pemilihan Green Hotel di Kota Bandung Menggunakan Metode Discrete Choice Experiment dengan Desain Choice Sets Kombinatorial. Jurnal Riset Statistika, 1(1), 1-9.




DOI: http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0.28907

Flag Counter