Model Regresi Cox dan Aplikasinya dalam Menganalisis Ketahanan Hidup Pasien Penderita Diabetes Mellitus di Rumah Sakit Bhayangkara Makassar

Abstrak. Analisis tahan hidup adalah salah satu prosedur statistik untuk melakukan analisa data berupa waktu tahan hidup dan variabel yang mempengaruhi waktu tahan hidup. Pada penelitian ini analisis tahan hidup diaplikasikan pada kasus diabetes mellitus di Rumah Sakit Bhayangkara Makassar pada tahun 2016. Salah satu metode analisis tahan hidup yang digunakan adalah model Regresi Cox Proporsional Hazard. Penggunaan model regresi cox proporsional hazard harus memenuhi asumsi proporsional hazard. Penelitian ini juga menggunakan  distribusi eksponensial dua parameter untuk menentukan fungsi hazard dan metode Breslow dalam membentuk model cox terbaik. Dari hasil penelitian diperoleh faktor-faktor signifikan yang mempengaruhi waktu tahan hidup adalah umur dan kadar gula darah, namun faktor kadar gula darah tidak memenuhi asumsi proporsional hazard, sehingga digunakan Model Cox Extended untuk memperbaiki model cox proporsional hazard. Covariate yang tidak memenuhi asumsi proporsional hazard dalam model cox extended dinteraksikan dengan fungsi waktu . Model Cox Extended pada akhirnya memberikan informasi tentang faktor -faktor yang berpengaruh signifikan terhadap waktu tahan hidup yaitu umur dan kadar gula darah terikat waktu, dimana setiap individu yang berumur kurang dari 45 tahun memiliki resiko kegagalan 0,015 kali lebih kecil dibandingkan dengan pasien yang berumur lebih dari 45 tahun dan individu yang kadar gula darahnya tinggi memiliki resiko kegagalan sebesar 1,128 kali lebih besar dibandingkan dengan pasien yang memiliki kadar gula darah rendah dan normal.Kata Kunci: Analisis Tahan Hidup, Regresi Cox Proporsional Hazard, Diabetes Mellitus, Model Cox ExtendedAbstract. Survival analyze is one of the statistical procedures to analyze data survival time and variable that will affect the rate of recovery of patients. In this research, survival analyze was applicated by diabetes mellitus case in Bhayangkara Hospital Makassar 2016. One of the methods survival analyze used is cox regression model with proportional hazard. The use of cox regression model with proportional hazard must fulfill assumption of proportional hazard. This research also use 2-parameter exponential distribution to determine of hazard function and Breslow method to shaping the best of cox model. From the results of the research give conclusion that factors affecting of time recovery are age and blood sugar level. But the blood sugar level factor does not fulfill the proportional hazard assumptions. So that the extended cox model was used to improve the cox proportional hazard model. Variables that does not fulfill the proportional hazard assumption in the extended cox model are interacted with the time function . Finally, the extended cox model give information about the factors most affect the rate of recovery are age and time bound blood sugar level. Every individual less than 45 years old has a 0,015 times greater risk of failure than patients older than 45 years old and individuals with high blood sugar level had a risk of failure is 1,128 times greater than the low and normal blood sugar level Keywords:  Survival Analyze, Cox Proportional Hazard Regression, Diabetes Mellitus, Extended Cox Model