Siska Khairunnisa, - (2019) PEMODELAN TIPE PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN ROUGH-REGRESI LOGISTIK BINER (Studi Kasus : Pasien Stroke Rumah Sakit Awal Bros Pekanbaru). Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

	Text TA SISKA KHAIRUNNISA.pdf Download (16MB)
	Text (BAB IV) 14. BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (838kB)

Abstract

PEMODELAN TIPE PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN ROUGH-REGRESI LOGISTIK BINER (Studi Kasus : Pasien Stroke Rumah Sakit Awal Bros Pekanbaru) SISKA KHAIRUNNISA 11654200286 Tanggal Sidang : 17 Desember 2019 Tanggal Wisuda: Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebrantas No.155 Pekanbaru ABSTRAK Penyakit tidak menular (PTM) menjadi salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia. PTM yang dimaksud termasuk stroke. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan regresi logistik biner dan rough sets serta mengidentifikasi variabel utama yang berhubungan dengan tipe penyakit stroke. Data dikumpulkan dengan cara menyebar angket di Rumah Sakit Awal Bros, Pekanbaru pada bulan September 2019. Variabel bebas dalam penelitian ini sebanyak 22, meliputi profil pasien (jenis kelamin, usia, dll), riwayat penyakit pribadi (hipertensi, kolestrol, dll), riwayat penyakit pribadi (stroke, hipertensi, dll), dan gaya hidup (kebiasaan merokok, olahraga, dll). Data dianalisis dengan regresi logistik biner dan rough sets. Regresi logistik biner dilakukan untuk menganalisis ke-22 variabel, namun tidak ditemukan variabel yang signifikan sehingga dilakukan eliminasi variabel. Terdapat 6 variabel bebas yang dianalisis setelah dilakukan eliminasi menggunakan rough sets. Keenam variabel bebas tersebut dimodelkan menggunakan regresi logistik biner meliputi model setelah eliminasi (6 variabel), model dengan variabel yang bisa dikontrol (2 variabel) dan model dengan variabel yang tidak bisa dikontrol (4 variabel). Hasilnya, riwayat hipertensi pribadi berpengaruh secara signifikan pada model setelah eliminasi dan model dengan variabel yang bisa dikontrol, serta usia berpengaruh secara signifikan pada model dengan variabel yang tidak bisa dikontrol. Sehingga, penggabungan regresi logistik biner dan rough sets diusulkan untuk melakukan pemodelan terhadap tipe penyakit stroke. Kata kunci: Regresi Biner, Rough-Regresi, Rough Sets, Tipe Stroke.

Actions (login required)

View Item