Analisis Faktor Resiko Penyebab Diabetes Mellitus dengan Regresi Logistik Biner

I Gusti Bagus Ngurah Diksa, Kartika Fithriasari

Abstract


Diabetes Mellitus menjadi salah satu masalah perawatan kesehatan utama di seluruh dunia. Penyakit gula ini merupakan penyakit berbahaya yang mana mengakibatkan kematian akibat komplikasi yang ditimbulkanya. Banyak faktor yang memengaruhi orang menderita diabetes , beberapa diantaranya yaitu usia, merokok,  serum sodium dan platelet dalam badan. Regresi logistik merupakan salah satu alat statistik yang dapat digunakan dalam permodelan klasifikasi tentang ada tidaknya yang mengalami diabetes. Tujuan penelitian ini adalah melihat pengaruh variabel independent usia, merokok, serum sodium dan platelet dalam mengklasifikasikan observasi  antara kategori yang tidak mengalami diabetes dan penderita diabetes.  Hasil yang didapatkan adalah semua variabel independent signfikan berpengaruh di dalam model dimana semakin meningkatnya umur kecenderungan orang menjadi diabetes semakin tinggi. Selain itu,  kegiatan merokok mampu memberikan kecenderungan orang menderita diabetes daripada orang yang tidak merokok. Kemudian semakin bertambahnya serum sodium dalam tubuh maka kecenderungan orang akan tidak menderita diabetes serta untuk bertambahnya platelet memberi kecenderungan sangat kecil orang menderita diabetes. Dalam klasifikasi ini, persentase akurasi klasifikasi sebesar 61,9 persen.  Walupun lebih dari 50 persen namun terjadi misklasifikasi orang yang menderita diabetes sebagai orang tidak mengalami diabetes sebesar 60 persen. Hal itu menyebabkan klasifikasi ini agak beresiko dalam mengelompokkan orang yang diabetes sebagai tujuan penanganan yang lebih cepat.


Keywords


diabetes; regresi; logistic; biner; akurasi

Full Text:

PDF

References


K. Tachkov et al., “Life expectancy and survival analysis of patients with diabetes compared to the non diabetic population in Bulgaria,” PLoS One, vol. 15, no. 5, pp. 1–16, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0232815.

Punthakee, Zubin, Ronald Goldenberg, and Pamela Katz. "Definition, classification and diagnosis of diabetes, prediabetes and metabolic syndrome." Canadian journal of diabetes 42 (2018): S10-S15.

B. Kurniawaty, Evi; Yanita, “Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kejadian Diabetes Melitus Tipe II,” Majority, vol. 5, no. 2, pp. 27–31, 2016, [Online]. Available: http://juke.kedokteran.unila.ac.id/index.php/majority/article/view/1073.

M. Dwi Ario, “Effect of Nicotine in Cigarette for Type 2 Diabetes Mellitus,” J Major., vol. 3, no. 7, pp. 75–80, 2014.

G. Liamis, “Diabetes mellitus and electrolyte disorders,” World J. Clin. Cases, vol. 2, no. 10, p. 488, 2014, doi: 10.12998/wjcc.v2.i10.488.

D. J. Schneider, “Factors contributing to increased platelet reactivity in people with diabetes,” Diabetes Care, vol. 32, no. 4, pp. 525–527, 2009, doi: 10.2337/dc08-1865.

R. Nurpalah, “Gambaran Kadar Kalium Pada Penderita Diabetes Melitus Tipe 2,” J. Kesehat. Bakti Tunas Husada J. Ilmu-ilmu Keperawatan, Anal. Kesehat. dan Farm., vol. 12, no. 1, p. 214, 2015, doi: 10.36465/jkbth.v12i1.81.

F. K. Lembang and D. L. Rahakbauw, “Analisis Faktor Risiko Penyebab Diabetes Mellitus di Kota Ambon Menggunakan Model Regresi Logistik,” vol. 15, no. 2, pp. 65–71, 2015.

A. Borucka, “Logistic regression in modeling and assessment of transport services,” Open Eng., vol. 10, no. 1, pp. 26–34, 2020, doi: 10.1515/eng-2020-0029.

Y. A. Tampil, H. Komalig, and Y. Langi, “Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif ( IPK ) Mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado Logistic Regression Analysis To Determine Factors Affecting The Grade Point Average ( GPA ) Of FM,” d’CARTESIAN, vol. 6, no. 2, pp. 57–62, 2017.

K. M. Kotimah and P. S. Wulandari, “Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur,” J. SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, 2337-3520 (2301-928X Print), vol. 3, no. 1, pp. 2337–3520, 2014.

E. T. (Institusi T. S. N. Pamungkas, “Metode regresi logistik biner pada faktor yang mempengaruhi kesembuhan pasien penderita demam berdarah dengue di RSUD Dr. Iskak Kabupaten Tulungagung,” 2017, [Online]. Available: http://repository.its.ac.id/42259/1/1314030088-Non_Degree.pdf.

D. W. Hosmer and S. Lemeshow, “1_3kOQSTg.pdf.” pp. 1–375, 2000.

J. Matematika, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, and P. Alam, “PEMODELAN STATUS BEKERJA DI KOTA SEMARANG,” 2017.

D. Berger, “Introduction to Binary Logistic Regression and Propensity Score Analysis,” ResearchGate, no. October, pp. 1–30, 2017.

K. M. Kotimah and P. S. Wulandari, “Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur,” J. SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, 2337-3520 (2301-928X Print), vol. 3, no. 1, pp. 2337–3520, 2014.

Hosmer, D.W., dan S. Lemeshow. 2000. Applied Logistic Regression.Edisi ke-2.John Wiley and Sons Inc, Canada.




DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j27213862.v4i1.8480

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
Inferensi by Department of Statistics ITS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://iptek.its.ac.id/index.php/inferensi.

ISSN:  0216-308X

e-ISSN: 2721-3862

Web
Analytics Made Easy - StatCounter View My Stats