Pemodelan Waktu Survival Pekerja Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard

Kematian merupakan peristiwa yang tidak dapat diperkirakan waktu kejadiannya sehingga dapat dialami oleh semua orang. Kematian dapat disebabkan oleh berbagai macam faktor, dalam penelitian ini diduga ada lima faktor yang mempengaruhi kematian seorang pekerja atau aparatur sipil negara (ASN). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model survival yang terjadi pada kematian seorang pekerja aparatur sipil negara (ASN). Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi kematian seorang pekerja akan dimodelkan dengan waktu ketahanan hidup (waktu survival), sehingga akan diketahui faktor-faktor mana saja yang berpengaruh secara signifikan terhadap waktu survival pekerja. Pada penelitian ini akan dilakukan pendekatan dengan metode bootstrap, yang merupakan pengambilan sampel secara random berdasarkan data asli sehingga akan didapatkan parameter-parameter yang signifikan dengan melakukan pengujian confidence interval.Berdasarkan hasil analisis Kaplan-Meier untuk semua variabel menurun sampai rentang waktu 40 tahun. Sedangkan dalam pengujian log-rank diketahui bahwa pada variabel jenis kelamin dan anak tidak ada perbedaan secara signifikan antara kurva survival disetiap kelompoknya. Berbeda dengan variabel golongan pekerja dan pasangan diketahui bahwa variabel tersebut memiliki perbedaan kurva survival antar kelompoknya. Pemodelan regresi cox proportional hazard menghasilkan variabelgolongan dan pasangan yang berpengaruh secara signifikan terhadap waktu survival pekerja. =========================================================================== Death is an event that cannot be predicted, so everyone’s death can be happened so suddenly. Death can be caused by various factors,in this research allegedly there are five factors which caused the death of a worker or a civil state apparatus. The goal of this research is to know the survival model which happened in the death of a worker or a civil state apparatus. The alleged factors that cause a worker’s death will be modeled with survival time, so it can be known which factors that affect the worker’s survival time significantly. In this research the bootstrap method will be used in the approach, to take samples randomly based on the original data, so that it can generate the parameters significantly. Based on the Kaplan-Meier analysis of all variables decreased to a range of 40 years old. Meanwhile, from the log-rank test it can be concluded that the survival curves of variables gender and children are not significantly different in each group. Different from the variables of the worker category and partner, it can be concluded that those two variables have different survival curves in each group. The cox proportional hazard regression modelling yield that variablepartner has a significant effect towards a worker’s survival time

Pemodelan Waktu Survival Pekerja dengan Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard

Kematian merupakan peristiwa yang tidak dapat diperkirakan waktu kejadiannya sehingga dapat dialami oleh semua orang. Kematian dapat disebabkan oleh berbagai macam faktor, dalam penelitian ini diduga ada lima faktor yang mempengaruhi kematian seorang pekerja atau aparatur sipil negara (ASN). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model survival yang terjadi pada kematian seorang pekerja aparatur sipil negara (ASN). Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi kematian seorang pekerja akan dimodelkan dengan waktu ketahanan hidup (waktu survival), sehingga akan diketahui faktor-faktor mana saja yang berpengaruh secara signifikan terhadap waktu survival pekerja. Pada penelitian ini akan dilakukan pendekatan dengan metode bootstrap, yang merupakan pengambilan sampel secara random berdasarkan data asli sehingga akan didapatkan parameter-parameter yang signifikan dengan melakukan pengujian confidence interval. Berdasarkan analisis ini dengan memasukkan semua variabel, hasil Kaplan-Meier menunjukkan menurun sampai rentang waktu 40 tahun. Pengujian log-rank menunjukkan variabel jenis kelamin dan anak tidak ada perbedaan secara signifikan antara kurva survival disetiap kelompoknya. Berbeda dengan variabel golongan pekerja dan pasangan diketahui bahwa variabel tersebut memiliki perbedaan kurva survival antar kelompoknya. Pemodelan regresi cox proportional hazard menghasilkan variabel golongan 4 dan pasangan yang berpengaruh secara signifikan terhadap waktu survival pekerja