Faktor Yang Memengaruhi Kadar Gula Darah Puasa Pasien Diabetes Mellitus Tipe 2 Di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Regresi Probit Biner

Penyebab kematian untuk semua umur telah mengalami pergeseran, yaitu dari penyakit menular menjadi penyakit tidak menular (PTM), salah satu PTM adalah diabetes mellitus (DM). Dari semua jenis DM, penderita DM tipe 2 mencapai 90% – 95% dari keseluruhan populasi penderita DM. DM tipe 2 adalah penyakit gangguan metabolik yang ditandai dengan kadar gula darah tinggi akibat adanya resistensi insulin dan atau defisiensi insulin (gangguan sekresi insulin). Penderita DM tipe 2 memerlukan penatalaksanaan DM secara baik dan teratur untuk menjaga agar kadar gula darah tetap terkendali. Salah satu kadar gula darah yang dapat menggambarkan kondisi gula darah penderita DM tipe 2 adalah Gula Darah Puasa (GDP). GDP merupakan kadar gula darah seseorang yang diukur/ diperiksa setelah menjalani puasa sekitar 10-12 jam. Kadar gula darah yang tidak terkendali dapat meningkatkan terjadinya komplikasi akibat DM tipe 2, bahkan dapat menyebabkan kematian. Oleh sebab itu, dilakukan penelitian terhadap pasien DM tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo yang sedang menjalani rawat jalan untuk mengetahui faktor yang memengaruhi kadar GDP pasien dengan mengkategorikan kadar GDP menjadi 2 kategori, yaitu GDP terkendali (GDP < 126 mg/dl) dan GDP tidak terkendali (GDP ≥ 126 mg/dl) sebagai variabel dependen sehingga analisis yang digunakan adalah analisis regresi untuk variabel dependen yang bersifat kualitatif (kategorik), yaitu salah satunya adalah regresi probit biner. Faktor atau variabel yang signifikan memengaruhi kadar GDP adalah kadar HDL, LDL, dan Trigliserida dengan ketepatan model dalam mengklasifikasikan sebesar 70%

Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya

Kota Surabayamerupakan salah satu daerah endemik DBD dengan kasus DBD tertinggi di provinsi JawaTimur. Jumlah penderita penyakit DBD selama februari-Maret 2011 berdasarkandata Dinas Kesehatan Kota Surabaya tergolong cukup tinggi, yaitu mencapai 289orang. RSUHaji Surabaya adalah salah satu Rumah Sakit yang dituju oleh penderita DBD diSurabaya, sehingga dilakukan analisis survival dengan regresi Cox terhadapfaktor-faktor usia, jenis kelamin, hemoglobin, leukosit, hematokrit, trombosit, suhu tubuh, dan pemberiantransfusi darah di RSUHaji Surabaya. Data waktu survival penderita DBD berdistribusi Weibull serta diketahui faktor-faktor yang mempengaruhiketahanan hidup pasien melalui regresi Cox Weibull adalah faktor usia danhemoglobin. Dimana setiap pertambahan usia satu tahun pada pasienpenderita penyakit DBD di RSU Haji Surabaya maka kemungkinan untuk mencapailaju kesembuhan akan naik sebesar 0,97706 kali

Model Bantuan Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Jombang dengan Pendekatan SEM (Structural Equation Modelling)

Kemiskinan merupakan salah satu fenomena yang masih menjadi perhatian untuk segera dilakukan penanganan. Strategi yang sudah dilakukan pemerintah untuk mengatasi kemiskinan telah banyak dilakukan, diantaranya dengan program penanggulangan kemiskinan yang terdiri atas dua program bantuan. Meskipun program pengentasan kemiskinan terus ditingkatkan, namun bantuan yang diberikan masih belum bisa mengurangi angka kemiskinan. Oleh karena itu untuk membantu pelaksanaan program bantuan, digunakan analisis SEM (Structural Equation Modelling) untuk memodelkan model bantuan rumah tangga miskin berdasarkan indikator kesehatan, ekonomi dan SDM di Kabupaten Jombang. Data yang digunakan adalah sebanyak 306 desa di Kabupaten Jombang tahun 2010. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang lebih dominan memilih bantuan program 2. Pada pengujian CFA (Confirmatory Factor Analysis), variabel kesehatan terdapat 8 indikator yang signifikan dari 9 indikator. Sedangkan untuk variabel ekonomi, 6 indikator yang signifikan dari 8 indikator. Pada analisis selanjutnya digunakan indikator yang signifikan dan masing-masing variabel sudah reliabel. Pengujian SEM didapatkan hasil bahwa kesehatan dan SDM berpengaruh signifikan secara negatif terhadap bantuan yaitu sebesar 0,325 dan 0,193. Kesehatan dan SDM berpengaruh signifikan secara positif terhadap bantuan 1 yaitu sebesar 0,313 dan 0,179. Dan model yang terakhir didapatkan hasil bahwa SDM dan kesehatan berpengaruh signifikan secara negatif terhadap bantuan 2 yaitu sebesar 0,295 dan 0,193

Identifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pneumonia Pada Balita Di Surabaya Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression

Penyebab kematian Balita kedua tertinggi di Indonesia pada tahun 2007 yaitu pneumonia. Fakta ini mendorong pemerintah untuk mengambil tindakan pencegahan. Pemerintah berkomitmen untuk mengurangi angka kematian Balita dengan mengontrol kasus pneumonia. Namun, di Surabaya masih memiliki kasus pneumonia yang cukup tinggi. Persebaran penyakit pneumonia dipengaruhi oleh karakteristik dan geografis yang berbeda di setiap kecamatan di Surabaya. Hal tersebut menyebabkan perkembangan penyakit juga berbeda-beda. Sehingga untuk mengidentifikasi variabel-variabel yang berpengaruh terhadap pneumonia di setiap wilayah yaitu dengan memodelkan kasus pneumonia pada Balita menggunakan geographically weighted negative binomial regression (GWNBR). Hasil pemodelan menunjukkan bahwa terdapat variabel yang bersifat lokal yang mempengaruhi pneumonia dan membentuk kelompok sebanyak sembilan kelompo

Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Angka Prevalensi Penyakit Kusta Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Spatial Durbin Model

Persebaran penyakit kusta di Provinsi Jawa Timur harus mendapat perhatian lebih karena pada tahun 2012, Jawa Timur merupakan penyumbang penderita kusta tertinggi di antara provinsi lainnya dengan angka prevalensi kusta per 10.000 penduduk sebesar 1,46. Kejadian penyakit menular seperti kusta, perlu mempertimbangkan pengaruh kedekatan kewilayahan (spasial) sehingga penelitian ini juga mempertimbangkan kabupaten/kota di Jawa Tengah yang berbatasan langsung dengan kabupaten/kota di Jawa Timur. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi angka prevalensi penyakit kusta di Jawa Timur dengan menggunakan pendekatan Spatial Durbin Model (SDM) yang merupakan bentuk khusus dari metode Spatial Autoregressive Model (SAR). Matriks pembobot yang digunakan adalah Queen Continguity (persinggungan sisi sudut). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model SDM memberikan hasil yang lebih baik daripada metode OLS dan metode SAR dengan nilai R2 sebesar 83,05% dan nilai AIC sebesar 89,083. Variabel yang signifikan berpengaruh terhadap angka prevalensi kusta adalah persentase rumah tangga ber-PHBS, kepadatan penduduk, persentase penduduk miskin dan persentase puskesmas per 100.000 penduduk