TUGAS 3 Biostatistik Regresi.doc

7/24/2019 TUGAS 3 Biostatistik Regresi.doc

1/12

TUGAS

BIOSTATISTIK

Program Studi

Magister Ilmu Kesehatan Masyarakat

Konsentrasi Sistem Informasi Manajemen Kesehatan

Oleh :

!I "U#AI!I

$%&'&''(('&&%)

P*OG*AM PAS+ASA*"A#A

U#I,*SITAS !IPO#GO*O

SMA*A#G

$&'(


2/12

TUGAS

Misalkan akan diteliti pengaruh banyaknya rokok yang dikonsumsi dan berat badan

terhadap seseorang menderita sakit jantung atau tidak, seperti data di bawah.

Buat persamaan Regresi ogistik Sederhana !parsial" dengan S#SS.

$antung %s rokok, $antung %s berat

Tuliskan dalam model eksponensialnya, beri penjelasan masing&masing dan

uji modelnya.

Buat persamaan Regresi logistik berganda perhitungan S#SS.

$antung %s rokok, berat

Tuliskan dalam model eksponensialnya, beri penjelasan dan uji modelnya.

#rediksi peluang seseorang terkena serangan jantung jika banyak rokok yangdikonsumsi per hari rata&rata '( batang dan berat badannya adalah ).* kali

berat badan idealnya.


3/12

$A+TU+G R-- #R#RS B/RAT

)

)

(

)

)

)

)

)

)

)

(

(

(

(

(

(

(

(

(

(

)0

'(

')

)(

)'

)1

)*

)0

'(

'1

)2

3

)*

)2

)1

)(

)*

)2

)4

)(

).5

'

'

'

'.'

).4

).*

).5

).4

).4

).1

).'

).0

).1

).1

).2

).*

).'

).1

).4


4/12

R/GR/S GST- S/6/R7A+A

$A+TU+G 8S R--

Tabel pertama menunjukkan %ariabel apa saja yang diproses, mana yang menjadi %ariabel

bebas dan %ariabel terikat. 8ariabel bebas !ndependent" adalah Rokok dan %ariabel terikat

!dependet" adalah $antung

Tabel kedua menampilkan nilai R yang merupakan simbol dari nilai koe9isien korelasi.

#ada :ontoh diatas nilai korelasi adalah 0,380. +ilai ini dapat diinterpretasikan bahwa

hubungan kedua %ariabel penelitian ada di kategori lemah.

Melalui tabel ini juga diperoleh nilai R S;uare atau koefisien determinasi!-6" yang

menunjukkan seberapa bagus model regresi yang dibentuk oleh interaksi %ariabel bebas dan

%ariabel terikat. +ilai -6 yang diperoleh adalah )1,*< yang dapat dita9sirkan bahwa %ariabel

bebas rokok memiliki pengaruh kontribusi sebesar )1,*< terhadap %ariabel jantung dan

5*,*< lainnya dipengaruhi oleh 9aktor&9aktor lain diluar %ariabel rokok.

Variables Entered/Removedb

Model Variables Entered

Variables

Removed Method

1 Rokoka . Enter

a. All requested variables entered.

b. Dependent Variable: Jantun

Model Summary

Model R R !quare

Ad"usted R

!quare

!td. Error o# the

Estimate

1 .$%&a .1'( .&)* .'%(

a. +redi,tors: -onstant/0 Rokok


5/12

ANOVAb

Model !um o# !quares D# Mean !quare !i.

1 Reression .*1* 1 .*1* $.&'* .&)%

a

Residual '.2$$ 1% .2$(

3otal '.)(& 1)

a. +redi,tors: -onstant/0 Rokok


Tabel ketiga digunakan untuk menentukan tara9 signi9ikansi atau linieritas dari regresi.

-riterianya dapat ditentukan berdasarkan uji = atau uji nilai Signi9ikansi !Sig.". >ara yang

paling mudah dengan uji Sig., dengan ketentuan, jika +ilai Sig. ? (,(*, maka model regresi

adalah linier, dan berlaku sebaliknya. Berdasarkan tabel ketiga, diperoleh nilai Sig. @

(,(35 yang berarti kriteria signi9ikan !(,(*", dengan demikian model persamaan regresi

berdasarkan data penelitian adalah tidak signi9ikan artinya, model regresi linier tidak

memenuhi kriteria linieritas.

Coefficientsa

Model

4nstandardi5ed oe##i,ients

!tandardi5ed

oe##i,ients

t !i.6 !td. Error 6eta

1 -onstant/ 7.28* .'2( 7.82% .($%

Rokok .&'% .&2% .$%& 1.*'8 .&)%

a. Dependent Variable: Jantun

Tabel keempat mengin9ormasikan model persamaan regresi yang diperoleh dengan koe9isien

konstanta dan koe9isien %ariabel yang ada di kolom Unstandardied >oe99i:ients B.

Berdasarkan tabel ini diperoleh model persamaan regresi C

DEF @ a) b)H) !regresi logistik sederhana"

DEF @ &(,'40 (,(15 H


6/12

$A+TU+G %s #R#RS B/RAT BA6A+

Variables Entered/Removedb

Model

Variables

Entered

Variables

Removed Method

1 +roprsi96erata . Enter

a. All requested variables entered.


Tabel pertama menunjukkan %ariabel apa saja yang diproses, mana yang menjadi %ariabel

bebas dan %ariabel terikat. 8ariabel bebas !ndependent" adalah #roporsi Berat Badan dan

%ariabel terikat !dependet" adalah $antung

Model Summary

Model R R !quare

Ad"usted R

!quare

!td. Error o# the

Estimate

1 .(%*a .$'( .$&) .'2'

a. +redi,tors: -onstant/0 +roprsi96erat

Tabel kedua menampilkan nilai R yang merupakan simbol dari nilai koe9isien korelasi.

#ada :ontoh diatas nilai korelasi adalah (,*50. +ilai ini dapat diinterpretasikan bahwa

hubungan kedua %ariabel penelitian ada di kategori lemah.

Melalui tabel ini juga diperoleh nilai R S;uare atau koefisien determinasi!-6" yang

menunjukkan seberapa bagus model regresi yang dibentuk oleh interaksi %ariabel bebas dan

%ariabel terikat. +ilai -6 yang diperoleh adalah 21,*< yang dapat dita9sirkan bahwa %ariabel

bebas proporsi berat badan memiliki pengaruh kontribusi sebesar 21,*< terhadap %ariabel

jantung dan 4*,*< lainnya dipengaruhi oleh 9aktor&9aktor lain diluar %ariabel proporsi berat

badan.


7/12

ANOVAb

Model !um o# !quares d# Mean !quare !i.

1 Reression 1.*&% 1 1.*&% ).'*) .&&8a

Residual $.2'2 1% .1%&

3otal '.)(& 1)

a. +redi,tors: -onstant/0 +roprsi96erat


Tabel ketiga digunakan untuk menentukan tara9 signi9ikansi atau linieritas dari regresi.

-riterianya dapat ditentukan berdasarkan uji = atau uji nilai Signi9ikansi !Sig.". >ara yang

paling mudah dengan uji Sig., dengan ketentuan, jika +ilai Sig. ? (,(*, maka model regresi

adalah linier, dan berlaku sebaliknya. Berdasarkan tabel ketiga, diperoleh nilai Sig. @

(,((4 yang berarti kriteria signi9ikan !(,(*", dengan demikian model persamaan regresi

berdasarkan data penelitian adalah tidak signi9ikan artinya, model regresi linier tidak

memenuhi kriteria linieritas.

Coefficientsa

Model

4nstandardi5ed

oe##i,ients

!tandardi5ed

oe##i,ients

t !i.

)( on#iden,e ;nterval #or 6

6 !td. Error 6eta


8/12

M6/ /-S#+/+SA+DA

Tuliskan dalam model eksponensialnya, beri penjelasan masing&masing dan uji modelnya

$A+TU+G %s R--

DEF @ a b)H) !regresi logistik sederhana"

DEF @ &(,'40 (,(15 H

$A+TU+G 8S #R#RS B/RAT BA6A+

DEF @ a) b)H) !regresi logistik sederhana"

DEF @ &),'*5 ),(4) H

#enjelasan


9/12

R/GR/S GST- B/RGA+6A

$A+TU+G %s B/RAT BA6A+

Klik Analyze, Regression, Binary Logistic

Klik Options, Centang "C !or #p $B%"

Klik OK

Classification Tablea

>bserved

+redi,ted

Jantun+er,entae

orre,t& 1

!tep 1 Jantun & ) 2 %1.%

1 ' ( ((.8

>verall +er,entae *&.&

a. 3he ,ut value is 0(&&

Variables in the Equation

6 !.E. ?ald d# !i. E@p-6/

)(0& .;.#or E+-6/


10/12

Variables in the Equation

6 !.E. ?ald d# !i. E@p-6/

)(0& .;.#or E+-6/

!(,54), ),4(2" artinya %ariabel bebas yaitu Rokok tidak signi9ikan

terhadap kejadian penyakit $antung. !karena melewati angka )".


11/12

Tuliskan dalam model eksponensialnya, beri penjelasan dan uji modelnya.

#rediksi peluang seseorang terkena serangan jantung jika banyak rokok yang

dikonsumsi per hari rata&rata '( batang dan berat badannya adalah ).* kali berat badan

idealnya.

Peluang rokok terhada- kejadian sakit jantung.

Tabel kontingensi dan Tabel #eluang

SA-T $A+TU+G #/UA+G SA-T

$A+TU+G

( ) #robability ( )

R--

perhari

3

)(

)'

)2

)1

)*

)4

)0

'(

')

'1

)

'

(

2

)

'

)

(

(

)

(

(

)

)

(

)

)

(

'

'

(

)

)

(,22

)

(,22

(,*

(,22

)

(,*

(,*

)

)

)

(,40

(

(,33

(,*

(,40

)

(

(

)

(

(

(,22

)

(,()

(,*

(,22

)

)

)

(

)

Maka peluang seseorang terkenan serangan jantung jika banyak rokok yang dikonsumsi

per hari rata&rata '( batang adalah )I atau )((< meningkatkan kejadian penyakit

jantung.


12/12

Peluang -ro-orsi /erat /adan terhada- kejadian sakit jantung.

Tabel kontingensi dan Tabel #eluang

SA-T $A+TU+G #/UA+G SA-T

$A+TU+G

( ) #robability ( )

#R#RS

B/RAT

BA6A+

),'

),2

),1

),*

),4

),0

),5

'

','

'

)

1

)

)

)

(

)

(

(

(

(

)

2

(

'

'

)

(,*

)

(,'*

(,*

(,'*

)

(,*

(,22

)

)

)

)

(,*

(,'*

)

(,*

(,22

(

(

(

(

(,*

(,0*

(

(,*

(,40

(

Maka peluang seseorang terkenan serangan jantung jika berat badannya adalah

).* kali berat badan idealnya adalah (,*I atau *(< meningkatkan kejadian penyakit

jantung.

TUGAS 3 Biostatistik Regresi.doc

Documents

Transcript of TUGAS 3 Biostatistik Regresi.doc