Hubungan Kelompok Usia Terhadap Penyakit Stroke dengan Memperhitungkan BMI dan Level Glukosa

Authors

  • Susanti Susanti Departemen Statistika FMIPA, Universitas Padjadjaran
  • Shenia Emila Departemen Statistika FMIPA, Universitas Padjadjaran
  • Restu Arisanti Departemen Statistika FMIPA, Universitas Padjadjaran

DOI:

https://doi.org/10.1234/pns.v10i.119

Keywords:

analisis regresi logistik, bmi, kelompok usia, level glukosa, stroke

Abstract

Stroke merupakan suatu sindrom klinis yang ditandai dengan hilangnya fungsi otak secara akut yang dapat menyebabkan kematian. Salah satu faktor resiko dari penyakit stroke adalah adanya peningkatan usai. Maka, dalam penelitian ini akan dilihat hubungan dua kelompok usia terhadap penyakit stroke dengan memperhitungkan level glukosa dan BMI menggunakan analisis regresi logistik dan uji signifikasnsi untuk setiap variabelnya. Setelah dilakukan analisis, didapatkan hasil bahwa terdapat hubungan antara kelompok usia lanjut dan usia produktif dengan penyakit stroke, yang mana kelompok usia lanjut memiliki peluang yang lebih besar terkena penyakit stroke dibandingkan dengan kelompok usia produktif dan diketahui juga bahwa variabel level glukosa secara signifikan mempengaruhi tingkat penyakit stroke dengan hubungan positif sedangkan variabel BMI mempengaruhi tingkat penyakit stroke secara tidak signifikan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Heart Disease and Stroke Statistics - At-aGlance [Internet]. American Heart Association; 2014 [cited

June 2016]. Available . from: https://www.heart.org/idc/groups/ahamahpublic/@wcm/@sop/@smd/documents/downloadable/ucm

_470704.pdf

Laporan Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2013 [Internet]. 3rd ed. Jakarta: Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Kementerian Kesehatan RI; 2013 [cited 21 June 2016]. Available from: http://www.depkes.go.id/resources/downloa d/general/Hasil%20Riskesdas%202013.pdf

Truelsen T, Begg S, Mathers C. The Global Burden of Cerebrovascular Disease (Global Burden Disease 2000) [Internet].World Health Organization (WHO); 2006 [cited 24 June 2016]. Available from: http://www.who.int/healthinfo/statistics/bo d_cerebrovasculardiseasestroke.pdf

Munir, B., Rasyid, H., & Rosita, R. Relationship between the Random Blood Glucose Levels during Admission at Emergency Room with Clinical Output in Acute Ischemic Stroke Patients. Malang Neurology Journal, 1(2), (2015). 52-60. doi:http://dx.doi.org/10.21776/ub.mnj.2015. 001.02.2

Sari, I., & Islam, M. (2016). The Comparison between Deficit Functional Neurologist with Von Willebrand Factor Levels in Acute Thrombotic Stroke Patients. Malang Neurology Journal, 2(1), 1-8. doi:http://dx.doi.org/10.21776/ub.mnj.2016. 002.01.1

Lee J, Lee J, Ahn S, Jang M, Oh M, Kim C et al. Smoking is Not a Good Prognostic Factor following First-Ever Acute Ischemic Stroke. Journal of Stroke [Internet]. 2015 [cited 12 September 2017];17(2):177. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/P MC4460337/

Siddique M, Nur Z, Mahbub M, Alam M, Miah M. Clinical Presentation and Epidemiology of Stroke : A Study of 100 Cases. Journal of Medicine [Internet]. 2009 [cited 10 September 2017];10(2). Available from: https://www.banglajol.info/index.php/JOM/a rticle/view/2820/0

Kerlinger, F.N., and pedhaxur, E.J., Multiple Regression in Behavioral Research, Holt, Rinehart and Winston, Inc., New York,1973

Snedecor, G.W., Statistical Methods, The Iowa State University Press,Ames,Iowa,1964

Dixon, W.J., and Massey Jr, F.J., Introduction to Statistical Analisis, Mc. Graw Hill Book Co., Inc., New York,1969

Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Geoffrey, V. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.

Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis. Gainesville: John Wiley & Sons, Inc.

Magdalena Szumilas, M. (2010). Explaining Odds Ratios. NCBI.

Downloads

Published

2021-12-30

How to Cite

Susanti, S., Emila, S. ., & Arisanti, R. . (2021). Hubungan Kelompok Usia Terhadap Penyakit Stroke dengan Memperhitungkan BMI dan Level Glukosa. Prosiding Seminar Nasional Statistika, 10, 51. https://doi.org/10.1234/pns.v10i.119