Faktor Pengaruh Diabetes pada Suku Indian Pima Menggunakan Regresi Logistik Biner

Authors

  • Annisa Herlinawati Departemen Statistika FMIPA, Universitas Padjadjaran
  • Katiana Selma Nabilla Departemen Statistika FMIPA, Universitas Padjadjaran
  • Restu Arisanti Departemen Statistika FMIPA, Universitas Padjadjaran

DOI:

https://doi.org/10.1234/pns.v10i.120

Keywords:

diabetes, faktor risiko, regresi logistik biner, odds ratio

Abstract

Salah satu masalah kesehatan utama di dunia yang sampai saat ini sudah mengkhawatirkan adalah penyakit diabetes. Diabetes tidak bisa disembuhkan secara total, tetapi dapat dikendalikan dengan upaya pencegahan faktor risiko. Diabetes pada wanita dinyatakan lebih beresiko dibandingkan laki-laki. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang menjadi resiko penyakit diabetes pada pasien keturunan Indian Pima pada wanita berusia 21 tahun ke atas serta dapat mencegah penyakit diabetes dengan memperhatikan faktor resiko yang ada dan dapat mengimplementasikan analisis regresi logistik biner untuk mengetahui faktor – faktor yang mempengaruhi seseorang terkena penyakit diabetes. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistika deskriptif, analisis regresi logistik biner dan odds ratio (OR). Untuk mencari pola hubungan antara variabel x dengan π(xi) dapat dilakukan dengan regresi logistik biner, di mana variabel terikat (respon) berskala dikotomi, yaitu bernilai 0 dan 1. Data yang digunakan merupakan study cross sectional dari data sekunder yang berasal dari Kaggle yang berjudul “Diabetics Prediction Using Logistic Regression” terdiri atas 765 data. Hasil penelitian ini adalah dari 8 variabel yang diteiliti, didapat 4 variabel yang berpengaruh signifikan terhadap model yaitu Pregnancies, Glucose, BMI, dan Diabetes Pedigree Function. Sehingga didapat model regresi logistik biner terbaik untuk penentuan faktor – faktor risiko apa saja yang berpengaruh terhadap pasien diabetes keturunan Indian Pima dan wanita berusia 21 tahun ke atas adalah g(x) = -9.198614 + 0.036992X1 + 0.034658X2 - 0.083680X6 + 0.868825X7.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Djarwanto. (2012). Mengenal Beberapa Uji Statistik dalam Penelitian. Yogyakarta: Liberty.

Hadjar, Ibnu. (2017). Regresi Logistik: Menaksir Probabilitas Peristiwa Variabel Binari. Jurnal Phenomenon, 07(2).

Hosmer, D. W., dan Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. New York: John Wiley and Sons, Inc.

Lembang, Ferry Kondo., Rakhabauw, dan L, Dorteus. (2015). Analisis Faktor Risiko Penyebab Diabetes Mellitus di Kota Ambon Menggunakan Model Regresi Logistik. 15 (2), 65 – 71.

Luthfiani, Indira Mulyahati. (2019). KNN-Pima Indians Diabetes Database dengan Menggunakan Python PART (1/2). (https://medium.com/@indiraluthfianam/knn-pima-indians-diabetes-databasedengan-menggunakan-python-part-1-2-8812372c0460, diakses pada 19 April 2021).

Mugianti, Sri., Juwita, Ani., dan Mulyadi, Arif. (2019). Upaya Keluarga dalam Membantu Klien Diabetes menjalankan Pengelolaan Diabetes Melitus Tipe 2. Jurnal Ners dan Kebidanan.

Nadeak, Fransisca Miantina. (2020). Identifikasi Faktor – Faktor Risiko Penyebab Diabetes Mellitus dengan Regresi Logistik. Skripsi. Program Studi S1 Matematika. Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Sumatera Utara. Medan.

Prasetyani, Dewi dan Sodikin. (2017). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian Diabetes Melitus (DM) Tipe 2. Jurnal Kesehatan Al Irsyad (JKA), X(2).

Rizki, F., Widodo, D. A., dan Wulandari, S. P. (2015). Faktor Risiko Penyakit Anemia Gizi Besi pada Ibu Hamil di Jawa Timur Menggunakan Analisis Regresi Logistik. Jurnal Sains dan Seni ITS, 4(2), 2337 - 3520.

Sangila, Muhammad Syarwa., dan Jufri Luthfiani. (2018). Deskripsi Kemampuan Mahasiswa Fakultas Tarbiyah dan Ilmu Keguruan IAIN Kendari dalam Menganalisis Data Statistika. Jurnal Al-Ta’

Santoso, Agung Budi. (2008). Analisis Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Petani Wortel Memilih Sistem Pertanian Organik di Desa Tugu Selatan, Kecamatan Cisarua, Kabupaten Bogor. Skripsi. Program Studi Manajemen Agribisnis. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor.

Statistik Ceria. (2014). Konsep Regresi Logistik Biner/Dikotomi. (https://statistikceria.blogspot.com/2013/01/konsep-regresi-logistik-biner-dikotomi.html, diakses pada 25 April 2021).

Sulaeman, Suherni. (2017). Ini Alasan Wanita Lebih Rentan Terkena Diabetes Ketimbang Pria. (https://health.detik.com/berita-detikhealth/d-3730381/ini-alasan-wanita-lebih-rentan-terkenadiabetes-ketimbang-pria, diakses pada 20 April 2021).

Toharin, Syamsi Nur Rahman., Cahyati, W. H., dan Zainafree, Intan. (2015). Hubungan Modifikasi Gaya Hidup dan Kepatuhan Konsumsi Obat Antidiabetik dengan Kadar Gula Darah pada Penderita Diabetes Melitus Tipe 2 di RS QIM Batang tahun 2013. Unnes Journal of Public Health.

Yuhadisi, Shavira dan Suliadi. (2021). Penerapan Metode Modifikasi Hosmer-Lemeshow Test pada Model Regresi Logistik Data Penderita Penyakit Hipertensi. Prosiding Statistika 7(1).

Downloads

Published

2021-12-30

How to Cite

Herlinawati, A. ., Selma Nabilla, K. ., & Arisanti, R. . (2021). Faktor Pengaruh Diabetes pada Suku Indian Pima Menggunakan Regresi Logistik Biner. Prosiding Seminar Nasional Statistika, 10, 53. https://doi.org/10.1234/pns.v10i.120