ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU KESEMBUHA PENDERITA PENYAKIT TUBERKULOSIS DI RSUD IBNU SINA KABUPATEN GRESIK

(1)

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG

MEMPENGARUHI LAJU KESEMBUHA

PENDERITA PENYAKIT TUBERKULOSIS DI

RSUD IBNU SINA KABUPATEN GRESIK

Oleh :

Eldira Sukmawati (1308 100 502)

Dosen Pembimbing :

(2)

Latar Belakang

Tuberkulosis

- Penyakit menular yang disebabkan kuman TB

(Mycobacterium Tuberculosis) - Penyebarannya melalui udara - Penanggulangannya belum

memuaskan

- Penyebab kematian nomor 3

Pemerintah & WHO (1994)

DOTS (Directly Observed Treatment

Shortcourse) :

pengawasan langsung menelan obat jangka pendek setiap hari oleh

Pengawas Menelan Obat - Penyebab kematian nomor 3

setelah penyakit kardiovaskuler dan penyakit saluran pernapasan

Faktor-faktor yang mempengaruhi Ketahanan hidup penderita TBC di RSUD Ibnu Sina Gresik dan laju

kesembuhannya

Analisis Survival

Regresi Cox Proportional

Hazard

merencanakan cara efektif untuk

mengurangi

tingkat kematian yang disebabkan oleh

(3)

Penelitian Sebelumnya

1. Pardeshi (2009) : meneliti ketahanan hidup penderita tuberkulosis di India

2. Retnowati (2009) : meneliti lama studi mahasiswa pascasarjana ITS

3. Marhima (2008) : meneliti faktor-faktor yang

mempengaruhi ketahanan hidup penderita kanker leher rahim di RSU DR.Soetomo Surabaya

rahim di RSU DR.Soetomo Surabaya

4. Nugroho (2007) : meneliti laju ketahanan pasien kanker paru-paru di RSU DR. Soetomo

5. Yuliana (2007) : meneliti tingkat keberhasilan

penyembuhan tuberkulosis paru primer pada anak usia 1-6 tahun dengan pendekatan pola perawatan

6. Permatasari (2005) : mengkaji cara pemberantasan tuberkulosis dengan beberapa strategi

(4)

Perumusan Masalah

1. Bagaimana karakteristik penderita penyakit

tuberkulosis yang dirawat di RSUD Ibnu Sina ?

2. Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi

ketahanan

hidup

penderita

penyakit

ketahanan

hidup

penderita

penyakit

tuberkulosis

yang

dirawat

di

RSUD

Ibnu

Sina dan bagaimana hasil dari kajian estimasi

parameter model serta fungsi hazardnya ?

3. Bagaimana laju kesembuhan pasien penderita

penyakit tuberkulosis yang mengikuti program

DOTS di RSUD Ibnu Sina ?

(5)

Tujuan Penelitian

1. Mengetahui karakteristik penderita penyakit

tuberkulosis yang dirawat di RSUD Ibnu Sina.

2. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi

ketahanan hidup penderita penyakit tuberkulosis

yang dirawat di RSUD Ibnu Sina dan

mengetahui hasil dari kajian estimasi parameter

model serta fungsi hazardnya

3. Menganalisis laju kesembuhan pasien penderita

penyakit tuberkulosis yang mengikuti program

DOTS di RSUD Ibnu Sina.

(6)

Manfaat

1. Tenaga medis dapat meningkatkan

penanganan program DOTS untuk penderita

tuberkulosis dalam melakukan pemantauan

pemberian obat secara teratur.

2. Dapat menerapkan ilmu statistika yaitu

analisis survival di bidang medis.

(7)

Batasan Masalah

Data yang digunakan merupakan data rekam

medis penderita penyakit tuberkulosis paru

yang mengikuti program DOTS di RSUD Ibnu

Sina Gresik dari bulan Februari 2008 sampai

dengan bulan Desember 2009 yang diketahui

waktu kesembuhannya.

(8)

Analisis Survival

suatu metode yang berhubungan dengan waktu, mulai dari

time origin atau start point sampai dengan terjadinya suatu

kejadian khusus atau end point

Tinjauan Pustaka

kejadian khusus atau end point Dalam menentukan waktu survival, perlu diperhatikan beberapa hal, yaitu :

1. Waktu awal (time origin/starting point) suatu kejadian

2. Waktu kejadian akhir (end point) suatu kejadian 3. Satuan waktu yang diteliti harus didefinisikan

(9)

Pendugaan Distribusi Data

Menggunakan uji Anderson-Darling untuk mengetahui distribusi yang paling sesuai dari data

F : fungsi distribusi kumulatif (CDF) dari distribusi

(

)

[

]

∑ − + − − − = − + − n i i n i i F X F X n n A 1 1 2 )) ( 1 ln( ) ( ln 1 2 1

F : fungsi distribusi kumulatif (CDF) dari distribusi tertentu

X_i : merupakan data waktu survival yang telah diurutkan Data dapat dikatakan mengikuti distribusi tertentu

apabila nilai statistik Anderson-Darling pada distribusi tersebut semakin kecil

(10)

Fungsi Hazard dan Fungsi Survival

Fungsi hazard adalah probabilitas suatu individu mencapai kejadian khusus pada waktu t, dengan syarat ia

telah bertahan sampai waktu tersebut.

f (t) : fungsi kepadatan peluang dari distribusi tertentu S (t) : fungsi survival ) ( ) ( ) ( t S t f t h =

Fungsi survival adalah probabilitas suatu individu bertahan dari waktu mula-mula sampai suatu waktu t

Nilai S (t) juga dapat diperoleh dengan rumus berikut :

) ( 1 ) (t F t S = − = _∫ t du u f 0 ) (

{

( )

}

exp ) (t H t S = −         ∫ − = t h t du 0 ) ( exp

(11)

Pemodelan Hazard Proporsional

Model hazard proporsional umum adalah sebagai berikut

(

i i p pi

)

i

t

x

h

(

)

=

exp

β

₁ ₁

+

β

₂ ₂

+

...

+

β

_h

₀

( )

_t

Pengujian Parameter

Hipotesis H₀ : , j =1, 2, …, p H₁ : , j =1, 2,…, p Statistik Uji :

Daerah penolakan : Tolak H₀ jika

0 = j β 0 ≠ j

β

2 , 1 2 α

χ

_hitung

>

2 2 ) ˆ ( ˆ           = j SE j X_W β β

(12)

Model Terbaik

1. Membuat model regresi untuk setiap variabel penjelas secara bersama-sama.

2. Memilih salah satu variabel penjelas, yang berdasarkan kriteria pemilihan merupakan variabel yang paling akhir kriteria pemilihan merupakan variabel yang paling akhir untuk dimasukkan kedalam model.

3. Melakukan pengujian yang dipilih pada langkah 2, sehingga dapat diketahui apakah variabel tersebut harus dihilangkan dari model atau tidak.

4. Mengulangi langkah 2 dan 3 untuk setiap variabel yang ada dalam model.

(13)

Sumber data

Data sekunder mengenai waktu survival dari

pasien penderita penyakit tuberkulosis yang

mengikuti program penyembuhan TBC yaitu

program DOTS di RSUD Ibnu Sina Gresik

periode Februari 2008 sampai dengan

(14)

Identifikasi Variabel

• Variabel Dependen

Data waktu survival yaitu waktu yang diperlukan oleh pasien untuk bertahan hidup dari waktu awal (start point) hingga waktu akhir (end point).

waktu akhir (end point).

Waktu awal : diukur mulai pertama pasien mengikuti program

DOTS

Waktu akhir : waktu ketika pasien telah dinyatakan sembuh

dari penyakit tuberkulosis

Waktu survival dilambangkan dengan huruf T Satuan waktunya adalah hari

(15)

a. Usia (X1)

Pasien berusia > 13 tahun

b. Jenis kelamin (X2) 1 = Laki-laki 2 = Perempuan c. Pendapatan Keluarga (X3)

Variabel Independen

e. Tingkat pendidikan (X5) 1 = Tidak lulus SD 2 = SD 3 = SMP 4 = SMA 5 = Perguruan tinggi f. Pencahayaan (X6

)

c. Pendapatan Keluarga (X3) 1 = Rp. 500.000 2 = Rp.500.000 < gaji Rp.1.500.000 3 = Rp.1.500.000 < gaji Rp.2.500.000 4 = > Rp. 2.500.000 d. Merokok (X4) 1 = Merokok 2 = Tidak merokok ≤ ≤ ≤ f. Pencahayaan (X6

)

1 = Pencahayaan bagus

2 = Pencahayaan tidak bagus

g. Sanitasi (X7) 1 = Sudah baik 2 = Kurang baik h. Keadaan Rumah (X8) 1 = Rumah bersih 2 = Rumah kotor

(16)

Metode Analisis

1. Untuk mengetahui karakteristik penderita penyakit

tuberkulosis yang dirawat di RSUD Ibnu Sina , maka langkah analisis yang dilakukan adalah :

a. Membuat pie chart setiap variabel independen untuk mengetahui karakteristik pasien

b. Menganalisis karakteristik pasien berdasarkan nilai persentase pada pie chart

2. Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi waktu 2. Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi waktu

survival penderita penyakit tuberkulosis, langkah-langkah analisis yang dilakukan meliputi :

a. Melakukan pemeriksaan distribusi data dengan menggunakan statistik uji Anderson Darling.

b. Melakukan kajian terhadap estimasi parameter model serta fungsi hazard.

c. Menyusun model regresi cox awal berdasarkan distribusi lognormal.

(17)

d. Melakukan seleksi model terbaik dengan eliminasi

Backward.

e. Mencari faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup pasien tuberkulosis.

f. Melakukan uji signifikansi parameter.

g. Melakukan pengujian asumsi proportional hazard dengan menggunakan plot

3. Untuk mengetahui laju kesembuhan pasien penderita

[

ln ˆ( )

]

ln − S t

−

3. Untuk mengetahui laju kesembuhan pasien penderita

penyakit tuberkulosis,langkah-langkah analisisnya meliputi : a. Menyusun model regresi cox proportional hazard sesuai

distribusi lognormal.

b. Menghitung taksiran fungsi hazard dari model yang terbentuk untuk mengetahui laju kesembuhan pasien pada waktu t.

c. Membuat grafik taksiran fungsi hazard untuk mengetahui tingkat kesembuhan pasien tuberkulosis.

(18)

Analisis Deskriptif dengan langkah :

1. Membuat pie chart dari setiap variabel independen

2. Menganalisis karakteristik pasien berdasarkan hasil pie chart Mulai

Pengumpulan data pasien

Analisis regresi cox dengan langkah : 1. Pendugaan distribusi data

2. Mengkaji estimasi parameter model serta fungsi hazard untuk pasien ke-i 3. Menyusun model regresi cox awal berdasarkan distribusi lognormal. 4. Melakukan seleksi model dengan metode eliminasi Backwar

4. Melakukan seleksi model dengan metode eliminasi Backwar

5. Mencari faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup pasien berdasar model terbaik 6. Melakukan uji signifikansi parameter model dengan uji parsial

7. Melakukan pengujian asumsi proportional hazard

Kesimpulan dan saran

Selesai

Menghitung laju ketahanan hidup pasien tuberkulosis dengan langkah: 1. Menyusun model Proportional Hazard

2. Menghitung taksiran fungsi hazard. 3. Membuat grafik taksiran fungsi hazard.

(19)

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

1. Analisis Deskriptif

Persentase Usia Pasien

1,1% 14th, 21th, 29th, 30th, 32th, 34th, 36th, 38th, 40th, 45th, 46th, 47th, 48th, 49th, 52th, 57th, 58th, 60th, 64th, 65th, 72th 2,2% 15th, 31th, 33th, 42th, 44th, 53th, 55th, 56th 4,3% 16th, 17th, 18th, 19th, 23th, 26th, 39th, 50th 3,3% 20th, 22th, 24th, 25th, 27th, 35th 5,4% 43th 5.4% 3.3% 4.3% 2.2% 1.1%

(20)

54%

46%

Laki-laki Perem puan

11% 30% 49% 10% 33% 67%

Merokok Tidak merokok

5%

24% 30%

8%

Jenis Kelamin Kebiasaan Merokok

Pendapatan Keluarga _{Pendidikan Terakhir}

49% <= Rp. 500.000 Rp. 500.000 < gaji <= Rp. 1.500.000 Rp. 1.500.000 < gaji <= Rp. 2.500.000 > Rp. 2.500.000 33% tidak lulus SD SD SMP SMA Perguruan tinggi 43% 57%

Bagus Tidak bagus

48% 52%

Baik Kurang baik

54%

46%

Bersih Kotor

(21)

2. Pendugaan Distribusi

Distribusi Anderson Darling Signifikansi

Normal 0.347 0.473 2-Parameter Lognormal 0.226 0.814 3-Parameter Lognormal 0.234 0,952 Exponential 32.317 <0.003 2-Parameter Exponential 8.688 <0.010 Weibull 1.081 <0.010 Weibull 1.081 <0.010 3-Parameter Weibull 0.245 >0.500

Smallest Extreme Value 1.905 <0.010

Largest Extreme Value 0.607 0.116

Gamma 0.24 >0.250

3-Parameter Gamma 0.237 0,557

Logistic 0.359 >0.250

Loglogistic 0.293 >0.250

(22)

3. Pemodelan Waktu Survival Menggunakan Model Lognormal

Variabel DF Taksiran

Chi-Square Sig

Intercept 1 5.2199 35937.7 <.0001

Usia 1 0.0027 21.66 <.0001

Pencahayaan kategori 1 1 -0.0836 29.24 <.0001 Sanitasi kategori 1 1 -0.0871 22.6 <.0001 Kondisi Rumah kategori 1 1 -0.0398 5.54 0.0186 Kondisi Rumah kategori 1 1 -0.0398 5.54 0.0186

Uji Signifikansi parameter

H₀ : ,,j =1, 2, 3, 4

H₁ : ,,j =1, 2, 3, 4

Taraf signifikansi = 5%

Daerah penolakan : Tolak Ho jika = 3,841 0 = j

β

0 ≠ j

β

2 , 1 2 α

χ

_hitung > 2 05 . 0 , 1

χ

(23)

240.00 220.00 200.00 180.00 160.00 140.00 Jenis Kelamin 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 -7.5 L o g m in u s l o g Perempuan Laki-laki JenisKelamin 240.00 220.00 200.00 180.00 160.00 140.00 Pendapatan 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 -7.5 L o g m in u s l o g >Rp. 2.500.000 Rp.1.500.000 <Pendapatan<=Rp. 2.500.000 Rp.500.000 <Pendapatan<=Rp. 1.500.000 <= Rp. 500.000 Pendapatan 5.0 2.5 0.0 L o g m in u s l o g _Tidak merokok Merokok KebiasaanMerokok 6 4 2 0 -2 L o g m in u s l o g SMP SD Tidak lulus Sd Pendidikan 240.00 220.00 200.00 180.00 160.00 140.00 Merokok -2.5 -5.0 -7.5 L o g m in u s l o g 240.00 220.00 200.00 180.00 160.00 140.00 Pendidikan -2 -4 -6 -8 L o g m in u s l o g Perguruan tinggi SMA SMP 240.00 220.00 200.00 180.... 160.00 140.00 Pencahayaan 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 -7.5 L o g m in u s l o g Tidak bagus Bagus Pencahayaan 240.0 0 220.0 0 200.0 0 180.0 0 160.0 0 140.0 0 Sanitasi 6 4 2 0 -2 -4 -6 -8 L o g m in u s l o g Kurang baik Baik Sanitasi 240.00 220.00 200.00 180.00 160.00 140.00 Rumah 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 -7.5 L o g m in u s lo g Kotor Bersih KeadaanRumah

(24)

Model lognormal dari data waktu survival pasien adalah

4. Laju Kesembuhan Penderita Penyakit Tuberkulosis

= ) ( ˆ t h_i t ˆ ˆ ˆ ln 1 ˆ ˆ ln σ σ µ σ µ φ                   − Φ − − t t

(

βˆ x i βˆ x i ... βˆpxpi

)

exp ₁ ₁ + ₂ ₂ + + ) exp( ) ( ) (t h₀ t β'x h_i = t ) 0630 , 0 ( 0630 , 0 2199 , 5 ln 1 0630 , 0 2199 , 5 ln                   − Φ − − = t t φ 43 42 1 A ) ˆ exp( xβ' ] 0398 , 0 0871 , 0 0836 , 0 0027 , 0 [ exp rumah sanitasi cahaya usia A − − − =

(25)

Fungsi density distribusi Lognormal 2 Parameter Fungsi Kumulatifnya

( )

( ) 2 2 2 -ln t exp 2 1 _σ µ π σ − = t t f

( ) (

t = P T ≤ t

)

= F ( ) dt t t ∫ − 0 2 -ln t 2 2 exp 2 1 _σ µ π σ ( )t F _      − Φ σ µ t ln =     σ ( )t =1− F( )t =1− S       − Φ σ µ t ln ( ) ( )= _{( )} = t S t f t h ( )       ₋ Φ − − σ µ π σ σ µ t t ln 1 exp 2 1 2 2 2 -ln t t ln 1 ln σ σ µ σ µ φ                   − Φ − − t t =

(26)

Variabel Taksiran ( ) Sig Odd Ratio ( ) Usia 0,0027 <,0001 0,9973 βˆ

_e

−βˆ

ODD RATIO

Usia 0,0027 <,0001 0,9973

Pencahayaan kategori 0 -0,0836 <,0001 1,0872

Sanitasi kategori 0 -0,0871 <,0001 1,0910

(27)

9 t (minggu) 34 th 35 th 36 th 37 th 38 th 27 1.518 1.5596 1.6023 1.6461 1.6912 28 2.0796 2.1366 2.195 2.2551 2.3168 30 3.1677 3.2544 3.3434 3.4349 3.5289 32 4.1295 4.2425 4.3586 4.4779 4.6004 35 5.3069 5.4521 5.6013 5.7546 5.9121 38 6.2103 6.3803 6.5549 6.7343 6.9186 42 7.0941 7.2882 7.4877 7.6926 7.9031 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 10 20 30 40 50 t h i (t ) 34 th 35 th 36 th 37 th 38 th

(28)

t (minggu) tidak bagus bagus 27 1.396294012 1.518042373 28 1.912850396 2.079639338 30 2.913617096 3.167666819 32 3.798301174 4.129489977 35 4.881269787 5.30688688 38 5.712271938 6.210347373 42 6.525119017 7.094069783 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 t h i (t ) tdk bagus bagus

(29)

t (minggu) _{kurang baik} _baik 27 1.391415525 1.518042373 28 1.906167122 2.079639338 30 2.903437261 3.167666819 32 3.785030357 4.129489977 35 4.864215206 5.30688688 38 5.692313933 6.210347373 42 6.50232102 7.094069783 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 t h i (t ) kurang baik baik

(30)

t (minggu) kotor bersih 27 1.458810813 1.518042373 28 1.998495172 2.079639338 30 3.044069579 3.167666819 32 3.968363953 4.129489977 35 5.099820731 5.30688688 38 5.968029656 6.210347373 42 6.817270646 7.094069783 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 t h i (t ) _kotor bersih

(31)

KESIMPULAN

1. Pasien penderita penyakit tuberkulosis yang mengikuti program DOTS di RSUD Ibnu Sina tahun 2008 dan 2009 sebagian besar berjenis kelamin perempuan sehingga banyak yang memiliki kebiasaan tidak merokok. Pasien banyak yang pendidikan akhirnya SMP dan memiliki banyak yang pendidikan akhirnya SMP dan memiliki pendapatan keluarga sebesar Rp. 1.500.000 sampai dengan Rp. 2.500.000. Selain itu sebagian besar

keadaan rumahnya tidak cukup baik terlihat dari

banyaknya pasien yang pencahayaan dalam rumah

masih kurang bagus, sanitasi rumah belum baik dan juga kebersihan lingkungan rumah yang belum baik.

(32)

KESIMPULAN

2. Berdasarkan hasil dari pemodelan regresi cox diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup

pasien penderita tuberkulosis adalah faktor usia,

pencahayaan, sanitasi dan keadaan rumah. Sedangkan dari hasil kajian estimasi parameter serta fungsi

hazardnya diketahui bahwa hasil kajian sesuai dengan

teori yang ada dan fungsi hazard untuk pasien ke-i teori yang ada dan fungsi hazard untuk pasien ke-i adalah

=

)

(

ˆ t

h

_i t ) 0630 , 0 ( 0630 , 0 2199 , 5 ln 1 0630 , 0 2199 , 5 ln                   − Φ − − t t φ ) exp( i x ' β

(33)

3. Berdasarkan nilai odd ratio disimpulkan bahwa pasien yang berusia satu tahun lebih tua memiliki resiko untuk

sembuh sebesar 1,0027 kali dari pasien yang berusia satu tahun lebih muda. Pasien yang pencahayaan rumahnya bagus memiliki resiko sembuh dari tuberkulosis sebesar 1,0872 kali dari pasien yang pencahayaan rumahnya tidak bagus. Pasien yang keadaan sanitasi rumahnya sudah

baik memiliki resiko sembuh dari tuberkulosis sebesar 1,0910 kali dari pasien yang keadaan sanitasi rumahnya 1,0910 kali dari pasien yang keadaan sanitasi rumahnya kurang baik. Pasien yang keadaan rumahnya bersih

memiliki resiko sembuh dari tuberkulosis sebesar 1,0406 kali dari pasien yang keadaan rumahnya kotor. Sedangkan dari grafik fungsi hazard terlihat bahwa laju kesembuhan pasien tidak terlalu berbeda antara kategori satu dengan kategori lainnya ditunjukkan dengan bentuk grafik yang hampir berimpit.

(34)

Saran

Saran yang dapat diberikan dari hasil penelitian ini adalah untuk metode parametrik dengan menggunakan adalah untuk metode parametrik dengan menggunakan model proportional hazard sebaiknya menggunakan pendekatan distribusi weibull karena distribusi weibull memiliki sifat proportional. Jika asumsi parametrik tidak terpenuhi seperti tidak ada pendekatan distribusi yang sesuai, maka dapat menggunakan metode semi parametrik.

(35)

DAFTAR PUSTAKA

Collet, D. (1994). Modelling Survival Data in Medical Reseach. London: Chapman and Hall

Hiswani. (2007). Tuberkulosis Merupakan Penyakit yang Masih Menjadi

Masalah Kesehatan Masyarakat. Diambil Februari 9, 2010, dari

httppdf- search-engine.comfaktor-lingkungan-yang-mempengaruhi-kejadian-tb-pdf-1.html.pdf

Marhima, R, P. (2008). Pemodelan Regresi Cox Terhadap Faktor Yang Marhima, R, P. (2008). Pemodelan Regresi Cox Terhadap Faktor Yang

Mempengaruhi Ketahanan Hidup Penderita Kanker Leher Rahim (Studi Kasus Di RSU DR. Soetomo Surabaya) (Unpublished final project).

Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya

Kleinbaum, D. G., dan Klein, M. (2005). Survival Analysis (2nd ed.). New York: Springer Science Business Media, Inc.

Law, A. M., dan Kelton, D. W. (2000). Simulation Modelling Analysis (3rd ed.). New York: MacGraw-Hill

Le, C. T. (1997). Applied Survival Analysis. New York: John Wiley and Sons, Inc.

(36)

Pardeshi, G. (2009). Survival Analysis And Risk Faktor For Death In

Tuberculosis Patients On Directly Observed Treatment-Short Course.

Indian Journal of Medical Sciences, 63, 180-186. Diambil November 9,

2009, dari http://www.indianjmedsci.org

Permatasari, A. (2005). Pemberantasan Penyakit TB Paru dan Strategi

DOTS. Diambil November 9, 2009, dari

httplibrary.usu.ac.iddownloadfkparu-amira.pdf

Pinto, W. P., Hadad, D. J., Telles, M. A. S., Ueki, S. Y. M., Palaci, M., &

Basile, M. A. (2001). Tuberculosis and Drug Resistance among Patients Basile, M. A. (2001). Tuberculosis and Drug Resistance among Patients Seen at an AIDS Reference Centre in Sao Paulo, Brazil. International

Journal of Infectious Diseases, 5, 94-100. Diambil November 25, 2009,

dari http://www.sciencedirect.com

Prabu, P. (2008). Faktor Resiko TBC. Diambil Februari 9, 2010, dari http://putraprabu.wordpress.com/2008/12/24/faktor-resiko-tbc/

Rumah Sakit Penyakit Infeksi. (2005). Tuberkulosis. Diambil November 9, 2009, dari http://www.infeksi.com/articles.php?lng=in&pg=57

(37)

Sant, M., Capocaccia, R., Colleman, M. P., Berrino, F., Gatta, G., Micheli, A., Verdecchia, A., Faivre, J., Hakulinen, T., Coebergh, J. W. W., Martinez-Gracia, C., Forman, D., Zappone, A., & EUROCARE Working Group.

(2001). Cancer Survival Increase in Europe, but International Differences Remain Wide. EuropeanJournal of Cancer, 37, 1659-1667. Diambil

November 25, 2009, dari http://www.sciencedirect.com

Ulfahsyam. (2010). Syarat-syarat Rumah Sehat. Diambil Mart 25, 2010, dari http://ilmukeperawatan.net/index.php/artikel/13-kesehatan-masyarakat/21-rumah-sehat.pdf

Rumah Sakit Penyakit Infeksi. (2005). Tuberkulosis. Diambil November 9, Rumah Sakit Penyakit Infeksi. (2005). Tuberkulosis. Diambil November 9,

2009, dari http://www.infeksi.com/articles.php?lng=in&pg=57

Walpole, R. E. (1995). Pengantar Statistika (3nd ed.). Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama

Wikipedia. (2010). Log Normal Distribution. Diambil April 27, 2010, dari httpen.wikipedia.orgwikiLog Normal Distribution.htm

Murwani, A., Yuliana, Y. (2007). Tingkat Keberhasilan Penyembuhan

Tuberkulosis Paru Primer Pada Anak Usia 1-6 Tahun Di Desa Cibuntu

Cibitung Bekasi Dengan Pendekatan Pola Perawatan 2007. Diambil Maret 9, 2010, dari http://skripsistikes.files.wordpress.com/2009/08/5.pdf

(38)