Tugas Praktikum Biostatistik Intermediate Ujian Semester Akhir
Disusun Oleh:
Yunita Pratami 10012622428009
Dosen Pengampu:
Prof. Rico Januar Sitorus, S.K.M., M.Epid
PROGRAM STUDI S2 ILMU KESEHATAN MASYARAKAT FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT
UNIVERSITAS SRIWIJAYA 2024
1. Uji Korelasi
Dari uji diatas, didapatkan p-value 0,000 yang artinya berdistribusi normal.
Interpretasi:
Hubungan lama responden menderita dengan lama terapi bulan menunjukkan hubungan yang sempurna yaitu r= 0,994. Hasil uji statistic ini menunjukkan adanya hubungan signifikan dengan p-value 0,000 (<0,005) antara lama responden menderita dengan lama terapi.
2. Kruskal Wallis
Interpretasi: dari hasil uji Kruskal wallis diatas didapatkan nilai p-value 0,000 <0,005 yang berarti H0 ditolak. Ada perbedaan pada semua kelompok:
<40 bulan-41-100 bulan dengan p-value 0,000
<40 bulan - >100 bulan dengan p-value 0,000
41-100 bulan - > 100 bulan dengan p-value 0,000
3. Uji Chi- Square
Interpretasi:
Hasil uji hubungan variabel kepatuhan minum obat dengan Riwayat IO dengan hasil uji chi-square didapatkan nilai p- value 0,033 > 0,005, nilai OR sebesar 3,071 dengan 95% CI (1,193-7,902). Artinya, vairabel Riwayat IO tidak memiliki hubungan yang bermakna.
Interpretasi:
Hasil uji hubungan variabel kepatuhan minum obat dengan Riwayat IO dengan hasil uji chi- square didapatkan nilai p-value 0,770> 0,005, nilai OR sebesar 1,250 dengan 95% CI (0,534- 2,926). Artinya, vairabel Riwayat IO tidak memiliki hubungan yang bermakna.
4. Uji Regresi Logistik 1. Permodelan Awal
Pada tahap permodelan awal dilakukan permodelan lengkap (full model), seluruh variabel di masukan ke dalam pemodelan, setelah itu baru di lanjutkan dengan tahap seleksi confounding.
Pemodelan Awal Analisis Multivariat
Variabel P-value 0R (95%CI)
Efek Samping Pengobatan 0,183 4,542 (0,490-42,132)
Stadium Klinis 0,877 1,193 (0,126-11,285)
Hasil VL 0,982 0,990 (0,403-2,430)
Riwayat IO 0,023 3,338 (1,185-9,689)
Lama Terapi 0,139 1,593 (0,860-2,952)
Berdasarkan analisis diatas diketahui bahwa seluruh variabel yang masuk ke dalam model awal analisis multivariat didapatkan bahwa terdapat 4 variabel yang memiliki p-value >
0,05 yaitu hasil VL (0,982), stadium klinis (0,877), efek samping (0,183), lama terapi (0,139).
2. Permodelan 1
Perubahan Nilai OR Setelah Variabel Hasil Viral Load dikeluarkan
Variabel ORCrude ORAdjusted % Perubahan OR
Efek Samping Pengobatan 4,542 4,544 0,04%
Stadium Klinis 1,193 1,191 0,16%
Riwayat IO 3,388 3,386 0,05%
Lama Terapi 1,593 1,591 0,12%
Berdasarkan tabel diatas menunjukan perubahan nilai setelah variabel Hasil Viral Load di keluarkan dari pemodelan. Hasilnya diketahui bahwa setelah dilakukan pengeluaran variabel Hasil Viral Load, didapatkan perubahan nilai OR setiap variabel kurang dari 10% yang berarti variabel Hasil Viral Load dikeluarkan dari pemodelan. Selanjutnya dilakukan pengeluaran variabel dengan nilai p-value terbesar kedua yaitu variabel Stadium Klinis.
3. Permodelan 2
Perubahan nilai 0R pada saat pengeluaran variabel Stadium Klinis dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Perubahan Nilai OR Setelah Variabel Stadium Klinis Keluar
Variabel ORCrude ORAdjusted % Perubahan OR
Efek Samping Pengobatan 4,544 4,575 0,6%
Riwayat IO 3,386 3,403 0,5%
Lama Terapi 1,591 1,574 1%
Berdasarkan table diatas menunjukan hasil perubahan nilai setelah variabel stadium klinis dikeluarkan dari pemodelan. Hasilnya diketahui bahwa setelah dilakukan pengeluaran variabel stadium klinis, didapatkan perubahan nilai OR setiap variabel kurang dari 10% yang berarti variabel stadium klinis dikeluarkan dari pemodelan. Selanjutnya dilakukan pengeluaran variabel dengan nilai p-value terbesar ketiga yaitu variabel Efek Samping Pengobatan.
4. Permodelan 3
Perubahan nilai 0R pada saat pengeluaran variabel Efek Samping Pengobatan dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Perubahan Nilai OR Setelah Variabel Efek Samping Obat keluar
Variabel ORCrude ORAdjusted % Perubahan OR
Riwayat IO 3,403 0,381 88%
Lama Terapi 1 1,574 0,256 83%
Lama Terapi 2 1,574 0,183 88%
Berdasarkan analisis tabel diatas menunjukan bahwa terdapat perubahan OR>10% pada semua variabel sehingga variabel Efek Samping Pengobatan tidak jadi dikeluarkan dari pemodelan dan variabel Efek Samping Pengobatan merupakan variabel confounding dalam pengujian ini. Setelah variabel-variabel tersebut dikeluarkan dan di masukan kembali maka di peroleh model akhir dari analisis multivariat.
5. Model Akhir
Setelah dilakukan analisis confounding maka diperoleh model akhir yang dapat diinterpretasikan.
Pemodelan Akhir Analisis Multivariat
Variabel P-value OR (95%CI)
Riwayat IO 0,019 0,285
(0,100-0,815)
Lama Terapi 1 0,079 0,253
(0,054-1,174)
Lama Terapi 2 0,044 0,185
(0,036-0,955) Efek Samping Obat 0,194 4,323
(0,475-39,344)
Berdasarkan analisis multivariat yang sudah dilakukan, diketahui bahwa variabel yang berhubungan signifikan dengan variabel lama pengobatan adalah vairabel Riwayat IO.
Terdapat dua variabel yang di keluarkan yaitu variabel hasil viral load dan stadium klinis dikarenakan nilai OR > 10% dan tidak mempengaruhi variabel lain. Selain itu didapatkan satu variabel yang merupakan variabel confounding yaitu variabel efek samping pengobatan.
