F FAKTOR–FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KASUS STROKE ISKEMIK DI PROVINSI SULAWESI TENGGARA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER

FAKTOR–FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KASUS STROKE ISKEMIK

Authors

  • Fikri Sofian Afrizal Jurusan Matematika FMIPA UHO
  • Agusrawati Jurusan matematika FMIPA UHO
  • Irma Yahya Jurusan matematika FMIPA UHO
  • Gusti N. Adi Wibawa Jurusan matematika FMIPA UHO
  • Ruslan Jurusan matematika FMIPA UHO
  • Makulau Jurusan matematika FMIPA UHO

DOI:

https://doi.org/10.33772/jmks.v2i1.3

Keywords:

Regresi Logistik Biner, Stroke Iskemik

Abstract

Stroke merupakan penyakit gangguan fungsional otak akut fokal maupun global akibat terhambatnya aliran darah ke otak karena perdarahan (stroke hemoragik) ataupun sumbatan (stroke iskemik) dengan gejala dan tanda sesuai bagian otak yang terkena yang dapat sembuh sempurna, sembuh dengan cacat, atau kematian. Penelitian ini bertujuan menentukan faktor–faktor yang mempengaruhi kasus stroke iskemik di provinsi sulawesi tenggara menggunakan regresi logistik biner. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari hasil rekam medis pasien stroke rawat inap di RSUD Bahteramas Provinsi Sulawesi Tenggara periode Januari sampai dengan Desember 2019. Pengambilan data dilakukan dengan cara sampling sebanyak 100 pasien. Variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jenis kelamin, usia, status hipertensi, status diabetes mellitus, status hiperkolesterol, riwayat stroke keluarga dan indeks massa tubuh. Hasil analisis menunjukkanbahwa variabel atau faktor yang mempengaruhi stroke iskemik adalah status hipertensi dan indeks massa tubuh, Sementara itu model regresi logistik yang diperoleh adalah dengan adalah status indeks massa tubuh dengan kategori berat badan kurang. Oddsrasio menunjukkan bahwa pasien mengalami serangan stroke dengan status indeks massa tubuh dengan kategori berat badan kurang berpotensi terserang stroke iskemik sebesar 4,307 kali lebih besar daripada terserang stroke hemoragik. Ketepatan model dalam mengklasifikasikanjenis stroke sebesar 85%.

Published

2022-04-21

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>