Arinda Eka Anggitasari, 0813118330287 (2017) Pemodelan Kesembuhan Penderita Penyakit Tuberkulosis Paru dan Ekstra Paru di Rumah Sakit Umum (RSU) Haji Surabaya Berdasarkan Pendekatan Regresi Logistik Biner Bivariat. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (abstrak) ST.S.33-17 Ang p - Abstrak.pdf Download (142kB) | Preview
	Text (fulltext) ST.S.33-17 Ang p - Fulltext.pdf Restricted to Registered users only until 13 November 2020. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Tuberkulosis adalah suatu penyakit menular langsung yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium Tuberculosis, yang lebih sering menginfeksi organ paru-paru dibanding organ tubuh lainnya. Di Indonesia penyakit tuberkulosis adalah pembunuh nomor satu dan merupakan penyebab kematian nomor tiga setelah penyakit jantung dan penyakit saluran pernafasan akut. Surabaya memiliki kasus terbanyak penyakit tuberkulosis yang menduduki peringkat pertama di Jawa Timur, dari 30.000 orang penderita penyakit tuberkulosis di Jawa Timur sekitar 7.000 atau 23,2% diantaranya ada di Surabaya. Klasifikasi lokasi atau organ tubuh yang terkena penyakit tuberkulosis dibagi menjadi dua yaitu Tuberkulosis paru dan Tuberkulosis ekstra paru. Salah satu tujuan penelitian ini adalah menganalisis dan menginterpretasikan dari model berdasarkan faktor yang berpengaruh signifikan terhadap kesembuhan penderita penyakit tuberkulosis paru dan tuberkulosis ekstra paru di RSU Haji Surabaya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Logistik Biner Bivariat yang merupakan metode regresi untuk memodelkan sepasang variabel respon dalam bentuk kategorik dengan asumsi ada hubungan yang signifikan antara kedua variabel respon. Penelitian ini menggunakan 99 data sekunder yang diperoleh dari RSU Haji Surabaya tahun 2016-2017 dengan 8 variabel prediktor. Hasil dari penelitian ini adalah faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap kesembuhan penderita penyakit tuberkulosis paru dan tuberkulosis ekstra paru di RSU Haji Surabaya yaitu jenis kelamin, kepatuhan berobat dan pengawas menelan obat dengan ketepatan klasifikasi sebesar 63,63%.

Actions (login required)

View Item