PENERAPAN METODE REGRESI KUANTIL BAYESIAN PADA PEMODELAN LAMA RAWAT INAP PASIEN COVID-19
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi lama rawat inap pasien COVID-19. Dalam hal ini variabel tak bebas yang digunakan adalah data lama rawat pasien COVID-19 dengan variabel bebasnya adalah Usia, Jenis Kelamin, Diagnosa Pasien COVID-19, dan Komorbid. Data lama rawat pasien COVID-19 tidak memenuhi asumsi kenormalan sehingga diatasi dengan pendekatan pendugaan parameter menggunakan metode regresi kuantil Bayesian. Adapun pada metode ini pendugaan parameter diestimasi dengan mengasumsikan bahwa error data berdistribusi Asymmetric Laplace, yang kemudian dibentuk sebagai fungsi likelihood-nya. Pendekatan Bayesian pada regresi kuantil menggunakan MCMC dengan algoritma Gibbs sampling untuk menghasilkan mean posterior. Indikator ketepatan model diperoleh dari perhitungan nilai pseudo R2 tertinggi. Penelitian ini diperoleh kuantil 0,75 sebagai kuantil terbaik dengan variabel Komorbid sebagai variabel yang berpengaruh signifikan dalam mempengaruhi lama rawat inap pasien COVID-19.
Kata Kunci: COVID-19, Regresi Kuantil, Bayesian
Full Text:
PDFDOI: https://doi.org/10.25077/jmu.10.4.423-431.2021
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2022 Jurnal Matematika UNAND
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.