AbstrakData survival adalah data yang memiliki durasi waktu yang dimulai dari waktu awal sampai dengan waktu akhir ketika sebuah peristiwa yang diamati terjadi. Data lama waktu penerbitan perizinan izin gangguan atau Hinder Ordonantie (HO) di Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu (DPM-PTSP) Kota Banda Aceh merupakan data survival dengan peristiwa yang diamati adalah proses penyelesaian penerbitan perizinan HO. Dengan demikian, data tersebut dapat dianalisis dengan menggunakan metode analisis survival. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang dihimpun melalui berkas permohonan perizinan HO pada tahun 2016. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 36 kasus yang ditentukan dengan menggunakan rumus Slovin. Data survival tersebut dikategorikan tersensor apabila lama waktu penyelesaian proses perizinan HO lebih dari 7 hari. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cox Proportional Hazard (Cox PH) model. Terdapat 11 variabel penjelas yang diduga mempengaruhi lamanya waktu penerbitan perizinan HO di DPM-PTSP Kota Banda Aceh. Analisis data dengan Cox PH model menunjukkan bahwa hanya 3 dari 11 variabel penjelas yang memiliki pengaruh yang signifikan. Ketiga variabel tersebut adalah biaya retribusi, kategori status gangguan dan luas tempat usaha. Sedangkan variabel lain yang berkaitan dengan latar belakang dan status pemohon terbukti tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa pelayanan di DPM-PTSP Kota Banda Aceh telah dilakukan secara jujur, berintegritas, profesional dan independen sesuai dengan capaian kinerja DPM-PTSP Kota Banda Aceh.Kata kunci: analisis survival, cox proportional hazard, izin gangguan (HO), lama waktu penerbitan perizinan. AbstractSurvival data is data that has a duration of time starting from the initial time to the end time when an observed event occurs. Length time data of completion of the disruption permit or Hinder Ordonantie(HO) in the One-door integrated investment and services office (DPM-PTSP) of Banda Aceh City is a survival data with the observed event is the process of completing the issuance of the disruption permit (HO). Therefore, the data could be analysed by using survival analysis methods. The study uses secondary dataset which is collected from the application files of HO in 2016. The number of sample uses in the study is 36 cases that determined by using Slovin formula. The survival data is categorised as a censoring dataset if the completion time of an application is longer than 7 days. The data analysis method used in this study is a Cox Proportional Hazard (Cox PH) model. There are 11 predictor variables that are suspected to affect the length time of issuance of the disruption permit (HO) at DPM-PTSP of Banda Aceh. Data analysis with Cox PH model shows that only 3 out of 11 predictor variables have significant effect on the model. Those variables are retribution fee, category of interference status, and the size of business place. While the others variables that associate with the background and status of t...
Infant Mortality Rate (IMR) is an indicator of health that reflects the state of the health status of a population. The infant mortality rate in Aceh province period of 2014 has the highest position compared to the previous 4 years that amounted to 15/1000 live births. Generalized Additive Models (GAM) is a method that can handle the condition of the data which response variable does not have to be normally distributed and related with the predictor variable also does not have to be linear. Fitting GAM models with P-spline base can produce a smoother curve and avoid the occurrence of misfitting models. Application of GAM P-spline bases in this research is used data number of IMR in Aceh province period of 2012-2015. The purpose of this research is to get the best fitting model of IMR with GAM models P-spline bases. The results show that the best model of GAM P-spline which can be explain IMR in Aceh Province period of 2012-2015 with knots 7 and GCV is 0,0723.
Angka Kematian Bayi/ Infant Mortality Rate (IMR) merupakan indikator penting dalam mengukur keberhasilan pengembangan kesehatan. Nilai IMR juga dapat digunakan untuk mengetahui tingkat kesehatan ibu, kondisi kesehatan lingkungan dan secara umum, tingkat pengembangan sosio-ekonomi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model IMR terbaik menggunakan tiga pendekatan: Model Linear, Model Linear Tergeneralisir dan Model Aditif Tergeneralisir dengan basis P-spline. Sebagai tambahan, berdasarkan model tersebut akan terlihat variabel yang mempengaruhi tingkat kematian bayi di provinsi Aceh. Penelitian ini menggunakan data jumlah kematian bayi di tahun 2013-2015. Data dalam penelitian ini diperoleh dari Profil Kesehatan Aceh. Hasil menunjukkan bahwa model terbaik dalam menjelaskan angka kematian bayi di provinsi Aceh tahun 2013-2015 ialah Model Linear Tergeneralisir dengan basis P-spline menggunakan parameter penghalusan 100 dan titik knots 8. Faktor yang sangat mempengaruhi angka kematian ialah jumlah pekerja yang sehat. Infant mortality rate (IMR) is an important indicator in measuring the success of health development. IMR also can be used to knowing the level of maternal health, environmental health conditions and generally the level of socio-economic development in community. This research aims to get the best model of infant mortality data using three approaches: Linear Model, Generalized Linear Model and Generalized Additive Model with Penalized Spline (P-spline) base. In addition, based on the model can be seen the variables that affect to infant mortality in Aceh Province. This research uses data number of infant mortality in Aceh Province period 2013-2015. The data in this research were obtained from Aceh’s Health Profile. The results show that the best model can be explain infant mortality rate in Aceh Province period 2013-2015 is GAM model with P-spline base using smoothing parameter 100 and knots 8. Factor that high effect to infant mortality is number of health workers.
Data survival adalah data yang memiliki durasi waktu yang dimulai dari waktu awal sampai dengan waktu akhir ketika sebuah peristiwa yang diamati terjadi. Data lama waktu penerbitan perizinan izin gangguan atau Hinder Ordonantie (HO) di Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu (DPM-PTSP) Kota Banda Aceh merupakan data survival dengan peristiwa yang diamati adalah proses penyelesaian penerbitan perizinan HO. Dengan demikian, data tersebut dapat dianalisis dengan menggunakan metode analisis survival. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang dihimpun melalui berkas permohonan perizinan HO pada tahun 2016. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 36 kasus yang ditentukan dengan menggunakan rumus Slovin. Data survival tersebut dikategorikan tersensor apabila lama waktu penyelesaian proses perizinan HO lebih dari 7 hari. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cox Proportional Hazard (Cox PH) model. Terdapat 11 variabel penjelas yang diduga mempengaruhi lamanya waktu penerbitan perizinan HO di DPM-PTSP Kota Banda Aceh. Analisis data dengan Cox PH model menunjukkan bahwa hanya 3 dari 11 variabel penjelas yang memiliki pengaruh yang signifikan. Ketiga variabel tersebut adalah biaya retribusi, kategori status gangguan dan luas tempat usaha. Sedangkan variabel lain yang berkaitan dengan latar belakang dan status pemohon terbukti tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa pelayanan di DPM-PTSP Kota Banda Aceh telah dilakukan secara jujur, berintegritas, profesional dan independen sesuai dengan capaian kinerja DPM-PTSP Kota Banda Aceh. Kata kunci: analisis survival, cox proportional hazard, izin gangguan (HO), lama waktu penerbitan perizinan.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.