Breast CancerAsumsi Proporsional HazardProporsional hazard (PH) artinya perbandingan kecepatan terjadinya suatu kejadian antar kelompok setiap saaat adalah sama. Ciri dari suatu kurva survival yang memenuhi asumsi PH adalah garis survival antar kelompok tidak saling berpotongan (Sopiyudin, 2009).

Gambar 1. Status 0

Namun gambar 1 dan gambar 2 merupakan contoh grafik survival yang tidak memenuhi asumsi survival. Grafik tersebut tidak memenuhi asumsi survival. Grafik tersebut tidak memenuhi asumsi PH karena garis survival antar kelompok berpotongan (Sopiyudin, 2009).

Gambar 2. Status 1

Asumsi PH sangat penting dalam analisi survival. Pentingnya asumsi ini analog dengan asumsi normalitas data pada analisis parametrik. Analisis yang dilakukan pada suatu fungsi survival yang memenuhi asumsi PH berbeda dengan analisis yang dilakukan pada fungsi survival yang tidak memenuhi asumsi PH.

Hazard RasioParameter yang kita perlukan adalah suatu parameter yang tidak hanya menunjukkan sesuatu yang telah terjadi atau tidak (insiden), akan tetapi juga menunjukkan kapan terjadinya kejadian tersebut (Sopiyudin, 2009).

Gambar 3. Hazard Rasio Status 0

Parameter tersebut adalah parameter kecepatan yang seringkali disebut sebagai insidens rate, nama lain dari insidens rate adalah hazard. Apabila kita membandingkan dua atau lebih hazard, maka yang akan kita peroleh adalah hazard rasio. Sedangkan bila kita membandingkan dua insiden maka yang akan kita peroleh adalah resiko relatif (RR). Untuk lebih jelasnya, dapat dilihat pada gambar 3 dan gambar 4.

Gambar 4. Hazard Rasio Status 1

Overall Comparisons

Overall Comparisonsa

Wilcoxon (Gehan) StatisticdfSig.

8.0112.018

a. Comparisons are exact.

Gambar 5. Overal Comparissons (status 0).

Overall Comparisonsa

Wilcoxon (Gehan) StatisticdfSig.

10.2922.006

a. Comparisons are exact.

Gambar 6. Overal Comparissons (status 1).

Dari overall comparissons, didapat nilai 0.18, yang menunjukan signifikan (dibawah 0,05). Menunjukkan ada perbedaan yang bermakna antara grade 1, grade 2, dan grade 3 (Sopiyudin, 2001).

Bone MineralStatistik DeskriptifPengukuran deskriptif pada dasarnya memaparkan secara numerik ukuran tendensi sentral, dispersi, dan distribusi suatu data (Cornelius. 2005).A. Tendensi sentral mengukur pemusatan data. Ada beberapa ukuran umum tendensi sentral yang sering digunakan, yaitu:1. Mean, rata-rata terukur suatu data.2. Median adalah nilai tengah data setelah data tersebut diurutkan dari kecil ke besar.3. Modus adalah nilai yang sering muncul dari suatu data..B. Dispersi mengukur penyebaran suatu data. Ada beberapa ukuran umum dispersi yang sering digunakan, yaitu:1. Standar deviasi adalah nilai simpangan baku.2. Varian adalah nilai kuadrat dari standar deviasi.3. Standar Error mean (S.E mean) adalah estimasi tentang standar dviassi dari suatu distribusi rata-rata yang diperoleh dari sampel yang diambil secara random terus menerus dari populasinya.C. Distribusi mengukur distribusi suatu data. Ada beberapa ukuran umum distribusi yang sering digunakan, yaitu:1. Skewness adalah nilai kemencengan distribusi data. Apabila bernilai positif maka distribusi data akan menceng ke kanan, apabila negatif sebaliknya.2. Kurtosis adalah nilai keruncingan atau tinggi distribusi data.3. Kenormalan suatu data dapat dilihat dari nilai perbandingan skewness dengan std. Error of skewness; dan nilai perbandingan kurtosis dengan std. Error of kurtosis, harus di antara -2 dan 2.

Daftar PustakaCornelius. 2005. Step by Step SPSS Analisis Data Statistik. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.Sopiyudin. 2001. Statistik Untuk Kedokteran. Jakarta: Salemba Medika.Sopiyudin . 2009. Analisis Survival Dasar Dasar Teori dan Aplikasi Program Stata. Jakarta: Sagung Seto.