JURNAL GAUSSIAN, Volume 7, Nomor 1,  Tahun 2018, Halaman 33-42 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /

## ANALISIS KURVA SURVIVAL KAPLAN MEIER
MENGGUNAKAN UJI LOG RANK
(Studi Kasus :Pasien Penyakit Jantung Koroner di RSUD Undata Palu)
Arianti Suhartini 1 , Rita Rahmawati 2 , Suparti 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : ritarahmawati@gmail.com

## ABSTRACT
Coronary  heart  disease  is  one  of  the  leading  causes  of  death  in  the  world,  including  Indonesia.  Based  on doctor-diagnosed interviews, coronary heart disease’s prevalence in Indonesia on 2013 is 0,5% and based on a  doctor-diagnosed  is  1,5%.  Central  Sulawesi  is  ranked  first  and  second  for  prevalence  based  on  doctor- diagnosed interviews and doctor-diagnosed. The high number of people with coronary heart disease caused by lack of self-awareness in lifestyle changes. One of the parameters used to assess the success of treatment is the probability of survival. Survival analysis is a data analysis where the outcome of the variables studied is  the  time  until  an  event  occurs.  This  study  raised  the  problem  of  survival  of  coronary  heart  patients  at Undata  Palu  Hospital  which  is  the  main  referral  hospital  for  Central  Sulawesi  region.  This  research  uses nonparametric method that is Kaplan Meier and Log Rank Test based on six factors are age, gender, stadium, disease  status,  complication  and  status  of  anemia.  Nonparametric  methods  do  not  follow  a  particular distribution  for  survival  time.  Kaplan  Meier's  survival  curve  will  describe  the  patient's  characteristics  of survival  probability  and  followed  by  a  Log  Rank  test  to  see  if  there  are  differences  between  curves.  The result of analysis and discussion based on Log Rank test result showed that the factors of age, sex and disease status differ significantly.
Keywords : Coronary heart disease, RSUD Undata Palu, Kaplan Meier analysis, Log Rank test .

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  koroner  (PJK)  adalah  gangguan  fungsi  jantung  akibat  otot jantung  kekurangan  darah  karena  adanya  penyempitan  pembuluh  darah  koroner  (Depkes RI, 2013).PJK adalah salah satu penyebab kematian nomor satu di dunia berdasarkan riset wawancara  terdiagnosis  dokter  dan  terdiagnosis  dokter.  Berdasarkan  wawancara terdiagnosis dokter, prevalensi penyakit jantung koroner di Indonesia tahun 2013 sebesar 0,5%  atau  diperkirakan  sekitar  883.447  orang,  dan  berdasarkan  terdiagnosis  dokter  atau gejala sebesar 1,5% atau diperkirakan sekitar 2.650.340 orang (Kemenkes RI, 2014).
Tingginya  jumlah  penderita  PJK  disebabkan  karena  kurangnya  kesadaran  diri masyarakat dalam perubahan gaya hidup, misalnya kebiasaan merokok, pola makan  yang banyak  mengandung  lemak  serta  rendah  serat,  kurang  olahraga,  kegemukan,  dan  stres berpotensi besar akan mengalami penyakit jantung.
Prevalensi jantung koroner berdasarkan wawancara terdiagnosis dokter tertinggi di Sulawesi Tengah (0,8%) diikuti Sulawesi Utara, DKI Jakarta, dan Aceh masing-masing 0,7 persen.  Sementara  prevalensi  jantung  koroner  menurut  diagnosis  atau  gejala  tertinggi    di Nusa  Tenggara  Timur  (4,4%),  diikuti  Sulawesi  Tengah  (3,8%),  Sulawesi  Selatan  (2,9%), dan  Sulawesi  Barat  (2,6%)  (Depkes  RI,  2013).  Dari  prevalensi  berdasarkan  wawancara terdiagnosis  dokter  dan  terdiagnosis  dokter,  Provinsi  Sulawesi  Tengah  menduduki peringkat pertama dan kedua. Salah satu rumah sakit yang berada di Provinsi Sulawesi dan menjadi rujukan utama adalah RSUD Undata Palu.
Berdasarkan penelitian didapatkan faktor risiko penyakit jantung,  yang terdiri dari faktor risiko yang tidak dapat dimodifikasi dan dapat dimodifikasi. Faktor risiko yang tidak dapat dimodifikasi adalah faktor risiko yang tidak dapat dilakukan intervensi, karena sudah
merupakan karakteristik seseorang dari awal mula kehidupannya. Faktor risiko yang tidak dapat  dimodifikasi  pada  PJK  yaitu  riwayat  keluarga,  umur,  dan  jenis  kelamin.Sedangkan faktor risiko yang dapat dimodifikasi adalah faktor risiko yang dapat dilakukan intervensi untuk  mencegah  terjadinya  suatu  penyakit.  Dalam  kasus  PJK,  faktor  risiko  yang  dapat dimodifikasi yaitu hipertensi, diabetes melitus, dislipidemia, merokok, dan obesitas (Onny dalam Herman et al ., 2015).
Analisis statistika yang sering digunakan pada bidang kesehatan untuk mengetahui ketahanan  hidup  seseorang  adalah  analisis survival .  Analisis survival merupakan  analisis mengenai  data  yang  diperoleh  dari  catatan  waktu  yang  dicapai  suatu  obyek  sampai terjadinya peristiwa khusus ( failure event ).Salah satu metode yang sering digunakan dalam analisis survival nonparametrik adalah analisis Kaplan Meier yang dilanjutkan dengan uji Log  Rank.  Analisis  Kaplan  Meier  digunakan  untuk  mengestimasi  fungsi survival . Kemudian  dari  estimasi  fungsi survival dapat  dibentuk  kurva survival Kaplan  Meier. Sedangkan  uji  Log  Rank  digunakan  untuk  menguji  apakah  terdapat  perbedaan  atau  tidak dalam kurva survival Kaplan Meier pada variabel-variabel  yang mempunyai kategori dua atau lebih(Kleinbaum dan Klein, 2005).
Berdasarkan  pemaparan  diatas,  maka  penelitian  ini  menggunakan  analisis  Kaplan Meier dan Uji  Log Rank untuk mengetahui perbedaan kurva survival pada setiap kategori variabelusia, jenis kelamin, stadium, status penyakit, komplikasi dan status anemia, beserta probabilitas ketahanan hidup pada data survival pasien PJK di RSUD Undata Palu.

## 2. TINJAUANPUSTAKA

## 2.1. Analisis Survival
Menurut  Kleinbaum  dan  Klein  (2005),  analisis survival merupakan  kumpulan metode statistika yang digunakan untuk menganalisis data di mana outcome variabel yang diteliti  adalah  waktu  sampai  suatu  kejadian  ( event )  muncul.  Tiga  hal  yang  harus diperhatikan  dalam  menentukan  waktu  kegagalan  menurut  Cox  dan  Oakes  (1984)  dalam Inayati dan Purnami (2015), adalah:
1.  Waktu awal (starting point ) pada penelitian tidak ambigu.
2.  Skala  pengukuran  sebagai  bagian  dari  waktu  ( measurement  scale  for  the passage of time ) yang konsisten.
3.  Kejelasan definisi kejadian akhir ( ending event of interest ) pada penelitian.

## 2.2. Data Tersensor
Penyensoran  adalah  salah  satu  langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  mengatasi ketidaklengkapan  suatu  data  pengamatan.  Penyensoran  terjadi  apabila  kita  mempunyai informasi  tentang  waktu  survival  individu,  tetapi  tidak  diketahui  secara  pasti  waktu survivalnya,  maka  data  tersebut  termasuk  data  tersensor.  Menurut  Kleinbaum  dan  Klein (2005) terdapat tiga penyebab terjadinya data tersensor, yaitu:
1.  Individu tidak mengalami kejadian yang diteliti sampai akhir pengamatan,
2.  Individu yang hilang dari pengamatan selama masa penelitian,
3.  Individu  mengundurkan  diri  dari  penelitian  karena  kematian  (jika  kematian bukan kejadian yang diteliti) atau alasan lainnya.

## 2.3. Fungsi Survival dan Fungsi Hazard
Menurut  Kleinbaum  dan  Klein  (2005)  pada  analisis  survival  terdapat  dua  macam fungsi  utama  yaitu  fungsi  survival  (S(t))  dan  fungsi  hazard  (h(t)).  Fungsi  survival  S(t) adalah probabilitas suatu objek bertahan setelah waktu ke-t, dinyatakan sebagai berikut:

## 𝑆(𝑡) = 𝑃(𝑇 > 𝑡)          𝑡 ≥ 0
Fungsi hazard h(t) merupakan probabilitas suatu individu gagal pada interval waktu t. Dengan demikian fungsi hazard dapat diartikan sebagai kebalikan dari fungsi survival.
ℎ(𝑡) = lim ∆𝑡→0 P(t  ≤  T  <  𝑡  + ∆𝑡 | 𝑇  ≥ 𝑡) ∆t
Sehingga  hubungan  antara  fungsi  survival  dan  fungsi  hazard  dapat  dinyatakan sebagai berikut:
ℎ(𝑡) = 𝑓(𝑡) S(t)

## 2.4. Kurva Survival Kaplan Meier dan Uji Log Rank
Menurut  Kleinbaum  dan  Klein  (2005)  analisis  Kaplan  Meier  digunakan  untuk menaksir  fungsi  survival.  Berikut  merupakan  persamaan  umum  dari  fungsi  survival  yang digunakan untuk membentuk kurva survival Kaplan Meier.
Ŝ(𝑡 (𝑗) ) =  Ŝ(𝑡 (𝑗−1) × 𝑃 𝑟 ̂ (𝑇 > 𝑡 (𝑗) |𝑇 ≥ 𝑡 (𝑗) ) dimana,
Ŝ(𝑡 (𝑗−1) ) =   ∏ 𝑃 𝑟 ̂ (𝑇 > 𝑡 (𝑗) |𝑇 ≥ 𝑡 (𝑗) 𝑗−1 𝑖=1 )
Hasil kurva survival Kaplan Meier yang terbentuk, kemudian dibandingkan apakah terdapat  perbedaan  antar  kurva  survival  menggunakan  uji  Log  Rank.  Uji  Log  Rank merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  membandingkan  kurva  survival  dalam  grup  yang berbeda. Dengan hipotesis untuk uji Log Rank sebagai berikut:
H 0 : tidak ada perbedaan antar kurva survival H 1 : paling sedikit ada satu perbedaan antar kurva survival
Statistik uji yang digunakan dalam uji Log Rank terbagi menjadi uji Log  Rank dua grup  dan  uji  Log  Rank  lebih  dari  dua  grup.  Statistik  uji  untuk  uji  Log  Rank  dua  grup adalah sebagai berikut:
Log Rank statistics = (𝑂 𝑖 −𝐸 𝑖 ) 2 𝑉𝑎𝑟 (𝑂 𝑖 −𝐸 𝑖 )
Statistik uji untuk uji Log Rank lebih dari dua grup adalah sebagai berikut. Log Rank statistics = 𝒅′𝑽 −𝟏 𝒅 atau dengan rumus pendekatan Log Rank statistics
𝑋 2 ≈ ∑ (𝑂 𝑖 − 𝐸 𝑖 ) 2 𝐸 𝑖 𝐺 𝑖
Hipotesis  H 0 akan  ditolak,  jika  nilai  p-value  kurang  dari  α  atau  Log  Rank statistics ≈ 𝜒 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 hitunglebih besar dari 𝜒 2 𝑎,𝑑𝑓 dengan derajat bebas sama dengan G-1 .

## 2.5. Penyakit Jantung Koroner
Penyakit jantung koroner adalah suatu kelainan yang disebabkan oleh penyempitan dan penyumbatan pembuluh  arteri  koroner pada organ jantung. Arteri koroner merupakan pembuluh  darah  yang  menyediakan  darah  bagi  jantung.  Penyempitan  dan  penyumbatan arteri  koroner  menyebabkan  terganggunya  aliran  darah  ke  jantung.  Terjadinya penyempitan  arteri  koroner  dimulai  dengan  terjadinya  aterosklerosis  (kekakuan  arteri)
maupun  yang  sudah  terjadi  penimbunan  lemak  (plak)  pada  dinding  arteri  koroner,  baik disertai  gejala  klinis  atau  tanpa  gejala  sekalipun.  Aterosklerosis  adalah  penyempitan  dan penebalan  pembuluh  darah  manusia  yang  disebabkan  penumpukan  plak  ateromatus.  Plak Ateromatus  terdiri  dari  lemak,  kolestrol,  kalsium  dan  fibrin  (zat  dalam  darah). Aterosklerosis merupakan penyebab penyakit jantung koroner yang terbanyak  yaitu 98 % sedangkan sisanya akibat spasme dan kelainan arteri (2%) (Jafar, 2011).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian Tugas Akhir ini adalah data sekunder  yang diperoleh  dari  data  rekam  medis  pasien  penyakit  jantung  koroner  (PJK)  pada tanggal 1 Januari 2015  sampai dengan 31 Desember 2017 di Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Undata Palu.

## 3.2. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan adalah lama waktu survival atau tahan hidup, status, usia, jenis kelamin, stadium penyakit pasien  yang dilihat dari tingkat aterosklerosisnya, pasien  menderita  PJK  sebagai  penyakit  utama  atau  penyerta,  komplikasi  terhadap penyakit lain atau tidak serta status anemia pasien.

## 3.3. Tahapan Analisis Data
1. Menjelaskan  karakteristik  pasien  PJK  menggunakan  statistika  deskriptif  untuk variabel  yang  bersifat  kontinu  dan  pie  chart  untuk  variabel  yang  bersifat kategorik.
2. Menentukan  dan  mengurutkan  data  ketahanan  hidup  dari  nilai  terkecil  hingga terbesar.
3. Menentukan data tersensor dan tidak tersensor.
4. Menghitung  estimasi  ketahanan  untuk  tiap-tiap  individu  yang  masuk  pada pengamatan secara keseluruhan.
5. Menghitung  estimasi  ketahanan  untuk  tiap-tiap  individu  yang  masuk  pada pengamatan berdasarkan kategori variabel.
6. Menggambarkan kurva survival Kaplan Meier pasien PJK berdasarkan kategori variabel-variabel yang mempengaruhi.
7. Menguji  perbedaan  kurva  survival  pasien  PJK  berdasarkan  hasil  pada langkah sebelumnya dengan uji Log Rank.
8. Melakukan  interpretasi  terhadap  hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  tujuan penelitian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  digunakan  untuk  menggambarkan  karakteristik  berdasarkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi survival pasien PJK di RSUD Undata Palu. Tabel 1 menyatakan hasil statistika deskriptif yang bersifat kontinu.
Tabel 1. Statistika Deskriptif Waktu Survival Pasien Variabel N Rata- Rata Min  Max  Q 1 Q 2 Q 3 Deviasi Standar Modus Waktu Survival (T) 469  36,25 0 773 3 5 9 108,681 4 Usia (X 1 ) 469  61,01 0 88 55  63  68 11,015 57
Berdasarkan Tabel 1, dari total 469 pasien PJK yang menjalani rawat inap di RSUD Undata  Palu,  pasien  PJK  memiliki  rata-rata  waktu  survival  sekitar  36  hari  dengan  waktu terpendek  0  hari  dan  paling  lama  773  hari.  Pasien  paling  banyak  melakukan  rawat  ini selama 4 hari. Ketahanan hidup pasien PJK dapat diprediksi berdasarkan faktor usia. Usia pasien  dicatat  ketika  pertama  kali  datang  ke  rumah  sakit  selama  periode  penelitian. Berdasarkan  Tabel  1,  pasien  PJK  yang  menjalani  rawat  inap  rata-rata  berumur  61  tahun dengan  usia  0  tahun  dan  88  tahun  sebagai  usia  termuda  dan  tertua.  Sementara  itu, karakteristik pasien PJK yang menjalani rawat inap paling banyak adalah berusia 57 tahun.
Tabel 2. Crosstab Variabel Independen Variabel Kategori Jumlah Pasien Status Pasien Total % Hidup % Meninggal % Jenis Kelamin Laki-laki 274 256 93,4% 18 6,6% 100% Perempuan 195 174 89,2% 21 10,8%  100% Stadium Ringan 51 51 100% 0 0% 100% Sedang 302 277 91,7% 25 8,3% 100% Berat 116 102 87,9% 14 12,1%  100% Status Penyakit Utama 465 428 92% 37 8% 100% Penyerta 4 2 50% 2 50% 100% Komplikasi Tidak Ada 33 33 100% 0 0% 100% Ada 436 397 91,1% 39 8,9% 100% Status Anemia Tidak Menderita 462 424 91,8% 38 8,2% 100% Menderita 7 6 85,7% 1 14,3%  100% Gambar 1.Karakteristik Pasien PJK Gambar 2.Karakteristik Pasien PJK berdasarkan Jenis Kelamin berdasarkan Stadium Gambar 3.Karakteristik Pasien PJK Gambar 4.Karakteristik Pasien PJK berdasarkan Status Penyakit berdasarkan Komplikasi
Gambar 5.Karakteristik Pasien PJK berdasarkan Status Anemia Gambar  1  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pasien  PJK  berjenis  kelamin  laki-laki sebanyak  274  pasien  (58,42%).  Banyaknya  pasien  PJK  yang  berjenis  kelamin  laki-laki diduga berhubungan dengan gaya hidup yang tidak sehat seperti merokok. Pada Gambar 2, secara  umum  persentase  pasien  PJK  dengan  stadium  aterosklerosis  sedang  memiliki  total peresentase  yang  paling  besar  yaitu  64,39%  dari  469  pasien.  Selanjutnya  pasien  PJK dengan stadium aterosklerosis berat dan aterosklerosis ringan menempati posisi kedua dan ketiga dengan persentase sebesar 24,73% dan 10,87%.Berdasarkan Gambar 3 dapat dilihat hampir  seluruh  kejadian  PJK  menjadi  penyakit  utama  bagi  pasien  dengan  persentase 99,15%. Sedangkan persentase PJK sebagai penyerta hanya 0,85%. Pada Gambar 4, pasien PJK yang mengalami komplikasi lebih banyak dibandingkan dengan yang tidak mengalami komplikasi,  dengan  persentase  secara  berurut  sebesar  92,96%  dan  7,04%.Gambar  5 menunjukkan bahwa 98,51% pasien PJK tidak mengalami anemia, dan 1,49% mengalami anemia.
Berdasarkan hasil crosstab pada Tabel 2, persentase kematian terbesar berada pada pasien  PJK  berjenis  kelamin  perempuan  sebanyak  21  pasien  (10,8%)  dari  195  pasien perempuan,  pasien  dengan  stadium  ateroskeloris  berat  merupakan  penyebab  kematian terbesar  dari  pasien  PJK  sebanyak  14  pasien  (12,1%)  dari  102  pasien  pada  stadium tersebut,  pasien  PJK  yang  meninggal  karena  PJK  sebagai  penyakit  penyerta  lebih  besar dari  pada  PJK  sebagai  penyakit  utama  yaitu  50%  dibanding  8%,  persentase  pasien  PJK yang  meninggal  karena  mengalami  komplikasi  adalah  8,9%  dan  pasien  PJK  yang menderita  anemia  memiliki  persentase  kematian  lebih  tinggi  yaitu  sebanyak  1  pasien (14,3%) dari total 6 pasien.

## 4.2 Analisis dan Kurva Survival Kaplan Meier
Kurva  survival  Kaplan  Meier  digunakan  untuk  mengetahui  karakteristik  survival pasien PJK berdasarkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi ketahanan hidup pasien PJK yaitu usia, jenis kelamin, stadium, status penyakit, komplikasi dan status anemia.
Gambar 6. Kurva Survival Kaplan Meier Pasien Penyakit Jantung Koroner Karakteristik kurva survival yang disajikan oleh kurva survival Kaplan Meier pada Gambar  6  merupakan  gambaran  karakteristik  kurva  survival  secara  umum.  Dapat  dilihat
0 200 400 600 800 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0
bahwa  kurva  turun  secara  lambat,  hal  ini  dikarenakan  banyak  data  tersensor.  Artinya banyak  pasien  yang  tidak  mengalami  event  atau masih  bertahan  hidup  selama tiga  tahun. Peluang survival pasien PJK di RSUD Undata Palu masih sedang yaitu berkisar antara 0,6 hingga 1.
Gambar 7 menunjukkan bahwa kurva survival pasien  yang berusia <15 tahun dan pasien yang berusia 15-64 tahun saling berhimpitan, sedangkan kurva survival pasien yang berusia  >64  tahun  berada  dibawah  kurva survival pasien  dengan  dua  kelompok  usia lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  probabilitas survival pasien  PJK  yang  berusia  >64 tahun  lebih  rendah  daripada  pasien  dengan  kelompok  usia  <15  tahun  dan  15-64  tahun sehingga diduga terdapat perbedaan waktu survival pasien PJK dalam menjalani perawatan berdasarkan variabel usia.
Gambar 7. Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Usia
Gambar 8. Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Jenis Kelamin Berdasarkan  Gambar  8,  terlihat  bahwa  kurva survival tersebut  tidak  saling berhimpitan  dimana  garis  merah  menunjukkan  kurva  pasien  PJK  yang  berjenis  kelamin laki-laki dan garis biru menunjukkan kurva pasien PJK yang berjenis kelamin perempuan. Jadi, diduga terdapat perbedaan waktu survival pasien PJK yang berjenis kelamin laki-laki dengan pasien yang berjenis kelamin perempuan.
Gambar 9. Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Stadium Dari Gambar 9, dapat dilihat bahwa kurva Kaplan Meier pada awal masuk rumah sakit  sampai  800  hari,  probabilitas  ketahanan  hidup  pasien  untuk  stadium  aterosklerosis ringan,  sedang  dan  berat  masih  sedang  yaitu  antara  0,5  hingga  1,  artinya  sebagian  besar pasien dengan ketiga stadium tersebut masih bertahan hidup selama tiga tahun. Sedangkan kurva  survival  untuk  stadium  aterosklerosis  sedang  pada  waktu  awal  masuk  rumah  sakit hingga  200  hari  turun  secara  perlahan,  artinya  probabilitas  ketahanan  hidupnya  semakin menurun.  Kemudian  setelah  200  hari  kurva  survival  terlihat  konstan  hingga  di  500  hari, setelahnya  turun  secara  cepat  hingga  hari  ke-600.  Hal  ini  menunjukkan  setelah  600  hari, probabilitas  ketahanan  hidup  pasien  rendah.  Berdasarkan  penjelasan  tersebut  diduga terdapat  perbedaan  kurva  survival  untuk  stadium  aterosklerosis  sedang  dengan  kedua stadium yang lain.
Gambar 10. Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Status Penyakit Berdasarkan  Gambar  10,  dapat  dilihat  secara  umum  kurva survival untuk  pasien dengan PJK sebagai penyakit penyerta berada dibawah kurva survival dengan PJK sebagai penyakit  utama.  Hal  ini  menunjukkan  probabilitas  ketahanan  hidup  pasien  PJK  sebagai penyakit  utama  lebih  tinggi  daripada  sebagai  penyakit  penyerta.  Jika  dilihat  dari  aspek medis,  kurva survival ini  sesuai.  Kondisi  ini  disebabkan  karena  selama  penelitian ditemukan  penyakit  lain  yang  mematikan  pada  pasien  dengan  PJK  sebagai  penyakit penyerta.  Sedangkan  jika  diagnosis  PJK  sebagai  penyakit  utama  masih  berada  pada stadium  dini,  probabilitas  ketahanan  hidupnya  masih  tinggi.  Sehingga  diduga  penyakit penyerta tidak mempengaruhi probabilitas ketahanan hidup pasien PJK.
0 200 400 600 800 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 ringan sedang berat 0 200 400 600 800 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 penyakit utama penyakit penyerta
Gambar 11. Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Faktor Komplikasi Gambar  11  menunjkkan  pada  awal  masuk  rumah  sakit  hingga  50  hari,  kurva survival pasien  yang  tidak  mengalami  komplikasi  cenderung  konstan  dan  probabilitas ketahanan hidupnya masih tinggi. Sedangkan kurva survival untuk pasien yang mengalami komplikasi,  pada  awal  masuk  rumah  sakit  hingga  akhir  penelitian  mengalami  penurunan. Artinya  seiring  bertambahnya  waktu survival ,  probabilitas  ketahanan  hidup  pasien  PJK semakin  rendah.  Dari  penjelasan  yang  telah  diuraikan  maka  diduga  terdapat  perbedaan kurva survival pada pasien yang mengalami komplikasi dan tidak mengalami komplikasi. Pada  Gambar  12,  kurva  dengan  garis  merah  untuk  pasien  PJK  yang  tidak mengalami  anemia  dan  kurva  dengan  garis  biru  untuk  pasien  yang  mengalami  anemia berbeda. Pada awal masuk rumah sakit hingga akhir penelitian, probabilitas pasien  yang tidak mengalami  anemia  lebih  rendah  dari  pada  pasien  yang  mengalami anemia. Hal  ini menunjukkan  bahwa  secara  grafis  ada  perbedaan  kurva survival antara  pasien  PJK  yang tidak mengalami anemia dengan pasien yang mengalami anemia.
Gambar 12. Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Status Anemia

## 4.3 Uji Log Rank
Selanjutnya,  untuk  mendukung  hipotesa  pada  kurva survival Kaplan  Meier  yang telah  disajikan  pada  subbab  sebelumnya,  maka  perlu  dilakukan  uji  log  rank.  Uji  log  rank digunakan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  antar  kurva survival dalam  grup tiap faktor.
Berikut  ini  merupakan  hasil  uji  Log  Rank  berdasarkan  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi pasien PJK:
0 200 400 600 800 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 tidak ada komplikasi ada komplikasi 0 200 400 600 800 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 tidak menderita anemia menderita anemia
Tabel 3. Uji Log Rank Variabel Log rank Df P-value Usia 6,6 2 0,0368 Jenis Kelamin 4,1 1 0,0418 Stadium 3 2 0,22 Status Penyakit 21,2 1 4,08e-06 Komplikasi 1,6 1 0,199 Status Anemia 0,8 1 0,369
Berdasarkan hasil uji log rank pada Tabel 3 dapat diketahui waktu survival pasien PJK berdasarkan variabel usia,jenis kelamin dan status penyakit  berbeda secara signifikan karena p-value dari tiga variabel tersebut lebih kecil dari α yakni sebesar 0,05. Sedangkan, waktu survival pasien  PJK  berdasarkan  variabel  stadium,  komplikasi  dan  status  anemia tidak berbeda secara signifikan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada  penelitian  ini,  kesimpulan  yang didapatkan adalah sebagai berikut.
1. Hasil  analisis  statistika  deskriptif  memberikan  informasi  bahwa  pasien  PJK mampu bertahan hidup hingga 2 tahun. Rata-rata pasien PJK berusia 61 tahun. Sedangkan,  berdasarkan  hasil  kurva  survival  Kaplan  Meier  secara  umum memberikan  gambaran  bahwa  peluang  survival  pasien  PJK  di  RSUD  Undata Palu masih sedang berkisar antara 0,6 hingga 1.
2. Secara  deskriptif  berdasarkan  kurva  survival  Kaplan  Meier  dan  uji  Log  Rank pada variabel stadium, komplikasi dan status anemia menunjukkan bahwa tidak terdapat  perbedaan  kurva  survival  yang  artinya  pada  masing-masing  antar kategorinya  dalam  variabel  tidak  berbeda  dan  tidak  akan  mempengaruhi probabilitas  ketahanan  hidup  pasien  PJK  sedangkan  pada  variabel    usia,  jenis kelamin, dan status penyakit terdapat perbedaan kurva survival, yaitu:
 Probabilitas ketahanan hidup pasien untuk kelompok usia > 64 tahun lebih rendah dibandingkan kelompok usia 15-64 tahun dan kelompok usia 15-64 tahun lebih rendah dari kelompok usia < 15 tahun.
 Probabilitas pasien dengan jenis kelamin perempuan lebih rendah dari pada pasien dengan jenis kelamin laki-laki.
 Probabilitas  ketahanan  hidup  pasien  yang  menderita  PJK  sebagai  penyakit penyerta  lebih  rendah  dari  pada  pasien  yang  menderita  PJK  sebagai penyakit utama.

## DAFTAR PUSTAKA
[Depkes  RI]  Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia.  2013.  Laporan  Hasil  Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2013. Jakarta.
Herman,  S.  I.,  Syukri,  M.,  dan  Efrida.  2015.  Hubungan  Faktor  Risiko  yang  dapat Dimodifikasi  dengan  Kejadian  Penyakit  Jantung  Koroner  di  RS  Dr.  M.  Djamil Padang. Jurnal Kesehatan Andalas Vol. 4, No. 2 : Hal 369-375.
Inayati,  K.  D.,  dan  Purnami,  S.  W.  2015.  Analisis  Survival  Nonparametrik  Pada  Pasien Kanker  Serviks  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya  Menggunakan  Metode  Kaplan Meier dan Uji Log Rank. Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 4, No.2: Hal. 199-204.
Jafar,  N.  2011.  Penyakit  Jantung  Koroner.  http://repository.unhas.ac.id/handle/ 123456789/2688. Diakses : 1 April 2018.
[Kemenkes RI] Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. 2014. Info DATIN Pusat Data dan Informasi Kementrian Kesehatan RI Situasi Kesehatan Jantung. Jakarta.
Kleinbaum,  D.  G.,  dan  Klein,  M.  2005.  Survival  Analysis  A  Self-Learning  Text  2nd Edition. London: Springer.