https://doi.org/10.35580/variansiunm6
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## ANALISIS BAYESIAN SURVIVAL WEIBULL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU KESEMBUHAN PASIEN RAWAT INAP KANKER SERVIKS DI RSDU KOTA MAKASSAR
Nini Harnikayani Hasa 1 , M Nadjib Bustan 2 , Aswi 3
123 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Keywords : Survival
Analysis, Bayesian
Weibull, Cervical Cancer

## Abstract:
Survival  analysis  is  a  statistical  procedure  for  analyzing  data  where  the  response variable is the time until the occurrence of an event. In this study, Bayesian survival Weibull was used to determine the factors that influence the rate of recovery of cervical cancer  inpatients. The data used in this study  is cervical cancer  inpatient data at the Makassar City Hospital for the 2017-2019 period. Based on the results of the analysis, it  was  found  that  a  significant  factor  affecting  the  healing  rate  of  cervical  cancer inpatients was complications. Cervical cancer inpatients who experience complications tend to recover slower by 0.258 than patients who do not experience complications.

## 1. Pendahuluan *
Analisis  survival  merupakan  prosedur  statistika  untuk  menganalisis  data  dimana  peubah  responnya  adalah waktu sampai terjadinya suatu peristiwa. Waktu survival didefinisikan sebagai waktu bertahan suatu individu atau objek selama periode waktu pengamatan hingga terjadi suatu peristiwa. Peristiwa yang dimaksud dapat berupa kesembuhan, kematian, perubahan respon obat dan kejadian lainnya (Kleinbaum dan Klein, 2005; Lee dan Wang, 2003). Tujuan dari analisis  survival  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  variable  independen  terhadap  waktu  survival  serta  mengetahui faktor-faktor yang memiliki pengaruh terhadap suatu peristiwa.
Salah satu pemodelan survival adalah model survival parametrik yaitu model yang memiliki asumsi mengikuti suatu  distribusi  tertentu  yang  diketahui  pada  variabel  terikatnya  (waktu  survival).  Beberapa  distribusi  yang  sering digunakan untuk waktu survival yaitu Weibull, Log-logistik, dan Eksponensial. Metode yang dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh peubah independen terhadap waktu survival diantaranya regresi Weibull dan Cox Proportional Hazard. Penelitian yang dilakukan oleh Septi dkk (2016), menganalisis faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien tuberkulosis dengan menggunakan metode regresi Weibull dan Cox Proportional Hazard, mengemukakan bahwa metode  regresi  Weibull  memiliki  performa  yang  lebih  baik  daripada  regresi  Cox  proportional  hazard.  Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Thamrin dkk (2018), yang membandingkan dua metode dalam pendugaan parameter pada  distribusi  Weibull  yaitu  metode  Bayesian  dan  metode  Maksimum  Likelihood,  diperoleh  kesimpulan  bahwa metode  Bayesian  merupakan  penduga  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  Maximum  likelihood.  Pada penelitian yang dilakukan oleh Aswi dkk (2020), yang membandingkan model Bayesian Weibull dengan Bayesian Cox
* Corresponding author.
E-mail address : aswi@unm.ac.id.
pada kasus demam berdarah di RSUP Wahidin Suhirohusodo, diperoleh kesimpulan bahwa model Bayesian Weibull memiliki  kecocokan  pendugaan  yang  lebih  baik  dari  model  Bayesian  Cox.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dikemukakan,  peneliti  menggunakan  metode  Bayesian  Survival  Weibull  dalam  menganalisis  faktor  yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien rawat inap kanker serviks.
Distribusi Weibull banyak ditemukan pada data bidang kesehatan. Kanker serviks atau biasa disebut kanker leher rahim merupakan jenis kanker yang terbanyak diderita wanita setelah kanker payudara. Berdasarkan data World Health Organisation (WHO) pada tahun 2018, diperkirakan 570.000 wanita di dunia terdiagnosa kanker serviks dimana sekitar 311.000 meninggal dunia. Terdapat masing-masing 32.469 kasus baru kanker serviks di Indonesia, dan 18.279 meninggal. Kementerian kesehatan menyatakan bahwa angka kanker serviks di Indonesia tercatat mencapai 23,4 orang per 100 ribu penduduk dengan rata-rata kematian mencapai 13,9 orang per 100 ribu penduduk.
Inayati  dan  Purnami  (2015)  menjelaskan  bahwa  probabilitas  ketahanan  hidup  penderita  kanker  serviks merupakan  salah  satu  parameter  yang  bisa  dipakai  untuk  mengukur  keberhasilan  pengobatan  kanker  serviks. Probabilitas  kelangsungan  hidup  penderita  kanker  serviks  dapat  didefinisikan  sebagai  proporsi  populasi  yang  hidup dalam periode waktu tertentu (biasanya 5 tahun) setelah didiagnosis kanker serviks dibagi dengan proporsi populasi yang  sama  pada  usia,  ras,  berdasarkan  angka  harapan  hidup  normal  yang  diharapkan  mampu  bertahan  hidup  tanpa kanker  (American  Cancer  Society,  2020).  Semakin  tinggi  peluang  ketahanan  hidup  kanker  serviks  di  suatu  negara, semakin tinggi keberhasilan oleh negara tersebut mengatasi kejadian kanker serviks. Peluang ketahanan hidup pasien lima tahun sebesar 66% (American Cancer Society, 2020), sedangkan di Indonesia, peluang ketahanan hidup kanker serviks sekitar 63% (WHO, 2018). Berdasarkan gambaran tersebut, perlu upaya yang serius untuk menanganinya. Salah satu  upaya  tersebut  adalah  dengan  mengetahui  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  laju  kesembuhan  penderita pasien  kanker  serviks  di  Indonesia.  Penelitian  sebelumnya  yang  telah  membahas  tentang  analisis  survival  pasien penderita kanker serviks dilakukan oleh Afifah dan Purnami (2016) dengan menguji asumsi Proportional Hazard pada data kanker serviks dan Inayanti dan Purnami (2016) dengan menggunakan dua metode yaitu Kaplan Meier dan Uji Log  Rank.  Sepengetahuan  penulis,  penelitian  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  laju  kesembuhan  pasien kanker serviks di kota Makassar menggunakan Bayesian survival Weibull belum dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  laju  kesembuhan  pasien  penderita  kanker  serviks menggunakan Bayesian survival Weibull.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Analisis Survival
Analisis survival, yang  biasa  dikenal  dengan  nama Analysis  of  Failure  Time  Data atau Time-to-Event  Analysis, merupakan  suatu  metode untuk menganalisis data tentang waktu sampai terjadinya suatu peristiwa spesifik (Harlan, 2017). Pengecekan asumsi proportional hazard dapat dilakukan melalui 3 cara yaitu melalui pengecekan garis survival pada kurva Kaplan-Meier dan garis survival pada in-in survival yang tidak saling berpotongan, dan melalui Global test . Model Cox Proportional Hazar d dapat dibentuk jika memenuhi asumsi proportional hazar d. Model Cox proportional hazar d bertujuan untuk memodelkan hubungan antar waktu survival dengan peubah yang diduga mempengarihi waktu survival. Pada penelitian ini, uji Global test digunakan untuk mengecek asumsi proportional hazar d dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 : data telah memenuhi asumsi proportional hazar d
𝐻 1 : data belum memenuhi asumsi proportional hazar d
Jika 𝑝 - 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 , menunjukkan bahwa data belum memenuhi asumsi proportional hazard

## 2.2 Pengujian Distribusi Data
Pengujian sebaran (distribusi) data dilakukan untuk mengetahui distribusi yang sesuai pada waktu survival . Hal ini dapat  dilakukan  melalui  uji Kolmogorov-Smirnov. Uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan  untuk  menentukan  apakah peubah  sebuah sampel  berasal dari populasi dengan sebaran khusus. Uji Kolmogorov-Smirnov merupakan uji eksak yaitu uji kesesuaian chi-square bergantung pada ukuran sampel yang memadai untuk sahihnya pendekatan.
Nini Harnikayani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8 3
Adapun hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝐻 0 ∶ Peubah terikat (waktu survival) mengikuti distribusi Weibull 𝐻 1 : Peubah terikat (waktu survival) tidak mengikuti distribusi Weibull
Statistik Uji:
𝐷 = sup[ 𝑆 ( 𝑡 ) − 𝐹 0 ( 𝑡 )] (2.1)
dimana:
( 𝑡 )    : Nilai empiris sebaran kumulatif sampel
𝐹 0 ( 𝑡 ): Fungsi sebaran kumulatif
𝐷 : Nilai kritis uji Kolmogorov-Smirnov

## 2.3 Regresi Weibull
Model regresi Weibull merupakan bentuk parametrik dari model Cox proportional hazard dimana fungsi baseline hazard mengikuti bentuk fungsi hazard dari distribusi Weibull. Misalkan t adalah waktu  suatu peristiwa terjadi dan X adalah vektor kovariat yang dapat mempengaruhi waktu survival. Jika t berdistribusi Weibull, maka fungsi hazard dari distribusi Weibull adalah:
ℎ 0 ( 𝑡 ) = 𝜆𝛾𝑡 𝛾 -1
Berdasarkan model Cox proportional hazard ,
ℎ( 𝑡 | 𝑋 ) = ℎ 0 ( 𝑡 ) exp( 𝛽 𝑡 𝑋 )
Dengan mensubtitusikan fungsi baseline hazard ℎ 0 ( 𝑡 ) pada model Cox proportional hazard dengan fungsi hazard dari distribusi Weibull diperoleh model regresi Weibull sebagai berikut:
ℎ( 𝑡 | 𝑋 ) = 𝜆𝛾𝑡 𝛾-1 exp( 𝛽 𝑡 𝑋 )
dimana 𝛽 𝑡 = ( 𝛽 1 , …, 𝛽 𝑚 ) adalah vektor koefisien regresi yang mengukur besarnya pengaruh kovariat terhadap hazard.

## 2.4 Pendekatan Bayesian
Dalam estimasi parameter pada data survival,  ada dua pendekatan  yang dapat dilakukan  yaitu:  pendekatan statistika klasik  dan  pendekatan  statistika  Bayesian. Berbeda  dengan  pendekatan  klasik, metode  Bayesian  merupakan  metode estimasi yang menggabungkan distribusi awal ( prior) dan fungsi likelihood , dimana parameter dianggap sebagai peubah acak  yang  memiliki  distribusi  yang  disebut  distribusi prior .  Berdasarkan  distribusi prior, distribusi posterior dapat ditentukan.  Suatu  pendekatan  numerik  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  distribusi  posterior  yaitu  metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC). MCMC digunakan untuk memudahkan pemodelan yang cukup kompleks dalam analisis Bayesian (Casella & George, 1992).

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Data
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode Bayesian survival Weibull . Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder berupa data rekam medis pasien kanker serviks di RSUD Kota Makassar tahun 2017 -2019.
Nini Harnikayani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8 4

## 3.2 Definisi Operasional Peubah
Definisi operasional peubah yang digunakan pada penelitian ini adalah:
1. Waktu Survival
yaitu  waktu  lamanya  pasien  kanker  serviks  menjalani  rawat  inap  hingga  dinyatakan  sembuh  dan  atau dinyatakan keluar rumah sakit.
2. Status Penyensoran
Status penyensoran yang digunakan pada penelitian ini adalah tersensor kanan ( Right Censoring) dengan event yang diamati yaitu kesembuhan.
3. Usia
Usia pasien yaitu usia pasien kanker serviks saat masuk di RSUD Kota Makassar
4. Stadium
Pada pasien kanker serviks dikategorikan dalam stadium I, stadium II, stadium III, dan stadium IV. Stadium I: kanker berada pada leher rahim.
Stadium II: kanker mulai menyebar keluar dari leher rahim menuju ke jaringan-jaringan sekitar. Stadium III: kanker telah menyebar jauh dari leher rahim menuju ke dalam struktur di sekitar daerah punggung. Stadium IV: kanker yang paling parah yaitu kanker telah menyebar ke organ-organ sekitar tubuh di luar leher rahim dan rahim.
5. Jenis Pengobatan
Jenis pengobatan yang dilakukan pasien kanker serviks saat menjalani perawatan di rumah sakit terdiri dari kemoterapi, transfusi packed red cell (transfuse PRC), operasi, dan kombinasi kemoterapi dan transfusi PRC. Adapun penjelasan dari masing-masing jenis pengobotan tersebut adalah sebagai berikut:
a. Kemoterapi merupakan tindakan yang dilakukan guna untuk mencegah dan menghentikan pertumbuhan sel kanker baik dengan membunuh sel atau dengan menghentikan sel untuk berkembang biak.
b. Tranfusi PRC merupakan proses pemberian atau pemindahan darah dari seseorang kepada orang lain.
c. Operasi merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengobati kanker serviks dengan mengangkat bagian yang terkena kanker serviks, yang sering kali operasi dikombinasikan dengan pengobatan lain seperti kemoterapi dan lain-lain.
6. Penyakit Penyerta
Penyakit  penyerta  adalah  penyakit  yang  menyertai  suatu  penyakit  dari  penyakit  yang  diderita.  Contohnya anemia dan hipertensi.
7. Komplikasi
Komplikasi adalah penyakit tambahan yang muncul akibat penyakit yang sudah ada.

## 3.3. Prosedur Penelitian
Prosedur yang dilakukan pada penelitian ini adalah:
1. Mengumpulkan informasi yang diperlukan dalam penelitian.
2. Menginput data pasien kanker serviks.
3. Menganalisis data menggunakan program R dengan mengunakan metode Bayesian survival Weibull.
4. Menyusun laporan penelitian.
5. Menarik kesimpulan kesimpulan.
3.4. Teknik Analisis Adapun teknik analisis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
1. Mendiskripsikan karakteristik data pasien kanker serviks.
2. Melakukan analisis untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien kanker serviks dengan metode Bayesian regresi Weibull dengan langkah-langkah yang digunakan yaitu:
a. Pengujian asumsi Proportional Hazar d menggunakan Global test atau Goodness of fit.
b. Pengujian distribusi pada peubah terikat.
c. Pemodelan Bayesian Weibull .
d. Pendugaan parameter menggunakan pendekatan Bayesian.
e. Pengujian parameter.
f. Memperoleh laju kesembuhan pasien kanker serviks dengan menggunakan nilai hazard ratio
Nini Harnikayani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8 5

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Hasil Analisis
4.1.a. Analisis Deskriptif
Penelitian ini melibatkan 56 sampel pasien kanker serviks yang dirawat inap di RSUD Kota Makassar pada tahun 2017-2019 dengan 24 pasien yang keluar rumah sakit dalam keadaan sembuh serta 32 pasien yang keluar rumah sakit karena pindah atau berhenti pengobatan, rawat jalan, meninggal. Pasien yang sembuh rata-rata mendapatkan perawatan selama 9 hari, sedangkan pasien yang pindah atau berhenti, rawat jalan dan meninggal rata rata mendapatkan perawatan selama 6 hari. Rata-rata usia pasien kanker serviks yaitu diatas 50 tahun. Pasien kanker serviks mayoritas berada pada stadium III dengan jenis pengobatan yang paling banyak digunakan yaitu kemoterapi. Adanya penyakit penyerta pada pasien kanker serviks cukup tinggi karena  hampir setengah dari pasien penderita kanker serviks  yang di rawat inap memiliki penyakit penyerta. Sedangkan pasien yang mengalami komplikasi cukup minim.
4.1.b. Pengujian Asumsi Proportional Hazard Pengujian asumsi proportional hazard dilakukan dengan menggunakan Goodness of fit. Hasil analisis pengujian asumsi proportional hazard dikatakan terpenuhi apabila nilai p-value > 0,05. Nilai p-value pada setiap peubah yang diduga dapat mempengaruhi ketahanan hidup pasien kanker serviks dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 1 . Pengujian Asumsi Proportional Hazard
Peubah Nilai p-value Usia (X1) Stadium (X2) Jenis Pengobatan (X3) Penyakit Penyerta (X4) Komplikasi (X5) Global 0,51 0,90 0,84 0,54 0,99 0,88
Berdasarkan Tabel 4.1, terlihat bahwa masing masing peubah memiliki nilai p-value > 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa asumsi proportional hazard untuk setiap peubah terpenuhi.

## 4.1.c. Pengecekan Distribusi Data
Pengecekan distribusi data yang dilakukan untuk mengetahui distribusi pada data lama rawat inap pasien kanker serviks RSUD  Kota Makassar dilakukan dengan menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 2. Hasil Uji Pengecekan distribusi lama rawat inap menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov
Distribusi Nilai p-value Keterangan Weibull 0,3413 Gagal Tolak 𝐻 𝑂
Berdasarkan Tabel 4.2, terlihat bahwa nilai p-value > 0,05 yang berarti bahwa peubah lama rawat ini berdistribusi Weibull .
4 .1.d. Pendugaan Parameter
Hasil pendugaan parameter model  Weibull  yang dilakukan dengan menggunakan pendekatan  Bayesian dapat dilihat pada Tabel 4.3.
Tabel 3. Inferensi posterior dari koefisien regresi Peubah Rerata 95%CI_Batas bawah  95%CI_Batas atas
Nini Harnikayani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8 6
Usia ( 𝑋 1 ) -0,000318 -0,041974 0,041397 Stadium (𝑋 2 ) -0,035135 -0,656072 0,642938 Jenis Pengobatan (𝑋 3 ) -0,140257 -0,716240 0,348014 Penyakit Penyerta (𝑋 4 ) 0,363539 -0,0594380 1,382978 Komplikasi ( 𝑋 5 ) -1,354400 -2,906677 -0,038110
Peubah  dapat  dikatakan  signifikan  apabila  95%  Credible  Interval  (CI)  tidak  memuat  0.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa terdapat satu peubah yang signifikan berpengaruh terhadap laju kesembuhan pasien rawat inap kanker serviks yaitu peubah komplikasi, sedangkan keempat peubah  lainnya  yang tidak signifikan yaitu peubah usia, stadium,  jenis pengobatan, dan penyakit penyerta. Sehingga diperoleh model Bayesian Weibull sebagai berikut:
ℎ(𝑡|𝛾, 𝜆, 𝜷, 𝑿) =  𝜆𝛾 𝑡 𝛾−1 exp(𝜷 𝒕 𝑿) ℎ(𝑡) =  𝜆𝛾 𝑡 𝛾−1 exp(− 1,354400𝑋 5 )

## 4.1.e. Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
Salah satu cara untuk mengetahui kekonvergenan dalam algoritma MCMC yaitu dengan menggunakan trace plot. Konvergen dikatakan telah tercapai apabila semua nilai-nilai berada dalam sebuah daerah tanpa keperiodikan yang kuat. Hasil trace plot iteration setiap parameter dapat dilihat pada Gambar 4.1 sampai Gambar 4.5, yang menunjukkan bahwa parameter telah konvergen.
Gambar 1. History iterations Plot Parameter 𝛽 1 (Usia)
Gambar 2. History iterations Plot Parameter 𝛽 2 (Stadium)
Nini Harnikayani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8 7
Gambar 3. History iterations Plot Parameter 𝛽 3 (Jenis Pengobatan)
Gambar 4. History Iteration Plot Parameter 𝛽 4 (Penyakit Penyerta)
Gambar 5. History Iteration Plot Parameter 𝛽 5 (Komplikasi)

## 4.1.f. Hazard Ratio
Nilai hazard  ratio digunakan  untuk  melihat  seberapa  besar  peubah-peubah  dapat  mempengaruhi  laju kesembuhan pasien kanker serviks. Adapun hasil analisis hazard ratio dapat dilihat pada Tabel 4.4.
Tabel 4. Hazard Ratio untuk Peubah Komplikasi Peubah 𝜷 Hazard Ratio Komplikasi (𝑋 5 ) −1,354400 0,258
Berdasarkan  Tabel  4.4  nilai hazard  ratio dari  model Bayesian  Weibull pada  pasien  kanker  serviks  untuk peubah  komplikasi  dengan  nilai 𝜷 bernilai  negatif  dan  nilai hazard  ratio yaitu  0,258.  Hal  ini  berarti  bahwa  pasien kanker  serviks  yang  mengalami  komplikasi  cenderung  lebih  lambat  sembuh  sebesar  0,258  dari  pasien  yang  tidak mengalami komplikasi.

## 4.2. Pembahasan
Terdapat  banyak  faktor  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  suatu  penyakit,  dari  segi  pengobatan,  usia,  penyakit penyerta. Pada penelitian  ini terdapat  lima  faktor yang diduga dapat  mempengaruhi ketahanan  hidup pasien kanker serviks di RSUD Kota Makassar yaitu, usia, stadium, jenis pengobatan, penyakit penyerta dan komplikasi. Berdasarkan hasil penelitian ini, terdapat hanya satu faktor yang signifikan berpengaruh terhadap laju kesembuhan pasien kanker
serviks yaitu peubah komplikasi. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Inayanti dan Puernami (2015) yang menggunakan metode Kaplan Meier dan Uji Log-Rank yang menjelaskan bahwa probabilitias ketahanan hidup pasien yang mengalami komplikasi lebih rendah daripada yang tidak mengalami komplikasi. Sedangkan faktor yang tidak berpengaruh secara signifikan yaitu usia, jenis pengobatan, stadium, serta penyakit penyerta.

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
B erdasarkan  hasil  dan  pembahasan  mengenai  penggunaan  Bayesian  survival  Weibull  pada  kasus  kanker  serviks, diperoleh kesimpulan bahwa:
1. Model Bayesian survival Weibull pada data laju kesembuhan pasien kanker serviks di RSUD Kota Makassar tahun 2017-2019 adalah
ℎ(𝑡) =  𝜆𝛾 𝑡 𝛾−1 exp(− 1,354400𝑋 5 )
2. Faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  laju  kesembuhan  pasien  kanker  serviks  yaitu  komplikasi.  Pasien kanker serviks yang mengalami komplikasi cenderung lebih lambat sembuh sebesar 0,258 dari pasien yang tidak mengalami komplikasi.

## 5.2. Saran
Adapun saran yang dapat diberikan untuk dikembangkan dalam penelitian selanjutnya yaitu sebagai berikut:
1. Untuk penelitian selanjutnya mengenai kanker serviks, dapat dilakukan dengan mengambil kasus dari rumah sakit yang berbeda di kota Makassar, serta dapat membandingkan hasilnya.
2. Selain itu, juga disarankan untuk menerapkan metode survival parametrik lainnya, misalnya eksponensial ataupun l og-logistik, dengan menggunakan pendekatan Bayesian
3. Menambahkan efek spasial pada model Bayesian survival

## References
Afifah, A. N., & Purnami, S. W. (2016). Uji Proportional Hazard pada data Penderita Kanker Serviks di RSUd dr. Soetomo Surabaya. Jurnal Sains dan Seni ITS , 2337-3520. American Cancer Society, (2020). Cancer Fact and Figure 2020.
Aswi, A., Cramb, S., duncan, E., Hu, W., White, G., & Mengersen, k. (2020). Bayesian Spatial Survival Model for Hospitalisations of dangue : A case Study of Wahidin Hospital in Makassar, Indonesia. International Journal of Environmental Research and Public Health , 878.
Casella, B. P., & George, E. I. (1992). The America Statistical Association. In Explaining Gibbs Sampler (pp. 167- 174). Dahlan, M. N. (2013). Analisis Survival "dasar-dasar Teori dan Aplikasi Program Stata". Jakarta: Sagung Seto. Harlan, J. (2017). Analisis Survival . Depok: Gunadarma .
Inayati, K. d., & Purnami, S. W. (2015). Analisis Survival Nornparametrik Pada Pasien Kanker Serviks di RSUd dr.
Soetomo Surabaya Menggunakan Metode Kaplan Meier dan Uji Log Rank. Jurnal Sains dan Seni ITS , 2337-3520.
Kleinbaum, D. G., & Klein, M. (2005). Survival Analysis A Self-Learning Text. New York: Springer Science+Business Media, Inc.
Lee, E. T., & Wang, J. W. (2003). Statistical Methods for Survival data Analysis. Oklahoma: John Wiley & Sons. Mufidah, A. S., & Purhadi. (2016). Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull. Jurnal Sains dan Seni ITS , 2337-3520.
Septi, Y., Monica, A., & Purhadi. (2016). Analisis Faktor yang Mempengaruhi Laju Kesembuhan Pasien
Tuberkulosis Paru di RSUd dr. Soetomo Tahun 2015 Menggunakan Regresi WEibull dan Regresi Cox Proportional Hazard. Jurnal Sains dan Seni ITS , 2337-3520.
Thamrin, S. A., Azhar, & Jaya, A. K. (2018). Penaksiran Parameter distribusi weibull dengan Metode Bayesian Survival dan Maksimum Likelihood. Jurnal Keteknikan dan Sains (JUTEKS) , 2621-7376.
WHO. (2018). Cervix uteri  fact sheet. Diakses dari http://gco.iarc.fr/  today/data/  factsheets/cancers/23-Cervix-uteri- fact-sheet.pdf