Analisis Survival Keberhasilan Penetasan Telur Penyu dengan Regresi Cox non Proportional Hazard
Survival Analysis of Sea Turtles Eggss Hatching Success using Cox non Proportional Hazard Regression
Veniola Forestryani *) , Mohamad Fatekurohman, Alfian Futuhul Hadi Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember
* E-mail: fveniola@gmail.com

## ABSTRACT
The aims of this research is to know both the model and also the factors of incubation period and hatching success of eggs of sea turtles in Kuta, Legian and Seminyak Beach, Bali from January to September  2016.  The  reasearch  was  conducted  by  doing  survival  analysis  by  using  Cox  Non Proportional  Hazard regression  and  then  compare  the  model  derived  from  it  with  log-logistic regression  model.  Precipitation,  location,  temperature,  humidity,  and  hours  of  daylight  are  the factors which significantly influence incubation period and hatching success of eggs of sea turtles. According to the descriptive analysis, 12 ≤ precipitaion <18, Seminyak Beach, 28,5≤ temperature <29,5,  86 ≤  humidity  ≤91,  and    5,8≤  hours  of  daylight  <8,3  are  the  factors  which  have  highest percentage  of  hatching  success.  Meanwhile  12 ≤  precipi tation  <18,  Seminyak  Beach,  28,5 ≤ temperature <29,5, 86 ≤ humidity ≤91, and  0,8≤ hours of daylight <3,3 are the factors which have highest percentage of hatching success based on the hazard value. Although Seminyak Beach has the highest rate of hatching su ccess, it’s not significantly different from Legian beach in respect to the location factor’s categories .
Keywords: hatching success, cox non proportional hazard, log-logistic, survival analysis

## PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  jumlah  terbanyak  untuk keanekaragaman  hayati  terancam  punah, yaitu penyu. Tuntutan hidup yang semakin meningkat seiring dengan pertambahan jumlah penduduk  telah  menyebabkan  meningkatnya over fishing,  pencemaran,  dan  perubahan  tata guna lahan yang tidak terkendali sehingga akan mengancam keberadaan penyu.
Penyu  merupakan  reptil  yang  hidup  di  laut serta mampu bermigrasi dalam jarak yang jauh di  sepanjang  kawasan  Samudera  Hindia, Samudra Pasifik dan Asia Tenggara. Sejauh ini berbagai  upaya  terkait  pengelolaan  penyu sudah banyak dilakukan, baik oleh
Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan  maupun  Departemen  Kelautan  dan Perikanan. Namun, pemberian status perlindungan  tidak  cukup  untuk  memulihkan dan  mempertahankan  populasi  penyu  di
Indonesia.
Pengelolaan konservasi yang sesuai, sistematis  dan  terukur  segera  dilaksanakan dengan cara memberikan pengetahuan mengenai  pengelolaan  konservasi  penyu  bagi pihak-pihak  terkait  khususnya  pelaksana  di lapang, agar  tidak  terjadi  kegagalan  dalam penetasan  telur  penyu.  Berkaitan  dengan  hal tersebut,  mengetahui model the  cox  extended
regression  model faktor-faktor  apa  saja  yang dapat  mempengaruhi  keberhasilan  penetasan telur  penyu  merupakan  cara  yang  tepat  dalam melakukan  upaya  perlindungan  penyu.  Telur penyu  yang  dijadikan  objek  pada  penelitian dikhususkan  di  wilayah  Pantai  Kuta,  Legian, dan  Seminyak Bali.  Dalam  ilmu  statistika tingkat  keberhasilan  penetasan  telur  penyu dapat diprediksi menggunakan analisis survival.
Keberhasilan  dalam  penetasan  telur  penyu dipengaruhi oleh faktor – fakor ekologi, seperti suhu  pasir  dalam  sarang,  struktur  pasir  yang meliputi  ukuran  partikel  dan  tekstur  pasir, kadar  air  atau  kelembapan  pasir,  kehadiran laguna,  panjang  dan  ketinggian  pantai,  dan pasang  surut  air  laut  (Parinding et  al.,  2015). Faktor lain yang mempengaruhi yaitu kedalaman  sarang,  kerapatan  telur  dalam sarang,  yang  meliputi  jumlah  telur  dalam sarang,  lamanya  waktu  pemindahan  telur  dan lama penyinaran yang diteliti.
Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan  analisis  tingkat  keberhasilan  penetasan telur  penyu  dilakukan  oleh  Zakyah  (2016) tentang  pengaruh  struktur  pasir  terhadap tingkat  keberhasilan  penetasan  telur  penyu hijau (Chelonia mydas L.) di Sukamade Taman Nasional  Meru  Betiri  dengan  ANOVA  dan
hasil  yang  diperoleh  yaitu  struktur  pasir  tidak memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap keberhasilan  penetasan  telur  penyu  atau hatching  success.  Untuk  itu  peneliti  tertarik untuk memodelkan variabel-variabel lain, yaitu curah  hujan,  suhu,  lokasi,  kelembaban  dan lama  penyinaran  dengan  salah  satu  metode dalam analisis  survival,  yaitu the cox extended regression  model.  Southey  (2000)  juga  pernah melakukan penelitian dengan memodelkan data kematian  domba    menggunakan  model  Cox proportional  hazard dan  Weibull  untuk mengestimasi fungsi hazard. Penelitian tersebut  menjadikan sex (jantan  dan  betina), tipe  kelahiran  (tunggal,  kembar,  banyak),  grup kontemporer (18 grup), umur induk (1,2,3, dan 4  tahun),  dan  status  domba  (dibesarkan di peternakan  atau  tidak)  sebagai  variabel penjelas.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa hasil  yang  didapatkan  dengan  menggunakan analisis  survival  dibandingkan  dengan  analisis logistik  mengenai  efek-efek  tetap  (sex,  tipe kelahiran  dan  grup  kontemporer)  adalah identik,  namun  nilai  estimasi  mengenai  sifat yang diturunkan induk domba kepada anaknya (umur  induk)  menggunakan  analisis  logistik lebih  rendah  daripada  analisis  survival. Interpretasi  keseluruhan  dari  hasil  tersebut yaitu  pertimbangan  usia  asli  kematian domba mengindikasikan  produktifitas  dan  keuntungan pemanfaatan domba yang lebih baik.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan untuk  mengetahui  bagaimana  curah  hujan, suhu, lokasi,  kelembaban dan lama penyinaran dapat  mempengaruhi  tingkat  keberhasilan penetasan  telur  penyu  dengan  cara  mengkaji the  cox  extended  regression  model dan  model regresi log-logistik. Model terbaik akan dipilih berdasarkan nilai
Akaike’s
Information Criterion (AIC) dan nilai standard error.

## METODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari laporan BKSDA  Bali  2016  berupa  data  distribusi  bulanan telur  penyu (5761  butir  dalam  59  sampel  kali peneluran) yang  ditetaskan  di  Pantai  Kuta,  Legian dan  Seminyak periode  Jauari  hingga  September 2016 serta  data online  BMKG  berupa  iklim  harian wilayah Bali.
Langkah awal yang dilakukan adalah melakukan studi literatur.  Studi  literatur  dilakukan  untuk mendapatkan informasi dari buku, jurnal dan skripsi terkait. Kemudian data terkait penetasan telur penyu dan  faktor-faktor  (curah  hujan,  lokasi,  suhu, kelembaban,  lama  penyinaran)  yang  akan  diteliti dikumpulkan  untuk  kemudian  diolah  dengan
menggunakan program R dan SAS. Pengolahan data berupa  perhitungan  nilai  survival  ( ( )) ,  nilai hazard (ℎ( )) dan plotnya,  uji log-rank,  pemodelan awal  Cox Extended yang  kemudian  dibandingkan dengan model hasil pemodelan regresi log-logistik.
Berikut  adalah  hubungan  antara  fungsi  tahan hidup atau survival dengan fungsi hazard.
ℎ( ) = ( ) ( ) = − ( ) ( ) = − ( ). (1)
Model  regresi log-logistik  yang  digunakan adalah
log ( , ) ( , ) = + + ⋯ + − log( ) , (2) dengan ∗ = / untuk = 0,1, … , . Nilai  AIC  digunakan  sebagai  salah  satu  ukuran untuk  memilih  model  regresi  terbaik  yang diperkenalkan  oleh  Hirotugu  Akaike  pada  tahun 1973.  Metode  tersebut  didasarkan  pada maximum likelihood  estimation (Fathurahman,  2009),  dengan persamaan
= −2 log + (3) dengan merupakan  fungsi likelihood, jumlah parameter , konstanta  yang  ditentukan.  Nilai
yang  sering  digunakan  yaitu  antara  2  dan  6. model regresi terbaik adalah model yang mempunyai  nilai  AIC  terkecil  (Collet, 2003), sedangkan  ukuran  lain  sebagai  pertimbangan  dalam memilih  model  regresi  terbaik  yaitu  standar  error. Standard  error merepresentasikan  seberapa  jauh jarak  rata-rata  dari  nilai-nilai  asli  yang  diamati dengan garis regresi.
Untuk memudahkan perbandingan tingkat keberhasilan  penetasan,    faktor  curah  terdiri  dari kategori 0 ≤ curah hujan <6, 6≤ curah hujan <12, 12≤ curah  hujan  <18,  dan  18 ≤  curah  hujan  <24;  lokasi terdiri  dari  kategori  Pantai  Kuta,  Legian  dan Seminyak;  suhu  terdiri  dari  kategori  25,5 ≤  suhu <26,5,  26,5 ≤  suhu <27,5,  27,5 ≤  suhu  <28,5,  28,5≤ suhu  <29,5,  dan  29,5 ≤  suhu  <30,5  ;  kelembaban terdiri  dari  kategori  68 ≤  kelembaban  ≤73,  74≤ kelembaban ≤79,  80≤  kelembaban  ≤85,  dan  86≤ kelembaban ≤91;  dan  lama  penyinaran  terdiri  dari kategori  0,8 ≤  lama  penyinaran  <3,3,  3,3≤ lama penyinaran  <5,8,  5,8 ≤lama  penyinaran  <8,3,  dan 8,3 ≤ lama penyinaran <10,8. Dalam pemodelan dan pendugaan  parameter  hanya  faktor  lokasi  saja  yang dibagi  ke  dalam  3  kategori  tempat  yaitu,  Pantai Kuta, Legian dan Seminyak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kejadian yang diamati dalam penelitian kali ini adalah  kejadian  penetasan  telur  penyu  pada sarang  semi-alami  yang  merupakan  suatu kejadian  positif.  Kemudian  untuk  telur  penyu yang  gagal  menetas  dan  tidak  menetas  hingga waktu  penelitian  yang  ditentukan  (52  hari) termasuk  dalam  data  tersensor  dengan  “1” merupakan  telur  penyu  yang  berhasil  menetas dan “0” telur penyu yang tersensor. Terdapat 5
variabel untuk membentuk model Cox Extended    dan  log-logistik  dari  data  penetasan telur  penyu,  yaitu  jenis  curah  hujan,  lokasi, suhu, kelembaban, dan lama penyinaran.
Pada  analisis  deskriptif  yang  memberikan informasi  secara  umum  mengenai  jumlah  telur penyu yang menetas dari pengamatan, didapatkan  bahwa  variabel  12 ≤  curah  hujan <18,  lokasi  Pantai  Seminyak,  28,5 ≤  suhu <29,5,  86 ≤  kelembaban  ≤91,  dan    5,8≤  lama penyinaran <8,3 memiliki proporsi yang paling tinggi  untuk  mengalami  event  penetasan, seperti pada Tabel 1.
Tabel  1.  Analisis  deskriptif  variabel  curah
hujan Kategori Jumlah Telur Status % (Se nso r) Mene tas (Gaga l)
0 ≤ curah hujan < 6
5076 254 5 2531 0,49
86
6 ≤ curah hujan < 12 138 40 98 0,71
01 12 ≤ curah hujan < 18 189 5 184 0,97
35
18 ≤ curah hujan < 24
358 32 326 0,91 06 Berdasarkan  nilai  hazard  pada  setiap variabel  secara  keseluruhan  didapatkan  bahwa bahwa  variabel 12 ≤  curah  hujan  <18,  lokasi Pantai  Seminyak,  28,5 ≤  suhu  <29,5,  86≤ kelembaban ≤91,  dan    0,8≤  lama  penyinaran <3,3  memiliki  proporsi  yang  paling  tinggi untuk  mengalami  event  penetasan. Contoh tabel  fungsi survival dan  fungsi hazard telur penyu pada variabel lokasi Pantai Seminyak.
Telur  penyu  dengan  kategori  lokasi  di Seminyak  memiliki  nilai ( ) untuk  fungsi survival  pertama  yaitu  0,838,  artinya  telur penyu  dengan  kategori  lokasi  Seminyak mempunyai  peluang  tidak  menetas  sebesar 83,8%  pada  waktu  survival pertama  (48  hari) karena  event  berupa  kejadian  positif,  yaitu berhasil  menetas. Banyaknya  telur penyu  yang berhasil  menetas  dapat  dilihat  pada  table 2 di kolom dan    jumlah  telur  penyu  yang
beresiko  mengalami  penetasan  dapat  dilihat pada  tabel  di  kolom , sehingga,  fungsi
survival  pertama  untuk
(1) dengan  telur penyu  yang  berhasil  menetas  (mengalami event/kejadian)  sebanyak  129  adalah  0,838. Nilai  estimasi  fungsi  survival  0,838  dapat digunakan  untuk  menghitung nilai  hazard kumulatif,  dan  diperoleh 0,076,  artinya  resiko terkena event (berhasil menetas) kumulatif dari waktu survival pertama adalah 7,6%. Sedangkan  untuk  melihat  nilai  hazard  setiap waktu  survival  bisa  dilihat  pada  kolom ℎ( )
yaitu  sebesar  0,162  diperoleh  pada  waktu survival  pertama,  artinya  resiko  terkena  event (berhasil menetas) pertama adalah 16%. Untuk waktu survival selanjutnya mempunyai penjelasan yang sama.
Gambar 1. Plot fungsi survival variabel lokasi
Pada  gambar 1 dapat  dilihat  bahwa  telur penyu  yang  ada  pada  lokasi  Pantai  Legian memiliki  peluang  tidak  menetas  paling  tinggi dibanding  dengan  lokasi  lainnya  karena  event berupa kejadian positif, yaitu berhasil menetas.
Gambar  2. Plot  fungsi hazard kumulatif variabel lokasi
Pada Gambar 2 telur  penyu  yang  ada  pada lokasi  Pantai  Seminyak  memiliki  resiko terkena  event  (berhasil  menetas)  yang  paling tinggi  dibandingkan  dengan  Pantai  Kuta  dan Pantai Legian.
Hipotesis  yang akan di uji oleh uji log-rank yaitu  setiap  kategori  5  variabel  yang  diteliti tidak  berbeda  signifikan.  Keputusan  yang diambil  adalah  tolak apabila -value    atau nilai signifikan kurang dari 0,05. Adapun hasil dari program R yaitu.
Berdasarkan Tabel 3 kesimpulan  yang dapat  diambil  yaitu  perbedaan  curah  hujan, lokasi, suhu,  kelembaban dan lama penyinaran menyebabkan adanya perbedaan fungsi survival pada telur penyu.
Didefinisikan
( ) = ( ) = ( ) = ( ) =
Adapun  estimasi  parameter model Cox
Extended dilakukan  dengan  menggunakan program SAS terdapat pada Tabel 4. Tabel 2. Fungsi survival dan fungsi hazard telur penyu di Seminyak ( − )/ ( ) ℎ( ) ( ) 48 797 129 0,838143 0,838 0,161857 0,076756 49 651 169 0,740399 0,621 0,259601 0,206908 50 476 96 0,798319 0,495 0,201681 0,305395 51 368 94 0,744565 0,369 0,255435 0,432974 52 262 38 0,854962 0,315 0 0,501689 Tabel 3. Statistik uji log-rank lima variabel Variabel Staistik Uji Signifikan Keputusan Curah Hujan 945 7,815 0 Tolak Lokasi 90,3 5,991 0 Tolak Suhu 1635 9,488 0 Tolak Kelembaban 182 7,815 0 Tolak Lama Penyinaran 990 7,815 0 Tolak
Untuk  variabel yang  mengkodekan tempat atau lokasi, ditetapkan sebagai berikut. , 1 , Kuta 0, Lainnya
, 1, Legian 0, Lainnya
Berdasarkan hasil pada Tabel 4, pemodelan cox extended dengan nilai AIC 50407,991 adalah
ℎ , ( ) = ℎ ( ) exp
+ ( )
ℎ , ( ) = ℎ ( ) exp 0,32150 , − 0,08509 , + 0.0007615 ( ) + 0.01092 ( ) + 0.00243 ( ) + 0.00177 ( )]
Setiap  penambahan  curah  hujan  sebesar  1 mm  pada  waktu maka  akan  meningkatkan risiko  telur  penyu  mengalami event penetasan sebesar  0,076%.  Sedangkan  untuk  telur  penyu yang  terletak  di  Pantai  Kuta  memilki  risiko mengalami event penetasan  sebesar  1,379 kalinya  telur  penyu  yang  terletak  di  Pantai Seminyak  dan  telur  penyu  yang  terletak  di Pantai Legian  memilki risiko mengalami event penetasan  sebesar  0,918  kalinya  telur  penyu yang terletak di Pantai Seminyak. Dapat dilihat berdasarkan  kolom
> ℎ
dapat disimpulkan bahwa telur penyu yang berada di Pantai Legian memiliki risiko mengalami event penetasan  yang  sama dengan  telur  yang ada di Pantai  Seminyak  atau  keduanya  tidak  berbeda signifikan.  Begitupun  setiap  penambahan  suhu sebesar  1°  Celcius  pada  waktu akan meningkatkan  risiko  telur  penyu  mengalami event penetasan  sebesar  1,092%,  juga  setiap penambahan  kelembaban  sebesar  1%  pada waktu akan  meningkatkan  risiko  telur  penyu mengalami event penetasan  sebesar  0,2%,  dan untuk  penambahan  lama  penyinaran  selama  1 jam  pada  waktu akan  meningkatkan  risiko telur penyu mengalami event penetasan sebesar 0,17%.
Adapun estimasi  parameter  dilakukan dengan  menggunakan  program  SAS  untuk model log-logistik terdapat pada Tabel 5. Untuk  variabel yang  mengkodekan tempat atau lokasi, ditetapkan sebagai berikut. , 1 , Kuta 0, Lainnya
, 1, Legian 0, Lainnya Berdasarkan  hasil  pada  table  5,  pemodelan log-logistik  dengan  nilai  AIC 21608,90 adalah sebagai berikut. log ( , ) ( , ) = ∗ + ∗ + ⋯ + ∗ − log( ) , dengan,
∗ = / untuk = 0,1, … , log ( , )
1 − ( , ) = 6,2606 − 0,0011 − 0,0231 , − 0,0020 , − 0,0504 − 0,0107

## − 0,0029 − 0,0520 log( )
Setiap  penambahan  curah  hujan  sebesar  1 mm  akan  memperkecil  durasi  terjadinya event penetasan  sehingga  meningkatkan  risiko  telur penyu  mengalami event penetasan  sebesar 0,11%.  Sedangkan  untuk  telur  penyu  yang terletak  di  Pantai  Kuta  memilki  risiko mengalami event penetasan  sebesar  0,977 kalinya  telur  penyu  yang  terletak  di  Pantai Seminyak  dan  telur  penyu  yang  terletak  di Pantai Legian  memilki risiko mengalami event penetasan  sebesar  0,998  kalinya telur  penyu yang terletak di Pantai Seminyak. Dapat dilihat berdasarkan  kolom > ℎ
dapat disimpulkan bahwa telur penyu yang berada di Pantai Legian memiliki risiko mengalami event penetasan  yang  sama dengan  telur  yang ada di Pantai  Seminyak  atau  keduanya  tidak  berbeda signifikan.
Begitupun setiap penambahan suhu sebesar 1° Celcius akan  memperkecil durasi terjadinya event penetasan  sehingga  meningkatkan  risiko telur penyu mengalami event penetasan sebesar 5,04%,  juga  setiap  penambahan  kelembaban sebesar 1% akan memperkecil durasi terjadinya event penetasan  sehingga  meningkatkan  risiko telur penyu mengalami event penetasan sebesar 1,07%, dan untuk penambahan lama penyinaran  selama  1 jam  akan  memperkecil durasi  terjadinya event penetasan  sehingga meningkatkan  risiko  telur  penyu  mengalami event penetasan sebesar 0,29%.
Hasil  plot log[− log( ( )] terhadap  waktu dari setiap variabel yang diamati menunjukkan bahwa semua variabel nonproportional. Kemudian  pada  uji log-rank didapatkan  pula bahwa
semua
variabel signifikan mempengaruhi lama waktu pengeraman (inkubasi)  telur  penyu  pada  sarang  semi  alami di  pantai  Kuta,  Legian  dan  Seminyak.  Kriteria yang digunakan dalam pemilihan model terbaik pada penelitian yaitu dengan melihat nilai AIC
dari kedua model secara keseluruhan.
AIC  merupakan  salah  satu  ukuran  untuk pemilihan  model  regresi  terbaik  didasarkan pada
maximum likelihood estimation (Fathurahman, 2009). Sama seperti model Cox Proportional  Hazard biasa,  estimasi  koefisien regresi  pada  Cox Extended dihitung  dengan menggunakan  prosedur maximum  likelihood (ML). Namun, proses komputasi atau perhitungan  untuk  model  Cox Extended lebih rumit  dibandingkan  model  Cox Proportional Hazard. Hal  tersebut  dikarenakan  himpunan individu berisiko terkena event (Risk Set) yang biasanya  digunakan  untuk  membentuk  fungsi likelihood lebih  rumit,  yaitu  turut  melibatkan variabel-variabel  yang  bergantung  dengan waktu. Hal ini  mengakibatkan  nilai  AIC  untuk model  log-logistik lebih kecil  dari  model  Cox Extended,  yaitu  secara  berturut-turut  21608, banding.  9050407,991
Ukuran  lain  yang  bisa  dijadikan  bahan pertimbangan  dalam  memilih  model  regresi terbaik  yaitu standar  error.  Standard  error merepresentasikan seberapa jauh jarak rata-rata dari  nilai-nilai  asli  yang  diamati  dengan  garis regresi.  Dengan  kata  lain, standard  error menunjukkan  seberapa  besar  kesalahan  model regresi  secara  rata-rata.  Semakin  kecil  nilai standard  error lebih  baik  karena  hal  tersebut mengindikasikan  bahwa  hasil  pengamatan semakin dekat dengan garis regresi estimasinya.  Berdasarkan  tabel  4.28  dan  4.29, dapat dilihat bahwa standar error dari variabel curah  hujan,  suhu,  kelembaban,  dan  lama penyinaran  pada  model  Cox Extended jauh lebih  kecil  dari  pada standar  error yang dimiliki  variabel  tersebut  pada  model  log- logistik.  Namun standar  error variabel  lokasi pada  model  log-logistik  nilainya  lebih  besar dari  pada standar  error variabel  lokasi  model Cox Extended.  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa secara keseluruhan model Cox Extended mengestimasi  parameter  lebih  baik  dari  pada model  log-logistik,  namun  model  log-logistik lebih  sensitif  dalam  melakukan  estimasi terhadap  variabel  faktor,  dalam  kasus  ini  yaitu variabel  lokasi, dibandingkan  model  Cox Extended. Berdasarkan pertimbangan nilai AIC dan standard  error kedua  model,  model  Cox Extended merupakan  model  regresi  terbaik yang dipilih. ℎ , ( ) = ℎ ( ) exp 0,32150 , − 0,08509 , + 0.0007615 ( ) + 0.01092 ( ) + 0.00243 ( ) +
0.00177 ( )] .

## KESIMPULAN
Berdasarkan uji log-rank, didapatkan  bahwa semua  variabel  signifikan  mempengaruhi lama waktu pengeraman (inkubasi) telur penyu pada sarang  semi  alami  di  pantai  Kuta,  Legian  dan Seminyak. Model  regresi  cox extended lebih baik dibandingkan  dengan  model log  logistic dengan berdasarkan nilai  AIC  dan standard error .

## DAFTAR PUSTAKA
Collet  D.  2004. Modelling  Survival  Data  in Medical  Research.  Ed  ke-2.  London  (GB): Chapman & Hall/ CRC.
Direktorat  Konservasi  dan  Taman  Nasional Laut.  2009. Pedoman  Teknis  Pengelolaan Konservasi  Penyu.  Jakarta:  Direktorat Konservasi  dan  Taman  Nasional  Laut,
Direktorat  Jenderal  Kelautan,  Pesisir  dan Pulau-Pulau  Kecil,  Departemen  Kelautan dan Perikanan RI.
Fathutrahman,  M.  2009.  Pemilihan  Model Regresi  Terbaik  Menggunakan  Metode
Akaike's Information Critetrion dan
Schwart  Information  Criterion. Jurnal
Informatika Mulawarman. 4(3) :37-41.
InfoKomputer.  2017. Mengambil  Tindakan  di Waktu yang Tepat dengan Survival Analysis. Jakarta. September. Hal 74.
Kleinbaum  D.G.  dan  Klein  M.  2012. Survival Analysis:  A  Self-Learning  Text.  Ed  ke-3. New york: Springer.
Lee ET. 1992. Statistical Methods for Survival Data Analysis. Ed ke-2. New York (US): A Wiley Interscience Publication.
Lee  E.T.  &  Wang,  J.W.  2002. Statistical Methods  for  Survival  Data  Analysis  Third Edition. New Jersey : John Wiley and Sons. Parinding, et.al.  2015.  Karakteristik  fisik peneluran  Chelonia  mydas  L..1758  di kaimana- papua barat. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia. 20(1).
Southey, B.R., Rodriguez-Zas, S.L. & Leymaster, K.A. 2001. Survival analysis of lamb mortality in a terminal sire composite population. Journal  of  Animal  Society. 79(2).
Zakyah.  2016.  Pengaruh  Struktur  Pasir Terhadap  Tingkat  Keberhasilan  Penetasan Telur  Penyu  Hijau  (Chelonia  mydas  L.)  di Sukamade  Taman  Nasional  Meru  Betiri serta  Pemanfaatannya  sebagai  Buku  Ilmiah Populer.  [Skripsi  yang  tidak  dipublikasi, Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan Universitas Jember].