## Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox Proportional Hazard
Roydatul Jamila 1* , Mohamat Fatekurohman 2 , Dian Anggraeni 3
123 Program Studi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Jember, Jember, 68121, Indonesia
*Corresponding author, email: roydatuljamila7@gmail.com

## Abstract
Maternal mortality is the death of a woman who is pregnant, giving birth and childbirth to the pregnancy or its handler. Maternal mortality in East Java Province still quite high with the highest number of deaths in 2021 is Jember Regency. The purpose of this paper is to determine risk factors that cause death in an effort to reduce the number of maternal deaths. Method used for the analysis of risk factors for maternal mortality is survival analysis with the Cox Proportional Hazard model. Survival analysis purpose to assess the relationship of predictor variables to survival time to determine maternal survival. Cox Proportional Hazard model is one of the models in survival analysis that is often used. Selection of the best model for Cox Proportional Hazard is carried out to determine the factors that have a significant effect. The best model is done by selecting the smallest AIC value backwards. Parameter significance test on the best model was carried out simultaneously and partially. Results obtained for maternal mortality factors in Jember Regency are anemia status and parity.
Keywords : Cox Proportional Hazard , Risk Factor , Maternal Mortality.

## Abstrak
Kematian ibu adalah kematian pada perempuan yang sedang hamil, melahirkan, dan nifas disebabkan oleh kehamilannya atau penangannya. Kematian ibu di Provinsi Jawa Timur masih cukup tinggi dengan jumlah kematian  terbanyak  pada  tahun  2021  adalah  Kabupaten  Jember.  Tujuan  dari paper ini  adalah  untuk mengetahui faktor risiko penyebab kematian dalam upaya penurunan jumlah kematian ibu. Metode yang digunakan  untuk  analisis  faktor  risiko  kematian  ibu  adalah  analisis survival dengan  model Cox Proportional Hazard . Analisis survival bertujuan menaksir hubungan variabel prediktor terhadap waktu survival untuk mengetahui ketahanan hidup ibu. Model Cox Proportional Hazard adalah salah satu model dalam analisis survival yang sering digunakan. Pemilihan model terbaik pada Cox Proportional Hazard dilakukan  untuk  mengetahui  faktor  yang  signifikan  berpengaruh.  Model  terbaik  dilakukan  dengan  cara memilih nilai AIC terkecil secara backward . Uji signifikansi parameter pada model terbaik dilakukan secara serentak dan parsial. Hasil akhir yang diperoleh untuk faktor kematian ibu di Kabupaten Jember adalah status anemia dan paritas.
Kata Kunci : Cox Proportional Hazard , Faktor Risiko, Kematian Ibu.

## 1. Pendahuluan
Kematian ibu merupakan kematian pada perempuan saat masa hamil sampai nifas yang  disebabkan  oleh  kehamilan  itu  sendiri  atau  penanganannya,  bukan  karena kecelakaan [12]. Akhir-akhir ini kematian ibu menjadi salah satu masalah kesehatan yang

## Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox...
Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
menjadi perhatian bagi Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, salah satunya adalah Provinsi  Jawa  Timur.  Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  Provinsi  Jawa  Timur  mengalami peningkatan selama 3 tahun terakhir hingga pada tahun 2021 semakin meningkat menjadi 234,7 per 100.000 kelahiran hidup. Jumlah kematian ibu terbanyak pada tahun 2021 di Provinsi Jawa Timur adalah Kabupaten Jember sebanyak 115 kasus [3]. Oleh karena itu, perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  faktor  risiko  yang  mempengaruhi  kematian  ibu. Penelitian sebelumnya yaitu penelitian mengenai faktor kematian ibu di Kabupaten Pati adalah komplikasi kehamilan, komplikasi persalinan, dan riwayat penyakit [1]. Penelitian lainnya  mengenai  faktor  kematian  ibu  di  Surabaya  menyimpulkan  bahwa  faktor  yang berpengaruh adalah riwayat komplikasi, riwayat penyakit, riwayat KB, dan status anemia [5].
Analisis  yang  dapat  digunakan  adalah  analisis survival yang  bertujuan  untuk menaksir hubungan variabel prediktor terhadap waktu survival . Salah satu model yang popular  digunakan  adalah  model Cox  Proportional  Hazard .  Model  tersebut  dapat digunakan  jika  memenuhi  asumsi proportional  hazard [6].  Penggunaan  model Cox Proportional  Hazard banyak  diterapkan  di  berbagai  bidang,  salah  satunya  di  bidang kesehatan yaitu penelitian mengenai ketahanan hidup pasien stroke di RSD Balung [10]. Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  faktor  yang  berpengaruh  adalah  usia,  status diabetes melitus, dan jenis stroke.
Kematian ibu dapat terjadi karena dua penyebab, yaitu penyebab langsung dan tidak langsung.  Penyebab  langsung  adalah  penyebab  kematian  ibu  yang  disebabkan  oleh komplikasi  kehamilan,  melahirkan,  dan  nifas,  sedangkan  penyebab  tidak  langsung dikarenakan  adanya  penyakit  saat  kehamilan  [9].  Penelitian  ini  difokuskan  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kematian  ibu  di  Kabupaten  Jember menggunakan  model Cox  Proportional  Hazard .  Faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi akan dijadikan sebagai variabel prediktor. Penelitian ini diharapkan dapat membantu Kabupaten Jember dalam upaya penurunan Angka Kematian Ibu (AKI).

## 2. Material dan Metode

## 2.1 Sumber Data
Data dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari rekam medis RSD dr.  Soebandi  Jember.  Data  tersebut  merupakan  data  ibu  hamil  pada  tahun  2022  yang pernah melakukan perawatan maupun melahirkan di RSD dr. Soebandi Jember. Variabel yang  digunakan  merupakan  faktor  yang  diduga  mempengaruhi  kematian  ibu.  Adapun variabel-variabel tersebut yaitu riwayat penyakit ( 𝑋 ! ), riwayat komplikasi ( 𝑋 " ), riwayat KB ( 𝑋 # ), usia ( 𝑋 $ ), status anemia ( 𝑋 % ), paritas ( 𝑋 & ), jarak kehamilan ( 𝑋 ' ), dan pendidikan ( 𝑋 ( ) [11].

## 2.2 Analisis Survival
Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox... Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
Analisis survival merupakan  metode  statistika  yang  digunakan  untuk  analisis variabel  yang  mempengaruhi  suatu  kejadian  mulai  dari  waktu  awal  sampai  waktu terakhir. Variabel waktu pada analisis survival disebut waktu survival dan kejadian dapat berupa kematian [6].

## 2.3 Uji Log-Rank
Uji log-rank digunakan untuk mengetahui perbedaan pada kurva fungsi survival atau tidak. Hipotesis yang digunakan dalam uji log-rank adalah 𝐻 ! : tidak terdapat perbedaan diantara fungsi survival 𝐻 " : terdapat perbedaan diantara kurva fungsi survival
Uji log-rank dua kelompok atau lebih dapat menggunakan pendekatan dari statistik log- rank [6] yaitu
𝑋 " ≈ # (𝑂 ) − 𝐸 ) ) " 𝐸 ) * )+! (1)
Jika nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 atau 𝜒 " > 𝜒 ,,./ " , maka 𝐻 0 ditolak artinya terdapat perbedaan diantara kurva survival .

## 2.4 Estimasi Parameter
Estimasi  parameter  dalam  model Cox dapat  menggunakan Maximum  Likelihood Estimation (MLE). Persamaan likelihood sebagai berikut [2]:
𝐿(𝛽) = 7 exp(𝛽;𝒙 (/) ) ∑ exp(𝛽;𝒙 (3) ) 3∈5(6 (") ) 7 /+! (2)
Fungsi likelihood dapat dimaksimumkan dengan cara sebagai berikut:
𝜕 ln 𝐿
𝜕𝛽 ) = 0 (3)
dengan,
𝑟 :  banyaknya failure time yaitu 𝑡 ! < 𝑡 " < ⋯ < 𝑡 7 𝑅(𝑡 (/) ) :  individu dalam risk set pada waktu ke- 𝑡 (/) 𝒙 :  vektor dari variabel prediktor pada individu yang mengalami event . 𝑖 :  banyaknya parameter yaitu 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑝 .

## 2.5 Model Cox Proportional Hazard
a. Uji Asumsi Proportional Hazard Model Cox  Proportional  Hazard dapat  digunakan  jika  memenuhi  asumsi proportional hazard yaitu hazard ratio setiap variabel konstan dari waktu ke waktu. Uji asumsi proportional hazard dapat menggunakan pendekatan uji Goodness of Fit (GOF). Uji GOF merupakan uji korelasi antara residual Schoenfeld dan rank failure time . Asumsi proportional hazard akan terpenuhi jika pada uji GOF nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 𝛼 yang artinya terima 𝐻 0 [6].
Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox... Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
b.  Model Cox Proportional Hazard
Model Cox  Proportional  Hazard terdiri  dari  fungsi baseline  hazard dan  fungsi eksponensial dari penjumlahan linier variabel prediktor. Variabel prediktor pada model ini  merupakan  variabel time-independent yang  artinya  nilainya  tidak  tergantung  pada waktu. Model ini populer digunakan karena fungsi baseline hazard bukan fungsi yang spesifik  sehingga  dapat  disebut  juga  sebagai  metode  semiparametrik  [4].  Persamaan model Cox Proportional Hazard adalah [6]: ℎ(𝑡, 𝑿) = ℎ 0 (𝑡)𝑒 ∑ 9 $ : $ % $&' (4)
Keterangan ℎ(𝑡, 𝑿) :  fungsi hazard pada waktu ke- 𝑡 dengan variabel prediktor 𝑿 .
𝑿 :  vektor dari variabel prediktor yaitu 𝑋 ! , 𝑋 " , … , 𝑋 ; ℎ 0 (𝑡) :  fungsi baseline hazard pada waktu ke- 𝑡 𝑒 ∑ 9 $ : $ % $&' :  eksponensial dari penjumlahan 𝛽 ) 𝑋 ) sebanyak 𝑝 variabel prediktor.

## 2.6 Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan model terbaik dapat menggunakan prosedur eliminasi backward dengan kriteria  nilai Akaike  Information  Criterion (AIC).  Eliminasi backward adalah  proses dengan memasukkan semua variabel untuk model awal kemudian variabel dihapus satu persatu hingga memperoleh model terbaik [8]. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai AIC terkecil yang dapat diperoleh dari persamaan berikut:
𝐴𝐼𝐶 =   −2 log 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 + 2𝑝
(5)
𝑝 : jumlah parameter.

## 2.7 Uji Signifikansi Parameter
Uji signifikansi parameter digunakan untuk mengetahui apakah variabel signifikansi terhadap model atau tidak. Uji signifikansi parameter terdiri dari 2 tahap yaitu [7]: a.  Uji Signifikansi Secara Serentak
Uji signifikansi secara serentak dapat menggunakan uji statistik dengan Likelihood Ratio (LR):
𝐿𝑅 =   𝐺 " =   −2 ln 𝐿(𝜔 Z) 𝐿[Ω ]^ (6)
Berdasarkan hasil uji, jika 𝐺 <)6 " > 𝜒 ,,; " atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 maka tolak 𝐻 0 yang artinya paling sedikit terdapat satu variabel yang signifikan terhadap model.
b.  Uji Signifikansi Secara Parsial
Uji  signifikansi  secara  parsial  dapat  menggunakan  uji  statistik  dengan wald  test berikut:
𝑊 " = 𝛽; ; " `𝑆𝐸[𝛽; ; ^b " (7)
Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox... Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
Berdasarkan  hasil  uji,  jika  jika 𝑊 " > 𝜒 ,,! " atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 maka  tolak 𝐻 0 yang berarti variabel berpengaruh terhadap model.

## 2.8 Hazard Ratio
Hazard ratio adalah hazard dari satu individu dibagi dengan individu lainnya [6]. Secara umum, persamaan hazard ratio sebagai berikut:
𝐻𝑅 c = exp # 𝛽; ) (𝑿 ) ∗ − 𝑿 𝒊 ) ; )+!
(8)

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Analisis Deskriptif Variabel Prediktor
Analisis  deskriptif  dapat  memberikan  gambaran  umum  mengenai  data.  Adapun analisis deskriptif variabel status anemia dan paritas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Analisis deskriptif variabel status anemia dan paritas
Variabel Kategori Jumlah pasien Status Mean Hidup  Meninggal Status Anemia  tidak anemia 60 59 1 0,01667 anemia 39 32 7 0,1795 Paritas primipara 63 61 2 0,03175 multipara 34 29 5 0,1471 grande multipara 2 1 1 0,5
Berdasarkan  Tabel  1.  dapat  disimpulkan  bahwa  rata-rata  kematian  ibu  dengan anemia sebesar 0,1795 sedangkan untuk tanpa anemia sebesar 0,01667. Hal ini berarti proporsi kematian ibu dengan anemia lebih besar daripada tanpa anemia. Paritas ibu yang lebih  banyak  mempunyai  proporsi  meninggal  yang  lebih  besar  yaitu  grande  multipara sebesar 0,5 dan multipara sebesar 0,1471 dibandingkan dengan primipara. Hal ini berarti semakin  banyak  paritas  atau  jumlah  kehamilan  ibu  mempunyai  risiko  kematian  yang semakin tinggi.

## 3.2 Uji Log-Rank
Uji  log-rank  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  perbedaan  fungsi survival pada setiap  variabel  prediktor.  Fungsi survival akan  mempunyai  perbedaan  jika  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 atau 𝜒 " > 𝜒 ,,./ " ,  yang  artinya 𝐻 0 ditolak.  Tingkat  signifikan  ( 𝛼 )  yang digunakan adalah 0,05 .

## Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox...
Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
Tabel 2. Hasil uji log-rank variabel prediktor Variabel 𝒅𝒇 𝝌 𝟐 𝝌 𝟐 𝜶,𝒅𝒇 𝒑 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 Keputusan Riwayat Penyakit 1 0,1 3,841 0,7 Terima 𝐻 0 Riwayat Komplikasi 1 0,3 3,841 0,6 Terima 𝐻 0 Riwayat KB 1 0 3,841 0,9 Terima 𝐻 0 Usia 1 0,5 3,841 0,5 Terima 𝐻 0 Status Anemia 1 9,1 3,841 0,003 Tolak 𝐻 0 Paritas 2 8,8 5,991 0,01 Tolak 𝐻 0 Jarak Kehamilan 1 0,1 3,841 0,8 Terima 𝐻 0 Pendidikan 2 0,3 5,991 0,9 Terima 𝐻 0
Berdasarkan  Tabel  2.  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  status  anemia  dan  paritas mempunyai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 atau 𝜒 " > 𝜒 ,,./ " sehingga 𝐻 0 ditolak. Hal ini berarti terdapat perbedaan fungsi survival , sehingga kemampuan bertahan hidup untuk masing-masing kategori  pada  variabel  status  anemia  dan  paritas  adalah  berbeda.  Variabel  lainnya mempunyai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 𝛼 atau 𝜒 " < 𝜒 ,,./ " sehingga 𝐻 0 diterima. Hal ini berarti tidak terdapat perbedaan fungsi survival pada 6 variabel tersebut.
Gambar 1. Plot fungsi survival variabel status anemia dan paritas
Berdasarkan  Gambar  1.  dapat  diketahui  bahwa  maka  ketahanan  hidup  untuk  kategori pasien tanpa anemia lebih baik daripada pasien dengan anemia. Ketahanan hidup untuk kategori primipara lebih baik daripada kategori multipara dan grande multipara.

## 3.3 Uji Asumsi Proportional Hazard
Model cox proportional hazard dapat digunakan jika memenuhi asumsi proportional hazard .  Salah  satu  pendekatan  untuk  uji  asumsi proportional  hazard dapat  dilakukan dengan uji Goodness of fit (GOF). Asumsi proportional hazard akan terpenuhi jika hasil uji GOF semua variabel menunjukkan 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 0,05 .
Tabel 3. Uji Goodness of fit Variabel 𝝌 𝟐 𝒑 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 Keputusan Riwayat Penyakit 1,98e-1 0,656 Terima 𝐻 0
Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox... Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
Riwayat Komplikasi 1,77e+00 0,184 Terima 𝐻 0 Riwayat KB 5,31e-03 0,942 Terima 𝐻 0 Usia 1,65e+00 0,199 Terima 𝐻 0 Status Anemia 5,77e-01 0,447 Terima 𝐻 0 Paritas 3,40e+00 0,065 Terima 𝐻 0 Jarak Kehamilan 3,09e-02 0,860 Terima 𝐻 0 Pendidikan 5,56e-04 0,981 Terima 𝐻 0
Berdasarkan Tabel 3. dapat dilihat bahwa semua variabel mempunyai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 0,05 sehingga dapat menggunakan model cox proportional hazard .

## 3.4 Estimasi Parameter Model Cox Proportional Hazard
Model cox  proportional  hazard dapat  dibentuk  setelah  memperoleh  estimasi parameter dari masing-masing variabelnya.
Tabel 4. Estimasi parameter model cox proportional hazard Variabel Koefisien Hazard Ratio 𝒑 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 Riwayat Penyakit 0,33414 1,39674 0,6586 Riwayat Komplikasi 0,49661 1,64314 0,5441 Riwayat KB 0,75783 2,13364 0,4474 Usia 0,13957 1,14978 0,9007 Status Anemia 2,40360 11,0629 0,0310 Paritas 1,10905 3,03148 0,0863 Jarak Kehamilan -0,73166 0,48111 0,4912 Pendidikan -0,05854 0,94314 0,9268
Berdasarkan hasil Tabel 4. maka model cox proportional hazard sebagai berikut: ℎ(𝑡, 𝑋) = ℎ 0 (𝑡)exp (0,33414𝑋 ! + 0,49661𝑋 " + 0,75783𝑋 # + 0,13957𝑋 $
+ 2,40360𝑋 % + 1,10905𝑋 & − 0,73166𝑋 ' − 0,05854𝑋 ( )

## 3.5 Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  dengan  eliminasi backward menggunakan kriteria nilai AIC terkecil.
Tabel 5. Hasil eliminasi backward dengan kriteria AIC Tahap ke- Variabel AIC 1 Riwayat Penyakit, Riwayat Komplikasi, Riwayat KB, Usia, Status Anemia, Paritas, Jarak Kehamilan, Pendidikan 73,38
Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox... Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
2 Riwayat Penyakit, Riwayat Komplikasi, Riwayat KB, Usia, Status Anemia, Paritas, Jarak kehamilan 71,39 3 Riwayat Penyakit, Riwayat Komplikasi, Riwayat KB, Status Anemia, Paritas, Jarak kehamilan 69,41 4 Riwayat Komplikasi, Riwayat KB, Status Anemia, Paritas, Jarak kehamilan 67,61 5 Riwayat KB, Status Anemia, Paritas, Jarak kehamilan 66,06 6 Status Anemia, Paritas, Jarak kehamilan 64,86 7 Status Anemia, Paritas 63,10
Berdasarkan  Tabel  5.  diperoleh  7  tahap  eliminasi backward dengan  nilai  AIC  sebesar 63,10. Hasil eliminasi tersebut menghasilkan model terbaik dengan variabel status anemia dan paritas.

## 3.6 Uji Signifikansi Parameter
Uji signifikansi parameter digunakan untuk mengetahui variabel signifikan atau tidak terhadap model terbaik. Uji signifikansi parameter dilakukan secara serentak dan parsial.
Tabel 6. Uji signifikansi parameter secara serentak
Variabel Koefisien Hazard Ratio 𝒑 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 Status Anemia 2,2628 9,6097 0,0372 Paritas 1,0527 2,8652 0,0500 Likelihood ratio 0,002
Berdasarkan Tabel 6. diperoleh 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 likelihood ratio sebesar 0,02 yaitu kurang dari 𝛼 = 0,05 , artinya tolak 𝐻 0 sehingga terdapat minimal 1 variabel yang signifikan terhadap model.  Langkah  selanjutnya  adalah  uji  signifikansi  parameter  secara  parsial  untuk mengetahui variabel apa yang berpengaruh terhadap model.
Tabel 7. Uji signifikansi parameter secara parsial
Variabel Wald test 𝝌 𝜶,𝟏 𝟐 𝒑 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 Keputusan Status Anemia 5,51 3,841 0,02 Tolak 𝐻 0 Paritas 6,46 3,841 0,01 Tolak 𝐻 0
Berdasarkan Tabel 7. diperoleh masing-masing variabel mempunyai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 kurang dari 𝛼 = 0,05 dan nilai wald test > 𝜒 ,,! " sehingga tolak 𝐻 0 . Hal ini berarti variabel status anemia dan paritas berpengaruh terhadap model.

## 3.7 Model Cox Proportional Hazard terbaik

## Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox...
Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
Berdasarkan hasil uji signifikansi parameter maka diperoleh model Cox Proportional Hazard terbaik.  Berdasarkan  Tabel  6.  maka  bentuk  model cox  proportional  hazard sebagai berikut:
ℎ(𝑡) = ℎ 0 (𝑡)exp (2,2628𝑋 % + 1,0527𝑋 & ) Nilai hazard ratio untuk variabel status anemia adalah 9,6097. Hal ini berarti ibu dengan anemia mempunyai risiko kematian sebesar 9,6097 kali dibandingkan ibu tanpa anemia. Nilai hazard ratio untuk variabel paritas adalah 2,8652. Hal ini berarti semakin tinggi paritas seorang ibu maka semakin meningkat tingkat risiko kematian sebesar 2,8652 kali.

## 4. Kesimpulan
Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kematian ibu adalah status anemia ( 𝑋 % ) dan paritas ( 𝑋 & ). Berdasarkan estimasi hazard ratio dari faktor yang berpengaruh terhadap kematian  ibu,  pasien  dengan  anemia  mempunyai  risiko  kematian  sebesar  9,6097  kali daripada pasien tanpa anemia. Semakin tinggi paritas ibu maka semakin meningkat risiko kematian sebesar 2,8652 kali.

## Daftar Pustaka
[1]  Aeni,  N.  Faktor  Risiko  Kematian  Ibu. Kesmas,  Jurnal  Kesehatan  Masyarakat Nasional , 7 (10):453-459, 2013.
[2]  Collet, D. Modelling Survival Data in Medical Research . 3 rd . London : Chapman & Hall Book. 2015.
[3]  Dinas  Kesehatan  Jawa  Timur. Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  2021 . Surabaya : Dinkes Jatim. 2022.
[4]  Guo, S. Survival Analysis . New York : Oxford University Press, Inc. 2010.
[5]  Jayanti, K. D., Basuki, H., &  Wibowo, A. Faktor yang Memengaruhi Kematian Ibu (Studi  Kasus  di  Kota  Surabaya). Jurnal  Wiyata , 3 (1):46-53,  2016. https://ojs.iik.ac.id/index.php/wiyata/article/view/70
[6]  Kleinbaum, D. G., & Klein, M. Survival Analysis : A Self-Learning Text . 3 rd .  USA: Springer Science + Business Media, Inc. 2012.
[7]  Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., dan Li, W. Applied Linier Statistical Models, Fifth Edition . New York : McGraw-Hill Companies, Inc. 2005.
[8]  Lee, E. T.,  dan J. W. Wang. Statistical Methods for Survival Data Analysis . New Jersey : John Wiley & Sons, Inc. 2003.
[9]  Prawirohardjo,  S. Ilmu  Kebidanan .  Jakarta:  PT.  Bina  Pustaka  Sarwono Prawirohardjo. 2020.
[10]  Qomaria, T., Fatekurohman, M. & Anggraeni, D. Aplikasi Model Cox Proportional Hazard pada Pasien Stroke RSD Balung Kabupaten Jember. Indonesian Journal of
Applied Statistics , 2 (2):94-112, 2019. https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/34907 .
Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu di Kabupaten Jember Menggunakan Cox... Roydatul Jamila, Mohamat Fatekurohman, Dian Anggraeni
[11]  Riskesdas, Laporan Nasional RISKESDAS 2018. Jakarta : Kementerian Kesehatan RI. 2018.
[12]  WHO. Trends in Maternal Mortality: 2000 to 2017. 2019. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/maternal-mortality [Diakses pada 12 Agustus 2022].