Perbandingan Metode Propensity Score Matching - Support Vector Machine dan Propensity Score Matching -Regresi Logistik Biner Pada Kasus HIV/AIDS
Silviatul Hasanah 1* , Bambang Widjarnarko Otok 2 , Adeni 3 *e-mail: silviatulh@walisongo.ac.id
1 Program Studi Manajemen Pendidikan Islam, Fakultas Ilmu Tarbiyah dan Keguruan Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang
2 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Analitika Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
3 Program Studi Komunikasi Penyiaran Islam, Fakultas Dakwah dan Komunikasi Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang

## ABSTRACT
In  the  health  field,  Randomized  Controlled  Trials  (RCT)  cannot  be  done  because  it relates to human life. The covariates variable as well as the presence of confounding variable in non-experimental research are usually not balanced between the treatment and control groups that cause the estimated treatment effect to be biased. One of the appropriate methods to overcome the biased treatment effect is the Propensity Score Matching  (PSM).  This  study  will  compare  the  performance  of  the  Propensity  Score Matching-Support  Vector  Machine  (PSM-SVM)  method  and  the  Propensity  Score Matching-Binary  Logistic  Regression  (PSM-RLB)  method  in  cases  of  HIV/AIDS opportunistic infection. The confounding variable used was the opportunistic infection variable. The data used  were data of  HIV/AIDS patients treated at the Grati Public Health  Center,  Pasuruan  Regency  in  2016.  The  results  showed  that  the  variable  of ARV  therapy  had  a  significant  effect  on  opportunistic  infections  in  HIV/AIDS patients.  If  we  look  at  how  much  bias can  be  reduced,  PSM-SVM is able to  reduce bias  more  than  the  PSM-RLB  method,  which  is  60.25%.  However,  the  PSM-SVM method can produce a bias value (after matching) that is smaller than the PSM-RLB method, which is 0.044.
Keywords : Bias, Confounding, HIV/AIDS, PSM-SVM, PSM-RLB.

## ABSTRAK
Dalam bidang kesehatan, Randomized Controlled Trials (RCT) tidak dapat dilakukan karena  berhubungan  dengan  nyawa  manusia.  Kovariat  pada  penelitian non- experimental biasanya  tidak  seimbang  antara  kelompok treatment dan  control  yang menyebabkan  estimasi  efek  perlakuan  menjadi  bias.  Selain  itu,  adanya  variabel confounding juga  mengakibatkan  estimasi  efek  perlakuan  bias.  Metode  yang  sesuai untuk  mengatasi  efek  perlakuan  yang  bias  adalah  metode Propensity  Score (PS). Salah satu metode yang dikembangkan dari propensity score adalah Propensity Score Matching (PSM). Pada penelitian ini, peneliti akan membandingkan performa metode Propensity  Score Matching-Support  Vector  Machine (PSM-SVM)  dan  metode Propensity  Score Matching -Regresi  Logistik  Biner  (PSM-RLB)  pada  kasus  infeksi oportunistik  HIV/AIDS.  Variabel confounding yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah variabel infeksi oportunistik. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pasien HIV/AIDS yang di rawat di Puskesmas Grati, Kabupaten Pasuruan pada tahun  2016.  Hasil  analisis  PSM-SVM  dan  metode  PSM-RLB  menunjukkan  bahwa
variabel  pemberian  terapi  ARV  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  infeksi oportunistik pada pasien HIV/AIDS. Jika dilihat seberapa bias yang dapat tereduksi, PSM-SVM  mampu  mereduksi  bias  lebih  besar  dibanding  metode  PSM-RLB  yaitu sebesar  60,25%.  Namun,  metode  PSM-SVM  dapat  menghasilkan  nilai  bias  (setelah matching ) yang lebih kecil dibanding metode PSM-RLB yaitu sebesar 0,044.
Kata Kunci: Bias, Confounding, HIV/AIDS, PSM-SVM, PSM-RLB

## PENDAHULUAN
Penelitian  merupakan  suatu  proses pengumpulan  informasi  yang  dilakukan secara  sistematis  untuk  menyelesaikan suatu  masalah  yang  diteliti.  Secara  umum penelitian  dibagi  menjadi  dua  yaitu penelitian experimental dan non- experimental (observasi). Penelitian
experimental merupakan  penelitian  yang dilakukan  secara  acak  terhadap  kelompok treatment atau  kelompok  kontrol,  dengan tujuan  untuk  mengetahui  akibat  yang ditimbulkan  dari  suatu  perlakuan  yang diberikan  secara  sengaja  oleh  peneliti, sedangkan  penelitian non-experimental merupakan  penelitian  empiris  dari  efek perlakuan  ketika  kelompok treatment dan kontrol  tidak  layak  dilakukan  pengacakan. Penelitian non-experimental disusun menyerupai  percobaan  acak  sederhana, sehingga  pemahaman  mengenai  peran pengacakan  dalam  percobaan  ini  dianggap penting (Rosenbaum & Rubin, 1985).
Analisis propensity score
merupakan metode statistika yang dikembangkan  untuk  mengestimasi  efek perlakuan  dengan  data non-experimental . Penelitian non-experimental dapat dilakukan  diberbagai  bidang  salah  satunya bidang  kesehatan,  misal  melihat  pengaruh pemberian  terapi  ARV  dan  pendampingan terhadap  infeksi  oportunistik  pada  pasien HIV/AIDS. Pada penelitian non- experimental,
Randomized Controlled Trials (RCT)  tidak  dapat  dilakukan  karena berhubungan  dengan  nyawa  manusia.  Data yang biasa digunakan dalam penelitian non- experimental ialah  data  survei,  sensus, administratif,  rekam  medis  atau  data lainnya  yang  tidak  mungkin  dilakukan pengacakan (Guo & Fraser, 2009).
Kovariat  pada  penelitian non- experimental biasanya  tidak  seimbang antara  kelompok treatment dan  kontrol. Ketidakseimbangan ini menyebabkan estimasi  efek  perlakuan  menjadi  bias. Selain  itu,  adanya  variabel confounding juga mengakibatkan estimasi efek perlakuan  bias.  Metode propensity  score merupakan  metode  yang  cocok  untuk mengatasi  efek  perlakuan  yang  bias (Rosenbaum & Rubin, 1983).
Salah  satu  pengembangan  dari propensity score adalah  metode Propensity Score  Matching (PSM).  PSM  merupakan metode yang digunakan untuk menyeimbangkan estimasi kelompok perlakuan  dan  kontrol  dengan  cara mencocokkan  kelompok  perlakuan  dan kontrol berdasarkan nilai estimasi propensity score yang  paling  mirip, kemudian  membuang  unit  yang  tidak cocok. Algoritma matching yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Nearest neighbor  matching (Becker  &  Ichino, 2002) . Penelitian  sebelumnya  tentang metode Propensity  Score  Matching (PSM) telah  dilakukan  oleh  Otok,  dkk.,  (2017) yaitu  mengestimasi  (PSM)  menggunakan metode regresi logistik.
Salah  satu  metode  klasik  yang sering  digunakan  untuk  mengestimasi Propensity score adalah  regresi  logistik (Hosmer  &  Lemeshow,  2000).  Namun, metode tersebut memiliki beberapa kelemahan  yaitu  hanya  dapat  digunakan pada  data  linier  dan  tidak  dapat  digunakan pada data berdimensi tinggi sehingga dalam penelitian  ini  diusulkan  menggunakan metode machine learning untuk mengestimasi propensity  score .  Metode
machine  learning yang  digunakan  adalah Support  Vector  Machine (SVM).  SVM memiliki  beberapa  kelebihan  diantaranya adalah  SVM  memiliki  sifat  global  optima, fungsi  kernel  pada  SVM  dapat  digunakan untuk data tidak liner karena secara implisit memuat  transformasi non-linear dan  SVM bisa  digunakan  untuk  mengatasi  masalah data berdimensi  tinggi  dan sampel training yang sedikit (Pal & Mather, 2005),(Hardle, Prastyo,  &  Hafner,  2014).  SVM  bisa digunakan untuk data berdimensi tinggi dan untuk  data  sampling  kecil.  Yao, et al., (2012) memprediksi B-cell  epitope
menggunakan  metode  kombinasi Tri- peptide  similarity  and  Propensity score (SVMTriP), AAP dan BCPred. Didapatkan hasil bahwa propensity score dengan SVM merupakan  metode  terbaik  dengan  hasil sensitivitas sebesar 80,1%.
Dalam penelitian ini peneliti ingin meneliti apakah metode machine  learning lebih  baik daripada  metode  klasik.  Metode machine learning yang  digunakan  adalah  metode propensity  score  matching-support  vector machine dan metode klasik yang digunakan adalah metode propensity score matching - regresi logistik biner.
Human  Immunodeficiency  Virus (HIV)  merupakan  virus  yang  menyebar melalui  cairan  tubuh  tertentu  yang menyerang  system  kekebalan  tubuh, sehingga  seseorang  yang  terkena  virus tersebut  akan  mengalami  penurunan kekebalan  tubuh.  Seiring  waktu,  penderita HIV  menjadi  rentan  terhadap  berbagai infeksi dan penyakit. HIV akan berkembang menjadi Acquired  Immuno  Defisiency Syndrome (AIDS) ketika system  kekebalan tubuh telah rusak parah (Center for Disease Control  and  Prevention,  2018).  Dampak paling  fatal  dari  HIV/AIDS  adalah kematian.  Kematian  yang  paling  banyak terjadi  akibat  adanya  Infeksi  Oportunistik (IO)  pada  pasien  penderita  HIV/AIDS. Adapun infeksi oportunistik yang berhubungan  dengan  HIV  diantaranya tuberculosis (TB), cryptococcal meningitis
(CM), and
Pneumocystis jirovecii pneumonia (PCP) (Fenner et al., 2013). Pada penelitian ini, peneliti menggunakan  data  sekunder  yaitu  data pasien  HIV/AIDS  yang  di  rawat  di Puskesmas  Grati,  Kabupaten  Pasuruan, Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2016. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan
performa metode propensity  score  matching  -support  vector machine dan  metode propensity  score matching -regresi logistik biner untuk kasus infeksi oportunistik pada pasien HIV/AIDS.

## BAHAN DAN METODE
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  merupakan  data  sekunder yang  berasal  dari  data  survei  dan  rekam medis pasien HIV/AIDS pada tahun 2016 di Puskesmas  Grati,  Kabupaten  Pasuruan, Jawa  timur.  Jumlah  responden  yang digunakan  sebanyak  150  pasien.  Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel dan Skala Data
Variabel  Deskripsi Keterangan Y Infeksi Oportunistik 1=Tidak ada IO 0= Ada IO X 1 Usia Tahun X 2 Pengetahuan 1= Baik 0= Kurang Baik X 3 Sikap terhadap HIV/AIDS 1= Positif 0= Negatif X 4 Konsep Diri 1= Positif 0= Negatif X 5 Dukungan Keluarga 1=Mendukung 0= Tidak Mendukung X 6 Lama Menderita Bulan X 7 Perlakuan (Pemberian terapi ARV) 1= Mendapat ARV dan Pendampingan 0= Hanya
Mendapat
ARV
Langkah  analisis  dalam  penelitian  ini adalah  sebagai  berikut  (Yanovitzky, Zanutto, & Hornik, 2005).
1. Mendeskripsikan  karakteristik  pasien HIV/AIDS.
2. Langkah-langkah propensity  score- support vector machine.
a) Menentukan  variabel confounding ,
dimana variabel tersebut dinotasikan dengan z (Porta, Greenland, Hernan, Silva, & Last, 2000).
b) Mengestimasi nilai propensity score dengan  model support  vector machine .  Kernel  yang  digunakan pada  metode propensity  score- support  vector  machine adalah kernel radial  basis  function. Nilai cost dan gamma yang  digunakan secara  berturut-turut  adalah  (1,  10, 50,  100)  dan  (0,1;  1;  3;  5;  10;  12). Metode  optimasi  parameter  yang digunakan adalah optimasi taguchi .
c) Melakukan analisis matching
dengan  metode nearest  neighbor matching.
d) Menghitung  nilai Percent  Bias Reduction (PBR) (Pan & Bai, 2015).
e) Mendapatkan signifikansi hasil Average  Treatment  of  Treated (ATT) dengan menggunakan metode propensity  score  matching- support vector machine .
3. Langkah-langkah propensity  score- regresi logistik biner.
a) Menentukan  variabel confounding , dimana variabel tersebut dinotasikan dengan z.
b) Mengestimasi nilai propensity
score- regresi logistik biner.
c) Melakukan analisis matching dengan  metode nearest  neighbor matching.
d) Menghitung  nilai Percent  Bias Reduction (PBR).
e) Mendapatkan signifikansi hasil
Average  Treatment  of  Treated (ATT) dengan menggunakan metode propensity  score  matching - regresi logistik biner.
4. Membandingkan  metode propensity score-support  vector  machine dan propensity score- regresi logistik biner. 5. Membuat kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Pasien HIV/AIDS
Deskripsi  awal  untuk  mendapatkan gambaran  umum  atau  karakteristik  dari suata  data  penelitian  dapat  dilakukan dengan analisis deskriptif. Analisis deskriptif  tersebut  dilakukan  pada  masing- masing  variabel.  Variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  terbagi  menjadi  dua yaitu  variabel  data  kontinu  dan  variabel data  kategorik.  Variabel  data  kontinu dideskripsikan  berdasarkan  nilai  rata-rata, standar deviasi, minimum,  dan maksimum, sedangkan variabel kategorik dideskripsikan  berdasarkan  variabel  infeksi oportunistik  (Y)  menggunakan  diagram batang.  Karakteristik  pasien  HIV/AIDS untuk  data kontinu  disajikan pada  Tabel  2, sedangkan  untuk  data  kategorik  disajikan pada Gambar 1.
Tabel  2.  Karakteristik  Pasien  HIV/AIDS berdasarkan Usia (X 1 ) dan Lama Menderita (X 6 )
Kovari at (X) Mean Standar Deviasi mini mum Maksi mum X 1 33,84 a 8,62 a 4 a 61 a
X 6 39,03 b 26,74 b 3 b 147 b
a tahun; b bulan Tabel  2  menunjukkan  bahwa rentang usia pasien yang terkena HIV/AIDS antara usia 4 sampai 61 tahun, dengan rata- rata  usia  pasien  sekitar  33,84  tahun  dan standar deviasi 8,62.  Rentang lama pasien menderita  HIV/AIDS  antara  3  sampai  147 bulan,  dengan  rata-rata  lama  pasien menderita  HIV/AIDS  sekitar  39,03  bulan dan standar deviasi 26,74.

## Gambar 1. Karakteristik Pasien HIV/AIDS Berdasarkan Variabel Infeksi Oportunistik
Gambar  1  memberikan  informasi bahwa  pasien  HIV/AIDS  yang  memiliki infeksi  oportunistik  sebesar  51,33%  atau bisa  dikatakan  dari  150  pasien  HIV/AIDS terdapat 77 Pasien HIV/AIDS yang terkena infeksi  oportunistik.  Jumlah  ini  cukup banyak  sehingga  perlu  adanya  penanganan agar pasien HIV/AIDS tidak terkena infeksi oportunistik karena kematian paling banyak disebabkan adanya infeksi oportunistik.
Berdasarkan  Gambar  1  juga  dapat dilihat  bahwa  pasien  HIV/AIDS  yang terkena  infeksi  oportunistik  dan  memiliki pengetahuan yang kurang baik lebih sedikit dibanding yang memiliki pengetahuan baik yaitu  33  pasien  (22,00%).  Sedangkan pasien  HIV/AIDS  yang  terkena  infeksi oportunistik  dan  memiliki  sikap  negatif terhadap HIV/AIDS lebih banyak dibanding yang memiliki sikap positif yaitu 53 pasien (35,33%).  Pasien  HIV/AIDS  yang  terkena infeksi oportunistik dan mempunyai konsep diri  yang  negatif  lebih  banyak  dibanding yang  mempunyai  konsep  diri  positif  yaitu 53  pasien  (35,33%).  Pasien  HIV/AIDS yang  terkena  infeksi  oportunistik  dan  tidak mendapat  dukungan  dari  keluarga  lebih banyak dibanding yang mendapat dukungan dari  keluarga  yaitu  42  pasien  (28%),  serta pasien  HIV/AIDS  yang  terkena  infeksi oportunistik  dan  hanya  mendapat  terapi ARV  lebih  banyak  dibanding  yang mendapat terapi ARV beserta pendampingan yaitu 70 pasien (46,67%). B.

## Pemilihan Variabel Confounding
Memilih  kovariat  sebagai  variabel confounding merupakan  langkah  awal sebelum melakukan estimasi nilai Propensity  Score menggunakan Support
Vector  Machine dan Propensity  Score menggunakan  Regresi  Logistik  Biner. Pemilihan  variabel confounding dapat dilakukan  berdasarkan  teori  dan  kemudian di  buktikan  secara  empiris  dengan  melihat hubungan antar variabel. Melihat hubungan antar  variabel  dapat  menggunakan  statistik uji Chi-square.
Berdasarkan  teori  yang  telah dijelaskan  pada  tinjauan  pustaka,  faktor- faktor yang memengaruhi pasien HIV/AIDS  terkena  infeksi  oportunistik adalah  faktor  usia,  pengetahuan,  sikap terhadap HIV/AIDS, konsep diri, dukungan keluarga,  lama  menderita  dan  pemberian terapi  ARV.  Secara  empiris  pengujian hubungan  variabel  yang  diduga  sebagai variabel confounding dengan  kovariat  (X) lainnya disajikan pada Tabel 3.
Tabel  3.  Pengujian  Hubungan  Variabel yang Diduga Sebagai Variabel Confounding dengan Kovariat (X) Lainnya
Variabel 2  P-value Keputusan
X 3 *X 2 28,6993 0,0000 *
X 4 *X 2 10,4864 0,0012 *
X 5 *X 2 0,5190 0,4713 **
X 7 *X 2 0,2579 0,6116 **
X 2 *X 3 28,6993 0,0000 *
X 4 *X 3 1,1102 0,2920 **
X 5 *X 3 1,5451 0,2139 ** X 7 *X 3 4,8162 0,0282 *
X 2 *X 4 10,4864 0,0012 *
X 3 *X 4 1,1102 0,2920 ** X 5 *X 4 0,3221 0,5704 ** X 7 *X 4 6,1946 0,0128 *
X 2 *X 5 0,5190 0,4713 **
X 3 *X 5 1,5451 0,2139 **
X 4 *X 5 0,3221 0,5704
**
X 7 *X 5 6,8028 0,0091 *
X 2 *X 7 0,2579 0,6116 **
X 3 *X 7 4,8162 0,0282 *
X 4 *X 7 6,1946 0,0128 *
X 5 *X 7 6,8028 0,0091 * ( ) ( ) 0 0 *p value 0.05 ** p valu Tolak H , GagalTola e 0.05 k H   −  =
−  =
Tabel  3  menyajikan  tentang  uji dependensi  antara  variabel  yang  diduga sebagai confounding dengan  kovariat  (X) lainnya.  Jika  variabel  (X 2 )  yang  diduga sebagai variabel confounding, memiliki dua hubungan  yang  signifikan  dengan  variabel kovariat  lainnya  yaitu  variabel  (X 3 )  dan variabel (X 4 ). Begitupula variabel (X 3 ) dan variabel  (X 4 )  jika  diduga  sebagai  variabel confounding juga  memiliki  dua  hubungan yang  signifikan  dengan  variabel  kovariat lainnya  yaitu  variabel  (X 2 )  dan  variabel (X 7 ).  Sedangkan  jika  variabel  (X 5 )  yang diduga sebagai variabel confounding, hanya memiliki  satu  hubungan  yang  signifikan dengan  variabel  kovariat  lainnya  yaitu variabel  (X 7 )  dan  jika  variabel  (X 7 )  yang diduga  sebagai  variabel confounding terdapat  tiga  hubungan  yang  signifikan dengan  variabel  kovariat  lainnya  yaitu variabel  (X 3 ),  variabel  (X 4 )  dan  variabel (X 5 ). Pengujian hubungan kovariat dengan  variabel  yang  diduga  sebagai confounding telah  dilakukan,  selanjutnya pengujian  hubungan  variabel  yang  diduga sebagai confounding dengan  variabel infeksi oportunistik (Y) yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel  4.  Pengujian  Hubungan  Variabel yang Diduga Sebagai Variabel Confounding dengan Variabel Komplikasi Penyakit (Y)
Variabel 2
 P-value Keputusan X 2 *Y 0,0146 0,9038 **
X 3 *Y 16,5837 0,0000 *
X 4 *Y 7,6196 0,0058 * X 5 *Y 8,1000 0,0044 * X 7 *Y 45,6951 0,0000 * ( ) ( ) 0 0 *p value 0.05 ** p valu
Tolak e 0.0 H GagalTolak 5 H   −  = −  =
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat bahwa variabel X 3 , X 4 , X 5 dan X 7 memiliki hubungan  yang  signifikan  dengan  variabel infeksi  oportunistik  (Y)  karena  memiliki nilai p value 0.05  −  = .  Dalam  hal  ini  yang dipilih sebagai variabel confounding adalah variabel pemberian terapi ARV (X 7 ) karena
variabel  tersebut  selain  memiliki hubungan yang  signifikan  dengan  variabel  infeksi oportunistik  (Y)  juga  memiliki  tiga hubungan  yang  signifikan  dengan  variabel kovariat lainnya. Hal ini sesuai dengan teori yang  dilakukan  oleh  B-Lajoie,  Drouin, Bartlett,  Nguyen,  Low,  Gavriilidis,  ...  & Muhe  yaitu  pasien  yang  melakukan  terapi ARV sebagian besar mengalami penurunan risiko terkena infeksi oportunistik (B-Lajoie et al., 2016).
C. Propensity Score Matching- Support Vector Machine
Pemilihan  variabel confounding telah  dilakukan,  maka  tahap  selanjutnya yang  perlu  dilakukan  pada  metode Propensity  Score  Matching-Support  Vector Machine adalah  (1)  mengestimasi  nilai Propensity Score (PS) menggunakan model Support  Vector  Machine (SVM),  (2) melakukan analisis Matching, (3) menghitung Percent Bias Reduction (PBR), dan  yang  terakhir  (4)  menghitung signifikansi  hasil Average  Treatment  of Treated (ATT).

## 1. Estimasi  Nilai  Propensity  Score dengan SVM
Variabel  respon  yang  digunakan pada  saat  mengestimasi  nilai propensity score - support  vector  machine adalah variabel confounding yang telah ditentukan di  langkah  sebelumnya  yaitu  variabel pemberian terapi ARV (X 7 )  yang selanjutnya  dinotasikan  (Z)  dan  variabel prediktor  yang  digunakan  adalah  variabel usia (X 1 ), pengetahuan (X 2 ), sikap terhadap HIV/AIDS  (X 3 ),  konsep  diri  (X 4 ), dukungan  keluarga  (X 5 ),  lama  menderita (X 6 )  dan  variabel  pemberian  terapi  ARV (X 7 ).  Berdasarkan  persamaan  (6)  dapat diperoleh  nilai propensity  score dengan model  SVM,  namun  untuk  mendapatkan nilai  tersebut  perlu  didapatkan  dahulu fungsi  klasifikasi  ( score )  dari  model  SVM yang  disimbolkan  dengan ( ) f x .  Nilai cost dan gamma yang  optimum  diperlukan untuk  mendapatkan  nilai ( ) f x .  Nilai cost
dan gamma yang  optimum  dengan menggunakan metode Taguchi adalah 1 dan 0,1. Berikut ini score dari fungsi klasifikasi model SVM.
Tabel  5. Score Fungsi  Klasifikasi  Model SVM ( ) ( ) f x Data ke- ( )
f x 1-6 0,202  0,054  0,162  0,453  0,148  0,746 7-12  0,401  0,082  0,092  0,160  0,922  0,880 139- 144 0,048  0,035  0,063  0,048 - 0,024  0,023 145- 150 0,006 - 0,038  0,081  0,484  0,175  0,341 Score dari  fungsi  klasifikasi  model SVM  telah  diperoleh,  maka  tahap selanjutnya  adalah  mendapatkan  nilai propensity  score dengan  menggunakan model support vector machine, dan hasilnya disajikan pada Tabel 6.
Tabel  6    Estimasi  Nilai Propensity Score dengan Model SVM Data ke- ( ) ˆ i e x
1-6 0,550  0,513  0,540  0,611  0,537  0,678 7-12  0,599  0,520  0,523  0,540  0,715  0,707
139- 144 0,512  0,509  0,516  0,512  0,494  0,506 145- 150 0,502  0,491  0,520  0,619  0,544  0,584

## 2. Analisis Matching
Langkah selanjutnya setelah mendapatkan  nilai  estimasi propensity score-support  vector  machine adalah melakukan analisis matching . Metode yang digunakan  dalam  analisis matching adalah metode nearest neighbor matching . Konsep dari  analisis matching tersebut  adalah mencocokkan data pada kelompok treatment dengan  data  pada  kelompok kontrol  berdasarkan  nilai propensity  score yang  terdekat.  Pada  saat  pencocokan, kelompok  kontrol  yang  tidak  memiliki pasangan  akan  dikeluarkan  dari  analisis selanjutnya.
Berdasarkan hasil analisis matching, dari  150  pasien  HIV/AIDS  terdapat  52 pasien  yang  mendapat  terapi  ARV  dan pendampingan  (kelompok treatment )  yang
dipasangkan  dengan  pasien  yang  hanya mendapat  terapi  ARV  (kelompok  kontrol). Pasien  yang  hanya  mendapat  terapi  ARV (kelompok  kontrol)  dan  tidak  memiliki pasangan dikeluarkan dari himpunan pasien yang  hanya  mendapat  terapi  ARV (kelompok  kontrol)  dan  tidak  diikutkan pada  analisis  selanjutnya.  Hasil  analisis matching tersebut  dapat  ditunjukkan  pada Tabel 7.
Tabel 7  Jumlah Pasangan yang Terbentuk
No  Kategori Jumlah 1 Kelompok treatment 52 2 Pasangan kelompok treatment 52
3 Kelompok non-treatment 98 4 Pasangan kelompok non- treatment 52 5 Kelompok yang matched 104 6 Kelompok yang not- matced 46
Jumlah  pasangan  yang  terbentuk dari  hasil  analisis matching telah  didapat. Selanjutnya  data  kelompok treatment dan kontrol  yang  sudah matching dapat disajikan pada Tabel 8.
Tabel  8    Anggota Treatment dan  Kontrol yang Matching
No Data yang dipasangkan Treatment Kontrol 1 135 118 2 104 46 51  15 55 52  82 101 Tabel 8 menunjukkan bahwa pasien
HIV/AIDS yang mendapat terapi ARV dan pendampingan  merupakan  pasien  dengan nomor urut ke-135,  104,`109,  96, 18, 88, 2,  73,78,  8,  20,  40,  62,  58,  100,    30,  123, 10,  111,  81,  22,  33,  42,116,  54,  110,  115, 36, 74, 103, 16, 134, 7, 136, 19, 28, 14, 37, 35,  44,  13,  132,  6,  29,  12,  23,  21,  11,  24, 34,  15,  dan  82.  Karakteristik  pasangan pasien  yang  telah  dicocokkan  ( matching ), jika dilihat berdasarkan pasien yang terkena infeksi  oportunistik  terdapat  41  pasien  dan apabila  dilihat  berdasarkan  pasien  yang
memiliki pengetahuan kurang baik terdapat 49 pasien sedangkan jika dilihat berdasarkan  pasien  yang  memiliki  sikap negatif  terhadap  HIV/AIDS  terdapat  47 pasien  dan  pasien  yang  memiliki  konsep diri negatif terdapat 49 pasien, serta apabila dilihat  berdasarkan  pasien  yang  tidak mendapat  dukungan  keluarga  terdapat  33 pasien.

## 3. Percent Bias Reduction (PBR)
Analisis matching telah  dilakukan, langkah  selanjutnya  adalah  menghitung percent  bias  reduction.  Percent  bias reduction digunakan  untuk  menghitung berapa  persen  bias  dapat  tereduksi  dari sebelum dilakukan matching sampai setelah dilakukan matching . Percent bias reduction pada  metode propensity  score-support vector machine dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 Percent Bias Reduction Bias PSM dengan support vector machine Sebelum Matching 0,062 Setelah Matching 0,044 PBR 28,57%
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  bias yang  dihasilkan  setelah matching lebih kecil  dibandingkan  bias  sebelum matching yaitu  sebesar  0,044.  Sebelum  dilakukan matching sampai setelah dilakukan matching ,  bias  dapat  tereduksi  sebesar 28,57%.
4. Signifikansi Hasil Average Treatment of Treated (ATT)
Pada  tahap  selanjutnya  adalah menghitung  signifikansi  hasil Average Treatment  of  Treated (ATT),  namun sebelum menghitung signifikansi hasil ATT perlu  di  uji  keseimbangan  ( balance ) kovariatnya terlebih dahulu.
a. Pengujian Balance Kovariat
Pengujian balance kovariat  dalam
propensity score digunakan untuk mengecek  keseimbangan  kovariat  pada
variabel confounding antara  kelompok treatment dan  kontrol.  Pada  penelitian  ini untuk  menguji  perbedaan  antara  kelompok treatment dan  kontrol  menggunakan  uji kesamaan  dua  rata-rata  (uji  t)  untuk  data kontinu  dan  menggunakan  uji  kesamaan dua  proporsi  (uji  z)    untuk  data  kategori. Pengujian balance kovariat terbagi menjadi dua  tahap,  pada  tahap  pertama  pengujian dilakukan  sebelum matching dan  pada tahap  kedua  pengujian  dilakukan  sesudah matching . Hasil pengujian balance kovariat ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10  Hasil Pengujian Balance Kovariat
Variabel Balance P-value X 1 Sebelum  0,774 Sesudah 0,530 X 2 Sebelum  0,616 Sesudah 0,846 X 3 Sebelum  0,029 Sesudah 0,329 X 4 Sebelum  0,014 Sesudah  0,560 X 5 Sebelum  0,007 Sesudah  0,532 X 6 Sebelum  0,896 Sesudah  0,899
( ) 0 p value 0.05 GagalTolak H  −  =
Berdasarkan  Tabel  10  dapat  dilihat bahwa  sebelum  dilakukan  analisis  PSM dengan support  vector  machine ,  variabel (X 3 ), variabel (X 4 ) dan variabel (X 5 )  tidak balance yang  artinya  variabel  tersebut memiliki perbedaan proporsi antara kelompok treatment dan kelompok kontrol. Sedangkan  setelah  dilakukan  analisis propensity  score  matching-support  vector machine ,  variabel  (X 1 ),  variabel  (X 2 ), variabel  (X 3 ),  variabel  (X 4 ),  variabel  (X 5 ) dan  variabel  (X 6 )  sudah balance yang artinya  variabel  tersebut  tidak  memiliki perbedaan  proporsi  antara  kelompok treatment dan kelompok kontrol atau dapat diartikan  pula  variabel  (X 1 ),  variabel  (X 2 ), variabel  (X 3 ),  variabel  (X 4 ),  variabel  (X 5 ) dan variabel (X 6 ) merupakan variabel yang berpengaruh  secara  langsung  terhadap pemberian terapi ARV sehingga kesimpulan  dari  studi  observasi  menjadi
tidak  bias. Balance kovariat  untuk  data kategori  secara  visual  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
(a) (b) (c) (d) Gambar 2 Balance Kovariat Secara Visual, (a) variabel (X 2 ); (b) Variabel (X 3 ); (c) Variabel (X 4 ); (d) Variabel (X 5 )
Gambar  6  menunjukkan  bahwa jumlah  kelompok  kontrol  dan treatment setelah  dilakukan matching lebih balance daripada  sebelum  dilakukan matching .  Hal
ini  dapat  dilihat  pada  variabel  X 2 untuk kelompok  kontrol,  sebelum  dilakukan matching jumlah  kontrol  pada  variabel  Z sebanyak  24  dan  jumlah treatment pada variabel Z sebanyak 41. Sedangkan setelah dilakukan matching jumlah  kontrol  pada variabel  Z  sebanyak  24  dan  jumlah treatment pada  variabel  Z  sebanyak  25. Pada  variabel  X 3 untuk  kelompok  kontrol, sebelum dilakukan matching jumlah kontrol pada  variabel  Z  sebanyak  21  dan  jumlah treatment pada  variabel  Z  sebanyak  58. Sedangkan  setelah  dilakukan matching jumlah kontrol pada variabel Z sebanyak 21 dan  jumlah treatment pada  variabel  Z sebanyak  26.  Pada  variabel  X 4 untuk kelompok  kontrol,  sebelum  dilakukan matching jumlah  kontrol  pada  variabel  Z sebanyak  23  dan  jumlah treatment pada variabel Z sebanyak 64. Sedangkan setelah dilakukan matching jumlah  kontrol  pada variabel  Z  sebanyak  23  dan  jumlah treatment pada  variabel  Z  sebanyak  26. Pada  variabel  X 5 untuk  kelompok  kontrol, sebelum dilakukan matching jumlah kontrol pada  variabel  Z  sebanyak  15  dan  jumlah treatment pada  variabel  Z  sebanyak  50. Sedangkan  setelah  dilakukan matching jumlah kontrol pada variabel Z sebanyak 15 dan  jumlah treatment pada  variabel  Z sebanyak 18.
b. Signifikansi Hasil Average Treatment of Treated
Signifikansi  hasil  ATT  dilakukan untuk  mengetahui seberapa besar pengaruh pemberian  terapi  ARV  (Z)  terhadap kejadian  infeksi  oportunistik  (Y)  pada  saat pengaruh dari variabel lain (kovariat) sudah direduksi.  Hasil  signifikansi  hasil  ATT dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11  Signifikansi Hasil ATT
Variabel ATT ( )  SE (ATT) T P- value X 1 ,X 2 ,X 3 , X 4 ,X 5 ,X 6 0,566  0,106  5,322  0,000*
( ) 0 *p value 0 Tol k 05 H . a  −  =
Tabel  11  menunjukkan  bahwa variabel  pemberian  terapi  ARV  (Z) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap infeksi oportunistik pada pasien HIV/AIDS (Y)  karena  memiliki  nilai p-value (0,0000) < alpha (0,05). Berdasarkan Tabel 11  diketahui  pula  bahwa  efek  hanya mendapat  terapi  ARV  terhadap  infeksi oportunistik  adalah sebesar 0,566 atau bisa dikatakan  peluang  pasien  HIV/AIDS  yang hanya  mendapat  terapi  ARV  untuk terindikasi infeksi oportunistik adalah 0,566 kali  lebih  besar  dibandingkan  pasien  yang mendapat terapi ARV dan pendampingan.

## D. Propensity
Score Matching-

## Regresi Logistik Biner
Tahap  awal  yang  perlu  dilakukan pada  metode Propensity  Score  Matching  - Regresi  Logistik  Biner  adalah  (1) mengestimasi  nilai Propensity  Score (PS) menggunakan  model  Regresi  Logistik Biner, (2) melakukan analisis Matching, (3) menghitung Percent Bias Reduction (PBR), dan  yang  terakhir  (4)  menghitung signifikansi  hasil Average  Treatment  of Treated (ATT).

## 1. Estimasi  Nilai  Propensity  Score dengan Regresi Logistik Biner
Pada  tahap  mengestimasi  nilai propensity  score menggunakan  model regresi  logistik  biner,  variabel  respon  yang digunakan  adalah  variabel confounding yang telah ditentukan di langkah sebelumnya yaitu variabel pemberian terapi ARV (X 7 ) yang selanjutnya dinotasikan (Z) dan  variabel  prediktor  yang  digunakan adalah variabel usia (X 1 ), pengetahuan (X 2 ), sikap terhadap HIV/AIDS (X 3 ), konsep diri (X 4 ),  dukungan  keluarga  (X 5 ),  lama menderita  (X 6 )  dan  variabel  pemberian terapi  ARV  (X 6 ).  Nilai propensity  score sering  dikenal  dengan  model  regresi logistik yang disimbolkan dengan ( ) i  x seperti  dalam  persamaan  (5). Nilai propensity  score akan  diperoleh  jika parameter model regresi logistik biner telah didapatkan.  Hasil  estimasi  parameter  nilai
propensity  score denga  regresi  logistik biner dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 Estimasi Parameter Model Regresi Logistik  Biner  antara  Kovariat  (X)  dengan Pemberian  terapi  ARV  dan  Pendampingan (Z)
Kovariat  Parameter ( )  SE P- value OR Intercept  -2,294 0,961  0,017  0,101 X 1 -0,001 0,022  0,941  0,999 X 2.1 0,512 0,430  0,234  1,669 X 3.1 0,854 0,410  0,037  2,349 X 4.1 1,056 0,394  0,007  2,875 X 5.1 1,007 0,386  0,009  2,737 X 6 -0,002 0,007  0,782  0,998
Tabel  12  menunjukkan  bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap  infeksi  oportunistik  (Z)  adalah variabel pasien yang memiliki sikap positif terhadap  penyakit  HIV/AIDS  (X 3.1 ), variabel  pasien  yang  memiliki  konsep  diri positif (X 4.1 ) dan variabel pasien yang yang mendapat  dukungan  keluarga  (X 5.1 ). Berdasarkan  tabel  12  fungsi ( ) f x dapat dituliskan sebagai berikut.
( ) 1 2.1 3.1 4.1 5.1 6 ˆ 2,294 0,001 0,512 0,854 1,056 1,007 0,002 i f x X X X X X X = − − + + + + −
Berdasarkan  persamaan  di  atas  dapat diperoleh  nilai propensity  score sebagai berikut.
Tabel 13   Estimasi Nilai Propensity Score dengan Model Regresi Logistik Biner Data ke- ( ) ˆ i e x
1-6 0,288  0,173  0,494  0,614  0,289  0,727 7-12  0,387  0,190  0,391  0,183  0,633  0,562 139- 144 0,315  0,253  0,473  0,179  0,128  0,134 145- 150 0,296  0,131  0,396  0,630  0,411  0,542

## 2. Analisis Matching
Setelah  mendapatkan  nilai  estimasi propensity  score menggunakan  model Regresi Logistik Biner langkah selanjutnya adalah  melakukan  analisis matching. Metode nearest neighbor matching merupakan  metode  yang  digunakan  dalam analisis matching .  Algoritma  dari  analisis matching adalah  mencari  selisih  nilai propensity  score terdekat  antara  data  pada
kelompok treatment dengan  data  pada kelompok  kontrol.  Pada  saat  analisis matching kelompok  kontrol  yang  tidak memiliki  pasangan  dapat  dikeluarkan  dari himpunan  kelompok  kontrol  dan  tidak digunakan dalam analisis selanjutnya.
Berdasarkan hasil analisis matching, dari  150  pasien  HIV/AIDS  terdapat  52 pasien  yang  mendapat  terapi  ARV  dan pendampingan  (kelompok treatment )  yang dipasangkan  dengan  pasien  yang  hanya mendapat  terapi  ARV  (kelompok  kontrol). Pasien  yang  hanya  mendapat  terapi  ARV dan  tidak  memiliki  pasangan  dikeluarkan dari himpunan pasien yang hanya mendapat terapi  ARV  (kelompok  kontrol)  dan  tidak diikutkan  pada  analisis  selanjutnya.  Hasil analisis matching dapat  ditunjukkan  pada Tabel 14.
Tabel 14  Jumlah Pasangan yang Terbentuk
No  Kategori Jumlah 1 Kelompok treatment 52 2 Pasangan kelompok treatment 52 3 Kelompok non-treatment 98
4 Pasangan kelompok non- treatment 52 5 Kelompok yang matched 104 6 Kelompok yang not- matced 46 Data pasien HIV/AIDS dari
kelompok treatment dan propensity  score yang  terdekat.  Berikut  ini  pembagian  data pada kelomkontrol dipasangkan
berdasarkan nilai pok treatment dan kontrol yang dipasangkan.
Tabel  15    Anggota Treatment dan  Kontrol yang Matching No Data yang dipasangkan Treatment Kontrol 1 2 63 2 6 117 51  135 76 52  136 57 Tabel  15  menunjukkan  bahwa pasien  HIV/AIDS  yang  mendapat  terapi
ARV dan pendampingan merupakan pasien dengan nomor urut ke-2, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13,  14,  15,  16,  18,  20,  21,  22,  23,  24,  28, 29,  30,  34,  35,  36,  37,  40,  42,  44,  54,  58, 62,  73,  74,  78,  81,  82,  88,  96,  100,  103, 104,  109,  110,  111,  115,  116,  123,  132, 134,  135,  dan  136.  Karakteristik  pasangan pasien  yang  telah  dicocokkan,  jika  dilihat berdasarkan  pasien  yang  terkena  infeksi oportunistik  terdapat  40 pasien dan apabila dilihat  berdasarkan  pasien  yang  memiliki pengetahuan kurang baik terdapat 55 pasien sedangkan  jika  dilihat  berdasarkan  pasien yang  memiliki  sikap  negatif  terhadap HIV/AIDS  terdapat  43  pasien  dan  pasien yang  memiliki  konsep  diri  negatif  terdapat 50 pasien, serta apabila dilihat berdasarkan pasien  yang  tidak  mendapat  dukungan keluarga terdapat 32 pasien.
3. Percent Bias Reduction (PBR) Tahap selanjutnya setelah menganalisis matching adalah  menghitung percent  bias  reduction.  Percent  bias reduction digunakan  untuk  menghitung berapa  persen  bias  dapat  tereduksi  dari sebelum dilakukan matching sampai setelah dilakukan matching . Percent bias reduction dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel 16 Percent Bias Reduction Bias PSM dengan support vector machine Sebelum Matching 0,124 Setelah Matching 0,050 PBR 60.25% Tabel  16  menunjukkan  bahwa  bias yang  dihasilkan  setelah matching lebih kecil  dibandingkan  bias  sebelum matching yaitu  sebesar  0,05.  Sebelum  dilakukan matching sampai setelah dilakukan matching ,  bias  dapat  tereduksi  sebesar 60,25%.
4. Signifikansi Hasil Average Treatment of Treated (ATT)
Pada  tahap  selanjutnya  adalah menghitung  signifikansi  hasil Average
Treatment  of  Treated (ATT),  dimana sebelum menghitung signifikansi hasil ATT perlu  di  uji  keseimbangan  ( balance ) kovariatnya terlebih dahulu.
a. Pengujian Balance Kovariat
Pada  bagian  ini,  pengujian balance kovariat  digunakan  untuk  mengecek keseimbangan  kovariat  pada  variabel confounding antara kelompok treatment dan kontrol.  Pada  penelitian  ini  untuk  menguji perbedaan  antara  kelompok treatment dan kontrol  menggunakan  uji  kesamaan  dua rata-rata  (uji  t)  untuk  data  kontinu  dan menggunakan  uji  kesamaan  dua  proporsi (uji  z)    untuk  data  kategori.  Pengujian balance kovariat  dibagi  menjadi  dua tahapan  yaitu  sebelum  dilakukan matching dan  sesudah  dilakukan matching .  Hasil pengujian balance kovariat  ditunjukkan pada Tabel 17.
Tabel 17  Hasil Pengujian Balance Kovariat
Variabel Balance P- value X 1 Sebelum  0,774 Sesudah  0,700 X 2 Sebelum  0,616 Sesudah  0,172 X 3 Sebelum  0,029 Sesudah  0,844 X 4 Sebelum  0,014 Sesudah  0,437 X 5 Sebelum  0,007 Sesudah  0,675 X 6 Sebelum  0,896 Sesudah  0,077 ( ) 0 p value 0.05 GagalTolak H  −  = Berdasarkan  Tabel  17  dapat  dilihat bahwa  sebelum  dilakukan  analisis PSM dengan  model  regresi  logistik  biner, variabel  (X 3 ),  variabel  (X 4 )  dan  variabel (X 5 )    tidak balance yang  artinya  variabel tersebut memiliki perbedaan proporsi antara kelompok treatment dan kelompok kontrol. Sedangkan  setelah  dilakukan  analisis propensity  score  matching-regresi  logistik biner , variabel  (X 1 ), variabel (X 2 ), variabel (X 3 ),  variabel  (X 4 ),  variabel  (X 5 )  dan
variabel  (X 6 )  sudah balance yang  artinya variabel  tersebut  tidak  memiliki  perbedaan proporsi  antara  kelompok treatment dan kelompok kontrol atau dapat diartikan pula variabel  (X 1 ),  variabel  (X 2 ),  variabel  (X 3 ), variabel  (X 4 ),  variabel  (X 5 )  dan  variabel (X 6 ) merupakan variabel yang berpengaruh secara  langsung  terhadap  pemberian  terapi ARV  sehingga  kesimpulan  dari  studi observasi  menjadi  tidak  bias. Balance kovariat  untuk  data  kategori  secara  visual dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) (b) (c) (d) Gambar 3 Balance Kovariat Secara Visual, (a) variabel (X 2 ); (b) Variabel (X 3 ); (c) Variabel (X 4 ); (d) Variabel (X 5 ) Gambar  3  menunjukkan  bahwa jumlah  kelompok  kontrol  dan treatment
setelah  dilakukan matching lebih balance daripada  sebelum  dilakukan matching .  Hal ini  dapat  dilihat  pada  variabel  X 2 untuk kelompok  kontrol,  sebelum  dilakukan matching jumlah  kontrol  pada  variabel  Z sebanyak  24  dan  jumlah treatment pada variabel Z sebanyak 41. Sedangkan setelah dilakukan matching jumlah  kontrol  pada variabel  Z  sebanyak  24  dan  jumlah treatment pada  variabel  Z  sebanyak  31. Pada  variabel  X 3 untuk  kelompok  kontrol, sebelum dilakukan matching jumlah kontrol pada  variabel  Z  sebanyak  21  dan  jumlah treatment pada  variabel  Z  sebanyak  58. Sedangkan  setelah  dilakukan matching jumlah kontrol pada variabel Z sebanyak 21 dan  jumlah treatment pada  variabel  Z sebanyak  22.  Pada  variabel  X 4 untuk kelompok  kontrol,  sebelum  dilakukan matching jumlah  kontrol  pada  variabel  Z sebanyak  23  dan  jumlah treatment pada variabel Z sebanyak 64. Sedangkan setelah dilakukan matching jumlah  kontrol  pada variabel  Z  sebanyak  23  dan  jumlah treatment pada  variabel  Z  sebanyak  27. Pada  variabel  X 5 untuk  kelompok  kontrol, sebelum dilakukan matching jumlah kontrol pada  variabel  Z  sebanyak  15  dan  jumlah treatment pada  variabel  Z  sebanyak  50. Sedangkan  setelah  dilakukan matching jumlah kontrol pada variabel Z sebanyak 15 dan  jumlah treatment pada  variabel  Z sebanyak 17.
b. Signifikansi Hasil

## Average
Treatment of Treated (ATT)
Signifikansi  Hasil  ATT  dilakukan untuk  mengetahui seberapa besar pengaruh pemberian  terapi  ARV  (Z)  terhadap kejadian  infeksi  oportunistik  (Y)  pada  saat pengaruh dari variabel lain (kovariat) sudah direduksi.  Signifikansi  hasil  ATT  dapat dilihat pada Tabel 18.
Tabel 18  Signifikansi Hasil ATT
Variabel ATT ( )  SE (ATT) T P- value X 1 ,X 2 ,X 3 ,
X 4 , X 5 ,X 6 0,474  0,097  4,911  0,000
( ) 0 *p value 0 Tol k 05 H . a 
−  =
Tabel  18  menunjukkan  bahwa variabel  pemberian  terapi  ARV  (Z) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap infeksi oportunistik pada pasien HIV/AIDS (Y)  karena  memiliki  nilai p-value (0,0000) < alpha (0,05). Berdasarkan Tabel 11  diketahui  pula  bahwa  efek  hanya mendapat  terapi  ARV  terhadap  infeksi oportunistik  adalah sebesar 0,474 atau bisa dikatakan  peluang  pasien  HIV/AIDS  yang hanya  mendapat  terapi  ARV  untuk terindikasi infeksi oportunistik adalah 0,474 kali  lebih  besar  dibandingkan  pasien  yang mendapat terapi ARV dan pendampingan.
E. Perbandingan Metode Propensity Score  Matching-Support  Vector Machine dan Propensity  Score Matching- Regresi Logistik Biner
Berdasarkan  ulasan  diatas  dapat dilihat  bahwa  pemberian  terapi  ARV  (Z) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap infeksi oportunistik pada pasien HIV/AIDS (Y)  baik  menggunakan  metode propensity score  matching - support  vector  machine maupun metode propensity score matching - regresi  logistik  Biner.  Jika  menggunakan metode propensity  score  matching - support vector  machine nilai  bias  dapat  tereduksi sebesar  28,57%  dan  jika  menggunakan metode propensity  score  matching -regresi logistik  Biner  nilai  bias  dapat  tereduksi sebesar  60,25%.  Namun  jika  dibandingkan antara  metode propensity  score  matching - support  vector  machine dan propensity score  matching -regresi  logistik  Biner, metode propensity  score  matching - support vector  machine menghasilkan  nilai  bias (setelah matching )  yang  lebih  kecil  yaitu sebesar 0,044.

## KESIMPULAN
Signifikansi hasil Average Treatment  of  Treated (ATT)  pada  metode propensity  score  matching - support  vector machine dan propensity  score  matching - regresi  logistik  biner  menunjukkan  bahwa variabel  pemberian  terapi  ARV  (Z)
berpengaruh  secara  signifikan  terhadap infeksi oportunistik pada pasien HIV/AIDS (Y).  Pada  metode propensity  score matching - support vector machine nilai bias yang  dapat  tereduksi  sebesar  28,57% sedangkan  pada  metode propensity  score matching -regresi  logistik  Biner  nilai  bias yang  dapat  tereduksi  sebesar  60,25%. Meskipun, jumlah bias yang tereduksi pada metode  regresi  logistik  biner  lebih  besar tetapi,  nilai  bias  setelah matching pada metode propensity  score  matching - support vector  machine lebih  kecil  dibanding metode propensity  score  matching -regresi logistik Biner yaitu sebesar 0,044.
Pada  penelitian  ini  peneliti  hanya menggunakan  algoritma Nearest  Neighbor Matching .  Saran  yang  dapat  diberikan untuk  penelitian  selanjutnya,  peneliti  dapat juga  menggunakan  algoritma matching yang  lainnya,  seperti  metode Stratified Matching , N:N  Matching , Mahalanobis Metric Matching , dan Kernel Matching.

## DAFTAR PUSTAKA
Becker,  S.  O.,  &  Ichino,  A.  (2002). Estimation of average treatment effects based  on  propensity  scores. The  Stata
Journal , 2 (4), 358 – 377. doi: https://doi.org/10.1177/1536867X0200
200403
B-Lajoie,  M.-R.,  Drouin,  O.,  Bartlett,  G., Nguyen,  Q.,  Low,  A.,  Gavriilidis,  G.,
…  Muhe,  L.  (2016).  Incidence  and Prevalence of Opportunistic and Other Infections and the Impact of Antiretroviral  Therapy  Among  HIV- infected Children in Low- and Middle- income  Countries:  A  Systematic Review  and  Meta-analysis. Clinical Infectious  Diseases , 62 (12),  1586 – 1594. doi: 10.1093/cid/ciw139
Center for Disease Control and Prevention,
C.  for  D.  C.  and  P.  (2018). About HIV/AIDS .
Fenner,  L.,  Reid,  S.,  Fox,  M.  P.,  Garone, D.,  Wellington,  M.,  Prozesky,  H.,  … Egger,  M.  (2013).  Tuberculosis  and
the risk of opportunistic infections and cancers  in  HIV-infected  patients starting  ART  in  Southern  Africa. Tropical  Medicine  &  International Health , 18 (2),
194 – 198. doi: 10.1111/tmi.12026 Guo,  S.  Y.,  &  Fraser,  M.  W.  (2009).
Propensity  score  analysis:  Statistical methods  and  applications .  SAGE Publications, Inc.
Hardle, W. K., Prastyo, D. D., & Hafner, C. M.  (2014).  Support  Vector  Machines with Evolutionary Model Selection for Default  Prediction.  In The  Oxford Handbook  of  Applied  Nonparametric and Semiparametric Econometrics and Statistics .  Oxford  University  Press. doi:
10.1093/oxfordhb/9780199857944.01
3.011
Hosmer,  D.  W.,  &  Lemeshow,  S.  (2000). Applied  Logistic  Regression,  Second Edition . John Wiley & Sons, Inc. doi: 10.1002/0471722146
Otok,  B.  W.,  Aisyah,  A.,  Purhadi,  &
Andari,  S.  (2017).  Propensity  score matching  of  the  gymnastics  for diabetes mellitus using logistic /regression. AIP Conference Proceedings , 1913 (1),  1 – 8.  doi: https://doi.org/10.1063/1.5016668 Pal,  M.,  &  Mather,  P.  .  (2005).  Support vector  machines  for  classification  in remote  sensing. International  Journal of Remote Sensing , 26 (5), 1007 – 1011. doi: https://doi.org/10.1080/014311605123 31314083 Pan,  W.,  &  Bai,  H.  (2015). Propensity Score  Analysis  Fundamentals  and Developments .  New  York :  The Guilford Press.
Porta, M., Greenland, S., Hernan, M., Silva,
I.  D.  S.,  &  Last,  J.  M.  (2000).  A Dictionary  of  Epidemiology  6  th edition.  In A Handbook  Sponsored By The  IEA (p.  343).  Oxford  University Press.
Rosenbaum,  P. R., &  Rubin,  D. B. (1983).
The  Central  Role  of  the  Propensity
Score  in  Observational  Studies  For
Causal Effects. Biometrika , 70 (1), 41 – 55. doi: 10.1093/biomet/70.1.41 Rosenbaum,  P. R., &  Rubin,  D. B. (1985).
Constructing  a  Control  Group  Using Multivariate Matched Sampling Methods That Incorporate the Propensity  Score. The  American Statistician , 39 (1), 33 – 38. doi:
https://doi.org/10.2307/2683903 Yanovitzky, I., Zanutto, E. L., & Hornik, R. (2005).  Estimating  Causal  Effects  of Public  Health  Education  Campaigns Using  Propensity  Score  Methodology. Evaluation  and  Program  Planning , 28 (2), 209 – 220. doi:
10.1016/j.evalprogplan.2005.01.004 Yao, B., Zhang, L., Liang, S., & Zhang, C. (2012).  SVMTriP:  A  Method  to Predict  Antigenic  Epitopes  Using Support  Vector  Machine  to  Integrate Tri-Peptide  Similarity  and  Propensity.
Plos One , 7 (9), 1 – 5. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0 045152