ANALISIS SURVIVAL DENGAN PENDEKATAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE MENGGUNAKAN RESIDUAL MARTINGALE PADA KASUS KEMATIAN BAYI = SURVIVAL ANALYSIS USING THE MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE APPROACH BASED ON MARTINGALE RESIDUAL IN INFANT MORTALITY CASES

Kematian bayi pasca-neonatal merupakan masalah kesehatan masyarakat yang signifikan dan dipengaruhi oleh berbagai faktor risiko. Analisis ketahanan hidup konvensional menggunakan model Cox Proportional Hazard sering kali tidak mampu menangkap hubungan non-linear antara kovariat dan laju hazard sehingga dapat menurunkan akurasi model. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model survival untuk bayi pasca-neonatal menggunakan pendekatan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) menggunakan residual martingale yang diperoleh dari model Cox untuk mendeteksi kemungkinan kesalahan spesifikasi fungsi. Pola non-linear dieksplorasi terlebih dahulu menggunakan smoothing splines, kemudian dilakukan pemodelan MARS terhadap 36 kombinasi parameter yang meliputi BF, MI, dan MO. Model terbaik diperoleh pada BF = 12, MI = 1, dan MO = 0 dengan nilai GCV sebesar 0.786. Hasil analisis menunjukkan bahwa berat badan lahir dan usia ibu merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap ketahanan hidup bayi, masing-masing menunjukkan hubungan non-linear yang signifikan. Berat badan lahir (X2) muncul sebagai prediktor paling dominan di mana peningkatan satu unit dikaitkan dengan peningkatan risiko kematian pasca-neonatal sebesar 35,4%. Bayi dengan berat lahir di atas ambang sekitar 2990,7 gram memiliki risiko kematian yang lebih tinggi mengindikasikan adanya hubungan non-linear yang kompleks yang kemungkinan terkait dengan komplikasi setelah periode neonatal.

Keywords : Analisis Survival, Cox Proportional Hazard, Residual Martingale, MARS, Kematian Pasca-Neonatal.