SELEKSI VARIABEL DATA SURVIVAL TERSENSOR KANAN DENGAN METODE RANDOM SURVIVAL FOREST; VARIABLE SELECTION FOR RIGHT CENSORED SURVIVAL DATA USING RANDOM SURVIVAL FOREST METHOD

ANISA ASTITIA KHOTIMAH, Sri Haryatmi

2014 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Membangun suatu pohon ensemble dengan metode dasar pembentukan pohon kini sangatlah populer. Metode ini memberikan tingkat keakuratan yang lebih tinggi dan merupakan metode yang sangat fleksibel terhadap segala macam data tanpa memerlukan asumsi tertentu. Random Survival Forest diperkenalkan sebagai metode pohon ensemble untuk data survival tersensor kanan. Resampling data yang dikenal dengan istilah bootstrapping digunakan dalam analisis. Data asli akan dilakukan bootstrapping yang kemudian akan memecahkan data menjadi dua komponen yaitu data in-bag dan data out-of-bag. Data in-bag digunakan untuk membangun pohon survival sementara data out-of-bag digunakan untuk menghitung kesalahan prediksi. Informasi waktu dan status tersensor sangat berguna dalam penelitian untuk membangun pohon survival. Random Survival Forest memiliki tujuan analisis yang sama dengan Regresi Cox maka kedua analisis tersebut dibandingkan untuk menunjukkan keakuratan dari analisis Random Survival Forest.

Kata Kunci : Random Survival Forest, Survival, Tersensor kanan, Seleksi variabel, Regresi Cox.