Analisis Model Jalur Longitudinal Berbasis Glmm Pada Kasus Pasien Penderita Tuberkulosis Paru: Studi Simulasi - Adji Fernandes; Lalu Ramzy Rahmanda; Solimun (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Evaluasi dan monitoring pada pasien penderita tuberkulosis paru membutuhkan pengobatan yang tepat. Dalam beberapa tahun terakhir, pada tahap monitoring telah ditemukan penanda biologis yang disebut suPAR (soluble urokinase plasminogen activator receptor) berpotensi sebagai biomarker untuk mendiagnosis, prognosis, dan evaluasi penyakit paru. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki faktor-faktor yang berhubungan dengan pasien tuberkulosis paru dan menentukan faktor yang paling signifikan berdasarkan waktu pengamatan, indeks massa tubuh, dan laju endapan darah. Sampel sebanyak 60 pasien tuberkulosis paru di Malang dievaluasi secara longitudinal setiap dua minggu sekali selama 13 periode. Dalam penelitian ini, kami menggunakan analisis jalur dengan generalized linear mixed model (GLMM) dengan metode Weighted Least Square (WLS) untuk menyelidiki hubungan antarvariabel terhadap kadar monosit dan kadar suPAR pada pasien tuberkulosis paru. dan membandingkan hasilnya dengan Ordinary Least Square (OLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik adalah GLMM dengan struktur kovarian unstructured dengan AIC terkecil dan R2 terbesar. Selain itu, indeks massa tubuh memiliki pengaruh yang paling signifikan terhadap kadar monosit dan suPAR pada pasien TB paru. Oleh karena itu, sangat penting untuk mempertimbangkan indeks massa tubuh pasien dalam evaluasi dan monitoring pasien tuberkulosis paru.