Pemodelan Regresi Tobit Kuantil Bayesian Pada Kasus Lama Rawat Inap Pasien COVID-19

Penyakit COVID-19 (Coronavirus Disease 2019) merupakan penyakit menular sindrom pernafasan akut yang disebabkan oleh SARS-CoV-2. Lama rawat inap pasien berbeda-beda untuk setiap pasien karena dipicu oleh beberapa faktor. Data lama rawat inap pasien COVID-19 merupakan tipe data tersensor. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data tersensor dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi lama rawat inap pasien COVID-19 menggunakan metode regresi tobit kuantil dan metode regresi tobit kuantil Bayesian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode regresi tobit kuantil Bayesian adalah metode yang lebih baik dalam mengestimasi parameter model lama rawat inap pasien COVID-19. Sementara itu diperoleh bahwa Usia pasien (X_1), diagnosa pasien dengan kategori Positif (X_3D3) dan Jumlah Komorbid (X_4) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap lama rawat inap pasien COVID-19