Skenario:

Membangkitkan Data X1

X1: Triase Pasien 

set.seed(123)
n <- 100
u <- runif(n)

x1 <- round(3*(-(log(1-u)/0.8)))
x1
##   [1]  1  6  2  8 11  0  3  8  3  2 12  2  4  3  0  9  1  0  1 12  8  4  4 19  4
##  [26]  5  3  3  1  1 12  9  4  6  0  2  5  1  1  1  1  2  2  2  1  1  1  2  1  7
##  [51]  0  2  6  0  3  1  1  5  8  2  4  0  2  1  6  2  6  6  6  2  5  4  5  0  2
##  [76]  1  2  4  2  0  1  4  2  6  0  2 16  8  8  1  1  4  2  4  1  1  6  0  2  3

Membangkitkan Data X2

X2: Jumlah Pasien di UGD 

set.seed(123)
x2 <- round(runif(n, 10, 30))
x2
##   [1] 16 26 18 28 29 11 21 28 21 19 29 19 24 21 12 28 15 11 17 29 28 24 23 30 23
##  [26] 24 21 22 16 13 29 28 24 26 10 20 25 14 16 15 13 18 18 17 13 13 15 19 15 27
##  [51] 11 19 26 12 21 14 13 25 28 17 23 12 18 15 26 19 26 26 26 19 25 23 24 10 20
##  [76] 14 18 22 17 12 15 23 18 26 12 19 30 28 28 14 13 23 17 23 16 14 26 12 19 20

Membangkitkan Data X3

X3: Jam Kedatangan Pasien 

set.seed(123)
x3 <- round(runif(n, 0, 23))
x3
##   [1]  7 18  9 20 22  1 12 21 13 11 22 10 16 13  2 21  6  1  8 22 20 16 15 23 15
##  [26] 16 13 14  7  3 22 21 16 18  1 11 17  5  7  5  3 10 10  8  4  3  5 11  6 20
##  [51]  1 10 18  3 13  5  3 17 21  9 15  2  9  6 19 10 19 19 18 10 17 14 16  0 11
##  [76]  5  9 14  8  3  6 15 10 18  2 10 23 21 20  4  3 15  8 15  7  4 18  2 11 12

Membangkitkan Data Y

menentukan Koefesien 

b0 <- 10
b1 <- 5
b2 <- 2
b3 <- 1

Menghitung Lama Tunggu: 

set.seed(23)
datapendukung <- b0 + (b1 * x1) + (b2 * x2) + (b3 * x3)

lama_tunggu <- datapendukung

lama_tunggu
##   [1]  54 110  65 126 145  33  79 127  80  69 150  68  94  80  36 132  51  33
##  [19]  57 150 126  94  91 188  91  99  80  83  54  44 150 132  94 110  31  71
##  [37] 102  48  54  50  44  66  66  62  45  44  50  69  51 119  33  68 110  37
##  [55]  80  48  44 102 127  63  91  36  65  51 111  68 111 111 110  68 102  90
##  [73]  99  30  71  48  65  88  62  37  51  91  66 110  36  68 173 127 126  47
##  [91]  44  91  62  91  54  47 110  36  69  77

Data Gabungan 

datagab <- data.frame(lama_tunggu,x1,x2,x3)

datagab
##     lama_tunggu x1 x2 x3
## 1            54  1 16  7
## 2           110  6 26 18
## 3            65  2 18  9
## 4           126  8 28 20
## 5           145 11 29 22
## 6            33  0 11  1
## 7            79  3 21 12
## 8           127  8 28 21
## 9            80  3 21 13
## 10           69  2 19 11
## 11          150 12 29 22
## 12           68  2 19 10
## 13           94  4 24 16
## 14           80  3 21 13
## 15           36  0 12  2
## 16          132  9 28 21
## 17           51  1 15  6
## 18           33  0 11  1
## 19           57  1 17  8
## 20          150 12 29 22
## 21          126  8 28 20
## 22           94  4 24 16
## 23           91  4 23 15
## 24          188 19 30 23
## 25           91  4 23 15
## 26           99  5 24 16
## 27           80  3 21 13
## 28           83  3 22 14
## 29           54  1 16  7
## 30           44  1 13  3
## 31          150 12 29 22
## 32          132  9 28 21
## 33           94  4 24 16
## 34          110  6 26 18
## 35           31  0 10  1
## 36           71  2 20 11
## 37          102  5 25 17
## 38           48  1 14  5
## 39           54  1 16  7
## 40           50  1 15  5
## 41           44  1 13  3
## 42           66  2 18 10
## 43           66  2 18 10
## 44           62  2 17  8
## 45           45  1 13  4
## 46           44  1 13  3
## 47           50  1 15  5
## 48           69  2 19 11
## 49           51  1 15  6
## 50          119  7 27 20
## 51           33  0 11  1
## 52           68  2 19 10
## 53          110  6 26 18
## 54           37  0 12  3
## 55           80  3 21 13
## 56           48  1 14  5
## 57           44  1 13  3
## 58          102  5 25 17
## 59          127  8 28 21
## 60           63  2 17  9
## 61           91  4 23 15
## 62           36  0 12  2
## 63           65  2 18  9
## 64           51  1 15  6
## 65          111  6 26 19
## 66           68  2 19 10
## 67          111  6 26 19
## 68          111  6 26 19
## 69          110  6 26 18
## 70           68  2 19 10
## 71          102  5 25 17
## 72           90  4 23 14
## 73           99  5 24 16
## 74           30  0 10  0
## 75           71  2 20 11
## 76           48  1 14  5
## 77           65  2 18  9
## 78           88  4 22 14
## 79           62  2 17  8
## 80           37  0 12  3
## 81           51  1 15  6
## 82           91  4 23 15
## 83           66  2 18 10
## 84          110  6 26 18
## 85           36  0 12  2
## 86           68  2 19 10
## 87          173 16 30 23
## 88          127  8 28 21
## 89          126  8 28 20
## 90           47  1 14  4
## 91           44  1 13  3
## 92           91  4 23 15
## 93           62  2 17  8
## 94           91  4 23 15
## 95           54  1 16  7
## 96           47  1 14  4
## 97          110  6 26 18
## 98           36  0 12  2
## 99           69  2 19 11
## 100          77  3 20 12

Analisis Regresi Linear 

modelreglin <- lm(lama_tunggu~x1+x2+x3, data=datagab)

summary(modelreglin)
## Warning in summary.lm(modelreglin): essentially perfect fit: summary may be
## unreliable
## 
## Call:
## lm(formula = lama_tunggu ~ x1 + x2 + x3, data = datagab)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -6.682e-15 -4.315e-15 -3.552e-15 -8.780e-16  1.512e-13 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error   t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 1.000e+01  4.691e-14 2.132e+14   <2e-16 ***
## x1          5.000e+00  1.032e-15 4.846e+15   <2e-16 ***
## x2          2.000e+00  4.650e-15 4.301e+14   <2e-16 ***
## x3          1.000e+00  4.035e-15 2.478e+14   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.725e-14 on 96 degrees of freedom
## Multiple R-squared:      1,  Adjusted R-squared:      1 
## F-statistic: 1.336e+32 on 3 and 96 DF,  p-value: < 2.2e-16

Hasil Analisis

  1. Triase pasien (X1) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap lama tunggu. Semakin tinggi triase, semakin lama pasien menunggu.
  2. Jumlah pasien di UGD (X2) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap lama tunggu. Semakin banyak pasien di UGD, semakin lama pasien menunggu.
  3. Jam kedatangan pasien (X3) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap lama tunggu. Pasien yang datang pada jam sibuk (pagi dan sore hari) cenderung menunggu lebih lama.