A lot of events occured in daily life are connected with survival time, for example a time interval that measure the failure of a product, time duration which is needed to recover from disease, the back pain recurred after treatment. Data about survival time duration of an event is called survival data. Survival data can not be observed completely that is called as sensored data. Cox proportional hazard model is employed to analyze and determine the survival rate from cencored data affected one or more explanatory variables. This model assummed that the hazard rate of group is proportional to the hazard rate of another group. In the paper, wants to the factor that affect the survival of patient with cervical cancer. From the result of data processing that affect are age and stadum with cox proportionl hazard model isKeywords : Cox Proportional Hazard, Survival Rate, Hazard Rate, Cervical Cancer PendahuluanAnalisis survival/analisis data ketahanan hidup adalah suatu metode yang berhubungan dengan waktu, mulai dari awal pengamatan sampai terjadinya kejadian khusus. Analisis survival memerlukan data yang merupakan waktu ketahanan dari suatu individu. Di bidang kesehatan data ini diperoleh dari suatu pengamatan terhadap sekelompok atau beberapa kelompok individu yang diamati waktu terjadinya kegagalan dari setiap individu [4] . Kegagalan yang dimaksud antara lain adalah kematian karena penyakit tertentu, kambuhnya suatu penyakit atau munculnya penyakit baru.Ada beberapa teori yang pernah membahas tentang survival analysis diantaranya adalah Kaplan-meier dan Cox. Model regresi cox proportional hazard dapat menjelaskan pengaruh faktor independen dalam suatu kejadian. Pada penelitian ini, ingin diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup penderita kanker leher rahim. Populasi dalam penelitian ini adalah semua penderita kanker leher rahim yang pernah menjalani perawatan di rumah sakit Dr. Cipto Mangunkusumo Jakarta periode Januari 1997 sampai dengan September 2002, sedangkan sampel yang diambil adalah penderita kanker leher rahim yang bertempat tinggal di Jakarta. 80 orang. Data diperoleh dari data rekam medik rumah sakit. Sumber: Ketahanan Hidup Penderita Kanker Serviks di Rumah Sakit Dr. Cipto Mangunkusumo Jakarta. Indones J. Obstet Gynecol 21(3): 182-190 [12] . Permasalah dibatasi pada pembentukan model regresi cox proportional hazard dengan faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup pasien penderita kanker leher rahim. Data yang digunakan untuk aplikasi kasus bersumber dari data ketahanan hidup penderita kanker leher rahim dengan penyensoran tipe III. Penaksiri parameternya menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Pengolahan datanya menggunakan software statistik SPSS 16.