Analisis Pemakaian Kemoterapi Pada Kasus
SEMINAR TUGAS AKHIR
Oleh : Arief Yudissanta
(1310 105 018)
Pembimbing : Dra. Madu Ratna, M.Si
Analisis Pemakaian Kemoterapi Pada Kasus Kanker Payudara dengan
Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial (Studi Kasus Pasien di
Rumah Sakit “X” Surabaya)
SEMINAR TUGAS AKHIR
LATAR BELAKANG
RUMUSAN MASALAH
TUJUAN
MANFAAT
BATASAN MASALAH
PENDAHULUAN
LATAR BELAKANG
KANKER
KANKER PAYUDARA
KEMOTERAPI
PENELITIAN SEBELUMNYA
PENDAHULUAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
RUMUSAN
MASALAH
1. Faktor-faktor apa saja
yang mempengaruhi
pasien kanker payudara
terhadap cara
kemoterapi?
2. Bagaimana
pengklasifikasian pasien
kanker payudara
terhadap cara
kemoterapi?
TUJUAN
1. Menentukan faktorfaktor apa saja yang
mempengaruhi pasien
kanker payudara
terhadap cara
kemoterapi.
2. Mengetahui klasifikasi
pasien kanker payudara
terhadap cara
kemoterapi.
PENDAHULUAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
MANFAAT
1. Mengaplikasikan ilmu
statistika khususnya metode
regresi logistik multinomial di
bidang kedokteran.
2. Memberi masukan dan
informasi kepada tenaga
medis mengenai faktor-faktor
yang mempengaruhi pasien
kanker payudara terhadap
pemakaian kemoterapi,
sehingga dapat meningkatkan
penanganan yang tepat
terhadap pasien.
BATASAN
MASALAH
Adapun batasan masalah
pada penelitian ini adalah
data pasien kanker payudara
yang melakukan kemoterapi
yang terekam pada rekam
medis di Rumah Sakit X
Surabaya tahun 2007-2010.
PENDAHULUAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN NON STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
Regresi logistik
Regresi logistik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mencari
hubungan variabel respon yang bersifat dichotomous (berskala nominal atau ordinal
dengan dua kategori) atau polychotomous (mempunyai skala nominal atau ordinal
dengan lebih dari dua kategori) dengan satu atau lebih variabel prediktor. Sedangkan
variabel prediktor bersifat kontinyu atau kategorik (Agresti, 1990).
Persamaan Regresi
Linear dalam x
Model Regresi logistik
e 0 1x
x
1 e 0 1 x
Transformasi logit π(x)
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
Regresi logistik MULTINOMIAL
exp 0 1 x1 2 x2 ... p x p
Model Regresi logistik Multinomial
x
1 exp 0 1 x1 2 x 2 ... p x p
Dengan menggunakan transformasi logit akan didapatkan dua fungsi
logit g1 (x), g2 (x).
Dari dua fungsi logit tersebut maka didapatkan model regresi logistik trichotomous
sebagai berikut :
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
PENGUJIAN PARAMETER
Uji Parsial
Untuk mengetahui signifikansi
variabel respon.
H0 :
parameter
terhadap
i 0
H1 : i
0,
dengan i = 0, 1, 2, ...k
Statistik uji :
W
ˆi
SE ( ˆi )
Daerah penolakan H0 adalah jika
derajat bebas v
W Z / 2 atau W 2 2 ( v, ) dengan
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
Uji Serentak
Untuk mengetahui apakah model telah tepat (signifikan)
dan untuk memeriksa kemaknaan koefisien secara
keseluruhan
H0 : 0 1 2 ... p 0
H1 : paling sedikit ada satu i 0 , dengan i = 0, 1, 2, ..., p
Statistik uji :
p
G 2 yi ln i 1 yi ln 1 i n1 ln n1 n0 ln n0 n ln n
i 1
Daerah penolakan H0 adalah jika G > 2 ( ,v ) dengan derajat bebas v.
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
UJI KESESUAIAN MODEL
Untuk mengetahui apakah model dengan variabel
dependen tersebut merupakan model yang sesuai.
H0 : model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan
hasil prediksi model)
H1 : model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan
hasil prediksi model)
statistik uji :
dengan
ok
2
(o k n' k k ) 2
k 1 n' k k (1 k )
g
y
n 'k
j 1
k
n 'k
j 1
j
jumlah variabel respon pada grup ke- k
m j ˆ j
n' k
rata-rata taksiran probabilitas
m j banyaknya observasi yang memiliki nilai ˆ j
n' k banyaknya observasi pada grup ke- k
Daerah Penolakan H0 adalah jika 2 hitung ≥ 2 (db,α) dengan db=g-2.
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
KANKER PAYUDARA
KEMOTERAPI
AJUVAN
KEMOTERAPI
KEMOTERAPI
NEO AJUVAN
KEMOTERAPI
PALIATIF
TINJAUAN NON STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
FAKTOR RASIO PADA
KEMOTERAPI KANKER
PAYUDARA
USIA
ESTROGEN RESEPTOR (ER)
PROGESTERON RESEPTOR (PR)
HER 2
GRADE
STADIUM
TINJAUAN NON STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
SUMBER DATA
VARIABEL PENELITIAN
LANGKAH ANALISIS
METODOLOGI PENELITIAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
SUMBER DATA
Data yang digunakan dalam penelitian
ini adalah data sekunder dari rekam medis
pasien kanker payudara yang melakukan
kemoterapi di Rumah Sakit “X” Surabaya
yaitu data pada tahun 2007-2010
METODOLOGI PENELITIAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
VARIABEL PENELITIAN
Variabel respon: kemoterapi yang digunakan oleh pasien
kanker payudara
• Kemoterapi Neoajuvan, diberi kode 0
• Kemoterapi Ajuvan, diberi kode 1
• Kemoterapi Paliatif, diberi kode 2
Variabel Preditor :
X1 : Usia Pasien Kanker Payudara yang melakukan kemoterapi
X2 : Estrogen Reseptor (ER) dengan kode 1 untuk yang negatif dan 2 untuk yang positif
X3 : Progesteron Reseptor (PR) dengan kode 1 untuk yang negatif dan 2 untuk yang
positif
X4 : HER2 dengan kode 1 untuk Luminal A, kode 2 untuk Luminal B, dan 3 untuk Her2
over expressing
X5 : Grade dengan kode 1 untuk Grade1 (rendah), kode 2 untuk Grade2 (sedang), dan
kode 3 untuk Grade3 (tinggi)
X6 : Stadium dengan kode 1 untuk Stadium IIIA, kode 2 untuk Stadium IIIB, kode 3
untuk Stadium IIIC, dan kode 4 untuk Stadium Paliatif
METODOLOGI PENELITIAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
langkah analisis
Studi Literatur
Perumusan masalah dan pembuatan proposal
Pengumpulan data
Analisis Data
• Analisis Deskriptif
• Analisis Regresi Logistik Multinomial
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Menentukan model regresi logistik univariat untuk setiap variabel prediktor dengan variabel
respon
Melakukan uji signifikansi parameter dari setiap model regresi logistik univariat untuk
mengetahui variabel-variabel prediktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel
respon
Menentukan model regresi logistik multinomial serentak antara variabel respon dengan
variabel-variabel prediktor yang signifikan dari langkah 2.
Melakukan pengujian secara serentak dan parsial terhadap model yang diperoleh.
Melakukan uji kesesuaian model (goodness of fit).
Menginterpretasikan model regresi logistik berganda dan odds ratio yang diperoleh.
Menghitung ketepatan klasifikasi model regresi logistik multinomial.
METODOLOGI PENELITIAN
Diagram alur analisis
METODOLOGI PENELITIAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
ANALISIS DESKRIPTIF
REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL INDIVIDU
REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL SERENTAK
UJI KESESUAIAN MODEL
KETEPATAN KLASIFIKASI MODEL
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
ANALISIS DESKRIPTIF
Kemoterapi
Paliatif
8%
Kemoterapi
Neoajuvant 15%
Kemoterapi Ajuvant
77%
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Tabel Crosstab Karakteristik Pasien Kanker Payudara di
Rumah Sakit “X” Surabaya
Jenis Kemoterapi
Variabel
Neoajuvant
Ajuvant
Jenis Kemoterapi
Paliatif
Umur
< 40
Variabel
Neoajuvant
Ajuvant
Paliatif
Grade
14
15.5
13
Rendah (Grade 1)
2.3
3.5
4.3
40-50
39.5
35.8
43.5
Sedang (Grade 2)
37.2
25.2
34.8
>50
46.5
48.7
43.5
Tinggi (Grade 3)
60.5
71.3
60.9
100
100
100
100
100
100
ER
Stadium
Negatif
37.2
31.9
43.5
Stadium IIIA
7
51.3
13
Positif
62,8
68.1
46.5
Stadium IIIB
20.9
24.3
8.8
100
100
100
Stadium IIIC
7
20.4
4.3
65.1
4
73.9
100
100
100
PR
Negatif
51.2
42.9
65.2
Positif
48.8
57.1
34.8
100
100
100
Luminal A
39.5
31.4
43.5
Luminal B
25.6
32.7
30.4
Her2 Over-expressing
34.9
35.9
26.1
100
100
100
Paliatif
Her2
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Tabel Regresi Logistik Multinomial individu
Logit
Umum
1. Ajuvant
2. Paliatif
Variabel
B
Wald
P-value
Exp
(B)
Konstanta
Umur
Konstanta
Umur
1.626
0.001
-0.344
-0.006
4.167
0.002
0.078
0.054
0.041
0.966
0.780
0.816
Konstanta
ER = 1
Konstanta
1.741
-0.237
-0.731
69.640
0.469
4.688
0.000
0.494
0.030
0.789
1.298
1.001
1. Ajuvant
0.994
2. Paliatif
ER
1. Ajuvant
2. Paliatif
ER = 1
0.261
0.246
0.620
Konstanta
1.815
59.513
0.000
PR = 1
-0.332
0.990
0.494
Konstanta
-0.965
5.396
0.030
0.582
1.190
0.620
PR
1. Ajuvant
2. Paliatif
PR = 1
Logit
HER2
Grade
1. Ajuvant
2. Paliatif
0.789
1.298
Stadium
1. Ajuvant
2. Paliatif
Variabel
B
Wald
Pvalue
Konstanta
HER2 = 1
HER2 = 2
Konstanta
HER2 = 1
HER2 = 2
1.686 35.994
0.257 0.435
0.220 0.263
-0.916 3.598
0.386 0.379
0.464 0.462
0.000
0.510
0.608
0.058
0.538
0.497
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
1.823 74.418
0.256 0.056
-0.553 2.451
-0.619 3.487
0.619 0.182
-0.074 0.018
0.000
0.813
0.117
0.062
0.670
0.892
Konstanta
-1.135
8.774
0.003
Stadium = 1
Stadium = 2
Stadium = 3
Konstanta
Stadium = 1
Stadium = 2
Stadium = 3
4.790 46.941
2.945 31.412
3.865 29.764
-0.499 2.634
0.499 0.327
-1.005 1.432
-0.600 0.252
0.000*
0.000*
0.000*
0.105
0.567
0.232
0.616
Exp
(B)
0.773
1.246
1.471
1.591
1.292
0.575
1.857
0.929
120.29
6
19.012
47.704
1.647
0.366
0.549
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
UJI MULTIKOLINIERITAS
Variabel
Chi-Square
P-value
Keputusan
Kesimpulan
Variabel
Chi-Square
P-value
Keputusan
Kesimpulan
X1X2
3.762
0.152
GagalTolak H0
Independen
X2X5
39.704
0
Tolak H0
dependen
X1X3
8.371
0.015
Tolak H0
dependen
X2X6
2.215
0.529
GagalTolak H0
Independen
X1X4
2.381
0.666
GagalTolak H0
Independen
X3X4
12.404
0.002
Tolak H0
dependen
X1X5
2.972
0.562
GagalTolak H0
Independen
X3X5
22.753
0
Tolak H0
dependen
X1X6
1.671
0.947
GagalTolak H0
Independen
X3X6
4.454
0.215
GagalTolak H0
Independen
X2X3
167.426
0
Tolak H0
dependen
X4X5
40.886
0
Tolak H0
dependen
X2X4
18.499
0
Tolak H0
dependen
X4X6
4.174
0.653
GagalTolak H0
Independen
X5X6
13.427
0.037
Tolak H0
dependen
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
UJI BACKWARD ELIMINATION
Logit
Stadium
Variabel
Konstanta
Stadium = 1
1.
Ajuvant Stadium = 2
Stadium = 3
Konstanta
Stadium = 1
2.
Paliatif Stadium = 2
Stadium = 3
0 (x) =
B
-1,135
4,79
2,945
3,865
-0,499
0,499
-1,005
-0,6
Wald
Pvalue
8,774 0,003
46,941 0.000*
31,412 0.000*
29,764 0.000*
2,634 0,105
0,327 0,567
1,432 0,232
0,252 0,616
Exp (B)
120,296
19,012
47,704
1,647
0,366
0,549
Adapun fungsi logit untuk variabel
stadium adalah :
g1(x)= -1,135 + 4,790 Stadium(1) +
2,945 Stadium(2) + 3,.865
Stadium(3)
g2(x)= -0,499 + 0,499 Stadium (1) 1,005 Stadium(2) - 0,600 Stadium(3)
1
1 exp(-1,135 4,790 Stadium(1) ) exp (0,499 0,499 Stadium(1) )
1 (x) =1 exp(-1,135 2,945Stadium(2)) exp (0,499 - 1,005 Stadium(2))
exp( 1,135 2,945 Stadium(2) )
exp (0,499 - 0,600 Stadium(3) )
2 (x) =1 exp(-1,135 3,865
Stadium(3) ) exp (0,499 - 0,600 Stadium(3) )
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Tabel Probabilitas Kemoterapi Ditinjau Dari Variabel Stadium
Variabel
Stadium
Stadium IIIA
Stadium IIIB
Stadium IIIC
Paliatif
Jenis Kemoterapi
Neoajuvant
Ajuvant
Paliatif
0.02
0.14
0.06
0.52
0.95
0.83
0.92
0.17
0.02
0.03
0.02
0.31
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
KETEPATAN KLASIFIKASI MODEL
Prediksi
Observasi
Kemoterapi
Neoajuvant
Kemoterapi Kemoterapi Kemoterapi Ketepatan
Neoajuvant
Ajuvant
Paliatif
Klasifikasi
28
15
0
65,1 %
Kemoterapi
Ajuvant
9
217
0
96,0 %
Kemoterapi
Paliatif
17
6
0
0%
Persentase
Total
18,5 %
81,5 %
0%
83,9 %
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Regresi logistik multinomial univariat dengan var.
Respon variabel stadium
Logit
Umum
1. Stadium
IIIB
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
ER
1. Stadium
IIIB
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
PR
1. Stadium
IIIB
Variabel
Konstanta
B
Wald
P-value
-0,53
0,447
0,504
Umur
-0,002
0,012
0,914
Konstanta
Umur
Konstanta
Umur
-0,11
-0,016
-0,819
0
0,016
0,839
0,93
0
0,899
0,36
0,335
0,996
Konstanta
ER = 1
Konstanta
ER = 1
Konstanta
ER = 1
-0,563
-0,154
-0,759
-0,438
-0,873
0,156
9,08
0,224
14,498
1,37
17,737
0,215
0,003
0,636
0
0,242
0
0,643
Konstanta
PR = 1
-0,679
0,142
10,698
0,215
0,001
0,643
Exp (B)
0,998
0,984
1
0,857
0,646
1,169
1,153
Logit
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
HER2
1. Stadium
IIIB
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
Grade
1. Stadium
IIIB
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
Variabel
Konstanta
PR = 1
Konstanta
PR = 1
B
-0,8
-0,226
-1,099
0,562
Wald
13,694
0,431
20,82
2,898
P-value
0
0,512
0
0,089*
Konstanta
-0,495
3,801
0,051
HER2 = 1
HER2 = 2
Konstanta
HER2 = 1
HER2 = 2
Konstanta
HER2 = 1
HER2 = 2
0,062
-0,456
-0,718
-0,185
-0,385
-0,941
0,421
-0,71
0,029
1,427
6,927
0,204
0,784
10,19
1,113
0,029
0,865
0,232
0,008
0,652
0,376
0,001
0,291
0,865
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
-0,577
-0,542
-0,205
-0,962
0,962
0,126
10,052
0,215
0,311
22,78
1,309
0,105
0,002
0,643
0,577
0
0,253
0,746
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
-1,193
1,193
0,97
29,473
1,99
7,627
0
0,158*
0,005*
Exp (B)
0,789
1,755
1,064
0,634
0,831
0,699
1,524
0,932
0,582
0,814
2,618
1,134
3,296
2,637
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Regresi logistik multinomial serentak dengan var.
Respon variabel stadium
Logit
1. Stadium IIIB
2. Stadium IIIC
3. Stadium
Paliatif
Variabel
B
Wald
P-value
Exp (B)
Konstanta
PR = 1
-0,605
0,91
6,057
0,081
0,014
0,776
1,095
Grade = 1
-0,508
0,187
0,666
0,602
Grade = 2
-0,176
0,21
0,647
0,839
Konstanta
PR = 1
-0,877
-0,17
10,644
0,221
0,001
0,639
0,844
Grade = 1
0,901
1,122
0,29
2,462
Grade = 2
0,073
0,032
0,858
1,075
Konstanta
PR = 1
-1,841
1,009
29,015
7,475
0
0,006*
2,743
Grade = 1
1,606
3,368
0,066*
4,984
Grade = 2
1,319
11,748
0,001*
3,74
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Uji Kesesuaian MODEL
Hipotesis :
H0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi
dengan kemungkinan hasil prediksi model)
H1 : Model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi
dengan kemungkinan hasil prediksi model)
Berdasarkan tabel Goodness-of-Fit yang terdapat pada lampiran,
didapatkan P-value sebesar 0,923 yang berarti gagal tolak H0 pada α = 5
persen, sehingga dapat dikatakan bahwa model yang terbentuk sudah
sesuai, tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan
kemungkinan prediksi model
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
KETEPATAN KLASIFIKASI MODEL
Prediksi
Stadium Stadium Stadium Stadium
Observasi
IIIA
IIIB
IIIC
Paliatif
Stadium IIIA
114
0
2
6
Stadium IIIB
62
0
1
3
Stadium IIIC
44
0
3
3
Stadium Paliatif
41
0
2
11
Persentase Total 89,4%
0,0 %
2,7 %
7,9 %
Ketepatan
Klasifikasi
93,4%
0,0 %
6%
20,4%
43,8 %
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Dari model stadium diatas dapat dilanjutkan untuk menentukan regresi
logistik dengan variabel responnya yaitu kemoterapi dan variabel
prediktornya yaitu stadium. Adapun hasil regresi logistiknya dapat
dilihat pada Tabel di bawah ini.
Logit
(Kemoterapi)
1. Ajuvant
2. Paliatif
Variabel
B
Wald
P-value
Konstanta
Stad.Pred = 1
Stad.Pred = 3
0,773
0,944
20,115
2,454
3,233
275,283
Konstanta
Stad.Pred = 1
-0,405
-0,315
0.395
0,199
0,530
0,656
Stad.Pred = 3
19,348
~
~
Exp (B)
0,117
0,072*
2,570
0,000* 5,442*108
0,730
2,527*108
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
KESIMPULAN
SARAN
KESIMPULAN DAN SARAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
KESIMPULAN
KESIMPULAN DAN SARAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
sARAN
Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa pasien kanker
payudara di rumah sakit X Surabaya sebagian besar melakukan
kemoterapi Adjuvant. Dan masih ada beberapa variabel penduga yang
masih belum berpengaruh secara signifikan terhadap jenis kemoterapi.
Oleh karena itu apabila akan dilakukan penelitian selanjutnya dapat
ditambahkan atau diganti variabel yang diduga seperti usia menstruasi
maupun riwayat keluarga atau faktor genetik yang mungkin
mempengaruhi jenis kemoterapi. Karena pada penelitian ini hanya
variabel stadium yang berpengaruh secara signifikan terhadap jenis
kemoterapi.
KESIMPULAN DAN SARAN
SEMINAR PROPOSAL
TUGAS AKHIR
Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. John Wiley and Sons, New York
Anonim_a. (2011). Definisi Penyakit Kanker. http://www.neosavata.com/tag/arti-kanker
(Kamis, 9 Februari 2012, 03.16 WIB)
Anonim_b. (2012). 5 Jenis Kanker yang Paling Mematikan. www.forumkami.net (Kamis, 9
Februari 2012, 03.19 WIB)
Anonim_c. (2011). Kanker Payudara Pembunuh Nomor Dua. www.surabayapost.co.id
(Kamis, 9 Februari 2012, 03.16 WIB)
Anonim_d. (2009). Mengenal Jenis-Jenis Pengobatan Kanker.
http://majalahkesehatan.com/mengenal-jenis-jenis-pengobatan-kanker/ (Kamis, 23
Februari 2012, 03.41 WIB)
Anonim_e. (2012). Kemoterapi. http://cancerhelps.co.id (Kamis, 23 Februari 2012, 03.35
WIB)
Anonim_f. (2012). Penyebab kanker payudara. http://cancerhelps.co.id (Sabtu, 17 Maret
2012, 16.15 WIB)
Anonom_g. (2007). Stadium dan Grade dalam Kanker Payudara. http://wikipedia.co.id
(Jum’at, 13 April 2012, 01.22)
Azwar, B. (2010). Kemoterapi untuk kanker payudara. www.suaradokter.com (Kamis, 23
Februari 2012, 03.33 WIB)
DAFTAR PUSTAKA
SEMINAR PROPOSAL
TUGAS AKHIR
Chandra, Y. (2009). “Gambaran Pengetahuan Wanita Tentang Sadari Sebagai Deteksi Dini Kanker Payudara di
Kelurahan Petisah Tengah Tahun 2009”. Universitas Sumatra Utara, Medan
Fahrmeir, and Tutz. (1994). Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models. Springer-Verlag.
New-York. Inc.
Hadi, T. (2007). Pilihan Terapi pada Kanker Payudara. http://tentangkanker.com/2011/pilihan-terapi-padakanker-payudara/ (Kamis, 23 Februari 2012, 03.46 WIB)
Hosmer, D.W., and Lemenshow. (2000). Applied Logistic Regression. John Wiley and Sons. USA
Hutami, A. S. (2011). “Hubungan Wanita Menyusui Kurang dari 2 Tahun dengan Kejadian Kanker Payudara di
Rumah Sakit Onkologi Surabaya”. Universitas Airlangga, Surabaya
Indra, R. (2008). Klasifikasi Penderita Kanker Payudara dengan Pendekatan Metode Regresi Logistik.
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
Nasution, R. dan Yusad Y. (2004). “Faktor-faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Kanker Payudara
pada Penderita Wanita di Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan Tahun 2004”. Universitas Sumatra
Utara, Medan
Wahyuni N. (2009).”Mekanisme Penyakit Estrogen Karsinogenesis pada Kanker Payudara.
http://ningrumwahyuni.wordpress.com (Jum’at, 15 April 2012, 12.20)
Rahmawati, N. A. (2009). “Hubungan Tingkat Pengetahuan Tentang Kanker Payudara Dengan Praktik
Pemeriksaan Payudara Sendiri (Sadari) Pada Wanita Di Dusun Kauman, Tamanan, Banguntapan,
Bantul”. Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta
http://www.syafir.com/2011/
Syarifuddin, M. (2011). Penyebab Terjadinya Kanker Payudara.
01/19/penyebab-terjadinya-kanker-payudara. (Sabtu, 17 Maret, 16.23 WIB)
DAFTAR PUSTAKA
Oleh : Arief Yudissanta
(1310 105 018)
Pembimbing : Dra. Madu Ratna, M.Si
Analisis Pemakaian Kemoterapi Pada Kasus Kanker Payudara dengan
Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial (Studi Kasus Pasien di
Rumah Sakit “X” Surabaya)
SEMINAR TUGAS AKHIR
LATAR BELAKANG
RUMUSAN MASALAH
TUJUAN
MANFAAT
BATASAN MASALAH
PENDAHULUAN
LATAR BELAKANG
KANKER
KANKER PAYUDARA
KEMOTERAPI
PENELITIAN SEBELUMNYA
PENDAHULUAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
RUMUSAN
MASALAH
1. Faktor-faktor apa saja
yang mempengaruhi
pasien kanker payudara
terhadap cara
kemoterapi?
2. Bagaimana
pengklasifikasian pasien
kanker payudara
terhadap cara
kemoterapi?
TUJUAN
1. Menentukan faktorfaktor apa saja yang
mempengaruhi pasien
kanker payudara
terhadap cara
kemoterapi.
2. Mengetahui klasifikasi
pasien kanker payudara
terhadap cara
kemoterapi.
PENDAHULUAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
MANFAAT
1. Mengaplikasikan ilmu
statistika khususnya metode
regresi logistik multinomial di
bidang kedokteran.
2. Memberi masukan dan
informasi kepada tenaga
medis mengenai faktor-faktor
yang mempengaruhi pasien
kanker payudara terhadap
pemakaian kemoterapi,
sehingga dapat meningkatkan
penanganan yang tepat
terhadap pasien.
BATASAN
MASALAH
Adapun batasan masalah
pada penelitian ini adalah
data pasien kanker payudara
yang melakukan kemoterapi
yang terekam pada rekam
medis di Rumah Sakit X
Surabaya tahun 2007-2010.
PENDAHULUAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN NON STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
Regresi logistik
Regresi logistik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mencari
hubungan variabel respon yang bersifat dichotomous (berskala nominal atau ordinal
dengan dua kategori) atau polychotomous (mempunyai skala nominal atau ordinal
dengan lebih dari dua kategori) dengan satu atau lebih variabel prediktor. Sedangkan
variabel prediktor bersifat kontinyu atau kategorik (Agresti, 1990).
Persamaan Regresi
Linear dalam x
Model Regresi logistik
e 0 1x
x
1 e 0 1 x
Transformasi logit π(x)
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
Regresi logistik MULTINOMIAL
exp 0 1 x1 2 x2 ... p x p
Model Regresi logistik Multinomial
x
1 exp 0 1 x1 2 x 2 ... p x p
Dengan menggunakan transformasi logit akan didapatkan dua fungsi
logit g1 (x), g2 (x).
Dari dua fungsi logit tersebut maka didapatkan model regresi logistik trichotomous
sebagai berikut :
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
PENGUJIAN PARAMETER
Uji Parsial
Untuk mengetahui signifikansi
variabel respon.
H0 :
parameter
terhadap
i 0
H1 : i
0,
dengan i = 0, 1, 2, ...k
Statistik uji :
W
ˆi
SE ( ˆi )
Daerah penolakan H0 adalah jika
derajat bebas v
W Z / 2 atau W 2 2 ( v, ) dengan
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
Uji Serentak
Untuk mengetahui apakah model telah tepat (signifikan)
dan untuk memeriksa kemaknaan koefisien secara
keseluruhan
H0 : 0 1 2 ... p 0
H1 : paling sedikit ada satu i 0 , dengan i = 0, 1, 2, ..., p
Statistik uji :
p
G 2 yi ln i 1 yi ln 1 i n1 ln n1 n0 ln n0 n ln n
i 1
Daerah penolakan H0 adalah jika G > 2 ( ,v ) dengan derajat bebas v.
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
UJI KESESUAIAN MODEL
Untuk mengetahui apakah model dengan variabel
dependen tersebut merupakan model yang sesuai.
H0 : model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan
hasil prediksi model)
H1 : model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan
hasil prediksi model)
statistik uji :
dengan
ok
2
(o k n' k k ) 2
k 1 n' k k (1 k )
g
y
n 'k
j 1
k
n 'k
j 1
j
jumlah variabel respon pada grup ke- k
m j ˆ j
n' k
rata-rata taksiran probabilitas
m j banyaknya observasi yang memiliki nilai ˆ j
n' k banyaknya observasi pada grup ke- k
Daerah Penolakan H0 adalah jika 2 hitung ≥ 2 (db,α) dengan db=g-2.
TINJAUAN STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
KANKER PAYUDARA
KEMOTERAPI
AJUVAN
KEMOTERAPI
KEMOTERAPI
NEO AJUVAN
KEMOTERAPI
PALIATIF
TINJAUAN NON STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
FAKTOR RASIO PADA
KEMOTERAPI KANKER
PAYUDARA
USIA
ESTROGEN RESEPTOR (ER)
PROGESTERON RESEPTOR (PR)
HER 2
GRADE
STADIUM
TINJAUAN NON STATISTIK
TINJAUAN PUSTAKA
SEMINAR TUGAS AKHIR
SUMBER DATA
VARIABEL PENELITIAN
LANGKAH ANALISIS
METODOLOGI PENELITIAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
SUMBER DATA
Data yang digunakan dalam penelitian
ini adalah data sekunder dari rekam medis
pasien kanker payudara yang melakukan
kemoterapi di Rumah Sakit “X” Surabaya
yaitu data pada tahun 2007-2010
METODOLOGI PENELITIAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
VARIABEL PENELITIAN
Variabel respon: kemoterapi yang digunakan oleh pasien
kanker payudara
• Kemoterapi Neoajuvan, diberi kode 0
• Kemoterapi Ajuvan, diberi kode 1
• Kemoterapi Paliatif, diberi kode 2
Variabel Preditor :
X1 : Usia Pasien Kanker Payudara yang melakukan kemoterapi
X2 : Estrogen Reseptor (ER) dengan kode 1 untuk yang negatif dan 2 untuk yang positif
X3 : Progesteron Reseptor (PR) dengan kode 1 untuk yang negatif dan 2 untuk yang
positif
X4 : HER2 dengan kode 1 untuk Luminal A, kode 2 untuk Luminal B, dan 3 untuk Her2
over expressing
X5 : Grade dengan kode 1 untuk Grade1 (rendah), kode 2 untuk Grade2 (sedang), dan
kode 3 untuk Grade3 (tinggi)
X6 : Stadium dengan kode 1 untuk Stadium IIIA, kode 2 untuk Stadium IIIB, kode 3
untuk Stadium IIIC, dan kode 4 untuk Stadium Paliatif
METODOLOGI PENELITIAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
langkah analisis
Studi Literatur
Perumusan masalah dan pembuatan proposal
Pengumpulan data
Analisis Data
• Analisis Deskriptif
• Analisis Regresi Logistik Multinomial
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Menentukan model regresi logistik univariat untuk setiap variabel prediktor dengan variabel
respon
Melakukan uji signifikansi parameter dari setiap model regresi logistik univariat untuk
mengetahui variabel-variabel prediktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel
respon
Menentukan model regresi logistik multinomial serentak antara variabel respon dengan
variabel-variabel prediktor yang signifikan dari langkah 2.
Melakukan pengujian secara serentak dan parsial terhadap model yang diperoleh.
Melakukan uji kesesuaian model (goodness of fit).
Menginterpretasikan model regresi logistik berganda dan odds ratio yang diperoleh.
Menghitung ketepatan klasifikasi model regresi logistik multinomial.
METODOLOGI PENELITIAN
Diagram alur analisis
METODOLOGI PENELITIAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
ANALISIS DESKRIPTIF
REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL INDIVIDU
REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL SERENTAK
UJI KESESUAIAN MODEL
KETEPATAN KLASIFIKASI MODEL
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
ANALISIS DESKRIPTIF
Kemoterapi
Paliatif
8%
Kemoterapi
Neoajuvant 15%
Kemoterapi Ajuvant
77%
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Tabel Crosstab Karakteristik Pasien Kanker Payudara di
Rumah Sakit “X” Surabaya
Jenis Kemoterapi
Variabel
Neoajuvant
Ajuvant
Jenis Kemoterapi
Paliatif
Umur
< 40
Variabel
Neoajuvant
Ajuvant
Paliatif
Grade
14
15.5
13
Rendah (Grade 1)
2.3
3.5
4.3
40-50
39.5
35.8
43.5
Sedang (Grade 2)
37.2
25.2
34.8
>50
46.5
48.7
43.5
Tinggi (Grade 3)
60.5
71.3
60.9
100
100
100
100
100
100
ER
Stadium
Negatif
37.2
31.9
43.5
Stadium IIIA
7
51.3
13
Positif
62,8
68.1
46.5
Stadium IIIB
20.9
24.3
8.8
100
100
100
Stadium IIIC
7
20.4
4.3
65.1
4
73.9
100
100
100
PR
Negatif
51.2
42.9
65.2
Positif
48.8
57.1
34.8
100
100
100
Luminal A
39.5
31.4
43.5
Luminal B
25.6
32.7
30.4
Her2 Over-expressing
34.9
35.9
26.1
100
100
100
Paliatif
Her2
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Tabel Regresi Logistik Multinomial individu
Logit
Umum
1. Ajuvant
2. Paliatif
Variabel
B
Wald
P-value
Exp
(B)
Konstanta
Umur
Konstanta
Umur
1.626
0.001
-0.344
-0.006
4.167
0.002
0.078
0.054
0.041
0.966
0.780
0.816
Konstanta
ER = 1
Konstanta
1.741
-0.237
-0.731
69.640
0.469
4.688
0.000
0.494
0.030
0.789
1.298
1.001
1. Ajuvant
0.994
2. Paliatif
ER
1. Ajuvant
2. Paliatif
ER = 1
0.261
0.246
0.620
Konstanta
1.815
59.513
0.000
PR = 1
-0.332
0.990
0.494
Konstanta
-0.965
5.396
0.030
0.582
1.190
0.620
PR
1. Ajuvant
2. Paliatif
PR = 1
Logit
HER2
Grade
1. Ajuvant
2. Paliatif
0.789
1.298
Stadium
1. Ajuvant
2. Paliatif
Variabel
B
Wald
Pvalue
Konstanta
HER2 = 1
HER2 = 2
Konstanta
HER2 = 1
HER2 = 2
1.686 35.994
0.257 0.435
0.220 0.263
-0.916 3.598
0.386 0.379
0.464 0.462
0.000
0.510
0.608
0.058
0.538
0.497
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
1.823 74.418
0.256 0.056
-0.553 2.451
-0.619 3.487
0.619 0.182
-0.074 0.018
0.000
0.813
0.117
0.062
0.670
0.892
Konstanta
-1.135
8.774
0.003
Stadium = 1
Stadium = 2
Stadium = 3
Konstanta
Stadium = 1
Stadium = 2
Stadium = 3
4.790 46.941
2.945 31.412
3.865 29.764
-0.499 2.634
0.499 0.327
-1.005 1.432
-0.600 0.252
0.000*
0.000*
0.000*
0.105
0.567
0.232
0.616
Exp
(B)
0.773
1.246
1.471
1.591
1.292
0.575
1.857
0.929
120.29
6
19.012
47.704
1.647
0.366
0.549
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
UJI MULTIKOLINIERITAS
Variabel
Chi-Square
P-value
Keputusan
Kesimpulan
Variabel
Chi-Square
P-value
Keputusan
Kesimpulan
X1X2
3.762
0.152
GagalTolak H0
Independen
X2X5
39.704
0
Tolak H0
dependen
X1X3
8.371
0.015
Tolak H0
dependen
X2X6
2.215
0.529
GagalTolak H0
Independen
X1X4
2.381
0.666
GagalTolak H0
Independen
X3X4
12.404
0.002
Tolak H0
dependen
X1X5
2.972
0.562
GagalTolak H0
Independen
X3X5
22.753
0
Tolak H0
dependen
X1X6
1.671
0.947
GagalTolak H0
Independen
X3X6
4.454
0.215
GagalTolak H0
Independen
X2X3
167.426
0
Tolak H0
dependen
X4X5
40.886
0
Tolak H0
dependen
X2X4
18.499
0
Tolak H0
dependen
X4X6
4.174
0.653
GagalTolak H0
Independen
X5X6
13.427
0.037
Tolak H0
dependen
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
UJI BACKWARD ELIMINATION
Logit
Stadium
Variabel
Konstanta
Stadium = 1
1.
Ajuvant Stadium = 2
Stadium = 3
Konstanta
Stadium = 1
2.
Paliatif Stadium = 2
Stadium = 3
0 (x) =
B
-1,135
4,79
2,945
3,865
-0,499
0,499
-1,005
-0,6
Wald
Pvalue
8,774 0,003
46,941 0.000*
31,412 0.000*
29,764 0.000*
2,634 0,105
0,327 0,567
1,432 0,232
0,252 0,616
Exp (B)
120,296
19,012
47,704
1,647
0,366
0,549
Adapun fungsi logit untuk variabel
stadium adalah :
g1(x)= -1,135 + 4,790 Stadium(1) +
2,945 Stadium(2) + 3,.865
Stadium(3)
g2(x)= -0,499 + 0,499 Stadium (1) 1,005 Stadium(2) - 0,600 Stadium(3)
1
1 exp(-1,135 4,790 Stadium(1) ) exp (0,499 0,499 Stadium(1) )
1 (x) =1 exp(-1,135 2,945Stadium(2)) exp (0,499 - 1,005 Stadium(2))
exp( 1,135 2,945 Stadium(2) )
exp (0,499 - 0,600 Stadium(3) )
2 (x) =1 exp(-1,135 3,865
Stadium(3) ) exp (0,499 - 0,600 Stadium(3) )
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Tabel Probabilitas Kemoterapi Ditinjau Dari Variabel Stadium
Variabel
Stadium
Stadium IIIA
Stadium IIIB
Stadium IIIC
Paliatif
Jenis Kemoterapi
Neoajuvant
Ajuvant
Paliatif
0.02
0.14
0.06
0.52
0.95
0.83
0.92
0.17
0.02
0.03
0.02
0.31
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
KETEPATAN KLASIFIKASI MODEL
Prediksi
Observasi
Kemoterapi
Neoajuvant
Kemoterapi Kemoterapi Kemoterapi Ketepatan
Neoajuvant
Ajuvant
Paliatif
Klasifikasi
28
15
0
65,1 %
Kemoterapi
Ajuvant
9
217
0
96,0 %
Kemoterapi
Paliatif
17
6
0
0%
Persentase
Total
18,5 %
81,5 %
0%
83,9 %
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Regresi logistik multinomial univariat dengan var.
Respon variabel stadium
Logit
Umum
1. Stadium
IIIB
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
ER
1. Stadium
IIIB
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
PR
1. Stadium
IIIB
Variabel
Konstanta
B
Wald
P-value
-0,53
0,447
0,504
Umur
-0,002
0,012
0,914
Konstanta
Umur
Konstanta
Umur
-0,11
-0,016
-0,819
0
0,016
0,839
0,93
0
0,899
0,36
0,335
0,996
Konstanta
ER = 1
Konstanta
ER = 1
Konstanta
ER = 1
-0,563
-0,154
-0,759
-0,438
-0,873
0,156
9,08
0,224
14,498
1,37
17,737
0,215
0,003
0,636
0
0,242
0
0,643
Konstanta
PR = 1
-0,679
0,142
10,698
0,215
0,001
0,643
Exp (B)
0,998
0,984
1
0,857
0,646
1,169
1,153
Logit
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
HER2
1. Stadium
IIIB
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
Grade
1. Stadium
IIIB
2. Stadium
IIIC
3. Stadium
Paliatif
Variabel
Konstanta
PR = 1
Konstanta
PR = 1
B
-0,8
-0,226
-1,099
0,562
Wald
13,694
0,431
20,82
2,898
P-value
0
0,512
0
0,089*
Konstanta
-0,495
3,801
0,051
HER2 = 1
HER2 = 2
Konstanta
HER2 = 1
HER2 = 2
Konstanta
HER2 = 1
HER2 = 2
0,062
-0,456
-0,718
-0,185
-0,385
-0,941
0,421
-0,71
0,029
1,427
6,927
0,204
0,784
10,19
1,113
0,029
0,865
0,232
0,008
0,652
0,376
0,001
0,291
0,865
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
-0,577
-0,542
-0,205
-0,962
0,962
0,126
10,052
0,215
0,311
22,78
1,309
0,105
0,002
0,643
0,577
0
0,253
0,746
Konstanta
Grade = 1
Grade = 2
-1,193
1,193
0,97
29,473
1,99
7,627
0
0,158*
0,005*
Exp (B)
0,789
1,755
1,064
0,634
0,831
0,699
1,524
0,932
0,582
0,814
2,618
1,134
3,296
2,637
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Regresi logistik multinomial serentak dengan var.
Respon variabel stadium
Logit
1. Stadium IIIB
2. Stadium IIIC
3. Stadium
Paliatif
Variabel
B
Wald
P-value
Exp (B)
Konstanta
PR = 1
-0,605
0,91
6,057
0,081
0,014
0,776
1,095
Grade = 1
-0,508
0,187
0,666
0,602
Grade = 2
-0,176
0,21
0,647
0,839
Konstanta
PR = 1
-0,877
-0,17
10,644
0,221
0,001
0,639
0,844
Grade = 1
0,901
1,122
0,29
2,462
Grade = 2
0,073
0,032
0,858
1,075
Konstanta
PR = 1
-1,841
1,009
29,015
7,475
0
0,006*
2,743
Grade = 1
1,606
3,368
0,066*
4,984
Grade = 2
1,319
11,748
0,001*
3,74
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Uji Kesesuaian MODEL
Hipotesis :
H0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi
dengan kemungkinan hasil prediksi model)
H1 : Model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi
dengan kemungkinan hasil prediksi model)
Berdasarkan tabel Goodness-of-Fit yang terdapat pada lampiran,
didapatkan P-value sebesar 0,923 yang berarti gagal tolak H0 pada α = 5
persen, sehingga dapat dikatakan bahwa model yang terbentuk sudah
sesuai, tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan
kemungkinan prediksi model
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
KETEPATAN KLASIFIKASI MODEL
Prediksi
Stadium Stadium Stadium Stadium
Observasi
IIIA
IIIB
IIIC
Paliatif
Stadium IIIA
114
0
2
6
Stadium IIIB
62
0
1
3
Stadium IIIC
44
0
3
3
Stadium Paliatif
41
0
2
11
Persentase Total 89,4%
0,0 %
2,7 %
7,9 %
Ketepatan
Klasifikasi
93,4%
0,0 %
6%
20,4%
43,8 %
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
Dari model stadium diatas dapat dilanjutkan untuk menentukan regresi
logistik dengan variabel responnya yaitu kemoterapi dan variabel
prediktornya yaitu stadium. Adapun hasil regresi logistiknya dapat
dilihat pada Tabel di bawah ini.
Logit
(Kemoterapi)
1. Ajuvant
2. Paliatif
Variabel
B
Wald
P-value
Konstanta
Stad.Pred = 1
Stad.Pred = 3
0,773
0,944
20,115
2,454
3,233
275,283
Konstanta
Stad.Pred = 1
-0,405
-0,315
0.395
0,199
0,530
0,656
Stad.Pred = 3
19,348
~
~
Exp (B)
0,117
0,072*
2,570
0,000* 5,442*108
0,730
2,527*108
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
KESIMPULAN
SARAN
KESIMPULAN DAN SARAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
KESIMPULAN
KESIMPULAN DAN SARAN
SEMINAR TUGAS AKHIR
sARAN
Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa pasien kanker
payudara di rumah sakit X Surabaya sebagian besar melakukan
kemoterapi Adjuvant. Dan masih ada beberapa variabel penduga yang
masih belum berpengaruh secara signifikan terhadap jenis kemoterapi.
Oleh karena itu apabila akan dilakukan penelitian selanjutnya dapat
ditambahkan atau diganti variabel yang diduga seperti usia menstruasi
maupun riwayat keluarga atau faktor genetik yang mungkin
mempengaruhi jenis kemoterapi. Karena pada penelitian ini hanya
variabel stadium yang berpengaruh secara signifikan terhadap jenis
kemoterapi.
KESIMPULAN DAN SARAN
SEMINAR PROPOSAL
TUGAS AKHIR
Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. John Wiley and Sons, New York
Anonim_a. (2011). Definisi Penyakit Kanker. http://www.neosavata.com/tag/arti-kanker
(Kamis, 9 Februari 2012, 03.16 WIB)
Anonim_b. (2012). 5 Jenis Kanker yang Paling Mematikan. www.forumkami.net (Kamis, 9
Februari 2012, 03.19 WIB)
Anonim_c. (2011). Kanker Payudara Pembunuh Nomor Dua. www.surabayapost.co.id
(Kamis, 9 Februari 2012, 03.16 WIB)
Anonim_d. (2009). Mengenal Jenis-Jenis Pengobatan Kanker.
http://majalahkesehatan.com/mengenal-jenis-jenis-pengobatan-kanker/ (Kamis, 23
Februari 2012, 03.41 WIB)
Anonim_e. (2012). Kemoterapi. http://cancerhelps.co.id (Kamis, 23 Februari 2012, 03.35
WIB)
Anonim_f. (2012). Penyebab kanker payudara. http://cancerhelps.co.id (Sabtu, 17 Maret
2012, 16.15 WIB)
Anonom_g. (2007). Stadium dan Grade dalam Kanker Payudara. http://wikipedia.co.id
(Jum’at, 13 April 2012, 01.22)
Azwar, B. (2010). Kemoterapi untuk kanker payudara. www.suaradokter.com (Kamis, 23
Februari 2012, 03.33 WIB)
DAFTAR PUSTAKA
SEMINAR PROPOSAL
TUGAS AKHIR
Chandra, Y. (2009). “Gambaran Pengetahuan Wanita Tentang Sadari Sebagai Deteksi Dini Kanker Payudara di
Kelurahan Petisah Tengah Tahun 2009”. Universitas Sumatra Utara, Medan
Fahrmeir, and Tutz. (1994). Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models. Springer-Verlag.
New-York. Inc.
Hadi, T. (2007). Pilihan Terapi pada Kanker Payudara. http://tentangkanker.com/2011/pilihan-terapi-padakanker-payudara/ (Kamis, 23 Februari 2012, 03.46 WIB)
Hosmer, D.W., and Lemenshow. (2000). Applied Logistic Regression. John Wiley and Sons. USA
Hutami, A. S. (2011). “Hubungan Wanita Menyusui Kurang dari 2 Tahun dengan Kejadian Kanker Payudara di
Rumah Sakit Onkologi Surabaya”. Universitas Airlangga, Surabaya
Indra, R. (2008). Klasifikasi Penderita Kanker Payudara dengan Pendekatan Metode Regresi Logistik.
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
Nasution, R. dan Yusad Y. (2004). “Faktor-faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Kanker Payudara
pada Penderita Wanita di Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan Tahun 2004”. Universitas Sumatra
Utara, Medan
Wahyuni N. (2009).”Mekanisme Penyakit Estrogen Karsinogenesis pada Kanker Payudara.
http://ningrumwahyuni.wordpress.com (Jum’at, 15 April 2012, 12.20)
Rahmawati, N. A. (2009). “Hubungan Tingkat Pengetahuan Tentang Kanker Payudara Dengan Praktik
Pemeriksaan Payudara Sendiri (Sadari) Pada Wanita Di Dusun Kauman, Tamanan, Banguntapan,
Bantul”. Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta
http://www.syafir.com/2011/
Syarifuddin, M. (2011). Penyebab Terjadinya Kanker Payudara.
01/19/penyebab-terjadinya-kanker-payudara. (Sabtu, 17 Maret, 16.23 WIB)
DAFTAR PUSTAKA