Pohon keputusan (Decision tree)
Langkah 4: Analisis sensitivitas (AS)
3. Memutuskan metode dan melakukan analisis sensitivitas, apakah DSA atau PSA
Contoh-contoh analisis sensitivitas
One way sensitivity analysis, menjelaskan variasi nilai parameter yang memengaruhi perubahan pada hasil pemodelan. Intinya, teknik ini menun-jukkan perubahan hanya pada satu parameter dalam satu waktu. Teknik ini dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan, bermanfaat untuk menilai para-meter yang dirasa menjadi pemicu hasil pemodelan (key driven).
Contoh seorang modeler ingin menguji parameter mana yang paling berpengaruh terhadap hasil pemodelan, maka ia mengembangkan asumsi perubahan yang spesifik terhadap angka-angka pada parameter kunci.
Misalnya semua parameter dicoba ditingkatkan menjadi 20% lebih tinggi dan diturunkan sebesar 20% dari nilai asli. Setiap parameter yang berubah, ia akan merekam setiap persentase yang berpengaruh terhadap luaran yang dievaluasi. Hasil AS dapat dilihat dalam bentuk diagram tornado.
134
Gambar II-6 menunjukkan perubahan yang terjadi ketika modeler mencoba menaikkan dan menurunkan nilai parameter sebesar 20%. Perlu dicermati apakah perubahan tersebut signifikan atau tidak, apakah terjadi perubahan dalam ICER (meningkat atau menjadi lebih tinggi). Selisih (gap) antara hasil setelah dilakukan dibanding dengan sebelum dilakukan AS yang (cukup) besar, mengindikasikan bahwa ketidakpastian (uncertainty) model tersebut (cukup) tinggi. Misal nilai probabilitas untuk pengobatan yang sukses diturunkan sebanyak 20% maka perubahan dalam cost effectiveness ratio dapat lebih dari 10%. Atau, discount rate jika dikurangi sebanyak 20% maka perubahan cost effectiveness ratio menurun hampir 20% dari sebelumnya.
Gambar II-6. Diagram tornado.
Sumber: Taylor, What is sensitivity analysis? Available at: www.whatisseries.co.uk,. Hayward Medical Communication, 2009.
Meskipun diagram Tornado berguna untuk memperlihatkan dampak peru-bahan parameter terhadap luaran yang terjadi, namun analisis ini tidak membantu menggambarkan tingkat keyakinan (confidence) akan model.
Misalkan, apabila tingkat kepercayaan (level of confidence) pada suatu parameter sangat rendah, maka akan sangat beralasan apabila input salah satu parameter salah (misalnya data yang tidak tersedia). Sebagai contoh, dibutuhkan data mengenai dampak dari suatu obat terhadap mortalitas pasien (long term). Ketika data yang tersedia untuk obat hanya untuk 1 bulan
135
sementara data untuk parameter lain adalah untuk 20 tahun, maka hal tersebut akan berdampak terhadap nilai SE (standar error).
Selanjutnya, bentuk teknik ini dapat menggambarkan nilai tertinggi dan nilai terendah yang mungkin dari suatu parameter. Definisi “mungkin”
dalam konteks ini dapat berbeda pada suatu model dengan model lainnya, tetapi paling tidak dapat disajikan nilai interval kepercayaan atau dinilai angka kisaran dalam model dan membandingkan dengan hasil publikasi studi lain.
Analisis berikutnya yang sangat penting untuk diperhatikan dan dipelajari adalah threshold analysis. Analisis jenis ini membandingkan nilai yang diper-oleh dari suatu evaluasi ekonomi dengan nilai batas yang dapat diterima (kemampuan suatu negara untuk menanggung beban biaya tersebut atau willingness to pay, WTP). Misalnya, ditetapkan nilai threshold di Inggris adalah sebesar £20,000. Contoh hasil analisis adalah seperti ilustrasi berikut (Gambar II-7).
Gambar tersebut menunjukkan bahwa nilai intervensi yang dikaji akan berada di bawah threshold (£20,000) hanya jika nilai ICER intervensi berada di bawah angka £270. Jika biaya dari intervensi yang dikaji meningkat, maka efektivitas biaya menjadi berkurang atau lebih rendah (di atas threshold).
Multiway sensitivity analysis menjelaskan hubungan dari dua atau lebih parameter. Misalnya dua parameter kunci yaitu biaya dan luaran atau efek, menghasilkan kombinasi dari nilai-nilai dengan kisaran yang ditetapkan.
Interprestasi dari multiway sensitivity analysis akan menjadi rumit dengan semakin banyaknya parameter dalam pemodelan. Suatu metode yang biasanya digunakan untuk menilai interval kepercayaan suatu parameter adalah dengan mencermati nilai ekstrem, mempelajari variasi semua parameter dengan skenario kasus yang “terbaik” dan “terburuk”, yang dipi-lih berdasarkan perspektif dari intervensi yang dinilai. Sebagai contoh, dalam satu skenario dengan nilai yang paling optimis parameter yang dipilih dilihat dari nilai IK yang berhubungan dengan input-nya.
Gambar II-8 menunjukkan AS dua arah atau two way sensitivity analysis, dengan melihat parameter efektivitas dan harga dari intervensi. Dalam AS
136
tersebut efektivitas dinaikkan ke angka 40% dan harga mencapai £700.
Tampak bahwa nilai ICER akan terus berubah, sampai terlihat mana yang dibawah threshold <£20,000, dan mana yang lebih dari batas maksimum.
Tampak hasilnya bahwa kenaikan efektivitas sebesar 40% dan harga £500 memiliki ICER £13,165.
Gambar II-7. Contoh ilustrasi analisis threshold.
Sumber: Taylor, What is sensitivity analysis? Available at: www.whatisseries.co.uk,.
Hayward Medical Communication, 2009.
Probabilitistic sensitivity analysis (PSA). Pada sebagian besar model, setiap parameter disajikan sebagai point estimate value. Misal probabilitas sukses intervensi 60% dengan IK 95% antara 42% sampai 77%. Dalam PSA, selain memilih satu nilai pada setiap parameter terpilih, dengan bantuan aplikasi komputer (simulasi atau running model) dianalisis juga distribusi dari parameter dalam model. Kisaran ditentukan oleh: nilai rata-rata, standard deviasi, bentuk dari sebaran data. Parameter harus selalu diper-hatikan nilainya, angka probabilitas harus selalu antara 0 sampai 1, dan biaya tidak akan pernah berbentuk negatif. Setiap kali simulasi model berjalan, maka aplikasi komputer melakukan randomisasi pada setiap para-
137
Gambar II-8. Contoh ilustrasi AS dua arah (two way).
Sumber: Taylor, What is sensitivity analysis? Available at: www.whatisseries.co.uk,.
Hayward Medical Communication, 2009.
meter dan merekam hasilnya, dan memberi gambaran variasi (biasanya randomisasi/running model dilakukan sebanyak 1000 kali atau lebih). Hasil dari aplikasi perangkat lunak ini disajikan dalam bentuk cost effectiveness plane, dengan sebaran nilai berbentuk scatter plot. Setiap satu titik nilai me-nunjukkan incremental biaya dan incremental efektivitas dari intervensi.
Pada Gambar II-9 tampak bahwa input relatif “tidak pasti” (uncertain), yang dapat dilihat sebaran angka incremental cukup lebar pada hasil pemodelan.
Berbeda dengan gambar selanjutnya, pada model yang sama, tetapi input memiliki tingkat kepercayaan (level of confidence) yang tinggi, menghasilkan sebaran yang lebih padat dan sempit. Perlu diingat bahwa rerata hasil setiap model adalah identik, hanya tingkat kepercayaan yang berbeda. Sebagai ilustrasi, pada AS garis threshold bisa saja diubah atau dinaikkan, misalnya pada contoh menggunakan perspektif UK nilainya £30,000. Gambar II-9 memperlihatkan ketidakpastian yang tinggi, karena sebaran scatterplot yang
138
Gambar II-9. Contoh ilustrasi Cost effectiveness plane (A).
Sumber: Taylor, What is sensitivity analysis? Available at: www.whatisseries.co.uk,.
Hayward Medical Communication, 2009.
luas, sebagian ada di atas threshold (garis putus-putus), dan ada beberapa plot dengan QALY yang menurun (angka minus) dan sebaran biaya yang mencapai nilai sampai £40,000, bahkan ada beberapa nilai biaya yang minus.
Meskipun secara kasat mata terlihat pertambahan QALY bersamaan dengan perubahan biaya, tetapi hasil pemodelan memiliki ketidakpastian tinggi, sehingga harus hati-hati menginterpretasi dan menggunakan informasi yang dihasilkan.
Alternatif lain adalah melakukan analisis lanjutan untuk mendapatkan gambaran hasil yang lebih baik, dengan menggunakan diagram cost-effectiveness plane (CE plane). Gambar II-10 menunjukkan ketidakpastian tidak begitu terlihat, plot terlihat padat, berada di bawah garis threshold, yang menggambarkan bahwa intervensi sangat potensial cost effective. Dengan bertambahnya QALY nilai incremental cost umumnya berada pada sekitar
£20,000, dengan kenaikan yang tidak terlalu besar, meski ada beberapa nilai dalam titik-titik plot yang melewati garis putus-putus. Setelah membaca hasil cost effectiveness plane, langkah berikut yaitu menganalisis cost effective-ness acceptibility curve (CEAC). Garis horizontal pada CEAC menunjukkan
139
kisaran nilai dari WTP (willingness to pay) dari terendah sampai tertinggi, sementara garis vertikal menggambarkan peluang dari intervensi untuk menjadi cost effective.
Gambar II-10.Contoh ilustrasi cost effectiveness plane (B).
Sumber: Taylor, What is sensitivity analysis? Available at: www.whatisseries.co.uk,. Hayward Medical Communication, 2009.
Model 1 pada CEAC menunjukkan bahwa untuk WTP £30,000/QALY gained memiliki peluang 67% untuk menjadi cost-effective, sementara model 2 memiliki peluang 98%. Walau rerata nilai cost effectiveness pada kedua model sama, pembuat keputusan lebih yakin pada model kedua karena peluang untuk menjadi cost-effective jauh lebih tinggi.
Untuk interpretasi hasil PTK yang baik, maka hasil studi CEA atau CUA harus diinterpretasi dengan benar, termasuk bagaimana ICER diperoleh dan interpetasinya, serta threshold yang digunakan. Hasil analisis dalam pemo-delan berupa cost effectiveness plane dan cost effectiveness acceptibility curve dimanfaatkan untuk menjelaskan hasil evaluasi ekonomi kita.
140
Gambar II-11. Ilustrasi cost effectiveness acceptibility curve (CEAC).
Sumber: Taylor, What is sensitivity analysis? Available at: www.whatisseries.co.uk,. Hayward Medical Communication, 2009.