Analisis Pemakaian Kemoterapi Pada Kasus

(1)

Analisis Pemakaian Kemoterapi Pada Kasus Kanker Payudara dengan

Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial (Studi Kasus Pasien di

Rumah Sakit

“X”

Surabaya)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

Oleh : Arief Yudissanta

(1310 105 018)

(2)

PENDAHULUAN

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

LATAR BELAKANG

RUMUSAN MASALAH

TUJUAN

MANFAAT

(3)

PENDAHULUAN

LATAR BELAKANG

KANKER

KANKER PAYUDARA

KEMOTERAPI

(4)

PENDAHULUAN

RUMUSAN

MASALAH

TUJUAN

1. Faktor-faktor apa saja

yang mempengaruhi

pasien kanker payudara

terhadap cara

kemoterapi?

2. Bagaimana

pengklasifikasian pasien

kanker payudara

terhadap cara

kemoterapi?

1. Menentukan

faktor-faktor apa saja yang

mempengaruhi pasien

kanker payudara

terhadap cara

kemoterapi.

2. Mengetahui klasifikasi

pasien kanker payudara

terhadap cara

kemoterapi.

(5)

PENDAHULUAN

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

MANFAAT

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.

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

(6)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

TINJAUAN PUSTAKA

T

INJAUAN

S

TATISTIK

(7)

TINJAUAN PUSTAKA

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).



Regresi

logistik

Model Regresi logistik

 

x

Persamaan Regresi

Linear dalam x

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

(8)

TINJAUAN PUSTAKA

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR



Regresi

logistik

MULTINOMIAL

Model Regresi logistik Multinomial

 



_



_

Dengan menggunakan transformasi logit akan didapatkan dua fungsi

logit g

1

(x), g

2

(x).

Dari dua fungsi logit tersebut maka didapatkan model regresi logistik

trichotomous

sebagai berikut :

(9)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR



PENGUJIAN

PARAMETER



Uji

Parsial

Untuk

mengetahui

signifikansi

parameter

terhadap

variabel respon.

H

0

:

i 0

H

1

:



i 0

, dengan i = 0, 1, 2, ...k

Statistik uji :

) ˆ ( ˆ

i i

SE W

 



Daerah penolakan H

0

adalah jika

W  Z/2

atau

W2 



2(v,)

dengan

derajat bebas

v

TINJAUAN PUSTAKA

(10)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

TINJAUAN PUSTAKA



Uji

Serentak

Untuk mengetahui apakah model telah tepat (

signifikan

)

dan

untuk

memeriksa

kemaknaan

koefisien

secara

(11)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

TINJAUAN PUSTAKA

Untuk mengetahui apakah model dengan variabel

dependen tersebut merupakan model yang sesuai.



UJI

KESESUAIAN

MODEL

H

0

: model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan

hasil prediksi model)

H

1

: model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan

hasil prediksi model)

statistik uji :



jumlah variabel respon pada grup ke- k





rata-rata taksiran probabilitas



j

m

banyaknya observasi yang memiliki nilai



ˆ

j



k

n

'

banyaknya observasi pada grup ke- k

Daerah Penolakan H

0

adalah jika



2hitung

≥



2 (db,α)

dengan db=g-2.

(12)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

TINJAUAN PUSTAKA

TINJAUAN

NON

STATISTIK

KEMOTERAPI

AJUVAN

KEMOTERAPI

NEO AJUVAN

(13)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

TINJAUAN PUSTAKA

TINJAUAN

NON

STATISTIK

FAKTOR RASIO PADA

KEMOTERAPI KANKER

PAYUDARA



USIA



ESTROGEN

RESEPTOR (ER)



PROGESTERON

RESEPTOR (PR)



HER 2

(14)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

METODOLOGI PENELITIAN

S

UMBER

D

ATA

V

ARIABEL

P

ENELITIAN

(15)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

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



SUMBER

DATA

(16)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR



Variabel respon: kemoterapi yang digunakan oleh pasien

kanker payudara



VARIABEL

PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN

• Kemoterapi Neoajuvan, diberi kode 0

• Kemoterapi Ajuvan, diberi kode 1

• Kemoterapi Paliatif, diberi kode 2



Variabel Preditor :

X

₁

: Usia Pasien Kanker Payudara yang melakukan kemoterapi

X

₂

: Estrogen Reseptor (ER) dengan kode 1 untuk yang negatif dan 2 untuk yang positif

X

₃

: Progesteron Reseptor (PR) dengan kode 1 untuk yang negatif dan 2 untuk yang

positif

X

₄

: HER2 dengan kode 1 untuk Luminal A, kode 2 untuk Luminal B, dan 3 untuk Her2

over expressing

X

₅

: Grade dengan kode 1 untuk Grade1 (rendah), kode 2 untuk Grade2 (sedang), dan

kode 3 untuk Grade3 (tinggi)

(17)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR



Studi Literatur



langkah

analisis

METODOLOGI PENELITIAN



Analisis Data

• Analisis Deskriptif

• Analisis Regresi Logistik Multinomial

1. Menentukan model regresi logistik univariat untuk setiap variabel prediktor dengan variabel

respon

2. Melakukan uji signifikansi parameter dari setiap model regresi logistik univariat untuk

mengetahui variabel-variabel prediktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel

respon

3. Menentukan model regresi logistik multinomial serentak antara variabel respon dengan

variabel-variabel prediktor yang signifikan dari langkah 2.

4. Melakukan pengujian secara serentak dan parsial terhadap model yang diperoleh.

5. Melakukan uji kesesuaian model (

goodness of fit

).

6. Menginterpretasikan model regresi logistik berganda dan

odds ratio

yang diperoleh.

7. Menghitung ketepatan klasifikasi model regresi logistik multinomial.



Perumusan masalah dan pembuatan proposal

(18)



Diagram

alur

analisis

(19)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

ANALISIS DESKRIPTIF

REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL INDIVIDU

REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL SERENTAK

UJI KESESUAIAN MODEL

(20)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN



ANALISIS

DESKRIPTIF

Kemoterapi Neoajuvant 15%

Kemoterapi Ajuvant 77% Kemoterapi

(21)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Tabel Crosstab Karakteristik Pasien Kanker Payudara di

Rumah Sakit

“X” Surabaya

Variabel

Jenis Kemoterapi

Neoajuvant Ajuvant Paliatif

Umur

< 40 14 15.5 13

40-50 39.5 35.8 43.5

>50 46.5 48.7 43.5

100 100 100

ER

Negatif 37.2 31.9 43.5

Positif 62,8 68.1 46.5

100 100 100

PR

Negatif 51.2 42.9 65.2

Positif 48.8 57.1 34.8

100 100 100

Her2

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

Variabel

Jenis Kemoterapi

Neoajuvant Ajuvant Paliatif

Grade

Rendah (Grade 1) 2.3 3.5 4.3

Sedang (Grade 2) 37.2 25.2 34.8

Tinggi (Grade 3) 60.5 71.3 60.9

100 100 100

Stadium

Stadium IIIA 7 51.3 13

Stadium IIIB 20.9 24.3 8.8

Stadium IIIC 7 20.4 4.3

Paliatif 65.1 4 73.9

(22)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Logit Variabel B Wald P-value Exp (B)

Umum

1. Ajuvant Konstanta 1.626 4.167 0.041

Umur 0.001 0.002 0.966 1.001 2. Paliatif Konstanta -0.344 0.078 0.780

Umur -0.006 0.054 0.816 0.994 ER

ER = 1 -0.237 0.469 0.494 0.789 2. Paliatif Konstanta -0.731 4.688 0.030

HER2

1. Ajuvant KonstantaHER2 = 1 1.686 35.9940.257 0.435 0.0000.510 0.773 HER2 = 2 0.220 0.263 0.608 1.246

2. Paliatif KonstantaHER2 = 1 -0.9160.386 3.5980.379 0.0580.538 1.471 HER2 = 2 0.464 0.462 0.497 1.591 Grade

1. Ajuvant KonstantaGrade = 1 1.823 74.4180.256 0.056 0.0000.813 1.292 Grade = 2 -0.553 2.451 0.117 0.575

2. Paliatif KonstantaGrade = 1 -0.6190.619 3.4870.182 0.0620.670 1.857 Grade = 2 -0.074 0.018 0.892 0.929 Stadium

1. Ajuvant

Konstanta -1.135 8.774 0.003

Stadium = 1 4.790 46.941 0.000*

120.29 6 Stadium = 2 2.945 31.412 0.000* 19.012

Stadium = 3 3.865 29.764 0.000* 47.704

2. Paliatif

Konstanta -0.499 2.634 0.105

Stadium = 1 0.499 0.327 0.567 1.647 Stadium = 2 -1.005 1.432 0.232 0.366 Stadium = 3 -0.600 0.252 0.616 0.549 ER = 1 0.261 0.246 0.620 1.298

PR

PR = 1 -0.332 0.990 0.494 0.789 2. Paliatif Konstanta -0.965 5.396 0.030

PR = 1 0.582 1.190 0.620 1.298

Logit Variabel B Wald valueP- Exp (B)

(23)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Variabel Chi-Square P-value Keputusan Kesimpulan

X1X2 3.762 0.152 GagalTolak H0 Independen

X1X3 8.371 0.015 Tolak H0 dependen

X2X3 167.426 0 Tolak H0 dependen

Variabel Chi-Square P-value Keputusan Kesimpulan

(24)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Logit

Variabel

B

Wald

value

P-

Exp (B)

Stadium

1. Ajuvant

Konstanta

-1,135

8,774

0,003

Stadium = 1

4,79 46,941 0.000*

120,296

Stadium = 2

2,945 31,412 0.000*

19,012

Stadium = 3

3,865 29,764 0.000*

47,704

2. Paliatif

Konstanta

-0,499 2,634

0,105

Stadium = 1

0,499 0,327

0,567

1,647

Stadium = 2

-1,005 1,432

0,232

0,366

Stadium = 3

-0,6 0,252

0,616

0,549



UJI

BACKWARD

ELIMINATION

Adapun fungsi logit untuk variabel

stadium adalah :

g

₁

(x)= -1,135 + 4,790 Stadium(1) +

2,945 Stadium(2) + 3,.865

Stadium(3)

g

₂

(x)= 0,499 + 0,499 Stadium (1)

-1,005 Stadium(2) - 0,600 Stadium(3)

(25)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Variabel

Jenis Kemoterapi

Neoajuvant

Ajuvant

Paliatif

Stadium

Stadium IIIA

0.02

0.95

0.02 Stadium IIIB

0.14

0.83

0.03 Stadium IIIC

0.06

0.92

0.02 Paliatif

0.52

0.17

0.31

(26)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN



KETEPATAN

KLASIFIKASI

MODEL

Observasi

Prediksi

Kemoterapi

Neoajuvant

Kemoterapi

Ajuvant

Kemoterapi

Paliatif

Klasifikasi

Ketepatan

Kemoterapi

Neoajuvant

28

15

0 65,1 %

Kemoterapi

Ajuvant

9

217

0 96,0 %

Kemoterapi

Paliatif

17

6

0 0 %

Persentase

(27)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Logit Variabel B Wald P-value Exp (B)

Umum 1. Stadium

IIIB

Konstanta -0,53 0,447 0,504

Umur -0,002 0,012 0,914 0,998 2. Stadium

IIIC Konstanta_Umur _-0,016-0,11 0,016_0,839 0,899_0,36 _0,984 3. Stadium

Paliatif KonstantaUmur -0,8190 0,930 0,3350,996 1 ER

1. Stadium

IIIB KonstantaER = 1 -0,563-0,154 0,2249,08 0,0030,636 0,857 2. Stadium

IIIC Konstanta_{ER = 1} -0,759_-0,438 14,498_1,37 _0,2420 _0,646 3. Stadium

Paliatif Konstanta_{ER = 1} -0,873_0,156 17,737_0,215 _0,6430 _1,169 PR

1. Stadium

IIIB KonstantaPR = 1 -0,6790,142 10,6980,215 0,0010,643 1,153

Logit Variabel B Wald P-value Exp (B) 2. Stadium

IIIC KonstantaPR = 1 -0,226-0,8 13,6940,431 0,5120 0,789 3. Stadium

Paliatif KonstantaPR = 1 -1,0990,562 20,822,898 0,089*0 1,755 HER2

1. Stadium IIIB

Konstanta -0,495 3,801 0,051

HER2 = 1 0,062 0,029 0,865 1,064 HER2 = 2 -0,456 1,427 0,232 0,634 2. Stadium

IIIC

Konstanta -0,718 6,927 0,008

HER2 = 1 -0,185 0,204 0,652 0,831 HER2 = 2 -0,385 0,784 0,376 0,699 3. Stadium

Paliatif

Konstanta -0,941 10,19 0,001

HER2 = 1 0,421 1,113 0,291 1,524 HER2 = 2 -0,71 0,029 0,865 0,932 Grade

1. Stadium IIIB

Konstanta -0,577 10,052 0,002

Grade = 1 -0,542 0,215 0,643 0,582 Grade = 2 -0,205 0,311 0,577 0,814 2. Stadium

IIIC

Konstanta -0,962 22,78 0

Grade = 1 0,962 1,309 0,253 2,618 Grade = 2 0,126 0,105 0,746 1,134 3. Stadium

Paliatif

Konstanta -1,193 29,473 0

Grade = 1 1,193 1,99 0,158* 3,296 Grade = 2 0,97 7,627 0,005* 2,637



Regresi logistik multinomial univariat dengan var.

(28)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Logit

Variabel

B

Wald

P-

value

Exp (B)

1. Stadium IIIB

Konstanta

-0,605

6,057

0,014

PR = 1

0,91

0,081

0,776

1,095

Grade = 1

-0,508

0,187

0,666

0,602

Grade = 2

-0,176

0,21

0,647

0,839

2. Stadium IIIC

Konstanta

-0,877

10,644

0,001

PR = 1

-0,17

0,221

0,639

0,844

Grade = 1

0,901

1,122

0,29

2,462

Grade = 2

0,073

0,032

0,858

1,075

3. Stadium

Paliatif

Konstanta

-1,841

29,015

0 PR = 1

1,009

7,475

0,006*

2,743

Grade = 1

1,606

3,368

0,066*

4,984

Grade = 2

1,319

11,748

0,001*

3,74



Regresi logistik multinomial serentak dengan var.

(29)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN



Uji

Kesesuaian

MODEL

Hipotesis :

H

₀

: Model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi

dengan kemungkinan hasil prediksi model)

H

₁

: Model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi

dengan kemungkinan hasil prediksi model)

(30)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN



KETEPATAN

KLASIFIKASI

MODEL

Observasi

Prediksi

Stadium

IIIA

Stadium

IIIB

Stadium

IIIC

Stadium

Paliatif

Klasifikasi

Ketepatan

Stadium IIIA

114

0

2

6 93,4%

Stadium IIIB

62

0

1

3 0,0 %

Stadium IIIC

₄₄

₀

₃

_{6 %}

Stadium Paliatif

41

0

2

11 20,4%

(31)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

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)

Variabel

B

Wald

P-

value

Exp (B)

1. Ajuvant

Konstanta

_{Stad.Pred = 1}

0,773

_0,944

2,454

_3,233

_0,072*

0,117

_2,570

Stad.Pred = 3

20,115 275,283

0,000* 5,442*10

8

2. Paliatif

Konstanta

_{Stad.Pred = 1}

-0,405

_-0,315

0.395 _0,199

0,530

_0,656

_0,730

(32)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR

KESIMPULAN DAN SARAN

K

ESIMPULAN

(33)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR



KESIMPULAN

(34)

S

EMINAR

T

UGAS

A

KHIR



sARAN

KESIMPULAN DAN SARAN

(35)

S

EMINAR

P

ROPOSAL

T

UGAS

A

KHIR

DAFTAR PUSTAKA

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)

(36)

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-pada-kanker-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,