Abstrak — Kanker  serviks  merupakan  kanker  yang menyerang  area  bawah  rahim.  Pengobatan  kanker  serviks tergantung pada besarnya ukuran dan stadium kanker. Kasus rekurensi  sering  terjadi  walaupun  pengobatan  awal  telah dilakukan. Salah satu rumah sakit yang  menyediakan fasilitas terapi untuk  pasien  kanker serviks  adalah RSUD  dr. Soetomo Surabaya.  Permasalahannya  adalah  bagaimana  klasifikasi pasien  kanker  serviks  di  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya  yang rekuren  dan  tidak  rekuren  berdasarkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  rekurensi  kanker  serviks  dan  mengetahui faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  rekurensi  kanker serviks.  Rekurensi  yang  dimaksudkan  di  penelitian  ini  adalah kembalinya  pasien  kanker  serviks  ke  RSUD  dr.  Soetomo karena penyakit yang sama. Data yang digunakan merupakan data sekunder, yang diperoleh dari rekam medis pasien kanker serviks  di  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya  pada  tahun  2014 dengan jumlah data sebanyak 810 pasien. Berdasarkan analisis yang  telah  dilakukan,  pasien  yang  rekuren  lebih    banyak dibandingkan  pasien  yang  tidak  rekuren  dengan  persentase sebesar  57,78  persen  untuk  yang  rekuren.  Klasifikasi  CART menghasilkan  bahwa  variabel  yang  paling  berpengaruh terhadap  rekurensi  kanker  serviks  adalah  variabel  jenis pengobatan  yang  dijalani  oleh  pasien,  selain  itu  variabel  usia, status  anemia  dan  status  penyakit  penyerta  juga  berpengaruh terhadap rekurensi  kanker serviks. Ketepatan  klasifikasi yang diperoleh untuk data prediksi sebesar 69,14 persen.
Kata Kunci —Klasifikasi, CART, kanker serviks, rekurensi

## I. PENDAHULUAN
ANKER serviks merupakan salah satu penyebab utama kematian dibanyak negara terutama negara berkembang  [1].  Kanker  serviks  merupakan  kanker  yang menyerang  area  bawah  rahim  [2].  Penyebab  utama  kanker serviks  adalah  HPV  ( Human  Papilloma  Virus ).  Virus  ini ditemukan pada 77% perempuan yang terjangkit HIV positif dan sisa nya kepada wanita siapa saja [3]. Penyebab banyak kematian pada kaum wanita adalah HPV tipe 16 dan 18[4].
Pengobatan  kanker  serviks  tergantung  pada  besarnya ukuran  kanker dan stadium  kanker [5]. Namun, pengobatan pada  stadium  awal  tidak  menjamin  dapat  menyembuhkan keanker  serviks.  Kasus  rekurensi  sering  terjadi  setelah pengobatan  awal  dilakukan.  Rekurensi  yang  dimaksudkan dalam penelitian ini adalah kembalinya pasien ke RSUD dr. Soetomo  Surabaya  setelah  melakukan  perawatan  sebelum- nya.
RSUD  (Rumah  Sakit  Umum  Daerah)  dr.  Soetomo Surabaya  merupakan  rumah  sakit  yang  menjadi  pusat rujukan  terutama  untuk  kawasan  Indonesia  Timur.  Selain itu,  rumah  sakit  ini  merupakan  salah  satu  rumah  sakit  yang
menyediakan layanan kesehatan yang menyediakan fasilitas terapi  untuk  pasien  kanker  serviks  [6].  Poli  Onkologi  Satu Atap  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya  tahun  2013  menunjuk- kan  bahwa  kanker  serviks  menempati  urutan  kedua terbanyak  di  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya  dan  mempunyai kecenderungan meningkat dari tahun ke tahun[7].
Terdapat beberapa faktor resiko yang diduga berpengaruh  terhadap  rekurensi  kanker  serviks,  yaitu  usia, status  anemia,  stadium,  jenis  pengobatan  yang  dijalani, status komplikasi dan status penyakit penyerta. Permasalahannya  adalah  bagaimana  klasifikasi  pasien kanker serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya yang rekuren dan tidak rekuren berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi  rekurensi  kanker  serviks  dan  mengetahui faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  rekurensi  kanker serviks.  Terdapat  berbagai  macam  metode  klasifikasi,  yaitu CART ( Classification And Regression Trees ), CHAID ( Chi- Square Automatic Interaction Detection ), SVM dan metode klasifikasi  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  metode  yang digunakan adalah klasifikasi CART karena dapat mengklasifikasikan data baru secara efisien.
Metode  CART  ( Classification  and  Regression  Trees ) merupakan  suatu  metode  statistika  nonparametrik  yang dapat  menggambarkan  hubungan  antara  variabel  respon (dependen)  dengan  satu  atau  lebih  variabel  prediktor (variabel  independen).  Tujuan  utama  CART  adalah  untuk mendapatkan  suatu  kelompok  data  yang  akurat  sebagai penciri dari suatu pengklasifikasian[8].
Penelitian  menggunakan  analisis  CART  yang  dilakukan oleh  Nuriyah  (2013)  menghasilkan  bahwa  hasil  ketepatan klasifikasi  CART  lebih  baik  dibandingkan  metode  CHAID [9].  Sedangkan  penelitian  mengenai  kanker  serviks  yang dilakukan oleh Novitasari (2014) menghasilkan bahwa jenis kanker  dan  stadium  kanker  serviks  berpengaruh  terhadap rekurensi kanker serviks [10].
Data  yang  diambil  merupakan  data  kedatangan  kedua pasien  ke  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya.  Selain  itu,  data yang  digunakan  merupakan  data  kanker  serviks  tahun  2014 yang melakukan rawat inap.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Classification And Regression Trees (CART) Clasification  and  Regression  Trees (CART)  merupakan salah  satu  metode  atau  algoritma  dari  teknik  pohon keputusan ( decision tree ). Metode yang dikembangkan oleh Leo Breiman, Jerome H. Friedman, Richard A. Olshen, dan Charles  J.  Stone  ini  merupakan  teknik  klasifikasi  dengan

## Penggunaan Metode

## Classification and Regression Trees (CART) untuk Klasifikasi
Rekurensi Pasien Kanker Serviks  di RSUD Dr.

## Soetomo Surabaya
Siti Holis Sumartini dan Santi Wulan Purnami Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : santi_wp@statistika.its.ac.id
K
menggunakan  algoritma  penyekatan  rekursif  secara  biner ( binary recursive partitioning ) [11].
Ilustrasi dari struktur pohon klasifikasi ditunjukkan pada Gambar  1.  Simpul  awal  disebut parent  note dinotasikan  t 1 , simpul dalam dinotasikan dengan t 2 , t 3 , t 4 , t 7 , t 9 dan t 10 , serta simpul  akhir  ( terminal  nodes )  dinotasikan  dengan  t 5 ,  t 6 ,  t 8 , t 11 ,  t 12 ,  t 13 ,  t 14 ,  dan  t 15 dimana  setelahnya  tidak  ada  lagi pemilahan.
CART akan menghasilkan pohon klasifikasi jika variabel respon  mempunyai  skala  kategorik  dan  akan  menghasilkan pohon  regresi  jika  variabel  respon  berupa  data  kontinu  [6]. Tujuan  utama  CART  adalah  untuk  mendapatkan  suatu kelompok  data  yang  akurat  sebagai  penciri  dari  suatu pengklasifikasian.
Sumber: Breiman  L.,  Friedman  J.H.,  Olshen  R.A.,  &  Stone  C.J.  (1993).
Clasification and Regression Trees (CART) Gambar 1. Struktur Pohon Klasifikasi
Algoritma  CART  melalui  tiga  tahapan,  yaitu  pembentu- kan  pohon  klasifikasi,  pemangkasan  pohon  klasifikasi  dan penentuan pohon klasifikasi optimum.
1. Pembentukan pohon klasifikasi
Tahap  inidiawali  dengan  menentukan  variabel  dan threshold untuk  dijadikan  pemilah  tiap  simpul.  Tahapan pembentukan pohon klasifikasi terdiri dari:
a. Pemilahan Pemilah
Data  yang  digunakan  merupakan  sampel  data learning .
Himpunan bagian yang dihasilkan dari proses pemilahan harus  lebih  homogen  dibandingkan  pemilahan  sebelum- nya.  Fungsi  keheterogenan  yang  digunakan  adalah Indeks  Gini  karena  akan  selalu  memisahkan  kelas dengan  anggota  paling  besar/kelas  terpenting  dalam simpul  terlebih  dahulu.  Fungsi  Indeks  Gini  ditunjukkan pada persamaan (1).      
    1 , , | | j i j i t i p t j p t i (1)
Dengan p(j|t) adalah  proporsi  kelas j pada  simpul t dan p(i|t) adalah proporsi kelas i pada simpul t .
Pemilahan  yang  terpilih  akan  membentuk  suatu himpunan  kelas  yang  disebut  simpul.  Simpul  tersebut akan  melakukan  pemilahan  secara  rekursif  sampai diperoleh terminal  nodes .  Tahapan  berikutnya  adalah menentukan kriteria goodness of split untuk mengevaluasi  pemilah  dari  pemilah  s  pada  simpul  t dengan rumus:
          R R L L t i p t i p t i t s i t s      , ,  (2)
Pemilah yang menghasilkan ϕ ( s,t ) lebih tinggi merupakan  pemilah  terbaik  karena  mampu  mereduksi heterogenitas lebih tinggi.
b. Penentuan Simpul Terminal
Pengembangan pohon akan berhenti apabila pada simpul terdapat  pengamatan  berjumlah  kurang  dari  atau  sama dengan  5  ( n  ≤ 5)  [5].  Selain  itu,  proses  pembentukan pohon  juga  akan  berhenti  apabila  sudah  mencapai batasan  jumlah  level  yang  telah  ditentukan  atau  tingkat kedalaman ( depth ) dalam pohon maksimal. c. Penandaan Label Kelas
Penentuan label  kelas pada simpul  terminal berdasarkan aturan jumlah terbanyak, yaitu jika
      t N t N t j p j j max | 0  (3)
Label  kelas  untuk  simpul  terminal t adalah j 0 yang memberikan  nilai  dugaan  kesalahan  pengklasifikasian pada  simpul t yang  paling  kecil  sebesar r ( t )  =  1  - max j p ( j|t ). 2. Pemangkasan pohon klasifikasi
Pohon yang dibentuk dengan aturan pemilah dan kriteria goodness of split berukuran sangat besar karena penghentian pohon berdasarkan banyaknya amatan pada simpul terminal atau  besarnya  tingkat  kehomogenan.  Ukuran  pohon  yang besar  dapat  dapat  memunculkan  adanya overfitting ,  akan tetapi  apabila  pengamatan  pohon  dibatasi  dengan  ketepatan batas tertentu, maka dapat terjadi kasus underfitting . ukuran pohon  yang  layak  dapat  dilakukan  dengan  pemangkasan pohon dengan ukuran cost complexity minimum [5].     T T R T R ~     (4)
merupakan  kombinasi  linear  biaya  dan  kompleksitas pohon  yang  dibentuk  dengan  menambahkan cost  penalty bagi  kompleksitas  terhadap  biaya  kesalahan  klasifikasi pohon. Selanjutnya,  dilakukan  pencarian  pohon  bagian T(α)<Tmax yang meminimumkan yaitu       T R T R T T    min max   (5)
3. Penentuan pohon klasifikasi optimum Penduga  pengganti  yang  sering  digunakan  apabila pengamatan  yang  ada  tidak  cukup  besar  adalah Cross Validation  Estimate .  Pengamatan  dalam  L  dibagi  secara random  menjadi V bagian  yang saling lepas dengan  ukuran kurang  lebih  sama  besar  untuk  setiap  kelas.  Pohon  T (v) dibentuk  dari  sampel learning ke- v dengan v =1,2,…, V . dimisalkan d (v) (x) adalah  hasil  pengklasifikasian,  maka penduga sampel uji untuk R ( T t (v) ) adalah sebagai berikut.
            N L j x n n v v t v n n j x d X N T R , ) ( 2 ) ( 1
(6)
Dengan V N
N v  adalah jumlah pengamatan dalam L v .
B. Ukuran Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan  klasifikasi  digunakan  untuk  mengetahui apakah  data  diklasifikasikan  dengan  benar  atau  tidak  [12]. Beberapa  cara  yang  umum  digunakan  untuk  mengukur ketepatan  klasifikasi  adalah  melalui  perhitungan  APER, sensitivity , specivicity , dan akurasi. Tabel untuk menghitung ketepatan klasifikasi ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Ketepatan Klasifikasi
Observasi
Y Prediksi Y Total 1 2
1 n 11 n 12 N 1. 2 n 21 n 22 N 2. Total N .1
N .2 N
Pemilah 5 Pemilah 7 Pemilah 4 t 15 t 14 t 8 Pemilah 2 t 10 t 11 Pemilah 3 Pemilah 8 Pemilah 6 t 6 t 17 Pemilah 1 t 1 t 12 t 16 t 3 t 2 t 4 t 5 t 7 t 9 t 13
N n n
APER 21 12  
(7)
. 1 11 N n y
Sensitivit  (8)
. 2 22 N n y
Specificit  (9)
  N n n APER
Akurasi 22 11 1    (10)
Cross  Validation merupakan  salah  satu  teknik  untuk menilai/menvalidasi keakuratan sebuah model yang dibangun berdasarkan dataset tertentu. Data yang digunakan dalam  proses  pembangunan  model  disebut  data training , sedangkan  data  yang  akan  digunakan  untuk  menvalidasi model disebut data testing [13].
C.  Gambaran Mengenai Kanker Serviks
Kanker  serviks  menyerang  daerah  leher  rahim  yang disebabkan  infeksi  virus  HPV  yang  tidak  sembuh  dalam waktu  lama[4].  Penyebab  banyak  kematian  pada  kaum wanita adalah virus HPV 16 dan 18, virus ini sangat mudah berpindah  dan  menyebar,  tidak  hanya  melalui  cairan,  tetapi juga berpindah melalui sentuhan kulit [14].
Kasus  rekurensi  kanker  serviks  sering  terjadi  setelah dilakukan  pengobatan  kanker  serviks.  Rekurensi  yang dimaksudkan dalam penelitian ini adalah kembalinya pasien ke  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya  setelah  melakukan pengobatan  sebelumnya.  Faktor-faktor  penyebab  rekurensi kanker  serviks  diantaranya  anemia[15],  usia[16][17], komplikasi[18],  jenis  dan  stadium  kanker[19][20]  dan  jenis pengobatan[17].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A.  Sumber Data dan Variabel Penelitian Variabel  dependen  yang  digunakan  adalah  status rekurensi  kanker  serviks.  Rekurensi  yang  dimaksudkan adalah  kembalinya  pasien  ke  RSUD  dr.  Soetomo  karena penyakit yang sama, terdiri dari.
Y = 1 jika tidak rekuren Y = 2 jika rekuren Sedangkan variabel independen yang digunakan adalah
Tabel 2.  Variabel Independen Variabel Nama Variabel Kategori Skala X 1 Usia Pasien - Rasio X 2 Status Anemia 1 : Tidak ada 2 : Ada Nominal X 3 Stadium kanker serviks 0 : Stadium 0 1: Stadium I 2 : Stadium II 3 : Stadium III 4 : Stadium IV Ordinal X 4 Jenis  pengobatan yang dijalani pasien 1 : Transfusi PRC 2 : Kemoterapi 3 : Kemoterapi & Tranfusi PRC 4 : Operasi Nominal X 5 Status Komplikasi 1 : Tidak ada 2 : Ada Nominal X 6 Status Penyakit Penyerta 1 : Bukan Penyakit Penyerta 2: Penyakit Penyerta Nominal
B. Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah.
1. Mendeskripsikan pasien kanker serviks dengan melakukan analisis statistika deskriptif.
2. Membagi data menjadi dua bagian dengan metode 5-fold cross  validation .  Selanjutnya  membandingkan  hasil ketepatan klasifikasi dari setiap fold untuk data learning dan testing .  Kombinasi  data  yang  dipilih  adalah kombinasi  data  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi dan jumlah terminal nodes yang tidak terlalu banyak.
3. Melakukan metode klasifikasi CART melalui tahapan:
a. Membentuk  pohon  klasifikasi  maksimal  mengguna- kan data learning dengan langkah-langkah berikut.
1. Melakukan  pemilihan  pemilah  dari  variabel prediktor  berdasarkan  aturan  pemilahan  indeks gini, kemudian hasil pemilahan dievaluasi dengan menggunakan kriteria gooness of split .
2. Menentukan terminal nodes .
3. Melakukan  penandaan  label  kelas  pada terminal nodes berdasarkan  aturan  jumlah  terbanyak  dari tiap kelas yang ada pada variabel respon.
b. Memangkas  pohon  ( pruning )  berdasarkan  kriteria cost complexity minimum .
c. Memilih  pohon  klasifikasi  yang  optimal  dengan test sample estimates .
d. Menghitung  ketepatan  klasifikasi  pohon  dengan Akurasi, sensitivity dan specificity .

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A.  Deskripsi Karakteristik Pasien
Gambaran  karakteristik  pasien  kanker  serviks  di  RSUD dr.  Soetomo  Surabaya  akan  diberikan  berdasarkan  keenam faktor  yang  berpengaruh  terhadap  rekurensi  kanker  serviks. Rekurensi yang dimaksudkan merupakan kembalinya pasien ke  RSUD  dr.  Soetomo  setelah  melakukan  perawatan sebelumnya.
Karakteristik mengenai status rekurensi kanker serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Deskripsi Status Rekurensi Kanker Serviks
Gambar    2  menjelaskan  bahwa  dari  810  pasien,  57,78 persen  atau  sebanyak    468  pasien  rekuren  kanker  serviks, sedangkan  sisanya  sebanyak  342  pasien  tidak  rekuren kanker serviks.
Karakteristik  pasien  berdasarkan  usia  disajikan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Karakteristik Pasien Berdasarkan Usia (Tahun) Status Rekurensi Mean  Varians  Min Median  Max
Tidak Rekuren 50,620 86,008 27 50 79 Rekuren 49,346 63,777 27 49 72
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  rata-rata  usia  pasien  yang tidak  rekuren  dan  pasien  rekuren  tidak  jauh  berbeda,  yaitu
50,62  untuk  pasien  yang  tidak  rekuren  dan  49,346  pada pasien  rekuren,  begitu  juga  dengan  median  dan  usia minimumnya. Penjelasan lebih lengkap mengenai karakteristik usia pasien dapat dilihat di Tabel 3.
Selanjutnya,  deskripsi  faktor  status  anemia,  stadium kanker  serviks,  jenis  terapi  yang  dijalani  pasien,  status komplikasi  dan  status  penyakit  penyerta  disajikan  dengan pie chart berikut.

## Gambar 3. Deskripsi Status Anemia
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pasien  kanker serviks  di  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya  tahun  2014  tidak mengalami  anemia,  ditunjukkan  oleh  persentase  sebesar 68,40 persen atau sebanyak 554 pasien.

## Gambar 4. Deskripsi Stadium Kanker Serviks
Berdasarkan  faktor  stadium  pada  Gambar  4,  pasien kanker  serviks  di  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya  tahun  2014 cenderung menderita kanker serviks stadium III, ditunjukkan  oleh  persentase  sebesar  63,33  persen  atau sebanyak 513 pasien.

## Gambar 5. Deskripsi Jenis Pengobatan yang Dijalani oleh Pasien
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pasien menjalani  pengobatan  kemoterapi,  yang  ditujukkan  oleh persentase sebesar 62,10 persen atau sebanyak 503 pasien.
Gambar 6. Deskripsi Status Komplikasi
Gambar  6  menjelaskan  bahwa  mayoritas  pasien  tidak mengalami  komplikasi,  yang  ditunjukkan  oleh  persentase sebesar 77,90 persen atau sebanyak 631 pasien.
Gambar 7 menjelaskan bahwa mayoritas penyakit kanker serviks yang diderita oleh pasien bukan merupakan penyakit penyerta,  melainkan  sebagai  penyakit  utama,  yang ditunjukkan  oleh  persentase  sebesar  94,57  persen  atau sebanyak 766 pasien.
Gambar 7. Deskripsi Status Penyakit Penyerta
B.  Analisis    CART  untuk  Klasifikasi  Rekurensi  Pasien Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya.
Data pengamatan yang digunakan untuk mengklasifikasi- kan  pasien  kanker  serviks  sebesar  810  pengamatan.  Data tersebut  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data learning dan data testing .  Pembagian  data  menjadi  dua  bagian  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  suatu  model  yang  optimal. Pembagian data learning dan testing ini menggunakan cross validation .  Pada  penelitian  ini  menggunakan 5-fold  cross validation .
Langkah pertama dalam analisis klasifikasi CART  adalah pembentukan pohon klasifikasi maksimal dengan menentukan  variabel  pemilah  dan  nilai  variabel  ( threshold ) dari  beberapa  kemungkinan  pemilah.  Dari  berbagai kemungkinan  pemilah  tersebut,  kemudian  menghitung Indeks  Gini.  Selanjutnya  hasil  perhitungan  indeks  gini digunakan untuk menentukan goodness of split dari masing- masing  pemilah.  Pemilah  yang  terpilih  adalah  variabel pemilah dan threshold yang memiliki nilai goodness of split tertinggi.  Konstruksi  pohon  maksimal  yang  terbentuk disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Konstruksi Pohon Maksimal
Gambar  7  menjelaskan  bahwa  hasil  pohon  klasifikasi maksimal  terbentuk  berukuran  besar,  yaitu  dengan  jumlah terminal  nodes sebanyak  84  dan  tingkat  kedalaman  sebesar 17.
Karena  pohon  yang  terbentuk  berukuran  besar,  maka langkah  selanjutnya  adalah  pemangkasan  pohon  maksimal. Pemangkasan  dilakukan  dengan  memilih  pemangkasan dengan  nilai relative  cost minimum,  seperti  yang  disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Urutan Pembentukan Pohon Klasifikasi Tree Number Terminal Nodes Test Set Relative Cost Resubstitution Relative Cost Complexity Parameter 1 84 0,743 ± 0,034 0,454 0,000 19* 5 0,629 ± 0,033 0,593 0,003 20 4 0,653 ± 0,033 0,603 0,005 21 3 0,653 ± 0,033 0,618 0,008 22 2 0,657 ± 0,033 0,639 0,010
* Pohon Klasifikasi Optimal
Setelah  dilakukan  pemangkasan,  langkah  selanjutnya adalah  memilih  pohon  klasifikasi  optimal.  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  pohon  klasifikasi  yang  terpilih  adalah ukuran  pohon  sebesar  19  dengan  jumlah terminal  nodes sebanyak  5.  Pohon  klasifikasi  optimum  yang  terbentuk disajikan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Pohon Klasifikasi Optimum
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  variabel  jenis  pengobat- an yang dijalani oleh pasien kanker serviks (X 4 ) merupakan variabel  pemilah  utama  dan  paling  menentukan  klasifikasi pasien  kanker  serviks.  Selanjutnya  variabel  yang  juga menentukan  klasifikasi  pasien  kanker  serviks  adalah variabel  usia  (X 1 ),  status  anemia  (X 2 )  dan  status  penyakit penyerta (X 6 ). Karakteristik simpul terminal yang mengklasifikasikan data menjadi salah satu dari kedua status rekurensi dijelaskan sebagai berikut.
1. Simpul terminal 1 terdiri dari 307 pasien kanker serviks yang  diprediksi  sebagai  pasien  yang  tidak  rekuren kanker  serviks.  Karakteristik  pasien  pada  simpul  ini adalah pasien kanker serviks yang menjalani pengobatan transfusi PRC, kombinasi kemoterapi dan transfusi PRC, dan operasi.
2. Simpul  terminal  2  terdiri  dari  19  pasien  kanker  serviks yang  diprediksi  sebagai  pasien  yang  tidak  rekuren kanker  serviks.  Karakteristik  pasien  pada  simpul  ini adalah  pasien  kanker  serviks  yang  memiliki  anemia, berusia  kurang  dari  atau  sama  dengan  72,5  tahun  dan menjalani pengobatan kemoterapi.
3. Simpul  terminal  3  terdiri  dari  14  pasien  kanker  serviks yang  diprediksi  sebagai  pasien  yang  tidak  rekuren kanker  serviks.  Karakteristik  pasien  pada  simpul  ini adalah  pasien  kanker  serviks  yang  penyakit  kanker serviks  yang  dideritanya  merupakan  penyakit  penyerta, tidak  memiliki  anemia,  berusia  kurang  dari  atau  sama dengan 72,5 tahun dan menjalani pengobatan kemoterapi.
4. Simpul terminal 4 terdiri dari 463 pasien kanker serviks yang  diprediksi  sebagai  pasien  yang  rekuren  kanker serviks.  Karakteristik  pasien  pada  simpul  ini  adalah pasien kanker serviks yang penyakit kanker serviks yang dideritanya  bukan  merupakan  penyakit  penyerta,  tidak memiliki anemia, berusia  kurang dari atau sama dengan 72,5 tahun dan menjalani pengobatan kemoterapi.
5. Simpul  terminal  5  terdiri  dari  7  pasien  kanker  serviks yang  diprediksi  sebagai  pasien  yang  tidak  rekuren kanker  serviks.  Karakteristik  pasien  pada  simpul  ini adalah pasien kanker serviks yang berusia lebih dari 72,5 tahun dan menjalani pengobatan kemoterapi.
Karakteristik  pasien  kanker  serviks  berdasarkan kelima simpul terminal adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Karakteristik Pasien Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo
Tidak Rekuren Rekuren  Pasien yang menjalani pengobatan transfusi PRC, kemoterapi & transfusi PRC
dan operasi
 Pasien yang menjalani pengobatan kemoterapi yang berusia ≤ 72.5 tahun dan ada anemia  Pasien yang menjalani pengobatan kemoterapi yang berusia ≤  72.5 tahun, tidak ada anemia dan kanker serviks yang dideritanya merupakan penyakit penyerta
 Pasien yang menjalani pengobatan kemoterapi dan berusia > 72.5 tahun
 Pasien yang menjalani pengobatan kemoterapi yang berusia ≤ 72.5 tahun, tidak ada anemia dan kanker serviks yang dideritanya bukan penyakit penyerta
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  ketepatan klasifikasi  dari  pohon  CART  yang  diperoleh.  Hasil ketepatan  klasifikasi  untuk  data learning ditunjukkan  pada Tabel 6.
Tabel 6. Evaluasi Performansi pada Data Learning Fold Akurasi Sensitivity Specificity 1 76,85% 74,73% 78,40% 2 78,40% 72,53% 82,67% 3 77,62% 72,66% 81,10% 4 79,01% 73,72% 82,89% 5 76,85% 71,17% 81,02% Rata-rata 77,75% 72,96% 81,22%
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  model  yang  terbaik ditunjukkan oleh fold 4 karena memiliki nilai akurasi paling tinggi,  yaitu  sebesar  79,01  persen.  Rata-rata  akurasi  untuk data learning sebesar 77,75 persen. Selain itu, rata-rata nilai
sensitivitas  dan  spesifisitas  masing-masing  sebesar  72,96 persen dan 81,22 persen.
Sedangkan  ketepatan  klasifikasi  untuk  data  prediksi ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Ketepatan Klasifikasi Untuk Data Prediksi Observasi Prediksi Total Tidak rekuren Rekuren Tidak rekuren 222 120 342 Rekuren 130 338 468 Total 352 458 810 Perhitungan  akurasi, sensitivity dan specificity untuk data testing adalah sebagai berikut.
Akurasi % 14 , 69 % 100 810 338 222          
Sensitivity
% 91 , 64 % 100 342 222         
Specificity % 22 , 72 % 100 468 338         
Dari perhitungan yang dilakukan, nilai akurasi untuk data  prediksi  sebesar  69,14  persen,  maka  dapat  dikatakan bahwa pohon optimal yang terbentuk sudah baik dan sesuai jika  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  baru. Sedangkan  nilai sensitivity dan specificity masing-masing adalah sebesar 64,91 persen dan 72,22 persen.

## V. KESIMPULAN / RINGKASAN
Karakteristik  pasien  kanker  serviks  berdasarkan  status rekurensi  kanker  serviks  diperoleh  bahwa  mayoritas  pasien mengalami  rekuren  kanker  servik.  Rata-rata  usia  pasien yang tidak rekuren adalah 50,62 tahun dan pada pasien yang rekuren  sebesar  49,32  tahun.  Selain  itu,  mayoritas  pasien menderita  stadium  III,  menjalani  pengobatan  kemoterapi, tidak  ada  komplikasi  dan  bukan  merupakan  penyakit penyerta.  Klasifikasi  CART  menghasilkan  rata-rata  nilai akurasi  untuk  data  learning  sebesar  77,75  persen  dan  69,14 persen  untuk  data  prediksi.  Jumlah terminal  nodes yang terbentuk sebanyak 5, yaitu 4 terminal nodes diklasifikasikan  sebagai  pasien  yang  tidak  rekuren  kanker serviks,  dan  1 terminal  nodes diklasifikasikan  sebagai pasien  yang  rekuren  kanker  serviks.karakteristik  pasien berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  rekurensi kanker serviks adalah.
- Karakteristik  pasien  yang  tidak  rekuren  adalah  pasien yang menjalani pengobatan transfusi PRC, kemoterapi & transfusi  PRC  dan  operasi;  pasien  yang  menjalani pengobatan  kemoterapi  yang  berusia  ≤  72.5  tahun  dan ada  anemia;  pasien  yang  menjalani  pengobatan kemoterapi yang berusia ≤  72.5 tahun, tidak ada anemia dan kanker serviks yang dideritanya merupakan penyakit penyerta;  dan  pasien  yang  menjalani  pengobatan kemoterapi dan berusia > 72.5 tahun
- Karakteristik  pasien  yang  rekuren  adalah  pasien  yang menjalani  pengobatan  kemoterapi  yang  berusia  ≤  72.5 tahun,  tidak  ada  anemia  dan  kanker  serviks  yang dideritanya bukan penyakit penyerta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World Health Organization. (2010). World Cancer Report . WHO
Press
[2] Nurlaila,  I  dan  Hadi,  Miftachul.  (2014). Kanker:  Pertumbuhan Terapi dan Nonmedis . Diperoleh dari:
http://www.nano.lipi.go.id/utama.cgi?artikel&1187593839. Diakses tanggal 27 Maret 2015
[3] Almarogi,  S.  (2015). Gejala  dan  Penyebab  Kanker  Serviks . Diperoleh  dari  :  http://www.infosehat.id/  gejala-penyebab- kanker-serviks/.Diakses tanggal 26 Maret 2015
[4] Meilinda,  T.  (2014). Kanker  serviks .  Diperoleh  dari: http://mahasiswa.ung.ac.id/811412083/home/2014/12/9/makalah- kanker-serviks.html. Diakses tanggal: 27 Maret 2015
[5] Chamim.  (2006). Buku  Acuan  Nasional  Onkologi .  In:  M  Farid Aziz, Adrijojo, Abdul Bari Saifuddin, editors. Penentuan stadium klinik  dan  pembedahan  kanker  ginekologi.  Jakarta  :  Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirohadjo. p. 173 - 181
[6] Mauliddah,  N.  F.  (2014). Kualitas  Hidup  Berdasarkan Karakteristik  Pasien  Kanker  Serviks  yang  telah  Melakukan Terapi  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya .  Skripsi  Fakultas Kesehatan Masyarakat Universeitas Jember
[7] Dewi,  C.  C.  (2013). Pengaruh  Terapi  Menulis  Terhadap Penurunan  Tingkat  Kecemasan  Pasien  Kanker  Serviks  Stadium Lanjut di  POSA RSUD  Dr. Soetomo Surabaya .  Skripsi  Program Studi Pendidikan Bidan Universitas Airlangga
[8] Breiman  L.,  Friedman  J.H.,  Olshen  R.A.,  &  Stone  C.J.  (1993). Classification  And  Regression  Trees .  New  York:  Chapman  And Hall
[9] Nuriyah.  (2013). Perbandingan  Metode  Chi-Square  Automatic Interaction  Detection  (CHAID)  dan  Classification  And Regression Trees (CART) dalam Menentukan Klasifikasi Alumni UIN  Sunan  Kalijaga  Berdasarkan  Masa  Studi .  Skripsi  Program Sarjana  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri Sunan Kalijaga
[10] Novitasari,  D.A.  (2014). Analisis  Survival  pada  Data  Rekurensi dengan  Menggunakan  Counting  Process  Approach  dan  Model PWP-GT Study Kasus: Data Kanker Serviks di Rumah Sakit Dr. Soetomo  Surabaya .  Tesis  Program  Magister  Jurusan  Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember
[11] Lewis,  M.D  dan  Roger,  J.  (2000). An  Introducion  to Classification  and  Regression  Trees (CART)  Analysis .  Annual Meeting of Society For Academic Emergency. California, UCLA Medical Center
[12] Agresti,  A.  (2002). Categorical  Data  Analysis .  John  Wiley  and Sons, Inc., New York
[13] Schneider,  J.,  1997. Carnegie  Mellon  University  :  School  of Computer Science. [Online] Available at:
http://www.cs.cmu.edu/~schneide/tut5/node42.html
[14] Yamato,  K.,  Fen,  J.,  Kobuchi,  H.,  Nasu,  Y.,  Yamada,T., Nishihara,  T.,  et  al.  (2006).  Induction  of  Cell  Death  in  Human Papillomavirus 18-Positive Cervical Cancer Cells by E6 SIRNA. Cancer Gene Therapy . 13: 234-241.
[15] Dunst, J., Kuhnt, T.,Strauss, H.,Krause, U., Pelz, T.,  Koelbl, H., et  al.  (2003).  Anemia  in  Cervical  Cancers  :  Impact  on  Survival, Pattern  of  Relapse,  and  Association  with  Hipoxia  and Angiogenesis. International Journal of Radiation . 56. 778 – 787
[16] Loka, A., Tsukuma, H., Ajiki, W., Oshima, A. (2005). Influence Of  Age  On  Cervical  Cancer  Survival  in  Japan. Journal  Oxford JJCO . 35. 464 – 469
[17] Lee, Y-Y., Kim, T-J., Kim, J-Y., Choi, C, H., Do, I-G., Song, S, Y., et al (2013). Genetic Profiling to Predict Recurrence of Early Cervical Cancer. Journal Gynecologic Oncology. 13. 650 – 654
[18] Matsuura,  Y.,  Kawagoe,  T.,  Toki,  N.,  Tanaka,  M.,  Kashimura, M.  (2006).  Long-standing  Complications  after  Treatment  for Cancer of the Uterine Cervix  – Clinical Significance of Medical Examination at 5 years after Treatment. International Journal of Gynecological Cancer . 16. 294 – 297
[19] Choi,  M.,  Fuller,  C,  D.,  Thomas,  C.  R.,  Wang,  S,  J.  (2008). Conditional Survival In Ovarian Cancer : Result From The SEER Dataset 1988 – 2001. Journal Gynecologic Oncology . 109. 203 – 209
[20] Novitasari,  D.A.  (2014). Analisis  Survival  pada  Data  Rekurensi dengan  Menggunakan  Counting  Process  Approach  dan  Model PWP-GT Study Kasus: Data Kanker Serviks di Rumah Sakit DR. Soetomo  Surabaya .  Tesis  Program  Magister  Jurusan  Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember