Mandala of Health : A Scientific Journal Vol.12, No.2, September 2019, Hal. 195-205 ISSN    : 0216-3098 E-ISSN : 2615-6954 DOI: 10.20884/1.mandala. 2019.12.2.1291

## NILAI DIAGNOSTIK ULTRASONOGRAFI DOPPLER DALAM MENENTUKAN KEGANASAN TUMOR OVARIUM DIBANDINGKAN HASIL HISTOPATOLOGI
THE DIAGNOSTIC VALUE OF DOPPLER ULTRASOUND IN DETERMINING THE MALIGNANCY OF OVARIAN TUMOR COMPARED WITH RESULT OF HISTOPATOLOGY
Nurhayati 1 * , Mirna Muis 1 , Muhammad Ilyas 1
Departemen Radiologi, Fakultas Kedokteran, Universitas Hasanuddin, Jalan Perintis Kemerdekaan Km.10, Makassar, Indonesia

## ABSTRAK
Kanker  ovarium  merupakan  keganasan  organ  viseral  dan  paling  mematikan  serta dianggap silent  killer .  Ultrasonografi  (USG) Doppler adalah  teknik  pencitraan  yang  sering digunakan,  noninvasif  dan  biaya  relatif  murah  dalam  menentukan  keganasan  tumor  ovarium. Penggunaan  USG Doppler dimungkinkan  untuk  menilai  vaskularisasi  tumor  dan  nilai resistive index .  Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  nilai  diagnostik  USG Doppler dalam  menentukan keganasan  tumor  ovarium  dibandingkan  hasil  histopatologi.  Penelitian  ini  dilaksanakan  di Bagian  Radiologi  RS.  Dr.  Wahidin  Sudirohusodo  dan  RS.  Universitas  Hasanuddin,  Makassar dimulai pada bulan Juni-Agustus 2018. Metode penelitian bersifat cross sectional dengan desain uji  diagnostik.  Sebanyak  55  sampel  dengan  klinis  tumor  ovarium  umur  14-67  tahun  dilakukan pemeriksaan USG Doppler untuk menilai distribusi vaskuler, jumlah vaskuler, dan nilai resistive index ,  dilanjutkan  sistem  kategori  untuk  menentukan  sifat  tumor  jinak  atau  ganas.  Ganas,  jika terdapat  ≥  2  kriteria Doppler ganas,  dan  jinak  jika  terdapat  <  2  kriteria Doppler ganas.  Hasil diagnosis  USG Doppler dibandingkan  dengan  hasil  histopatologi.  Analisis  statistik  yang dilakukan  berdasarkan  skala  pengukuran  yaitu    uji chi-square, sensitifitas,  spesifisitas,  nilai prediksi  positif,  nilai  prediksi  negatif  dan  akurasi,  kurva  ROC  serta  nilai  diagnostik  USG Doppler dapat  ditentukan  dengan hasil histopatologi  sebagai  standar baku. Hasil penelitian  ini menunjukkan  USG Doppler memiliki  nilai  diagnostik  yang  cukup  tinggi  dalam  menilai keganasan  tumor  ovarium  dengan  sensitivitas  94,7%,  spesifisitas  70,6%,  nilai  prediksi  positif 87,8%, nilai prediksi negatif 85,7% dan akurasi 87,2%.
Kata kunci : histopatologi, tumor ovarium, USG doppler,

## ABSTRACT
Ovarian cancer is  a visceral  organ malignancy that is  lethal  and is  considered as “silent killer”. Doppler US is a technique that is non-invasive, and relatively cheap in determining the malignancy  ovarian  tumor.  This  examination  may  assessed  tumor  vascularization  and  resistive index.  This  study  aimed  to  investigate  the  diagnostic  values  of  Doppler  Ultrasound  in determining the malignancy of ovarian tumor compared with result of histopathology. This study was conducted in Radiology Department of Dr.Wahidin Sudirohusodo Hospital and Hasanuddin University  Hospital,  Makassar  from  June  through  August  2018.  It  used    the  cross  sectional diagnostic test  study method. Doppler  Ultrasound  examination was  carried on 55 samples  with clinical  sign  of  ovarian  tumor  aged  between  14-67  years  to  evaluate  the  vascular  distribution, number of vascular, and values of resistive index; followed by categorical  system  to  determine the characteristics of benign  or malignant ovarian  tumor. The lesion is  considered malignant if two  or  more  Doppler  malignant  criteria  were  found,  and  benign  if  less  than  two  criteria  were found.  The  result  of  Doppler  was  compared  to  the  result  of  histopathology.  The  statistical analysis  was  conducted  by  using  chi-square  test,  sensitivity,  spesivicity,  positive  predictive value,  negative  predictive  value,  and  accuracy,  ROC  curve  and  diagnostic  value  of  Doppler Ultrasound were determine  based on the histopatological result as a standard. This study result showed that Doppler Ultrasound had diagnostic value which was high enough to evaluate tumor malignancy with sensitivity of 94.7%, specificity of 70.6%, positive predictive value of 87.8%, negative predictive value of 85.7%, and the accuracy of 87.2%.
Keywords: doppler ultrasound, histopathology, ovarian tumor,
Penulis korespondensi:
Nurhayati Departemen Radiologi, Fakultas Kedokteran, Universitas Hasanuddin Jl.Perintis Kemerdekaan Km. 10, Makassar, 90245 Email : nurhayatimutia4@gmail.com

## PENDAHULUAN
Kanker ovarium adalah kumpulan tumor dengan histogenesis yang beraneka ragam dari indung  telur,  dapat  berasal  dari  ketiga  dermoblast  (  ektodermal,  endodermal,  dan  mesodermal) dengan  sifta-sifat  histologi  maupun  biologi  yang  beraneka  ragam.  Kanker  ovarium  merupakan keganasan  organ  viseral  dan  paling  mematikan  serta  dianggap silent  killer wanita  saat  ini. Kanker  ovarium  menjadi  kanker    kedua    terbanyak    pada  wanita  setelah  kanker  uterus,  tetapi sebagai  penyebab  kematian  terbanyak  dibandingkan    kanker  serviks  dan  kanker  korpus.  Di dunia, angka insiden kanker ovarium pada tahun 2008 adalah 9.4%.  Di Amerika Serikat kanker ovarium merupakan penyebab kematian utama dari semua kanker ginekologik. Pada tahun 2007 terdapat  22.430  kasus  baru  keganasan  ovarium  dengan  angka  kematian  yang  mencapai  kurang lebih 15.280 wanita setiap tahun. (Committee on Gynecologic Practice, 2011; Ferlay et al., 2008; Jemal et al., 2011).
Kanker  ovarium  umumnya  baru  menimbulkan  keluhan  bila  telah  menyebar  ke  rongga peritoneum  atau  organ  visera  lainnya.  Pada  tingkat  ini  penyakit  telah  mencapai  stadium  lanjut, sehingga tindakan pembedahan dan terapi adjuvan seringkali tidak menolong. Kurangnya gejala awal maupun sensitifitas skrining serta teknik deteksi dini kanker ovarium yang sulit merupakan alasan  mengapa  umumnya  saat  ditemukan  telah  berada  pada  stadium  lanjut.  Pengenalan  dini kanker  ovarium  stadium  awal  berdasarkan  pemeriksaan  fisik  saja  tidak  cukup,  sehingga  perlu dilengkapi pemeriksaan lain seperti ultrasonografi (USG), computerized tomography (CT) Scan, magnetic  resonance  imaging  (MRI)  dan  petanda  tumor  (Jung et  al., 2002;  Kim,  2004  ;  Berek, 2006).
Diagnosis  tumor  ovarium  dapat  dilakukan  Radiologi,  karena  memiliki  alat-alat  yang cukup  banyak,  seperti  USG,  CT  Scan,  MRI  dan  kedokteran  nuklir.  USG  tanpa  diragukan  lagi adalah teknik pencitraan diagnostik yang paling sering digunakan, noninvasif dengan biaya yang relatif murah (Sadek, 2006).
Terdapat  banyak  tipe  tumor  berasal  dari  ovarium.  Sekitar  80%  tumor  ovarium  adalah jinak  dan  banyak  dialami  pada  wanita  usia  20-45  tahun,  sedangkan  sisanya  adalah  ganas  yang terjadi pada wanita usia lebih tua, yaitu 45-60 tahun. Pada tumor ovarium jinak, penderita dapat diterapi  dengan  sukses  melalui  pembedahan,  mengangkat  satu  atau  bagian  dari  ovarium  yang mengandung  tumor.  Tumor  ovarium  ganas  dan  sudah  mengalami  metastasis  memerlukan penanganan yang lebih kompleks (Sadek, 2006).
USG Color  Doppler telah  menjadi  metode  baru.  Pada  beberapa  penelitian,  pencitraan aliran Color  Doppler dan Pulse  Doppler merupakan  metode  yang  berguna  untuk  membedakan massa ovarium yang jinak dengan yang  ganas. Penggunaan USG Color Doppler dimungkinkan untuk  menilai  vaskularisasi  tumor.  Meskipun  penggunaannya  masih  kontroversial,  tapi  laporan meta-analisis  menunjukkan  bahwa  penggunaan  tambahan  USG Color  Doppler dapat menurunkan tingkat positif  palsu dari hasil evaluasi morfologi tumor. Gambaran tumor ovarium yang  hipervaskuler,  vaskuler  di  sentral  dan  nilai Resistive  Index (RI)  yang  rendah  merupakan prediktor  keganasan  ovarium  pada  USG Doppler .  Penetapan  nilai cut  off Resistive  Index yang rendah berbeda-beda pada beberapa penelitian.
Buy et  al., pada  tahun  1995  melakukan  penelitian  untuk  mengevaluasi    pentingnya Doppler warna  ( colour  Doppler )  dikombinasikan  dengan  sonografi  konvensional  dalam mengkarakterisasi  massa ovarium jinak dan ganas dan untuk membandingkan hasilnya dengan analisis spectral  Doppler saja    dan  sonografi  konvensional  saja.  Hasil  penelitian  didapatkan dengan  menggunakan  sonografi  konvensional  saja,  akurasi  83%,  sensitivitas  88%,  dan spesifisitas  82%.  Menggunakan  sonografi  konvensional  dan Color  Doppler ,  akurasi  95%, sensitivitas  88%,  dan  spesifisitas  97%.  Dengan  menggunakan  analisis spectral  Doppler ,  yaitu ganas  jika    RI  ≤  0,4,  ketepatannya  adalah  77%,  sensitivitasnya  18%,  dan  spesifisitasnya  98%. Menambahkan Color  Doppler ke  sonografi    konvensional  menghasilkan  spesifisitas  dan  nilai prediktif positif yang lebih tinggi dari pada sonografi konvensional saja. Spesifisitas meningkat dari  82% menjadi 97% (p<0.001), dan nilai prediksi positif  meningkat dari 63% menjadi 91%. (Buy et al., 1995).
Penentuan sifat tumor ovarium yang jinak atau ganas menggunakan USG Doppler sendiri tanpa  dikombinasi  dengan  USG Gray-Scale sebagai  prediktor  malignansi  pre  operatif  masih dalam perdebatan para peneliti. Pada dasarnya, gambaran morfologi tumor ovarium berdasarkan USG  berkorelasi  dengan  gambaran  makroskopik  berdasarkan  hasil  histopatologi.  Korelasi  ini telah  dibuktikan  dengan  baik.  Namun,  pada  kebanyakan  kasus,  akibat  variasi  ekstrim karakteristik  makroskopik  tumor  ovarium  membuat  sulit  menegakkan  diagnosis  histologi  yang
tepat dari gambaran USG. Selain itu, teknik USG Doppler sangat tergantung operator, sehingga pengalaman  pemeriksa  sangat  mempengaruhi  hasil  yang  diperoleh  dalam  hal  sensitifitas  dan spesifitas.  Hasil  histopatologi  digunakan  sebagai gold  standard dengan  menggunakan    teknik standar  yaitu    pemotongan  paravin  ataupun  potong  beku  ( frozen  section )  yang  telah  lama digunakan  dan  telah  diterima  kesesuainnya  untuk  digunakan  dalam  klinis  termasuk  kelainan ginekologi.  Pada  keseluruhan  neoplastik,  pada  umunya  tumor  jinak  lebih  banyak  ditemukan (93,78% dibandingkan tumor ganas (4,14%) dan tumor borderline sekitar 2,07 %. (Sadek, 2006; Busmar,  2006;  Moka et  al., 2007;  Gupta  and  Jain,  2016;  Sing et  al., 2017;  Ayhan    and  Ozler, 2016; Pranab, 2018).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  nilai  diagnostik  USG Doppler dalam menentukan keganasan tumor ovarium dibandingkan hasil histopatologi sebagai gold standar.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode cross sectional dengan desain uji diagnostik untuk mengetahui  nilai  diagnostik  USG Doppler dalam  menentukan  keganasan  tumor  ovarium dibandingkan hasil  histopatologi. Populasi sampel penelitian adalah semua pasien yang dikirim ke  Bagian  Radiologi  Rumah  Sakit  Dr.  Wahidin  Sudirohusodo  dan  Rumah  Sakit  Universitas Hasanuddin Makassar untuk dilakukan pemeriksaan USG Doppler dengan klinis tumor ovarium dari  bulan  Juni-Agustus  2018.  Sampel  adalah  populasi  terjangkau  yang  memenuhi  kriteria inklusi.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  cara consecutive  sampling yaitu  semua  pasien yang  memenuhi  kriteria  dimasukkan  dalam  penelitian  sampai  besar  sampel  yang  dibutuhkan terpenuhi.

## Jalannya Penelitian
Metode  pengumpulan  data  adalah  semua  pasien  yang  memenuhi  kriteria  inklusi  dan menandatangani informed  concent menjalani  pemeriksaan  USG Doppler dengan  menggunakan transduser curve 3,5  MHz  meliputi  USG  Color Doppler untuk  menilai  jumlah  vaskuler (hipervaskuler-ganas,  avaskuler/hipovaskuler-jinak),  distribusi  vaskuler  (vaskuler  di  sentral  dan septa-ganas,  vaskuler  di  perifer-jinak)  dan  USG Spectral  Doppler untuk  mengukur Resistive Index (RI) dengan formula PSV-EDV/PSV ( RI ≤ 0,475-ganas, RI>0.475-jinak) yang sebelumnya dievaluasi  awal  dengan  USG Gray  Scale .  Penentuan  tumor  jinak/ganas  ovarium  berdasarkan sistem kategori. Prediksi  ganas jika terdapat ≥ 2 kriteria Doppler ganas, dan prediksi jinak jika terdapat  < 2 kriteria Doppler ganas.  Untuk menghindari bias dalam pengukuran ataupun dalam penentuan  tumor  jinak  atau  ganas,  maka  akan  dilakukan  penilaian  oleh  peneliti  dan  observer. Observer  adalah  konsulen  di  bagian  Radiologi.  Selanjutnya  menunggu  hasil  pemeriksaan histopatologi  dari  Bagian  Patologi  Anatomi.    Hasil  penelitian  dicatat  dalam  lembaran  format penelitian  kemudian  dilakukan  analisis  data  dan  hasilnya  disajikan  dalam  bentuk  narasi,  tabel dan grafik.

## Analisis Data
Analisis  data  terdiri  dari  analisis  deskriptif  dilakukan  untuk  melihat  karakteristik distribusi  jumlah  dan  persentase  berdasarkan  demografi  (umur,  status  menikah,  status menopause,  dan  jumlah  paritas),  distribusi  vaskuler,  jumlah  vaskuler,  dan  nilai resistive  index berdasarkan pemeriksaan USG Doppler, dan distribusi kategori hasil pemeriksaan histopatologi. Analisis bivariat menggunakan uji Chi-Square . Uji diagnostik digunakan untuk mengetahui nilai sensitivitas, spesifisitas, nilai prediksi positif, nilai prediksi negatif, dan akurasi. Pengolahan data statistik  berdasarkan  uji  diagnostik  yaitu  menilai  sensitivitas,  spesifisitas,  nilai  prediksi  positif,
nilai  prediksi  negatif,  dan  akurasi    dengan  menggunakan  tabel  2x2.  Pengolahan  data  dengan menggunakan software Statistical Programme Social Science (SPSS). Kurva ROC untuk menilai cut-off nilai Resistive Index (RI) .
Penelitian  ini  telah  mendapat  persetujuan  etik  dari  Komite  Etik  Penelitian  Kedokteran, Fakultas  Kedokteran  Universitas  Hasanuddin  dengan  nomor  :  526/H4.8.4.5.31/PP36- KOMETIK/2018.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  100  pasien  yang  diperiksa,  sebanyak  55  sampel  yang  memenuhi  kriteria  inklusi dengan  rentang  umur  14-67  tahun,  dan  sebanyak  45  sampel  diekslusi  karena  tidak  dilakukan operasi dan pemeriksaan histopatologi serta hasil histopatologi yang tidak representatif.
Tabel I. Distribusi sampel berdasarkan demografi
Sumber : Data Primer
Tabel  I  memperlihatkan  distribusi  sampel  berdasarkan  demografi.  Hasil  didapatkan kelompok umur yang paling banyak menderita tumor ovarium adalah umur > 45 tahun sebanyak 27  sampel    (49,1%),  umur  20-45  tahun  sebanyak  25  sampel  (45,5%)  dan  dibawah  20  tahun sebanyak  3  sampel  (5,5%).  Umur  termuda  adalah  14  tahun,  dan  umur  tertua  67  tahun,  dengan rerata umur 43 tahun.
Berdasarkan  status  menikah,  tumor  ovarium  didapatkan  lebih  banyak  pada  kelompok yang  sudah  menikah  sebanyak  43  sampel  (78,2%),  sedangkan  yang  belum  menikah  12  sampel (21,8%).  Berdasarkan  status  menopause,  sampel  terbanyak  didapatkan  pada  perempuan  yang belum  menopause  sebanyak  30  sampel  (54,5%)  dan  25  sampel  (45,5%)  pada  perempuan  yang sudah  menopause.  Berdasarkan  jumlah  paritas,  terbanyak  didapatkan  23  sampel  (41,8%)  pada perempuan  yang  tidak  memiliki  paritas,  15  sampel    (27,3%)  pada  paritas  1-2,  dan  17  sampel (30,9%) pada paritas yang lebih banyak > 2.
Kategori Jumlah (n) Persentase (%) Umur  (Tahun) Status Menikah Status Menopause Jumlah Paritas <20 20-45 >45 Belum Sudah Belum Sudah 0 1-2 >2 3 25
27 12 43 30 25 23 15
17 5,5
45,5 49,1 21.8 78,2 54,5 45,5 41,8 27,3 30,9 Total 55 100
Tabel II.  Distribusi sampel berdasarkan kategori hasil pemeriksaan  histopatologi
Hasil pemeriksaan histopatologi tumor ovarium n % Ganas 38 69,1 Jinak 17 30,9 Total 55 100,0 Sumber : Data Primer
Tabel  II  menunjukkan  distribusi  sampel  berdasarkan  hasil  pemeriksaan  histopatologi. Sebanyak  55  sampel  yang  diperoleh,  didapatkan  38  sampel  (69,1%)  adalah  ganas  dan  17 sampel  (30,9%)  adalah  jinak.  Hal  ini  berbeda  dengan  penelitian  Sing et  al., (2017)  yang menyatakan    bahwa  dari  keseluruhan  neoplastik,  pada  umumnya  tumor  jinak  lebih  banyak ditemukan  (93,78%)  dibandingkan  tumor  ganas  (4,14%)  begitupula  dengan  penelitian  Gupta and Jain (2016), menemukan 22,9% tumor ganas dan 72,9% tumor ovarium jinak.
Tabel  III.   Hubungan  antara  kriteria  demografi    dengan  tumor  ovarium    berdasarkan    hasil histopatologi
Kriteria Kategori Hasil histopatologi * Status menikah Belum menikah Menikah n % n % Ganas 9 (75,0%)
29
(67,4%) Jinak 3 (25%) 14 (32,6%) p = 0,735 Status Menopause Menopause Belum menopause N % n % 18 (72%) 20 (66,7%) 7 (28%) 10 (33,3%) p = 0,894 Jumlah paritas 0 1-2 >2 N % n
% n
% 17 (73.9 %) 10 (66,7%) 11 (64,7%) 6 (26,1%) 5 (33,3%) 6 (35,3%) p = 0,801 Umur (Tahun) <20
20-45 >45 N % n
% n % 3 (100%) 15 (60%) 20 (74,1%) 0 (0,0) 10 40% 7 (25,9%) p= 0,269
Sumber : Data primer. Keterangan : *  uji Chi-square, p<0,00
Pada  tabel  III,  distribusi  demografi  yang  dihubungkan  dengan  hasil  pemeriksaan histopatologik  didapatkan  bahwa  tumor  ganas  ovarium  paling  banyak  didapatkan  pada perempuan yang sudah  menikah sebanyak 29 sampel (67,4%) dan tumor jinak juga didapatkan yang  terbanyak  pada  perempuan  dengan  status  belum  menikah  terdapat  12  total  sampel menderita  tumor  ganas,  9  sampel  (75,5%)  terbukti  ganas,  dan  3  sampel  (25%)  ternyata  jinak. Dari 43 total sampel tumor jinak pada penderita yang sudah menikah terdapat 14 sampel (32,6%) terbukti  jinak,  dan  29  sampel  (67,4%)  ternyata  ganas.  Uji Chi-square menunjukkan  hubungan yang  tidak  bermakna  antara  status  menikah  dengan  tingkat  keganasan  tumor  ovarium  dengan nilai p =  0,735  ( p >  0,05).  Hal  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian    Barlett  (2000),  Pabengari (2014) bahwa perempuan yang belum menikah cenderung menderita tumor ganas ovarium lebih tinggi dibandingkan yang sudah menikah.
Berdasarkan  status  menopause,  terdapat  25  total  sampel  dikatakan  ganas,  dengan  18 sampel  (72%)  terbukti  ganas,  dan  7  sampel  (28%)  ternyata  jinak.  Yang  belum  menopuse didiagnosis tumor jinak total 30 sampel dengan 10 sampel (33,3%) terbukti jinak, dan 20 sampel (66,7%) ternyata ganas,  dengan hasil uji chi-square , p = 0,894 ( p > 0,05) yang berarti tidak ada hubungan  bermakna  antara  status  menopause  dengan  tingkat  keganasan  tumor  ovarium berdasarkan  hasil  histopatologi.  Penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan    penelitian  sebelumnya (Barlett, 2000; Pabengari, 2014).
Berdasarkan  jumlah  paritas,  pada  tumor  ovarium  dengan  paritas  0  terbukti  ganas sebanyak  17  sampel  (73,9%)  dan  terdapat  6  sampel  (26,1%)    yang  ternyata  jinak  dari  total sampel 23 ganas. Dari jumlah paritas 1-2, didapatkan 10 sampel (66,7%) ganas, 5 sampel jinak (33,3%),  dan    paritas  >2  didapatkan  6  sampel  (35%)    terbukti  jinak,  dan  11  sampel  (64,7%) ternyata ganas. Dari hasil uji chi-square di dapatkan nilai p=0,801 (p>0,05) artinya tidak terdapat hubungan bermakna antara jumlah paritas dengan keganasan tumor ovarium. Penelitian ini tidak sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya    Barlett  (2000)  dan  Pabengari  (2014)  yang  menyatakan tingginya kasus tumor ovarium  pada paritas 0 dan rendahnya  kasus pada paritas banyak Berdasarkan  kelompok  umur,  terdapat  3  sampel  (100%)  yang  dikatakan  ganas  dan terbukti  ganas  juga  pada  hasil  histopatologi.  Sedangkan  umur  20-45  tahun  didapatkan  25  total sampel  ganas  dengan  15  sampel    (60%)  terbukti  ganas  dan  10  sampel  (10%)  terbukti  jinak. Sementara  umur > 45 tahun terdapat 27 sampel, dengan 20 sampel (74,1%) adalah ganas dan 7 sampel  (25,9%)  adalah  jinak.  Nilai  p=0,269%  artinya  tidak  terdapat  hubungan  yang  bermakna antara umur dengan keganasan tumor ovarium. Berdasarkan jumlah paritas, pada tumor ovarium dengan  paritas  0  terbukti  ganas  sebanyak  17  sampel  (73,9%)  dan  terdapat  6  sampel  (26,1%) yang  ternyata  jinak  dari  total  sampel  23  ganas.  Dari  jumlah  paritas  1-2,  didapatkan  10  sampel (66,7%)  ganas,  5  sampel  jinak  (33,3%),  dan    paritas  >2  didapatkan  6  sampel  (35%)    terbukti jinak, dan 11 sampel (64,7%) ternyata ganas. Dari hasil uji Chi square di dapatkan nilai p=0,801 ( p >0,05)  artinya  tidak  terdapat  hubungan  bermakna  antara  jumlah  paritas  dengan  keganasan tumor ovarium.
Berdasarkan  kelompok  umur,  terdapat  3  sampel  (100%)  yang  dikatakan  ganas  dan terbukti  ganas  juga  pada  hasil  histopatologi.  Sedangkan  umur  20-45  tahun  didapatkan  25  total sampel  ganas  dengan  15  sampel    (60%)  terbukti  ganas  dan  10  sampel  (10%)  terbukti  jinak. Sementara  umur > 45 tahun terdapat 27 sampel, dengan 20 sampel (74,1%) adalah ganas dan 7 sampel  (25,9%)  adalah  jinak.  Nilai p =0,269  artinya  tidak  terdapat  hubungan  yang  bermakna antara  umur  dengan  keganasan  tumor  ovarium.  Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  penelitian  Barlett (2000)  yang  mendapatkan  hasil    tumor  ovarium  ganas  pada  wanita  usia  tua  yaitu  45-60  tahun, dan jinak umur 20-45 tahun,  angka kejadian tumor ganas lebih banyak pada perempuan sudah
menopause,  status  belum    menikah  dan  jumlah  paritas  sedikit  atau  tidak  ada,  sedangkan  jinak sebaliknya.
Tabel IV.  Distribusi sampel berdasarkan distribusi vaskuler, jumlah vaskuler dan nilai resistive index pada pemeriksaan USG Doppler Kategori n % Distribusi vaskuler Sentral 41 74,5 Septa 3 5,5 Perifer 9 16,4 Tidak ada 2 3,6 Jumlah vaskuler Hipervaskuler 43 78,2 Hipovaskuler 10 18,2 Avaskuler 2 3,6 Resistive Index <= 0,475 39 70,9 >0,475 16 29,1

## Sumber : Data Primer
Pada  tabel  IV,  distribusi  sampel  penelitian  berdasarkan  pemeriksaan  USG Doppler meliputi distribusi vaskuler, jumlah vaskuler dan nilai resistive indeks. Untuk distribusi vaskuler, didapatkan  41  sampel  (74,5%)  di  sentral  (komponen  solid  ataupun  proyeksi  papiler),  3  sampel (5,5%)  di  septa,  9  sampel  (16,4%)  di  perifer,  2  sampel  (3,6%)  tidak  ditemukan  vaskularisasi. Distribusi  jumlah  vaskuler  berdasarkan  USG Doppler ,  didapatkan  tumor  yang  hipervaskuler sebanyak 43 sampel (78,2%), hipovaskuler 10 sampel (18,2%), dan avaskuler sebanyak 2 sampel (3,6%). Distribusi sampel berdasarkan nilai Resistive Index (RI) , didapatkan 39 sampel (70,9%) mempunyai RI ≤ 0,475 dan 16 sampel  mempunyai nilai RI > 0,475.
Berdasarkan  USG Doppler ,  tumor  jinak  ovarium  umumnya  didapatkan  distribusi vaskuler  di  perifer/  di  dinding  tumor,  atau  peritumoral,  sementara  tumor  ganas  ovarium vaskularisasi  di  sentral  (komponen  solid/proyeksi  papiler  dan  septanya).  Berdasarkan  jumlah vaskuler,  tumor  jinak  ovarium  umumnya  didapatkan  avaskuler  hingga  hipovaskuler,  sementara tumor  ganas  ovarium  umumnya  hipervaskuler.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  Abbas et  al., 2014;  Timmerman et  al., 2006).  Berdasarkan  nilai  RI,  tumor  jinak  ovarium  memiliki  nilai  RI yang tinggi >  0,475, dan tumor ganas nilai RI rendah ≤ 0,475. Pada USG Spectral Doppler, nilai RI  dihitung  berdasarkan  rumus  PSV-EDV/PSV.  Aliran  arteri  dikarakteristikkan  oleh  kecepatan aliran  bifasik  dengan  komponen  sistol  dan  diastol.  (Salem et  al., 2016;  Ahvad et  al., 2010; Hassan et al., 2014; Bhargava, 2010) Pada  analisis  ROC,  didapatkan Area  Under  Curve (AUC) Resistive  Index dengan kejadian tumor ovarium berdasarkan hasil pemeriksaan  histopatologi adalah 0,706 yang berarti bahwa rata-rata sensitivitas untuk semua nilai spesifisitas yang mungkin adalah sedang.
Untuk  nilai  RI,  didapatkan cut-off yang  berbeda-beda  pada  beberapa  peneilitian  dalam penentuan  tumor    jinak ovarium    atau  ganas.  Pada  penelitian  Abbas et  al., 2014,  Malhotra  and Talafdar,  2016)  didapatkan  nilai  RI  ≤  0,42  adalah  ganas,  dan  RI>  0,42  adalah  jinak.  Menurut Caruso (1996), mendapatkan nilai cut-off RI 0,43. Sedangkan menurut Fawsia et al., (2010) nilai cut-off RI < 0,5 curiga ganas, RI > 0,5 curiga jinak dengan sensitivitas 91,7%, spesifisitas 88,9%, dan  akurasi  90%,  nilai  prediksi  positif  84,6%,  nilai  prediksi  negatif    94,1%.  Berikut  grafik terlampir pada Gambar 1.
Gambar  1.  Kurva  ROC  nilai resistive  index dibandingkan  dengan  hasil  pemeriksaan histopatologi
Angiogenesis  merupakan  proses  onkogenesis.  Formasi  pembuluh-pembuluh  darah  baru menyebabkan  terjadinya  neovaskularisasi  yang  merupakan  awal  dari  neoplasia.  Rendahnya resistensi  pada  pembuluh  darah    yang  berlokasi  di  sentral  merupakan  respon  terhadap  aktifitas angiogenik tumor. Pembuluh darah di sentral tumor memiliki  lapisan otot polos yang lebih tipis sehingga mempunyai resistensi aliran yang lebih rendah dan dapat menerima aliran darah yang lebih banyak bila dibandingkan pembuluh darah yang memiliki resistensi yang tinggi. (Kurjak et al., 1994)
Tabel V.  Distribusi sampel berdasarkan kombinasi variabel USG Doppler Hasil USG Doppler N % Ganas Jinak 41 14 74,5 25,5 Total 55 100

## Sumber : Data Primer
Pada Tabel V menunjukkan distribusi sampel berdasarkan kombinasi ketiga kriteria USG Doppler .  Dari  55  total  sampel  didapatkan  41  sampel  (74,5%)  tumor  ovarium    ganas  dengan kriteria Doppler ganas ≥ 2, dan tumor ovarium jinak dengan kriteria Doppler ganas < 2 sebanyak 14 sampel (25,5%).
Tabel  VI.  Nilai  diagnostik    berdasarkan    kombinasi  variabel  USG Doppler abdomen  dengan hasil pemeriksaan histopatologi
USG Doppler abdomen Hasil Histopatologi Ganas (n) Jinak (n) Total Ganas Jinak 36 2 5 12 41 14 Total 38 17 55

## Sumber: Data Primer
Pada  tabel  VI,  dari  55  sampel,  sebanyak  41  sampel  yang  didiagnosis  ganas,  terbukti ganas  oleh  histopatologi  sebanyak  36  sampel  (87,8%)  dan  sisanya  ada  3  sampel  terbukti  jinak (12,2%). Dari 14 sampel yang dibaca jinak oleh histopatologi, terbukti jinak 12 sampel (85,7%) dan  terbukti  ganas  2  sampel  (14,3%).  Penentuan  tumor  jinak  atau  ganas  berdasarkan  sistem kategori.  Kategori    jinak  adalah  tumor  dengan    kriteria  USG Doppler ganas  <  2,  sedangkan kelompok  ganas  adalah  tumor  dengan  kriteria    ≥  2  USG Doppler ganas.  Berdasarkan  hasil  uji diagnostik didapatkan sensitivitas USG Doppler adalah 94,7%, spesifisitas 70,6 %, nilai prediksi positif  87,8  %,  nilai  prediksi  negatif  85,7%,  dan  akurasi  87,2%.  Hasil  penelitian  ini  tidak  jauh berbeda  dengan  penelitian  Choudary et  al., (2012)  USG Dopple r  memiliki  sensitivitas  83,3%, spesifisitas 88,9%, nilai prediksi positif 90,9%, nilai prediksi negatif 93,3%, dan akurasi 92,3%.
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  informasi  ilmiah  mengenai  nilai diagnostik  USG Doppler sebagai  modalitas  radiologi  noninvasif  untuk  membedakan  tumor ovarium  jinak  atau  ganas  prabedah,  modalitas  ini  sangat  membantu  klinisi  dalam  menentukan tindakan yang cepat dan tepat pada penderita tumor ovarium sehingga dapat mengurangi tingkat morbiditas  dan  mortalitas.    Kesulitan  pada  penelitian  ini  adalah  memerlukan  pengalaman, ketelitian,  dan  kemampuan  operator  dalam  melakukan  pengukuran Resistive  Index (RI)  karena vaskularisasi  tumor merupakan struktur yang kecil sehingga memerlukan ketelitian.

## KESIMPULAN
USG Doppler dapat  digunakan  sebagai  alat  diagnostik  dalam  menentukan  keganasan tumor  ovarium  dengan  nilai  diagnostik  yang  cukup  tinggi  yaitu  sensitivitas  94,7%,  spesifisitas 70,6%, nilai prediksi positif 87,8%, nilai prediksi negatif 85,7%, dan akurasi 85,7%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Departemen  Radiologi  RSUP  Dr.  Wahidin  Sudirohusodo  dan  RS Univeristas  Hasanuddin    Makassar  yang  sudah  memberikan  kesempatan  bagi  peneliti  untuk melakukan pengambilan data penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbas, A.M., Zahran, K.M. 2014. A new scoring model for characterization of adnexal masses based  on  two-dimensional  gray-scale  and  colour  Doppler  sonographic  features. FVV  in ObGyn 6(2): 68-74.
Avhad,  A.,  Lakhar,  D.L.,  Kachewar,  S.G.,    Chaudari,  M.  2016.  Role  of      ultrasonography  and colour  doppler  in  the  evaluation  of  gynecological  pelvic  mass. Scholars  Journal  of Applied Medical science (SJAMS) 4(10B): 3654-3664.
Ayhan, A., and Ozler, A. 2016. Potential role  of increasing number of section in frozen  section diagnosis of ovarian tumors. J Exp Ther Oncol 11(4): 245-50.
Barlett, J.M.S. 2000. Ovarian cancer methods and protocols . Totowa-New Jersey. Humana press Inc.
Bhargava,  S.K.  2010.  Textbook  of  color  doppler  imaging.  2 nd Edition.  New  Delhi  Jaypee Brothers Medical Publishers (P). Ltd.
Buy, J., Michel, A.,  Ghossaini., Dani, K.C .,  Sciot. 1995. Characterization of Adnexal Masses: Combination  of  Color  Doppler  and  Conventional  Sonography  Compared  with  Spectral Doppler Analysis  Alone and Conventional  Sonography Alone. American Roentgen Ray Society.
Busmar, B. 2006. Kanker Ovarium. Dalam : Aziz, M.F., Andrijono & Saifuddin, A.B. (ed) Buku Acuan  Nasional  Onkologi  Ginekologi.  Ed.1.  Jakarta.  Yayasan  Bina  Pustaka  Sarwono Prawirodiharjo.
Committee on Gynecologic Practise. 2011. The role of the obstetrician-gynecologist in the early detection  of  epithelial  ovarian  cancer.  ACOG  Committee  Opinion  No.  477. Obstet Gynecol 117: 742-6.
Choudary,  G.,  Boparai,  A.,  Singh,  G.  2012.  Role  of  combining  colour  doppler    and  gray  scale ultrasound  in  characterizing    adnexal  masses. Journal    of  Family  and  Reproductive Health 6: 43-47.
Fawsia,  H.,  Karim,  M.N.,  Rahman,  S.M.,  Nasren,  K.  2010.    Preoperative  detection  of  ovarian cancer by color doppler ultrasonography and CA 125. Bangladesh Med Res Counc Bull 36: 68-73.
Ferlay, J., Shin, H.R., Bray, F., Forman, D., Mathers, C.  2008. Globocan  v1.2. Cancer incidence and  mortality  worldwide.  IARC  Cancer  base  No.  10  (Internet)  Lyon,  france  : International  Agency for Research on Cancer.
Gupta,  K.P.,  and  Jain,  S.K.  2016.  Role  of  ultrasonography  and  color  doppler  to  diagnosis  of pelvic massess and its correlation with histopatological finding. International Journal of Scientific Study 4(3): 147-153.
Hassan,  A.Y.,  Ellatif,  A.A.,  Darweesh,  F.F.  2014.  Two  dimensional  ultrasound  and  doppler  in assessment  of  adnexal  masses  in  correlation  to  hystopatological  analysis. Academic Journal of Cancer Reasearch 7(1): 08-18.
Jemal,  A.,  Bray,  F.,  Center,  M.M.,  Ferlay,  J.,  Ward,  E.,  Forman  D.  2011.  Global  Cancer statistics. CA Cancer J Clin 61: 69-90.
Jung,  S.E.,  Lee,  J.M.,  Rha,  S.E.,  Byun,  J.Y.,  Jung,  J.I.,  and  Hahn,  S.T.    2002.  CT,  and  MRI Imaging  of  Ovarian  Tumors  with  Emphasis  on  Differential  Diagnosis. Radiographics 22(6): 1305-1325.
Kim,  K.A.  2004.  Benign  Ovarian  Tumors  with  Solid    and  Cystic  Component  that  mimic Malignancy. American Journal Radiology 182(5): 1259-1265.
Kurjak,  A.,  Shalan,  A.,  Kupesik,  S.  1994.  Ultrasonic  Characterization  of  adnexal  masses. Departement of obstetric and Gynecology, Medical school University of Zagreb.
Malhotra,  A.  Tarafdar,  S.  2016.  Benign  versus  malignant    adnexal  masses:  Does  addition  of Color  and  Spectral  Doppler  over  and  above  the  Gray-scale  Ultrasonography  improves diagnostic.
Moka, S.C., Welchc, W.R., Samimid, G. 2007.Etiology and pathogenesis  of Epithelial Ovarian Cancer Disease Markers. Gynecol Oncol 23. 367-376.
Pabengari,  A.  2014.  Akurasi  Ultrasonografi  ransabdominal  dalam  menilai  malignitas  tumor ovarium.  Konsentrasi  Pendidikan  Dokter  Spesialis    Terpadu  Program  Studi  Biomedik Program Pascasarjana Universitas Hasanuddin, Makassar.
Pranab,  D.  2018.  Frozen  Section:  Principle  and  Procedure.  Basic  and  Advanced  Laboratory Techniques in Histopatology and Cytology. pp 51-55.
Sadek, S.M. 2006. Evaluation of a new scoring  system to differentiate benign  from malignant adnexal masses in  comparison with other scoring system. Zagaziq University faculty of medicine.
Salem,  F.  M,  et  al.    2016.    Imaging  modalities  in  differentiating  of  various  adnexal  lessions. Departement of Radiodiagnosis and Medical Imaging.
Singh,  M.,  Jaka,  K.K.,  Kafle,  S.U.  2017.  Histopatologycal  analysis  of  neeoplastic  and  non- neoplastic  lesion  of  ovary  :  a  4  year  study  in  Eeastern  Nepal. Birat  Journal  of  Healt Sciences 2.
Timmerman,  D.,  Valentin,  L.,  Bourne,  T.H.,  Collin,  W.P.,  Verlest,  H.,  Vargote,  I.  2006. International  Ovarian  Tumor  Analysis  (IOTA)  group.  Terms,  defenition  and measurement to describe  the sonographic feature  adnexal tumors: a consensus opinion from  the  International  Ovarian  Tumor  Analisys  (IOTA)  Group.  Ultrasound  obstet Gynecol.