Abstrak — Saat  ini  masalah  yang  rentan  dihadapi  oleh  wanita adalah timbulnya sel kanker dalam tubuh. Tak lain adalah kanker leher  Rahim  atau  biasa  disebut  kanker  serviks.  Kanker  serviks merupakan kanker yang disebabkan oleh infeksi virus HPV (Human Papillomavirus).  Virus  tersebut  menyerang  dalam  tubuh  wanita dikarenakan beberapa factor. Peningkatan kejadian kanker serviks semakin bertambah namun diagnosis dini atau inisiasi melakukan pengobatan  kurang  diperhatikan  oleh  masyarakat,  sehingga berpengaruh  pada  prognosis  buruk  pasien  kanker  serviks.  Dalam penelitian  ini  digunakan  metode  regresi  Cox  Extended  untuk mengetahui prognosis pasien dimasa datang yang disebut prognostik indeks.  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  yang  signifikan terhadap  ketahanan  hidup  pasien  kanker  serviks  dengan  metode regresi Cox Extended adalah variabel jenis pengobatan lainnya atau pasien  kanker  serviks  tidak  melakukan  pengobatan  kemoterapi, operasi, tranfusi PRC, dan kombinasi antar ketiga jenis pengobatan tersebut. Prognosis pasien yang tidak melakukan jenis pengobatan tersebut  memiliki  resiko  terjadinya  meninggal  sangat  tinggi dibandingkan pasien yang melakukan kemoterapi, operasi, tranfusi PRC,  dan  kombinasi  antar  ketiga  jenis  pengobatan  tersebut  yang memiiliki resiko terjadinya meninggal rendah.
Kata Kunci — Asumsi Proportional Hazard, Hazard Ratio, Kanker Serviks, Prognostik Indeks, Regresi Cox Extended

## I. PENDAHULUAN
ANKER  yang  paling  banyak  diderita  oleh  perempuan setelah kanker payudara, dimana perkiraan kasusnya pada tahun  2000  adalah  471.000  kasus  baru  dan  233.000 diantaranya  meninggal  dunia.  Penderita  kanker  serviks  80% lebih berasal dari negara berkembang seperti di Asia Selatan, Asia  Tenggara,  Sub-Sahara  Afrika,  Amerika  Tengah,  dan Amerika  Selatan  [1].  Menurut  Yayasan  Kanker  Indonesia (2013)  setiap  1  menit  muncul  kasus  baru  dan  setiap  2  menit meninggal 1 orang perempuan akibat kanker serviks. [2].
Diagnosis  dini  dan  inisiasi  pengobatan  pasien  kanker dapat  meningkatkan  ketahanan  hidup.  Berbagai  upaya  dapat dilakukan  selama  diagnosis  dan  memulai  pengobatan    [3]. Namun  biasanya  terjadi  keterlambatan  dalam  diagnosis  atau memulai pengobatan pada stadium lanjut sehingga berpengaruh pada  prognosis  buruk  penderita  kanker  serviks.  Prognosis merupakan  prediksi  dokter  dimana  kondisi  pasien  akan berkembang  dan  akan  ada  proses  pemulihan.  Tujuan  dari prognosis  yaitu  untuk  mengkomunikasikan  prediksi  kondisi pasien dimasa datang dengan penyakit yang telah dideritanya. Biasanya  ukuran-ukuran  yang  digunakan  untuk  menilai prediksi suatu penyakit dapat diihat dari kondisi umum pasien,
stadium, jenis pengobatan atau perawatan yang digunakan oleh pasien, dan lain sebagainya.
Menilai  keberhasilan  pengobatan  kanker  serviks  dapat menggunakan salah satu parameter yaitu probabilitas ketahanan hidup pasien yang dapat diukur selama satu tahun [4]. Selain itu ahli  kedokteran  juga  menggunakan  probabilitas  ketahanan hidup  untuk  memperkirakan  lama  hidup  pasien  setelah didiagnosis  terserang  penyakit  kanker  serviks.  Menurut American  Cancer  Society tahun  2014  probabilitas  ketahanan hidup pasien kanker serviks satu tahun ( one year survival rate ) adalah 87%. [5]
Salah satu metode yang sering digunakan dalam analisis survival  adalah  metode  analisis  regresi Cox  Proportional Hazard .  Analisis  regresi Cox  Proportional  Hazard adalah metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  hubungan antara variabel respon yang berupa waktu survival dengan satu atau lebih variabel predictor [6] Namun pada model regresi Cox Proportional  Hazard diperlukan  asumsi  dimana hazard  ratio adalah  konstan.  Waktu  seringkali  menyebabkan  perubahan terhadap hazard ratio , sehingga diperlukan pemenuhan asumsi Proportional  Hazard .  Apabila  asumsi Proportional  Hazard tidak  terpenuhi  maka  diperlukan  model  yang  melibatkan variabel  bergantung  dengan  waktu.  Salah  satu  model  yang melibatkan  variabel  bergantung  dengan  waktu  adalah  model Cox Extended [7].
Penelitian  Afifah  (2016)  menggunakan  metode  yang digunakan adalah model regresi Extended Cox dimana terdapat variabel yang tidak memenuhi asumsi proportional hazard yaitu stadium  4  [8].  Pada  penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh Inayati (2015) dengan judul Analisis Survival Nonparametrik Pada Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan  Metode  Kaplan  Meier  dan  Uji  Logrank.  Hasil dari penelitian tersebut adalah berdasarkan Kaplan Meier dari setiap variabel diduga terdapat perbedaan kurva survival pada stadium,  jenis  pengobatan,  penyakit  penyerta  dan  komplikasi dan hasil dari uji Log Rank yang menunjukkan bahwa terdapat perbedaan kurva survival pada stadium, jenis pengobatan, dan komplikasi [9]. Pada penelitian ini menambahkan variabel usia pertama kali menikah dan usia pertama kali menstruasi. Kedua variabel tersebut diduga memengaruhi factor ketahanan kanker serviks  [10].  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  berkembang, seringkali menjelaskan factor-faktor baik resiko maupun factor intrinsic yang diduga mempengaruhi ketahanan kanker serviks. Faktor-faktor tersebut diduga setelah pasien terdiagnosis dalam tubuhnya  terdapat  sel  kanker.  Setelah  pasien  terdiagnosis seringkali  muncul  pertanyaan  berapa  lama  perkiraan
Indeks Prognostik Pada Pasien Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Model Regresi Cox Extended
1 Nur Arifiyani, 2 Santi Wulan Purnami
1,2 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Analitika Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : arifiyani.nur2597@gmail.com 1 , santi_wp@statistika.its.ac.id 2
K
INFERENSI , Vol. 3(1), March 2020, ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
penyembuhan  pasien  dimasa  datang.  Hal  ini  membutuhkan suatu nilai untuk mengukur prognosis pasien yang biasa disebut prognostik  indeks.  Berdasarkan  pemaparan  diatas,  akan dilakukan analisis prognosis pasien kanker serviks dari model Cox Extended .

## II. LANDASAN TEORI

## A. Statistika Deksriptif
Statistika  Deskriptif  adalah  metode-metode  yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna [11].
Terdapat beberapa ukuran pemusatan dan penyebaran data yang digunakan, antara lain sebagai berikut :
Tabel 1. Statistical Deskriptif
Ukuran Rumus Mean Varians Maksimum max (𝑥 ) Minimum min (𝑥 )

## B. Analisis Survival
Analisis survival adalah  suatu  metode  statistik  dimana variabel  yang  menjadi  respon  adalah  waktu  hingga  suatu kejadian  ( event )  terjadi  atau  disebut  waktu survival .  Waktu yang digunakan dalam analisis survival bisa dalam satuan hari, minggu,  bulan,  atau  bahkan  tahun  yang  diperoleh  dari  awal pengamatan hingga event terjadi [7]. Dalam menentukan waktu survival (t), terdapat tiga elemen yang perlu diperhatikan yaitu: 1. Time  origin atau starting  point (titik  awal)  adalah  waktu dimulainya suatu penelitian.
2. Ending  event  of  interest (kejadian  akhir)  adalah  kejadian yang menjadi inti dari   penelitian.
3. Measurement  scale  for the  passage  of  time (skala  ukuran untuk berlalunya waktu).
Dalam analisis survival terdapat dua macam fungsi yang sering  digunakan  yaitu  fungsi survival dan  fungsi hazard . Fungsi survival dinyatakan S(t) ,  didefinisikan  sebagai probabilitas suatu objek dapat bertahan atau tidak mengalami event sampai  pada  waktu  ke- t ,  dinyatakan  oleh  persamaan berikut,
(1)
Dengan T adalah  waktu  yang  dibutuhkan  objek  sampai mengalami event .
Fungsi hazard dinotasikan  dengan h(t) ,  didefinisikan sebagai laju terjadinya event suatu objek. Fungsi hazard dapat dinyatakan dalam persamaan berikut,
(2)
Hubungan  antara  fungsi survival dengan  fungsi hazard adalah sebagai berikut,
(3)
Apabila  ingin  menaksir  fungsi survival maka menggunakan analisis Kaplan Meier [7]. Apabila probabilitas Kaplan  Meier  adalah 𝑆 𝑡 maka  persamaan  umumnya ditunjukkan pada persamaan berikut,
      ^ ^ (i) (i)
1 ^ ^ ^
( 1) (f) (f) f f i f f S Pr T T S S P r T T t t t t t t t                   (4)
Berikut  merupakan  ilustrasi  dari  kurva survival Kaplan Meier,

## Gambar 1. Kurva Survival Kaplan Meier Sumber: [7]
Uji  Logrank  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk membandingkan kurva survival dalam kelompok yang berbeda [5]. Hipotesis yang digunakan untuk uji Logrank adalah sebagai berikut:
H 0 : Tidak ada perbedaan kurva survival H 1 :  Minimal  terdapat  satu  perbedaan  kurva  survival Dengan statistik uji sebagai berikut:
  2 2 1 G i i i i O E E      (5)

## C. Regresi Cox
Secara umum, oleh Le (1997), model proportional hazard diberikan dalam persamaan berikut [12].
(6)
Estimasi parameter pada regresi cox menggunakan parsial likelihood .  Apabila  terdapat n sampel,  dengan  urutan  waktu failure dan merupakan himpunan waktu yang berisiko pada waktu yang terdiri dari semua individu dengan  waktu survival- nya  paling  sedikit.  Fungsi  parsial likelihood untuk model Cox PHM dinyatakan pada persamaan (7).
(7)
Dengan X t adalah  vector  variabel  predictor  dari  objek yang mengalami event pada saat ke- t dengan urutan waktu t(l) . Fungsi ln- likelihood dari persamaan (7) adalah sebagai berikut:
(8)
Karena  estimasi  parameter  yang  tidak  diperoleh  tidak close form atau  implisit, maka juga digunakan metode iterasi numerik Newton-Raphson.
(9)
1 1 n i i X X n      2 1 2 1 n i i X X s n            t S t t f u du       
    0 lim t t t t t h t t                   f t h t S t  0 ( , ) ( )exp( ) T h t h t  x β x 0 1 1 2 2 ( , ) ( )exp( ... ) p p h t h t x x x        x       1 2 n t t t     l R t   l t 1 ( ) exp( ) ( ) exp( ) l n t l l R L t      t β'x β β'x 1 1 ( ) ln ( ) ( ) ln exp( ) l n n l t t l R L t                 t β β'x β'x
            1 1 l l l l H     β β β g β
INFERENSI , Vol. 3(1), March 2020, ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online) 39 Suatu iterasi akan berhenti jika, , dengan merupakan suatu bilangan yang sangat kecil.
Hal yang menarik pada regresi Cox adalah data tidak harus memenuhi  distribusi  apapun  [13].  Sedangkan  asumsi pemodelan  yang  harus  dipenuhi  dengan  regresi Cox adalah bahwa fungsi hazard harus proportional setiap waktu karena regresi Cox tidak mengakomodasi variabel yang berubah-ubah sepanjang waktu [14]. Kleinbaum & Klein (2012) menyatakan ada  tiga  pendekatan  umum  untuk  mengevaluasi  asumsi proportional hazard [7] yaitu.
a. Melihat pola plot ln[-ln(S(t))] terhadap waktu survival (t) untuk setiap variabel prediktor dengan skala kategorik
b. Pengujian  asumsi  proportional  hazard  dengan  metode goodeness of fit .
c. Pemeriksaan  asumsi proportional  hazard juga  dapat dilakukan dengan uji variabel time dependent .

## D. Regresi Cox Extended
Jika  terdapat  variabel  prediktor  yang  bergantung  pada waktu  sehingga  asumsi proportional  hazard tidak  dipenuhi maka  dapat  menggunakan  metode  regresi Cox  Extended . Definisi  variabel  yang  nilainya  bisa  berubah  setiap  saat merupakan  variabel  yang  bergantung  terhadap  waktu  [7]. Menurut  Collet  (2003)  persamaan  yang  digunakan  untuk menaksir  parameter  pada  extended  Cox  model  menggunakan maximum partial likelihood estimation adalah sebagai berikut [14].
          1 ln ln exp t n t l t t t t l R L t d t t                 ' ' β x x β β (10)
Selanjutnya  memaksimumkan  persamaan  diatas  dengan menggunakan  metode Newton-Raphson untuk  mendapatkan taksiran  parameter  model Cox  Extended .  Sehingga  dapat mengestimasi model Cox Extended . pada nilai hazard function yaitu sebagai berikut.
        0 0 1 ^ ^ ln ^ exp t n t t l t l R t t t d h s t       
        ' x β (11)
Dimana t =1,2,…, n merupakan individu yang diamati dan   l t x adalah vektor yang berisi variabel prediktor pada individu ke- t pada waktu.
Pada analisis data survival ada dua pengujian parameter yang  dilakukan,  yaitu  secara  serentak  dan  parsial.  Distribusi statistik  ujinya  adalah Chi  Square .  Berikut  ini  pengujian parameter yang dilakukan setelah mendapatkan model [12].
a. Pengujian serentak
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak menggunakan uji likelihood ratio sebagai berikut,
,
Statistik uji
Uji rasio likelihood : (12)
dengan:
Tolak jika
merupakan  nilai likelihood untuk  model  tanpa menyertakan  variabel  prediktor  dan merupakan  nilai likelihood untuk  model  lengkap  dengan  menyertakan  semua variabel prediktor.
b. Pengujian parsial
Secara  parsial  hipotesis  uji  signfikansi  adalah  sebagai berikut, Statistik uji Uji Wald : (13) dengan, , (14) Tolak jika
didapatkan  dari  elemen  diagonal  ke j +1  dari
E. Prognostik Indeks
Prognostik dalam  bidang  kedokteran  diartikan  sebagai perkiraan  hasil  penyembuhan  pasien  berdasarkan  pada treatment atau  perawatan  medis  yang  telah  dilakukan  atau dapat  juga  berdasarkan  factor  intrinsik  dari  penyakit  yang dialami [15] Berikut ini merupakan cara yang dilakukan oleh Soussi et.al (2018) untuk memperoleh prognostik indeks [16].
  10 p Additive j j PI HR    (15)
Keterangan:
HR j = Hazard ratio setiap variabel ke- j j=1,2,…, p Menurut  Soussi  et.  al  (2018) prognostik  indeks (PI) dibagi menjadi lima kelompok resiko [16]. Pada penelitiannya prognostik  indeks  (PI)  berkisar  0-360.  Berikut  ini  interval pengelompokan resiko berdasarkan prognostik indeks (PI),
Tabel 1. Prognostik Indeks (PI)
Risk Group Poin interval prognostik indeks (PI) Keterangan I 0-30 Low risk II 30-60 Intermediate low risk III 60-90 Intermediate risk IV 90-120 Intermediate high risk V 120-360 High risk

## F. Kanker Serviks
Kanker  serviks  adalah  keganasan  dari  leher  Rahim (serviks) yang disebabkan oleh virus HPV ( Human Papiloma Virus ).  Leher  Rahim  (serviks)  adalah  bagian  dari  system reproduksi wanita letaknya berada dipanggul yang merupakan bagian  tersempit  dari  rahim  yang  terletak  di  bagian  paling bawah.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data rekam  medik  pasien  kanker  serviks  yang  pernah  menjalani
    1 l l     β β  0 1 2 : 0 p H        
1 : m inim al ada satu
0 j
H
  j 1, 2, , p   2 2ln G    0 H 2 2 , hit p G   
0 : 0 j H   1 : 0 j H         2 2 2 SE ˆ ˆ j j W    0 H 2 2 1, hit W   
INFERENSI , Vol. 3(1), March 2020, ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
perawatan  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya.  Variabel  respon merupakan  data  waktu survival  (T) pasien  penyakit  kanker serviks.  Waktu survival  (T) adalah  waktu  selama  pasien penyakit  kanker  serviks  menjalani  rawat  inap  di  RSUD  Dr. Soetomo Surabaya selama periode penelitian dengan start point Mei 2013 dan end point Desenber 2016.

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Skala Data T Survival Time Rasio d 0 = Tidak terjadi event 1 = Terjadi event Nominal X 1 Usia Rasio X 2 Status Komplikasi 0 = Tidak Ada 1 = Ada Nominal X 3 Status Anemia 0 = Tidak 1 = Ya Nominal
X 4
Jenis Pengobatan: 0 = Kemoterapi 6 = Tranfusi PRC 5 = Operasi 4 = Kemoterapi & Tranfusi PRC 3 = Kemoterapi & Operasi 2 = Tranfusi PRC & Operasi 1 = Jenis Pengobatan Lainnya
Nominal
X 5 Stadium: 0 = Stadium I
3 = Stadium II 2 = Stadium III 1 = Stadium IV Ordinal X 6 Usia Menikah Pertama Rasio X 7 Usia Menstruasi Pertama Rasio X 8 Kontraseepsi Hormonal 0 = Tidak 1 = Ya Nominal X 9
Pendidikan 0 = SD
3 = SMP
2 = SMA 4 = Lainnya (Diploma atau Sarjana) Ordinal X 10 Siklus Menstruasi Rasio X 11 Lama Menstruasi Rasio X 12 Paritas Rasio

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Mengidentifikasi  data  waktu survival serta  variabel  bebas dan  terikat  pasien  kanker  serviks  periode  2014-2016  di RSUD Dr. Soetomo Surabaya yang akan digunakan dalam penelitian ini.
2. Mendeskripsikan karakteristik data pasien kanker serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya berdasarkan waktu survival dan faktor yang diduga memengaruhi ketahanan hidupnya.
a. Menganalisis  statistika  deskriptif  menggunakan  ukuran pemusatan data dan ukuran penyebaran data baik secara visual maupun teori.
b. Menganalisis  statistika  deskriptif  menggunakan  tabulasi silang  untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel  yang mempunyai skala ordinal dan nominal.
3. Menggambarkan  kurva  survival  pasien  kanker  serviks dengan menggunakan analisis Kaplan Meier.
4. Menguji  perbedaan  kurva  survival  pasien  kanker  serviks berdasarkan  hasil  pada  langkah  ketiga  dengan menggunakan uji Log-rank.
5. Melakukan  pengujian  asumsi proportional  hazard data pasien kanker serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya. a. Membuat  plot ln [− ln(𝑆(𝑡))] terhadap  waktu  survival ( T )  untuk  setiap  variabel  independen  yang  berskala nominal.
b. Melakukan  uji Goodness  of  Fit untuk  mendapatkan keputusan yang lebih objektif.
6.  Melakukan  pemodelan cox extended data  pasien  kanker serviks  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya  dengan  cara sebagai berikut.
a. Mengidentifikasi  variabel  prediktor  yang  tidak memenuhi asumsi proportional hazard dan memasukkan  variabel  tersebut  ke  dalam  model cox extended .
b. Memodelkan  variabel  yang  tidak  memenuhi  asumsi proportional hazard dengan menginteraksikan terhadap waktu (T).
c. Melakukan uji signifikansi parameter factor-faktor yang memengaruhi ketahanan hidup pasien kanker serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya yaitu dengan melakukan uji serentak dan uji parsial.
d. Menentukan  variabel  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  ketahanan  hidup  pasien  kanker  serviks berdasarkan uji signifikansi parameter.
e. Melakukan  interpretasi  model Cox  Extended dengan fungsi waktu .
f. Menghitung hazard ratio dari setiap variabel prediktor yang  telah  signifikan/berpengaruh  terhadap  ketahanan hidup pasien kanker serviks.
7. Melakukan analisis prognosis dari model Cox Extended . a. Menghitung prognostik  indeks menggunakan  pola additive. Dimana  pola  tersebut  didapatkan  dari  nilai hazard ratio dari masing-masing variabel predictor yang signifikan.
b. Mengelompokkan poin interval hazard ratio berdasarkan kelompok resiko.
c. Melakukan  interpretasi prognostic  indeks berdasarkan kelompok resiko.
8. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN ANALISIS
Pada bab IV ini akan dikaji terlebih dahulu mengenai pre- processing data dan karakteristik pasien kanker serviks yang menjalani rawat inap di RSUD Dr. Soetomo Surabaya pada tahun  2013  sampai  2016. Pre-processing data  yang dilakukan yaitu imputasi missing value .
Gambar 2. Perbandingan Data Lengkap dan Missing Value
Berdasarkan  Gambar  2    memberikan  informasi  bahwa 17% atau 84 data dari 487 data merupakan data yang tidak lengkap  atau  mengandung missing  value. Data missing berasal  dari  beberapa  variabel  yaitu  status  anemia,  usia pertama kali menikah, usia pertama kali menstruasi, siklus menstruasi,  lama  menstruasi,  kontrasepsi  hormonal,  dan paritas. Pada kasus data missing variabel usia pertama kali menikah,  usia  pertama  kali  menstruasi,  siklus  menstruasi, lama menstruasi, dan paritas tidak dilakukan imputasi, hal ini dikarenakan faktor tersebut mempunyai nilai minimum dan maximum  yang  terpaut  jauh  sehingga  apabila  diatasi menggunakan mean akan menghasilkan bias yang nantinya berpengaruh  terhadap  model.  Untuk  menangani missing value pada variabel status anemia dan kontrasepsi hormonal, maka  dilakukan  imputasi  nengggunakan  modus  pada  data yang memiliki skala kategorik.

## A. Karakteristik Data
Karakteristik pasien kanker serviks yang menjalani rawat inap di RSUD Dr. Soetomo Surabaya tahun 2013 sampai 2016 akan dijelaskan melalui diagram lingkaran berikut,
Gambar 3. Karakteristik Pasien Kanker Serviks
Dari 409 pasien kanker serviks yang menjalani rawat inap di  RSUD  Dr.  Soetomo  terdapat  27  pasien  atau  6.6%  pasien yang  meninggal.  Sedangkan  382  pasien  latau  93.4%  pasien tersensor. Tersensor adalah keadaan pasien masih hidup hingga penelitian  berakhir  pada  tahun  2016,  bisa  juga  pasien  tidak melanjutkan pengobatan di RSUD Dr. Soetomo.
Tabel 3. Karakteristik dari Survival Time
Variabel Mean Median Std. Deviation Min Max T 125.73 100 95.9 3 712
Tabel  3  memberikan  informasi  mengenai survival  time 409 pasien kanker serviks yang berobat di RSUD dr. Soetomo Surabaya. Rata-rata pasien kanker serviks berobat selama 125 hari dengan kondisi akhir ada  yang meninggal dunia dan ada yang  tidak.  Pasien  kanker  serviks  yang  paling  lama  berobat (maksimum)  adalah  712  hari dan  pasien  kanker  serviks  yang paling cepat meninggalkan rumah sakit yaitu 3 hari. Selisih dari nilai minimum dan maximum cukup besar, hal ini juga terlihat dari standart deviasi survival time yang cukup besar yaitu 95.9. Karakteristik pasien kanker serviks yang menjalani rawat inap  di  RSUD  Dr.  Soetomo    Surabaya  dijelaskan  juga berdasarkan faktor-faktor yang diduga memengaruhi ketahanan
hidup  pasien.  Faktor-  faktor  tersebut  mempunyai  skala pengukuran  yang  berbeda  yaitu  rasio,  nominal,  dan  ordinal. Faktor  yang  mempunyai  skala  rasio  adalah  usia,  usia pertamakali  menikah,  usia  pertamakali  menstruasi,  siklus menstruasi,  lama  menstruasi,  dan  paritas.  Selanjutnya  untuk faktor  yang  memiliki  skala  nominal  yaitu  status  komplikasi, status  anemia,  jenis  pengobatan,  dan  kontrasepsi  hormonal. Sementara  untuk  faktor  yang  memiliki  skala  ordinal  adalah stadium dan pendidikan.
Berikut  ini  menunjukkan  karakteristik  antara  pasien kanker serviks yang tersensor dan tidak tersensor berdasarkan faktor tersebut,
Tabel 4. Karakteristik Pasien Kanker Serviks Berdasarkan X 1 , X 6 , X 7 , X 10 , X 11 , X 12 X 1 X 6 X 7 0 1 0 1 0 1 Mean 49.97 49.96 18.99 20.11 13.27 13.11 Median 49 51 19 19 13 13 Std.Dev 8.48 8.14 3.61 3.77 1.49 1.31 Min 28 33 0 15 9 11 Max 80 69 34 30 18 17 X 10 X 11 X 12 0 1 0 1 0 1 Mean 28.43 28.66 6.49 6.22 2.72 2.81 Median 28 28 7 7 3 3 Std.Dev 1.24 0.96 1.15 1.33 1.44 1.49 Min 18 28 3 3 0 0 Max 35 30 12 7 8 6
Kategorik 0 merupakan kategori pasien yang tersensor dan kategori  1  merupakan  kategori  pasien  yang  tidak  tersensor. Informasi yang diperoleh dari Tabel 4 bahwa rata-rata, median, dan standar deviasi dari faktor usia (X 1 ), usia menikah pertama (X 6 ),  usia  menstruasi  pertama  (X 7 ),  siklus  menstruasi  (X 10 ), lama menstruasi (X 11 ), dan paritas (X 12 ) antara pasien kanker serviks yang tersensor dan tidak tersensor secara umum hampir sama.  Namun  berbeda  dari  segi  nilai  maksimum  dan minimumnya.
Berikut  ini  menunjukkan  karakteristik  pasien  kanker serviks  yang  menjalani  rawat  inap  di  RSUD  Dr.  Soetomo. Gambar  sebelah  kiri  merupakan  kategori  pasien  tersensor sedangkan gambar sebelah kiri merupakan kategori pasien tidak tersensor.
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)

## (f)
Gambar 4. Karakteristik Pasien Kanker Serviks Tersensor dan Tidak Tersensor Berdasarkan Status Komplikasi (a), Status Anemia (b), Jenis Pengobatan (c), Stadium (d), Kontrasepsi Hormonal (e), Pendidikan (f)

## B. Kaplan Meie
Kurva  survival  Kaplan-Meier  digunakan  untuk mengetahui karakteristik kurva survival pasien kanker serviks berdasarkan  faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi ketahanan  hidup  pasien  kanker  serviks.  Barikut  ini  kurva Kaplan-Meier untuk mengetahui gambaran karakteristik secara umum yang disajikan dalam Gambar 4.

## Gambar 5. Kurva Survival Kaplan Meier Pasien Kanker Serviks
Berdasarkan  dari  Gambar  5,  dapat  dilihat  bahwa  kurva turun secara lambat pada hari ke-0 sampai dengan hari ke 120. Menurunnya  kurva  secara  lambat  inilah  dikarenakan  banyak data  tersensor  artinya  banyak  pasien  yang  tidak  mengalami event atau  meninggal  dalam  kurun  waktu  tiga  tahun. Probabilitas ketahanan hidup tiga tahun pasien kanker serviks di  RSUD  Dr.  Soetomo  masih  tinggi  yaitu  diatas  80%.  Pada Gambar  4  karakeristik  survival  yang  digambarkan  adalah karakteristik  survival  secara  umum  pasien  kanker  serviks selama  tiga  tahun.  Selanjutnya  akan  dijelaskan  karakteristik kurva  survival  Kaplan  Meier  dan  uji  Log-rank  berdasarkan
faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi  ketahanan  hidup pasien kanker serviks.
Berikut ini akan disajikan beberapa kurva Kaplan Meier dan uji Log-Rank,
Gambar 6. Kurva Survival Kaplan Meier Pasien Kanker Serviks Berdasarkan Faktor Status Komplikasi dan Status Anemia Pada Gambar 6 sebelah kiri memberikan informasi bahwa garis  hitam  merupakan  kategori  pasien  tidak  mengalami komplikasi  dan  garis  hijau  merupakan  kategori  pasien mengalami  komplikasi.  Sedangkan  Gambar  6  sebelah  kanan memberikan informasi bahwa garis hitam merupakan kategori pasien  tidak  mengalami  anemia  dan  garis  hijau  merupakan kategori pasien mengalami anemia. Berdasarkan kurva Kaplan Meier status komplikasi antara kedua garis dari kategori pasien tidak  mengalami  komplikasi  dan  pasien  yang  mengalami komplikasi saling berpotongan. Sedangkan kurva Kaplan Meier status  anemia  antara  kedua  garis  dari  kategori  pasien  tidak mengalami anemia dan pasien yang mengalami anemia saling berhimpit. Sehingga dari kedua gambar  tersebut  diduga tidak ada perbedaan kurva survival antara kategori status komplikasi dan  status  anemia.  Pengujian  Log-Rank  untuk  mengetahui perbedaan yang berarti antara kurva survival berdasarkan status komplikasi dan status anemia.
Tabel 4. Hasil Uji Log Rank Berdasarkan Status Komplikasi dan Status Anemia Variabel Log Rank df P-Value Stattus Komplikasi 4.2 1 0.04 Status Anemia 9.9 1 0.002
Berdasarkan hasil uji Log Rank yang disajikan pada Tabel 4 diperoleh masing-masing nilai statistik uji sebesar 4.2 dan 9.9 dengan  derajat  bebas  1  didapatkan p-value masing-masing sebesar 0.04 dan 0.002. Jika dibandingkan dengan nilai α yakni sebesar  0.05  maka p-value kurang  dari  α,  Sehingga  uji  ini menghasilkan keputusan tolak H 0 .  Artinya terdapat perbedaan waktu survival antara  kategori  status  komplikasi  dan  status anemia.
Berikut ini disajikan kurva survival Kaplan-Meier faktor jenis pengobatan dan stadium pada Gambar 6.
Gambar 7. Kurva Surviva l Kaplan Meier Pasien Kanker Serviks Berdasarkan Faktor Jenis Pengobatan dan Stadium
Pada  Gambar  7  sebelah  kiri  memberikan  informasi mengenai  jenis  pengobatan,  dimana  garis  hitam  merupakan kategori kemoterapi, garis merah merupakan kategori tranfusi PRC,  garis  hijau  merupakan  kategori  operasi,  garis  biru merupakan  kategori  kemoterapi  &  tranfusi  PRC,  dan  garis sisanya  merupakan  kategori  kemoterapi  &  operasi.  tranfusi PRC & operasi. dan lainnya. Garis-garis pada Gambar 6 sebelah kiri  tersebut  saling  berhimpit.  Pada  Gambar  6  sebelah  kanan
INFERENSI , Vol. 3(1), March 2020, ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
memberikan informasi mengenai stadium, dimana garis merah merupakan stadium II, garis hijau merupakan stadium III, dan garis  biru  merupakan  stadium  IV.  Berdasarkan  Gambar  6 sebelah  kanan  keempat  garis  tersebut  tidak  saling  berhimpit, maka dapat diduga ada perbedaan kurva survival berdasarkan kategori  tingkatan  stadium.  Pengujian  Log-Rank  untuk mengetahui  perbedaan  yang  berarti  antara  kurva survival berdasarkan jenis pengobatan.
Tabel 5. Hasil Uji Log Rank Berdasarkan Jenis Pengobatan dan Stadium
Variabel Log Rank df P-Value Jenis Pengobatan 71.4 6 2e-13 Stadium 15.19 3 0.002
Berdasarkan hasil uji Log-Rank yang disajikan pada Tabel 5, diperoleh nilai statistik uji masing-masing sebesar 71.4 dan 15.19  dengan  derajat  bebas  masing-masing  6  dan  3  serta didapatkan p-value uji  masing-masing  sebesar  2e-13.  Jika dibandingkan dengan nilai α yakni sebesar 0.05, maka p-value kurang dari α. Sehingga uji ini menghasilkan keputusan tolak H 0 .    Hal  ini  memberi  kesimpulan  bahwa  minimal  ada  satu perbedaan waktu survival antara kategori jenis pengobatan dan kategori stadium.
Berikut ini disajikan kurva survival Kaplan-Meier faktor usia, usia menikah pertama, dan usia menstruasi pertama pada Gambar 8.
Gambar 8. Kurva Surviva l Kaplan Meier Pasien Kanker Serviks Berdasarkan Faktor Usia, Usia Menikah Pertama, dan Usia Menstruasi Pertama Secara  visual  ketiga  plot  saling  berhimpit  antara  garis hitam  dan  garis  hijau,  sehingga  dari  ketiga  gambar  tersebut diduga tidak ada perbedaan kurva survival antara kategori usia, usia menikah pertama, dan usia menstruasi pertama. Pengujian Log-Rank  untuk  mengetahui  perbedaan  yang  berarti  antara kurva survival berdasarkan  usia,  usia  menikah  pertama,  dan usia menstruasi pertama.
Tabel 6. Hasil Uji Log Rank Berdasarkan Usia, Usia menikah pertama, dan
Usia menstruasi pertama. Variabel Log Rank df P-Value Usia 1.4 1 0.2 Usia Menikah Pertama 0.1 1 0.8 Usia Menstruasi Pertama 0.2 1 0.4 Apabila p-value lebih besar dari α = 0.05 maka gagal tolak H 0 .  Artinya  tidak  ada  perbedaan  kurva survival antara  kedua kategori  dari  ketiga  plot.  Berikut ini  disajikan  kurva survival Kaplan-Meier  faktor  siklus  menstruasi  dan  lama  menstruasi pada Gambar 9.
Gambar 9. Kurva Surviva l Kaplan Meier Pasien Kanker Serviks Berdasarkan Faktor Siklus Menstruasi dan Lama Menstruasi Secara  visual  kedua  plot  saling  berhimpit  antara  garis hitam  dan  garis  hijau,  sehingga  dari  kedua  gambar  tersebut diduga  tidak  ada  perbedaan  kurva survival antara  kategori
siklus  menstruasi  dan  lama  menstruasi.  Pengujian  Log-Rank untuk mengetahui perbedaan yang berarti antara kurva survival berdasarkan siklus menstruasi dan lama menstruasi.
Tabel 7. Hasil Uji Log Rank Berdasarkan Siklus Menstruasi dan Lama Menstruasi Variabel Log Rank df P-Value Siklus Menstruasi 1.2 1 0.3 Lama Menstruasi 0.3 1 0.6 Apabila p-value lebih besar dari α = 0.05 maka gagal tolak H 0 .  Artinya  tidak  ada  perbedaan  kurva survival antara  kedua kategori dari kedua plot.
Berikut ini disajikan kurva survival Kaplan-Meier faktor kontrasepsi hormonal dan paritas pada Gambar 10.
Gambar 10. Kurva Surviva l Kaplan Meier Pasien Kanker Serviks Berdasarkan Faktor Kontrasepsi Hormonal dan Paritas
Secara  visual  plot  sebelah  kiri  saling  berhimpit  antara garis  hitam  dan  garis  hijau  dan  plot  sebelah  kanan  saling berpotongan antara garis hitam dan garis hijau, sehingga dari kedua  gambar  tersebut  diduga  tidak  ada  perbedaan  kurva survival antara  kategori  kontrasepsi  hormonal  dan  paritas. Pengujian Log-Rank untuk mengetahui perbedaan yang berarti antara  kurva survival berdasarkan  kontrasepsi  hormonal  dan paritas.
Tabel 8. Hasil Uji Log Rank Berdasarkan Kontrasepsi Hormonal dan Paritas Variabel Log Rank df P-Value Kontrasepsi Hormonal 1.2 1 0.3 Paritas 1.8 1 0.2 Apabila p-value lebih besar dari α = 0.05 maka gagal tolak H 0 .  Artinya  tidak  ada  perbedaan  kurva survival antara  kedua kategori  dari  kedua  plot.  Berikut  ini  disajikan  kurva  survival Kaplan-Meier faktor pendidikan pada Gambar 11.

## Gambar 11. Kurva Survival Kaplan Meier Pasien Kanker Serviks Berdasarkan Faktor Pendidikan
Secara  visual  antara  garis  hitam  dan  garis  hijau  saling berhimpit  dan  berpotongan,  sehingga  dari  kedua  gambar tersebut  diduga  tidak  ada  perbedaan  kurva survival antara kategori  pendidikan.  Pengujian  Log-Rank  untuk  mengetahui perbedaan  yang  berarti  antara  kurva survival berdasarkan pendidikan.
Tabel 9. Hasil Uji Log Rank Berdasarkan Pendidikan Log Rank df P-Value 4.4 3 0.2 Apabila p-value lebih besar dari α = 0.05 maka gagal tolak H 0 . Artinya tidak ada perbedaan kurva survival antara keempat kategori pendidikan.
C. Asumsi Proportional Hazard
Metode  yang  digunakan  dalam  pengujian  asumsi proportional  hazard adalah  metode  grafis  dilakukan  dengan membuat plot ln[-ln S(t)] terhadap waktu kemudian dilanjutkan
INFERENSI , Vol. 3(1), March 2020, ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
dengan  uji goodness  of  fit agar  memperoleh  keputusan  yang lebih  objektif.  Berikut  ini  akan  disajikan  plot  ln[-ln  S(t)] terhadap waktu,
(a)                                                      (b)
(c)                                                      (d)
(e)                                                      (f) (g)                                                      (h)
(i)                                                      (j) (k)
Gambar 12. Plot ln[-ln S(t)] Faktor Status Komplikasi (a), Status Anemia (b), Jenis Pengobatan (c), Stadium (d), Usia (e), Usia Menikah Pertama (f), Usia Menstruasi Pertama (g), Kontrasepsi Hormonal (h), Pendidikan (i), Siklus Menstruasi (j), Paritas (k)
Dari    ilustrasi  plot  ln[-ln  S(t)]  pada  Gambar  12  dapat diketahui  bahwa  secara  umum  plot  terlihat  sejajar,  sehingga mengindikasikan  bahwa laju terjadinya  kematian pada pasien kanker serviks memenuhi asumsi proportional hazard . Untuk memperoleh keputusan yang lebih objektif, maka pemeriksaan asumsi proportional hazard dilanjutkan dengan uji goodness of fit . Berikut ini akan disajikan pengujian Goodness of Fit pada Tabel 10.
Tabel 6 merupakan hasil uji goodness of fit untuk semua faktor  yang  diduga  mempengaruhi  ketahanan  hidup  pasien kanker serviks. dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa dengan
α=0.05,  faktor  paritas  (x 12 )  memberikan  keputusan  tolak  H 0 yang  berarti  faktor-faktor  tersebut  tidak  memenuhi  asumsi proportional  hazard .  Sedangkan  faktor  yang  lain  memenuhi asumsi proportional hazard.
Tabel 10. Hasil Uji Goodness Of Fit Variabel 𝝆 P-Value Keputusan Usia (X 1 ) 0.0059 0.9784 Gagal Tolak H 0 Status Komplikasi (X 2 ) -0.1238 0.5468 Gagal Tolak H 0 Status Anemia (X 3 ) 0.1081 0.5792 Gagal Tolak H 0 Pengobatan Lainnya (X 4(1) ) -0.1977 0.3813 Gagal Tolak H 0 Tranfusi PRC & Operasi (X 4(2) ) 0.0480 0.7972 Gagal Tolak H 0 Kemoterapi & Operasi (X 4(3) ) 0.6309 1.000 Gagal Tolak H 0 Kemoterapi & Tranfusi PRC (X 4(4) ) 0.1046 0.5862 Gagal Tolak H 0 Operasi (X 4(5) ) 0.2824 0.1356 Gagal Tolak H 0 Tranfusi PRC (X 4(6) ) -0.0902 0.6375 Gagal Tolak H 0 Stadium 4 (X 5(1) ) -0.0924 0.6398 Gagal Tolak H 0 Stadium 3 (X 5(2) ) -0.2083 0.2788 Gagal Tolak H 0 Stadium 2 (X 5(3) ) 0.2755 0.1513 Gagal Tolak H 0 Usia Menikah Pertama (X 6 ) 0.1284 0.5352 Gagal Tolak H 0 Usia Menstruasi Pertama (X 7 ) -0.1086 0.5491 Gagal Tolak H 0 Kontrasepsi Hormonal (X 8 ) -0.1021 0.5865 Gagal Tolak H 0 Lainnya (Diploma dan Sarjana) (X 9(1) ) 0.0226 0.9073 Gagal Tolak H 0 SMA (X 9(2) ) 0.0903 0.6459 Gagal Tolak H 0 SMP (X 9(3) ) -0.1029 0.6107 Gagal Tolak H 0 Siklus Menstruasi (X 10 ) 0.1582 0.4636 Gagal Tolak H 0 Lama Menstruasi (X 11 ) -0.0803 0.6701 Gagal Tolak H 0 Paritas (X 12 ) 0.5505 0.0346 Tolak H 0

## D. Pemodelan Regresi Cox Extended
Variabel  paritas  yang  diduga  mempengaruhi  ketahanan hidup  pasien  kanker  serviks  di  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya tidak  memenuhi  asumsi proportional  hazard sehingga  perlu diinteraksikan  terhadap  waktu.  Interaksi  dapat  dilakukan dengan  dua  cara  yaitu  dengan  fungsi  waktu  dan  fungsi heaviside .  Berikut  merupakan  estimasi  parameter  model cox extended jika  fungsi  waktu  yang  digunakan  adalah  berupa fungsi waktu ln (T).
Tabel 11. Estimasi Model Cox Extended dengan fungsi Waktu Variabel Estimasi Parameter W 2 P-value Usia 0.010 0.104 0.736 Status Komplikasi 0.483 1.092 0.296 Status Anemia 0.996 1.386 0.239 Pengobatan Lainnya 3.903 17.31 0.00003 Tranfusi PRC & Operasi 2.107 2.606 0,106 Kemoterapi & Operasi -15.51 0.0001 0.999 Kemoterapi & Tranfusi PRC -1.122 0.758 0.383 Operasi 1.470 1.692 0.193 Tranfusi PRC 1.169 1.809 0.178 Stadium 4 17.76 0.003 0.995 Stadium 3 17.75 0.003 0.995 Stadium 2 15.79 0.003 0.995 Usia Menikah Pertama 0.038 0.401 0.528
INFERENSI , Vol. 3(1), March 2020, ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online) 45
Tabel 11. Estimasi Model Cox Extended dengan fungsi Waktu (Lanjutan) Variabel Estimasi Parameter W 2 P-value Usia Menstruasi Pertama 0.014 0.005 0.941 Kontrasepsi Hormonal -0.889 3.148 0.078 Lainnya (Diploma dan Sarjana) 1.972 1.463 0.226 SMA 1.054 3.015 0.083 SMP 0.908 1.157 0.281 Siklus Menstruasi 0.159 0.619 0.432 Lama Menstruasi -0.128 0.426 0.512 Paritas -0.803 3.128 0.076 Paritas x ln (T) 0.181 2.971 0.083 Likelihood Ratio 74.63 1e-07
Berdasarkan pengujian estimasi parameter secara serentak terhadap  model  dengan  menggunakan likelihood  ratio didapatkan p-value sebesar 1e-07. Jika p-value kurang dari α = 0.05 maka diperoleh keputusan tolak H 0 yang berarti minimal terdapat  satu  variabel  dalam  model  yang  signifikan memengaruhi ketahanan hidup pasien kanker serviks.
Berdasarkan  taraf  signifikansi  5%,  hasil  perhitungan p- value <  α  =  0.05  diperoleh  keputusan  tolak  H 0 ,  dimana  dari Tabel 11 yang mempunyai p-value < α = 0.05 adalah variabel pengobatan  lainnya  sebesar  0.00003.  Artinya  pasien  kanker serviks yang tidak melakukan pengobatan kemoterapi, tranfusi PRC,  operasi,  atau  kombinasi  antara  pengobatan  tersebut berpengaruh  secara  signifikan  dengan  interaksi  fungsi  waktu terhadap  model  ketahanan  hidup  pasien  kanker  serviks  yang menjalani  rawat  inap  di  RSUD  dr.Soetomo  pada  tahun  2013 sampai 2016.
Pengujian  estimasi  parameter  model cox  extended menggunakan  variabel  yang  signifikan  memengaruhi ketahanan hidup pasien kanker serviks dengan interaksi fungsi waktu sebagai berikut.
Tabel 12. Estimasi Model Cox Extended Signifikan dengan fungsi Waktu
Variabel Estimasi Parameter W 2 P-value Pengobatan lainnya 3.004 22.66  1.94-06 Likelihood Ratio 11.82 6e-04
Berikut  ini  model  baru  cox extended dari  variabel  yang signifikan  memengaruhi  ketahanan  hidup  pasien  kanker serviks,
ℎ 𝑡, 𝒙(𝑡) = ℎ (𝑡)exp (3.004 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑜𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎) Berdasarkan Tabel 12 variabel jenis pengobatan lainnya merupakan  variabel  yang  signifikan  memengaruhi  ketahanan hidup  pasien  kanker  serviks,  jika  menggunakan  α  =  0.05. Apabila  ingin  mengetahui  seberapa  besar  variabel  jenis pengobatan  lainnya  tersebut  dapat  mempengaruhi  ketahanan hidup kanker serviks maka dapat dilihat dari nilai hazard ratio setiap  variabel.  Nilai hazard  ratio dapat  diketahui  dengan permisalan  waktu  karena  variabel  paritas  berubah-ubah  dan bergantung  pada  waktu.  Berikut  ini  nilai hazard  ratio dari penderita  kanker  serviks  pada  waktu-waktu  tertentu,  dimana besar pengaruh variabel jenis pengobatan lainnya berupa pasien kanker serviks yang tidak melakukan pengobatan kemoterapi, tranfusi  PRC,  operasi,  dan  kombinasi  antar  ketiga  jenis pengobatan  tersebut  terhadap  probabilitas  ketahanan  hidup pasien kanker serviks.
Tabel 13. Nilai Hazard Ratio Variabel Signifikan Variabel Hazard Ratio Jenis Pengobatan lainnya 20.16
Berdasarkan Tabel 13 memberikan informasi bahwa pasien kanker  serviks  yang  tidak  melakukan  jenis  pengobatan kemoterapi, tranfusi PRC, operasi, dan kombinasi antar ketiga jenis  pengobatan  tersebut  memiliki  probabilitas  meninggal karena kanker serviks 20 kali lebih besar dibandiingkan pasien kanker serviks yang melakukan jenis pengobatan kemoterapi, tranfusi  PRC,  operasi,  dan  kombinasi  antar  ketiga  jenis pengobatan tersebut.

## E. Prognostik Indeks
Terdapat  cara  untuk  mendapatkan  prognostik  indeks tersebut  yaitu  dengan melihat  pola additive dari hazard ratio setiap variabel yang signifikan.
Tabel 14. Nilai Prognostik Indeks Variabel HR HR*10 PI Risk grup Jenis Pengobatan lainnya 20.16 201.6 201.6 5
Diperoleh informasi dari Tabel 14 prognostik indeks yang begitu  tinggi  nilainya  memberikan  arti  bahwa  perkiraan panyembuhan  pasien  dimasa  datang  mempunyai  prognosis yang  buruk  terhadap  ketahanan  hidupnya.  Dimana  pasien kanker  serviks  yang  tidak  melakukan  jenis  pengobatan kemoterapi, tranfusi PRC, operasi, dan kombinasi antar ketiga jenis  pengobatan  tersebut  akan  sangat  kecil  kemungkinan prognosis akan membaik dibandingkan pasien  kanker serviks yang  melakukan  jenis  pengobatan  kemoterapi,  tranfusi  PRC, operasi, dan kombinasi antar ketiga jenis pengobatan tersebut. Kelompok resiko terjadinya event atau meninggal sangat kecil ( Low Risk ) terjadi pada kelompok pasien yang melakukan jenis pengobatan kemoterapi, tranfusi PRC, operasi, dan kombinasi antar  ketiga  jenis  pengobatan  tersebut.  Sedangkan  kelompok resiko  terjadinya  event  atau  meninggal  sangat  tinggi  ( High Risk ) terjadi pada kelompok pasien yang tidak melakukan jenis pengobatan kemoterapi, tranfusi PRC, operasi, dan kombinasi antar  ketiga  jenis  pengobatan  tersebut.  Berikut  ini  kurva survival dari kelompok resiko Low Risk (I) dan High Risk (V) .
Gambar 13. Plot Kaplan Meier Risk Group I dan V Tabel 15. Uji Log-Rank
N Risk Group I 403 Risk Group V 6 P-value Logrank 2e-11
Berdasarkan  faktor  jenis  pengobatan  menunjukkan bahwa  pasien  kanker  serviks  yang  tidak  melakukan  jenis pengobatan kemoterapi, tranfusi PRC, operasi, dan kombinasi antar  ketiga  jenis  pengobatan  tersebut  memiliki  probabilitas bertahan hidup lebih kecil daripada pasien kanker serviks yang melakukan jenis pengobatan kemoterapi, tranfusi PRC, operasi, dan kombinasi antar ketiga jenis pengobatan tersebut. Hal ini telah  sesuai  dengan  plot  diatas  dimana  kelompok  resiko  V ( High Risk ) turun sangat cepat. Selanjutnya untuk mengetahui kebenaran  dugaan  secara  statistik  bahwa  adanya  perbedaan kurva survival antara pasien kanker serviks kelompok resiko V ( High  Risk )  dengan  pasien  yang  termasuk  kelompok  I  ( Low Risk ) berdasarkan Gambar 13, maka perlu dilakukan uji Log- Rank sebagai berikut.
INFERENSI , Vol. 3(1), March 2020, ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Berdasarkan Tabel 15 memberikan informasi bahwa sebanyak 403 pasien kanker serviks yang melakukan jenis pengobatan  kemoterapi,  tranfusi  PRC,  operasi,  dan kombinasi  antar  ketiga  jenis  pengobatan  tersebut mempunyai  kondisi  dimasa  datang  yang  masih  cukup baik  sehingga  kecil  terjadinya  resiko event atau meninggal . Sedangkan 6 pasien kanker serviks yang tidak melakukan  jenis  pengobatan  kemoterapi,  tranfusi  PRC, operasi,  dan  kombinasi  antar  ketiga  jenis  pengobatan tersebut  mempunyai  perkiraan  kondisi  dimasa  datang yang  belum  cukup  membaik,  hal  ini  mengindikasikan tingginya resiko event atau meninggal terjadi.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berikut adalah kesimpulan yang didapat berdasarkan hasil analisis  menggunakan  data  ketahanan  hidup  pasien  kanker serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya.
1. Karakteristik  data  yang  diperoleh,  salah  satunya memberikaan  informasi  bahwa  data  ketahanan  hidup pasien  kanker  serviks  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya yang dapat mencukupi kebutuhan analisis periode 2013- 2016 berjumlah 409, masing-masing 382 pasien tersensor dan 27 pasien mengalami event atau meninggal.
2. Kurva  survival  Kaplan-Meier  dari  ke-12  faktor  yang diduga  mempengaruhi  ketahanan  hidup  pasien  kanker serviks  menunjukkan  bahwa  probabilitas  pasien  kanker serviks mengalami event atau meninggal cenderung cukup baik yaitu diatas 60%. Dari hasil uji Log-rank diperoleh empat  variabel  yang  memberikan  keputusan  Tolak H 0 artinya  terdapat  perbedaan  kuva  survival  antar kategorik  masing-masing  variabel.  Empat  variabel tersebut  adalah  status  komplikasi,  status  anemia,  jenis pengobatan, dan stadium.
3. Hasil dari pengujian asumsi proportional hazard terdapat variabel  yang  tidak  memenuhi  asumsi proportional hazard yaitu  variabel  paritas,  sehingga  metode  yang digunakan  untuk  memodelkan  ketahanan  hidup  pasien kanker  serviks  adalah  metode  regresi cox  extended . Variabel  yang  signifikan  berpengaruh  terhadap  model adalah jenis pengobatan lainnya.
4. Prognostik yang  diperoleh  memberikan  kesimpulan bahwa  terbagi  menjadi  dua  kelompok  resiko  yaitu kelompok I ( low risk) dan kelompok V ( high risk) , dimana kelompok lowrisk terdapat pada 403 pasien kanker serviks yang menjalani rawat inap di RSUD Dr. Soetomo periode 2013-2016  yang  artinya  resiko  terjadinya event sangat rendah,  hal  ini  menunjukkan  perkiraan  penyembuhan pasien  dimasa  datang  kondisimya  dapat  membaik  atau prognosis baik. Sedangkan kelompok highrisk berjumlah 6  pasien  kanker  serviks  yang  menjalani  rawat  inap  di RSUD  Dr.  Soetomo  periode  2013-2016  yang  artinya resiko terjadinya event sangat tinggi, hal ini menunjukkan prognosis  yang  buruk  pada  pasien  atau  perkiraan penyembuhan  pasien  dimasa  datang  akan  sangat  kecil kemungkinannya.
Sedangkan  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya antara lain sebagai berikut.
1. Pada  penelitian  selanjutnya,  sebaiknya  waktu  penelitian diperpanjang  sebab  data  pasien  yang  mengalami event atau  meninggal  sangat  sedikit  dibandingkan  pasien dengan  data  tersensor.  Waktu  yang  lebih  panjang diharapkan  dapat  mewakili  waktu  survival  dari  pasien yang mengalami event.
2. Melakukan diskusi secara lebih intens kepada pihak medis terkait  kanker  serviks  untuk  meminimalisir  terjadinya kesalahan  interpretasi  terutama  mengenai hazard  ratio dan prognostis pasien  berdasarkan  model  dari  faktor- faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup pasien kanker serviks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   WHO, Cervix Cancer Screening, Lyon: IARCH Press, 2005.
[2]   Yayasan-Kanker-Indonesia, Jakarta: Race, 2013.
[3]   A.  K.  Dwivedi,  S.  N.  Dwivedi,  S.  Deo  and  R.  Shukla,  "An Epidemiological  Study  on  Delay  in  Treatment  Initiation  of Cancer Patients," Health (1949-4998), p. 4, 2012.
[4]   D. Gayatri, Hubungan stadium dengan ketahanan hidup 5 tahun pasien  kanker  serviks  di  RSUPN  Cipto  Mangunkusumo  dan RSK Dharmais, Jakarta: FKMUI, 2002.
[5]   American-Cancer-Society,  Cancer  Facts  in  Medical  Reseach., Atlanta: American Cancer Society, 2013.
[6]   Solimun,  A.  A.  R.  Fernandes  and  Nurjannah,  Pemodelan Persamaan  Struktural  (SEM)  Pendekatan  Warp  PLS,  Malang: UB Press, 2017.
[7]   D.  G.  Kleinbaum  and  M.  Klein,  Survival  Analysis:  A  Self Learning Text (Third ed.), London: Springer, 2012.
[8]   A. N. Afifah and S. W. Purnami, Regresi Cox Extended untuk Memodelkan  Ketahanan  Hidup  Penderita  Kanker  Serviks  di RSUD  dr  Soetomo  Surabaya,  Surabaya:  Insitut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[9]   K.  D.  Inayati  and  S.  W.  Purnami,  Analisis  Survival Nonparametrik  Pada  Pasien  Kanker  Serviks  di  RSUD  dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Metode Kaplan Meier dan Uji Log  Rank,  Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, 2015.
[10] R.  M.  Nugrahani,  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi Hasil  Pap  Test  Kanker  Serviks  dengan  Mengguakan  Metode Regresi Logistik Ordinal, Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2010.
[11] R.  Walpole,  Intoduction  to  Statistics,  New  York:  Macmillan Publishing Co. Inc, 1995.
[12] Le  and  C.  T.,  Applied  Survival  Analysis.,  New  York:  John Wiley and Sons. Inc, 1997.
[13] Hosmer  and  Lemeshow,  Applied  Logistic  Regression,  USA: John Wiley & Sons, 2000.
[14] Collett  and D., Modelling Survival Data in Medical Research (2nd ed), London: Chapman and Hall, 2003.
[15] V. Van Belle, K. Pelckmans, J. A. Suykens and S. Van Huffel, "Additive  Survival  Least  Square  Support  Vector  Machines," Statistics in Medicine, vol. 29, no. 2, pp. 296-308, 2010.
[16] G. Soussi, N. B. Alaya, N. Chaouch and H. Racil, "Development and Validation of a Prognostic Index for Survival in Non-Small Cell Lung Cancer," Issue Cancer  Epidemiology, pp. 111-118,
2018.