JOURNAL OF AGROMEDICINE AND MEDICAL SCIENCES (AMS) ISSN : 2460-9048 (Print), ISSN : 2714-5654 (Electronic)
Available online at http://jurnal.unej.ac.id/index.php/JAMS

## Pendahuluan
Karsinoma Hepatoseluler (KHS) merupakan tumor yang berasal dari hepatosit dan secara klinis bersifat progresif. Kanker ini juga memiliki  insiden  terbanyak  nomor  enam  di  dunia  pada  tahun 2018  sebanyak  841.080  kasus  baru,  dan  didominasi  oleh  pria
daripada wanita dengan perbandingan sekitar 2-3:1 (WHO IARC, 2019).  Di  Indonesia,  kanker  hati  adalah  penyakit  kanker terbanyak  nomor  dua  pada  laki-laki, sebesar  12,4  per  100.000 penduduk dengan rata-rata kematian 7,6 per 100.000 penduduk (Kementerian  Kesehatan  RI,  2019).  Sebagian  besar  kasus  KHS disertai  dengan  kelainan  hati  lain  seperti  penyakit  hati  kronis
Faktor Prediktor Mortalitas Pasien Penderita Karsinoma Hepatoseluler di RSD dr. Soebandi Jember Tahun 2018-2020
Predicting Factors of Mortality Among Patients with Hepatocellular Carcinoma in dr. Soebandi General Hospital in 2018-2020
Roan Pratama Putra 1 , Irawan Fajar Kusuma 2*) , Adelia Handoko 3 1 Department of Medical Sciences, Faculty of Medicine Jember University
2 Department of Internal Medicine, Faculty of Medicine Jember University /dr. Soebandi General Hospital Jember
3 Department of Physiology, Faculty of Medicine Jember University

## Article Info
Article History: Received: July 9, 2021 Accepted: January 12, 2022 Published: February 28, 2022
*)Corresponding author:
E-mail: irawanfajar@unej.ac.id

## How to cite this article:
Putra,  R.P.,  Kusuma,  I.F.,  dan  Handoko,
A.,  (2022).
Predicting  Factors  of Mortality Among Patients with Hepatocellular Carcinoma in dr. Soebandi General  Hospital in  2018-2020. Journal of  Agromedicine  and  Medical  Sciences , 8(1), 18-24. https://doi.org/10.19184/ams.v8i1.2527 5

## Abstrak
Kanker hati didominasi oleh Karsinoma Hepatoseluler (KHS), merupakan tumor berasal dari  hepatosit  dan  secara  klinis  bersifat  progresif.  Di  Indonesia  menurut  Kementerian Kesehatan tahun 2019, kanker hati adalah penyakit kanker terbanyak nomor dua pada laki-laki, sebesar 12,4 per 100.000 penduduk dengan rata-rata kematian 7,6 per 100.000 penduduk. Sampai saat ini jarang dilakukan penelitian mengenai KHS di RSD dr. Soebandi Jember.  Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  karakteristik  serta  faktor-faktor  yang menjadi  prediktor  kematian  pada  pasien  KHS.  Penelitian  ini  menggunakan  jenis penelitian analitik observasional dengan desain penelitian case-control. Data penelitian ini menggunakan data sekunder dari rekam medis pasien KHS di RSD dr. Soebandi Jember, serta data primer berupa wawancara via telepon. Hasil penelitian dengan total 72 sampel ini menunjukkan  terdapat perbedaan  signifikan antara  sirosis  hati  terhadap  kematian pasien KHS dalam 90 hari (p = 0,005), dan dapat dijadikan faktor prediktor mortalitas KHS (OR = 17,15; IK95% = 1,532-192,017).
Kata kunci : KHS, prediktor kematian, kematian KHS

## Abstract
Liver cancer, predominantly Hepatocellular Carcinoma (HCC), is a tumor that originates from hepatocytes and is clinically progressive. In Indonesia, according to the Ministry of Health in 2019, liver cancer is the second most common cancer in men, amounting to 12.4 per 100,000 population with an average death rate of 7.6 per 100,000 population. There are very few studies on HCC in RSD dr. Soebandi Jember. This study aims to determine the characteristics and factors that can be predictors of death in HCC patients. This study uses an observational analytic research type with a case-control research design. The data of this  study  used  secondary  data  from  the  medical  records  of  HCC  patients  at  RSD  dr. Soebandi Jember, as well as primary data in the form of telephone interviews. The results of this study with a total of 72 samples showed that there was a significant difference between liver cirrhosis and HCC patient mortality within 90 days (p = 0.005), and could be used as a predictor of HCC mortality (OR = 17.15; 95% CI = 1.532-192.017).
Keywords : HCC, predictors of death, HCC mortality
Hepatitis B, Hepatitis C, dan sirosis hati. Faktor risiko lain juga dapat  memperburuk  KHS  seperti  pola  hidup,  geografi,  jenis kelamin,  umur,  riwayat  keluarga,  serta  tingkat  keparahan kerusakan hati (Villanueva, 2019). Belum banyak literatur yang menjelaskan epidemiologi KHS di RSD dr. Soebandi Jember.
Salah  satu  cara  mengidentifikasi  prognosis  pasien  KHS  adalah dengan  menggunakan The  Hong  Kong  Liver  Cancer (HKLC) classification .  Sistem  ini  menggabungkan  4  faktor  prognostik ( ECOG Performance Status , Child-Pugh Grade , status tumor, dan adanya invasi atau metastasis ekstrahepatik). Sistem ini memiliki nilai prognostik lebih baik daripada klasifikasi yang sebelumnya sudah  ada,  yaitu Barcelona  Clinic  Liver  Cancer (BCLC) classification (Kinoshita et al ., 2015).
Sampai  saat ini  jarang  sekali  penelitian  mengenai  karakteristik dan faktor prediktor mortalitas pasien KHS di RSD dr. Soebandi Jember,  padahal  penyakit  ini  memiliki  angka  insidensi  dan mortalitas yang tinggi. Rumah sakit ini merupakan rumah sakit tipe  B  yang  menjadi  pusat  rujukan  regional  Kabupaten Bondowoso,  Lumajang,  Banyuwangi,  dan  Jember  sejak  2013. Dengan mengetahui bagaimana karakteristik dan apa saja faktor prediktor  mortalitas  pasien  dengan  KHS,  diharapkan  dapat meningkatkan  kewaspadaan  masyarakat  atau  tenaga  medis pada  pasien  yang  memiliki  faktor  tersebut,  membantu pengambilan keputusan tatalaksana pasien, serta meningkatkan layanan kesehatan manajemen pasien dengan KHS, khususnya di RSD dr. Soebandi Jember.

## Metode Penelitian
Penelitian ini merupakan jenis penelitian analitik observasional dengan desain case-control menggunakan data sekunder rekam medis pasien KHS di RSD dr. Soebandi Jember, serta data primer berupa  wawancara  via  telepon  kepada  pasien  atau  keluarga pasien.
Kriteria  inklusi  sampel  penelitian  ini  adalah  pasien  yang didiagnosis KHS dengan kode C22.0 (ICD-10) tahun 2018 hingga 2020,  serta  pasien  yang  didiagnosis  KHS  berdasarkan  kriteria
Perhimpunan  Peneliti  Hati  Indonesia  (PPHI)  2017  (Tabel  1).
Kriteria  eksklusi  sampel  penelitian  ini  yaitu  pasien  yang meninggal  sebelum  didiagnosis  KHS,  pasien  yang  baru didiagnosis  KHS  <  90  hari  dan  masih  hidup  saat  penelitian dilakukan, pasien yang dirujuk ke rumah sakit lain, dan pasien yang memiliki rekam medis berulang.
Sampel  penelitian  ini  berjumlah  72  pasien.  Sampel  dipilih menggunakan  teknik total  sampling serta  memenuhi  kriteria inklusi dan eksklusi. Variabel independent (bebas) penelitian ini ialah  usia,  jenis  kelamin,  jenis  pekerjaan,  riwayat  keluarga, kebiasaan  merokok,  konsumsi  alkohol,  obesitas,  DM,  riwayat penyakit Hepatitis B, Hepatitis C, sirosis hati, staging HKLC, dan kesesuaian  pilihan  terapi,  dan  variabel  dependent  (terikat) penelitian ini ialah kematian pasien dalam 90 hari. Aplikasi yang digunakan  untuk  pengolahan  dan  analisis  data  yaitu Microsoft Excel ,  SPSS  ( Statistical  Package  for  the  Social  Science ),  dan R Studio . Analisis  bivariat  terhadap  variabel  prognostik menggunakan uji chi-square atau fisher . Imputasi dengan teknik multiple  imputation  dilakukan  pada  data  yang  kosong  <50%. Variabel yang memenuhi syarat (p<0,25) akan disertakan pada analisis multivariat dengan regresi logistik.
Penelitian ini telah mendapat persetujuan etik oleh Komisi Etik Fakultas  Kedokteran  Universitas  Jember  dengan  nomor 1.459/H25.1.11/KE/2021.  Penelitian  ini  juga  telah  mendapat rekomendasi Badan Kesatuan Bangsa dan Politik (Bakesbangpol) Kabupaten  Jember  dengan  nomor  072/177/415/2021,  serta mendapat izin penelitian dari RSD dr. Soebandi Jember dengan nomor 423.4/884/610.2021.

## Hasil Penelitian
Dari 72 sampel, dilakukan wawancara via nomor telepon, yang nomornya  tercantum  pada  rekam  medis.  Sebanyak  18  sampel dapat  dilakukan  wawancara  terhadap  keluarga  pasien,  namun 54 sampel lainnya tidak dapat dilakukan wawancara karena tidak tercatat nomor telepon di rekam medis (20 sampel), nomor tidak aktif (30 sampel), dan nomor yang dicantumkan  bukan nomor keluarga pasien (4 sampel).

## Tabel 1. Kriteria Diagnosis KHS oleh PPHI
Kriteria Diagnosis KHS oleh Perhimpunan Peneliti Hati Indonesia (PPHI) 2017
A. Penyakit hati yang mendasari
- Penyakit hati Hepatitis B
- Penyakit hati Hepatitis C
- Sirosis hati
B. Penanda tumor
- AFP > 200 mg/mL dan cenderung meningkat
- PIVKA-II > 40 mAU/mL dan cenderung meningkat
C. Gambaran radiologi khas
Hipervaskular pada fase arterial dan washout pada fase vena porta atau fase delayed pada pemeriksaan CT scan atau MRI tiga fase
- A+B+C atau A+C atau B+C: Diagnosis dapat ditegakkan
- A+B atau B saja: sangat mencurigakan suatu KHS sehingga dibutuhkan pemeriksaan CT scan atau MRI tiga fase
- C saja: lanjutkan dengan biopsi hati
- Apabila  didapatkan  nodul  dengan  gambaran  atipikal,  khususnya  nodul  hipervaskular  tanpa  washout  pada  fase  vena  porta  atau  nodul hipovaskular pada fase arterial, pasien harus menjalani pemeriksaan lanjutan yaitu biopsi atau MRI dengan kontras

## Gambar 1. Karakteristik Keseluruhan Data Kosong

## Karakteristik Sampel Penelitian
Karakteristik sampel penelitian selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 2.

## Imputasi Data
Data  kosong  pada  penelitian  ini  merupakan  tipe  kokosongan Missing  Completely  at  Random (MCAR)  karena  tidak  terisinya rekam  medis  secara  lengkap  atau  tidak  dapat  dilakukannya wawancara  pada  sampel  penelitian  yang  terjadi  secara  acak, dan  tidak  memiliki  asosiasi  dengan  salah  satu  variabel  dalam dataset.  Untuk  mengatasinya,  peneliti  melakukan multiple imputation untuk variabel yang memiliki kekosongan data tidak terlalu  sedikit  dan  tidak  terlalu  banyak,  yaitu  <50%.  Variabel tersebut  yaitu  variabel  DM,  Hepatitis  B,  Hepatitis  C,  riwayat obesitas,  sirosis  hati,  staging  HKLC,  kesesuaian  pilihan  terapi, dan  status  kematian  pasien.  Untuk  variabel  riwayat  keluarga, riwayat  merokok,  dan  kebiasaan  konsumsi  alkohol  tidak dilakukan imputasi dan tidak dianalisis pada penelitian ini.
Imputasi  data  kosong  dilakukan  dengan  metode automatic . Untuk  variabel  Hepatitis  B,  DM,  sirosis  hati,  staging  HKLC, kesesuaian  pilihan  terapi,  dan  status  kematian  KHS  dalam  90 hari  menggunakan  model  imputasi  regresi  logistik.  Untuk variabel Hepatitis C dan riwayat obesitas menggunakan model imputasi  konstan.  Imputasi  data  ini  dilakukan  dengan pengulangan sebanyak 5 kali.

## Analisis Bivariat
Hasil analisis bivariat pooled data ditunjukkan pada   Tabel   4.
Variabel    Hepatitis   B    memenuhi syarat uji chi-square, dan didapatkan  nilai  p=0,419  (p>0,05)  yang  artinya  tidak  ada perbedaan bermakna secara statistik antara riwayat Hepatitis B dengan status kematian KHS dalam 90 hari.  Variabel usia, jenis kelamin,  pekerjaan,  riwayat  Hepatitis  C,  obesitas,  DM,  sirosis hati,  staging  HKLC,  dan  kesesuaian  terapi  menggunakan  uji fisher.  Hasil  didapatkan  sirosis  hati  dengan  nilai  p=0,005 (p<0,05)  merupakan  variabel  satu-satunya  yang  memiliki perbedaan bermakna secara statistik terhadap status kematian KHS dalam 90 hari.
Hasil  analisis  bivariat  ini  juga  mendapatkan  variabel  usia (p=0,216), jenis kelamin (p=0,394), pekerjaan (p=0,505), riwayat Hepatitis  C  (p=konstan),  obesitas  (p=konstan),  DM  (p=0,184), staging  HKLC  (p=0,124),  dan  kesesuaian  terapi  (p=0,302) memiliki  nilai  p>0,05,  yang  artinya  tidak  terdapat  perbedaan bermakna  secara  statistik  dengan  status  kematian  dalam  90 hari.

## Analisis Multivariat Regresi Logistik
Variabel yang dimasukkan dalam uji analisis multivariat adalah variabel dengan nilai p<0,25 pada analisis bivariat, uji chi-square maupun uji fisher. Variabel yang memiliki nilai p < 0,25, yaitu usia (p=0,216), DM (p=0,184), sirosis hati (p=0,005), dan staging HKLC (p=0,124). Hasil analisis multivariat regresi logistik dapat dilihat pada Tabel 5.
Hasil menunjukkan nilai OR masing-masing variabel, yaitu usia dengan  OR  sebesar  0,000(IK95%  0,000--),  DM  dengan  OR sebesar 0,15 (IK95% 0,012-1,948), sirosis hati dengan OR 17,15 (IK95% 1,532-192,017), staging HKLC dengan OR sebesar 2,544 (IK95%  0,033-197,152).  Nilai  OR  dikatakan  bermakna  jika rentang interval kepercayaannya tidak melalui angka 1. Sirosis hati  adalah    variabel    satu-satunya    yang    memiliki  nilai  OR bermakna,  sedangkan  variabel  lainnya  tidak  bermakna.  Ini menunjukkan  variabel  sirosis  hati  dapat  digunakan  sebagai faktor  prediktor  kematian  pasien  KHS  dalam  90  hari.  Nilai  OR variabel sirosis hati yaitu 17,15 yang artinya pasien KHS dengan sirosis  hati  diprediksikan  meninggal  dalam  90  hari  17,15  kali lebih besar dibandingkan dengan pasien KHS tanpa sirosis hati.

## Pembahasan
Penelitian  ini  menunjukkan  hanya  sirosis  hati  yang  berperan memprediksi kematian pasien KHS dalam 90 hari (OR = 17,15; IK95%  1,532-192,017).  Faktor  lain  seperti  usia,  jenis  kelamin, pekerjaan petani, Hepatitis B dan C, Obesitas, DM, hingga peran staging HKLC tidak menunjukkan peran dalam kematian pasien KHS.  Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  yang  diharapkan  peneliti, namun dapat memaparkan kondisi sebenarnya pada pasien KHS di RSD dr. Soebandi Jember tahun 2018-2020.
Pasien KHS yang memiliki sirosis hati berisiko meninggal dalam
90 hari sekitar 17,15 kali lebih tinggi daripada pasien KHS yang tidak  memiliki  sirosis  hati.  Penentuan  sirosis  hati  pada penelitian  ini  menggunakan  FIB-4 score yang  memiliki sensitivitas  dan  spesifisitas  yang  cukup  tinggi  untuk mendiagnosis sirosis hati (Yunihastuti et al., 2020). Hasil ini juga sejalan  dengan  beberapa  penelitian  lain  (Golabi  et  al.,  2017; Wong et al., 2017). Sirosis hati merupakan penyakit hati kronis
yang  menyebabkan  inflamasi  dan  fibrogenesis  pada  struktur hati  yang  menyebabkan  peningkatan  resistensi  aliran  darah portal, sehingga akan terjadi hipertensi portal dan terganggunya fungsi hati (Tsochatzis et al., 2014). Pasien KHS  yang memiliki sirosis hati akan berisiko lebih tinggi meninggal, diduga akibat kegagalan fungsi hati pada sirosis hati yang dapat memperburuk kondisi pasien.

## Tabel 2. Karakteristik Sampel Penelitian
Karakteristik Hasil Persentase Usia (tahun), mean, median (min-maks) Kelompok Usia, n ≥ 40 tahun
<40 tahun 56, 57 (22-87) 65 7
90,28% 9,72% Jenis Kelamin, n Laki-laki Perempuan 58 14 80,56% 19,44% Lama Perawatan (hari), median (min-maks) 4 (1-14) Pekerjaan, n Petani Wiraswasta Buruh Harian Ibu Rumah Tangga Karyawan Swasta
Tukang Bangunan Mekanik Supir Pensiunan Pengangkut Kayu Guru Satpam Pelajar Tidak bekerja 31 18 6 5 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1
43,06% 25,00%
8,33%
6,94% 4,17% 1,38% 1,38% 1,38% 1,38% 1,38% 1,38% 1,38% 1,38% 1,38% Riwayat Keluarga, n Ada Tidak ada Tidak diketahui 2 16 54 2,78% 22,22% 75,00% Riwayat Merokok, n Perokok aktif Perokok pasif Mantan perokok Tidak merokok Tidak diketahui
14
3 0
11
44 19,44% 4,17% 0,00% 15,28% 61,11% Kebiasaan Konsumsi Alkohol, n Ya Tidak Tidak diketahui 0 27 45 0,00% 37,5% 62,5% Hepatitis B, n HbsAg + HbsAg – Tidak diketahui 31 31 10 43,06% 43,06% 13,88% Hepatitis C, n Anti-HCV + Anti-HCV – Tidak diketahui 0 62 10 0,00% 86,11% 13,89% Obesitas, n Ya Tidak Tidak diketahui 0 59 13 0,00% 81,94% 18,06% Diabetes Mellitus, n Ya Tidak Tidak diketahui 6 32 34 8,33% 44,44% 47,22% Hasil Laboratorium, *median, (min-maks)
**rerata (SB) SGOT (μ/l)* SGPT (μ/l)* Trombosit (/ μl)** Bilirubin (mg/d l)*
Albumin (g/d l)** Hemoglobin (g/d l)*
Leukosit (/μl)* Kreatinin (mg/d l)*
BUN (mg/d l)*
158 (10-1203)
67 (10-475)
308,4 (155,75) 4,32 (0,47-40,29)
2,98 (0,56) 9,7 (4,8-16)
10,25 (3,5-37,9)
1 (0,47-10) 25 (6-156) Asites, n Negatif Ringan Berat Tidak diketahui 21 43 3 5 29,17% 59,72% 4,17% 6,94%
Tabel 3. Hasil Analisis Bivariat Pooled Data
Tabel 4. Hasil Analisis Multivariat Regresi Logistik
Koefisien a Wald S.E. Nilai p OR b IK95% Min Maks Usia (1) -16,884 - 116859,515 0,999 0,000 0.000 - DM (1) -1,899 - 1,251 0,141 0,15 0,012 1,948 Sirosis hati (1) 2,842 - 1,188 0,022 17,15 1,532 192,017 Staging HKLC (1) 0,934 - 1,848 0,629 2,544 0,033 197,152 Konstanta 16,551 - 11689,515 0,999 15420517,1 0,000 -
Child-Pugh Grade , n A B C Tidak diketahui 4 20 14 34 5,56% 27,78%
19,44%
47,22% Sirosis Hati, n Ya
Tidak Tidak diketahui
41
30 1 56,94% 41,67%
1,39% Staging HKLC, n
I IIa IIb IIIa IIIb IVa IVb Va Vb Tidak diketahui 1 3 2 3 11 1 1 9 7 34 1,39% 4,23% 2,78%
4,23% 15,71% 1,39% 1,39% 12,5% 9,72% 47,22% Terapi utama yang diberikan, n Reseksi Transplantasi Hati TACE Terapi Sistemik Terapi Simptomatik & Suportif 0 0 0 0 72 0,00%
0,00% 0,00% 0,00%
100%
Kesesuaian terapi utama dengan HKLC, n Ya Tidak Tidak diketahui 7 31 34 9,72% 43,06% 47,22% Status Kematian dalam 90 hari, n Meninggal Hidup Tidak diketahui 28 9 35
38,89% 12,5% 48,61% Frekuensi
df Nilai p Meninggal dalam 90 hari (n=55,2) Hidup dalam 90 hari (n=16,8) n % n % Hepatitis B HbsAg + HbsAg – 30,6 24,6 85,9% 67,6
5
11,8 14,1% 32,4% 1 0,419 Usia ≥ 40 tahun <40 tahun 48,4 6,8 74,5% 97,1% 16,6 0,2 25,5% 2,9% 1 0.216 Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan 45,2 10 77,9% 71,4% 12,8 4 22,1% 28,6% 1 0.394 Pekerjaan Petani Non-Petani 23,6 31,6 76,1% 77,1% 7,4 9,4 23,9% 22,9% 1 0,505 Hepatitis C Anti-HCV + Anti-HCV – 0 55,2 0% 76,7% 0 16,8 0% 23,3% 1 Konstan Obesitas Ya Tidak 0 55,2 0% 76,7% 0 16,8 0% 23,3% 1 Konstan Diabetes Mellitus Ya Tidak 10,8 44,4 61,4% 81,6% 6,8 10 38,6% 18,4% 1 0,184 Sirosis Hati Ya Tidak 37,8 17,4 90.4% 57,6% 4 12,8 9,6% 42,4% 1 0,005 Staging HKLC ≥ IIIa < IIIa 45,8 9,4 80,1% 63,5% 11,4 5,4 19,9% 36,5% 1 0,124 Kesesuaian Terapi Ya Tidak 15,8 39,4 81,4% 74,9% 3,6 13,2 18,6% 25,1% 1 0,302
Pada  penelitian  ini  tidak  ada  pasien  KHS  yang  tercatat melakukan  transplantasi  hati  maupun  reseksi  hati.  Literatur yang  kami  dapatkan  bahwa  transplantasi  hati  dapat menurunkan  risiko  kematian  pada  pasien  KHS  dengan  sirosis hati  karena  terapi  ini  memiliki  keuntungan  ganda,  yaitu mengobati KHS sekaligus menghilangkan sirosis hati (Golabi et al., 2017). Pada reseksi hati, terapi ini hanya mengangkat tumor tanpa  menghilangkan  sirosis  hati,  sehingga  sirosis  hati  tetap menjadi  prediktor  kematian  pada  pasien  KHS  meski menjalankan terapi kuratif reseksi hati (Wong et al., 2017).
Untuk  mengklasifikasikan  KHS, Barcelona  Clinic  Liver  Cancer classification (BCLC) merupakan salah satu sistem yang diterima secara luas dalam praktik klinis. Sistem ini berada di garis depan banyak uji klinis untuk menetapkan efektivitas obat-obatan KHS terbaru, namun pada tahun 2014 telah muncul klasifikasi baru yaitu Hong Kong Liver Cancer Classification (HKLC) berdasarkan hasil penelitian kohort dari 3856 pasien KHS di Hong Kong. HKLC ternyata menunjukkan nilai prognostik lebih baik daripada BCLC (Kinoshita et al., 2015).
Pada  penelitian  ini  staging  HKLC  tidak  memiliki  peran menentukan  terapi  yang  tepat  serta  memprediksi  kematian pasien KHS. Penelitian lain menyebutkan staging HKLC memiliki keunggulan  dalam  memprediksi  prognosis  pasien  KHS  dengan kesalahan  prediksi  yang  rendah  hingga  4  tahun  (Singal  et  al., 2019;  Heinrich  et  al.,  2020).  Menariknya,  penelitian  lain menyimpulkan  staging  HKLC  gagal  mengarahkan  terapi  yang sesuai dan berefek kepada prognosis pasien KHS. Pada pasien dengan stadium diatas IIIb, terapi yang direkomendasikan oleh staging  HKLC  dikaitkan  dengan  prognosis  yang  lebih  buruk, sehingga  dokter  perlu  mengevaluasi  kondisi  masing-masing pasien  KHS  dan  tidak  harus  mengikuti  algoritma  terapi  yang direkomendasikan oleh staging HKLC (Kim et al., 2016).
Banyak faktor mengapa pasien stadium kurang dari IIIa di RSD dr.  Soebandi  Jember  tidak  mendapatkan  terapi  kuratif  yang sesuai  rekomendasi  HKLC,  mulai  dari  usia  yang  tua,  memiliki banyak penyakit komorbid yang akan mempersulit keberhasilan terapi,  penolakan  pasien  karena  suatu  hal,  biaya  terapi  yang mahal,  serta  sulitnya  ketersediaan  donor  hati.  Berdasarkan karakteristik pasien KHS di rumah sakit ini didominasi oleh orang Asia  dan  memiliki  riwayat  Hepatitis  B,  staging  HKLC  cocok diterapkan  di  RSD  dr.  Soebandi  Jember,  seperti  bagaimana staging  ini  dibuat  (Kinoshita  et  al.,  2015).  Kedua  hal  tersebut awalnya  merupakan  keterbatasan  pada  sistem  staging  HKLC, namun dapat dijadikan kelebihan jika digunakan di rumah sakit ini.
Tidak adanya peran pada faktor lain yang diteliti pada penelitian ini  diduga  disebabkan  oleh  beberapa  hal,  dan  juga  menjadi keterbatasan pada penelitian ini. Yang pertama, ada beberapa faktor  perancu  seperti  penyakit  degeneratif  pada  pasien, perbedaan  demografi  dan  ras  populasi  penelitian,  hingga perbedaan  tingkat  pengetahuan  (Xu  et  al.,  2015;  Rich  et  al., 2020; Stauri et al., 2016; VoPham et al., 2015; Omar et al., 2013). Kedua,  adanya  multiple  imputation  akibat  kekosongan  data membuat  hasil  penelitian  ini  perlu  dikaji  ulang.  Penelitian dengan  data  yang  lengkap  akan  meminimalisir  adanya  bias. Ketiga,  beberapa  variabel  juga  perlu  dilakukan  pemeriksaan secara  berkala,  seperti  Obesitas  dan  DM.  Selain  itu,  RSD  dr. Soebandi Jember jarang melakukan pemeriksaan Prothrombin Time (PTT),  dan  berefek  pada  skor Child-Pugh  Grade untuk
menentukan staging. Peneliti memodifikasi dengan menggabungkan versi sebelumnya, yaitu Child-Turcotte Grade .
Meski  penelitian  ini  menggunakan  kerangka  konsep  prediktif dengan analisis regresi logistik, peneliti tidak melakukan analisis regresi  logistik  dengan  metode backward  stepwise .  Peneliti menggunakan  analisis  regresi  logistik  sederhana  dengan metode enter ,  karena  keterbatasan  penggunaan multiple imputation yang tidak dapat dilakukan pada metode backward stepwise .  Selain  itu,  karena  desain  penelitian  ini  case-control, peneliti tidak dapat mencari nilai Risiko Relatif (RR), dan tidak dapat menghitung probabilitas tiap pasien meninggal dalam 90 hari.  Meski  begitu,  penelitian  ini  mampu  menggambarkan bagaimana  karakteristik  pasien  KHS,  mengingat  sedikit  sekali penelitian  yang  mengangkat  topik  ini  di  RSD  dr.  Soebandi Jember.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  karakteristik  dan  faktor- faktor  prediktor  mortalitas  dalam  90  hari  pada  pasien  KHS, khususnya RSD dr. Soebandi Jember tahun 2018  hingga 2020. Sirosis  hati  dapat  digunakan  sebagai  prediktor  kematian  KHS, dengan  risiko  meninggal  dalam  90  hari  17,15  kali  lebih  tinggi daripada  pasien  KHS  tanpa  sirosis  hati.  Sedangkan  variabel lainnya  yaitu  usia,  jenis  kelamin,  pekerjaan,  Hepatitis  B, Hepatitis C, Obesitas, DM, staging HKLC, dan kesesuaian terapi berdasarkan  HKLC  tidak  menunjukkan  adanya  perbedaan bermakna secara statistik terhadap status kematian pasien KHS dalam  90  hari,  dan  belum  bisa  digunakan  sebagai  prediktor kematian KHS.
Berdasarkan kesimpulan penelitian, saran yang dapat diberikan antara  lain  perlu  dipertimbangkan  adanya  pengawasan  KHS pada pasien penderita sirosis hati, yang ditujukan mendeteksi dini adanya KHS dan berefek pada prognosis pasien. Selain itu, pemerintah  dan  masyarakat,  khususnya  Kabupaten  Jember, memerlukan  upaya  meningkatkan  kesadaran  pencegahan terjadinya  penyakit  KHS  bagi  orang  yang  berisiko,  mengingat hasil  penelitian  ini  menunjukkan  KHS  memiliki  persentase kematian yang tinggi.

## Daftar Pustaka
Golabi, P., Fazel, S., Otgonsuren, M., Sayiner, M., Locklear, C. T., & Younossi, Z. M. (2017). Mortality assessment of patients with hepatocellular carcinoma according to underlying disease and treatment  modalities.  Medicine  (United  States),  96(9). https://doi.org/10.1097/MD.0000000000005904
Heinrich,  S.,  Sprinzl,  M.,  Schmidtmann,  I.,  Heil,  E.,  Koch,  S., Czauderna, C., Heinrich, B., Philippe P Diggs, L., W ö rns, M. A., Kloeckner,  R.,  Galle,  P.  R.,  Marquardt,  J.  U.,  &  Weinmann,  A. (2020). Validation of  prognostic accuracy of MESH, HKLC, and BCLC classifications in a large German cohort of hepatocellular carcinoma patients. United European Gastroenterology Journal, 8(4), 444 – 452. https://doi.org/10.1177/205064062090452 4
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2019). Hari Kanker Sedunia 2019.
https://www.kemkes.go.id/article/view/19020100003/hari- kanker-sedunia-2019.html [Diakses pada 21 Mei 2020]
Kim, K. M., Sinn, D. H., Jung, S. H., Gwak, G. Y., Paik, Y. H., Choi, M.  S.,  Lee,  J.  H.,  Koh,  K.  C.,  &  Paik,  S.  W.  (2016).  The recommended  treatment  algorithms  of  the  BCLC  and  HKLC staging systems: does following these always improve survival rates for HCC patients? Liver International, 36(10), 1490 – 1497. https://doi.org/10.1111/liv.13107
Kinoshita,  A.,  Onoda,  H.,  Fushiya,  N.,  Koike,  K., Nishino,  H.,  & Tajiri, H. (2015). Staging systems for hepatocellular carcinoma: Current  status  and  future  perspectives.  World  Journal  of
Hepatology, 7(3), 406 – 424.
https://doi.org/10.4254/wjh.v7.i3.406
Perhimpunan  Peneliti  Hati  Indonesia  (PPHI).  2017.  Konsensus Nasional Penatalaksanaan Karsinoma Sel Hati.  Jakarta: PPHI
Omar, A., Abou-Alfa, G. K., Khairy, A., & Omar, H. (2013). Risk factors  for  developing  hepatocellular  carcinoma  in  Egypt.
Chinese Clinical Oncology, 2(4), 1 – 9. https://doi.org/10.3978/j.issn.2304-3865.2013.11.07
Rich, N. E., Murphy, C. C., Yopp, A. C., Tiro, J., Marrero, J. A., & Singal,  A.  G.  (2020).  Sex  disparities  in  presentation  and prognosis  of  1110  patients  with  hepatocellular  carcinoma. Alimentary  Pharmacology  and  Therapeutics,  52(4),  701 – 709. https://doi.org/10.1111/apt.15917
Singal,  A. G., Parikh,  N.  D.,  Rich,  N.  E.,  John,  B. V.,  &  Pillai,  A. (2019). Hepatocellular Carcinoma Surveillance and Staging. 27 – 51. https://doi.org/10.1007/978-3-030-21540- 8_2
Stauri,  S., Wantiyah,  &  Rasni,  H.  (2016).  Pengaruh  Pendidikan Kesehatan Metode Demonstrasi Terhadap Tingkat Pengetahuan Dan Motivasi Penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) Pada Petani Desa  Wringin  Telu  Kecamatan  Puger  Kabupaten  Jember.  E- Jurnal Pustaka Kesehatan, 4(1), 95 – 101.
Tsochatzis,  E.  A.,  Bosch,  J.,  &  Burroughs,  A.  K.  (2014).  Liver cirrhosis. The Lancet, 383(9930), 1749 – 1761. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(14)60121-5
Villanueva,  A.  (2019).  Hepatocellular  carcinoma.    The  New England Journal of Medicine, 380(15). Editor D. L. Longo. New
York: Massachusetts Medical Society.
https://doi.org/10.1056/NEJMra1713263
VoPham, T., Brooks, M.M., Yuan, J.M., Talbott, E.O., Ruddell, D., Hart,  J.E.,  Chang,  C.C.H.  and  Weissfeld,  J.L.,  2015.  Pesticide exposure  and  hepatocellular  carcinoma  risk:  A  case-control study using a geographic information system (GIS) to link SEER- Medicare and California pesticide data. Environmental research, 143, pp.68-82. https://doi.org/10.1016/j.envres.2015.09.027.
Wong,  C.  R.,  Njei,  B.,  Nguyen,  M.  H.,  Nguyen,  A.,  &  Lim,  J.  K. (2017).  Survival  after  treatment  with  curative  intent  for hepatocellular carcinoma among patients with vs without non- alcoholic  fatty  liver  disease.  Alimentary  Pharmacology  and Therapeutics, 46(11 – 12), 1061 – 1069. https://doi.org/10.1111/apt.14342
World  Health  Organization  International  Agency  for  Research on  Cancer  (IARC).  (2019).  GLOBOCAN  2018:  estimated  cancer incidence,  mortality  and  prevalence  worldwide  in  2018. https://gco.iarc.fr/today/data/factsheets/cancers/39-All- cancers-fact-sheet.pdf [Diakses pada 21 Mei 2020]
World  Health  Organization  International  Agency  for  Research on  Cancer  (IARC).  (2019).  GLOBOCAN  2018:  estimated  liver cancer incidence, mortality and prevalence worldwide in 2018. https://gco.iarc.fr/today/data/factsheets/cancers/11-Liver- fact-sheet.pdf [Diakses pada 21 Mei 2020]
Xu X , Chen W , Miao R , et al. Survival analysis of hepatocellular carcinoma:  a  comparison  between  young  patients  and  aged patients.  Chin  Med  J  .  2015;128:1793 – 1800  PMID:26112722. https://doi.org/10.4103/0366 ‑ 6999.159356
Yunihastuti,  E.,  Wicaksana,  B.,  Wiraguna,  A.,  Hidayah,  A.  J., Amelia, F., Natali, V., Widhani, A., Sulaiman, A. S., & Kurniawan, J.  (2020).  Diagnostic  performance  of  APRI  and  FIB-4  for confirming  cirrhosis  in  Indonesian  HIV/HCV  co-infected patients.
BMC Infectious Diseases, 20(1), 1 – 6.
https://doi.org/10.1186/s12879-020-05069-5