Abstrak — Kanker serviks adalah salah satu kanker yang menempati peringkat teratas penyebab kematian perempuan di seluruh dunia termasuk Indonesia. Tingginya angka  kematian disebabkan karena rendahnya kesadaran perempuan melakukan  deteksi  dini.  Sebagian  besar  pasien  kanker  serviks datang ke rumah sakit sudah dalam stadium lanjut. Akibatnya pengobatan  kanker  serviks  menjadi  lebih  sulit  dan  hasilnya tidak  memuaskan, bahkan cenderung  mempercepat  kematian. Salah  satu  parameter  yang  dapat  digunakan  untuk  menilai keberhasilan pengobatan adalah probabilitas ketahanan hidup. Penelitian  ini  mengangkat  permasalahan  ketahanan  hidup pasien  kanker  serviks  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya menggunakan  metode nonparametrik yaitu Kaplan Meier dan Uji  Log  Rank  yang  didasarkan  pada  enam  faktor  yaitu  usia, stadium, jenis pengobatan, penyakit penyerta, komplikasi, dan status  anemia.  Metode  non  parametrik  tidak  mensyaratkan waktu survival mengikuti  distribusi tertentu ( free distribution) . Hasil  penelitian  diperoleh,  berdasarkan  Kaplan  Meier  secara keseluruhan  menunjukkan  bahwa  probabilitas  ketahan  hidup pasien kanker serviks masih tinggi yaitu antara 0,75 sampai 1. Sedangkan    berdasarkan  Kaplan  Meier  dari  setiap  variabel diduga terdapat perbedaan  kurva survival pada stadium, jenis pengobatan,  penyakit  penyerta  dan  komplikasi.  Kemudian dilanjutkan  dengan  uji  Log  Rank  yang  menunjukkan  bahwa terdapat  perbedaan  kurva survival pada  stadium,  jenis pengobatan , dan komplikasi
Kata Kunci — kanker  serviks,  ketahanan  hidup,  non parametrik, Kaplan Meier, Uji Log Rank

## I. PENDAHULUAN
ANKER  serviks  adalah  salah  satu  kanker  yang  paling sering  diderita  oleh  perempuan  dan  menempati peringkat  teratas  sebagai  penyebab  kematian  perempuan  di seluruh  dunia,  dengan  lebih  dari  270.000  perempuan meninggal setiap tahunnya [1]. Di Indonesia, kanker serviks masih  menduduki  peringkat  pertama  diantara  tumor ginekologi  [2].  Setiap  harinya  sebanyak  20-25  perempuan meninggal karena kanker serviks [3].
Tingginya  jumlah  penderita  kanker  serviks  disebabkan karena  kurangnya  kesadaran  perempuan  untuk  melakukan pencegahan,  salah  satunya  dengan  menemukan  lesi  pre kanker  dan  kanker  pada  stadium  dini  (skrining)  [4].  Fakta menunjukkan  bahwa  angka  skrining  di  Indonesia  hanya sekitar  5%,  padahal  angka  yang  efektif  dalam  menurunkan angka  kejadian  dan  angka  kematian  karena  kanker  serviks adalah 85%.
RSUD  Dr.  Soetomo  sebagai  rujukan  utama  kawasan Indonesia  Timur,  setiap  harinya  selalu  didiagnosis  sekitar sepuluh pasien kanker serviks yang baru dan sebagian besar pasien  yang  datang  sudah  masuk  pada  stadium  lanjut  [5]. Apabila  kanker  serviks  ditemukan  pada  stadium  lanjut, pengobatan menjadi lebih sulit, mahal, dan hasil pengobatan tidak memuaskan, bahkan cenderung mempercepat kematian [6]. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk menilai keberhasilan  pengobatan  kanker  serviks  adalah  probabilitas ketahanan hidup pasien [7].
Berdasarkan penelitian yang telah berkembang didapatkan  beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi ketahanan  hidup  pasien  kanker  serviks,  diantaranya  adalah usia  [8][7],  stadium  [9]  serta  anemia  dan  kelengkapan pengobatan  juga  merupakan  faktor  yang  mempengaruhi ketahanan hidup penderita kanker serviks [10].
Analisis  ketahanan  hidup  ( surviva l)  adalah  analisis mengenai  data  yang  diperoleh  dari  catatan  waktu  yang dicapai suatu obyek sampai terjadinya peristiwa tertentu yang disebut  sebagai failure  event .  Beberapa  metode  yang digunakan dalam analisis survival adalah metode nonparametrik, semiparametrik, dan parametrik. Dari ketiga metode  tersebut,  nonparametrik  adalah  metode  yang  paling mudah  digunakan  karena  tidak  membutuhkan  syarat  bahwa waktu survival mengikuti distribusi tertentu ( free distribution ) [11].
Salah satu metode yang sering digunakan dalam analisis survival non  parametrik  adalah  analisis  Kaplan  Meier  yang dilanjutkan dengan uji Log Rank [12]. Analisis Kaplan Meier digunakan  untuk  menaksir  fungsi survival .  Fungsi survival adalah  probabilitas  ketahanan  hidup  individu  sampai  waktu ke- t. Kemudian dari estimasi fungsi survival dapat dibentuk kurva survival Kaplan  Meier.  Sedangkan  uji  Log  Rank digunakan  untuk  menguji  apakah  terdapat  perbedaan  atau tidak  dalam  kurva survival Kaplan  Meier  pada  variabel- variabel  yang  mempunyai  kategori  dua  atau  lebih.  Seperti dalam penelitian ini yaitu stadium, jenis pengobatan, penyakit penyerta, komplikasi, dan status anemia.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  penelitian  ini menggunakan analisis Kaplan Meier dan Uji Log Rank untuk mengetahui  perbedaan  kurva survival dari  setiap  kategori dalam variabel stadium, jenis pengobatan, penyakit penyerta, komplikasi, dan status anemia, beserta probabilitas ketahanan hidup pada data survival pasien kanker serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya.

## Analisis

## Survival Nonparametrik Pada Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Metode Kaplan Meier dan Uji Log Rank
Kurnia Dwi Inayati dan Santi Wulan Purnami Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : santi_wp@statistika.its.ac.id
K

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Analisis Survival Analisis survival merupakan  kumpulan  metode  statistik dimana  variabel  yang  diperhatikan  adalah  waktu  sampai terjadinya peristiwa ( event ) yang biasa disebut waktu survival [12].  Tiga  hal  yang  harus  diperhatikan  dalam  menentukan waktu kegagalan menurut Cox & Oakes  [13] adalah:
1. Waktu awal ( start point ) tidak ambigu.
2. Skala pengukuran yang konsisten.
3. Kejelasan definisi failure event.
Pada analisis survival terdapat dua macam fungsi utama yaitu fungsi survival dan fungsi hazard. Fungsi survival ( ) S t didefinisikan  sebagai  probabilitas  suatu  obyek  bertahan setelah  waktu  ke-t,  dinyatakan  dengan  persamaan  sebagai berikut [12].
( ) (T t) 1 ( ) S t P P T t      (1) Fungsi hazard   h t merupakan  laju failure atau kegagalan sesaat setelah individu bertahan sampai waktu ke- t.  Dengan  demikian  fungsi hazard dapat  diartikan  sebagai kebalikan dari fungsi survival .
    0 | lim t P t T t t T t h t t                    (2)
Analisis Kaplan Meier digunakan untuk menaksir fungsi survival [12].  Berikut  merupakan  persamaan  umum  dari fungsi survival yang  digunakan  untuk  membentuk  kurva survival Kaplan Meier.
              1 T > t |T t r j j j j S t S t P
       (3)
dimana
          1 1 1 T > t |T t j r j i i i S t P        
Uji  Log  Rank  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk membandingkan  kurva survival dalam  grup  yang  berbeda [12].
H 0 :  tidak  ada  perbedaan  kurva survival dalam  grup  yang berbeda H 1 : paling sedikit ada satu perbedaan antara kurva survival dalam grup yang berbeda.
Statistik uji
  2 2 1 G i i i i O E E      (4)
dimana
  1 1 n G i i ij ij j i O E m e       ; n G n G j 1 i 1 j 1 i 1 ij ij ij ij n e = m n    
                     
Tolak H 0 jika
2 2 α,G-1 χ > χ .

## B. Faktor Prognosis dan Ketahanan Hidup Kanker Serviks
Kanker  serviks  merupakan  kanker  yang  meyerang  leher rahim.  Prognosis  kanker  serviks  adalah  perkiraan  tentang akibat  dan  kemungkinan  penyembuhan  dari  kanker  serviks tersebut.  Statistik  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan prognosis  kanker  serviks,  salah  satunya  dengan  melihat ketahanan  hidup  pasien  selama  periode  tertentu  setelah diagnosis. Ketahanan hidup kanker serviks dipengaruhi oleh
beberapa  faktor  diantaranya  usia,  stadium  klinik,  kondisi umum  sebelum  pengobatan,  jenis  pengobatan  dan penyebaran kanker serviks ke anggota tubuh lain [14].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder  yang  diperoleh  dari  data  rekam  medis  penderita kanker  serviks  yang  menjalani  rawat  inap  di  RSUD  Dr. Soetomo  Surabaya  tahun  2014 . Data  mengenai  waktu survival dan  faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi ketahanan hidup kanker serviks berjumlah 746 pasien dengan rincian  710  pasien  masih  bertahan  hidup  dan  36  pasien meninggal .
Variabel  dependen  merupakan  data  waktu survival (T) pasien penderita kanker serviks.  Waktu survival (T) adalah waktu  selama  pasien  penderita  kanker  serviks  menjalani perawatan  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya  selama  periode penelitian  dengan start  point Januari  2014  dan end  point Desember  2014.  Sementara  itu  variabel  independen  ( x ) merupakan  faktor  yang  diduga  mempengaruhi  ketahanan hidup  kanker  serviks.  Berikut  merupakan  deskripsi  dari variabel yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Deskripsi Skala T Waktu Survival (hari) Waktu  selama  pasien  menjalani perawatan di rumah sakit d=  0,  jika  pasien  berhenti  atau pindah  pengobatan,  bertahan atau  hidup  selama  periode penelitian d= 1, jika pasien meninggal Rasio X 1 Usia (tahun) Usia dari pasien Rasio X 2 Stadium 0 =Stadium 0
1 =Stadium I (IA dan IB)
2 =Stadium II (IIA dan IIB)
3 =Stadium III (IIIA dan IIIB) 4 =Stadium IV (IVA dan IVB)
Ordinal
X 3 Jenis Pengobatan 1 = Kemoterapi
2 = Transfusi PRC
3 = Operasi
4 = Kemoterapi + Transfusi PRC Nominal X 4 Penyakit Penyerta 0 =Tidak (penyakit utama) 1 =Ya (penyakit penyerta) Nominal X 5 Komplikasi 0 = Tidak ada komplikasi 1 = Ada komplikasi Nominal X 6 Status Anemia 0 = Tidak menderita anemia 1 = Menderita anemia Nominal

## B. Langkah Analisis
Terdapat  enam  tahapan  untuk  melakukan  analisis  data dalam penelitian ini, secara garis besar yaitu.
1. Mendeskripsikan  karakteristik  pasien  kanker  serviks berdasarkan  waktu survival dan  faktor  yang  diduga mempengaruhi ketahanan hidupnya.
2. Menggambarkan  kurva survival pasien  kanker  serviks berdasarkan  faktor  stadium,  jenis  pengobatan,  penyakit penyerta,  komplikasi,  dan  status  anemia  dengan  analisis Kaplan Meier.
3. Menguji perbedaan kurva survival pasien kanker serviks berdasarkan  hasil  pada  langkah  kedua  dengan  uji  Log Rank.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Pasien Kanker Serviks Berdasarkan Waktu

## Survival
Jumlah pasien kanker serviks yang menjalani perawatan di RSUD Dr. Soetomo Surabaya adalah 746 pasien. Dari total 746 pasien kanker serviks, 710 pasien masih bertahan hidup dan  36  pasien  meninggal.  Pasien  kanker  serviks  yang meninggal  memiliki  rata-rata waktu survival sekitar 48 hari dengan  waktu  terpendek  1  hari  dan  paling  lama  331  hari. Sementara  itu,  rata-rata  waktu survival pasien  yang meninggal adalah 26 hari dengan waktu terpendek 1 hari dan paling  lama  151  hari.  Pasien  yang  masih  bertahan  hidup paling  banyak  memiliki  waktu survival 3  hari,  sedangkan waktu survival untuk pasien  yang  meninggal paling banyak adalah 2 hari, 5 hari, dan 7 hari. Nilai deviasi standar untuk pasien  yang  bertahan  hidup  dan  meninggal  secara  berturut adalah  58,34  hari  dan  39,84.  Nilai  ini  menunjukkan  variasi waktu survival untuk  pasien  yang  bertahan  hidup  dan meninggal.
B. Karakteristik Pasien  Berdasarkan  Faktor-Faktor  yang

## Mempengaruhi Ketahanan Hidup Kanker Serviks
Karakteristik  pasien  kanker  serviks  berdasarkan  usia  di RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya  secara  deskriptif,  diketahui bahwa pasien kanker serviks yang menjalani rawat inap rata- rata  berumur  sekitar  50  tahun  dengan  usia  27  tahun  dan  79 tahun sebagai usia termuda dan tertua. Sementara variasi usia pasien kanker serviks dapat dilihat berdasarkan nilai deviasi standar yaitu 8,678.
Selanjutnya,  karakteristik  pasien  berdasarkan  faktor stadium,  jenis  pengobatan,  penyakit  penyerta,  komplikasi, dan status anemia digambarkan secara visual oleh pie chart berikut ini.
Gambar 1. Karakteristik Pasien Berdasarkan Stadium
Berdasarkan  Gambar  1,  persentase  pasien  kanker  serviks dengan  stadium  III  memiliki  total  persentase  yang  paling besar yaitu 64% dari 746 pasien.

## Gambar 2. Karakteristik Pasien Berdasarkan Jenis Pengobatan
Dari  Gambar  2,  dapat  dilihat  bahwa  lebih  dari  separuh pasien  kanker  serviks  menjalani  pengobatan  kemoterapi, dengan  persentase  sebesar  54%.  Sedangkan  sisanya menjalani pengobatan transfusi PRC, operasi, dan kombinasi kemoterapi  +  transfusi  PRC,  dengan  presentase  secara berturut sebesar 28%, 10%, dan 8%.

## Gambar 3. Karakteristik Pasien Berdasarkan Penyakit Penyerta
Gambar  3  menunjukkan  hampir  seluruh  kejadian  kanker serviks  menjadi  penyakit  utama  bagi  pasien  dengan persentase  94%.  Sedangkan  persentase  kanker  serviks sebagai penyerta hanya 6%.
(a) (b)
Gambar 4. Karakteristik Pasien Berdasarkan Komplikasi (a) dan Status Anemia (b)
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4(a),  pasien  kanker  serviks yang  mengalami komplikasi lebih sedikit dibanding dengan yang tidak mengalami komplikasi, dengan persentase secara berurut  sebesar  sebesar  27%  dan  73%.  Sedangkan  dari gambar 4(b) menunjukkan bahwa 62% pasien kanker serviks tidak mengalami anemia, dan 38% mengalami anemia .

## B. Kurva Survival Kaplan Meier dan Uji Log Rank
Analisis  Kaplan  Meier  digunakan  untuk  mengestimasi fungsi survival dan  mengetahui  karakteristik  kurva survival yaitu  kurva  yang  menunjukkan  hubungan  antara  estimasi fungsi survival sebagai sumbu y dan waktu survival sebagai sumbu x dari pasien kanker serviks.
Sebelum  mengetahui  karakteristik  dan  perbedaan  kurva survival kanker  serviks  berdasarkan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya,  terlebih  dahulu  dilakukan  analisis deskriptif  dengan  kurva survival Kaplan  Meier  keseluruhan untuk mengetahui gambaran karakteristik secara umum kurva survival yang disajikan dalam Gambar 5.
Gambar 5 Kurva Survival Kaplan Meier Pasien Kanker Serviks
Berdasarkan  dari  Gambar  5,  dapat  dilihat  bahwa  kurva turun secara lambat hal ini dikarenakan banyak data tersensor artinya banyak pasien yang tidak mengalami event atau masih bertahan hidup selama satu tahun. Dari Gambar 5 juga dapat dilihat  bahwa  probabilitas  ketahanan  hidup  satu  tahun  ( one year  survival  rate )  pasien  kanker  serviks  di  RSUD  Dr. Soetomo masih tinggi.
Setelah  mengetahui  karakteristik  kurva survival secara umum,  selanjutnya  akan  dijelaskan  karakteristik  kurva survival pasien kanker serviks yang menjalani rawat inap di RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya  berdasarkan  faktor  stadium, jenis  pengobatan,  penyakit  penyerta,  komplikasi  dan  status anemia.
Gambar 6 . Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Faktor Stadium
Gambar 6 merupakan kurva survival Kaplan Meier untuk faktor  stadium.  Berdasarkan  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa pada awal  masuk rumah  sakit sampai 350 hari, probabilitas ketahanan hidup pasien untuk stadium 0, I, II, dan III masih tinggi  yaitu  antara  0,75  hingga  1,  artinya  sebagian  besar pasien  dengan  ke-empat  stadium  tersebut  masih  bertahan hidup  selama  satu  tahun.  Sedangkan  kurva survival untuk stadium  IV  pada  waktu  awal  masuk  rumah  sakit  hingga  50 hari  turun  secara  cepat,  artinya  probabilitas  ketahanan hidupnya semakin menurun. Kemudian setelah 50 hari kurva
survival terlihat  konstan.  Hal  ini  menunjukkan  setelah  50 hari, probabilitas ketahanan hidu pasien rendah. Berdasarkan penjelasan tersebut diduga terdapat perbedaan kurva survival untuk stadium IV dengan ketiga stadium yang lain.
Gambar 7 . Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Faktor Jenis Pengobatan
Berdasarkan  Gambar  7,  dapat  dilihat  bahwa  kurva survival pada  awal  masuk  rumah  sakit  hingga  350  hari untuk  pasien  kanker  serviks  yang  menjalani  pengobatan kemoterapi,  transfusi  PRC,  dan  operasi  menunjukkan probabilitas  ketahanan  hidup  yang  masih  tinggi.  Begitu juga  dengan  kurva survival untuk  pasien  yang  menjalani kombinasi  kemoterapi  dan  transfusi  PRC,  pada  awal masuk  rumah  sakit  sampai  sekitar  130  hari,  probabilitas ketahanan hidupnya masih tinggi. Namun setelah 130 hari kurva survival turun  yang  menunjukkan  probabilitas ketahanan hidup pasien setelah 130 hari juga lebih rendah. Sehingga  dari  kurva survival tersebut  diduga  terdapat perbedaan  kurva survival antara  kombinasi  pengobatan kemoterapi  dan  transfusi  PRC  dengan  jenis  pengobatan yang lain.
Gambar 8 . Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Faktor Penyakit Penyerta
Berdasarkan  Gambar  8,  dapat  dilihat  secara  umum kurva survival untuk pasien dengan kanker serviks sebagai
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 T 0 50 100 150 200 250
300 350 Legend: Product-Limit Estimate Curve Censored Observations 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 T 0 50 100 150 200 250 300 350 STRATA:
Stadium=0 Censored Stadium=0 Stadium=1 Censored Stadium=1 Stadium=2 Censored Stadium=2 Stadium=3 Censored Stadium=3 Stadium=4 Censored Stadium=4 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 T 0 50 100 150 200 250 300 350 STRATA: JenisPengobatan=1 Censored JenisPengobatan=1 JenisPengobatan=2 Censored JenisPengobatan=2 JenisPengobatan=3 Censored JenisPengobatan=3 JenisPengobatan=4 Censored JenisPengobatan=4 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 T 0 50 100 150 200 250 300 350
STRATA: PenyakitPenyerta=0 Censored PenyakitPenyerta=0 PenyakitPenyerta=1 Censored PenyakitPenyerta=1
penyakit  utama  berada  dibawah  kurva survival dengan kanker  serviks  sebagai  penyakit  utama.  Hal  ini menunjukkan probabilitas ketahanan hidup pasien kanker serviks  sebagai  penyakit  penyerta  lebih  tinggi  dari  pada sebagai penyakit utama.
Gambar 9 . Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Faktor Komplikasi
Berdasarkan  Gambar  9  dapat  dilihat  bahwa  kurva untuk  pasien  kanker  serviks  yang  mengalami  komplikasi berada  dibawah  kurva  pasien  yang  tidak  mengalami komplikasi.  Hal  ini  menunjukkan  probabilitas  ketahanan hidup pasien kanker serviks  yang mengalami komplikasi lebih  rendah  dari  pada  pasien  yang  tidak  mengalami komplikasi.
Pada awal masuk rumah sakit hingga 350 hari, kurva survival pasien  yang  tidak  mengalami  komplikasi cenderung  konstan  dan  probabilitas  ketahanan  hidupnya masih tinggi. Sedangkan kurva survival untuk pasien yang mengalami  komplikasi,  pada  awal  masuk  rumah  sakit hingga  akhir  penelitian  mengalami  penurunan.  Artinya seiring  bertambahnya  waktu survival ,  probabilitas ketahanan  hidup  pasien  kanker  serviks  semakin  rendah. Dari penjelasan yang telah diuraikan maka diduga terdapat perbedaan  kurva survival pada  pasien  yang  mengalami komplikasi dan tidak mengalami komplikasi.
(e)Status Anemia
Gambar 10 . Kurva Survival Kaplan Meier Berdasarkan Faktor Status Anemia
Berdasarkan  Gambar  10,  secara  grafis  tidak  ada perbedaan kurva survival antara pasien kanker serviks yang tidak  mengalami  anemia  dengan  pasien  yang  mengalami anemia  dengan  probabilitas  ketahanan  hidup  yang  masih tinggi.  Untuk  mengetahui  kebenaran  dugaan  ada  atau tidaknya perbedaan kurva survival Kaplan Meier pada faktor stadium,  jenis  pengobatan,  penyakit  penyerta,  komplikasi, dan status anemia , selanjutnya dilakukan uji Log Rank yang disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Uji Log Rank Variabel Log- Rank df p-value Keputusan Stadium 287,60 4 <0,0001 Tolak H 0 Jenis Pengobatan 23,58 3 <0,0001 Tolak H 0 Penyakit Penyerta 5,93 1 0,0148 Gagal tolak H 0 Komplikasi 70,11 1 <0,0001 Tolak H 0 Status Anemia 6,30 1 0,0121 Gagal tolak H 0
Hasil  uji  Log  Rank  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa keputusan  untuk  faktor  stadium,  jenis  pengobatan,  dan komplikasi  adalah  tolak  H 0 ,  artinya  minimal  terdapat  satu perbedaan kurva survival pada setiap kategori dalam variabel stadium,  dimana  terdapat  perbedaan  kurva survival antara stadium  IV  dengan  stadium  0,  I,  II,  dan  stadium  III.  Pada variabel  jenis  pengobatan  terdapat  perbedaan  antara  kurva survival jenis  pengobatan  kombinasi  kemoterapi  dan transfusi  PRC  dengan  kurva survival jenis  pengobatan kemoterapi,  transfusi  PRC,  dan  operasi.  Sedangkan  pada faktor  komplikasi  terdapat  perbedaan  kurva survival antara pasien  kanker  serviks  yang  mengalami  komplikasi  dengan pasien yang tidak mengalami komplikasi.
Sedangkan  untuk  variabel  penyakit  penyerta  dan  status anemia, dengan keputusan gagal tolak Ho menunjukkan tidak ada  perbedaan  kurva survival antar  kategori  dalam  variabel tersebut.

## V. KESIMPULAN / RINGKASAN
Berdasarkan  kurva survival Kaplan  Meier  secara kesuluruhan  dapat  dilihat  bahwa  probabilitas  ketahanan hidup  satu  tahun  ( one  year  survival  rate )  pasien  kanker serviks  masih  tinggi.  Secara  dekriptif  berdasarkan  kurva survival Kaplan Meier dan uji Log Rank menunjukkan bahwa terdapat  perbedaan  kurva survival pada  variabel  stadium, jenis  pengobatan,  dam  komplikasi  yaitu  probabilitas ketahanan  hidup pasien  untuk stadium IV lebih  rendah dari pada  stadium  yang  lain.  Probabilitas  pasien  dengan    jenis pengobatan  kombinasi  kemoterapi  dan  transfusi  PRC  lebih rendah  dari  pada  jenis  pengobatan  yang  lain.  Probabilitas ketahanan  hidup  pasien  yang  mengalami  komplikasi  lebih rendah dari pada pasien yang tidak mengalami komplikasi.
Saran yang diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah waktu  penelitian  sebaiknya  diperpanjang  agar  tidak  terlalu banyak data yang tersensor.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  WHO, 2013. Human Papillomavirus (HPV) and Cervical Cancer, s.l.: World Health Organization (WHO).
[2]   Prawiroharjo,Sarwono. (2010). Ilmu Kandungan. Jakarta: EGC.
[3]  Yayasan Kanker Indonesia, (2013). Press Release Training of Trainers Pap Tes dan IVA Serviks. [Online] Available at: https://www.facebook.com/kankerindonesia/posts/5060946294869 26
[4]  Dwipoyono. (2009). Kebijakan Pengendalian Penyakit Kanker Serviks di Indonesia. Indonesian Journal of Cancer , 3(3), Juli-September.
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 T 0 50 100 150 200 250 300 350
STRATA: Komplikasi=0 Censored Komplikasi=0 Komplikasi=1 Censored Komplikasi=1 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 T 0 50 100 150 200 250 300 350 STRATA: StatusAnemia=0
Censored StatusAnemia=0 StatusAnemia=1 Censored StatusAnemia=1
[5]  Jawa  Pos  National  Network.  (2014).  Sehari  10  Pasien  Baru  Kanker Serviks. [Online] Available
at: http://www.jpnn.com/read/2014/10/11/262921/Sehari,-10-Pasien- Baru-Kanker-Serviks- [6]  Dalimartha, S. (2004). Deteksi Dini Kanker dan Simplisia Anti Kanker . Jakarta: Penebar Swadaya. [7]  Gayatri,  Dewi.  (2002). Hubungan  stadium  dengan  ketahanan  hidup  5 tahun pasien kanker serviks di RSUPN Cipto Mangunkusumo dan RSK Dharmais . Jakarta, Depok :FKMUI [8]  Putri,  R.M,  (2008). Pemodelan  Regresi  Cox  Terhadap  Faktor  Yang Mempengaruhi  Ketahanan  Hidup  Penderita  Kanker  Serviks : Jurusan Statistika-ITS. [9]  Wijayanti,Rina.  (2014). Perbandingan  Analisis  Regresi  Cox  dan Analisis Survival Bayesian Pada Ketahanan Hidup Kanker Serviks di RSUD Dr.Soetomo Surabaya : Jurusan Statistika-ITS.
[10] Sirait,A.M.,  Iwan  Ariawan,  Farid  Aziz.  (1997).  Ketahanan  Hidup
Penderita Kanker Serviks di Rumah Sakit Cipto Mangun Kusumo Jakarta. Majalah Obstet Ginekol , 21(3), 183-190.
[11] Collet,  D.  (1994). Modelling  Survival  Data  in  Medical  Research. London: Chapman and Hall. [12] Kleinbaum,D.G.,& Klein, M. (2005). Survival Analysis, A Self-Learning Text . New York: Springer.
[13] Cox,  D.R.,  &  Oakes,  D.  (1984). Analysis  of  Survival  Data .  London: Chapman and Hall.
[14]  National  Cancer  Institute.  (2014).  Understanding  Prognosis  Factors
Aand Statistics About Survival . [Online] Available at:http://www.cancer.gov/cancertopics/diagnosisstaging/prognosis