Analisis Ketahanan Hidup Pasien Kanker Paru Menggunakan Cox Proportional Hazard dan Random Survival Forest

Abstract

Kanker paru merupakan penyakit yang ditandai dengan pertumbuhan sel yang tidak terkontrol dalam jaringan paru. Pasien penderita kanker paru membutuhkan penanganan yang tepat dengan cara menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup pasien penderita kanker paru. Dalam ilmu statistika dapat di analisis menggunakan analisis survival. Analisis survival bertujuan menaksir probabilitas bertahan hidup, kekambuhan, kematian, atau peristiwa-peristiwa lain dalam rentang waktu tertentu. Metode CPH adalah salah satu metode statistika yang sering digunakan untuk menganalisis hubungan antara waktu survival dan kovariat. Metode alternatif lain dalam analisis survival yaitu Random Survival Forest (RSF). RSF adalah gabungan dari Random Forest dan analisis survival, RSF berupa metode pohon ensemble untuk menangani data survival. Penelitian bertujuan menganalisis dan membandingkan hasil antara metode CPH dan RSF pada ketahanan hidup pasien penderita kanker paru. Data penelitian diperoleh dari RSD dr. Soebandi Jember sebanyak 131 pasien yang rawat inap pada periode tahun 2020-2023. Penelitian dilakukan melalui tahap analisis deskriptif dan analisis plot fungsi survival dan fungsi hazard, perbedaan kurva survival diuji menggunakan uji log-rank. Langkah selanjutnya pada metode CPH melalui uji asumsi proportional hazard, jika memenuhi asumsi maka dapat dilanjut pada model CPH. Metode CPH melalui uji signifikansi parameter untuk memperoleh variabel yang berpengaruh signifikan. Langkah penelitian pada metode RSF dengan cara membuat model RSF lalu mencari variabel yang berpengaruh penting terhadap model menggunakan variable importance. Variabel yang diperoleh pada metode CPH dan RSF selanjutnya dibandingkan. Evaluasi kinerja model diukur menggunakan pendekatan C-index untuk memperoleh metode terbaik. Hasil perbandingan metode CPH dan RSF menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan pada metode CPH adalah sesak napas dan status terapi, sedangkan variabel yang berpengaruh penting pada metode RSF adalah denyut nadi, usia, sesak napas, respiration rate, status terapi, dan trombosit. Metode CPH dan RSF memiliki dua variabel signifikan yang sama yaitu sesak napas dan status terapi. Metode CPH menghasilkan C-index 0,835 sedangkan metode RSF menghasilkan C-index 0,908. Artinya, metode CPH memiliki kemampuan memprediksi dengan benar sebesar 83,5% dan metode RSF dengan kemampuan memprediksi 90.8%.