SEMINAR TUGAS AKHIR - digilib.its.ac.iddigilib.its.ac.id/public/ITS-paper-24599-1310105018-Presentation.pdf · Kemoterapi Pada Kasus Kanker Payudara dengan Menggunakan Metode Regresi

Analisis Pemakaian Kemoterapi Pada Kasus Kanker Payudara denganMenggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial (Studi Kasus Pasien di

Rumah Sakit “X” Surabaya)

SEMINAR TUGAS AKHIR

Oleh : Arief Yudissanta(1310 105 018)

Pembimbing : Dra. Madu Ratna, M.Si

PENDAHULUAN

SEMINAR TUGAS AKHIR

LATAR BELAKANG

RUMUSAN MASALAH

TUJUAN

MANFAAT

BATASAN MASALAH

PENDAHULUAN

LATAR BELAKANG

KANKER KANKER PAYUDARA

KEMOTERAPI

PENELITIAN SEBELUMNYA

PENDAHULUAN

RUMUSAN MASALAH TUJUAN

1. Faktor-faktor apa sajayang mempengaruhipasien kanker payudaraterhadap carakemoterapi?2. Bagaimanapengklasifikasian pasienkanker payudaraterhadap carakemoterapi?

1. Menentukan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi pasienkanker payudaraterhadap carakemoterapi.2. Mengetahui klasifikasipasien kanker payudaraterhadap carakemoterapi.

SEMINAR TUGAS AKHIR

PENDAHULUAN

SEMINAR TUGAS AKHIR

MANFAAT BATASAN MASALAH

Adapun batasan masalah pada penelitian ini adalah data pasien kanker payudara yang melakukan kemoterapi yang terekam pada rekam medis di Rumah Sakit ”X” Surabaya tahun 2007-2010.

1. Mengaplikasikan ilmu statistika khususnya metode regresi logistik multinomial di bidang kedokteran.2. Memberi masukan dan informasi kepada tenaga medis mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi pasien kanker payudara terhadap pemakaian kemoterapi, sehingga dapat meningkatkan penanganan yang tepat terhadap pasien.

SEMINAR TUGAS AKHIR

TINJAUAN PUSTAKA

TINJAUAN STATISTIK

TINJAUAN NON STATISTIK

TINJAUAN PUSTAKA

Regresi logistik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mencari hubungan variabel respon yang bersifat dichotomous (berskala nominal atau ordinal dengan dua kategori) atau polychotomous (mempunyai skala nominal atau ordinal dengan lebih dari dua kategori) dengan satu atau lebih variabel prediktor. Sedangkan variabel prediktor bersifat kontinyu atau kategorik (Agresti, 1990).

Regresi logistik

Model Regresi logistik

x

x

eex

10

10

1

Transformasi logit π(x) Persamaan Regresi Linear dalam x

SEMINAR TUGAS AKHIR

TINJAUAN STATISTIK

TINJAUAN PUSTAKA

SEMINAR TUGAS AKHIR

Regresi logistik MULTINOMIAL

Model Regresi logistik Multinomial

pp

pp

xxxxxx

x

...exp1...exp

22110

22110

Dengan menggunakan transformasi logit akan didapatkan dua fungsilogit g1 (x), g2 (x).

Dari dua fungsi logit tersebut maka didapatkan model regresi logistik trichotomoussebagai berikut :

TINJAUAN STATISTIK

SEMINAR TUGAS AKHIR

PENGUJIAN PARAMETER Uji Parsial

Untuk mengetahui signifikansi parameter terhadapvariabel respon.

H0 : 0i

H1 : 0i , dengan i = 0, 1, 2, ...k

Statistik uji : )ˆ(

ˆ

i

i

SEW

Daerah penolakan H0 adalah jika 2/ZW atau ),(22

vW dengan

derajat bebas v

TINJAUAN PUSTAKATINJAUAN STATISTIK

SEMINAR TUGAS AKHIR

TINJAUAN PUSTAKA

Uji Serentak

Untuk mengetahui apakah model telah tepat (signifikan)dan untuk memeriksa kemaknaan koefisien secarakeseluruhan

H0 : 0...210 p

H1 : paling sedikit ada satu 0i , dengan i = 0, 1, 2, ..., p

Statistik uji :

p

iiiii nnnnnnyyG

10011 lnlnln1ln1ln2

Daerah penolakan H0 adalah jika G > ),(2

v dengan derajat bebas v.

TINJAUAN STATISTIK

SEMINAR TUGAS AKHIR

TINJAUAN PUSTAKA

Untuk mengetahui apakah model dengan variabeldependen tersebut merupakan model yang sesuai.

UJI KESESUAIAN MODEL

H0 : model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)

H1 : model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)

statistik uji :

g

k kkk

kkk

nno

1

22

)1(')'(

dengan

kn

jjk yo

'

1 jumlah variabel respon pada grup ke- k

kn

j k

jjk n

m'

1 '

rata-rata taksiran probabilitas

jm banyaknya observasi yang memiliki nilai j

kn' banyaknya observasi pada grup ke- k

Daerah Penolakan H0 adalah jika 2 hitung ≥ 2 (db,α) dengan db=g-2.

TINJAUAN STATISTIK

SEMINAR TUGAS AKHIR

TINJAUAN PUSTAKATINJAUAN NON STATISTIK

KEMOTERAPI

KEMOTERAPIAJUVAN

KEMOTERAPINEO AJUVAN

KEMOTERAPIPALIATIF

KANKER PAYUDARA

SEMINAR TUGAS AKHIR

TINJAUAN PUSTAKATINJAUAN NON STATISTIK

FAKTOR RASIO PADA KEMOTERAPI KANKER PAYUDARA USIA ESTROGEN RESEPTOR (ER) PROGESTERON RESEPTOR (PR) HER 2 GRADE STADIUM

SEMINAR TUGAS AKHIR

METODOLOGI PENELITIAN

SUMBER DATA

VARIABEL PENELITIAN

LANGKAH ANALISIS

SEMINAR TUGAS AKHIR

Data yang digunakan dalam penelitianini adalah data sekunder dari rekam medispasien kanker payudara yang melakukankemoterapi di Rumah Sakit “X” Surabayayaitu data pada tahun 2007-2010

SUMBER DATA


SEMINAR TUGAS AKHIR

Variabel respon: kemoterapi yang digunakan oleh pasienkanker payudara

VARIABEL PENELITIAN


• Kemoterapi Neoajuvan, diberi kode 0• Kemoterapi Ajuvan, diberi kode 1• Kemoterapi Paliatif, diberi kode 2

Variabel Preditor :X1 : Usia Pasien Kanker Payudara yang melakukan kemoterapiX2 : Estrogen Reseptor (ER) dengan kode 1 untuk yang negatif dan 2 untuk yang positifX3 : Progesteron Reseptor (PR) dengan kode 1 untuk yang negatif dan 2 untuk yang positifX4 : HER2 dengan kode 1 untuk Luminal A, kode 2 untuk Luminal B, dan 3 untuk Her2 over expressingX5 : Grade dengan kode 1 untuk Grade1 (rendah), kode 2 untuk Grade2 (sedang), dankode 3 untuk Grade3 (tinggi)X6 : Stadium dengan kode 1 untuk Stadium IIIA, kode 2 untuk Stadium IIIB, kode 3 untuk Stadium IIIC, dan kode 4 untuk Stadium Paliatif

SEMINAR TUGAS AKHIR

Studi Literatur langkah analisis


Analisis Data• Analisis Deskriptif• Analisis Regresi Logistik Multinomial

1. Menentukan model regresi logistik univariat untuk setiap variabel prediktor dengan variabelrespon

2. Melakukan uji signifikansi parameter dari setiap model regresi logistik univariat untukmengetahui variabel-variabel prediktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabelrespon

3. Menentukan model regresi logistik multinomial serentak antara variabel respon denganvariabel-variabel prediktor yang signifikan dari langkah 2.

4. Melakukan pengujian secara serentak dan parsial terhadap model yang diperoleh.5. Melakukan uji kesesuaian model (goodness of fit).6. Menginterpretasikan model regresi logistik berganda dan odds ratio yang diperoleh.7. Menghitung ketepatan klasifikasi model regresi logistik multinomial.

Perumusan masalah dan pembuatan proposal Pengumpulan data

Diagram alur analisis


SEMINAR TUGAS AKHIR

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

ANALISIS DESKRIPTIF

REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL INDIVIDU

REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL SERENTAK

UJI KESESUAIAN MODEL

KETEPATAN KLASIFIKASI MODEL

SEMINAR TUGAS AKHIR


ANALISIS DESKRIPTIF

KemoterapiNeoajuvant 15%

Kemoterapi Ajuvant77%

KemoterapiPaliatif

8%

SEMINAR TUGAS AKHIR


Tabel Crosstab Karakteristik Pasien Kanker Payudara diRumah Sakit “X” Surabaya

Variabel

Jenis Kemoterapi

Neoajuvant Ajuvant Paliatif

Umur

< 40 14 15.5 1340-50 39.5 35.8 43.5>50 46.5 48.7 43.5

100 100 100ER

Negatif 37.2 31.9 43.5Positif 62,8 68.1 46.5

100 100 100PR

Negatif 51.2 42.9 65.2Positif 48.8 57.1 34.8

100 100 100Her2

Luminal A 39.5 31.4 43.5Luminal B 25.6 32.7 30.4Her2 Over-expressing 34.9 35.9 26.1

100 100 100

Variabel

Jenis Kemoterapi

Neoajuvant Ajuvant Paliatif

Grade

Rendah (Grade 1) 2.3 3.5 4.3Sedang (Grade 2) 37.2 25.2 34.8Tinggi (Grade 3) 60.5 71.3 60.9

100 100 100Stadium

Stadium IIIA 7 51.3 13Stadium IIIB 20.9 24.3 8.8Stadium IIIC 7 20.4 4.3Paliatif 65.1 4 73.9

100 100 100

SEMINAR TUGAS AKHIR


Logit Variabel B Wald P-valueExp (B)

Umum

1. Ajuvant Konstanta 1.626 4.167 0.041Umur 0.001 0.002 0.966 1.001

2. Paliatif Konstanta -0.344 0.078 0.780Umur -0.006 0.054 0.816 0.994

ER

1. Ajuvant Konstanta 1.741 69.640 0.000ER = 1 -0.237 0.469 0.494 0.789

2. Paliatif Konstanta -0.731 4.688 0.030

HER2

1. AjuvantKonstanta 1.686 35.994 0.000HER2 = 1 0.257 0.435 0.510 0.773HER2 = 2 0.220 0.263 0.608 1.246

2. PaliatifKonstanta -0.916 3.598 0.058HER2 = 1 0.386 0.379 0.538 1.471HER2 = 2 0.464 0.462 0.497 1.591

Grade

1. AjuvantKonstanta 1.823 74.418 0.000Grade = 1 0.256 0.056 0.813 1.292Grade = 2 -0.553 2.451 0.117 0.575

2. PaliatifKonstanta -0.619 3.487 0.062Grade = 1 0.619 0.182 0.670 1.857Grade = 2 -0.074 0.018 0.892 0.929

Stadium

1. Ajuvant

Konstanta -1.135 8.774 0.003

Stadium = 1 4.790 46.941 0.000*

120.296

Stadium = 2 2.945 31.412 0.000* 19.012Stadium = 3 3.865 29.764 0.000* 47.704

2. Paliatif

Konstanta -0.499 2.634 0.105Stadium = 1 0.499 0.327 0.567 1.647Stadium = 2 -1.005 1.432 0.232 0.366Stadium = 3 -0.600 0.252 0.616 0.549

ER = 1 0.261 0.246 0.620 1.298PR

1. Ajuvant Konstanta 1.815 59.513 0.000PR = 1 -0.332 0.990 0.494 0.789

2. Paliatif Konstanta -0.965 5.396 0.030PR = 1 0.582 1.190 0.620 1.298

Logit Variabel B WaldP-

valueExp (B)

Tabel Regresi Logistik Multinomial individu

SEMINAR TUGAS AKHIR


Variabel Chi-Square P-value Keputusan Kesimpulan

X1X2 3.762 0.152 GagalTolak H0 Independen

X1X3 8.371 0.015 Tolak H0 dependen




X2X3 167.426 0 Tolak H0 dependen


Variabel Chi-Square P-value Keputusan Kesimpulan









UJI MULTIKOLINIERITAS

SEMINAR TUGAS AKHIR


Logit Variabel B WaldP-

value Exp (B)Stadium

1. Ajuvant

Konstanta -1,135 8,774 0,003Stadium = 1 4,79 46,941 0.000* 120,296Stadium = 2 2,945 31,412 0.000* 19,012Stadium = 3 3,865 29,764 0.000* 47,704

2. Paliatif

Konstanta -0,499 2,634 0,105Stadium = 1 0,499 0,327 0,567 1,647Stadium = 2 -1,005 1,432 0,232 0,366Stadium = 3 -0,6 0,252 0,616 0,549

UJI BACKWARD ELIMINATION

Adapun fungsi logit untuk variabel stadium adalah : g1(x)= -1,135 + 4,790 Stadium(1) + 2,945 Stadium(2) + 3,.865 Stadium(3) g2(x)= -0,499 + 0,499 Stadium (1) -1,005 Stadium(2) - 0,600 Stadium(3)

0 )Stadium(1) 0,4990,499(exp)Stadium(1) 4,790-1,135exp(11

(x) =

)Stadium(2) 1,005-0,499(expum(2))2,945Stadi-1,135exp(1)Stadium(2) 945,2,1351exp(

(x) =

2 )Stadium(3) 0,600-0,499(exp)Stadium(3) 865,3-1,135exp(1)Stadium(3) 0,600-0,499(exp

(x) =

1

SEMINAR TUGAS AKHIR


Variabel Jenis KemoterapiNeoajuvant Ajuvant Paliatif

StadiumStadium IIIA 0.02 0.95 0.02Stadium IIIB 0.14 0.83 0.03Stadium IIIC 0.06 0.92 0.02Paliatif 0.52 0.17 0.31

Tabel Probabilitas Kemoterapi Ditinjau Dari Variabel Stadium

SEMINAR TUGAS AKHIR



Observasi

Prediksi

Kemoterapi Neoajuvant

Kemoterapi Ajuvant

Kemoterapi Paliatif

Ketepatan Klasifikasi

Kemoterapi Neoajuvant 28 15 0 65,1 %

Kemoterapi Ajuvant 9 217 0 96,0 %

Kemoterapi Paliatif 17 6 0 0 %

Persentase Total 18,5 % 81,5 % 0 % 83,9 %

SEMINAR TUGAS AKHIR


Logit Variabel B Wald P-value Exp (B)Umum

1. Stadium IIIB

Konstanta -0,53 0,447 0,504Umur -0,002 0,012 0,914 0,998

2. Stadium IIIC

Konstanta -0,11 0,016 0,899Umur -0,016 0,839 0,36 0,984

3. Stadium Paliatif

Konstanta -0,819 0,93 0,335Umur 0 0 0,996 1

ER1. Stadium

IIIBKonstanta -0,563 9,08 0,003ER = 1 -0,154 0,224 0,636 0,857

2. Stadium IIIC

Konstanta -0,759 14,498 0ER = 1 -0,438 1,37 0,242 0,646

3. Stadium Paliatif

Konstanta -0,873 17,737 0ER = 1 0,156 0,215 0,643 1,169

PR1. Stadium

IIIBKonstanta -0,679 10,698 0,001PR = 1 0,142 0,215 0,643 1,153

Logit Variabel B Wald P-value Exp (B)2. Stadium

IIICKonstanta -0,8 13,694 0PR = 1 -0,226 0,431 0,512 0,789

3. Stadium Paliatif

Konstanta -1,099 20,82 0PR = 1 0,562 2,898 0,089* 1,755

HER21. Stadium

IIIBKonstanta -0,495 3,801 0,051HER2 = 1 0,062 0,029 0,865 1,064HER2 = 2 -0,456 1,427 0,232 0,634

2. Stadium IIIC

Konstanta -0,718 6,927 0,008HER2 = 1 -0,185 0,204 0,652 0,831HER2 = 2 -0,385 0,784 0,376 0,699

3. Stadium Paliatif

Konstanta -0,941 10,19 0,001HER2 = 1 0,421 1,113 0,291 1,524HER2 = 2 -0,71 0,029 0,865 0,932

Grade

1. Stadium IIIB

Konstanta -0,577 10,052 0,002Grade = 1 -0,542 0,215 0,643 0,582Grade = 2 -0,205 0,311 0,577 0,814

2. Stadium IIIC

Konstanta -0,962 22,78 0Grade = 1 0,962 1,309 0,253 2,618Grade = 2 0,126 0,105 0,746 1,134

3. Stadium Paliatif

Konstanta -1,193 29,473 0Grade = 1 1,193 1,99 0,158* 3,296Grade = 2 0,97 7,627 0,005* 2,637

Regresi logistik multinomial univariat dengan var. Respon variabel stadium

SEMINAR TUGAS AKHIR


Logit Variabel B Wald P-value Exp (B)

1. Stadium IIIB

Konstanta -0,605 6,057 0,014PR = 1 0,91 0,081 0,776 1,095

Grade = 1 -0,508 0,187 0,666 0,602

Grade = 2 -0,176 0,21 0,647 0,839

2. Stadium IIIC

Konstanta -0,877 10,644 0,001PR = 1 -0,17 0,221 0,639 0,844

Grade = 1 0,901 1,122 0,29 2,462

Grade = 2 0,073 0,032 0,858 1,075

3. Stadium Paliatif

Konstanta -1,841 29,015 0PR = 1 1,009 7,475 0,006* 2,743

Grade = 1 1,606 3,368 0,066* 4,984

Grade = 2 1,319 11,748 0,001* 3,74

Regresi logistik multinomial serentak dengan var. Respon variabel stadium

SEMINAR TUGAS AKHIR


Uji Kesesuaian MODEL

Hipotesis :H0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasidengan kemungkinan hasil prediksi model)H1 : Model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasidengan kemungkinan hasil prediksi model)

Berdasarkan tabel Goodness-of-Fit yang terdapat pada lampiran,didapatkan P-value sebesar 0,923 yang berarti gagal tolak H0 pada α = 5persen, sehingga dapat dikatakan bahwa model yang terbentuk sudahsesuai, tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengankemungkinan prediksi model

SEMINAR TUGAS AKHIR



Observasi

PrediksiStadium

IIIAStadium

IIIBStadium

IIICStadium Paliatif

Ketepatan Klasifikasi

Stadium IIIA 114 0 2 6 93,4%Stadium IIIB 62 0 1 3 0,0 %Stadium IIIC 44 0 3 3 6 %Stadium Paliatif 41 0 2 11 20,4%Persentase Total 89,4% 0,0 % 2,7 % 7,9 % 43,8 %

SEMINAR TUGAS AKHIR


Dari model stadium diatas dapat dilanjutkan untuk menentukan regresilogistik dengan variabel responnya yaitu kemoterapi dan variabelprediktornya yaitu stadium. Adapun hasil regresi logistiknya dapatdilihat pada Tabel di bawah ini.

Logit (Kemoterapi) Variabel B Wald P-value Exp (B)

1. AjuvantKonstanta 0,773 2,454 0,117Stad.Pred = 1 0,944 3,233 0,072* 2,570Stad.Pred = 3 20,115 275,283 0,000* 5,442*108

2. PaliatifKonstanta -0,405 0.395 0,530Stad.Pred = 1 -0,315 0,199 0,656 0,730

Stad.Pred = 3 19,348 ~ ~ 2,527*108

SEMINAR TUGAS AKHIR

KESIMPULAN DAN SARAN

KESIMPULAN

SARAN

SEMINAR TUGAS AKHIR

KESIMPULAN


SEMINAR TUGAS AKHIR

sARAN


Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa pasien kankerpayudara di rumah sakit “X” Surabaya sebagian besar melakukankemoterapi Adjuvant. Dan masih ada beberapa variabel penduga yangmasih belum berpengaruh secara signifikan terhadap jenis kemoterapi.Oleh karena itu apabila akan dilakukan penelitian selanjutnya dapatditambahkan atau diganti variabel yang diduga seperti usia menstruasimaupun riwayat keluarga atau faktor genetik yang mungkinmempengaruhi jenis kemoterapi. Karena pada penelitian ini hanyavariabel stadium yang berpengaruh secara signifikan terhadap jeniskemoterapi.

SEMINAR PROPOSAL TUGAS AKHIR

DAFTAR PUSTAKA

Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. John Wiley and Sons, New YorkAnonim_a. (2011). Definisi Penyakit Kanker. http://www.neosavata.com/tag/arti-kanker(Kamis, 9 Februari 2012, 03.16 WIB)Anonim_b. (2012). 5 Jenis Kanker yang Paling Mematikan. www.forumkami.net (Kamis, 9 Februari 2012, 03.19 WIB)Anonim_c. (2011). Kanker Payudara Pembunuh Nomor Dua. www.surabayapost.co.id(Kamis, 9 Februari 2012, 03.16 WIB)Anonim_d. (2009). Mengenal Jenis-Jenis Pengobatan Kanker. http://majalahkesehatan.com/mengenal-jenis-jenis-pengobatan-kanker/ (Kamis, 23 Februari 2012, 03.41 WIB)Anonim_e. (2012). Kemoterapi. http://cancerhelps.co.id (Kamis, 23 Februari 2012, 03.35 WIB)Anonim_f. (2012). Penyebab kanker payudara. http://cancerhelps.co.id (Sabtu, 17 Maret2012, 16.15 WIB)Anonom_g. (2007). Stadium dan Grade dalam Kanker Payudara. http://wikipedia.co.id(Jum’at, 13 April 2012, 01.22)Azwar, B. (2010). Kemoterapi untuk kanker payudara. www.suaradokter.com (Kamis, 23 Februari 2012, 03.33 WIB)

http://www.neosavata.com/tag/arti-kanker



http://www.surabayapost.co.id/

http://majalahkesehatan.com/mengenal-jenis-jenis-pengobatan-kanker/









http://cancerhelps.co.id/

http://cancerhelps.co.id/

http://wikipedia.co.id/

http://www.dhanwaode.wordpress.com/

Chandra, Y. (2009). “Gambaran Pengetahuan Wanita Tentang Sadari Sebagai Deteksi Dini Kanker Payudara diKelurahan Petisah Tengah Tahun 2009”. Universitas Sumatra Utara, Medan

Fahrmeir, and Tutz. (1994). Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models. Springer-Verlag. New-York. Inc.

Hadi, T. (2007). Pilihan Terapi pada Kanker Payudara. http://tentangkanker.com/2011/pilihan-terapi-pada-kanker-payudara/ (Kamis, 23 Februari 2012, 03.46 WIB)

Hosmer, D.W., and Lemenshow. (2000). Applied Logistic Regression. John Wiley and Sons. USAHutami, A. S. (2011). “Hubungan Wanita Menyusui Kurang dari 2 Tahun dengan Kejadian Kanker Payudara di

Rumah Sakit Onkologi Surabaya”. Universitas Airlangga, SurabayaIndra, R. (2008). Klasifikasi Penderita Kanker Payudara dengan Pendekatan Metode Regresi Logistik.

Institut Teknologi Sepuluh Nopember, SurabayaNasution, R. dan Yusad Y. (2004). “Faktor-faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Kanker Payudara

pada Penderita Wanita di Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan Tahun 2004”. Universitas Sumatra Utara, Medan

Wahyuni N. (2009).”Mekanisme Penyakit Estrogen Karsinogenesis pada Kanker Payudara. http://ningrumwahyuni.wordpress.com (Jum’at, 15 April 2012, 12.20)

Rahmawati, N. A. (2009). “Hubungan Tingkat Pengetahuan Tentang Kanker Payudara Dengan PraktikPemeriksaan Payudara Sendiri (Sadari) Pada Wanita Di Dusun Kauman, Tamanan, Banguntapan, Bantul”. Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta

Syarifuddin, M. (2011). Penyebab Terjadinya Kanker Payudara. http://www.syafir.com/2011/01/19/penyebab-terjadinya-kanker-payudara. (Sabtu, 17 Maret, 16.23 WIB)

SEMINAR PROPOSAL TUGAS AKHIR

DAFTAR PUSTAKA

http://tentangkanker.com/2011/pilihan-terapi-pada-kanker-payudara/











http://ningrumwahyuni.wordpress.com/

http://www.syafir.com/2011/01/19/penyebab-terjadinya-kanker-payudara










Documents

SEMINAR TUGAS AKHIR - digilib.its.ac.iddigilib.its.ac.id/public/ITS-paper-24599-1310105018-Presentation.pdf · Kemoterapi Pada Kasus Kanker Payudara dengan Menggunakan Metode Regresi