Pendahuluan: Ultrasonography adalah modalitas radiologis terpilih untuk mendeteksi dan evaluasi gambaran morfologis nodul tiroid. Thyroid Imaging Reporting and Data System (TIRADS) adalah sistem untuk mengevaluasi resiko keganasan nodul tiroid, yang diajukan pertama oleh Horvath et al. Terdapat berbagai variasi sistem TIRADS diajukan oleh peneliti - peneliti lain. Sampai saat ini belum ditemukan penelitian untuk mengevaluasi penerapan atau nilai diagnostik sistem TIRADS di indonesia. Metode: Penelitian diagnostik dengan pendekatan potong lintang menggunakan evaluasi retrospektif data USG dan histopatologis untuk mengetahui kesesuaian sistem TIRADS dibandingkan pemeriksaan histopatologis pada nodul tiroid. Hasil: Terdapat hubungan kesesuaian (p=0.065) antara hasil TIRADS dan hasil histopatologis nodul tiroid. Sistem TIRADS memberikan nilai sensitivitas 96,4%, nilai spesifisitas 83.0%, nilai prediksi positif 85,7%, dan nilai prediksi negatif 95,7%. Kesimpulan: Sistem TIRADS dapat diterapkan pada evaluasi dan pelaporan hasil USG tiroid dengan memiliki nilai diagnostik yang baik.

---

Introduction: Ultrasonography is the modality of choice to detect, and to evaluate the morphology of thyroid nodule. Thyroid Imaging Reporting and Data System (TIRADS) is a system to evaluate risk of malignancy of thyroid nodule first proposed by Horvath et al. There are various TIRADS system proposed by other authors. Until the writing of this study there is not yet found a study to evaluate implementation and diagnostic value of TIRADS system in indonesia.

Methods: Diagnostic study with cross sectional approach using retrospective evaluation of ultrasonography data and histopathology data to evaluate conformity relationship between TIRADS and histopathological result of thyroid nodule.

Results: There is comparable result (p=0.065) between TIRADS result and histopathological result of thyroid nodule.

Conclusion: The TIRADS system resulted in 96,4% sensitivity, 83.0% specificity, 85,7% positive predictive value, dan 95,7% negative predictive value.