Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kanker hati adalah kondisi ketika sel-sel dalam hati tumbuh di luar kendali. Pada tahun 2020, kanker hati menempati urutan keempat kanker dengan jumlah kasus baru dan kematian tertinggi di Indonesia. Faktor risiko utama kanker hati adalah penyakit hati kronis. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui risiko penyakit hati berkembang menjadi kanker hati pada peserta dengan dan tanpa penyakit hati di Indonesia tahun 2019-2021. Penelitian ini menggunakan Data Sampel BPJS Kesehatan tahun 2019-2021 dengan desain kohort retrospektif dan didapatkan jumlah sampel 824.592 terbobot. Analisis menggunakan uji Cox Proportional Hazard. Hasil penelitian menunjukan bahwa peserta dengan penyakit hati memiliki probabilitas dan risiko kanker hati yang lebih tinggi dibandingkan peserta yang tidak memiliki penyakit hati (CEP 1,61%; 95% CI 0,08% – 3,14%; AHR 98,5; 95% CI 40,6 – 239,4). Berdasarkan jenis dan jumlah penyakit hatinya, peserta dengan hepatitis kronis (AHR 153,9; 95% CI 32,3 – 690,7) dan menderita lebih dari 2 jenis penyakit hati (AHR 140,1; 95% CI 18,5 – 1061,7) memiliki risiko kanker hati paling tinggi dibandingkan kategori lainnya. Hasil studi menyimpulkan bahwa penderita penyakit hati, terutama hepatitis kronis, memiliki risiko sangat tinggi mengalami kanker hati. Untuk itu, perlu surveilans kanker hati secara nasional pada kelompok penduduk tersebut guna mencegah penyakit hati berkembang menjadi kanker hati.

---

Liver cancer is condition characterized by uncontrolled growth of liver cells. In 2020, Liver cancer ranked fourth among new cancer cases and had highest mortality rate among cancers in Indonesia. The main risk factor for liver cancer is chronic liver disease. This study aimed to determine risk of liver disease progressing to liver cancer in participants with and without liver disease in Indonesia from 2019-2021. Retrospective cohort study was conducted using BPJS Kesehatan Sample Data from 2019-2021, with weighted sample size of 824,592. Cox Proportional Hazard analysis was performed. The results showed that participants with liver disease had higher probability and risk of liver cancer compared to those without liver disease (CEP 1.61%; 95% CI 0.08%–3.14%; AHR 98.5; 95% CI 40.6–239.4). Among different types and numbers of liver diseases, participants with chronic hepatitis (AHR 153.9; 95% CI 32.3–690.7) and those with more than two types of liver diseases (AHR 140.1; 95% CI 18.5–1061.7) had highest risk of liver cancer compared to others. The study concluded that patients with liver disease, particularly chronic hepatitis, have elevated risk of developing liver cancer. Therefore, national surveillance for liver cancer in this group is crucial to prevent progression of liver disease to liver cancer."

"Latar belakang: Insidensi dan faktor risiko karsinoma hepatoseluler (KSH) pada pasien hepatitis C virus (HCV) yang sudah mencapai sustained virological response (SVR) pasca terapi direct acting antiviral (DAA) belum banyak diketahui. Mengingat terdapat perbedaan jenis DAA, genotype virus, dan profil pasien di Indonesia, dilakukan studi untuk menilai insidensi dan faktor-faktor yang memengaruhi KSH pada pasien HCV pasca SVR post terapi DAA.Tujuan: Mengetahui insidensi dan faktor-faktor yang memengaruhi kejadian KSH pada pasien HCV yang mencapai SVR pasca pengobatan DAA.Metode: Desain penelitian kohort retrospektif di RSUPN Cipto Mangunkusumo, sampel pasien HCV yang SVR pasca DAA tahun 2017 – 2019, diikuti hingga 2024. Pasien dilakukan skrining USG abdomen, alpha-fetoprotein (AFP) dan CT Scan abdomen 3 fase apabila terdapat indikasi. Dilakukan analisis deskriptif, bivariat dengan Fisher’s exact, dan multivariat dengan regresi logistik bila terdapat faktor risiko di analisis bivariat (p <0,25).Hasil: Dari 180 subjek penelitian, insidensi dan rasio insidensi KSH pada seluruh populasi mencapai 4,4% (rasio insidens 0,91/100PY). Terdapat hubungan signifikan dari analisis bivariat variabel sirosis hepatis (RR 10,5; IK 95% (1,32 – 83,5); p =0,0073) dan DM tipe 2 (RR 8,47; IK 95% (2,3 – 31,1) p = 0,0048). Terdapat hubungan signifikan dari analisis multivariat variabel DM tipe 2 (aRR 3,1; IK 95% (0,86 – 3,83); p=0,002).Kesimpulan: Insidensi KSH mencapai 4,4% dari total populasi. DM tipe 2 memiliki hubungan yang signifikan terhadap kejadian KSH pada pasien HCV yang mencapai SVR pasca pengobatan DAA.

---

Background: The incidence and risk factors for hepatocellular carcinoma (HCC) in hepatitis C (HCV) patients who have achieved sustained virological response (SVR) after direct-acting antiviral (DAA) therapy are not well established. Considering there are differences in DAA types, virus genotypes, and patient profiles in Indonesia, this study was conducted to assess the incidence and factors influencing HCC in HCV patients after SVR post DAA therapy.

Objective: To determine the incidence and factors influencing HCC in HCV patients achieving SVR after DAA treatment.

Method: Retrospective cohort study conducted at Cipto Mangunkusumo National General Hospital, sample of HCV patients had SVR after DAA therapy in 2017 – 2019, followed until 2024. Patients were screened for abdominal ultrasound, alpha-fetoprotein (AFP) and 3-phase abdominal CT scan, if indicated. Descriptive, bivariate analysis with Fisher's exact, and multivariate analysis with logistic regression were conducted.

Results: Among 180 subjects, the incidence and incidence ratio of HCC is 4.4% (0.91/100PY). Significant correlation in bivariate analysis from the variables liver cirrhosis (RR 10.5; CI 95% (1. 32 – 83.5); p = 0.0073) and type 2 DM (RR 8.47; CI 95% (2, 3 – 31.1) p = 0.0048). In multivariate analysis, there was significant correlation from type 2 DM variable (aRR 3.1; CI 95% (0.86 – 3.83); p=0.002).

Conclusion: The incidence of HCC reaches 4.4% of the total population. Type 2 DM has significant correlation with the incidence of HCC in HCV patients who achieve SVR after DAA treatment."

"Karsinoma hepatoseluler (KHS) adalah salah satu kanker dengan laju mortalitas tertinggi di dunia. Kadar serum alfa-fetoprotein (AFP) dapat digunakan sebagai biomarker untuk menegakkan diagnosis dini. Tetapi, perbandingan antara kadar serum AFP dan KHS dengan etiologi infeksi virus dan etiologi non infeksi virus belum diketahui. Mengetahui perbandingan antara kadar serum AFP dan KHS dengan etiologi infeksi virus dan etiologi non infeksi virus. Penelitian potong lintang dilakukan di RSUPN Cipto Mangunkusumo, Jakarta pada Januari-Oktober 2018 dengan melihat data rekam medis dari 287 pasien yang terdiagnosis KHS dalam periode 2013-2017. Nilai median (minimum-maksimum) dari kadar AFP pada pasien KHS dengan etiologi infeksi VHB atau VHC adalah 419 (0.8-400.000). Nilai median (minimum-maksimum) kadar AFP pada pasien KHS dengan etiologi non infeksi VHB-VHC adalah 7.18 (0.6-90.944). Terdapat perbedaan bermakna antara kadar AFP dengan KHS dengan etiologi infeksi VHB atau VHC dan etiologi non infeksi VHB-VHC.

---

Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the highest rates of mortality in the world. Serum alpha-fetoprotein (AFP) levels can be used as a biomarker for early diagnosis. However, the comparison between serum AFP and HCC with viral infections etiology and non-viral etiology is unknown. This research aims to determine the comparison between serum AFP and HCC with viral infections etiology and non-viral aetiology. A cross-sectional study conducted in Cipto Mangunkusumo Hospital, Jakarta in January to October 2018 by reviewing 287 medical records of patients diagnosed with HCC from 2013-2017 period of time. The median (minimum-maximum) value of AFP levels in HCC patients with the etiology of HBV or HCV infection is 419 (0.8-400,000). The median value (minimum-maximum) of AFP levels in HCC patients with the etiology of non HBV-HCV infection was 7.18 (0.6-90,944). There were significant differences between AFP levels and KHS with the etiology of HBV or HCV infections and the etiology of non HBV-HCV infections."

"

Kanker hati merupakan penyebab utama kematian akibat kanker di seluruh dunia. Di Indonesia, kanker hati menempati angka kejadian tertinggi kedua untuk laki laki yaitu sebesar 12,4 per 100.000 penduduk dengan rata-rata kematian 7,6 per 100.000 penduduk. Pada tugas akhir ini, dibahas mengenai kanker hati primer dengan jenis hepatocellular carcinoma. Metode Twin Support Vector Machines (Twin SVM) diimplementasikan untuk mengklasifikasikan data kanker hati berdasarkan hasil CT scan. Data yang digunakan adalah data numerik hasil CT scan pasien yang menderita kanker hati dan diperoleh dari Laboratorium Radiologi RSUPN Cipto Mangunkusumo. Metode Twin SVM adalah pengembangan dari metode SVM yang menggunakan dua hyperplane dalam mengklasifikasikan sampel. Pada tugas akhir ini, kernel yang digunakan pada metode Twin SVM adalah polinomial dan radial basis function (RBF). Berdasarkan hasil perbandingan, klasifikasi data kanker hati menggunakan metode Twin SVM dengan kernel Polinomial menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 77,30% pada penggunaan data testing sebesar 10% dan data training 90%. Selain itu, nilai akurasi terendah terdapat pada kernel RBF menghasilkan sebesar 60,10% pada penggunaan data testing sebesar 90% dan data training 10% dan nilai parameter 𝐶 = 1. Jika dibandingkan, klasifikasi data kanker hati dengan menggunakan metode Twin SVM dengan kernel polinomial menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik.

---

Liver cancer is the main cause of cancer death in the worldwide. In Indonesia, the incidence rate of liver cancer is the second highest for men, that is 12.4 per 100,000 population with the average death rate is 7.6 per 100,000 population. This final project discusses primary liver cancer with a type of hepatocellular carcinoma. The Twin Support Vector Machines (Twin SVM) method was implemented to classify liver cancer data based on CT scan results. The data used are numerical data from CT scan results of patients suffering from liver cancer and obtained from the Radiology Laboratory of Cipto Mangunkusumo Hospital. The Twin SVM method is the development of the SVM method that uses two hyperplane in classifying samples. In this final project, the kernel used in the Twin SVM method is polynomial and radial basis function (RBF). Based on the comparison results, the classification of liver cancer data using the Twin SVM method with a polynomial kernel produces the highest accuracy of 77.30% on the use of testing data of 10% and training data of 90%. In addition, the lowest accuracy value is found in the RBF kernel resulting in 60.10% on the use of testing data of 90% and training data of 10% and the parameter value of C=1. When compared, the classification of liver cancer data using the Twin SVM method with a polynomial kernel produces better accuracy values.

"

"Studi biodistribusi pada hewan uji memainkan peran utama dalam menentukan efektivitas dan keamanan radiofarmaka sebelum uji klinis pada manusia. Namun, sejauh pengetahuan peneliti berdasarkan literatur, belum ada studi biodistribusi lutesium hidroksiapatit (177Lu-HA) yang dilakukan. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan studi biodistribusi kemanan 177Lu-HA untuk terapi kanker hati dengan cara menentukan organ at risk (OAR) radiofarmaka tersebut. Data farmakokinetik 177Lu-HA pada tikus Wistar dari organ yang berbeda, seperti hati, ginjal dan limpa, diperoleh dari literatur. Administrasi radiofarmaka dilakukan secara langsung pada intra arteri hati tikus Wistar dengan cara operasi. Secara total, 13 fungsi sum of exponentials (SOE) dan 1 fungsi logistik digunakan untuk fitting data farmakokinetik. Goodness of fit ditentukan berdasarkan visualisasi grafik, Coefficient of Variation (CV <50%) dan elemen-elemen off-diagonal dari Correlation Matrix (-0,8 ≤ CM ≤ 0,8). Fungsi terbaik dipilih berdasarkan Corrected Akaike Information Criterion (AICc) dan digunakan untuk perhitungan Time-Integrated Activity Coefficients (TIACs). TIACs manusia diprediksi dengan mentranslasikan TIACs tikus menggunakan metode time-scalling. Dalam penelitian ini OAR ditentukan dengan metode perbandingan TIACs/massa organ pada seluruh organ. Dengan metode perbandingan TIACs/massa organ ini, nilai terbesar mengindikasikan OAR. Secara umum, fitting data farmakokinetik 177Lu-HA dengan fungsi SOE berhasil dilakukan pada semua organ dengan terpenuhinya kriteria goodness of fit. Prediksi massa TIACs/organ manusia menunjukkan bahwa hati yang merupakan organ target akan menerima dosis internal yang paling tinggi (TIACs/masahati=2,78E+0 jam/gram). Tulang dan limpa akan menerima dosis lebih sedikit daripada hati tetapi relatif lebih tinggi daripada organ lainnya (TIACs/masatulang=7,40E-2 jam/gram, TIACs/massalimpa=5,55E-2 jam/gram). Berdasarkan perhitungan TIACs/massa organ tersebut, dapat disimpulkan bahwa OAR radiofarmaka 177Lu-HA yang diadmisitrasikan langsung ke intra arteri hati tikus Wistar adalah hati, tulang, dan limpa.

---

Biodistribution study in animal plays a major role in determining the effectiveness and safety of radiopharmaceutical before clinical test in human. However, to the best of author knowledge, there is no biodistribution study of Lutetium Hydroxyapatite (177Lu-HA) available in the literature. Therefore, this study conducted 177Lu-HA biodistribution study of safety for liver cancer therapy by determining organ at risk (OAR) of the radiopharmaceutical. Pharmacokinetics data of 177Lu-HA in Wistar rats from different organs, such as liver, kidneys, and spleen, was obtained from the literature. Radiopharmaceutical administration was carried out directly on the intra artery of Wistar rat liver by surgery. In total, 13 sum of exponentials (SOE) functions and 1 logistic function were used and were fitted to the pharmacokinetics data. The goodness of the fittings was tested based on the visualization of the fitted graphs, coefficient of variations of the fitted parameters (CV<50%) and the elements of correlation matrix (-0,8 ≤ CM ≤ 0,8). The best function was selected based on the corrected Akaike information criterion (AICc) and was used for the subsequent calculation of time-integrated activity coefficients (TIACs). Human's TIACs was predicted by extrapolating rat's TIACs using time-scalling method. In this study, OAR was determined by comparison method of TIACs/organ mass in all organs. With this comparison method, the biggest value indicates the OAR. In general, the SOE functions were successfully fitted to the pharmacokinetic data of 177Lu-HA in all organs with a good fit based on the goodness of fit criteria. Human's TIACs/organ mass prediction shows that liver as the organ target will receive high internal doses (TIACs/massliver=2,78E+0 hour/gram). Skeleton and spleen will receive less doses then liver but relatively higher than other organs. (TIACs/massskeletpm=7,40E-2 hour/gram, TIACs/massspleen=5,15E-2 hour/gram). Based on that calculation of TIACs/organ mass, it can be concluded that the OAR of 177Lu-HA pharmaceutical that was administrated directly into the intra-arterial liver of the Wistar rat are liver, skeleton, and spleen."

"Latar Belakang: Kanker hati merupakan kanker dengan tingkat prevalensi yang tinggi baik secara global maupun nasional. Kanker hati juga menempati peringkat kelima tertinggi penyebab mortalitas di Indonesia. Tatalaksana kanker hati seperti pembedahan, transplantasi hati, ablasi termal, dan kemoterapi memiliki banyak efek samping dan memerlukan biaya yang mahal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi daun jeruk purut (Citrus hystrix DC) sebagai antioksidan dan agen sitotoksik terhadap sel kanker hati HepG2. Metode: Maserasi dan ekstraksi daun jeruk purut dilakukan menggunakan pelarut polar (etanol), semipolar (etil asetat), dan non polar (n-heksana). Uji fitokimia dan kromatografi lapis tipis (KLT) dilakukan untuk mengetahui kandungan fitokimia ekstrak daun jeruk purut. Uji aktivitas antioksidan ekstrak daun jeruk purut dilakukan dengan metode DPPH dan uji aktivitas sitotoksik terhadap sel kanker hati HepG2 menggunakan metode MTT. Hasil: Ketiga jenis ekstrak mengandung flavonoid, alkaloid, dan triterpenoid, sedangkan senyawa tannin dan glikosida hanya ditemukan pada ekstrak etanol dan etil asetat. Uji KLT menunjukkan bahwa terdapat 14 komponen senyawa pada ekstrak etanol, 12 senyawa pada ekstrak etil asetat, dan 9 senyawa pada ekstrak heksana. Aktivitas antioksidan pada ekstrak etanol tergolong aktif (IC50 = 68,11 µg/mL), sedangkan pada ekstrak etil asetat tergolong sedang (IC50 = 163,01 µg/mL) dan tidak aktif pada ekstrak heksana. Efek sitotoksisitas terhadap sel HepG2 pada ekstrak heksana tergolong aktif (IC50 = 19,93 µg/mL), sedangkan pada ekstrak etil asetat (IC50 = 43,54 µg/mL) dan ekstrak etanol (IC50 = 57,33 µg/mL) tergolong sedang. Kesimpulan: Ekstrak daun jeruk purut berpotensi untuk dikembangkan menjadi antioksidan alami dan terapi alternatif untuk pengobatan kanker hati.

---

Introduction: Liver cancer is a cancer with a high prevalence rate both globally and nationally. Liver cancer is also ranked fourth as the highest cause of mortality in Indonesia. Liver cancer management such as surgery, liver transplantation, thermal ablation, and chemotherapy have many side effects and are expensive. This research is aimed to evaluate the kaffir lime leaves (Citrus hystrix DC) as an antioxidant and cytotoxic agent against HepG2 liver cancer cells. Method: Maceration and extract of kaffir lime leaves were carried out using polar solvents (ethanol), semipolar (ethyl acetate), and non-polar (n-hexane). Phytochemical tests and thin layer chromatography (TLC) were carried out to determine the phytochemical content of kaffir lime leaf extract. The antioxidant activity test of kaffir lime leaf extract was carried out using the DPPH method and the cytotoxic activity test against HepG2 liver cancer cells using the MTT method. Results: All three types of extracts contain flavonoids, alkaloids, and triterpenoids, while tannin and glycoside compounds were only found in the ethanol and ethyl acetate extracts. TLC test showed that there were 14 compound components in the ethanol extract, 12 compounds in the ethyl acetate extract, and 9 compounds in the hexane extract. The antioxidant activity in the ethanol extract was classified as active (IC50 = 68.11 µg/mL), while in the ethyl acetate extract was classified as moderate (IC50 = 163.01 µg/mL) and inactive in the hexane extract. The cytotoxic effect on HepG2 cells in the hexane extract was classified as active (IC50 = 19.93 µg/mL), while in the ethyl acetate extract (IC50 = 43.54 µg/mL) and ethanol extract (IC50 = 57.33 µg/mL) were classified as moderate. Conclusion: Kaffir lime leaf extract has the potential to be developed into a natural antioxidant and alternative therapy for the treatment of liver cancer."

"ABSTRAKRuang lingkup dan cara penelitian: Telah dilakukan penelitian induksi kanker hati tikus dengan aflatoksin B1. Penelitian ini ingin melihat apakah asam sialat meningkat lebih dini dari AFP pada induksi kanker hati tersebut. 50 ekor tikus perlakuan diinduksi dengan intubasi lambung 42 x 20 ug aflatoksin B1 Sebagai kontrol, 50 ekor tikus diintubasi dengan sejumlah sama akuades. Pengamatan dilakukan dengan mengambil plasma dan jaringan hati setiap bulan selama 10 bulan pemeliharaan. Pada contoh uji dilakukan pengukuran kadar asam sialat, deteksi AFP plasma dan pengamatan histopatologis jaringan hati. Pengukuran kadar asam sialat dilakukan dengan cara spektrofotometri, sedangkan deteksi AFP dengan cara ELISA. Pengukuran AFP dengan teknik ELISA memerlukan antigen AFP dan antibodi anti AFP tikus, yang ternyata tidak tersedia dipasaran. Antibodi anti AFP dibuat dengan imunisasi kelinci menggunakan protein amnion. Setelah imunisasi ke 3 titer antibodi sebesar 1280, setelah imunisasi ke 5 sebesar 2560. Purifikasi antibodi dilakukan dengan kolom imunoafinitas AminoLink. Purifikasi AFP dari amnion dilakukan dengan kolom afinitas Cibacron Blue. Uji statistik yang dipakai untuk analisis hasil adalah analisis Marian dua arah, dengan batas kemaknaan p<0,05.Hasil dan kesimpulan: Hasil penelitian menunjukkan bahwa kadar asam sialat plasma kelompok tikus perlakuan berbeda bermakna dengan kelompok kontrol sejak bulan pertama (p<0,05). Deteksi AFP menunjukkan peningkatan AFP pada kelompok tikus perlakuan dan tidak pada kelompok tikus kontrol sejak bulan pertama (p<0,05). Pengamatan histopatologis menunjukkan adanya perubahan yang dapat menuju kearah keganasan. Dengan demikian hasil pengamatan petanda tumor pada tikus yang diinduksi kanker hati menunjukkan bahwa baik kadar AFP maupun asam sialat meningkat pada waktu dini, satu bulan setelah induksi dengan aflatoksin B1 .

---

ABSTRACT

Determination of The Earliness of Rat Plasma α-Fetoprotein (AFP) and Sialic Acid Levels as Tumor Markers in the Process of Liver Carcinogenesis Induction By Aflatoxin B1 (AFB1) Scope and method of study: An experimental study of aflatoxin B1 induced liver carcinogenesis has been done. The aim oh this study was to prove the increase of plasma sialic acid level is earlier than the AFP level in liver carcinogenesis. Fifty rats that were treated with daily intubations of 20 gg for a period of 42 days. Fifty control rats were intubated with equal volumes of aquadest. Observation of the plasma and liver tissues were done every month, including measurement of plasma AFP, sialic acid level, and histopatology of the liver tissue. Sialic acid level was done by spectrophotometric technique, and ELISA technique was used for the detection of plasma AFP. The ELISA technique for rat AFP needs rat AFP antigen and antibody anti rat AFP which were not available from chemical suppliers. The antibody anti rat AFP was developed by immunization of rabbits with rat amniotic protein. After the 3rd immunization, rabbit antibody anti rat amniotic titter was 1280, and after the 5th immunization 2560. Antibody purification was done by immunoaffinity chromatography column (AminoLink). Purification of the rat AFP from amniotic fluid was done by affinity chromatography column (Cibacron Blue). The result were analyzed by Analysis of varians, with p<0,05.

Results and conclusions: The results showed that the plasma sialic acid level of rats treated with aflatoxin B1 were significantly different from that of the control rats, p<0,05. Besides, plasma AFP was detected in the treated rats, but not in the control rats, from the first month. The histopathologic observation of the treated rat livers showed that there were changes that could lead to neoplastic livers. Both plasma and sialic acid levels were seen early, starting from the first month after induction of carcinogen by aflatoxin B1."

"Hati adalah salah satu organ yang paling aktif secara metabolik di dalam tubuh dan berfungsi dalam proses homeostatis dan sintetik yang penting untuk kelangsungan hidup manusia. Kanker hati diperkirakan menjadi kanker keenam yang paling sering didiagnosis dan penyebab utama kematian keempat akibat kanker di seluruh dunia pada tahun 2018. Dalam mendeteksi kanker hati, terdapat metode magnetic resonance imaging (MRI) atau computed tomography (CT) yang digunakan. Namun, kurang dari 40% pasien didiagnosis pada tahap awal dan pada kanker hati lanjut hanya pilihan pengobatan paliatif yang tersedia dengan kelangsungan hidup yang buruk. Oleh karena itu, diperlukannya riset-riset terkait metode yang tepat untuk mengklasifikasi kanker hati. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah machine learning yang menemukan pola melalui pembelajaran historis dan tren pelatihan data untuk memprediksi karakteristik data baru. Pada tugas akhir ini, dua metode machine learning yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Keutamaan dari CNN adalah adanya konvolusi yang bertugas untuk mengubah input menjadi sekumpulan fitur melalui filter atau kernel. Sedangkan keutamaan metode GRU adalah adanya update gate dan reset gate yang dapat mengingat informasi penting sebelumnya. Pada tugas akhir ini, CNN digunakan dalam mengekstraksi data citra dan GRU digunakan untuk klasifikasi data citra. Penggabungan metode CNN dan GRU menjadi CNN-GRU bertujuan untuk meningkatkan performa dari CNN dalam mengklasifikasi data citra kanker hati. CNN-GRU menghasilkan nilai akurasi terbesar 81,25% sedangkan CNN menghasilkan nilai akurasi terbesar 77,78% dari lima kali percobaan.

---

The liver is one of the most metabolically active organs in the body and functions in the homeostatic and synthetic processes essential for human survival. Liver cancer is estimated to be the sixth most frequently diagnosed cancer and the fourth leading cause of cancer death worldwide in 2018. In detecting liver cancer, magnetic resonance imaging (MRI) or computed tomography (CT) methods are used. However, less than 40% of patients are diagnosed at an early stage, and in advanced liver cancer, only palliative treatment options are available with poor survival. Therefore, research is needed regarding the right method to classify liver cancer. One method that can be used is machine learning which finds patterns through historical learning and data training trends to predict the characteristics of new data. In this final project, the two machine learning methods used are Convolutional Neural Network (CNN) and Gated Recurrent Unit (GRU). The advantage of CNN is a convolution whose task is to convert the input into a set of features through a filter or kernel. Meanwhile, the advantage of GRU method is that can remember important previous information because GRU has reset and update gate. In this final project, CNN is used in extracting image data and GRU is used for image data classification. The combination of the CNN and GRU methods into CNN-GRU aims to improve the performance of CNN in classifying liver cancer image data. CNN-GRU produced the greatest accuracy value of 81.25% while CNN produced the greatest accuracy value of 77.78% from five experiments."

"Latar Belakang. Pasien dengan karsinoma sel hati (KSH) umumnya baru datang berobat ketika kanker sudah mencapai tahap lanjut, dengan pilihan terapi sangat terbatas. Belum diperoleh adanya marker prediktor yang akurat untuk dapat mengindentifikasi kelompok pasien mana yang dapat diuntungkan bila pasien diterapi.Tujuan. Menganalisis peran indeks status inflamasi sebagai prediktor kesintasan satu tahun pada pasien karsinoma hepatoselular tahap lanjut yang tidak menjalani terapi.Metode. Penelitian ini memiliki desain kohort retrospektif dengan menggunakan data sekunder pada subjek dengan KSH tahap lanjut yang tidak menjalani terapi di Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo dan Rumah Sakit Kanker Dharmais. Rasio neutrofil limfosit (RNL) dan Indeks imun-inflamasi sistemik (IIS) dievaluasi kemampuan diskriminasinya sebagai prediktor kesintasan satu tahun berdasarkan Area Under Receiving Operator Curve (AUROC). Ditentukan titik potong optimal terbaik untuk RNL dan IIS berdasarkan indeks Youden, dilanjutkan dengan analisis kesintasan berdasarkan titik potong optimal. Variabel perancu dianalisis menggunakan analisis multivariat cox regression.Hasil. Sebanyak 196 subjek dimasukkan ke dalam analisis data. Kesintasan satu tahun adalah sebesar 6,6% (SE±2%), dengan median kesintasan 56 hari (IK 95% 46-67). RNL memiliki kemampuan diskriminasi berdasarkan AUROC terhadap prediksi kesintasan hidup satu tahun pada pasien dengan KSH tahap lanjut yang tidak menjalani terapi sebesar 0,667 (IK 95% = 0,536-0,798, p = 0,044), dengan titik potong optimal RNL untuk membedakan kesintasan adalah 3,7513. IIS memiliki kemampuan diskriminasi berdasarkan AUROC sebesar 0,766 (IK 95% = 0,643-0,889, p = 0,001), dengan titik potong optimal untuk membedakan kesintasan adalah 954,4782. IIS memiliki superioritas dalam kemampuan diskriminasi berdasarkan AUROC (p = 0,0415).Kesimpulan. Kemampuan diskriminasi IIS berdasarkan AUROC lebih baik dibandingkan dengan RNL dalam memprediksi kesintasan hidup satu tahun pada pasien dengan KSH tahap lanjut yang tidak menjalani terapi.

---

Background. Patients with hepatocellular carcinoma (HCC) generally only come for treatment when the cancer has reached an advanced stage, with very limited treatment options. There has not been an accurate predictor marker to be able to identify which group of patients can benefit if the patient is treated.

Aim. Analyzing the role of the inflammation status index as a predictor of one-year survival in patients with advanced hepatocellular carcinoma who did not undergo therapy.

Method. This study has a retrospective cohort design using secondary data on subjects with advanced HCC who did not undergo therapy at Cipto Mangunkusumo Hospital and Dharmais Cancer Hospital. Neutrophil lymphocyte ratio (NLR) and systemic immune-inflammation index (SII) were evaluated for their role as predictors of one-year survival based on Area Under Receiving Operator Curve (AUROC). Best optimal cutoff for NLR and SII were decided based on Youden index, resumed by survival analysis based on those cutoffs. Confounding factors were analyzed with multivariate cox regression analysis.

Results. A total of 196 subjects were included in the data analysis. One year survival was 6.6% (SE±2%), with a median survival of 56 days (95% CI 46-67). The NLR had a discriminatory ability based on AUROC to predict one-year survival in patients with advanced HCC who did not undergo therapy of 0.667 (95% CI = 0.536-0.798, p = 0.044), with the optimal cut-off point for NLR to differentiate survival was 3.7513. SII has a discriminatory ability based on AUROC of 0.766 (95% CI = 0.643-0.889, p = 0.001), with the optimal cut-off point to distinguish survival is 954.4782. SII had superiority in the discriminatory ability (p = 0.0415).

Conclusion. The discriminatory ability based on AUROC of SII was better than that of NLR in predicting one-year survival in patients with advanced HCC who did not undergo therapy."

"Kanker adalah salah satu penyebab kematian utama di dunia,dengan jumlah kematian sekitar sepuluh juta kematian setiap tahun. Kanker hati menempati peringkat keenam untuk jenis kanker yang umum terjadi pada pria dan wanita. Menurut penelitian, pendeteksian dini penting untuk mencegah penyebaran kanker ke organ lain. Hal ini menyebabkan penggunaan machine learning di bidang medis untuk mengklasifikasikan data kanker agar manghasilkan diagnosis yang tepat. Namun ada kalanya dibutuhkan lebih dari satu algoritma untuk meningkatkan akurasi. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Genetic Algorithm sebagai penyetelan hyperparameter untuk nilai akurasinya, Penggunaan Random Forest dengan Genetic Algorithm sebagai penyetel hyperparameter memberikan akurasi sebesar 85% dengan data testing 90%. Sementara untuk Random Forest saja, hasil akurasi tertinggi adalah 73% dengan data testing sebesar 40%.

---

Cancer is one of the leading causes of mortality worldwide, with approximately ten million deaths each year. Liver cancer is the sixth most common type that occurs in both men and women. According to scientific studies, early detection is important to prevent the spread of this ailment to other organs. This led to Machine Learning in medical fields for classifying cancer data to produce an accurate diagnosis. However, there are times where just one machine learning algorithm is not giving a good accuracy score. Therefore, this study aims to analyze the effect of using Genetic Algorithm as hyperparameter tuning in terms of the accuracy level. The usage of  Random Forest with Genetic Algorithm as the hyperparameter tuning algorithm gives the accuracy of 85% with 90% data testing. Meanwhile, with Random Forest alone, the highest accuracy score is 73% with 40% testing data."