2. Berdasarkan jurnal yang bejudul
“Ekspresi Leucocyte Common
Antigen pada Hiperplasiareaktif,
Limfoma Maligna, dan Malignitas Non
Limfoma pada Kelenjar Getah
Bening” yang ditulis oleh Eko
Nugroho Raharjo dkk pada tahun
2008
4. mngadakan pendekatan dari beberapa
vaktor atau ngevaluasi frekuensi yang
diselidiki atau frekuensi hasil observasi
dengan frekuensi yang diharapkan dari
sampel apakah terdapat hubungan atau
perbedaan yang signifikan atau tidak.
5. Merupakan salah satu metode statistik non
parametrik untuk menguji hipotesis
Fisher exact tes ini lebih akurat daripada uji
chi-kuadrat untuk data-databerjumlah sedikit
1. Bila sampel total kurang dari 20, gunakan
Exact Fisher pada kondisi apapun
2. atau bila jumlah sampel 20 < n < 40 dengan
nilai ekspektasinya <5
Keuntungan
Kerugian
6. Untuk mengetahui sensitivitas dan spesifisitas
pewarnaan imunohistokimia Leucocyte
common antigen dalam membedakan antara
hiperplasia reaktif, limfoma maligna, dan
malignitas non limfoma pada kelenjar getah
bening.
Pada pembahasan ini, yang dibuktikan hanya
permasalahan dalam membedakan antara
hiperplasia reaktif, limfoma maligna, dan
malignitas non limfoma pada kelenjar getah
bening. Karena untuk mengetahui sensitivitas
dan spesifisitas pewarnaan imunohistokimia
7.
8.
9.
10.
11.
12. Penyelesaian pada jurnal menggunakan exact
fisher untuk membedakan antara hiperplasia
reaktif, limfoma maligna, dan malignitas non
limfoma pada kelenjar getah bening. Pada
kesempatan ini, kami ingin membuktikan
apakah uji menggunakan Exact Fisher sudah
efektif .
13.
14. Chi-Square Tests
Value df
Asymp. Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig. (1-
sided)
Point
Probability
Pearson Chi-Square 22.062a 2 .000 .000
Likelihood Ratio 31.356 2 .000 .000
Fisher's Exact Test 27.895 .000
Linear-by-Linear
Association
15.301b 1 .000 .000 .000 .000
N of Valid Cases 105
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10,33.
b. The standardized statistic is 3,912.
Pada hasil analisa menggunakan SPSS diatas, dapat memberikan
informasi bahwa tidak ada nilai ekspetasi yang kurang dari 5. Nilai
ekspetasi minimum adalah 10,33. Karena sampel yang digunakan cukup
besar, yaitu 105. Maka Uji Chi-Square yang paling baik digunakan. Sesuai
dengan syarat dari penggunaan uji Chi-Square.
S
P
S
S
O
U
T
P
U
T
15. Chi-Square Tests
Value df
Asymp. Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided) Point Probability
Pearson Chi-Square 1.014a
1 .314 1.000 .500
Continuity Correctionb .000 1 1.000
Likelihood Ratio 1.401 1 .237 1.000 .500
Fisher's Exact Test 1.000 .500
Linear-by-Linear Association 1.000c
1 .317 1.000 .500 .500
N of Valid Cases 70
a. 2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,50.
b. Computed only for a 2x2 table
c. The standardized statistic is 1,000.
Pada hasil analisa menggunakan SPSS diatas, dapat memberikan informasi
bahwa 2 cells dari 4 cells, atau 50% nilai ekspetasi yang kurang dari 5.
Nilai ekspetasi minimum adalah 0,5. Karena sampel yang digunakan cukup
besar, yaitu 70, dan tabel kontingensi 2X2 . Maka koreksi Yates yang
paling baik digunakan. Seperti saran yang diungkapkan oleh Cochran
(1954) dalam Siegel (1992).
S
P
S
S
O
U
T
P
U
T
16. Chi-Square Tests
Value df
Asymp. Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (1-
sided) Point Probability
Pearson Chi-Square 70.000a 1 .000 .000 .000
Continuity Correctionb 66.057 1 .000
Likelihood Ratio 97.041 1 .000 .000 .000
Fisher's Exact Test .000 .000
Linear-by-Linear Association 69.000c 1 .000 .000 .000 .000
N of Valid Cases 70
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 17,50.
b. Computed only for a 2x2 table
c. The standardized statistic is 8,307.
Pada hasil analisa menggunakan SPSS diatas, dapat memberikan
informasi walaupun hanya digunakan tabel kontingensi 2X2 tidak
ada nilai ekspetasi yang kurang dari 5. Nilai ekspetasi minimum
adalah 17,5. Karena sampel yang digunakan cukup besar, yaitu 70
. Maka uji Chi-Square yang paling baik digunakan.
S
P
S
S
O
U
T
P
U
T
17. Chi-Square Tests
Value df
Asymp. Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (1-
sided)
Point
Probability
Pearson Chi-Square 66.111a 1 .000 .000 .000
Continuity Correctionb 62.279 1 .000
Likelihood Ratio 87.902 1 .000 .000 .000
Fisher's Exact Test .000 .000
Linear-by-Linear Association 65.167c 1 .000 .000 .000 .000
N of Valid Cases 70
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 17,00.
b. Computed only for a 2x2 table
c. The standardized statistic is 8,073
Pada hasil analisa menggunakan SPSS diatas, dapat memberikan
informasi walaupun hanya digunakan tabel kontingensi 2X2
tidak ada nilai ekspetasi yang kurang dari 5. Nilai ekspetasi
minimum adalah 17. Karena sampel yang digunakan cukup besar,
yaitu 70 . Maka uji Chi-Square yang paling baik digunakan.
S
P
S
S
O
U
T
P
U
T
18. Chi-Square Tests
Value Df
Asymp. Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (1-
sided)
Point
Probability
Pearson Chi-Square .313a 2 .855 1.000
Likelihood Ratio .505 2 .777 1.000
Fisher's Exact Test .918 1.000
Linear-by-Linear Association .220b 1 .639 1.000 .578 .444
N of Valid Cases 10
a. 6 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,20.
b. The standardized statistic is ,469.
Pada hasil analisa menggunakan SPSS diatas, dapat
memberikan informasi semua nilai ekspetasi kurang
dari 5. Nilai ekspetasi minimum adalah 0,2. Karena
sampel yang digunakan kecil, yaitu 10. Maka uji Exact
Fisher yang paling baik digunakan.
S
P
S
S
O
U
T
P
U
T
20. Distribusi karakteristik sample/kasus penelitian berdasarkan jenis kelamin
H0: Tidak terdapat hubungan antara jenis kelamin dengan
Hiperplasia reaktif, Limfoma maligna dan Malignitas non
limfoma
H1: Terdapat hubungan antara jenis kelamin dengan Hiperplasia
reaktif, Limfoma maligna dan Malignitas non limfoma
21. Statistik Uji
Titik Kritis
Keputusan : Tolak H0 , Artinya bahwa terdapat hubungan antara
jenis kelamin dengan Diagnosis Histopatologi (Hiperplasia
reaktif, Limfoma maligna dan Malignitas non limfoma)
22. Ekspresi (frekuensi positif) LCA pada hiperplasia
reaktif dan limfoma maligna
Diagnosis Histopatologi
Jumlah
Hiperlansia Reaktif
Limfoma
Maligna
Ekspresi LCA
Positif 35 34 69
Negatif 0 1 1
Jumlah 35 35 70
H0: Tidak terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan diagnosis
histopatologi (hiperplasia reaktif dan Limfoma maglina)
H1: Terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan diagnosis
histopatologi (hiperplasia reaktif dan Limfoma maglina)
23. Statistik Uji
Titik Kritis
Keputusan : Terima H0 , Artinya bahwa Tidak terdapat
hubungan antara antara Ekspresi LCA dengan
diagnosis histopatologi (hiperplasia reaktif dan
Limfoma maglina)
24. Ekspresi (Frekuensi Positif) LCA pada Hiperplasia Reaktif Dan
Malignitas Non Limfoma pada Kelenjar Getah Bening
Diagnosis Histopatologi
Jumlah
Hiperlansia Reaktif
Malignitas non
limfoma
Ekspresi LCA
Positif 35 0 35
Negatif 0 35 35
Jumlah 35 35 70
H0: Tidak terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan
diagnosis histopatologi (hiperplasia reaktif dan
malignitas non limfoma)
H1: Terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan
diagnosis histopatologi hiperplasia reaktif dan malignitas
non limfoma)
25. Statistik Uji
Titik Kritis
Keputusan : Tolak H0 , Artinya bahwa terdapat hubungan
antara antara Ekspresi LCA dengan diagnosis
histopatologi (hiperplasia reaktif dan malignitas
non limfoma)
26. Ekspresi LCA pada Limfoma Maligna dan Malignitas non
Limfoma pada Kelenjar Getah Bening
Diagnosis Histopatologi
Jumlah
Limfoma Maligna
Malignitas non
limfoma
Ekspresi LCA
Positif 34 0 34
Negatif 1 35 36
Jumlah 35 35 70
H0: Tidak terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan diagnosis
histopatologi (Limfoma maglina dan malignitas non limfoma)
H1: Terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan diagnosis
histopatologi (Limfoma maglina dan malignitas non limfoma)
27. Statistik Uji
Titik Kritis
Keputusan : Tolak H0 , Artinya bahwa Tterdapat hubungan
antara antara Ekspresi LCA dengan diagnosis
histopatologi (Limfoma maglina dan malignitas non
limfoma)
28. Ekspresi Leucocyte Common Antigen Kasus
Khusus
H0: Tidak terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan
diagnosis histopatologi ( (Limfoma vs Karsinoma), (Limfoma vs
Sarkoma) dan (Limfoma vs Neuroendorkin) )
H0: Terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan diagnosis
histopatologi ( (Limfoma vs Karsinoma), (Limfoma vs
Sarkoma) dan (Limfoma vs Neuroendorkin) )
29. Untuk Analisis diatas, jumlah sampelnya
kecil, maka digunakan Exact Fisher. Namun
jika digunakan rumus manual perhitungannya
agak rumit karena tabel kontingensi untuk
analisa diatas bukan ( 2X2 ), melainkan ( 2X3).
Jadi akan diselesaikan menggunakan
software SPSS. Hasilnya adalah untuk uji
exact fisher didapat 0,918.
Karena 0,918 > 0,05 , Keputusan Terima yang
atrinya bahwa Tidak terdapat hubungan
antara Ekspresi LCA dengan diagnosis
histopatologi ( (Limfoma vs Karsinoma),
32. Dari hasil analisa statistik menunjukkan bahwa
tidak terdapat perbedaan ekspresi antara
hiperplasia reaktif dengan limfoma maligna (p =
1,00)
33. Dari hasil analisa statistik menunjukkan bahwa
terdapat perbedaan ekspresi antara hiperplasia
reaktif dengan malignitas non limfoma pada kelenjar
getah bening (p = 1,78x10-21)
34. Dari hasil analisa statistik menunjukkan bahwa
terdapat perbedaan ekspresi antara limfoma maligna
dengan malignitas non limfoma pada kelenjar getah
bening (p=6,42x10-19)
35. Terdapat hubungan antara Ekspresi LCA dengan
diagnosis histopatologi ( (Limfoma vs Karsinoma),
(Limfoma vs Sarkoma) dan (Limfoma vs
Neuroendorkin) )
