PENELITIAN DESKRIPTIFMENGGAMBARKAN KEADAAN DARI SUBYEK YANG DIAMATITERBATAS PADA DATA YANG ADAMISAL : STUDI KASUS PENELITIAN DASAR (GROUNDED RESEARCH)TIDAK MELAKUKAN GENERALISASI

Pendahuluan Bertujuan : untuk mencari hubungan sebab-akibat (kausalitas) antara berbagai bentuk paparan (exposure) dengan efek (outcome) pd manusiaJika ingin diteliti hubungan kausalitas antara suatu faktor dengan faktor yg lain maka idealnya dilakukan penelitian ekperiment (true experimental)Alasan : tidak dimungkinkannya diberikan intervensi/perlakuan thd subyek penelitian (sebagaimana eksperimen) maka dapat digunakan rancangan peneltian observasi (expost facto)

Pengertian Penelitian yg tidak memungkinkan peneliti memberikan perlakuan/intervensi kpd subyek peneliti, tetapi peneliti hanya dpt mengamati atau meneliti kejadian-kejadian atau fenomena yg telah ada dan diduga ada hubungan sebab-akibatDlm penelitian observasi, peneliti tdk dpt sepenuhnya mengendalikan variabel pengganggu di luar variabel exposure sebagai cause, sehingga tdk dpt sepenuhnya menjelaskan hubungan kausalitas antara variabel cause dengan outcome sebagai effec yg ditimbulkan

Komponen dan jenis penelitian observasional Pada dasarnya penelitian ini menguji hubungan antara sebab (cause) dengan akibat (effect) yg akan dihasilkanPengujian tersebut pd umumnya dilakukan dilapangan atau dlm sistem terbuka shg kondisinya tidak sepenuhnya dpt dikontrol dgn baik oleh peneliti

Ada 3 komponen dasar dlm penelitian observasional :Komponen penyebab (cause = exposure =paparan)Komponen akibat (effect = outcome = kejadian/kasus)Masa/waktu (waktu sekarang/present time, waktu lalu/past time, waktu akan datang/future time)

CROSS SECTIONAL- KESELURUHAN VARIABEL (PAPARAN DAN PENYAKIT) DIAMATI SECARA SERENTAK PADA SATU SAAT/PERIODE

POPULASISAMPELPAPARAN (E)PENYAKIT (D)

E+ , D+E+ , D-E- , D+E- , D-

Penelitian ini adalah pada saat sekarang (present time) sekaligus diamati adanya exposure dan outcomePenelitian deskripsi observasional tidak digunakan untuk membuktikan hipotesis seperti penelitian observasional analitik atau eksperimentalHasilnya dpt digunakan sebagai modal awal untuk merumuskan suatu hipotesis yg kemudian dilanjutkan dengan penelitian analitik observasionalUmumnya menggunakan teknik survei

CASE-CONTROL STUDY/TROHOC (analitik) MEMPELAJARI HUBUNGAN PAPARAN DAN PENYAKIT DENGAN CARA MEMBANDINGKAN KELOMPOK KASUS DENGAN KELOMPOK KONTROL BERDASARKAN STATUS PAPARANNYA

DIMULAI DENGAN PEMILIHAN KELOMPOK KASUS DAN KONTROL

Pada penelitian trohoc dilakukan dimulai adanya outcome pada saat sekarang (present time) kemudian diteliti adanya exposure di masa lalu (past time)Ditandai dengan adanya dua kelompok yang mempunyai ciri-ciri yang sama, tetapi kelompok pertama menderita outcome atau case tertentu, sedangkan kelompok ke dua tidak menderita outcome atau case tersebut

Selanjutnya dua kelompok tersebut ditelusuri dari saat sekarang (present time) ke belakang (backward) atau ke masa lalu (past time) selama kurun waktu tertentu adanya exposure tertentu atau risk factor pd kedua kelompok tersebutSelanjutnya ditentukan berapa frekwensi exposure positif dan negatifBerdasarkan data frekwensi exposure tersebut dapat disimpulkan kemungkinan hubungan antar terjadinya outcome atau case dengan adanya faktor resiko atau exposure tertentu Contoh : Apakah terjadinya kasus hipertensi pada ibu-ibu disebabkan oleh pemakaian pil KB?

Dua kelompok tersebut dilakukan penelusuran data, baik menggunakan dokumen riwayat kesehatan atau wawancara, apakah selama 3 tahun terakhir menggunakan pil KB atau tidakTernyata ditemukan sebagian ibu-ibu ada yang pengguna pil KB, tetapi ada juga yg tidak menggunakan pil KB. Kemudian dihitung besarnya frekwensi pengguna pil KB dan bukan pengguna pil KB pd kelompok positif hipertensi dan kelompok negatif hipertensi

Skema penelitian trohoc analitik hubungan pemakaian pil KB dengan kasus hipertensiMasa laluMasa sekarangSampel Pil KB(+)Pil KB(-)Pil KB(+)Pil KB(-)Trohoc Analitik(backwardretrospektif)Sampel HipertensiNegatif Hipertensi Positif

Data hasil penelitian rancangan observasional OR = a.d) / b.c Harga OR = 1, maka tidak ada hubungan antara axposure Dengan outcome, sedangkan jika OR > 1, maka ada Hubungan antara exposure dan outcome (kemungkinanTerjadinya outcome meningkat jika ada exposure) dan jikaOR < 1, maka outcome akan berkurang jika ada exposure,(exposure sebagai proteksi terjadinya outcome)

Hipertensi positif Hipertensi negatif Jumlah Pengguna pil KB

Bukan pengguna pil KB

Jumlah a

c

a + cb

d

b + da + b

c + d

N = a+b+c+d

Penyakit (-)Penyakit (+)Sampel KasusSampel KontrolPopulasi kontrol(penyakit -)Populasi kasus (penyakit +)SAAT INIMASA LALU

Faktor Risiko (+)Faktor Risiko (-)

Faktor Risiko (+)Faktor Risiko (-)

COHORT STUDY (analitik)MEMPELAJARI HUBUNGAN PAPARAN DAN PENYAKIT DENGAN CARA MEMBANDING-KAN KELOMPOK TERPAPAR DENGAN KELOMPOK TIDAK TERPAPAR BERDASAR-KAN STATUS PENYAKITNYA

DIMULAI DENGAN PEMILIHAN KELOMPOK YANG TERPAPAR DAN TIDAK TERPAPAR

Pendekatan yg digunakan pd penelitian cohort adalah dimulai dengan adanya exposure pada saat sekarang (present time), kemudian di waktu yg akan datang (future time) diamati atau diteliti outcome yang terjadiDitandai dengan adanya dua kelompok yang mempunyai ciri-ciri yg sama, tetapi kelomok pertama mendapatkan exposure atau paparan sebagai faktor resiko (cause) tertentu, sedangkan kelompok ke dua tidak mendapatkan paparan faktor resiko

Selanjutnya dua kelompok tersebut diikuti mulai saat sekarang (present time) ke depan menuju saat akan datang (forward) selama kurun waktu tertentuSetelah itu diamati dihitung frekwensi terjadunya kasus tertentu (case) pd dua kelompok tersebut, berapa frekwensi kasus positif dan negatifBerdasarkan data frekwensi dpt disimpulkan kemungkinan hubungan antara terjadinya kasus dengan adanya faktor resiko (exposure)Contoh : apakah pemakaian pil KB oleh ibu-ibu dapat mengakibatkan terjadinya kasus hipertensi?

COHORT STUDYBerdasarkan atas titik awal penelitian, desain penelitian Cohort dapat dibagi 2 yaitu :Penelitian Concurrent (Prospective) CohortPenelitian Historical (Retrospective) Cohort

SAAT INIAKAN DATANGFaktor Risiko (+)Faktor Risiko (-)Steps :Select a sample from the populationMeasure predictor variables (risk factor present or absent)Follow-up the cohortMeasure outcome variables (disease present or absent)PopulasiKohort prospektifSampel

Kohort retrospektifMASA LALUSAAT INIFaktor Risiko (+)Faktor Risiko (-)SampelPopulasiSteps :Identify a cohort that has been assembled in the pastCollect data on predictor variables (measured in the past)Follow-up the cohortCollect data on outcome variables (measured in past or present)

Skema penelitian cohort analitik hubungan pemakaian pil KB dengan kasus hipertensi Pengguna pil Bukan Pengguna pil Tiga TahunKemudian HipertensiPositif HipertensiPositif HipertensiNegatif HipertensiNegatif

Data hasil penelitian dgn rancangan observasional prospektif cohort RR = a (c + d)/c (a + b)Jika harga RR makin besar, maka makin besar kemungkinan Terjadinya outcome dan sebaliknya

Hipertensi positif Hipertensi negatif Jumlah Pengguna pil KB

Bukan pengguna pil KB

Jumlah a

c

a + cb

d

b + da + b

c + d

N = a+b+c+d

Berdasarkan tujuannya, penelitian cohort, dan case control termasuk katagori penelitian analitik atau eksplanatif, yaitu penelitian yg bertujuan menguji hubungan atau pengaruh kausalitas suatu faktor dengan faktor lainPenelitian analitik ditandai dgn hipotesis penelitian yg akan diuji secara empiris, sedangkan penelitian crossectional pd umumnya termasuk kategori penelitian deskripsi, yaitu penelitian yg tidak bertujuan untuk menguji hubungan kausalitas suatu faktor dengan faktor yg lain, tetapi bertujuan menjelaskan tentang faktor-faktor itu sendiri

Pemilihan SampelMencari Status Paparan dan PenyakitPEMILIHAN KASUS dan KONTROLPEMILIHAN KOHORT(STATUS PAPARAN)IDENTIFIKASI KOHORTTIMBUL PENYAKIT ?MENCARI PAPARAN FAKTOR RISIKOTIMBUL PENYAKIT ?STATUS PAPARANMASA LALUSAAT INIMASA AKAN DATANG

exposureCase controloutcomeMasa lalu(past time)Masa sekarang(present time)Masa datang(future time)exposureoutcomeCohort outcomeCrossecsional

Kelebihan

CROSS SECTIONALCASE CONTROLCOHORTDapat menggambarkan pola penyakitMudah, cepat dan murahDapat dimanfaatkan untuk penelitian selanjutnyaRelatif murah dan mudah dibandingkan disain penelitian analitik lainnyaTepat untuk meneliti penyakit dengan periode laten yang panjangTepat untuk meneliti penyakit yang langka atau jarang terjadiDapat meneliti pengaruh sejumlah paparan terhadap sebuah penyakit/ outcomeKesesuaiannya dengan logika studi eksperimental dalam membuat inferensi kausalDapat menghitung angka insidensSesuai untuk meneliti paparan yang langkaMemungkinkan peneliti mempelajari sejumlah efek secara serentak dari sebuah paparan

Kelemahan

CROSS SECTIONALCASE CONTROLCOHORTTidak tepat untuk menganalisis hubungan kausalTidak tepat untuk meneliti penyakit yang jarang terjadiTidak tepat untuk meneliti paparan yang jarang ada di masyarakatRawan terhadap berbagai bias (bias seleksi dan bias informasi)Tidak efisien untuk mempelajari paparan yang langkaTidak dapat menghitung angka insidensTidak mudah untuk memastikan hubungan temporal antara paparan dan penyakitMahal dan membutuhkan waktu yang lebih lama (prospektif)Membutuhkan ketersediaan data sekunder yang lengkap dan handal (retrospektif)Tidak efisien dan tidak praktis untuk mempelajari penyakit/outcome yang langka Hilangnya subyek selama penelitian, karena migrasi, tingkat partisipasi rendah, meninggal dan sebagainya

*