Metodologi penelitian : cakupan program kesehatan tidak tercapai

Muhammad Izzuddin Bin Mohd Rosaimi

102008284

Fakultas Kedokteran UKRIDA Jakarta 2011

Jl.Arjuna Utara No.6 Jakarta Barat 11510

izzuddinrosaimi@yahoo.com

Abstrak : Masalah cakupan program kesehatan tidak tercapai bisa terpecahkan dengan

metodologi penelitian yang komprehensif dan bersifat holistik. Langkah-langkah pemecahan

masalah bisa ditinjau dari sudut menetapkan proritas masalah,mengenalpasti desain

penelitian, membuat alat-alat ukur/instrumen penelitian, melakukan pengumpulan data,

menganalisis data statistik dan mengenalpasti ukuran-ukuran epidemiologi yang terlibat.

Kata kunci : cakupan program kesehatan tidak tercapai, prioritas masalah, desain penelitian

Menetapkan prioritas masalah

Masalah yang telah diidentifikasi perlu ditentukan menurut urutan atau prioritas masalah,

untuk itu digunakan beberapa metode. Metode yang dapat digunakan dalam menetapkan

urutan prioritas masalah, pada umumnya dibagi atas, Teknik Skoring dan Teknik Non

Skoring, sebagai berikut :

1. Teknik Non Skoring

Teknik non skoring dapat digunakan apabila tidak tersedia data kuantitatif yang lengkap dan

cukup, atau dengan kata lain data yang tersedia adalah data kualitatif atau semi kualitatif.

Teknik non scoring yang sering digunakan adalah Metode delphi dan Metode Delbecq.

Metode Delphi

Penetapan prioritas masalah tersebut dilakukan melalui kesepakatan sekelompok

orang yang sama keahliannya. Pemilihan prioritas masalah dilakukan melalui

pertemuan khusus. Setiap peserta yang sama keahliannya dimintakan untuk

mengemukakan beberapa masalah  pokok, masalah yang paling banyak dikemukakan

adalah prioritas masalah yang dicari.

1

Metode Delbecq

Penetapan prioritas masalah dilakukan melalui kesepakatan sekelompok orang yang

tidak sama keahliannya. Sehingga diperlukan penjelasan terlebih dahulu untuk

meningkatkan pengertian dan pemahaman peserta tanpa mempengaruhi peserta. Lalu

diminta untuk mengemukakan beberapa masalah. Masalah yang banyak dikemukakan

adalah prioritas.

2. Teknik Skoring

Teknik scoring dapat digunakan apabila tersedia data kuantitatif atau data yang dapat terukur

dan dapat dinyatakan dalam angka, yang cukup dan lengkap. Yang termasuk teknik scoring

dalam penetuan prioritas masalah, yakni:

Metode Hanlon

Proses penetuan kriteria diawali dengan pembentukan kelompok yang akan

mendiskusikan, merumuskan dan menetapkan kriteria. Sumber informasi yang

dipergunakan dapat berasal dari :

1. Pengetahuan dan pengalaman individual para anggota

2. Saran dan pendapat nara sumber

3. Peraturan pemerintah yang relevan

4. Hasil rumusan analisa keadaan dan masalah kesehatan.

Dalam metode Hanlon dibagi 4 kelompok kriteria

1.      Kelompok kriteria A  = besarnya masalah

2.      Kelompok kriteria B   = tingkat kegawatan masalah

3.     Kelompok kriteria C   = kemudahan penanggulangan masalah

4.      Kelompok kriteria D  =  PEARL faktor, dimana :

P     = Kesesuaian

E      = Secara ekonomi murah

A      = dapat diterima

R      = Tersedianya sumber

L      = Legalitas terjamin

Penelitian epidemiologi

Dalam beberapa literatur, penelitian epidemiologi dapat dilakukan secara

eksperimental maupun secara observasional. Penelitian Eksperimental sesuai dengan

2

namanya  membutuhkan kegiatan intervensi atau perlakuan khusus pada obyek yang diteliti.

Intervensi atau perlakuan dapat secara keseluruhan sampel  atau secara randomisasi

(eksperimental murni), atau intervensi/perlakukan dapat juga dilakukan secara  non

randomisasi (eksperimental semu) misalnya : semua pengunjung yang memeriksakan

kesehatan di laboratorium atau diklinik kesehatan atau contoh konkritnya mencoba

membandingkan efisiensi dari suatu program gizi melalui intervensi pemberian makanan

tambahan pada anak SD.

Sedangkan penelitian observasional  biasanya didasarkan pada kejadian peristiwa

secara alami tanpa suatu perlakuan khusus terhadap kelompok yang diteliti,  dapat dilakukan

secara deskriptif dan analitik. Penelitian deskriptif lebih sering disebut analisis deskriptif yaitu

untuk mengetahui keadaan prevalensi kejadian penyakit yaitu banyaknya kasus baru dan lama

dalam periode tertentu.  atau juga analisis desktiptif terhadap masalah kesehatan lainnya.

Manfaatnya adalah  untuk mengetahui sifat kejadian tersebut dalam masyarakat serta

kecenderungannya untuk masa mendatang.  Penelitian deskriptif juga  merupakan cara

termudah untuk menjelaskan kejadian serta distribusi suatu penyakit atau masalah pada suatu

populasi,  karena yang digunakan adalah  dengan mengajukan pertanyaan epidemiologi :

Who, When dan  Where serta pertanyaan pendukung lainnya.

Sementara itu penelitian analitik adalah bentuk penelitian epidemiologi yang paling

sering digunakan dalam mencari faktor penyebab serta hubungan sebab akibat terjadinya

penyakit maupun gangguan kesehatan lainnya. Ada tiga bentuk dalam penelitian analitik ini

yaitu cross sectional study, case controle study dan cohort study

Desain penelitian

1. Cross Sectional

Studi Cross Sectional adalah rancangan studi epidemiologi yang mempelajari hubungan

penyakit dan paparan studi (faktor penelitian) dengan cara mengamati status paparan dan

penyakit serempak pada individu-individu dari populasi tunggal, pada satu saat atau periode.

Karakter pokok rancangan ini adalah bahwa status paparan dan status penyakit diukur pada

saat yang sama. Sedang studi cross sectional ini dapat berlangsung satu saat,atau satu periode

waktu. Studi ini dapat juga dilakukan pada satu peristiwa penting yang dialami individu. Studi

3

Cross sectional dinamakan juga survei prevalensi, karena data yang dihasilkan adalah

prevalesi bukan insidensi.

Tujuan studi Cross sectional adalah untuk memperoleh gambaran pola penyakit dan

determinan-determinannya pada populasi sasaran. Agar mampu menggambarkan populasi

sasaran dengan akurat, maka subyek untuk studi ini harus mengambil sampel yang dapat

mewakili (representatif) populasi sasaran, prosedur ini tidak lain adalah pengambilan acak.

Langkah selanjutnya adalah setiap subyek diperiksa, diamati, dan ditanyai tentang status

penyakit, paparan dan variabel-variabel lainnya yang relevan.

Kelebihan

Keuntungan rancangan Cross sectional adalah kemudahan dalam melakukannya dan murah,

sebab tidak melakukan follow-up. Jika tujuan penelitian hanya sekedar mendeskripsikan

distribusi penyakit dihubungkan dengan paparan faktor-faktor penelitian, maka studi ini

merupakan studi yang cocok, efisien, dan cukup kuat di segi metodologik. Selain itu, seperti

penelitian observasional lainnya, studi ini tidak memaksa subyek untuk mengalami faktor

yang bersifat mergikan kesehatan (faktor resiko).

Kekurangan

penelitian cross-sectional tidak memiliki kemampuan untuk menjelaskan dinamika perubahan

kondisi atau hubungan dari populasi yang diamatinya dalam periode waktu yang berbeda,

serta variabel dinamis yang mempengaruhinya. Kelemahan rancangan cross-sectional lainnya

adalah ketidakmampuannya untuk menjelaskan proses yang terjadi dalam objek/variabel yang

diteliti serta hubungan korelasionalnya. Rancangan crosssectional mampu menjelaskan

hubungan antara dua variabel, namun tidak mampu menunjukkan arah hubungan kausal di

antara kedua variabel tersebut.

Ukuran analisis

1) Prevalen Risk (PR)

2) Relative Risk (RR)

Pajanan Out Come/Penyakit Jumlah

Ya Tidak 

Ya a b a+b

Tidak c d c+d

Jumlah a+c b+d 

Nilai RR yaitu:

4

{a/(a+b)} / {c/(c+d)}

Interpretasi:

1. RR = 1 artinya factor resiko bersifat netral

2. RR>1; Confident Interval (CI)> 1 artinya faktor resiko menyebabkan sakit

3. RR< 1; Confident interval (CI)< 1 artinya factor risiko mencegah sakit 

2. Case Control

Studi Case control adalah rancangan studi epidemiologi yang mempelajari hubungan antara

paparan (faktor penelitian) dan penyakit, dengan cara membandingkan kelompok kasus

dengan kelompok kontrol berdasarkan status paparannya.

Ciri-ciri studi case control adalah pemilihan subyek berdasarkan status penyakit, untuk

kemudian dilakukan pengamatan apakah subyek mempunyai riwayat terpapar faktor

penelitian atau tidak. Subyek yang didiagnosis menderita penyakit disebut kasus, berupa

insidensi (kasus baru) yang muncul dari suatu populasi. Sedangkan subyek yang tidak

menderita penyakit disebut kontrol, yang diambil secara acak dari populasi yang berbeda

dengan populasi asal kasus. Tetapi, untuk keperluan inferensi kausal, kedua populasi tersebut

harus setara. Dalam mengamati dan mencatat riwayat paparan faktor penelitian pada kasus

maupun kontrol, peneliti harus menjaga agar tidak terpengaruh status penyakit subyek.

Kelebihan

Studi case control merupakan salah satu rancangan riset epidemiologi yang paling populer,

karena:

• Sifatnya yang relatif murah dan mudah dilakukan ketimbang rancangan studi analitik

lainnya

• Cocok untuk meneliti penyakit dengan periode laten yang panjang

• Subyek penelitian dipilih berdasarkan status penyakit, maka peneliti memiliki keleluasan

menentukan rasio ukuran sampel kasus dan kontrol yang optimal

• Dapat meneliti pengaruh sejumlah paparan terhadap sebuah penyakit.

Kekurangan

• Alur metodologi inferensi kausal bertentangan dengan logika eksperimen kalsik, yaitu

melihat akibatnya dulu, baru menyelidiki apa penyebabnya.

• Secara umum studi Case control tidak efisien untuk mempelajari paparan yang langka

• Karena subyek dipilih berdasarkan status penyakit, maka dengan studi Case control, pada

umunya peneliti tidak dapat menghitung laju insidensi (kecepatan kejadian penyakit) baik

5

pada populasi terpapar, maupun yang tidak terpapar.

• Pada beberapa situasi, tidak mudah memastikan hubungan temporal antar paparan dan

penyakit. Oleh karena itu dalam riset etiologi, untuk meyakinkan bahwa paparan mendahului

penyakit, peneliti dianjurkan menggunakan insidensi daripada prevalensi. 

• Kelompok kasus dan kelompok kontrol dipilih dari dua populasi yang terpisah, sehingga

sulit dipastikan apakah kasus dan kontrol pada populasi studi benar-benar setara.

Ukuran/ Analisis

Analisis data dalam penelitian kasus control dengan menghitung Odds Ratio (OR), yang

merupakan estimasi dari relative Risk.

Odds Ratio = (ad / bc)

Interpretasi:

OR = 1 faktor resiko bersifat netral

OR>1; Confident Interval (CI)>1 =faktor resiko menyebabkan sakit

OR<1 ; Confident Interval (CI)<1=faktor resiko mencegah sakit 

1. Cohort

Studi Cohort adalah rancangan studi yang mempelajari hubungan antara paparan dan

penyakit, dengan cara membandingkan kelompok terpapar (faktor penelitian) dan kelompok

tidak terpapar berdasarkan status penyakit.

Ciri-ciri studi cohort adalah pemilihan subyek berdasarkan status paparannya, dan kemudian

dilakukan pengamatan dan pencatatan apakah subyek dalam perkembangannya mengalami

penyakit yang diteliti atau tidak. Kelompok-kelompok studi dengan karakteristik tertentu yang

sama ( yaitu pada awalnya bebas dari penyakit) tetapi memiliki tingkat paparan yang

berlainan, dan kemudian dibandingkan insidensi penyakit yang dialaminya selama periode

waktu, disebut Cohort. Ciri lainnya dari studi cohort adalah dimungkinkannya perhitungan

laju insidensi (ID) dari masing-masing kelompok studi.

Pada saat mengidentifikasi status paparan, semua subyek harus bebas dari penyakit yang

diteliti. Jadi kelompok terpapar maupun kelompok tidak terpapar berasal dari satu populasi

maupun dua populasi yang bebas dari penyakit yang diteliti. Jika berasal dari dua populasi

yang terpisah, maka untuk kepentingan inferensi kausal, peneliti harus memastikan bahwa

kedua populasi setara dalam hal faktor-faktor diluar paparan yang diteliti. Disamping itu,

6

untuk menghindari bias misklasifikasi diferensial, dalam mengklasifikasikan kasus penyakit

subyek, peneliti tidak boleh terpengaruh oleh status paparan subyek itu.. ciri-ciri studi cohort

lainnya yang membedakannya dari studi eksperimen adalah peneliti hanya mengamati dan

mencatat paparan dan penyakit, dan tidak dengan sengaja mengalokasikan paparan.

Studi cohort disebut juga studi follow-up atau studi prospektif, sebab cohort diikuti dalam

suatu periode untuk diamati perkembangan penyakit yang dialaminya. Rancangan studi cohort

dapat bersifat retrospektif maupun prospektif dan bahkan ambispektif, tergantung kepada

kapan terjadinya paparan pada saat peneliti memulai penelitiannya. Studi cohort bersifat

retrospektif jika paparan telah terjadi sebelum peneliti memulai penelitiannya. Sebaliknya

studi cohort bersifat prospektif jika paparan sedang atau akan berlangsung, pada saat peneliti

memulai penelitiannya. Studi cohort ambispektif memadukan ciri-ciri studi cohort retrospektif

dan prospektif.

Kelebihan

• Mendapatkan insiden risk dan relative risk secara langsung

• Dapat melihat hubungan satu penyebab terhadap beberapa akibat

• Dapat mengikuti secara langsung kelompo yang di pelajari

• Dpat menentukan mana lebih dulu causa atau efek

• Bias nya lebih kecil

Kekurangan

• Membutuhkan biaya yang relative mahal

• Lama dalam persiapan dan hasil yang diperoleh

• Hanya bisa mengamati satu factor penyebab

• Kurang efisien dan tidak praktis untuk mempelajari penyakit yang langka dan jarang

• Mempunyai riksiko untuk untuk hilangnya subjek atau drop out selama penelitian mungkin

karena migrasi, mati, tingkat partisipasi rendah.

Ukuran analisis

1. Insiden Risk (IR)

2. Relativ Risk (RR)

3. Atribute Risk (AR)

RR (Resiko Relative) :

{a/(a+b)} / {c/(c+d)}

Interpretasi data: 

1. RR=1adalah factor resiko bersifat netral

7

2. RR>1; Confient Interfal (CI)>1adalah faktor resiko menyebabkan sakit

3. RR<1; Confient Interval (CI)< 1 adalah faktor resiko mencegah penyakit. 

2. Eksperimen

Rancangan penelitian eksperimen dikelompokkan menjadi 3, yakni :

1. Rancangan pra eksperimen (pre experiment design)

2. Rancangan eksperimen murni (true experiment)

3. Rancangan eksperimen semu (squasi experiment design

Dalam penelitian eksperimen sering digunakan simbol atau lambang-lambang sebagai

berikut :

R : Randomisasi (randomizations)

0 1 (T1) : Pengukuran pertama (pretes)

X : Perlakuan atau eksperimen

0 2 (T1) : Pengukurankedua (postes)

1. Rancangan Pra Eksperimen

Bentuk-Bentuk Rancangan Pra-Eksperimen

a. Postes Only Design

Dalam rancangan ini perlakuan atau intervensi telah dilakukan (X), kemudian dilakukan

pengukuran (observasi) atau postes (02).

Selama tidak ada kelompok kontrol, hasil 02 tidak mungkin dibandingkan dengan yang lain.

Rancangan ini disebut The one shot case study. Hasil observasi ini (02) hanya memberikan

informasi yang bersifat deskriptif.

Rancangan ini tidak ada kontrol dan internal validitas dan tidak mempunyai dasar untuk

melakukan komparasi atau perbandingan sehingga kesimpulan yang diperoleh menyesatkan.

Penelitian ini digunakan untuk meneliti suatu program yang inovatif, misalnya dalam bidang

pendidikan kesehatan.

b. Rancangan One group Pretest-Postest 

Rancangan ini juga tidak ada kelompok pembanding (control), tetapi paling tidak sudah

dilakukan observasi pertama (pretes) yang memungkinkan peneliti dapat menguji perubahan-

perubahan yang terjadi setelah adanya eksperimen.

Kelemahan rancangan ini adalah tidak ada jaminan bahwa perubahan yang terjadi tada

variable dependen karena intervensi atau perlakuan, tetapi perlu dicatat rancangan ini

8

terhindar dari kelemahan terhadap validitas, misalnya sejarah, testing, maturasi dan

instrumen.

c. Perbandingan Kelompok Statis

Rancangan ini sama seperti Postes only design hanya bedanya menambahkan kelompok

control atau kelompok perbandingan

Kelompok eksperimen menerima perlakuan (X) yang diikuti dengan pengukuran kedua atau

observasi (02). Hasil observasi ini kemudian dikontrol atau dibandingkan dengan hasil

observasi pada kelompok control, yang tidak menerima program atau intervensi.

Faktor pengganggu seperti sejarah, testing, maturasi dan instrument dapat dikontrol walaupun

tidak dapat diperhitungkan efeknya.

2. Rancangan Eksperimen Murni

Bentuk-bentuk rancangan eksperimen murni

a. Rancangan Pretes-Postes dengan Kelompok kontrol

Dalam rancangan ini dilakukan randomisasi, artinya pengelompokan anggota-anggota

kelompok control atau kelompok eksperimen dilakukan berdasarkan acak atau random, dan

diikuti intervensi (X) pada kelompok eksperimen. Setelah beberapa waktu lalu dilakukan

postes (02) pada kedua kelompok tersebut.

Dengan randomisasi ®, maka kedua kelompok mempunyai sifat yang sama sebelum

dilakukan intervensi (perlakuan). Karena kedua kelompok sama pada awalnya, maka

perbedaan hasil postes (02) pada kedua kelompok tersebut dapat disebut sebagai pengaruh

dari intervensi atau perlakuan. Rancangan ini adalah salah satu rancangan terkuat di dalam

mengontrol ancaman-ancaman terhadap validitas.

b. Rancangan Randomisasi Salomon four group

rancangan ini dapat mengatasi kelemahan eksternal validitas yang ada pada rancangan

randomized group pretes-postes.

Apabila pretes mungkin mempengaruhi subjek sehingga mereka menjadi lebih sensitive

terhadap perlakuan (X) dan mereka bereaksi secara berbeda dari subjek yang tidak mengalami

pretes, maka eksternal validitas terganggu, dan kita tidak dapat membuat generalisasi dari

penelitian itu untuk populasi

c. Rancangan Postes dengan kelompok kontrol

9

Rancangan ini sama seperti rancangan eksperimen murni yang lainnya hanya saja bedanya

tidak dilakukan pretest. Karena kasus-kasus telah dirandomisasi baik pada kelompok

eksperimen maupun kelompok control, kelompok-kelompok tersebut dianggap sama sebelum

dilakukan perlakuan.

Dengan rancangan ini, memungkinkan penelitian mengukur pengaruh prilaku (intervensi)

pada kelompok eksperimen dengan cara membandingkan kelompok tersebutdengan kelompok

control.

Tetapi rancangan ini tidak memungkinkan peneliti untuk menentukan sejauhmana atau

seberapa besar perubahan itu terjadi, sebab pretes tidak dilakukan untuk menentukan data

awal.

3. Rancangan Eksperimen Semu (Quasi Experiment)

Pada penelitian lapangan biasanya menggunakan rancangan eksperimen semu (quasi

experiment). Desain ini tidak mempunyai pembatasan yang ketat terhadap randomisasi, dan

pada saat yang sama dapat mengontrol ancaman-ancaman validitas. Disebut eksperimen semu

karena eksperimen ini belum atau tidak memiliki cirri-ciri rancangan eksperimen yang

sebenarnya, karena variable-variabel yang seharusnya dikontrol atau dimanipulasi, Oleh sebab

itu validitas penelitian menjadi kurang cukup untuk disebut sebagai eksperimenyang

sebenarnya.

Bentuk-bentuk rancangan eksperimen semu (Quasi experiment)

a. Rancangan rangkaian waktu (Time series design)

b. Rancangan rangkaian waktu dengan kelompok pembanding (Control time series design)

c. Rancangan Non-Equivalent Control Group)

d. Rancangan Separate Sample Pretest-Posttest)

e. Rancangan Separate Sample Pretest-Posttest)

f. Rancangan Separate Sample Pretest-Posttest)

Membuat alat ukur

Pada dasarnya sebuah penelitian beranjak dari suatu masalah yang terjadi ditengah-

tengah masyarakat, kemudian menjadikan masalah tersebut sebagai undangan bagi kaum

intelektual (akademisi) menganalisis kemudian menciptaan formulasi kebijakan yang terarah.

Didalam setiap keputusan selayaknya didasari sebuah data yang objektif/akurat agar

10

kebijakan yang dilakukan relefan dengan permasalaahn yang sedang terjadi ditengah-tengah

masayarakat. Untuk tujuan mendapatkan data yang akurat memerlukan sebuah Instrumen (alat

ukur) tepat pula dimana alat ukur tersenut harus valid dan reliabel. Instrumen dibidang

kesehatan dapat dikatakan susah-susah gampang. Susah karena bidang kesehatan mempunyai

cakupan luas diseluruh aspek disiplin ilmu (psikologi, sosial dll). Kondosi inilah yang

membuat Instrumen penelitian terkadang tidak menggunakan alat ukur fisik (penggaris,

timbangan dll). Tehnik membuat alat ukur adalah seperti berikut  :

1. Tahapan Konseptualisasi variabel (definisi konseptual) : Sebuah instrumen

yang baik tentunya berawal dari Kerangka Konsep yang baik sebagai pijakan teori,

agar mendapatkan sepemahaman dalam mendefinisikan suatu permasalahan yang

ingin kita teliti (Kerangka Konsep). Tahapan ini merupakan langkah awal untuk

menyusun instrumen dimana peneliti merumuskan konsep atau definisi yang masih

bersifat umum dari berbagai sumber.

2. Tahapan operasionalisasi : Pengertian yang dijelaskan oleh Neuman (2000:161)

tentang operasionalisasi variabel adalah proses mengaitkan definisi konseptual

dengan seperangkat teknik pengukuran. Lebih lanjut, Neuman menyatakan bahwa

operasioalisasi variabel dapat dinamakan construct’s operational definition

(definisi operasional) yang dapat berupa kuesioner. Tahap operasionalisasi

merupakan langkah lanjutan setelah peneliti mendapatkan suatu definisi yang jelas

pada tahap konseptualisasi. Sehingga, tahap operasionalisasi adalah tahap dimana

definisi konseptual tersebut dikembangkan lebih spesifik dalam bentuk indikator-

indikator yang dapat digunakan untuk mengukur variabel. Pada tahap ini peneliti

akan membuat batasan yang jelas tanpa ada kalimat atau definisi yang ambigu atau

bermakna ganda (Definisi Oprasional : menyederhanakan / membuat definisi yang

sifatnya praktis agar mudah dalam pelaksanaan dan Kriteria Objektif :

memberikan batasan yang jelas antara satu ketegori dengan kategori lainnya atau

subjek satu dan subjek lainnya”)

3. Tahapan mengembangkan pertanyaan : Langkah selanjutnya adalah

mengembangkan pertanyaan dari butir-butir dimensi dan indikator yang dijelaskan

dalam operasionalisasi variabel (dalam bentuk kisi-kisi). Kemudian

memformulasikan kedalam item-item pertanyaan atau pernyataan mengenai suatu

permasalahan (mengklasifikasikan nilai / skor dari setiap item mis; Sangat Setuju

11

(skor 4), Setuju (3), Tidak Setuju (2) dan Sangat Tidak Setuju (1) =

favourable/positif. Sangat Setuju (1), Setuju (2), Tidak Setuju (3) dan Sangat

Tidak Setuju (3) = Un favourable/Negatif

4. Tahap Ujicoba Kuesioner : Tahap ujicoba perlu dilakukan untuk mengetahui

seberapa baik kuesioner yang sudah dibuat. Artinya sebelum kuesioner benar-

benar disebarkan perlu diujicobakan untuk mengetahui validitas dan reliabilitas

kuesioner. Kesalahan operasionalisasi variabel mungkin terjadi karena dimensi

yang penting luput direalisasikan menjadi butir pertanyaan dalam kuesioner

Kesalahan dapat diminimalkan dengan melakukan pengujian validitas dan

reliabilitas kuesioner

o Validitas mengacu pada apakah kuesioner benar-benar dapat mengukur apa

yang ingin diukur. Sebagian besar validitas diukur secara logika (subyekif),

hanya validitas konstruk yang dapat diukur secar matematika/statistika.

o Reliabilitas menyatakan derajat keandalan dan konsistensi kuesioner

Pengumpulan Data

1. Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data

Berdasarkan sumbernya, data dibagi menjadi:

a. Data Primer: Data yang diusahakan/didapat oleh peneliti

b. Data Sekunder: Data yang didapat dari orang/instansi lain

Data Sekunder cenderung siap “pakai”, artinya siap diolah dan dianalisis oleh penelitian.

Contoh Instansi penyedia data:

• Biro Pusat Statistik (BPS)

• Bank Indonesia

• Badan Meteorologi dan Geofisika

• dll.

Pengumpulan data primer membutuhkan perancangan alat dan metode pengumpulan data

Metode pengumpulan data penelitian:

a. Observasi

b. Wawancara

c. Kuesioner (Daftar Pertanyaan)

12

d. Pengukuran Fisik

e. Percobaan Laboratorium

Semua metode mensyaratkan pencatatan yang detail, lengkap, teliti dan jelas

Untuk mencapai kelengkapan, ketelitian dan kejelasan data, pencatatan data harus dilengkapi

dengan:

• Nama pengumpul data

• Tanggal dan waktu pengumpulan data

• Lokasi pengumpulan data

• Keterangan-keterangan tambahan data/istilah/responden

Responden: orang yang menjadi sumber data

Semua butir (item) yang ditanyakan dalam semua metode pengumpulan data haruslah sejalan

dengan rumusan masalah dan/atau hipotesis penelitian

Karenanya diperlukan proses Dekomposisi variabel penelitian menjadi sub-variabel, dimensi

dan butir penelitian merupakan pekerjaan yang harus dilakukan dengan hati-hati

Proses dekomposisi ini juga memudahkan proses pengukuran dan pengumpulan data. Proses

dekomposisi ini dikenal sebagai proses operasionalisasi variabel penelitian.

2. Observasi, Wawancara, Pengukuran Fisik dan Percobaan Laboratorium

Observasi atau pengamatan melibatkan semua indera (penglihatan, pendengaran, penciuman,

pembau, perasa)

Pencatatan hasil dapat dilakukan dengan bantuan alat rekam elektronik kemudian dituliskan

sebagai skrip

Wawancara terbagi menjadi:

a. Wawancara tidak terstruktur

b. Wawancara terstruktur

Wawancara tidak terstruktur

• Merupakan langkah persiapan wawancara terstruktur

• Pertanyaan yang diajukan merupakan upaya mengali isu awal

• Sifat pertanyaan spontan

Wawancara terstruktur

• Pertanyaan sudah disiapkan, karena sudah dirancang data/informasi apa yang dibutuhkan

Jenis Wawancara:

13

a. Wawancara langsung (face to face)

b. Wawancara tidak langsung: misalnya dengan telepon atau internet (on-line)

Bias dalam wawancara: kesenjangan antara informasi/data yang dinginkan oleh peneliti

dengan informasi/data yang diberikan oleh responden

Bias dalam wawancara harus diminimalkan

Sumber bias dalam wawancara:

a. Pewawancara

b. Responden

c. Situasi saat wawancara

Bias dari Pewawancara

• Tidak terjadi saling percaya antara responden dengan pewawancara

• Kekeliruan penafsiran pertanyaan: hal ini terutama terjadi jika wawancara dilakukan

oleh beberapa orang dalam suatu tim/kelompok pewawancara

• Secara tidak sengaja atau disadari pewawancara mendorong atau mencegah responden

menjawab ke suatu arah jawaban tertentu .

Bias dari Responden

• Responden tidak jujur menjawab

• Responden sebenarnya tidak memahami isi pertanyaan tetapi enggan bertanya atau

melakukan klarifikasi

Bias dari Situasi

• Waktu wawancara tidak tepat, misalnya ketika responden sedang bekerja atau sedang

lelah sehingga enggan menjawab pertanyaan

Sumber bias diperhatikan agar wawancara berjalan efisien dan efektif

Teknik Bertanya:

• Funneling:

Mulai dengan pertanyaan-pertanyaan terbuka (open-ended questons)

Funneling adalah transisi dari tema yang luas ke tema yang lebih sempit

• Pertanyaan yang tidak bias

Pertanyaan harus jelas dan tidak mengandung interpretasi ganda (ambigous)

• Menjelaskan pertanyaan sejelas-jelasnya

Jika ada keraguan responden, pewawancara dapat menjelaskan pertanyaan sekali lagi

Mengajukan pertanyaan sekali lagi dalam bahasa yang lebih sederhana

Memastikan jawaban responden dengan mengajukan pernyataan sekali lagi

• Membantu responden menyatakan pendapatnya

14

Jika responden kesulitan mengungkapkan pendapatnya, pewawancara dapat membantu

dengan mengutarakan istilah yang tepat

• Membuat Catatan atau Rekaman

Wawancara dicatat dan direkam dengan seijin atau sepengetahuan responden

• Menggunakan bahasa atau istilah yang sesuai dengan kondisi (misalnya: pendidikan)

responden

Pengukuran Fisik

• Alat ukur harus dikalibrasi sebelum mulai melakukan pengukuran

• Alat ukur harus memenuhi standar penelitian

• Alat ukur harus mudah dijalankan dan dikendalikan

• Pengukuran memperhatikan kondisi yang disyaratkan dalam perumusan masalah

(misalnya: suhu atau tekanan)

Perancangan Percobaan dan Penelitian dalam Laboratorium

• Sebelum melakukan percobaan laboratoium, dilakukan perancangan percobaan

• Dalam proses perancangan percobaan, unit penelitian dan perlakuan yang akan

dikenakan pada setiap unit penelitian direncanakan

Perancangan percobaan (experiment design) sangat diperlukan pada penelitian yang dilakukan

dalam laboratorium

Laboratorium tidak hanya mengacu pada ruangan laboratorium (biologi, kimia, fisika,

kedokteran atau ilmu rekayas) tapi pada setiap ruang termasuk lapangan yang setiap faktornya

dapat dikendalikan

Sebelum melakukan penelitian-penelitian biologi, kimia, fisika dan rekayasa yang dilakukan

dalam laboratorium, umumnya peneliti merancang unit percobaan yang akan dilakukan

Dalam penelitian biologi, kimia, fisika dan rekayasa memungkinkan untuk memilih obyek

penelitian dan mengusahakan kondisi penelitian (misalnya suhu, konsentrasi zat kimia,

tekanan, media) yang homogen, sesuatu yang amat sulit dilakukan pada penelitian-penelitian

sosial (ekonomi, psikologi, sosiologi)

Dasar perhitungan semua jenis Perancangan Percobaan adalah Analisis Varians (Analysis of

Variance) suatu bidang kajian dalam Statistika

3. Kuesioner

15

Kuesioner adalah daftar pertanyaan tertulis yang ditujukan kepada responden

Jawaban responden atas semua pertanyaan dalam kuesioner kemudian dicatat/direkam

Kuesioner merupakan metode pengumpulan data yang efisien bila peneliti mengetahui secara

pasti data/informasi apa yang dibutuhkan dan bagaimana variabel yang menyatakan informasi

yang dibutuhkan tersebut diukur

Sekali lagi penting melakukan dekomposisi variabel penelitian menjadi dimensi dan butir

penelitian dengan hati-hati.

Pertanyaan-pertanyaan tertutup dapat dengan mudah dikodekan dan diolah untuk tahap

penelitian selanjutnya

Bentuk Pertanyaan

a. Pernyataan Positif

b. Pernyataan Negatif

Pertanyaan dalam kuesioner ditulis dalam bentuk PERNYATAAN bukan pertanyaan

Pernyataan Positif : pernyataan yang jawabannya SESUAI dengan harapan peneliti

Pernyataan Negatif : pernyataan yang jawabannya TIDAK SESUAI dengan harapan peneliti

Pengkodean atau pembobotan nilai jawaban:

Pada pernyataan Positif: nilai paling positif diberi bobot paling besar (karena paling positif

berarti paling sesuai harapan)

Pada pernyataan Negatif: nilai paling negatif diberi bobot paling besar (karena paling negatif

berarti paling sesuai harapan)

Idealnya dalam suatu kuesioner penelitian, komposisi bentuk pernyataan positif dan negatif

berimbang, misalnya dari 30 pernyataan dirancang terdiri dari 15 pernyataan positif dan 15

pernyataan negatif.

Pernyataan positif dan negatif harus diletakkan secara bergantian

Dengan meletakkan pernyataan positif dan negatif bergantian, responden benar-benar

membaca pernyataan-pernyataan dengan teliti dan menjawab dengan benar

Teknik Pengukuran (Teknik Penskalaan)

Dua teknik pengukuran dengan kuesioner yang paling populer adalah:

a. Likert’s Summated Rating (LSR)

b. Semantic Differential (SD)

Likert’s Summated Rating (LSR)

LSR adalah skala atau pengukuran sikap responden

16

Jawaban pernyataan dinyatakan dalam pilihan yang mengakomodasi jawaban antara Sangat

Setuju Sekali sampai Sangat Tidak Setuju

Banyak pilihan biasanya 3, 5, 7, 9 dan 11

Dalam prakteknya yang paling sering digunakan adalah 5

Terlalu sedikit pilihan jawaban menyebabkan pengukuran menjadi sanagt kasar

Terlalu banyak pilihan jawaban menyebabkan responden sulit membedakan pilihan

Banyak pilihan ganjil juga menimbulkan masalah, responden yang malas/enggan akan

menjawab pilihan yang di tengah ( = jawaban netral)

Semantic Differential (SD)

Responden menyatakan pilihan di antara dua kutub kata sifat atau frasa

Dapat dibentuk dalam suatu garis nilai yang kontinyu, dan dapat diukur dalam satuan jarak

atau dalam bentuk pilihan seperti LSR

Alat Bantu Pembuat Kuesioner

Metode perhitungan validitas dan reliabilitas ini dapat diaplikasikan dengan bantuan program

komputer (Misalnya EXCEL atau SPSS)

Kuesioner apat dibuat dengan pengolah kata atau dengan program-program komputer lainnya

yang memang dibuat untuk membuat kuesioner (Misalnya: EPI-INFO atau Lotus Notes)

Pembuatan kuesioner dengan program komputer memungkinkan publikasi kuesioner secara

on-line di internet

Beberapa web di internet juga menyediakan fasilitas membuat kuesioner atau pooling) on-

line, misalnya web votepedia yang dibangun di atas teknologi Wikipedia

Analisis data statistik

1. Pengertian Analisis Data

Analisis data diartikan sebagai upaya mengolah data menjadi informasi, sehingga

karakteristik atau sifat-sifat data tersebut dapat dengan mudah dipahami dan bermanfaat untuk

menjawab masalah-masalah yang berkaitan dengan kegiatan penelitian. Dengan demikian,

teknik analisis data dapat diartikan sebagai cara melaksanakan analisis terhadap data, dengan

tujuan mengolah data tersebut menjadi informasi, sehingga karakteristik atau sifat-sifat

datanya dapat dengan mudah dipahami dan bermanfaat untuk menjawab masalah-masalah

17

yang berkaitan dengan kegiatan penelitian, baik berkaitan dengan deskripsi data maupun

untuk membuat induksi, atau menarik kesimpulan tentang karakteristik populasi (parameter)

berdasarkan data yang diperoleh dari sampel (statistik).

2. Tujuan Analisis Data

(a) Mendeskripsikan data, biasanya dalam bentuk frekuensi, ukuran tendensi sentral maupun

ukuran dispersi, sehingga dapat dipahami karakteristik datanya. Dalam statistika, kegiatan

mendeskripsikan data ini dibahas pada statistika deskriptif.

(b) Membuat induksi atau menarik kesimpulan tentang karakteristik populasi, atau

karakteristik populasi berdasarkan data yang diperoleh dari sampel (statistik). Kesimpulan

yang diambil ini bisanya dibuat berdasarkan pendugaan (estimasi) dan pengujian hipotesis.

Dalam statistika, kegiatan membuat induksi atau menarik kesimpulan tentang karakteristik

populasi atau sampel ini dibahas pada statistika inferensial.

3. Langkah dan Prosedur Analisis Data

(a) Tahap mengumpulkan data, dilakukan melalui instrumen pengumpulan data.

(b) Tahap editing, yaitu memeriksa kejelasan dan kelengkapan pengisian instrumen

pengumpulan data.

(c) Tahap koding, yaitu proses identifikasi dan klasifikasi dari setiap pertanyaan yang

terdapat dalam instrumen pengumpulan data menurut variabel-variabel yang diteliti.

(d) Tahap tabulasi data, yaitu mencatat atau entri data ke dalam tabel induk penelitian.

(e) Tahap pengujian kualitas data, yaitu menguji validitas dan realiabilitas instrumen

pengumpulan data.

(f) Tahap mendeskripsikan data, yaitu tabel frekuensi dan/atau diagram, serta berbagai ukuran

tendensi sentral, maupun ukuran dispersi. tujuannya memahami karakteristik data sampel

penelitian.

(g) Tahap pengujian hipotesis, yaitu tahap pengujian terhadap proposisi-proposisi yang dibuat

apakah proposisi tersebut ditolak atau diterima, serta bermakna atau tidak. Atas dasar

Pengujian hipotesis inilah selanjutnya keputusan dibuat.

4. Macam Analisis Data

Teknik analisis data dalam penelitian, dibagi menjadi dua, yaitu teknik analisis data

diskriptif

dan teknik analisis data inferensial. Teknik analisis data penelitian secara deskriptif dilakukan

melalui statistika deskritif, yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan

cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya

tanpa bermaksud membuat generalisasi hasil penelitian. Temasuk dalam teknik analisis data

18

statistik deskriptif antara lain penyajian data melalui tabel, grafik, diagram, persentase,

frekuensi, perhitungan mean, median atau modus.

Sementara itu teknik analisis data inferensial dilakukan dengan statistik inferensial,

yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan membuat kesimpulan yang

berlaku umum. Ciri analisis data inferensial adalah digunakannya rumus statistik tertentu

(misalnya uji t, uji F, dan lain sebagainya). Hasil dari perhitungan rumus statistik inilah yang

menjadi dasar pembuatan generalisasi dari sampel bagi populasi. Dengan demikian, statistik

inferensial berfungsi untuk menggeneralisasikan hasil penelitian sampel bagi populasi. Sesuai

dengan fungsi tersebut maka statistik inferensial cocok untuk penelitian sampel.

Ukuran epidemiologi – (ukuran morbiditas, ukuran mortalitas)

1. UKURAN MORBIDITAS

Ukuran atau angka morbiditas adalah jumlah penderita yang dicatat selama 1 tahun per 1000

jumlah penduduk pertengahan tahun

Angka ini dapat digunakan untuk menggambarakan keadaan kesehatan secara umum,

mengetahui keberahasilan program program pemberantasan penyakit, dan sanitasi lingkungan

serta memperoleh gambaran pengetahuan pendudukterhadap pelayanan kesehatan

Secara umum ukuran yang banyak digunakan dalam menentukan morbiditas adalah rate,

rasio, dan proporsi

1. RATE

Rate atau angka merupakan proporsi dalam bentuk khusus perbandingan antara pembilang

dengan penyebut atau kejadian dalam suatu populasi teterntu dengan jumlah penduduk dalam

populasi tersebut dalam batas waktu tertentu. Rate terdiri dari berbagai jenis ukuran

diataranya adalah

.Proporsi atau jumlah kelompok individu yang terdapat dalam penduduk suatu wilayah yang

semula tidak sakit dan menjadi sakit dalam kurun waktu tertentu dan pembilang pada proporsi

tersebut adalah kasus baru.

Tujuan dari Insidence Rate adalah sebagai berikut

• Mengukur angka kejadian penyakit

• Untuk mencari atau mengukur faktor kausalitas

• Perbandinagan antara berbagai populasi dengan pemaparan yang berbeda

• Untuk mengukur besarnya risiko yang ditimbulkan oleh determinan tertentu

Rumus:

19

P= (d/n)k

Dimana:

P= Estimasi incidence rate

d= Jumlah incidence (kasus baru)

n= Jumlah individu yang semula tidak sakit ( population at risk)

Hasil estimasi dari insiden dapat digunakan sebagai bahan untuk perencanaan

penanggulangan masalah kesehatan dengan melihat, Potret masalah kesehatan, angka dari

beberapa periode dapat digunakan untuk melihat trend dan fluktuasi, untuk pemantauan dan

evaluasi upaya pencegahan maupun penanggulangan serta sebagai dasar untuk membuat

perbandingan angka insidens antar wilayah dan antar waktu

b) PR ( Prevalence)

Ukuran prevalensi suatu penyakit dapat digunkan

• Menggambarkan tingkat keberhasilan program pemberantasan penyakit

• Untuk penyusunan perencanaan pelayanan kesehatan. Misalnya, penyediaan obat-obatan,

tenaga kesehatan, dan ruangan

• Menyatakan banyaknya kasus yang dapat di diagnosa

• Digunakan untuk keperluan administratif lainnya

Angka prevalensi dipengaruhi oleh tingginya insidensi dan lamanya sakit. Lamanya sakit

adalah suatu periode mulai dari didiagnosanya suatu penyakit hingga berakhirnya penyakit

teresebut yaitu sembuh, kronis, atau mati

c) PePR (Periode Prevalence Rate)

PePR yaitu perbandingan antara jumlah semua kasus yang dicatat dengan jumlah penduduk

selama 1 periode

Rumus:

PePR =(P/R)k

P = jumlah semua kasus yang dicatat

R = jumlah penduduk

k = pada saat tertentu

20

d) PoPR (Point Prevlene Rate)

Point Prevalensi Rate adalah nilai prevalensi pada saat pengamatan yaitu perbandingan antara

jumlah semua kasus yang dicatat dengan jumlah penduduk pada saat tetentu

Rumus:

PoPR =(Po/R)k

Po = perbandingan antara jumlah semua kasus yang dicatat

R =jumlah penduduk

k = selama 1 perode

Point prevalensi meningkat pada :

1. Imigrasi penderita

2. Emigrasi orang sehat

3. Imigrasi tersangka penderita atau mereka dengan risiko tinggi untuk menderita

4. Meningkatnya masa sakit

5. Meningkatnya jumlah penderita baru

Point prevalensi menurun pada :

1. Imigrasi orang sehat

2. Emigrasi penderita

3. Meningkatnya angka kesembuhan

4. Meningkatnya angka kematian

5. Menurunnya jumlah penderita baru

6. Masa sakit jadi pendek

e) AR (Attack Rate)

Attack rate adalah andala angaka sinsiden yang terjadi dalam waktu yang singkat (Liliefeld

1980) atau dengan kata lain jumlah mereka yang rentan dan terserang penyakit tertentu pada

periode tertentu

Attack rate penting pada epidemi progresif yang terjadi pada unit epidemi yaitu kelompok

penduduk yang terdapat pada ruang lingkup terbatas, seperti asrama, barak, atau keluarga.

f) SAR

g) CI (AAIR)

h) ID

i) Specifik menurut karakteristik

21

2. RASIO

Rasio adalah nilai relatif yang dihasilkan dari perbandingan dua nilai kuantittif yang

pembilangnya tidak merupakan bagian dari penyebut

Contoh:

Kejadian Luar Biasa(KLB) diare sebanyak 30 orang di suatu daerah. 10 diantaranya adalah

jenis kelamn pria. Maka rasio pria terhadap wanita adalah R=10/20=1/2 .

3. PROPORSI

Proporsi adalah perbandingan dua nilai kuantitatif yang pembilangnya merupakan bagian dari

penyebut

Penyebaran proporsi adalah suatu penyebaran persentasi yang meliputi proporsi dari jumlah

peristiwa-peristiwa dalam kelompok data yang mengenai masing-masing kategori atau

subkelompok dari kelompok itu.

Pada contoh di atas, proporsi pria terhadap permapuan adalah

P= 10/30=1/3

2. UKURAN FERTILITAS

a) Crude Birth Rate (CBR) Angka kelahiran kasar

Angka kelahiran kasar adalah semua kelahiran hidup yang dicatat dalam 1 tahun per 1000

jumlah penduduk pertengahan tahun yang sama.

Rumus:

CBR = (B/P)k

B = semua kealhiaran hidup yang dicata

P = Jumlah penduduk pertengahan tahun yang sama.

k = konstanta(1000)

Angka kelahiran kasar ini dapat digunakan untuk menggambarkan tingkat fertilitas secara

umum dalam waktu singkat tetapi kurang sensitif untuk

• Membandingkan tingkat fertilitas dua wilayah

• Mengukur perubahan tingkat fertilitas karena perubahan pada tingkat

kelahiran akan menimbulkan perubahan pada jumlah penduduk

22

b) Age Spesific Fertilty Rate (ASFR) Angka fertilitas menurut golongan umur

Angka fertilitas menurut golongan umur adalah jumlah kelahiran oleh ibu pada golongan

umur tertentu yang dicatat selam 1 tahun yang dicata per 1000 penduduk wanita pada

golongan umur tertentu apda tahun yang sama

Rumus:

ASFR = (F/R)k

F = Kelahiran oleh ibu pada golongan umur tertentu yang dicata

R = Penduduk wanita pada golongan umur tertentu pada tahun yang

sama

Angka fertilitas menurut golongan umur ini dimaksudkan untuk mengatasi kelemahan pada

angka kelahiran kasar karena tingkat kesuburan pada setiap golongan umur tidak sama hingga

gambaran kelahiran menjadi lebih teliti

c) Total Fertility Rate ( TFR) Angka fertilitas total

Angka fertilitas total adalah jumlah angka fertilitas menurut umur yang dicatat sealma 1 tahun

Rumus:

TFR = Jumlah angka fertilitas menurut umur X k

3. UKURAN MORTALITAS

a) Case Fatality Rate (CFR) Angka kefatalan kasus

CFR adalah perbandingan antara jumlah kematian terhadap penyakit tertentu yang terjadi

dalam 1 tahun dengan jumlah penduduk yang menderita penyakit tersebut pada tahun yang

sama

Rumus:

CFR = (P/T)k

P = Jumlah kematian terhadap penyakit tertentu

T = jumlah penduduk yang menderita penyakit tersebut pada tahun

yang sama

perhitungan ini dapat digu8nakan uutk mengetahui tingakat penyakit dengan tingkat keamtia

yang tinggi. Rasio ini dapat dispesifikkan menjadi menurut goklongan umur, jenis kelamin,

tingkat pendidikan dan lain-lain

23

b) Crude Death Rate (CDR) Angka Kematian Kasar

Angka keamtian kasar adalah jumlah keamtian ang dicata selama 1 tahun per 1000 penduduk

pada pertengahan tahun yang sama. Disebut kasar karena akngka ini dihitung secatra

menyeluruh tanpa memperhatikan kelompok-kelompok tertentu di dalam populasi denga

tingkat kematian yang berbeda-beda.

Rumus:

CDR= (D/P)k

D= jumlah keamtian yang dicata selama 1 tahun

P=Jumlah penduduk pada pertengahan tahun yang sama

Manfaat CDR

a) Sebagai gambaran status kesehatan masyarakat

b) Sebagai gambaran tingkat permasalahan penyakit dalam masyarakat

c) Sebagai gambaran kondisi sosial ekonomi

d) Sebagai gambaran kondisi lingkungan dan biologis

e) Untuk menghitung laju pertumbuhan penduduk

c) Age Spesific Death Rate (ASDR) angka kematian menurut golongan umur

Angka kematian menurut golongan umur adalah perbandingan antara jumlah kematian yang

diacata selama 1 tahun padas penduduk golongan umur x dengan jumlah penduduk golongan

umur x pada pertengaha n tahun

Rumus:

ASDR= (dx/px)k

dx = jumlah kematian yang dicatat selama 1 tahun pada golongan umur x

px = jumlah penduduk pada golonga umur x pada pertengahan tahun yang sama

k = Konstanta

Manfaat ASDR sebagai berikut:

1. untuk mengetahui dan menggambarkan derajat kesahatan masyarakat dengan melihat

kematian tertinggi pada golongan umur

2. untuk membandingkan taraf kesehatan masyarakat di bebagai wilayah

3. untuk menghitung rata-rata harapan hidup

d) Under Five Mortality Rate (UFMR) Angka kematian Balita

Angka kematian Balita adalah gabungan antara angka kematian bayi dengan angka kematian

anak umur 1-4 tahun yaitu jumlah kematian balita yang dicatat selam satu tahun per 1000

24

penduduk balita pada tahun yang sama

Rumus:

UFMR = (M/R)k

M = Jumlah kematian balita yang dicatat selama satu tahun

R = Penduduk balita pada tahun yang sama

` k = Konstanta

Angka kematian balita sangat penting untuk mengukur taraf kesehatan masyarakat karena

angka ini merupakan indikator yang sensitif untuk sataus keseahtan bayi dan anak

e) Neonatal Mortality Rate (NMR) Angka Kematian Neonatal

Neonatal adalah bayi yang berumur kurang dari 28 hari. Angka Kematian Neonatal adalah

jumlah kematian bayi yang berumur kurang dari 28 hari yang dicatata selama 1 tahun per

1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama

Rumus:

NMR = (d1/ B)k

di = Jumlah kematian bayi yang berumur kurang dari 28 hari

B = Kelahiran hidup pada tahun yang sama

k = konstanta

Manfaat dari angka kematian neonatal adalah sebgai berikut;

1. untuyk mengetahuai tinggi rendahnya perawatan post natal

2. Untuk mengetahui program Imuninsasi

3. Untuk pertolongan persalina

4. untuk mengetahui penyakit infeksi

f) Perinatal Mortality Rate (PMR) angka kematian perinatal

Angka kematian perinatal adalah jumlah kematian janin yang dilahirkan pada usia kehamilan

berumur 28 minggu atau lebih ditambah kematian bayi yang berumur kurang dari 7 hari yang

dicatat dalam 1 tahun per 1000 kelahiran kelahiran hidupn pada tahun yang sama.

Rumus:

PMR = (P+M/R)k

P = jumlah kematian janin yang dilahirkan pada usia kehamilan berumur 28 minggu

M =ditambah kematian bayi yang berumur kurang dari 7 har

R = 1000 kelahiran kelahiran hidupn pada tahun yang sama.

Manfaat dari angka kematian perinatal adalah untuk menggambarkan keadaan kesehatan

25

masyarakat terutama kesehatan ibu hamil dan bayi

Faktor yang mempengaruhi tinggnya PMR adalah sebagai berikut:

• Banyak bayi dengan berat badan lahir rendah

• Status gizi ibu dan bayi

• Keadaan sosial ekonomi

• Penyakit infeksi terutama ISPA

• Pertolongan persalinan

g) Infant Mortality Rate (IMR) Angka Kematian Bayi

Angka Kematian Bayi adalah perbandingan jumlah penduduk yang berumur kurang dari 1

tahun yang diacat selama 1 tahun dengan 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama.

Rumus:

IMR = (d0 /B)k

d0 = Jumlah penduduk yang berumur kurang dari 1 tahun

B = Jumlah lahir hidup pada thun yang sama

k = Konstanta

Manfaat dari perhitungan angka kematian bayi adalah sebagai berikit:

1. Untuk mengetahui gambaran tingkat permasalahan kesehatan masyarakat yang berkaitan

dengan faktor penyebab kematian bayi

2. Untuk Mengetahui tingkat pelayanan antenatal

3. Untuk mengetahui status gizi ibu hamil

4. Untuk mengetahui tingkat keberhasilan program kesehatan Ibu dan Anak (KIA) dan

Program Keluaga berencana (KB)

5. untuk mengetahui kondisi lingkungan dan social ekonomi

h) Maternal Mortality Rate (MMR) Angka Kematian Ibu

Angka kematian ibu adalah jumlah kematian ibu akibat komplikasi kehamilan, persalinan, dan

masa nifas yang dicatat selama 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama.

Rumus:

MMR = (I/T)k

I = adalah jumlah kematian ibu akibat komplikasi kehamilan, persalinan, dan masa nifas

T = Kelahiran hidup pada tahun yang sama.

k = konstanta

Tinggi rendahnya angka MMR tergantung kepada:

26

• Sosial ekonomi

• Kesehatan ibu sebellum hamil, persalinan, dan masa nasa nifas

• Pelayanan terhadap ibu hamil

• Pertolongan persalinan dan perawatan masa nifas

Daftar pustaka :

1. Reinke A, William,  Perencanaan Kesehatan Untuk Meningkatkan

Efektifitas    Manajemen, Yogyakarta, Gadjah Mada University ,Press 2004

2. Notoatmojo Sockidjo Prof, DR, Ilmu Kesehatan Masyarakat,Jakarta, Rineka Cipta ,

2003

3. Budiarto, Eko.2003. Pengantar Epidemiologi.Jakarta: Penerbit Buku Kedokteran EGC

4. Bustan MN ( 2002 ). Pengantar Epidemiologi, Jakarta, Rineka Cipta

5. Entjang, 2006, Ilmu Kesehatan Masyarakat, Bandung, PT. Citra Aditya Bakti

6. Vaughan, Morrow, 2006, Panduan Epidemiologi Bagi Pengelolaan Kesehatan

Kabupaten, Bandung, IT

27