LAPORAN PRAKTIKUM

KOMPUTER EPIDEMIOLOGI

“ MEMPRESENTASIKAN DATA SECARA DESKRIPTIF”

Dosen Pengampu : Fardhiasih Dwi Astuti, SKM., M.Sc.

Disusun Oleh:

Nama : Pramidya Ujiana

NIM : 1103329019

ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT

UNIVERSITAS AHMAD DAHLAN

2015

A. Judul Praktikum

Mempresentasikan data secara deskreptif

B. Tugas yang disampaikan

1. Berdasarkan data yang telah disediakan hutunglah incident dan prevalensi per 100.000 penduduk

dari tiap Kecamatan di Kabupaten Bantul

2. Diskripsikan prevalensi penderita TB paru dengan menggunakan diagram

C. Data Dasar

No Kecamatan

Jumlah penduduk Jumlah kasus TB paru

L+PKasus Baru

Kasus Lama kasus Baru+Lama

L+P L+P L+P1 srandakan 28582 6 1 72 sanden 29636 8 1 93 kretek 29135 10 2 124 pundong 31603 11 0 115 bambanglipuro 37311 17 1 186 pandak 47674 7 0 77 bantul 59234 25 6 318 jetis 51927 12 1 139 imogiri 56151 21 0 2110 dlingo 35542 3 0 311 pleret 43185 16 3 1912 piyungan 48646 20 1 2113 banguntapan 120123 41 3 4314 sewon 104168 36 2 3815 kasihan 110427 31 3 3416 pajangan 32810 10 0 1017 sedayu 44418 11 0 11

D. Hasil Praktikum dan Pembahasan

1. Mencari nilai Insiden Rate dan Precalensi Rate

Software yang dipilih oleh praktikan untuk mengolah data ini adalah SPSS dan Exel di

dapatkan hasil perhitungan IR dengan software sebagai berikut:

Gambar. Data Hasil Olahan dari SPSS

No Kecamatan

Jumlah penduduk

Jumlah kasus TB paruData Olahan

L+PKasus Baru

Kasus Lama

kasus Baru+Lama

L+P L+P L+P IR PR1 srandakan 28582 6 1 7 20,992 24,4912 sanden 29636 8 1 9 26,994 30,3683 kretek 29135 10 2 12 34,323 41,1884 pundong 31603 11 0 11 34,807 34,8075 bambanglipur

o 37311 17 1 18 45,563 48,2436 pandak 47674 7 0 7 14,683 14,6837 bantul 59234 25 6 31 42,205 52,3358 jetis 51927 12 1 13 23,109 25,0359 imogiri 56151 21 0 21 37,399 37,39910 dlingo 35542 3 0 3 8,441 8,44111 pleret 43185 16 3 19 37,050 43,99712 piyungan 48646 20 1 21 41,113 43,16913 banguntapan 120123 41 3 43 34,132 35,79714 sewon 104168 36 2 38 34,560 36,48015 kasihan 110427 31 3 34 28,073 30,79016 pajangan 32810 10 0 10 30,479 30,47917 sedayu 44418 11 0 11 24,765 24,765

Gambar. Data Olahan dari Microsoft Exel

2. Diagram Insiden Rate

Berdasarkan data di atas praktikan mengolah data di atas menjadi tampilan data diagram,

hasil dari olah data tersebut sebagai berikut:

Gambar Output Diagram IR dari SPSS

srandakan

sanden

kretek

pundong

bambanglipuro

pandak

bantul

jetis imogiri

dlingo

pleret

piyungan

banguntapan

se-won

kasihan

pa-jan-gan

IR20992

26994

34323

34807

45563

14683

42205

23109

37399

8441

37050

41113

34132

34560

28073

30479

2,5007,500

12,50017,50022,50027,50032,50037,50042,50047,500

Insidensi Rate Kasus TB di Kabupaten Bantul Tahun 2012

IR

Gambar Output Diagram dari Microsoft Exel

Data Insidensi Rate dirumuskan sebagai berukut:

Jumlah penderitakasus barujumlah penduduk

×konstanta (100.000 )

Dari rumus di atas, telah dengan sangat menunjukkan bahwa data yang terkait yaitu data

kasus baru. Nilai Insiden Rate adalah nilai rate yang menunjukkan temuan kasus baru di wilayah

tertentu yang dikombinasikan dengan jumlah penduduk di wilayah tersebut.

Berdasarkan kedua diagram Insiden Rate Kasus TB Paru Kabupaten Bantul Tahun 2012

didapatkan gambaran bahwa IR tertinggi terdapat pada kecamatan Bambanglipuro disusul

kecamatan Bantul dan Piyungan.

Kecamatan Bambanglipuro memiliki nilai IR yang tinggi yaitu 42,205 dengan jumlah

kasus baru sebesar 31 orang dan jumlah penduduk sebesar 59234 orang di wilayah tersebut.

Angka ini menjadi besar karena perbandingan antara kasus baru dan lama yang tinggi dengan

jumlah penduduk di dalam kecamatan Bantul tersebut. Angka ini menunjukkan bahwa ratio

terjadi kasus baru ditambah dengan kasus lama dikombinasikan dengan jumlah penduduk yang

besar. Ini menunjukkan bahwa adanya kejadian kasus yang banyak yang masih belum tertangani.

Dari diagram ini kita dapat melihat tren kenaikan kasus baru dan lama yang

dikombinasikan dengan jumlah penduduk pada wilayah tersebut dengan mudah secara visual

tanpa harus melihat angka karena gambarnyapun sudah jelas mana batang yang lebih tinggi itulah

yang nilainya paling tinggi.

3. Diagram Prevalensi Rate

Berdasarkan data di atas praktikan mengolah data di atas menjadi tampilan data diagram,

hasil dari olah data tersebut sebagai berikut:

Gambar Output Diagram PR dari SPSS

srandakan

sanden

kretek

pundong

bamban-glipuro

pandak

bantul

jetis imogiri

dlingo

pleret

piyun-gan

banguntapan

se-won

kasihan

pa-jan-gan

se-dayu

PR24491

30368

41188

34807

48243

14683

52335

25035

37399

8441

43997

43169

35797

36480

30790

30479

24765

5,00015,00025,00035,00045,00055,000

Prevalensi Rate Kasus TB di Kabupaten Bantul Tahun 2012

PR

Gambar Output PR dari Microsoft Exel

Data Prevalensi Rate dirumuskan sebagai berukut:

Jumlah penderitakasus baru+lamajumlah penduduk

×konstanta (100.000 )

Dari rumus di atas, telah dengan sangat menunjukkan bahwa data yang terkait yaitu data

kasus baru dan lama. Nilai Prevalensi Rate adalah nilai rate yang menunjukkan data kasus baru

dan lamadi wilayah tertentu yang dikombinasikan dengan jumlah penduduk di wilayah tersebut.

Berdasarkan kedua diagram Prevalensi Rate Kasus TB Paru Kabupaten Bantul Tahun

2012 didapatkan gambaran bahwa PR tertinggi terdapat pada kecamatan Bantul disusul

kecamatan Bambanglipuro, Pleret, kemudian Piyungan.

Kecamatan Baantul memiliki nilai PR yang tinggi yaitu 45,563 dengan jumlah kasus baru

sevesar 17 orang dan jumlah penduduk sebesar 37311 orang di wilayah tersebut. Angka ini

menjadi besar karena perbandingan antara kasus baru yang tinggi dengan jumlah penduduk yang

tidak terlalu banyak juga dibandingkan dengan kecamatan yang lain. Angka ini menunjukkan

bahwa ratio terjadi kasus dengan kombinasi jumlah penduduk yang besar. Ini menunjukkan

bahwa adanya kasus baru yang meluas.

Dari diagram ini kita dapat melihat tren kenaikan kasus baru yang dikombinasikan

dengan jumlah penduduk pada wilayah tersebut dengan mudah secara visual tanpa harus melihat

angka karena gambarnyapun sudah jelas mana batang yang lebih tinggi itulah yang nilainya

paling tinggi.

4. Diagram Insidensi Rate dengan Prevalensi Rate

Berdasarkan data di atas praktikan mengolah data di atas menjadi tampilan data diagram,

hasil dari olah data tersebut sebagai berikut:

Gambar Output Diagram IR dan PR dari SPSS

srandakan

sanden

kretek

pundong

bambanglipuro

pandak

bantul

jetis imogiri

dlingo

pleret

piyungan

banguntapan

se-won

kasihan

pa-jan-gan

se-dayu

IR20992

26994

34323

34807

45563

14683

42205

23109

37399

8441

37050

41113

34132

34560

28073

30479

24765

PR24491

30368

41188

34807

48243

14683

52335

25035

37399

8441

43997

43169

35797

36480

30790

30479

24765

5,00015,00025,00035,00045,00055,000

Insidensi Rate dan Prevalensi Rate Kasus TB di Kabupaten Bantul Tahun 2012

IR d

an P

R

Gambar Output Diagram IR dan PR dari Microsoft Exel

Berdasarkan kedua diagram Insidensi dan Prevalensi Rate Kasus TB Paru Kabupaten

Bantul Tahun 2012 didapatkan gambaran pada kecamatan Imogiri dengan gambar IR dan PR

sama-sama tinggi, setelah dilihat pada data dasar ternyata tidak ditemukan kasus lama. Pada

kecamatan Bantul terdapat nilai PR yang jauh lebih tinggi dikarenakan terdapat jumlah kasus

lama yang tinggi pula. Ini menunjikkan bahwa terdapat tren jumlah kasus baru yang meningkat

disertai jumlah kasus lama yang belum tertangani.

Di dalam hasil praktikum di atas tidak didapatkan nilai PR melebihi nilai IR, apabila nilai

PR ini melebihi nilai IR maka didapatkan kesimpulan bahwa jumlah kasus baru tidak bertambah

sehingga didapatkan kesimpulan bahwa upaya preventif untuk mengurangi kejadian telah berhasil

dan tugas selanjutnya adalah mengentaskan kasus lama.

Dari diagram ini kita dapat melihat tren kenaikan kasus baru dan tren kenaikan kasus

lama yang dikombinasikan dengan jumlah penduduk pada wilayah tersebut dengan mudah secara

visual tanpa harus melihat angka. Dari grafik ini kita mampu melihat grafik mana yang memiliki

kesenjangan yang luas antara PR dan IR kemudian baru kita melihat data dasarnya sehingga kita

tidak perlu menganalisis satu persatu data kemudian membandingkan.

5. Perbandingan Tampilan dan Pengolahan Data Antara SPSS dengan Microsft Exel

Dari hasil pengerjaan praktikum ini, didapatkan kesimpulan bahwa dalam pengolahan

data yang paling memudahkan adalah SPSS tanpa harus mengurus satu demi satu data dan tanpa

menggunakan banyak kode SPSS mampu dengan mudah mengelompokkan dan mentransform

data –data yang telah ada menjadi data baru sebagai efek dari perhitungan. Sedangkan Microsoft

exel membutuhkan keahlian khusus untuk mengelompokkan dan mentransform data-data dengan

rumus-rumus tertentu dan kode-kode tertentu.

Kemudahan membuat diagram lagi-lagi yang paling memudahkan dibuat adalah SPSS

tanpa harus membenahi data mengelompokkan data, SPSS sudah mampu mengolah dengan cepat

data table menjadi data diagram. Akan tetapi Microsoft Exel pun juga tidak sulit hanya saja kita

harus mengelompokkan data terlebih dahulu secara manual, apabila ingin tidak secara manual

lagi-lagi membutuhkan keahlian khusus untuk memasukkan kode-kode dan rumus-rumus

tertentu.

Tampilan Diagram, paling indah, paling mudah untuk di perindah, dan tampilan yang

mudah dibaca adalah dari Microsoft Exel karena di dalam Microsoft Exel terdapat banyak variasi

pilihan untuk menyajikan data dalam bentuk diagram. Kita dapat mengedit tampilan diagram

menjadi lebih indah dengan memainkan bentuk-bentuk serta warnanya. Sedangkan di SPSS kita

tidak mampu membuatnya lebih indah sesuai keinginan kita karena output digramnya sudah

ditentukan dan kita tidak dapat mengedit bentuk tampilan baik secara bentuk maupun warnanya.

E. Kesimpulan

Berdasarkan praktikum yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan bahwa:

1. Nilai IR yang tinggi menunjukkan adanya tren peningkatan kasus baru di wilayah tersebut

2. Nilai PR yang tinggi menunkukkan adanya tren peningkatan kasus baru atau adanya kasus lama

yang belum tertangani

3. Nilai IR lebih tinggi dari nilai PR menunjukkan bahwa adanya peningkatan kasus baru yang

melebihi jumlah kasus lama

4. Nilai PR lebih tinggi dari nilai IR menunjukkan bahwa adanya penurunan atau staknya jumlah

kasus baru yang menunjukkan adanya dampak positive terhadap upaya preventif yang telah

dilakukan dan upaya yang perlu dilakukan berikutnya adalalah mengentaskan kasus lama.

5. Kemudahan mengolah data didapatkan dari software SPSS daripada Microsoft Exel

6. Kemudahan menampilkan data dalam bentuk diagram lebih mudah pada SPSS akan tetapi lebih

indah, lebih mudah diperindah, dan bisa diedit dengan Microsoft Exel