metodologi studi ehra

METODOLOGI STUDI EHRADisampaikan pada Pelatihan EHRA Semarang 2-5 April 2012

dewi/fungs-epid/dinkes/2012

METODOLOGI EHRAPENENTUAN WILAYAH SASARAN CLUSTER

CLUSTER RANDOM SAMPLINGRANDOM/ PROBABILITY SAMPLING

PENENTUAN SAMPEL


KRITERIA UTAMA PENENTUAN KLASTER1. Kepadatan penduduk penduduk per Luas wilayah (diutamakan > 25 jiwa /Ha) 2. Angka kemiskinan ( Pra-KS + KS-1) x 100% KK 3. Daerah/wilayah yang dialiri sungai/kali/sal. Drainase/sal.irigasi dg potensi digunakan sbg MCK & pembuangan sampah 4. Daerah yang sering terkena banjir dan dinilai mengganggudewi/fungs-epid/dinkes/2012

KRITERIA TAMBAHAN (bila ada)Adanya kriteria tambahan harus memenuhi ketentuan sebagai berikut: a. Maksimum hanya 1 jenis kriteria tambahan b. Efek yang ditimbulkan harus spesifik dan tidak bersifat redundant (sama/berulang) dengan kriteria utama.dewi/fungs-epid/dinkes/2012

PENENTUAN KLASTERKATEGORI KLASTER KRITERIA WILAYAH TIDAK MEMENUHI sama sekali kriteria indikasi lingkungan berisiko. Memenuhi minimal 1 kriteria indikasi lingkungan berisiko Memenuhi minimal 2 kriteria indikasi lingkungan berisiko Memenuhi minimal 3 kriteria indikasi lingkungan berisiko Memenuhi minimal 4 kriteria indikasi lingkungan berisikodewi/fungs-epid/dinkes/2012

KLASTER 0 KLASTER 1

KLASTER 2KLASTER 3 KLASTER 4

HASIL KLATERING

INDIKASI AWAL LINGKUNGAN BERISIKO


TAHAP PENENTUAN KLATERCLUSTER KECAMATAN POKJA KAB/KOTA

CLUSTER DESA/KELURAHAN

POKJA KAB/KOTA & KECAMATAN

KECAMATAN

CLUSTER RWdewi/fungs-epid/dinkes/2012

DESA /KELURAHAN

Ilustrasi Klastering Target Area Survei EHRA


ILLUSTRA SILangkah 1

: DAFTAR KECAMATANKEC. F KEC. K KEC. L KEC. M KEC. N KEC. 0 KEC. P KEC. Q KEC. R

KEC. A

KEC. BKEC. C KEC. D KEC. E

KEC. GKEC. H KEC. I KEC. J

K0 =

K1 =

K2 =

K3 =

K4 =


ILLUSTRA SI

Hasil Klastering KecamatanKEC. A KEC. F KEC. K KEC. P KEC. Q KEC. R

KEC. BKEC. C KEC. D KEC. E

KEC. GKEC. H KEC. I KEC. J

KEC. LKEC. M KEC. N KEC. 0

K0 =

K1 =

K2 =

K3 =

K4 =


ILLUSTRASI

Hasil Rekap Kecamatan per KlasterKLASTER 0 KLASTER 1 KLASTER 2 KLASTER 3 KLASTER 4

KEC. A KEC. G KEC. P

KEC. H KEC. I KEC. B KEC. N KEC. O

KEC. C

KEC. K

KEC. E KEC. M KEC. R

KEC. DKEC. J

KEC. FKEC. L KEC. Q


ILLUSTRASI

Hasil Rekap Desa per KlasterKLASTER 0 KLASTER 1 KLASTER 2 KLASTER 3 KLASTER 4

Desa A2 Desa. G1 Desa P1 Desa H2 Desa C3 Desa D1 Desa J2 Desa L1

Desa H1 Desa CI Desa B4 Desa N2 Desa Desa Desa Desa Desa Desa Desa O1 C2 Q2 M1 M3 D3 R2

Desa C3 Desa D2 Desa J1 Desa P2 DesaH1 DesaD2 Desa L1 DesaQ2 Desa E1 DesaR1dewi/fungs-epid/dinkes/2012

Desa K1

Desa E2

Desa F2Desa L2 Desa Q1 Desa F1 Desa Q3 Desa P3 Desa J3

Desa M4Desa R3 Desa L3 Desa P3 Desa H3 Desa E3

SUDAH PAHAMKAH ANDA TTG PROSES KLASTERING ??


METODE SAMPLING Cara ideal adalah dengan melakukan penelitian pada total sampling Sebagian besar keadaan, total sampling tidak bisa dilakukan Sampel yg diambil mewakili populasi sehingga hasil yg diperoleh pada sampel dapat digeneralisasikan ke populasi Menghitung besar sampel minimal , penelitian menjadi efisien dan etisdewi/fungs-epid/dinkes/2012

PRINSIP DASAR GENERALISASI SAMPEL KE POPULASIPOPULASI TARGEt POPULASI TERJANGKAU

SAMPEL YANG DIINGINKAN

SAMPEL YANG DIDAPAT


TEKNIK SAMPLINGPROBABILITY SAMPLING NON PROBABILITY SAMPLING

1. Simple random sampling 2. Proportional stratified random sampling 3. Disproportional stratified random sampling 4. Cluster sampling

1. Purposive sampling 2. Sampling kuota 3. Sampling sistematis


PERHITUNGAN JUMLAH SAMPEL Memenuhi kaidah statistik: Tingkat presisi yang diharapkan (CI = Confidence Interval), Tingkat kepercayaan (CL = Confidence Level), Perkalian faktor efek dari desain (Desain Effect; maksimal 2), Antisipasi untuk sampel gagal (5%10%). (Metodologi kalkulasi lebih detail disajikan dalam Panduan Studi EHRA). Besar/jumlah populasidewi/fungs-epid/dinkes/2012

MINIMUM SAMPEL SIZE Rumus Slovin sebagai berikut:Dimana: n adalah jumlah sampel N adalah jumlah populasi d adalah persentase toleransi ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir 5% (d = 0,05) Asumsi tingkat kepercayaan 95%, karena menggunakan =0,05, sehingga diperoleh nilai Z=1,96 yang kemudian dibulatkan menjadi Z=2. Asumsi keragaman populasi yang dimasukan dalam perhitungan adalah P(1-P), dimana P = 0,5 dewi/fungs-epid/dinkes/2012

Contoh: Jumlah populasi rumah tangga di Kabupaten A adalah 155.000 KK dengan menggunakan Rumus Slovin pada tingkat kesalahan 5%, maka jumlah sampel yang harus diambil adalah 155,000 = 389 (155,000 x 0.05^2) + 1 Apabila dikehendaki pengambilan sampel yang lebih tinggi presisi dengan tingkat kesalahan 2.5% dan anggaran biaya survey mencukupi maka jumlah sampel respondennya menjadi 155,000/(1+155,000 x 0.025^2) = 1,584. dewi/fungs-epid/dinkes/2012

2. Tabel Krejcie-Morgan yang dihitung dg Rumus Krejcie-Morgan:

Dimana: n adalah jumlah sampel N adalah jumlah populasi X2 adalah nilai Chi kuadrat asumsi tingkat kepercayaan 95%, karena menggunakan nilai Chi kuadrat = 3.841 yang artinya memakai =0,05 pada derajat bebas 1 d adalah persentase toleransi ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir 5% (d = 0,05) Asumsi keragaman populasi yang dimasukan dalam perhitungan adalah P(1-P), dimana P = 0,5dewi/fungs-epid/dinkes/2012

TABEL Krejcie-Morgan

--- hal 9 * 10


JUMLAH SAMPEL /RESPONDEN

1 Desa 40 Responden 1 Desa minimal 8 RT 1 RT minimal 5 responden


Penentuan Kecamatan dan Desa/Kelurahan Area Survei (bila dana terbatas)


ALTERNATIF 11. Ambil porsi tertentu dari jumlah desa/kelurahan pada tiap klasternya sebagai area survey 2. Misalkan:a. Jumlah desa/kelurahan dalam kabupaten/kota = 225 b. Diambil 10% dari tiap klaster sebagai desa/kelurahan area survey sehingga jumlah desa/kelurahan area survey =25 c. Dalam 1 desa/kelurahan harus ada 40 responden maka jumlah sampel yang dibutuhkan sebanyak 25 X 40 = 1.000 responden (>384 maka secara statistik mencukupi).

3. Untuk keperluan penyesuaian dengan ketersediaan anggaran biaya survey, tentukan besaran prosentase jumlah desa/kelurahan yang akan djadikan area survey 4. Setiap klaster harus terwakili minimal oleh 1 desa/kelurahandewi/fungs-epid/dinkes/2012

Penentuan Kecamatan dan Desa/Kelurahan Area SurveyJumlah Total Sampel No. Kec. Klaster 0 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 8 10 6 10 6 40 Target Target Jumlah yg tdk diambil Kecamat Desa/Kel an . (10%) Desa/Kel. (25%) Kec. Desa/Kel. 45 75 15 75 15 225 2 3 2 3 2 12 5 8 2 8 2 25 6 7 4 7 4 28 40 67 13 67 13 200

Jumlah


Memenuhi minimum sampel size

ALTERNATIF 2


LANGKAH ALTERNATIF 2 Proporsionate Stratified Random Sampling populasi tidak homogen dan strata berbeda, sehingga sampel diambil berdasarkan Persentase (%) untuk tiap strata/klasterMisalnya : Dana yang tersedia 480 responden --- 480 / 40 = 12 DesaKlaster 0 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 JUMLAH Jml desa 10 7 13 12 15 57% Klaster 0 18 Klaster 1 12 Klaster 2 23 Klaster 3 21 Klaster 4 26 dewi/fungs-epid/dinkes/2012 JUMLAH 100 Klaster 0 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 JUMLAH jml 2 1 3 3 3 12

MANFAAT KLASTERINGa. Penentuan target area survei EHRA, bilamana anggaran survei terbatas b. Gambaran umum profil risiko kesehatan lingkungan berdasarkan 4 kriteria (geografi dan demografi) c. Dapat digunakan sebagai dasar penentuan prioritas lokasi target pemicuan STBMdewi/fungs-epid/dinkes/2012

NILAI TAMBAH STUDI EHRA 20121. Kemandirian Pokja dalam menyelenggarakan studi EHRA lebih terjamin: a. Kriteria penetapan area survey/studi sangat jelas sehingga diperoleh klaster wilayah (kecamatan dan desa/kelurahan) b. Kuesioner lebih sederhana, dengan pengolahan data yang mudah waktu wawancara dan pengamatan untuk tiap responden menjadi lebih singkat c. Penyediaan Alat bantu gambar (Visual Aid) bagi Enumerator mengurangi tingkat kesalahan respon oleh responden (meminimasi error respon)

2. Dengan metoda Cluster Random Sampling dan Proporsionate Startified Random Sampling memberikan fleksibilitas kepada Pokja untuk menyesuaikan jumlah sampel yang pada akhirnya berpengaruh pada pembiayaan, dengan tetap memperhatikan kualitas/validitas hasil studidewi/fungs-epid/dinkes/2012

NILAI TAMBAH STUDI EHRA 20123. Lebih banyak mengandalkan atau memakai SDM lokal dari Pokja 4. Waktu pelaksanaan yang relatif sama, tetapi dapat memberikan dampak advokasi yang lebih besar kepada Camat dan Lurah 5. Ketersediaan data dan informasi tentang indikasi lingkungan beresiko dari tingkat Kecamatan, Kelurahan sampai RW, dapat membantu Pokja untuk melihat secara garis besar kondisi seluruh Kabupaten/Kota (Helicopter View)dewi/fungs-epid/dinkes/2012

SIMULASI PENENTUAN TARGETBilamana Pokja Kabupaten hanya mempunyai dana/biaya yang terbatas, bagaimana cara dan langkah-langkah yang akan dilakukan oleh Pokja untuk menentukan target area survei EHRA secara proporsional ?? Jelaskan

KEL. I : POKJA MEMPUNYAI DANA RP. 40.000.000,KEL 2 : POKJA MEMPUNYAI DANA UNTUK 5.200 RESPONDEN

KEL 3 : POKJA MEMPUNYAI DANA UNTUK 80 DESA/KELKEL 4 : POKJA MEMPUNYAI DANA UNTUK 2.500 RESPONDENdewi/fungs-epid/dinkes/2012

SELAMAT BERLATIH

TERIMAKASIH


metodologi studi ehra

Documents