Petrus Geroda Beda Ama, SKM.,M.Kes

Biostatistik = Statistik Kesehatan

Statistik = Asal kata :

Status (Latin) = Negara

State (English) = Negara

Why State ?

Dulu digunakan untuk data yg berhubungan dengan negara seperti :

statistik tenaga kerja, statistik kehutanan, statistik pendidikan, dll

Sekarang berkembang ke seluruh aspek

kehidupan :

kedokteran, produk industri, teknologi

informasi, bisnis, hukum, dll

Sekumpulan konsep dan metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan menginterpretasi data tentang bidang kegiatan tertentu dan mengambil kesimpulan dalam situasi dimana ada ketidakpastian dan variasi

1. Suatu studi dilakukan untuk melihat efek dari dua macam bentuk mekanan (cair dan padat) yang mempunyai kadar protein tinggi apakah menghasilkan penyerapan yang sama pada anak-anak

2. Mempelajari hubungan nilai ujian Biostatistik dengan tingkat kehadiran mahasiswa

Data /informasi yang berkaitan dengan masalah kesehatan

Contoh :

AKI, Sarana kesehatan, cakupan imunisasi, pelayanan kesehatan,dll

Perencanaan program pelayanan kesehatan

Penyelesaian masalah kesehatan

Analisis berbagai penyakit selama periode waktu tertentu (time series analysis)

Menentukan penyebab timbulnya penyakit baru yang belum diketahui

Menguji manfaat obat bagi penyembuhan penyakit (setelah hasil uji klinik dinyatakan berhasil)

Secara administratif untuk memberi penerangan tentang kesehatan kepada masyarakat

1. Memberikan gambaran/ ukuran mengenai status/ derajat kesehatan. Contoh:

Angka Kematian Bayi

Angka Kematian Ibu

2. Untuk evaluasi program kesehatan.

Contoh: Status Kesehatan

*10 th yll AKI = 125/100000

*Sekarang AKI = 75/100000

3. Untuk merencanakan program kesehatan

Contoh: Didapat data pola

penyakit di suatu daerah Dasar pengalokasian sumber daya kesehatan

1. Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif: suatu kegiatan mengumpulkan data sampai mendapatkan informasi dengan jalan menyajikan dan menganalisa data yang telah terkumpul atau sengaja dikumpulkan

Cth :

Untuk menggambarkan karakteristik penduduk diperlukan data seperti: umur, jenis kelamin, status perkawinan, dsb

2. Statistika Inferens (Induktif)

suatu metode yang digunakan untuk menggeneraslisir nilai-nilai sampel menjadi nilai populasi dimana sempel itu diambil.

Cth :

Untuk menganalisa hubungan pertambahan berat badan Ibu hamil dengan berat lahir di daerah Cibinong diambil sampel di RSUD Cibinong

Statistik Parametrik:

Ilmu statistika yang mempertimbangkan jenis sebaran/distribusi data, yaitu apakah data menyebar normal atau tidak.

Jika data tidak menyebar normal, perlu dilakukan transformasi agar data mengikuti sebaran normal, sehingga bisa dikerjakan dg statistika parametrik.

Contoh metode statistika parametrik: uji-z (1 atau 2

sampel), uji-t (1 atau 2 sampel), korelasi pearson, Perancangan Percobaan (1 or 2-way ANOVA parametrik), dll.

Statistika Non-Parametrik ->

Statistika bebas sebaran (tdk mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik normal atau tidak).

Biasanya digunakan untuk menganalisis data berjenis Nominal atau Ordinal. Data berjenis Nominal dan Ordinal tidak menyebar normal.

Contoh metode Statistika non-parametrik:

Binomial test, Chi-square test, Median test, Friedman Test, dll.

Himpunan angka yang merupakan nilai dari unit sampel sebagai hasil mengamati atau mengukurnya

DATA

JENIS DATA

KUALITATIF

KUANTITATIF

Diskrit

Continum

Nominal

Ordinal

Interval

Rasio

Skala Pengukuran

Macam - Macam Data ditinjau dari jenisnya 1. Data kualitatif, yaitu data yang berbentuk

kualitas. Misalnya suatu pernyataan tentang KB (keluarga berencana) sangat setuju, setuju, kurang setuju, tidak setuju.

2. Data kuantitatif, yaitu data dalam bentuk bilangan (numerik). Misalnya, jumlah balita yang telah mendapatkan imunisasi

3. Data diskrit : yaitu data yang berbentuk bilangan bulat

Contoh : Jumlah Anak dalam keluarga, jumlah penderita penyakit TBC, jumlah kecelakaan dijalan raya dll

4. Data Kontinu

Yaitu data yang merupakan rangkaian data yang nilainya berbentuk desimal.

Misalnya tinggi badan162,5 cm, berat badan 63,8Kg dll

1. Data Primer Dikumpulkan secara langsung oleh

peneliti

2. Data Sekunder Data yang diperoleh dari suatu sumber

dan biasanya sudah di kompilasi oleh yang mempunyai data.

Variabel adalah sifat yang akan diukur atau

diamati yang nilainya bervariasi antara satu objek

ke objek lainnya.

Contoh:

Untuk mengamati bayi baru lahir variabel

yang akan diamati adalah berat badan, panjang

badan (nilai ini bervariasi antara satu bayi

dengan bayi lainnya)

Untuk mengamati bayi baru lahir

variabel yang akan diamati adalah berat badan, panjang badan (nilai ini bervariasi antara satu bayi dengan bayi lainnya)

Untuk menilai kinerja Rumah Sakit

variabel yang akan dinilai adalah …

1. Nominal 2. Ordinal 3. Interval 4. Rasio

Nilai dapat dibedakan/klasifikasi pengamatan dapat dilakukan

Setiap objek akan masuk dalam 1 kelompok. (tidak tumpang tindih)

Nilainya sederajat

Contoh: Jenis Kelamin, Agama , pekerjaan, asal daerah

Nilai dapat dibedakan

Ada tingkatan/ urutan pengamatan dapat dilakukan tapi belum ada jarak.

Contoh: Pendidikan; SD, SMP, SMU

kelas, semester, juara, peringkat

Nilai dapat dibedakan Ada tingkatan Ada jarak. Contoh:

nilai,

skor IQ,

Suhu/ temperatur 40’ lebih panas 15’ dari temperatur 25’

Nilai dapat dibedakan

Ada tingkatan

Ada jarak.

Sudah ada kelipatan

Mempunyai nilai Nol Mutlak

Contoh: Berat badan

Berat 80 kg = 2 x berat 40 kg

volume,

jumlah orang

Jeniskulit

Agama

Gaji Pegawai

Golongan/pangkat

Skor Ujian

Waktu(detik, Menit)

Umur

Tinggi pohon

Suku Daerah Partai Ranking kelas Status Sosial Suhu Nilai IPK Jarak Panjang

SELESAI