1

TENTIR KULIAH MINGGU 1

MODUL RISET

PSPD BRAIN TBS 2012

DAFTAR ISI

K2. PROBABILITAS + SAMPLING METHOD 02-08

K3. STATISTIK DESKRIPTIF 09-34

K4. CROSS-SECTIONAL DESIGN 35-39

K5. STATISTIK INFERENSIAL 40-45

K6. CASE CONTROL + LATIHAN 46-51

K7. EKSPERIMENTAL DESIGN + LATIHAN 52-58

K8. ETIKA PEMELIHARAAN HEWAN COBA 59-64

PENELITIAN KLINIK 65-77

2

TENTIR KULIAH SAMPLING METHOD

Qory dan Bella

Sebelum memulai segala sesuatu hendaklah membiasakan dengan

“Basmalah”, semoga diberikan kemudahan dalam memahami materinya

^__^

Dalam materi sampling yang akan dibahas ini, ada beberapa hal pokok

yang akan dipelajari, diantaranya:

1. Mempelajari alasan alasan dilakukannya sampling, dilihat dari

tujuan sampling itu apa? Dan manfaatnya itu apa

2. Mempelajari bermacam macam metode sampling yang ada

3. Membedakan sample probability dan non probability

4. Mempelajari manfaat masing-masing metode sampling , kelebihan

dan kekurangan masing-masing metode. Sehingga nantinya kita

dapat memilih mengapa kita harus menggunakan metode yang ini?

Dan mengapa kita tidak menggunakan metode yang itu

Selanjutnya mengenai research, apa yang kita ketahui tentang research?

“Scientific research : systematic, controlled, empirical, and critical

investigation of natural phenomena guided by theory and hypotheses about

the presumed relations among such phenomena.” (Kerlinger, 1986)

Simplenya riset itu masalah-masalah yang disusun secara systematis,

terkontrol, empiris, dan critical berdasarkan teori-teori untuk

menyelesaikan masalah itu sendiri. Jadi, yang lebih simple lagi riset itu

adalah mengsistematiskan masalah dan menjawabnya. Selanjutnya ada

beberapa hal dalam penelitian yang harus dipahami, yang pertama adalah

apa itu sample?

A sample is “a smaller (but hopefully representative) collection of

units from a population used to determine truths about that

population” (Field, 2005)

Jadi sample itu adalah bagian dari populasi yang diambil dengan cara

tertentu dan dapat mewakili populasi. Nah, sebenarnya populasi itu apa

sih? Jadi populasi itu adalah suatu komunitas yang akan kita pelajari atau

yang akan kita teliti. Selanjutnya, untuk apa sih perlu diambil sample?

Yang pertama adalah menghemat waktu dan biaya, misalnya ada 1000 unit

dalam satu populasi dan 10 unit dalam satu populasi yang akan diteliti,

maka untuk meneliti populasi yang berisi 1000 unit membutuhkan waktu

dan biaya yang lebih banyak, oleh karena itu diambillah sample. Yang

kedua, didapatkan hasil yang tepat dan akurasi yang tinggi, karena dapat

dikalkulasikan oleh rumus besar secara matematik. Selanjutnya untuk

mengambil sample, yang pertama yang harus dimiliki adalah sample

frame, misalnya registar’s office atau class rosters, jadi berapa banyak

orang yang ada dikelas ini, siapa saja yang ada di kelas ini adalah sample

frame, atau apabila dalam rumah sakit semua rekam medis itu adalah

sample frame. Namun siapa yang nantinya akan diteliti? Itulah sample.

Ada juga 3 faktor yang mempengaruhi ketepatan sample dalam

mewakili suatu populasi, yaitu:

1. Prosedure sample nya harus baik

2. Jumlah sample nya harus tepat

3. Adanya partisipan atau respon dari orang-orang yang ada dalam

populasi dan mau diajak dalam penelitian

Tapi sample juga bisa diambil dari keseluruhan populasi yang ada, kapan

dilakukan yang demikian? Ketika,

1. Populasi yang kita teliti terlalu kecil,

2. Sumber yang dimiliki lebih besar, misalnya ada 1000 populasi tapi

penelitinya 10000

3. kita tidak mengharapkan respon yang tinggi

3

populasi teoritis adalah populasi yang hasil penelitian nantinya dapat

diterapkan, misalnya pengaruh obat x terhadap penyakit y, jadi semua

orang dengan penyakit y dapat memiliki pengaruh atau memiliki efek dari

obat tersebut, tapi tidak semua orang yang memiliki penyakit y dapat kita

teliti. Namun ketika nanti mereka tau, ada obat x yang dapat

menyembuhkan penyakit y, kita harapkan semua orang dalam penyakit y

tersebut bisa sembuh. Sedangkan study population adalah populasi yang

dapat kita akses, misalnya dari kasus yang tadi orang–orang dengan

penyakit y yang ada di rumah sakit UIN itu lah yang dapat kita akses, jadi

itulah yang dinamakan study population. Satu istilah lagi sampling scheme

adalah suatu metode dalam pengambilan sample dari sample frame.

SAMPLING BREAKDOWN

Di dalam penulisan penelitian, pada Bab Metode penelitian pada sub bab

Populasi dan sample, yang harus ditetapkan penulis yaitu :

4

Untuk metode pengambilan sample dibagi menjadi dua, yaitu :

1. metode probability

pada metode ini, tiap subyek memiliki kesempatan yang sama

untuk terpilih dan tidak terpilih sebagai sample penelitian, karena

masing-masing elemen dari populasi terjangkau memiliki

probabilitas yang sama untuk terpilih menjadi sample, maka

metode ini juga dinamakan dengan 'equal probability of selection'

(EPS) design. Metode probability ini memiliki banyak jenis, antara

lain:

Simple random sampling

Untuk metode ini, akan berjalan efektif jika populasi yang

akan diteliti berjumlah sedikit, homogen, siap diteliti, dan

masing-masing elemen tersebut memiliki EPS yang sama.

Kelebihan dan kekurangan metode ini adalah :

Pada simple random sampling kita menghitung terlebih

dahulu jumlah subjek dalam populasi terjangkau.

Systematic random sampling

Sesuai dengan namanya, cara pengambilan sample dengan

metode ini memang lebih tersistematis. Gampangnya,

pertama-tama semua sample diberi nomer urut. Lalu setiap

subyek nomer ke sekian dipilih sebagai sample, nomer ke

berapa itu tergantung si peneliti mengambilnya berdasarkan

apa? Misalnya subjek yang dipilih setiap kelipatan sepuluh,

atau ke tiga, atau dapat pula dipilih seperti ini

POPULASI

TARGET

Populasi tempat hasil penelitian

akan diterapkan kelak

Dibatasi karakteristik klinis dan

demografis

Pasien osteoporosis

pasca-menopause

POPULASI TERJANGKAU

• Populasi sumber

• Dibatasi karakteristik klinis,

demografis, tempat dan waktu

Pasien perempuan

osteoporosis pasca

menopouse di RS UIN

SUBJEK

TERPILIH

• Mereka yang memenuhi kriteria

penelitian dan dipilih secara

random dari populasi terjangkau

60 pasien perempuan

osteoporosis pasca

menopouse di RS UIN

SUBJEK yang

BENAR

DITELITI

• Mereka yang dapat menyelesaikan

prosedur penelitian

53 pasien perempuan

osteoporosis pasca

menopouse di RS UIN

5

Bisa juga pengambilannya dengan menggunakan rasio

antara besar sample yang akan diambil dan besar populasi

yang ada.

Contohnya : akan dipilih 20 orang pasien dari 200 dengan

menggunakan metode systematic random sampling, berarti

rationya adalah 20/200 = 1/10. Maka setiap pasien yang ke-

10 akan dipilih menjadi sample.

Metode ini juga memiliki kelebihan dan kekurangan

Systematic Random sampling adalah Pengambilan sampel

bergantung pada membagi populasi sasaran menurut beberapa

skema/kelompok dan kemudian memilih sample secara berkala

dari daftar. Pengambilan sampel melibatkan awal yang acak dan

kemudian melanjutkan dengan pemilihan setiap elemen ke-k dari

itu dan seterusnya.

k = (ukuran populasi / ukuran sampel).

Contoh :

sederhana akan memilih setiap nama ke-10 dari buku

telepon (sebuah 'setiap tanggal 10' sampel, juga disebut sebagai

'sampling dengan loncat dari 10').

Kelebihan :

mudah memilih

Kerangka sampling yang sesuai dapat diidentifikasi dengan

mudah

Merata di seluruh populasi referensi

Kekurangan :

mungkin bias jika periodisita/sampel tersembunyi

Bila terdapat siklus, Maka kemungkinan sampel terpilih

Bisa Yang tertinggi atau terendah. Mis, pasien ISPA Anak

sering datang pada hari Senin sedangkan kita mengambil

data setiap hari selasa. Maka nilai yang kita dapatkan

rendah.

Sulit untuk menilai ketepatan perkiraan dari satu survei

Sampel yang terpilih mungkin melesat dari target tipe

Kelebihan

Sample mudah dipilih

Sample menyebar rata di seluruh

populasi

Kerangka sampling yang sesuai

dapat diidentifikasi dengan mudah

Kekurangan

Sulit menilai ketepatan perkiraan

dari satu

Kepentingan minoritas kelompok

tidak bisa ditampilkan pada sample

yang cukup untuk belajar

Rasio antara ukuran sampel

dan ukuran populasi

6

Stratified Random Sampling

populasi mencakup sejumlah kategori yang berbeda, frame

diambil secara terpisah untuk tiap kelompok yang disebut "strata."

Kemudian sampel sebagai sub-populasi yang independen, dimana

unsur-unsur individu dapat dipilih secara acak. Namun, cara acak

juga HARUS menggunakan fraksi sampling (metode memilih)

yang sama untuk semua strata untuk memastikan representasi

proporsional dalam sampel, sehingga setiap unit dalam strata

memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih.

Pengelompokan strata berdasarkan karakteristik yang khas dan

stratifikasi & memvariasikan fraksi sampel antara strata yang

diperlukan--> misalnya variabel yang diinginkan untuk stratifikasi

adalah jenis kelamin, umur, ras, kondisi sosial ekonomi, status gizi

, multicenter dll

Kelebihan :

kriteria tepat karena telah terbagi dalam karakter yang sama

Didapatkan parameter estimate yang lebih presisi dibandingkan

bila sampel dipilih secara simple random sampling (terutama

bila subgrup tersebut cukup homogen)

Dapat menghemat biaya, terutama bila harus melakukan suatu

prosedur yang mahal. Mis, melalui kuesioner ditanyakan

mereka yang mempunyai keluhan osteoartritis; kmd, yg

mempunyai keluhan akan di-sampling lagi utk dilakukan X-ray

Lebih mudah dilakukan bila melibatkan area geografis, atau

kurun waktu yang berbeda

Kekurangan :

Kehilangan presisi bila kita hanya bisa memperoleh sampel

yang kecil dlm individual subgrup

Cluster Sampling

Pengambilan sample dari grup/kelompok secara acak (jadi

diambil satu kelompok langsung semuanya). Pengelompokkan

Berdasarkan “wilayah” (bersifat alamiah), hal ini karena

cenderung subjeknya kurang lebih homogen sehingga lebih mudah.

Cluster dipilih jika populasi tersebar luas sehingga tidak

mungkin menggunakan simple random sampling

Kelebihan :

sampling yang di dapatkan cukup banyak karena mudah

memilih grup

Peneliti tidak perlu me-list semua populasi, cukup list

dari anggota semua cluster terpilih

Lebih ekonomis, tetapi presisi yang didapat lebih jelek

dibandingkan bila sampel berasal dari seluruh populasi

Kekurangan:

Parameter estimate kurang karena bukan dari populasi

besar. Sehingga jika ingin mendapat parameter estimate

di populasi, maka cluster sampling effect harus

diperhitungkan dalam analisa (Sampling error is

higher for a simple randomsample of same size)

Often used to evaluate vaccination coverage in EPI

7

Two types of cluster sampling methods:

One-stage sampling. Semua elemen dalam cluster yang

dipilih akan dimasukkan dalam sampel . Semua

subkelompok masuk ke sampel yang diteliti

Two-stage sampling. Sebuah subset dari unsur-unsur

dalam kelompok yang dipilih secara acak dipilih untuk

dimasukkan dalam sampel. jadi tidak semua anggota

grup masuk sampel gtuu.

Multistage Sampling.

Bentuk kompleks cluster sampling di mana dua atau lebih

tingkat unit yang berhubungan satu yang lain.

1. Tahap pertama, nomor acak dari kabupaten terpilih di semua

negara.

2. Diikuti dengan nomor acak, desa.

3. Kemudian unit tahap ketiga akan rumah. Semua unit utama

(rumah, misalnya) dipilih pada langkah terakhir yang disurvei.

Catatan:

1. Teknik ini, pada dasarnya adalah proses pengambilan

sampel acak dua kali. Kurang efektif seperti random

sampling, tapi bisa memecahkan lebih dari masalah random

sampling.

2. sangat berguna. Sebuah strategi yang efektif

3. Multistage sampling sering digunakan ketika daftar lengkap

dari semua anggota populasi tidak ada

4. Murah dengan menghindari penggunaan semua unit sampel

dalam semua kelompok dipilih

Nah , klo gtu bedanya cluster two-stage ama stratified apa

dong?

Meskipun strata dan cluster keduanya subset non-tumpang tindih

dari populasi, mereka berbeda dalam beberapa cara.

Semua strata terwakili dalam sampel, tetapi hanya sebagian dari

cluster dalam sampel.

Dengan stratified sampling, hasil survei terbaik terjadi ketika

elemen dalam strata secara internal homogen. Namun, dengan

cluster sampling, hasil terbaik terjadi ketika elemen dalam cluster

secara internal heterogen

Nah tadi kan udah bahas yang Probability Sampling, Sekarang kita

chek out terus login ke Non Probability Sampling :D

2. Non Probability Sampling

Pemilihannya lebih praktis dan mudah dan lebih sering dilakukan.

Namun tingkat kebenarannya Non Probability Sampling masih kalah

ama Probability Sampling

1. Convenience Sampling

Paling mudah, namun hasilnya masih kurang meyakinkan karena

tidak sistematik. Intinya ini SAKKAREPPE peneliti. jadi

sampel yang dipilih tidak dianggap mewakili populasi target.

Misal: peneliti membutuhkan 40 sample. suatu hari mengambil 8

kasus, kemudian cuti, kemudian gak cuti, dan langsung mengambil

32 kasus lagi.

2. Consecutive Sampling

Semua subjek yang memenuhi kriteria inklusi dimasukkan sampai

sample yg dibutuhkan terpenuhi ( paling banyak dipakai looh,

8

misal uji klinis). Nah biar hasilnya sama kayak Probability

Sampling, jangka waktu buat OPREK harus panjang/tdk terlalu

pendek. Terutama untuk penyakit yang dipengaruhi musim ( misal

dengue)

3. Judgemental Sampling

Hampir sama dengan Convenience Sampling. Dia SAKKAREPPE

peneliti. Jadi peneliti memilih sampel berdasarkan opini (

subjektivitas).

Misal: ingin meneliti seberapa pentingnya ASI untuk bayi.

Sehingga peneliti memilih orang yang pernah menyusui dan ibu

dengan pendidikan tinggi sehingga sadar akan pentingnya ASI

Sekian dari kami, maaf banget masih banyak kekurangan disana sini. Tapi

semoga tetep bisa memberi manfaat. Amien.

9

ANALISIS DESKRIPTIF, PENYAJIAN DATA, DAN MODIFIKASI

DATA

by: Noor Shabrina dan NS

(double NS) (combo NS)

As usual sebelum memulai segala sesuatunya baca dulu

BISMILLAH!!!!!!

Materinya simpel niiih temen2 dibuat gampang aja pokonya, langsung

mulai aja ya:)

Perlunya analisis dan penyajian data

kenapa sebenernya perlu dianalisis dan disajikan datanya? jawabannya

adalah

- data kasar sulit untuk dimengerti, jadi maksudnya data kasar itu masih

berantakan datanya.

-bentuk penyajian yang jelas berguna untuk perbandingan dua

kelompok atau populasi, nah ini gini kalo datanya udah tersusun dengan

rapih lebih mudah data tersebut dibandingin yang satu dengan yang

lain.

Tujuan analisis dan penyajian data

UTAMAnya tujuan analisis dan penyajian data ini sebenernya, supaya

data yang telah kita kumpulkan bisa dimaknai. Selanjutnya untuk ini :

Dapat mengidentifikasi frekuensi kejadian penyakit

Mengetahui penyebaran kasus dalam populasi, contohnya:

penyebaran kasus DBD pada daerah tangerang selatan.

Mengetahui trend / kecenderungan kasus dari waktu ke waktu ,

contohnya: kasus DBD akan meningkat tinggi pada bulan Agustus.

Metode analisis untuk satu variable

Data angka dari satu variabel (disebut univariate) dapat digambarkan

secara statistik dengan:

Tabel

Ukuran central tendency / ukuran pemusatan, nah maksudnya itu

ukuran yang mewakili ukuran lain contohnya mean, median, modus

gituuu.

Ukuran variasi, kalo ini contohnya standart defiacy.

Grafik

Ada istilah agregate artinya kumpulan angka, 2 angka aja udah

termasuk agregat. Kalo udah ada agregat ini baru bisa cari Mean.

Penyajian dalam bentuk tabel

Tujuan:

Menyajikan suatu agregate dari data-data numerik di dalam suatu

bentuk tabel, dimana data-data disusun dalam baris dan kolom

sedemikian rupa sehingga dapat memberikan perbandingan-

perbandingan.

Bagian-bagian dalam tabel:

Judul (a title), biasanya diatas kalo tabel

Judul baris

Judul Kolom

Body, ini maksudnya badan tabel tempat kita menulis itu loh

Total, hm itu mean total kolom atau total baris

Nomor Tabel

Foot Note

Sumber data (source)

kalo ditabel itu 1 kotak = 1 cell

Bagian-bagian tabel niiih :

(JUDUL TABEL)

JUDUL BARIS TOTAL

KOLOM

TOTAL BARIS GRAND

TOTAL

10

Foot Notes :

Sumber Data :

Penjelasannya !!!!!

Judul

Biasanya ditempatkan di atas tabel, harus jelas, singkat, dan

lengkap

Judul yang baik akan menjawab: what, when, dan where

Judul Baris

Kolom paling kiri, termasuk kepala kolom tersebut

Stub memberi suatu keterangan/penjelasan secara terperinci

tentang gambaran pada tiap baris dan badan tabel

Judul Kolom

Ini termasuk kepala kolom. Box head memberi

keterangan/penjelasan secara terperinci tentang gambaran

tiap kolom dari badan tabel

Body (badan tabel)

Terdiri atas kolom-kolom dan hanya berisi angka-angka

Teknik membuat tabel :

Yang harus diperhatiin!!!

Judul

Apakah tabel telah memiliki judul ?

Apakah judul sudah menggambarkan isi tabel, termasuk

subyek, orang, tempat dan waktu ?

Apakah judul tabel telah didahului oleh Tabel # (apa gitu

misalnya kan banyak jenis tabel) ?

Baris dan kolom

Apakah tiap baris dan kolom telah memiliki judul yang jelas

?

Apakah satuan ukuran telah dicantumkan ?

Apakah katagori yang digunakan sesuai dengan data ?

Apakah jumlah total baris dan kolom telah ada

Catatan kaki

Apakah tiap kode, singkatan dan simbol telah dijelaskan ?

Apakah semua eksklusi telah dijelaskan ?

Jika data bukan data primer, apakah sumber data telah

dicantumkan ?

Tingka

t

Ekono

mi

Jumlah Kematian

Jumlah

Ditolong

dokter

Ditolong

B

i

d

a

n

Lain-

l

a

i

n

Di

R

S

Bukan Di

R

S

Renda

h

5

0

7

5

1

5

0

2

0

0

4

7

5

TInggi 2

5

2

5

1

0

0

1

5

0

3

0

0

Jumlah 7

5

1

0

0

2

5

0

3

5

0

7

7

5

11

Jenis-Jenis Tabel :

Tabel Induk (Master/General Table)

Table Silang

Tabel distribusi frekuensi:

Tabel distribusi frekuensi relatif

Tabel distribusi frekuensi kumulatif

I. Tabel Induk

merupakan tabel yang menyajikan Informasi yang tersedia secara

terperinci, sehingga pembaca dapat memperoleh setiap informasi

yang diinginkan. Nah dibawah ini contohnya!

Tabel 1. Penggolongan Kematian Ibu menurut Tingkat Ekonomi,

tempat melahirkan, dan penolong kelahiran di Kota X, 2002

II. Tabel Silang

merupakan tabel untuk menyajikan penemuan seringkas dan

seefektif mungkin, jadi kenapa dibilang tabel silang karena cara

bacanya itu nyilang, oke biar kebanyang liat contoh tabelnya ya.

Tabel 2. Kelahiran hidup dan mati menurut penolong

persalinan di Kab. A, tahun 2002

Penolong

persalin

an

Kelahiran

Total Mati Hidup

Bidan 20 600 620

Dukun 70 1000 1070

Total 90 1600 1690

III. Tabel Distribusi Frekuensi

jadi tabel ini bersifat menggambarkan dalam bentuk presentase.

Tabel 3. Berat Badan Bayi Pengunjung Puskesmas X,Bulan Mei 2005

IV. Tabel dengan 2 variabel

Jadi variable yang pertama itu = umur, variable yang kedua =

jumlah kasus oleh seks.

Berat Badan (kg) Jumlah Bayi Persentase

3,0 – 3,9

4,0 – 4,9

5,0 – 5,9

6,0 – 6,9

7,0 – 8,0

2

7

10

5

1

8

28

40

20

4

Jumlah 25 100

12

UUkuran pemusatan untuk data kontinyu

1. Rata-rata/MEAN

contohnya: Rata-rata umur mahasiswa 19 tahun. Jadi yang

dimaksud rata-rata(mean) itu adalah berkisar atau sekitar.

-kelebihan dari mean : melibatkan semua data

-kekurangan dari mean: nilai ekstrim sangat mempengaruhi nilai

mean, oleh karena itu mean tidak dapat digunakan apabila

ditemukan nilai ekstrim karena akan mengacaukan hasil dan

mempengaruhi yang lain, sehingga bisa terjadi bias informasi.

contohnya :

MEAN = 120 + 80 + 90 + 110 + 95 = 99

5

2. Nilai Tengah/ MEDIAN

Lebih aman untuk menggambarkan semua data, karena tidak

terlalu terperpengaruh oleh nilai ekstrim. Nilai tengah dapat

ditemukan setelah data diurutkan/ array dari yang terkecil hingga

yang terbesar.

13

ATAU

3. MODUS

berasal dari kata mode yang artinya muncul dimana2, jadi modus

itu adalah nilai yang paling sering muncul. Kelebihannya tidak

terpengaruh oleh nilai ekstrim.

Contoh :

10 11 11 11 12 13

Nilai modus adalah : 11 3 kali muncul

4. VARIANS

merupakan variasi setiap nilai pengamatan dengan nilai rata-

ratanya, untuk mengukur seberapa besar variasi dalam agregat.

Kemudian dapat diketahui data cenderung homogen atau

heterogen.

5. STANDAR DEVIASI

Merupakan akar dari Varians

ini dia contoh cara menghitungnya masih sama dengan soal MEAN

tadi :

MEAN = 99 (kalo lupa liat yang diMean td ya) -siap2 lihat rumus varians!! lalu sesuaikan dengan ini

-lihat baik-baik tahapannya ya :) ini sudah berurutan kok cara

menghitungnyaaa.

14

SELANJUTNYA DIDAPATKAN NILAI VARIANS DAN

STANDAR DEVIANSI (jangan lupa standar deviasi merupakan

nilai varians yang diakarkan!!!!)

NEXT ke GRAFIK!!!!!

GGrafik

Teknik membuat grafik ituuuu:

JJudul

pApakah grafik telah memiliki judul ?

AApakah judul sudah menggambarkan isi grafik, termasuk

subyek, orang, tempat dan waktu ?

AApakah judul grafik telah didahului oleh Grafik # ?

AAksis (it mean sumbu)

AApakah tiap aksis sudah diberi label dengan singkat dan

jelas ?

AApakah satuan ukuran telah dijelaskan pada label aksis?

AAksis (lanjutan)

AApakah skala aksis sudah jelas ?

Apakah skala aksis sesuai dengan data yang ada ?

Apakah sumbu y mulai dari nol ?

Plotting data

Apakah data telah di-plot secara jelas ?

Jika ada 2 atau lebih kelompok data, apakah

perbedaan kelompok cukup terlihat jelas ?

Apakah tiap kelompok data sudah diberi

label ?

OYA!!! Jenis data ada 2:

Kualitatif = Kategorik, contohnya: agama, pendidikan, pekerjaan

tidak menggunakan mean menghitungnya biasanya digunakan

presentase

Kuantitatif = Numerik, contohnya: umur, tinggi berat badan.

1. Grafik: Histogram

-mulainya harus dari 0

-batangnya nyambung

-hanya untuk data numerik(kuantitatif)

15

Dipergunakan untuk menyajikan suatu distribusi frekuensi

dari data yang kontinue

Langkah-langkah:

1. Membuat batas kelas yang sebenarnya (real limit) untuk

tiap-tiap kelas interval. Contoh:

Kelas interval f real limit

13 –15 4 12,5 – 15,5

10 – 12 8 9,5 – 12,5

7 – 9 9 6,5 – 9,5

2. Kelas interval digambarkan dengan sumbu horizontal dan

frekuensi dengan sumbu vertical. Setiap kelas digambarkan

dalam bentuk bar vertical

3. Kelas terendah digambarkan paling kiri pada sumbu

horizontal

4. Skala frekuensi harus dimulai dengan angka 0

5. Untuk data tidak berkelompok, setiap nilai harus

dianggap sebagai interval

2. Grafik: Poligon Intinya : berasal dari histogram yang diambil titik tengahnya kemudian dihubungkan.

Dipergunakan untuk menyajikan suatu distribusi frekuensi dari data yang kontinue

Permukaan area frekuensi poligon sama luasnya dengan histogram Dipergunakan untuk membandingkan sejumlah distribusi frekuensi

pada sebuah gambar Langkah-lamgkah:

-Membuat titik-titik tengah kelas interval yang berada pada bagian atas bar histogram. Kemudian titik ini dihubungkan membentuk garis yang disebut frekuensi poligon -Frekuensi poligon harus tertutup di kedua ujungnya, sebab merupakan area diagram dan harus sama luasnya dengan bar histogram.

0

10

20

30

40

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

Pe

rse

n

Umur (tahun)

Distribusi Umur Ibu, Kabupaten X, Tahun 2005

16

3. Grafik: Diagram Batang Simpelnya : diagram ini digunakan untum data kategorik/kualitatif, dan

batang terpisah tidak seperti histogram. Horizontal bar dan vertical bar yang akan dibuat tergantung pada

ruang yang tersedia untuk tiap-tiap bar tersebut Jenis: Single bar Multiple bar Component bar

Grafik: Batang dengan 1 komponen -berarti menjelaskan satu komponen kategorik saja dalam diagram tersebut.

Status Gizi Balita di Kabupaten X Tahun 2002

Grafik: Batang dengan beberapa komponen

-berarti ingin menjelaskan berbagai macam hal berdasarkan

satu grafik tersebut.

02468

10121416

Baik Sedang Kurang Buruk

Pro

sen

tase

Status Gizi

17

4. Grafik: Lingkaran

-digunakan untuk menyajikan data numerik yang presentasenya

genap 100%.

5. Grafik: Diagram Tebar/ Scatter Diagram

Dipergunakan untuk menyajikan sepasang pengamatan (paired

observation) dari 2 variabel (atau 2 pasangan data) untuk

memperlihatkan ada atau tidak adanya hubungan antara dua

variabel

Tiap pasang pengamatan pada suatu individu disajikan sebagai

sebuah data diagram

Skala vertical pada scater tidak perlu dimulai dari 0, sebab bukan

skala frekuensi.

Cara membacanya garis linear/parabolik/eksponensial dengan

melihat sebaran titiknya

0

50

100

Cirebon Cianjur Lebak Tangerang

Pe

rse

nCakupan Pemeriksaan Kehamilan di

Jawa Barat 2001

Pernah periksa Periksa >= 4 kali

6,8%

11,7%

17,1%

64,4%

Status Gizi Balita Di Kota Y Tahun 2003

Baik

18

6. Grafik: Garis

- grafik ini menunjukan trend dari naik turunnya suatu kasus.

contohnya:

alhamdulillah finally finish!!!!!!!!!!

maaf ya teman2 hanya ini seadanya soalnya gak ada dibuku

metodologi riset, ngerjainnya cuma 3jam tengah malem gak ada internet

pula. semoga bermanfaat semoga ujiannya dimudahkan dan semoga ilmu

yang kita dapatkan ini akan bermanfaat. amin 0:)

thankyou :)

Woi woi belom finish, masih ada tentir gw. Awas aj klo pada g baca

huh.

Beginning salary

100000800006000040000200000

Cu

rrent sala

ry

140000

120000

100000

80000

60000

40000

20000

0

19

Di sini gw mau bahas modifikasi data yg latihan bareng bu catur itu...

baca ya, nanti untuk tante octafika jangan senyum2 sendiri yaa, nanti

kak aji nya g suka klo lo kayak gitu wkwkwk.

MODIFIKASI DATA 1. Buka file latihan bu catur yg latihan.sav itu

2. Ke variable view

3. Sekarang kita mau mengelompokkan data berdasarkan kategori

umur, jd ada 3 kategori yaitu <20 tahun, 20 – 30 tahun, >30 tahun

(ini hanya contoh, klo kalian mau utak-atik angka kategorinya juga

boleh)

4. Transform Recode into different variables

5. Pilih umur responden, klik panah biru untuk menginput variabel

tersebut

6. Beri nama variabel yang baru di output variable : name. Ingat! No

space, please. Dan juga Nama variabel yang baru harus beda dari

yang pertama karena tidak boleh ada 2 variabel yang sama di 1

data. Abis itu klik change

20

7. Klik old and new values

8. Tampilannya jadi kayak gini nih :

21

9. Abis itu pertama isi Range, LOWEST through value dari nilai di

bawah 20 tahun, 20 tahun g termasuk ya. >20 tahun berarti 19 kan?

Isi 19 deh. Contoh lainnya Klo misalnya kategori umurnya itu yang

paling rendah >15 tahun, berarti isinya 14 ya. Klo >10 berarti 9

tahun. Trus valuenya diisi angka 1 buat nunjukin klo yang angka

itu data2 yang umurnya di bawah 20 tahun

10. Klik add, nanti jadi kayak gini :

11. Setelah itu masukkan kategori umur yang lain, yaitu 20-30 tahun.

Di Range 20, through 30, dan value 2, trus klik add.

22

12. Hasil :

13. Kategori umur yang terakhir nih. Umur para tetua, yaitu >30 tahun

(pangil tante octa yuk, tante, tante, tanteeeeeeeeeeeeeeeee). Isi

angka 31 (knp 31? Kan dia di atas 30, 30 itu g termasuk hitungan)

di range, value through HIGHEST, trus klik add.

23

14. Hasilnya kayak gini, trus klik continue :

15. Nanti jadi kayak yg di bawah, trus klik ok

24

16. Lihat di data view udh ada belum kategori umur yg td kita buat.

Klo udh ada berarti GOOD JOB! ^^b

17. Caaaaappppppppeeeeeekkkk.... tentirnya pegel nih jarinya bolak-

balik spss trus word balik ke spss trus word... istirahat bentar

yeee... istirahatnya dengerin wiro sableng okeeee???

18. Sekarang kita mau bikin perhitungan yang pke pengurangan

penjumlahan bla bla bla gituu... (perhitungan matematik). Nah

contohnya kita mau bikin rata-rata hb1 dan hb2, bikin nama

variabel baru, contohnya klo gw hb212 (kampak naga geni 212

senjata pamungkasnya wiro sableng yg hebat yg siap membasmi

orang2 jahat!). Inget! Bikin nama variabel no space, please.

19. Klik transform compute variable

20. Nanti jadi kayak gini :

25

21. Isi target variable dengan nama variable yg udh kita cari

22. Kan ada kotak yg namanya numeric exspression tuh, gunanya buat

menuliskan rumus untuk menghitung nilai yang baru pada target

variable. Nah di kotak itu ketik (hb1 + hb2)/2 , caranya input hb

pengukuran bayi 1 dan hb pengkuran bayi 2. Setelah selesai klik

ok.

26

23. Tararararrararateng teng teng , hasilnya :

24. Nah yg diatas kan membuat variabel baru berdasarkan perhitungan

numerik, sekarang kita mau membuat variabel baru berdasarkan

kondisi tertentu (if)

25. Misalnya nih ya, kita pke contoh bu catur aja deh biar gampang, jd

di data ada variabel umur ma variabel kerja. Nah kita mau buat

variabel baru yang berhubungan dengan 2 variabel tersebut. Nama

variabelnya coba dipikirkan dulu deh... klo gw sih nama

variabelnya sintogendeng kekeke. Untuk sintogendeng tinggi

kodenya 1, untuk sintogendeng rendah kodenya 2. Kok ada 2 gitu

sih? Jd bingung.... sebenernya mungkin tentirnya doang yg

bingung, tp setelah bertapa di goa sanggreng akhirnya ngerti :D jd

ada 2 itu karena kita kan mau buat variabel baru berdasarkan suatu

kondisi, makanya kondisinya di sini kita buat 2, ada kondisi tinggi

ma kondisi rendah. Oh iya ingat, klo mau bikin nama variabel : no

space, please.

26. Nah sintogendeng tinggi itu maksudnya ada data responden yang

umurnya di atas 30 tahun (tante octafika hairlina L. ) dan dia itu g

kerja. Selain dari kondisi itu berarti sintogendeng rendah.

27. Sekarang langkah pertama adalah : transform compute variable

27

28. Data yg tadi kita masukkan dihapus dulu ya, trus kita ganti target

variable nya jd sintogendeng trus di numerik exspression kita

masukkan angka 2, trus klik ok.

29. Hasilnya jadi seperti ini wahai para anak buah mahesa binarawa

(tadinya namanya surya ali, cuman diubah namanya jd mahesa

binarawa oleh gurunya, yaitu si tapak gajah, kata si tapak gajah ke

mahesa binarawa tuh kayak gini “sebarkan kejahatan di muka bumi

ini, tebas orang2 yang menentangmu huahahahaha”)

28

Liat deh itu semuanya angkanya 2 kan? Klo kayak di atas berarti

udh bener

30. Nah sekarang ke transform compute variable. Trus target

variablenya biarin aja, yang diganti numeric exspression nya

ketik angka 1, trus abis itu klik if

31. Tampilannya jadi kayak gini :

29

32. Trus pilih include if case satisfies condition

33. Trus di kotak option include nya input data umur >30 & kerja = 0

30

34. Klik continue

35. Ntar jd kayak gini, trus pilih ok

31

36. Nah abis pilih continue bakal keluar dialog box, trus pilih ok yaa

37. Nah, hasilnyaaaaaa.... tararararara teng teng teng

32

Lihat ada yang berubah kan angka di selnya jadi 1? Klo kayak gini

berarti udh bener kalian, wahai para brewok dari goa sanggreng

38. Nah sekarang, nilam sari (anaknya kalimundir, FYI kalimundir itu

anak buahnya mahesa binarawa) kita mau milih data yaa. Misalnya

nih, pke contoh bu catur lagi aja ya biar gampang, kita mau milih

data ibu yang tidak memberi asi ekslusif. Pertama data select

cases

39. Pilih if condition is satisfied, klik if

33

40. Input asi ekslusif (eksklu) = 1 . klik continue

41. Nah sekarang, di kotak outputnya kan ada filter bla bla bla, copy

bla bla, delete bla bla. Nah kita pilih filter out unselected cases,

biar data yang g keseleksi itu cuman dicoret aja. Klo pilih yang

delete bla bla bla, nanti data yang g keseleksi malah keapus.

Biasanya kita pke filter itu. Habis pilih filter itu, klik ok.

34

42. And.... ciaaattt... pukulan kelabang hijau!!!! Hasilnya .... ciat ciat

ciaattt... !!!

Lihat kan, data yang ga kita mau cuman kecoret doang nomornya.

Nah dengan dikeluarkannya pukulan kelabang hijau maka

berakhirlah tentir ini. Kalian pasti tau kan siapa yang bikin tentir

ini? Kekeke... oke deh sampai jumpa di lain waktu! Salam 212 !

Wassalamualaikum wr. wb.

Daftar Pustaka

Slide Bu Catur

Wiro Sableng Episode 1

35

Tentir Kulah

Design Cross Sectional

By : Arif Syafa’at & Rakha Faturrahman

Corrected by : Zulfikar

Sebelum kita memulai Tentir hari ini, sebaiknya kita ucapkan

Dikarenakan segala sesuatu yang bermanfaat bagi kita akan

menjadi lebih baik dan maksimal hasilnya di hari esok. Dan tidaklah lupa

untuk membaca do’a untuk mempermudah kita menerima serta

mengaplikasikan ilmu yang kita terima hari ini.

Baiklah langsung saja ke topik utama kita, yaitu “Design Cross

Sectional”. Nah, Teman-teman sebelum kita bersama-sama belajar

mengenai materi ini mari kita samakan persepsi kita bersama terlebih

dahulu mengenai materi ini.

Penelitian atau Scientific Research harus memiliki 4 standard aspek

yang penting didalamnya, yaitu :

Sistematic.

Empirical.

Controlled.

Critical investigation guided by theory and hypotheses.

Sesuai dengan penjelasan yang sebelumnya, untuk memulai sebuah

penelitian, kita memerlukan Design Penelitian Sebagai konsep

penelitian (Guide Line) dalam melakukan penelitian tersebut.

Design penelitian yang paling sederhana serta paling sering

digunakan yaitu Cross Sectional Design. Design penelitian masuk

kedalam aspek Metode. Dan, untuk memahami lebih lanjut tentang

Design Penelitian, sebaiknya kita pahami dulu konsep dasarnya.

36

Design Penelitian dalam pengertian yang luas mencakup berbagai hal yang

dilakukan oeneliti, mulai dari identifikasi masalah,rumusan

hipotesis,opsionalisasi hipotesis,cara pengumpulan data , sampai akhirnya

pada analisis data. Design penelitian mempunyai 2 kegunaan yang

penting yaitu :

1. Sarana bagi peneliti untuk memperoleh jawaban terhadap

pertanyaan penelitian.

2. Alat bagi peneliti untuk mengendalikan atau mengontrol atau

berbagai variabel yang berpengaruh atau yang brperan dalam suatu

penelitian.

Design Research dibagi menjadi 2 macam, yaitu :

A. Deskriptif

1. Design penelitian deskriptif Hanya mendeskripsikan

atau menggambarkan hasil dari penelitian (survey) tanpa

disertai proses analisa lebih lanjut kenapa hal tersebut bisa

terjadi. Sehingga pada design penelitian ini tidak diperlukan

adanya hipotesis. Contohnya seperti Penelitian mengenai

Prevalensi Hiperlipidemia pada pasien poliklinik internist. Hal

tersebut hanya akan menggambarkan angka prevalensinya saja

tanpa menganalisa kenapa prevalensinya dapat meningkat atau

bahkan menurun.

Design penelitian deskriptif juga dibagi menjadi 2 macam :

- Survey Cross Sectional

- Kualitatif, Case Report, dan Case Series

Cara kuantitatif Case Report ini merupakan penulisan

sebuah kasus yang dianggap menarik untuk diteliti.

Contohnya penyakit yang langka atau belum pernah diteliti

37

sebelumnya dan dilakukan dengan menggunakan tinjauan

literatur.

B. Analitikal

- Design penelitian ini disertai dengan proses penganalisaan

hubungan antar variabel yang diteliti. Contohnya yaitu pada kasus

sebelumnya yang mengenai prevalensi hiperlipidemia akan

muncul pernyataan “kenapa prevalensinya dapat tinggi atau

rendah?” untuk dianalisa hal – hal apa saja yang mampu

mempengaruhinya.

Design analitikal juga dibagi menjadi 2 cara, yaitu :

- Eksperimental

Cara ini disertai dengan adanya intervensi yang dilakukan untuk

mempengaruhi hasil yang didapat nantinya. Intervensi tersebut

dapat berupa :

Tindakan medis, seperti dilakukannya pemberian obat

yang tentunya akan mempengaruhi hasil dari hal yang

sedang diteliti.

Pemberian informasi atau pengetahuan melalui

penyebaran pamflet atau penyuluhan singkat yang

sedikit banyak akan menghasilkan perubahan sikap dari

sampel (manusia) yang akan mempengaruhi hasil dari

hal yang sedang diteliti.

Contoh intervensi pada kasus tukak lambung pada

siswa SMA yang mempuyai kebiasaan meminum

minuman soda.

- analisanya “kenapa sih kejadian tukak lambung itu

tinggi?”

- bentuk intervensinya mempengaruhi pemberian

konsumsi soda pada orang tersebut (misalnya A disuruh

minum 1 hari 1 liter, B 1 hari 5 liter, C 1hari 10 liter.

- Observational

Cara ini tidak melakukan intervensi seperti yang ada di

eksperimental dan metode ini hanya melakukan observasi saja

terhadap objek penelitiannya. Contohnya sama seperti kasus

tukak lambung tadi, namun hasil pertanyaannya nanti baru akan

dianalisa

Contoh metode yang menggunakan cara observasional :

Cohort

Case Control

Cross Sectional

Bila kita menggunakan metode observasional pada

penelitian kita juga harus menentukan mekanisme waktu

penelitiannya, yaitu :

38

a. Transversal Bila penelitian dilakukan dalam 1 X waktu

tertentu. Cth Cross Sectional.

b. Longitudinal Bila penelitian dilakukan dalam jangka

waktu tertentu. Cth Cohort dan Case Control.

Metode penelitian juga ada yang bersifat :

a. Retrospektif (Bila meniliti peristiwa yang telah terjadi)

b. Prospektif (Mengikuti subjek untuk meneliti peristiwa yang

belum terjadi)

Untuk mempermudah cara pola pikir temen – temen semua,

lihat gambar berikut ini

Desain Cross Sectional

Pengertian desain penelitian yang menganalisa hubungan antara

variabel independent (Faktor Risiko) dan variabel dependent

(Efek/Penyakit). Pada suatu saat tertentu, satu kali observasi tanpa

adanya tindak lanjut.

Ciri – ciri metode cross sectional Rasio Prevalensi

Langkah – langkah Desain Cross Sectional

Merumuskan pertanyaan penelitian dan hipotesis

39

Misalnya pertanyaan penelitian yang akan dijawab adalah

apakah terdapat hubungan antara tingkat pendidikan orang tua

degan kejadian enurisi pada anaknya.

Mengidentifikasi variabel independent dan dependent

Menetapkan subjek penelitian (populasi terjangkau)

Melaksanakan pengukuran HARUS sesuai dengan definisi

operasional definisi yang harus dibuat sangat jelas yang

dijadikan indikator saat penelitian. Cth : yang dinamakan

“kebiasaan minum soda” itu apa? Bisa aspek frekuensi minum

sodanya atau waktu mengkonsumsi sodanya pada pagi hari,

siang hari, atau malah hari ataupun sebelum atau sesudah

makan.

Melakukan analisa

Kelebihan dan Kekurangan Cross Sectional Design

- Kelebihan

Sampel bisa menggunakan populasi umum (bukan hanya

pasien).

Paling banyak dan sering digunakan, relatif mudah, murah,

serta hasilnya cepat.

Dapat meneliti banyak variabel sekaligus.

Jarang loss to follow-up atau drop out.

Dapat menjadi tahapan awal Cohort atau Eksperimental.

- Kekurangan

Sulit menemukan mana sebab dan mana akibat karena

dilakukannya secara bersamaan.

Lebih banyak menjaring subjek dengan masa penyakit yang

panjang.

Sampel lebih banyak terutama bila variabel yang diteliti

banyak.

Tidak menggambarkan perjalanan penyakit, insiden,

maupun prognosis.

Tidak sesuai untuk kasus yang jarang, cth kanker lambung.

Bias karena hanya diobservasi pada kurun waktu tertentu.

40

Statistical Inferences

By Ahmad Fahmi dan Irvan

Temen2, untuk materi inferensi ini enaknya langsung baca buku

yang dari dr. Zaki, pendek kok, mulai halaman 12- 27. Sedikit

masalahnya adalah di slide

dr. Zaki ada beberapa materi yg gada di buku, contonya statistical

distribution.

41

dr. Zaki ada beberapa materi yg gada di buku, contonya

statistical distribution.

Tulisan ini cuma kaya simple review aja.

Bismillahirrahmanirrahim.

Apa itu statistical inference ?

Proses membuat perkiraan (guesses) mengenai kebenaran

yang datanya didapat dari sampel.

Konsepnya gimana ??

Generalisasi sampel ke populasi dengan tingkat kepastian

yang terukur

Cara membuat inference ?

1. Tes hipotesis utk peroleh nilai p

2. Melakukan Estimasi parameter

2 Istilah yang ada:

- Interval Kepercayaan (IK)

- Point estimation (P)

TES HIPOTESIS UNUK MEMPEROLEH NILAI p

Langsung ke Contoh aja : (Buku Sastroaasmoro, hal. 17)

Pada uji klinis untuk membandingkan apakah obat baru

Alebih efektif ketimbang obat standar B utk pengobatan

penyakit X diperoleh hasil berikut. Dari 50 pasien yang

dikasih obat A, 40 pasien sembuh, sedangkan 52 pasien yang

dikasih obat B 30 sembuh.

Buat table dulu

Sembuh Tidak

sembuh

jumlah

Obat A 40 a b 10 50

Obat B 30c d 22 52

jumlah 70 32 72

42

Langkah Uji Hipotesis

1. Tentukan hipotesis nol. H0 : A = B (obat A dan B sama

efekifnya untuk pengobatan penyakit X)

2. Tentukan hipoesis alternatif. Ha : A ≠ B (obat Adan B tidak

sama efektifnya untuk pengobatan penyakit X)

3. Tentukan uji hipotesis. karena datanya nominal maka

digunakan uji ? X2

4. Kemudian mencari nilai expected untuk mencari nilai X2

.

kemudian bila df (degree of freedom) = 1, uji 2 arah ,maka

akan diperoleh p<0,05.

Dari hasil p adalah < 0,05 maka dapat diasumsikan bahwa

H0 benar.

Menurut buku sudigdo bila nilai p = 0,05 atau kurang dari

0,05 secara statika dapat dikatakan bermakna.

Fungsi nilai p secara umum : memberikan besarna peluang

untuk mendapatkan hasi yang diobservasi bila Hipotesis 0

benar.

Mencari estimasi parameter dengan menghitung interval

kepercayaaan/interval estimation

interval kepercayaan = membuat rentang nilai kepercaan

pada populasi dengan dasar 1 nilai yang diperoleh dari

sampel yang mewakli populasi tersebut.

Estimasi parameter ini melibatkan paremeter dan statistiic

Statistic = data berupa angka yang didapatkan dari

observasi, pengukuran, pengukuran dan intervensi yang

dialakukan pada sampel.

Kalau parameter = nilai-nilaipada populasi yang berkaitan

dengan statistik.

Perbedaan statistik dengan parameter

Parameters

Statistics

Source population sampel

Calculated? No Yes

Constants? Yes No

Examples μ, σ, p psx ˆ,,

Untuk mencari estimasi parameter menggunakan

Parameter = Statistic ± its error

Kalau di buku biasanya rumusnya interval keprcayaan

𝑰𝑲 = 𝑷 ± (𝐙𝛂 𝑿 𝑺𝑬)

43

Ket : P:point estimated yang diperoleh dari sampel (dapat

beruparerata, proporsi, perbeaan proporsi, perbedaan

rerata)

Zα; deviat baku normal untuk a

Nilai IK dipilih sesuai IK yang diinginkan,jika..

K95% maka a =0,05% sehingga Zα = 1,96

Lebih mudahnya kita lihat tabel dibawah ini

Confidence Level

Z value

80%

1.28

90% 1.645

95% 1.96

98% 2.33

99% 2.58

99.8% 3.08

99.9% 3.27

Interval kepercayaan yang umumnya digunakan 90%, 95%

,99%

SE; standart error, nilainya berbeda untuk setiap statiska

SE Quanitative variabel kalau dibuku sudigdo mirip dengan

SE pada rerata tunngal

hasil grafik IK didapatkan

Dan dari grafik dapat kita artikan

“bila tingkat kesalahan (a) lebih kecil, maka rentang

nilai IK makin lebar sehinnga perkiraan menjadi lebih ragu2,

Dan bila menginginkan tingkat kesalahan (a) lebih kecil

dengan rentang nilai IK yang lebih sempit untuk

44

mendapatkan perkiraan yang lebih tepat ,maka yang harus

diperbanyak adalah sampel.”

Sampling Distribution : distribusi statistic melalui jumlah

sampel yang unlimited .. ??

Fungsi Interval Kepercayaan?

- Memberi rentang nilai yang rasional untuk parameter

populasi

- Memberi ketelitian dalam melakukan estimasi. (Jika

variabilitas sampel tinggi, maka IK akan menjadi luas

untuk menggambarkan ketidakpastian obseervasi)

- Memberi makna statistik (Jika IK95% tidak

menyebrang nilai nol, maka IK tersebut bermakna pada

.05)

Kelebihan IK dibanding nilai p ?

1. Dapat dihitung pada analitik dan deskriptif.

Nilai p dapat dihitung hanya pada penelitian apa

? analitik

2. IK menunjukkan arah dan besaran perbedaan

antarkelompok.

Nilai p menunjukkan? Besarnya kemungkinan

memperoleh hasil berdasar peluang bila

hipotesis 0 benar.

3. Nilai IK secara tidak langsung memberi informasi nilai

p.

45

Jika IK utk perbedaan tidak mencakup angka 0

maka nilai p lebih kecil dari tingkat kemaknaan

yang dipilih

Jika IK utk perbandingan tdk mencakup angka

1, maka nilai p lebih kecil dari tingkat

kemaknaan yang dipilih.

Simpulan

- Penelitian selalu dilakukan pada? Sampel

- Dari sampel diperoleh nilai yang disebut? Statistic

- Kalau statistika apa? Ilmu yang mempelajari statistic

- Statistic akan digeneralisasi ke populasi sebagai ?

Parameter

- 2 cara inferensi hasil penelitian?

Uji Hipotesis dan Interval Kepercayaan

- Nilai p menunjukan? peluang untuk memperoleh hasil

yang diobservasi jika H0 benar

- IK menunjukkan? Estimasi rentang nilai pada populasi

yang dihitung dengan 1 nilai yang diperoleh pada

sampel

- Nilai p sebesar 0,05 (uji 2 arah) setara dengan IK ?

IK95%

- IK beda proporsi dan beda rerata simetris terhadap?

Point Estimate

- IK utk perbandingan, apa aja ? IK utk resiko relative

dan IK utk rasio odds. Keadaan 2 IK ini terhadap point

estimate : asimetris

IK yg mencakup angka 1 pajanan yg diteliti

bukan penyebab/factor resiko

IK yang tdk mencakup angka 1 uji hipotesis

akan memberi nilai p yang bermakna

Bagi klinikus, nilai …. Memberi informasi lebih banyak

disbanding nilai … , karena…………. Jawab(IK, p,

menunjukkan arah dan besaran resiko)

Terima kasih. maaf banyak banget yang kurang.

46

CASE-CONTROL

By Irma Sari dan Fiizhda Baqarizky

Assalamualaikum teman-teman, apa kabarnya? Walaupun

kurang baik, tapi harus belajar dong. Yuk sekarang kita belajar

tentang case control :D Siapin fisik, mental dan jangan lupa

makanan+minuman!

Baca bismillah dulu ya!

Sebelumnya, coba lihat bagan ini.

Perhatikan bagian observasional. Kalo menurut slide dr.Hari

sih observasional itu dibagi 2, ada deskriptif dan analitik.

Bedanya apa sih?

DESKRIPTIF ANALITIK

1 kelompok studi Penelitian yang menganalisis

hubungan antara suatu faktor

dengan faktor lainnya

Mengukur

insidensi/prevalensi

Membandingkan risiko

terkena penyakit minimal

pada dua kelompok

Menggambarkan distribusi

penyakit menurut variable

tempat, orang dan waktu

Berusaha menemukan

penyebab dengan

membandingkan 2 hal dasar

yang ada pada suatu masalah

penyakit / kesehatan

Tidak ada hipotesis

Sejauh ini ngerti kan? Nah skrg kita bahas CASE CONTROL

ya. Dia tuh masuk di metode yang mana sih? Yap bener! Case-

control itu masuk ke dalam metode Analitik. Kenapa bisa

masuk di analitik? Soalnya, case-control itu penelitian

epidemiologi yang mempelajari hubungan antara paparan

(faktor penelitian) dan penyakit, dengan cara membandingkan

kelompok kasus dan kelompok kontrol berdasarkan status

paparannya.

Udah ngerti kan maksudnya kelompok kasus dan kelompok

kontrol itu apa? Belum ngerti? Jadi gini loh, kasus itu

maksudnya kita mengidentifikasi pasien dengan efek/penyakit

tertentu. Kalo kontrol itu kita mengidentifikasi pasien tanpa

efek/penyakit tertentu.

Case-control itu sifatnya retrospektif. Retrospektif itu artinya

melihat suatu kejadian ke arah belakang. Contohnya: Misalnya

di satu daerah, ada 10 orang kena kanker paru karena

merokok dan 10 orang lainnya ga kena. Terus kalian mau teliti

pake case-control, nah kalian harus ngeliat riwayat perjalanan

penyakit kanker paru pada 10 orang yang merokok tersebut

abis itu dibandingin sama yang ga kena penyakit kanker paru.

Mudeng ga?

47

Biar lebih mantep, dikasih deh skema nya.

Menurut slide dr.Hari, case-control itu punya karakteristik loh.

Sebenernya ini lebih memperjelas lagi dari penjelasan2 di atas.

KARAKTERISTIK CASE-CONTROL

Penelitian observasional yang bersifat RETROSPEKTIF

Ada kelompok kasus dan kelompok kontrol

Kelompok kontrol untuk memperkuat ada tidaknya

hubungan sebab-akibat

Ada hipotesis yg akan diuji secara statistik

Kelompok kontrol punya risiko terpajan yang sama dengan

kelompok kasus

Perhitungannya dengan Ratio Odds (untuk perkiraan saja)

Metode case-control ini bagus banget loh buat penelitian kasus

kesehatan yang jarang muncul. Kalo kata dr.hari misalnya

tumor pada daun telinga. Soalnya dia itu bisa mencari faktor

resiko dari kejadian yang sudah terjadi.

LANGKAH-LANGKAH PADA PENELITIAN CASE

CONTROL

Kalo udah tau konsepnya, sekarang kita belajar langkah2nya

pas kita nyoba penelitian pake metode case-control ya!

1. Merumuskan pertanyaan penelitian & hipotesis

Kalo mau meneliti masa iya ga bikin pertanyaan? Kalo

ada pertanyaan, masa iya ga ada jawaban? Hehehe

intinya kita bikin pertanyaan berkaitan dengan kasus

yang mau kita teliti.

Contoh deh, “Apakah terdapat hubungan antara

obesitas dengan arterosklerosis?”

Mau contoh hipotesis juga?

Contoh: “Terdapat hubungan antara konsumsi

makanan berlemak dengan obesitas. Arterosklerosis

lebih sering terjadi pada orang yang obesitas

dibanding orang yang tidak obesitas.”

2. Identifikasi variable penelitian

Hampir sama kok kaya metode yang lainnya, kita harus

nentuin variable penelitiannya. Ada 2 kan, apa aja

coba?

a. Variable Independent: Faktor risiko/penyebab dari

efek

b. Variable Dependent: Efeknya

Jangan lupa ya tentuin juga definisi operasionalnya dan

harus jelas. Udah paham banget kan gimana? Nih,

misalnya kalian mau meneliti tentang “Hubungan

Obesitas dengan Prevalensi Arterosklerosis di Desa A”

Nah! Yang menjadi definisi operasionalnya itu adalah

yang termasuk kategori obesitas yaitu yg IMT nya > 30.

Kalo di slide dr.Hari (ini katanya bisa ditanya loh di

ujian), bagian ini dinamain Instrumen Penelitian. Hal

48

ini dilakukan untuk validasi data, supaya data penelitian

kita valid. Biar valid, kita harus menentukan:

1. Variable = Yang akan kita teliti. Ini kan yang kita

jelasin di atas tadi. Ngerti kan?

2. Parameter = Nilai/ukuran variable yang dinyatakan

sebagai data dng skala numerik/kategori. Co: Yang

disebut hipertensi adalah yang sistol/diastol nya

diatas 140/90.

3. Indikator = Sama kaya definisi operasional

Pemilihan Instrumen

Biar makin mantap, pemilihan instrumen ada aturannya

loh, ini nih:

a. Validitas: Mengukur apa yang harus di ukur

b. Feasibilitas: Mengukur menggunakan peralatan

yang sesuai dengan apa yang ingin di ukur. Co:

Penelitian tentang obesitas dengan DM, dikatakan

obesitas apabila lingkar pinggangnya lebih dari X

cm. Nah kita mengukur lingkar pinggang orang

obesitas menggunakan meteran (cm) bukan pakai

tali rapia.

Metode Pemilihan Instrumen:

- Akurasi: Tingkat Ketelitian

Dibagi menjadi 2, yaitu: a. Sensitivitas

Kemampuan deteksi. Co: Alat pendeteksi semut.

Alat punya dr.Hari itu walaupun kepala semut

langsung bunyi, sedangkan punya temennya

minimal harus ada 3 semut dulu baru bisa bunyi.

Ngerti? b. Spesifisitas Kemampuan deteksi yang

lebih spesifik. Co: Masih dengan alat deteksi semut

yang sama. Alat punya dr.Hari tadi kan canggih

banget tuh kepala semut aja bisa terdeteksi, tapi

saking sensitiv nya cacing lewatpun bisa terdeteksi

juga. Kalo punya temennya dr.Hari, walaupun cuma

3 semut tapi ketika ada cacing lewat dia ga akan

bunyi.

- Presisi: Tingkat kelitian dimana variable bakalan

punya hasil pengukuran yang hampir sama apabila

dilakukan berulang. Jadi kalo ngukurnya

berulangkali hasilnya harus sama, minimal hampir

mendekati sama. Dia ini terdiri atas:

Presisi Instrumen: Subjek yang sama dan

diukurnya pada waktu yang berbeda. Misal, hari

ini kamu ditimbang BBnya 50kg, besok ketika

ditimbang lagi hasilnya jg 50kg.

Presisi Biologik: Pengukuran pada subjek yang

sama tp kondisi berbeda

Presisi Pengamat: Mengamati subjek yang

sama dengan pengamat yang sama pada

kondisi/waktu yang berbeda.

Presisi Antar Pengamat: Antar pengamat

harus punya presepsi yang sama.

- Realibilitas: Seberapa banyak pengukuran dapat

diulang untuk mendapatkan hasil yang sama.

- Repeatabilitas : Mendapatkan hasil yang sama saat

pengukuran yang sama dilakukan berulang

- Reprodusibilitas : Bisa diukur ulang setelah

interval waktu tertentu

49

3. Menentukan subjek penelitian

Ada 2 kategori dalam pemilihan subjek penelitian, yaitu

populasi terjangkau dan sample. Ibaratnya ada satu

gelas teh manis. Kita mau menguji seberapa manis teh

itu. Yang kita sebut dengan populasi terjangkau itu ya si

satu gelas teh manisnya, kalo sample nya itu satu

sendok teh manis yang mau kita coba. Ngerti kan?

Terus, kalo di case-control itu beda sendiri. Kan case

control ada kelompok kasus dan kontrol kan? (coba di

review lagi).

Kasus: Kita memilih sample dari populasi tapi dia

menderita suatu penyakit secara random (kata buku sih

cara random itu cara terbaiknya). Nah, biar lebih kece,

kita pakai kasus insidens (kasus baru). Soalnya kalo

kasus prevalensi (kasus baru+lama) kadang-kadang

suka tidak menggambarkan keadaan dalam populasi

karena penyakit yang lama waktu sakitnya itu singkat.

Kontrol: Nah kalo yang ini sample yang diambil harus

berasal dari populasi yang sama dengan kasus tapi dia

tidak mengalami suatu penyakit. Hal ini dilakukan

supaya kita bisa meneliti kesempatan untuk terpajan

faktor resiko pada orang yg ga mengalami penyakit.

Pemilihan sample itu ada seleksinya loh, cara

seleksinya gimana? Jadi dia harus dimasukkan ke

dalam kategori inklusi dan eksklusi. Kalo dari slide

dr.hari sih kriteria inklusi itu:

a. Karakteristik Klinis

Misalnya: Orang obesitas tapi ga kena DM atau

orang obesitas yang ga kena hipertensi.

b. Karakteristik Demografik

Misalnya: Orang obesitas yang kisaran umurnya >

45 tahun atau orang obesitas yang berjenis kelamin

laki-laki dan perempuan.

c. Karakteristik Geografi

Misalnya: Orang obesitas yang tinggalnya di

ciputat.

d. Karakteristik Waktu

Kriteria Eksklusi:

a. Kontraindikasi untuk Pengukuran

b. Masalah Etik

Bayi, anak-anak, dll.

c. Perlakuan Khusus

Lansia

d. Tidak Bersedia Berpartisipasi

Kriteria ini yang sangat penting. Gimana caranya

kita mau meneliti kalo sampelnya aja gamau

diteliti?

Selain itu, sampel juga bisa termasuk ke dalam kriteria

drop-out dan gabisa melanjutkan penelitian. Kok bisa?

Bisa dong kalo misalnya dia itu:

- Meninggal dunia, pulang paksa, tidak dapat

dihubungi, menolak melanjutkan penelitian

- Mengalami perburukan fungsi organ tubuh atau ada

komplikasi lain

- Tidak kooperatif selama penelitian

4. Menetapkan besar sample

Cara nentuin besar minimal jumlah sampel yang mau

kita pakai tuh gini loh teman-teman:

50

5. Melakukan pengukuran

Biasanya untuk pengukuran faktor risiko/orang yang

terpajan penyakit terjadi pada waktu yang lampau lebih

sering menggunakan data sekunder, contoh: rekam

medik, hasil laboratorium, dll. Atau bisa juga

melakukan anamnesis, hanya saja hasil yang didapatkan

kurang maksimal karena responden bisa saja lupa saat

kita tanya.

6. Menganalisis hasil penelitian

Menggunakan penentuan ratio odds. Cara ini tuh untuk

menilai seberapa besar peluang terkena pajanan pada

kasus dibanding kontrol. Gini loh caranya:

KASUS KONTROL JUMLAH

FAKTOR

RISIKO

(+)

A b a+b

FAKTOR

RISIKO (-)

C d c+d

JUMLAH a+c b+d a+b+c+d

Keterangan:

a = kasus yang mengalami pajanan

b = kontrol yang mengalami pajanan

c = kasus yang tidak mengalami pajanan

d = kontrol yang tidak mengalami pajanan

𝑅𝑂 = 𝑎 𝑥 𝑑

𝑏 𝑥 𝑐

Apabila nilai RO > 1 itu menunjukkan bahwa faktor

yang diteliti memang merupakan faktor risiko. Tapi apabila RO

< 1 atau mencakup angka 1 berarti bukan merupakan faktor

risiko.

KELEBIHAN CASE-CONTROL

1. Sifatnya relatif murah dan mudah

2. Tepat untuk meneliti penyakit yang jarang terjadi

3. Dapat meneliti pengaruh sejumlah paparan terhadap

penyakit

4. Cocok untuk penyakit dengan periode laten yang

panjang

KEKURANGAN CASE-CONTROL

1. Alur metodologi inferensi kausal yang bertentangan

dengan logika normal

2. Rawan terhadap bias

3. Tidak cocok untuk kelompok yang jarang terkena

pajanan

4. Tidak dapat menghitung laju insidensi

5. Validasi informasi yang diperoleh sulit dilakukan

6. Kelompok kasus dan kontrol dipilih dari dua populasi

yang terpisah

51

ALHAMDULILLAH!!!!!!!!! Tentirnya sudah selesai. Berakhir

sudah pelajaran case-control hari ini. Mudah-mudahan ngerti

ya teman2 :D Kalo ada yang bingung monggo tanya sama

fizda/irma ya SEMOGA KITA LULUS DAN GA ADA

YANG HER AMIN.

Wabilahitaufik walhidayah, Wassalamualaikum wr.wb.

Sumber:

1. Prof. DR. Dr. Sudigdo Sastroasmoro, Sp.A(K). Buku

Dasar-dasar Metodologi Penelitian Klinis Edisi ke-

3.2010.

2. Slide dr.Hari (Baik yang Case-control maupun Cross-

sectional). 2013.

52

Tentir Kuliah

Experimental Design Author : Adichita K.R & F. Aulia

Edited & Corrected by : Firda Fakhrena

Apa kabar teman2......kali ini di modul ini, bersama kita akan

mengupas tentas segala yang berhubungan dengan istilah

desain eksperimental. Dar awal hingga akhir, untuk itu siapkan

diri anda, ambil wudhu dulu, tarik napas.......konsentrasi dan

mulai!!

Mengenal desain penelitian

Sebelum kita mulai mengenal lebih dekat desain

ekperimental. Mari kita kenalan dulu apa sih desain penelitian

itu? Kita mungkin sudah tahu bahwa penelitian dilakukan

tidak lain untuk menemukan jawaban atas pertanyaan

penelitian yang kita buat terhadap suatu masalah atau

fenomena. Siapapun juga tahu bahwa pertanyaan yang dimiliki

oleh seorang yang satu dengan orang yan laintidak pasti sama,

seperti:

Berapakah presentasi bayi yang mendapat ASI

eksklusif di daerah A?

Adakah hubungan antara peningkatan pasien ISPA

dengan musim hujan di KPKM B?

Kedua pertanyaan diatas merupakan contoh jenis

pertanyaan yang berbeda.Oleh karena itu, berbeda pula

penelitian yang dilakukan untuk menjawab pertanyaan itu.Nah,

di sinilah peran sebuah desain penelitian, yakni menuntun

peneliti untuk memperoleh jawaban penelitian yang shahih,

obyektif, akurat serta hemat. Secara garis besarnya, desain

penelitian memiliki fungsi:

1. Sbg sarana bagi peneliti utk memperoleh jwbn tergadap

pertanyaan penelitian

2. Sbg alat bagi peneliti utk mengendalikan / mengontrol

berbagai variabel yg berpengaruh dlm suatu penelitian.

Klasifikasi desain penelitian

Setelah kita mengenal desain penelitian, yuk kita telusuri lebih

dalam, apa saja sih yang ada di dalam desain penelitian itu

sendiri???

Berikut klasifikasi desain penelitian yang paling

sederhana..........

53

Secara sederhana, desain penelitian hanya dibedakan atas:

desain cross sectinal (deskripsi atau analitik), kohort, case

kontrol dan eksperimental. Masing-masing memiliki kelebihan

dan kelemahan, misal jika dilihat dari desain paling murah

maka cross sectional˃case kontrol˃kohort˃eksperimental,

namun lain halnya jika kita lihat dari kuatnya hubungan sebab-

akibat yang diperoleh, hal yang sebaliknya terjadi:desain yg

- tdk ada

intervensi

-hanya ada

pengamatan dan

-analisa hasil

pengamatan

Desain

penelitian

observasional eksperimental

deskripsi analitik

Cross

sectional kohort Case

control

-ada intervensi

-ada pengukuran

hasil intervensi

54

memberikan hubungan sebab akibat yang terkuat

eksperimental˃kohort˃case kontrol˃cross sectional.

Nah sekarang, yuk kita kenalan sama desain

eksperimental........................

Desain eksperimental

Perlu untuk garis bawahi bahwa perbedaan umum

antara desain eksperimental dengan desain observatif (deskripsi

dan analitik) adalah ada tidaknya intervensi atau perlakuan dari

peneliti.Desain eksperimental merupakan salah satu rancangan

penelitian yang dipergunakan untuk mencari hubungan sebab-

akibat, contoh uji klinis (biasanya digunakan untuk

membandingkan efek suatu jenis pengobatan dengan

pengobatan yang lainnya).Dengan begitu, pada desain

eksperimental selalu terdapat kelompok eksperimental dan

kelompok kontrol.

Uji klinis/desain eksperimental sebenarnya mirip

dengan kohort, krn kelompok perlakuan dan kontrol diikuti

sampai waktu yang ditentukan atau sampai timbulnya

efek.Bedanya?

Uji klinis→ baik alokasi subjek maupun metode perlakuan

ditentukan oleh peneliti (ada intervensi)

Kohort →sekali lagi, peneliti hanya melakukan observasi

tanpa adanya perlakuan/intervensi

Di dalam desain eksperimental, terdapat dua jenis

desain yang sering digunakan oleh mayoritas para peneliti,

yakni:

1. Desain paralel

2. Within subject

a. Cross over design

b. Latin square design

c. Greco latin square

3. Factorial design

a. Complete

b. Incomplete

4. Squential design

Agar diperoleh hasil yang shahih, selanjutnya

kelompok-kelompok yang diperbandingkan haruslah seimbang,

terutama dalam hal faktor prognosis (jenis kelamin, usia,derajat

55

penyakit).

Tujuannya? Bila diakhir penelitian didapatkan

perbedaan efek pada kedua kelompok, penyebab perbedaan itu

Pengambilan sampel

desain eksperimental

Tanpa

matching/randomisasi/random

allocation/random assignment

Dengan matching

Setiap subjek yang masuk dlm kelompok

eksperimental dicarikan padanannya, yakni

sebjek lain yg memiliki karakteristik klinis yg

sama dlm faktor prognosisnya

Pemilihan subyek yg memenuhi

kriteria dilakukan dg cara

randomisasi, hingga terbentuk

kelompok eksperimental dan kontrol

Block

randomization

startified

randomization Simple

randomization

Misal dengan

menggunakan tabel

random/ program

komputer

Utk membuat tiap

kelompok memiliki

jumlah subjek yg

sebanding tiap saat

Agar diperoleh

subkelompok (strata) yg

homogen. “Jk pd uji

klinis tdpt faktor

prognosis”

56

mrpkn akibat perlakuan yang diberikan. Lalu gmana cara

membandingkan kelompok2 yg dimaksud diatas?

Desain paralel

Jenis ini merupakan jenis desain yang paling banyak

digunakan.Pada desain ini, di susun 2 kelompok (atau lebih).

Biasanya, para peneliti menggunakan desain paralel dengan 2

kelompok, kelompok pertama sebagai kelompok

eksperimental/perlakuan/terapi (misal: kelompok yg mendapat

pengobatan baru), sdg kelompok yang kedua sebagai kelompok

kontrol (misal: kelompok yang mendapat pengobatan standar).

Dan ingat, di dalam desain ini tidak ada kelompok yang

mengalami perlakuan yang sama, misal perlakuan (seperti

pemberian obat) pada kelompok eksperimental akan berbeda

dengan kelompok control. Tidak akan pernah sama.

Ket: R =randomisasi

Within subject

Desain menyilang (cross-over design)

Perbedaan desain ini dari desain paralel terletak pada

beberapa hal:

1. Setelah dilakukan randomisasi, terdapat persilangan

perlakuan antara kelompok A dan kelompok B denagn

jeda selama beberapa waktu (periode wash out).

Sehingga, keduanya berkesempatan menjadi kelompok

eksperimental dan kelompok kontrol.

2. Subyek yang diperlukan secara otomatis lebih sedikit

dari desain paralel (separuh dari desain paralel).

3. Waktu penelitian menjadi lebih lama dengan

kemungkinan drop out yang besar pula.

Kelompok

eksperimental

Efek +

Subyek yang

memenuhi

kriteria

Efek -

R Efek + Kelompok

kontrol Efek -

57

Beberapa yg perlu di perhatikan dlm desain cross-over:

1. Terdapat efek carry over yakni efek obat pertama

belum hilang saat dimulai pengobatan kedua.( jgn lupa

ya, disini satu subyek mendapat dua perlakuan

sekaligus, oke)

2. Terdapat efek order, yakni terjadinya perubahan derajat

penyakit/keadaan lingkungan selama penelitian

berlangsung.

3. Terdapat periode wash out yakni waktu utk

menghilangkan efek obat awal sebelum pengobatan

kedua dimulai (efek carry over).

Latin Square Design

Biasanya digunakan ketika lebih dari 2 perlakuan

harus diberikan kepada masing-masing subject.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan pada desain latin

square ini:

1. Masing2 variabel memiliki persamaan jumlah

tingkatan/kategori, termasuk subject (jumlah

subject=jumlah perlakuan/treatment).

2. Masing-masing subject menerima seluruh perlakuan

treatment.

3. Tidak ada interaksi diantara variabel.

Greco-latin square design

sama dengan desain latinsquare, bedanya hanya

ditambah 1 variabel atau lebih.

Order

I II III

Subject Aα Bβ Cϒ

Bϒ Cα Aβ

Cβ Aϒ Bα

Factorial design

complete

Efek +

Periode wash out

Perlakuan Perlakuan

Kelompok

kontrol

R

Kelompok

kontrol

Kelompok

eksperimental Efek -

Efek + Kelompok

eksperimental Efek -

58

Merupakan kombinasi dari masing-masing variabel,

sehingga terjadi memungkinkan terjadinya interaksi diantara

variabel yang ada.misal:

Variabel 1 – treatment (A, B, C)

Variabel 2 – severity of dis. (mild, mod, severe)

Variabel 3 – gender (male, female)

Sehingga terjadi 3 x 3 x 2 kombinasi= 18 grup

treated dalam waktu yang sama.

Incomplete design

merupakan perpaduan dari latin square dengan

factorial.

Sequential design

Inti dari desain ini adalah dibauat sebuah penyangga,

yang menjadi indikasi batas signifikan/non signifikan

suatu data.Desain ini hanya membandingkan dua

treatment saja.Treatment atau perlakuan dibuat sepasang

(subjek berbeda/beberapa subjek pada waktu yang

berbeda

Thank You

Semoga tentir ini bermanfaat buat kalian belajar !

Please forgive any kind of mistake we made

59

Penggunaan Hewan Coba pada Biomedical Research

By Adlina Zahra dan Imtiyazi Nabila

Ilmu yang mempelajarin hewan coba itu gunanya buat: mempelajari produksi,pemeliharaan, dan studi

penggunaan hewan uji untuk penelitiaan biomedical dan edukasi

melibatkan seluruh profesional dari berbagai disiplin keilmuan dan pendidikan seperti anatomi, peternakan, komparatif biologi, teknik, ilmu lingkungan, etik, genetik, mikrobiologi, farmakologi, fisiologi, dan toksikologi.

meliputi penyediaan, breeding, care, kesehatan, dan seleksi hewan uji yang digunakan pada penelitian biomedical, behavioral and testing.

Menurut U.S National Research Committee on Animal Model for Aging, mendefinisikan hewan model sebagai hewan yang secara normative biologi atau perilaku dapat dipelajari, secara spontan atau proses patogenesis dapat diinvestigasi dan secara fenomena pada satu atau beberapa kejadian menggambarkan fenomena pada manusia dan beberapa spesies Hewan model diartikan secara lugas sebagai hewan yang memodelkan manusia (modelling human) atau lebih tepat diistilahkan ”model manusia” (Hau, 2004). Kalo TUJUAN dari penggunaan hewan coba ini seperti:

Studi mekanisme dan fenomena biologi yang normal atau abnormal Uji keamanan/ toksisitas Pengembangan suatu obat Studi abnormalitas dan proses dan fenomena patogen (Hau, 2006)

Nah, pentingnya hewan coba itu untuk apa aja sih Mengapa hewan coba digunakan dalam penelitian?

• Sistem organ dan tubuh mirip manusia atau hewan lainnya • Mudah terinfeksi penyakit yang sama yang mempengaruhi manusia • Waktu hidup yang pendek, sehingga dapat dipelajari melalui seluruh hidup hewan coba • Lingkungan mudah dikontrol, sehingga dapat diminimalkan pengaruhnya terhadap variabel penelitian

Aplikasi hewan coba dalam biomedical research dan bidang lain

• Life science • Fenomena fisiologi, Patogenesis, Pencegahan dan kontrol peny. • Parmaceutical dan kimia industri • Pengembangan serum dan vaksin, Drug safety dan tes toksisitas • Efek samping produk kimia • Ilmu hewan • Vaksin, Nutrisi • Pertanian • Residu pestisida, Drug safety dan test toksisitas • Behafioral research (prolaku) • Observasi prilaku, Animal model penelitian

60

• Rekayasa genetic TIPE HEWAN PERCOBAAN Invertebrata • Drosophilla melanogaster, lalat buah • Caenohabditis elegans, cacing nematoda Digunakan untuk

• Penelitian genetik Keuntungan:

• Siklus hidup pendek • Dapat dipelajari dengan jumlah banyak • Jumlah kromosom sedikit • Sistem imun yang masih sederhana

Non-primate vertebrata

• Rodent (mencit, tikus, hamster, guenea pig dll) • Kelinci • Anjing • Kucing • Mamalia sejenis monyet • Mamalia besar

Vertebrata non mamalia • Ayam reptil, ular, katak, ikan dll

Hewan percobaan tradisional • Rodent (mencit, tikus, hamster, guenea pig dll) • Kelinci • Anjing

• Kucing • Mamalia sejenis monyet

Hewan percobaan modern • Mamalia besar (babi, ternak, domba, kuda dll) • Vertebrata non mamalia (ayam, reptil, ular, amphibi, katak ikan) • Invetebrata (serangga)

Non-human primata digunakan untuk uji toksikologi, studi AIDS dan hepatitis, neurologi, prilaku dan kognisi, reproduksi, genetik, dan xenotransplantasi

Dari seluruh tipe tipe hewan diatas, yang paling sering digunakan itu hewan yang mamalia non primate, contohnya itu mencit, tikus, kelinci. Kenapa? Karena ada keuntunganyaaaaa, kayak gini nih contoh keuntunganya: Mencit

• Species vetebrata yang paling sering digunakan untuk penelitian • Ukurannya kecil, murah, mudah dan reproduksinya cepat • 99% memiliki gen yang mirip dengan manusia • Melalui perkembangan rekayasa genetik, mencit yang secara genetik dimodifikasi dan digunakan untuk menyediakan model penyakit manusia secara lebih luas.

61

Tikus • Banyak digunakan untuk penelitian fisiologi, toksikologi, dan kanker • Manipulasi genetik lebih susah dibandingkan mencit (sehingga membatasi penggunaaan tikus untuk penelitian dasar)

Kelinci • Banyak digunakan untuk produksi antibodi poliklonal

Kucing • Sering digunakan untuk penelitian neurologi

Anjing • Banyak digunakan pada penelitian biomedical, testing, dan edukasi • Khususnya jenis beagles, karena jinak dan mudah penanganannya • Umumnya digunakan untuk model penyakit manusia bidang kardiologi, endokrinologi, dan asteologi, arthologi

Sekarang ada lagi nih pembagian hewan coba berdasarkan spesifikasi mikroorganisme di dalam lab, mari kita simak bersama! Hewan coba bebas kuman (germfree animals, axenic animals)

• Bebas microorganisme hidup • Diisolasi pada area bebas kuman (untuk tujuan pemejanan agen viral, bakteri dan parasit)

• Diperoleh secara caesar Gnotobiotik animals

• Sering disebut hewan flora • bebas kuman • Diperoleh secara caesar • Hewan diketahui masih mengandung 1 atau lebih bakteri non pathogen

Hewan percobaan bebas patogen (pathogen-free) • Terjamin bebas patogen • Diperoleh secara ceasar • Breeding dilakukan dalam lingkungan bebas patogen

Specific pathogen-free animal (SPF animals) • Terjamin bebas patogen tertentu • Dilampirkan list ketiadaan patogen • Diperoleh secara caesar • Breeding pada area SPF

Hewan coba bebas anti virus antibodi • Bebas dari anti virus patogen antibodi • Disertai list pengamatan serologi untuk patogen spesifik

Hewan coba bersih secara konvensional (hewan percobaan termonitor)

• Level bersih secara konvensional • Dilakukan monitoring atau inspeksi mikroorganisme patogen utama

Hewan percobaan konvensional (holoxenique animals)

62

• Pada level konvensional • Lingkungan terbuka • Tidak ada monitoring dan inspeksi mikroorganisme patogen • Tidak ada kontrol personal

Animal model untuk penyakit manusia 1. induced (experimental) models 2. Spontaneous (mutan) Models 3. Induced Mutant Models

- transgenics - Knock-Outs - Chemically induced

4. Negative Models 5. Orphan Models

Faktor non eksperimen yang mempengaruhi hewan coba, ayo dilihat gambar nan gak jelas namun familiar ini:

Maksud dari gambar ini kurang lebih tentang factor factor yang ngaruh banget buat kehidupan hewan itu, dilihat dari 3 aspek yang semuanya saling terkait. Baca gambar diatas tuh kaya baca diagram Venn.

1. Faktor dari hewan itu sendiri

Metabolic State

Age, Sex, Reproductive state

Disease

Genetic Factors

Stress

Biologic Rhytms

2. Factor dari fisik dan lingkungan

Relative humidity

Ventilation

Metabolic State

Light Cycle and Quality

Noise

Contact bedding

63

Diet and water

Room temperature

3. Faktor manipulasi pas lagi riset

Type of manipulations

Duration of manipulations

Experimental stress

Pain and distress

Gentle handling

Daily routines

Number of animal per cage

Type of cage

Pendirian etik kaum penyayang hewan

1. Melindungi hewan dari penderitaan yang tidak perlu 2. Tiap individu hewan mempunyai nilai intrinsik, dan

harus dihargai dan dilindungi 3. Hewan punya insting biologik, dan keinginan 4. Hewan dapat merasa nyeri, sehingga harus bisa

hidup bebas dari penderitaan akibat ulah manusia 5. Tugas manusia untuk memberi kesejahteraan pada

hewan

6. Penggunaan hewan oleh manusia harus dievaluasi secara kritis dan reguler.

Sejarah penggunaan hewan untuk penelitian: WMS Russel & RL Burch

The Principle of Human Experimental Technique

1. Replacement 2. Reduction 3. Refinement

Relevance

Terkenal dengan 3Rs of Russel & Burch

1. Replacement: Setiap metoda yang menggunakan materi yang tidak dapat merasa sebagai pengganti hewan coba

2. Reduction: Mengurangi jumlah hewan coba 3. Refinement: Setiap pengembangan metode

penelitian menuju ke pengurangan keparahan (severity) prosedur.

Macam-macam alternatif pengganti Hewan coba

1. Komputer modelling 2. Sistiem prediktif 3. Sistem sel rekayasa genetik 4. Kultur sel dan jaringan 5. Mikroba

64

6. Non-vetebrata Alternatif untuk uji tapis (screening test) Alternatif bersifat komplementer, bukan pengganti total.

Keterbatasan kultur jaringan:

1. Masih tergantung pada serum darah hewan 2. Serum darah manusia tidak cukup 3. Serum darah manusia sering tercemar (kopi, alkohol

dll) Uji in vitro:

1. Sangat bermanfaat dan dapat mengganti Hewan coba

2. Lebih cepat dan murah 3. Tidak dapat untuk efek karsino-/mutagenik sesudah

lahir, in vitro hanya bersifat komplementer Tugas Komite Etik

1. Mengevaluasi proposal penelititan 2. Memberi ijin penelitian (Ethical clearence) 3. Memberi konsultasi penelitian 4. Memonitor pelaksanaan penelitian 5. Memberikan laporan kepada institusi secara periodik

65

10 MASALAH KESEHATAN

YANG PALING DOMINAN DI INDONESIA DAN

SOLUSINYA

BY AMATILLAH RAIFAH DAN NADIYAH ZHAFIRAH

LUVI

Mari kita bahas materi ini dengan menbaca Basmallah.

Teman-teman, materi kuliah ini sebenarnya sifatnya sudah aplikatif

Maksudnya kita diajak berpikir untuk membuat suatu penelitian

yang lebih luas lagi, tidak sekedar membuat ekstrak tanaman atau uji

coba hewan. Prof. Sarjana memberikan materi ini sebagai contoh

dari penelitian yang sifatnya Global.

Jadi, dibaca aja ya, untuk mengembangkan wawasan.

I. LATAR BELAKANG MASALAH

[TEORI] Identifikasi Masalah penelitian merupakan hal pertama yang

harus dilakukan oleh setiap peneliti. Masalah kesehatan terjadi apabila

terdapat kesenjangan antara apa yang seharusnya (das Sollen) dengan

apa yang sekarang ada (das Sein).

Agar suatu masalah kesehatan dapat diangkat menjadi masalah

MAMPU LAKSANA, MENARIK, MEMBERIKAN SESUATU

YANG BARU, ETIS, serta RELEVAN. Kalau bahasa inggrisnya:

FINER (Feasible, Interesting, Novel, Ethical,

Relevant)

Dibawah ini, tabel 10 masalah yang paling dominan di Indonesia.

Biar teman-teman mudah menghapalnya

No Penyakit Keterangan Penyebab

1. Jantung Penyebab Kematian 26,3 %

di thn 2001

Tekanan darah tinggi

Kolesterol tinggi

Merokok

Obesitas

2. Diabetes Indonesia peringkat ke-4 di

Dunia

Tahun 2000:penderita 8,4 jt

Tahun 2025:diperkirakan ↑

jadi 12,4 jt

Pankreas tidak / terlalu

sedikit menghasilkan

insulin

Kerja insulin tidak

normal

Resistensi

3. Stroke Setiap tahun, 500.000

penduduk stroke.

Semua keadaan yang

bisa menyumbat atau

Simak baik2 ya!

66

2,5% dr penduduk indonesia

(125.000) meninggal

12 jt penduduk Indonesia

berumur >35th potensi

stroke

merobek pembuluh

darah arteri otak.

Trombosis

Emboli

Tumor Otak

Spasme arteri.

Tekanan darah tinggi

Kelemahan dinding

arteri

Cedera kepala

4. TBC Angka Insidensi TBC th

2002 555.000 kasus (256

kasus/100.000 penduduk)

46% diantaranya kasus baru

Mycobacterium

tuberculosis tipe

humanus (sering)

Mycobacterium

tuberculosis tipe

bovinus (jarang)

5. Pneumonia Survey Depkes 2001

Penyebab utama kematian

balita di Indonesia, 23%

Infeksi paru, penyebab:

semua jenis bakteri,

virus, jamur.

6. Gagal

Ginjal

Setiap 1jt → didapatkan

200-300 penderita baru dgn

gagal ginjal kronik (Depkes)

Kurang minum atau

dehidrasi

Kelebihan kalsium atau

asam urat dalam darah

Infeksi ginjal

Terlalu lama istirahat di

tempat tidur, misal

karena sakit

7. Diare Setiap tahun sekitar 100 jt

episode diare pada orang

dewasa (WHO)

Anxietas/rasa cemas

Keracunan makanan

Infeksi virus dari usus

Alergi terhadap

makanan tertentu

8. Kanker Di Indonesia diperkirakan

100 penderita kanker baru

per 100.000 penduduk per

tahun (SKRT)

Unsur-unsur diet,

misalnya terlalu banyak

lemak, kurang makanan

berserat

Senyawa kimia, misal

asap, karbon, radiasi

Virus jenis tertentu

seperti hepatitis B

9. Depresi 185 dari 1000 penduduk

menunjukkan gejala-gejala

gangguan jiwa. "Artinya,

dalam setiap rumah tangga

di Indonesia setidaknya

terdapat satu orang yang

Tidak ada sebab nyata

Stres berat

Perubahan hormon

pada wanita selama

menstruasi, sehabis

melahirkan, dan periode

67

mengalami gejala-gejala

gangguan jiwa” (SKMRT)

menopause

Penyakit tertentu

seperti pendarahan

otak, penyakit ruam

syaraf, psoriasis.

10. Hepatitis Prevalensi hepatitis atau di

Indonesia hingga kini masih

cukup tinggi, yaitu antara

2-20 % dari total jumlah

penduduk atau sekitar 4-40

juta jiwa

Virus hepatitis,

ditularkan melalui

kontak darah, dan air

ludah dengan orang

yang terinfeksi atau

carrier.

Penyebab umum masalah kesehatan diatas :

Polusi (air, udara, suara)

Stres, depresi

Makanan & minuman yang tidak sehat

Bahan-bahan kimia dan obat-obatan

Kurang berolah raga

Identifikasi Masalah, yang dapat dirumuskan dari 10

masalah diatas :

Tantangan Tenaga Kesehatan Dokter Dalam Kerangka Sistem

Pelayanan Kesehatan Nasional

Tantangan Tenaga Kesehatan Dokter Tingkat Global

Kaitan Pendidikan Dokter dengan Sistem Pelayanan Kesehatan di

Indonesia

II. KAJIAN (ASSESSMENT) DAN MONITORING

Kajian (assessment) dan monitoring yang dilakukan, sebagai

berikut.

1. Memantau status kesehatan untuk mengidentifikasikan masalah

kesehatan atau kondisi lingkungan yang berbahaya.

2. Mendiagnosis dan menyelidiki masalah kesehatan dengan

mempelajari kondisi lingkungan atau perilaku di masyarakat yang

menjadi faktor risiko kesehatan terjadinya penyakit.

68

III. MENYUSUN DAN MELAKSANAKAN KEBIJAKAN

KESEHATAN

1. Menginformasikan, mendidik, dan memberdayakan penduduk

seputar persoalan kesehatan.

2. Menggerakkan kemitraan dengan masyarakat untuk

mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah kesehatan.

3. Mengembangkan kebijakan dan perencanaan untuk mendukung

adanya upaya kesehatan perorangan maupun upaya kesehatan

masyarakat.

IV. MENJAMIN AKSES YANG TEPAT DAN

PELAYANAN YANG COST EFFECTIVE

1. Menegakkan hukum dan peraturan yang melindungi kesehatan

dan menjamin keselamatan

2. Menciptakan sistim rujukan yang dapat menjamin pemberian

layanan kesehatan yang dalam kondisi ketidak tersediaan layanan

3. Menjamin tenaga kesehatan yang bekerja di masyarakat memiliki

kompetensi yang tepat dan sesuai

4. Mengevaluasi keefektifan, keterjangkauan, dan mutu layanan

kesehatan baik perorangan maupun masyarakat

V. DALAM MENCARI SOLUSI INOVATIF, FUNGSI YANG

DIBUTUHKAN ADALAH:

Melakukan penelitian untuk mencari pengetahuan wawasan baru

dan solusi yang inovatif terhadap masalah kesehatan.

VI. TUJUAN

[TEORI] Tujuan Penelitian, ada 2:

1. Tujuan Umum/Ultimate Goal/Ultimate Objectives

Dinyatakan secara kategoris Tujuan akhir penelitian yang hendak

dilakukan.

Sifatnya lebih luas atau jangka panjang.

2. Tujuan Khusus/Specific Objectives

Dinyatakan secara jelas dan tajam hal-hal yang akan langsung

diukur, dinilai, atau diperoleh dari penelitian.

Contoh :

Tujuan Umum : Menurunkan angka kematian pasien demam berdarah.

Tujuan Khusus :

a. Memperoleh data faktor risiko untuk timbulnya renjatan berulang

69

pada pasien demam berdarah dengue.

b. Mengetahui manfaat cairan X untuk mencegah renjatan berulang

pada pasien demam berdarah dengue.

Untuk penulisan tujuan umum dan khusus bisa dibuat secara naratif

dalam satu kalimat bila terdiri dari satu atau dua butir, bisa juga

dibuat point-point bila terdiri dari banyak butir.

Tetapi tujuan pada slide yang dijelaskan tidak

sesuai dengan teori ini. Jangan bingung dan

jangan bimbang, pahami saja teorinya,

Tujuan dalam penelitian ini :

1. Menelaah tantangan kebutuhan masyarakat dan masalah kendala

profesionalitas

2. Memaparkan solusi penelitian kesehatan yang tepat

3. Menjelaskan filosofi, perkembangan, dan kedudukan kesehatan

masyarakat sebagai ilmu, dan rumusannya dalam kompetensi,

4. Memberikan gambaran tentang sistem pendidikan dokter di

Indonesia, meliputi jenis dan jenjang pendidikan, kompetensi

setiap jenjang, jenjang karir luaran pendidikan, serta akreditasi

institusi/program studi.

VII. DASAR PENYUSUNAN TUJUAN NA (NATIONAL

ASSESSMENT)

1. Perkembangan sejarah (historical development) pendidikan

dokter yang dinamik, cepat dan solid

2. Prediksi gambaran situasi kesehatan masyarakat (public health

situations and predictions), baik lokal-nasional dan global

3. Perkembangan sosiologis pendidikan dokter yang berupaya

menjawab tantangan kesehatan masyarakat

4. Perkembangan yuridis di Indonesia yang memberikan kerangka

logis memerlukan profesionalitas pendidikan dokter

5. Perkembangan dan situasi normatif pendidikan dokter dari sisi

filsafat keilmuannya, etika pelaksanaannya dan rumusan

kompetensi serta ketrampilan yang spesifik dan unik.

70

VIII. KEGUNAAN

[TEORI]

MANFAAT PENELITIAN

Biasanya bidang yang disebutkan dalam manfaat

penelitian ada AKADEMIK/ILMIAH,

PELAYANAN MASYARAKAT, serta

PENGEMBANGAN PENELITIAN itu sendiri

Kegunaan pada penelitian ini :

1. Memberikan masukan kepada kementrian kesehatan untuk

menjadi dasar dalam merumuskan ketentuan-ketentuan

pendidikan dokter

2. Menjadi dasar dalam penetapan nomenklatur tenaga kesehatan

masyarakat, dalam RUU Tenaga Kesehatan RI, 2011

3. Memberikan gambaran kepada kementerian terkait dan

masyarakat tentang kompetensi dan jenjang karir yang akan

diperoleh bagi seorang lulusan pendidikan kesehatan masyarakat

4. Memberikan masukan kepada para penyelenggara pendidikan

tinggi untuk dijadikan pedoman dalam pelaksanaan pendidikan

IX. METODE PENDEKATAN

X. BAB II : LANDASAN PEMIKIRAN

Landasan Filosofis

Kebangkitan ilmu pengetahuan pada akhir abad 18 - awal abad

19

Winslow: upaya profesional yang dikembangkan untuk mampu

mencegah penyakit, mempepanjang usia hidup, dan

71

meningkatkan kesehatan secara efisen, melalui upaya

masyarakat yang terorganisasi secara sistematis.

Bahwa kebijakan publik yang memperhatikan aspek kesehatan

dan perilaku sehat, diyakini akan menurunkan angka penyakit

dan kematian dimasa datang.

Bidang-bidang yang berkembang meliputi : Kesehatan

Lingkungan dan Kesehatan Kerja, Epidemiologi, Biostatistik,

Administrasi kebijakan Kesehatan dan Gizi, Pendidikan

Kesehatan dan Ilmu Perilaku.

Berkembangnya pemahaman tentang peran sosial, ekonomi dan

politik terhadap kesehatan masalah kesehatan tidak hanya

upaya penyembuhan penyakit secara perorangan atau kelompok,

tetapi kearah upaya sistematis untuk promosi dan pencegahan

penyakit.

Pendekatan retrospektif (past) untuk membantu pendekatan

pengobatan klinis, tapi juga pendekatan prospektif (future) untuk

mengatasi masalah di masa akan datang.

Evolusi perkembangan definisi kesehatan yang bersandar pada

kekuatan keadilan sosial: sebagai pernyataan hak-hak individu

dan masyarakat. Hak mendapatkan informasi, memperoleh

pengetahuan yang benar, menjalankan perilaku secara sehat,

menolak perilaku menyimpang yang berdampak, dan

mendapatkan pelayanan kesehatan, baik peventif maupun kuratif.

DEFINISI: Kombinasi dari ilmu pengetahuan, ketrampilan,

moral dan etika, yang diarahkan pada upaya pemeliharaan dan

peningkatan kesehatan semua orang, memperpanjang hidup

melalui tindakan kolektif, atau tindakan sosial, untuk mencegah

penyakit dan memenuhi kebutuhan menyeluruh dalam kesehatan,

dengan menggunakan srategi pemberdayaan masyarakat untuk

hidup sehat secara mandiri”

Landasan Sosiologis

Interaksi antara sistem pendidikan dokter dan perkembangan ilmu

yang dinamis.

Interaksi antara kebutuhan pengembangan konseptual pendidikan

dokter yang membutuhkan biaya penyelenggaraan pendidikan

besar dengan penjaminan kualitas

Interaksi antara lulusan kedokteran dan tuntutan kerja yang

profesional, berkarakter moral dan memiliki beretika kerja.

CAPEK GA TEMEN2??

Guling-guling, baring-baring dulu dah..

72

XI. TINJAUAN PUSTAKA

Tinjauan pustaka adalah peninjauan kembali pustaka-pustaka yang

terkait

Tujuan tinjauan pustaka :

1. Mengkaji permasalahan

2. Membantu pemilihan prosedur penelitian

3. Mendalami landasan teori sesuai dengan permasalahan

4. Mengkaji kelebihan dan kekurangan hasil penelitian terdahulu

5. Menghindari duplikasi

6. Menunjang perumusan masalah

Contoh ada di slide dr.sarjana no. 26-33 (baca lagi ya^^)

Klasifikasi Penelitian :

1. Penelitian dasar (basic research)

Untuk memperoleh pengetahuan lebih lengkap dari subyek yang

diteliti; “Tidak memiliki tujuan komersial khusus meskipun

73

penelitian tersebut mungkin dalam bidang atau minat suatu

industri”.

2. Penelitian terapan & Pengembangan (applied research &

development)

Untuk memperoleh pengetahuan atau pemahaman yang

diperlukan → menentukan suatu cara pemenuhan kebutuhan

nyata dan spesifik; mempunyai tujuan komersial khusus berkaitan

dengan produk atau proses. Penggunaan sismatis pengetahuan

atau pemahaman yang diperoleh dari penelitian.

Intinya tuh : Membantu perkembangan kegiatan

penciptaan untuk menghasilkan kemajuan teknologi

3. Penemuan cara baru (innovation)

Kombinasi pemahaman dan penciptaan dalam bentuk yang secara

social bermanfaat dan dapat menghasilkan produk atau proses.

XII. TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN

Tujuan penelitian adalah menentukan, mengembangkan,

dan menguji kebenaran.

1. Tujuan umum

Rangkuman dari keseluruhan tujuan khusus

Bersifat ideal

2. Tujuan khusus

Uraian dari berbagai hal yang ingin diketahui pada

penelitian yang akan dilakukan

Bersifat objektif

Contoh slide dr.sarjana no.34:

Tujuan khusus penelitian ini adalah untuk memetakan

penelitian-penelitian yang telah dilakukan dalam ilmu-ilmu alam

(Natural Sciences), yang berkaitan dengan delapan sasaran

Pembangunan Milenium Indonesia.

3. Manfaat penelitian

Hasil positif dari adanya penelitian

Contoh slide dr.sarjana no.34:

Manfaat dari hasil penelitian ini diharapkan dapat disusun

rekomendasi mengenai arah, kebijakan, bahkan judul (tema)

penelitian dalam bidang ilmu-ilmu pengetahuan alam yang

mendukung pencapaian tujuan pembangunan milenium selama

lima tahun terakhir masa pencapaian MDGs (2010-2015).

74

XIII. METODE PENELITIAN

1. Tentukan metode penelitian

2. Langkah pelaksanaan penelitian

3. Pengumpulan data

4. Penentuan Klasifikasi Penelitian

Contoh slide dr.sarjana no.38 :

Klasifikasi penelitian di bidang Ilmu Pengetahuan Alam dan

tingkat penerapannya dilakukan melalui Focus Group Discussion

(FGD) yang melibatkan para pakar di bidang Ilmu Pengetahuan

Alam

75

Dihapalin ya,

siapa tau ditanya

(hihihi)

5. Content Analysis

Contoh slide dr.sarjana no.38 :

Tahap I

Analisis dilakukan untuk melihat kesesuaian isi abstrak dengan

delapan sasaran pembangunan millennium.

Penelitian-penelitian yang memenuhi keterkaitan dengan sasaran

pembangunan millennium kemudian dianalisis lagi pada content

analysis tahap 2.

Tahap II

Analisis dilakukan berdasarkan klasifikasi hasil penelitian ilmu-ilmu

pengetahuan alam yang ditetapkan berdasarkan FGD.

6. Review Hasil Content Analysis

7. Penyusunan Peta Penelitian

....Temen-temen, sebenernya di pembahasan selanjutnya sampe

abis ngebahas tentang MDG’s semua, gimana dong ? Hiks.. Aku

tulisin aja lg ya biar jarinya ga pegel bolak-balik

tentir ama slide mulu, fufufu~

MDG’s → Milenium Development Goals

8 Tujuan Utama Pembangunan Milenium:

1. Memberantas kemiskinan dan kelaparan

2. Mencapai pendidikan dasar yang universal

3. Mempromosikan kesetaraan jender dan pemberdayaan

perempuan

4. Menurunkan kematian balita

5. Meningkatkan kesehatan ibu

6. Memerangi HIV/AIDS, malaria & penyakit menular lain

7. Menjamin kelestarian fungsi lingkungan hidup

8. Mengembangkan kemitraan global untuk pembangunan

76

77

Alhamdulillah selesai sudah materi kita. Semoga melekat dalam

otak, tertanam di dalam hati sanubari, dan lancar keluarnya utk di

recall saat ujian nanti :3 Amiin ya Allah. Daftar Pustaka:

[1] Slide Prof. Sarjana

[2] Buku Dasar-Dasar Penelitian Metodologi Penelitian Klinis

[3] Penuisan Tinjauan Pustaka. http://mpkd.ugm.ac.id

[corrected by: M Reza Syahli]