Pengantar BiostatistikPengantar Biostatistik

A.A. Pendahuluan ( pengertian tahap statistika, Pendahuluan ( pengertian tahap statistika, skala, data)skala, data)

B.B. An;isis data ( Analisis Univariabel, Statistik An;isis data ( Analisis Univariabel, Statistik deskriptif)deskriptif)

C.C. Penyajian data ( textular , tabular , grafikal)Penyajian data ( textular , tabular , grafikal)

1

BIOSTATISTIKABIOSTATISTIKA

PENDAHULUANPENDAHULUANPengertian biostatistika/statistik kesehatanPengertian biostatistika/statistik kesehatanSejarah perkembangan statistikSejarah perkembangan statistikPeran dan fungsi statistik dalam ilmu Peran dan fungsi statistik dalam ilmu kesehatan/kesmaskesehatan/kesmasBeberapa konsep dalam statistikBeberapa konsep dalam statistik

PENGERTIAN BIOSTATISTIKA/STATISTIK PENGERTIAN BIOSTATISTIKA/STATISTIK KESEHATANKESEHATAN

Kata statistikKata statistik Latin,..status….negaraLatin,..status….negara

Kenapa mempelajari statistikKenapa mempelajari statistik

2

Pengertian- pengertianPengertian- pengertian

Disiplin ilmuDisiplin ilmu mengelola data numerik yang mengelola data numerik yang diperoleh dari individu diperoleh dari individu

Data kuantitatifData kuantitatif banyak sebabbanyak sebab Teknik pengumpulan Teknik pengumpulan

data………………………….interpretasidata………………………….interpretasi Keterangan berbentuk angka (fact in number )Keterangan berbentuk angka (fact in number ) Konsep dan metoda yang digunakan mulai mengumpul Konsep dan metoda yang digunakan mulai mengumpul

data……. Interpretasi data…… pada bidang data……. Interpretasi data…… pada bidang kegiatan kegiatan tertentutertentu…… dapat …… dapat diambil kesimpulandiambil kesimpulan …..dimana …..dimana ada ada ketidak pastian dan adanya variasiketidak pastian dan adanya variasi

Biostatistik / Statistik kesehatan….Biostatistik / Statistik kesehatan….3

SEJARAH PERKEMBANGAN STATISTIKSEJARAH PERKEMBANGAN STATISTIK

Abad ke 17………. GamblingAbad ke 17………. Gambling 1749 Marsque De Laplace ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, teori peluang1749 Marsque De Laplace ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, teori peluang 1777 - 1853 Karl Friedrich ……………………Normal curve of error1777 - 1853 Karl Friedrich ……………………Normal curve of error 1822 - 1911 Francis Galton ………………… Korelasi - Regresi1822 - 1911 Francis Galton ………………… Korelasi - Regresi 1857 - 1936 Karl Pearson ………………….. Jurnal Biomertika1857 - 1936 Karl Pearson ………………….. Jurnal Biomertika 1900 ……………………………………………………….. Chi Square (x1900 ……………………………………………………….. Chi Square (x22)) Abad ke 20 …William S Gosset ………. Distribusi “ t”Abad ke 20 …William S Gosset ………. Distribusi “ t”

Sir Ronald Fissher…… Distribusi “ F “Sir Ronald Fissher…… Distribusi “ F “

KomputerKomputer

4

PERAN DAN FUNGSI BIOSTATISTIKPERAN DAN FUNGSI BIOSTATISTIK

Sebagai ilmuSebagai ilmu Berkembang pesatBerkembang pesat Pengumpulan dataPengumpulan data Informasi ( berbicara )Informasi ( berbicara ) Penelitian….merancangPenelitian….merancangHasilHasil Ilmu-ilmu lainIlmu-ilmu lain BerkembangBerkembang

Statistik (Tools )Statistik (Tools )Contoh:Contoh:Ilmu sosialIlmu sosial: perilaku, status sosial masyarakat: perilaku, status sosial masyarakatIlmu kesIlmu kes: dersjat kes, kesakitan, kematian: dersjat kes, kesakitan, kematianEkonomiEkonomi: pertumbuhan ekonomi,perkiraan jumlah : pertumbuhan ekonomi,perkiraan jumlah

penduduk miskinpenduduk miskin5

BEBERAPA KONSEP / ISTILAHBEBERAPA KONSEP / ISTILAH

Statistika: Statistika: - deskriptif- deskriptif- inferens ( induktif, analitik )- inferens ( induktif, analitik )- parametrik- parametrik- non parametrik- non parametrik

Populasi: Populasi: - tak terbatas….. Terbatas, pop target, pop sampel- tak terbatas….. Terbatas, pop target, pop sampel- karakteristik populasi…… parameter- karakteristik populasi…… parameter

Sampel: - random, non randomSampel: - random, non random - karakteristik …………statistik sampel ( statistic )- karakteristik …………statistik sampel ( statistic )

6

Stat deskriptif/ Stat Stat deskriptif/ Stat InferensInferens

Populasi

Sampel

S. Desk

S Desk

S Inferens

Parameter

Statistic

7

Variabel - data - skala pengukuranVariabel - data - skala pengukuran

Variabel, sifat, karakteristik yang nilainya bervariasi antar Variabel, sifat, karakteristik yang nilainya bervariasi antar objek pengamatanobjek pengamatan

Data …… datumData …… datumnilai pengukuran berbentuk angka dari suatu karakteristiknilai pengukuran berbentuk angka dari suatu karakteristik

JENIS DATAJENIS DATA Diskrit…. hasil menghitung… bil bulat…. Contoh..Diskrit…. hasil menghitung… bil bulat…. Contoh..

Kontinu…hasil mengukur..rangkaian nilai..contoh..Kontinu…hasil mengukur..rangkaian nilai..contoh.. Kuantitatif………KualitatifKuantitatif………Kualitatif Sumber… intern/ ekstern…primer/sekunderSumber… intern/ ekstern…primer/sekunder

( keuntungan dan kerugian)( keuntungan dan kerugian)

8

SKALA PENGUKURANSKALA PENGUKURAN

NOMINAL ORDINAl INTERVALNOMINAL ORDINAl INTERVAL RATIO RATIO

Persamaan pengamatan +Persamaan pengamatan + ++ + + + +klasifikasi pengamatanklasifikasi pengamatandapat dilakukandapat dilakukan

Rangking/ urutanRangking/ urutan - - ++ + + + + Persamaan jarak,satuanPersamaan jarak,satuan

pengukuran adapengukuran ada - - -- + + + + PerbandinganPerbandingan - - -- - - + +

9

ORGANISASI DATA ORGANISASI DATA

Tahap- tahap statistikTahap- tahap statistik• Pengumpulan data (data collecting)Pengumpulan data (data collecting)• Pengolahan data ( data processing )Pengolahan data ( data processing )• Penyajian data ( data presentatioan )Penyajian data ( data presentatioan )• Analisis dan interpretasi (analysis & interpretation)Analisis dan interpretasi (analysis & interpretation)

Tujuan statistik , meringkas data menjadi informasiTujuan statistik , meringkas data menjadi informasi

10

Pengumpulan dataPengumpulan data

Prinsip, tujuan, caraPrinsip, tujuan, cara

Data primer: data yang diperoleh dari proses Data primer: data yang diperoleh dari proses pengumpulan yang dilakukan sendiri langsung dari pengumpulan yang dilakukan sendiri langsung dari sumber datanya yaitu subjek yang diteliti,sumber datanya yaitu subjek yang diteliti,

Data sekunder: data yang diperoleh dari institusi yang Data sekunder: data yang diperoleh dari institusi yang telah mengumpulkan datanya ,jadi tidak langsung ke telah mengumpulkan datanya ,jadi tidak langsung ke subjek penelitiannya, subjek penelitiannya,

11

Pengumpulan data Pengumpulan data MasyarakatMasyarakat Sensus……………………………..SampelSensus……………………………..Sampel Non Studi (rutin)………..Studi ( penelitian)Non Studi (rutin)………..Studi ( penelitian)

• Deskripsi karakteristikDeskripsi karakteristik Identifikasi MasalahIdentifikasi Masalah• Variabel terbatasVariabel terbatas Var sesuai masalahVar sesuai masalah• Aspek non hubunganAspek non hubungan Hub dpt dicariHub dpt dicari

Cara… Observasional, EksperimentalCara… Observasional, Eksperimental Waktu…..amat penting (studi) mahal, Waktu…..amat penting (studi) mahal,

informasi harus up to dateinformasi harus up to date

12

Pengolahan dataPengolahan data Raw data…….Raw data……. EditingEditing CodingCoding EntryEntry CleanningCleanning

13

Pengolahan dataPengolahan dataInputInput ProsesProses Out putOut put

Raw dataRaw data ManualManual InformasiInformasiEDPEDP TabelTabelGrafikGrafikS. NumS. Num

14

Penyajian DataPenyajian Data Narasi / TekstularNarasi / Tekstular Tabel / TabularTabel / Tabular Grafik / Grafikal / GambarGrafik / Grafikal / Gambar

15

Analisis DataAnalisis Data Analisis Univariabel (univariate)Analisis Univariabel (univariate)

Analisis BivariateAnalisis Bivariate

Analisis Multi variateAnalisis Multi variate

16

Simpulam numerik/Analisis Simpulam numerik/Analisis UnivariabelUnivariabel Data Numerik,Data Numerik,

• berasal dari pengukuran memakai berasal dari pengukuran memakai skala interval dan ratioskala interval dan ratio

Data KategorikData Kategorik• Berasal dari pengukuran memakai Berasal dari pengukuran memakai

skala nominal dan ordinal.skala nominal dan ordinal.

17

Data kategorikData kategorik Contoh: hasil pengukuran golongan darah Contoh: hasil pengukuran golongan darah

sekelompok orang didapatkansekelompok orang didapatkan• Gol darah O………35 orangGol darah O………35 orang ( 35% )( 35% )• Gol darah A………25 orangGol darah A………25 orang ( 25% )( 25% )• Gol darah B……….29 orangGol darah B……….29 orang ( 29 % )( 29 % )• Gol darah AB……..11 orang Gol darah AB……..11 orang ( 11 % )( 11 % )

Jadi ditemui paling banyak gol darah O yaitu Jadi ditemui paling banyak gol darah O yaitu 35%........dst35%........dst

18

Data NumerikData Numerik Karena data ini berasal dari skala yang Karena data ini berasal dari skala yang

rangkingnya tinggi maka banyak rangkingnya tinggi maka banyak informasi yang didapatkan dari meng informasi yang didapatkan dari meng analisais nya yi:analisais nya yi:• Nilai tengah ( Central Tendency ) t/d mean Nilai tengah ( Central Tendency ) t/d mean

(arythmatic mean ), Median, Modus(arythmatic mean ), Median, Modus• Nilai Posisi t/d Median, Kuartil, Desil, Nilai Posisi t/d Median, Kuartil, Desil,

PresentilPresentil• Nilai Varias/ deviasi t/d Range, inter kuatil Nilai Varias/ deviasi t/d Range, inter kuatil

range, Mean deviasi, Varian, Standar deviasirange, Mean deviasi, Varian, Standar deviasi

19

Mean (Arythmatic mean)Mean (Arythmatic mean)• Simbol x ( x bar)Simbol x ( x bar)• Paling banyak dipakai dlm analisisPaling banyak dipakai dlm analisis• Mudah dihitung yi jumlah semua nilai observasi Mudah dihitung yi jumlah semua nilai observasi

dibagi jumlah observasidibagi jumlah observasi

Contoh:Contoh:observasi: xobservasi: x11 x x22 x x33,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,x,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,xnn

Nilai Tengah (Mean)Nilai Tengah (Mean)

n

xx

n

ii

1

20

Nilai Tengah ( Median )Nilai Tengah ( Median ) Median:Median:

• Adalah nilai observasi yang paling Adalah nilai observasi yang paling ditengahditengah

• Syaratnya setelah nilai raw data di arraySyaratnya setelah nilai raw data di array• Posisi median (n+1) /2Posisi median (n+1) /2• Nilai median adalah nilai observasi pada Nilai median adalah nilai observasi pada

posisi tersebutposisi tersebut• Simbol Md atau MeSimbol Md atau MeContoh :Contoh :

21

Nilai Tengah ( Modus = Nilai Tengah ( Modus = Mode )Mode ) Modus (Mode):Modus (Mode):

• Adalah nilai yang paling banyak ditemui Adalah nilai yang paling banyak ditemui dalam suatu agregate (observasi)dalam suatu agregate (observasi)

• Didalam suatu observasi karena mode Didalam suatu observasi karena mode adalah yang terbanyak maka dapat saja adalah yang terbanyak maka dapat saja terjadi, tidak ada modus, hanya satu terjadi, tidak ada modus, hanya satu modus atau lebih dari satu modus.modus atau lebih dari satu modus.

Contoh: Contoh:

22

Hubungan Mean, Median , Hubungan Mean, Median , ModusModus Untuk pengamatan yang cukup Untuk pengamatan yang cukup

besar dan satu Modus maka kurva besar dan satu Modus maka kurva yang dibentuk:yang dibentuk:

1) kurva symetris1) kurva symetris

X = Md = Mo 23

Hub Mean- Md - MoHub Mean- Md - Mo Kurva Skewed to the left, menceng Kurva Skewed to the left, menceng

ke kiri,adanya nilai ektrim kecilke kiri,adanya nilai ektrim kecil

MoX

- - - - - - - - -Md

24

Hub Mean – Md - MoHub Mean – Md - Mo Kurva skewed to the right= Kurva skewed to the right=

menceng ke kanan: adanya nilai menceng ke kanan: adanya nilai ekstrim besarekstrim besar

Mo X

- - - - - - - - - - Md

25

Nilai PosisiNilai Posisi Median….. Posisi tengahMedian….. Posisi tengah Kuartil …..nilai yang membagi empat Kuartil …..nilai yang membagi empat

agregate, ,,,,, Kagregate, ,,,,, K11. K. K22. K. K33 Desil….nilai yang membagi agregate Desil….nilai yang membagi agregate

menjadi 10 bagian…..Dmenjadi 10 bagian…..D11, D, D22…………D…………D99 Presentil…..nilai yang membagi Presentil…..nilai yang membagi

agregate menjadi 100 bagian…. Pagregate menjadi 100 bagian…. P11 , , PP22……..P……..P9999

26

Nilai posisiNilai posisi Md,Kuartil, Desil, PersentilMd,Kuartil, Desil, Persentil

Md

K2

D5

P 50

K1 K3

P 25 P 75 27

Nilai variasiNilai variasi Range:Range:

• Adalah perbedaan antara nilai Adalah perbedaan antara nilai terbesar dengan terkecilterbesar dengan terkecil

• R= ( max – min ) /2………(max – min )R= ( max – min ) /2………(max – min ) Inter Kuartil RangeInter Kuartil Range

• Perbedaan antara K1 dengan K3Perbedaan antara K1 dengan K3• IKR= IQR = (K3-K1)/2…….(K3-K1)IKR= IQR = (K3-K1)/2…….(K3-K1)

28

Nilai VariasiNilai Variasi Mean Deviation ( Mdev )Mean Deviation ( Mdev )

• Adalah rata-rata Adalah rata-rata perbedaan antara nilai perbedaan antara nilai observasi dengan meanobservasi dengan mean

• Rumus Rumus

• ContohContoh• 1 5 6 7 8 9 mean = 1 5 6 7 8 9 mean =

66

Jarang dipakai kerena Jarang dipakai kerena nilai mutlaknilai mutlak

n

xxdx

xx Ix-Ix-xI=dxI=d

115566778899

551100112233

X = 6 Xd = 12/6= 2 29

Nilai variasiNilai variasi VarianVarian

• Rata-rata kuadrat perbedaan antara observasi Rata-rata kuadrat perbedaan antara observasi dengan meandengan mean

• Rumus: Rumus:

• (n-1) koreksi Fisher Wilks………..degree of (n-1) koreksi Fisher Wilks………..degree of fredomfredom

• ContohContoh

1

2

2

n

xxs

30

VarianVarianxx ( x-x )( x-x ) (x-x)(x-x)22

115566778899

X=6X=6

-5-5-1-100112233

∑∑=0=0

25251100114499

∑∑=40=40

816

401

)( 22

n

xxS

Kalau satuannya

cm……..cm2

kg………kg2

31

Nilai variasiNilai variasi Standar deviasiStandar deviasi

• Akar dari varianAkar dari varian• RumusRumus

• Contohdiatas maka S= V8= 2,8 (cm a’ kg )Contohdiatas maka S= V8= 2,8 (cm a’ kg )

Varian dan Standar deviasi banyak dipakai Varian dan Standar deviasi banyak dipakai dalam analisis statistik dalam analisis statistik

2

1)(

n

xxs

32

COV (Coeffisien Of COV (Coeffisien Of Variation)Variation) Adalah nilai Standar deviasi Adalah nilai Standar deviasi

dibagi mean x 100%dibagi mean x 100% COV= S/XCOV= S/X x 100%x 100%

Membandingkan variasi Membandingkan variasi antara dua atau lebih antara dua atau lebih agregate yang ukurannya agregate yang ukurannya berbeda atau gradasinya berbeda atau gradasinya berbedaberbeda

Contoh : dari suatu Contoh : dari suatu pengukuran didapatkan pengukuran didapatkan rata TB= 162 cm dan S= rata TB= 162 cm dan S= 15 cm. Berat badan rata-15 cm. Berat badan rata-rata 58 kg dan S= 8 rata 58 kg dan S= 8 kg…..manakah yang lebih kg…..manakah yang lebih bervariasi TB atau BB ?bervariasi TB atau BB ?

%100*covxs

33

COVCOV Jawab:Jawab:

• COV TB= 15/162 x100%= 9,3 %COV TB= 15/162 x100%= 9,3 %• COV BB= 8/58 x100% = 13,8 %COV BB= 8/58 x100% = 13,8 %

Dari hasil COV terlihat bahwa Dari hasil COV terlihat bahwa walaupun S TB 15cm dan S BB 8 kg walaupun S TB 15cm dan S BB 8 kg ternyata COV BB lebih besar dari ternyata COV BB lebih besar dari COV TB , Jadi dapat disimpulkan BB COV TB , Jadi dapat disimpulkan BB lebih bervariasi.lebih bervariasi.

34

Penyajian DataPenyajian DataPenyajian data dapat berupa:Penyajian data dapat berupa:1) Narasi ( tekstular) adalah 1) Narasi ( tekstular) adalah

penyajian dalam bentuk tulisan . penyajian dalam bentuk tulisan . Biasanya narasi ini dipakai dalam Biasanya narasi ini dipakai dalam menyajikan informasi yang didapat menyajikan informasi yang didapat dari penyajian tabel maupun dari penyajian tabel maupun gambargambar

35

Penyajian data ( Tabel)Penyajian data ( Tabel) Tabel adalah penyajian data dalam Tabel adalah penyajian data dalam

bentuk kolom dan barisbentuk kolom dan baris Bagian-bagian tabelBagian-bagian tabel

• Body tabelBody tabel• Box headBox head• StubbStubb• Jumlah ( total baris maupun total Jumlah ( total baris maupun total

kolomkolom36

Dummy tabelDummy tabelBox headBox head TotTot

stubstubbb

BodyBody

tottot Tot kolomTot kolom GranGranddtottot

37

Tabel:Tabel: Bagian tabel ini dilengkapi:Bagian tabel ini dilengkapi:

• Judul (menjawab what, where, when)Judul (menjawab what, where, when)• Nomer tabelNomer tabel• Keterangan ( Foot Note= catatan kaki)Keterangan ( Foot Note= catatan kaki)• Sumber, kalau tabel itu tabel kutipanSumber, kalau tabel itu tabel kutipan

Kegunaan masing-masingKegunaan masing-masing• Agar mudah dirujuk Agar mudah dirujuk • Keterangan , agar didapat keterangan yang Keterangan , agar didapat keterangan yang

lengkaplengkap• Sumber, agar jangan dianggap plagiat dan Sumber, agar jangan dianggap plagiat dan

memudahkan untuk merujuk kembalimemudahkan untuk merujuk kembali38

Jenis tabelJenis tabel Tabel induk (master tabelTabel induk (master tabel Tabel textTabel text

• Tabel ditribusi frekuensiTabel ditribusi frekuensi• Tabel distribusi relatifTabel distribusi relatif• Tabel distribusi kumulatifTabel distribusi kumulatif• Tabel silangTabel silang

Contoh:Contoh:39

Tabel:1 Distribusi berat badan 160 Tabel:1 Distribusi berat badan 160 orangorang

Mhs FKM UI Th 2010 Mhs FKM UI Th 2010

BBBB FrekFrek F RelatifF Relatif(%)(%)

F kum less F kum less thenthen

(%)(%)

Fkum more Fkum more thenthen

(%)(%)41-4541-4546-5046-5051-5551-5556-6056-6061-6561-6566-7066-7071-7571-75

441616343456563232131355

2,52,51010

21,321,3353520208,18,13.13.1

2,52,512,512,533,833,868,868,888,888,896,996,9100100

10010097,597,587,587,566,266,231,231,211,111,13,13,1

TotalTotal 160160 10010040

Tabel:2 Jumlah donor menurut gol Tabel:2 Jumlah donor menurut gol darah bulan Juli 2010darah bulan Juli 2010 di PMI Jak-pusdi PMI Jak-pus

Gol DarahGol Darah JumlahJumlah

OOAABB

ABAB

TotalTotal

1561561021021041048888

450450

Sumber: PMI Jak-Pus41

Tabel:3 Distribusi 150 pasien RSCM Tabel:3 Distribusi 150 pasien RSCM menurut pendidikan dan pengetahuan menurut pendidikan dan pengetahuan

terhadap HIV/AIDs Th 2010terhadap HIV/AIDs Th 2010

PengetPengetPendidikaPendidikann

BaikBaik SedangSedang KurangKurang

TinggiTinggi

MenengaMenengahh

RendahRendah

2020

1515

2020

1010

2525

2525

55

1010

2020Sumber: Evaluasi RSCM 2010

42

Penyajian data dengan Penyajian data dengan GrafikGrafik Seperti tabel, gambarpun perlu Seperti tabel, gambarpun perlu

dilengkapi dengandilengkapi dengan• Judul (menjawab What, Where, When)Judul (menjawab What, Where, When)• NomerNomer• Keterangan (key)Keterangan (key)• Sumber (kalau gambar tersebut Sumber (kalau gambar tersebut

kutipan)kutipan)

43

GambarGambar Berbeda dengan tabel, gambar sudah ditentukan Berbeda dengan tabel, gambar sudah ditentukan

peruntukannya sesuai jenis dataperuntukannya sesuai jenis data Data numerik:Data numerik:

• Histogram, Histogram, • Frek poligon, Frek poligon, • Ogive, Ogive, • Stem & leaf, Stem & leaf, • Box plot, Box plot, • Scatter diagramScatter diagram

Data kategorik:Data kategorik:• Bar , Single bar, multiple, subdividedBar , Single bar, multiple, subdivided• Pareto chartPareto chart• PiePie• Line diagramLine diagram• PictogramPictogram• MapgramMapgram

44

Gambar:1 Gambar:1 Distr BB Mhs FKM th 2010……Distr BB Mhs FKM th 2010……(histogram(histogram

40 50 60 70 80 90

10

20

30

40jml

Kg45

Gambar:2 (Frek Poligone)Gambar:2 (Frek Poligone) Distr BB Mhs FKM th 2010……Distr BB Mhs FKM th 2010……

46

OgiveOgive

Less then

More then

Md

Posisi Md

Nilai Md

X

Y

47

Stem & leafStem & leaf4040 4455567789944555677899 11 115050 0002244567788900022445677889 14 146060 011122333444666778899011122333444666778899 21 217070 001122233355001122233355 12 128080 022334022334 6 69090 00450045 4 4Batang

Daun Frek48

Box & plotBox & plotBox PlotBox Plot

Kuartil2= Median

Batas atasK3

K1

Batas bawah49

Scatter DiagramScatter Diagram ScatterScatter

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

TB

BB 50

Bar diagram/single barBar diagram/single barJumlah akseptor baru di Psk X Jumlah akseptor baru di Psk X triwulan I, II & III th 2010triwulan I, II & III th 2010

Trwl I Trwl II Trwl III

10

20

30

40

5045

35

52

51

Multiple barMultiple barJumlah Akseptor Baru di Jumlah Akseptor Baru di tiga Wilayah Jakarta th 2010tiga Wilayah Jakarta th 2010

0102030405060708090

1st Qtr 2nd Qtr 3rd Qtr 4th Qtr

J.PstJ.TmrJ Utr

Key

52

Sub divided barSub divided bar

53

Pareto ChartPareto ChartJumlah Kematian dan 3penyebab di Jumlah Kematian dan 3penyebab di RS “X” th 2004RS “X” th 2004

Jumlah Kasus Kematian di RS X tahun 2004

95

60

35

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Kecelakaan PJK Ca 54

Pie DiagramPie Diagram

55

Line Line diagramdiagram

Jumlah HIV AIDs dan H5N1 di Jakarta Jumlah HIV AIDs dan H5N1 di Jakarta th 2006-2010th 2006-2010

2006 2007 2008 2009 2010

jml

HIV AIDs

H5N1

56

Pictogram Pictogram jumlah PJK thn 2008 – 2010jumlah PJK thn 2008 – 2010

Tahun 2008:

Tahun 2009:

Tahun 2010:

Keterangan:

= 10 kasus57

Map gramMap gram

DHFH5N1

58