CARA PENGUMPULAN DATA
BAB I
Pendahuluan
Epidemiologi
adalah ilmu yang mempelajari tentang distribusi penyakit dan determinannya pada
manusia. Distribusi penyakit digambarkan menurut orang (usia, jenis kelamin,
ras), tempat (penyebaran geografis), dan waktu. Sedangkan determinan penyakit
mencakup penjelasan pola distribusi penyakit tersebut menurut faktor-faktor
penyebabnya. 1
Tujuan
studi epidemiologi adalah mendiagnosis masalah kesehatan masyarakat, menetukan
riwayat alamiah penyakit dan etiologi penyakit, menilai dan merencanakan
pelayanan kesehatan. Ketiga tujuan tersebut dicapai dengan melakukan surveilans
epidemiologi dan penelitian epidemiologi. Surveilans epidemiologi meliputi
kegiatan-kegiatan seperti pengumpulan data secara kontinu dan sistematis, lalu
dilanjutkan dengan pengolahan, analisis, dan intepretasi data sehingga
informasi tersebut dapat digunakan untuk pemantauan, penilaian, dan perencanaan
progam kesehatan. Pada penelitian epidemiologi pengumpulan data tidak dilakukan
secara kontinu, lebih bersifat observasional, yang mempelajari hubungan antara
pajanan dan penyakit yang berskala dikotomi.
BAB II
Isi
Kerangka
konsep
Menurut
Masri Singarimbun (1982). “Konsep adalah generalisasi dari sekelompok fenomena
tertentu, sehingga dapat dipakai untuk menggambarkan barbagai fenomena yang
sama.” Konsep merupakan suatu kesatuan pengertian tentang suatu hal atau
persoalan yang dirumuskan. Dalam merumuskan kita harus dapat menjelaskannya
sesuai dengan maksud kita memakainya. Jika kerangka teori digunakan untuk
memebrikan landasan atau dasar berpijak penelitian yang akan dilakukan, maka
“konsep” dimaksudkan untuk menjelaskan makna dan maksud dari teori yang
dipakai, untuk menjelaskan kata-kata yang mungkin masih abstrak pengertian
dalam teori tersebut.2
Desain Penelitian
Desain
penelitian secara umum dapat dibedakan mejadi desain penelitian deskriptif dan
analitik. Pada desain penelitian deskriptif bertujuan untuk menjelaskan siapa,
dimana dan kapan.3 Sedangkan untuk desain penelitian analitik akan
dapat menjelaskan hubungan antara kasus yang terjadi. Desain penelitian
deskriptif yang biasa digunakan antara lain adalah studi kasus, korelasi, dan
kros seksional. Sedangkan desain penelitian analitik dibagi antara lai
eksperimen, kohort dan kasus kontrol.2
Studi Kasus
Salah satu jenis penelitian kualitatif deskriptif
adalah berupa penelitian dengan metode atau pendekatan studi kasus (Case Study).
Penelitian ini memusatkan diri secara intensif pada satu obyek tertentu yang
mempelajarinya sebagai suatu kasus. Data studi kasus dapat diperoleh dari semua
pihak yang bersangkutan, dengan kata lain data dalam studi ini dikumpulkan dari
berbagai sumber. Sebagai sebuah studi kasus maka data yang dikumpulkan berasal
dari berbagai sumber dan hasil penelitian ini hanya berlaku pada kasus yang
diselidiki. Lebih lanjut Arikunto mengemukakan bahwa metode studi kasus sebagai
salah satu jenis pendekatan deskriptif, adalah penelitian yang dilakukan secara
intensif, terperinci dan mendalam terhadap suatu organisme (individu), lembaga
atau gejala tertentu dengan daerah atau subjek yang sempit.
Penelitian case study atau penelitian lapangan (field
study) dimaksudkan untuk mempelajari secara intensif tentang latar belakang
masalah keadaan dan posisi suatu peristiwa yang sedang berlangsung saat ini,
serta interaksi lingkungan unit sosial tertentu yang bersifat apa adanya (given).
Subjek penelitian dapat berupa individu, kelompok, institusi atau masyarakat.
Penelitian case study merupakan studi mendalam mengenai unit sosial tertentu
dan hasil penelitian tersebut memberikan gambaran luas serta mendalam mengenai
unit sosial tertentu. Subjek yang diteliti relatif terbatas, namun
variabel-variabel dan fokus yang diteliti sangat luas dimensinya.
Berdasarkan batasan tersebut dapat dipahami bahwa
batasan studi kasus meliputi: (1) sasaran penelitiannya dapat berupa manusia,
peristiwa, latar, dan dokumen; (2) sasaran-sasaran tersebut ditelaah secara
mendalam sebagai suatu totalitas sesuai dengan latar atau konteksnya
masing-masing dengan maksud untuk mernahami berbagai kaitan yang ada di antara
variabel-variabelnya.
Pengertian yang
lain, studi kasus bisa berarti metode atau strategi dalam penelitian, bisa juga
berarti hasil dari suatu penelitian sebuah kasus tertentu. Dalam konteks
tulisan ini, penulis lebih memfokuskan pada pengertian yang pertama yaitu
sebagai metode penelitian. Studi kasus adalah suatu pendekatan untuk mempelajari,
menerangkan, atau menginterpretasikan suatu kasus dalam konteksnya secara
natural tanpa adanya intervensi pihak luar. Pada intinya studi ini berusaha
untuk menyoroti suatu keputusan atau seperangkat keputusan, mengapa keputusan
itu diambil, bagaimana diterapkan dan apakah hasilnya.
Untuk dapat mengatasi kesulitan dalam menentukan
orientasi teoritik pemilihan pokok studi, terutarna dalam studi kasus, Guba dan
Lincoln (1987) memberikan saran-saran sebagai berikut: Pertama, bagi peneliti
pemula hendaknya banyak membaca sebanyak mungkin laporan-laporan kasus yang ada
sehingga mereka dapat mempelajari bagaimana para peneliti menyusunnya. Kedua,
mereka hendaknya bergabung dengan para penulis kasus yang baik untuk memahami
bagaimana mereka bekerja. Ketiga, mereka harus berlatih menulis laporan kasus,
dan terakhir, mereka harus meminta kritik-kritik yang positif dan para ahli.
Secara ringkasnya yang membedakan metode studi kasus
dengan metode penelitian kualitatif lainnya adalah kedalaman analisisnya pada kasus
yang lebih spesifik (baik kejadian maupun fenomena tertentu). Biasanya
pendekatan triangulasi juga digunakan untuk menguji keabsahan data dan
menemukan kebenaran objektif sesungguhnya. Metode ini sangat tepat untuk
menganalisis kejadian tertentu disuatu tempat tertentu dan waktu yang tertentu.2,3
Studi kors
seksional
Studi cross sectional
(potong lintang) adalah studi epidemiologi yang mempelajari prevalensi,
distribusi, maupun hubungna penyakit dan paparan (faktor penelitian) dengan
cara mengamati status paparan, penyakit, atau karakteristik terkait kesehatan
lainnya, secara serentak pada individu-individu dari suatu populasi pada saat
itu. Dengan demikian studi cross sectional tidak mengenal adanya dimensi waktu.
Pada penelitian cross
sectional kasus di atas, pengukuran status penyakit dan status
paparan dilakukan pada saat yang bersamaan Setelah menentukan populasi yang
akan diteliti, kemudian dilakukan pencuplikan (random, fixed exposure,
atau fixed
disease sampling), lalu mengumpulkan informasi dari
individu–individu dalam sampel tentang status penyakit, paparan, atau
kedua–duanya. Masing–masing individu dimasukkan ke dalam salah satu dari empat
kategori aitu terpapar-sakit, tidak terpapar-sakit, terpapar-tidak sakit,
-terpapar-sakit
Kelebihan studi ini adalah mudah dilakukan dan relatif lebih murah
dibandingkan studi kohort, dapat memberikan informasi mengenai frekuensi dan
distribusi penyakit yang menimpa masyarakat, serta informasi mengenai faktor
resiko atau karakteristik lain yang dapat menyebabkan kesakitan pada
masyarakat, dapat dipakai untuk mengetahui stadium dini atau kasus subklinis
suatu penyakit, seperti pemeriksaan pap-smear pada kanker leher rahim.
Kekurangan dari metode ini adalh tidak dapat dipakai
untuk meneliti penyakit yang terjadi secara akut dan cepat sembuh (durasi
penyakit pendek), tidak dapat menjelaskan apakah penyakit atau faktor resiko (pajanan)
yang terjadi lebih dulu, sering terjadi penyimpangan berupa bias observasi dan
bias respon.2,3
Case
Control
Studi kasus kontrol merupakan studi
observasional yang menilai hubungan paparan penyakit dengan cara menentukan
sekelompok orang-orang berpenyakit (kasus) dan sekelompok tidak berpenyakit
(kontrol), lalu membandingkan frekuensi paparan pada kedua kelompok (Murti, 2003).
Studi kasus control dimulai dengan memilih kasus (berpenyakit) dan control
(tidak berpenyakit). Kasus dan control biasanya dipilih dari populasi sumber
yang sama (Rothman, 2002), sehingga kedua kelompok memiliki karakteristik yang
sebanding kecuali penyakit, peneliti kemudian mengukur paparan yang dialami
subyek pada waktu yang lalu (retrospektif) dengan cara wawancara, mengkaji
catatan medik, memeriksa hasil-hasil pemeriksaan laboratorium.
Pada penelitian case control
kasus di atas, diawali dengan penentuan kelompok penelitian, satu kelompok
dengan penyakit (kasus) yaitu kelompok penderita Kasus dan kelompok
lainnya tanpa penyakit (kontrol) yaitu kelompok yang tidak menderita Kasus.
Peneliti kemudian memeriksa secara retrospektif (melihat ke belakang) status
paparan di antara kelompok kasus maupun kelompok control (Kasus
(-)) dengan wawancara atau register medik. Pada kelompok Kasus
(+), dibagi menjadi 2 yaitu kelompok dan kelompok tidak. Pada kelompok Kasus
(-) juga dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu kelompok dan kelompok tidak terpapar.
Kelebihan dari studi
kasus kontrol antara lain adalah pada
studi kasus kontrol sangat berguna untuk meneliti masalah kesehatan yang
jarang terjadi di masyarakat sangat berguna untuk meneliti masalah kesehatan
yang terjadi secara laten di masyarakat. Untuk mempelajari karakteristik
berbagai faktor resiko potensial pada masalah kesehatan yang diteliti. Hanya
memerlukan waktu yang singkat dan biaya yang lebih murah dibandingkan dengan
studi kohort.
Kekurangan dari studi kasus
kontrol adalah tidak dapat dipakai untuk menentukan angka insidensi (incidence
rate) penyakit. Data faktor resiko disimpulkan setelah penyakit terjadi
sehingga data tidak lengkap dan sering terjadi penyimpangan. Odds Ratio
tidak dapat digunakan untuk mengestimasi resiko relatif jika masalah kesehatan
yang sedang diteliti terdapat di masyarakat lebih dari 5%. Sulit untuk
menghindari bias seleksi karena populasi berasal dari dua populasi yang
berbeda.
Kohort
Studi kohort adalah desain
observasional yang mempelajari hubungan antara paparan dan penyakit, dengan
memilih dua atau lebih kelompok-kelompok studi berdasarkan perbedaan status
paparan, kemudian mengikuti sepanjang suatu periode waktu untuk melihat berapa
banyak subyek dalam masing-masing kelompok mengalami penyakit. Status paparan
diukur pada awal penelitian dan kohor diikuti untuk melihat kejadian penyakit
di masa yang akan datang.
Di dalam penelitian dengan
desain studi Cohort
untuk mengetahui faktor yang diduga sebagai faktor risiko
terjadinya penyakit dapat dilakukan dengan membedakan antara kelompok terpapar
dan kelompok tidak terpapar dari populasi yang sehat. Dimana kedua kelompok
tersebut seimbang. Kedua kelompok tersebut selanjutnya diikuti secara
longitudinal selama kurun waktu tertentu ke masa depan dan kurun waktu telah
ditentukan. Selanjutnya dilakukan observasi terhadap insidensi kasus. Dan
dilihat jumlah insidensi penyakit pada kelompok yang terpapar dan kelompok kontrol.
Kelebihan studi kohort adalah dapat digunakan untuk
mengetahui ada atau tidaknya asosiasi antara faktor resiko dan penyakit. Sangat
bermanfaat untuk studi penyakit-penyakit yang jarang dijumpai di masyarakat.
Dapat memberikan keterangan yang lengkap mengenai faktor resiko (pajanan) yang
dialami oleh individu dan riwayat alamiah perjalanan penyakit. Masalah etika
lebih sedikit daripada studi eksperimental. Dapat secara langsung menghitung
angka insidensi penyakit dan resiko relatif, serta dapat mengetahui faktor
resiko yang sedang diteliti. Informasi mengenai studi mudah dimengerti oleh
orang selain ahli epidemiologi.
Kekurangan studi kohort adalah memerlukan ukuran sampel yang besar,
terutama untuk jenis penyakit yang jarang dijumpai di masyarakat. Memerlukan
waktu follow up yang cukup lama. Biaya yang diperlukan selama melaksanakan
studi cukup besar. Follow up kadang sulit dilakukan dan sampel yang loss
overload dapat mempengaruhi hasil studi.2,3
Studi eksperimental
Studi
eksperimental dibagi menjadi tiga yaitu randomized control tiral, field tiral,
dan comunity trial. Randomized
control trial (atau randomized clinical trial) adalah sebuah
eksperimen eoidemiologi yang mempelajari sebuah pencegahan atau cara hidup yang
dapat mengobati. Subjek dalam populasi adalah kelompok yan acak, biasanya
disebut perawatan dan kelompok kontrol, dan hasilnya diperoleh dengan
membandingkan hasil dari dua atau lebih kelompok. Hasil yang diinginkan
dapat saja berbeda tetapi, mungkin saja perkembangan penyakit baru atau sembuh
dari penyakit yang telah ada.
Penelitian dimulai dari menentukan populasi dengan
acak untuk mendapatkan perawatan baru atau perawatan yang telah ada, dan kita
mengikuti subjek dalam setiap grup untuk mengetahui seberapa banyak subjek yang
mendapatkan perawatan baru berkembang dibandingkan subjek dengan perawatan yang
telah ada. Jika perawatan menghasilkan outcome yang lebih baik, kita dapat
berharap untuk mendapatkan outcome yang lebih baik pada subjek dengan perawatan
baru dibandingkan subjek dengan perawatan yang telah ada.
Randomized trial dapat dipakai untuk berbagai macam
tujuan. Cara ini dipakai untuk mengevaluasi obat-obatan baru dan perawatan lain
tentang penyakit, termasuk test tekhnologi kesehatan dan perawatan medis yang
baru. Juga bisa digunakan untuk memperkirakan program yang baru untuk skrining
dan deteksi dini, atau cara baru mengatur dan mengantarkan jasa kesehatan.
Ekperimen
lapangan atau filed tial adalah jenis eksperimen yang dilakukan di lapangan
dengan individu-individu yang belum sakit sebgai subyek. Mirip dengan studi
kohor prospektif,rancangan ini diawali dengan memilih subyek-subyek yang belum
sakit. Subyek-subyek penelitiandibagi dalam kelompok eksperimen dan kelompok
kontrol, lalu diikuti perkembangannya apakah subyek itu sakit atau tidak.
Berbeda dengan studi kohor, peneliti menentukan dengan sengaja alokasi faktor
penelitian kepada kelompok-kelompok studi.
Subyek yang terjangkit dan tidak terjangkit penyakit
antara kedua kelompok studi kemudian dibandingkan, untuk menilai pengaruh
perlakuan. Jika laju kejadian penyakit dalam populasi rendah, maka eksperimen
lapangan membutuhkan jumlah subjek yang sangat besar pula. Pada ekperimen
lapangan kerap kali peneliti harus mengnjungi subyek penelitian di “lapangan”.
Peneliti dapat juga mendirikan pusat penelitian di mana dilakukan pengamatan
dan pengumpulan informasi yang dibtuhkan dengan biaya yang ekstra.
Intervensi
komunitas atau comunity trial adalah studi di mana intervensi dialokasikan
kepada komunitas, bukan kepada individu-individu. Intervensi komunitas dipilih
karena alokasi intervensi tidak mungkin atau tidak praktis dilakukan kepada
individu.2,3
Teknik
Pengumpulan Data
Data penelitian dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu
data kualitatif dan data kuantitatif. Data kuantitatif adalah data yang
berbentuk kalimat, kata, atau gambar. Sedangkan data kuantitatif adalah data
yang berbentuk angka, atau data kualitatif yang diangkakan (skoring). Data
kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua besar, yaitu data diskrit dan data
kontinum.
Data diskrit adalah data yang diperoleh dari hasil
menghitung atau membilang (bukan mengukur). Data ini dapat disebut juga sebagai
data nominal atau kategorikal. Data diskrit diperoleh dari penelitian yang
bersifat eksploratif atau survey. Data kontinum adalah data yang diperoleh dari
hasil pengukuran. Data kontinum dapat dikelompokkan menjadi tiga, yaitu data
ordinal, interval, dan rasio.
Data ordinal adalah data yang berjenjang atau
berbentuk peringkat. Data interval adalah data yang jaraknya sama, tetapi tidak
mempunyai nol absolut (mutlak). Pada data ini, walaupun datanya nol, tetapi
masih mempunyai nilai. Data rasio adalah data yang jaraknya sama dan mempunyai
nol absolut (mutlak). Jadi kalau ada data nol berarti tidak ada apa-apanya.
Bermacam-macam data tersebut dapat digambarkan seperti pada gambar berikut.
Pengumpulan
data merupakan bagian yang terpenting dalam suatu penelitian, bahkan merupakan
suatu keharusan bagi seorang peneliti. Untuk mendapatkan data yang diperlukan
dalam penelitian ini, maka peneliti menggunakan beberapa metode dalam proses
pengumpulan data, yaitu metode observasi, metode wawancara, dan
angket/kuisioner. Pada pengulpulan data beberapa sarat harus dipenuhi antara
lain : Pada pengumpulan data harus
jelas apa, dimana, kapan dan siapa yang diukur dalam penelitian tersebut. Juga
harus standart alat yang digunakan mengukur, hal ini bertujuan agar hasil data
yang diambil seragam dan dapat dibandingkan. Pengukuran harus sesuai SOP yang
telah dibuat sebelumnya dah sesuai dengan metode pengambilan data yang telah
ditentukan sebelumnya. Pada pengukuran
atau pengujian data dalam jumlah besar perlu diperhatiakan orang yang akan
melakulan wawancara teserbut. Semua hal diatas terutama ditujukan agar hasil
pengukuran yang didapatkan valid dan reliabel.3
1.
Pengamatan
(observasi)
-
Harus
diketahui apa, dimana, kapan dan apa/siapa yang observasi
-
Observasi
harus sesuai dengan SOP
-
Hasil
observasi harus valid dan reliable
-
Harus
diketahui cara mencatat hasil observasi
2.
Wawancara
(interview)
-
Harus jelas
apa, dimana, kapan dan siapa yang diwawancarai
-
Usahakan
membina hubungan baik antara pewawancara dengan responden
-
Pewawancara
hanya mengambil data, tidak boleh mempengaruhi, mengarahkan atau menafsirkan
jawaban responden
3.
Angket/Kuesioner
Kuesioner merupakan daftar pertanyaan yang
didistribusikan melalui pos untuk diisi dan dikembalikan atau dijawab dibawah
pengawasan peneliti. Kuesioner ditujukan kepada responden, untuk memperoleh
data yang sesuai dengan tujuan penelitian. Teknik ini cocok untuk memperoleh
data yang cukup besar, dari kelompok/ masyarakat yg berpopulasi besar dan
bertebaran tempatnya
Macam Kuesioner
·
Menurut
sifatnya:
-
Angket umum:
untuk memperoleh data yang selengkapnya (umum) tentang
kehidupan seseorang.
- Angket
khusus: untuk mendapatkan data khusus tentang kehidupan seseoran
·
Menurut cara
penyampaianya:
-
Angket
langsung: disampaikan langsung kepada responden tentang dirinya sendiri
-
Angket tak
langsung: disampaikan kepada responden tentang diri orang laiN
·
Menurut
struktur:
-
Angket
berstruktur: angket yang disusun lengkap dengan jawabanya, sehingga
responden
tinggal memilih.
-
Angket tak
berstruktur: angket yang pertanyaanya meminta jawaban menurut
responden,
sehingga tiap responden jawabanya berbeda
·
Menurut
bentuk pertanyaan:
-
Angket
terbuka: jika responden diberi kebebasan untuk menjawab, menurut
pendapat
responden sendiri.
-
Angket
tertutup: jika pertanyaanya sudah lengkap dengan jawaban, sehingga
responden harus
menjawab sesuai dengan jawaban yang telah tersedia
Yang Perlu Diperhatikan Dalam Membuat
Kuesioner
- Pakai bahasa
yang sederhana, yang mudah dimengerti oleh responden, hindari
menggunakan
bahasa yang sulit dimengerti
- Pertanyaan
jangan terlalu luas
- Pertanyaan
tidak boleh double
- Pertanyaan
tidak boleh memimpin atau mengarahkan
- Pertanyaan
diusahakan mudah dijawab responden
-
Pertanyaan
Terbuka yaitu
pertanyaan yang memiliki variasi jawaban yang lias
·
Apakah Saudara
setuju Puskesmas Peterongan dipindahkan ke lokasi Pondok?
·
Apa alasan
Saudara tidak setuju?
-
Pertanyaan
Tertutup, yaitu
pertanyaan yang memiliki variasi jawaban yang sempit, dimana
Apakah Saudara setuju Puskesmas Peterongan
dipindahkan ke lokasi Pondok?
□ Setuju
□ Tidak Setuju
Apa alasan Saudara tidak setuju?
□ Jauh
□ Lahan sempit
□ Tidak ada transportasi
□ Harus pakai jilbab
□ Lain-lain ……
-
Dichotomous
Choice adalah
pertanyaan yang memunkinkan orang yang disurvey hanya dapat menjawab dua buah
jawaban contohnya antara lahin:
Apakah Ibu pernah membicarakan masalah ASI
Eksklusif dengan teman/tetangga?
□ Pernah
□ Tidak pernah
-
Multiple
Choice; Contoh:
Siapakah yang mendorong Ibu datang ke
Posyandu?
□ Suami
□ Orang tua
□ Tetangga
□ Tokoh masyarakat
□ Tokoh Agama
□ Lain-lain …………
-
Check List; Contoh:
Sarana pelayanan kesehatan yang ada di
Kecamatan:
□ Puskesmas
□ Polindes
□ Posyandu
□ Dukun
□ Lain-lain …………
-
Ranking
Question; contoh:
Menurut Saudara siapakah Presiden yang paling
jujur? (Berikan urutan dengan memberi nomor didepan nama presiden)
□ Sukarno
□ Suharto
□ Habibi
□ Gus Dur
□ Megawati
□ SBY
Syarat Instrumen Penelitian:
1. Akurasi (accuracy) → valid
Akurasi
(validitas) → apakah instrumen tersebut benar benar dapat mengukur apa yang
hendak diukur.
Uji Validitas dan Reliabilitas
Instrumen
Uji
Validitas adalah uji untuk membuktikan apakah instrumen penelitian valid. Uji
Reliabilitas adalah uji untuk membuktikan apakah instrumen penelitian reliable.
Validitas adalah tingkat keandalan dan kesahihan alat ukur yang digunakan.
Intrumen
dikatakan valid berarti menunjukkan alat ukur yang dipergunakan untuk
mendapatkan data itu valid atau dapat digunakan untuk mengukur apa yang
seharusnya di ukur
Teknik
untuk mengukur validitas kuesioner adalah sebagai berikut dengan menghitung
korelasi antar data pada masing-masing pernyataan dengan skor total, memakai
rumus korelasi product moment. Item Instrumen dianggap jika r hitung > r
tabel (kritis). Tingkat signifikansi yang dipakai biasanya 5% atau 10% . Untuk
melihat tabel, baris yang dilihat adalah N-2, dimana N adalah jumlah responden
2. Presisi (precision) → reliable
Presisi
(reliability) → kemampuan memberikan kesesuaian hasil pada pengulangan
pengukuran.
Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas
berguna untuk menetapkan apakah instrumen yang dalam hal ini kuesioner dapat
digunakan lebih dari satu kali, paling tidak oleh responden yang sama akan
menghasilkan data yang konsisten. Dengan kata lain, reliabilitas instrumen
mencirikan tingkat konsistensi. Banyak rumus yang dapat digunakan untuk
mengukur reliabilitas diantaranya adalah rumus Spearman Brown. Pengukuran
validitas dan reliabilitas mutlak dilakukan, karena jika instrument yang
digunakan sudah tidak valid dan reliable maka dipastikan hasil penelitiannya
pun tidak akan valid dan reliable.
3. Kepekaan (sensitivity) → teliti
Kepekaan (teliti)
→ mampu mengukur perubahan data yang semakin kecil (teliti),
Sampling
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik
yang dimiliki oleh populasi tersebut. Bila populasi besar, dan peneliti tidak
mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, misalnya karena keterbatasan
dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil
dari populasi itu. Apa yang dipelajari dari sampel itu. kesimpulannya akan
dapat diberlakukan populasi. Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus
betul-betul representatif (mewakili).4
Z test
dapat digunakan untuk menguji satu variabel ataupun dua variabel. Uji z test
beda mean satu sampel berguna untukMenguji perbedaan mean data hasil kenyataan
di lapangan dengan standar / ketentuan baku / peraturan atau mean data hasil
kenyataan di lapangan yang dianggap sebagai standar.6 Rumus yang digunakan adalah
Tipe
Sampling menurut Proses Memilihnya
Sampling dengan Pengembalian :
Satuan sampling yang terpilih, “dikembalikan” lagi ke dalam
populasi (sebelum dilakukan kembali proses pemilihan berikutnya). Sebuah satuan
sampling bisa terpilih lebih dari satu kali. Untuk populasi berukuran N=4 dan
sampel berukuran n=2, maka sampel yang mungkin terambil adalah Nn = 42 = 16
buah sampel. Teknik sampling seperti ini bisa dikatakan tidak pernah digunakan
dalam suatu penelitian, hanya untuk keperluan teoritis yang berkatian dengan
pengambilan sampel.
Sampling tanpa Pengembalian :
Satuan
sampling yang telah terpilih, “tidak dikembalikan” lagi ke dalam populasi.
Tidak ada kemungkinan suatu satuan sampling terpilih lebih dari sekali. Untuk
populasi berukuran N=4 (misalnya A, B, C, D) dan sampel berukuran n=3, maka
sampel yang mungkin terambil ada 4 buah sampel yaitu ABC, ABD, ACD, dan BCD.
Jumlah sampel mengikuti persamaan sbb:
Tipe
Sampling menurut Peluang Pemilihannya
Sampling
Non Probabilitas :
Non-probability sampling merupakan teknik penarikan sampel yang
memberi peluang /kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi
untuk terpilih menjadi sampel. Teknik sampling ini meliputi:
1. Sampling
Sistematis
Teknik sampling ini merupakan teknik penarikan sampel dengan cara
penentuan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi
nomor urut. Sebagai contoh jumlah anggota populasi sebanyak 200 orang. Anggota
populasi diberi nomor urut dari no 1 sampai nomor 200. Selanjutnya pengambilan
sampel dilakukan dengan memilih nomor urut ganjil, atau genap saja, atau
kelipatan dari bilangan tertentu, seperti bilangan 5 dan lainnya.
- Sampling Kuota
Sampling kuota adalah teknik penarikan sampling dari populasi yang
mempunyai ciri-ciri tertentu sampai pada jumlah (quota) yang diinginkan.
Sebagai contoh akan melakukan penelitian terhadap pegawai golongan II pada
suatu instansi, dan penelitian dilakukan secara kelompok. Jumlah sampel
ditetapkan 100 orang sementara penelitian sebanyak 5 orang, maka setiap anggota
peneliti dapat memilih sampel secara bebas dengan karakteristik yang telah
ditentukan (golongan II) sebanyak 20 orang.
- Sampling Aksidental
Sampling aksidental adalah teknik penentuan sampel, berdasarkan
kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat
digunakan sebagai sampel, bila orang yang ditemukan pada waktu menentukan
sampel cocok dengan yang diperlukan sebagai sumber data.
- Purposive Sampling
Purposive sampling, adalah teknik penarikan sampel yang dilakukan
untuk tujuan tertentu saja. Misalnya akan melakukan penelitian tentang disiplin
pegawai, maka sampel yang dipilih adalah orang yang ahli dalam bidang
kepegawaian saja.
- Sampling Jenuh
Sampling jenuh adalah teknik penarikan sampel apabila semua
anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah
npopuloasi relatif kecil, kurang dari 30 orang. Istilah lain dari sampling
jenuh ini adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel.
- Snowball Sampling
Snowball sampling adalah teknik penarikan sampel yang mula-mula
dilakukan dalam jumlah kecil (informan kunci) kemudian sampal yang terpilih
pertama disuruh memilih sampel berikutnya, yang akhirnya jumlah sampel akan
bertambah banyak seperti bola salju yang bergelinding makin lama makin besar.
- Sampling Seadanya
Merupakan pengambilan sampel sebagian dari populasi berdasarkan
seadanya data atau kemudahannya mendapatkan data tanpa perhitungan apapun
mengenai derajat kerepresesntatipannya. Dalam pembuatan kesimpulan masih sangat
kasar dan bersifat sementara.
- Sampling Purposif (sampling
pertimbangan)
Sampling purposif dikenal juga dengan sampling pertimbangan,
terjadi apabila pengambilan sampel dilakukan berdasarkan pertimbangan perorangan
atau pertimbangan peneliti. Sampling purposif akan baik hasilnya di tangan
seorang akhli yang mengenal populasi. Cara penarikan sampel ini sangat cocok
digunakan untuk studi kasus.4
Sampling
Probabilitas :
Dikenal pula dengan nama Random Sampling. Pada saat memilih
unit sampling sangat diperhatikan besarnya peluang satuan sampling untuk
terpilih ke dalam sampel, dan peluang itu tidak boleh sama dengan nol. Sampling
tipe ini bisa dipakai untuk melakukan generalisasi hasil penelitian terhadap populasi
walaupun data yang didapat hanya berasal dari sampel. Analisis tidak hanya
menggunakan statistika deskriptif, juga bisa memakai statistika inferensial
baik yang termasuk kelompok statistika parametrik maupun non parametrik. Yang termasuk
Sampling Probabilitas antara lain adlah simple random sampling, stratifed
random sampling, dan cluster random sampling.
Simple Random Sampling atau
dikenal juga dengan Satuan sampling yang dipilih secara acak. Peluang untuk
terpilih harus diketahui besarnya, dan untuk tiap satuan sampling besarnya
harus sama. Misalnya ada sebuah penelitian mengenai “Model Pembiayaan
Pendidikan Dasar di Jawa Barat”, sampelnya adalah seluruh SD dan SMP yang ada
di Jawa Barat. Terhadap seluruh SD dan SMP tersebut dilakukan pemilihan secara
random tanpa melakukan pengelompokkan terlebih dahulu, dengan demikian peluang
masing-masing SD maupun SMP untuk terpilih sebagai sampel sama.
Pada stratified
Random Sampling : Populasi dibagi ke dalam sub populasi (strata), dengan tujuan
membentuk sub populasi yang didalamnya membentuk satuan-satuan sampling yang
memiliki nilai variabel yang tidak terlalu bervariasi (relatif homogen).
Selanjutnya dari setiap stratum dipilih sampel melalui proses simple random sampling. Misalnya
dalam penelitian yang sama seperti di
atas, semua sekolah baik SD maupun SMP di Jawa Barat diklasifikasikan atau
distratifikasi terlebih dahulu ke dalam sekolah yang berbiaya mahal, sedang,
dan murah. Kemudian dari masing-masing strata dipilih sekolah dengan teknik
simple random sampling.
Pada Cluster
Random Sampling populasi dibagi ke dalam satuan-satuan sampling yang besar,
disebut Cluster. Berbeda dengan
pembentukan strata, satuan sampling yang ada dalam tiap kluster harus relatif heterogen. Pemilihan
dilakukan beberapa tingkat: (1) Memilih kluster dengan cara simple random
sampling. (2) Memilih satuan sampling dalam kluster. Jika pemilihan dilakukan
lebih dari 2 kali disebut Multi-stage
Cluster Sampling. Misalnya dalam penelitian yang sama seperti di atas,
karena Jawa Barat sangat luas, dipilihlah kabupaten/kota tertentu sebagai
sampel klaster ke-1 secara random. Dari tiap kabupaten terpilih dilakukan
pemilihan lagi, yaitu kecamatan-kecamatan tertentu dengan cara random sebagai
sampel klaster ke-2. Selanjutnya dari masing-masing kecamatan dilakukan
pemilihan sekolah yang juga dilakukan secara random.
Menentukan
Jumlah Sampel
Untuk dapat menentukan dengan tepat banyaknya jumlah subyek penelitian yang
harus diambil, paneliti harus mengetahui terlebih dahulu apa yang menjadi unit
analisis dari penelitian. Unit analisis atau satuan subyek yang dianalisis
sangat tergantung pada siapa yang diteliti. Apabila penelitian tentang siswa
maka sebagai unit analisis adalah siswa.
Besarnya jumlah sampel sering dinyatakan dengan ukuran sampel. Jumlah
sampel yang meakili 1oo% populasi adalah sama dengan jumlah populasi. Makin
besar jumlah sampel mendekati jumlah populasi maka peluang kesalahan dalam
melakukan generalisasi akan semakin kecil, dan sebaliknya makin kecil jumlah
sampel penelitian maka diduga akan semakin besar kemungkinan kesalahan dalam
melakukan generalisasi.
Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam menentukan besarnya sampel
adalah sebagai berikut: a) Unit analisis, b) Pendekatan atau model penelitian,
c) Banyaknya karakteristik khusus yang ada pada populasi, dan d) Keterbatasan
Penelitian.
Untuk jumlah subyek dalam populasi sebanyak 100 sampai 150 subyek, maka
jumlah sampel yang diambil sebanyak lebih kurang 25-30%. Besarnya sampel juga
diambil dengan menggunakan rumus Cohran sebagai berikut:4
Analisi Data
Dalam suatu pendelitian, data yang sudah diambil akan dilakukan
uji untuk menganalisis suatu data tsrsebut. Uji analisis yang biasa digunakan
adalah uji statistik. Statistika
adl ilmu yg mempelajari bagaimana merencanakan mengumpulkan menganalisis
menginterpretasi dan mempresentasikan data. Statistika merupakan ilmu yg berkenaan dgn data sedang statistik
adl data informasi atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data.
Beberapa istilah statistika antara lain: populasi sampel unit sampel dan
probabilitas.
Ada dua macam statistika yaitu statistika deskriptif dan statistika
inferensial. Statistika deskriptif berkenaan dgn deskripsi data
misal dari menghitung rata-rata dan varians dari data mentah; mendeksripsikan
menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lbh mudah “dibaca” dan
lbh bermakna. Sedangkan statistika inferensial lbh dari itu misal
melakukan pengujian hipotesis melakukan prediksi observasi masa depan atau
membuat model regresi.
Statistika deskriptif berkenaan dgn
bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau disimpulkan baik secara
numerik (misal menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis
(dalam bentuk tabel atau grafik) utk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data
tersebut sehingga lbh mudah dibaca dan bermakna.5
Statistika inferensial berkenaan dgn
permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data
misal melakukan pengujian hipotesis melakukan estimasi pengamatan masa
mendatang (estimasi atau prediksi) membuat permodelan hubungan (korelasi
regresi ANOVA deret waktu) dan sebagainya. Terdapat dua macam statistik
inferensial, yaitu; statistik parametris digunakan untuk menganalisis data
interval atau rasio, yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal. Pada
uji statistik inferensi dapat digunakan metode Z-test, t-test, uji korelasi
pearson dan Anova. Sedangkan statistik non parametris digunakan untuk
menganalisis data nominal dan ordinat dari populasi yang bebas distribusi. Pada
uji statistin non parametis ini dapat digunakan uji statistik chi square test,
fisher test, Mc Nemar Test, Kologorov-Smirnov Test, dll.6
Dimana:
Rumus ini dapat digunakan pada data berskala interval atau rasio. Ketentuan berikutnya penggunaan rumus ini adalah standar deviasi (penyimpangan) pada
standar (data yang dianggap standar)
telah diketahui. Signifikansi, nilai hasil hitung Z dibandingkan
dengan nilai tabel distribusi normal. Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho,
jika Z0,5a < Zhitung < Z0,5a, sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika Zhitung
< Za
Dengan :
•
Z=nilai Z
•
X1=banyaknya
kejadian kelompok 1
•
X2=banyaknya
kejadian kelompok 2
•
n1=banyaknya sampel
1
•
n2=banyaknya sampel
2
•
p=proporsi
kejadian secara keseluruhan kedua kelompok
•
q=proporsi tidak terjadinya
kejadian secara keseluruhan kedua kelompok
•
q = 1 – p
Uji ini digunakan pada Populasi binom. Signifikansi, nilai hasil hitung Z dibandingkan
dengan nilai tabel distribusi normal. Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho,
jika Z0,5a < Zhitung < Z0,5a, sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho,jika . Zhitung
< Za
Yang
berikutnya adalah uji statistik inferensi non parametrik. Pada uji statistik
ini dapat dilakukan beberapa jui statistik seperti yang telah disebutkan
diatas. Pada beberapa paragraf dibawah ini hanya akan dibahas uji statistik chi
square, fisher, dan kolmogomorov-smirnov. Yang pertama alkan dibahas adalah
metode chi square. Metode Chi-Square
atau X2 untuk Uji
Goodness of fit
Distribusi Normal,
menggunakan pendekatan penjumlahan
penyimpangan data observasi
tiap kelas dengan nilai yang diharapkan. Persyaratan dari uji ini antara lain
: Data
tersusun berkelompok atau dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi, cocok untuk data dengan banyaknya angka besar ( n > 30
),
setiap sel harus terisi, yang kurang dari
5 digabungkan. Signifikansi uji, nilai
X2 hitung dibandingkan dengan X2 tabel (Chi-Square). Jika nilai X2
hitung kurang dari
nilai X2 tabel, maka Ho diterima
; Ha ditolak. Jika nilai X2
hitung lebih besar dari nilai X2 tabel, maka Ho ditolak; Ha diterima.
Tabel X2 (Chi-Square). Rumus yang
digunakan pada uji ini adalah :
Keterangan :
X2 =
Nilai X2
Oi =
Nilai observasi
Ei =
Nilai expected / harapan, luasan
interval kelas berdasarkan tabel normal
dikalikan N (total frekuensi) ≈ pi x N
N =
Banyaknya angka pada data (total frekuensi)
Fisher test merupakan uji eksak yang
diturunkan oleh seorang bernama Fisher, karenanya disebut uji eksak Fisher.6 Uji ini dilakukan untuk menguji signifikansi
hipotesis komparatif dua sampel independen. Perbedaan uji fisher dengan uji chi
square adalah pada sifat kedua uji tersebut dan ukuran sampel yang
diperlakukan. Uji fiher bersifat eksak sedangkan uji chi square bersifat
pendekatan. Uji chi square dilakukan pada
data dengan sampel besar, sedangkan uji Fisher dilakukan pada data dengan
sampel kecil. Data yang dapat diuji dengan fisher test ini berbentuk nominal
dengan ukuran sampel n sekitar 40 atau kurang, dan ada sel-sel berisikan
frekuensi diharapkan kurang dari lima. Perhitungan Fisher Test sama sekali
tidak melibatkan chi-square, akan tetapi langsung menggunakan peluang.
Untuk mempermudah perhitungan, umumnya
pengujian hipotesis menggunakan fisher test dilakukan dengan menyusun data
hasil pengamatan ke dalam tabel kontingensi 2x2 (2 baris dan 2 kolom), sebagai
berikut:
Langkah
perhitungan fisher test adalah sebagai berikut:
1.
Amati data
yang akan diolah, jika data berupa sampel independent dengan ukuran yang kecil
yakni sekitar 40 atau kurangnya, maka uji ini dapat dilaksanakan. Tentukan
taraf signifikansi yang diinginkan. Misal
= 0,05
2.
Sajikan data
dalam bentuk tabel kontingensi 2x2
3.
Buatlah tiga
tabel kontingensi yang terdiri dari 1 tabel hasil pengamatan dan 2 tabel
ekstrim yang melukiskan penyebaran sampel secara ekstrim.
4.
Hitung P
untuk setiap tabel, sehingga didapat
,
dengan indeks P diambil dari frekuensi sel
terkecil dalam setiap tabel.
Sehingga
P=
+
5.
Bandingkan
nilai P hitung dengan nilai taraf signifikan (
)
Jika P >
maka Ho diterima
Jika P <
maka Ho ditolak
6.
Simpulkan
sesuai dengan hasil pengujian di atas. Apabila Ho ditolak maka ada asosiasi
antara 2 faktor.
Metode
Kolmogorov-Smirnov tidak jauh
beda dengan metode
Lilliefors.6
Langkah-langkah penyelesaian dan
penggunaan rumus sama,
namun pada signifikansi yang
berbeda. Signifikansi metode
Kolmogorov-Smirnov menggunakan
tabel pembanding Kolmogorov-Smirnov, sedangkan
metode Lilliefors menggunakan tabel pembanding metode Lilliefors. Persyaratan dari uji ini antara lain adalah data berskala interval atau ratio (kuantitatif), data tunggal / belum dikelompokkan pada tabel distribusi
frekuensi , dan dapat untuk n besar maupun
n kecil. Signifikansi uji, nilai FT
- FS terbesar dibandingkan
dengan nilai tabel Kolmogorov Smirnov. Jika nilai FT - FS
terbesar kurang dari nilai tabel Kolmogorov Smirnov,
maka Ho diterima
; Ha ditolak. Jika nilai FT
- FS terbesar lebih
besar dari nilai
tabel Kolmogorov Smirnov, maka Ho ditolak ; Ha diterima. Tabel Kolmogorov Smirnov, Harga Quantil Statistik
Kolmogorov Distribusi Normal.
Keterangan :
Xi =
Angka pada data
Z =
Transformasi dari angka ke notasi pada distribusi normal
FT =
Probabilitas komulatif normal
FS =
Probabilitas komulatif empiris
FT
= komulatif proporsi
luasan kurva normal
berdasarkan notasi Zi, dihitung dari luasan kurva mulai dari ujung kiri kurva
sampai dengan titik Z.
Ukuran-Ukuran Epidemiologi
1.
Proporsi:
Proporsi adalah
perbandingan yang pembilangnya merupakan bagian dari penyebut. Proporsi
digunakan untuk melihat komposisi suatu variabel dalam populasi
Rumus:
Proporsi : x / (x+y) x k
Contoh:
Contoh:
Jumlah Mahasiswa wanita
Proporsi
Mhs wanita =
------------------------------------------- k
Jumlah Mahasiswa wanita + pria
Jumlah Mahasiswa wanita + pria
2.
Ratio:
Ratio adalah perbandingan dua bilangan yang
tidak saling tergantung. Ratio digunakan untuk menyatakan besarnya kejadian
Rumus: Ratio:
(x/y) k
- Ratio dapat juga dinyatakan
sebagai perbandingan
- Ratio x : y = 1 : 2
Contoh:
jumlah pria
Sex ratio = ------------------ k
jumlah wanita
Pria : Wanita = x : y
Sex ratio = ------------------ k
jumlah wanita
Pria : Wanita = x : y
3.
Dependency ratio =
Jumlah
usia (0 - <14th) + (>65 th)
--------------------------------------------- k
Jumlah usia (15 – 64 th)
--------------------------------------------- k
Jumlah usia (15 – 64 th)
4.
Rate
Rate adalah
perbandingan suatu kejadian dengan jumlah penduduk yang mempunyai risiko
kejadian tersebut. Rate digunakan untuk menyatakan dinamika dan kecepatan
kejadian tertentu dalam masyarakat
Rumus: Rate: (x/y) k
- X: angka kejadian
- Y: populasi berisiko
- K: konstanta (angka kelipatan
dari 10)
Pengukuran Angka
Kesakitan2,3
1.
Incidence Rate
Incidence rate
adalah frekuensi penyakit baru yang berjangkit dalam masyarakat di suatu tempat
/ wilayah / negara pada waktu tertentu.
Jumlah penyakit baru
Incidence
Rate (IR): ------------------------------- k
Jumlah populasi berisiko
2.
Prevalence Rate
Prevalence rate
adalah frekuensi penyakit lama dan baru yang berjangkit dalam masyarakat di
suatu tempat/ wilayah/ negara pada waktu tertentu. PR yang ditentukan pada
waktu tertentu (misal pada Juli 2000) disebut Point Prevalence Rate. PR yang
ditentukan pada periode tertentu (misal 1 Januari 2000 s/d 31 Desember 2000)
disebut Periode Prevalence Rate.
Jumlah penyakit lama + baru
Jumlah penyakit lama + baru
Prevalence
Rate (PR): ------------------------------------- k
Jumlah populasi berisiko
3.
Attack Rate
Attack Rate
adalah jumlah kasus baru penyakit dalam waktu wabah yang berjangkit dalam
masyarakat di suatu tempat/ wilayah/ negara pada waktu tertentu
Jumlah penyakit baru
Attack Rate (AR): ------------------------------- k
Jumlah populasi berisiko (dalam waktu wabah berlangsung)
Jumlah penyakit baru
Attack Rate (AR): ------------------------------- k
Jumlah populasi berisiko (dalam waktu wabah berlangsung)
Pengukuran Angka Kematian
1.
Curde Death Rate
CDR adalah angka
kematian kasar atau jumlah seluruh kematian selama satu tahun dibagi jumlah
penduduk pada pertengahan tahun
Jumlah semua kematian
CDR (Crude Death Rate) = ------------------------------- k
Jumlah semua penduduk
2.
Spesific Death Rate
SDR adalah jumlah
seluruh kematian akibat penyakit tertentu selama satu tahun dibagi jumlah
penduduk pada pertengahan tahun
Jumlah kematian penyakit x
SDR (Specific Death Rate) = ------------------------------------- k
Jumlah semua penduduk
3.
Case Fatality Rate
CFR adalah
persentase angka kematian oleh sebab penyakit tertentu, untuk menentukan
kegawatan/ keganasan penyakit tersebut
Jumlah kematian penyakit x
CFR (Case Fatality Rate): ----------------------------------- x 100%
Jumlah kasus penyakit x
Jumlah kematian penyakit x
CFR (Case Fatality Rate): ----------------------------------- x 100%
Jumlah kasus penyakit x
4.
Maternal Mortality Rate
MMR = AKI = Angka
kematian Ibu adalah jumlah kematian ibu oleh sebab kehamilan/ melahirkan/ nifas
(sampai 42 hari post partum) per 100.000 kelahiran hidup
Jumlah kematian Ibu
MMR (Maternal Mortality Rate): --------------------------------- x 100.000
Jumlah kelahiran hidup
Jumlah kematian Ibu
MMR (Maternal Mortality Rate): --------------------------------- x 100.000
Jumlah kelahiran hidup
5.
Infant Mortality Rate
IMR = AKB = angka
kematian bayi adalah jumlah kematian bayi (umur <1tahun) per 1000 kelahiran
hidup
Juml kematian bayi
IMR (Infant Mortality Rate): --------------------------- x 1000
Juml kelahiran hidup
Juml kematian bayi
IMR (Infant Mortality Rate): --------------------------- x 1000
Juml kelahiran hidup
6.
Neonatal Mortality Rate
NMR = AKN = Angka
Kematian Neonatal adalah jumlah kematian bayi sampai umur < 4 minggu atau 28
hari per 1000 kelahiran hidup
Jumlah kematian neonatus
NMR (Neonatal Mortality Rate): ---------------------------------- x 1000
Jumlah kelahiran hidup
7.
Perinatal Mortality Rate
PMR = AKP = angka
Kematian Perinatal adalah jumlah kematian janin umur 28 minggu s/d 7 hari
sesudah lahir per 1000 kelahiran hidup.
Jumlah kematian perinatal
Jumlah kematian perinatal
PMR (Perinatal Mortality Rate): ---------------------------------- x 1000
Jumlah kelahiran hidup
Daftar
Pustaka
1.
N. Bustan, M.
Pengantar Epidemiologi: Jakarta, PT. Rineka Cipta ; 2002
2.
Masri
Singaribum, Sofian Effendi. Metode Penelitian Survey. Yogyakarta : Pusat Penelitian dan Studi Kependudukan, Universitas
Gadjah Mada; 1980.
3.
Budiarto E,
Anggraeni D. Pengantar Epidemiologi. Edisi ke-2. Jakarta: EGC,2002.
4.
Nugraha Setiawan. Teknik Sampling. Dalam: Diklat Metodologi Penelitan. Bogor :
Departemen Pendidikan Nasional ; 2005
5.
Hasan. Pokok
Pokok Materi Statistik 1 (Statistik Deskriptif). Jakarta: Bumi Aksara; 2005
6.
Hasan.
Pokok Pokok Materi Statistik 2 (Statistik Infereansif).
Jakarta:
Bumi Aksara; 2006
