METODOLOGI PENELITIAN KESEHATAN TIM METLIT FOKUS KITA.

Presentasi berjudul: "METODOLOGI PENELITIAN KESEHATAN TIM METLIT FOKUS KITA."— Transcript presentasi:

1

2 METODOLOGI PENELITIAN KESEHATAN TIM METLIT

3 FOKUS KITA

4 MISI ANALISIS & PENYAJIAN HASIL.Menjawab Masalah Penelitian; Tujuan & Hipotesis (Menjawab Secara Efektif-efisien-elegan) STRATEGI ANALISIS & PENYAJIAN HASIL Analisa Deskriptif/univariat & Bi-/multivariat (Bila Perlu) Penyajian Tekstular/tabular/grafikal Pengunaan Bahasa Ilmiah Yang Baik VALIDASI HASIL DENGAN STUDI DAN PANDANGAN LAIN:.Metode Konfirmasi Dan Kontras.Saran Yg Relevan-operasional-bermanfaat

5 PENYAJIAN TABULAR:  Judul tabel lengkap  Badan tabel terdiri dari. Variabel/konsep. Distribusi frek. Distribusi proporsi. Uji stat (bila perlu)  Hindari tabel yg kompleks  Desimal seperlunya  Hindari duplikasi (tabel kemudian diikuti oleh teks dan/atau grafik PENYAJIAN TEKSTULAR  Menggunakan bahasa yg benar  Ringkas tetapi efektif  Menghindari bahasa berbunga  Paragraf mengandung:. Tema. Data/fakta pendukung tema. Pendapat/opini PENYAJIAN GRAFIKAL  Histogram/Bargram  Diagram Pie  Diagram Garis  Diagram Sebar

6 CONTOH TEKSTULAR (ALINEA YANG BAIK) Angka Kematian Ibu (AKI) di Indonesia masih tinggi bila dibandingkan dengan negara tetangga. Data Bank Dunia tahun 1995 menunjukkan bahwa AKI di Indonesia adalah 600 per 100.000 kelahiran, sedang Thailand hanya sebesar 100 per 100.000 kelahiran; Singapura 50/100.000 kelahiran.. dst. Data SKRT 1995 juga menunjukkan tingkat AKI yang relatif sama, yaitu 550/100.000 kelahiran. Hal ini menunjukkan bahwa pelayanan kesehatan di Indonesia masih memprihatinkan. TEMA DATA OPINI

7 TAMPILAN TABULAR Tabel No X: Frekuensi Distribusi Variabel Karakteristik Responden

8 TAMPILAN TABULAR

9 JENIS DAN KELUASAN ANALISIS TERGANTUNG DARI: 1. Pertanyaan Penelitian/Tujuan studi/Hipotesis 2.Skala Pengukuran 3. Metode Sampling 4. Besar Sample

10 ANALISIS MULTIVARIAT: 1. Pemodelan Kuantitatif ANALISIS BIVARIAT: 1. Diagnosis data 2. Uji Hipotesisi 2 var

11 ANALISIS BIVARIAT

12 ANALISIS MULTIVARIAT:

13 LATIHAN MEMILIH ALAT STATISTIK (1)

14 LATIHAN MEMILIH ALAT STATISTIK (2)

15 KERANGKA TEORI

16 SERVICE PROCESSESS (As Perceived by the Patient):  Admission Services  Medical Services  Nursing Services  Ward Environment  Medical Facilities and Medicines  Non-medic Facilities  Food Services  Administration Services Patient Characteristics  Age  Sex  Co-morbid status  Severity of Illness  Education  Job Status  Length of Stay  Payment Status PATIENT SATISFACTION on:  Admission Services  Medical services  Nursing Services  Ward Environment  Medical Facilities & Medicines  Non-medic Facilities  Food Services Administration Services

17 PENDIDIK= Pendidikan Valid Cum Value Label Value Frequency Percent Percent Percent Buta Huruf 0 17 6.8 6.8 6.8 Tamat SD 1 74 29.6 29.6 36.4 Tamat SLTP 2 61 24.4 24.4 60.8 Tamat SLTA 3 89 35.6 35.6 96.4 Tamat PT 4 9 3.6 3.6 100.0 ------- ------- ------- Total 250 100.0 100.0 Valid cases 250 Missing cases 0 PENDIDIK= Pendidikan Valid Cum Value Label Value Frequency Percent Percent Percent Buta Huruf 0 17 6.8 6.8 6.8 Tamat SD 1 74 29.6 29.6 36.4 Tamat SLTP 2 61 24.4 24.4 60.8 Tamat SLTA 3 89 35.6 35.6 96.4 Tamat PT 4 9 3.6 3.6 100.0 ------- ------- ------- Total 250 100.0 100.0 Valid cases 250 Missing cases 0 STATISTIK DESKRIPTIF

18 LAMARAWT=Lama hari rawat Valid Cum Value Label Value Frequency Percent Percent Percent 2 23 9.2 9.2 9.2 3 72 28.8 28.8 38.0 4 44 17.6 17.6 55.6 5 34 13.6 13.6 69.2 6 25 10.0 10.0 79.2 7 18 7.2 7.2 86.4 8 7 2.8 2.8 89.2 9 2.8.8 90.0 10 6 2.4 2.4 92.4 13 2.8.8 93.2 14 9 3.6 3.6 96.8 15 2.8.8 97.6 20 1.4.4 98.0 21 1.4.4 98.4 22 1.4.4 98.8 23 1.4.4 99.2 25 1.4.4 99.6 75 1.4.4 100.0 ------- ------- ------- Total 250 100.0 100.0 Valid cases 250 Missing cases 0 LAMARAWT=Lama hari rawat Valid Cum Value Label Value Frequency Percent Percent Percent 2 23 9.2 9.2 9.2 3 72 28.8 28.8 38.0 4 44 17.6 17.6 55.6 5 34 13.6 13.6 69.2 6 25 10.0 10.0 79.2 7 18 7.2 7.2 86.4 8 7 2.8 2.8 89.2 9 2.8.8 90.0 10 6 2.4 2.4 92.4 13 2.8.8 93.2 14 9 3.6 3.6 96.8 15 2.8.8 97.6 20 1.4.4 98.0 21 1.4.4 98.4 22 1.4.4 98.8 23 1.4.4 99.2 25 1.4.4 99.6 75 1.4.4 100.0 ------- ------- ------- Total 250 100.0 100.0 Valid cases 250 Missing cases 0 ? ?

19 TAMPILAN UNIVARIATE (1)

20 TAMPILAN UNIVARIATE (2)

21 Susanna Trisno: TAMPILAN UNIVARIATE (3)

22 TAMPILAN BIVARIATE

23

24 Manakah yang lebih baik?

25 Error Bar Area Chart

26 Multiple line Difference line

27 Cronbach Alpha = uji reliabilitas konstruk Nilai indeks berkisar dari 0-1 Semakin tinggi korelasi antar item semakin baik indeks Dikatakan baik bila indeks >= 0.5

28 Dari 3 alternatif.....mana yang terbaik?

29 Denominator Tabel:Distribusi Umur Diantara Wanita Hamil Dan Tidak Hamil Yang Menderita SeranganStroke PENGGUNAAN YANG SALAH

30 PENGGUNAAN YANG SALAH (lanjutan) Kesimpulan Peneliti: "Dibanding mereka yang Tidak-Hamil, wanita Hamil mempunyai resiko yang lebih tinggi terserang Stroke pada kelompok umur yang lebih tua". SALAH!! Untuk menghitung Insiden... perlu denominator= populasi beresiko

31 PENGGUNAAN YANG SALAH (lanjutan) Tabel: Distribusi Ras Sebab Kematian Bayi dan Total Bayi Lahir di USA, 1965. WhiteNonWhite Kematian Bayi (Semua Penyebab) Kematian Bayi (Malformasi kongenital & trauma lahir) Jl. Bayi Lahir 67,198 34,470 3,123,860 25,668 8,291 636,498

32 PENGGUNAAN YANG SALAH (lanjutan) Kesimpulan Peneliti: "Bayi ras putih (White) mempunyai resiko kematian akibat malformasi kongenital lebih tinggi, yaitu 34,370/67,198 (=51.1%) dibanding bayi non-putih (NonWhite) yang hanya sebesar 8,291/25,668 (32.3%)". SALAH!! denominator= Jumlah Bayi Lahir Hidup Kelompok Kontrol Menentukan "Risks" perlu Klp. Kontrol

33 PENGGUNAAN YANG SALAH (lanjutan) Umur Tabel: Mortality Rates (/100,000) Kanker Berdasarkan Lokasi & Status Kawin, USA, 1929-31

34 PENGGUNAAN YANG SALAH (lanjutan) SEHARUSNYA: Tabel: Age-adjusted Mortality Rates (/100,000) Kanker Berdasarkan Lokasi & Status Kawin, USA, 1929-31