STATISTIK KESEHATAN
Penggunaan statistik dalam kehidupan sehari-hari disadari atau tidak memegang peranan yang cukup penting, meskipun dalam bentuk yang sangat sederhana. Misalnya seorang ibu rumah tangga menggunakan statistik untuk mengetahu berapa rata-rata pengeluarannya selama sebulan. Statistik juga digunakan di Pemerintahan, industri, Rumah Sakit, Perusahaan Swasta dan lain sebagainya untuk perencanaan dan penyusunan program-program yang didasari atas fakta di lapangan, dengan kata lain harus berdasarkan data real. Dari data tersebut kemudian diolah sehingga menghasilkan informasi yang dijadikan dasar untuk mengambil keputusan.
Bagi mahasiswa mata kuliah statistik sangat penting karena sangat berguna untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan menginterpretasikan data ketika menyusun Skripsi bagi mahasiswa S1, Tesis bagi mahasiswa S2 dan Disertasi bagi mahasiswa S3.
Pada Bab Pendahuluan ini akan membahas tentang pengertian statistik, statistik kesehatan, peran statistik, pembagian statistik, istilah dalam statistik serta skala pengukuran statistik.
1.1 Pengertian Statistik
Statistik berasal dari bahasa latin yaitu “status” atau “state” yang artinya adalah negara. Pada awalnya statistik hanya digunakan untuk kepentingan negara, misalnya statistik jumlah tenaga kerja, statistik kependudukan dan lain sebagainya. Statistik pada awalnya hanya mencakup angka-angka yang kadang-kadang membosankan. Tetapi dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan tehnologi, statistik tidak hanya terkait dengan angka-angka, tetapi sudah merupakan suatu konsep atau metode untuk mengumpulkan dan menginterpretasikan data. Beberapa pengertian statistika, yaitu :
1. Statistika merupakan kumpulan angka yang dihasilkan dari pengukuran dan atau perhitungan yang disebut data
2. Dapat pula diartikan sebagai statistik sampel
3. Merupakan sekumpulan konsep dan metode yang digunakan utk mengumpulkan dan menginterpretasikan data tentang bidang kegiatan tertentu dan mengambil kesimpulan dalam situasi dimana ada kepastian dan variasi.
1.3 Statistik Kesehatan
Statistik kesehatan adalah data atau informasi yang berkaitan dengan masalah kesehatan. Statistik kesehatan sangat bermanfaat untuk kepentingan administratif, seperti merencanakan program pelayanan kesehatan, menentukan alternatif penyelesaian masalah kesehatan, dan melakukan analisis tentang berbagai penyakit selama periode waktu tertentu. Statistik kesehatan dikenal dengan istilah “Biostatistik”. Biostatistik terdiri dari dua kata dasar yaitu bio dan statistik. Bio berarti hidup, sedangkan statistik adalah kumpulan angka-angka. Sehingga secara harfiah biostatistik adalah kumpulan angka-angka tentang kehidupan.
1.4 Peran Statistik Kesehatan
Peran Statistik Kesehatan adalah sebagai berikut :
1. Statistik kesehatan sangat bermanfaat untuk kepentingan administratif, seperti merencanakan program pelayanan kesehatan, menentukan alternatif penyelesaian masalah kesehatan dan melakukan analisis tentang berbagai penyakit selama periode waktu tertentu. (time series analysis)
2. Statistik berperan untuk mengukur/menggambarkan status kesehatan 3. Untuk mengetahui besarnya masalah kesehatan
4. Sebagai Alat untuk melakukan monitoring dan evaluasi program kesehatan, yaitu dengan melakukan analisa perbandingan dan analisa kecenderungan. Analisa perbandingan dapat dilihat antar waktu dan antar tempat. Sedangkan analisa kecenderungan dapat dilihat antar waktu. Misalnya kita ingin mengetahui berapa jumlah kunjungan pasien ke puskesmas A selama satu tahun.
Peranan statistik juga digunakan dalam penelitian kesehatan yaitu sebagai a. Alat bantu untuk menghitung besarnya sampel
b. Alat bantu untuk melakukan pengumpulan data secara tepat c. Alat bantu untuk pengolahan data secara benar
d. Alat bantu analisis data secara tepat sesuai dengan kasusnya
1.5 Pembagian Statistik
Statistik secara umum dibagi menjadi dua yaitu statistic deskriptif dan statistik inferensial.
a. Statistik Deskriptif
Kegiatan mulai dari pengumpulan data, pengolahan, sampai mendapatkan informasi dengan jalan menyajikan dan analisis data yang telah terkumpul. Tujuan dari statistik deskriptif adalah memberikan gambaran tentang keadaan yang berkaitan dengan penyakit atau masalah kesehatan berdasarkan data yang telah dikumpulkan. Untuk data numerik informasi yang diberikan berupa perhitungan nilai tengah (mean, median, modus), nilai variasi. Sedangkan untuk data kategori informasinya adalah nilai proporsi/persentase.
b. Statistik Inferensial /statistik Induktif
Tujuan dari statistik inferensial adalah untuk menarik kesimpulan cirri-ciri populasi berdasarkan data yang diperoleh melalui sampel. Statistik inferensial merupakan kumpulan cara atau metode yang dapat mengeneralisasikan nilai-nilai dari sampel dikumpulkan menjadi nilai populasi. Hal ini dilakukan dengan menggunakan uji hipotesis atau teori estimasi.
Walaupun metode statistic dibagi menjadi dua jenis, tidak seluruhnya dapat dipisahkan satu dengan yang lain. Statistik inferensial harus melalui statistik deskriptif terlebih dahulu.
1.6 Istilah Dalam Statistik 1.6.1 Data
Data merupakan bentuk jamak (plural) dari Datum. Jadi tidak perlu menyebut dengan data-data karena data sudah berbentuk jamak, cukup dengan kata “data” saja. Data adalah himpunan angka yang merupakan nilai dari unit sampel kita sebagai hasil mengamati (menghitung) atau mengukurnya.
Pembagian Data
a. Data Diskrit adalah data yang berbentuk bilangan bulat, misalnya : jumlah anak, jumlah pasien,
jumlah kecelakaan. Diperoleh dengan cara menghitung.
b. Data Kontinyu adalah data yang berbentuk rangkaian data, nilainya berbentuk desimal. Misalnya
Tinggi Badan, Berat Badan, Tekanan Darah. Diperoleh dengan cara mengukur.
c. Data Kualitatif adalah data yang berbentuk kualitas, seperti penyataan terhadap KB yang
dikategorikan menjadi tiga kategori yaitu : setuju, kurang setuju, tidak setuju). Berbentuk kata-kata atau pengkategorian. Dalam mengolah data mengunakan komputer, kategori tersebut harus dilakuka proses “coding” terlebih dahulu. Misalkan untuk setuju di beri kode 2, kurang setuju diberi kode 1 dan tidak setuju diberi kode 0. Data Kualitatif disebut juga dengan data kategori.
d. Data Kuantitatif. Data dalam bentuk bilangan (numerik), misalnya : jumlah balita yg
mendapatkan imunisasi, Berat Badan Bayi. Diperoleh dengan cara menghitung maupun mengukur. Data Kuantitatif disebut juga dengan data numerik.
1.6.2 Variabel
Variabel adalah sifat yang akan diukur/diamati yang nilainya bervariasi antara satu objek ke objek lainnya. Contohnya adalah variabel tinggi badan. Tinggi badan disebut dengan variabel karena nilainya bervariasi antara satu orang dengan orang lainnya. Contoh lain adalah variabel pendidikan. Sementara kategori SD, SMP, SMA, dan PT disebut dengan atribut variabel.
Apabila tidak ada variasi terhadap data yang kita kumpulkan maka tidak dapat disebut dengan variabel. Contohnya adalah ingin mengetahui hubungan antara jenis kelamin dengan kejadian kanker serviks. Jenis kelamin tidak dapat disebut dengan variabel karena tidak ada variasinya (kanker serviks hanya terjadi pada perempuan).
1.6.3 Agregate :
Agregate adalah keseluruhan kumpulan nilai observasi yang merupakan suatu kesatuan dan setiap observasi hanya mempunyai arti sebagai bagian dari keseluruhan tersebut.
Populasi adalah keseluruhan dari unit di dalam pengamatan yang akan kita lakukan. Sedangkan sampel adalah Sebagian dari populasi yang nilai / karakteristiknya kita ukur dan yang nantinya kita pakai untuk menduga karakteristik dari populasi.
1.7 Skala Pengukuran
Pengumpulan data yang telah dilakukan seperti dengan menggunakan tehnik wawancara, angket maupun observasi mempunyai jawaban dengan intensias yang berbeda-beda. Misalnya prosedur pelayanan kesehatan di Puskesmas akan menghasilkan jawaban mulai dari sangat setuju sampai sangat tidak setuju. Untuk menempatkan jawaban yang sesuai dengan posisinya maka disusun skala ukuran. Selain itu skala pengukuran juga digunakan untuk menentukan jenis uji statistik apa yang akan dipakai.
Ada empat jenis skala pengukuran yang lazim digunakan yaitu skala nominal, skala ordinal, skala interval dan skala rasio.
a. Skala Nominal
Data dengan skala nominal merupakan data yang paling lemah tingkatannya. Data dengan skala nominal tidak mempunyai jenjang, tetapi hanya dapat membedakan subkategori secara kualitatif, misalnya jenis kelamin. Walaupun didalam penomeran untuk jenis kelamin laki-laki diberi kode 1 dan perempuan diberi kode 2, tetapi penomeran tersebut tidak menunjukkan tingkatan/jenjang laki-laki lebih tinggi daripada perempuan. Nilai tersebut hanya sebagai kode dalam pengolahan data.
Selain itu skala nominal mempunyai sifat tidak “tumpang tindih” misalnya variabel agama, setiap orang tentu memiliki satu agama misalnya agama islam, bukan agama lainnya.
b. Skala Ordinal
Dibandingkan dengan skala nominal, skala ordinal telah memiliki jenjang/tingkatan. Ciri dari skala ordinal adalah adanya perbedaan antar subkategori (dapat dikelompokkan), dapat diurutkan (dirangking) menurut besar kecilnya, walaupun jarak perbedaan antar sub-kategori tersebut tidak sama atau tidak konstan.
Contoh dari skala ordinal adalah tingkat pendidikan. Tingkat pendidikan sudah dapat dikelompokkan menjadi pendidikan SD, SLTP, SLTA, PT. Jenjang atau tingkatan pada variabel
tingkat pendidikan sudah diketahui, diman tingkat pendidikan PT lebih tinggi daripada SLTA, demikian mula SLTA lebih tinggi dari pada SLTP dan seterusnya. Contoh skala ordinal lainnya adalah pangkat, status ekonomi dan lain-lain.
c. Skala Interval
Skala berikutnya adalah skala interval. Data dengan skala interval memiliki sifat-sifat skala nominal dan skala ordinal yaitu selain dapat dikelompokkan/ dapat dibedakan, diurutkan juga dapat ditentukan jarak dari urutan kelompok tersebut. Skala interval tidak mempunyai nol mutlak/nol absolute contohnya pengukuran panas, bila dinyatakan 00C, bukan berarti tidak ada
panas.
d. Skala Rasio
Selain memiliki ketiga ciri diatas yaitu dapat dikelompokkan, diurutkan, ada jarak, data dengan skala rasio juga memiliki titik nol absolut/mutlak, sehingga pada data dengan skala rasio masing-masing sub kategori dapat dibandingkan dengan titik nol. Contohnya variable berat badan. Berat badan si A adalah 40 Kg, Berat badan si B adalah 2 kg. dapat dikatakan bahwa berat badan si A dua kali dari berat badan si B.
Skala Nominal dan Skala Ordinal dikelompokkan menjadi data kategori, sedangkan skala Interval dan Rasio dikelompokkan menjadi data Numerik.
SOAL – SOAL LATIHAN
1. Berilah beberapa contoh mengenai : a. statistic deskriptif
b. data kualitatif c. data deskrit d. data kontinyu
2. Tentukan skala pengukuran dari variable berikut : a. Tekanan Darah
b. Jumlah anak c. Nilai IPK
d. Kadar Kholesterol e. Golongan darah f. Tingkat Pendapatan g. Tingkat Pengetahuan h. Nama Mahasiswa i. Lama hari rawat j. Suku Bangsa
