18/05/2014. Penelitian ilmiah:

Penelitian ilmiah:

›

aktifitas sistematik

›

terkendali

›

empiris, dan

›

investigasi kritis dari proposisi hipotetik

tentang dugaan hubungan antar

fenomena alam

PROBLEM

RESEARCH

PROBLEM SOLVING

Solve the problems

›

To know the etiology of the disease

›

To improve the health services

›

To plan the health programs

Extend the sciences

Penelitian

Kuantitatif

Data agregat Statistikal

Penelitian

Kualitatif

Non statistikal Data individual

Metode Kuantitatif

Metode Kualitatif

Sistematik

Positifisme

Fenomenologi

Objektif

Subjektif

Deduktif

Induktif

Generalisable

Not generalisable

1. Tidak ada istilah populasi, sampel dan

variabel

2. Sumber informasi: informan

3. Cara pengumpulan data:

a. Focussed Group Discussion (FGD)

b. Indepth interview

c. Participatory observation

4. Analisis data: tidak statistikal!

a. Analisis isi

b. Analisis domain

JUDUL

1. Pendahuluan

(Latarbelakang masalah, Rumusan masalah, Tujuan dan Manfaat penelitian)

2. Tinjauan Pustaka

3. Kerangka Konseptual dan Hipotesis 4. Metode Penelitian (dan Rencana

Pelaksanaan) Daftar Pustaka

JUDUL

1.

Pendahuluan

2.

Tinjauan Pustaka

3.

Kerangka Konseptual dan

Hipotesis

4.

Metode Penelitian

5.

Analisis dan Hasil Penelitian

6.

Pembahasan

7.

Kesimpulan dan Saran

Daftar Pustaka

Problem, research gap, research interest, & ideas Ethics in research Knowledge, science, & theory Sampling & representatives Conceptualization, operationalization, & hypothesis Research design Data mining & collection Data analysis Research writings Hypothetico-deductive verificative

RESEARCH GAP

BELUM PERNAH DITELITI BELUM LENGKAP DITELITI KONFLIK HASIL

BAGI SIAPA?

Donor agencies Pemerintah, provider kesehatan Masyarakat luas

SUPPLY SIDE •Availabilitas OAT • Keefektifan OAT •Lainnya? DEMAND SIDE •Pengetahuan • Sikap • Jarak • Karakteristik lain

DO

_{kasus baru}MDR di Indonesia Faktor biologis Penyakit Lain (HIV) Faktor lingkungan

KONFLIK HASIL

BCG?

_{TB pada ANAK}MENINGITIS

Faktor Biologis

Faktor Lingkungan

PROBLEM Rumusan masalah Studi pustaka HIPOTESIS Disain Pengukuran OBSERVASI DATA Analisis KESIMPULAN Teoritisasi / rekonsepsi Deduktif Induktif Prosedur logika Prosedur penelitian

Pernyataan ttg hubungan antar konsep

(variabel) di dlm suatu populasi

Konsep (variabel) Konsep

istilah (definisi) u/

menggambarkan secara abstrak

suatu kejadian, fenomena, atau

keadaan kelompok/individu yg

menjadi pusat perhatian

HARAPAN (Das Sollen) Apa yang seharusnya

Target

KENYATAAN (Das Sein)

Apa yang sebenarnya terjadi Pencapaian

gap / kesenjangan MASALAH

› Identify the core of problem

› Identify factors that may have contributed to the problem

› Clarify the relationship between the problem and contributing

Harapan: Target angka kejadian

BBLR di Indonesia maksimum 7% pd

th 2000 (World Summit of Children)

(alasan pendukung: pembangunan

di sektor kesehatan sangat pesat)

Kenyataan: Pada tahun 2000 angka

BBLR di Indonesia masih 14%

Masalah: Masih tingginya angka

Feasible:

jumlah subyek, waktu, uang (sumber daya), kemampuan teknis yang adekuat

Interesting

Novel:

temuan baru, perluasan temuan

sebelumnya

Ethical

Relevant:

ilmiah, mengarah ke manfaat di

bidang kesehatan atau klinis di masa depan

RUMUSAN MASALAH:

Berapa angka prevalensi BBLR di

kabupaten Kediri?

»

DESKRIPTIF

JUDUL:

ANGKA PREVALENSI BBLR DI KABUPATEN

KEDIRI

TUJUAN (UMUM) PENELITIAN:

Mengukur angka prevalensi BBLR di

kabupaten Kediri

RUMUSAN MASALAH:

Apa faktor dominan dari kejadian BBLR di

kabupaten Kediri?

»

ANALITIK

JUDUL:

FAKTOR DOMINAN DARI KEJADIAN BBLR

DI KABUPATEN KEDIRI

TUJUAN (UMUM) PENELITIAN:

Mengkaji faktor dominan dari kejadian

BBLR di kabupaten Kediri

ANGKA DAN FAKTOR DOMINAN

DARI KEJADIAN BBLR

STUDI DESKRIPTIF: STUDI ANALITIK/ EKSPLANATIF:
Mengetahui
Menggambarkan
Mendeskripsikan
Mengukur
Menghitung
Menganalisis
Mengkaji
Membuktikan
Menguji
Membandingkan Mengidentifikasi

1.

Mengetahui angka prevalensi BBLR di

kabupaten Kediri

2.

Menganalisis hubungan antara infeksi di

masa kehamilan dengan kejadian BBLR

3.

Menganalisis hubungan antara penggunaan

obat-obatan dengan kejadian BBLR

4.

Menganalisis hubungan antara tingkat

Mengetahui pengetahuan ibu bayi tentang imunisasi Tujuan Khusus:

1. Mengetahui pengetahuan ibu bayi tentang

pengertian dan tujuan imunisasi

2. Mengetahui pengetahuan ibu bayi tentang jenis

imunisasi dan waktu pemberian

Tujuan Umum:

Mengetahui pengetahuan ibu bayi tentang imunisasi Tujuan Khusus:

1. Mengetahui pengetahuan ibu bayi tentang imunisasi

menurut tingkat pendidikan ibu

2. Mengetahui pengetahuan ibu bayi tentang imunisasi

Tujuan Umum:

Menganalisis hubungan antara dukungan suami dengan depresi ibu pasca persalinan

Tujuan Khusus:

1. Mengetahui gambaran dukungan suami ibu bersalin 2. Mengetahui gambaran kejadian depresi ibu pasca

persalinan

3. Menganalisis perbedaan kejadian depresi pasca

persalinan antara ibu yang mendapatkan dukungan cukup dan yang tidak mendapatkan dukungan cukup dari suami

Tujuan Umum:

Menganalisis hubungan antara dukungan suami dengan depresi ibu pasca persalinan

Tujuan Khusus:

1. Mengetahui kejadian depresi pasca persalinan pada

ibu yang mendapatkan dukungan cukup dari suami

2. Mengetahui kejadian depresi pasca persalinan pada

ibu yang tidak mendapatkan dukungan cukup dari suami

3. Menganalisis perbedaan kejadian depresi pasca

persalinan antara ibu yang mendapatkan dukungan cukup dan yang tidak mendapatkan dukungan cukup dari suami

MASALAH Daftar pertanyaan Rumusan masalah JUDUL penelitian Tujuan penelitian

Kontribusi terhadap

implementasi program, dan

implikasinya terhadap

perumusan kebijakan

Kontribusi bagi pengembangan

profesionalitas

Kontribusi bagi pengembangan

IPTEK

Uraian sistematik tentang fakta,

hasil penelitian sebelumnya

Sumber pustaka mutakhir (recent)

yang memuat teori atau

pendekatan baru yang relevan

Diupayakan mengambil dari

sumber asli

Intisari dari tinjauan pustaka

Skema hubungan antar

konsep (variabel)

Kehamilan ganda Obat-obatan

Prematuritas Malnutrisi

Berat BLR

Variabel bebas (independent var.)

Variabel tergantung (dependent var.)

Variabel luaran (external var.)

Tujuan Penelitian:

Membuktikan pengaruh

Paradigma Kesetaraan Jender di

masyarakat terhadap Fertilitas

Status Kesehatan Lingkungan Pelayanan Kesehatan Genetik Perilaku

Praksis/ Tindakan Pengetahuan Sikap Konsep Perilaku Faktor predisposisi Faktor pemudah Faktor penguat Fertilitas Lingkungan Lingkungan Pelayanan Kesehatan Pelayanan Kesehatan Genetik Genetik Penggunaan metode KB pria Sikap Sikap Pengetahuan tentang KB Paradigma kesetaraan jender

1.

Terdapat hubungan antara infeksi dengan

BBLR

2.

Tingkat sosial ekonomi mempunyai

kontribusi terhadap kejadian BBLR

3.

Penggunaan obat-obatan mempengaruhi

kejadian BBLR

Rancang bangun

Lokasi dan waktu penelitian

Populasi dan sampel

Variabel dan definisi operasional

Instrumen penelitian

Prosedur pengumpulan data

Analisis data

Penelitian Observasional Eksperimental Cohort Case-control Cross-sectional Pra-eksperimental Eksperimental murni Eksperimental kuasi Eksplanatif /Analitik Deskriptif & Eksploratif K o re la si o na l

Penelitian Analitik Cohort Case-control Cross-sectional Pra-eksperimental Eksperimental murni Eksperimental kuasi Eksperimental Observasional K o re la si o na l Deskriptif

Hanya menjawab pertanyaan: What,

Who, Where, When, How much/many

Tujuan: menggambarkan pola atau

profil karakteristik

Goal: Besaran dan pola masalah

Analisis data: bisa hanya untuk tingkat

sampel (tidak digeneralisasi); tetapi bisa

juga sampai tingkat inferensial

(digeneralisasi) yaitu dengan melakukan

Estimasi

Menjawab pertanyaan:

Why

Tujuan: membuktikan hubungan antar

variabel, biasanya hubungan kausal

Goal: Pemecahan masalah

Analisis data: bisa hanya untuk tingkat

sampel; bisa sampai tingkat inferensial

yaitu dengan melakukan Uji Hipotesis

Bila nilai x berubah (berbeda) diikuti dg

perubahan (perbedaan) yg terpola dari nilai y, atau sebaliknya
ada hubungan antara x dan y

Bila nilai x berubah (berbeda) tidak diikuti dg

perubahan (perbedaan) yg terpola dari nilai y, atau sebaliknya
tidak ada hubungan antara x dan y asimetris

x

x

y

y

y

x

simetris reciprocal

“hubungan” /

relationship

(simetris/asimetris)

y=f(x)

perbedaan / komparasi

(dgn mengendalikan semua variabel eksternal) Populasi / Sampel Perlakuan Kontrol Outcome + Outcome -Outcome + Outcome -Saat ini Yang akan datang Mulai Alokasi

(random)

Pengukuran Outcome (komparasi) Intervensi

Syarat:

›

Ada perlakuan

›

Ada randomisasi (u/

pengendalian variabel eksternal)

›

Ada pembanding (control

group)

Populasi / Sampel Perlakuan Kontrol Outcome + Outcome -Outcome + Outcome -Saat ini Yang akan datang Mulai Tak ada alokasi random Pengukuran Outcome (komparasi) Intervensi

Syarat:

›

Ada perlakuan

›

Tidak ada randomisasi

›

Ada pembanding (control

group)

Populasi /

Sampel Perlakuan

Outcome + Outcome

-Saat ini Yang akan datang

Syarat:

Ada perlakuan

Tidak ada pembanding

Tidak termasuk disain

Populasi / Sampel Faktor + Faktor -Outcome + Outcome -Outcome + Outcome

-Saat ini Yang akan datang Mulai Klasifikasi Pengukuran Outcome

(komparasi)

Sudah ada Outcome +

Termasuk studi longitudinal

Prospektif (bisa Retrospektif)

Outcome + Outcome -Faktor + Faktor -Faktor + Faktor

-Masa lalu Saat ini

(komparasi)

Populasi / Sampel

Termasuk studi longitudinal

Disebut juga studi retrospektif

Memory recall bias cukup besar

Digunakan untuk kasus-kasus yg

jarang

Idealnya kasus yg dipilih adalah

Populasi/ Sampel Factor + Faktor -Outcome + Outcome -Outcome + Outcome -Saat ini Mulai Pengukuran (komparasi)/ Populasi / Sampel Faktor + Faktor -Outcome + Outcome -Outcome + Outcome -Saat ini

Mulai Pengukuran / Klasifikasi (komparasi)

Lemah dlm menjawab adanya

asosiasi antara paparan & efek

Digunakan bila:

›

Paparan berupa fixed

characteristics (etnis, gol darah,

jenis kelamin, dll)

›

Paparan berupa suatu

Populasi: adalah kumpulan atau

agregat obyek/unit analisis ke

mana generalisasi dirumuskan

dan dari mana sampel diambil

Populasi bisa FINIT (terbatas) atau

INFINIT (tak terbatas)

Populasi yang finit harus didefinisikan

dengan jelas : APA/SIAPA, DI MANA,

KAPAN

Contoh:

Populasi penelitian adalah ibu yang

bekerja dan mempunyai bayi 0-6 bln

di Kecamatan Tambaksari, Kota

Surabaya, bulan Maret 2010.

Sampel probabilitas (random,

acak)

›

Bisa digeneralisasi ke populasi

Sampel non probabilitas (non

random, tak acak)

›

Tidak bisa digeneralisasi

›

(sampel selektif, aksidental, purposif)

Syarat sampel yang bisa digeneralisasi:

Representatif (diambil secara acak):

sampel probabilitas

Reliabel:

besar sampel cukup (dihitung

dengan rumus, yang

Acak sederhana (simple random)

Acak sistematik (systematic

random)

Acak berstrata (stratified random)

Acak bergugus (cluster random)

Acak bertahap (multistage

random)

Probability proportional to size (PPS)

Prinsip :

Mengambil sejumlah n elemen dari

sejumlah N elemen secara acak

Kerangka sampel atau ”sampling

frame”

Tabel bilangan random, komputer

atau kalkulator

Bila populasi homogen dalam hal

karakteristik yang bisa mempengaruhi

outcome (atau homogen dalam hal

variabel eksternal)

Anemia ibu hamil Status

sosial ekonomi

Contoh: sebuah penelitianDESKRIPTIF bertujuan

mengukur angka prevalensi Anemia ibu hamil. Kalau secara teoritik Status sosial ekonomi mempengaruhi Anemia ibu hamil, maka:

 Bila Status sosial ekonomi di populasi bersangkutan homogen



Simple Random Sampling

 Bila Status sosial ekonomi di populasi heterogen

Simple Random Sampling BUKAN PILIHAN!

Status gizi balita Status sosial ekonomi

Contoh: suatu penelitianANALITIK bertujuan menganalisis

hubungan antara Status sosial ekonomi dgn Status gizi balita. Kalau secara teoritik Tingkat pengetahuan (sebagai variabel eksternal) mempengaruhi Status gizi balita, maka:

 Bila Tingkat pengetahuan di populasi bersangkutan homogen



_{Simple Random Sampling}

 Bila Tingkat pengetahuan di populasi heterogen

Simple Random Sampling BUKAN PILIHAN!

Populasi Populasi Sampel Sampel Lotre / bilangan random Lotre / bilangan random * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Contoh

Misal dari populasi petani yang dianggap homogen sebanyak 1000 orang diambil sampel sebanyak 30 orang dengan menggunakan tabel bilangan random. Pertama, buat kerangka sampel yaitu daftar nama petani yang diberi nomor 0001 hingga 1000. Untuk pemberian nomor, perlu diperhatikanjumlahdigit di

populasi, karena besar populasi adalah 1000 maka jumlah digit adalah 4. Maka nomor awal dimulai dengan 0001 bukan 1, 01, ataupun 001. Ini untuk mempertahankan prinsip ”equal probability”.

Selanjutnya peneliti bisa menggunakan tabel bilangan random dengan menjatuhkan pensil di area tabel bilangan random. Kemudian dilihat, ujung pensil jatuh di nomor terdekat berapa.

Misal deretan tabel bilangan random adalah sebagai berikut:

Pensil

001201 234019 010325 000123 021780 660012 021340 000120 127658 012030 dan seterusnya

Mirip simple random sampling

Menggunakan cara sistematis

unit sampel 1: diambil secara simple

random dari i unit yang pertama

Unit sampel 2, 3, ….. dstnya secara

sistematis dengan interval tertentu

+ * - + * * * - + + - * * - - * + + -+ -+ * - * -* - - * + + * - + * * * - + + - * * - - * + + -+ -+ * - * -* - - * + * -- * - + * -- * - +

simple random (pada i sampel pertama) simple random (pada i sampel pertama)

N=30 n=6 i=30/6=5 Populasi Sampel 1 2 3 4 5 9 14 19 24 29

Populasi dipisah menurut stratifikasi tertentu

(strata menurut karakteristik yang mempengaruhi outcome)

Strata :

› subpopulasi dari populasi awal › tiap strata homogen

› antar strata heterogen

Contoh : bumil dibagi menjadi 3 strata :

bumil kaya, bumil cukup kaya, dan bumil miskin

+ * - + * - + + * - * + -+ -+ - -* - * + * - + * - + + * - * + -+ -+ - -* - * * * * * * * * * * * * * -+ -+ -+ + + + + + + + + + + + + - + * - - * + + -+ - -+ * - - * + + -stratifikasi

stratifikasi simple randomsimple random

Populasi Populasi

Sampel Sampel

Populasi dipisah menurut

rumpun/cluster tertentu

Cluster/rumpun/gugus:

› subpopulasi dari populasi awal

› tiap rumpun heterogen

› antar rumpun homogen

Contoh: rumpun (blok) rumah (RT,

+ * + * -- * * -- + -- + + * + * -- * * -- + -- + - - - + + + * * * - + * - + - - - + + + * * * - + * - + 1 1 2 2 * * + + + * * + * * + + + * * + -+ -+ - - - -+ * * * * + + -+ -+ - - - -+ * * * * + + -3 3 4 4 + * * - - + + - - + * + + * * - - + + - - + * + + + + -* -* + - + -* + + + -* -* + - + -* + - - + * * + - - + + * * + - - + * * + - - + + * * + - - - * * + + * * + -+ - - - * * -+ + * * + -5 5 6 6 7 7 8 8 - - - + + + * * * - + * - + - - - + + + * * * - + * - + + - - - * * + + * * + -+ - - - * * -+ + * * + -2 2 8 8 + + * * -* + - -* + + * * -* + - -*

cluster diambil acak

cluster diambil acak unit sampel diambil acak unit sampel diambil acak Sampel Sampel Populasi Populasi

Perluasan dari Cluster Random

Sampling

Biasanya berdasarkan hirarki

administratif wilayah

Contoh:

negara



<sub>propinsi



kabupaten/kota</sub>

+ * + * -- * * -- + -- + + * + * -- * * -- + -- + - - - + + + * * * - + * - + - - - + + + * * * - + * - + 1 1 2 2 * * + + + * * + * * + + + * * + -+ -+ - - - -+ * * * * + + -+ -+ - - - -+ * * * * + + -3 3 4 4 + * * - - + + - - + * + + * * - - + + - - + * + + + + -* -* + - + -* + + + -* -* + - + -* + - - + * * + - - + + * * + - - + * * + - - + + * * + - - - * * + + * * + -+ - - - * * -+ + * * + -5 5 6 6 7 7 8 8 - - - + + + * * * - + * - + - - - + + + * * * - + * - + + - - - * * + +* * + -+ - - - * * -+ +* * + -2 2 8 8 + * * * + + * * * + -cluster tahap 1 diambil acak cluster tahap 1 diambil acak cluster tahap 2 diambil acak cluster tahap 2 diambil acak Sampel Sampel a b c d Populasi Populasi - - - + * * - + - - - + * * - + a * * + + -* -* + + -d sampel diambil acak sampel diambil acak 1.

Selective sampling

2.

Quota sampling

3.

Convenience sampling

4.

Accidental sampling

5.

Purposive (judgmental) sampling

6.

Snowball sampling

Random SAMPLING: pengambilan

sampel dari populasi

→ tujuan generalisasi

Random ALLOCATION (Randomisasi):

pengalokasian subyek ke dalam

kelompok-kelompok studi (pada studi

eksperimental, contoh: RCT =

Randomized Clinical Trial)

→ tujuan pengendalian variabel (homogenisasi baseline data antar kelompok)

π = proporsi kejadian / angka prevalensi

bilaπ tdk diketahui hrs dianggap = 50% = 0,50 W = lebar penyimpangan (maksimum = 10-20% =

0,1-0,2)

Penelitian yang bertujuan untuk mengetahui gambaran kejadian anemia bumil di kec. Wonoayu, kab. Sidoarjo.

Bila dari penelitian terdahulu diketahui angka

prevalensi anemia pd bumil di Jawa Timur = 20%, maka besar sampel:

σ = simpangan baku (SD) kejadian W = lebar penyimpangan

(maksimum = 10% dari rerata kejadian) α = 0,05



z = 1,96

z_1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah

z_β = adjusted SD untuk β (β=0,20
z =0,84) π₁ = proporsi respons kelompok 1 yang diharapkan π₂ = proporsi respons kelompok 2 yang diharapkan π = proporsi gabungan = (π₁+π₂)/2

z_1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah

z_β = adjusted SD untuk β (β=0,20
z =0,84) σ = SD respons kelompok kontrol/konvensional µ₁ = rerata respons kelompok 1 yg diharapkan µ₂ = rerata respons kelompok 2 yg diharapkan

z_1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah

z_β = adjusted SD untuk β (β=0,20
z =0,84)

ρ = koefisien korelasi antar variabel yg diharapkan

(k-1).(r-1)>=15

k = jumlah kelompok

Bila besar populasi (N) bumil di

Kecamatan Wonoayu, Kab. Sidoarjo = 90, dan n (pd populasi infinit) terhitung = 246, maka besar sampel pd populasi finit ini:

Kriteria sampel dibuat karena:

Alasan teknis

Pengendalian variabel eksternal

(confounding variable) Generalisasi:

Generalisasi ke populasi inferensi yang

sesuai dengan kriteria sampel (bukan ke populasi target)

Populasi target akan sama dgn populasi

inferensi bila tidak terdapat kriteria sampel

Populasi target Populasi inferensi

(area generalisasi, sesuai kriteria sampel)

Sampel

POPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & SAMPEL

Abstrak

Konkrit

Konsep Definisi konseptual

Variabel Definisi operasional Penentuan indikator

Karakteristik hasil

pengamatan dari

sekumpulan obyek yang

mempunyai nilai yang

bervariasi (beragam)

Var bebas Var tergantung

Var bebas

Var perancu

Var tergantung

1.

Variabel bebas (independent

variable):

a. Penggunaan obat-obatan

b. Infeksi pada masa kehamilan

c. Tingkat sosial ekonomi

2.

Variabel tergantung (dependent

variable):

Kejadian BBLR

Variabel yang diamati:

a. Kejadian BBLR

b. Umur ibu

c. Paritas ibu

definisi dari variabel-variabel yang

diukur/diamati:

- arti

- cara mengukur

- kategorisasi & kriteria

- skala pengukuran

bukan definisi teoritis!

yang di-definisi-operasional-kan

adalah hanya variabel yang diamati

(diteliti)

Kejadian BBLR: adalah berat bayi lahir rendah

yang didapatkan dari catatan medik kelahiran

di tempat pelayanan pertolongan persalinan,

yang terbagi dalam 2 kategori:

1.

BBLR: bila berat waktu lahir <2500 gram

2.

Bukan BBLR: bila berat waktu lahir >=2500

gram

Variabel Definisi operasional Kategori & kriteria Parameter & skala pengukuran Pengetahuan imunisasi jumlah jawaban responden yang benar terhadap 20 pertanyaan mengenai imunisasi 1. Rendah: responden memperoleh 0-7 jawaban benar 2. Sedang: 8-14 jawaban benar 3. Tinggi: 15 atau lebih jawaban benar Proporsi (%) Skala: Ordinal

Alat yang digunakan untuk mengukur

variabel-variabel yg diamati dalam

penelitian:

› kuesioner, lembar pengumpul data / LPD, check-list, timbangan, spektrofotometer, dll.

Sebutkan merk dan hasil kalibrasi

terakhir

Lakukan uji coba untuk melihat

validitas (akurasi) dan reliabilitas

(presisi, keandalan)

Nomor

Identitas pewawancara

Identitas responden (tidak harus

ada nama)

Pertanyaan substantif

›

Relevan

›

Kalimat lugas

›

Istilah yang dimengerti (sesuai

budaya setempat)

Pertanyaan terbuka

1.

Umur ibu saat menikah pertama kali: …..

tahun

2.

Bagaimana pendapat ibu mengenai program

imunisasi Hepatitis B yang baru dilaksanakan

ini?

1.

Alat kontrasepsi yang sedang digunakan saat

ini:

a. Tidak memakai alat kontrasepsi

b. Kondom c. Pil d. Suntik e. Susuk f. Spiral g. Steril h. Lain-lain

Pertanyaan semi terbuka

1.

Alat kontrasepsi yang sedang digunakan saat

ini:

a. Tidak memakai alat kontrasepsi

b. Kondom c. Pil d. Suntik e. Susuk f. Spiral g. Steril h. Lain-lain, sebutkan: …….

Pertanyaan kombinasi

1. Tempat pelayanan kesehatan mana saja yang

pernah ibu datangi ketika anak ibu sakit? (jawaban bisa lebih dari satu)

a. RS pemerintah

b. RS/klinik swasta

c. Puskesmas

d. Dokter praktek swasta

e. Perawat/bidan praktek swasta

f. Sinshe

g. Dukun

h. Lain-lain

Pertanyaan2 yang membentuk konsep

tertentu (berupa variabel komposit)

Pengetahuan tentang imunisasi:

1.

Apa arti imunisasi?

2.

Apa manfaat imunisasi?

3.

Sebutkan jenis-jenis imunisasi?

4.

Kapan imunisasi diberikan?

Validitas (accuracy): apakah ukuran

yang diperoleh dengan menggunakan instrumen tertentu adalah ukuran yang sebenarnya dari obyek tersebut

Cara penilaian validitas: dengan

membandingkan hasil pengukuran

dengan menggunakan instrumen yang akan dinilai validitasnya dengan

instrumen standar (gold standard)

Rerata

Reliabilitas menyangkut keandalan

instrumen.

Jika himpunan obyek yang sama diukur berkali-kali dengan instrumen yang sama, apakah akan diperoleh hasil yang sama?

Suatu instrumen disebut mantap, tidak

berubah-ubah pengukurannya dan dapat diandalkan, bila penggunaan instrumen berulang-kali ternyata memberikan hasil yang serupa

Tinggi Rendah V A L I D I T A S Tinggi Rendah RELIABILITAS

Hanya pertanyaan2 yg membentuk

sebuah konsep (konstruksi) yg diuji

validitasnya:

›

Validitas konstruksi (construct

validity)

statistical): dgn uji

korelasi antar item pertanyaan

dgn variabel kompositnya (total

skor semua pertanyaan)

›

Validitas muka (face validity):

konsultasi dgn pakar bidang

substansi yg bersangkutan

Reliabilitas eksternal

(statistical): dgn uji komparasi

antara hasil test & retest

Reliabilitas internal (statistical):

dgn uji korelasi antar item

pertanyaan yg membentuk

sebuah konsep

Wawancara berstruktur

Angket

Observasi

Pengukuran melalui

penimbangan

Pencatatan statistik rutin

(Raw) DATA INFORMASI STATISTIKA (analisis data)

(peringkasan/pengorganisasian, generalisasi)

Pengambilan keputusan

rumusan masalah Studi pustaka Formulasi hipotesis Pengumpulan data Manajemen & analisis data Generalisasi & kesimpulan Model pengujian hipotesis Laporan ilmiah S T A T I S T I K A Analisis DESKRIPTIF:

meringkas & mengorganisasikan data • ukuran sentral (mean, median, modus)

& frekuensi relatif (rasio, proporsi, rate) • ukuran dispersi (SD)

• pola distribusi (skewness & kurtosis)

Analisis INFERENSIAL: generalisasi / induksi • estimasi

• uji hipotesis

(hanya bila sampel random & cukup)

sampel

populasi profil

Deskriptif Analitik/ eksplanatif Deskriptif (sampel) Inferensial (populasi) Estimasi Uji hipotesis Jenis penelitian (disain) Lingkup statistika (analisis data)

≠

Transformasi variabel

Analisis deskriptif (proporsi, rerata)

Time series analysis

Analisis komparasi (uji t, anava, uji

khi-kuadrat, dll)

Analisis korelasi (Pearson,

Spearman, dll)

Analisis multivariabel (regresi

ganda, dll)

Health Education Health Education HE (-) HE (-) HE (+) HE (+) R e ra ta s k o r h y g ie n e p e ro ra n g a n R e ra ta s k o r h y g ie n e p e ro ra n g a n 3.5 3.5 3.0 3.0 2.5 2.5 2.0 2.0 1.5 1.5 1.0 1.0 .5 .5 Health Education HE (-) HE (+) R e ra ta s k o r h y g ie n e p e ro ra n g a n 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 .5

Frekuensi Health Education

3.0 2.0 1.0 S k o r ti m n u ln y a p e n y a k it 7 6 5 4 3 2 1 0

Gaya kepemimpinan instalasi Partisipatif Kombinasi Konsultatif % p e ra w a t y g p a tu h p d p ro ta p 70 60 50 40 30 20 10 0

Tingkat motivasi kerja

30 28 26 24 22 20 18 16 14 K in e rj a a s u h a n k e p e ra w a ta n 200 180 160 140 120 100

Variabel II

(Var tergantung) Jumlah

n (%) A n (%) B n (%) Variabel I (Var bebas) X Y Z Jumlah Tubuh (sel-sel) Total marginal baris Total marginal

kolom Grand total

TBC (+) Wilayah M 500 Wilayah S 600 Populasi 5000 10000 10% 6% TBC (-) 4500 (90%) 9400 (94%)

TBC (+) Wilayah M 500 Wilayah S 600 Populasi 5000 10000 3,3% 4,0% TBC (-) 4500 9400 Total 1100 13900 15000 (100%)

Data kategorikal: % BARIS

Tabel 5.3.

Hubungan antara pencemaran tanah dengan eksistensi cacing pada responden anak balita di kecamatan “Udan Banjir” kabupaten “Sumber Banyu”,

tahun 2000 Pencemaran tanah Eksistensi cacing Jumlah n (%) Positif n (%) Negatif n (%) Ya Tidak 6 (31,6) 8 ( 8.2) 13 (68,4) 90 (91,8) 19 (100,0) 98 (100,0) Jumlah 14 (12,0) 103 (88,0) 117 (100,0) Angka prevalensi

Tabel 5.3. Hubungan antara pencemaran tanah dengan eksistensi cacing pada responden anak balita di kecamatan “Udan Banjir” kabupaten “Sumber

Banyu”, tahun 2000

Pencemaran tanah

Eksistensi cacing Jumlah

n (%) Positif n (%) Negatif n (%) Ya Tidak 6 ( 5,1) 8 ( 6,8) 13 (11,1) 90 (76,9) 19 (16,2) 98 (83,8) Jumlah 14 (12,0) 103 (88,0) 117 (100,0) Populasi Sampel Rerata(mean)

skor Motivasi di sampel = 52,40

Rerata(mean)

skor Motivasi di populasi: 50,3 < µ µ µ µ < 54,5

statistik

Statistik: ukuran/karakteristik yg

dimiliki sampel (simbol: huruf kecil

Latin



_{s, p, r}

_{, dll)}

Parameter: ukuran/karakteristik yg

dimiliki populasi (simbol: huruf

kecil Yunani



_{σ, π, ρ}

_{, dll)}

Berhadapan dgn pengamatan

pada sampel (bagian/subset dari

populasi)

Bertujuan untuk generalisasi

Syarat sampel:

›

Representatif (random)

Penelitian kuantitatif Penelitian Deskriptif Penelitian Analitik sampling Non random sampling Random sampling Non random sampling besar sampel Rumus besar sampel Besar sampel arbitrer Besar sampel arbitrer Estimasi Analisis deskriptif (tabel 1 dimensi frekuensi, rerata, dll Analisis inferensial generalisasi (uji hipotesis/ uji statistik) Analisis deskriptif (tabel silang)

Nominal Ordinal Interval Rasio

Perbedaan _{+ + + +}

Jenjang _{- + + +}

Selisih

(operasi matematik) - - + +

Nol mutlak _{- - - +}

Contoh jenis kelamin tingkat

pendidikan

temperatur (derajad C)

berat badan (kg)

Selanjutnya Interval & Rasio jadikan satu = Kuantitatif

normal Komparasi 2 Bebas (independent) Uji t 2 sampel bebas ~ Uji Mann-Whitney ~ Uji jumlah peringkat dari Wilcoxon ~ Uji khi-kuadrat

~ Uji eksak dari Fisher Berpasangan (related/paired) Uji t sampel berpasangan Uji peringkat bertanda dari Wilcoxon Uji McNemar (u/ kategori dikotomik) >2 (k) Bebas (independent)

Anava 1 arah Uji Kruskall-Wallis Uji khi-kuadrat

Berpasangan (related/paired)

Anava u/ subyek yg sama

Uji Friedman Uji Cochran's Q

(u/ kategori dikotomik) Korelasi ~ Korelasi dari Pearson (r) ~ (Regresi) ~ Korelasi dari Spearman (rs) ~ Asosiasi Kappa (κ) ~ Koefisien Kontingensi (C) ~ Koefisien Phi Variabel bebas (1 variabel)

Variabel tergantung (1 variabel)

Rasio-Interval Ordinal Nominal

atau Kategorik

Rasio-Interval • Korelasi hasil kali

momen dari Pearson (ρ)

• Korelasi dari Spearman

(ρs)

• Kendall’s Tau (τ)

• Kappa

• Uji t 2 sampel bebas • Anava 1 arah

Ordinal • Korelasi dari

Spearman (ρs)

• Kendall’s Tau (τ)

• Kappa

• Korelasi dari Spearman

(ρs)

• Kendall’s Tau (τ)

• Kappa

• Uji Mann-Whitney • Uji jumlah peringkat

dari Wilcoxon • Uji Median • Uji Kolmogorov-Smirnov 2 sampel • Uji Kruskal-Wallis Nominal atauKategorik

• Uji t 2 sampel bebas • Anava 1 arah

• Uji Mann-Whitney • Uji jumlah peringkat

dari Wilcoxon • Uji Median • Uji Kolmogorov-Smirnov 2 sampel • Uji Kruskal-Wallis • Uji Khi-kuadrat (χ2₎ 2 atau k sampel

• Uji eksak dari Fisher • Koefisien kontingensi • Cramer’s V, Phi (φ)

Tabel 2 x 2 Tabel non 2 x 2 Memenuhi syarat uji khi-kuadrat Tak memenuhi syarat uji khi-kuadrat Memenuhi syarat uji khi-kuadrat Tak memenuhi syarat uji khi-kuadrat Uji khi-kuadrat dgn koreksi kontinyuitas dr Yates Uji eksak dr Fisher Uji khi-kuadrat dr Pearson Lakukan penggabungan kategori Syarat uji khi-kuadrat:

Banyaknya sel yang mempunyai frekuensi harapan (expected count/ frequency=E) <5 tidak boleh lebih dari 20%;

dan tidak boleh ada sebuah sel pun yg mempunyai E<1

Tentukan tingkat kemaknaan (αααα = error tipe I),

pada penelitian kesehatan/kedokteran α=5%

Bila p<0,05, atau

statistik hitung>statistik tabel (nilai kritis)

hipotesis nihil ditolak:

“Ada hubungan/pengaruh” atau “Ada perbedaan”

Bila p>=0,05, atau

statistik hitung<=statistik tabel

hipotesis nihil diterima:

“Tidak ada hubungan/pengaruh” atau “Tidak ada perbedaan”

Mobilisasi dini Involusi uteri Normal Tak normal Total Ya Tidak 50 (75,8%) 11 (21,2%) 16 (24,2%) 41 (78,8%) 66 (100%) 52 (100%) Total 61 (51,7%) 57 (48,3%) 118 (100%)

+ Disease - Analysis of Single Table

+---+---+ Odds ratio = 11.65 (4.50 <OR< 30.92) +| 50 | 16 | 66 Cornfield 95% confidence limits for OR +---+---+ Relative risk = 3.58 (2.08 <RR< 6.16) -| 11 | 41 | 52 Taylor Series 95% confidence limits for RR

+---+---+ Ignore relative risk if case control study. E 61 57 118 x Chi-Squares P-values p --- ---o Unc---orrected : 34.73 0.0000000 s Mantel-Haenszel: 34.43 0.0000000 u Yates corrected: 32.57 0.0000000 r e Nominal Nominal

Hoditolak (ada asosiasi yg signifikan)

Tujuan penelitian:

Menggambarkan karakteristik usia perempuan yang melakukan pap smear di Puskesmas Gayaman Kabupaten Mojokerto tahun 2010

Tabel 5.1

Distribusi usia perempuan yang melakukan pap smear di Puskesmas Gayaman Kabupaten Mojokerto tahun 2012

Kelompok usia Perempuan yang melakukan pap smear

Frekuensi Persen

<20 tahun 20-35 tahun >35 tahun Jumlah

kelompok usia perempuan di Puskesmas Gayaman Kabupaten Mojokerto tahun 2010

Tabel 5.1

Distribusi tindakan melakukan pap smear menurut kelompok usia perempuan di Puskesmas Gayaman Kabupaten Mojokerto tahun 2010

Kelompok usia Perempuan

Tindakan melakukan pap smear

Jumlah n (%) Melakukan n (%) Tidak melakukan n (%) <20 tahun 20-35 tahun >35 tahun Jumlah Tujuan penelitian:

Menganalisis hubungan antara tindakan melakukan pap smear dengan tingkat pengetahuan perempuan di Puskesmas

Gayaman Kabupaten Mojokerto tahun 2010

Tabel 5.1

Hubungan antara tindakan melakukan pap smear dengan tingkat pengetahuan perempuan

di Puskesmas Gayaman Kabupaten Mojokerto tahun 2010

Tingkat pengetahuan perempuan

Tindakan melakukan pap smear

Jumlah n (%) Melakukan n (%) Tidak melakukan n (%) Baik Cukup Kurang Jumlah

Landasan teori sudah kadaluarsa
Sampel tidak representatif & tidak

reliabel (padahal bertujuan untuk generalisasi)

Instrumen penelitian tidak reliabel & tidak

valid

Disain penelitian tidak tepat
Metode analisis tidak tepat

Deskripsi lokasi/daerah penelitian yang relevan

dgn substansi penelitian

Deskripsi hasil analisis deskriptif & inferensial,

disertai narasi yang merupakan interpretasi hasil analisis:

› Bisa berbentuk narasi saja, tabel & gambar (diagram, foto, dll)

› Isi print-out komputer atau perhitungan manual tidak serta merta dikutip semua (print-out & perhitungan manual

dilampirkan)

› Narasi hanya berisi informasi penting & menonjol, tidak mengulang apa yg sdh dicantumkan di tabel/diagram

Tabel 5.1.

Komparasi perubahan pengetahuan antara kelompok intervensi simulasi dan kelompok intervensi ceramah pada kader kesehatan

di kecamatan “Arum Dalu”, kabupaten “Bunga Indah”, tahun 2000

Intervensi n

Perubahan skor pengetahuan

p Keterangan Rerata Simpangan baku Simulasi Ceramah 15 15 33,33 20,39 11,44 13,53 0,002 Berbeda bermakna

Tabel 5.1 menunjukkan bahwa terdapat perbedaan rata-rata perubahan skor pengetahuan antara kelompok yang mendapatkan penyuluhan dengan metode simulasi dan metode ceramah (p=0,002 atau p<0,05). Metode simulasi memberikan perubahan skor pengetahuan (rerata=33,3) yang lebih tinggi daripada ceramah (rerata=20,39). Print-out bisa dilihat di Lampiran 1.

Contoh lain hasil penelitian:

Tabel 5.1

Komparasi perubahan pengetahuan antara kelompok intervensi simulasi dan kelompok intervensi ceramah pada kader kesehatan

di kecamatan “Arum Dalu”, kabupaten “Bunga Indah”, tahun 2000

Intervensi n

Perubahan skor pengetahuan

t hitung Keterangan Rerata Simpangan baku Simulasi Ceramah 15 15 33,33 20,39 11,44 13,53 3,234 Berbeda bermakna

Tabel 5.1 menunjukkan hasil uji t 2 sampel bebas bahwa terdapat perbedaan rata-rata perubahan skor pengetahuan antara kelompok yang mendapatkan penyuluhan dengan metode simulasi dan metode ceramah

(t hitung=3,234>t tabel=2,160). Metode simulasi memberikan perubahan skor pengetahuan (rerata=33,3) yang lebih tinggi daripada ceramah (rerata=20,39). Perhitungan bisa dilihat di Lampiran 1.

Hubungan antara lama perawatan dan kejadian infeksi nosocomial di RSD X tahun 2000

Lama perawatan

Kejadian infeksi nosokomial Jumlah n (%) Positif n (%) Negatif n (%) >7 hari ≥7 hari 12 (34,3) 2 ( 4,1) 23 (65,7) 47 (95,9) 35 (100,0) 49 (100,0) Jumlah 14 (16,7) 70 (83,3) 84 (100,0)

Tabel 5.3 menunjukkan hasil uji khi-kuadrat bahwa terdapat perbedaan proporsi kejadian kecacingan antara kelompok yang tinggal di daerah tercemar (34,3 persen) dan yang tidak tinggal di daerah tercemar (4,1 persen), dengan χ2 _{hitung=11,32>χ}2_{tabel=3,84. Perhitungan manual bisa dilihat di Lampiran 1.}

Keterangan: χ2 _hitung=11,32 Correlations Correlations 1 1 -.031-.031 . . .774.774 89 89 8989 -.031 -.031 11 .774 .774 .. 89 89 8989 Pearson Correlation Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sig. (2-tailed) N N Pearson Correlation Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sig. (2-tailed) N N Skor motivasi Skor motivasi Skor kepatuhan Skor kepatuhan memasang infus memasang infus Skor Skor motivasi motivasi Skor Skor kepatuhan kepatuhan memasang memasang infus infus Correlations 1 -.031 . .774 89 89 -.031 1 .774 . 89 89 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Skor motivasi Skor kepatuhan memasang infus Skor motivasi Skor kepatuhan memasang infus p=0,774 (>0,05) tak ada korelasi yg signifikan

Dengan menggunakan analisis korelasi dari Pearson, ditemukan bahwa tidak ada korelasi antara skor motivasi dengan skor kepatuhan memasang infus (p=0,774 atau p>0,05, dengan r=-0,031). Print-out bisa dilihat di Lampiran 3.

Symmetric Measures Symmetric Measures .490 .490 .181.181 3.5073.507 .001.001cc .463 .463 .158.158 3.2593.259 .002.002cc 41 41 Pearson's R Pearson's R Interv by Interv Interv by Interv Spearman Correlation Spearman Correlation Ordinal by Ordinal Ordinal by Ordinal N of Valid Cases N of Valid Cases Value Value Asymp. Asymp. Std. Error

Std. Erroraa Approx. TApprox. Tbb Approx. Sig.Approx. Sig.

Not assuming the null hypothesis. Not assuming the null hypothesis. a.

a.

Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. b.

b.

Based on normal approximation. Based on normal approximation. c. c. Symmetric Measures .490 .181 3.507 .001c .463 .158 3.259 .002c 41 Pearson's R Interv by Interv Spearman Correlation Ordinal by Ordinal N of Valid Cases Value Asymp.

Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig.

Not assuming the null hypothesis. a.

Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. b.

Based on normal approximation. c.

p=0,001 (<0,05) ada korelasi yg signifikan Skor koordinasi * Skor kinerja

korelasi sedang dan positif kooordinasi>>, kinerja >>

Dengan menggunakan analisis korelasi dari Pearson, ditemukan bahwa ada korelasi antara skor koordinasi dengan skor kinerja (p=0,001 atau p<0,05, dengan r=0,490). Kekuatan korelasi antara koordinasi dan

kinerja adalah sedang, dan semakin baik koordinasi akan diikuti dengan semakin baiknya kinerja. Print-out bisa dilihat di Lampiran 2.

Berisi DISKUSI tentang hasil penelitian

(dukungan literatur dengan menyebutkan sumber yaitu nama pengarang dan tahun, & opini berupa hasil sintesis peneliti)

Menjelaskan MENGAPA hasil penelitian

seperti itu:

› Bila sesuai dgn hipotesis penelitian, sebutkan dukungan teoritiknya

› Bila tdk sesuai dgn hipotesis penelitian, berikan penjelasan dlm bentuk opini & dukungan literatur kontroversi ttg

kemungkinan yang mendasari

penolakan hipotesis penelitian tersebut

Dlm pembahasan tdk lagi ditulis hasil

penelitian yg berupa istilah-istilah

statistik (seperti nama uji statistik, nilai

signifikansi, dll)

Urutan pembahasan mulai dari

membahas temuan deskriptif,

dilanjutkan dgn temuan generalisasi

dari hasil estimasi atau uji hipotesis

Setiap tujuan penelitian harus

Contoh:

Dari Majalah:

Kishor, S. and Parasuraman, S. 1998. Mother’s Employment and Infant and Child Mortality in India. American Journal of Public Health 74: 273-285.

Dari Buku:

Beaglehole, R., Bonita, R., and Kjellstrom, T. 1993. Basic Epidemiology. Geneva: World Health Organization, pp. 55-69

Dari Internet:

Smith, J. 1996. Time to Go Home. Journal of Hiperactivity [Internet] 12th_{, October, 6(4).}

Available from: http://www.lmu.ac.uk [Accessed June 6th_{, 1997].}

Buku (1 jilid, minimum 49 halaman) Pamflet (1-48 halaman)

Berkala (periodical): ada nomor urut & kurun

waktu

Majalah (magazine): ada tanggal

Jurnal (journal): berkala berbentuk pamflet

berseri

Buletin: berkala resmi lembaga/organisasi

profesi

Newsletter: terbitan pendek

Risalah (proceeding): catatan jalannya

pertemuan Abstracting journal Review journal

JUDUL

Baris kepemilikan

Abstrak



Pendahuluan



Lokasi, bahan & cara



Hasil



Pembahasan & simpulan



Persantunan

(acknowledgement)

Daftar Pustaka

Yang pertama kali dibaca orang

Harus mampu menarik perhatian

calon pembaca

Harus JELAS, SPESIFIK, INFORMATIF,

MEMIKAT, TIDAK “BISU”

±12 kata (90 ketukan)

Kalau >12 kata
pakai anak judul

Hindari singkatan

Nama-nama pengarang:

semua yang terlibat secara nyata & langsung dalam perencanaan,

pelaksanaan, analisis, sintesis, dan penulisan hasil penelitian yang dilaporkan

Nama-nama lembaga tempat kegiatan

penelitian dilakukan (kalau perlu

dengan alamat, untuk keperluan surat-menyurat)

Tanpa pangkat, kedudukan, dan gelar

Abstrak:

› kependekan lengkap, komprehensif & jelas tentang keseluruhan tulisan

› 200 kata

› Judul, masalah & justifikasi dilakukan penelitian, tujuan, bahan &

metode/pendekatan, hasil & simpulan penting

› Tidak boleh ada tabel, grafik, singkatan yang tak dikenal, & pengacuan pustaka

› Kata kunci (keywords): 3-4 kata

Ringkasan:

› Abstrak yg lebih panjang, disusun dlm beberapa paragraf

› 500 kata

› Tidak boleh ada tabel, grafik, singkatan yang tak dikenal, & pengacuan pustaka

Latar belakang (dengan pernyataan

masalah), tujuan dan prospek

penelitian

Sumber <10 tahun

Tuliskan hipotesis (bila ada)

Uraian geografi yang relevan

Bahan & cara tidak perlu terlalu rinci

Bila menggunakan hewan atau tumbuhan,

berikan nama ilmiah (marga, jenis, varietas, galur)

Kuantitas dalam satuan baku
Hindari nama dagang

Rancang bangun & teknik analisis harus

jelas

Uraian instrumen, tahapan & waktu

Inti tulisan ilmiah: informasi

Sistematis:

› Uraian temuan

› Hasil analisis sesuai rancang bangun

› Penafsiran & penjelasan sintesisnya

Data pendukung: spesimen, foto,

dokumen

Bukan data mentah/kasar

Gunakan tabel, grafik, gambar, atau

alat bantu lain

Tempat penulis bebas berekspresi
Tidak berpanjang lebar

Argumen logis

Tidak mengulang hasil

Membahas sesuai tujuan penelitian

Hubungkan temuan dgn hasil penelitian

sebelumnya (tulis sumbernya)

Uraikan temuan dengan implikasi teoritis

& praktisnya

Ungkapkan masalah-masalah baru

Hasil dan pembahasan bisa dijadikan

satu bab

Susun simpulan dalam 1-3 kalimat

Simpulan jangan bersifat

pengetahuan umum

Suatu penelitian tak mungkin

dilaksanakan tanpa bantuan pihak

lain

Ucapan terima kasih kepada:

› Pembimbing

› Teknisi yang membantu

› Pakar yang dimintai bantuan pendapat

› Penyedia bahan utama penelitian

› Sejawat yang membantu menelaah naskah

Bisa sistem penomoran (Vancouver)

atau sistem alfabet (Harvard)

Sesuai dengan yang diacu dalam

naskah

Gelar akademis pengarang tidak

boleh dicantumkan

Judul buku dan nama majalah biasa

Dr. Windhu Purnomo, dr., M.S.

Ketua Komisi Sistem Informasi Kesehatan, Lembaga Penelitian

dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Airlangga

Dosen Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Airlangga

Alamat kantor:

FKM Unair, Mulyorejo Kampus C UA, Surabaya

Alamat rumah:

Blimbing III/44-46, Pondok Tjandra Indah, Waru, Sidoarjo Jemursari IV/4A, Surabaya

Ponsel 0811 342 172; 081 330 444 795 Email <windhu-p@fkm.unair.ac.id>