121
9
POPULASI DAN SAMPEL
122 Populasi
Populasi adalah: himpunan dari unit/ individu yang mempunyai ciri-ciri yang sama. Populasi juga dapat didefinisikan sebagai: keseluruhan subyek penelitian.
Populasi adalah kumpulan semua elemen atau individu dari mana data atau informasi akan dikumpulkan.
Populasi didefinisikan menurut isi, keleluasan dan waktu.
Seorang peneliti perlu mencantumkan populasi dalam metode penelitiannya dan konsekuensinya sampel perlu diambil dari populasi. Populasi sebagai basis generalisasi dari data yang diteliti dan inferensial. Populasi juga sebagai basis pengambilan sampel. Jumlah elemen di dalam suatu populasi dikatakan sebagai besar populasi atau ukuran populasi (population size) yang pada umumnya dinyatakan dengan simbol N (Kuntoro, 2015).
Semakin jelas populasi, semakin jelas pula kepada populasi mana hasil penelitian dapat diberlakukan.
Idealnya penelitian dilakukan terhadap populasi (penelitian populasi sama dengan studi populasi atau sensus). Berdasarkan besarnya populasi dibagi menjadi:
populasi finit dan populasi infinit. Ada kemungkinan populasi sangat besar atau tidak diketahui secara pasti besarnya, dan (biasanya) karena keterbatasan waktu, biaya dan tenaga, maka biasanya penelitian tidak dilakukan terhadap seluruh elemen populasi tetapi penelitian diambil sebagian dari populasi yang disebut sampel.
Populasi juga dapat didefinisikan sebagai kumpulan semua unit sampling yang terdaftar di kerangka sampling atau frame. Penetapan kerangka sampling merupakan masalah yang rumit karena berkaitan dengan kemudahan untuk memperolehnya yang tentunya tergantung dengan biaya yang tersedia. Sebagai ilustrasi unit sampling yang terdiri dari Kepala Keluarga (KK) dapat diperoleh di tingkat Rukun Tetangga (RT), Rukun Warga (RW) atau Kantor Kelurahan karena arsip Kartu Keluarga tersimpan di tempat tersebut, dengan demikian biaya lebih murah.
Namun jika peneliti menghendaki unit sampling adalah Wanita Usia Subur (WUS) atau remaja, maka ia harus menyeleksi kartu keluarga terlebih dahulu sehingga
123
membutuhkan waktu lebih lama dan biaya lebih besar.
Sekali seorang peneliti bisa memperoleh kerangka sampling maka ia dapat melakukan pengambilan sampel secara random/ acak dan memungkinkan dilakukan generalisasi.
Bila kerangka sampling tidak tersedia, sebagai contoh daftar nama daftar nama Tenaga Kerja Indonesia (TKI) illegal maka peneliti tidak dianjurkan untuk menggunakan sampling random (pengambilan sampel secara acak), Dalam hal ini peneliti bisa menggunakan sampling non random seperti sampling aksidental, sampling purposive, atau bmsampling kuota. Dengan demikian peneliti tidak perlu melakukan generalisasi termasuk tidak perlu melakukan penaksiran parameter populasi ataupun uji hipotesis, Dalam hal ini peneliti cukup menggunakan metode statistik deskriptif untuk menganalisis data yang diperolehnya (Kuntoro, 2015).
Kriteria Populasi
Dalam mendefinisikan populasi. peneliti harus berfokus pada kriteria yang telah diterapkan Dalam pertimbangkan penentuan kriteria populasi, meliputi:
1. Biaya. Jika kita ingin meneliti pada populasi Suku Timor atau Bunak di Kabupaten Belu NTT maka peneliti harus belajar budaya dan Bahasa Tetun dan Bahasa Bunak, agar dapat terjadi interaksi dengan baik. Keadaan tersebut memerlukan waktu yang lama sehingga juga memerlukan biaya tambahan.
2. Praktik. Kesulitan dalam melibatkan populasi sebagai subjek karena berasal dari daerah yang sulit dijangkau (misalnya, masyarakat suku Boti yang tinggal di daerah pedalaman TTS, NTT).
3. Kemampuan orang untuk berpartisipasi dalam penelitian. Kondisi kesehatan seseorang yang menjadi subjek harus dijadikan bahan pertimbangan datam penentuan populasi. Misalnya orang dengan gangguan jiwa (ODGJ), tidak sadar, dan kondisi mental yang tidak stabil perlu dikeluarkan sebagai kriteria populasi.
124
4. Pertimbangan rancangan penelitian. Pada penelitian dengan menggunakan rancangan eksperimen, maka diperlukan populasi yang mempunyai kriteria homogenitas datam upaya untuk mengendalikan variabel random, perancu, dan variabel lainnya yang akan mengganggu dalam penelitian.
Sampel dan Sampling
Sampel bagian dari populasi dari mana data atau informasi yang dibutuhkan dapat diperoleh secara langsung. Proses pengambilan sampel dari populasi disebut sampling. Sampling adalah proses menyeleksi bagian dari populasi yang dapat mewakili populasi yang ada. Sampel yang diambil dari populasi harus bersifat representatif (mewakili). Jika jumlah sampel tidak representatif maka hasil penelitian tidak bisa mewakili populasi atau tidak dapat digeneralisasikan ke populasi.
1. Syarat-syarat sampel
Pada dasarnya ada dua syarat yang harus dipenuhi saat menetapkan sampel, yaitu (1) representatif (mewakili) dan (2) sampel harus cukup banyak. Syarat penting untuk suatu generalisasi atau inferensi.
Semakin homogen populasi, semakin kecil sampel, semakin heterogen populasi, semakin besar sampel.
Tujuan penentuan besar sampel: (1) mewakili populasi (representativeness) (2) keperluan analisis Sampel yang representatif adalah sampel yang dapat mewakili populasi yang ada. Untuk memperoleh hasil kesimpulan penelitian yang menggambarkan keadaan populasi penelitian, maka sampel yang diambil harus mewakili populasi yang ada. Misalnya, kita ingin meneliti hubungan antara pengetahuan klien dan ketaaatan diet pada pasien hipertensi. Dasar pendidikan klien ada yang tidak sekolah, tidak lulus SD, Lulus SD, SMP, SMU, akademi perguruan tinggi, dan lain lain. Semua tingkat pendidikan tersebut harus terdapat dalam sampel. Istilahnya terwakili dalam sampel penelitian kalau semua tingkat pendidikan klien ada dalam populasi terwakili.
125
Pengambilan sampel penelitian harus memperhatikan beberapa hal: jenis dan rancangan penelitian, tujuan penelitian/ analisis, jumlah populasi, karakteristik populasi/ cara pengambilan sampel (teknik sampling), jenis (skala pengukuran) data, tingkat kepercayaan dan penyimpangan yang ditolerir (ketelitian).
Generalisasi/ Inferensi adalah penarikan kesimpulan dari hal yang jumlah elemennya lebih sedikit (sampel) ke hal yang jumlah elemennya lebih banyak atau lebih luas atau dikenal dengan populasi. Syaratnya adalah:
sampel mewakili (representatif) populasi adalah: besar sampel, cara pengambilan sampel dan kecermatan memasukkan ciri-ciri populasi.
2. Sampel harus cukup banyak
Semakin banyak sampel maka hasil penelitian mungkin akan lebih representative. Prinsip umum yang berlaku adalah sebaiknya dalam penelitian digunakan jumlah sampel sebanyak mungkin. Namun demikian, penggunaan sampel sebesar 10%-20%
untuk subjek dengan jumlah lebih dari 1000 dipandang sudah cukup. Makin kecil jumlah populasi, persentasi sampel harus semakin besar.
3. Kriteria sampel inklusi dan eksklusi
Penelitian kriteria sampel sangat membantu penelitian untuk mengurangi bias hasil Penelitian.
Khususnya jika terhadap variabel-variabel kontrol ternyata mempunyai pengaruh terhadap variabel yang kita teliti. Kriteria sampel dapat dibedakan menjadi dua bagian. Yaitu inklusi dan eksklusi (Nursalam, 2020)
a. Kriteria inklusi
Kriteria inklusi adalah karakteristik umum subjek penelitian dari suatu popolusi target yang terjangkau dan akan diteliti. Pertimbangan ilmiah harus menjadi pedoman saat menentukan kriteria inklusi. Misalnya, kita akan meneliti tentang pengaruh mobilisasi pada klien pascaoperasi terhadap percepatan peristaltik usus, maka yang
126
menjadi bahan pertimbangan dalam kriteria inklusi adalah jenis anestesi yang digunakan dan umur klien. Karena kedua faktor tersebut sangat mempengaruhi hasil dari intervensi yang dilakukan.
b. Kriteria ekslusi
Kriteria eksklusi adalah menghilangkan/
mengeluarkan subjek yang memenuhi kriteria inklusi dari studi karena pelbagai sebab, antara lain terdapat keadaan atau penyakit yang mengganggu pengukuran maupun interpretasi hasil. Misalnya, dalam studi komparatif (kasus kontrol) yang mencari hubungan suatu factor risiko dengan kejadian penyembuhan luka pascaoperasi laparatomi maka subjek dengan kelainan imunologis tidak boleh diikutsertakan dalam kelompok kasus.
1) Terdapat keadaan yang mengganggu kemampuan pelaksanaan, seperti subjek yang tidak mempunyai tempat tinggal tetap sehingga sulit ditindaklanjuti karena hambatan etis dan subjek menolak berpartisipasi.
2) Penetapan kriteria sampel (inklusi dan eksklusi) diperlukan dalam upaya untuk mengendalikan variabel penelitian yang tidak diteliti, tetapi ternyata berpengaruh terhadap variabel dependen.
Besar Sampel
Syarat penting untuk suatu generalisasi atau inferensi adalah: (1) semakin homogen populasi, semakin kecil sampel, semakin heterogen populasi, semakin besar sampel. (2) tujuan penentuan besar sampel: mewakili populasi (representativeness), keperluan analisis. Hal-hal yang Perlu diperhatikan dalam penentuan besar sampel adalah: jenis dan rancangan penelitian, tujuan penelitian/
analisis, jumlah populasi, karakteristik populasi/ cara pengambilan sampel (teknik sampling, jenis (skala pengukuran) data, tingkat kepercayaan dan penyimpangan yang ditolerir (ketelitian).
127 Estimasi
Satu (1) Populasi
θ - SE < θ <θ + SE θ =θ± SE θ = θ± Z1-α/2 . √Var (θ)
d = Z1-α/2 . √Var (θ)
Estimasi interval untuk mean (data kontinyu)
X - Z1-α/2 . σ/√n < µ < X + Z1-α/2 . σ/√n d = Z1-α/2 . σ/√n
Z1-α/22 . σ2 n = - ---
d2
Bila populasi finit
dikoreksi dengan (N-n)/(N-1), sehingga d = Z1-α/2 . √ σ2/n . (N-n)/(N-1) maka:
N . Z1-α/2 2. σ2 n = --- (N-1) d2 + Z1-α/2 2. σ2
Estimasi interval untuk proporsi Variansi = p . (1-p) / n
p-Z1-α/2.√p.(1-p)/n < π < p+Z1-α/2.√p.(1-p)/n d = Z1-α/2 . √ p.(1-p)/n
128 Z1-α/22 . p . (1-p)
n = --- d2
Untuk populasi finit
d = Z1-α/2 . √ p.(1-p)/n . (N-n)/(N-1) N . Z1-α/2 2. p . (1-p)
n = --- (N-1) d2 + Z1-α/2 2. p . (1-p) Dua (2) Populasi
c = P0 + Z1-α/2 . √ P0.(1- P0)/n c = Pa - Z1-β. √ Pa.(1- Pa)/n
P0 + Z1-α/2 . √ P0.(1- P0)/n = Pa - Z1-β . √(Pa.(1- Pa)/n Pa - P0 = Z1-α/2 . √ P0.(1- P0)/n + Z1- β . √ Pa.(1- Pa)/n {Z1-α/2√ P0 (1-P0) + Z1-β√ Pa (1-Pa)}2
n = --- (Pa- P0)2
129 Satu Populasi (Estimasi)
Simple random sampling atau systematic random sampling
data kontinyu (populasi infinit) Z21-α/2 σ2
n = --- d2
n = besar sampel minimum
Z1-α/2 = nilai distribusi normal baku (tabel Z) pada tertentu
σ2 = harga varians di populasi
d = kesalahan (absolut) yang dapat ditolerir
Contoh:
Suatu penelitian bertujuan untuk mengetahui rerata kadar Hb ibu hamil trimester III. Jika dari penelitian sebelumnya diketahui simpangan baku kadar Hb ibu hamil trimester III sebesar 2,0 berapa besar sampel ibu hamil yang dibutuhkan sehingga rerata kadar Hb yang diduga berada dalam interval 0,5 di atas dan di bawah mean yang sesungguhnya dengan tingkat kepercayaan 95%?
Penyelesaian:
1,962 22 n = --- 0,52
n = 61,47 = 62 ibu hamil
130 Satu Populasi (Estimasi)
Simple random sampling atau systematic random sampling
data kontinyu (populasi finit) N Z21-α/2 σ2
n = --- (N-1) d2 + Z21-α/2 σ2
N = besar populasi
Jika populasi ibu hamil = 1000 orang maka 1000 . 1,962 . 22
n = --- (1000-1) 0,52 + 1,962 . 22 n = 57,96 = 58 ibu hamil
Simple random sampling atau systematic random sampling
data proporsi (populasi infinit) Z21-α/2 P (1-P)
n = --- d2
n = besar sampel minimum
Z1-α/2 = nilai distribusi normal baku (tabel Z) pada α tertentu
P = harga proporsi di populasi
d = kesalahan (absolut) yang dapat ditolerir Contoh:
Ingin diketahui proporsi penduduk miskin di suatu kabupaten. Jika dari literatur jumlah penduduk miskin di suatu daerah diperkirakan 20%, berapa besar sampel keluarga yang dibutuhkan sehingga proporsi yang diduga berada dalam interval 5% di atas dan di bawah proporsi yang sesungguhnya dengan tingkat kepercayaan 95%?
131 Penyelesaian:
1,962 . 0,2 . 0,8 n = --- 0,052
n = 245,86 = 246 keluarga
Sampling
Sampling adalah proses menyeleksi porsi dari populasi untuk dapat mewakili populasi. Teknik sampling merupakan cara- cara yang ditempuh dalam pengambilan sampel, agar memperoleh sampel yang benar benar sesuai dengan keseluruhan objek penelitian. Cara pengambilan sampel dapat digolongkan menjadi dua yaitu probability sampling dan nonprobability sampling (Basuki Hari, 2015).
Probability Sampling
Prinsip Utama probability adalah bahwa setiap subjek dalam populasi mempunyai kesempatan untuk terpilih atau tidak terpilih sebagai sampel. Setiap bagian populasi mungkin berbeda satu dengan lainnya tapi mengingatkan populasi parameter mempunyai kesempatan yang sama menjadi sampel yang representatif. Dengan menggunakan sampling random peneliti tidak bisa memutuskan bahwa X lebih baik daripada Y untuk penelitian. Demikian juga peneliti tidak bisa ceritakan orang yang telah dipilih sebagai subjek karena mereka tidak setuju. Teknik random sampling adalah 1) sampling random sederhana (simple random sampling); 2) sampling random sistematik (systematic random sampling); 3) sampling random berstrata (stratified random sampling); 4) sampling random rumpun (cluster random sampling, dan 5) sampling random bertingkat dua (two stage random sampling)
1. Simple random sampling
Prinsip dari simple random sampling adalah 1) mengambil sejumlah elemen dari sejumlah N elemen secara random; 2) kerangka sampling atau ”frame”; 3)
132
tabel bilangan random atau komputer atau kalkulator; 4) bila populasi yang diteliti homogen.
Untuk mencapai ini setiap elemen diseleksi secara acak. Jika sampling frame kecil maka bisa diaduk dan dilotre dengan bantuan sebuah kotak.
2. Systematic sampling
Pengambilan sampel ini mirip simple random sampling menggunakan cara sistematis. unit sampel 1: simple random. Unit sampel 2, 3, ….. dst secara sistematis dengan interval tertentu. Intervalnya adalah N/n.
Pengambilan sampel secara sistematik dapat dilaksanakan jika tersedia daftar subjek yang dibutuhkan. Jika jumlah populasi adalah N= 1200 dan sampel yang dipilih 50. Maka setiap kelipatan 24 orang akan menjadi sampel (1200/50 = 24). sampel yang dipakai didasarkan pada nomor kelipatan 24, yaitu sampel No. 24, 48 dan seterusnya.
3. Stratified random sampling
Stratified artinya strata atau kedudukan subjek seseorang di masyarakat. Jenis sampling ini digunakan peneliti untuk mengetahui beberapa variabel pada populasi yang merupakan hal yang penting untuk mencapai sampel representatif.
Pengambilan sampel secara stratified pada populasi bisa dipisah menurut stratifikasi tertentu. Strata: 1) subpopulasi dari populasi awal, 2) tiap strata homogen, 3) antar strata heterogen. Contoh: Petani dibagi menjadi 3 strata: petani kaya, petani cukup kaya, dan petani miskin. Contoh lain misalnya, Jika kita merencanakan ada 100 sampel peneliti mengelompokkan subjek dengan tingkat pendidikan tidak sekolah dan tidak tamat; sekolah dasar (SD dan
133
SMP); SLTA; dan perguruan tinggi. Pada waktu melakukan sampling ini harus diyakinkan bahwa semua variabel yang diidentifikasi akan mewakili populasi.
4. Cluster sampel/ Area Random Sampling
Cluster berarti pengelompokan sampel berdasarkan wilayah atau lokasi populasi. Jenis sampling dapat dipergunakan dalam dua situasi. (1) jika simple random sampling tidak memungkinkan karena alasan jarak dan biaya; (2) peneliti tidak mengetahui alamat dari populasi secara pasti dan tidak memungkinkan menyusun sampling frame. Populasi bisa dipisah menurut rumpun/ cluster tertentu. Cluster/ rumpun:
1) subpopulasi dari populasi awal 2) tiap rumpun heterogen 3) antar rumpun homogen. Contoh:
rumpun (blok) rumah (RT, RW), kloter jamaah haji.
Sampling Non Probabilistik (Non Random)
Pada penelitian kualitatif, sampling yang bertujuan generalisasi/ inferensi, hanya untuk analisis deskriptif.
Peneliti kualitatif sering menggunakan teknik purposive sampling. Macam sampling non probabilistik adalah:
accidental sampling, judgmental (purposive) sampling, quota sampling dan snowball sampling.
134
1. Accidental Sampling adalah sampel dipilih yang kebetulan ditemui
2. Purposive sampling
Purposive sampling disebut juga jugjement sampling.
Adalah suatu teknik penetapan sampel dengan cara memilih sampel di antara populasi sesuai dengan yang dikehendaki peneliti (tujuan/ masalah penelitian), sehingga sampel tersebut dapat mewakili karakteristik populasi yang telah dikenal sebelumnya.
Dipilih sampel yang relevan dengan tujuan penelitian, dengan ciri-ciri khusus. Ciri-ciri khusus tersebut ditentukan oleh keputusan (judgment) peneliti.
Judgmental sampling. Misalnya tujuan: mengetahui perilaku masyarakat, sampel yang dipilih adalah:
tokoh masyarakat, tenaga kesehatan dan lain lain.
3. Consecutive sampling
Pemilihan sampel dengan consecutive (berurutan) adalah pemilihan sampel dengan menetapkan subjek yang memenuhi kriteria penelitian dimasukkan data penelitian sampai kurun waktu tertentu, sehingga jumlah klien yang diperlukan sampling yang terbaik dan cara yang agak mudah. Untuk dapat menyerupai probability sampling, dapat diupayakan dengan menambahkan jangka waktu pemilihan klien.
Misalnya, terjadinya wabah demam berdarah selama kurun waktu tertentu di mana waktu tersebut menunjukkan terjadinya puncak insiden demam berdarah. Jenis sampling ini sering dipergunakan pada penelitian epidemiologi di komunitas.
4. Convinience sampling
Pemilihan sampel convinience adalah pemilihan sampel didasarkan pada ketersediaan elemen dan kemudahan untuk mendapatkannya. Sampling ini dipilih apabila kurangnya pendekatan dan tidak memungkinkan untuk mengontrol bias. Subjek dijadikan sampel karena kebetulan dijumpai di tempat dan waktu secara bersamaan pada pengumpulan data. Misalnya, pada waktu penelitian
135
praktik di ruangan kerja peneliti menjumpai klien (sesuai masalah penelitian) maka peneliti melanjutkan mengambil sampel tersebut. Setelah beberapa lama, peneliti melanjutkan lagi pemilihan objek demikian seterusnya.
5. Quota sampling (Judgement sampling)
Teknik penentuan sampel datam kuota menetairkan setiap strata populasi berdasarkan tanda-tanda yang mempunyai pengaruh terbesai pada penelitian yang akan diselidiki. Artinya penerapan subjek berdasarkan kapasitas/ daya tampung yang diperlukan dalam penelitian. Misal, dalam penelitian didapatkan adanya 50 populasi terseda, peneliti menetapkan kuota 40 subjek untuk dijadikan sampel maka cara tersebut dinamakan kuota. Memilih sampel yang mempunyai ciri-ciri tertentu dalam jumlah/ kuota yang diinginkan. Misal: dipilih staf bagian gizi sejumlah n orang dan bagian imunisasi x orang, sebagai sampel.
6. Snowball sampling
Teknik sampling dilakukan dengan cara menggunakan informasi sampel pertama untuk mengetahui sampel lainnya yang memenuhi kriteria.
Masing-masing menunjuk rekannya yang baru, kemudian menunjuk kawannya lagi, dan seterusnya, sampai jumlah tertentu. Untuk meneliti hubungan antar manusia dalam kelompok yang akrab. Misalnya Pada Klien HIV AIDS.
136 Daftar Pustaka
Lemeshow. S, Lwanga S.K, 1991. Sample size determination in health studies a practical manual.
https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/
40062/9241544058_%28p1-
p22%29.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Lemeshow, S, Hosmesr D,W Klar, J &Lwanga, S.K. 1997.
Besar Sampel dalam Penelitian Kesehatan, Jogjakarta; Gajahmada university press
Kuntoro, 2010. Metode Sampling dan Penentuan Besar Sampel
Ravikiran, A.S. 2023. Population vs Sample: Definitions,
Differences and
Examples.https://www.simplilearn.com/tutorials/ma chine-learning- tutorial/population-vs- sample#what_is_a_sample
Kuntoro, 2007. Metode Statistik. Pustaka Melati.
Surabaya.
Fauzi, A., 2019, Metode Sampling, Jakarta: Universitas Terbuka, Kemenristeksikti, Tangerang Selatan.
Nusrsalam, 2020. Metodologi Penelitian Keperawatan, Salemba Medika, Jakarta.
Basuki H, 2015. Populasi Sampel dan Sampling, Surabaya.
Unair.
137 Profil Penulis
Dr. Ina Debora Ratu Ludji, SKp., M.Kes Lahir di Pulau Timor, Kabupaten Belu, Perbatasan dengan Negara Timor Leste dari Ayah dan Ibu Suku Sabu, Suami Suku Bunak, memiliki 4 orang anak: 2 Perempuan dan 2 Laki-laki. Menghabiskan studi dari TK sampai SMA di Kabupaten Belu, Atambua.
Tahun 1986 melanjutkan pendidikan Keperawatan di AKPER Denpasar tamat tahun 1989, sebagai tenaga sukarela di RSU Atambua dan Dinas Kesehatan Kabupaten Belu, menjadi PNS Bekerja di Puskesmas Oesao sejak 1990 sd tahun 1994 sebagai Perawat kemudian melanjutkan pendidikan di PSIK Universitas Indonesia Jakarta Tamat Tahun 1997, Bekerja di Dinas Kesehatan Kabupaten Kupang kemudian pada tahun 1998 menjadi Dosen pada AKPER MSA Kupang (Saat ini Jurusan Keperawatan Poltekkes Kemenkes Kupang). Melanjutkan pendidikan di S2 Program Pasca Sarjana Universitas Airlangga, llmu Kesehatan Masyarakat Minat Epidemologi, tamat tahun 2005. Menyelesaikan Pendidikan Doktor di Bidang Kesehatan Masyarakat (Kesehatan Ibu dan Anak/KIA), tamat tahun 2013.
Saat ini aktif sebagai dosen tetap di Poltekkes Kemenkes Kupang, Dosen tidak tetap S2 Pasca Sarjana di Universitas Nusa Cendana (Undana Kupang), Dosen tamu di Universitas Da Paz Timor Leste, sebagai Tim Expert Covid 19 Provinsi NTT, Tim Pakar IAKMI Pengda NTT, Fasilitator Nasional MTBS, Konsultan KIA serta pencegahan Stunting, Konsultan Pembuatan PERDA Sistem Kesehatan Daerah (SKD), Pendamping Teknis Kampanye Immunisasi Measles Rubella (MR), dan Filariasis, Penanggung Jawab Teknis (PJT) Riset Tenaga Kesehatan (Risnakes) Tahun 2017 dan Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) Tahun 2018. Mengasuh Mata Kuliah Metodologi Penelitian/ Riset, Biostatistik, Epidemiologi, Keperawatan Maternitas, Kesehatan Ibu dan Anak (KIA) Manajemen Penyakit Infeksi, HIV AIDS, Pemberdayaan Masyarakat, Kebijakan Kesehatan Nasional, Keperawatan Keluarga serta Mata Kuliah Penunjang Lainnya: Etika Keperawatan, Komunikasi Keperawatan dan Caring dalam Keperawatan. Aktif menulis buku antara lain : Asuhan Keperawatan Maternitas: Kehamilan Risiko Tinggi dan Asuhan Keperawatan Maternitas: Pasca Partum, Buku Ajar Prinsip Konseling Perawatan dan Pengobatana Pasien TB HIV/AIDS Positif, Buku Ajar Pengantar Riset Keperawatan, Monograf Social Ecological Model of Health Behavior Ina Djayaku Abadi
138
untuk Penurunan Angka Kematian Ibu, menulis artikel di jurnal dan koran, menjadi nara sumber di radio swasta, RRI dan TVRI, menulis Policy Brief dan advokasi kebijakan kesehatan di Provinsi NTT terkait Penyakit Menular dan Tidak Menular dalam rangka pencapaian Target RPJMN dan RPJMD, Penurunan Angka Kematian Ibu (AKI), Angka Kematian Bayi (AKB), Percepatan Pencegahan dan Penurunan Stunting serta perumusan RAD Pencegahan dan penanggulangan stunting.
Reviewer Nasional Simlitabkes Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Dosen Poltekkes Kemenkes se Indonesia, Reviewer Ethical Clearance, Assesor Laporan Kinerja Dosen dan Beban Kerja Dosen (BKD). Aktif dalam penelitian dan pengabdian masyarakat dosen di Poltekkes Kemenkes Kupang maupun dengan mitra perguruan tinggi negeri lain, swasta dan Filantropi. Demikian sekilas info. Selamat membaca. Semoga bermanfaat dan dapat menjadi acuan bagi pengembangan ilmu pengetahuan. penelitian dan pengabdian kepada masyarakat.
Serta menjadi input dan inovasi untuk penelitian dan pengabdian masyarakat ke depan.
Email : [email protected] dan Hp: 081339294324
139