Pengertian Interpretasi Data
Interpretasi data merupakan suatu kegiatan yang menggabungkan hasil analisis dengan pernyataan, kriteria, atau standar tertentu untuk menemukan makna dari data yang dikumpulkan untuk menjawab permasalahan yang sedang diperbaiki.
Interpretasi data adalah upaya peneliti memaknai data yang dapat ditempuh dengan cara meninjau kembali gejala-gejala berdasarkan sudut pandangnya, perbandingan dengan penelitian yang pernah dilakukan. Interpretasi adalah proses memberi arti dan signifikansi terhadap analisis yang dilakukan, menjelaskan pola-pola deskriptif, mencari hubungan dan keterkaitan antar deskripsi-deskripsi data yang ada (Barnsley & Ellis, 1992)
Dalam interpretasi dibahas bagaimana cara menemukan makna atau implikasi dari data yang diperoleh. Hasil interpretasi data digunakan untuk mengevaluasi proses dan hasil perbaikan pembelajaran yang dilakukan.
Fungsi interpretasi data adalah untuk mengevaluasi atau merefleksi proses dan hasil perbaikan pembelajaran yang dilakukan.
Ada berbagai teknik dalam melakukan interpretasi data, antara lain dengan:
1. menghubungkan data dengan pengalaman peneliti,
2. mengaitkan temuan (data) dengan hasil kajian pustaka atau teori terkait,
3. memperluas analisis dengan mengajukan pertayaan mengenai penelitian dan implikasi hasil penelitian, dan/atau
4. meminta nasihat teman sejawat jika mengalami kesulitan.
Meskipun analisis data dan interpretasi data dilakukan sambil berjalan, tetapi harus dihindari analisis dan interpretasi data yang terlalu dini. Analisis dan interpretasi data juga diperlukan untuk memberi
jawaban terhadap pertanyaan-pertanyaan yang diajukan. Hasil analisis dan interpretasi data akhirnya digunakan untuk memberikan masukan bagi perbaikan kegiatan. Pada akhir kegiatan, hasil analisis dan interpretasi data digunakan untuk menarik kesimpulan dalam laporan.
Pengertian Interpretasi Data
Interpretasi Data Epidemiologi deskriptif
Studi epidemiologi yang mempelajari distribusi penyakit pada populasi disebut epidemiologi deskriptif. Dengan epidemiologi deskriptif dapat diketahui besarnya beban penyakit (disease burden) pada populasi tertentu, yang berguna untuk menentukan diagnosis masalah kesehatan pada populasi dan menetapkan prioritas masalah kesehatan. Pengetahuan itu selanjutnya dapat digunakan untuk membuat rencana alokasi sumber daya yang diperlukan untuk mengatasi masalah kesehatan. Studi epidemiologi deskriptif juga berguna untuk merumuskan hipotesis tentang determinan penyakit.
Berikut adalah contoh deskripsi distribusi penyakit menurut orang, tempat, dan waktu, dari suatu investigasi wabah/KLB.
Pengertian Interpretasi Data
Interpretasi Data Epidemiologi deskriptif Epidemiologi analitik
Epidemiologi mempelajari determinan penyakit pada populasi, disebut epidemiologi analitik.
Determinan merupakan faktor, baikfisik, biologis, sosial, kultural, dan perilaku, yang dapat mempengaruhi terjadinya penyakit yang mencakup factor risiko dan kausa penyakit. Faktor risiko adalah semua faktor yang berhubungan dengan meningkatnya probabilitas (risiko) terjadinya penyakit. Untuk bisa disebut factor risiko,sebuah factor harus berhubungan dengan terjadinya penyakit, meskipun hubungan itu tidak harus bersifat kausal (sebab-akibat) (Last,2001).
Contoh:
Tekanan darah tinggi, kadar kolesterol tinggi, dan kebiasaan merokok tembakau, merupakan faktor risiko penyakit jantung koroner, karena faktor-faktor tersebut berhubungan dengan meningkatnya risiko terjadinya penyakit jantung koroner. Usia muda merupakan faktor risiko campak, karena populasi berusia muda belum memiliki imunitas yang dibentuk dari paparan
dengan epidemi campak sebelumnya, sehingga memiliki kemungkinan lebih besar untuk mengalami campak.
Faktor risiko dapat dibedakan menjadi 2 (dua), yaitu:
1. Faktor risiko yang dapat diubah (modifiable risk factor)
Contoh, merokok merupakan faktor risiko kanker kolon yang dapat diubah ,karena kebiasaan merokok bisa dihentikan
2. Faktor risiko yang tak dapat diubah (unmodifiable risk factor).
Contoh: Usia merupakan factor risiko kanker kolon yang tidak dapat diubah. Orang berusia 50 tahun keatas memiliki kemungkinan lebih besar untuk mengalamikan kerkolon dari pada usia kurang dari 50 tahun, tetapi usia tidak bias diubah.
Sedangkan semua faktor yang berhubungan dengan berkurangnya risiko untuk terjadinya penyakitdisebutfaktor protektif.
Contoh: vaksin, kolesterol HDL, penggunaan kondom, merupakan factor protektif.
Kedekatan (proximity) individudengan suatudeterminan penyakitsehingga individu dapat berisikomengalamipenyakitdisebut paparan (exposure).
Epidemiologi analitik mempelajari hubungan kausal (sebab-akibat) antara paparan suatu determinan dan terjadinya penyakit. Paparan merupakan konsep yang penting dalam epidemiologi, karena paparan merupakan prasyarat bagi determinan penyakit untuk bisa mulai menyebabkan penyakit, atau memula terjadinya infeksi pada penyakit infeksi. Jika terdapat determinan, factor risiko, dan kausa penyakit, tetapi tidak terdapat paparan (kedekatan) individu dengan determinan itu, maka individu tidak akan mengalami penyakit. Pengetahuan tentang paparan suatu faktor sebagai kausa penyakit berguna untuk mencegah dan mengendalikan penyakit pada populasi, dengan cara mengeliminasi, menghindari, atau mengubah kausa.
Ada 2 (dua) asumsi digunakan dalam epidemiologi deskriptif dan analitik , yaitu :
a. Pertama, penyakit tidak terjadi secara random (acak) melainkan secara selektif terkait dengan factor penyebab penyakit. Artinya, penyakit pada populasi tidak terjadi secara kebetulan, melainkan berhubungan dengan factor yang mempengaruhi terjadinya penyakit, disebut determinan penyakit.
b. Kedua, factor yang mempengaruhi terjadinya penyakit dapat diubah sehingga dapat dilakukan upaya pengendalian dan pencegahan penyakit pada populasi (Hennekens dan Buring, 1987).
LATIHAN MATERI 2
Menginterpretasikan data epidemiologi Instruksi:
1. Baca dan cermati kasus yang disediakan di bawah ini
2. Deskripsikan distribusi penyakit menurut orang, tempat, dan waktu, dari kasus gigitan di bawah ini.
3. Identifikasi factor risiko terjadinya kasus gigitan anjing pada manusia
(Jumlah penduduk di desa Giri kembang adalah 1.200 Jiwa)
DATA KASUS GIGITAN HEWAN PENULAR RABIES (HPR) DI KABUPATAN ANTAHBRATA
Bulan Januari-Maret 2018 No Tanggal
Kasus
Nama Korban Alamat Korban HPR Lokasi
Gigitan
Pemerik saan
Lab 1 14–1–2018 Sahroni (51 th)
Dedi (30 thn}
Ds. Nagari A Kec.
Lubuk Merah
Anjing liar (AL) Betis sebelah kiri
kaki
Positif
Asep (33 th)
Arsyi (7 th) Ds. Nagari B Kec.
Lubuk Merah AL Kaki
Kaki kiri 2 18-1-2018 Ikar (52 th) Ds. Nagari G Kec.
Lubuk Ungu
Anjing
Berpemilik (AB)
Kaki 3 21-1-2018 Susan (25 th) Ds. Nagari C Kec.
Lubuk Merah
Anjing liar Kaki kanan bawah 4 21-1 2018 Maulida (3 th) Ds. Nagari C Kec.
Lubuk Merah
AL Kaki kiri
5 12-02-2018 M. Mugti (8 th) Ds. Nagari Z Kec.
Lubuk Biru
AB Kaki bagian
paha 6 14-02-2018 Saepullah Ds. Nagari D Kec.
Lubuk Merah
AB Pergelangan
kaki kiri 7 17-02-2018 Sumiati (50 th)
Ahim (55 th)
Ds. Nagari C Kec.
Lubuk Merah
AB Paha kaki
sebelah kanan
Betis kaki sebelah kiri
Positif
8 17-02-2018 Fitri (5 th) Ds. Nagari C Kec.
Lubuk Merah
AB Kaki sebelah
kanan 9 23-02-2018 Mutiara Disha
(7 th)
Ds. Nagari P Kec.
Lubuk Abu
AB Betis kanan
10 7-03-2018 Nanang (58 th) Ds. Nagari Q Kec.
Lubuk Kuning
AB Tangan kiri
11 7-03-2018 Mita (31 th) Ds. nagari T Kec.
Lubuk Jingga
AB Betis kiri
12 12-03-2018 Ganda Ds. Nagari R Kec.
Lubuk Nila
AB Kaki bagian
paha 13 21-03-2018 Apud Ds. Nagari U Kec.
Lubuk Moka
AB Tangan kiri
Hasil Diskusi:
Apa yang Anda dapat simpulkan dari latihan tersebut ?