PENGERTIAN BIOSTATISTIK
Biostatistik merupakan ilmu statistika terapan yang mengenalkan perhitungan statistik kehidupan, baik konsep dasarnya, penyajian data, pemusatan dan penyebaran data, kemiringan dan distribusinya dalam kurve normal serta konsep estimasi, sampling, uji hipotesis dan uji-uji statistik deskriptif, korelasi maupun komparasi. Hal-hal tersebut akan sangatlah berguna dalam melakukan analisis data penelitian kuantitatif.
Pada bahasan Konsep dasar statistik umum, kita akan banyak mengerti hal-hal meliputi: Pengertian statistika, Ruang lingkup statistika, Pengertian dan jenis data serta Variabel dan skala pengukuran variabel.
Bahasan ukuran pemusatan data, secara khusus membahas nilai rata-rata (mean), median, modus. Pembicaraan Nilai rata-rata akan memerinci uraian tentang Pengertian nilai rata-rata, Sifat nilai rata-rata, cara menghitung nilai rata-rata, Interpretasi hasil perhitungan nilai rata-rata.
Bahasan tentang Nilai penyebaran akan menjelaskan Pengertian nilai penyebaran, Jenis dan sifat nilai penyebaran, Cara perhitungan nilai penyebaran dan interpretasinya meliputi : Range, Minimum dan maksimum, Mean deviasi, Standar deviasi, Koefisien variasi, Decile, kuartile, dan percentile, normalitas data berdasarkan nilai Kurtosis dan skewnes.
Biostatistik 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.
Biostatistik adalah Alat untuk melakukan riset dan Biostatistik dapat dipandang sebagai ilmu statistik terapan pada bidang Biologi, Farmasi & Kedokteran.
Menurut Dr.Eko Budiarto,SKM :
Ada 3 Statistik yaitu :
1. Statistik merupakan kumpulan angka yang dihasilkan dari pengukuran atau penghitungan yang disebut dengan data
2. Statistik dapat pula diartikan sebagai statistik sample
3. Statistik sebagai suatu metode ilmiah yang dapat digunakan sebagai alat bantu dalam mengambil keputusan, mengadakan analisis data hasil penelitian dll.
Peran Biostatistik
Peran biostatistik dalam ilmu kesehatan :
1. Mengukur derajat kesehatan masyarakat.
Guna mengukur tinggi rendahnya derajat kesehatan dari masyarakat, akibat akses terhadap pelayanan kesehatan, minimnya dana yang dialokasikan untuk menunjang program kesehatan, beberapa penyakit menular yang dapat menjadi ancaman utama bagi masyarakat, terbatasnya jumlah tenaga kesehatan yang professional,dan lain sebagainya.
2. Memonitor kemajuan status kesehatan di suatu daerah.
Dalam fungsi ini suatu usaha kemajuan kesehatan dapat diketahui, salah satu contoh yaitu Revitalisasi Posyandu yang dikembangkan di Jabar. Dalam usaha kesehatan itu dituangkan revitalisasi posyandu menjadi beberapa program, seperti pembangunan 500 bangunan posyandu se-Jabar. Seperti BKB yang tengah digulirkan BKKBN dan Pos PAUD serupakan segelintir aktivitas yang dapat anak rasakan keuntungannya di posyandu.
3. Mengevaluasi program kesehatan.
Dalam fungsi ini suatu proses untuk menentukan nilai atau jumlah keberhasilan dan usaha pencapaian suatu tujuan yang telah ditetapkan. Proses tersebut mencakup kegiatan-kegiatan memformulasikan tujuan, identifikasi kriteria yang tepat untuk digunakan mengukur keberhasilan, menentukan dan menjelaskan derajat keberhasilan dan rekomendasi untuk kelanjutan aktivitas program.
4. Membandingkan status kesehatan di berbagai daerah
Dalam fungsi ini dapat diambil contoh perbandingkan kesehatan antara kota dengan desa, fenomena ini dapat dimengerti yaitu dalam fasilitas umum yang tersedia, disamping juga dalam karakteristik penduduk serta terhadap pelayanan kesehatannya berdasarkan data yang diperoleh
5. Memotivasi tenaga kesehatan dan policy maker (pembuat kebijakan,-red) untuk menyelesaikan masalah kesehatan.
Dari berbagai data yang diperoleh suatu riwayat timbulnya penyakit dalam suatu lingkungan dapat diketahui, dari data tersebut akan dapat diketahui bagaimana cara penyembuhannya dan pencegahannya.
6. Menentukan prioritas masalah kesehatan.
Dalam fungsi ini dapat menindak lanjuti suatu analisa situasi dari berbagai masalah kesehatan yang diidentifikasi yaitu beberapa masalah kesehatan yang mendesak untuk diatasi.
Jenis jenis Biostatistik
Statistik secara umum dibagi menjadi dua jenis yaitu statistic deskriptif dan statistik inferensial.
1. 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.
2. 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 teori estimasi atau uji hipotesis.
Populasi dan Sampel
Populasi adalah kumpulan semua individu dlm suatu batas tertentu. Kumpulan individu yg akan diukur/ diamati ciri-cirinya disebut Populasi Studi.
Sampel adalah bagian dari populasi
Berdasarkan besarnya populasi dibagi menjadi 2 yaitu :
Populasi besar ( Populasi tak terhingga ). Adalah populasi ygmemiliki jumlah individu sedemikian banyaknya sehingga sulit / tidak mungkin diketahui jumlahnya.
Populasi kecil ( Populasi terbatas ). adalah populasi dengan jumlah unit dasar yg tidak banyak hingga mudah dihitung.
Contoh :
Bila kita akan mengadakan penelitian ttg pengalaman akseptor KB dlm pemakaian alat kontrasepsi di suatu Kabupaten maka semua penduduk dalam kabupaten tsb adl Populasi Umum. Sedangkan semua ibu2 pasangan usia subur peserta KB yg terdapat di kabupaten tsb adl Populasi Studi. Bila kita ambil sebagian dari akseptor KB yg akan diteliti pengalaman pemakaian kontrasepsinya maka sebagian ibu2 tersebut disebut Sampel, Dan pasangan usia subur disebut unit dasar. Hasil pengamatan pd sampel ini akan diekstrapolasikan kepada Populasi studi, yaitu semua ibu2 pasangan usia subur yg menjadi Akseptor KB di kabupaten tersebut. Karena pengamatan hanya dilakukanj terhadap sebagian (sample) Dari populasi studi maka hasilnya tidak sama dengan seluruh populasi studi. Perbedaan ini disebut kesalahan sampling (sampling error). Jadi yang dimaksud dengan Kesalahan sampling adalah perbedaan antara hasil sampel dengan hasil sensus yg dilakukan dg cara yang sama, pada populasi yg sama, dan oleh pewawancara yg sama. Kesalahan lain yg tdk berkaitan dg pengambilan sample disebut Kesalahan tak sampling (Non-sampling error). Hal ini berarti bahwa baik hasil sample maupun sensus terdapat kesalahan yang sama.
Hal2 yg mungkin dpt menimbulkan kesalahan tak sampling antara lain sbb :
Batasan unit dasar yg kurang tepat. Misal : Pada seorang penderita ttg obat utk infark miokard, dimana orang dengan keluhan nyeri dada diambil sbg unit sample, meskipun kitaketahui bahwa tdk semua nyeri dada disebabkan infark miokard.
Jawaban responden yg salah (respons error) pada sampling survey dengan teknik wawancara atau angket. Hal ini dapat timbul secara tidak sengaja.
Misal :
- Mengisi umur anak 4,5 th dg 45 th, ttp hal ini kadang2 dilakukan secara sengaja dg maksud tertentu.
- Sengaja tdk mengaku sbg akseptor KB krn dilarang oleh suaminya.
- Kurangnya informasi tentang hal yg diteliti/ responden yang harus mengingat kejadian masa lampau yaitu : kapan bapak mulai merokok.
Kesalahan pada ruang lingkup karena kesalahan dalam batas & lokasi. Misalnya : Dipilih suatu kecamatan padahal kecamatan tersebut telah berubah karena sebagian desanya dikembangkan menjadi kemantren.
Kesalahan dlm pengolahan dt yg disebabkan human error.
Kesalahan alat ukur yg digunakan dll.
Penyimpangan atau kesalahan lain yg dpt timbul dlm suatu penelitian disebut Bias.
Bias adl perbedaan antara hsl sesungguhnya dlm populasi dg hasil semua sample yg berasal dari populasi tersebut.
Data dan Jenisnya
Pengertian Data
Menurut Luknis Sabri dan Sutanto. P.H (2010). Data adalah bentuk jamak (plural) dari kata dotum, data adalah himpunan angka yang merupakan nilai dari unit sampel kita sebagai hasil mengamati/mengukurnya.
Sutanto (2007). Mengemukakan data adalah merupakan kumpulan angka/huruf hasil dari penelitian terhadap staf/karakteristik yang akan kita teliti. Data merupakan materi mentah yang membentuk semua laporan riset (Dempsey, 2002). Jadi dari pengertian di atas dapat saya simpulakan bahwa Data adalah sekumpulan informasi yang biasanya berbentuk angka yang dihasilkan dari pengukuran atau penghitungan.
Data adalah keterangan mengenai sesuatu hal yang sudah sering terjadi dan berupa himpunan fakta, angka, grafik, tabel, gambar, lambang, kata, huruf-huruf yang menyatakan sesuatu pemikiran, objek, serta kondisi dan situasi.
Sumber: NUZULLA AGUSTINA
Data adalah kumpulan kejadian/peristiwa yang terjadi di dunia nyata. Data dapat berupa angka-angka, huruf-huruf, simbol-simbol khusus, atau gabungan dari semuanya.
Sumber: LIA KUSWAYATNO
Data adalah kumpulan informasi yang diperoleh dari hasil suatu pengamatan. Data dapat berupa angka atau lambang
Sumber: SLAMET RIYADI
Jenis jenis Data
1. Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya
Data Primer
Data primer adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop 21 untuk meneliti preferensi konsumen bioskop.
Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau majalah.
2. Macam-Macam Data Berdasarkan Sumber Data
Data Internal
Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb.
Data Eksternal
Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.
3. Klasifikasi Data Berdasarkan Jenis Datanya
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.
Data Kuantitatif. Data dalam bentuk bilangan (numerik), misalnya : jumlah balita yang mendapatkan imunisasi, Berat Badan Bayi. Diperoleh dengan cara menghitung maupun mengukur. Data Kuantitatif disebut juga dengan data numerik.
4. Pembagian Jenis Data Berdasarkan Sifat Data
Data Literal (diskrit) adalah data yang berbentuk bilangan bulat, misalnya : Jumlah anak dalam keluarga, jumlah penyakit TBC, jumlah kecelakaan jalan raya. Diperoleh dengan cara menghitung.
Data Kontinyu adalah data yang berbentuk rangkaian data, nilainya berbentuk desimal. Misalnya : Tinggi Badan, Berat Badan, Tekanan Darah. Diperoleh dengan cara mengukur.
5. Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya
Data Cross Section
Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya.
Data Time Series / Berkala
Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll.
