1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANG

Globalisasi adalah suatu proses menyeluruh di dunia yang menyertakan

internasionalisasi komunikasi, perdagangan dan organisasi ekonomi. Hal itu

melibatkan perubahan sosial, politis dan ekonomi secara cepat. Globalisasi

mempunyai potensi untuk menyebabkan ketidakseimbangan. Riset terhadap

dampak perubahan politis dan ekonomi yang cepat serta meluasnya

ketidakseimbangan sosial pada penyebaran dan kemunculan penyakit, dapat

menjadi pertimbangan bagi pilihan kebakan kesehatan di suatu negara.

Seperti yang diketahui, sekarang ini banyak masalah kesehatan masyarakat,

khususnya pengendalian penyakit. Adanya epidemiologi dapat menjadi alat atau

metode yang strategis untuk memecahkan dan menanggulangi masalah kesehatan

tersebut. Di bidang kesehatan, pengenalan masalah merupakan landasan bagi

pengelolaan kesehatan, yaitu untuk merencanakan tindakan pencegahan ataupun

mengatasi masalah yang dihadapi.

Epidemiologi sebagai ilmu diagnosa kesehatan masyarakat, terus menerus

berkembang dari pengalaman menghadapi sepak terjang penyakit sebagai

fenomena massa. Ketika wabah penyakit menular melanda bangsa-bangsa di

dunia, epidemologi diartikan sebagai ilmu tentang epidemik (wabah). Untuk

mengatasi suatu wabah yang tengah berkecamuk, perlu diketahui bagaimana

menjalarnya wabah tersebut dengan mengamati siapa-siapa yang terserang,

dimana wabah menyerang, dan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk

menyerang sejumlah orang tertentu. Sesuai peranannya pada masa itu

epidemiologi dirumuskan sebagai ilmu tentang fenomena massa penyakit infeksi

(Frost, 1927).

Epidemiologi merupakan salah satu bagian dari ilmu Kesehatan Masyarakat

(Public Health) yang menekankan perhatiannya terhadap keberadaan penyakit

ataupun masalah kesehatan lainnya dalam masyarakat. Keberadaan penyakit

dalam masyarakat itu didekati oleh epidemiologi secara kuantitatif. Karena itu,

epidemiologi akan mewujudkan dirinya sebagai suatu metode pendekatan yang

2

banyak memberikan perlakuan kuantitatif dalam menjelaskan masalah kesehatan

(M.N Bustan, 2006).

Menurut asal katanya, secara etimologis, Epidemiologi bearti ilmu

mengenai kejadian yang menimpa penduduk. Epidemiologi berasal dari bahasa

Yunani, di mana epi = upon, pada atau tentang; demos = people, penduduk; dan

logia = knowledge, ilmu. Nama epidemiologi sendiri berkaitan dengan sejarah

kelahirannya dimana epidemiologi memberikan perhatian tentang penyakit yang

mengenai penduduk (epidemi). Penyakit yang banyak menimpa penduduk pada

waktu itu hingga akhir abad 19 adalah penyakit wabah atau epidemic (penyakit

yang mengenai penduduk secara luas). Epidemiologi memberikan perhatian

tentang epidemic yang banyak menelan korban kematian, dan begitulah nama

Epidemiologi tidak bias dilepaskan dengan epidemi itu sendiri (M.N Bustan,

2006).

Epidemiologi juga erat hubungannya dengan dunia kerja, yaitu mengenai

Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3). Tempat kerja bisa menjadi tempat

penyebaran penyakit atau perkembangbiakannya wabah penyakit. Oleh karena itu

dengan epidemiologi dapat diatasi masalah penyebaran penyakit dan cara

penanggulangannya serta identifikasi bahaya-bahaya yang akan terjadi. Faktor

faktor yang mempengaruhi penyebaran penyakit adalah host, agent, dan

environmental.

Host atau pejamu adalah faktor yang ada dalam diri manusia, yang dapat

mempengaruhi timbulnya serta perjalanan suatu penyakit. Faktor tersebut yaitu

faktor keturunan, mekanisme pertahanan tubuh, umur, jenis kelamin, ras, status

perkawinan, pekerjaan, kebiasaan hidup dan lain-lain. Agent atau bibit penyakit

merupakan suatu substansi atau elemen tertentu yang kehadiran atau

ketidakhadirannya dapat menimbulkan dan mempengaruhi perjalan suatu

penyakit. Substansi atau elemen yang dimaksud banyak macamnya, yang secara

sederhana dapat dikelompokkan kedalam lima macam, yaitu nutrient, faktor

kimia, faktor fisik, faktor mekanik, dan faktor biologi. Sedangkan untuk faktor

environmental (lingkungan) adalah seperti faktor lingkungan fisik dan lingkungan

non-fisik. Hubungan antara host, agent dan environmental dalam menimbulkan

suatu penyakit amat komplek dan majemuk.

3

Penyakit merupakan gangguan di dalam fungsi maupun struktur tubuh

seseorang. Penyakit, sakit, cedera, dan gangguan semuanya dikategorikan didalam

istilah tunggal morbiditas. Morbiditas (kesakitan) merupakan derajat sakit,cedera

atau gangguan pada suatu populasi. Morbiditas juga merupakan suatu

penyimpangan dari status sehat dan sejahtera, atau keberadaan suatu kondisi sakit.

Morbiditas biasanya ditunjukkan dalam angka prevalensi atau insidensi

yangumum atau spesifik. Morbiditas juga mengacu pada angka kesakitan;

jumlahorang yang sakit dibandingkan dengan populasi tertentu yang sering

kalimerupakan kelompok yang sehat atau kelompok yang berisiko.

Mortalitas (kematian) dan angka kematian digunakan sebagai indicator

status kesehatan. Selain itu angka morbiditas atau angka kesakitan juga digunakan

sebagai indikator kesehatan.

Jika ditinjau dari proses yang terjadi pada orang sehat, menderita penyakit

dan terhentinya penyakit tersebut yang dikenal dengan nama riwayat alamiah

perjalanan penyakit (RAP), ada beberapa tahap, yaitu tahap prepatogenesis,

inkubasi, penyakit dini, penyakit lanjut, dan tahap akhir penyakit.

Adapun empat tahapan kegiatan untuk mengatasi masalah penyakit menular,

yaitu:

Apa masalahnya (surveillance). Identifikasi masalah, apa

masalahnya, kapan terjadinya, di mana, siapa penderitanya,

bagaimana terjadinya, kapan hal itu terjadi, apakah ada kaitannya

dengan musim atau periode tertentu.

Mengapa hal itu terjadi (identifikasi faktor resiko). Mengapa hal itu

lebih mudah terjadi pada orang tertentu, faktor apa yang

meningkatkan kejadian (faktor resiko) dan faktor apa yang

menurunkan kejadian (faktor protektif).

Apa yang berhasil dilakukan (evaluasi intervensi). Atas dasar kedua

langkah terdahulu, dapat di rancang upaya yang perlu dilakukan

untuk mencegah terjadinya masalah, menanggulangi dengan segera

penderita dan melakukan upaya penyembuhan dan pendampingan

untuk menolong korban dan menilai keberhasilan tindakan itu dalam

mencegah dan menanggulangi masalah.

4

Bagaimana memperluas intervensi yang efektif itu (implementasi

dalam skala besar). Setelah diketahui intervensi yang efektif,

tindakan selanjutnya bagaimana melaksanakan intervensi itu di

pelbagai tempat dan setting dan mengembangkan sumber daya untuk

melaksanakannya.

Suatu penyakit (menular) tidak hanya selesai setelah membuat seseorang

sakit, tetapi cenderung untuk menyebar. Setelah menyelesaikan riwayatnya pada

suatu rangkaian kejadian sehingga seseorang jatuh sakit, pada saat yang sama

penyakit beserta kumannya dapat berpindah dan menyebar ke orang lain.

Dalam proses perjalanan penyakit, kuman memulai aksinya dengan

memasuki pintu masuk tertentu calon penderita baru dan kemudian jika ingin

berpindah ke penderita baru lagi, kuman tersebut akan keluar melalui pintu

tertentu.

Pengetahuan tentang jalan masuknya kuman (perjalanan penyakit) ini

penting untuk epidemiologi karena dengan itu dapat dilakukan penghadangan

perjalanan penyakit (kuman) yang masuk ke dalam tubuh manusia. Misalnya

cacing yang ingin masuk melalui mulut dapat dicegah dengan mencuci tangan

sebelum makan.

Di samping perlu mengetahui factor-faktor yang mempengaruhi penyakit

serta proses perjalanan penyakit, selain itu yang terpenting adalah mengenal ada

atau tidaknya suatu penyakit di masyarakat , jika ada kemudian mengukur jumlah

frekuensi masalah kesehatan yang terjadi dan menanggulangi insiden penyebaran

penyakit tersebut.

Dalam epidemiologi, penyebab penyakit perlu diketahui dengan maksud

untuk mengetahui proses trejadinya penyakit dan berupaya mencegah beraksinya

factor penyebab itu. Dilihat dari segi epidemiologis, kejadian penyakit umumnya

dengan sejumlah penyebab. Sebaliknya satu penyebab juga menyebabkan

beberapa penyakit (M.N Bustan, 2006).

Salah satu unsur pokok yang terdapat pada epidemiologi ialah mempelajari

tentang frekuensi masalah kesehatan yang terdapat pada sekelompok manusia dan

atau masyarakat. Dengan demikian untuk dapat memahami epidemiologi dengan

5

baik, haruslah dapat dipahami pula tentang frekuensi masalah kesehatan tersebut

(Azrul Azwar, 1999).

Selain itu ada juga pengukuran Asosiasi merupakan hal yang penting dalam

penyebaran penyakit. Ukuran Asosiasi berkaitan dengan bagaimana kejadian atau

lingkungan yang berbeda berhubungan satu sama lain atau bagaimana suatu

asosiasi sebab akibat memang ada untuk meyebabkan penyakit. Dengan

mengetahui ukuran asosiasi dapat mengetahui berapa besar kemungkinan bahwa

hubungan antar kejadian terbentuk akibat variable-variabel sebab akibat.

1.2 TUJUAN

Tujuan dari pembuatan makalah yang berjudul Ukuran Asosiasi pada

Penyebaran Penyakit adalah

1. Dapat memahami dan mengukur Risiko Relative, Risiko Laju Insidensi

dan Rasio Odd pada suatu maslah kesehatan / penyebaran penyakit

2. Dapat memahami Beda Risiko, Beda Laju Insidensi, dan Penggunaan

Ukuran Asosiasi.

6

BAB II

PEMBAHASAN

Ukuran asosiasi termasuk salah satu dari tiga ukuran dalam epidemiologi.

Ukuran asosiasi merupakan ukuran yang didasarkan akibat pemaparan dari suatu

penyakit dan berfungsi untuk mengukur keeratan hubungan statistik antara faktor

tertentu dengan kejadian penyakit yang diduga merupakan akibat pemaparan

tersebut. Hubungan antara pemaparan dan akibatnya diukur dengan menggunakan

Risiko Relatif (Relative Risk) dan Rasio Odds (Odds Ratio) (Bustan,2006).

Ukuran asosiasi juga merefleksikan kekuatan atau besar asosiasi antara

suatu eksposur/faktor risiko dan kejadian suatu penyakit. Memasukkan suatu

perbandingan frekuensi penyakit antara dua atau lebih kelompok dengan berbagai

derajat eksposur. Selain itu, beberapa ukuran asosiasi juga digunakan untuk

mengestimasi efek penyakit yang ditimbulkan (Azwar,1999).

Ukuran asosiasi terdiri dari :

1. Ukuran Rasio [Rasio Resiko/Risiko Relatif (RR) dan Odds Ratio (OR)]

2. Ukuran Beda [Risk Different/Beda Risiko (RD)]

(Azwar,1999)

2.1 RISIKO RELATIF

Risiko relatif sering disebut sebagai rasio risiko (risk ratio) adalah

perbandingan risiko peristiwa tertentu pada kelompok-kelompok orang yang

berbeda. Risiko relatif (RR) biasanya digunakan untuk memperkirakan paparan

terhadap sesuatu yang dapat mempengaruhi kesehatan. Risiko relatif adalah rasio

angka insidensi penyakit karena paparan dibandingkan dengan angka insidensi

penyakit yang sama tanpa terpapar, dengan rumus sebagai berikut:

Relative Risk = Angka insidensi penyakit dalam kelompok yang terpapar

Angka insidensi penyakit dalam kelompok tanpa terpapar

Risiko relatif digunakan hanya sebagai pengukur probabilitas, dengan ini

dapat dipertanyakan berapa peluang kelompok menjadi sakit jika mereka terpapar

dan berapa peluang mereka tidak kena sakit kalau tidak terpapar (Magnus, 2010).

7

Risiko relatif berhubungan dengan penelitian kohort. Penelitian kohort

disebut juga penelitian insiden atau penelitian prospektif karena dikaitkan dengan

waktu pengumpulan datanya, bukan menyatakan hubungan antara eksposur dan

efeknya. Kelebihan utama dari penelitian ini adalah metodenya yang

memungkinkan mengamati bagaimana suatu faktor keterpaparan berlangsung

hingga memungkinkan terjadinya efek. Pada umumnya rancangan kohort

merupakan penelitian epidemiologi longitudinal prospektif, yaitu:

a) Dimulai dari status keterpaparan

b) Arahnya selalu maju

Rancangan penelitian kohor dapat digambarkan sebagai berikut:

Efek

Faktor Risiko (FR)

Waktu

Arah pengumpulan data

Gambar 1 rancangan Penelitian kohort

Penelitian ini dimulai dengan memilih sampel kelompok (subjek) sehat dari

suatu populasi. semua subjek penelitian harus bebas dari penyakit atau efek yang

diteliti. Setelah itu subjek-subjek dengan maupun tanpa paparan faktor risiko

diikuti terus secara prospektif sampai timbul efek atau penyakit tertentu. Hasilnya

memberikan nilai perhitungan asosiasi yang disebut Risiko relatif (Relative Risk).

Sebagai suatu asosiasi, untuk memudahkan analisis terhadap data penelitian

kohor, perlu adanya pemahaman kerangka tabulasi yang baku. risiko relatif dapat

digambarkan dalam suatu matriks empat sel 2 x 2 yang mempresentasikan adanya

eksposur faktor risiko dan penyakit (Ryadi, dkk., 2010).

ya

Populasi

subjek:

Sampel orang

sehat tanpa

sakit

Populasi

Populasi

tidak

ya

tidak

8

Tabel 2.1

Tabel 2 x 2 eksposur faktor risiko dan penyakit:

Eksposur Outcome/ efek

Total (+) (-)

(+) A B (a+b)

(-) C D (c+d)

Total (a+c) (b+d)

Pada kerangka tabel tersebut, yang disebut dengan insiden kasus kelompok

terpapar adalah a/(a+c), sedangkan insiden kasus kelompok tidak terpapar adalah

b/(b+d).

Dimana risiko relatif pada penelitian kohor adalah:

Interpretasi:

1) RR = 1 , faktor risiko bersifat netral, risiko kelompok terpapar sama dengan

kelompok tidak terpapar.

2) RR > 1 , Confient Interval (CI) > 1 , faktor risiko menyebabkan sakit.

3) RR < 1 , Confient Interval (CI) < 1 , faktor risiko mencegah sakit(Bustan,

2006).

Contoh soal:

Suatu bahan cat tertentu bila digunakan dalam jangka waktu lama dapat

menimbulkan kanker kulit. Untuk mewaspadai sifat karsinogenik kini diadakan

studi kohort. Pada penelitian diambil 1.500 pegawai di perusahaan cat tersebut

yang sehari-harinya mengalami kontak langsung terhadap bahan yang dicurigai

sebagai kelompok terpapar. Sebagai kelompok control adalah mereka yang

dianggap yang tidak terpapar. Diambil 2.500 pegawai perusahaan (yang sehari-

harinya tidak mengalami kontak dengan bahan cat tersebut).

2.2 RISIKO LAJU INSIDENSI

9

Berdasarkan riwayat alamiah penyakit, kejadian penyakit dapat dibedakan

menjadi 2 jenis yaitu insidence dan prevalens insidence sering dikatakan sebagai

kasus baru, sedangkan prevalens sering dikatakan sebagai kasus baru dan kasus

lama.

2.2.1 Laju Insidentil / Insidence Rate

Insidence adalah kejadian (kasus) penyakit yang baru saja memasuki fase

klinik dalam riwayat alamiah suatu penyakit. Incidens rate dari suatu penyakit

tertentu adalah dalam jumlah kasus baru yang terjadi di kalangan penduduk

selama periode/kurun waktu tertentu.

K = Konstanta ( 100%, 1000 )

Kegunaan Insidence rate adalah :

1. Untuk menentukan penduduk yg menderita dan terancam

2. Untuk penelitian kasus (mencari faktor risiko)

3. Untuk mengetahui faktor penyebab

4. Untuk mengevaluasi keberhasilan program penanggulangan

Didalam mempelajari insidence diperlukan penentuan waktu atau saat

timbulnya penyakit. Bagi penyakit-penyakit yang aut seperti influenza, infeksi

stafilokokus, gastroenteritis, acute myocardinal infarction dan cerebral

hemorrhage. Penentuan insidence rate ini tidak begitu sulit berhubung waktu

terjadinya dapat diketahui secara pasti atau mendekati pasti. Lain halnya dengan

penyakitt dimana timbulnya tidak jelas, disini waktu ditegakkan nya diagnosis

paati diartikan sebagai waktu mulai penyakit.

Insidence rate selalu dinyatakan dalam hubungan periode waktu tertentu

seperi bulan, tahun dan seterusnya. Apabila penduduk berada didalam ancaman

diserangnya penyakit hanya untuk waktu yang terbatas (seperti hanya dalam

epidemi suatu penyakit) maka periode waktu terjadinya kasus-kasus baru adalah

sama dengan lamanya epidemi. Insidence rate pada suatu epidemi disebut attack

rate.

10

Ukuran frekuensi insidens penyakit dapat dibedakan dapat dibedakan

menjadi 3 macam yaitu insidens kumulatif, secondary attack rate dan laju

insidens.

2.2.1.1 Insiden Kumulatif (Cumulative Incidence = CI)

Insidens kumulatif adalah parameter yang menunjukkan taksiran

probabilitas (risiko,risk) seseorang untuk terkena penyakit dalam suatu jangka

waktu. CI selalu bernilai antara 0 dan 1. Dalam menghitung CI, perlu penentuan

periode waktu. Periode waktu tersebut bias berupa beberapa jam, bulan, tahun dan

sebagainya.

Rumusnya sebagai berikut :

Istilah lain untuk insidens komulatif adalah insidens risk. Syarat yang

digolongkan beresiko dalam insiden komulatif adalah:

1) Tidak sedang/telah terjangkit penyakit yang diteliti

2) Tidak imun terhadap penyakit yang diteliti

3) Memiliki organ sasaran yang masih intak

4) Hidup

5) Masih dalam jangkauan pengamatan

Sedangkan dalam Kejadian Luar Biasa (KLB) / wabah. Misalnya keracunan

makanan, istilah yang digunakan adalah attack rate. Rumus sebagai berikut:

2.2.1.2 Secondary Attack Rate

11

Secondary attack rate dalah ukuran yang menunjukkan jumlah penderita

baru pada serangan kedua berbanding dengan jumlah penduduk yang mempunyai

resiko-jumlah penduduk yang terkena pertama.

Rumus sebagai berikut:

2.2.1.3 Laju Insidensi (Incidence Density = ID)

Laju insidens adalah ukuran yang menunjukkan kecepatan kejadian baru

penyakit pada populasi. Laju insidens merupakan proporsi antara jumlah orang

yang menderita penyakit dan jumlah orang dalam resiko kali lamanya dalam

resiko.

1) Perkiraan terbaik mengenai mortalitas dan morbiditas.

2) Numerator adalah jumah kasusbaru dalam populasi.

3) Denominator adalah jumlah periode waktu dimana setiap orang dalam

pengamatan dan bebas dari penyakit.

4) Dimensi adalah orang per waktu ( Orang-tahun, Orang-bulan, Orang-

hari, Orang-jam, Orang-menit dan lain-lain.

5) Nilai berkisar : 0 Tak Terhingga.

Rumus sebagai berikut :

Person time adalah jumlah orang dalam resiko dikalikan dengan lamanya

orang-hari dalam resiko, yang digambarkan dalam orang-minggu, orang-bulan

atau orang-tahun tergantung dari jenis penyakit yang sedang diteliti. Untuk

masing-masing individu yang berada dalam populasi, maka waktu memiliki resiko

adalah waktu selama individu yang sedang diamati itu masih terbebas dari

penyakit. Denominator yang diperlukan untuk menghitung laju insidens tersebut

12

adalah jumlah dari keseluruhan periode-periode waktu terbebas dari penyakit

selama penelitian.

Contoh kasus:

Physicians Health Study mengamati kasus baru Heart Attack individu yang

menggunakan Aspirin. Jumlah orang tahun yang lalu diobservasi 54.560 jiwa,

orang yang terkena Heart Attack sebanyak 139 jiwa. Berapa laju insidensinya?

Jawab :

139 / 54.560 jiwa = 25,48 / 10.000 person years

Laju Insidensinya =

x 1000 = 2,548 / 1000 person years.

2.3 Rasio Odds (OR)

Odds ratio (OR) atau rasio odds adalah kemungkinan paparan faktor risiko

pada kelompok kasus dengan kemungkinan paparan faktor risiko pada kelompok

kontrol (Kasjono dan Kristiawan, 2009). Definisi lain odds ratio menurut Magnus

(terj., Belawati, dkk., 2010) adalah ukuran yang digunakan untuk menjelaskan

asosiasi yang di dapatkan dalam penelitian kasus-kontrol. Ukuran ini

menggunakan tabel 2x2 dengan notasi yang sama untuk menjelaskannya.

Terdapat dua pola desain tabulasi pada penelitian kasus-kontrol. Pola desain

tersebut yaitu sebagai berikut:

Tabel 2.2

Notasi Tabel 2 x 2

Pola I Desain Penelitian Kasus-Kontrol

Penyakit Eksposur

Total ( + ) ( - )

( + ) ( a ) ( b ) ( a + b )

( - ) ( c ) ( d ) ( c + d )

Total ( a + c ) ( b + d ) ( a + b + c + d )

13

Tabel 2.3.

Notasi Tabel 2 x 2

Pola II Desain Penelitian Kasus-Kontrol

Eksposur Penyakit

Total ( + ) ( - )

( + ) ( a ) ( c ) ( a + c )

( - ) ( b ) ( d ) ( b + d )

Total ( a + b ) ( c + d ) ( a + b + c + d )

(Ryadi dan Wijayanti, 2011).

Tabel Odds ratio merepresentasikan probabilitas untuk berada dalam

kelompok yang sesuai (concordant group), dimana huruf (a) mewakili kelompok

yang terpajan dan sakit serta (d) mewakili kelompok yang tidak terpajan dan tidak

sakit., atau berada dalam kelompok yang tidak sesuai (discordant group), dimana

(b) mewakili kelompok yang tidak terpajan namun sakit serta (c) mewakili

kelompok yang terpajan namun tidak sakit.

Baik pada pola I maupun pola II, rumus untuk mencari rasio odds-nya yaitu :

Pada dasarnya kedua pola tersebut menunjukkan hasil rasio odds yang sama,

hanya berbeda pada penempatan eksposur dan outcome-nya pada sistem tabulasi.

Pada umumnya, pola II lebih banyak digunakan.

Rasio odds digunakan dalam penelitian kasus-kontrol dan bukan penelitian

kohort. Hal ini karena desain dan ukuran penelitian kohort terkait secara integral,

dan tidak dibenarkan untuk mengubah salah satunya tanpa mengubah yang lain.

Kita tidak mungkin menyamakan kelompok yang tidak terpajan di dalam

penelitian kohort dengan jumlah kasus dan kontrol yang tidak terpajan di dalam

penelitian kasus-kontrol. Pada penelitian kasus-kontrol dengan perhitungan rasio

odds-nya sampel kasus harus bersifat tetap, sedangkan pada kohort bisa

bertambah. Oleh karena jumlah sampel kasus tetap, maka harus dilihat pada

peluang seseorang untuk mendapatkan pajanan yang menjadikannya sakit bukan

risiko seseorang menjadi sakit (Magnus, terj., Belawati, dkk., 2010).

14

Pada penelitian kasus-kontrol, studi kasus yang digunakan dalam penelitian

bukan kasus insidensi, tetapi sering berupa prevalensi (mencakup kasus baru dan

kasus lama), sedangkan untuk penelitian kohort, studi kasus yang digunakan

berupa kasus insidensi sehingga RR (risiko relatif) pada kasus-kontrol tidak dapat

dihitung langsung dengan perhitungan pada metode kohort. Karena data yang di

dapat pada kasus-kontrol lebih banyak prevalensi, maka RR yang digunakan

adalah RR yang disebut rasio odds (OR) (Ryadi dan Wijayanti, 2011).

Jika penyakit yang hendak diselidiki itu merupakan penyakit yang relatif langka,

misalnya penyakit kanker atau kardiovaskular, dan sampel kelompok kontrol

ditentukan tanpa bergantung pada pajanan, maka rasio odd akan

merepresentasikan aproksimasi RR. Ini terjadi karena a

15

Definisi rasio odds disini yaitu rasio angka kecelakaan kerja pada pekerja

yang tidak memakai APD terhadap angka kecelakaan kerja pada pekerja yang

memakai APD. Disini angka kecelakaan kerja pada pekerja yang memakai APD

adalah 5, yang tidak memakai APD adalah 20, dan rasio yang tidak memakai

APD terhadap yang memakai APD adalah:

Dengan keluarnya angka hitungan ini dapat disimpulkan bahwa

kecenderungan pekerja yang tidak menggunakan APD untuk mengalami

kecelakaan kerja adalah 7,625 kali lebih besar daripada pekerja yang memakai

APD.

Untuk penggunaan pola I sebagai pola perhitungan yaitu sebagai berikut :

Tabel 2.5

Hubungan Pemakaian APD dengan Angka Kecelakaan Kerja

untuk mencari Rasio Odds (Pola I)

Mengalami

Kecelakaan

Memakai APD Total

( - ) ( + )

( + ) 20 5 25

( - ) 32 61 93

Total 52 66 118

Rasio odds yang dicari yaitu rasio angka kecelakaan pada pekerja yang tidak

memakai APD terhadap pekerja yang memakai APD, dimana angka kecelakaan

pada pekerja yang tidak memakai APD adalah 20/32 dan kelompok yang

memakai APD adalah 5/61, yaitu sebagai berikut:

Dari penggunaan dua pola tersebut dihasilkan angka yang sama. Cara

terbaik untuk kasus tersebut yaitu dengan menggunakan poka II, dimana eksposur

ditempatkan di atas dan outcome (penyakit yang timbul) ditempatkan disamping.

Hal ini untuk memudahkan menghitung rasio outcome positif ( + ) terhadap

outcome negatif ( - ) pada masing-masing kelompok terekspos dan kelompok

tidak terekspos sebelum lebih lanjut dihitung rasio odds-nya.

16

Dengan dihitung rasio odds-nya dan ditemukan hasilnya yaitu 7,625

berarti bahwa pekerja yang tidak memakai APD mempunyai peluang mengalami

kecelakaan kerja 7,625 kali lebih besar dibandingkan dengan memakai APD.

2.4 Beda Risiko

Beda risiko (risk difference/RD) atau disebut juga risiko atribut (attributable

risk/AR) dapat diperoleh dengan menghitung selisih angka insidensi kelompok

terpajan dan kelompok angka insidensi tidak terpajan dan hasilnya dianggap

sebagai pemaparan oleh faktor penyebab penyakit (atribut). Makin besar jumlah

kasus penyakit yang bisa dihindari seandainya dilakukan pencegahan terjadinya

paparan pada kelompok terpapar. Rumus Beda risiko sebagai berikut.

Angka Insidensi kelompok terpajan - angka insidensi kelompok tidak terpajan

(Richard F. Morton et all,2009)

Beda risiko kadang-kadang juga dinyatakan sebagai pecahan preventif di

kalangan terpajan, yaitu :

Angka Insidensi kelompok terpajan - angka insidensi kelompok tidak terpajan

Angka Insidensi kelompok terpajan

(Eko Budiarto dan Dewi Anggraeni, 2003)

Beda risiko menunjukkan kelebihan penyakit karena suatu factor di subkelompok

populasi yang terpajan oleh suatu factor. Jika angka insidensi di kalangan

terpajan diganti dengan angka insidensi di seluruh populasi dalam rumus beda

risiko, maka akan didapatkan population attribute risk. Population attribute risk

umumnya penting bagi pengambil kebijakan kesehatan masyarakat karena

population attribute risk mengukur potensial manfaat yang diharapkan jika

pajanan di dalam populasi dapat dikurangi (Richard F. Morton et all,2009)

Contoh 1

Hubungan antara perokok dengan karsinoma paru-paru

1. Dari 100 orang pekerja tambang lapangan ditemukan sebanyak 5 orang

yang menderita karsinoma paru-paru maka besarnya risiko = 0,05

2. Dari 100 orang pekerja tambang kantor ditemukan sebanyak 2 orang yang

menderita karsinoma paru-paru maka besarnya risiko = 0,02

Risiko atribut = 0,05 0,02 = 0,03

17

Angka risiko atribut di atas dapat dinyatakan bahwa 3% insidensi

karsinoma paru-paru disebabkan karena rokok.

Risiko atribut bermanfaat untuk memperkirakan besarnya risiko yang dapat

dihindarkan bila atribut yang dianggap sebagai faktor penyebab penyakit

dihindarkan. Hal ini penting untuk:

1. Memberi penerangan pada masyarakat tentang manfaat yang diperoleh

bila faktor penyebab penyakit dapat dihindarkan dan

2. Menyusun rencana pencegahan penyakit dengan cara menghilangkan atau

mengurangi atribut atau factor yang dianggap sebagai penyebab

timbulnya penyakit.

Contoh 2

1. Penelitian tentang hubungan APD dengan kecacatan. Hasil penelitian

menyatakan bahwa dari 1700 orang yang tidak menggunakan APD

terdapat 17 orang yang menderita kecacatan. Dari 1000 orang yang

menggunakan APD ditemukan sebanyak 5 orang yang menderita

tromboflebitis. Besarnya risiko kecatatan akibat lalai pemakaian APD

adalah

2. 17/1700 5/1000 = 0,005

a. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa risiko timbulnya

kecacatan akibat tidak memakai APD adalah 0,5% atau dengan kata

lain, risiko timbulnya kecacatan yang dapat dihindarkan dengan

memakai APD adalah sebesar 0,5 %

2.5 BEDA LAJU INSIDENSI

Insidensi merupakan salah satu tipe ukuran yang paling penting dalam

epidemologi, terutama dalam epidemologi penyakit menular. Ukuran insidensi

menyatakan banyaknya kasus baru penyakit yang terjadi dalam rentan waktu

tertentu. Insidensi memungkinkan kita untuk memeriksa hal terkait kasus yang

menjadi saat ini bukan yang terjadi pada periode waktu sebelumnya. Ketika suatu

masalah pertama kali teridentifikasi, insidensi menghitung semua jumlah kasus

baru dalam beberapa bulan terakhir.

2.5.1 Insidensi Rate (IR)

18

Insidensi adalah jumlah seluruh kas baru pada suatu populasi pada suatu

populasi pada suatu saat periode waktu tertentu. Indikator yang paling banyak

digunakan di dalam epidemologi bila dikaitkan dengan penderita baru dalam

waktu tertentu

IR =

Biasanya insidensi digunakan untuk penyakit yang sifatnya akut.

Pengamatan harus bersifat dinamis dimana ukuran disini menggambarkan

keoatan/kekuatan peubahan keadaan karena pengaruh lingkungan. Insidensi bukan

merupakan ukuran probabilitas, lain dapat berkisar dari 0 hampir tak terhingga.

Dan ukuran ini tidak dapat diinterpretasikan kepada individu yang ada di populasi.

Kelemahan dari pemakaian insidensi adalah susah menentukan waktu

serangan suatu penyakit dengan jelas beberapa hal yang perlu diperhatikan :

a. Kapan mulainya gejala pertama.

b. Waktu diagnose.

c. Tanggal masuk rumah sakit/ pelayanan kesehatan

Penyebut adalah jumlah penduduk didaerah yang bersangkutan pada

periode waktu yang sama (dalam hal ini sulit menentukan siapa dari penduduk

tersebut tersebut yang susceptible dan siapa yang bukan, sehingga diambil

pendekatan dengan memakai jumlah populasi yang beresiko pada pertengahan

tahun dikalikan dengan lama periode pengamatan). Contoh : kita hendak

menyelidiki 100 tikus sehat yang dapat menderita TBC setelah dicampurkan satu

kandang dengan seekor tikus penderita TBC selama setahun. Bila dalam setahun

terdapat 10 tikus sebagai kasus TBC baru maka :

IR =

=

= 0,1

19

Manfaat insidensi Rate adalah :

Mengetahui masalah kesehatan yang dihadapi

Mengetahui resiko unutk terkena masalah kesehatan yang dihadapi

Mengetahui beban tugas yang harus diselenggarakan oleh suatu fasilitas

pelayanan kesehatan.

2.5.2 Insidensi Kumulatif (IK)

Tingkat insidensi kumulatif adalah suatu ukuran tentang kejadian penyakit

atau ukuran status kesehatan yang lebih sederhana. Tidak seperti tingkat insidensi,

maka yang diukur hanyalah denominator yang ada pada permulaan saja tingkat

insidensi kumulatif dapat dihitung sebagai berikut :

IK =

Dalam pengertian statistik maka insidensi kumulatif itu adalah merupakan

probabilitas atau risiko dari individu yang berada didalam populasi tersebut untuk

terkena penyakit dalam periode waktu tertentu. Hasil ukuran tersebut tidak

mempunyai satuan, kisaran angka antara 0 1. Seringkali tingkat insidensi

kumulatif ditemukan sebagai jumlah kasus per 1.000 populasi.

2.5.3 Attack Rate/AR

Biasanya dinyatakan dengan persen (%) dan dipergunakan dalam jumlah

populasi yang realtif sedikit dan waktu yang relatif singkat. Proses penghitungan

sama dengan IR.

Contoh: keadaan wabah, keracunan makanan, penyakit yang menyerang pada

batas umur tertentu.

2.5.4 Secondary Attack Rate/SAR

Kasus sekunder adalah kasus-kasus yang terkena penyakit di dalam suatu

lingkungan setelah dating nya satu atau lebih kasus primer dari lingkungan yang

lain

20

SAR =

2.6 PENGGUNAAN UKURAN ASOSIASI

Cara terbaik untuk membahas bagaimana cara menyampaikan ukuran

asosiasi secara tepat dapat dilihat pada contoh berikut ini.

Suatu penelitian mengenai asosiasi antara virus dan sindrom yang baru

dikenali dan kaitannya dengan kabut asap yang menyerang suatu kota karena

pembakaran lahan. Penelitian dilakukan untuk menyelidiki tentang agent

etiologik. Penelitian yang dilakukan merupakan penelitian kasus-kontrol.

Penelitian cross-sectional, ekologis, dan laboratorium telah dilaksanakan dan

tinggal menyelesaikan penelitian case-control yang pertama mengenai agent

etiologik. OR adalah 1,64. Angka tersebut menunjukkan bahwa peluang untuk

sebelumnya terpajan agen infeksi pada orang yang sakit 1,64 kali lebih besar

daripada orang yang tidak sakit. Atau, peluang untuk sebelumnya terpajan agen

infeksi pada orang yang sakit 64% lebih tinggi daripada orang yang tidak sakit.

Ukuran ini membandingkan peluang untuk keterpajanan sebelumnya pada dua

kelompok, yaitu kelompok orang yang sakit dan tidak sakit.

Pada penelitian sebelumnya (melalui penelitian kohort) diperoleh RR adalah

1,75. Angka tersebut menunjukkan resiko seseorang terpajan dan kemudian

menjadi sakit 1,75 kali lebih besar daripada orang yang tidak terpajan. Atau,

risiko untuk menjadi sakit lebih besar 75% pada orang yang terpajan daripada

yang tidak terpajan. Ukuran ini membandingkan probabilitas untuk menjadi sakit

pada dua kelompok, yaitu orang yang terpajan dan tidak terpajan.

Sehingga dapat dikatakan, kedua kasus telah memperlihatkan asosiasi

(hubungan) antara dua variabel, yaitu agens infeksi dan penyakit yang diteliti.

Namun, kita harus hati-hati dalam menyajikan ukuran asosiasi, kesimpulan suatu

penelitian bukan melalui asumsi pribadi, namun melalui uji terkontrol acak dan

analisis yang sangat spesifik.

21

22

BAB III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan

1. Ukuran asosiasi merupakan ukuran yang didasarkan akibat pemaparan

dari suatu penyakit dan berfungsi untuk mengukur keeratan hubungan

statistik antara faktor tertentu dengan kejadian penyakit yang diduga

merupakan akibat pemaparan tersebut.

2. Ukuran asosiasi terdiri dari ukuran Rasio [Rasio Resiko/Risiko Relatif

(RR) dan Odds Ratio (OR)] dan ukuran Beda [Risk Different/Beda

Risiko (RD)].

3. Risiko relatif sering disebut sebagai rasio risiko (risk ratio) adalah

perbandingan risiko peristiwa tertentu pada kelompok-kelompok orang

yang berbeda.

4. Risiko relatif digunakan hanya sebagai pengukur probabilitas dan

berhubungan dengan penelitian kohort.

5. Laju insidensi adalah ukuran yang menunjukkan kecepatan kejadian

baru penyakit pada populasi

6. Rasio odds adalah kemungkinan paparan faktor risiko pada kelompok

kasus dengan kemungkinan paparan faktor risiko pada kelompok

kontrol.

7. Rasio odds digunakan dalam penelitian kasus-kontrol dan bukan

penelitian kohort dikarenakan desain dan ukuran penelitian kohort

terkait secara integral, dan tidak dibenarkan untuk mengubah salah

satunya tanpa mengubah yang lain.

8. Beda risiko (risk difference/RD) atau disebut juga risiko atribut

(attributable risk/AR) dapat diperoleh dengan menghitung selisih angka

insidensi kelompok terpajan dan kelompok angka insidensi tidak

terpajan dan hasilnya dianggap sebagai pemaparan oleh faktor

penyebab penyakit (atribut).

9. Beda risiko menunjukkan kelebihan penyakit karena suatu factor di

subkelompok populasi yang terpajan oleh suatu factor.

23

3.2 Saran

Dengan mengetahui ukuran asosiasi dan penggunaannya, seharusnya faktor

resiko penyakit dapat dihindari dan ditanggulangi. Dengan demikian, akan

tericipta kebersihan dan kenyamanan lingkungan.

24

CONTOH SOAL

1. Untuk mengukur suatu hubungan pemaparan dengan akibatnya

menggunakan dua ukuran asosiasi, yaitu...

a. Risiko Relatif dan Risiko Laju Insidensi

b. Rasio Odds dan Beda Risiko Relatif

c. Risiko Relatif dan Rasio Odds

d. Rasio Odds dan Risiko Laju Insidensi

Jawaban : C. Risiko Relatif dan Rasio Odds

2. Dari kelompok yang terpapar ternyata 200 di antaranya setelah 10 tahun

mengalami kanker kulit. Sebaliknya dalam jangka waktu yang sama pada

kelompok tidak terpapar hanya terdapat 50 orang yang mengalami tanda-

tanda kanker kulit. Berapa risiko relatifnya?

a. 7

b. 8

c. 9

d. 10

Jawaban:

Eksposur Outcome/ efek

Total (+) (-)

(+) 200 50 250

(-) 1.300 2.450 3.750

Total 1.500 2.500 4.000

Jawaban: a. 7x

3. Berdasarkan riwayat alamiah penyakit, kejadian penyakit dapat dibedakan

menjadi dua jenis, yaitu?

a. Prevalensi dan Rasio

b. Rasio dan Attack Rate

25

c. Insidens dan prevalens

d. Prevalens dan attack rate

Jawaban : C. Insidens dan Prevalens

4. Di suatu RW terjadi wabah Demam Berdarah Dengue (DBD) yang ditandai

dengan demam tinggi. Diduga kuat bahwa penyebab wabah ini

dimungkinkan karena adanya kontainer di rumah-rumah penduduk yang

tidak higienis. Peristiwa ini dilaporkan ke Dinas Kesehatan, dan untuk ini

petugas dari Dinas Kesehatan mengadakan penelitian dengan mengambil

sampel di lapangan. Dari 180 soma (rumah tangga) yang anggotanya pernah

menderita demam, ternyata 150 soma memiliki kontainer yang tidak

terawat. Sebaliknya pada 160 soma yang tidak mengalami keluhan pada

anggota keluarganya ternyata 20 soma diantaranya memiliki kontainer yang

tidak terawat. Berapa rasio angka Demam Berdarah Dengue (DBD) pada

kasus yang terekspos terhadap angka Demam Berdarah Dengue (DBD)

kasus yang tidak terekspos?

a. 35 x

b. 10 x

c. 20 x

d. 30 x

Jawaban : a. 35

5. Berapa risiko atribut dari hubungan antara pekerja yang tidak menggunakan

APD dengan kanker jika dari 100 orang pekerja tidak memakai APD

ditemukan sebanyak 9 orang yang menderita kanker dan dari 100 orang

pekerja memakai APD ditemukan sebanyak 3 orang yang menderita kanker

hati.

a. 5%

b. 6%

c. 7%

d. 8%

Jawaban : b. 6%

26

6. Berikut yang merupakan salah satu empat tahapan kegiatan untuk mengatasi

masalah penyakit menular adalah

a. Identifikasi faktor resiko

b. Identifikasi lingkungan sosial

c. Evaluasi social budaya masyarakat

d. Identifikasi faktor dari individu

e. Evaluasi dari masalah lingkungan

Jawaban : a. Identifikasi faktor risiko

7. Ukuran penyakit yang bersifat akut biasanya menggunakan sifat ?

a. Insidensi Kumulatif (IK)

b. Attack Rate / AR

c. Insidensi Rate (IR)

d. Secondary attack rate

Jawaban : C. Insidensi Rate (IR)

27

DAFTAR PUSTAKA

Azwar Azrul. 1999. Pengantar Epidemiologi. Binarupa Aksara: Jakarta

Bustan, MN. 2006. Pengantar Epidemiologi. Rineka Cipta: Jakarta

Budiarto, Eko dan Dewi Anggraeni. 2003. Pengantar Epidemiologi Edisi 2.

Penerbit Buku Kedokteran EGC : Jakarta

Kasjono, Heru Subaris, Heldhi B. Kristiawan. 2009. Intisari Epidemiologi. Mitra

Cendikiawan Press: Yogyakarta.

Magnus, Manya. 2010. Buku Ajar Epidemiologi Penyakit Menular. Terjemahan

Fema Solekhah Belawati, Palupi Widyastuti, dan Andri Lukman. Penerbit

Buku Kedokteran EGC : Jakarta.

Morton, Richard F. et all.2009. Panduan Studi Epidemiologi dan Statitiska Edisi

5. Jakarta : Penerbit Buku Kedokteran

Ryadi, A.L. Slamet, T. Wijayanti. 2011. Dasar-Dasar Epidemiologi. Penerbit

Salemba Medika : Jakarta.

TIM Dosen Universitas Lambung Mangkurat Fak. Kedokteran Program Studi

Kesehatan Masyarakat. 2013. Buku Ajar Dasar-Dasar Epidemiologi.

Universitas Lambung Mangkurat. Banjarbaru

28

INDEX

A

Acute Myocardinal

Infraction

Aproksimasi

Attack Rate

C

Cerebral Hemorrhage

Concordant

D

Denominator

Diagnosa

Discordant

E

Eksposur

Epidemiologi

Etimologis

Evaluasi Intervensi

F

Faktor Protektif

Faktor Risiko

G

Gastroenteritis

Globalisasi

H

Hearth Attack

I

Implementasi

Indeks

Insidence Rate

Insidensi

Insidensi Kumulatif

Internasionalisasi

Komunikasi

K

Kasus Insidensi

Kasus-Kontrol

Kasus Prevalensi

L

Longitudinal

M

Morbiditas

Mortalitas

N

Numerator

O

Outcome

P

Person Time

Physicans Health Study

Prevalens Insidence

Probabilitas

Prospektif

R

Rasio

Rasio Odds

Risk difference/RD

Risiko atribut

Risiko Relatif

Riset

S

Secondary Attack Rate

Stafilokokus

V

Variabel