BAB I

PENDAHULUAN

I.1. Latar Belakang

Epidemiologi berasal dari perkataan Yunani, dimana epi- yang berarti

”permukaan, diatas, menimpa, atau tentang”, demos yang berarti ”orang, populasi,

penduduk, manusia” serta logos berarti “ilmu pengetahuan”. Secara etimologis,

epidemiologi berarti ilmu mengenai kejadian yang menimpa penduduk.1

Epidemiologi lahir berdasarkan dua asumsi dasar. Pertama, penyakit pada

populasi manusia tidak terjadi dan tersebar begitu saja secara acak. Kedua,

penyakit pada manusia sesungguhnya mempunyai faktor penyebab dan faktor

preventif yang dapat diidentifikasi melalui penelitian sistematik pada berbagai

populasi, tempat, dan waktu. Berdasarkan asumsi tersebut, epidemiologi dapat

didefinisikan sebagai ”ilmu yang mempelajari distribusi dan determinan-

determinan frekuensi penyakit dan status kesehatan pada populasi manusia.1

Definisi tersebut mengisyaratkan bahwa epidemiologi pada dasarnya

merupakan ilmu empirik kuantitatif, yang banyak melibatkan pengamatan dan

pengukuran yang sistematik tentang frekuensi penyakit dan sejumlah faktor-faktor

yang dipelajari hubungannya dengan penyakit. Ukuran frekuensi penyakit

menunjukkan kepada besarnya masalah kesehatan yang terdapat pada kelompok

manusia atau masyarakat. Artinya bila dikaitkan dengan masalah penyakit

menunjukkan banyaknya kelompok masyarakat yang terserang penyakit.

Sehingga diharapkan dari hasil pengukuran epidemiologi akan didapat

1

pengetahuan yang bisa memberikan solusi, baik untuk pencegahan ataupun

penanggulanggannya.2,3

I.2. Permasalahan

Adapun permasalahan yang akan dibahas dalam makalah ini adalah

bagaimana cara melakukan pengukuran epidemiologi.

2

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Cara mengukur frekuensi masalah kesehatan yang dapat dipergunakan

dalam Epidemiologi sangat beraneka ragam, karena tergantung dari macam

masalah kesehatan yang ingin diukur atau diteliti. Secara umum ukuran – ukuran

dalam epidemiologi dibagi menjadi 3, yaitu :3

a. Ukuran Frekuensi Penyakit

b. Ukuran Asosiasi

c. Ukuran Efek/Dampak

2.1. Ukuran Frekuensi Penyakit

Merefleksikan besar kejadian penyakit (morbiditas) atau kematian karena

penyakit (mortalitas) dalam suatu populasi. Ada 3 macam parameter matematis

yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara jumlah kejadian penyakit

dengan besarnya populasi dari mana kejadian penyakit terjadi. Parameter tersebut

adalah :1

a) Rasio

Rasio adalah nilai relatif yang dihasilkan dari perbandingan dua nilai

kuantitatif yang pembilangnya tidak merupakan bagian dari penyebut. Rasio

dinyatakan dengan persamaan :

3

Numerator (pembilang)

------------------------------------------

Denominator (penyebut)

Contoh :

Jumlah kelahiran mati

----------------------------------------

Jumlah kelahiran hidup

b) Proporsi

Proporsi adalah perbandingan dua nilai kuantitatif yang pembilangnya

merupakan bagian dari penyebut. Dalam studi epidemiologi proporsi digunakan

untuk membandingkan suatu peristiwa (event) dengan jumlah penduduk yang

mungkin terkena peristiwa tersebut (population at risk). Nilai proporsi tidak

dibatasi oleh periode atau waktu (sekedar membandingkan). Nilai proporsi

biasanya dinyatakan dalam persen (%) atau permil (o/oo).

Contoh :

Jumlah kelahiran mati

----------------------------------------------------------------

Jumlah kelahiran hidup + kelahiran mati

c) Rate

Rate adalah ukuran proporsi yang memasukkan unsur periode waktu

pengamatan dalam denominatornya, dan merupakan bentuk lain dari proporsi

dimana ada hubungan antara pembilang dan penyebut, disamping ada elemen

waktu yang merupakan bagian intrinsik dari penyebut

4

Contoh :

Jumlah kejadian penyakit flu pada anak sekolah

--------------------------------------------------------------------------------

1000 anak sekolah selama selama periode 1 bulan

2.1.1 Untuk Mengukur Masalah Penyakit (Angka Kesakitan / Morbiditas)

Setiap gangguan di dalam fungsi maupun struktur tubuh seseorang dianggap

sebagai penyakit. Penyakit, sakit, cedera, gangguan dan sakit, semuanya

dikategorikan di dalam istilah tunggal “morbiditas”. Morbiditas 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 juga mengacu pada angka kesakitan, yaitu jumlah

orang yang sakit dibandingkan dengan populasi tertentu yang sering kali

merupakan kelompok yang sehat atau kelompok yang beresiko. Di dalam

epidemiologi, ukuran utama morbiditas adalah angka insidensi & prevalensi dan

berbagai ukuran turunan dari kedua indikator tersebut. Setiap kejadian penyakit,

kondisi gangguan atau kesakitan dapat diukur dengan angka insidensi dan angka

prevalensi.2

a. Insidensi

Adalah gambaran tentang frekuensi penderita baru suatu penyakit yang

ditemukan pada suatu waktu tertentu di satu kelompok masyarakat. Untuk dapat

menghitung angka insidensi suatu penyakit, sebelumnya harus diketahui terlebih

dahulu data tentang jumlah penderita baru. Jumlah penduduk yang mungkin

5

terkena penyakit baru (Population at Risk ). Secara umum angka insiden ini dapat

dibedakan menjadi 3 macam, yaitu :2,3

1). Incidence Rate

Yaitu jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu

jangka waktu tertentu (umumnya 1 tahun) dibandingkan dengan jumlah penduduk

yang mungkin terkena penyakit baru tersebut pada pertengahan jangka waktu

yang bersangkutan. Yang dimaksud kasus baru adalah perubahan status dari sehat

menjadi sakit. Periode waktu adalah jumlah waktu yang diamati selama sehat

hingga menjadi sakit.

Rumus incidence rate :

Keterangan :

K = Konstanta (100%)

Contoh soal :

Pada suatu daerah dengan jumlah penduduk pada tanggal 1 juli 1986 sebanyak

100.000 orang rentan terhadap penyakit dan ditemukan laporan penderita baru

pada bulan Januari 50 orang, bulan Maret 100 orang, bulan Juni 150 orang, bulan

6

Jumlah Penderita BaruInsidensi Rate =

x K Jumlah Penduduk yg mungkin

terkena penyakit tersebut pada

pertengahan tahun

September 10 orang, dan bulan Desember 90 orang. Berapakah nilai insidensi rate

di daerah tersebut?

Manfaat Incidence Rate adalah :

Mengetahui masalah kesehatan yang dihadapi.

Mengetahui resiko untuk terkena masalah kesehatan yang dihadapi.

Mengetahui beban tugas yang harus diselenggarakan oleh suatu fasilitas

pelayanan kesehatan.

2). Attack Rate

Yaitu jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu saat

dibandingkan dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit tersebut

pada saat yang sama. Manfaat Attack Rate adalah memperkirakan derajat

serangan atau penularan suatu penyakit. Makin tinggi nilai AR, maka makin

tinggi pula kemampuan Penularan Penyakit tersebut.

Rumus yang digunakan :

7

50 + 100 + 150 + 10 + 90

Insidensi Rate = x 100%

100.000 =0,4 %

Jumlah penderita baru pada satu saatAttack Rate = x K

Jumlah penduduk yg mungkin terkena penyakit tersebut pada saat itu

Keterangan :

K = Konstanta (100%)

Contoh soal :

Lima ratus orang murid yang tercatat pada SD X ternyata 100 orang diantaranya

tiba-tiba menderita muntah berak setelah makan gado-gado dari kantin sekolah.

Berapakah nilai Attack rate pada kasus di atas ?

3). Secondary Attack Rate

Adalah jumlah penderita baru suatu penyakit yang terjangkit pada serangan

kedua dibandingkan dengan jumlah penduduk dikurangi orang/penduduk yang

pernah terkena penyakit pada serangan pertama. Digunakan menghitung suatu

panyakit menular dan dalam suatu populasi yang kecil ( misalnya dalam Satu

Keluarga).

Rumus :

Keterangan :

8

100Attack Rate = x 100%

500 = 20 %

Jumlah penderita baru pada serangan keduaSecondary Attack Rate =

x K Jumlah penduduk –

Penduduk yg terkena serangan pertama

K = Konstanta (100%)

Contoh Soal :

Jumlah Penduduk 1000 orang, dilaporkan sbb : Bulan April 2005 terjangkit

penyakit X sebanyak 150 penderita.Bulan Agustus 2005 terjadi serangan penyakit

yang sama dengan penderita 250 orang.

Secondary Attack rate = 250 X 100 % = 29,41 %

1000-150

b. Prevalensi

Adalah gambaran tentang frekuensi penderita lama dan baru yang

ditemukan pada suatu jangka waktu tertentu di sekelompok masyarakat tertentu.

Pada perhitungan angka prevalensi digunakan jumlah seluruh penduduk tanpa

memperhitungkan orang / penduduk yang kebal atau penduduk dengan resiko

(Population at Risk). Sehingga dapat dikatakan bahwa angka prevalensi

sebenarnya bukan suatu rate yang murni, karena penduduk yang tidak mungkin

terkena penyakit juga dimasukkan dalam perhitungan. Prevalens tergantung pada

2 faktor: Berapa banyak jumlah orang yang telah sakit dan durasi/lamanya

penyakit. Secara umum nilai prevalen dibedakan menjadi 2, yaitu:1,2

1). Period Prevalen Rate

Yaitu jumlah penderita lama dan baru suatu penyakit yang ditemukan pada

suatu jangka waktu tertentu dibagi dengan jumlah penduduk pada pertengahan

jangka waktu yang bersangkutan. Nilai Periode Prevalen Rate hanya digunakan

9

untuk penyakit yang sulit diketahui saat munculnya, misalnya pada penyakit

Kanker dan Kelainan Jiwa.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta (100%)

Contoh Soal :

Suatu kantor dengan jumlah karyawan sebanyak 100 orang, 20 orang diantaranya

sejak 2 bulan yang lalu tidak masuk kantor karena menderita penyakit A, dan

selanjutnya pada hari ini 30 orang lainnya terpaksa pulang karena juga menderita

penyakit A. Berapakah Period Prevalence Rate nya?

2). Point Prevalen Rate

Adalah jumlah penderita lama dan baru suatu penyakit pada suatu saat

dibagi dengan jumlah penduduk pada saat itu. Dapat dimanfaatkan untuk

mengetahui Mutu pelayanan kesehatan yang diselenggarakan.

Rumus :

10

Jumlah penderita lama & baruPeriod PR = x K

Jumlah penduduk pertengahan

20 + 30Period PR = x 100%

100 = 50%

Keterangan:

K = Konstanta (100%)

Contoh Soal :

Satu sekolah dengan murid sebanyak 100 orang, kemarin 5 orang menderita

penyakit campak dan hari ini 5 orang lainnya menderita penyakit campak.

Berapakah Point Prevalen Rate nya?

c. Hubungan antara Insidensi dan Prevalensi

Angka Prevalensi dipengaruhi oleh tingginya insidensi dan lamanya

sakit/durasi penyakit. Lamanya sakit/durasi penyakit adalah periode mulai

didiagnosanya penyakit sampai berakhirnya penyakit tersebut yaitu : sembuh,

mati ataupun kronis. Hubungan ketiga hal tersebut dabat dinyatakan dengan

rumus: P = I x D

P = Prevalensi

I = Insidensi

D = Lamanya Sakit

11

Jumlah penderita lama & baru pada saat tertentuPoint PR = x K

Jumlah penduduk saat itu

10Point PR = x 100%

100= 10%

Contoh soal :

Pada suatu wilayah X ditemukan pola perjalanan penyakit Y untuk bulan

Januari sampai Juni seperti diatas. Berapakah angka insiden & prevalen penyakit

Y tersebut untuk periode Februari sampai dengan Mei ?

1.Insiden

kasus baru yang ditemukan pada periode Februari – Mei ialah :

A + D + E + F + G = 5

2. Prevalen

kasus lama dan baru untuk periode Februari – Mei ialah :

A + B + D + E + F + G + H= 7

Rumus hubungan insidensi dan prevalensi tersebut hanya berlaku jika

dipenuhi 2 syarat, yaitu :1,2

1. Nilai insidensi dalam waktu yang cukup lama bersifat konstan, tidak

menunjukkan perubahan yang mencolok.

2. Lama berlangsungnya suatu penyakit bersifat stabil : Tidak menunjukkan

perubahan yang terlalu mencolok.

12

d. Manfaat Insidensi dan Prevalensi

Angka insidensi dapat digunakan untuk mengukur angka kejadian penyakit.

Perubahan angka insidensi menunjukkan adanya perubahan faktor-faktor

penyebab penyakit, yaitu fluktuasi alamiah dan program pencegahan.1

Bila fluktuasi alamiah dapat diabaikan maka penurunan insidensi

menunjukkan keberhasilan program pencegahan. Manfaat lain dari pengukuran

insidensi ialah :1

1. Ukuran insidensi banyak digunakan dalam penelitian epidemiologi untuk

mencari adanya asosiasi sebab-akibat

2. Ukuran insidensi dapat pula digunakan untuk mengadakan perbandingan

antara berbagai populasi dengan pemaparan yang berbeda

3. Ukuran insidensi dapat digunakan untuk mengukur besarnya resiko yang

ditimbulkan oleh determinan tertentu

Ukuran prevalensi suatu penyakit dapat digunakan untuk :1

1. Menggambarkan tingkat keberhasilan program pemberantasan penyakit

2. Penyusun perencanaan pelayanan kesehatan, misalnya penyediaan sarana

obat-obatan, tenaga dan ruangan

3. Menyatakan banyaknya kasus yang dapat didiagnosis

2.1.2 Untuk Mengukur Masalah Kematian ( Angka Kematian / Mortalitas )

Dewasa ini di seluruh dunia mulai muncul kepedulian terhadap ukuran

kesehatan masyarakat yang mencakup penggunaan bidang epidemiologi dalam

menelusuri penyakit dan mengkaji data populasi. Penelusuran terhadap berbagai

faktor yang mempengaruhi status kesehatan penduduk paling baik dilakukan

13

dengan menggunakan ukuran dan statistik yang distandardisasi, yang hasilnya

kemudian juga disajikan dalam tampilan yang distandardisasi.

Mortalitas merupakan istilah epidemiologi dan data statistik vital untuk kematian.

Dikalangan masyarakat kita, ada 3 hal umum yang menyebabkan kematian, yaitu :

a) Degenerasi organ vital & kondisi terkait.

b) Status penyakit.

c) Kematian akibat lingkungan atau masyarakat ( bunuh diri, kecelakaan,

pembunuhan, bencana alam, dsb.)

Macam – macam / jenis angka kematian (Mortality Rate/Mortality Ratio)

dalam Epidemiologi antara lain :1,3

a) Angka Kematian Kasar ( Crude Death Rate )

Adalah jumlah semua kematian yang ditemukan pada satu jangka waktu

(umumnya 1 tahun) dibandingkan dengan jumlah penduduk pada pertengahan

waktu yang bersangkutan. Istilah crude digunakan karena setiap aspek kematian

tidak memperhitungkan usia, jenis kelamin, atau variabel lain.

Rumus :

Keterangan :

K= Konstanta (1000)

Contoh soal :

14

Jumlah seluruh kematianCDR = x K

Jumlah penduduk pertengahan

Dalam suatu wilayah diketahui bahwa jumlah penduduk pada pertengahan tahun

adalah 7.241.500 jiwa sedangkan jumlah kematiannya adalah 659.000. Hitunglah

angka kematian kasarnya! Jawab:

CDR = 659.000 x 1000 = 91 jiwa7.241.500

Jadi pada wilayah tersebut dalam setahun terdapat kematian sebesar 91/1000

orang.

b) Perinatal Mortality Rate (PMR) / Angka Kematian Perinatal (AKP)

PMR adalah jumlah kematian janin yang dilahirkan pada usia kehamilan 28

minggu atau lebih ditambah dengan jumlah kematian bayi yang berumur kurang

dari 7 hari yang dicatat selama 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang

sama. ( WHO, 1981 ).

Manfaat PMR adalah untuk menggambarkan keadaan kesehatan masyarakat

terutama kesehatan ibu hamil dan bayi. Faktor yang mempengaruhi tinggi

rendahnya PMR adalah :

1). Banyaknya Bayi BBLR

2). Status gizi ibu dan bayi

3). Keadaan social ekonomi

4). Penyakit infeksi, terutama ISPA

5). Pertolongan persalinan

Rumus :

15

Keterangan :

K = Konstanta 1000

Contoh soal :

c) Neonatal Mortality Rate ( NMR ) = Angka Kematian Neonatal (AKN)

Adalah jumlah kematian bayi berumur kurang dari 28 hari yang dicatat

selama 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama. Manfaat NMR

adalah untuk mengetahui :

1). Tinggi rendahnya usaha perawatan postnatal.

2). Program imunisasi.

3). Pertolongan persalinan.

4). Penyakit infeksi, terutama saluran napas bagian atas.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta 1000

Contoh soal :

16

Jumlah kematian janin yang dilahirkan pada usia kehamilan 28 minggu atau lebih +

Jumlah kematian bayi yang berumur kurang dari 7 hari yang dicatat selama 1 tahun

PMR = x K

Jumlah Bayi lahir hidup pada tahun yg sama

Jumlah kematian bayi umur kurang dari 28 hariNMR = x K

Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama

d) Infant Mortality Rate (IMR) / Angka Kematian Bayi ( AKB)

Adalah jumlah seluruh kematian bayi berumur kurang dari 1 tahun yang

dicatat selama 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama.

Manfaat IMR adalah sebagai indikator yg sensitive terhadap derajat kesehatan

masyarakat.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta 1000

Contoh soal :

e) Under Five Mortality Rate ( Ufmr ) / Angka Kematian Balita

Adalah jumlah kematian balita yang dicatat selama 1 tahun per 1000

penduduk balita pada tahun yang sama. Manfaat UFMR adalah untuk mengukur

status kesehatan bayi.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta 100

17

Jumlah Seluruh kematian bayi dalam 1 tahunIMR = x K

Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama

Jumlah kematian balita yang dicatat dalam 1 tahunUFMR = x K

Jumlah penduduk balita pada tahun yang sama

Contoh soal :

f) Angka Kematian Pasca-Neonatal (Postneonatal Mortality Rate)

Angka kematian pascaneonatal diperlukan untuk menelusuri kematian di

Negara belum berkembang , terutama pada wilayah tempat bayi meninggal pada

tahun pertama kehidupannya akibat malnutrisi, defisiensi nutrisi, dan penyakit

infeksi.

Postneonatal Mortality Rate adalah kematian yang terjadi pada bayi usia 28

hari sampai 1 tahun per 1000 kelahiran hidup dalam satu tahun.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta 1000

Contoh soal :

g) Angka Kematian Janin / Angka Lahir Mati (Fetal Death Rate)

Istilah kematian janin penggunaannya sama dengan istilah lahir mati.

Kematian janin adalah kematian yang terjadi akibat keluar atau dikeluarkannya

janin dari rahim, terlepas dari durasi kehamilannya. Jika bayi tidak bernafas atau

tidak menunjukkan tanda – tanda kehidupan saat lahir, bayi dinyatakan

meninggal. Tanda –tanda kehidupan biasanya ditentukan dari Pernapasan, Detak

Jantung, Detak Tali Pusat atau Gerakan Otot Volunter. Angka Kematian Janin

18

Jumlah kematian bayi umur 28 hari sampai dgn 1 tahunPostneonatal MR = x K

Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama

adalah proporsi jumlah kematian janin yang dikaitkan dengan jumlah kelahiran

pada periode waktu tertentu, biasanya 1 tahun.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta umumnya 1000

Contoh soal :

h) Maternal Mortality Rate ( Mmr ) / Angka Kematian

Adalah jumlah kematian ibu sebagai akibat dari komplikasi kehamilan,

persalinan dan masa nifas dalam 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun

yang sama. Tinggi rendahnya MMR berkaitan dengan :

1). Sosial ekonomi

2). Kesehatan ibu sebelum hamil, bersalin dan nifas

3). Pelayanan kesehatan terhadap ibu hamil

4). Pertolongan persalinan dan perawatan masa nifas

Rumus :

19

Jumlah kematian janin dlm periode tertentu (1 thn)Angka kematian Janin = x K

Total kematian janin + Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama

Keterangan :

K = Konstanta umumnya 1000

Contoh soal :

i) Age Spesific Mortality Rate ( ASMR / ASDR )

Manfaat ASMR/ASDR adalah :

1). Untuk mengetahui dan menggambarkan derajat kesehatan masyarakat dengan

melihat kematian tertinggi pada golongan umur.

2). Untuk membandingkan taraf kesehatan masyarakat di berbagai wilayah.

3). Untuk menghitung rata – rata harapan hidup.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta umumnya 1000

dx = jumlah kematian yang dicatat dalam 1 tahun pada penduduk golongan umur

tertentu (x)

px= jumlah penduduk pertengahan tahun pada golongan umur tersebut (x)

Contoh soal :

j) Cause Spesific Mortality Rate ( CSMR )

20

Jumlah kematian ibu hamil, persalinan, nifas dalam 1 tahun MMR = x K

Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama

ASMR = dx x K px

Yaitu jumlah seluruh kematian karena satu sebab penyakit dalam satu

jangka waktu tertentu ( 1 tahun ) dibagi dengan jumlah penduduk yang mungkin

terkena penyakit tersebut.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta umunnya 1000

Contoh soal :

k) Case Fatality Rate ( CFR )

Adalah perbandingan antara jumlah seluruh kematian karena satu penyebab

penyakit tertentu dalam 1 tahun dengan jumlah penderita penyakit tersebut pada

tahun yang sama. Digunakan untuk mengetahui penyakit –penyakit dengan

tingkat kematian yang tinggi.

Rumus :

Keterangan :

K = Konstanta 1000

Contoh soal :

21

Jumlah seluruh kematian karena penyakit tertentu.CSMR = x K Jumlah seluruh penderita yg mungkin terkena penyakit tertentu

Jumlah seluruh kematian karena penyakit tertentuCFR = x K

Jumlah seluruh penderita penyakit pd tahun yang sama

2.2. Ukuran Asosiasi

Merefleksiakan kekuatan atau besar asosiasi antara suatu eksposur/faktor

resiko dan kejadian suatu penyakit. Dimana untuk mengukur asosiasi dapat dilihat

dari ukuran rasio, yaitu : Risk Ratio, Odds Ratio, Insidence Density Ratio,

Prevalence Ratio 2,3

2.2.1 Risk Ratio (Rasio Resiko)

Risk Ratio adalah rasio dari dua resiko yang terpisah. Risk ration juga

disebut sebagai rasio insidensi kumulatif (cumulative incidence ratio) dan

berkaitan erat dengan rate ratio.2

Risk ratio = Probabilitas pajanan suatu penyakitProbabilitas suatu penyakit tanpa pajanan

2.2.2 Odds Ratio

Odds ratio adalah ratio dari kemungkinan terkena penyakit di antara

individu yang terpapar dibagi dengan kemungkinan terkena penyakit di antara

individu yang tidak terpapar.2

Odds ratio = Odds pemajan untuk kasusOdds pemajan untuk kontrol

22

Odds ratio =

acbd

=a x db xc

2.2.3 Insidence Density Ratio

Bila data didasarkan pada kasus-kasus insidens 2

RDI = Densitas insidens pada kelompok terpajanDensitas insidens pada kelompok tidak terpajan

2.2.4 Prevalence Ratio

Bila data didasarkan pada kasus-kasus prevalens 2

RP = Prevalens pada kelompok terpajanPrevalens pada kelompok tidak terpajan

2.3 Ukuran Efek/Dampak

Merefleksikan dampak suatu faktor pada frekuensi atau resiko dari suatu

masalah. Dimana untuk mengukur efek/dampak dapat dilihat dari : Attributable

Risk, Population Attributable Risk, Prevalence Fraction.2

2.3.1 Attributable Risk

Attributable Risk adalah angka penyakit pada orang yang terpajan yang

dapat secara langsung dihubungkan dengan pajanan dari penyakit tersebut.

AR% = Insidens(terpajan) − Insidens(tidak terpajan)Insidens(terpajan)

x100 %

2.3.2 Population Attributable Risk

Proporsi (atau fraksi) rate penyakit pada seluruh populasi yang mewakili

rate penyakit dalam kelompok terpajan.

PAR = Insidens(populasi) - Insidens(tidak terpajan)

23

2.3.3 Prevalence Fraction

Prevalence fraction adalah fraksi yang dicegah dalam populasi. Proporsi

jumlah beban penyakit dalam populasi yang telah dicegah oleh faktor eksposur

PF = Insidens(tidak terpajan) − Insidens(populasi)Insidens(tidak terpajan)

2.4 Sumber Kesalahan dalam Pengukuran

Dalam mengukur frekuensi masalah kesehatan dapat terjadi kesalahan –

kesalahan yang berasal dari 2 sumber yaitu :3

1) Kesalahan akibat penggunaan data yang tidak sesuai :

Menggunakan sumber data yang tidak representative :

Hanya data dari pelayanan kesehatan saja, padahal diketahui bahwa cakupan

pelayanan kesehatan sangat terbatas dan tidak semua masyarakat datang

berobat ke fasilitas pelayanan tersebut.

Memanfaatkan data dari hasil survey khusus yang pengambilan

respondennya tidak secara acak. ( tidak memenuhi syarat Randomisasi )

Memanfaatkan data dari hasil survey khusus yang sebagian respondenya

tidak memberikan jawaban ( drop out )

2) Kesalahan karena adanya faktor BIAS :

BIAS adalah adanya perbedaan antara hasil pengukuran dengan nilai

sebenarnya. Sumber BIAS :

a) Dari Pengumpul Data :

-Menggunakan alat ukur yang berbeda – beda / tidak standar

-Menggunakan teknik pengukuran yang berbeda

24

b) Dari Masyarakat :

-Adanya perbedaan persepsi masyarakat terhadap penyakit yang ditanyakan

-Adanya perbedaan respon terhadap alat / test yang dipergunakan.

BAB III

KESIMPULAN

Secara umum ukuran dalam epidemiologi terbagi menjadi 3, yaitu : ukuran

frekuensi penyakit, ukuran asosiasi dan ukuran efek/dampak. Ukuran frekuensi

penyakit untuk merefleksikan besar kejadian penyakit (morbiditas) atau kematian

karena penyakit (mortalitas) dalam suatu populasi, dimana untuk mengukur

frekuensi penyakit dapat diukur menggunakan angka insidensi dan angka

prevalensi. Ukuran asosiasi untuk merefleksiakan kekuatan atau besar asosiasi

antara suatu eksposur/faktor resiko dan kejadian suatu penyakit, untuk mengukur

asosiasi digunakan risk ratio dan odds ratio. Ukuran efek/dampak merefleksikan

dampak suatu faktor pada frekuensi atau resiko dari suatu masalah untuk

mengukur efek/dampak digunakan attributable risk, attributable risk population

dan prevalence fraction.

25