Resume Epid

SILABUS MATA KULIAH

Mata Kuliah EPIDEMIOLOGI KESEHATAN A

Kode Mata Kuliah KL306

Semester III

Tahun Ajaran 2012 2013

Beban SKS 2 SKS

Team Dosen 1 Erdi Nur SKM MSi

2 Muchsin Riviwanto SKM MSi

3 Magzaiben ZainirSKMKes

4 Darwel SKM MEpid

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah ini membahas tentang penerapan studi epidemiolog kegiatan survailence pemetaan masalah penyakit ukuran tendensi sentral penyelidikan KLB

Standar KompetensiMelaksanakan survailence kesehatan lingkungan dan penyelidikan KLB

Tujuan Mata KuliahPada akhir perkuliahan diharapkan mahasiswa mampu

1 Memahami berbagai jenis penelitian epidemiologi (deskriptif dan analitik)

2 Memahami tahap-tahap kegiatan survailence dan pemetaan penyakit3 Menghitung ukuran tendensi sentral dan mampu melaksanakan

penyelidikan KLB

Materi pokok

1 Filsafat ilmu pengetahuan dan penelitian2 Penelitian epidemiologi3 Survailence epidemiologi4 Kejadian luar biasa

Bobot Penilaian

Diskusi penugasan 20

Mid Semester 45 Akhir Semester 45

TGL TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS (TIK)

MATERI POKOK

METODE PEMBELAJARAN

PENGAJAR

PBC

PBD

PBP

PBL

I 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan arti dan manfaat tujuan dan macam-macam epidemiologi

2 Menjelaskan konsep epidemiologi

Pengantar Epidemiologi batasantujuan macam-macam dan konsep epidemiologi

1 1 MAGZAIBEN

II 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan riwayat epidemiologi

2 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan segitiga epidemiologi

3 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan karakteristik epidemiologi

Riwayat segitiga epidemiologi dan karakteristik

1 1 MAGZAIBEN

III 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan variable-variabel epidemiologi

Variabel epidemiologi (waktutempat orang)

1 1 MAGZAIBEN

IV 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan apa itu ukuran epidemiologi

Ukuran Epidemiologi

1 1 ERDINURSKMMKES

V 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan frekuensi epidemiologi

2 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan tendency central

Ukuran frekuensi dan tendency central

1 1 1 ERDINURSKMMKES

VI 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan pengertian dari screening

2 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan tujuan dan manfaat screening

3 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan macam-macam screening

Pengertian screening tujuan manfaat dan macam-macam screening

1 1 ERDINURSKMMKES

VII 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan bentuk

2

Pelaksanaan screening


Ujian tengah semesterVIII 1 Mahasiswa mampu

memahami dan menjelaskan teori simpul

Teori simpul Darwel SKM MEpid

Ujian tengah semesterIX 1 Mahasiswa mampu

memahami dan menjelaskan Rate

2 Mahasiswa mampu memahami dan melakukkan proses pengolahan data kasus

3 Mahasiswa mampu memahami

Standarisasi 1 1 Darwel SKM MEpid

memahami dan melakukan proses analisis

4 Mahasiswa mampu memahami dan melakukan proses penyajian data

5 Mahasiswa mampu memahami dan melakukan proses pendataan

6 Mahasiswa mampu memahami dan melakukan proses feedback

X 1 Mahasiswa mampu mengoperasikan epidata

Penggunaan epidata

MUCHSIN RIVIWANTO SKM Si amp Darwel SKM MEpid

XI 1 Mahasiswa mampu mengoperasikan epidata

Epidata Lanjutan


XII 1 Mahasiswa mampu mengoperasikan epidata

Fasilitas check pada epidata


XIII 1 Mahasiswa mampu mengoperasikan epidata dalam mengeksport data ke SPSS

Export Epidata ke SPSS


XIV 1 Mahasiswa mampu mengoperasikan SPSS

Mengoperasikan di SPSS

MUCHSIN RIVIWANTO

SKM Si amp Darwel SKM MEpid

XV 1 Mahasiswa mampu mengoperasikan SPSS



XVI 1 Mahasiswa mampu memahami dan melakukan pengolahan data ANOVA pada SPSS

Mengoperasikan SPSS dengan uji anova dan chi square


UJIAN AKHIR SEMESTER8 5 2 3

RESUME EPIDEMIOLOGI

Pertemuan ke I

Haritanggal Senin 2 September 2013

Nama dosen Magzaiben Zainir SKM MKes

Materi Pengantar Epidemiologi

Epidemiologi adalah untuk mengetahui frekuensi dan penyebaran

suatu masalah kesehatan dimasyarakatEpidemi menyangkut tentang

wabah penyakit penyakit menularEpidemiologi dapat diartikan sebagai

studi tentang penyebaran penyakit pada manusia didalam konteks

lingkungannya

Epi berarti pada atau atas domos berarti masyarakat atau penduduk

logos berarti ilmuEpidemiologi adalah ilmu yang mempelajari distribusi

frekuensi dan determinan suatu penyakit atau masalah kesehatan pada

masyarakat

Distribusi penyebaran manusia yang terserang penyakit menurut sex

umur dan tempat

Frekuensi besarnya masalah kesehtana pada masyarakat

Determinan faktor resiko yang mempengaruhi timbulnya penyakitmasalah

kesehatan

Pengertian Epidemiologi berdasarkan pendapat para ahli

Menurut Greenwood

Ilmu yang mempelajari penyakit dan segala macam kejadian yang

mengenai kelompok (hard) penduduk

Brain Mac Mahon

Is the study of the distribution and determinants of disease frequency

in man

Mausnel dan Kramer (1985)

Studi tentang distribusi dan determinan dari penyakit dan kecelakaan

pada populasi manusia

Last (1988)

Studi tntang distribusi dan determinan tentang keadaan atau suatu

kejadian yang berkaitan dengan kesehatan pada populasi tertentu

Batasan Epidemiologi

A Mencakup semua penyakit ( penyakit menular dan tidak menular)

B Populasi masyarakat

C Pendekatan ekologi ( lingkungan fisik biologis dan social)

Beberapa Istilah yang berhubungan dengan epidemiologi

Epidemiwabah KLB peningkatan kasus 2kali atau lebih

Pandemi Epidemi lintas Negarabenua

Endemik Penyakit yang selalu ada disuatusetiap area

tertentu

Sporadis Kasus penyakit yang frekuensinnya berubah-ubah

Common source epidemic yang timbul dari sumber yang sama

Sejarah dan tokoh epidemiologi

Perkembangan epidemiologi tidak terlepas dari berbagai hal berikut

a Tantangan zaman

Perubahan masalah dan perubahan pola penyakit

b Perkembangan ilmu pengetahuan lainnya (statistika administrasi ilmu

perilaku)

c Epidemiologi adalah studi tentang distribusi dan faktor utama penyakit

dalam populasi

Yang menjadi perhatian terbatas pada penyakit infeksi berkembang

kepenyakit tidak menular penyakit vaskuler arthritis dll

Tokoh-tokoh epidemiologi

A Generasi pertama

1 Hippocrates ( 460-377 SM)

- Epidemiologi yang pertama

- Hubungan penyakit dengan faktor lingkungan

- Memperkenalkan istilah epidemic dan endemic

2 Galen ( 129-199)

- Mengelaborasi (menggali) teori Hippocrates dan berpendapat

bahwa cara hidup dan kondisi cairan tubuh diduga

berhubungan dengan penyakit

3 Thomas Sydenham (1624-1689)

- Menghubungkan penyakit melalui kontak dengan penduduk

4 Noah Webster ( 1758-1843)

- Wabah berkaitan dengan faktor lingkungan tertentu

B Konsep lsquo Contagion lsquo X lsquo Germ lsquo

1) Fracastorius ( 1478-1553)

- Penyakit ditularkan ke orang lain melalui partikel kecil yang

tidak dapat dilihat

2) Igmatz Semmelweir (1818-1865)

- Demam child-bad fever dapat dikurangi jika dari mencuci

tangannya

3) Edward Jenner ( 1770)

- Berjasa dalam penemuan vaksin cacar

4) Louis Pasteur (1885)

- Mendemonstrasikan imunisasi rabies yang efektif

C Kelahiran Statistik Kehidupan

1 John Graundt ( 1662)

- Pertama kali mengkualifikasi pada penyakit penduduk

- Menekankan pentingnya penggumpulan data

2 William Farr ( 1880)

- Bapak statistic kehidupan dan survey lens modern

- Mengembangkan konsep population at risk

- Metode pemilihan group pembanding

D Studi Epidemiologi Klasik

1 John Snow

- Bapak epidemiologi lapangan

- Menyusun postulat bahwa kolera ditularkan melalui air yang

tercemar

- Metode investigasinya merupakan landasan langkah invest

wabah

2 PLPanum

- Studi epidemiologi klasik tentang campak

E Epidemiologi Modern

1 Doll dan Hill

- Hubungan merokok dengan kanker paru

2 Framinghart Heart study

- Kohor penyakit kardiovaskuler

Macam-macam Epidemiologi

a Epidemiologi Deskriptif

- Mempelajari tentang frekuensi distribusi penyakit atau

masalah kesehatan masyarakat saja tanpa mencarikan

jawaban terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi

- Hanya menjawab faktor-faktor WHO where when

- Misal untuk mengetahui frekuensi penderita TB paru

b Epidemiologi Analitik

- Menganalisis faktor-faktor determinan masalah kesehatan

- Menjawab faktor mengapa(why) apa penyabab terjadi nya

masalah kesehatan

missal untuk mengetahui pengaruh rokok terhadap

timbulnya penyakit kanker paru dlakukakn perbandingan

perokok dengan tidak merokok

Peranan epidemiologi

1 Idetifikasi faktor resiko ( penyakitmasalah kesehatan)

2 Informasi Data (perencanaan dan keputusan)

3 Evaluasi program (sedang atau telah berjalan)

4 Kembangkan metodologi ( untuk mengatasi masalah kesehatan)

5 Mengarahkan intervensi (penanggulangan masalah ksehatan)

Manfaatkegunaan Epidemiologi

Membantu pekerjaan admkesehatan (P1 P2 P3)

Menerangkan penyebab masalah kesehatan

Menerangkan perkembangan alamiah suatu penyakit (gejala sakit

akibat)

Menerangkan keadaan suatu masalah kesehatan

Menentukan klasifikasi penyakit (menulartidak menular)

P1 = Perencanaan

P2 = Penggerakan pelaksanan

P3 = Pengawasan pengendalian pemberdayaan

Tujuan Epidemiologi

1 Mendeskripsikan distribusi kecenderungan dan riwayat alamiah

penyakit

2 Menjelaskan etiologi penyakit

3 Meramalkan kejadian penyakit

Penyakit adalah salah satu ganguan kehidupan manusia yang dikenal

orang sejak dulu Mulanya orang mendasarkan penyebabnya adanya

gangguan makhluk haluskutukan Penyakit adalah suatu keadaan dimana

proses kehidupan tidak lagi teraturterganggu perjalanannya Penyakit bukan

hanya berupa kelainan akan tetapi juga suatu keadaan terganggu dari

keteraturan fungsi-fungsi dalam tubuh

Penyakit sifat objectif

Rasa sakit sifat subjectif

Batasan Tentang Penyakit

Penyakit adalah kegagalan dari mekanisme adaptasi suatu organism

untuk bereaksi secara tepat terhadap rangsangantekanan sehingga timbul

gangguan pada fungsistruktur tubuh ( Gold Medical Dictionary)

Dapat disimpulkan bahwa penyakit bahwa penyakit adalah suatu

keadaan dimana terdapat gaangguan terhadap bentuk dan fungsi tubuh

sehingga berada dalam keadaan yang tidak normal

Konsep Dasar Epidemiologi penyakit

Timbul penyakit akibat terjadinya gangguan keseimbangan antara

- Host ( pejamu tuan rumah) adalah semua faktor yang

terdapat pada manusia yang dapat mempengaruhi timbulnya

suatu penyakit

- Agent ( bibit penyakit ) terdiri atas golongan nutrisi kimiawi

fisik biologi

- Environtment ( lingkungan ) seperti kondisi fisik

Pertemuan ke II

Haritanggal Senin 9 september 2013


Materi Konsep Model Epidemiologi

Karakteristik model

- Host ( umur sex pendidikan pekerjaan dll)

- Agent ( bakteri parasit virus keturunan )

- Environment ( fisik biologis sosio-ekonomi )

Karakteristik Host

a Resistensi = Kemampuan untuk bertahan terhadap suatu infeksi

b Imunitas = kesanggupan host untuk mengembangkan suatu respon

imunologis (alamiah)

c Infectiousness = potensi host yang terinfeksi untuk menularkan

penyakit pada orang lain

Karakteristik Agent

a Invektivitas = derajat penularan (kemampuan untuk menginfeksi

dan adaptasi terhadap penjamu

b Patogenitas = kemampuan untuk menimbulkan reaksi jaringan

terhadap penjamu

c Virulensi = derajat berat ringan reaksi dari agent

d Toksisitas = kesanggupan agent mengkasilkan racun

e Invasitas = kemampuan melakukan penetrasi dan menyebar

setelah memasuki jaringan

Karakteristik Lingkungan

a Topografi = situasi lokasi tertentu mempengaruhi terjadinya dan

penyebaran pennyakit

b Geografis = struktur geologi

Pertemuan ke III

Haritanggal Kamis 19 September 2013


Materi Variabel Epidemiologi

Variabel Epidemiologi

1 Variable (WHO) orang

Karakteristik individu dengan faktor resikonya sepertiumur sex

ras status dll

- Umur

Beberapa penyakit tertentu hanya menyerang golongan umur

tertentu saja seperti campak polio yang banyak ditemukan

pada anak-anak

- Sex

Penyakit yang hanya ditemukan pada sex tertentuseperti

tumor prostat leher rahim

- Ras

Beberapa penyakit tertentu diduga sering diderita oleh ras

tertentuseperti penyakit hemofili pada orang barat

- Status perkawinan

Gejala mempunyai resiko kecelakaan yang tinggi daripada

yang telah berkeluarga

- Pekerjaan

Manager sering menderita penyakit ketegangan jiwa daripada

bawahan

Misal Kasus afian Influensa ( flu burung )

Berapa orang yang sakit

Berapa orang yang sudah terkena

Dari yang terkena berapa laki-lakiperempuan usianya dan jenis

pekerjaannya

Apakah manusia juga tertular atau hanya unggas saja

Apakah ungggas local saja atau migrasi

2 Variabel Placetempat (where)

Perbedaan distribusi penyakit dipengaruhi

- Faktor geografis (letak wilayah)

- Penduduk (kepadatan herd immunity perilaku ras gizi)

- Faktor lain (pelayanan kesehatan tranportasi)

Menurut tempat ada 5 macam wilayah

Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara

Manfaat variabel tempat

- Perencanaan penanggulangan

- Petunjuk etiologi dan cara penularannya

3 Variabel waktu (time)

a Variasi jangka pendek

Sporadis ndash endemis ndash endemi ndash pandemic

b Variasi berkala

- Suatu saat ( penyebaran penyakit diukur pada saat tertentu

KLB )

- Siklus ( perubahan skala yan terjadi dengan interval gt 1

tahun)

- Seculan trend ( perubahan dalam dasawarsa)

Manfaat variable waktu

- Memprediksi puncak indens

- Merencanakan penanggulannya

- Melakukan evaluasi dampak penanggulangan yang sudah

dikerjakan

Tujuan Variabel Epidemiologi untuk melakukan upaya pencegahan

Hubungan dalam menimbulkan penyakit

- Menimbulkan penyakit amat kompleks

- Saling mempengaruhi

- Timbulnya penyakit majemuk bukan tunggal ( multiple

causaction of disease )

Perjalanan penyakit

- Perjalanan secara alamiah

- Riwayat alamiah penyakit ( natural history f disease )

Terdapat 3 tahap perjalanan penyakit

- Pre pathogenesis = interaksi diluar tubuh

- Patogenesis = interaksi dalam tubuh inkubasi penyakit dini

dan lanjut

- Pasca pathogenesis = perjalanan akhir penyakit

Kekebalan

Ada 2 macam kekebalan

a Alamiah

- Aktif tubuh membuat antibody sendiri akibat suatu penyakit

- Pasif tubuh tidak membuat antibody sendiri bayi mendapat

anti body dari ibu ( ASI imunisasi ibu pada bayi plasenta )

b Didapat

- Aktif = imunisasi ( campak polio BCG TBC DPT )

- Pasif = dipteri pertusis tetanus

Konsep pencegahan hinderi keterpaparan dan menurunkan kerentanan

Five level of prevention ( leavell and clarck )

1 Health promotion ( pre pathogenesis )

2 Specifik protection (pre pathogenesis )

3 Early diagnosis and prompt treatment ( pathogenesis )

4 Disability limitation penghambatan penyakit agar penyakit tidak

menjadi parah

5 Rehabilitation ( parca patogenensis )

Tingkat pencegahan penyakit

1 Primordial prevention untuk menghindari pola hidup yang mendorong

peningkatan resiko

2 Primary prevention health promotion specific protection

3 Secondary prevention early diagnosis

4 Tertiary prevention rehabilitation

Pertemuan ke IV


Nama dosen Erdi Nur SKM MKes

Darwel SKM MEpid

Materi Ukuran Frequensi Epidemiologi

UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI

Mengukur satu kjejadian (penyakit kesakitankematiankelahoran)

Dasar epidemiologi Deskriptif ldquomenggambarkanrdquo

A RATE

Rate merupakan besarnya peristiwa yang terjadi terhadap jumlah

keseluruhan penduduk dimana peristiwa tersebut berlangsung dalam

batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta

a = frekuensi jumlah kejadian

a+b = jumlah terpapar resiko

a Kematian

CDR (angka kematian kasar)

jumlah kematiandalam1 tahunjumlah penduduk 1 juli

x k

ASDR (angka kematian menurut golongan umur)

jumlahkematian yangdicatat selama1 tahun padagolonganumur xjumlah penduduk padagolongaumur x pada pertengahan tahun yangsama

x k

IMR (angka kematian bayi)

jumlah kematianbayilt1 tahunJumlah lahir hidup pada thun yang sama

x k

CFR (drajat keganasan suatu penyakit)

jumlah kematianakibat suatu penyakitJumlahkasus penyakit yang sama

x K

b Kesakitan

INSIDENSI

-Data tentang jumlah penderita baru

-Jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit baru

Incident rate

Incidence rate adalah frekuensi penyakit baru yang berjangkit

dalam masyarakat di suatu tempat wilayah negara pada

waktu tertentu

jumlah penyakit baruJumlah populasiberesiko

x K

Attack rate

Attack Rate adalah jumlah kasus baru penyakit dalam waktu

wabah yang berjangkit dalam masyarakat di suatu tempat

wilayah negara pada waktu tertentu

jumlah penderitabaruJumlah populasiberesiko

x K

Secondary attack rate

Jumlah penderita baru suatu penyakit yang terjangkit pada

serangan kedua dibandingkan dengan jumlah penduduk

dikurangi penduduk yang pernah terjangkit pada serangan 1

Digunakan untuk menghitung suatu penyakit menular dan dalam

suatu populasi yang kecil (dalam satu keluarga)

jumlah penderita baru pada serangan keduaJumlah penduduk yangberesikominuspernah serangan pertama

x K

PREVALENCE RATE

Prevalence rate adalah frekuensi penyakit lama dan baru yang

berjangkit dalam masyarakat di suatu tempat wilayah negara

pada waktu tertentu

PR yang ditentukan pada waktu tertentu (misal pada Juli 2000)

disebut Point Prevalence Rate

PR yang ditentukan pada periode tertentu (misal 1 Januari 2000

sd 31 Desember 2000) disebut Periode Prevalence Rate

jumlah semuakasus saat tertentuJumlahkasus

x K

Pertemuan ke V

Haritanggal Senin 7 Oktober 2013


Materi Lanjutan Ukuran Frequensi Epidemiologi

B RATIO

Rasio adalah nilai relatif yang dihasilkan dari perbandingan dua nilai

kuantittif yang pembilangnya tidak merupakan bagian dari penyebut

Contoh

Kejadian Luar Biasa(KLB) diare sebanyak 30 orang di suatu daerah 10

diantaranya adalah jenis kelamn pria Maka rasio pria terhadap wanita

adalah R=1020 = frac12

C PROPORSI

Proporsi adalah perbandingan dua nilai kuantitatif yang pembilangnya

merupakan bagian dari penyebut

Penyebaran proporsi adalah suatu penyebaran persentasi yang

meliputi proporsi dari jumlah peristiwa-peristiwa dalam kelompok data

yang mengenai masing-masing kategori atau subkelompok dari

kelompok itu

Pada contoh di atas proporsi pria terhadap permapuan adalah

P= 1030=13

JENIS - JENIS IMUNISASI

5 jenis imunisasi yang wajib

BCG atau Bacillus Cellmete Guerin Yaitu vaksinasi yang diberikan

pada bayi saat usia 0-2 bulan fungsi dari vaksinini adalah untuk

menghindari penyakit TBC alias Tuberkolosis

POLIO adalah sejenis penyakit yang disebabkan oleh virus poliovirus

dari genus enterovirus dan menyebabkan terjadinya kelumpuhan

Cara mencegah penyakit ini adalah sering cuci tangan bila selesai

beraktivitas dan juga sebelum makan Pada bayii munisasi polio

diberikansaatlahir usia 2 bulan 4 bulandan 6 bulan

DPT atauDipteriPentusis Tetanus adalah sejenis penyakit yang

bersumber dari bakteri bernama Corynebacterium Diphterie yang

hidup dalam selaput lender hidung pada saluran pernapasandan

membentuk membrane putih sehingga menyumbat pernapasan

Pemberian vaksin untuk menghindari DPT ini pada bayi saatusia 2

bulan 4 bulandan 6 bulan

HEPATITIS B vaksinasi hepatitis B ditujukan untuk menghindari

penyakit radang hati akut atau kerusakan pada hati dan juga kanker

hati Vaksin ini diberikan pada bayi saat usia baru lahir 1 bulan dan 6

bulan

CAMPAK adalah sejenis penyakit yang disebabkan oleh virus yang

biasanya hidup pada saluran pernapasan

UPAYA PENCEGAHAN PENYAKIT

3 faktor yang mempengaruhi a penyebab penyakit

b manusia sebagai host

c lingkungan hidup

usaha untuk mengendalikan 3 faktor tersebut

a Terhadap factor penyebab penyakit

Memberantas sumber penularan penyakit

Mencegah terjadinya kecelakaan

Meningkatkan taraf hidup rakyat

Mencegah terjadinya penyakit keturunan disebabkan factor

endogen

b Faktor manusia

Mempertinggi daya tahan tubuh manusia dan meningkatkan

pengetahuan masyarakat dalam bidang kesehatan

Ex imunisasi menjaga kebersihan diri makanan sehat olahraga dan

hidup teratur

c Faktor lingkungan

Mengubah atau mempengaruhi lingkungan hidup sehingga dapat

diawasinya factor yang merugikan membahayakan kesehatan

manusia (Indan Entjang 1991)

Ex menjaga kebersihan lingkungan menghindari lingkungan

yang menjadi endemic suatu penyakit

Contoh kasus

1 Pengumpulan data dilakukan pada bulan januari-desember 2011

diperoleh data Kasus A terjadi pada bulan desember 2010 -

februari 2011

Kasus B februari 2011 ndash maret 2011

Kasus C maret 2011 ndash desember

2011

Tanya yang termasuk kasus insiden

Jawab insiden = kasus B dan C (berada dalam rentang waktu)

Prevalensi = ABdan C

2 Penyakit TBC disebabkan oleh keterpaparan bakteri tubercolosa dan

status gizi yang buruk nserta kondisi rumah yang tidak memenuhi

syarat

Teori apa yang mendukung dari kasus diatas

a Contagion theory

b Multi caural teory

c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI

Haritanggal Kamis 10 Oktober 2013


Materi Screening

SCREENING

Screening atau penyaringan kasus adalah cara untuk mengidentifikasi

penyakit yang belum tampak melalui suatu tes atau pemeriksaan atau

prosedur lain yang dapat dengan cepat memisahkan antara orang yang

mungkin menderita penyakit dengan orang yang mungkin tidak menderita

Tujuan dari sceening

1 Deteksi dini penyakit

2 Mencegah distribusi penyakit

3 Morbiditas amp mortalitas turun

4 Mendidik masyarakat

5 Informasi petugas

6 Klinis dan penelitian

Manfaat dari screening

Efisiensi

Informasi cepat

Fleksibel dalam pelaksanaa

Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat

Bentuk pelaksanaan screening

1 Seri

Screening dilakukan 2x dimana test yang dilakukan sama dan

hasilnya pun sama tapi pada waktu yang berbeda Hasilnya

positif (sakit)

2 Parallel

Screening dilakukan 2x dengan test yang berbeda pada waktu

yang bersamaan dengan hasil salah satu testnya positif (sakit)

Macam ndash macam screening

Mass screening (penyaringan missal)

Penyaringan pada seluruh penduduk

Multiple screening (penyaringan multiple)

Penyaringan untuk kemungkinan adanya beberapa penyakit

pada individu saat bersamaan

Selectif screening (penyaringan yang ditargetkan)

Penyaringan dilakukan terhadap kelompok tertentu (spesifik)

Single disease screening (penyaringan oportunistik)

Penyaringa ditujukan pada suatu jenis penyakit (yang

berkonsultasi)

Kriteria pelaksanaan screening

1 Sifat penyakit

Serius ldquomengancam kesehatan masyarakatrdquo

Prevalensi tinggi pada tahap praklinik

Riwayat alamiah diketahui

Periode yang panjang diantara tanda ndash tanda pertama

sampai timbulnya penyakit (masa inkubasi)

2 Uji diagnostic

a Reliable Hasil pemeriksaan pelatif sama

b Validitas

Sensitifitas kemampuan screening me

3 Diagnosis dan pengobatan

Fasilitas adekwat ldquotersedia segera obat-obatan dan fasilitasrdquo

Efektif dan dapat diterima efektif = waktu efisien = biaya

Kebijakan

Pertemuan ke VII



Materi Lanjutan Screening

VALIDITAS

Validitas adalah kemampuan dari tes penyaringan untuk memisahkan

mereka yang betul-betul menderita terhadap mereka yang betul-betul sehat

atau dengan kata lain besarnya kemungkinan untuk menempatkan setiap

individu pada keadaan yang sebenarnya

Untuk mengetahui Validitasnya maka digunakan indeks antara lain

a) Sensitivitas

Sensitivitas (sensitivity) kemampuan suatu tes untuk mengidentifikasi

individu dengan tepat dengan hasil tes positif dan benar sakit

Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas

Spesifisitas (specificity) kemampuan suatu tes untuk mengidentifikasi

individu dengan tepat dengan hasil negatif dan benar tidak sakit

Spesivisitas = db+d

c) Positive Predictive Value (Ppv)

Persentase pasien yang menderita sakit dengan hasil test Positive

PPV = aa+b

d) Negative Predictive Value (Npv)

Persentase pasien yang tidak menderita sakit dengan hasil test

negative

NPV = dc+d

Nilai perkiraan kecermatan

1 Nilai Kecermatan (+) (Positive accuracy) Proporsi jumlah yang sakit

thd semua hasil tes (+)

Rumus y = a a+b

2 Nilai Kecermatan (-) (Negative accuracy) Proporsi jumlah yang tdk

sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d

Selain nilai kecermatan dpt juga dihitung nilai komlemennya yaitu

1 False positive rate Jumlah hasil tes (+) semua dibagi dgn jumlah

seluruh hsl tes (+)

Rumus b a + b atau 1 ndash y

2 False negative rate Jumlah hasil tes (-) semua dibagi dgn jumlah

seluruh hsl tes (-)

Rumus c c + d atau 1 ndash z

Contoh

Ditemukan 50 orang (+) menderita amp 100 tdk menderita dari hasil

tes trdpt 45 org (+) benar 10 org (+) semu 5 org (-) semu dan 90

org (-) benar

Hasil tes Keadaan penderita Jumlah

sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150

Sensitifitas hasil tes 4550 = 90

Spesifitas hasil tes 90100 = 90

Nilai kecermatan (+) 4555 = 82

False positif rate 1055 = 18 (100-82 = 18)

False negatif rate 595 = 5 (100-95 = 5)

Pertemuan ke VIII

Haritanggal Senin 11 November 2013

Nama dosen Darwel SKM MEpid

Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate

bull Rate mengukur frekwensi suatu kejadian

bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu

bull Numerator menunjukkan jumlah kejadian selama periode waktu

tertentu

bull Denominator menunjukkan jumlah populasi dimana kejadian terjadi

bull Waktu menunjukkan periode waktu kejadian terjadi

Kalkulasi dari Rate

Number of occurence of event in specifief time

Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta

Average or mid-interval population

Data surveilens sering

- Hanya memberi informasi tentang data numerator saja

- Dalam bentuk angka kasar

Angka kasar

- Hanya menggambarkan jumlah kejadian

- Tidak memperhatikan

bull Jumlah populasi dari mana kejadian terjadi

bull Distribusi karakteristik demografis di populasidari mana

kejadian terjadi

Rate memberi informasi yang lebih lengkap

Karena mengandung informasi tetang

- Jumlah kejadian

- Jumlah populasi dari mana kejadian terjadi

- Periode waktu kejadian terjadi

Rate memberi kondisi yang komperabel

Dapat untuk membandingkan frekwensi kejadiansecara lebih

komperabel

- Frekwensi kejadian penyakit di populasi dariwaktu ke waktu

- Frekwensi kejadian penyakit diantara satu populasidengan

populasi lain

- Frekwensi kejadian penyakit diantara sub populasi

Kegunaan Rate Dalam Epidemiologi

bull Menghitung rate kejadian merupakan suatu hal yangpaling penting

dalam peneilitian epidemiologi

bull Dengan menghitung rate informasi tadi dapat digunakan untuk

bull Memformulasikan dan membuktikan hipotesis

bull Mengidentifikasikan faktor risiko dan penyebab

bull Membandingkan secara komperabel frekwensi kejadian diantara

populasi

Crude Specific and Standardized Rates

Rate dapat dihitung dari

bull Seluruh populasi atau

bull Subpopulasi yang ada di populasi besar

Crude rate

bull Dihitung dari seluruh populasi

bull Contoh crude death rate

bull Numerator = jumlah seluruh kematian selama

interval waktu tertentu

bull Denominator = jumlah populasi rata-rata selama

interval waktu yang sama

Specific rate

bull Dihitung dari subpopulasi

bull Contoh age specific death rate

bull Numerator jumlah kematian pada kelompok

usia tertentu selama interval waktu tertentu

bull Denominator jumlah populasi rata-rata kelompok

usia tertentu selama interval waktu yang sama

bull Contoh lain

bull Sex specific death rate

bull Numerator jumlah kematian pada kelompok sex

tertentu selama interval waktu tertentu


sex tertentu selama interval waktu yang sama

Standardized Rate

bull Jika crude rate dibandingkan diantara populasi atauuntuk

populasi yang sama pada waktu yang berbeda

bull Maka perbadingan rate tadi tidak komperabel jika

- Distribusi frekwensi faktor-faktor yang mempengaruhi

kejadian kematian tidak miripsama diantara populasi yang

dibandingkan

- Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kejadian

kematian antara lain

bull Umur

bull Ras

bull Sex

bull Status sosial ekonomi

bull Faktor risiko lainnya

Agar perbandingan rate diantara populasi dapat komperabel maka

crude rate harus distandarisasi dengan faktor- faktor konfounding

tadi

Metode standarisasi

bull Direct standardizationstandarisasi langsung

bull Indirect standardizationstandarisasi t langsung

Metode Standarisasi Langsung

bull Cara kalkulasi

bull Menggunakan specific rate berdasarkan variabel yang akan dikontrol

(misal umur sex dll) pada populasi studi

bull Specific rate tadi diaplikasikan pada populasi standard berdasarkan

variabel yang akan dikontrol (umur sex dll)

bull Standarisasi ini menggambarkan

bull Apa yang akan terjadi dengan crude rate pada populasi studi jika

distribusi dari variabel yang dikontrol (misal umur sex) sama dengan

populasi standar

bull Data yang harus tersedia

bull Specific rate berdasarkan variabel yang akan dikontrolpada

populasi studi untukpopulasi studi

bull Distribusi variabel yang dikontrol pada populasi standard

Contoh crude death rate dari 2 Country A dan B 1980

Crude death rate

Population Death (per1000 population)

County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157

Contoh Age Specific Death Rata pada County A dan B 1980

County A County B

Age Group Rate Rate

(years) Population Deaths 1000 pop Population Deaths

1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip

bull Contoh standarisasi langsung death rate pada daerah A dan B populasi

standard adalah populasi penduduk AS tahun 1980

Expected death in 1980

US Population Using

Age-specific Death Rate County Age-Specific

(per 1000 pop) Death Rate

Age Group 1980 US pop

(years) () County A County B County A County B

0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769

Directly adjusted death rate1000 pop 79 77

Pop x ASDR = Exp Death

(0-4) 72 x 39 = 28 (Country A) amp 72 x 33 = 24 (Country B) dst

Directly Adjusted DR1000 pop = 793100 = 793amp 769100 = 77

Metode standarisasi tidak langsung

bull Cara kalkulasi

bull Menggunakan specific rate berdasarkan variabel yang akan

dikontrol (misal umur sex dll) pada standard populasi

bull Standard spesific rate tadi diaplikasikan pd populasi studi

berdasarkan variabel yang akan dikontrol (umur sex

konfounder lain)


bull Apa yang akan terjadi dengan crude rate pd populasistudi jika

distribusi dari specific rate nya sama dengan populasi standard


bull Distribusi variabel yang akan dikontrol (misal umu sex dll) pada

populasi studi

bull Distribusi spesific rate berdasarkan variabel yang dikontrol pada

populasi

standard

bull Crude rate pada populasi studi

bull Crude rate pada populasi standard

Contoh standarisasi tidak langsung death rate di Country A dan B populasi

standard adalah populasi AS tahun 1980

Expected Number of

Death in County

Based on US

Age Death rates 1980 Population Specific Death Rate

group 1000 pop

(years) US 1980 County A County B County A County B

0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490

Expected death rate1000 pop 111 184

Adjusting Factor 88111= 079 88184=

048

CDR pop 99 157

Adjusted Death rate = CDR x Adjusting Factor 78 (99x 079) 75

(157 x 048)

Exp Death = (Pop A x DR) 1000

(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655

Standard Mortality Ratio

Indirect adjusted mortality rate in study population

SMR = -----------------------------------------------------------------------------

Crude Mortality Rate for the standar population

Vital stat for Zimbabwe

I Age Deaths Zimb Pop Rate

1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886

The CDR in Zimbabwe (1990s) 886 per 100000

Illustrative Example

Vital stat for the US



I Age Deaths US Pop Rate

1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860


The CDR in the US 860 per 100000

Indirect adjustment of Zimbabwe rate

I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381

SMR = Tot pop Zinbproduct

Zimbabwe SMR

bull Observed 98808 deaths in Zimbabwe

bull Expected 36381 (based on US rate)

bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381

bull Interpretation Zimbabwe mortality rate is 272 times that of US after

adjusting for age

Kegunaan dari Data Standarisasi

bull Identifikasi kondisi Epidemik

bull Identifikasi Sindrom Baru

bull Memonitor Trend

bull Mengevaluasi Kebijakan Publik

bull Memproyeksikan kebutuhan di masa depan

Pertemuan ke IX



Materi Epidemiologi Kesehatan

Ilmu kesehatan lingkungan adalah ilmu tentang berbagai masalah

kesehatan sebagai akibat dari hubungan interaktif antara berbagai bahan

kekuatan zat yang memiliki potensi sebagai penyebab sakit (agent) yang

timbul akibat adanya perubahan-perubahan lingkungan dengan masyarakat

serta menerapkan upaya pencegahan gangguan kesehatan yang

ditimbulkannya

Studi tentang faktor-faktor lingkungan yang mempengaruhi timbulnya

penyakit dengan cara mempelajari dan mengukur dinamika hubungan

interaktif antara penduduk dengan lingkungan yang memiliki potensi bahaya

pada suatu waktu dan kawasan tertentu untuk upaya promotif

(Achmadi 1991)

Environmental epidemiology may be defined as the study of

environmental factors that influence the distribution and determinants of

diseases in human population (Cordis 1994)

Faktor lingkungan lebih ditonjolkan

Kawasan

- Lingkungan kerja

- Lingkungan pemukiman

- Tempat-tempat umum dan transportasi

- Wilayah habitat manusia daerah aliran sungai daerah

pantai daerah pegunungan

Agent yang berpotensi bahaya penyakit dapat dikelompokkan sbb

- Golongan fisik kebisingan radiasi cuaca panas dll

- Golongan kimia pestisida asap rokok limbah pabrik

- Golongan biologi spora jamur bakteri cacing dll

- Golongan sosial hubungan antar tetangga antara bawahan

atasan dll

POKOK-POKOK STUDI EPIDEMIOLOGI LINGKUNGAN

1 Paradigma Kesehatan Lingkungan

2 Dinamika Bahan Toksik

3 Parameter Kesehatan Lingkungan

4 Kemampuan Mengidentifikasi Population at Risk

5 Standard Normalitas

6 Desain Studi

7 Analisis Pemajanan


- Paradigmakonsepmodel kesehatan lingkungan

menggambarkan hubungan interaktif antara berbagai

komponen lingkungan dengan dinamika perilaku penduduk

- Merupakan dasar bagi analisis kejadian sehat sakit dalam

suatu kawasan

PARADIGMA KESEHATAN VS LINGKUNGAN

2 Dinamika Perjalanan Bahan Toksik

- Mempelajari dinamika atau kinetika perjalanan suatu bahan

toksik dan atau faktor penyebab penyakit (fisik kimia

mikroba) yg berada dalam ldquovehiclerdquo transmisi hingga kontak

dengan manusia atau penduduk

- Pemahaman kinetika agent akan menentukan teknik

mengukur atau analisis pemajanan

Contoh

Pb udaraairtanahmakanan tubuh manusia

SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami

-Udara-Air-Makanan-Manusia-Vektor

MASYARAKAT(Budaya Perilaku Gizi dll)

SEHAT

SAKIT

WAHANATRANSMISI PENYAKIT

UPAYA PROGRAM KESEHATANNON KESEHATAN

Melalui wahana Udara AirMakanan Tanah Binatang

SUMBER AMBIENT MANUSIA DAMPAK

-Alamiah-Penderitapenyakitinfeksi-Industri-Mobil

Komponenlingkunganberada dlmdarah lemakurine dll

Sehat Samar Subklinik Akut

A B C D


- Pemahaman terhadap berbagai parameter kesehatan

lingkungan

- Bagaimana mengukur berbagai parameter perubahan

lingkungan

TEORI SIMPUL

DINAMIKA KESEHATAN LINGKUNGAN(TEORI SIMPUL)

Pengukuran parameter kesehatan lingkungan

- Pada simpul A pengukuran pada sumbernya (pengukuran

emisi)

- Pada simpul B pengukuran komponen penyebab sakit pada

ambient

- Pada simpul C pengukuran pada spesimen tubuh manusia

(biomarker atau bioindikator)

- Pada simpul D sudah terjadi outcome berupa kejadian

penyakit misal jumlah penderita keracunan

4 Kemampuan Mengidentifikasi Population At Risk

Mengidentifikasi

- Populasi mana yang terkena dampak

- Besardosis

- Lama waktudurasi pemaparan oleh agent

- Cara

Population at risk tidak selalu dalam satu kawasan

Contoh Konsumsi ikan yg tercemar logam berat

Penetapan population at risk pada dasarnya

- Ditentukan oleh pola kinetika agent dalam media transmisi

Menentukan lokasi pengukuran analisis pemajanan

5 Standar Normalitas

- Setiap pengukuran baik pada simpul A B C maupun D harus

selalu dirujuk terhadap nilai-nilai standar normal sebagai bahan

referensi

- Misal Permenkes tentang air bersih baku mutu lingkungan nilai

ambang batas maximum acceptable concentration dll

6 Desain Studi

Studi epidemiologi lingkungan

- Studi investigasi mencari penyebab KLB

- Studi dalam keadaan endemik surveillance epidemiologi

- Contoh monitoring kasus penyakit akibat pencemaran

lingkungan sampel ikan

- Dapat bersifat deskripsi pada tiap simpul

- Studi epidemiologi lingkungan

a Observasional prospektif dan retrospektif

b Eksperimental di laboratorium atau lapangan


- Pemajanan menggambarkan jumlah komponen lingkungan yang

memiliki potensi dampak (agent) yang diterima atau kontak

dengan tubuh dan menimbulkan dampak

- Pengukuran pemajanan sedapat mungkin menggambarkan dosis

atau jumlah yg diterima oleh tubuh manusia

- Dalam exposure assessment perlu diperhatikan

a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat

f Intervening variables ndash dalam exposure assessment

g Pengertian impurities (kemurnian)

A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba

- Kelompok Bahan Kimia

- Kelompok Fisik

B SIFAT AGENT PENYAKIT

- Media interaksi atau kontak dg tubuh manusia air tanah

udara atau makanan

- Apakah medianya lebih dari satu

- Apakah dlm media transmisi agent penyakit berubah sifat

- Cross contamination

C JUMLAH

- Exposure (perkiraan jml kontak) dan dosis

- Ada 5 perkiraan jumlah kontak yaitu

a Perkiraan jml pemajanan eksternal secara umum

konsentrasi agent dlm media tertentu

Contoh Kadar CO SO2 dan Pb di udara

b Perkiraan jml pemajanan internal sederhana (intake)

Konsentrasi bahan dlm media dan perkiraan jml

kontakContoh Makan berapa kghari dlm tiap kg brp

kandungan bahan berbahaya

c Perkiraan uptake

- Jml yg diabsorpsi oleh tubuh

- Udara Uptake = Ci ndash Ce x volume x t

Ci = konsentrasi inhaled

Ce = konsentrasi exhaled

t = timewaktudurasi

d Perkiraan pemajanan pada target organ

- Dilakukan di laboratorium

- Misal metode neutron activation analysis

e Perkiraan perilaku pemajanan (behavioural exposure)

- Dilakukan dgn memasang ldquoalat penangkaprdquo

parameter bahan yg hendak ditangkap dari

lingkungan

- Contoh pemasangan film badge pada pekerja yg

terpajan radioaktif

D WAKTU

- Berapa lama individumasyarakat terpajan

- Tiap hari Berapa jam perhari Bertahun-tahun

E TEMPAT


- Lingkungan kerja

- Lingkungan tempat umum

- Regional

- Global

F INTERVENING VARIABLES

- Kemungkinan sumber perubahan lingkungan atau sumber

potensi dampak (agent) lain selain yg kita pelajari

Contoh pengamatan COHb CO bisa berasal dari kendaraan

bermotor asap rokok dll

- Perlu diperhatikan

1 satu sumber satu bahan pencemar jarang ada

2 Satu sumber banyak bahan pencemar misal rokok

3 Banyak sumber satu bahan misalnya gas CO

4 Banyak sumber banyak bahan paling banyak misalnya

pencemaran udara atau pencemaran sungai

G PENGERTIAN IMPURITIES

- Bahaya yg selalu diperhitungkan hanya terhadap active

ingridient

- Seharusnya bahan campurannya ikut diperhatikan

- Contoh pestisida ada bahan aktif stabilizer pewarna

pengharum

PENILAIAN DAMPAK KESEHATAN

- Merupakan pemantauan dan pengukuran simpul C dan D

- Pada dasarnya community based

- Pengukuran dampak pada manusia terdiri dari

1 Pengukuran behavioural exposure (simpul C)

ldquoAlat penangkaprdquo menilai jumlah kontakexposure

2 Pengukuran bioindikator (simpul C)

Pemantauan biologik adalah pengukuran dan penilaian

tentang bahan tertentu atau hasil metabolismenya dalam

jaringan sekresi ekskresi pernafasan atau gabungan dari

itu untuk mengevaluasi pemajanan dan risiko kesehatan

dengan membandingkannya dengan nilai ambang yang

tepat

Memperkirakan berapa absorpsi bahan pencemar dalam tubuh

Mengukur dosis internal estimasi potensi penyakit dan

gangguan faali

Syarat pemantauan biologik

- Bahan yg diteliti atau metabolitnya tdp dlm jaringan

- Ada metode analisis yg sahih

- Ada nilai ambang yang berlaku

- Metode atau cara yg digunakan dapat diterima

-

3 Pengukuranidentifikasi kasuspenderita (simpul D)

Penentuan apakah seseorang merupakan kasus (korban)

yang terkena dampak health effect

Dengan mengumpulkan gejala patognomonis

Vonis dokter ahli atau non dokter yg memiliki instrumen

terstandarisir

Pertemuan ke X



Materi Pengenalan Epi-Data

MENU UTAMA EPI DATA

Menu Utama Epi-Data yang sering digunakan adalah

1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data

Sama persis dengan EPI-Info Urutan langkah-langkah yang dilakukan untuk

membuat

program Entry Data dimulai dari (tidak boleh dibolak balik)

1Define Data berfungsi Untuk membuat TEMPLATE yang berisi

struktur data dari kuesioner yang akan dimasukkan ke komputer Seperti

program pengolah kata lainnya kita dapat mengetik seperti biasanya di

Wordstar WordPerfect atau MsWord namun filenya akan disimpan

sebagai TEXTFile (txt) Pada pembuatan template filenya otomatis akan

tersimpan dengan extensi QES (nama fileQES)

2 Make File Data berfungsi untuk menyiapkan file REC dari TEMPLATE

yang sudah ada Jika template belum ada maka Make Data File tidak bias

dijalankan File REC hasil Make Data File nantinya akan berfungsi sebagai

tempat menyimpan database yang dientry melalui Epidata Make Data File

perlu dijalankan setiap melakukan perubahan terhadap TEMPLATE

sebelum memilih ENTER DATA atau sebelum CHECK Apabila Make Data

File dijalankan pada file yang sudah berisi data (sudah dientry) maka

database yang ada dalam file REC tersebut akan terhapus untuk

menghindarinya kita harus memilih prosedur REVICE Data File dari Menu

TOOLS

3 Checks berfungsi untuk membuat alur lompatan dan batasan nilai

minimalmdashmaksimal yang boleh masuk Check hanya bisa dijalankan

setelah dibuat TEMPLATE dan MAKE DATA FILE

4 Enter data berfungsi untuk memasukkan data ke komputer Sebaiknya

dijalankan setelah dibuat program CHECK dengan lengkap Jika anda

belum yakin dengan kelengkapan CHECK jangan pilih ENTER Data

Karena jika terjadi perubahan pada nama fieldvariabel maka database

yang sudah anda entry akan hilang

5 Document berfungsi untuk 1) membuat Codebook 2) Validate

data file yg

sudah dientry 3) dan lain-lain

6 Export berfungsi untuk mentransfer data dari format REC ke

format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI

Haritanggal Senin 2 Desember 2013

Nama dosen Muchsin Riviwanto SKM MKes

Materi Program Epi-Data Lanjutan

Contoh TEMPLATE

Survei Cepat Pemeriksaan Kehamilan di Kabupaten Tangerang 2004

Nomor klaster

Nomor responden

Nama responden ltA_________________gt

Tgl1 wawancara ltddmmyyyygt

Tgl2 lahir balita ltddmmyyyygt

1 Berapa umur ibu sekarang V01 tahun

2 Apa pendidikan tertinggi ibu V02

1 Tidak sekolah 4 Tamat SLTPsederajat

2 Tidak tamat SD 5 Tamat SLTAsederajat

3 Tamat SD 6 Akademiperguruan tinggi

3 Apakah ibu bekerja V03

1 Ya sebutkan jenis pekerjaannya V03a __________________

2 Tidak

4 Pada kehamilan yang terakhir apakah ibu melakukan pemeriksaan

kehamilan V04

1 Ya

2 Tidak --- lanjutkan ke pertanyaan nomor 7

5 Berapa kali ibu melakukan pemeriksaan kehamilan TM1 V05a

kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali

6 Pemeriksaantindakan apa saja yg didapat pada waktu

memeriksakan kehamilan

a Penimbangan 1 Ya 2 Tidak V06a

b Imunisasi TT 1 Ya 2 Tidak V06b

c Pemeriksaan perut 1 Ya 2 Tidak V06c

d Pemeriksaan tek Darah 1 Ya 2 Tidak V06d

e Pemberian tablet Fe 1 Ya 2 Tidak V06e

7 Siapa yang pertama kali menolong ibu bersalin V07

1 Keluargatetanggateman 5 Bidanbidan di desa

2 Dukun 6 Dokter

3 Kader 7 Lain-lain sebutkan V07a

______________

4 Perawat 8 Tidak tahuTidak jawab

8 Apa jenis kelamin bayi ibu yang terakhir V08

1 Laki-laki

2 Perempuan

9 Setelah lahir apakah bayi ditimbang V09

1 Ya

2 Tidak -- selesai

3 Tidak tahuTidak jawab -- selesai

10 Berapa berat bayi waktu lahir ----- gram V10

Contoh

Setelah selesai pembuatan template jangan lupa untuk menyimpannya

dengan cara mengklik gambar disket atau pilih File kemudian Save

Pada kota File Name Tulis nama file misalnya KIA Kemudian klik SAVE

Secara otomatis Epi data akan memberi extensi QES pada file template

Perhatikan di Kiri Atas akan berubah dari EPI DATA 30 (Untitled) menjadi

EPI DATA 30 (KIAqes)

Setelah selesai pembuatan TEMPLATE Langkah selanjutnya adalah memilih

menu nomor

2 Make Data File yang bertujuan untuk membuat file yang berextensi REC

dari file QES FileREC berguna untuk tempat menyimpan database dan

sebagai acuan dalam pembuatan

3Checks dan

4 Enter Data

Klik menu nomor 2 Make Data File maka akan muncul menu sbb

Cari file KIAQES Biasanya secara otomatis pada box ldquoEnter nama of QES

filerdquo akan muncul KIAQES Jika tidak muncul anda harus mencari file

KIAQES (dimana anda menyimpannya) Kemudian pada kotak ldquoEnter nama of

QES filerdquo akan muncul KIAREC pilih OK

Tulis deskripsi tentang isi data file KIA tersebut Miaslnya

ldquoSurvei Ibu Hamil di Tanggerang 2004rdquo (Jika anda tidak mau menuilis

deskripsinya kosongkan saja) Kemudian klik OK

Epi Data memberitahukan bahwa file CKIAREC telah dibuat kemudian klik

OK Langkah selanjutnya anda bisa memilih menu nomor 4 Enter Data

Proses memasukkan sudah bisa anda lakukan namun tidak dianjurkan untuk

memasukkan data sebelum membuat program CHECK (menu nomor 3

Checks) terlebih dahulu

Pertemuan ke XII




CHECK

Syarat membuat file check adalah membuat file check pada data yang masih

kosong (sebelum data dientry) Bila file data sudah diisidientry sebelum

dibuat file check maka fungsi file check hanya berlaku untuk pemasukan

data berikutnya setelah file check dibuat

Menu utama CHECK berisikan fungsi-fungsi berikut

Berisikan semua variabel yang telah dibuat pada TEMPLATE dengan tanda

kurung kurawal Langkah pertama pada CHECK adalah memastikan

apakah ada variabel yang aneh atau tidak jika ada yang aneh maka harus

diperbaiki terlebih dahulu Jangan membuat program CHECK apa bila ada

variabel yang aneh atau tidak anda kenal

Contoh variabel yang anehsalah

Cara memperbaiki variabel Close program CHECK kemudian aktifkan [1

Define Data] buka fileQES perbaiki TEMPLATE kemudian aktifkan [2Make

Data File] jawab Yes untuk menimpa file yang sudah ada sebelumnya

kemudian baru aktifkan kembali [3 Check] Perintah 1 2 3 selalu berurutan

tidak boleh diloncati dari 1 langsung ke 3

Contoh variabel yang betul

Range

Range berfungsi untuk membuat batasan nilai yang boleh masuk Misalnya

JENIS KELAMIN 1 Pria 2 Wanita yang boleh masuk hanya angka 1 dan 2

saja maka pada kotak Range ditulis Jika ada kode untuk data hilang

(missing) misalnya 9 maka pada Range ditambahkan Legal angka 9

sehingga penulisannya menjadi Range Legal

Jump

Jump berfungsi untuk memudahkan dalam proses entry data misalnya jika

ada pengisian yang dilompati Contoh pertanyaan no 3 jika tidak bekerja

atau data hilang maka V3a tdk perlu diisi atau dilompati langsung ke V04


1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak

9 Data hilang (missing)


kehamilan V04

1 Ya


Pada V03 checknya dibuat

Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai

9 Tidak tahuTidak jawab ndash selesai

Jika jawabnya 2 atau 9 maka simpan dan pindah ke record berikutnya Pada

V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9

Jump 2gtWRITE 9gtWRITE

ENTER DATA

Program Enter Data berfungsi untuk memasukkan data (enter data) ke

komputer Jangan melakukan enter data sebelum anda membuat program

CHECK dengan lengkap Menu Enter data sangat sederhana dan mudah

dioperasikan dan memiliki tampilan yang lebih baik dibandingkan dengan

EPI Info Walaupun databasenya tetap berbasiskan EPI Info yaitu fileREC

Gambar berikut adalah jendela tampilan Enter Data Pada awal

pemasukan data perhatikan kontrol menu di kiri bawah akan terlihat

New0 ini berarti record yang dientry belum ada (nol) dan form yang

terlihat adalah form baru (New) Apabila anda selesai memasukkan data

maka Epidata akan menanyakan apakah file tersebuat akan disimpan atau

tidak Jika anda jawab Yes maka file akan tersimpan dan angka 0 akan

berubah menjadi angka 1 dan begitulah seterusnya

Apabila anda ingin berpindah record

1 Pindah ke record sebelumnya maka anda dapat mengklik tanda

panah ke kiri

2 jika ingin pindah ke record selanjutnya dapat mengklik tanda

panah ke kanan

3 Ingin ke record tertentu Pilih menu Goto kemudian tulis nomor

record yang anda tuju (misalnya record ke 51) kemudian tekan

enter

4 Menu Goto menjelaskan cara berpindah ke record tertentu

dengan detail

Apabila ada penambahan variabel padahal anda sudah memasukkan

banyak data (misalny 50 record) maka penambahan variabel dapat saja

dilakukan dengan menambahkannya di program

1 Devine data

2 kemudian jangan pilih Make data file (karena data yg 50 record

akan di delete) tetapi pilihlah menu Toolls

3 kemudian pilih Revice Data File

4 Baru Checks untuk membuat program CHECK dan selanjutnya

dapat anda masukkan datanya di program 4 Enter Data

Pertemuan ke XIII



Materi Program Epidata Lanjutaan

EXSPORT DATA

File data dalam format Epi-Data (ekstensi REC) dapat diekspor ke format

lain misalnya dBase SAS Lotus Excel dan format data lainnya Langkah-

langkah melakukan ekspor data dari format Epi-Data ke format lainnya

adalah sebagai berikut

1 Buka program Epi-Data

2 Pilih 6 EXPORT DATA

3 Pilih programformat yang diinginkan misalnya dBase III Pada menu

berikut

pilih (open) nama fileREC yang akan diexport

4 Pilih nama fileREC yang akan diexport misalnya KIAREC Kemudian klik

OPEN

sehingga muncul menu berikut

5 Pilih OK dan proses EXPORT dilaporkan sbb

6 Epidata melaporkan bahwa rdquo 30 Record Exportedrdquo artinya 30 record atau

responden telah diexport dari KIAREC ke KIADBF Pilih OK dan proses

Export Selesai

IMPORT DATA PADA SPSS

1 MEMULAI SPSS

Pertamakali anda harus memastikan bahwa komputer anda sudah diinstall

program SPSS for

Windows Sama seperti program Windows lainnya untuk mengaktifkan

SPSS dimulai dari

menu Start

Klik Start 1048774 Program 1048774 SPSS for Windows 1048774 SPSS 100 for

Windows

Pada menu SPSS tertentu (versi 10x) akan muncul jendela sebagai

berikut

Silakan klik () Type in data kemudian tekan Enter atau klik OK

Layar akan terbuka ldquoUntitled - SPSS Data Editorrdquo seperti pada

gambar berikut Selanjutnya disebut sebagai Jendela Data Editor

Karena belum ada data maka tampilannya masih kosong

Perhatikan di kiri bawah ada dua Jendela yaitu (1) Data View dan (2)

Variabel View

IMPORT (OPEN) file Epidata

Data yang disimpan di komputer atau di

Hardisk silakan buka dengan SPSS sebagai berikut

a Pastikan anda berada di layar ldquoSPSS Data Editorrdquo

kemudian pilihlah menu File Open

b Pada File of type pilihlah dBase (dbf)

c Pada Look in pilihlah FloppyA jika data anda ada di

Disket

d Secara otomatis akan muncul list file yang berekstensi

DBF klik file yang ingin dibuka misalnya file KIA

kemudian klik Open

e Maka data KIADBF akan muncul di ldquoUntitled ndash SPSS Data

Editor rdquoLaporan dari proses konversi data dari dBase

tersebut akan dimunculkan di ldquoOutputndash SPSS Viewerrdquo Sbb

Datanya sendiri akan muncul di Data View sbb

f Agar data tersebut tersimpan dalam bentuk file SPSS

(SAV) maka anda harus menyimpannya dengan cara

mengklik gambar disket di kiri atas atau pilih menu File1048774

Save Isi kotak File dengan nama yang anda inginkan

misalnya ldquoKIArdquo Klik Saveuntuk menjalankan prosedur

penyimpanan

Setelah klik save pastikan kiri atas layar monitor anda yang sebelumnya

muncul ldquoUntitled ndash

SPSS Data Editorrdquo telah berubah menjadi ldquoKIA ndash SPSS Data Editorrdquo

Pertemuan ke XIV



Materi Analisis Data pada SPSS

UJI BEDA 2-RATA-RATA

1 Uji Beda 2 rata-Rata Independen

Kelompok independen artinya ada dua kelompok sampelpopulasi yang

tidak saling berkaitan antara satu dengan lainnya Misalnya membandingkan

kelompok intervensi dengan kelompok kontrol atau kelompok ibu-ibu

perokok dengan ibu-ibu bukan perokok atau

membandingkan antara ibu yang memeriksa kehamilan dengan yang tidak

memriksakan kehamilan

Pada analisis ini kita akan melihat apakah ada perbedaan berat bayi

yang lahir dari ibu

yang memeriksa kehamilan dengan yang tidak memriksakan kehamilan Kita

akan melakukan

uji hipotesis apakah ada perbedaan rata-rata berat bayi yang lahir dari ibu

yang periksa hamil

dengan rata-rata berat bayi yang lahir dari ibu yang tidak periksa hamil

dengan langkahlangkah

sebagai berikut

a Pastikan file KIASAV telah dibuka sehingga data tampak di Data

editor window

b Dari menu utama pilihlah

Analize lt

Compare Mean lt

Independent-Samples T-testhellip

c Pilih variabel Berat bayi lahir (v10) dengan cara mengklik variable

tersebut Kemudian klik tanda gt untuk memasukkannya ke dalam

kotak Test variable(s)

d Pilih variabel Periksa hamil (v04) dan masukkan ke dalam kotak

Grouping variable

e Kemudian klik menu Define group dan isi angka 1 (satu) -kode untuk

periksa- pada Group-1 dan isi angka 2 (dua) -kode untuk tidak periksa-

pada Group-2 Kemudian pilih Continue

f Klik OK untuk menjalankan prosedur

Hasil tersebut memperlihatkan bahwa ada 54 ibu yang periksa hamil dan

mereka mempunyai rata-rata berat bayi sebesar 284259 gram Sedangkan

12 ibu yang tidak periksa hamil melahirkan bayi yang lebih rendah beratnya

yakni rata-rata 257500 gram

Independent Samples Test

Levenes Test for Equality

of Variances

t-test for Equality of Means

F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759

Uji-t independen menyajikan dua buah uji statistik Pertama adalah uji

Levenersquos untuk

melihat apakah ada perbedaan varians antara kedua kelompok atau tidak

Kedua adalah uji-t

untuk melihat apakah ada perbedaan rata-rata kedua kelompok atau tidak

Jika p-value (Sig) dari uji Levenersquos besar dari nilai α (005) hal ini

berarti varians kedua kelompok adalah sama maka signifikansi uji-t yang

dibaca adalah pada baris pertama (Equal variances assumed) Tetapi jika p-

value dari uji Levenersquos kecil atau sama dengan nilai α

(005) hal ini berarti bahwa varians kedua kelompok adalah tidak sama

maka signifikansi uji-t

yang dibaca adalah pada baris kedua (Equal variances not assumed)

Pada contoh diatas signifikansi uji Levenersquos adalah 0103 berarti

varians kedua kelompok adalah sama maka hasil uji-t pada baris pertama

memperlihatkan p-value (sig) adalah 0000 untuk uji 2-sisi (Jika uji yang

kita lakukan adalah uji 1-sisi maka nilai p-value harus dikalikan 2 sehingga

menjadi 0000) Dapat kita simpulkan bahwa secara statistik rata-rata berat

bayi yang lahir dari populasi ibu yang tidak periksa hamil lebih rendah

daripada populasi ibu yang periksa hamil (nilai-p=0000)

PENYAJIAN HASIL UJI-T INDEPENDEN

Tabel hellip Distribusi nilai rata-rata berat bayi yang dilahirkan oleh ibu yang

periksa

hamil dibandingkan dengan ibu yang tidak periksa hamil

Variable N Mean SD T (t-

test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373

Hasil tersebut memperlihatkan bahwa ada 54 ibu yang periksa hamil

dan mereka mempunyai rata-rata berat bayi sebesar 2482 gram Sedangkan

12 ibu yang tidak periksa hamil melahirkan bayi dengan berat yang lebih

rendah yakni rata-rata 2575 gram Dari hasil uji statistik dapat kita

simpulkan bahwa terdapat perbedaan yang bermakna antara berat bayi dari

populasi ibu periksa hamil dibandingkan dengan ibu yang tidak periksa hamil

(nilai-p = 0000) atau Secara statistik rata-rata berat bayi yang lahir dari

populasi ibu yang tidak periksa hamil lebih rendah dari populasi ibu periksa

hamil (p-value = 0000)

aUJI ANOVA (BEDA gt 2 RATA-RATA)

Uji-Anova digunakan untuk melihat perbedaan rata-rata dari dua atau

lebih kelompok

independen (data yang tidak saling berkaitan antara satu dengan lainnya)

Misalnya membandingkan pengaruh dari 3 jenis intervensi atau

membandingkan rata-rata berat bayi

menurut status pendidikan ibu (rendah sedang tinggi) Pada contoh analisis

ini kita akan melihat apakah ada perbedaan berat bayi yang lahir dari ibu

yang berpendidikan Tidak sekolah Tidak tamat SD Tamat SD Tamat SMP

Tamat SMA dan AkademiPT Kita akan melakukan uji hipotesis apakah ada

perbedaan rata-rata berat bayi yang lahir dari ibu dari jenis pendidikan yang

berbeda dengan langkah-langkah sebagai berikut

1 Pastikan file KIASAV sudah dibuka tampak pada jendela Data editor

2 Dari menu utama pilihlah

Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA

3 Klik variabel Berat bayi lahir (v10) dan klik tanda gt untuk

memasukkannnya ke kotak

Dependent List

4 Klik variabel pendidikan (v02) dan klik tanda gt untuk memasukkannnya

kotak Factor

5 Pada menu Options klik Deskriptive dan Homegeneity of varians

6 Klik Continue dan Klik OK untuk menjalankan prosedur Hasilnya tampak

di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673

Pada hasil di atas terlihat bahwa rata-rata berat bayi pada ibu dengan

pendidikan Tidak sekolah adalah 2412 gram pada ibu dengan SD tdk Tamat

= 2738gr Tamat SD=2906gr Tamat SMP = 2788 gr Tamat SMU 3000 gr

dan pada ibu berpendidikan D3PT adalah 2400 gram Standar deviasi dan

Standar error nilai minimum-maximun dan interval 95 tingkat

kepercayaan juga diperlihatkan (namun tidak dimunculkan di lembar ini)

Test ofHhomogeneity of Variances

Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0

Salah satu asumsi dari uji Anova adalah varians masing-masing

kelompok harus sama Untuk itu dilakukan uji homogenitas varians yang

hasilnya memperlihatkan bahwa p-value (sig) lebih kecil dari nilai α=005

berarti varians antar kelompok adalah tidak sama Jika varians tidak sama

uji Anova tidak valid untuk dipakai Seandainya variannya kita asumsikan

sama maka selanjutnya adalah melihat hasil uji anova sbb

ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig

between groups 1750099796 5

350019

959

1600

1 0

within group 1312475962

6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5

Dengan uji ANOVA saja kita belum tahu kelompok mana yang berbeda

apakah antara

pendidikan SD dengan SMP SD dengan SMA atau SMP dengan SMA Untuk

menjawab

pertanyaan ini kita harus melakukan uji banding ganda Untuk melakukan uji

banding ganda

kita harus klik menu Post Hochellip pada kotak dialog ANOVA

Kemudian klik Bonferroni untuk meminta agar uji tersebut dilakukan

oleh komputer Klik Continue Klik OK Hasil output SPSS adalah sama

dengan hasil uji ANOVA sebelumnya dan ditambah dengan tampilan berikut

(output tidak diperlihatkan semua)

Pada hasil di atas terlihat perbedaan yang ldquobermaknardquo pada α=005

yang ditandai dengan tanda bintang () Pada baris pertama (Tidak sekolah)

berbeda bermakna dengan Tidak tamat SD Tamat SD Tamat SMP dan

Tamat SMU Namun tidak berbeda bermakna dengan D3PT Begitu

seterusnya

PENYAJIAN HASIL UJI ANOVA

Tabel hellip Rata-rata berat bayi menurut status pendidikan ibu

Pendidikan Ibu N Mean Nilai-f Nilai-p

Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000

SD tdk tamat 8 27688 259

Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171




dan pada ibu berpendidikan D3PT adalah 2400 gram Hasil uji Anova

memperlihatkan bahwa ada perbedaan yang bermakana pada rata-rata

berat bayi menurut tingkat pendidikan ibu (nilai-p 0000)

Analisis lebih lanjut memperlihatkan bahwa ada perbedaan rata-rata

berat bayi antara ibu berpendidikan Tidak sekolah dengan SD SMP SMU

dan Tidak ada perbedaan rata-rata berat bayi antara ibu berpendidikan Tidak

sekolah dengan D3PT Dan seterusnyahellip

b UJI BEDA PROPROSI (χ2) CHI-SQUARE

Dalam contoh ini kita akan menguji apakah ada hubungan antara periksa

hamil dengan penolong persalinan (nakes vs bukan nakes) Agar

memudahkan dalam penyajian datanya kita akan membuat tabel silang

(crosstab) dari file KIASAV

1 Pastikan file KIASAV sudah dibuka data tampak di jendela Data Editor


Analyze lt

Descriptif statistic lt

Crosstabshellip

3 Pilih variabel Periksa kehamilan (v04) kemudian klik tanda gt untuk

memasukkannya ke kotak Row(s)

4 Pilih variabel Penolong Persalinan (v07) kemudian klik tanda gt untuk

memasukkannya ke kotak Colom(s)

5 Pada menu ldquoStatisticsrdquo pilih Chi-Square dengan mengklik kotak

disampingnya hingga muncul tanda ldquoradicrdquo Jika anda klik sekali lagi

maka tanda ldquoradicrdquo akan hilang Kemudian Klik Continue

6 Klik menu ldquoCellsrdquo kemudian aktifkan Observed pada menu Count

dan aktifkan Rows pada menu Percentages hingga muncul tanda

ldquoradicrdquo Kemudian Klik Continue

7 Klik OK untuk menjalankan prosedur Pada layar tampak hasil seperti

berikut

Periksa kehamilan (ANC) Penolong persalinan Crosstabulation

Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000

Total Count 4 42 8 36 90

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000

Ibu yang periksa hamil cenderung bersalin dengan tenaga kesehatan

Bidan sedangkan ibu yang tidak periksa hamil cenderung bersalin ke Dukun

Dari tabel silang tersebut terlihat bahwa dari 66 ibu-ibu periksa hamil ada

32 orang (485) persalinannya ditolong oleh Bidan Dari 24 ibuibu yang

tidak periksa hamil hanya ada 4 orang (167) yang persalinannya ditolong

oleh Bidan

Untuk menguji apakah hubungan tersebut bermakna secara statistik

maka kita harus melihat hasil uji chi-square sebagai berikut

Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)

Pearson Chi- 18247a 3 000

Square

Continuity

Correction

Likelihood Ratio 21140 3 000

Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90

Nilai-p Pearson dan Likelihood Ratio hampir sama yaitu 0000 Artinya

hubungan antara

periksa hamil dengan penolong persalinan secara statistik sangat bermakna

Namun dalam uji ini chi square tidak valid karena sebanyak 375 sel yang

nilai harapannya (expected count) kurang dari 5 (padahal batasnya tidak

boleh lebih dari 20) hal ini disebabkan oleh adanya sel yang kosong

Supaya tidak ada sel yang kosong maka harus dilakukan penggabungan

kategori misalnya penolong persalinan digabungkan jadi 2 kategori saja

yaitu nakes (Bidan perawat) dan bukan nakes (keluargadukun) Hasilnya

dapat dilihat sbb

Periksa ANC) Penolong Persalinan Crosstabulation

Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000

Total Count 44 46 90

within

Periksa

ANC)

489 511 1000

Tuliskan Inerpretasi anda hellip Ibu yang periksa ANC cenderung minta

tolong untuk bersalin ke nakes (606) sedangkan ibu yang tidak periksa

ANC hanya 167 yang persalinannya oleh nakes

Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig Exact Sig

Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)

Pearson Chi-Square 13599b 1 000

Continuity Correctiona 11897 1 001


Fishers Exact Test 000

000

Linear-by-Linear Association 13448 1 000

N of Valid Cases 90

a Computed only for a 2x2 table

b 0 cells (0) have expected count less than 5 The minimum expected

count is 1173

Output SPSS menampilkan semua nilai chi-square dari berbagai

macam uji seperti Pearson Chi-square Continuity Correction atau Fisherrsquos

Exact Test Masing-masing uji tersebut dilengkapi dengan p-value untuk test

2-sisi

Untuk memilih nilai χ2 atau p-value yang paling sesuai kita harus

berpedoman pada asumsi-asumsi yang terkait dengan uji χ2 Antara lain

1 Pada tabel lebih dari 2x2 (misalnya 3x2 atau 3x3) apabila nilai

frekuensi harapan (expected) yang kurang dari 5 tidak lebih dari 20

maka nilai χ2 atau p-value dari Pearson Chi-square atau Likelihood

Ratio dapat kita laporkan

Catt Jika nilai expected yang kurang dari 5 lebih dari 20 atau ada

nilai expected yang kurang dari 10 (karena ada sell yang kosong)

maka hasil uji chi-square tidak valid harus dilakukan pengelompokan

ulang terlebih dahulu

2 Untuk tabel 2 x 2 nilai χ2 atau p-value dari Continuity Correction

dapat kita laporkan Tetapi jika nilai frekuensi harapan kurang dari 5

maka nilai p-value dari Fisherrsquos Exact Test yang harus kita laporkan

3 Fisherrsquos Exact Test adalah nilai-p yang paling exactpasti sehingga

dapat selalu kita laporkan ada atau tidak ada nilai frekuensi harapan

yang kurang dari 5

Dengan menambahkan item RISK pada menu Statistics akan didapat OR

(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper

Odds Ratio for Periksa 7692 2360

25074

ANC) (Ya Tidak)

For cohort Penolong 3636 1456

9084

Persalinan = nakes


670

Persalinan = non-nakes

N of Valid Cases 90

OR 76 berarti Ibu yang periksa ANC cenderung 76 kali untuk ditolong

persalinannya oleh nakes dibandingkan dengan ibu yang tidak periksa ANC

Penyajian Hasil Uji Beda Proprosi (Chi-Square)

Tabel hellip Distribusi Persalinan Nakes menurut Periksa ANC

Variabel Persalinan Nakes Total OR (95CI) p-value

Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000

Hubungan antara Periksa ANC dengan Penolong persalinan terlihat bahwa

ibu yang periksa ANC besar kemungkinan pertolongan persalinannya adalah

nakes Dari 66 ibu periksa ANC sebanyak 606 persalinannya ditolong oleh

nakes Sebaliknya dari 24 ibu yang tidak periksa hamil hanya 167

persalinannya ditolong oleh nakes

Mid Semester 45 Akhir Semester 45

TGL TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS (TIK)

MATERI POKOK

METODE PEMBELAJARAN

PENGAJAR

PBC

PBD

PBP

PBL

I 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan arti dan manfaat tujuan dan macam-macam epidemiologi

2 Menjelaskan konsep epidemiologi

Pengantar Epidemiologi batasantujuan macam-macam dan konsep epidemiologi

1 1 MAGZAIBEN

II 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan riwayat epidemiologi

2 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan segitiga epidemiologi

3 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan karakteristik epidemiologi

Riwayat segitiga epidemiologi dan karakteristik

1 1 MAGZAIBEN

III 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan variable-variabel epidemiologi

Variabel epidemiologi (waktutempat orang)

1 1 MAGZAIBEN

IV 1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan apa itu ukuran epidemiologi

Ukuran Epidemiologi

1 1 ERDINURSKMMKES









1 1 ERDINURSKMMKES


2
















Penggunaan epidata



Epidata Lanjutan










MUCHSIN RIVIWANTO









RESUME EPIDEMIOLOGI

Pertemuan ke I








lingkungannya




masyarakat


umur dan tempat



kesehatan


Menurut Greenwood



Brain Mac Mahon


in man




Last (1988)











tertentu





a Tantangan zaman



perilaku)


dalam populasi




A Generasi pertama





2 Galen ( 129-199)











tidak dapat dilihat



tangannya














1 John Snow



tercemar


wabah

2 PLPanum



1 Doll dan Hill














masalah kesehatan














akibat)



P1 = Perencanaan



Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000














1 1 ERDINURSKMMKES


2
















Penggunaan epidata



Epidata Lanjutan










MUCHSIN RIVIWANTO









RESUME EPIDEMIOLOGI

Pertemuan ke I








lingkungannya




masyarakat


umur dan tempat



kesehatan


Menurut Greenwood



Brain Mac Mahon


in man




Last (1988)











tertentu





a Tantangan zaman



perilaku)


dalam populasi




A Generasi pertama





2 Galen ( 129-199)











tidak dapat dilihat



tangannya














1 John Snow



tercemar


wabah

2 PLPanum



1 Doll dan Hill














masalah kesehatan














akibat)



P1 = Perencanaan



Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000











Penggunaan epidata



Epidata Lanjutan










MUCHSIN RIVIWANTO









RESUME EPIDEMIOLOGI

Pertemuan ke I








lingkungannya




masyarakat


umur dan tempat



kesehatan


Menurut Greenwood



Brain Mac Mahon


in man




Last (1988)











tertentu





a Tantangan zaman



perilaku)


dalam populasi




A Generasi pertama





2 Galen ( 129-199)











tidak dapat dilihat



tangannya














1 John Snow



tercemar


wabah

2 PLPanum



1 Doll dan Hill














masalah kesehatan














akibat)



P1 = Perencanaan



Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000














RESUME EPIDEMIOLOGI

Pertemuan ke I








lingkungannya




masyarakat


umur dan tempat



kesehatan


Menurut Greenwood



Brain Mac Mahon


in man




Last (1988)











tertentu





a Tantangan zaman



perilaku)


dalam populasi




A Generasi pertama





2 Galen ( 129-199)











tidak dapat dilihat



tangannya














1 John Snow



tercemar


wabah

2 PLPanum



1 Doll dan Hill














masalah kesehatan














akibat)



P1 = Perencanaan



Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







umur dan tempat



kesehatan


Menurut Greenwood



Brain Mac Mahon


in man




Last (1988)











tertentu





a Tantangan zaman



perilaku)


dalam populasi




A Generasi pertama





2 Galen ( 129-199)











tidak dapat dilihat



tangannya














1 John Snow



tercemar


wabah

2 PLPanum



1 Doll dan Hill














masalah kesehatan














akibat)



P1 = Perencanaan



Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000








a Tantangan zaman



perilaku)


dalam populasi




A Generasi pertama





2 Galen ( 129-199)











tidak dapat dilihat



tangannya














1 John Snow



tercemar


wabah

2 PLPanum



1 Doll dan Hill














masalah kesehatan














akibat)



P1 = Perencanaan



Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







tangannya














1 John Snow



tercemar


wabah

2 PLPanum



1 Doll dan Hill














masalah kesehatan














akibat)



P1 = Perencanaan



Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000
















masalah kesehatan














akibat)



P1 = Perencanaan



Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Tujuan Epidemiologi


penyakit






















suatu penyakit


fisik biologi


Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Pertemuan ke II




Karakteristik model




Karakteristik Host






Karakteristik Agent




terhadap penjamu









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000









Pertemuan ke III







ras status dll

- Umur



pada anak-anak

- Sex



- Ras



- Status perkawinan



- Pekerjaan


bawahan





pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000










pekerjaannya









Daerah

Beberapa wilayah

Negara

Regional

Banyak Negara







b Variasi berkala


KLB )


tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







tahun)






dikerjakan







Perjalanan penyakit






dan lanjut


Kekebalan


a Alamiah




b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000









b Didapat









menjadi parah




peningkatan resiko




Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Pertemuan ke IV



Darwel SKM MEpid


UKURAN EPIDEMIOLOGI

1 Ukuran frekuensi

2 Ukuran asosiasi

3 Ukuran dampak

UKURAN FREKUENSI



A RATE



batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000








batas waktu itu

aa+b

x k

k = konstanta



a Kematian



x k



x k



x k



x K

b Kesakitan

INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






INSIDENSI



Incident rate



waktu tertentu


x K

Attack rate





x K








x K

PREVALENCE RATE



pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






pada waktu tertentu






x K

Pertemuan ke V




B RATIO



Contoh




C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






C PROPORSI






kelompok itu


P= 1030=13




















bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000









bulan






c lingkungan hidup







endogen

b Faktor manusia




hidup teratur

c Faktor lingkungan






Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000








Contoh kasus



februari 2011



2011






syarat


a Contagion theory


c Miasmatic theory

Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Pertemuan ke VI



Materi Screening

SCREENING










5 Informasi petugas



Efisiensi

Informasi cepat


Mudah dan sederhana

Hasil uji akurat


1 Seri



positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000








positif (sakit)

2 Parallel













berkonsultasi)


1 Sifat penyakit






2 Uji diagnostic


b Validitas





Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000








Kebijakan

Pertemuan ke VII




VALIDITAS






a) Sensitivitas



Sensitivitas = aa+c

b) Spesifisitas



Spesivisitas = db+d



PPV = aa+b



negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







negative

NPV = dc+d




Rumus y = a a+b


sakit thd semua

hasil tes (-)

Rumus z = d c+d



seluruh hsl tes (+)



seluruh hsl tes (-)


Contoh



org (-) benar


sakit Tdk sakit

+ 45 10 55

- 5 90 95

Jumah 50 100 150






Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000









Pertemuan ke VIII



Materi Standarisasi

STANDARDISASI

Rate


bull Terdiri dari

bull Numerator

bull Denominator

bull Waktu


tertentu



Kalkulasi dari Rate


Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







Rate = ------------------------------------------------------------------- x Konstanta





Angka kasar





kejadian terjadi



- Jumlah kejadian





komperabel



populasi lain









populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000










populasi





Crude rate







Specific rate







bull Contoh lain






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Standardized Rate






dibandingkan



bull Umur

bull Ras

bull Sex





tadi

Metode standarisasi




bull Cara kalkulasi








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000








populasi standar






Crude death rate


County A1706097 16859 99

County B 73268511531 157

bull CDR A = 16859 1706097 = 99

bull CDR B = 11531 732685 = 157


County A County B

Age Group Rate Rate


1000 pop

0-4 97870 383 39 31005 101 33

5-14 221452 75 03 77991 20 03

15-24 284956 440 15 95456 80 08

25-34 265885 529 20 90435 129 14

35-44 207564 538 26 65519 168 26

45-54 193505 1107 57 69572 460 66

55-64 175579 2164 123 98132 1198 122

65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






65-74 152172 3789 249 114689 2746 239

gt75 107114 7834 731 89889 6629 737

Totals 1706097 16859 99 732689 11531

157

- (0-4) Rate1000 pop = (383 97870) x 1000 = 39

- dsthellip




US Population Using





0-4 72 39 33 28 24

5-14 153 03 03 5 5

15-24 187 15 08 28 15

25-34 165 20 14 33 23

35-44 114 26 26 30 30

45-54 100 57 66 57 66

55-64 96 123 122 118 117

65-74 69 249 239 172 165

gt75 44 731 737 322 324

totals 1000 99 157 793 769






bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







bull Cara kalkulasi





konfounder lain)






populasi studi


populasi

standard





Expected Number of

Death in County

Based on US


group 1000 pop


0-4 33 97870 31005

323 102

5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






5-14 03 221452 77991

66 23

15-24 12 284956 95456

342 115

25-34 13 265885 90435

346 118

35-44 23 207564 65519

477 151

45-54 59 193505 69572

1142 420

55-64 134 175579 98132

2353 1315

65-74 298 152172 114686

4535 3418

gt75 872 1071141 89889 9340 7838

88 1706097 732685

18924 13490



048

CDR pop 99 157


(157 x 048)


(0-4) = (33 x 97870) 1000 = 323 amp (33 x 31005) 1000 = 102

dst

Exp D R = 18924 x 1000 = 111

1706097

Exp DR = 13490 x 1000 = 184

732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






732655



SMR = -----------------------------------------------------------------------------




1 0 ndash 4 1899204

2 5 ndash 24 5537992

3 24 ndash 44 2386079

4 45 ndash 64 974235

5 65 ndash 74 216387

6 75+ 136109

Total 98808 11150006 000886







1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000










1 0 ndash 4 44000 19204000

2 5 ndash 24 45000 72244000

3 24 ndash 44 147700 82197000

4 45 ndash 64 368800 46751000

5 65 ndash 74 478600 18280000

6 75+ 1084900 13484000

Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Total 2169000 252160000 000860




I Age US Rate

Ri

Zimb Pop

ni

Product

Ri times ni

1 0 ndash 4 00229 1899204 4349

2 5 ndash 24 00062 5537992 3434

3 24 ndash 44 00180 2386079 4295

4 45 ndash 64 00789 974235 7687

5 65 ndash 74 02618 216387 5665

6 75+ 08046 136109 10951

Rini= 36381


Zimbabwe SMR



bull SMR = 98808 36381 = 272

SMR= Aμ=98 808

36 381=2 72

μ=sum R ini=36 381


adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







adjusting for age







Pertemuan ke IX









ditimbulkannya





(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000










(Achmadi 1991)





Kawasan

- Lingkungan kerja










atasan dll







6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






6 Desain Studi







suatu kawasan









Contoh


SumberPerubahan

-Pembangunan-Alami



SEHAT

SAKIT








A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000











A B C D



lingkungan


lingkungan

TEORI SIMPUL




emisi)


ambient






Mengidentifikasi


- Besardosis


- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







- Cara









referensi



6 Desain Studi

















a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







a Jenis agent

b Sifat agent

c Jumlah

d Waktu

e Tempat



A JENIS AGENT

- Kelompok Mikroba


- Kelompok Fisik



udara atau makanan




C JUMLAH










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000










c Perkiraan uptake





t = timewaktudurasi







lingkungan


terpajan radioaktif

D WAKTU



E TEMPAT


- Lingkungan kerja


- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






- Regional

- Global














ingridient



pengharum













tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000












tepat



gangguan faali






-






terstandarisir

Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Pertemuan ke X




MENU UTAMA EPI DATA


1 Define Data

2 Make Data File

3 Checks

4 Enter Data

5 Documents dan

6 Export Data


membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







membuat

















TOOLS










data file yg



format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







format

dBase atau lainnya

Pertemuan ke XI




Contoh TEMPLATE


Nomor klaster

Nomor responden











2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000
















2 Tidak


kehamilan V04

1 Ya



kali

TM2 V05b kali

TM3 V05c kali










2 Dukun 6 Dokter


______________



1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000








1 Laki-laki

2 Perempuan


1 Ya

2 Tidak -- selesai



Contoh








menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000











menu nomor




3Checks dan

4 Enter Data














Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000


















Pertemuan ke XII




CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






CHECK


















Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000









Range






Jump





1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






1 Ya sebutkan [v03a _____________________

2 Tidak



kehamilan V04

1 Ya



Range Legal 1-29

Jump 2gtV049gtv04


Range Legal 1-2

Jump 2gtV07


1 Ya

2 Tidak -- selesai



V09 checknya dibuat

Range Legal 1-2 9


ENTER DATA















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000

















panah ke kiri


panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







panah ke kanan



enter


dengan detail




1 Devine data






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Pertemuan ke XIII




EXSPORT DATA








berikut



OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







OPEN





Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000









Export Selesai


1 MEMULAI SPSS


program SPSS for


SPSS dimulai dari

menu Start


Windows


berikut






Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000











Variabel View








Disket



kemudian klik Open










penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000















penyimpanan




Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Pertemuan ke XIV













yang lahir dari ibu


akan melakukan


yang periksa hamil



sebagai berikut


editor window


Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







Analize lt

Compare Mean lt






Grouping variable











of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000













of Variances


F Sig t Df Sig (2-

tailed)

Mean

Differen

ce

Berat

bayi

lahir

Equal

varianc

es

assume

d

2743 103 4367 64 000 26759

Equal

varianc

es

not

assume

d

5551 22950 000 26759


Levenersquos untuk


Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







Kedua adalah uji-t


















periksa



test)

p-value

Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Ibu periksa

hamil

Ya 54 2842 2015 4367 0000

Tidak 12 2575 1373












lebih kelompok












Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Analyze lt

Compare Means lt

One-way ANOVA



Dependent List


kotak Factor



di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000








di output

seperti berikut

DESCRIPTIVE

Berat bayi lahir

N Mean Std Deviasi

Std

Error

tidak sekolah 4 24125 4787 2394

SD tidak tamat 8

27687

5 2588 915

tamat SD

1

6

29062

5 14127 3532

tamat SMP

2

6

27884

6 19355 3796

tamat SMA 8

30000

0 9258 3273

tamat D3PT 4

24000

0 4082 2041

Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Total

6

6

27939

4 21706 2673








Berat bayi lahir

levene statistic

dl

f df2 sig

6055 5 60 0







ANOVA

Berat bayi lahir

sum of squares

d

f

mean

square F sig


350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







350019

959

1600

1 0


6

0

218745

99

Total 3062575758

6

5


apakah antara


menjawab


banding ganda










seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000














seterusnya




Tdk sekolah 4 24125 479 16

0000


Tamat SD 16 29063 1413

Tamat SMP 26 27885 1936

Tamat SMU 8 30000 926

Tamat D3PT 4 24000 408

Total 66 27939 2171


















Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000












Analyze lt


Crosstabshellip












berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000













berikut


Penolong persalinan

Keluar

ga

Duku

n

Peraw

at

Bidan Total

Periksa

kehamil

an

(ANC)

Ya Count 4 22 8 32 66

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

61 333 121 485 1000

Tidak Count 20 4 24

within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

833 167 1000


within

Periksa

kehamil

an

(ANC)

44 467 89 400 1000






oleh Bidan



Chi-Square Tests

Value df Asymp Sig

(2-sided)


Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Square

Continuity

Correction


Linear-by-Linear

Association

10114 1 001

N of Valid Cases 90


hubungan antara








dapat dilihat sbb


Penoong persalinan

Nakes Non-

nakes

Total

Periksa

ANC)

Ya Count 40 26 66

within

Periksa

ANC)

606 394 1000

Tidak Count 4 20 24

within 167 833

Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Periksa

ANC)

1000


within

Periksa

ANC)

489 511 1000




Chi-Square Tests


Exact Sig

(2-sided) (2-sided)

(1-sided)





000


N of Valid Cases 90



count is 1173




2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000







2-sisi
















yang kurang dari 5


(Odds Ratio)

sebagai berikut

Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Risk Estimase

95

Confidence Interval

Value Lower Upper


25074

ANC) (Ya Tidak)


9084

Persalinan = nakes


670


N of Valid Cases 90






Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000









Ya

n ()

Tidak

n ()

Periksa

ANC

- Ya

- Tidak

40 (606)

4 (167)

26 (394)

20 (833)

66

24

76 (23mdash

250)

10

0000






Resume Epid

Documents

Transcript of Resume Epid