2. Rancangan Penelitian Observasional.pdf
2. Rancangan Penelitian Observasional.pdf
2. Rancangan Penelitian Observasional.pdf
Transform your PDFs into Flipbooks and boost your revenue!
Leverage SEO-optimized Flipbooks, powerful backlinks, and multimedia content to professionally showcase your products and significantly increase your reach.
PENELITIAN DESKRIPTIF<br />
• MENGGAMBARKAN KEADAAN DARI<br />
SUBYEK YANG DIAMATI<br />
• TERBATAS PADA DATA YANG ADA<br />
• MISAL : STUDI KASUS<br />
PENELITIAN DASAR<br />
(GROUNDED RESEARCH)<br />
• TIDAK MELAKUKAN GENERALISASI
CROSS SECTIONAL<br />
- KESELURUHAN VARIABEL (PAPARAN DAN<br />
PENYAKIT) DIAMATI SECARA SERENTAK<br />
PADA SATU SAAT/PERIODE<br />
POPULASI<br />
SAMPEL<br />
PAPARAN<br />
(E)<br />
PENYAKIT<br />
(D)<br />
E+ , D+ E+ , D-<br />
E- , D+ E- , D-
CASE-CONTROL STUDY<br />
• MEMPELAJARI HUBUNGAN PAPARAN DAN<br />
PENYAKIT DENGAN CARA<br />
MEMBANDINGKAN KELOMPOK KASUS<br />
DENGAN KELOMPOK KONTROL<br />
BERDASARKAN STATUS PAPARANNYA<br />
• DIMULAI DENGAN PEMILIHAN KELOMPOK<br />
KASUS DAN KONTROL
Sampel Kasus<br />
Faktor<br />
Risiko (+)<br />
Faktor<br />
Risiko (-)<br />
Penyakit (+)<br />
Populasi kasus<br />
(penyakit +)<br />
Faktor<br />
Risiko (+)<br />
Faktor<br />
Risiko (-)<br />
Penyakit (-)<br />
Populasi kontrol<br />
(penyakit -)<br />
MASA LALU<br />
Sampel Kontrol<br />
SAAT INI
COHORT STUDY<br />
• MEMPELAJARI HUBUNGAN PAPARAN DAN<br />
PENYAKIT DENGAN CARA MEMBANDING-<br />
KAN KELOMPOK TERPAPAR DENGAN<br />
KELOMPOK TIDAK TERPAPAR BERDASAR-<br />
KAN STATUS PENYAKITNYA<br />
• DIMULAI DENGAN PEMILIHAN KELOMPOK<br />
YANG TERPAPAR DAN TIDAK TERPAPAR
COHORT STUDY<br />
• Berdasarkan atas titik awal penelitian,<br />
desain penelitian Cohort dapat dibagi 2<br />
yaitu :<br />
1. <strong>Penelitian</strong> Concurrent (Prospective)<br />
Cohort<br />
<strong>2.</strong> <strong>Penelitian</strong> Historical (Retrospective)<br />
Cohort
Kohort prospektif<br />
SAAT INI<br />
AKAN DATANG<br />
Faktor Risiko (+)<br />
Penyakit (+) Penyakit (-)<br />
Sampel<br />
Populasi<br />
Faktor Risiko (-)<br />
Penyakit (+) Penyakit (-)<br />
Steps :<br />
1. Select a sample from the population<br />
<strong>2.</strong> Measure predictor variables (risk factor present or absent)<br />
3. Follow-up the cohort<br />
4. Measure outcome variables (disease present or absent)
Kohort retrospektif<br />
MASA LALU<br />
SAAT INI<br />
Faktor Risiko (+)<br />
Penyakit (+) Penyakit (-)<br />
Sampel<br />
Populasi<br />
Faktor Risiko (-)<br />
Penyakit (+) Penyakit (-)<br />
Steps :<br />
1. Identify a cohort that has been assembled in the past<br />
<strong>2.</strong> Collect data on predictor variables (measured in the past)<br />
3. Follow-up the cohort<br />
4. Collect data on outcome variables (measured in past or present)
Pemilihan Sampel<br />
Mencari Status<br />
Paparan dan<br />
Penyakit<br />
MENCARI<br />
PAPARAN<br />
FAKTOR RISIKO<br />
PEMILIHAN KASUS<br />
dan KONTROL<br />
PEMILIHAN<br />
KOHORT<br />
(STATUS PAPARAN)<br />
TIMBUL<br />
PENYAKIT ?<br />
STATUS PAPARAN<br />
MASA LALU<br />
IDENTIFIKASI<br />
KOHORT<br />
TIMBUL PENYAKIT ?<br />
SAAT INI<br />
MASA AKAN<br />
DATANG
Kelebihan<br />
CROSS SECTIONAL CASE CONTROL COHORT<br />
• Dapat<br />
• Relatif murah dan • Kesesuaiannya<br />
menggambarkan mudah dibandingkan dengan logika studi<br />
pola penyakit disain penelitian eksperimental<br />
• Mudah, cepat dan<br />
analitik lainnya<br />
dalam membuat<br />
• Tepat untuk<br />
murah<br />
meneliti penyakit<br />
inferensi kausal<br />
• Dapat dimanfaatkan dengan periode • Dapat menghitung<br />
untuk penelitian laten yang panjang angka insidens<br />
selanjutnya • Tepat untuk • Sesuai untuk<br />
meneliti penyakit meneliti paparan<br />
yang langka atau yang langka<br />
jarang terjadi • Memungkinkan<br />
• Dapat meneliti peneliti<br />
pengaruh sejumlah<br />
mempelajari<br />
paparan terhadap<br />
sebuah penyakit/<br />
sejumlah efek<br />
outcome<br />
secara serentak<br />
dari sebuah paparan
Kelemahan<br />
CROSS SECTIONAL CASE CONTROL COHORT<br />
• Tidak tepat untuk<br />
menganalisis hubungan<br />
kausal<br />
• Tidak tepat untuk<br />
meneliti penyakit yang<br />
jarang terjadi<br />
• Tidak tepat untuk<br />
meneliti paparan yang<br />
jarang ada di<br />
masyarakat<br />
• Rawan terhadap<br />
berbagai bias (bias<br />
seleksi dan bias<br />
informasi)<br />
• Tidak efisien untuk<br />
mempelajari paparan<br />
yang langka<br />
• Tidak dapat<br />
menghitung angka<br />
insidens<br />
• Tidak mudah untuk<br />
memastikan hubungan<br />
temporal antara<br />
paparan dan penyakit<br />
• Mahal dan<br />
membutuhkan waktu<br />
yang lebih lama<br />
(prospektif)<br />
• Membutuhkan<br />
ketersediaan data<br />
sekunder yang lengkap<br />
dan handal<br />
(retrospektif)<br />
• Tidak efisien dan<br />
tidak praktis untuk<br />
mempelajari<br />
penyakit/outcome<br />
yang langka<br />
• Hilangnya subyek<br />
selama penelitian,<br />
karena migrasi,<br />
tingkat partisipasi<br />
rendah, meninggal dan<br />
sebagainya
Change language