Post on 10-Dec-2016
Widagdo Sri NugrohoLaboratorium Epidemiologi
Bagian Kesehatan Masyarakat VeterinerFakultas Kedokteran Hewan UGM
untuk Universitas Brawijaya Malang
Dr. drh. Widagdo Sri Nugroho, M.P.
Alamat rumah: Perum Sedan Asri B-4, Sariharjo, Ngaglik, Sleman., Yogyakarta.
Email: weesnugroho@ugm.ac.id, weesnugroho@gmail.com
Web: http://weesnugroho.staf.ugm.ac.id
Sumber Bacaan
Budiharta, S. Kapita Selekta Epidemiologi Veteriner.
Fakultas Kedokteran Hewan, Universitas gadjah Mada.
Martin, S.W., Meek, A.H., Willeberg, P. 1987. Veterinary
Epidemiology Principles and Methods. IOWA State
Univ. Press.
Salman, M.D. 2003. Animal Disease Surveillance And Survey Systems. Methods and Applications. Blackwell
Pub.
Smith, R.D. 2006. Veterinary Clinical Epidemiology.
Taylor&Francis.
Thrusfield, M. 2005. Veterinary Epidemiology. Blackwell Pub.
Dijkhuizen & Morris. 1997. Animal Health Economics, Principles and Application
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Pokok Bahasan
1. Survei dan kajian observasional
2. Besaran sampel dan metode pengambilan sampel
3. Mengidentifikasi asosiasi penyakit dan faktor penyebab
4. Kuesioner untuk mendapat data epidemiologi
5. Analisis data dan pelaporan kajian
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Source of veterinary data
Data collection
Ecology Causal factors
(host, agent, and environtment
Quantitative evaluation
Modelling Study and Surveys
Experimental studies
Clinical trials,
intervention studies
Observational studies Surveys-Longitudinal
Case-control Kohort Cross-sectional
Economic evaluation
Disease control
BAIK HEWAN DALAM POPULASI/SAMPEL DIPERIKSA SATU KALI
DATA YANG DIKUMPULKAN:
* D+ dan D-
* Sifat-sifat hospes, lingkungan, dan agen
TINGKAT YANG DIHITUNG: Prevalensi D+
KELEBIHAN: Murah
KEKURANGAN:
* Hanya menghitung prevalensi
* Hanya baik untuk penyakit kronis
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
SURVAI
KAJIAN LONGITUDINAL
DIMULAI SEPERTI SURVAI – hewan diuji ada/tidaknya penyakit: Prevalensi dihitung
HEWAN YANG SAMA DIIKUTI DAN DIUJI ULANG THD PENYAKIT YANG SAMA
SAMPEL: terencana, n = 4PQ/L2, cara rambang DATA YANG DIKUMPULKAN:
a. berpenyakit atau tidakb. sifat-sifat hospes: umur, kelamin, bangsa dllc. faktor-faktor lingkungan dan agen
PERHITUNGAN TINGKATa. prevalensib. insidensic. untuk menyidik penyebab: semua tingkat dapat dihitung
KELEBIHAN dan KEKURANGAN: * Memberikan efek waktu* mahal, tidak dapat untuk penyakit langka
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
KAJIAN LINTAS SEKSIONAL
MENYIDIK PENYEBAB PENYAKITSAMPEL: terencana, n = 4PQ/L2, cararambang
DATA YANG DIKUMPULKAN:a. berpenyakit atau tidakb. sifat-sifat hospes: umur, kelamin, bangsa dllc. faktor-faktor lingkungan dan agen
PERHITUNGAN TINGKATa. membandingkan sekaligus 2 hal
* Kelompok hewan sakit vs kelompok tidak sakit* Kelompok terdedah vs kelompok tidak terdedah
b. untuk menyidik penyebab: semua tingkat (prevalensi) dapat dihitung PENGUKURAN ASOSIASI: RG DAN RR KELEBIHAN dan KEKURANGAN:
* Murah* hanya menghitung prevalensi* paling baik untuk mengkaji faktor hospes penyebab penyakit
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Kajian Lintas Seksional1. Tujuan: spesifik dan dapat banyak tujuan
2. Tipe data: Binari/dikotomik (prevalensi dan faktor risiko)
3. Populasi dan unit analisis
4. Besaran dan cara pengambilan sampel
5. Data koleksi dan data manajemen
6. Analisis statistik: Prevalensi, signifikansi (χ2), OR, RR
7. Sistem Survelans
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
KAJIAN KASUS-KONTROL
MEMBANDINGKAN KELOMPOK HEWAN SAKIT (KASUS) DAN KELOMPOK KONTROL
SAMPEL: BIASANYA TIDAK TERENCANA, MENGAPA? DATA YANG DIKUMPULKAN:
a. berpenyakit atau tidakb. sifat-sifat hospesc. faktor-faktor lingkungan dan agen
PERHITUNGAN TINGKATa. (F+/D+) = a/(a+c)b. (F+/D-) = b/(b+d)
ASOSIASI: Ratio Ganjil (RG) KELEBIHAN:
a. murah dan cepatb. untuk menyidik wabah karena waktu jadi kendalac. baik untuk penyakit langka
KEKURANGAN: * Tidak menunjukan urutan waktu antara faktor dan penyakit
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
KAJIAN KOHORT
MEMBANDINGKAN KELOMPOK HEWAN TERDEDAH DAN KELOMPOK TIDAK TERHADAP TIMBULNYA PENYAKIT
SAMPEL: Terencana secara rambang populasi terdedah dantidak DATA YANG DIKUMPULKAN:
a. sakit dan tidak sakitpada permulaan tidak boleh ada hewan yang sakit, pada akhir kajiandiperiksa ulang
b. sifat-sifat hospes, lingkungan, dan agen PERHITUNGAN TINGKAT
a. (D+/F+) = a/(a+b)b. (D+/F-) = c/(c+d)c. Insidensi
ASOSIASI: Ratio Ganjil (RG) dan RR KELEBIHAN:
a. memberikan urutan kejadianb. memberikan tingkat insidensi
KEKURANGAN: * Lama dan mahal
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
tanpa ranking contoh:- Hereford - Angus
Kualitatif
(kategoris)
Kuantitatif
(Numerik)
Nominal Ordinal Diskrit Kontinues
(Jujuh)
Jenis Data
dengan ranking contoh: - Ringan, sedng,
berat- Sehat, sakit, mati
Bilangan bulatcontoh:- epg- Σ ternak
Semua Bilangan termasuk desimal
Contohsuhu 37,5°Cpanjang badan 150,2
cm
Penggunaan caratertentu
Representatifdengan populasi
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
* Menggunakan data yang telah ada
* Kurang Representatif- Pasar Hewan
- Catatan laboratorium- - Catatan kasus (Poliklinik),
dll
SAMPEL
TERENCANA TIDAK TERENCANA
KEUNTUNGAN METODE SAMPLING
Mengurangi biaya
Lebih cepat
Lebih luas/praktis
Akurasi tinggi jika dilakukanbenar, menghindari bias
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Convienient Sederhana Sistematis Strata TahapanGanda
Klaster
By Jugdement
DATA TERENCANA
Contoh SENSUS
NONRAMBANG RAMBANG
Cara Pengambilan Contoh Non Rambang
1. Convienience
Pengambilan contoh seenaknya
Untuk informasi awal
Tidak representatif dengan keadaan sebenarnya
Bias besar
2. By Judgement
Contoh dipilih begitu saja oleh penyidik
Untuk informasi awal
Bias
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Cara Pengambilan Contoh Terencana
1. Rambang Sederhana
Kerangka sampling: semua bahan/produk diberi nomor
Produk diambil menggunakan generator angka random
Keuntungan sederhana, bias kecil
Kerugian kerangka sampling sulit diperoleh
2. Rambang Sistematis
Produk dipilih pada interval tertentu
n =
Generator angka rambang untuk memilih angka pertama
Keuntungan seperti rambang sederhana
Kerugian tidak dapat untuk populasi besar
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Jumlah seluruh populasi
Besaran contoh
Random Number
10 66 53 13 45 41 18 77 97 10 70 12 36 08 24 76 10 37 01 67 59 45 46 87
74 64 55 13 48 92 56 99 70 39 18 11 76 99 87 46 15 94 22 43 56 15 24 91
18 02 78 59 22 12 77 31 77 08 25 01 96 97 75 26 27 00 31 32 49 31 10 94
97 19 10 79 78 35 10 32 23 35 53 32 69 16 44 21 15 44 04 06 35 81 59 07
50 91 92 01 00 21 74 20 78 13 14 97 80 66 55 71 97 83 98 14 50 00 00 13
73 70 12 12 29 20 01 66 84 45 45 61 13 04 27 96 92 93 06 66 44 03 51 88
66 72 15 57 41 82 13 15 16 39 02 21 67 75 64 21 71 58 86 68 36 32 14 50
10 79 16 94 14 14 27 63 71 03 18 49 48 69 87 61 16 73 72 73 89 89 86 04
81 21 07 60 01 74 74 68 47 94 29 73 90 36 62 86 89 94 43 28 30 13 62 51
73 79 08 78 11 06 44 77 92 76 21 99 07 80 01 36 23 50 33 41 28 69 22 89
50 27 83 26 35 73 57 81 15 55 50 22 97 13 11 74 23 82 82 39 56 47 54 00
42 70 87 50 67 04 48 80 22 91 20 93 20 47 69 19 77 14 52 11 89 12 77 56
13 99 47 30 23 73 90 64 60 34 45 90 47 17 55 50 75 44 07 37 67 86 80 13
72 92 83 11 07 60 99 39 66 48 90 08 08 17 47 52 42 74 93 83 17 39 39 39
60 13 88 18 10 76 55 23 10 54 59 66 69 23 06 98 38 57 53 89 97 90 35 22
23 53 07 75 91 48 74 34 96 90 27 80 68 36 07 11 78 36 09 50 13 74 24 47
09 53 16 47 16 88 30 14 17 33 53 06 05 51 20 73 03 00 30 83 06 00 06 83
61 99 15 33 16 79 83 80 14 20 51 28 41 68 41 48 60 39 44 20 25 93 28 58
19 75 97 23 31 43 37 39 61 17 21 21 28 23 57 07 58 59 33 76 16 58 13 66
42 89 92 39 09 28 49 27 54 04 73 68 94 79 09 79 22 39 65 76 82 60 35 68
41 42 90 11 75 51 54 18 28 60 36 21 59 43 51 86 87 51 12 90 02 19 60 63
66 11 53 82 38 11 32 67 95 91 69 51 43 23 01 48 43 80 84 02 53 10 53 45
11 67 95 97 89 73 58 11 22 74 64 09 90 00 28 10 20 09 24 06 64 69 19 32
65 24 18 74 82 92 70 60 68 34 34 11 10 00 27 65 27 32 36 93 98 66 62 77
Cara Pengambilan Contoh Terencana
3. Rambang Strata
Populasi dikelompokan dalam strata
Tergantung:
* sifat hospes
* sifat lingkungan
* sifat geografis
4. Tahapan ganda
Sampel rambang diterapkan pada unit organisasi, secara proporsional
Sampel unit dipilih pada unit terakhir
Kabupaten
Kecamatan
Desa
RPH/Produsen
Produk/Daging
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Cara Pengambilan Contoh Terencana
Contoh dipilih 2 dari 5 RPH/pedagang
RPH Jumlah Proporsi Nomor
Potongan Relatif
A 1000 20 00 – 19
B 200 4 20 – 23
C 5000 100 24 – 123
D 50 1 124
E 800 16 125 – 140
* Keuntungan kerangka sampling pada unit akhir
* Kekurangan penyimpangan besar untuk memperkecil, besaran sampel perlu diperbesar 5 – 7 kali
5. Klaster
Diambil semua produkdalam kelompok terpilih
Keuntungan dan kerugianseperti tahapan ganda
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Perkiraan kita mengambil sampel dari sebuah populasi sapi
Diambil 5 ekor sapi dari dua peternakan sapi perah dan 5 ekor sapi dari satu peternakan sapi potong.
Peternakan 5 hewan rata-rata
1. Sapi perah 1 0 0 1 1 0,60
2. Sapi perah 1 0 1 1 1 0,80
3. Sapi potong 0 0 0 0 0 0,00
Catatan: 1 = sero positif
0 = sero negatif
P = Prevalensi = rata-rata keseluruhan = 7/15 = 0,467
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Cara pengambilan contoh: 1. Sampel random sederhana = S2 = P (1 – P)
= P Q
Mean: 7/15 = 0,467S2 = P (1 – P) = 0,467 (1 – 0,467) = 0,249S = standar deviasi = 0,249 = 0,499Se = 0,499/ 15 = 0,129
2. Sampel random stratifikasiMean = 0,467 Mean sapi perah = 7/10 = 0,7S2 (sapi perah) = 0,7 x 0,3 = 0,21Mean sapi potong = 0/5 = 0,0S2 (sapi potong) = 0,0 x 1,0 = 0,0Wsapi perah = 10/15 = 0,667Wsapi potong = 5/15 = 0,333Se = (0,6672 x 0,21/10 + 0,3332 x 0,0/5)1/2 = 0,097
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
3. Sampel kluster, sistematik, atau tahapan ganda
Mean = 7/15 = 0,467(0,467 – 0,60)2 + (0,467 – 0,80)2 + (0,467 – 0,0)2
S2 = ----------------------------------------------------------------
3 – 1= 0,129
Se = (0,129/3)1/2 = 0,207
Kesimpulan :Cara pengambilan sampel dengan Se lebih kecil adalah yang cara pengambilan sampel yang lebih baik
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
BESARAN SAMPEL
PERTIMBANGAN: penggunaan sampel
1. Mendeteksi adanya penyakit pada populasi
2. Estimasi aras penyakit pada populasi
3. Menyidik penyebab penyakit
1. Mendeteksi Penyakita. Diperlukan perkiraan:
1) tingkat keyakinan (konfidensi)
2) prevalensi penyakit bila ada
3) jumlah hewan dalam populasi
b. Rumus:
n = [1 – (1 – a)1/D][N – (D – 1)/2]
n: jumlah sampel
a: tingkat konfidensi
N: jumlah populasi
D: jumlah hewan sakit
contoh
Populasi sapi 1000(N), ada yang sakit 10 (D), Jika kita ingin menguji paling sedikit ada 1 ekor yang + dgn tingkat konfidensi 95 %, berapa sampel (n) yang dibutuhkan ?
n = [1 – (1 – 0,95)1/10][1000 – (10 – 1)/2]
= (1-(1-0,95)0,1) (1000-4.5)
= 0.259 x 995.5 = 258(Konf. 99 % = 0,369 x 995.5 = 367)
D = [1 – (1 – a)1/n][N – (n – 1)/2]
Berapa maksimum hewan sakit jika sampelyang diperksa semuanya negatif
Jika dari Populasi ayam 5000(N), diperksa secara rambang 20 sampel semuanya negatif pulorum, berapa maksimum jumlah yg terkena pulorum ?
D= (1-(1-0.95) 1/20) ( 5000- (20-1)/2) = 1-(1-0.95)0.05) (5000-19/2) = 0.139 x 4990,5 = 694
– Prev 694/5000 : 13.9 %
JIka 200 yang dites : prev mak : 1.5 %
pop 1 % 5% 10% 50%
30 29/30 23/27 19/23 5/7
60 57/60 38/47 23/31 5/7
100 95/99 45/59 25/36 5/7
300 189/235 54/78 28/41 5/7
1000 258/367 56/83 28/42 5/7
10000 294/448 59/90 29/43 5/7
Sampel yang dibutuhkan untuk paling sedikit 1 ekor positif padapemeriksaan (konfidensi 95%/99%)
2. Estimasi Aras Penyakit
a. Diperlukan
1) perkiraan aras penyakit
2) galat/penyimpangan perkiraan tersebut
3) tingkat konfidensi
b. Rumus
P: perkiraan aras
Q: 1 – P
L : Galat yang diinginkan
n = 4PQ/L2 …………… 95%
n = 9PQ/L2 …………… 99%
Bila n>10% populasi
n2= 1/n1+ 1/N
1
Contoh perhitungan:
• Prevalensi = 0,2
• Konfidensi = 95 %
• Galat = 5 %
• n = 4PQ/L2
= 4(0,2)(0,8)/(0,5)(0,5)
= 0,64/0,01 = 64
• Populasi misal 150> 10 %
• N2 = 1/(1/n1 + 1/N)
= 1/(1/64 + 1/150)
=
3. Menyidik Penyebab
a. Diperlukan
1) Estimasi akibat dalam kedua kelompok
yang dibandingkan
2) Tingkat konfidensi
a) galat tipe I
b) galat tipe II
b. Rumus
n =
[Z (2PQ)1/2 - Zß (PeQe + PoQo)1/2]2
(Pe – Po)2
Z = harga z galat tipe I (= 1,96) (untuk galat tipe I 5 %)Zß = harga z galat tipe II(= 0,84) (untuk galat tipe II 20 %)Pe = perkiraan akibat untuk kelompok pertama
Qe = 1 - Pe
Po = perkiraan akibat untuk kelompok kedua
Qo = 1 – Po
P = (Pe + Po)/2
Q = 1 - P
Penyakit dan faktor penyebabKemunculan penyakit populasi tidak semata-mata
faktor etiologi semata-mata
Faktor-faktor (determinan) lingkungan (internal daneksternal) berkontribusi terhadap kejadian penyakit
Ingat Postulat Koch vs Postulat Evans!
Hubungan kejadian penyakit dapat dianalisis secarastatistik dan kekuatan asosiasi dapat diukur
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Ringkasan Tabel 2 x 2Penyakit
(+) (-)Terdedah (+) a b a + bfaktor
Tidak Terde- c d c + ddah faktor (-)
a + c b + d n = a +b+c+d
1. Tingkat penyakit pada populasi (True prevalence) = PenyakitTingkat (D+) = (a + c)/n
2. Tingkat faktor pada populasi = Terdedah (apparent prevalence)Tingkat (F+) = (a + b)/n
3. Tingkat penyakit pada kelompok faktor/terdedahTingkat (D+/F+) = a/(a + b)
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
4. Tingkat penyakit pada kelompok tanpa faktor/tidak terdedah
Tingkat (D+/F-) = c/(c + d)
5. Tingkat faktor/terdedah pada kelompok sakit
Tingkat (F+/D+) = a/(a + c)
6. Tingkat faktor/terdedah pada kelompok tidak sakit
Tingkat (F+/D+) = b/(b + d)
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Fasioliasis
+ - Total
Daerah basah 30 5 35
Daerah kering 7 25 32
Total 37 30 67
1. Tingkat penyakit pada populasi (True prevalence) = penyakitTingkat (D+) = (a + c)/n
= 37/67 = 0,55
2. Tingkat faktor pada populasi = TerdedahTingkat (F+) = (a + b)/n
= 35/67 = 0,52
3. Tingkat penyakit pada kelompok faktor/terdedah Tingkat (D+/F+) = a/(a + b)
= 30/35 = 0,86WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
4. Tingkat penyakit pada kelompok tanpa faktor/tidak terdedah
Tingkat (D+/F-) = c/(c + d)= 7/32 = 0,22
5. Tingkat faktor/terdedah pada kelompok sakitTingkat (F+/D+) = a/(a + c)
= 30/37 = 0,81
6. Tingkat faktor/terdedah pada kelompok tanpa sakit
Tingkat (F+/D-) = b/(b + d)= 5/30 = 0,17
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Pengukuran Asosiasi/Hubungan:
1. Suatu faktor berasosiasi dengan kejadian penyakit, apabila:a. Faktor terdapat lebih sering pada
hewan sakit daripada yang tidakb. tingkat penyakit lebih tinggi pada
kelompok terdedah daripada yang tidak
2. Pengukuran asosiasi statistik: 2
[ | (axd)-(bxc) | - 0,5 n] 2 x n2 = -------------------------------------
(a+b)x(c+d)x(a+c)x(b+d)
2 tabel = 3,84 ( = 0,05, df = 1)WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
3. Pengukuran asosiasi epidemiologik
a. Resiko Relatif (RR)
tingkat (D+/F+) a/(a+b)RR = -------------------- = ---------
tingkat (D+/F-) c/(c+d)
b. Odds Ratio (OR)/Ratio Ganjil (RG)a x d a/b a d
OR/RG = ------ ----- = -- x --b x c c/d b c
4. Effek
- Attributable rate (AR)
- Attributable fraction (AF)
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Attributable Rate (AR) Juga disebut Attributable risk Insidensi penyakit yang terkait dengan pendedahan Tingkat (rate) penyakit yang dalam kelompok
terdedah dukurangi tingkat dalam kelompok takterdedah
Tambahan resiko tambahan/tambahan penyakit yang ada bila terjadi pendedahan pada faktor resiko
Attributable Rate = a/(a+b) – c/(c+d)
AR negatif menunjukkan laju penyakit yang dicegaholeh pendedahan
AR berkisar dari -1 s/d +1
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Attributable Fraction (AF)
Proporsi jumlah sakit yang disebabkan oleh faktorpendedah dalam kelompok terdedah
Attributable Fraction
= {a/(a+b) – c/(c+d)}/{a/(a+b)}
= (RR – 1)/RR
= (OR – 1)/OR (estimasi AF)
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
CONTOH: Fasioliasis
+ - Total
Daerah basah 30 5 35
Daerah kering 7 25 32
Total 37 30 67
[ | (axd)-(bxc) | - 0,5 n] 2 x n [| (30x25) – (5x7) | - 0,5 x 67]2 x 672 = ------------------------------------- = -------------------------------------------------- = 25,03
(a+b)x(c+d)x(a+c)x(b+d) (30+5)x(7+25)x(30+7)x(5+25)
2 tabel = 3,84 ( = 0,05, df = 1)Ho: Tidak ada hubungan kejadian fasioliasis pada daerah basah dan
keringHa: Ada hubungan kejadian fasioliasis pada daerah basah dan
kering
2hitung (25,03) > 2tabel (3,84) Signifikan Ho ditolak atau Ha diterima
Kesimpulan: Ada hubungan kejadian fasioliasis pada daerah basahdan kering
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
30/35RR = ------- = 0,86/0,22 = 3,91
7/32
30 x 25OR = ---------- = 21, 43
5 x 7
AR = 30/35 – 7/32 = 0,86 – 0,22 = 0,64 Interpretasi: 64 % kasus fasioliasis dapat ditimbulkan oleh faktor
daerah basah
AF = (RR-1)/RR= (3,91 – 1)/3,91 = 0,74 = 74 % Interpretasi: Daerah kering mencegah 74 % kasus fasioliasis yang
seharusnya terjadi bila ditempatkan di daerah basah
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Interpretasi:
Risiko (kecepatan) untuk terinfestasi
Fasioliasis pada daerah basah 3,91 lebih besar
daripada daerah kering
Interpretasi :
Kejadian Fasioliasis pada daerah
basah 21,43 x daripada daerah kering
Faktor yang berhubungan dengan penyakit mempunyaitingkat penyakit pada hewan terdedah faktor yang berbedadengan tingkat penyakit yang tidak terdedah faktor
Penyakit Pernafasan
+ -
Bovine respiratory + 140 100
Syncytial virus (BRSV) - 60 100
Tugas saudara mengidentifikasi tingkat signifikansi statistik(asosiasi) dan besarnya kejadian penyakit?
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Latihan (dikerjakan di kelas): Analisis statistik epidemiologik
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
217 83
15 119
VTEC
+ -
Lantai Kotor
Lantai Bersih
VTEC
+ -
209 109
23 92
Air Kotor
Air Bersih
Alat bantu menjaring informasi untuk mendapatkan faktor yang berkaitan dengan Kasus
Dua macam formulir untuk mengumpulkan informasi:
Diisi sendiri oleh responden
Wawancara dengan responden
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Jenis sumber data yang diperoleh melalui formulir:
Data dasar atau data awal, termasuk identitas
Pertanyaan untuk memperoleh informasi
Hasil pemeriksaan
Informasi dari penelitian khusus
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Rancangan daftar pertanyaan Rancang daftar pertanyaan secara terencana
Daftar pertanyaan ditata dengan baik dan jelas, perhatikan latar belakang responden dan pewawancara
Uji lapangan terlebih dahulu daftar pertanyaan
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Aturan membuat daftar pertanyaan
Perlu digunakan formulir tersendiri bagi
pencatatan informasi setiap responden
supaya nalisi menjadi lebih mudah
Semua informasi yang diperlukan harus
ditanyakan secara jelas di dalam formulir
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Aturan membuat daftar pertanyaan
Formulir hasur jelas rancangannya dan
mudah digunakan, setiap bagian perlu
disusun secara berurutan
Formulir harus dirancang dengan baik
dengan baik guna mempermudah
pengolahan dan analisis data
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Pedoman untuk merancang daftar pertanyaan Jangan membuat daftar pertanyaan terlalu panjang
Susun pertanyaan menurut tingkat kesulitannya
Buat kalimat pertanyaan dengan kalimat yang jelasdan sederhana
Pastikan bahwa responden dapat menjawabpertanyaan
Pertanyaan tertutup
Pertanyaan terbuka
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Pengkodean informasi Infomasi/jawaban atas pertanyaan yang disusun
dalam daftar akan mudah dianalisis/diolah dengan melakukan pengkodean
Pengkodean dilakukan dengan memberi angka atau kode untuk informasi tertentu
Misal: nilai 1 untuk jawaban ya
nilai 0 untuk jawaban tidak
Konsisten memberikan kode pada pilihan jawaban yang sama, agar tidak menimbulkan keraguan
Misal: nilai 1 untuk bersih
nilai 2 untuk sedang
nilai 3 untuk kotor
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Uji Coba Kuesioner Untuk mengevaluasi kemampuan kuesioner untuk
menggali informasi yang diharapkan
Uji informal : kepada kolega untuk mengindetifikasi pertanyaan yang kurang tepat, dan atau ambigu dalam draft kuesioner
Uji formal: diujikan pada sekelompok kecil responden (pilot survey), hasil uji tidak digunakan sebagai hasil survei sesungguhnya.
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Validitas dan Realibilitas Kuesioner Penelitian epidemiologi veteriner tidak hanya semata-
mata berkaitan dengan teknis biologik semata tetapi juga aspek sosial
Aspek sosial = mesin/alat uji diagnostik
Validatas dan reliabilitas perlu dipahami untuk mendapatkan informasi yang tepat dan gayut tujuan kajian
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Validitas Ketepatukuran: benar-benar mampu mengukur ciri
atau variable subyek yang dikehendaki
Ketelitian : sensitivitas dan spesifisitas
Unsur:
1. Alat ukur
2. Metode ukur
3. Pengukur
Misal:
• Fraktur tulang paha didagnostik dengan pemeriksaan fisik (valid)
• Pemeriksaan fisik tidak valid untuk mendiagnosis penyebab diabetes
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Reliabilitas Sebuah teknik diagnosis dikatakan reliabel bila
produk uji yang sama/mirip dapat diulang (repeatablity)
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Akurat : reliabel dan valid
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
2
34
56
87
1
Akurasi tinggi=
reliabel dan valid
tinggi
Tidak valid dan
tidak reliabel
Validitas tinggi
dan relialbel
tetapi pada
akurasi yang
rendah
Tidak valid
tetapi reliabel
5. Analisis data dan pelaporan kajian
1. Ringkasan Statistik Menggambarkan kondisi umum populasi dalam
bentuk ringkas. Tipe data kuantitatif: rerata, SD, SE, dll Tipe data kualitatif: Kategoris
2. Analisis Asosiasi Chi squared Odds Ratio Resiko Relative
3. Pemodelan penyakit4. Path Analysis (analisis siagram alir)5. Dll,
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Diskriptif statistik
Distribusi frekuensi
Data jenis unggas dalam suatu populasi
Jenis
unggas
Sampel Jantan Betina
Ayam
Entog
Itik
Burung
Angsa
559
79
108
631
22
59
1
60
631
21
500
78
48
0
1
Tampilkan data di atas agar lebih menarik penyajiannya
No Variabel Identifikasi
1. Penghasilan peternak (INPET) ≤ Rp.500.000 = 77,4% (336/434)
> Rp.500.000 = 22,6% (98/434)
2. Pengalaman beternak sapi (PENGALNAK) Rata-rata = 21,2 tahun
< 20 tahun = 47,7% (207/434)
≥ 20 tahun = 52,3% (227/434)
3. Umur sapi (UMUR) ≤ 2 tahun = 36,6% (159/434)
> 2 tahun = 63,4% (275/434)
4. Jenis kelamin sapi (JEMIN) Jantan = 12,7% (55/434)
Betina = 87,3% (379/434)
5. Status vaksinasi (VAKSIN) Belum = 9,2% (40/434)
Sudah = 90,8% (394/434)
6. Titer (TITER) Protektif (≥200Elisa Unit)= 73,7% (320/434)
Tidak protektif (< 200 Elisa Unit) = 26,3% (114/434)
7. Frekuensi vaksinasi (FREKVAKS) 1 kali = 60,4% (238/394)
2 kali = 39,6% (156/394)
8. Periode pasca vaksinasi (PASVAKS) 0-6 bulan = 34,5% (136/394)
6-12 bulan = 26,4% (104/394)
lebih dari 12 bulan = 39,1% (154/394)
9. Umur sapi pertama kali di vaksin (FIRSTVAKS) 0-6 bulan = 45,9% (181/394)
lebih dari 6 bulan = 54,1% (213/394)
10. Sistem pemeliharaan sapi (SISLIRA) Dilepas tanpa kandang = 5,8% (25/434)
Digembalakan = 53,2% (231/434)
Diikat = 41% (178/434)
Contoh Pelaporan Ringkasan Statistik (Summary statistics)
No VariabelTidak
Protektif Protektif Chi square RG
1 Penghasilan peternak (INPET)
≤ Rp. 500.000,- 89 247 0,04 ns 1,05
> Rp. 500.000,- 25 73
2 Pengalaman beternak sapi (PENGALNAK)
< 20 tahun 57 150 0,33 ns 1,1
≥ 20 tahun 57 170
3 Umur sapi (UMUR)
≤ 2 tahun 73 86 50 ** 4,8
> 2 tahun 41 234
4 Jenis kelamin sapi (JEMIN)
Jantan 28 27 19,75 ** 3,5
Betina 86 293
5 Frekuensi vaksinasi (FREKVAKS)
1 kali 56 182 0,04 ns 0,9
2 kali 38 118
6 Periode pasca vaksinasi (PASVAKS) 3,35 ns
0-6 bulan 36 100 0,78 ns 0,8
6-12 bulan 18 86 3,34 ns 1,7
lebih dari 12 bulan 40 114 0,62 ns 0,8
Contoh Pelaporan Analisis Asosiasi Kekebalan SE dengan Faktor Resiko
Contoh Pelaporan Pemodelan Penyakit
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Logit Pr (Kekebalan protektif SE= 1|x ) = -2,03263 + 1,45601
UMUR + 1,03958 SISLIRA2 + 0,90147 HEVOIR +
0,80138 JEMIN + 0,61015 FREKVAKS + 0,58968
PASVAKS2
Tatalaksana
beternak
Tingkah laku hewan
Kebijakan bibit
Pakan
Deformitas kaki
perolehan
Keadaan
Predisposisi warisan
Ulcer telapak kaki
Disain kandang
Diagram Alir Kejadian Ulcer Telapak Kaki Sapi Perah (David, 1989)
Contoh Pelaporan Analisis Diagram Alir (path analysis)
Prof. Dr. drh. Bambang Sumiarto, S.U., M.Sc.
Dr. drh. Widagdo Sri Nugroho, M.P.
Lab. Epidemiologi
Bag. Kesmavet FKH UGM
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Ekonomi VeterinerEkonomi konvensional
Ekonomi mikro
Mempelajari perilaku produsen dan konsumen scr individual
Menekankan pd asas produksi dan konsumsi barang terkait
Ekonomi makro
Ekonomi secara keseluruhan
Masalah pendapatan nasional, tabungan , investasi dll
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Ekonomi Pembangunan
Cabang ilmu ekonomi yang berkaitan dgn masalah khusus yang dihadapi oleh negera berkembang spt :
Pengendalian harga
Subsidi
Pajak
Penyaluran dana investasi
Memecahkan taraf hidup masyarakat
dll
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Penerapan prinsip ekonomi untuk pengambilan keputusan
Social benefit cost analysis (analisis kurbanan-manfaat) al :
Project apprasial (kajian proyek) Sebelum proyek berjalan (ex-ante analysis)
Setelah proyek berjalan (ex-post analysis)
Project evaluation (evaluasi proyek)
Budgeting (penganggaran) dan akuntansi
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Penerapan ekonomi pada kebijakan pengendalian penyakit dan program keswan
1. Teori ekonomi tentang perilaku produsen dan konsumen
2. Aspek ekonomi dan sistem keswan dengan mengumpulkan informasi yang gayut, penggunaan teori ekonomi untuk menganalisis interaksi antara produsen dan konsumen yi:a. Mengamati - apa yang dihasilkanb. Biaya yang diperlukan dll
3. Mengetahui karakteristik sistem produksi dan interaksi antara produsen dan konsumen
4. Teknik analisis ekonomi untuk menentukan peringkat dan membandingkan program dengan program yang lain
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Walaupun demikian keputusantidak hanyamempertimbangkan ekonomisaja tetapi juga perlu kajianspesialis sperti drh, sarjanapeternakan, ahli sosiologi, ahlimanajemen dll
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Penentuan harga untuk analisis ekonomi
Harga adalah label atau bobotsesuatu yang digunakan dalamekonomi
Ekonomi modern, harga terjadiatas adanya interaksi antarapenawaran (Supply) danpermintaan (demand)
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Elastisitas Penawaran dan Permintaan Elastisitas penawaran (permintaan atau harga)
adalah perubahan kuantitas barang yangdiminta atau yang ditawarkan akibatperubahan harga barang 1 %
Rumus :
Elast. Penawaran=Eh = :% perubahan permintaan barang
% perubahan harga barang
Bila Eh > 1 dikatakan bahwa permintaan elastisBila Eh < 1 dikatakan bahwa permintaan inelastisBila Eh = 1 dikatakan bahwa elastis tungggal (unitary elsticity)
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Elastisitas pendapatan (penghasilan) adalah persentaseperubahan permintaan akan suatu barang yangdiakibatkan oleh kenaikan pendapatan riel konsumen 1 %
Rumus :
Ep = % perubahan permintaan barang
% perubahan pendapatan riel
Ep positif = barang normalEp negatif = barang inferiorEp < 1 = barang kebutuhan pokokEp > 1 = barang mewah
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Permintaan vaksin pada harga yang berbeda
25 50 75 100
Harga
Cakupan vaksinasi %
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Soal dikerjakan di kelas:1. Permintaan daging sapi pada hari biasa di Yogyakarta +
1500 kg (potongan 20 ekor). Pada hari raya Idul Fitriterjadi kenaikan pemotongan menjadi 26 ekor (1950 kg).Harga daging biasanya juga mengalami kenaikan dari Rp35.000,-/kg menjadi Rp 42.500,-/kg. Berapa elastisitasharga daging sapi di Yogyakarta
2. Para jagal di Yogyakarta umumnya membeli sapi hidupdi peternakan rakyat sekitar DIY. Sapi hidup yang dibelikemudian dipotong, setelah dikurangi biaya tenaga,biaya angkutan, bunga pinjaman dll harga pembeliandaging jatuh Rp 27.500,-/kg pada hari biasa dan Rp30.000,/kg pada hari Raya Idul Fitri. Berapa Elastisitaspendapatan jagal sapi di DIY
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
jawaban
No. 1
% perubahan permintaan daging = (1950 – 1500)/1500
= 450/1500 = 0,3
% perubahan harga barang = (42.5000 – 35.000)/35.000
= 0,2143
Eh = 0,3/0,2143 = 1,39
Eh > 1 Permintaan elastis
No. 2
% perubahan permintaan barang = 0,3
% perubahan pendapatan riel = (35.000 – 27.500)
42.500 – `30.000
= 0,6
Ep = 0,3/0,6 = 0,5Ep positif Barang normalEp < 1 kebutuhan pokok
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Harga Faktor ProduksiSelama ini harga dianalisis sebagai harga barang yang
dibeli secara langsung.
Tiga faktor produksi :
Tenaga kerja Tenaga orang (lokal, regional, atau asing) dibayar dgn upah
Tenaga mesin (traktr, alat panen dll) disewa atau dibeli
Lahan, termasuk sumber daya alam
Kapital
Manajemen atau entrepreneurship, mencakup
pengambilan resiko
Pada faktor produksi berlaku juga hukum penawaran dan
permintaan
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Penganggaran Peternakan Perlu pengetahuan epidemiologi dan
pengendalikan penyakitMengidentifikasi dan mengatasi problem penyakit Bagaimana penyakit mempengaruhi kesejahteraan
petani Menghitung biaya yang kurbanan utk mengatasi
masalah penyakit Cara yang mudah adalah dgn mengukur dampak
penyakit terhadap pendapatan petani Menghitung anggaran usahatani (farm budgeting) dgn
menghitung input dan output
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Membandingkan Input dan Output dlmAnggaran (farm budgeting)
Beri nilai/harga rupiah butir input danoutput. Gunakan harga pasarNilai input dan output diperoleh dari survai
lapangan Jika data tidak tersedia, untuk estimasi
digunakan parameter produktivitas (%).Parameter produktivitas menunjukkan
berapa nilai yang diperlukan untuk satu unit input atau output pada satu periode waktutertentu.
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Identifikasi biaya input Membeli ternak Jumlah ternak yang dibeli x harga
Biaya pakan Jumlah ternak x kebutuhan per ekor/hr x harga
Biaya kesehatan Jumlah ternak sakit x kunjungan drh x biaya/kunj.
Biaya milkcan, tali, bahan bakar, listrik, bunga pinjaman dll Biaya tenaga kerja Jumlah ternak X kebutuhan tenaga kerja/ekor x tarip
tenaga kerja Biaya alat, bangunan, kendaraan Depresiasi (penyusutan) nilai. Harga awal – harga akhir/umur teknis
Nilai ternak awal tahun atau siklus Inventarisasi harga berdasarkan umur, jenis kelamin, Harga berbeda beda
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Identifikasi nilai outputOportunity cost: nilai peluang sehubungan
dengan kegunaannya
Jumlah ternak x % produktif x produksi per ekor x harga
Nilai akhir tahun
Inventarisasi ternak pada akhir tahunseperti awal tahun
Komposisi ternak berubah karena, mati, lahir, jual, beli
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
4 katagori yang perlu diperhatikan
1. Additional return/keuntungan tambahan Kenaikan produksi susu/lt/sapi Kenaikan penjualan pedet
2. Foregone return / tidak jadi mendapatkantambahan Kulit/wool domba yang mati Ambing-satu putting mati
3. Extra cost Tambahan biaya karena kontrol program (mis
ekstra pengobatan cacing)4. Cost no longer Incurred
Penyelamatan biaya pengobatan Penyelamatan kerusakan susu
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Keuntungan bersih = tambahan penghasilan pertahun
= (1 + 4) – ( 2 + 3 )Contoh : kontrol mastitis di AustraliaMastitis turun dr 50 % -> 30 %Asumsi untuk 100 ekor sapi1. Additional returns $17152. Foregone returns $15753. Extra cost $ 1914. Cost no longer incurred $1667Keuntungan : (1715+1667) – (1575-191)
= $ 1616 tambahan penghasilan per thn
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Analisis Gross Margin Paling praktis untuk perhitungan kepentinganMencoba untuk menentukan apakah peternak
mendapat keuntungan karena kenaikan/perbaikankesehatan kawanan
Untuk analisis kemungkinan, menggunakanpartial farm budgeting
Gross margin menggambarkan secara relatif unitproduksi (per sapi, per ha)
Metode untuk menghitung keuntungan suatuusaha
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Hipotesis hubungan antara fixed cost dan variable cost
Output
Income
Fixed cost
viariable cost
Total cost
Break evenpoint (BEP)
Rugi
Untung
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Format umum untuk penghitungan Gross Margin
Harga Invetraris ternak awal
Biaya pembelian ternak+ +
Total harga permulaan dan semua biaya
=
1 23 4
Biaya untuk : Pakan, pemeliharaan , pemasaran, pembibitan, kesehatan dll
Harga Invetraris ternak akhir
Penjualan hewan dan produknya
+ + =
5 6 7 8
Penjualan barang barang yang masih bermanfaat (by product)
Total harga akhir tahun dan semua penjualan
Gross margin = keuntungan kotor : 8 - 4
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Benefit/Cost AnalysisLangkah langkah penghitungan analisis B/C
1. Identifikasi alternatif tindakan dan / atau program kontrol
2. Untuk setiap alternatif -> identifikasi dan hitung benefit dan cost sejalan dengan waktu
Prevalensi
Tanpa vaksinasi
Dengan vaksinasi
Waktu
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
3. Setarakan harga benefit dan cost
Compounding : Menghitung nilai sekarang (present) dengan yang akan datang (Future)
•Berapakah nilai uang yang akan datang (FV) jika sekarang ada PV
FV : PV ( 1 + i)n
FV : Future value
PV : Present value
I : interest rate
N : jumlah tahun berlangsung
PV : 1000
Interest rate(i) : 10 %
Berapa nilai 2 tahun akan datang ?
FV = 1000 ( 1 + 0,1)2
= 1000 x 1.21
= 1210
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Discounting: menghitung nilai yang akan datang (future value),dengan nilai sekarang (present value)
( 1 + r)n
FVPV =
Kalau 5 tahun yang akan datang, gaji dosen Rp. 6.000.000, berapa kah gaji dosen sekarang dgn tingkat reduksi/diskonrate (r ): 10 %.
6.jt/1.61051 :3.7256 jt
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
4. Pilih alternatif A atau B
( Rp Netto Present Value : NPV)
NPV (A): TPV benefit A- TPV cost A
NPV (B): TPV benefit B- TPV cost B
NPV positif untung, NPV negatif Rugi
B/C analisis: TPV benefit/ TPV cost
B/C rasio > 1 untung
B/C rasio < 1 rugi
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Contoh perhitungan:Bibit yang digunakan jantan kebiri (bakalan steer).
Berat awal + 350 kg, dengan penambahan berat badan 1,0
– 1,5 kg/hari.
Harga bibit Rp 9.500,00/kg hidup dengan lama
penggemukan adalah 100 hari.
Pakan hijauan 50 kg/hari dengan harga Rp 75,00/kg.
Konsentrat 6 kg/hari dengan harga Rp 525/kg.
Berat akhir = 350 kg + (100 hari x 1,2 kg) = 470 kg dengan
harga jual Rp 10.000,00/kg.
Pupuk yag dihasilkan 100 kg harga Rp. 500/kg
1. Berapa keuntungan kalau dihitung dengan gross margin?
2. Apakah usaha penggemukan tersebut untung atau rugi?
analisis rasio B/C bila bunga bank 10% per tahun
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Biaya (input) Penerimaan (output)
1. Beli bibit 350 kg x Rp 9500,- Rp 3.325.000,-
2. Rumput 50 kg x100 hr x Rp 75,- Rp 375.000,-
3. Konsentrat 6 kgx100 hrxRp525,-Rp 315.000,-
4. Pekerja 100 hr x Rp 1000,- Rp 100.000,-
5. Supervisi 100 hr x Rp 1.500 Rp 150.000,-
6. Sewa kandang 100 hr x Rp 500,- Rp 50,000,-
1. Penjualan 470kgxRp 10.000,-Rp 4700.000,-
2. Pupuk 100 kg x Rp 500,- Rp 50.000,-
Total Rp 4.135.000,- Total Rp 4.750.000,-
Tabel 1. Anggaran usaha penggemukan sapi potong
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
TPV
TPV cost = ----------
(1 + r)n
4.135.000 4.135.000
= -------------------- = -------------- = 4.030.214,42
(1 + 0,10)100/365 1,026
TPV
TPV benefit = ----------
(1 + r)n
4.750.000 4.750.000
= -------------------- = -------------- = 4.629.629,63
(1 + 0,10)100/365 1,026
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
NPV = TPV benefit – TPV cost
= 4.629.629,63 –4.030.214,42 = 599.415,21
Keuntungan usaha penggemukan tersebut = Rp
599.415,21
TPV benefit 4.629.629,63
B/C ratio = ----------------- = ------------------ = 1,15
TPV cost 4.030.214,42
B/C ratio > 1 untung
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Year Discount
factor
Undiscounted
Costs Benefits
Discounted
Costs Benefits
1
2
3
4
0,95a
0,91
0,86
0,82
27. 0
15. 10
10. 20
0 25
25,7b 0,0
13,7 9,1
8,6 17,2
0,0 20,5
Total 52 55 48,0 46,8
a 0,95 = 1/(1 + 5/100)1
b 25,7 = 0,95 x 27
Contoh yang lain, pendekatan cost-benefit untuk suatu
program vaksinasi.
WS Nugroho/Epid S1/untuk FKH UBM
Perhitungan dalam juta (1.000.000) dan
bunga/tahun 5 %.
NPV dari program ini turun $ 46,8 - $ 48,0 = $- 1,2
juta.
B/C ratio adalah 0,975 (46,8/48,0), sedikit di
bawah dari nilai batas minimum = 1.