Download - misc 2011 17.2
Besar Sampel 1
Drs. Zulaela, Dipl. Med. Stats., M.Si.
DECIDING ON THE BEST THERAPY 8
dr. Deddy NW Achadiono, Sp.PD
EPIDEMIOLOGI KLINIK (Introduction & Causation I) 25
Bambang Udji Djoko Rianto, Sp.THT, M.Kes.
ETHICAL CLEARANCE 33
dr. Djauhar Ismail
LAPORAN KASUS (els) 36
dr. Siti Aminah TSE
PUBLIKASI ILMIAH 41
dr. Tri wulandari
RANCANG BANGUN PENELITIAN / DESAIN PENELITIAN 48
M.Bambang Edi S.
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
1
Besar SampelDrs. Zulaela, Dipl. Med. Stats., M.Si.
Temen-temen.. kita akan membahas tentang cara menghitung besar sampel minimum dalam
suatu penelitian. Jadi misal kita akan melakukan penelitian di kota X, nggak mungkin kan kalo
kita pakai semua orang yang ada di kota X? Pasti terkendala dana, waktu, dan tenaga. Jadi kita
bisa hanya mengambil beberapa responden saja atau yang kita sebut dengan sampel. Nah,
berapakah banyak sampel yang harus kita ambil? Disinilah akan kita bahas
Bisa diliat ya bagan di atas, untuk menentukan besar sampel dibagi menjadi 2 kelompok
besar berdasarkan penelitian itu akan bekerja pada berapa sampel?
1. One sample problem pada 1 sampel, 1 kelompok, 1 populasi
2. two sample problem pada 2 sampel, 2 kelompok, 2 populasi.
Masing-masing pembagian tersebut masih dibagi lagi menjadi:
1. Estimasi (pendugaan)
Adalah suatu langkah untuk melakukan pendugaan terhadap parameter populasi yang
belum diketahui, dengan memakai data statistic yang ada di tingkat sampel.
Contoh penelitian yang bekerja menuju ke arah estimasi:
Prevalensi ibu hamil yang menderita anemia di Jogja
Rata-rata pasien yang sembuh dengan obat baru di RS PKU Yogyakarta.
2. Pengujian hipotesis
Adalah suatu langkah pendugaan terhadap nilai parameter yang sudah diketahui, dengan
membandingkan pada data statistic yang ada di tingkat sampel.
Contoh penelitian yang bekerja ke aja uji hipotesis
Prevalensi ibu hamil yang anemia di Jogja >30%
Rata-rata pasien yang sembuh dengan obat baru di RS PKU <5 hari
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
1
Besar SampelDrs. Zulaela, Dipl. Med. Stats., M.Si.
Temen-temen.. kita akan membahas tentang cara menghitung besar sampel minimum dalam
suatu penelitian. Jadi misal kita akan melakukan penelitian di kota X, nggak mungkin kan kalo
kita pakai semua orang yang ada di kota X? Pasti terkendala dana, waktu, dan tenaga. Jadi kita
bisa hanya mengambil beberapa responden saja atau yang kita sebut dengan sampel. Nah,
berapakah banyak sampel yang harus kita ambil? Disinilah akan kita bahas
Bisa diliat ya bagan di atas, untuk menentukan besar sampel dibagi menjadi 2 kelompok
besar berdasarkan penelitian itu akan bekerja pada berapa sampel?
1. One sample problem pada 1 sampel, 1 kelompok, 1 populasi
2. two sample problem pada 2 sampel, 2 kelompok, 2 populasi.
Masing-masing pembagian tersebut masih dibagi lagi menjadi:
1. Estimasi (pendugaan)
Adalah suatu langkah untuk melakukan pendugaan terhadap parameter populasi yang
belum diketahui, dengan memakai data statistic yang ada di tingkat sampel.
Contoh penelitian yang bekerja menuju ke arah estimasi:
Prevalensi ibu hamil yang menderita anemia di Jogja
Rata-rata pasien yang sembuh dengan obat baru di RS PKU Yogyakarta.
2. Pengujian hipotesis
Adalah suatu langkah pendugaan terhadap nilai parameter yang sudah diketahui, dengan
membandingkan pada data statistic yang ada di tingkat sampel.
Contoh penelitian yang bekerja ke aja uji hipotesis
Prevalensi ibu hamil yang anemia di Jogja >30%
Rata-rata pasien yang sembuh dengan obat baru di RS PKU <5 hari
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
1
Besar SampelDrs. Zulaela, Dipl. Med. Stats., M.Si.
Temen-temen.. kita akan membahas tentang cara menghitung besar sampel minimum dalam
suatu penelitian. Jadi misal kita akan melakukan penelitian di kota X, nggak mungkin kan kalo
kita pakai semua orang yang ada di kota X? Pasti terkendala dana, waktu, dan tenaga. Jadi kita
bisa hanya mengambil beberapa responden saja atau yang kita sebut dengan sampel. Nah,
berapakah banyak sampel yang harus kita ambil? Disinilah akan kita bahas
Bisa diliat ya bagan di atas, untuk menentukan besar sampel dibagi menjadi 2 kelompok
besar berdasarkan penelitian itu akan bekerja pada berapa sampel?
1. One sample problem pada 1 sampel, 1 kelompok, 1 populasi
2. two sample problem pada 2 sampel, 2 kelompok, 2 populasi.
Masing-masing pembagian tersebut masih dibagi lagi menjadi:
1. Estimasi (pendugaan)
Adalah suatu langkah untuk melakukan pendugaan terhadap parameter populasi yang
belum diketahui, dengan memakai data statistic yang ada di tingkat sampel.
Contoh penelitian yang bekerja menuju ke arah estimasi:
Prevalensi ibu hamil yang menderita anemia di Jogja
Rata-rata pasien yang sembuh dengan obat baru di RS PKU Yogyakarta.
2. Pengujian hipotesis
Adalah suatu langkah pendugaan terhadap nilai parameter yang sudah diketahui, dengan
membandingkan pada data statistic yang ada di tingkat sampel.
Contoh penelitian yang bekerja ke aja uji hipotesis
Prevalensi ibu hamil yang anemia di Jogja >30%
Rata-rata pasien yang sembuh dengan obat baru di RS PKU <5 hari
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
2
Dari bagan itu, Pak Zul cuma menjelaskan beberapa bagian yang sering digunakan dalam
penelitian kedokteran:
1. One sample problem yang estimation
Maksudnya adalah kita hanya menggunakan 1 kelompok tanpa ada perbandingan.
Misalnya: prevalensi kejadian ibu hamil dengan anemia di kabupaten Bantul.
a. Population proportion/ presentase/ prevalensi dapat menggunakan rumus 1
b. Population mean dapat menggunakan rumus 2
2. Two sample problem yang hipotesis testing.
Disini misal kita akan membandingkan apakah obat baru lebih efektif daripada obat
standard? Kan nanti bakal ada 2 kelompok, yaitu kelompok obat baru dan kelompok
obat standar. Nah disini terlebih dulu kita harus memahami definisi operasional dari
efektif, atau lebih gampangnya apa sih indicator efektif itu?
a. Two proportions kalo efektif tidaknya dengan skala nominal (sembuh/ tidak
sembuh). Obat baru dikatakan efektif bila presentase pasien yang sembuh lebih
banyak dari obat standar. Maka menghitungbesar sampel nya dapat menggunakan
Rumus 3
b. Two means kalo efektif/tidak nya obat dilihat dari kecepatan sembuhnya dengan
skala rasio. Dalam hal ini kita membandingkan rata-rata kecepatan sembuh masing2
obat. Kita dapat menggunakan Rumus 4
SAMPLE SIZE
1) RUMUS 1
Rumus besar sampel untuk estimasi proporsi
Rumus 1a
Rumus 1b
Rumus 1c
Keterangan:
n = ukuran sampel minimum yang akan didunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang aka
diteliti
N = ukuran populasi, contoh: pada penelitian prevalensi ibu hamil yang menderita anemia
di Jogja N nya adalah Ibu hamil di Jogja
p = presentase/ proporsi/ prevalensi, didapatkan dari penelitian terdahulu. Contoh :
prevalensi ibu hamil di Jogja
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
2
Dari bagan itu, Pak Zul cuma menjelaskan beberapa bagian yang sering digunakan dalam
penelitian kedokteran:
1. One sample problem yang estimation
Maksudnya adalah kita hanya menggunakan 1 kelompok tanpa ada perbandingan.
Misalnya: prevalensi kejadian ibu hamil dengan anemia di kabupaten Bantul.
a. Population proportion/ presentase/ prevalensi dapat menggunakan rumus 1
b. Population mean dapat menggunakan rumus 2
2. Two sample problem yang hipotesis testing.
Disini misal kita akan membandingkan apakah obat baru lebih efektif daripada obat
standard? Kan nanti bakal ada 2 kelompok, yaitu kelompok obat baru dan kelompok
obat standar. Nah disini terlebih dulu kita harus memahami definisi operasional dari
efektif, atau lebih gampangnya apa sih indicator efektif itu?
a. Two proportions kalo efektif tidaknya dengan skala nominal (sembuh/ tidak
sembuh). Obat baru dikatakan efektif bila presentase pasien yang sembuh lebih
banyak dari obat standar. Maka menghitungbesar sampel nya dapat menggunakan
Rumus 3
b. Two means kalo efektif/tidak nya obat dilihat dari kecepatan sembuhnya dengan
skala rasio. Dalam hal ini kita membandingkan rata-rata kecepatan sembuh masing2
obat. Kita dapat menggunakan Rumus 4
SAMPLE SIZE
1) RUMUS 1
Rumus besar sampel untuk estimasi proporsi
Rumus 1a
Rumus 1b
Rumus 1c
Keterangan:
n = ukuran sampel minimum yang akan didunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang aka
diteliti
N = ukuran populasi, contoh: pada penelitian prevalensi ibu hamil yang menderita anemia
di Jogja N nya adalah Ibu hamil di Jogja
p = presentase/ proporsi/ prevalensi, didapatkan dari penelitian terdahulu. Contoh :
prevalensi ibu hamil di Jogja
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
2
Dari bagan itu, Pak Zul cuma menjelaskan beberapa bagian yang sering digunakan dalam
penelitian kedokteran:
1. One sample problem yang estimation
Maksudnya adalah kita hanya menggunakan 1 kelompok tanpa ada perbandingan.
Misalnya: prevalensi kejadian ibu hamil dengan anemia di kabupaten Bantul.
a. Population proportion/ presentase/ prevalensi dapat menggunakan rumus 1
b. Population mean dapat menggunakan rumus 2
2. Two sample problem yang hipotesis testing.
Disini misal kita akan membandingkan apakah obat baru lebih efektif daripada obat
standard? Kan nanti bakal ada 2 kelompok, yaitu kelompok obat baru dan kelompok
obat standar. Nah disini terlebih dulu kita harus memahami definisi operasional dari
efektif, atau lebih gampangnya apa sih indicator efektif itu?
a. Two proportions kalo efektif tidaknya dengan skala nominal (sembuh/ tidak
sembuh). Obat baru dikatakan efektif bila presentase pasien yang sembuh lebih
banyak dari obat standar. Maka menghitungbesar sampel nya dapat menggunakan
Rumus 3
b. Two means kalo efektif/tidak nya obat dilihat dari kecepatan sembuhnya dengan
skala rasio. Dalam hal ini kita membandingkan rata-rata kecepatan sembuh masing2
obat. Kita dapat menggunakan Rumus 4
SAMPLE SIZE
1) RUMUS 1
Rumus besar sampel untuk estimasi proporsi
Rumus 1a
Rumus 1b
Rumus 1c
Keterangan:
n = ukuran sampel minimum yang akan didunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang aka
diteliti
N = ukuran populasi, contoh: pada penelitian prevalensi ibu hamil yang menderita anemia
di Jogja N nya adalah Ibu hamil di Jogja
p = presentase/ proporsi/ prevalensi, didapatkan dari penelitian terdahulu. Contoh :
prevalensi ibu hamil di Jogja
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
3
Z a/2 = tingkat keyakinan peneliti, dan angkanya disesuaikan pada tabel normal standar. Nilai
tingkat keyakinan ini subjektif menurut keyakinan peneliti. Namun baiknya adalah >95%.
Misalnya:
C (confidensi)/ tingkat keyakinan = 95% nilai Z a/2 = 1,96
90% nilai Z a/2 = 1,65
D = sampling error (kesalahan dalam pengambilan sampel), umumnya 5% tapi boleh
ditoleransi sampai 10%. Semakin kecil sampling error, semakin bagus penelitiannya tapi
ukuran sampel makin besar.
Notes:
Apabila kita mengetahui N , p , Z a/2 dan d maka gunakanlah rumus 1a
Kalau tidak mengetahui Ukuran Populasi (N) gunakan rumus 1b
Kalau selain nggak tau N juga nggak tau prevalensi (p) gunakanlah rumus 1c
Dari rumus-rums tersebut bisa diketahui bahwa besar sampel dipengaruhi oleh:
1. Sampling error (d) = makin kecil sampling error penelitian makin bagus tapi
sampel (n) makin besar. Misalnya: sampling error biassanya 5% menjadi 1% maka d
pun akan mengecil, akibatnya n menjadi lebih besar.
2. Tingkat keyakinan (Z a/2) = makin tinggi tingkat keyakinan penelitian makin
bagus tapi sampel (n) makin besar.
3. Ukuran populasi (N) = makin besar ukuran populasi (N) makin besar sampel (n)
4. Prevalensi (p) = makin jauh prevalensi dai 50% sampel makin kecil. Maksudnya
begini, lihatlah rumus 1b. Kalau Z a/2/d diketahui adalah 100, coba deh masukin angka
1-100% pada huruf p . Ternyata hasil n yang tertinggi adalah bila p nya adalah
50%. Dan apabila mendekati 50% hasil n lebih besar daripada yang jauh dari n .
Contohnya: kita masukin 50%
n = 100 x 50% (1-50%)
n = 100 x 0,5 (1-0,5)
n = 100x 0,25 = 25
kalau dimasukin 80% n = 100 x 80% (1-80%)
n = 100 x 0,8 x 0,2 = 16
kalau dimasukin 40% n = 100 x 40% (1-40%)
n = 100 x 0,4 x 0,6 = 24
udah mudeng kan? Jadi hasil maksimalnya adalah pada P= 50%. Dan yang mendeketi
50% (contoh: 40%) akan lebih besar nilainya daripada yang lebih jauh (contoh:
80%).
2) RUMUS 2
Rumus Besar Sampel Untuk Estimasi Mean
Rumus 2a
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
3
Z a/2 = tingkat keyakinan peneliti, dan angkanya disesuaikan pada tabel normal standar. Nilai
tingkat keyakinan ini subjektif menurut keyakinan peneliti. Namun baiknya adalah >95%.
Misalnya:
C (confidensi)/ tingkat keyakinan = 95% nilai Z a/2 = 1,96
90% nilai Z a/2 = 1,65
D = sampling error (kesalahan dalam pengambilan sampel), umumnya 5% tapi boleh
ditoleransi sampai 10%. Semakin kecil sampling error, semakin bagus penelitiannya tapi
ukuran sampel makin besar.
Notes:
Apabila kita mengetahui N , p , Z a/2 dan d maka gunakanlah rumus 1a
Kalau tidak mengetahui Ukuran Populasi (N) gunakan rumus 1b
Kalau selain nggak tau N juga nggak tau prevalensi (p) gunakanlah rumus 1c
Dari rumus-rums tersebut bisa diketahui bahwa besar sampel dipengaruhi oleh:
1. Sampling error (d) = makin kecil sampling error penelitian makin bagus tapi
sampel (n) makin besar. Misalnya: sampling error biassanya 5% menjadi 1% maka d
pun akan mengecil, akibatnya n menjadi lebih besar.
2. Tingkat keyakinan (Z a/2) = makin tinggi tingkat keyakinan penelitian makin
bagus tapi sampel (n) makin besar.
3. Ukuran populasi (N) = makin besar ukuran populasi (N) makin besar sampel (n)
4. Prevalensi (p) = makin jauh prevalensi dai 50% sampel makin kecil. Maksudnya
begini, lihatlah rumus 1b. Kalau Z a/2/d diketahui adalah 100, coba deh masukin angka
1-100% pada huruf p . Ternyata hasil n yang tertinggi adalah bila p nya adalah
50%. Dan apabila mendekati 50% hasil n lebih besar daripada yang jauh dari n .
Contohnya: kita masukin 50%
n = 100 x 50% (1-50%)
n = 100 x 0,5 (1-0,5)
n = 100x 0,25 = 25
kalau dimasukin 80% n = 100 x 80% (1-80%)
n = 100 x 0,8 x 0,2 = 16
kalau dimasukin 40% n = 100 x 40% (1-40%)
n = 100 x 0,4 x 0,6 = 24
udah mudeng kan? Jadi hasil maksimalnya adalah pada P= 50%. Dan yang mendeketi
50% (contoh: 40%) akan lebih besar nilainya daripada yang lebih jauh (contoh:
80%).
2) RUMUS 2
Rumus Besar Sampel Untuk Estimasi Mean
Rumus 2a
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
3
Z a/2 = tingkat keyakinan peneliti, dan angkanya disesuaikan pada tabel normal standar. Nilai
tingkat keyakinan ini subjektif menurut keyakinan peneliti. Namun baiknya adalah >95%.
Misalnya:
C (confidensi)/ tingkat keyakinan = 95% nilai Z a/2 = 1,96
90% nilai Z a/2 = 1,65
D = sampling error (kesalahan dalam pengambilan sampel), umumnya 5% tapi boleh
ditoleransi sampai 10%. Semakin kecil sampling error, semakin bagus penelitiannya tapi
ukuran sampel makin besar.
Notes:
Apabila kita mengetahui N , p , Z a/2 dan d maka gunakanlah rumus 1a
Kalau tidak mengetahui Ukuran Populasi (N) gunakan rumus 1b
Kalau selain nggak tau N juga nggak tau prevalensi (p) gunakanlah rumus 1c
Dari rumus-rums tersebut bisa diketahui bahwa besar sampel dipengaruhi oleh:
1. Sampling error (d) = makin kecil sampling error penelitian makin bagus tapi
sampel (n) makin besar. Misalnya: sampling error biassanya 5% menjadi 1% maka d
pun akan mengecil, akibatnya n menjadi lebih besar.
2. Tingkat keyakinan (Z a/2) = makin tinggi tingkat keyakinan penelitian makin
bagus tapi sampel (n) makin besar.
3. Ukuran populasi (N) = makin besar ukuran populasi (N) makin besar sampel (n)
4. Prevalensi (p) = makin jauh prevalensi dai 50% sampel makin kecil. Maksudnya
begini, lihatlah rumus 1b. Kalau Z a/2/d diketahui adalah 100, coba deh masukin angka
1-100% pada huruf p . Ternyata hasil n yang tertinggi adalah bila p nya adalah
50%. Dan apabila mendekati 50% hasil n lebih besar daripada yang jauh dari n .
Contohnya: kita masukin 50%
n = 100 x 50% (1-50%)
n = 100 x 0,5 (1-0,5)
n = 100x 0,25 = 25
kalau dimasukin 80% n = 100 x 80% (1-80%)
n = 100 x 0,8 x 0,2 = 16
kalau dimasukin 40% n = 100 x 40% (1-40%)
n = 100 x 0,4 x 0,6 = 24
udah mudeng kan? Jadi hasil maksimalnya adalah pada P= 50%. Dan yang mendeketi
50% (contoh: 40%) akan lebih besar nilainya daripada yang lebih jauh (contoh:
80%).
2) RUMUS 2
Rumus Besar Sampel Untuk Estimasi Mean
Rumus 2a
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
4
Rumus 2b
(note : rumus 2 dilewatkan oleh Pak Zul, karena kalah penting dibanding rumus 3 dan 4)
3) RUMUS 3
Rumus Besar Sampel Untuk Uji Hipotesis Dua Proporsi
Keterangan:
n = ukuran sampel yang akan digunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang akan diteliti,
n1= ukuran sampel untuk sampel 1, n2= ukuran sampel untuk sampel 2.
P1 = persentase / proporsi pada sampel 1. Misalnya: pada penelitian untuk mengetahui
apakah obat baru lebih efektif dibandingkan obat standar, p1 adalah presentase pada
pasien yang sembuh dengan obat standar
P2 = persentase pada sampel 2. Misalnya: p2 adalah persentase pasien yang sembuh dengan
obat baru
(note: P1&P2 didapat dari penelitian sebelumnya/ penelitian pendahuluan. Pada contoh nggak
masalah bila P1 untuk obat standar ataupun obat baru, begitu pula P2.)
p (p bar) = rata-rata p =(p1+p2)/2
Z a/2 = tingkat keyakinan, baiknya adalah >95%.
Z = nilai yang diperoleh dari tabel normal standar yang bersesuaian dengan yang telah
ditentukan. Maksimum 20%
Bila =20% dengan tabel didapat set Z = 0,84
Bila =10% set Z =1,28
4) RUMUS 4
Rumus Besar Sampel Untuk Uji Hipotesis Dua Mean
Rumus 4 digunakan untuk membandingkan rata-rata 2 kelompok/sampel.
Keterangan:
n = ukuran sampel yang akan digunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang akan diteliti,
n1= ukuran sampel untuk sampel 1, n2= ukuran sampel untuk sampel 2.
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
4
Rumus 2b
(note : rumus 2 dilewatkan oleh Pak Zul, karena kalah penting dibanding rumus 3 dan 4)
3) RUMUS 3
Rumus Besar Sampel Untuk Uji Hipotesis Dua Proporsi
Keterangan:
n = ukuran sampel yang akan digunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang akan diteliti,
n1= ukuran sampel untuk sampel 1, n2= ukuran sampel untuk sampel 2.
P1 = persentase / proporsi pada sampel 1. Misalnya: pada penelitian untuk mengetahui
apakah obat baru lebih efektif dibandingkan obat standar, p1 adalah presentase pada
pasien yang sembuh dengan obat standar
P2 = persentase pada sampel 2. Misalnya: p2 adalah persentase pasien yang sembuh dengan
obat baru
(note: P1&P2 didapat dari penelitian sebelumnya/ penelitian pendahuluan. Pada contoh nggak
masalah bila P1 untuk obat standar ataupun obat baru, begitu pula P2.)
p (p bar) = rata-rata p =(p1+p2)/2
Z a/2 = tingkat keyakinan, baiknya adalah >95%.
Z = nilai yang diperoleh dari tabel normal standar yang bersesuaian dengan yang telah
ditentukan. Maksimum 20%
Bila =20% dengan tabel didapat set Z = 0,84
Bila =10% set Z =1,28
4) RUMUS 4
Rumus Besar Sampel Untuk Uji Hipotesis Dua Mean
Rumus 4 digunakan untuk membandingkan rata-rata 2 kelompok/sampel.
Keterangan:
n = ukuran sampel yang akan digunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang akan diteliti,
n1= ukuran sampel untuk sampel 1, n2= ukuran sampel untuk sampel 2.
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
4
Rumus 2b
(note : rumus 2 dilewatkan oleh Pak Zul, karena kalah penting dibanding rumus 3 dan 4)
3) RUMUS 3
Rumus Besar Sampel Untuk Uji Hipotesis Dua Proporsi
Keterangan:
n = ukuran sampel yang akan digunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang akan diteliti,
n1= ukuran sampel untuk sampel 1, n2= ukuran sampel untuk sampel 2.
P1 = persentase / proporsi pada sampel 1. Misalnya: pada penelitian untuk mengetahui
apakah obat baru lebih efektif dibandingkan obat standar, p1 adalah presentase pada
pasien yang sembuh dengan obat standar
P2 = persentase pada sampel 2. Misalnya: p2 adalah persentase pasien yang sembuh dengan
obat baru
(note: P1&P2 didapat dari penelitian sebelumnya/ penelitian pendahuluan. Pada contoh nggak
masalah bila P1 untuk obat standar ataupun obat baru, begitu pula P2.)
p (p bar) = rata-rata p =(p1+p2)/2
Z a/2 = tingkat keyakinan, baiknya adalah >95%.
Z = nilai yang diperoleh dari tabel normal standar yang bersesuaian dengan yang telah
ditentukan. Maksimum 20%
Bila =20% dengan tabel didapat set Z = 0,84
Bila =10% set Z =1,28
4) RUMUS 4
Rumus Besar Sampel Untuk Uji Hipotesis Dua Mean
Rumus 4 digunakan untuk membandingkan rata-rata 2 kelompok/sampel.
Keterangan:
n = ukuran sampel yang akan digunakan, atau banyaknya jumlah subyek yang akan diteliti,
n1= ukuran sampel untuk sampel 1, n2= ukuran sampel untuk sampel 2.
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
5
1= rata-rata sampel 1. Misalnya: pada penelitian untuk mengetahui apakah obat baru
lebih efektif dibanding obat standar, 1 rata-rata waktu sembuh pasien yang
menggunakan obat standar
2= rata-rata sampel 2. Misalnya: 2 rata-rata waktu sembuh pasien yang menggunakan
obat baru.
1 & 1 didapat dari penelitian=-penelitian sebelumnya.2 (dibaca sigma kuadrat) = variansi populasi = (S1
2 + S22)/2
S= standar deviasi
S12 = variansi waktu sembuh pasien yang mendapat obat standar
S22 = variansi waktu sembuh pasien yang mendapat obat baru
S12 & S2
2 didapat dari hasil penelitian-penelitian sebelumnya.
CONTOH:
Contoh 1
Suatu dinas kesehatan ingin melakukan pendugaan terhadap prevalensi tuberkulosis pada
anak-anak di bawah 5 tahun di daerahnya. Berapa anak yang harus dimasukkan dalam
sampel, sehingga angka prevalensi dapat diduga dalam jarak 5% di atas dan di bawah
prevalensi yang sesungguhnya dengan tingkat keyakinan 95%?
Jawab:
Pada kasus ini yang diketahui adalah tingkat keyakinan = 95% set Z a/2 = 1,96, dalam
jarak 5% di atas dan di bawah prevalensi yang sesungguhnya bisa disebut ½ lebar
interval atau d 5%=0,05.
Yang tidak diketahui disini adalah N dan p , jadi rumus apakah yang akan digunakan? Yap
benar..RUMUS 1C
N = (1,96)2
4x (0,05)2
= 384,16
Maka bear sampel minimal yang dibutuhkan 385 anak. Jika kita menambahkan besar sampel
misal menjadi 400 anak, maka penelitian akan semakin baik.
Contoh 2
Misalkan diperkirakan bahwa angka karies pada anak sekolah di suatu kabupaten adalah
800 per 1000 dan di kabupaten lain adalah 600 per 1000. Berapa murid yang harus diambil
dari tiap kabupaten untuk menentukan apakah perbedaan ini bermakna pada tingkat
kemaknaan 5%, jika kita menginginkan untuk mendapatkan 80% kemungkinan untuk
mendeteksi perbedaan jika perbedaan ini nyata?
Jawab:
Pada kasus ini bekerja pada 2 kelompok (two sample problem), maka kemungkinan kita
akan menggunakan rumus 3 atau 4.
P1 = 800/1000= 80%
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
5
1= rata-rata sampel 1. Misalnya: pada penelitian untuk mengetahui apakah obat baru
lebih efektif dibanding obat standar, 1 rata-rata waktu sembuh pasien yang
menggunakan obat standar
2= rata-rata sampel 2. Misalnya: 2 rata-rata waktu sembuh pasien yang menggunakan
obat baru.
1 & 1 didapat dari penelitian=-penelitian sebelumnya.2 (dibaca sigma kuadrat) = variansi populasi = (S1
2 + S22)/2
S= standar deviasi
S12 = variansi waktu sembuh pasien yang mendapat obat standar
S22 = variansi waktu sembuh pasien yang mendapat obat baru
S12 & S2
2 didapat dari hasil penelitian-penelitian sebelumnya.
CONTOH:
Contoh 1
Suatu dinas kesehatan ingin melakukan pendugaan terhadap prevalensi tuberkulosis pada
anak-anak di bawah 5 tahun di daerahnya. Berapa anak yang harus dimasukkan dalam
sampel, sehingga angka prevalensi dapat diduga dalam jarak 5% di atas dan di bawah
prevalensi yang sesungguhnya dengan tingkat keyakinan 95%?
Jawab:
Pada kasus ini yang diketahui adalah tingkat keyakinan = 95% set Z a/2 = 1,96, dalam
jarak 5% di atas dan di bawah prevalensi yang sesungguhnya bisa disebut ½ lebar
interval atau d 5%=0,05.
Yang tidak diketahui disini adalah N dan p , jadi rumus apakah yang akan digunakan? Yap
benar..RUMUS 1C
N = (1,96)2
4x (0,05)2
= 384,16
Maka bear sampel minimal yang dibutuhkan 385 anak. Jika kita menambahkan besar sampel
misal menjadi 400 anak, maka penelitian akan semakin baik.
Contoh 2
Misalkan diperkirakan bahwa angka karies pada anak sekolah di suatu kabupaten adalah
800 per 1000 dan di kabupaten lain adalah 600 per 1000. Berapa murid yang harus diambil
dari tiap kabupaten untuk menentukan apakah perbedaan ini bermakna pada tingkat
kemaknaan 5%, jika kita menginginkan untuk mendapatkan 80% kemungkinan untuk
mendeteksi perbedaan jika perbedaan ini nyata?
Jawab:
Pada kasus ini bekerja pada 2 kelompok (two sample problem), maka kemungkinan kita
akan menggunakan rumus 3 atau 4.
P1 = 800/1000= 80%
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
5
1= rata-rata sampel 1. Misalnya: pada penelitian untuk mengetahui apakah obat baru
lebih efektif dibanding obat standar, 1 rata-rata waktu sembuh pasien yang
menggunakan obat standar
2= rata-rata sampel 2. Misalnya: 2 rata-rata waktu sembuh pasien yang menggunakan
obat baru.
1 & 1 didapat dari penelitian=-penelitian sebelumnya.2 (dibaca sigma kuadrat) = variansi populasi = (S1
2 + S22)/2
S= standar deviasi
S12 = variansi waktu sembuh pasien yang mendapat obat standar
S22 = variansi waktu sembuh pasien yang mendapat obat baru
S12 & S2
2 didapat dari hasil penelitian-penelitian sebelumnya.
CONTOH:
Contoh 1
Suatu dinas kesehatan ingin melakukan pendugaan terhadap prevalensi tuberkulosis pada
anak-anak di bawah 5 tahun di daerahnya. Berapa anak yang harus dimasukkan dalam
sampel, sehingga angka prevalensi dapat diduga dalam jarak 5% di atas dan di bawah
prevalensi yang sesungguhnya dengan tingkat keyakinan 95%?
Jawab:
Pada kasus ini yang diketahui adalah tingkat keyakinan = 95% set Z a/2 = 1,96, dalam
jarak 5% di atas dan di bawah prevalensi yang sesungguhnya bisa disebut ½ lebar
interval atau d 5%=0,05.
Yang tidak diketahui disini adalah N dan p , jadi rumus apakah yang akan digunakan? Yap
benar..RUMUS 1C
N = (1,96)2
4x (0,05)2
= 384,16
Maka bear sampel minimal yang dibutuhkan 385 anak. Jika kita menambahkan besar sampel
misal menjadi 400 anak, maka penelitian akan semakin baik.
Contoh 2
Misalkan diperkirakan bahwa angka karies pada anak sekolah di suatu kabupaten adalah
800 per 1000 dan di kabupaten lain adalah 600 per 1000. Berapa murid yang harus diambil
dari tiap kabupaten untuk menentukan apakah perbedaan ini bermakna pada tingkat
kemaknaan 5%, jika kita menginginkan untuk mendapatkan 80% kemungkinan untuk
mendeteksi perbedaan jika perbedaan ini nyata?
Jawab:
Pada kasus ini bekerja pada 2 kelompok (two sample problem), maka kemungkinan kita
akan menggunakan rumus 3 atau 4.
P1 = 800/1000= 80%
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
6
P2= 600/1000 = 60%
p = (80%+60%)/2= 70% = 0.7
tingkat kemaknaan ( ) = 5% Z a/2= 1- = 95%.
Set Z a/2 = 1,96
Power= 80%
(1- ) = 20% set Z = 0,84
Lalu rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 3
Dihitung sendiri ya, tinggal masukin angkanya doing kok. Setelah dihitung, misalkan
hasilnya 82 orang. Maka masing-masing kelompok ( anak sekolah 1 dan anak sekolah 2)
jumlah minimum sampel yang dibutuhkan 82 orang. Bila kita mengambil sampel tiap
kelompok lebih dari besar sampel minimum, misal 100 orang, maka penelitian akan lebih
baik.
Contoh 3
Misalkan suatu penelitian sedang dirancang untuk mengukur pengaruh penurunan garam
dalam diit terhadap tekanan darah sistolik. Dari penelitian pendahuluan diketahui bahwa
deviasi standar tekanan darah sistolik dalam suatu masyarakat dengan diit garam tinggi
adalah 12 mmHg, sedangkan dimasyarakat dengan diit garam rendah adalah 10,3 mmHg.
Jika alpha 5% dan betha 10%, berapa besar sampel dari masing-masing kelompok
masyarakat yang harus dipilih, jika menginginkan agar mampu mendeteksi perbedaan
tekanan darah antara kedua kelompok masyarakat sebesar 2 mmHg?.
Jawab:
Pada kasus ini terdapat 2 kelompok sampel, masyarakat dengan diit garam tinggi (1) dan
masyarakat dengan diit garam rendah (2)
S1= 12 dan S2= 10,3 dari sini bisa didapat 2 = (S12 + S22)/2
= 5% Z a/2 = 1,96
= 10% set Z = 1,28
Perbedaan tekanan darah antara kedua kelompok masyarakat sebesar 2 mmhg 1- 2 = 2
Lalu rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 4
Contoh 4
Dalam sebuah survai pendahuluan, seorang ahli epidemiologi membandingkan sebuah
sampel yang terdiri dari 50 subjek dewasa yang menderita suatu penyakit neurologik
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
6
P2= 600/1000 = 60%
p = (80%+60%)/2= 70% = 0.7
tingkat kemaknaan ( ) = 5% Z a/2= 1- = 95%.
Set Z a/2 = 1,96
Power= 80%
(1- ) = 20% set Z = 0,84
Lalu rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 3
Dihitung sendiri ya, tinggal masukin angkanya doing kok. Setelah dihitung, misalkan
hasilnya 82 orang. Maka masing-masing kelompok ( anak sekolah 1 dan anak sekolah 2)
jumlah minimum sampel yang dibutuhkan 82 orang. Bila kita mengambil sampel tiap
kelompok lebih dari besar sampel minimum, misal 100 orang, maka penelitian akan lebih
baik.
Contoh 3
Misalkan suatu penelitian sedang dirancang untuk mengukur pengaruh penurunan garam
dalam diit terhadap tekanan darah sistolik. Dari penelitian pendahuluan diketahui bahwa
deviasi standar tekanan darah sistolik dalam suatu masyarakat dengan diit garam tinggi
adalah 12 mmHg, sedangkan dimasyarakat dengan diit garam rendah adalah 10,3 mmHg.
Jika alpha 5% dan betha 10%, berapa besar sampel dari masing-masing kelompok
masyarakat yang harus dipilih, jika menginginkan agar mampu mendeteksi perbedaan
tekanan darah antara kedua kelompok masyarakat sebesar 2 mmHg?.
Jawab:
Pada kasus ini terdapat 2 kelompok sampel, masyarakat dengan diit garam tinggi (1) dan
masyarakat dengan diit garam rendah (2)
S1= 12 dan S2= 10,3 dari sini bisa didapat 2 = (S12 + S22)/2
= 5% Z a/2 = 1,96
= 10% set Z = 1,28
Perbedaan tekanan darah antara kedua kelompok masyarakat sebesar 2 mmhg 1- 2 = 2
Lalu rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 4
Contoh 4
Dalam sebuah survai pendahuluan, seorang ahli epidemiologi membandingkan sebuah
sampel yang terdiri dari 50 subjek dewasa yang menderita suatu penyakit neurologik
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
6
P2= 600/1000 = 60%
p = (80%+60%)/2= 70% = 0.7
tingkat kemaknaan ( ) = 5% Z a/2= 1- = 95%.
Set Z a/2 = 1,96
Power= 80%
(1- ) = 20% set Z = 0,84
Lalu rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 3
Dihitung sendiri ya, tinggal masukin angkanya doing kok. Setelah dihitung, misalkan
hasilnya 82 orang. Maka masing-masing kelompok ( anak sekolah 1 dan anak sekolah 2)
jumlah minimum sampel yang dibutuhkan 82 orang. Bila kita mengambil sampel tiap
kelompok lebih dari besar sampel minimum, misal 100 orang, maka penelitian akan lebih
baik.
Contoh 3
Misalkan suatu penelitian sedang dirancang untuk mengukur pengaruh penurunan garam
dalam diit terhadap tekanan darah sistolik. Dari penelitian pendahuluan diketahui bahwa
deviasi standar tekanan darah sistolik dalam suatu masyarakat dengan diit garam tinggi
adalah 12 mmHg, sedangkan dimasyarakat dengan diit garam rendah adalah 10,3 mmHg.
Jika alpha 5% dan betha 10%, berapa besar sampel dari masing-masing kelompok
masyarakat yang harus dipilih, jika menginginkan agar mampu mendeteksi perbedaan
tekanan darah antara kedua kelompok masyarakat sebesar 2 mmHg?.
Jawab:
Pada kasus ini terdapat 2 kelompok sampel, masyarakat dengan diit garam tinggi (1) dan
masyarakat dengan diit garam rendah (2)
S1= 12 dan S2= 10,3 dari sini bisa didapat 2 = (S12 + S22)/2
= 5% Z a/2 = 1,96
= 10% set Z = 1,28
Perbedaan tekanan darah antara kedua kelompok masyarakat sebesar 2 mmhg 1- 2 = 2
Lalu rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 4
Contoh 4
Dalam sebuah survai pendahuluan, seorang ahli epidemiologi membandingkan sebuah
sampel yang terdiri dari 50 subjek dewasa yang menderita suatu penyakit neurologik
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
7
dengan sebuah sampel lainnya yang terdiri dari 50 subjek sebagai pembanding yang tidak
mengalami penyakit tersebut. 30 orang diantara mereka yang menderita penyakit tersebut
dan 25 dari subjek pembanding terlibat dalam industri yang menggunakan sejenis bahan
kimia. Dengan menganggap bahwa proporsi mereka yang bekerja di industri ini di populasi
sama dengan yang telah diteliti pada survai pendahuluan, berapa banyak subjek tambahan
yang perlu diteliti dalam tiap grup untuk mendapatkan 90% kepercayaan untuk mendeteksi
perbedaan yang sesungguhnya antara kedua kelompok jika hipotesisnya diuji pada tingkat
kemaknaan 5%?.
Jawab:
Dalam kasus ini terdapat 2 sampel, yaitu: sampel yang menderita penyakit neurologic dan
sampel yang tidak menderita.
P1 = 30/50 x 100% = 60%
P2 = 25/50 x 100% = 50%
= (60%+50%)/2 = 55% =0,55
Tingkat kemaknaan ( ) = 5% set Z a/2 = 1,96
Power = 90% power =(1- ) = 10% Z = 1,28
Rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 3
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
7
dengan sebuah sampel lainnya yang terdiri dari 50 subjek sebagai pembanding yang tidak
mengalami penyakit tersebut. 30 orang diantara mereka yang menderita penyakit tersebut
dan 25 dari subjek pembanding terlibat dalam industri yang menggunakan sejenis bahan
kimia. Dengan menganggap bahwa proporsi mereka yang bekerja di industri ini di populasi
sama dengan yang telah diteliti pada survai pendahuluan, berapa banyak subjek tambahan
yang perlu diteliti dalam tiap grup untuk mendapatkan 90% kepercayaan untuk mendeteksi
perbedaan yang sesungguhnya antara kedua kelompok jika hipotesisnya diuji pada tingkat
kemaknaan 5%?.
Jawab:
Dalam kasus ini terdapat 2 sampel, yaitu: sampel yang menderita penyakit neurologic dan
sampel yang tidak menderita.
P1 = 30/50 x 100% = 60%
P2 = 25/50 x 100% = 50%
= (60%+50%)/2 = 55% =0,55
Tingkat kemaknaan ( ) = 5% set Z a/2 = 1,96
Power = 90% power =(1- ) = 10% Z = 1,28
Rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 3
BESAR SAMPEL
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
7
dengan sebuah sampel lainnya yang terdiri dari 50 subjek sebagai pembanding yang tidak
mengalami penyakit tersebut. 30 orang diantara mereka yang menderita penyakit tersebut
dan 25 dari subjek pembanding terlibat dalam industri yang menggunakan sejenis bahan
kimia. Dengan menganggap bahwa proporsi mereka yang bekerja di industri ini di populasi
sama dengan yang telah diteliti pada survai pendahuluan, berapa banyak subjek tambahan
yang perlu diteliti dalam tiap grup untuk mendapatkan 90% kepercayaan untuk mendeteksi
perbedaan yang sesungguhnya antara kedua kelompok jika hipotesisnya diuji pada tingkat
kemaknaan 5%?.
Jawab:
Dalam kasus ini terdapat 2 sampel, yaitu: sampel yang menderita penyakit neurologic dan
sampel yang tidak menderita.
P1 = 30/50 x 100% = 60%
P2 = 25/50 x 100% = 50%
= (60%+50%)/2 = 55% =0,55
Tingkat kemaknaan ( ) = 5% set Z a/2 = 1,96
Power = 90% power =(1- ) = 10% Z = 1,28
Rumus apa yang kita gunakan? RUMUS 3
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
8
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Oleh : dr. Deddy NW Achadiono, Sp.PD
�����������������
������� �� ��� ���� �����
A. Tujuan
�� ���������������� �
�� ������ ��������
�� ���������� �� ��
B. Menentukan Tujuan Perlakuan yang Paling Baik
1. Cure
�������� ����
2. Mencegah Kekambuhan
�������� � �����
3. Meminimalkan kerusakan struktural dan fungsional
�������� �����
4. Mencegah komplikasi selanjutnya
�������� ���� ��
5. Meringankan penderitaan saat ini
Ganti hormon tersebut, konseling untuk dukungan emosional
6. Memberikan jaminan
Transmit prognosis yang benar benar menguntungkan
7. Membiarkan mati dengan kenyamanan dan bermartabat
C. 3 Elemen Penyakit
1. Penyakit atau organ yang sakit : Anatomi, Biokimia, Fisiologi dan Psikologi
2. Penyakit : Tanda, Gejala dan Perilaku
3. Keadaan Penyulit: Sosial, psikoloi dan ekonomi.
D. Memilih Terapi Khusus
Tiga cara memilih terapi :
1. On the basis of your own uncontrolled clinical experience induction
(Pemilihan terapi berdasarkan pengalaman sendiri tanpa kontrol, dari dokter
yang bersangkutan)
2. On the basis of prospective analysis of formal RCT deduction
(Pemilihan terapi berdasar pada analisis data dengan menggunakan sistem RCT
Randomize Controlled Trial)
3. On the basis of recommendation teachers, colleagues abdication/ seduction
(Pemilihan terapi berdasarkan pertimbangan atau rekomendasi dosen/senior
atau kolega)
Dari ketiga cara pemilihan terapi diatas yang paling baik untuk dipilih adalah
menggunakan sistem RCT.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
8
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Oleh : dr. Deddy NW Achadiono, Sp.PD
Assalamualaikum..
Bismillah berdoa dulu teman2, mari mulai belajar..
A. Tujuan
1. Mengidentifikasi tujuan utama pengobatan
2. Memilih pengobatan khusus
3. Menentukan target pengobatan
B. Menentukan Tujuan Perlakuan yang Paling Baik
1. Cure
Contohnya membunuh mikroba atau mengambil (operasi) tumor.
2. Mencegah Kekambuhan
Contohnya profilaksis antibiotik
3. Meminimalkan kerusakan struktural dan fungsional
Contohnya rekonstruksi, merehabilitasi
4. Mencegah komplikasi selanjutnya
Contohnya aspirin pada stroke, diuretik pada HT tanpa gejala
5. Meringankan penderitaan saat ini
Ganti hormon tersebut, konseling untuk dukungan emosional
6. Memberikan jaminan
Transmit prognosis yang benar benar menguntungkan
7. Membiarkan mati dengan kenyamanan dan bermartabat
C. 3 Elemen Penyakit
1. Penyakit atau organ yang sakit : Anatomi, Biokimia, Fisiologi dan Psikologi
2. Penyakit : Tanda, Gejala dan Perilaku
3. Keadaan Penyulit: Sosial, psikoloi dan ekonomi.
D. Memilih Terapi Khusus
Tiga cara memilih terapi :
1. On the basis of your own uncontrolled clinical experience induction
(Pemilihan terapi berdasarkan pengalaman sendiri tanpa kontrol, dari dokter
yang bersangkutan)
2. On the basis of prospective analysis of formal RCT deduction
(Pemilihan terapi berdasar pada analisis data dengan menggunakan sistem RCT
Randomize Controlled Trial)
3. On the basis of recommendation teachers, colleagues abdication/ seduction
(Pemilihan terapi berdasarkan pertimbangan atau rekomendasi dosen/senior
atau kolega)
Dari ketiga cara pemilihan terapi diatas yang paling baik untuk dipilih adalah
menggunakan sistem RCT.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
8
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Oleh : dr. Deddy NW Achadiono, Sp.PD
Assalamualaikum..
Bismillah berdoa dulu teman2, mari mulai belajar..
A. Tujuan
1. Mengidentifikasi tujuan utama pengobatan
2. Memilih pengobatan khusus
3. Menentukan target pengobatan
B. Menentukan Tujuan Perlakuan yang Paling Baik
1. Cure
Contohnya membunuh mikroba atau mengambil (operasi) tumor.
2. Mencegah Kekambuhan
Contohnya profilaksis antibiotik
3. Meminimalkan kerusakan struktural dan fungsional
Contohnya rekonstruksi, merehabilitasi
4. Mencegah komplikasi selanjutnya
Contohnya aspirin pada stroke, diuretik pada HT tanpa gejala
5. Meringankan penderitaan saat ini
Ganti hormon tersebut, konseling untuk dukungan emosional
6. Memberikan jaminan
Transmit prognosis yang benar benar menguntungkan
7. Membiarkan mati dengan kenyamanan dan bermartabat
C. 3 Elemen Penyakit
1. Penyakit atau organ yang sakit : Anatomi, Biokimia, Fisiologi dan Psikologi
2. Penyakit : Tanda, Gejala dan Perilaku
3. Keadaan Penyulit: Sosial, psikoloi dan ekonomi.
D. Memilih Terapi Khusus
Tiga cara memilih terapi :
1. On the basis of your own uncontrolled clinical experience induction
(Pemilihan terapi berdasarkan pengalaman sendiri tanpa kontrol, dari dokter
yang bersangkutan)
2. On the basis of prospective analysis of formal RCT deduction
(Pemilihan terapi berdasar pada analisis data dengan menggunakan sistem RCT
Randomize Controlled Trial)
3. On the basis of recommendation teachers, colleagues abdication/ seduction
(Pemilihan terapi berdasarkan pertimbangan atau rekomendasi dosen/senior
atau kolega)
Dari ketiga cara pemilihan terapi diatas yang paling baik untuk dipilih adalah
menggunakan sistem RCT.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
9
E. 6 Panduan Penilaian Artikel Terapi
1. Was the assignment of patients to treatments really randomized? (Apakah
penetapan pasien untuk diberi perlakukan dilakukan dengan
randomisasi?)
�� ��� !" #!$!%&
#�'� �%("�)& "
�� *�� %�$+"�, '
- -&.!/�.�/!
.!/0�$.�1
- 2&%� .&'�"
1!1&%&, �/
2. Were all clinically relevant outcome reported? (Apakah semua hasil klinis
(outcome) yang relevan dilaporkan?
3&)�%$ � 0($.(, �
4��!% '&�.�) �'�%�
"(/($!/ 5&$6�/" 1
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
9
E. 6 Panduan Penilaian Artikel Terapi
1. Was the assignment of patients to treatments really randomized? (Apakah
penetapan pasien untuk diberi perlakukan dilakukan dengan
randomisasi?)
&.&�$ 5)!.&�# #�)&!$7 ,�/�) 1!1&%&"& #/(
"!%(1#(" .!/�#& �.�� "($./(%�
'�%�1 1!1��0� �/.&"!% �.�� 8�/$�% .!/�#& �
)!�/0, .!%�)�/& �/.&"!% �#�"�, '�%
#!$++�$��$ )&).!1 9:4 �.�� .&'�"�
'&.!1�"�$ #!$++�$��$ )&).!1 9:4; 1�"
/.&"!% �$+ 1!1��. #!$!%&.&�$ )��!<)#!/&1
2. Were all clinically relevant outcome reported? (Apakah semua hasil klinis
(outcome) yang relevan dilaporkan?
�!/&"�. =
�, ,�)&% �8& "%&$&) #!1�!/&�$ 0%(6&�/�. #�'�
1&(0�/'7 )!0�/� 9:4� *&��>�, &$& ?!/)& 2�,
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
9
E. 6 Panduan Penilaian Artikel Terapi
1. Was the assignment of patients to treatments really randomized? (Apakah
penetapan pasien untuk diberi perlakukan dilakukan dengan
randomisasi?)
(���&%&.�) �$+ )�1�
�&.� =
�1 �/.&"!% .!/)!��.
"� "%&$&)& '&�$8�/"�$
1!$.�%
2. Were all clinically relevant outcome reported? (Apakah semua hasil klinis
(outcome) yang relevan dilaporkan?
#!$ �"&. 8�$.�$+
,�)� @$'($!)&� =
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
10
Interpretasi hasil penelitian diatas :
a. ABCDBEFGH IJK
b. LHMGEN CFKNGE
OJGIBDK P QRST
- LHMGEN CFKN
QRU V WGEF X
- LHMGEN CFK
YBWGHZNGH
c. [BJ\GEGH PK\]
JBDF^ ]FHZZF W kesimpulan
bahwa terapi clofibrat lebih banyak kerugiannya.
3. Were the study patients recognizably similar to your own? (Apakah studi
menyerupai lokasi anda bekerja atau tidak)
G_ Y\D`BN OBHBJF
aB^FHZZG NJFHFa
D_ Y\D`BN OBHBJF]
I_ [GJG\ aBC\G b
OBWKCGH ]BEGO
4. Were both clinical and statistical significance considered? (Apakah
kemaknaan statistik maupun klinis dipertimbangkan atau dilaporkan?)
G_ [BCGNHGGH NJ
]BEGOF KDG] ]BE
D_ [BCGNHGGH a]
c DBHGE DBECG
NJFHFa_
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
10
Interpretasi hasil penelitian diatas :
KMFDEG] GNGH CBH\E\HNGH NKJBa]BEKJ aBDBaG
EW DGFN MG]GJ WGH HKH MG]GJ CBH\E\H JBD
XRd WGH XReT SRfg_ LHF CGNa\WH`G JF^G] T
NGEW HKH MG]GJ T OJGIBDK DGHWFHZ IJKMFDEG] h
XRd CGNGH`G aBWFNF] CBH\E\H_
NGEW MG]GJ WGH HKH MG]GJ T OJGIBDK DGHWFHZ
H XRe V SRf CGNG WFaBD\] b\ZG aBWFNF] CBH\E
]IKCBg aBIGEG NBaBJ\E\^GH OGWG ]K]GJ NBC
GEF OGWG OJGIBDK P iRdTQRdg aB^FHZZG WGOG] kesimpulan
bahwa terapi clofibrat lebih banyak kerugiannya.
3. Were the study patients recognizably similar to your own? (Apakah studi
menyerupai lokasi anda bekerja atau tidak)
]FGH ^GE\a WFNB]G^\F aBIGEG WBCKZEGMF aKa
aF WGOG] CBCDGHWFHZNG WBHZGH aF]\GaF ]BC
]FGH ^GE\a CFEFO WBHZGH ]BCOG] DBNBEbG NJF
GjGDGH WFG]Ga `GR DBEG]F GE]FNBJ ]BEaBD\] D
OF_
4. Were both clinical and statistical significance considered? (Apakah
kemaknaan statistik maupun klinis dipertimbangkan atau dilaporkan?)
NJFHFa DBE^\D\HZGH WBHZGH aBDBEGOG CGH
E]BH]\_
]G]Fa]FN DBE^\D\HZGH WBHZGH ^GaFJ NBaFCO\
GNHG aBIGEG a]G]Fa]FN ]GHOG CBCOBEF]CD
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
10
Interpretasi hasil penelitian diatas :
GE fk_
DF^ aBWFNF] WGEF OGWG
h XRd T QRU_ YBWGHZNGH
Z IJKMFDEG] h SRf T XRe_
E\H_
CG]FGH ]BEGOF IJKMFDEG]
WFGCDFJ kesimpulan
bahwa terapi clofibrat lebih banyak kerugiannya.
3. Were the study patients recognizably similar to your own? (Apakah studi
menyerupai lokasi anda bekerja atau tidak)
aFGJ WGH aBIGEG NJFHFaR
COG] DBNBEbG_
FHFaF_
DFaG WFZ\HGNGH \H]\N
4. Were both clinical and statistical significance considered? (Apakah
kemaknaan statistik maupun klinis dipertimbangkan atau dilaporkan?)
HMGG] NJFHFa ]BE^GWGO
\JGH OBHBJF]FGH DBHGE
DGHZNGH NBOBH]FHZGH
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
11
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
11
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
11
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
12
lmnonp nqrn stq gambar diatas? :D baiklah kita
sederhanakan saja dengan contoh dibawah ini.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
12
Apakah anda bingung dengan gambar gambar diatas? :D baiklah kita
sederhanakan saja dengan contoh dibawah ini.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
12
Apakah anda bingung dengan gambar gambar diatas? :D baiklah kita
sederhanakan saja dengan contoh dibawah ini.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
13
a. uvwxyzxxz y{
b. |x}v{ ~ �x�x�
�x��v� ���xz �
c. �v�xz�yxz y�
�vz�xz ��� �
d. ��{x ���� ���
e. |x}v{ ~ �x���
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
13
y{�z�� �x�x� ��{��x� �x�x ��� x�x� ���
� ��{��x� }x��x �v�x�� �x������{ �x�x� wvz
�v}v�x� ��� ��}xz��z� ~�~ �vz�xz ��� �v}v
�w�{�yx�� �xz�x yv���xyxz �x��v� ���xz
�v}v�x� ���
�wvz�z��yxz }v�wxyzx �v�x�x y{�z���
����{ �x�x� wvz���zyxz y�w�{�yx�� �v}v�x
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
13
z���zyxz y�w�{�yx��
v�x� ���
���� ��x}z��z� ���
x� ���� �xz ����
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
14
5. Is the therapeutic maneuver feasible in your practice? (Apakah tindakan
terapi yang dilakukan dapat dilakukan ditempat anda bekerja atau tidak ?)
������� ¡ �¢£¢£
�¤ ¥��¦�£§�¨ ©��
ª¤ ¥��¦�£§�¨ ©��
«¤ ¥��¦�£§�¨ ©��
�¤ ¥�¨�¦¬ ¬ ©��§
� �§ ®¯°±²³´µvensi.
6. Were all the patients who entered the study accounted for at its
conclusion? (Apakah semua subyek penelitian diperhitungkan dalam
kesimpulan?)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
14
5. Is the therapeutic maneuver feasible in your practice? (Apakah tindakan
terapi yang dilakukan dapat dilakukan ditempat anda bekerja atau tidak ?)
£ ¶
�§ �¬·�¦�£�¨ ��¨¸�¨ �����¬¨«¬ �¸�� ����
�§ �§¨¹� �� ¬ ª¬¢¦¢¸¬ ��¨ £¦¬¨¬¤
�§ ����¬� ��¨ ���� �¬ ��¬º� ��¨���¬ �¤
���� º�¨·�¦�£�¨ ª�¸�¬º�¨� «��� º�¨¸
co-intervensi.
6. Were all the patients who entered the study accounted for at its
conclusion? (Apakah semua subyek penelitian diperhitungkan dalam
kesimpulan?)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
14
5. Is the therapeutic maneuver feasible in your practice? (Apakah tindakan
terapi yang dilakukan dapat dilakukan ditempat anda bekerja atau tidak ?)
� �¬���¦¬£�¬¤
¸©¬¨���¬ £¢¨ �º¬¨�¬
co-intervensi.
6. Were all the patients who entered the study accounted for at its
conclusion? (Apakah semua subyek penelitian diperhitungkan dalam
kesimpulan?)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
15
»¼ ½¾¿À»Á» »ÃÄ
žÆÇ¿ÈÇŠȾÃÆ
À¼ É»À¾Æ Ê Ë»ÃÌ Â» zed clinical trial) jumlah
kasus sebesar 151 penderita dengan rincian : pembedahan versus
medikamentosa ( 79 dioperasi vs 72 medikamentosa ) setelah dihitung
terdapat penurunan reduction in risk sebesar 27 % (p=0,02), tetapi
c. Setelah diteliti jumlah kasus sebesar 167, dan ada 16 kasus meninggal
karena stroke atau meninggal waktu masuk sehingga bila dihitung
penurunan reduction in risk hanya 16 % (p=0.09) berarti tidak bermakna.
F. Menentukan Apakah Suatu Artikel Penting atau tidak
1. Contoh 1 . Reduced Re-operation
Tujuan Penelitian ini adalah adanya penurunan kasus re-operation (operasi
kembali) pada pasien dengan Hemiarthroplasty dan Internal Fixation.
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 =
5,2%
EER
Internal Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
CER
Seperti yang sudah kita ketahui dalam tutorial ada yang disebut CER (Control
Event Rate Kejadian pada kontrol) dan EER (Experimental Event Rate
Kejadian pada Perlakuan)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
15
a. Pembaca harus jeli mencatat berapa subyek penelitian yang termasuk
kelompok perlakuan (terapi) atau kelompok kontrol.
b. Tabel 3 dari hasil penelitian uji klinis acak( randomized clinical trial) jumlah
kasus sebesar 151 penderita dengan rincian : pembedahan versus
medikamentosa ( 79 dioperasi vs 72 medikamentosa ) setelah dihitung
terdapat penurunan reduction in risk sebesar 27 % (p=0,02), tetapi
c. Setelah diteliti jumlah kasus sebesar 167, dan ada 16 kasus meninggal
karena stroke atau meninggal waktu masuk sehingga bila dihitung
penurunan reduction in risk hanya 16 % (p=0.09) berarti tidak bermakna.
F. Menentukan Apakah Suatu Artikel Penting atau tidak
1. Contoh 1 . Reduced Re-operation
Tujuan Penelitian ini adalah adanya penurunan kasus re-operation (operasi
kembali) pada pasien dengan Hemiarthroplasty dan Internal Fixation.
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 =
5,2%
EER
Internal Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
CER
Seperti yang sudah kita ketahui dalam tutorial ada yang disebut CER (Control
Event Rate Kejadian pada kontrol) dan EER (Experimental Event Rate
Kejadian pada Perlakuan)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
15
a. Pembaca harus jeli mencatat berapa subyek penelitian yang termasuk
kelompok perlakuan (terapi) atau kelompok kontrol.
b. Tabel 3 dari hasil penelitian uji klinis acak( randomized clinical trial) jumlah
kasus sebesar 151 penderita dengan rincian : pembedahan versus
medikamentosa ( 79 dioperasi vs 72 medikamentosa ) setelah dihitung
terdapat penurunan reduction in risk sebesar 27 % (p=0,02), tetapi
c. Setelah diteliti jumlah kasus sebesar 167, dan ada 16 kasus meninggal
karena stroke atau meninggal waktu masuk sehingga bila dihitung
penurunan reduction in risk hanya 16 % (p=0.09) berarti tidak bermakna.
F. Menentukan Apakah Suatu Artikel Penting atau tidak
1. Contoh 1 . Reduced Re-operation
Tujuan Penelitian ini adalah adanya penurunan kasus re-operation (operasi
kembali) pada pasien dengan Hemiarthroplasty dan Internal Fixation.
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 =
5,2%
EER
Internal Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
CER
Seperti yang sudah kita ketahui dalam tutorial ada yang disebut CER (Control
Event Rate Kejadian pada kontrol) dan EER (Experimental Event Rate
Kejadian pada Perlakuan)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
16
ÍÎÏÐÑ ÒÓÔÐ ÕÐÖÓ ÔÐ×
ÐØ ÙÚÛÐÔÓÜÚ ÙÓÑÒÝ
×Ø ÙÚÛÐÔÓÜÚ ÙÓÑÒ Ù
ÞØ ß×ÑàÛÎÔÚ ÙÓÑÒ
ÕØ áÎâ×ÚÖ áÚÚÕÚ
ãÓÑâÓÛÛÐäå âÐÖÓ ÒÓÔ
a. Measures of Treatment Effect (menghitung Efek dari Terapi)
- RR = Relative Risk or Risk Ratio =
/(
/(
cc
aa
- æÐÕÓå ÒÐÛÐÎ
çÚâÓÐÖÔäÖàèÛÐÑÔé
êëÔÚÖëÐÛ Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
12 / (12 +217) = 12/229 = 5,2%
90 / (90 + 136) = 90/226 = 39,8%
RR = 5,2 / 39,8 = 0,13
Berarti Relative Risk (RR) pada kasus ini adalah sebesar 0,13
- Ketentuannya menyebutkan jika RR < 1 maka terapi berhubungan
dengan penurunan resiko dan digunakan pada kasus yang berhubungan
dengan ìí . Sedangkan jika RR > 1 maka terapi lebih
berhubungan dengan peningkatan resiko dan digunakan pada kasus yang
berhubungan dengan efek samping. (RR < 1 tx is associated with
îïðíïñòïî risk, as is the usually the case for a primary endpoint. RR>1
means tx is associated with risk, as is usually the case for a side
effect.)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
16
Tugas kita dari tabel diatas adalah mencari:
a. Relative Risk?
b. Relative Risk Reduction (RRR)?
c. Absolute Risk Reduction (ARR)?
d. Number Needed to Threat (NNT)?
Bismillah, mari kita analisa :
a. Measures of Treatment Effect (menghitung Efek dari Terapi)
RR = Relative Risk or Risk Ratio =
)
)
d
b
Jadi, kalau ini diaplikasikan ke soal tadi :
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk misal
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 =
5,2%
Internal Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
12 / (12 +217) = 12/229 = 5,2%
90 / (90 + 136) = 90/226 = 39,8%
RR = 5,2 / 39,8 = 0,13
Berarti Relative Risk (RR) pada kasus ini adalah sebesar 0,13
Ketentuannya menyebutkan jika RR < 1 maka terapi berhubungan
dengan penurunan resiko dan digunakan pada kasus yang berhubungan
dengan íóôñíõ ïöîì÷óöøò. Sedangkan jika RR > 1 maka terapi lebih
berhubungan dengan peningkatan resiko dan digunakan pada kasus yang
berhubungan dengan efek samping. (RR < 1 tx is associated with
risk, as is the usually the case for a primary endpoint. RR>1
means tx is associated with óöðíïñòïî risk, as is usually the case for a side
effect.)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
16
Tugas kita dari tabel diatas adalah mencari:
a. Relative Risk?
b. Relative Risk Reduction (RRR)?
c. Absolute Risk Reduction (ARR)?
d. Number Needed to Threat (NNT)?
Bismillah, mari kita analisa :
a. Measures of Treatment Effect (menghitung Efek dari Terapi)
RR = Relative Risk or Risk Ratio =
Jadi, kalau ini diaplikasikan ke soal tadi :
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk misal
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 =
5,2%
Internal Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
12 / (12 +217) = 12/229 = 5,2%
90 / (90 + 136) = 90/226 = 39,8%
RR = 5,2 / 39,8 = 0,13
Berarti Relative Risk (RR) pada kasus ini adalah sebesar 0,13
Ketentuannya menyebutkan jika RR < 1 maka terapi berhubungan
dengan penurunan resiko dan digunakan pada kasus yang berhubungan
dengan . Sedangkan jika RR > 1 maka terapi lebih
berhubungan dengan peningkatan resiko dan digunakan pada kasus yang
berhubungan dengan efek samping. (RR < 1 tx is associated with
risk, as is the usually the case for a primary endpoint. RR>1
means tx is associated with risk, as is usually the case for a side
effect.)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
17
b. Relative Risk Reduction (RRR)
ùùù ú û RR
Jadi, pada kasus ini tadi RR = 0,13 maka RRR = 1 0,13 = 0,87
c. Absolute Risk Reduction (ARR)
ARR = Absolute Risk Reduction = c/(c+d) - a/(a+b) atau kalau dimodul
tutorial (CER EER)
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 =
5,2%
EER
Internal Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
CER
Seperti tadi kita aplikasikan lagi :
ARR = 90 / (90 + 136) 12 / (12 + 217)
= 90/226 12/229
= 39,8% 5,2 % (gampangnya CER EER)
= 34,6%
Jadi ARR = 34,6% (bertahanlah dengan angka2 teman2 haha)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
17
b. Relative Risk Reduction (RRR)
RRR = 1 RR
Jadi, pada kasus ini tadi RR = 0,13 maka RRR = 1 0,13 = 0,87
c. Absolute Risk Reduction (ARR)
ARR = Absolute Risk Reduction = c/(c+d) - a/(a+b) atau kalau dimodul
tutorial (CER EER)
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 =
5,2%
EER
Internal Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
CER
Seperti tadi kita aplikasikan lagi :
ARR = 90 / (90 + 136) 12 / (12 + 217)
= 90/226 12/229
= 39,8% 5,2 % (gampangnya CER EER)
= 34,6%
Jadi ARR = 34,6% (bertahanlah dengan angka2 teman2 haha)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
17
b. Relative Risk Reduction (RRR)
RRR = 1 RR
Jadi, pada kasus ini tadi RR = 0,13 maka RRR = 1 0,13 = 0,87
c. Absolute Risk Reduction (ARR)
ARR = Absolute Risk Reduction = c/(c+d) - a/(a+b) atau kalau dimodul
tutorial (CER EER)
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 =
5,2%
EER
Internal Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
CER
Seperti tadi kita aplikasikan lagi :
ARR = 90 / (90 + 136) 12 / (12 + 217)
= 90/226 12/229
= 39,8% 5,2 % (gampangnya CER EER)
= 34,6%
Jadi ARR = 34,6% (bertahanlah dengan angka2 teman2 haha)
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
18
d. Number Needed to Threat (NNT) (to prevent 1 bad outcome)
NNT = 1/ARR
= 1 / 34,6%
= 0,03%
= 3
Kesimpulan :
üýþ
ÿ�ý����ÿ�
�ÿ� üýþ
ÿ�ý����ÿ�
���� ü��
�ý������ÿ����� �� ��� ��� ������ �
����
��ü
���ý��� Fixation 90 136 226 90/226 =
39,8%
CER
- Relative Risk (RR) : 5,2% / 39,8% = 0,13
- Relative Risk Reduction (RRR) : 1 RR = 1 0,13 = 0,87
- Absolute Risk Reduction (ARR) : 39,8% - 5,2% = 34,6%
- Number Needed to Threat (NNT) : 1 / ARR = 1 / 34,6% = 0,03% = 3
(normal NNT <= 10) kalau > 10 berarti artikel tidak penting.
- (Need to treat 3 patients with hemirarthoplasty instead of internal
fixation to prevent one patient requiring re-operation.)
2. NNT Practice
a. In patients < 30 years old with first-time acute anterior shoulder dislocation,
prompt arthroscopic surgery (vs. standard conservative therapy) reduces the
2-year re-dislocation rate by almost 33% in absolute terms (from about 50%
to about 17%).*
b. How many first-time dislocation patients do we need to treat with
arthroscopy to prevent one having re-dislocation at 2 years? intinya nih
pertanyaan minta kita cari NNT, editor sudah bold, italic, dan underline :D
c. Lalu, dari keterangan diatas, (sepengetahuan editor) diketahui ARR
(Absolute Risk Reduction) sebesar 30%.
Maka NNT = 1/ARR
= 1/30%
= 3,3
(1/(30/100)) jadi nih nanti persennya hilang atau boleh
temen2 hitungnya (1/30)x100 =3,3 (persennya hilang)
d. Jadi kita membutuhkan 3 orang dengan first-time dislocation yang di terapi
dengan arthroscopy, untuk mencegah 1 orang mengalami re-dislocation
dalam 2 tahun (mudeng kan ya?) intinya kita butuh menerapi 3 orang untuh
mencegah 1 orang tidak re-dislocation. Kalo nanti ada yang ga jelas boleh
langsung hubungi editor :))
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
19
3. Problem with the Relative Risk
�� ��� �!�"#$� #%& '(() * �!�"#$� #%& �+,-"#*. '((( / 01(() �%%*-#�"�+ 2#"�
� " ��"3�." #% *4 3#.#3�! ,%� 2#"�*," &.*2#.5 "�� 6�%�!#.� !�$�! *4 #%&�
6� ��� (( #% .*" -*37!�"�!8 ,%�!�%% 2#"�*," "�� 6�%�!#.� #%&� 94 ((/0: "�� "; #%
,%�!�%% �5� +!�%% *4 "�� 6�%�!#.� #%&� 94 (( << 0: "��. "�� " ��"3�." #%
6�.�4#-#�!; if RR >> 1, the treatment is harmful. Also, if you already know the
baseline risk in your own population, the RR may be all you need.
c. Dari poin a dan b intinya data berupa RR saja dalam kasus tidak berguna apa
apa kecuali ada baseline dari RR nya, baseline itu kaya patokan atau
standar normal gitu. Kalau RR = 1 artinya terapi tidak berguna. RR<<1 maka
pengobatan berguna. RR>>1 maka pengobatan berbahaya.
d. The selective estrogen receptor modulator raloxifene (Evista®) at a dose of
60 mg /d for 3 years reduces vertebral fracture risk by 33% in women with
osteoporosis. How many women with osteoporosis do we need to treat with
raloxifene to prevent a vertebral fracture?
- Sama kaya tadi ini RRR = 33% = 0,33
- Nah? Kan bingung ini datanya tidak cukup untuk kita menentukan NNT
(ingatkan editor tadi bilang kita butuh baseline) karena untuk
menentukan NNT yang kita butuhkan adalah ARR, sedangkan data yang
diketahui hanya RRR. Oleh karena itu coba bandingkan dengan kasus d.
e. The selective estrogen receptor modulator raloxifene (Evista®) at a dose of
60 mg /d for 3 years reduces vertebral fracture risk by 33% in women
with osteoporosis. Baseline 3-year risk of vertebral fracture = 10%. How
many women with osteoporosis do we need to treat with raloxifene to
prevent a vertebral fracture?
- Nah, kan, kalo soalnya gini jadi bisa dikerjakan.
RRR = 0.33
ARR = 0.1 x 0.33 = 0.033
Ket : 0,1 dari 10% tadi.
NNT = 1/0.033 = 30
Need to treat 30 osteoporotic women with raloxifene for 3 years to
prevent a vertebral fracture. Jadi, kita butuh menerapi 30 orang wanita
osteoporosis dengan raloxifene, untuk mencegah satu orang terkena
frakur vertebral.
4. Contoh lagi Effect of Flu Vaccination on All-Cause Mortality During the
Flu Season
The study population included almost 300,000 subjects at least 65 years old, of
whom about 58% were vaccinated. Among vaccinated and unvaccinated
subjects, 1.2% and 2.0% respectively died during the flu season. Pooled
computerized data from 3 large managed care organizations. No Flu Shot? How
about Tamiflu?
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
20
Flu Prophylaxis?
Pt is a 14-year-old girl with fever, myalgias, cough and sore throat X 1 day.
Should you rx prophylactic Tamiflu® for the pt s grandparents (in their 70s)
who live in the same household and didn t get the flu shot this year?
Prophylactic Oseltamivir: Index Case Flu+*
5. Number Needed To Harm
- Not an apt term for number needed to treat to cause one bad outcome.
- Would prefer NNTc ( Number Needed to Treat to cause ) vs. NNTp
( Number Needed to Treat to prevent ), but NNH is well established.
- Lihat contoh dibawah ini
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
20
Flu Prophylaxis?
Pt is a 14-year-old girl with fever, myalgias, cough and sore throat X 1 day.
Should you rx prophylactic Tamiflu® for the pt s grandparents (in their 70s)
who live in the same household and didn t get the flu shot this year?
Prophylactic Oseltamivir: Index Case Flu+*
5. Number Needed To Harm
Not an apt term for number needed to treat to cause one bad outcome.
Would prefer NNTc ( Number Needed to Treat to cause ) vs. NNTp
( Number Needed to Treat to prevent ), but NNH is well established.
Lihat contoh dibawah ini
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
20
Flu Prophylaxis?
Pt is a 14-year-old girl with fever, myalgias, cough and sore throat X 1 day.
Should you rx prophylactic Tamiflu® for the pt s grandparents (in their 70s)
who live in the same household and didn t get the flu shot this year?
Prophylactic Oseltamivir: Index Case Flu+*
5. Number Needed To Harm
Not an apt term for number needed to treat to cause one bad outcome.
Would prefer NNTc ( Number Needed to Treat to cause ) vs. NNTp
( Number Needed to Treat to prevent ), but NNH is well established.
Lihat contoh dibawah ini
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
21
6. Ratio of Undesired to Desired Effects (rasio dari efek yang tidak diinginkan
ke efek yang diinginkan)
=> ?=@ABC D E=F
G> E=F HIJKLAMB
?MAN=@JO@LPQ=BJR X1
Internal Fixation 90 136 226 90/226 = 39,8% Y1
transfusion Non-
Transfusion
Jumlah Risk misal
Hemiarthroplasty 44 179 223 44/223=
19,7%
X2
Internal Fixation 4 219 223 4/223=1,8% Y2
c. Bad Outcomes Prevented / Harm Caused = ARR/ARI = NNH/NNT
Arthroplasty vs. Internal Fixation for Hip Fx
- Risk Difference for re-operation:
Risk Re-Op = X1- Y1 = 5.2% - 39.8% = -34.6%
- Risk Difference for transfusion:
Risk Trx = X2 Y2 = 19.7% - 1.8% = +17.9%
- Re-operations prevented/Transfusion Caused:
-34.6/17.9 = -1.93 -2
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
21
6. Ratio of Undesired to Desired Effects (rasio dari efek yang tidak diinginkan
ke efek yang diinginkan)
a. Harms / Bad Outcome Prevented = ARI / ARR = NNT / NNH atau
b. Bad Outcomes Prevented / Harm Caused = ARR/ARI = NNH/NNT
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk misal
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 = 5,2% X1
Internal Fixation 90 136 226 90/226 = 39,8% Y1
transfusion Non-
Transfusion
Jumlah Risk misal
Hemiarthroplasty 44 179 223 44/223=
19,7%
X2
Internal Fixation 4 219 223 4/223=1,8% Y2
c. Bad Outcomes Prevented / Harm Caused = ARR/ARI = NNH/NNT
Arthroplasty vs. Internal Fixation for Hip Fx
Risk Difference for re-operation:
Risk Re-Op = X1- Y1 = 5.2% - 39.8% = -34.6%
Risk Difference for transfusion:
Risk Trx = X2 Y2 = 19.7% - 1.8% = +17.9%
Re-operations prevented/Transfusion Caused:
-34.6/17.9 = -1.93 -2
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
21
6. Ratio of Undesired to Desired Effects (rasio dari efek yang tidak diinginkan
ke efek yang diinginkan)
a. Harms / Bad Outcome Prevented = ARI / ARR = NNT / NNH atau
b. Bad Outcomes Prevented / Harm Caused = ARR/ARI = NNH/NNT
Re-
operation
Non Re-
operation
Jumlah Risk misal
Hemiarthroplasty 12 217 229 12/229 = 5,2% X1
Internal Fixation 90 136 226 90/226 = 39,8% Y1
transfusion Non-
Transfusion
Jumlah Risk misal
Hemiarthroplasty 44 179 223 44/223=
19,7%
X2
Internal Fixation 4 219 223 4/223=1,8% Y2
c. Bad Outcomes Prevented / Harm Caused = ARR/ARI = NNH/NNT
Arthroplasty vs. Internal Fixation for Hip Fx
Risk Difference for re-operation:
Risk Re-Op = X1- Y1 = 5.2% - 39.8% = -34.6%
Risk Difference for transfusion:
Risk Trx = X2 Y2 = 19.7% - 1.8% = +17.9%
Re-operations prevented/Transfusion Caused:
-34.6/17.9 = -1.93 -2
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
22
7. Back-of-the-Envelope Cost Effectiveness Analysis
a. STU VWXY ZW[\]X[^ _T ` X]]_ [T [a]W[ bW[ [c] [a]W[V]X[ dT^[e [T Za]f]X[ g
hW_ Ti[dTV]j bk]aWZW ZW^\]X YWXl cWai^ ^WYW []aWZ\ bh]a_W^WamWX h\WYW
[]aWZ\e iX[im V]Xd]lWc g cW^\n YWXl hiaim bhW_ Ti[dTV]eo
b. Number Needed to Treat (NNT) = 1/ARR
Cost of preventing one bad outcome = NNT x Treatment Cost
pW_\q _\^\X\ m\[W WmWX V]VZ]ac\[iXlmWX h]aWZW h\WYW YWXl _\Z]animWX iX[im
rrs W[Wi h]aWZW h\WYW YWXl _\Z]animWX iX[im V]Xd]lWc g hW_ Ti[dTV]o
c. Contoh 1
ktsu vuwx t^]n[WV\f\a
`X_]y vW^] Flu +
NNT = 9 (Treat 9 household contacts, prevent 1 flu case)
NNT x Treatment Cost* = 9 x $35 = $315/flu case prevented
* Cost of Tamiflu 75 mg #10 = $59.99 www.drugstore.com 3/4/2004
$79.99 10/25/06
Penjelasannya, ini jadi kita lihat contoh untuk kasus flu tadi. Hasil NNT-nya
kan 9, kemudian tinggal di-kali-kan harga obatnya, sekian dolar itu sudah
ada diketerangannya. Jadi kesimpulannya kita butuh biaya 315 dolar untuk
mencegah satu kasus flu.
d. Contoh 2 - Raloxifene vs. Placebo
Raloxifene (Evista®) 60 mg/d x 30 d = $87
36 months of treatment = 36 x $87 = $3132
Need to treat 30 patients to prevent 1 fracture
30 x $3132 $93.960 per vertebral fracture prevented.
Jadi ini juga sama kaya contoh satu ya. Butuh biaya 93.960 dolar untuk
mencegah satu kejadian fraktur vertebra.
e. Contoh 3 BOTE CEA Example
Letrozole (Femara®) to prevent breast cancer recurrence after 5 years of
tamoxifen therapy.
- Drug cuts risk of breast-cancer relapse
Findings so promising, study halted so scientists could release news.
RCT of Letrozole (Femara®), after tamoxifen, to prevent breast cancer
recurrence
- RRR or ARR?
The trial was interrupted almost 2½ years after it began. Researchers
had scheduled a midpoint peak at the data, and found letrozole was
apparently working far better than expected. The women who took it
had 43 percent fewer recurrences of their breast cancer compared to
those assigned in the study to take a placebo, or dummy pill. intinya
wanita yang menggunakan letrozole memiliki tingkay kekambuhan
(terhadap kanker payudara) 43 persen lebih rendah dibandingkan yang
menggunakan placebo.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
23
z{|}~�����
z{|}~������
zz � �����
zzz � �� �
�zz � ����
��� � ���
��������� $252/month* x 12 months/year x 2.4 years $7260
Femara Cost per Recurrence Prevented = $7260 x 45 = $327,000
8. BOTE vs. Real CEA
Jadi, BOTE adalah Estimates treatment costs per bad outcome prevented
including the bad outcome s costs (Estimasi biaya terapi untuk setiap
pencegahan outcome yang buruk termasuk didalamnya biaya bad outcome nya
itu sendiri). Sedangkan CEA adalah Cost Effectiveness Analysis.
a. RUMUS BOTE
Treatment Costs
---------------------------------------------------
Bad Outcome + Bad Outcome s Costs
b. RUMUS Real CEA
Treatment Costs Bad Outcome s Costs
-------------------------------------------------------
Bad Outcome
Note that real analysis LOWERS the cost per bad outcome prevented and
makes treatment look better.
9. Quantifying the Benefit* of a Treatment: Take Home Points
a. The Relative Risk or Relative Risk Reduction associated with an
intervention is of minimal use without a baseline prevalence of bad
outcomes. (ini seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya jika diketahui RR
atau RRR saja tidak terlalu berguna atau tidak cukup untuk menentukan
NNT tanpa diketahui prevalensi baseline dari bad outcomenya)
b. You need to have an absolute risk reduction to calculate number needed to
treat. (NNT = 1/ARR) Kita perlu mengetahui ARR untuk menghitung
NNT (jelas kan?)
c. For undesired effects of treatment, calculate the absolute risk increase
(ARI), and the number needed to harm (NNH = 1/ARI) untuk menghitung
efek terapi yang tidak diinginkan kita perlu menghitung ARI baru kita bisa
menentukan NNH nya.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
23
Risk(Letrozole) = 61/2575 = 2.9%
Risk(Placebo) = 106/2582 = 5.1%
RR = 2.9/5.1 = 0.57
RRR = 1- 0.57 = 0.43
ARR = 5.1% - 2.9% = 2.2%
NNT = 1/2.2 = 45
Treatment Cost = $252/month* x 12 months/year x 2.4 years = $7260
Femara Cost per Recurrence Prevented = $7260 x 45 = $327,000
8. BOTE vs. Real CEA
Jadi, BOTE adalah Estimates treatment costs per bad outcome prevented
including the bad outcome s costs (Estimasi biaya terapi untuk setiap
pencegahan outcome yang buruk termasuk didalamnya biaya bad outcome nya
itu sendiri). Sedangkan CEA adalah Cost Effectiveness Analysis.
a. RUMUS BOTE
Treatment Costs
---------------------------------------------------
Bad Outcome + Bad Outcome s Costs
b. RUMUS Real CEA
Treatment Costs Bad Outcome s Costs
-------------------------------------------------------
Bad Outcome
Note that real analysis LOWERS the cost per bad outcome prevented and
makes treatment look better.
9. Quantifying the Benefit* of a Treatment: Take Home Points
a. The Relative Risk or Relative Risk Reduction associated with an
intervention is of minimal use without a baseline prevalence of bad
outcomes. (ini seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya jika diketahui RR
atau RRR saja tidak terlalu berguna atau tidak cukup untuk menentukan
NNT tanpa diketahui prevalensi baseline dari bad outcomenya)
b. You need to have an absolute risk reduction to calculate number needed to
treat. (NNT = 1/ARR) Kita perlu mengetahui ARR untuk menghitung
NNT (jelas kan?)
c. For undesired effects of treatment, calculate the absolute risk increase
(ARI), and the number needed to harm (NNH = 1/ARI) untuk menghitung
efek terapi yang tidak diinginkan kita perlu menghitung ARI baru kita bisa
menentukan NNH nya.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
23
Risk(Letrozole) = 61/2575 = 2.9%
Risk(Placebo) = 106/2582 = 5.1%
RR = 2.9/5.1 = 0.57
RRR = 1- 0.57 = 0.43
ARR = 5.1% - 2.9% = 2.2%
NNT = 1/2.2 = 45
Treatment Cost = $252/month* x 12 months/year x 2.4 years = $7260
Femara Cost per Recurrence Prevented = $7260 x 45 = $327,000
8. BOTE vs. Real CEA
Jadi, BOTE adalah Estimates treatment costs per bad outcome prevented
including the bad outcome s costs (Estimasi biaya terapi untuk setiap
pencegahan outcome yang buruk termasuk didalamnya biaya bad outcome nya
itu sendiri). Sedangkan CEA adalah Cost Effectiveness Analysis.
a. RUMUS BOTE
Treatment Costs
---------------------------------------------------
Bad Outcome + Bad Outcome s Costs
b. RUMUS Real CEA
Treatment Costs Bad Outcome s Costs
-------------------------------------------------------
Bad Outcome
Note that real analysis LOWERS the cost per bad outcome prevented and
makes treatment look better.
9. Quantifying the Benefit* of a Treatment: Take Home Points
a. The Relative Risk or Relative Risk Reduction associated with an
intervention is of minimal use without a baseline prevalence of bad
outcomes. (ini seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya jika diketahui RR
atau RRR saja tidak terlalu berguna atau tidak cukup untuk menentukan
NNT tanpa diketahui prevalensi baseline dari bad outcomenya)
b. You need to have an absolute risk reduction to calculate number needed to
treat. (NNT = 1/ARR) Kita perlu mengetahui ARR untuk menghitung
NNT (jelas kan?)
c. For undesired effects of treatment, calculate the absolute risk increase
(ARI), and the number needed to harm (NNH = 1/ARI) untuk menghitung
efek terapi yang tidak diinginkan kita perlu menghitung ARI baru kita bisa
menentukan NNH nya.
DECIDING ON THE BEST THERAPY
Varo9/30 learn to appreciate what tou have, before time makes you appreciate what you had
24
�� ������ �¡¢£�£¤¥£¦�§£ ¨©ª:
Cost per bad outcome prevented = Treatment Cost x NNT �«¬© ����
� ¡¢£ £¤¥£¦�§£® ¨©ª ¨�¯¡ © £�¡°¥£¤£¯¯ ª¤�¦±¯°¯® ���¦�¢ ²°�±� ³¤¡³� ¯£¡°�§
§£¤�£´�¢�¤ ²�� �³¡��µ£� ¨�¶� µ£¤´¢°¡³¤´¤±� ²°�±� ¡£¶�§° �°��¦° ··¬�
10.Flu Treatment?
�� ¸¡ °¯ � ¹º�±£�¶��¦� ´°¶¦ »°¡¢ £¥£¶¼ µ±�¦´°�¯¼ ��³´¢ �¤� ¯�¶£ ¡¢¶��¡ X 1 day.
Should you prescribe Tamiflu for the patient herself
Continuous Outcomes
Flu +
Median Illness Duration
Oseltamivir 70 hours
Placebo 100 hours
Difference -30 hours
- Treatment Cost = $60 (75 mg bid x 5 days)
- $60/30 hours = $2 in drug cost per hour of symptoms x 24 hours/day
$50/day of symptoms
b. Flu Prophylaxis?
- Pt is a 14-year-old girl with fever, myalgias, cough and sore throat X 1
day. Should you rx prophylactic Tamiflu® for the pt s grandparents (in
their 70s) who live in the same household and didn t get the flu shot this
year?
- What if the 14-year-old doesn t have the flu?
- The relative risk reduction is the same (89%), but the baseline risk for
the grandparents is so low that prophylactic oseltamivir doesn t do
much. (ARR is negligible, NNT is enormous.)
- Probability of Flu + = 45%
Prophylactic oseltamivir works if the index case has the flu, but you
don t know whether she does. You know that 45% of similar patients
have laboratory proven influenza.
- Patient May Not Have The Condition That You re Treating
NNT is calculated for patients with a particular condition D .
P = probability of that condition D in your patients
Your NNT* = NNT / P
Note that NNT* goes up as P = probability of condition D goes down.
- Probability of Flu + = 45%
NNT if index case flu + = 9.
Probability of flu = 0.45
NNT* = 9 / 0.45 = 20
Alhamdulillah, selesai. Editor mohon maaf sebesar besarnya jika editan ini masih banyak
sekali kekurangan. Semoga teman2 bisa mendapat pencerahan. Editor sudah berusaha
dengan maksimal. Saran kritik boleh langsung disampaikan. Semoga semua LULUS MCQ
blok 17 dan Penelitian kita segera selesai. Amin. Wassalam..
MIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
25
EPIDEMIOLOGI KLINIK(Introduction & Causation I)
½¾¾¿À¿Á¿À¿ÃÄÂÁÅ ÁÆÇÆÈ ÉÃÁ
Ê¿ÈËÌÍÅ É¿È ÎÂÎÂÏ ÌÉÃÍÆÏ ÄÂÏ¿ÈË
THE CONCEPTS OF CAUSE
ÐÌÏÂÑ¿Ä¿È ¾Ì¾Â¿Í ҿÈË Á
Ñ¿ÍÇÆËÌÈ̾þŠ¿Í¿Â ÁÌÄ¿ÈþÁÌ
ÉÿËÈÆ¾Ã¾Å É¿È ÍÌÏ¿ÑÃÓ
SINGLE AND MULTIPLE CAUSES
½É¿ ¾ÌÊÂ¿Ç É¿ÀÃÀ ÔÆÕÇ Ò¿ÈË ÊÌ
ÆÏË¿ÈþÁÌÈÒ¿ ÖÄÂÁ¿ÈÅ Ê¿ÄÍÌÏÃ
• ׿Ͼ ¿É¿ É¿À¿Á ¾ÌÍÿÑ
• ׿Ͼ ÉÃþÆÀ¿¾Ã Ø ÉÃÍÂÁÊ
• ÙÃÀ¿ ÉÃÃÈÆÄÂÀ¿¾ÃÄ¿È Ñ¿É¿
• ÚÏË¿Èþ¿¾Ã ÍÌϾÌÊÂÍ Ç¿ÏÂ
Û¿Á¿ÜÄÌÀ¿Á¿¿È ÍÌÆÏÃ É¿ÏÃ ÔÆÕ
ÆÀÌÇ ¿ËÌÈ ÃÈÝÌľÃÂ¾Ó ÞÆÈÍÆÇÈÒ¿
ßÌÈÉÌÄ¿Í¿È É¿¾¿Ïà ÑÌÈÒÌÊ¿Ê ÍÌ
ÞÆÈÍÆÇà
ÐÌÏÆÄÆÄ É¿Ñ¿Í ÁÌÈÒÌÊ¿ÊÄ¿Èà
Ô¿ÈÄÌÏ Ñ¿ÏÂ
ßÌÈÒ¿ÄÃÍ Ñ¿Ï ÆʾÍÏÂÄÍÃ
áÀľ ÑÌÑÍÃÄÂÁ
Ô¿ÈÄÌÏ Ä¿ÈÉÂÈË ÄÌÁÃÇ
ßÌÈÒ¿ÄÃÍ ¿ÏÍÌÏà ÄÆÏÆÈÌÏ
â¿Éà ɿÏà ÕÆÈÍÆÇ ÍÌϾÌÊÂÍ ÉÃÄÌÍ¿ single risk factor menyebabkan multi outcome
ßÌÈÒ¿ÄÃÍ ¿ÏÍÌÏà ÄÆÏÆÈÌÏ ÉþÌÊ¿Ê
ÐÌÏÆÄÆÄ
×ÃÑÌÏÍÌȾÃ
×ÃÑÌÏÄÆÀ̾ÍÌÏÆÀÌÁÿ
â¿Éà ɿÏà ÕÆÈÍÆÇ ÍÌϾÌÊÂÍ ÉÃÄÌÍ satu outcome bisa disebabkan oleh multi risk
factor.
Ù¿ÈÒ¿Ä Ý¿ÕÍÆÏ Ò¿ÈË ÊÌÄÌÏο¾¿Á
տ¾¿ÍÃÆÈ
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
25
EPIDEMIOLOGI KLINIK(Introduction & Causation I)Ù¿ÁÊ¿ÈË áÉÎà ãÎÆÄÆ äÿÈÍ
Á¿¿ÝÄ¿È Ò¿ ÌÉÃÍ¿È ÃÈà ÄÂÏ¿ÈË ÁÌÁ¿¾Ä¿ÈÓ å
Ë ÁÌÈË¿¾¿ÃÓæÌÀ¿Á¿Í ÁÌÁÊ¿Õ¿Ó ÙþÁÃÀÀ¿Ç
THE CONCEPTS OF CAUSE
ÁÌÁÊ¿ç¿ ÌÝÌÄ ¿Í¿Â ¾ÌÊÂ¿Ç ¿ÄÃÊ¿ÍÓ ÞÆÈ
ÌÓ ãÃËÂÈ¿Ä¿È ÂÈÍÂÄ Ñ¿ÈÉÂ¿È É¿À¿Á ÁÌÀ¿ÄÂ
SINGLE AND MULTIPLE CAUSES
ÌÏÊÂÈÒÃà è¾ÌÍÃ¿Ñ ÑÌÈÒ¿ÄÃÍ Ç¿Ï¾ ÉÃÍÌÁÂÄ¿È ¿Ë
ÃÅ éÃϾêÓ ÚÏË¿ÈþÁ ÃÈà ÁÌÁÑÂÈÒ¿Ã ¾Ò¿Ï¿Íà
ÑÌÈÒ¿ÄÃÍ
ÊÂÇÄ¿È É¿À¿Á ÄÂÀÍÂÏ ÁÂÏÈÃ
¿ ÇÌç¿È É¿Ñ¿È ÁÌÈÃÁÊÂÀÄ¿È ÑÌÈÒ¿ÄÃÍ ÍÌÏÍÌÈ
¾ É¿Ñ¿Í Éà ÃÉÌÈÍÃÝÃÄ¿¾ÃÄ¿È Ñ¿É¿ ÇÌç¿È Ò¿ÈË É
ÕÇ ÃÈà ÉÃÍÃÈËË¿ÀÄ¿ÈÅ Ä¿ÏÌÈ¿ ÍÃÉ¿Ä ¾ÌÁ¿ ÑÌÈ
¿à ãÐÅ ÇÃÑÌÏÍÌȾÃÓ
ÌÏÍÌÈÍÂ ÁÌÈÒÌÊ¿ÊÄ¿È ÊÌÊÌÏ¿Ñ¿ ÑÌÈÒ¿ÄÃÍÓ
ÃÝ ÄÏÆÈþ
¿ÇÂÃ Ê¿Çç¿ single risk factor menyebabkan multi outcome
ÊÄ¿È ÆÀÌÇà
Í¿ÇÂÃ Ê¿Çç¿ satu outcome bisa disebabkan oleh multi risk
factor.
Á¿ É¿À¿Á ÁÌÈÒÌÊ¿ÊÄ¿È ¾Â¿Í ÑÌÈÒ¿ÄÃÍ ÉÃÈ¿
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
25
EPIDEMIOLOGI KLINIK(Introduction & Causation I)
ÍÆÅ æÑÓë×ëÅ ÐÓÔ̾Ó
åÈà ÄÂÀÃ¿Ç ÝÃÀ¾¿Ý¿Í
THE CONCEPTS OF CAUSE
ÈÍÆÇÈÒ¿à ÌÍÃÆÀÆËÃÅ
ÂÄ¿È ÑÌÈÕÌË¿Ç¿ÈÅ
SINGLE AND MULTIPLE CAUSES
ËÌÈ ÃÈÝÌľÃ¾ÈÒ¿ì
ÈÍÂ
ÉÃÄÂÀÍÂÏ ÍÌϾÌÊÂÍÓ
ÈÒ¿ÄÃÍ ÉþÌÊ¿ÊÄ¿È
single risk factor menyebabkan multi outcome
satu outcome bisa disebabkan oleh multi risk
factor.
¿Á¿Ä¿È çÌÊ ÆÝ
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
26
TERJADINYA SUATU PENYAKIT DITENTUKAN OLEH
Genetika
Lingkungan kejadiannya lebih awal pada rantai kejadian penyakit
Factor perilaku
Disebut sebagai asal penyakit
Lebih banyak diteliti oleh para ahli
PENTINGNYA PENGETAHUAN TENTANG FACTOR RISIKO:
• Untuk terapi&pencegahan yang efektif
• Dapat diterapkan tanpa harus mengetahui pathogenesis suatu penyakit.
INTERAKSI DARI BEBERAPA PENYAKIT
Beberapa penyebab yang terjadi bersama-sama akan menyebabkan:
• Efek yang lebih besar daripada penyebab yang terpisah-pisah
• lebih sulit untuk menetukan peran pembagian
• interaksi, dampak yang besar, dengan cara mengubah satu atau lebih penyebab.
Contoh: orang yang hipertensi dan merokok lebih rentan terkena CAD daripada orang yang
hipertensi tanpa merokok. Kan disebutkan diatas, 2 penyebab/ factor risiko lebih punya
efek yang besar daripada penyebab tunggal.
EFEK MODIFIKASI
Kekuatan hubungan sebab akibat antara 2 variabel itu berbeda, tergantung dari
variable ketiga/ pengubah efek. Maksudnya gini, misal ada orang hipertensi dan DM yang
sudah bertahun-tahun shg prognosisnya buruk. Tapi akhir2 ini dia tambah membaik,
ternyata dia olahraga. Nah olahraga inilah yang dinamakan variable ketiga.
ASOSIASI DAN SEBAB
Selama suatu hubungan itu nggak ada landasan teorinya, maka disebut asosiasi. Sedangkan
kalo ada landasan teorinya berarti dinamanya sebab.
HIERARKI DESAIN PENELITIAN
1. Randomized controlled trial
• Untuk menyatakan bukti hubungan sebab akibat untuk treatment dan prevensi
• Untuk menunjukkan bahwa agen tertentu sebagai penyebab suatu penyakit
• Terkadang pada beberapa kasus kita tidak bisa menggunakan desain ini.
• Pemilihan pada factor resiko yang paling berpotensi membahayakan tidak bisa
dilakukan secara acak
• Terkadang menjadi tidak etis, dan jarang dilakukan penghapusan factor resiko yang
berpotensi
• Ada masalah laten/ panjang dan membutuhkan banyak jumlah subjek dalam
kedokteran klinis
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
27
• íîïðñ òóô ðõö ÷îøîùú ïðúöùîûîù öùõöû üýüþýÿî÷îøð þýù�ý�î� �öîõö þýù�îûðõ� �ùõöû
üýüþýÿî÷îøð þýù�ý�î� þýù�îûðõ ÿý�ð� �îðû þîûîð �õöïð ���ýø�î�ð�ùîÿ�
2. �õöï� û���øõ
• ýøöþîûîù õýø�îðû ûýïöî �ýõýÿî� òóô�öùõöû ïý��îðù ýû�þýøðüýùõîÿ
• �ùõöû üýüðùðüîÿûîù ý�ýû ïîøð �ðî� þýüðÿð�îù �îüþýÿ ïîù þýùúöûöøîù
3. �õöï� ø�����ý õð�ùîÿ
• òýùõîù� õðïîû �ýúðõö ûöîõ
• ôðïîû üýü�ýøðûîù �öûõð ÿîùú�öùú ïîøð �öîõö öøöõîù ûý÷îïðîù
• ýù÷îúî õýø÷îïðù�î �ðî� �ýÿýû�ðñ ûý öîÿð �ðî� öùõöû �ö�÷ýû þýùúöûöøîù ïîù �ðî�
þýùúúîùúúö�
EVIDENCE THAT AN ASSOCIATION IS CAUSE & EFFECT:
î� ôýüþ�øîÿðõ� � �ý�î� üýùïî�öÿöð ý�ýûñ ÷îïð îïî �ý�î� ïöÿö �îøö õýø÷îïð �öîõö ý�ýû�
�� �õøýùúõ� � ÿîøúý øýÿîõð�ý øð�û� �ïï øîõð�
� ���ý�øý�þ�ù�ý � �ýüîûðù �ý�îø þîþîøîùñ üýù�ý�î�ûîù þýù�îûðõ �îùú ÿý�ð� þîøî�
þöÿî
ï� òý�ýø�ð�ðÿðõ� � þýùúöøîùúîù �ý�îø þîþîøîùñ îûîù üýù�ý�î�ûîù þýù�îûðõ �îùú øðùúîù�
ý� ó�ù�ð�õýù � � �î�ðÿù�î õýõîþ �îüî �îîõ ïðîüîõð �ýøöÿîùú ûîÿð �ÿý� �ýø�îúîð �øîùúñ
õýüþîõñ ïîù �ýø�îúîð �ðõöî�ð
�� �ð�ÿ�úð þÿîö�ð�ðÿðõ� � üî�öû îûîÿñ �ý�öîð ïýùúîù þýøûýü�îùúîù þýùúýõî�öîù �ð�ÿ�úð
ïîøð �îûõö ûý �îûõö�
ú� �þý ð�ð ðõ� � �îõö þýù�ý�î� üýù�ý�î�ûîù �îõö ý�ýû õýøõýùõö
�� �ùîÿ�ú� � �ö�öùúîù �ý�î� îûð�îõ �öïî� ïðõýõîþûîù öùõöû �öîõö þýù�îûðõ �îùú üðøðþ
��õý � öùõöû ïðûîõîûîù �öîõö �ö�öùúîù îïîÿî� �ö�öùúîù îö�ý �îøö� üýüýùö�ð üðùðüîÿ �
��îøîõ ïðîõî�ñ �îðõö �ð�ÿ�úð þÿîö�ð�ðÿðõ� ïîù �õøýùúõ�� �îÿ� õðïîû õýøþýùö�ðñ üîûî ïðùîüîûîù
�ö�öùúîù î���ðî�ð
MENETAPKAN PENYEBAB: STUDI POPULASI
�ðõîùïîð ïýùúîù þîþîøîù øîõî�øîõî ûýÿ�üþ�û ðùïð�ðïö � �õöïð øý�ðû� îúøýúîõ
�ö�÷ýû ïðûÿî�ð�ðûî�ðûîù �ýøïî�îøûîù õðùúûîõ öüöüïîøð �öîõö þîþîøîù ïð ÿðùúûöùúîù
üýøýûî
î�îÿî� öõîüî� þ�õýù�ð �ðî� ý �ÿ�úð îÿ �îÿÿîù ��
�ö�÷ýû ïîÿîü ûýÿ�üþ�û þýøÿîûöîù �ý îøî öüöü õðïîû ��ÿý� õýøþîþîø øý�ðû��
�ýüöùúûðùîù îïî �î õ�ø þýøîù ö
�� �îÿîü �õöïð øý�ðû� îúøýúîõ�
�ö�öùúîù �ý�î� îûð�îõ ÷îïð ÿý�ð� ûöîõ ÷ðûî þýùúîüîõîù ïð�öîõ þîïî �� þ�ðù ïîÿîü
�îõö �îûõö �ý�ýÿöü ïîù �ý�öïî��
�� �îÿîü �õöïð õðüý �ýøðý�
��ýû ïðöûöø þîïî �îûõö �îùú �ýø�îøðî�ð
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
28
���� !" #$% &�&!#$' (�
)*�+ ,$%- ��.��#$ #�%-
/0+$ 1�.#$($1 (�.!�$'$
'!�!%-$%%,$ +!.$%-
23 4$ $" &1!#0 "! 10( � 10"
5$!&$ ,$%- "$&0' #0#!
,$%- ��.6$.0$&07
8�%-!+!.$% &��$� #$% $
)*�+ ,$%- &�9$.$ 1�.$1!
"�%!%:!++$% $#$%,$ '!
KEKUATAN BUKTI
;�.0+!1 0%0 �$-$% !.!1$% �<�<1
5=>�)8 ?)�@5=
A�%-$9! ($#$ +�"!%-+
40-!%$+$% !%1!+ "�
��.(�%,$+01 1$(0 1�.($(
$7 Faktor resiko
• Adalah factor-faktor yang berhubungan dengan peningkatan resiko terjadinya
penyakit
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
28
Sebelum dan sesudah penyebab utama diketahui
Efek yang berbeda dengan gaya yang sama
Jika terdapat perubahan pada kausa yang diikuti oleh perubahan pada efek berarti
hubungannya kurang
3) Dalam studi multiple times series:
Kausa yang masih diduga dimasukkan ke beberapa kelompok berbeda pada waktu
yang bervariasi.
Pengukuran sebab dan akibat dengan cara yang sama dan berturut-turut
Efek yang secara teratur mengikuti penyebab pada waktu dan tempat yang berbeda
menunjukkan adanya hubungan yang kuat
KEKUATAN BUKTI
Berikut ini bagan urutan bobot kesahihan suatu bukti pada hubungan sebab akibat
KONSEP RESIKO
Mengacu pada kemungkinan beberapa kejadian yang tidak bermanfaat
Digunakan untuk mendeskripsikan kemungkinan bahwa orang yang tidak
berpenyakit tapi terpapar factor resiko , maka akan terkena penyakit juga.
a. Faktor resiko
Adalah factor-faktor yang berhubungan dengan peningkatan resiko terjadinya
penyakit
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
28
Sebelum dan sesudah penyebab utama diketahui
Efek yang berbeda dengan gaya yang sama
Jika terdapat perubahan pada kausa yang diikuti oleh perubahan pada efek berarti
hubungannya kurang
3) Dalam studi multiple times series:
Kausa yang masih diduga dimasukkan ke beberapa kelompok berbeda pada waktu
yang bervariasi.
Pengukuran sebab dan akibat dengan cara yang sama dan berturut-turut
Efek yang secara teratur mengikuti penyebab pada waktu dan tempat yang berbeda
menunjukkan adanya hubungan yang kuat
KEKUATAN BUKTI
Berikut ini bagan urutan bobot kesahihan suatu bukti pada hubungan sebab akibat
KONSEP RESIKO
Mengacu pada kemungkinan beberapa kejadian yang tidak bermanfaat
Digunakan untuk mendeskripsikan kemungkinan bahwa orang yang tidak
berpenyakit tapi terpapar factor resiko , maka akan terkena penyakit juga.
a. Faktor resiko
Adalah factor-faktor yang berhubungan dengan peningkatan resiko terjadinya
penyakit
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
29
BC DEFEGEH IEJKLG GMNOPLQ
• RMNMLGEHS NMBMTUV NEPOKWPLHKEP XMHSEH IEJKLG FMHYMBEB
• DEFEGEH KMGZEXO FEXE NEKU [EPKUW EKEU VMTMBO\O NEKU FMGOLXM
• ]OGGO FEFEGEH YEHS PGLHON EXETE\ Q FMGHE\ KMGPMHEW XLNON NMPEGEHSW XLNON KMGBMNEGW
KLKET XLNON PUVUTEKOIW FEFEGEH BMGKE\UH^KE\UH NMZEP FEFEGEH FMGKEVEW XTTC
JC _MGBESEO VEJEV UPUGEH XLNON JMHXMGUHS BMG\UBUHSEH NEKU NEVE TEOHQ
• _MBMGEFE VMHUHZUPPEH \UBUHSEH FEFEGEH FMHYEPOK
• `EOHHYE KOXEP
XC `EHSPE\ YEHS KMFEKQ
• _MGXENEGPEH NMVUE KMHKEHS MIMP BOLTLSON XEGO FEFEGEH
• DEKLIONOLTLSO FMHYEPOK
MC ROKUENO XO VEHE FMHSETEVEH FGOBEXO KOXEP JUPUF UHKUP VMHMKEFPEH NUEKU \UBUHSEH
EHKEGE FEFEGEH XEH FMHYEPOK
o aMNOPL BMNEG XEH BMGBE\EYE Q VUXE\ UHKUP VMHSMHETO \UBUHSEH FEFEGEH
FMHYEPOK Q JMFEKW FENKO XEH XMHSEH JEGE YEHS ZMTENC ]LHKL\HYE Q JEJEG EOG W
KMGBEPEG NOHEG VEKE\EGOW LbMGXLNONW ENFOGOHC
o DEXE FMHYEPOK PGLHON Q \UBUHSEH Q ZEU\ PUGEHS ZMTEN
IC ROKUENO XOVEHE FMHSETEVEH FGOBEXO KOXEP JUPUF UHKUP VMHS\UBUHSPEH EHKEGE
FEFEGEH XEH FMHYEPOK
• DMGOLXM TEKMH YEHS FEHZEHS EHKEGE FEFEGEH^FMHYEPOK
• RMGOHS KMGFEFEG IEJKLG GONOPL
• cMZEXOEH FMHYEPOK GMHXE\
• aMNOPL FEFEGEH PMJOT
• DMHYEPOK UVUV
• DMHYMBEB FMHYEPOK VUTKOFTM
TUJUAN DARI PENELITIAN FACTOR RESIKO
1. dHKUP VMVFGMXOPNO KMGZEXOHYE FMHYEPOK
2. eMVFMGPOGEPEH PMZEXOEH FMHYEPOK FEXE LGEHS YEHS KMGFEFEG XEH KOXEP KMGFEFEG
IEJKLG GMNOPL
cEXEHS^PEXEHS IEJKLG GMNOPL VMGUFEPEH KEHXE FMHYEPOK TEHSNUHS XMHSEH JEGE
VMHSEOKPEHHYE XMHSEH XMKMGVOHEH TEOHHYEC
Factor resiko tidak menyebabkan penyakit : penanda/ marker
3. Pada proses diagnosis
4. Untuk mencegah penyakit
BEBERAPA CARA UNTUK MENENTUKAN RESIKO
1. Studi obdervasional
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
30
fghigjkl mknko pqrstuk
vwmkx qstistkl rsyktk k
zkl{k hshisjk|ktw tsrw
}~ xp�ptn
rsxsjphipx ptkl� {k
istnkhk xkjw mkl xsh
{kl� nst|kmw ikmk
pqrstukrwl{k qwrk ist
�kmw mkrkt msrkwll{k mwqk�w h
istjkxgkl~ �kl kmk � xshgl�
ptkl� {kl� nstxslk ikiktkl
nstikikt~ �k� tkrwp xs|kmwkl
nstikikt wng mwrsqgn msl�kl tkr
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
30
krw xs|kmwkl
kxnw�
wxp {kl� ikjwl� rstwl� mwistnkl{kxkl
kl� hshwjwxw rsrgkng {kl� ghgh rkkn hst
hgmwkl mwpqrstukrw rsjkhk istwpms nstnslng g
hstsxk~ fplmwrw istnkhk xkjw mwxghig
twpms hglmgt� tsntprisxnw� knkg istwpms hk|
hsl|kmw � xsjphipxo {kwng xsjphipx istjk
�xwlklo qstisl{kxwn mkl nwmkx qstisl{kxwn~ v
hslmkiknxkl isl{kxwn mwqklmwl�xkl xsjph
ikmk ptkl� {kl� nstikikt mkl xs|kmwkl p
rwp tsjknwus~
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
30
tsxk mwxghigjxkl
glngx hsjw�kn kik
gjxkl wng rkhko
g� itprisxnw�
kxgkl mkl qgxkl
vkiw xshgl�xlkl
hipx {kl� nwmkx
ptkl� {kl� nwmkx
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
31
�� ����� ����� �������
�������������� ��������� ���
EFEK PENGUKURAN UNTUK MEMBANDINGKAN RESIKO
�������� ���������� �������
1. ������������ ���� �������
�������� ������
������� ���� ����
�������� ������
��� ��������
�������� ������
�������������
�������� �����
2. ������ ������ �
o �������� ������
����� ��������¡
o ¢��� �������� ��
��� ����������
o �������� �������
o £����� ���� ����
3. ���������� ����
�������� ������
�������� ���� ��
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
31
���� ����� ���� ���������� ����� ��� �����
EFEK PENGUKURAN UNTUK MEMBANDINGKAN RESIKO
�� �������¤�������� ����� �������� ����¥
1. ���������¦
��� �������¦ �������� ��� ���� ��������
�� ���� ����� ��������¡
��� ���� ����� ���� �������� ������ ���� ��
��� �������� ���� ����������� ������
���� ����� �������� �������� �������� ���
2.
����� �������� �������� �������� ������
��� ����� ���� ���������� �������� ��������
�� �������¤��������
� ������� ����� ����� �������� ��������
3.
���� ����� ������ ������ �������� ���� ����
������� �������� ���� �����¡
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
31
���� �������
EFEK PENGUKURAN UNTUK MEMBANDINGKAN RESIKO
1.
�� �������§ ����
������ ����� ����
�������§ ������
�� ������� ����
2.
����� ����� ����
� ���� ����� ����
3.
�������� ��������
EPIDEMIOLOGI KLINIK
Varo10/28 "Do your work with all your heart and you will succeed." - Elbert Hubbard
32
¨©ª«¬ ®©®ª«¬¯© °¯±ª²³ ³´µ´¬² ¶¯©· µ¯©·¯ª ¸®©ª´©· µ®±¯³¯ ¬¹«µ«µ º¯© ¶¯©·
ª´º¯¬ ¸®©ª´©· «©ª«¬ ¬®µ®¹¯ª¯© ¯µ¶¯³¯¬¯ª
»¯º¯ ¸²µ´µ´ ¬®¼´½¯¬¯© ¼¯·¯´¯©¯ ®´¾´¹ ¸³´²³´ª¯µ «©ª«¬ ¸®©¶®¼¯³¯© µ«¼®³
¸®¾¯¶¯©¯© ¬®µ®¹¯ª¯©
¨©ª«¬ ®¸®³¬´³¯¬¯© ¸²¸«¾¯µ´ ³´µ¬¿ ¸®©·¯¼´¾¯© ¬® ¾¯¸²³¯© °³®¬«®©µ´
º®©·¯© ¶¯©· ¯©¯ ¯©··²ª¯ ¯µ¶¯³¯¬¯ª ª®³¸¯¸¯³ °¯±ª²³ ³®µ´¬²À
4. ¸²¸«¾¯µ´ ¯ªª³´¼«ª¯¼¾® ³´µ¬
o ¯º¯¾¯¹ «¬«³¯© ´©µ´º®©µ´ º¯³´ µ«¯ª« ¬®½¯º´¯© ¸®©¶¯¬´ª º¯¾¯ µ«¯ª« ¬²«©´ª¯µ
¶¯©· ¼®³¹«¼«©·¯© º®©·¯© ¬®½¯º´¯© °¯±ª²³ ³´µ´¬²À
o Áº¯¾¯¹ ¸³²º«¬ º¯³´ ³´µ´¬² ¶¯©· ª´¼«¾ ²¾®¹ ¸²¸«¾¯µ´ º©¯ ¸³®Â¯¾®©µ´ °¯±ª²³
³®µ´¬² º¯¾¯ µ«¯ª« ¸²¸«¾¯µ´
5. ¸²¸«¾¯ª´²© ¯ªª³´¼«ª¯¼¾® °³¯±ª´²©
°³¯¬µ´ ¬®½¯º´¯© ¸®©¶¯¬´ª ¸¯º¯ ¸²¸«¾¯µ´ ¶¯©· ¼®³¬¯´ª¯© º®©·¯© °¯±ª²³ ³®µ´¬²
¬¹«µ«µ
º´¸®³²¾®¹ º®©·¯© ¸®¼¯·´¯© ³´µ´¬² ¶¯©· ª´¼«¾ ¯¬´¼¯ª ¸²¸«¾¯µ´ º®©·¯© ª²ª¯¾
´©µ´º®©µ´ ¸®©¶¯¬´ª º¯¾¯ µ«¯ª« ¸²¸«¾¯µ´
ÃÄÅÆÇÈÉÄÊÄÄÆÅËË
ÌÍÎÏÐÑ/Ò8 "It is hard to fail, but it is worse never to have tried to succeed."
r
ÓÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ ÚÙÕÛ Ü×ÖÙÝÞÝÙÕ ØÔ
ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ ÚÙÕÛ Ü×àÙÝáÞÜ ÙÜ
âãäå æçèéêuêéå ë çåçèätäé
×ØÞ Ý×ØÙ ßÔìÖÞ àÔà×ÕØÙ
íÔìîÔÕÙÕÛ Ü×áÙÕÙï
âåðñòóçô õñåöçå÷ ø ßÔÕ
àÔÕùÙÜ× áÞíùÔÝ ßÔÕÔÖ×Ø×Ù
àÔÕùÔÖÙáÝÙÕ áÔúÙìÙ ùÔÖÙá Ü
õñåðäôçå÷äéèä÷û ø àÔÕùÙÛ
ØÔÕØÙÕÛ áÞíùÔÝ ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ
Ü×áÔíÙì×Õ ÝÔ ßÞíÖ×Ý ÝÙÖü ý
þöéö ÿçåçðä÷ ø ßÔÕÔÖ×Ø
ÝÔìÞÛ×ÙÕ ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕï
þöéö ��ö÷ä�ç ø áÔàÞÙ ìÔá
�t�ä�éè õèçéréå�ç étéu êçèéûé
Ýüà×á× ÔØ×Ý ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ ÞÕØÞÝ
ØÞàíÞ�ÙÕ� ÚÙÕÛ àÔÕÚÙØÙÝ
àÔàÔÕÞ�× ßÔìáÚÙìÙØÙÕï �ÙÖ :
ëçåäèéäéå óçå�çåéä çtäê
ØÔìáÔíÞØ Ü×ÖÙÝáÙÕÙÝÙÕï Ù
ÿçòçôé ôçå�éå �çåäèéä
ÝÔ×ÖàÞÙÕÕÚÙï �Ôà×áÙÖ ÝÙÖü
ÛÙÝ ØÔßÙØ íÔìÙìØ× ÚÙ áÙÖÙ�ï
äôéê éöñè�÷ ø íÔÕÙì ÙØÙ
�êéèé ø ÖÔí×� íÙ×Ý� îÙùÙì Ü ;
�
ëçåçèätäéå ôäçåérêéå öç�éré æçå��ñòóé÷ä ôéå óçèäå þôäè ÷çò�éôé� ö��çê �ç
ÖÙÝ× ÜÙÕ ßÔìÔàßÞÙÕï �Ôú
à×áÙÖ ßÔìÔàßÞÙÕ ÙùÙ ÞÕØÞ
ëçåçèä÷äéå öç�éòé óñòéè ùÙÕÛÙÕ àÔÕÔÖ×Ø× ÚÙÕÛ áÔÝ
ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ Ý×ØÙ �ÞíÞÕÛÙ
ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕÕÚÙ ùÙÕÛÙÕ ÝÙÖÙ
�
Varo15/28 "It is hard to fail, but it is worse never to have tried to succeed."
������� �r
�ôä÷ñò �
� â�þ ë����â âþ� ÔÕØÞÕÚÙ ØÙÝ ÖÔßÙá ÜÔÕÛÙÕ ÕÙàÙÕÚÙ �Ø×ÝÙï
ÜÙÖÙ� :
u téå ø à×áÙÖÕÚÙ Ý×ØÙ ÙÝÙÕ àÔÕÔÖ×Ø× Ü× áÞÙØÞ
×�×Õ ÞÕØÞÝ àÔÕÔÖ×Ø× Ü× ÜÔáÙ ØÔìáÔíÞØ
ÕÔÖ×Ø× �ÙìÞá àÔà×ÕØÙ ßÔìáÔØÞùÞÙÕ ÙßÙÝÙ�
ÙÕï �ÙÖÙà àÔà×ÕØÙ ßÔìáÔØÞùÞÙÕ� áÔíÔÖÞà
ÜÙÕ ì×Õú× ÝÔÛ×ÙØÙÕ ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ ÚÙÕÛ ÙÝÙÕ Ü×ÖÙ
ÛÙ ÝÔìÙ�Ùá×ÙÙÕ ÙßÙ ÙßÙ áÙùÙ ÚÙÕÛ Ý×ØÙ ØÔàÞ
Ý×ØÙï �Ôà×áÙÖ áÙàßÔÖ Ý×ØÙ ÙÜÙÖÙ� á× ý� ÜÙÕ
ý ×ØÞ áÙÝ×Ø ù×îÙï !ØÞ ÕÙàÙÕÚÙ àÔÖÙÕÛÛÙì ÔØ×Ý
Ø× àÔàÙÝá×àÙÖÝÙÕ àÙÕ"ÙÙØ ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ
ßüÕÜÔÕ Ü×ßÔìÖÙÝÞÝÙÕ áÔúÙìÙ ÙÜ×Öï
���þ#þ�þ� � â�t r t u éêéå ç÷äê ÙÜÙÖÙ� ÝÔØÔìÙÕÛÙÕ ØÔìØÞÖ×á
Ý ì×áÔØ ÚÙÕÛ àÔÖ×íÙØÝÙÕ àÙÝ�ÖÞÝ �×ÜÞß $à
ÝÙÕ íÙ�îÙ áÞÙØÞ ßìüßüáÙÖ ì×áÔØ ÖÙÚÙÝ Ü
ßÔÕØ×ÕÛ ÜÙì× ÔØ�×úÙÖ úÖÔÙìÙÕúÔ ÙÜÙÖÙ�:
tê �çåçèä÷äéå ø ùÙÜ× àÙÝáÞÜÕÚÙ ÖÙÚÙÝ ÙØÙÞ
ÙÚÙÝ ÙØÙÞ Ø×ÜÙÝÕÚÙ í×áÙ Ü×Ö×�ÙØ ÜÙì× ßÔÕÜÙ�Þ
äéå äèóäé� ø ßÔÕ×ÖÙ×ÙÕ ×Öà×Ù� ×ØÞ ÙíáüÖÞØ� ÖÔ
ü àÔØüÜÔÕÚÙ ÛÙÝ ØÔßÙØ ÚÙ íÔìÙìØ× áÙÖÙ�ï ýØ
ï
ÙÞ áÙÖÙ�ï
ÜÙÕ ßÙÕØÙá% ÝÞìÙÕÛ íÙ×Ý; Ø×ÜÙÝ ÜÙßÙØ Ü×ØÔì×à
���â âþ� &âÿ��þ'�þ� ��õþ'þ � â�t r ré ç÷äö( �äêé�
åô�å�ä ö��çê �çåçèä÷äéå
çåçèä÷äéå ø ÖÔí×� ÙÜ×Ö ÖÙÛ× ÝÙÖü áÞíùÔÝ ßÔÕÔ
úÞÙÖ× ÝÙÖü àÔàÙÕÛ ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ Ý×ØÙ íÞØÞ�Õ
ÞÝ àÔÖ×�ÙØ ÝÔáÞíÞìÙÕï
è ôé�é÷ ôä÷çòäóé ñèç� óéöûéòéêé÷ èñêé Ý×ìÙÕÚÙ ÛÙÝ í×áÙ Ü×ØÔìÙßÝÙÕ Ü× àÙáÚÙìÙÝÙ
ÙÕÕÚÙ áÙàÙ ÜÙÛ×ÕÛ íÙí× ÚÙÕÛ Ü×àÙáÙÝ
ÙÕÛÙÕ üìÙÕÛ àÞáÖ×àï
)âõþ� õ��þ'þ�õ�
Varo15/28 "It is hard to fail, but it is worse never to have tried to succeed."
**
����+�,��ôr- &�é��éò âöóéäè
.éòñ/0 1��çèöçé.ö2
ýÜÙßÞÕ ÔØ×ÝÙ ÜÙÖÙà
:
u t Þ ÜÔáÙ 3� üÖÔ� ÝÙìÔÕÙ
ÝÔßÙÜÙ ß×�ÙÝ ÚÙÕÛ
� íÔìáÔÜ×Ù ÙØÙÞ Ø×ÜÙÝ
àÕÚÙ ßÔÕÔÖ×Ø× �ÙìÞá
ÙÝÞÝÙÕï
ÞÝÙÕ ÜÙÕ Ý×ØÙ ÝÔØÙ�Þ×
Ü×Ù áÙÝ×Ø ù×îÙï 4ÔìÞá
ÝÙ ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕï
ÜÙÕ àÔà×Õ×àÙÖÝÙÕ
t r t u ÚÙÕÛ Ü×íÔì×ÝÙÕ üÖÔ� àÙÕÞá×Ù� �ÔîÙÕ� ÜÙÕ
Ü×ÖÙÝáÙÕÙÝÙÕ áÔØÔÖÙ� :
t Þ Ø×ÜÙÝÕÚÙ ßÔÕÔÖ×Ø×ÙÕ
ÞÖÞÙÕ Ü× ÙØÙá ÚÙï
Ôí×� àÔÕ×ÖÙ× ÜÙì× áÔÛ×
ØÙÞ ùÞàÖÙ� áÞíùÔÝÕÚÙ
; àÙï
t r r
ÔÖ×Ø×ÙÕÕÚÙ ìÙØÙ ÙÕØÙìÙ
ÕÚÙ ÛÔÕÜÔì ØÔìØÔÕØÞ�
éöä �çåçèä÷äéå 5 ùÙÜ×
ÙØ ØÔìØÔÕØÞï 6×áÙÖÕÚÙ
Ýï �ÙÖü Û×ØÞ áÞíùÔÝ
789:;<= ;=7<><?;7
@ABCDE/F8 "It is hard to fail, but it is worse never to have tried to succeed."
GH
;IrI JKILI MNONPIQIRO SROT UNKRLR NQIU VIWNORLXROYZ[\[][ ^]_^` ab]cd[efg`[] f]h\ia[ef j[]c _fk[` k[l[_ kflb\igbd kb]c[] m[\[ g[f]nbe[f] abab]^df ej[\[_ fgaf[dob_ikb ebe^[fpb]bgf_f k[] _b][c[ lb]k^`^]c d[\^e `ialb_b]
q7?:=<:rs tuvIUI :PvIRw lb\ej[\[_[] fgaf[dx j[]c _b\a[e^` `b `iafef fgaf[d f]f mi]_id]j[
kieb] lbayfayf]c l\ilie[g z{| `f_[}
~s tuvIUI 7QIX lb\ej[\[_[] b_f`} ziafef b_f` [k[g[d `iafef j[]c yb\_^c[e abg[`e[][`[]lb]c`[�f[] `bg[j[`[] b_f`x lb]kfkf`[]x b_f` lb]bgf_f[]x ���� ������ k[] lba[]_[^[] ^�f`gf]f` ^]_^` abgf]k^]cf `bebg[a[_[] k[] `beb�[d_b\[[] e^yjb` \fe_} ziafef b_f` f]fyb\efh[_ IOVNMNOVNQ �WNLVILI UNOVILI� vROVILI�s
tuvIQN NQIX MNONPIQIRO WNLQ�TRU �OQ�XYobg[`^`[] _bg[[d l\ilie[gob]b\yf_`[] ����������������� �e^\[_ `bg[j[`[] b_f`�} Z^\[_ f]f yb\c^][ y[cf lb]bgf_fx`[\b][ [l[yfg[ kf_b]c[d �[g[] [k[ a[e[g[d kb]c[] lb]bgf_f[] `f_[ _[lf `f_[ _fk[`l^]j[ e^\[_ `bg[j[`[] b_f`x _b]_^]j[ `f_[ yfe[ kf_^]_^_}Zbybg^a a^g[f lb]bgf_f[] d[\^e [k[ b_dfm[g�mgb[\[]mbpb]f]�[^[]oba[]_[^ �[g[]]j[ lb]bgf_f[] _b_[l yb\k[e[\ fgaf[de be^[f b_f`[x ]i\a[x k[]lb\[_^\[] j[]c [k[z[g[^ lb\g^x ab]cdb]_f`[] lb]bgf_f[]} �[kf [l[yfg[ ebg[a[ yb\�[g[]]j[ lb]bgf_f[]_b\�[kf d[g�d[g j[]c _fk[` b_fe �afe[g]j[ iy[_ j[]c ebk[]c kf_bgf_f ab]fay^g`[] bhb`e[alf]c j[]c ybe[\ [_[^ `f_[ abayb\f iy[_ l[k[ l[efb] kf �Z _[lf iy[_ _b\eby^_a[g[d eba[`f] abayby[]f yf[j[ iy[_ l[efb] ebdf]cc[ l[efb] l\i_be�x a[`[ `iafefb_f` yb\d[` ^]_^` ab]cdb]_f`[] lb]bgf_f[] `f_[}
q7?:=<:<? �7?�<? �q�?��> 7t�87>?<= � q7?7=:8: <�:?��fg[ [k[ [�[`[] `b\�e[a[ kb]c[] lb]bgb_f[] k[\f g^[\ ]bcb\f�
�k[ lb\eb_^�^[] ]bc[\[ [e[gnfg[alf\`[] l[k[ l\ilie[gnbl`bex z�nz �[efi][gx fg[j[d [_[^ gbay[c[ ¡ ab]�[af] ebe^[f:� zby^_^d[] k[] l\fi\f_[e `bebd[_[] |]ki]bef[� Z_[]k[\ b_f`� {fk[` yb\_b]_[]c[] kb]c[] ]i\a[g j[]c yb\g[`^ kf |]ki]bef[
Penelitian yang secara ilmiah tidak dapat dipertanggungjawabkan,
maka penelitian itu tidak etis untuk dilaksanakan.
n[l[_ kflb\_[]cc^]c�[ [y`[] kfef]f a[`e^k]j[ kfgf[_ k[\f ab_ikblb]bgf_f[]]j[x e^y�b` lb]bgf_f[]x k[] k[e[\�k[e[\]j[} ofe[g]j[ [k[ �^k^glb]bgf_f[] ¢pb]c[\^d a[`[] k[cf]c `[ayf]c _b\d[k[l eb`e^[gf_[e l\f[ x f_^e[a[ eb`[gf c[` [k[ k[e[\]j[x �[kf c[` b_fe ^]_^` kfg[`e[][`[] lb]bgf_f[]]j[}
£¤¥¦§¨© §©£¨ª¨«§£
¬®¯°±/²8 "It is hard to fail, but it is worse never to have tried to succeed."
³´
¦«µ¶ª·£¸ §¶«¹£«¤º»¼½¾¿ÀÁ ½»ÃÀ»Ä ÅÄÅÆ ÇÀ¾ÃÀÄÆÈÆÅ» ÃÀÄÀÉÅÊ ÇÀ»ÈÀÉÅÃÅ» ËÌÍÌÎ ÏÄÆ ÃÆОÀÉÅ ÁÅ¾Ï ÃÆÑÈÀÐÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ»Ò ÄÏÁÅÐ ÁÏÇÅÐÃÅÓ ÔÄÅÆ ÑÏÉÅ ÄÏÁÅÐ ¿Å¿ÇÆÒ ¿ÏÃÅÉ»ÕÅ ÃÆÑÈÀÐ ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ» ÏÄÆ Å»ÅÐÐÀÖÏÉÒ ÑÀ¾ÊÅÐ Æ»ÄÆÐ ÁÏ×ÅÐÏÉÐÅ» ÐÀÇÅÁÅ ÐÀÉÆžØÅ ÁÀÐÅÄ ÑÏÃÅ ½¾Å»Ø ÄÆÅ ÅÄÅÆ ÃÅÆÁžŠÁÉÉÓÔÄÅÆ ÃÆÑÈÀÐ ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ»»ÕÅ ½¾Å»Ø ØÅ»ØØÆÅ» ÈÏ×ÅÒ ºÙ ¾À»ÁÅÊÒ ¾ÀÄžÁÅÃÏ ¿À»ÄÅÉÒ ÑÏÃÅÁÏ×ÅÐÏÉÐÅ» ÃÅÆÁžŻÕÅ ÈÆØÅÓÌÍÌ ÄÏÁÅÐ ÁÏÇÀ¾ÉÆÐÅ»Ò ÅÇÅÑÏÉÅ:
Ú ÛÏÃÏн ¿Ï»Ï¿ÅÉÓ ÜÏÃÅÉ»ÕÅ ÖÆ¿Å ¿ÅÆ ÉÏÅÄ ÑÀÐÅà ÃО ÝÂÞÒ ÕÅ ØÅÐ ÆÃÅÊ ÇÅÐÀ Ï»¼½¾¿ÀÁÖ½»ÃÀ»ÄÓ
Ú ßÆ¾Å»Ø ÉÅÕÅÐ ÁÏÉÅÐÃÅ»ÅÐÅ» ˾ÀÐÅ¿ ¿ÀÁÏÐÎÓ ÜÏÃÅÉ»ÕÅ ÁÅÄÅ ÕÅ»Ø ÐÏÄÅ ÇÅÐÀ ÁÅ¾Ï ¾ÀÐÅ¿¿ÀÁÏÃÒ ÐÅ» ØÅÐ ÆÃÅÊ ¿Ï»ÄÅ Ï»¼½¾¿ÀÁ Ö½»ÃÀ»Ä ÇÅÃÏÀ» ÏÄÆÓ ÂÆ¿Å ¿ÅÐÀ ÛÜ »ÕÅ ÅÈÅÓ
Ú Ô»ÖÅ¿Å» ÐÀ¾ÅÊÅÃÏÅÅ»ÜÀ¿ÇÀ¾½ÉÀÊ Ï»¼½¾¿ÀÁ Ö½»ÃÀ»Ä ÇÀ»ÀÉÏÄÏ ÊžÆà ¿À¿ÑÀ¾ÏÐÅ» Ï»¼½¾¿ÅÃÏ ÄÀ¾ÉÀÑÏÊ ÁÅÊÆÉÆÒÕÅÏÄÆ:
Ú àÆÈÆÅ» ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ»Ò Ç¾½ÃÀÁÆ¾Ò ÖÅɽ» ÃÆÑÈÀÐ ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ»Ò ¿Å»¼ÅÅÄÚ ÔÉÅÃÅ» ¿À»ØÏÐÆÄÃÀ¾ÄÅÐÅ»Ú ÍÆОÀÉÅÒ ÑÀÑÅà ¿À»½ÉÅÐÚ ÝÀÑÅà ÃÀÄÏÅÇ ÃÅÅÄ ¿À»Å¾ÏÐ ÁϾÏÚ ßƾƻ ×ÅÐÄÆÚ ÌÀ¿ÑÀ¾ÏÅ» ÆÅ»Ø ÅÄÅÆ Ï¿ÑÅÉÅ» ËÆ»ÄÆÐ ¿À»ØØÅ»ÄÏ ¾ÆØÏ ÑÏÅÕÅ ÕÅ»Ø ÁÏÐÀÉÆžÐÅ» ÃÏ
ÃÆÑÈÀÐÒ ÃÏÅÇÅ ÄÅÆ ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ» Ï»Ï ¿À»ØØÅ»ØØÆ ÇÀÐÀ¾ÈÅÅ»ÕÅÓ ÜÏÃÅÉ »Ï ÁÏ ÊÅ¾Ï ÃÀ»Ï» ÕÅ»ØÊžÆûÕÅ ÐÀ¾ÈÅ ÁÅ» ÁÅÇÀÄ ÇÀ»ØÊÅÃÏÉÅ» áâÓãããÒ ÄÅÇÏ ÈÅÁÏ ØÅÐ ÐÀ¾ÈÅ ØžÅÚØžŠÏÐÆÄÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ» ÐÏÄÅÓ ßÏÄÅ ØÅ»ÄÏ ÆÇÅÊ»ÕÅ ÁÀ»ØÅ» Ï¿ÑÅÉÅ» äâÓãããÓ àÅÇÏ äâÓããã ÏÄÆ ¾ÅÄÅ Æ»ÄÆÐÃÀ¿ÆÅ ÃÆÑÈÀÐ ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ»Ó åÅ»ØÅ» ÕÅ»Ø ØÅÈÏ ÃÀÊÅ¾Ï ÁÅÇÅÄ æ ¿ÏÉÏž ÄÀ¾Æà ÐÏÄÅ ØÅ»ÄÏ ÆÇÅÊÐÀ¾ÈÅ»ÕÅ æ ¿ÏÉÏž ÈÆØÅÓ ÔÄÅÆ Æ»ÄÆÐ ÑÏÅÕÅ ¿ÅÐÅ»Ò Ä¾Å»Ãǽ¾ÄÅÃÏ ÐÀ ÄÀ¿ÇÅÄ ÇÀ»ÀÉÏÄÏŻӺ»ØÅÄÒ Ï¿ÑÅÉÅ» ÕÅ»Ø ÁÏÑÀ¾ÏÐÅ» ÊžÆà ÃÀÃÆÅÏÒ ÈÅ»ØÅ» ÄÀ¾ÉÅÉÆ ÃÀÁÏÐÏÄ ÅÄÅÆÇÆ» ÄÀ¾ÉÅÉÆÑÅ»ÕÅРОÀ»Å ÄÀ¾¿ÅÃÆÐ ÐÀÁÅÉÅ¿ ÇÀÉÅ»ØØžŻ ÀÄÏÐÎ
Ú ÌÀ¿ÑÀ¾ÏÄÅÊÆÅ» ÊÅÃÏÉ ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ»Ú ÛÏÃÏÐ½Ò ¾ÅÃÅ »ÕÀ¾ÏÒ ÐÀÄÏÁÅлÕÅ¿Å»Å»Ò ÐÀÄÏÁÅÐÃÀ»Å»ØÅ» ÕÅ»Ø ¿Æ»ØÐÏ» ÁÏÅÉÅ¿ÏÚ ßÀ¾ÅÊÅÃÏÅÅ» ÁÅ¾Ï ÃÏ ÃÆÑÈÀÐ ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ» ÁÏÈÅ¿Ï»Ú ÌÀ»Ø½ÑÅÄÅ» ÑÀÑÅà ÑÏÅÕÅ Æ»ÄÆÐ ÐÀ¾ÆØÏÅ» ÅÄÅÆ Ð½¿ÇÉÏÐÅÃÏ ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ»Ó åÅÁÏ ÐÅɽ ÅÁÅ
ÐÀ¾ÆØÏÅ» ÅÄÅÆ ÄÏ¿ÑÆÉ Ð½¿ÇÉÏÐÅÃÏ ÁÅ¾Ï ÇÀ»ÀÉÏÄÏÅ» ÐÏÄÅÒ ÇÀ»ÀÉÏÄÏ ÕÅ»Ø ÊžÆà ¿À»Å»ØØÆ»Ø
磪¨è¹¨«è 馫¸ê§£·£«¤ë ꫤêì ¦ìê¤ ¹£ª¤¨ ¸¨©¨· 磫£©¦¤¦¨«íÅÇÅÄ Ð½¿ÇÀ»ÃÅÃÏ Æ»ÄÆÐ ÐÀÊÏÉÅ»ØÅ» ÇÀ»ØÊÅÃÏÉÅ»Ò ÑÏÅÕÅ ÇÀ¾ÈÅÉÅ»ÅÒ ÁÉÉàÏÁÅÐ ÃÀÑÅØÅÏ Ï¿ÑÅÉÅ» Æ»ÄÆÐ ¾ÏÃÏн ÕÅ»Ø ÁÏÄÅ»ØØÆ»Ø ÃÆÑÈÀÐÜÀ»À¾Ï¿Å ÇÀÉÅÕŻŻ ¿ÀÁÏÐ ÑÀÑÅà ÑÏÅÕÅß½¿ÇÀ»ÃÅÃÏ Æ»ÄÆÐ ÐÀÐƾŻØÃÀ»Å»ØÅ» Ëϻֽ»îÀ»ÏÀ»ÖÀÎ ×ÅÐÄÆ ÕÅ»Ø ÁÏÑÀ¾ÏÐÅ»àÏÁÅРѽÉÀÊ ÄÀ¾ÉÅÉÆ ÑÀÞ ¿À¿ÇÀ»ØžÆÊÏ ÐÀÇÆÄÆÃÅ» ËÆ»ÁÆÀ Ï»ÁÆÖÀ¿À»ÄÎÒ ¿ÅÐÃÆÁ»ÕÅÇÀ¿ÑÀ¾ÏÅ» Ï¿ÑÅÉÅ» ÈÅ»ØÅ» ÄÀ¾ÉÅÉÆ ÑÀÃÅ¾Ò ¿ÏÃÅÉ ÁÏÈÅ»ÈÏÏ» æãã ÈÆÄÅ ÁÅ» ÅÐÊϾ»ÕÅ ÃÏ ÃÆÑÈÀпÅÆÓ
·¨«µ¨¨¤ ¸¨« ª¦¹¦ì¶ ¦ìê¤ ç£«£©¦¤¦¨«ÜÀ»ÈÅ¿Ï» ÑÅÊ×Å ¿Å»¼ÅÅÄ ÁÅ» ¾ÏÃÏн ÃÀÏ¿ÑÅ»Ø ÃÀÖžŠ×ÅÈžíÏÆÇÅÕÅÐÅ» ¾ÏÃÏн ÃÀÐÀÖÏÉ ¿Æ»ØÐÏ»Ú àÏ»ÁÅÐÅ» ÅÄÅÆ Ç¾½ÃÀÁƾ ÕÅ»Ø ¿Æ»ØÐÏ» ¿À¿ÑÀ¾Ï ¿Å»¼ÅÅÄ ÉÅ»ØÃÆ»Ø ËÁÏÅØ»½ÃÄÏÐÒ ÄÀ¾ÅÇÏ
ÅÄÅÆ ÇÀ»ÖÀØÅÊÅ»ÎÚ ÛÏÃÏн ÕÅ»Ø ÄÏÁÅÐ ÅÐÅ» ¿À¿ÑÀ¾Ï ¿Å»¼ÅÅÄ ÉÅ»ØÃÆ»Ø ÄÀ¾ÊÅÁÅÇ ÃÆÑÈÀÐÒ ÁÅÇÅÄ
ÁÏÇÀ¾ÄÅ»ØØÆ»ØÈÅ×ÅÑÐÅ» ¿Å»¼ÅÅÄ Æ»ÄÆÐ ¿ÅÃÕžÅÐÅÄÓ_____Alhamdulillah
US (ELS)
Varo9/30 gratitude turns what we have into enough
36
els
t
ïð ñòóôòõö÷ïó
øùúù ûüùýü þùÿù�ù�
���ý�û� ��ú��ù� �ü�ù�� �ù
þ�þüùý ûüùýü ýü��ûù �ù ( )
ù�ý���� ��þ�ù� �ù� û���
øüûýù�ù�������� úù �ù���ù��ù��ù �ùûüû (��)
�ÿù�ù úù ýùúù� �ù�ù ���
û��ù�ù�ú���úüù����� �ù��ù
ý�ýù�� �ù�� û��� þ�ÿ��ù
�ù��ù �� þ��ü�ù�ù �ù�
ý�þ�ùý ��ù�ý��� þù�
��þ� ù ���þ����ûù���ù
�ü��ûù �ù þ��ù�� ( )
�ù��ù �ùûüû û��� (���) ý��
���ù��ý �����ù�ù �ùû�� �ù
úù�� �ùýùýù þ�ú�û �ùû���
��û���ý�� (þ� ��üý� ���ÿù ) (
úù �ùû�� úù�� �ùýùýù þ�ú�û)
�ù��ù �ùûüû ùýùü
þ�ùþ����ù �ùûüû ��þ�ù
þùü�ü ��� ý�úù� û��ù�ù
þ�ù��� ��û�þ�ü�ù ý�úù� ú�
�ð ö� �ïó ñòó�!
��ý�ù� ú�ý�� �ù�üû
(û��ùÿù �ù�ùý) üýü�
��ú�ý��ù úù ��ý�ùþ���ù
üýü� þ�ÿù�ù�ù ��þ���
þ�ÿ��ùû�ù ý�ýù ��ý�
����û�ù��ûþ� úù ��þùþ
þ��ü�ù�ù ������û� úù�� ��
�� �� ú��ù�ù��ù úù�ùý þ�
���ù��ý�
LAPORAN KASUS (ELS)
Varo9/30 gratitude turns what we have into enough
36
"#$%&#' els
( t
��þ�ù� ùýùü ÿü�ù� û����ý� )�� * �ùú
ùÿù�ù� ��ú�ý��ù +ú�û�ù� �üý�ù�ù ��
ú�û��üý �ù��ù �ùûüû (,ùû� ����ý)� û
��ý� *ú�ý��ù�� -�ý���� -û����ù��ù ø
�� ( ) ùúù�ù� ýü��ûù ��þ�ù� �ù ����û� �ù��ù
� ù�ù ú�ù û�û� �� �ùýù úù ����
ù �ùûüû úù�ùý ����û� �ù�ù�ý���ûý�� ú�þ
ùû�ù ��ÿùú�ù �ù ÿù�ù ý��ÿùú� ùýùü ��
�ù ��þ�ù� ý�ýù ��ùýù�ù�ûùùù ûü
�ù �� �ù�ù úù�ùý ú�ýü��û
ü ÿù�ù� �ùû�� ý��û��üý�
��ù �ùûüû ����� úù�� � ú�û��üý �ù��ù �ùû ( )
( ) �þùûü� �����ý�ù �û���ùû�ù�� �ù��ù þ
ù ú���ýù�ü� �ù�ù�ù�ù� ùýùü þ�þ����û
��ü�üý ÿ��û �û���ùû� �ù ú��ù�ü�ù
( ù�ùù ���ù��ý �� ú��ù) ùýùü ��ý�û��� (
)�
��� ���û��ùý þ��ù���ù �ùû�� �û���ùû�
ùú� ùýùü �ý��� �üþ�ù� �ùûüû �ù
ù� �ùúù �����ý�ù �û���ùû�ù� �ù �
�����ü�ù ùù��ûù ùýùü �ù��ú�ýùû ûýùý�ûý���
!÷.ïó
û þ�ÿù�ù� ��þ���ùÿù�ù ý��üû þ���ü
( ) þ�þ���ýù�ù�ù ùýùü þ���ûüù��ù �
����û� ø�ü��ûù �� ÿü ù ú�þù�ûüú�ù û�
�ùÿù�ù û��ùÿù �ù�ùý ý��û��üý� �ù��
�ùþ���ù ����û ùýùü �� �ýù�üù �ù
þ�üù úù�ùþ ��ùýù�ù�ûùùù �ùû��� /
ü��û ùýùü ��ý�ùþ���ù ����û ��ü��û ý��û�
�ùþ�ù� ��ùûùù� �� ù�ùþù ùýùü ����
LAPORAN KASUS (ELS)
Varo9/30 gratitude turns what we have into enough
36
' 0#121 3els4
(567 8 9:; <=t= >?=@A7 B<C
�ü�ù� � ��ú����� �ú��ù ùýùü �ù �ù�
( ) û��ù� ����ù ù� ÿ��û ø����ý�ù� ��ÿùüù
( ) ù ý�������� ý�ýù ��ü� û��ù �ùû��
�ù�� û��ù �ùû��� ��üþ ���ù� ú�ý�þü��
üùýü �ùû�� ú� ûüùýü û ��� ú�ý��
ûüû û��� (�ùû� û����û)� ( ) þ� ��üý� ���ÿù�ùù ûù �ù�ù�ù úù �ùû� �
� ��� úù�ùý ���û��ùý ( ) �ý�� (þ����ùý �ù�ù�ù
)
ûùÿù� û��� ù ý�úù� ú��ù���ù �ùúù ��
�ù�� û��� ù üýü�
üû û��ùþù ��úü��ù( ) �����þ�ù ù ��þü
��ù ù� ûù�ù� ûùýü �ù�ù �ù �ùûüû û��ù���ù
þ� ùþ�ù��ù /� ù ú�þ���ù ��
��üý� Dùû�� ��ü��ûù ���û� ý�ýù ûüùýü
EAPORAN KASUS (ELS)
Varo9/30 gratitude turns what we have into enough
37
FGHGIGJ KILKGJ GMGN HNOPGI IGKP LQPNPHNRRGP SGJTG UQPNIKVGP WX YKIGRNRGP YQPZGPLGRVNY LQIGU[ORGP \
]^ Gambaran klinis (berupa gejala atau tanda penyakit) yang tidak lazim atau
jarang terjadi
2. Perjalanan penyakit tidak seperti biasanya
3. Cara penegakan diagnosis dengan alat diagnosis yang baru atau
perbandingan dengan alat diagnosis lama
4. Hasil pengobatan dengan preparat obat baru atau jarang digunakan
5. Efek samping atau efek simpang pengobatan yang belum pernah dilaporkan
atau belum pernah terjadi.
6. Hubungan atau variasi proses penyakit
7. Penyajian, diagnosis atau penatalaksanaan penyakit baru atau variasi baru
penyakit
8. Hubungan tidak lazim antara gejala atau tanda dengan penyakit
9. Kejadian yang tidak lazim pada perjalanan penyakit atau hasil pengobatan
pasien
10. Penemuan baru tentang kemungkinan pathogenesis suatu penyakit atau efek
simpang pengobatan.
_` abcdedfgh igjkj
Kasus yang dilaporkan pada suatu LK merupakan pasien yang dihadapi dan
dikerjakan sehari-hari oleh dokter (penulis) itu sendiri. Karena penulisan LK merupakan
refleksi seorang dokter, maka harus dipilih kasus yang menggambarkan hasil
penatalaksanaan atau keputusan klinis terbaik.
l` imcamhbh egamngh igjkj
Artikel LK secara umum terdiri atas 5 bagian, yaitu:
1. Pendahuluan
Pendahuluan berisi tentang latar belakang mengapa perlu dilaporkan kasus
tersebut, berapa besar permasalahan yang akan dilaporkan dan apa kepentingan
penulisan LK tersebut. Bagian ini seringkali diawali dengan pengertian atau definisi
kasus dan persamaan istilah yang digunakan untuk menyebutkan suatu kasus.
Selanjutnya, dijelaskan tentang epidemiologi atau besar permasalahan yang
terdapat pada kasus tersebut. Berbagai referensi tentang permasalahan khusus yang
akan ditulis dapat dimasukkan untuk menjelaskan bagaimana permasalahan
tersebut sudah dibahas oleh penulis lain. Sebagai penutup bagian ini, dituliskan
tujuan penulisan LK tersebut, apakah untuk melaporkan tentang gambaran klinis,
cara pengakan diagnosis, hasil terapi, prognosis atau yang lain. Pedoman penulisan
sebagian jurnal tidak menganjurkan penulisan bagian pendahuluan ini, jadi
langsung dimulai dengan menyajikan kasus.
oAPORAN KASUS (ELS)
Varo9/30 gratitude turns what we have into enough
38
pq rstut
vsws sxsy zs{|s} |}| w|ys~���s} ��}�s}{ |w�}�|�st �s}{ z���uzu}{s} w�}{s}�stut� t�~���| ��}|t ��ys�|}� u�u�� ~�����ss} ws} �s}{{sy ~����|�tss}q v�}uy|t���s~ �s�ut ��}�s{s |w�}�|�st ~st|�} �s}{ �|ws� z���uzu}{s} w�}{s} �stut� t�~���|}s�s� sys�s� ���~��|}�| s�su �s}{ ys|}q
���|�u�}�s� ~�}uy|t ��}��yst�s} {s�zs�s} �y|}|t ~st|�}� �uys| ws�| ��yu�s}u�s�s ~st|�} tss� ws�s}{ ~���s�s �sy| �� ���~s� ~�s����� �|xs�s� ~�}�s�|�t��s�s}{ �|xs�s� ~�}�s�|� ws�uyu� �|xs�s� ~�}�s�|� ��yus�{s� �|xs�s� t�t|sy s�su��z|stss} ~st|�}q v�}uy|ts} {s�zs�s} �y|}|t |}| t��s�s y�}{�s~ �s~| �|}{�st� s��|}�sw|��yst�s} {s�zs�s} �y|}|t �s}{ z���uzu}{s} w�}{s} �stut ts�s� ���s~| t�y�}{�s~�u}{�|}q
���|}{�sy| ~�}uy|ts} �stut ���ysyu yust� �s|�u z��|t| t��us ~���ysts} ��}�s}{�|xs�s� ~�}�s�|� t��s�s}{� ws�uyu s�su ��yus�{s �s}{ �|ws� z���uzu}{s} ys}{tu}{w�}{s} �stutq �|tsy}�s �|xs�s� �|~����}t| ~sws �stut w���s�|�|t s��~|�� �|xs�s�sy��{| �s�s}s} ~sws ��yus�{s ~sws �stut w���s�|�|t ��}�s� |�|�s}q
��ys}�u�}�s w|��yst�s} ��}�s}{ w|����}t|sy w|s{}�t|t �stut ���t�zu� ws} �s�s���u�ut�s} ~��|y|�s} w|s{}�t|tq �}�u� ��}���|�s�s} ~�}�{s�s} w|s{}�t|t |}|�~��yu ~�}��ysts} ��}�s}{ ��}|t ~����|�tss} ~�}u}�s}{ ws} �st|y �s}{ w|~���y��qv�}��ysts} ��}�s}{ ���s~|� ��y|~u�| ��}|t �zs�� w�t|t ws} ys�s ~��z��|s}q ���s~| }�}��w|�s��}��ts� t�~���| �wu�st| s�su �|t|����s~| �s�ut w|��yst�s} �u{sq Follow-up
hasil pengobatan atau edukasi dijelaskan sesuai kepentingan penulisan. Penjelasan
hasil kunjungan berikutnya atau control, cukup mengenai waktu, hasil anamnesis,
pemeriksaan fisik, diagnosis, terapi dan atau edukasi. Jika pasien dirujuk ke
konsultan atau spesialis baik untuk penegakan diagnosis atau pengobatan, maka
hasil rujukan harus dijelaskan disertai lampiran fotocopy hasil rujukan tersebut.
Penulisan bagian kasus ini, harus memperhatikan tujuan penulisan LK. Jika
tujuan penulisan LK untuk melaporkan hasil suatu pengobatan, maka gambaran
klinis atau proses penegakan diagnosis tidak perlu dijelaskan secara terperinci,
tetapi cukup hasil yang positif atau yang mendukung penegakan diagnosis.
Sebaliknya jika penulisan LK untuk menjelaskan proses penegakan diagnosis, maka
perlu dilaporkan selengkap mungkin hasil pemeriksaan yang ditemukan, termasuk
semua hasil pemeriksaan klinis dan penunjang yang digunakan untuk
menyingkirkan diferensial diagnosis. Jika penulisan LK dimaksudkan untuk
menjelaskan kemungkinan patogenesis penyakit, maka perjalanan penyakit,
termasuk hasil followup pengobatan- harus dijelaskan secara terperinci.
3. Pembahasan
Bagian ini dimulai dengan penjelasan tentang kasus atau permasalahan pada
kasus. Selanjutnya diterangkan rujukan dari pedoman standar atau hasil
penelusuran referensi termasuk hasil penelitian atau laporan terdahulu. Misalnya
cara penegakan diagnosis disertai gambaran epidemiology dan patofisiologi
�APORAN KASUS (ELS)
Varo9/30 gratitude turns what we have into enough
39
�������� ���� ������� ��� ����� �� ¡��� ¢������� ���¡������ ������� £���¢������������ ¤�¥�������� ¤����¦��� ¤����� ¢���¡�� ��¤� ��¤¦¢�� ����¤�� ���� ������ ��¤� ��������� ���� ¤����§ ����� ��� ¨��� ��¡��� ©ª ����� ¢��¡���������¢ ���� ������ ����� ��������« ¢��� ¤�¡������� ��¢ ���� ������ �¦�¢�� ���� ��¤���� ��¥������� ¨��� ��¡��� ��������� ¢��¡������� ������� ����¦ ����« ¢���§���� ¤�¡������� ������� ���������� ¤�� �������� ��¢ ����� ����¦ ���� ���� ��� ¤� ��¤������ ¦ �� ��¢� ���� ����¤��� ¬����� ¢�¢ ��¤������« ���������¤�¡������� ������� ¢������¢�« ��¢�������� ���§¦������� ���� ��¢������������� � ��¡�¤��� ���� ¡�� �� ���¢�����§�� ��¤� ������ ®������� ¢��������¡��� �������� ��� ¤���� ���¡�¤�« ����¢��� ¢������¢� ����¦ ���� ���� ���«¤��� ¬� ���� ������� ��¤� ����� ���« ¤�¡������� §�� �§���� ���� ������� ¤������¢�����§�� ����� ¤�� ¤��������� �� ���� ���¦¢��¤��� ���� ������� ���� �����¤���¡� �� �§ ���¡���
¯� °��������
±����� ��� ����� ������¢�� ¤��� ©ª« ���� ¢������� ² �����« ����� �¤�������«§���� ��¢�������� ¤�� ���� ������« ����� §���� ¥¦��¦³�� ��������������� �������¬� ����� ¡����� ��¤�� ¢���§������� ���� ¢����������� ��������� ����� �������������
´� µ�¥��� ¶������
µ�¥��� ¶������ ¢�������¢ ��¢�� ��¥������ ���� ¤�������� �� ���� ��¢ ����������� ©ª« ��� ������� ��¢��§« ��� ���� ��������� °�¥������ �� ������ ��¤�� �� �§¤��� ´³· ��§�� �� ���¢ ��������� ¤���������
¸¹ º»¼» ½¸¾¿ÀÁ»¾ ÃÄ� ®���¢���� ���� ¢�¢���§ ����� ���� ¢������Å� ¶���������� ���������� ���� ��¥�������²� ®����¢������ ��¢�� ��¥¦�¢��� ���� ��§� ����� ¤����� ����� ����� ��«
������� ��¥¦�¢�¤ £¦�����« ¥¦�¦£¦�� §���� ��¢�������� �����¡���« §����¥¦��¦³�� ���¢���� ���¡����� ��¢�§ �������
¯� ®�������� ¤�� ¢����¢������ ���¢�����§�� ���� ��¢�£�§�� �����« ¤����¤��¦����������� ¤����� ¤¦���� ����¦��
´� ®������� ���� ¢������ ©ªÆ� ®�¢��� ���� ¤�� ¢����¤�� §���� ��������
©��¦��� �����¢�������� ����� ������� ��¢��§« ��§����� §����¢�¢���§������ £��� ���������� ����¢��« �������� ���� ���¢¢��� ¶�������¤���§ ¦���� ������ ���� ��������� ¤���¢ ����¢�� ���� ������ Format
penulisan harus merujuk pada jurnal yang akan memuat LK tersebut, karena
hampir semua jurnal sudah memberikan pedoman atau format penulisan LK
masing-masing. Misalnya jumlah kata tidak boleh lebih dari 1800-2000 kata
dengan 2 gambar atau table,2 atau tidak boleh lebih dari 400-600 kata.3
7. Mengirimkan laporan laporan kasus ke suatu jurnal sebagai laporan asli
(belum pernah ditulis dan dilaporkan ke jurnal lain).
ÇAPORAN KASUS (ELS)
Varo9/30 gratitude turns what we have into enough
40
ÈÉ ÊËÈÌËÍ ÎÏÐÌËÑËÒÓ ÔÕÖ× Ø×ÙÚÛÜ Guideline, AMERICAN Academy of Optometry,
file://localhost/E:/EBM/Case%20Report/guide%20of%20Case%20report.h
tm (diakses 10 April 2009)
2. Case Report Guideline, Journal of Dermatological Case Reports,
file://localhost/E:/EBM/Case%20Report/index.php.htm, (diakses 10 April
2009)
3. Author Guideline, International Journal of Dermatology,
http://www.wiley.com/bw/submit.asp?ref=0011-9059&site=1 (diakses 10
April 2009).
AS A
ÝÞßàáâãä åæmangat KTI!
wulandari
çèéêë ìíîïêð êñòéóô òôò ñòõí ELS. Dalam editan ini masih banyak
singkatan2 umum: merup=merupakan, yg=yang, sbg=sebagai, thd=terhadap dll.. artiin
sendiri ya .(udah dibenerin sama layouter -.- )
ö÷øùp seorang ilmuwan
• úûüýþ ûÿ�ûÿ �ý��• úûüýþ ü�û�û�• úûüýþ �����üý• úûüýþ ���ü�û• ���a menghargai kar a orang lain
• Berani mempertahankan kebenaran
• Mempun ai pandangan jauh ke depan
Manfaat menulis
• Terampil membaca
• Terlatih meramu berbagai informasi dan men ajikan secara sistemats untuk
dijadkan bahan pemikiran lebih matang
• Terampil dalam kegiatan penelsuran pustaka
• Mampu melihat kesalahan darii sendiri sebelum dilihat orang lain writing is
rewriting)
• Meningkatkan pengetahuan dan memperluas cakrawala baik bagi diri sendiri
sesame ilmuwan maupun mas arakat
Karakteristik karya ilmiah
Artikel ilmiah adalah tulisan singkat krg dari halaman ang dipublikasikan di
jurnal ilmiah� Setiap jurnal memiliki pedoman ga a penulisan ang bersifat selingkung
namun tetap berdasar pada prinsip penulisan artikel scara nasional atau universal Artikel
ilmiah hendakn a memiliki karakteristik sebagai berikut
�� Obyektif� han a dikembangkan dari fenomena ang sudah jelas eksistensin a
�diakui ban ak orang
�� Rasional� hasil penilaian kritis sebagai wahana pen ampaian kritis timbal balik
ang brkaitan dg ang dipersoalkan
�� Up to date� mbawa sesuatu ang baru idak ketinggalan jaman karena artikel
ilmiah berada di garis depan dalam pengembangan ilmu pengetahuan
AS A
Varo9/30 semangat KTI!
PUBLIKASI ILMIAH
Oleh : dr. Tri wulandari
Note: sumber editan ini dikutip dari slide dosen dan ELS. Dalam editan ini masih banyak
singkatan2 umum: merup=merupakan, yg=yang, sbg=sebagai, thd=terhadap dll.. artiin
sendiri ya .(udah dibenerin sama layouter -.- )
Sikap seorang ilmuwan
Sikap ingin tahu
Sikap kritis
Sikap terbuka
Sikap objektif
Re a menghargai kar a orang lain
Berani mempertahankan kebenaran
Mempun ai pandangan jauh ke depan
Manfaat menulis
Terampil membaca
Terlatih meramu berbagai informasi dan men ajikan secara sistemats untuk
dijadkan bahan pemikiran lebih matang
Terampil dalam kegiatan penelsuran pustaka
Mampu melihat kesalahan darii sendiri sebelum dilihat orang lain writing is
rewriting)
Meningkatkan pengetahuan dan memperluas cakrawala baik bagi diri sendiri
sesame ilmuwan maupun mas arakat
Karakteristik karya ilmiah
Artikel ilmiah adalah tulisan singkat �krg dari �� halaman� ang dipublikasikan di
jurnal ilmiah Setiap jurnal memiliki pedoman ga a penulisan ang bersifat selingkung
namun tetap berdasar pada prinsip penulisan artikel scara nasional atau universal Artikel
ilmiah hendakn a memiliki karakteristik sebagai berikut�
Obyektif han a dikembangkan dari fenomena ang sudah jelas eksistensin a
diakui ban ak orang��
Rasional hasil penilaian kritis� sebagai wahana pen ampaian kritis timbal balik
ang brkaitan dg ang dipersoalkan�
Up to date mbawa sesuatu ang baru��idak ketinggalan jaman karena artikel
ilmiah berada di garis depan dalam pengembangan ilmu pengetahuan
������AS� ����A�
Varo9/30 semangat KTI!
!
PUBLIKASI ILMIAH
Oleh : dr. Tri wulandari
Note: sumber editan ini dikutip dari slide dosen dan ELS. Dalam editan ini masih banyak
singkatan2 umum: merup=merupakan, yg=yang, sbg=sebagai, thd=terhadap dll.. artiin
sendiri ya .(udah dibenerin sama layouter -.- )
Sikap seorang ilmuwan
Sikap ingin tahu
Sikap kritis
Sikap terbuka
Sikap objektif
Re a menghargai kar a orang lain
Berani mempertahankan kebenaran
Mempun ai pandangan jauh ke depan
Manfaat menulis
Terampil membaca
Terlatih meramu berbagai informasi dan men ajikan secara sistemats untuk
dijadkan bahan pemikiran lebih matang
Terampil dalam kegiatan penelsuran pustaka
Mampu melihat kesalahan darii sendiri sebelum dilihat orang lain �writing is
rewriting)
Meningkatkan pengetahuan dan memperluas cakrawala baik bagi diri sendiri�
sesame ilmuwan maupun mas arakat
Karakteristik karya ilmiah
Artikel ilmiah adalah tulisan singkat krg dari halaman ang dipublikasikan di
jurnal ilmiah Setiap jurnal memiliki pedoman ga a penulisan ang bersifat selingkung�
namun tetap berdasar pada prinsip penulisan artikel scara nasional atau universal� Artikel
ilmiah hendakn a memiliki karakteristik sebagai berikut
Obyektif han a dikembangkan dari fenomena ang sudah jelas eksistensin a
diakui ban ak orang
Rasional hasil penilaian kritis sebagai wahana pen ampaian kritis timbal"balik
ang brkaitan dg ang dipersoalkan
Up to date mbawa sesuatu ang baru idak ketinggalan jaman� karena artikel
ilmiah berada di garis depan dalam pengembangan ilmu pengetahuan�
#$%&'(AS' '&)'A*
+,-./012 34mangat KTI!
56
78 9:;<<=;>?>; s@?>p ilmiahA BCDEFED GHIHJ FEKHLFEKH GED KHGEM NOCI PQEHBHDRJ STSTIJ
QTREU GED KHGEM BCDVCIKEMED BNKHW XIHYEGH TDKTM MXCDKHDRED KCIKCDKTJ Z KCIYTME
GEQEB BCDVCYTK UTBYCI YEFED8
[8 Orisinalitas REREUED EKET KCBTED8 \IHUHDEQHKEU MEIVE HQBHEF EMED BCBYCIHMED
UTBYEDRED KCIFEGEX XCIMCBYEDRED HQBT XCDRCKEFTED8
]8 Memuat diskusi & referensi8 ^HUMTUH KCIFEGEX KCBTED Z REREUED XEMEI QEHD
_GEQEB YCDKTM XCITSTMED` EMED BCDTDSTMMED XNUHUH XCDTQHUJ XCIYCGEED Z
XCIUEBEEDDVE UCIKE MCBESTED VEDR GHXCINQCF XCDTQHU8 aEQ HDH XCDKHDR TDKTM
BCDRFHDGEIH GTXQHMEUHbXQERHEUH8
c8 Penyajian dalam bentuk format eseiJ YTMED GEQEB YCDKTM CDTBCIEKHWJ
GHUEBXEHMED UCPEIE UHDRMEK Z FEDVE BCBTEK YERHEDd KIXCDKHDR UESE VEHKT BCKNGCJ
FEUHQ Z XBYEFEUED8
e8 Memenuhi bentuk, struktur dan sifat2 tertentuA PEIE XCDTQHUED BCDRHMTKH XNQEJ
KCMDHM GED MEHGEF KCIKCDKT VEDR GHUVEIEKMED NQCF STIDEQ8
Jenis karya ilmiah
fTIDEQ HQBHEF BCBTEK UEQEF g GEIH FEQd YCIHMTKA
g8 hTBXTQED EKET EMTBTQEUH XCDRCKEFTED YEITi
d8 Hasil pengamatan empiriki dan
j8 Gagasan atau usulan baru8
Dalam praktiknVaJ halLhal tersebut tertuang dalam dua jenis artikelA
g8 Artikel hasil penelitian
d8 Artikel hasil pemikiran _non penelitian`
Jenis artikel kedokteran Vang penting lainnVa adalah laporan kasus8
g8 Resensi buku dan
d8 obituari adalah jenis artikel lain Vang jarang di kedokteran8
Bahan artikel dan pengolahannVa
g8 Laporan penelitian
a8 Mengubah format enuratif menjadi format esei
b8 Judul artikel ilmiah tidak harus sama dengan judul penelitianJ namun
menggunakan kalimat Vang lebih menarik tanpa mengurangi makna kalimat
d8 Laporan pengabdian masVarakat
a8 Memerlukan tambahan diskusiA membandingkan hasil pengabdian lainnVaJ
atau penjelasan teoritis atau empiris tentang tingkat pengabdian tersebut8
j8 Diktat kuliah
a8 BanVak kelemahan Lk berisi kumpulan informasi onseptual
b8 Posisi penulis tidak jelas dan tidak memiliki orsinalitas
78 Makalah dalam forum diskusi ilmiah
Tinggal menVesuaikan dengan kaidah selingkung jurnal Vang dituju
Menambah abstrak dan kata kunci
Artikel hasil pemikiran
Artikel hasil pemikiran adalah pemikiran penulis atas suatu prmasalahan Vang
dituangkan dalam bentuk tulisan8 LangkahLlangkah dalam proses pembuatanA
lmnopqASp porpAs
tuvwxyz{ |}mangat KTI!
~�
�� �������� ������������� ���� ������� ������ ������������� ���� ���� �������
������ ���� ������������� ������ ���� �������� ����� ������ ������� �����
���������� ����� ���������� ���������� ���� ����������� ���� ������ ���� ���������
�����
�� ������������ ����� ��������� ������ ������� ���� ��������� ������� ��� ��� ����
�������� ���� ������������ ���� �������� �������� �������� �������� ���� ����
������� ���� ����� �������������� ������� �� ������� ���� ������� ��� ��� ���� �����
���� ������ ����
������� ����� ��������� ����� ������� �������� �������� �������� ������� ����
���������� ������� ���� �������� ������� ������� ����� ��������� ������� ���� ��������
����� ����� ������ judul, nama penulis, abstrak & katakunci, pendahuluan,
pembahasan (bagian inti), penutup & daftar rujukan�
�� Judul ������� ����� ��� ��������� ������������ ����� ����������� ������ �����
�������� ������ ��� ������� ���� ������ ���������¡ ���� �������� ¢�� ��� �������
������ ���� �������� ������� ����� ��������� ��������� ������� £����� ��������
������������ �������� ��� �������� �������� ���� ���� ���� ��������� ������
��������� ¤������ ¥¦§¨¦©ª Menjaga Mutu Dalam Pelayanan Dokter Keluarga.
�� Nama penulis ����� �������� ������ ���� ������� ����� ���� � ������ ������� ����
������� ������ �������� ���� ��� ���� ������� ���� ������� ����� ������� ����� «���
������� ������� ������� ����� ������� �����
¬� Abstrak & kata kunci� ������� ��������� ���������� �������� ���� �������
���� ������� ����� �������� ¤�������� ������� ����� ��������� ���� ������ ���
���������¡ ��������� ������ �� ����� �������� �������� ������� �������
���������� ������������� ������� ����� ������� ����� ��������� ��� ��������� ���
������� ���� ������� ������ ������ ������ ������� �������� ����� ®¯�°® ���� ����
������� ����� � �������¡� ������� �� ����� �������� ±��� ����� �������� ������� ����
¬�® ���� ���� ������������� ������� ���� ��£����� ���������� ����� ���� �������
�� ������������ ±��� ����� ����� ����� ������� ���� ����� ���� ���� ����� ��������
�������� ��� ����� ������ ��������� ���������� ����� ����� ���� ����� ��������
²� Pendahuluan. ³����� ��� ���������� ������� ���� ������������ ���� ����
�������� ����������� ������� ���� ������������� ���� ��� ��������� ���� ����
������������� ���� ����� ��������� ���������� ³����� ����������� �������� ��
������� ������� ��� ��� ����� ���� ���� ������� ��� ������ �����������
®� Bagian Inti� ´�� ������ ��� ������ �������� ��������� ������������ ����������
��������� µ ��������� ����� ������� �������� ���� ���� ������������ ¶���� ���
��� ��������� ������������ �������� ��� ������� ������ ����������� ����� �����������
������ ��� ������ ������ ������� �����¡�� ���������¡ ��� �������� ����� ��������
��� ���������¡�
·� Penutup atau simpulan� ³����� ��� ������ ��������� ��������� ������� ����
������� ���� ������� ���� ������ ����������� ����� ���� ��������
���������������� ���������¡� ���������� ������ ��� ������� ����������� ������� ��
����� ��������� ���� ����������� ���� ���������¡ �������������
¸¹º»¼½AS¼ ¼»¾¼A¿
ÀÁÂÃÄÅÆÇ ÈÉmangat KTI!
ÊÊ
ËÌ ÍÎÏtÎr rujukan. ÐÑÒÑÓ ÔÕÖÕ×ÑÓ ØÑÓÙ ÚÛÔÚÕÜÝÞ ÒÑÓØÑ ØÑÓÙ ßÛÓÑÔà áÝ ÔÕÖÕ× áÑÜÑâ
ÚÕßÕÒ ÑÔÚÝ×ÛÜãÞßÑÜÝ×ÓØÑ ÞÛâÕÑ ÔÕÖÕ×ÑÓ ØÑÓÙ ÑáÑ áÑÜÑâ ÚÕßÕÒ ÑÔÚÝ×ÛÜ ÒÑÔÕÞ ÚÔäÑÚÑÚ
áÑÜÑâ áÑåÚÑÔ ÔÕÖÕ×ÑÓÌ æÛÓÛâçÑÚÑÓÓØÑ çÑáÑ ÒÑÜÑâÑÓ ÚÛÔÑ×ÒÝÔ ÑÔÚÝ×ÛÜã ßÕ×ÑÓ
ÒÑÜÑâÑÓ ßÑÔÕÌ èÑÚÑ äÑÔÑ çÛÓÕÜÝÞÑÓ ÔÕÖÕ×ÑÓ áÝÞÛÞÕÑÝ×ÑÓ ÙÑØÑ ÞÛÜÝÓÙ×ÕÓÙ ØÑÓÙ áÝÑÓÕÚ
ÞÕÑÚÕ ÖÕÔÓÑÜã ÓÑâÕÓ ÒÑÔÕÞ ×éÓÞÝÞÚÛÓ çÑáÑ ÞÛÚÝÑç çÛÓÛÔßÝÚÑÓÌ
Artikel hasil penelitian
êÔÚÝ×ÛÜ ÒÑÞÝÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ âÛÔÕçÑ×ÑÓ ßÑÙÝÑÓ çÑÜÝÓÙ áéâÝÓÑÓ áÑÜÑâ ÖÕÔÓÑÜ ÝÜâÝÑÒã
ßÑÒ×ÑÓ ÑáÑ ÖÕÔÓÑÜ ØÑÓÙ âÛÓÙÙ×ÒÕÞÕÞ×ÑÓ ßÛÔÝÞÝ×ÑÓ ÒÑÞÝÜëÒÑÞÝÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓÌ êÔÚÝ×ÛÜ ÒÑÞÝÜ
çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ ßÕ×ÑÓ ÒÑÓØÑ ÞÛ×ÛáÑÔ ÔÝÓÙ×ÑÞÑÓ ÜÑçéÔÑÓ ÚÛ×ÓÝÞ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓã ÚÑçÝ ÞßÕÑÒ ÚÕÜÝÞÑÓ
ßÑÔÕ ØÑÓÙ ÚÛÚÑç âÛÓÑâçÝÜ×ÑÓ ÞÛäÑÔÑ ÜÛÓÙ×Ñç ÑÞçÛ× çÛÓÚÝÓÙ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ âÛÓÙÙÕÓÑ×ÑÓ
åéÔâÑÚ ÑÔÚÝ×ÛÜ ØÑÓÙ ÜÛßÝÒ ×éâçÑ× áÑÓ ÔÝÓÙ×ÑÞÌ ÐÑÙÝÑÓëßÑÙÝÑÓ ÑÔÚÝ×ÛÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ ØÑÓÙ
áÝâÕÑÚ áÑÜÑâ ÖÕÔÓÑÜ ÑáÑÜÑÒ ÖÕáÕÜã ÓÑâÑ çÛÓÕÜÝÞã ÑßÞÚÔÑ× ì ×ÑÚÑ ×ÕÓäÝã çÛÓáÑÒÕÜÕÑÓã
âÛÚéáÛã ÒÑÞÝÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓã çÛâßÑÒÑÞÑÓã ×ÛÞÝâçÕÜÑÓ áÑÓ ÞÑÔÑÓ áÑÓ áÑåÚÑÔ ÔÕÖÕ×ÑÓÌ
íÌ JudulÌ îÕáÕÜ ÑÔÚÝ×ÛÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ ÞßÑÝ×ÓØÑ áÑçÑÚ áÛÓÙÑÓ äÛçÑÚ âÛÓÙÙÙÑâßÑÔ×ÑÓ
çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ ØÑÓÙ ÚÛÜÑÒ áÝÜÑ×Õ×ÑÓÌ îÕáÕÜ âÛâÕÑÚ ÞÛâÕÑ ïÑÔÝÑßÛÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓã ÒÕßÕÓÙÑÓ
ÑÓÚÑÔ ïÑÔÝÑßÛÜ ØÑÓÙ ÜÑÝÓÓØÑ ØÑÓÙ áÝÑÓÙÙÑç çÛÓÚÝÓÙ áÑÜÑâ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓÌ ðâÕâÓØÑ
ÖÕáÕÜ áÝßÑÚÑÞÝ ñëíñ ×ÑÚÑÌ
àÌ Nama penulisÌ æÛÓÕÜÝÞÑÓ ÓÑâÑ çÛÓÕÜÝÞ ÞÑâÑ áÙ çÛÓÕÜÝÞÑÓ ÓÑâÑ áÑÜÑâ ÑÔÚÝ×ÛÜ ÒÑÞÝÜ
çÛâÝ×ÝÔÑÓÌ
òÌ Abstrak & kata kunciÌ êßÞÚÔÑ× ÑÔÚÝ×ÛÜ ÒÑÞÝÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ ÞÛäÑÔÑ ÔÝÓÙ×ÑÞ âÛâÕÑÚ
âÑÞÑÜÑÒ áÑÓ ÚÕÖÕÑÓ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓã âÛÚéáÛ áÑÓ ÒÑÞÝÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓÌ æÛÓÛ×ÑÓÑÓ áÝßÛÔÝ×ÑÓ
çÑáÑ ÒÑÞÝÜÌ óÑÚÑ ×ÕÓäÝ ÚÛÔáÝÔÝ ÑÚÑÞ òëñ ×ÑÚÑã âÛÓÙÙÑâßÑÔ×ÑÓ ÔÑÓÑÒ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ ØÑÓÙ
ÚÛÔäÛÔâÝÓ çÑáÑ ïÑÔÝÑßÜÛëïÑÔÝÑßÛÜ áÑÓ ÒÕßÕÓÙÑÓ ÑÓÚÑÔ ïÑÔÝÑßÜÛ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓÌ
ôÌ PendahuluanÌ ÐÑÙÝÑÓ ÝÓÝ ßÛÔÝÞÝ çÛÔâÑÞÑÜÑÒÑÓ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓã õÑõÑÞÑÓ áÑÓ ÔÛÓäÑÓÑ
çÛÓÕÜÝÞ áÑÜÑâ ×ÑÝÚÑÓÓØÑ áÙ âÑÞÑÜÑÒ ØÑÓÙ áÝÚÛÜÝÚÝÌ öÑçÑÚ áÝâÕÑÚ çÕÜÑ ÒÑÔÑçÑÓ
âÑÓåÑÑÚ ÒÑÞÝÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓÌ æÛÓÕÜÝÞÑÓ áÝÞÑâçÑÝ×ÑÓ ÞÛäÑÔÑ ÓÑÔÑÚÝåã çÛâÝÞÑÒÑÓ ÞÕßßÑß
áÝÜÑ×Õ×ÑÓ áÙ âÛÓÙÙÑÓÚÝ çÑÔÑÙÔÑåÌ
ñÌ MetodeÌ ÐÑÙÝÑÓ ÝÓÝ âÛÓÙÕÔÑÝ×ÑÓ äÑÔÑà çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ áÝÜÑ×Õ×ÑÓÌ ÷ÑÚÛÔÝ çé×é ßÑÙÝÑÓ ÝÓÝ
ÑáÜ ÔÑÓäÑÓÙÑÓ ÑÚÑÕ áÛÞÑÝÓ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓã ÞÕßØÛ× øçéçÕÜÑÞÝ áÑÓ ÞÑâçÛÜùã ÚÛ×ÓÝ×
çÛÓÙÕâçÕÜÑÓ áÑÚÑ ì ÑÓÑÜÝÞÝÞ áÑÚÑÌ æÓØÑâçÑÝÑÓÓØÑ áÑÜÑâ åéÔâÑÚ ÛÞÛÝ ì ÞÛÞÛáÝ×ÝÚ
âÕÓÙ×ÝÓ âÛÓÙÙÙÕÓÑ×ÑÓ åéÔâÑÚ ÛÓÕâÛÔÑÚÝåÌ
úÌ Hasil penelitianÌ ÐÑÙÝÑÓ ÝÓÝ âÛâÕÑÚ ÒÑÞÝÜ ßÛÔÞÝÒ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ øßÕ×ÑÓ áÑÚÑ âÛÓÚÑÒù
áÑÓ ÒÑÞÝÜ ÑÓÑÜÝÞÝÞ áÑÚÑÌ æÛÓÙÕÖÝÑÓ ÒÝçéÚÛÞÝÞ ì çÓÙÙÕÓÑÑÓ ÞÚÑÚÝÞÚÝ× Úá× áÝÞÑÖÝ×ÑÓ áÝ
ßÑÙÝÑÓ ÝÓÝÌ ÐÝÑÞÑÓØÑ çÛÓØÑâçÑÝÑÓ ÒÑÞÝÜ áÝÚÕÜÝÞ áÑÜÑâ ßÛÓÚÕ× ÙÔÑåÝ× ÑÚÑÕ ÚÑßÛÜã
×âÕáÝÑÓ áÝßÑÒÑÞ ÞäÑÔÑ ÕâÕâã ÚÝáÑ× çÛÔÜÕ áÝÔÝÓäÝ ÞÑÚÕ çÛÔ ÞÑÚÕÌ æÛÓØÑÖÝÑÓ ÒÑÞÝÜ ØÑÓÙ
çÖÙ áÑçÑÚ áÝßÑÙÝ áÑÜÑâ ßßÔç ÞÕßßÑÙÝÑÓÌ
ËÌ PembahasanÌ ÐÑÙÝÑÓ ÚÛÔçÛÓÚÝÓÙ ÑÔÚÝ×ÛÜ ÒÑÞÝÜ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ ÑáÜ ßÑÙÝÑÓ çÛâßÑÒÑÞÑÓÌ
öÑÜÑâ ßÑÙÝÑÓ ÝÓÝ çÛÓÕÜÝÞ âÖõß çÔÚÑÓØÑÑÓà çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ áÑÓ âÛÓÖÛÜÑÞ×ÑÓ ßÙâÑÓÑ
ÚÛâÕÑÓà áÝçÛÔéÜÛÒã âÛÓÙÙÝÓÚÛÔçÔÛÚÑÞÝ×ÑÓ ÚÛâÕÑÓã âÛÓÙÑÝÚ×ÑÓ ÚÛâÕÑÓ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓ
áÙ çÛÓÙÛÚÑÒÕÑÓ ØÑÓÙ ÚÛÜÑÒ âÑçÑÓ ÞÒÙ âÛâÕÓäÕÜ×ÑÓ çÛÓÙÛÚÑÒÕÑÓ ßÑÔÕ ÑÚÑÕ
âéáÝåÝ×ÑÞÝ çÛÓÙÛÚÑÒÕÑÓ ÕÑÓÙ ÚÛÜÑÒ ÑáÑã áÑÓ áÝÞÑâçÑÝ×ÑÓ ÞÛäÑÔÑ ÚÛÔÞÚÔÕ×ÚÕÔÌ
ûÌ Simpulan dan saranÌ üÝâçÕÜÑÓ ßÛÔÝÞÝ ÔÝÓÙ×ÑÞÑÓ ÕÔÑÝÑÓ ÒÑÞÝÜ ì çÛâßÑÒÑÞÑÓ
çÛÓÛÜÝÚÝÑÓã ØÑÓÙ âÛÔÕçÑ×ÑÓ ÛÞÛÓÞÝ áÑÔÝ ÚÛâÕÑÓ çÛÓÛÜÝÚÝÑÓÌ üÑÔÑÓ áÝ×ÛâßÑÓÙ×ÑÓ
ýþÿ���AS� ����A�
������ �mangat KTI!
��
�������� ����� ������� ����� ������ ����� �� ��� ���� ���!�����!�� ��"�� ������� ���������� ���#����$
%$ &'(t'r rujukan )��*������+ ������� ������ ���"��� ���� ,��! #�!� ����� � ������������� ���� �� �"�����������$
-�������� �������� ������ ���� �� ����� ���� ���� . ����� ���������� ��� ���� ���������� ,��! ������� ����� ����� ���� ��$ /�0��� !���� ������ ���� 0��� ��������� ��� ���� �!��������� � ��� ���� ��� ,��! ���� �� ������$ /��� ��� ������! ��!� ������� ��� ���0�����,���#��� �� ���!! "���� ��� �� ����� ���� ���� ���� ����� ���������� �0��� �*� ��* .�*����� ���� ����� ����,�� ��,� ���� ,��! 0� �� ���!!� �� ����0�� ��� ������ ���� � ����0��� "�,� ��*� #�#��� ����"���� ������ 12 34 5637 ��� ���� ��"!��$
Laporan kasus
8��"��� ���� ���0����� �� ��! ���� ���� ,��! ��� )#����!+ �� �����!��$ 9���� ����� ��� �� �#� ����� "��� � ���� ���!������� ������� ��� ����#� �� �� ��#���������� �� ���� ������������ ���������� ����� ���#�� ��� ������!�� ���!������ �������!������� ����$ :��� ���� ������� ��� �� ����� ����� ��! ���� ���� ,��!������� ��� �� ��������,� ���� ����� ���,�#� �� ��� ������! ����� �����!���� ������$:��� �� ��� ����� �� ���"��� ���� ����� ;-������� Fakta; ,ang mjdi dasar penemuan
Ilmu Pengetahuan<
Pada praktik klinik� =>6?@AB pngetahuan melalui laporan kasus dapat meningkatkan
kualitas penanganan pasien . mengurangi rasa kekurangan pengalaman bagi bbrp klinisi$Bbrp tipe kasus ,ang mpun,ai nilai utk ditulis dalam laporan kasus adalah<
C$ Merupakan hasil observasi kasus khusus ,ang memberi kontribusi pada perubahan
ilmu kedokteranDE$ Mengandung teori baruDF$ Mengandung pertan,aan ,ang berkaitan dengan teori baruDG$ Mengemukakan kasus kompleks ,ang tidak biasa dan membingungkan
H$ Mengemukakan respon buruk pasien terhadap suatu terapiD
IJKLMNASM MLOMAP
QRSTUVWX YZmangat KTI!
[6
\] ^_`a_bcdede` defcf dgcfcf he`a i_jkelm f_neje m`lmomlcep] qr] ^_`a_bcdede` defcf he`a fs`j`he fe`aei cbcb iklm `ebc` s_pcb
i_jltdcb_`iefm f_s_pcb`heuv] Aspek hang unik dalam praktik kedokteranwsprti perjanjian perawatanw manajemen
kasus x kerjasamaw adaptasi klinis utk perawatanw penentuan prioritas perawatan
bagi tunawismaw dll]
Laporan kasus secara umum terdiri atas y bagian haituz {|}|~|� s|~�u};.Pendahuluan; Laporan kasus; Diskusi; Kesimpulan/saran dan Referensi. Meskipun
ada bbrp jurnal hang mengharuskan ada abstrak dan ada pula hang tidak mengharuskan
adanha abstrak dalam publikasi laporan kasusw namun sebaiknha tetap dibuat abstrak agar
informasi dalam kasus tsb dapat masuk dalam database seperti MEDLINE]
Halaman sampul berisi nama pengarangw judul laporanw abstrak x kata kunci] Pada
dasarnha abstrak bertujuan agar pembaca mengetahui isi artikel secara cepat xmenentukan apakah melanjutkan membaca atau tidak] Tanpa abstrakw mungkin laporan
kasus hang sbnrnha berkaitan dan penting bagi pembaca dapat luput dari perhatian shg
tidak dibaca]
Pendahuluan] bertujuan mengantarkan pembaca memahami permasalahan dalam
laporan kasus] Dalam pendahuluan perlu ditambahkan pertanhaan klinis atau masalahwanalisis terhadap literatur review dan pernhataan singkat hang menegaskan bahwa kasus
tsb tidak la�im dan penting]
Laporan kasus] Bagian ini adl pusat perhatian dari laporan kasusw dimulai dg
pengenalan pasien x mengemukakan sejarah penhakit x situasi skrg] Penjelasan terinci
mengenai pemeriksaan fisik dan hasil bbrp uji hang berkaitan] Tujuan bagian ini adl
memberikan informasi penting utk menekankan keistimewaan kasus] Diagnosis awalwtreatment dan rencana follow�up jg disampaikan pada bagian ini] Dapat disajikan dalam
bentuk tabelw flowchartw foto�w hasil pemeriksaan radiologi agar lebih jelas]
Diskusi/Pembahasan] Bagian diskusi merupakan bagian terpenting dari laporan
kasus] Pada bagian ini penulis menjelaskan arti penting informasi hang ada dalam laporan
kasus �justifikasi publikasi laporan kasus�] Mendiskusikan ttg penentuan diagnosiswgambaran epidemio�logis dan pertanhaan berikut didiskusikan pada bagian iniq
�] Bgmana penjelasan ttg keisti�mewaan kasus?u�] Mengapa kasus ini penting utk diinformasikan?u�] Apa hang dapat dipelajari dari kasus hang dipresentasikan?]
Bagian ini juga mendiskusikan ������� kasus] Pada bagian ini sebaiknha menggunakan
literatur hang relevan dg kasusw menggambarkan mengapa kasus hang dilaporkan adl
sesuatu hang baru dan bermanfaat atau suatu observasi hang unik] Sebuah hipotesis dapat
muncul dan menjadi informasi baru] Cara pengambilan data �observasi ilmiah� harus
dijelaskan sebagai bagian dari diagnosis] Penggunaan algoritma dan grafik dapat
digunakan dalam penjelasan]
������AS� ����A�
�������� ��mangat KTI!
¡
¢£¤¥¦§s§¤/Simpulan & Saran¨ ©ª«ª ª¬®¯ °ª±¬ª ª¯²± ³´³²ªµ ¯®°¶¬ª±ª°·±®³¸²¹ª°º±ª¯ª°· ±²ªµ² ¸´±ª° »ª°¶ «ª¸ªµ «®¼ª½ª ¸²¹ª°¶¨ ¾ª¶®ª° ®°® «®µ²¹®± ±®°¶¬ªµ· µ´¯«®¯®ªµª± ¿ÀÁ ¸ª¯ª¶¯ªÂ· ³´°¶¶ª³¼ª¯¬ª° ¸´¹ªÃª¯ª° »ª°¶ «®¸´¯Ä¹´ ±´Ä¯ª°¶ «Ä¬µ´¯ «ª¹ª³³´°ª°¶ª°® ¸ª±®´°¨ ©´°²¹®± ³´³´°²® ¸¯µª°»ªª° ¼´¯®¬²µÅ Ƹª »ª°¶ ª¬ª° ±ª»ª ¹ª¬²¬ª° »ª°¶¼´¯¼´«ª ±µ¹ ³¸²°»ª® ¸´°¶ª¹ª³ª° ±´¼ª¶ª®³ª°ª «ª¹ª³ ¬ª±²±Ç ªµª² Ƹª »ª°¶ «ª¸ªµ ±ª»ª±ª¯ª°¬ª° ¬´¸ª«ª ±´Ãª½ªµÇ¨
Daftar Rujukan Èɴ´¯´°±®Ê¨ ¾ª¶®ª° ®°® ³´³²ªµ ±´³²ª ¯´Â´¯´°±® »ª°¶ «®¯²Ã²¬¨Ë²³¼´¯ «ª¸ªµ ¼´¯ª±ª¹ «ª¯® ÌÍxtbook· ò¯°ª¹ ª±®¹ ¸´°´¹®µ®ª° «¶ peer review· ªµª² ò¯°ª¹ «®®°µ´¯°´µ¨ ɴ´¯´°±® ±´¼ª®¬°»ª µ´¯¼ª¯² ªµª² ±ª³¸ª® ÎÀÏ µª²° µ´¯ª¬® ¨̄ ¾¼¯¸ ´¹´³´° »ª°¶«®´Ðª¹²ª±® «ª¹ª³ ¹ª¸Ä¯ª° ¬ª±²± ª«ª¹ªÅ
¿¨ Ñij¸¹´¬±®µª± Òª¸Ä¯ª° Ѫ±²±Å Òª¸Ä¯ª° ¬ª±²± »ª°¶ ±ª°¶ªµ ¬Ä³¸¹´¬± ¼®ª±ª°»ª³´¯²¸ª¬ª° ª¹ »ª°¶ ³´°ª¯®¬· µª¸® ³´³¼²µ²¬ª° «²¬²°¶ª° ²µ¬ ³´°±²¸¸Ä¯µ¬´¸²µ²±ª° ¬¹®°®¬¨ ©´°®¹ª®ª° ¹ª¸Ä¯ª° ¬ª±²± «®«ª±ª¯¬ª° ¸ª«ª ¼¶³ª°ª ¬ª±²± «®µª°¶ª°®·¼²¬ª° ª°»ª ¸ª«ª ²°®¬°»ª ¬ª±²±¨
Á¨ Ñ´µ´¸ªµª° ©´°¶ª³¼®¹ª° ÓªµªÅ Ë´µ®ª¸ ¸´³´¯®¬±ªª° ª¯²± «®«Ä¬²³´°µª±® ±´Ôª¯ª³´°»´¹²¯² «ª° ³´°Ãª³®° ¬´¯ªª±®ªª° ¸ª±®´° ¸ª«ª ±´³²ª «Ä¬²³´°¨
Õ¨ Ñ´µ´¸ªµª° Ó®ª¶°Ä±®±Å Ñ´¸²µ²±ª° ¬¹®°®¬ «®«ª±ª¯¬ª° ¸ª«ª «®Â´¯´°±®ª¹ «®ª¶°Ä±®±· «ª°«®Ã´¹ª±¬ª° ¸ª«ª ¼ª¶®ª° «®±¬²±® ¹ª¸Ä¯ª° ¬ª±²±¨ Ƹª¼®¹ª ¸ª±®´° ³¸²°»ª® ¹´¼® «ª¯®±ªµ² ³ª±ª¹ª· ±´³²ª ³ª±ª¹ª »ª°¶ ª«ª ª¯²± «®´Ðª¹²ª±® «ª° «®ªµª±®¨
Ö¨ Ñ´µ´¸ªµª° ׯ´ªµ³´°µÅ ©¯ÄµÄ¬Ä¹ µ¯´ªµ³´°µ ¯± «® ô¹ª±¬ª° ±´Ôª¯ª ³´°«ª¹ª³ Ø «ª¸ªµ«®¸¯µ¶¶Ã½¼¬ª°¨ Óª¹ª³ «®±¬²±®· «®Ã´¹ª±¬ª° ª¹µ´¯°ªµ®Â µ¯´ªµ³´°µ ¸ª«ª µ®ª¸Á «®ª¶°Ä±®±«ª° µ¯´ªµ³´°µ »ª°¶ «®¸®¹® ª¯²± ¼´¯«ª±ª¯¬ª° ¯´Â´¯´°±® «ª° «®Ã´¹ª±¬ª° «ª¹ª³«®±¬²±®¨
ÙÚÛÜÝÞ/ß8 "àÜ áÜâÛ ãÜÛä ãåæç Ú ." -
8
è PE E I /
DESAIN PENELITIAN. .
ak l a dok e an Y
épê ëênì íîïêðsuí íñòìên íñóê n p t n
ôeõöin peneli÷ian adalah pedoman a a p o d a eknik dalam pe encanaan
peneli÷ian øang beùgúna õûbagai pand an n k membang n a egi ang mengha lkan
model a÷aú blúe pùin÷ peneli÷ian
Yang ÷eùmaõúk ùancangan peneli ian adalah jeni peneli ian pop la mple mpling
inõ÷ùúmen peneli÷ianü caùa peng mp lan da a ca a pengolahan da a pe l idak
mengúnakan õ÷a÷iõ÷ikü õeù÷a ca a mengambil ke mp lan
ôeõöin peneli÷ian dibagi men jeni a ai be da kan
ýþ ÿé���a) �ross óñ�tîonê� ��otonì �întênì�dalah õúa÷ú peneli÷ian ún÷ k mempelaja i dinamika ko ela an a a fak o fak o e ko
dengan efekü dengan caùa pendeka an ob a a a peng mp lan da a kalig pada
õúa÷ú õöa÷ (poin ÷ime appùoach) in a iap bjek peneli ian han a diob a kali
õöja dan pengúkúùan dilakúkan e hadap a ka ak e a a a iabel bjek pada a
pemeùikõöan �al ini ÷idak be a i m a bjek peneli ian diama i pada ak ang ma
�újúan peneli÷ian ini ún÷úk mengama i h b ngan an a a fak o e ko dengan akiba g
÷eùjadi beùúpa penøaki÷ a÷aú keadaan ke ha an e en dalam ak ang be maan
di÷anøa maõölahnøa (akiba÷) kalig en ebabn a (fak o e kon a)
b) �rospñðtî �eneli÷ian pùoõ�ek÷if adalah a peneli ian e (non ek e imen) ang paling baik
dalam mengkaji húbúngan an a a fac o e ko dengan efek (pen aki ) ak o e ko ang
akan dipelajaùi diiden÷ifikaõ d l kem dian diik i ke depan ca a p o ek if imb ln a
efek øai÷ú penøaki÷ a÷aú õölah indica o a ke ha an adi mi ln a gini kam
maú neli÷i ÷en÷ang pengaùúh me okokdengan kejadian jadi a kam memilih mpel
øang meùokok ÷eùúõ kamú ik in mpel mpel i dalam k n ak e en n k
membúk÷ikan apakah mende i a a a idak o ek if di ni me pakan bagian da i
kohoù÷ü jadi kohoù÷ i÷ú biõ dibagi menjadi p o ek if dan e o ek if be da kan
�ak÷únøa �elebihnøa diba�ah
c) �ñ�rospñðtî �eneli÷ian ùe÷ùoõ�ek÷if adalah b ah di ang dida kan pada ca a an medi menca i
múndúù õömpai �ak÷ú peùiõ i an a e jadi di ma lal pengambilan da a a iabel akiba
(dependen÷) dilakúkan ÷eùlebih dah l kem dian ba di k a ibel bab ang elah
÷eùjadi pada �ak÷ú øang lalú mi ln a ah n ang lal dengan ca a menan akan pada
ùeõ�onden �ûbalikannøa da i peneli ian p o pek if e o i kan mak dn a kembali a a
flaõ� back gi÷úü biõö diõûbú÷ j ga ca con ol adi gini mi l ma meneli i penga h okok
�é��é�� �é���� ��������é� � �
/ 8 " Ú�� áÜâÛ ç�ÚÛæ Ú ! áÜâ ãå�� "â##��!." - $�%�Ûæ &â%
48
RANCANG BANGUN PENELITIAN /
DESAIN PENELITIANambang di
'agian (lm ha an nak
)akúl a dok e an
p n su n în pñòñ�îtîên*
�û+,-ö. ö÷öú �ù,õû+úù õûù÷ö ÷û/.0/
1ö2ö0 �ö.+úö. ú.÷ú/ -û-1ö.2ú. õ÷ùö÷û2
÷0ö..
�û.û30÷0ö. ö+ö3ö�4 5û.0õ �û.û30÷0ö., �,�ú3öõ , , ,
, ö �û.2ú-�ú3ö. +ö÷ö, 6öùö �û.2,3ö�ö. ,
, 6öùö -û.2ö-103 /ûõ0-�ú3ö. .úùú÷ 5û.0õ.øö, øö0÷ú 1ûù+öõöù/ö. 4
) ross ton oton nt n
÷ú/ -û-�û3ö5öù0 +0.ö-0/ö /,ùû3öõ0 ö.÷öùö -
, �û.+û/ö÷ö. ,1õûù7öõ0 ö÷öú �û.2ú-�ú3ö.
( ,ö6�).ù÷0.øö, ÷0ö� õú15û/ �û.û30÷0ö. �ö.ø
ú/ö. ÷ûù�ö+ö� õ÷ö÷úõ /öùö/÷ûù ö÷öú 7öù0ö1
. ûùöù÷0 õû-úö õú15û/ �û.û30÷0ö. +0ö-ö÷0 �ö+ .
/ -û.2ö-ö÷0 �ú1ú.2ö. ö.÷öùö 8ö/÷,ù ùûõ0/
ú /ûö+öö. /ûõû�ö÷ö. ÷ûù÷û.÷ú +ö3ö- �ö/ ,
( ) õû/ö302úõ �û.øû1ö1.øö (8ö/÷,ù ùûõ0/,.øö).
) rosp t
� õúö÷ú �û.û30÷0ö. õúù7ûø (.,. û/õ�ûù0-û )
ö.÷öùö 8ö6÷,ù ùûõ0/, +û.2ö. û8û/ (�û.øö/0÷). ak o e ko ang
akan dipelaja i diiden ifika 0 dúlú kemúdian diikú÷i ke depan õûcaùa p o ek if imb ln a
efek ai pen aki a a lah õö÷ú indica÷où õ÷a÷úõ keõûha÷an 9adi mi ln a gini kam
ma neli i en ang penga h meùokokdengan kejadian ��:�ü jadi øa kam memilih mpel
ang me okok e kam ikú÷in õömpel;õömpel i÷ú dalam kúùún �ak e en n k
memb k ikan apakah mendeùi÷a ��:� a÷aú ÷idak �ùoõ�ek÷if diõ0ni me pakan bagian da i
koho jadi koho i biõö dibagi menjadi pùoõ�ek÷if dan ùe÷ùo ek if be da kan
ak n a elebihn a diba�ah
c) rosp t
eneli ian e o ek if adalah õûbúah õ÷údi øang didaõöùkan pada ca÷a an medi menca i
m nd mpai ak pe iõ÷i�anøa ÷eùjadi di maõö lalú pengambilan da a a iabel akiba
(dependen ) dilak kan e lebih dahúlúü kemúdian baùú diúkúù 7aùibel bab ang elah
e jadi pada ak ang lalúü miõölnøa õû÷ahún øang lalúü dengan caùa menan akan pada
e onden balikann a daùi peneli÷ian pùoõpek÷ifü ùe÷ùo i÷ú kan mak dn a kembali a a
fla back gi bi di b júga caõû con÷ùol 9adi gini miõöl maú meneli i penga h okok
��<é�� ��������é�
/ 8 " ." - %ÚÛ!
48
RANCANG BANGUN PENELITIAN /
DESAIN PENELITIAN='ambang >di �
agian (lmú �ûõûha÷an nak
ak l÷aõ �ûdok÷eùan ?=@
p n su n n p t n
+ö3ö- �ûùû.6ö.öö. 20 øö.2 -û.2�öõ03/ö.
.
, õ0, õö-�3û, õö-�30.2,
, , . +ö÷ö, �ûù3ú ÷0+ö/ ,
,
) ross ton oton nt n
ö 8ö/÷,ù-8ö/÷,ù ùûõ0/, , +ö÷ö õû/ö302úõ �ö+ö
( ). , øö +0,1õûù7öõ0 õû/ö30 1û3 õú15û/ �ö+ö õöö÷
. +ö �ö/÷ú øö.2 õö-ö.
/, +û.2ö. ö/01ö÷ ø2 /÷ú øö.2 1ûùõö-öö.,
( ) ( ).
) rosp t
( û.) øö.2 �ö30.2 1ö0/ ( ÷). )ak÷où ùeõ0ko øang
akan dipelaja i diiden ifika d l kem dian diik i ke depan ca a pùoõ�ek÷if ÷imbúlnøa
efek ai pen aki a a lah indica o a ke ha an adi miõölnøa giniü kamúma neli i en ang penga h me okokdengan kejadian jadi a kamú memilih õömpel
ang me okok e kam ik in mpel mpel i dalam k n �ak÷ú ÷eù÷en÷ú ún÷úk
memb k ikan apakah mende i a a a idak o ek if di ni meùúpakan bagian daùi
koho jadi koho i bi dibagi menjadi p o ek if dan e oõ�ek÷if beùdaõöùkan
ak n a elebihn a diba ah
c) rosp t
eneli ian e o ek if adalah b ah di ang dida kan pada ca÷a÷an mediõü mencaùi
m nd mpai ak pe i i an a e jadi di ma lal pengambilan da÷a 7aùiabel akiba÷(dependen ) dilak kan e lebih dah l kem dian ba di k a ibel õûbab øang ÷elah
e jadi pada ak ang lal mi ln a ah n ang lal dengan caùa menanøakan pada
e onden balikann a da i peneli ian p o pek if e o i kan makõúdnøa kembali a÷aúfla back gi bi di b j ga ca con ol adi gini mi l ma meneli÷i pengaùúh ùokok
ABCDBCE FBCEGC HICIJKLKBC M NIOBKC HICIJKLKBC
PQRSTU/V8 "WS XSYR ZSR[ Z\]^ Q__ XSYR ^`QR] Qab XSY Z\__ cYdd``b." - e_f`R] gYffQRb
hi
jklmnonp qqrst unvnw plxypkujz{ un| }n|~ ozn�njz xln|~ }n|~ |~lxuxu jklwy ozzuwjz|
yn�pnz numzl|}n �k|oklzjn qqrs njnw jzonu, jnpz unvnw lkjlxypkujz{ z|z oz�nlz pk|oklzjn
}n|~ qqrs jklwy ozvzmnj lz�n}nj|}n onvn� uwlw| �nujw jkljk|jw �nyn vnvw|}n ozn zjw
�klxuxu njnw jzonu.
�x|jxm vnz| � �w�w|~n| n|jnln �kpx qlx�kln ok|~n| r�kyzjny pnon Wanita Usia Subur
Jika penelitian menggunakan pendekatan Retrospektif, maka populasinya adalah:
Semua Wanita Usia Subur yang mengalami obesitas (Kelompok studi)
Sedang kelompok kontrolnya adalah: semua WUS yang tidak mengalami obesitas
Got it?
�� NKFIAK KCLIA�ICOK BLBG LKNB� �
a) OBSERVASIONAL
Penelitian observasional adalah penelitian dimana peneliti hanya melakukan observasi,
tanpa memberikan intervensi pada variabel yang akan diteliti
b) EKSPERIMENTAL
Penelitian ekperimental adalah penelitian dimana peneliti melakukan intervensi pada
variabel sebab yang akan diteliti. Gunanya untuk mengetahui efek yang ditimbulkan dari
pemberian intervensi tersebut.
Desain Esperimental dibagai tiga:
1. Pra Eksperimental
2. Quasy Experiment
3. True Experiment
c) KUASI-EKSPERIMENTAL
Ini merupakan bagian dari desain eksperimental. Design Quasy Experiment adalah
penelitian eksperimental dimana pada penelitian ini sudah ada kelompok studi dan
kelompok kontrol, namun pengambilan responden belum dilakukan secara randomisasi
Contoh: Pengaruh penyuluhan terhadap tingkat pengetahuan Ibu Hamil
Populasi: semua ibu hamil, dibagi dua kelompok, studi dan kontrol
Pada kelompok studi dilakukan intervensi penyuluhan, sedang pada kelompok kontrol
tidak dilakukan intervensi penyuluhan
Dilakukan pengambilan data pengetahuan, baik pada kelompok studi dan kelompok
kontrol, hasilnya dianalisa dengan uji statistik yang sesuai
I�OHIAK�ICLBJ
Ada tindakan
Syarat : mempelajari efek intervensi
FBEBK�BCB NICEBC NIOBKC BCBJKLK� BLBG NIO�AKHLK� �
Syarat : ada perbandingan
Penelitian analitik itu harus menyertakan perbandingan antara dua variabel atau
lebih. Penelitian ini berdasarkan pada kekuatan hubungan dalam suatu
permasalahan. Misalnya nih perbandingan kesehatan mahasiswa yang merokok
dengan mahasiswa yang tidak merokok.
Penelitian deskriptif adalah suatu bentuk penelitian yang ditujukan untuk
mendeskripsikan fenomena-fenomena yang ada, baik fenomena alamiah maupun
������/�8 "�� ���� ���� ���� � ." -
5
�� ¡¢� £ ¤¥£¦£ ¢£ ¥§¨£. Fenomena itu bisa berupa bentuk, aktivitas, karakteristik,
perubahan, hubungan, kesamaan, dan perbedaan antara fenomena yang satu dengan
fenomena lainnya. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang berusaha
mendeskripsikan dan menginterpretasikan sesuatu, misalnyakondisi atau hubungan yang
ada, pendapat yang berkembang, proses yang sedang berlangsung, akibat atau efek yang
terjadi, atau tentang kecenderungan yang sedang berlangsung.
©ª«ª¬®¬ ¯®°±²³ ³´µ´°
Keterangan :
• Faktor resiko hal yang dapat menimbulkan atau meningkatkan terjadinya suatu
penyakit. Misal : merokok merupakan faktor resiko PPOK, jadi sebelum menderita PPOK,
pasien merokok dulu
• Faktor prognostik adalah faktor yang mempengaruhi outcome suatu penyakit. Jadi
gini, penyakitnya sudah diderita oleh pasien, tapi jika terkena faktor prognostik bisa
memperparah. Misal pasien hepatitis yang mengkonsumsi narkoba dan alkohol. Sedangkan
outcome itu ada sembuh atau perbaikan, kematian atau keburukan.
Munculnya beberapa FAKTOR menimbulkan EFEK
Sehingga menggunakan ¶·¸ n p t n
• °®µªµ °²¬±³²¹
Adalah suatu penelitian analitik yang menyangkut bagaimana faktor resiko dipelajari
dengan menggunakan pandekatan retrospective. Dengan kata lain, efek (penyakit atau
status kesehatan) diidentifikasi pada saat ini, kemudian faktor resiko diidentifikasi adanya
atau terjadinya pada waktu yang lalu.
Study º»¸· ºontr¼½ ¾ ni didasarkan pada kejadian penyakit yang sudah ada sehingga
memungkinkan untuk menganalisa dua kelompok tertentu yakni kelompok kasus yangg
menderita penyakit atau terkena akibat yang diteliti, dibandingkan dengan kelompok yang
tidak menderita atau tidak terkena akibat. Intinya penelitian case control ini adalah
diketahui penyakitnya kemudian ditelusuri penyebabnya.
• °²©²³±
Adalah penelitian observasional analitik yang didasarkan pada pengamatan sekelompok
penduduk tertentu dalam jangka waktu tertentu. Dalam hal ini kelompok penduduk yang
diamati merupakan kelompok penduduk dengan 2 kategori tertentu yakni yang terpapar
dan atau yang tidak terpapar terhadap faktor yang dicurigai sebagai faktor penyebab.
¿·À·½¾t¾»n Á¼Âort adalah kebalikan dari case control. faktor resiko (penyebab) telah
diketahui terus diamati secar terus menerus akibat yang akan ditimbulkannya.
• °²©²³± ©´µ±²³´°®
³®¬º®¬ «®¬ª¬ ¿Ã¬Ã¹´±´®¬ Ä Å
/ 8 " �ÆÆ ���� �Ç��� �ÈÉ ��� ��ÆÆ Ê�ËËÇÇÉ." - ÌÆÍÇ�� Î�Í
5
fenomena buatan manusia. Fenomena itu bisa berupa bentuk, aktivitas, karakteristik,
perubahan, hubungan, kesamaan, dan perbedaan antara fenomena yang satu dengan
fenomena lainnya. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang berusaha
mendeskripsikan dan menginterpretasikan sesuatu, misalnyakondisi atau hubungan yang
ada, pendapat yang berkembang, proses yang sedang berlangsung, akibat atau efek yang
terjadi, atau tentang kecenderungan yang sedang berlangsung.
°²Ä°®ªµ®Ä¿³²¬²µ±´° Å쮬 ïð
Keterangan :
Faktor resiko hal yang dapat menimbulkan atau meningkatkan terjadinya suatu
penyakit. Misal : merokok merupakan faktor resiko PPOK, jadi sebelum menderita PPOK,
pasien merokok dulu
Faktor prognostik adalah faktor yang mempengaruhi outcome suatu penyakit. Jadi
gini, penyakitnya sudah diderita oleh pasien, tapi jika terkena faktor prognostik bisa
memperparah. Misal pasien hepatitis yang mengkonsumsi narkoba dan alkohol. Sedangkan
outcome itu ada sembuh atau perbaikan, kematian atau keburukan.
Munculnya beberapa FAKTOR menimbulkan EFEK
Sehingga menggunakan ¸»¾n p·À·½¾t¾»n Ï
Adalah suatu penelitian analitik yang menyangkut bagaimana faktor resiko dipelajari
dengan menggunakan pandekatan retrospective. Dengan kata lain, efek (penyakit atau
status kesehatan) diidentifikasi pada saat ini, kemudian faktor resiko diidentifikasi adanya
atau terjadinya pada waktu yang lalu.
Study ontr ni didasarkan pada kejadian penyakit yang sudah ada sehingga
memungkinkan untuk menganalisa dua kelompok tertentu yakni kelompok kasus yangg
menderita penyakit atau terkena akibat yang diteliti, dibandingkan dengan kelompok yang
tidak menderita atau tidak terkena akibat. Intinya penelitian case control ini adalah
diketahui penyakitnya kemudian ditelusuri penyebabnya.
Adalah penelitian observasional analitik yang didasarkan pada pengamatan sekelompok
penduduk tertentu dalam jangka waktu tertentu. Dalam hal ini kelompok penduduk yang
diamati merupakan kelompok penduduk dengan 2 kategori tertentu yakni yang terpapar
dan atau yang tidak terpapar terhadap faktor yang dicurigai sebagai faktor penyebab.
t n ort adalah kebalikan dari case control. faktor resiko (penyebab) telah
diketahui terus diamati secar terus menerus akibat yang akan ditimbulkannya.
®¹
Åõ®´¬ ¿Ã¬Ã¹´±´®¬
/ 8 " ." - Í��É
5Ð
fenomena buatan manusia. Fenomena itu bisa berupa bentuk, aktivitas, karakteristik,
perubahan, hubungan, kesamaan, dan perbedaan antara fenomena yang satu dengan
fenomena lainnya. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang berusaha
mendeskripsikan dan menginterpretasikan sesuatu, misalnyakondisi atau hubungan yang
ada, pendapat yang berkembang, proses yang sedang berlangsung, akibat atau efek yang
terjadi, atau tentang kecenderungan yang sedang berlangsung.
°
Keterangan :
Faktor resiko hal yang dapat menimbulkan atau meningkatkan terjadinya suatu
penyakit. Misal : merokok merupakan faktor resiko PPOK, jadi sebelum menderita PPOK,
pasien merokok dulu
Faktor prognostik adalah faktor yang mempengaruhi outcome suatu penyakit. Jadi
gini, penyakitnya sudah diderita oleh pasien, tapi jika terkena faktor prognostik bisa
memperparah. Misal pasien hepatitis yang mengkonsumsi narkoba dan alkohol. Sedangkan
outcome itu ada sembuh atau perbaikan, kematian atau keburukan.
Munculnya beberapa FAKTOR menimbulkan EFEK
Sehingga menggunakan n p t n
Adalah suatu penelitian analitik yang menyangkut bagaimana faktor resiko dipelajari
dengan menggunakan pandekatan retrospective. Dengan kata lain, efek (penyakit atau
status kesehatan) diidentifikasi pada saat ini, kemudian faktor resiko diidentifikasi adanya
atau terjadinya pada waktu yang lalu.
Study ontr ni didasarkan pada kejadian penyakit yang sudah ada sehingga
memungkinkan untuk menganalisa dua kelompok tertentu yakni kelompok kasus yangg
menderita penyakit atau terkena akibat yang diteliti, dibandingkan dengan kelompok yang
tidak menderita atau tidak terkena akibat. Intinya penelitian case control ini adalah
diketahui penyakitnya kemudian ditelusuri penyebabnya.
Adalah penelitian observasional analitik yang didasarkan pada pengamatan sekelompok
penduduk tertentu dalam jangka waktu tertentu. Dalam hal ini kelompok penduduk yang
diamati merupakan kelompok penduduk dengan 2 kategori tertentu yakni yang terpapar
dan atau yang tidak terpapar terhadap faktor yang dicurigai sebagai faktor penyebab.
t n ort adalah kebalikan dari case control. faktor resiko (penyebab) telah
diketahui terus diamati secar terus menerus akibat yang akan ditimbulkannya.
ÑÒÓÔÕÖ/×8 "ØÔ ÙÔÚÓ ÛÔÓÜ ÛÝÞß Ò ." -
5
àáâ ãäãåãæ áãçã åãâá äãèâ éê ort r rosp t
çëáìèìí îãïíì, äëðãâá ñë 3,
çëáëåâíâ çãðã äëñãá äãá ïòæ
çëáóâáóãíáôã.
õãäâ çâðãå ðëïãèãáó âáâ ãäã 2 , 1
öã ñãèì, ôãáó 1 ãäã èëðâïò ï
èëðâïò ôãáó (-) çãìñìá ôãáó (+) .
÷ø÷ùúûúüý÷øþøÿ��úü ��
1. öãèã ôó íëñãí ìíï çëá &
2. �ëáóìïìèãá �ãèâ�ëå ñëáíâá
3. �âãð ñëáóìïìèãá åë�âæ ðëä
÷øþø�ú�úü ���ø�û��ø
1. ãæãå äãá íâäãï ë�âðâë
2. �âäãï �ò�òï ìíï ïãðìð
3. �ëèóãáóóì �òá�òìáäâ
4. �ëèåì íëðí ôãáó ðëáðâí
öòá�òìáäâáó�
�úü�úü� ÿúü�ùü �øüøþ�û�úü ý �
/ 8 " Ò�� ÙÔÚÓ ß�ÒÓÞ Ò�� ÙÔÚ ÛÝ�� �Ú�����." - ����ÓÞ �Ú�
5
ê�ort r��rosp�ét !" #ë�ëåìçáôã íãäâ ïãá ð
, ëáëåâíâãá ãäã 3, äâãáíãèãáôã ãäãåãæ ïòæ
æòèí èëíèòðñëïíâ� ôãáó çëáëåâíâ çãðã åãåì ì
.
2 ðãçñëå òèãáó çëèòïòï, 1 ðãçñë íâäãï ã
, 1 ïëíìèìáãá öã ñãèì áãæ áãáíâ ôãáó ãïãá ä
(-) ó (+) �âðã çëáóâäãñ öã ñãèì ãíãì íâäãï.
��ø�û��ø ���û$
1. áóëíãæìâ âáðâäëáðâ & ñëáôë�ã� ôãáó ñòíëá
2. áó �âðã åëáóïãñ ãïìèãí çâð% õìçåãæ èòïòï ñ
3. äâïâí ïèá íâäãï íëèñëáóãèìæ òìí�òçë
ø ���û$
1. ëá
2. ð &ãèãáó
3. âáó �ãèâã�ëå
4. íâ� ìíï çëáëáíìïãá ðì�ôëï ôãáó ' íâäãï ãäã
�øú�ü �øüøþ�û�úü
/ 8 " ." - �ÒÓ�
5(
ort r rosp t ðìäãæ äâ&ëåãðâá ïãåãì
, 3, æòèí ñèòðñëïíâ� ôãáó
ìáíìï çëçñëèçìäãæ
.
2 , 1 ãäã èëðâïò ïëíìèìáãá
, 1 äâíëåâíâ âíì äãèâ �ãïíòè
(-) (+) .
1. & áðâãå
2. ñëèæãèâ
3.
1.
2.
3.
4. ã ñëáôãïâí)
*+,-.//08 "1- 2-3, 4-,5 4678 + ." -
5
RETROSPECTIVE COHORT STUDY
9:;< =>? @ AB=CDEDF?= ?G? ,
HI<J<K@ L?M? NB=CE?A OBOD? question
PQRQSTUVW XQYXZ[\Q]YT
1. Lebih murah
2. Waktu lebih singkat
PQRQ^VUVW _
1. Kualitas pengukuran tidak terkontrol
2. Data kurang lengkap sehingga tidak menjawab research questiom
Misalnya apakah pengaruh olahraga terhadap penyakit CHD, namun faktor sosial ekonomi
juga mempengaruhi.
P`p̀n abacdce fgeort stuhy i
1. Menentukan insidensi dan perjalanan penyakit secara alami
2. Menentukan hubungan waktu terjadinya penyakit dan penyebab (temporal
sequence)
Depresi infark miokard
3. Utk penyakit yang cepat menimbulkan kematian
4. Ingin mendapatkan outcome variabel yang banyak
[QRQP[T [jSkQP \QWQRTYT
1. Semua subyek harus mempunyai risiko menderita
penyakit
Ca cervix Wanita yg belum histerektomi
2. Pilih subyek yang mempunyai insidensi relative lebih tinggi
patah tulang panggul wanita tua
\blmnour̀n prbhcotor pfonqounhcnm_
Lengkap dan akurat dan kalau perlu berulang
rgddow sup p pblmnour̀n outfgab_
Minimalkan drop out: - excluded yg punya rencana pindah
- excluded yg tidak mau kontrol
- catat: alamat lengkap subyek, teman dekat
dokter pribadi dll
XVW]VWt SVWtjW \QWQRTYTVW u v
/ 8 " +ww 2-3, 8x+,7 +yz 2-3 46ww {3||xxz." - }w~x,7 �3~
5
RETROSPECTIVE COHORT STUDY
BEDA nya : pengukuran awal, follow up dan outcome nya sudah terjadi
SYARAT: data lengkap sesuai dengan research question
T�Q ]ZUZXY_
1. Lebih murah
2. Waktu lebih singkat
1. Kualitas pengukuran tidak terkontrol
2. Data kurang lengkap sehingga tidak menjawab research questiom
Misalnya apakah pengaruh olahraga terhadap penyakit CHD, namun faktor sosial ekonomi
juga mempengaruhi.
pn ort stuy
1. Menentukan insidensi dan perjalanan penyakit secara alami
2. Menentukan hubungan waktu terjadinya penyakit dan penyebab (temporal
sequence)
Depresi infark miokard
3. Utk penyakit yang cepat menimbulkan kematian
4. Ingin mendapatkan outcome variabel yang banyak
TVW_
1. Semua subyek harus mempunyai risiko menderita
penyakit
Ca cervix Wanita yg belum histerektomi
2. Pilih subyek yang mempunyai insidensi relative lebih tinggi
patah tulang panggul wanita tua
urn pr tor onoun n
Lengkap dan akurat dan kalau perlu berulang
ow up p urn out
Minimalkan drop out: - excluded yg punya rencana pindah
- excluded yg tidak mau kontrol
- catat: alamat lengkap subyek, teman dekat
dokter pribadi dll
vQ[VTW \QWQRTYTVW
/ 8 " ." - ~+,z
5�
RETROSPECTIVE COHORT STUDY
BEDA nya : pengukuran awal, follow up dan outcome nya sudah terjadi
SYARAT: data lengkap sesuai dengan research question
1. Lebih murah
2. Waktu lebih singkat
1. Kualitas pengukuran tidak terkontrol
2. Data kurang lengkap sehingga tidak menjawab research questiom
Misalnya apakah pengaruh olahraga terhadap penyakit CHD, namun faktor sosial ekonomi
juga mempengaruhi.
pn ort stuy
1. Menentukan insidensi dan perjalanan penyakit secara alami
2. Menentukan hubungan waktu terjadinya penyakit dan penyebab (temporal
sequence)
Depresi infark miokard
3. Utk penyakit yang cepat menimbulkan kematian
4. Ingin mendapatkan outcome variabel yang banyak
1. Semua subyek harus mempunyai risiko menderita
penyakit
Ca cervix Wanita yg belum histerektomi
2. Pilih subyek yang mempunyai insidensi relative lebih tinggi
patah tulang panggul wanita tua
urn pr tor onoun n
Lengkap dan akurat dan kalau perlu berulang
ow up p urn out
Minimalkan drop out: - excluded yg punya rencana pindah
- excluded yg tidak mau kontrol
- catat: alamat lengkap subyek, teman dekat
dokter pribadi dll
������/�8 "�� ���� ���� ���� � ." -
5
- ������� �
������ur�n out� ¡�¢
1. £¤�¥¦¤�§ ¨�¥©¨ª¦ ¥¦¤� /
2. «¬�����
®¯®°±²±² p�³� ´µ¶µ·¸ ²¸
1. ¹¦�º¤�»¥�¼ ½
2. ¾�§¬�¥�º ½ ������§� § VE RISK / RISIKO
RELATIVE / RR
´®²¿À´µ¯¸·µ° ²¸ÁÂÃ
• Selection of Cases, Control, Bias
• Exposure, Matching,
• Overmatching
±�tr ³u�tÄon
Case control study adalah desain penelitian p yang berisi studi populasi grup
yang keduanya mempunyai atau tidak mempunyai masalah kesehatan tertentu atau
outcome.
Retrospective study
®³Å�nt���Æ
Statistiknya lebih efisien jika
outcomenya jarang/ sedikit
Lebih cepat jika hasilnya
tertunda
Biaya murah
nt
Enhanced potential for sample
distortion
Exposure ascertainment more
prone to error and bias
²�Ç��tÄon È ´�Æ�Æ
Usually based on outcome :
Incident outcomes
Prevalent outcomes
²�Ç��tÄon È ´ontr Çs
·®¯´®¯É Ê®¯ÉÁ¯ �¿¯¿°±¸±®¯ Ë Â
/ 8 " �ÌÌ ���� �Í��� �ÎÏ ��� ��ÌÌ Ð�ÑÑÍÍÏ." - ÒÌÓÍ�� Ô�Ó
5
- hubungi secara periodik
urn out
1. Kriteria outcome terstandarisasi/ ditentukan dg jelas
2. Blinding
p ¸ÁÂâ
1. Deskriptif : rerata proporsi
2. Analitik : hubungan antara prediktor dan outcome RELATIVE RISK / RISIKO
RELATIVE / RR
Selection of Cases, Control, Bias
Exposure, Matching,
Overmatching
tr uton
Case control study adalah desain penelitian �pij�¡Ä Ç �Ä yang berisi studi populasi grup
yang keduanya mempunyai atau tidak mempunyai masalah kesehatan tertentu atau
outcome.
Retrospective study
nt
Statistiknya lebih efisien jika
outcomenya jarang/ sedikit
Lebih cepat jika hasilnya
tertunda
Biaya murah
ÂÄÆ�³Å�nt���Æ
Enhanced potential for sample
distortion
Exposure ascertainment more
prone to error and bias
ton
Usually based on outcome :
Incident outcomes
Prevalent outcomes
ton ontr s
¿²®±¯ �¿¯¿°±¸±®¯
/ 8 " ." - Ó��Ï
5Õ
- hubungi secara periodik
urn out
1. Kriteria outcome terstandarisasi/ ditentukan dg jelas
2. Blinding
p
1. Deskriptif : rerata proporsi
2. Analitik : hubungan antara prediktor dan outcome RELATIVE RISK / RISIKO
RELATIVE / RR
Selection of Cases, Control, Bias
Exposure, Matching,
Overmatching
tr uton
Case control study adalah desain penelitian p yang berisi studi populasi grup
yang keduanya mempunyai atau tidak mempunyai masalah kesehatan tertentu atau
outcome.
Retrospective study
nt
Statistiknya lebih efisien jika
outcomenya jarang/ sedikit
Lebih cepat jika hasilnya
tertunda
Biaya murah
nt
Enhanced potential for sample
distortion
Exposure ascertainment more
prone to error and bias
ton
Usually based on outcome :
Incident outcomes
Prevalent outcomes
ton ontr s
Ö×ØÙÚÛ/Ü8 "ÝÙ ÞÙßØ àÙØá àâãä × ." -
5
åæçèéê ëì íìéìîïìê ðîîçñê
çèïîçòì
óðô ëì ëìïïìñ ïç îæççíì íè , ,
îðõðëéì çö ê÷íïçñï÷øù ïæì íïèê
úxposurû
üæì õñ÷òðñô ìýõçíèñì çö ÷øï ,
þììê ë÷çéçù÷î òçêìé öçñ æçÿ
�çíì, êèñðï÷çø, ðøê õìñ÷çê ç
�������ú����� ���� PENELITIAN POTONG LINTANG )
�õð òð�íèê êðñ÷ ùðòëðñ ê÷ ..
yo �û�ûû� �û��n��t ��� �û��n t oron op
�ú�ú���� �������ú����
�ìøùè�èñðø õðêð 1 �
üðøõð öçééçÿ-èõ
�÷íïñ÷ëèí÷ �ðñ÷ðëìé
�èëèøùðø íìëðë ð�÷ë
�çøïçæ�
�ñì�ðéìøí÷ êìõñìí÷ õðêð õìø
êìõñìí÷ íìëðùð÷ õìøôìëðë ÷ø
����� ����� �ú�ú���� � �ú�
/ 8 " × ÞÙßØ ä!×Øã ×"# ÞÙß àâ $ß%%!!#." - & '!Øã (ß'
5
ê÷øù ïç õñìêìïìñò÷øìê îñ÷ïìñ÷ð ïç ìøíèñì
èë)ìîï ÿ÷ïæ í÷ò÷éðñ ñìöìññðé, íèñ�ì÷ééðøîì,
êô íðòõéì
xposur
ïìñìíï ÷í õñ÷çñ ìýõçíèñì, øçï îçøïìòõçñðøì
ÿ ìýõçíèñì îðèíìí çèïîçòì
, , çö ìýõçíèñì íæçèéê ëì íõìî÷ö÷ìê ðæìðê çö ï÷ò
* PENELITIAN POTONG LINTANG )
ðïðí+ ,÷ðñ øùùð� øùðøïè� �ðé÷ ôìì..æìæìæì
yo n t �n��t ���ú- .oron� �op// 0
��
1 �ìíìòõðïðø
-
ëðï + éìòðæ
øêìñ÷ïð ÷øöðñ� ò÷ç�ðñê
øöðñ� ò÷ç�ðñê +
��� �ú�ú����
/ 8 " ." - ''×Ø#
51
ì ïæì ðëíìøîì çö
, , ðøê çïæìñ öðîïçñí
xposur
, çèí çøì
, , òì
PENELITIAN POTONG LINTANG )
..
yo n t n t oron op
1
-
234567/88 "95 :5;4 <54= <>?@ 3 ." -
55
ABCDEF GHIFDEJ KLMDNDH OLBP
QRSTUVUSWS QRSRXAYAWS -
1. QLEGDKDZD[DB/ ELKLDE\[ questions
2. Populasi target, kriteria sampel, bagaimana mendapatkan
3. Variabel yang akan diteliti, cara pengukuran
]^]_`a`a bc^c_`d`]^ efg
Statistik deskriptiv :
1. Prevalensi
2. Mean/rerata
3. Proporsi
]h brijklimno p
Contoh prevalensi:
1. Prevalensi Ca. prostat
Jumlah yang berisiko = ?
2. Mencari prevalensi penderita AIDS
Jumlah yang berisiko = ?
qh rikn p sisktk
eh broporno p tisuknvonwkn
30 % dari perokok menderita hipertensi
10 % dari bukan perokok menderita hipertensi
ad]d`ad`x ]^]_`d`x
Perbedaan : Uji-T. Chi-square, Regresi, korelasi dll.
xcy^dy^z]^ {]^ xc_cr
Keuntungan:
- cepat, hasil langsung didapat
- murah
- tanpa drop-out/ lost of follow-up
- cocok utk hubungan kausal berantai
- tahap penelitian cohort, ekperimental
f]^e]^z q]^zy^ bc^c_`d`]^ | {ca
/ 8 " 3}} :5;4 @~34? 3�� :5; <>}} �;��~~�." - �}�~4? �;�
55
Infark miokard sebagai penyebab depresi ?
PENYUSUNAN PENELITIAN CROSS-SECTIONAL
1. Permasalahan/ research questions
2. Populasi target, kriteria sampel, bagaimana mendapatkan
3. Variabel yang akan diteliti, cara pengukuran
gaa�aced`g^]_
Statistik deskriptiv :
1. Prevalensi
2. Mean/rerata
3. Proporsi
r
Contoh prevalensi:
1. Prevalensi Ca. prostat
Jumlah yang berisiko = ?
2. Mencari prevalensi penderita AIDS
Jumlah yang berisiko = ?
n t
ropor n n n
30 % dari perokok menderita hipertensi
10 % dari bukan perokok menderita hipertensi
Perbedaan : Uji-T. Chi-square, Regresi, korelasi dll.
r]�]^ bc^c_`d`]^ efgaa�aced`g^]_
Keuntungan:
- cepat, hasil langsung didapat
- murah
- tanpa drop-out/ lost of follow-up
- cocok utk hubungan kausal berantai
- tahap penelitian cohort, ekperimental
a]`^ bc^c_`d`]^
/ 8 " ." - ��34�
55
Infark miokard sebagai penyebab depresi ?
PENYUSUNAN PENELITIAN CROSS-SECTIONAL
1. Permasalahan/ research questions
2. Populasi target, kriteria sampel, bagaimana mendapatkan
3. Variabel yang akan diteliti, cara pengukuran
Statistik deskriptiv :
1. Prevalensi
2. Mean/rerata
3. Proporsi
r
Contoh prevalensi:
1. Prevalensi Ca. prostat
Jumlah yang berisiko = ?
2. Mencari prevalensi penderita AIDS
Jumlah yang berisiko = ?
n t
ropor n n n
30 % dari perokok menderita hipertensi
10 % dari bukan perokok menderita hipertensi
Perbedaan : Uji-T. Chi-square, Regresi, korelasi dll.
Keuntungan:
- cepat, hasil langsung didapat
- murah
- tanpa drop-out/ lost of follow-up
- cocok utk hubungan kausal berantai
- tahap penelitian cohort, ekperimental
������/�8 "�� ���� ���� ���� � ." -
56
����������
- �� ��¡�� ¢� � -�£¤ �¥ ¥¤¦
- ¥¤¦�£ §¨�£¥¤¢ §��©�£¤¥
ª«¬«¬® ¯«¬®°¬ ±²¬²³´µ´«¬ ¶ ·²¸
/ 8 " �¹¹ ���� �º��� �»¼ ��� ��¹¹ ½�¾¾ºº¼." - ¿¹Àº�� Á�À
56
- - ¦�£ ¦�§�¥ ¦¤¥��¥�£��
- ©��¡ Â�¨��¡
¸«´¬ ±²¬²³´µ´«¬
/ 8 " ." - ÀÀ��¼
56
- -
-