Analisa Data Kesehatan dan Model Skoring

Adakalanya ketika ingin mengindentifikasi suatu kerjadian (contoh kejadian penyakit), dilapangan kita kadang dihadapkan pada kendala terbatasnya ketersediaan sarana dan prasarana untuk melakukan pendeteksian. Hal umum yang biasa dilakukan oleh tenaga kesehatan adalah melakukan indentifikasi penyakit berdasarkan faktor resiko yang diduga menjadi penyebat penyakit yang sedang diamati, dengan mengembangkan sebuah MODEL PREDIKSI. Bagaimana mengembangkan sebuah Model Prediksi  melalui kegiatan penelitian untuk mengindentifikasi faktor resiko dari sebuah kejadian dan menghitung besarnya resiko yang ditimbulkan menjadi tujuan dari kegiatan pelatihan ini.  Model Prediksi yang dikembangkan pada pelatihan ini menggunakan SISTEM SKORING, nantinya sistim ini diharapkan mampu membantu pengelolaan resiko dari kejadian penyakit dimasyarakat oleh tenaga kesehatan yang memiliki keterbatasan sarana dan prasarana. Prinsip dari model Skoring yang dibangun harus sederhana namun tidak menghilangkan tingkat kehandalan. Materi pelatihan didisain mulai dari bagaimana cara membuat disain penelitian, menguji validitas pengukuran dan juga menganalisa faktor resiko yang ada yang kemudian diterapkan untuk membuat model prediksi sebuah kejadian penyakit yang diamati melalui sistem SKORING.

Target Pelatihan :

1. Peserta mampu membuat disain penelitian kesehatan pada umumnya.
2. Peserta memahami berbagai alat uji statistik yang digunakan dalam penelitian kesehatan..
3. Peserta mampu mengembangkan model Skoring untuk memprediksi kejadian dibidang Kesehatan..
4. Peserta dapat mengoperasikan dasar Program Statistik SPSS  for Windows (mulai dari input data, analisa data & membaca output hasil analisa) sebagai alat untuk mengembangkan Model Prediksi dengan sistem Skoring
   

Lama Pelatihan :
2 hari, @ 420 menit

Biaya
Mahasiswa & Dosen         : Rp 2.200.000,-
Umum & Profesional         : Rp 3.000.000,- 


Sylabus:

Read more »

Perhitungan Jumlah Sampel dan Power

Dalam melakukan penelitian, terkadang kita terkendala oleh biaya, tenaga dan waktu yang dimiliki. Hal ini mengakibatkan tidak seluruh objek penelitian dapat diukur. Untuk kasus seperti ini, jalan keluar yang ditempuh dengan mengambil sebagian objek penelitian (sampel) untuk diukur namun dengan menggunakan sebuah prosedur pengambilan yang sudah teruji ke validannya sehingga data dapat mewakili seluruh objek penelitian (populasi), yang dikenal dengan istilah teknik sampling. Beberapa hal yang dibahas dalam teknik sampling diantaranya cara pengamblan sampel, jumlah sampel yang harus diambil, dan batasan kesalahan (error) yang diperbolehkan dalam pengambilan sampel. Khusus untuk perhitungan jumlah sample dan power, banyak formula yang digunakan, dengan memahami teori statistik yang melatar belakangi, diharapkan kita mampu memilih formulas yang paling tepat sehingga teknik sampling yang kita lakukan tidak menjadi bias. Contoh aplikasi teknik sampling yang sering kita lihat dan dengar adalah Quick Count pemilihan anggota DPR dan Presiden. Nilai yang ditunjukan oleh hasil Qucik Count (selaku sample) relative sama dengan nilai perhitungan KPU (selaku populasi), dimana selisih nilai yang terjadi masih dibawah batasan error yang diperbolehkan (Margin of Error).

Target Pelatihan :

1. Memahami berbagai teori Statistik yang melatar belakangi penentuan Jumlah Sampel dan Power
2. Peserta dapat menentukan formula yang tetap dalam menentukan jumlah sampel agar data yang diperoleh tidak ber-bias
3. Peserta dapat menghitung jumlah sampel dengan bantuan Program Hitung Sampel

Lama Pelatihan :

• 1 hari,  @ 8 jam

Referensi :

• Scheaffer, R.L, Mendenhall W and Lyman Ott. 1990. Elementary Survey Sampling. 4th Edition. PWS-KENT Publishing Company
• Spiegel, M. R., John Schiller, Srinivasan, R. A. 2004. Probabilitas Dan Statistik. Edisi Kedua. Penerbit Erlangga
• Supranto, J. 2007. Teknik Sampling Untuk Survey dan Eksperimen. Rineka Cipta

Biaya Pelatihan :

• Dosen dan Mahasiswa : Rp 1.200.000,-
• Umum dan Profesional : Rp 1.700.000,-

Sylabus :

No.	MATERI PELATIHAN
A.	Pendahuluan
01.	Hipotesa, Sasaran dan Pertanyaan Riset
02.	Perencanaan Survey
03.	Tipe Data & Skala Ukur
04.	Definisi Operasi Variabel
B.	Proses Generalisasi
01.	Populasi & Sampel
02.	Distribusi Sampling, Kesalahan Sampling & Dalil Batas Pusat
03.	Ui Hipotesa & Confiden Interval
04.	Kesalahan Tipe I, Tipe II, Power Uji
C.	Margin of Error
01.	Margin of Error Pendugaan Rata-rata
02.	Margin of Error Pendugaan Jumlah
03.	Margin of Error Pendugaan Proporsi
04.	Bias & Pengaruh Yang Ditimbulkan
D.	Jumlah Sampel Untuk Satu Kelompok
01.	Data Hasil Pengukuran
02.	Memperkirakan proporsi
03.	Data Hasil Perhitungan
04.	Memperkirakan nilai rata-rata
E.	Jumlah Sampel Untuk Dua Kelompok
01.	Data Hasil Pengukuran
02.	Memperkirakan proporsi
03.	Pengujian nilai rata-rata
04.	Data Hasil Perhitungan
05.	Memperkirakan nilai rata-rata
06.	Pengujian nilai rata-rata
F.	Jumlah Sampel Untuk Studi Case-Control
01.	Uji Beda Proporsi
02.	Uji Beda Rata-rata
03.	Perkiraan nilai Odd Rasio

Read more »

Riset Kesehatan Komunitas II

Pelatihan ini memfokuskan pada penerapan ilmu statistik dalam riset kesehatan komunitas melalui penggunaan sofware statistik. Akan dipelajari bagaimana menggunakan sofware statistik STATA untuk mengelola data kesehatan, merubah data dari format exel ke dalam format sotware statistik STATA agar dapat dianalisa, melakukan interpretasi dan menarik kesimpulan dari hasil analisa. 

Target Pelatihan

1. Mengetahui analisa statistik lanjutan yang digunakan dalam penelitian kesehatan.
2. Mengoperasikan sotware statistik STATA.

Biaya:
Mahasiswa & Dosen          : Rp 2.200.000,-
Umum & Profesional          : Rp 3.000.000,-

Silabus

Back

Read more »

Riset Kesehatan Komunitas I

Pelatihan ini akan membahas mulai dari membuat konsep penelitian kesehatan, menentukan metodologi penelitian kesehatan, teknik sampling hingga menganalisa data hasil penelitian. Didisain melalui secara aplikatif memalui dengan membahas contoh-contoh penelitian kesehatan dan data-data hasil penelitian kesehatan menjadikan pelatih ini sangat mudah untuk dipahami oleh para peserta. Target penelitian ini adalah para tenaga kesehatan, peneliti bidang kesehatan, mahasiswa ilmu kesehatan. 

Target Pelatihan

1. Mengetahu prosedur pembuatan proposal penelitian kesehatan yg baik.
2. Mengetahui analisa statistik yang digunakan dalam penelitian kesehatan.
3. Mengoperasikan sotware statistik STATA

Biaya

Mahasiswa & Dosen         : Rp 1.800.000,-

Umum & Profesional         : Rp 2.500.000,- 

Silabus

Back

Read more »

Survival Analysis

Pelatihan ini menjelaskan berbagai metode yang digunakan untuk pemodelan dan mengevaluasi data survival, juga disebut data time-to-event. Model Survival Analysis pada pelatihan ini dititik tekankan pada penggunaan di bidang kesehatan seperti biostatistical, epidemiologi, dan berbagai bidang kesehatan terkait. Model Survival juga banyak digunakan untuk penelitian dalam ilmu-ilmu sosial serta ilmu-ilmu fisik dan biologi, termasuk, ekonomi, sosiologis, psikologis, politik, dan antropologi data. Pada pelatihan ini dititiktekankan penggunaannya Model Survival Analysis pada penelitian kesehatan. 

Konsep umum statistik dan metode yang dibahas dalam pelatihan ini meliputi fungsi kelangsungan hidup dan fungsi bahaya (survival and hazard functions), grafik Kaplan-Meier, log-rank, asumsi proposional hazard dan model Regresi Cox proportional hazar (Full Model, Model Stratefiksi & Model Interaksi).

Target Pelatihan :

1. Peserta memahami berbagai konsep dasar dalam Data Survival
2. Peserta memahami berbagai terminologi Data Survival
3. Peserta mampu memahami berbagai analisa Data Survival
4. Peserta mampu mengaplikasikan berbagai analisa Data Survival dengan menggunakan Program STATA

Biaya
Mahasiswa & Dosen         : Rp 2.000.000,-
Umum & Profesional         : Rp 2.500.000,- 

Diskon Biaya Pelatihan; Pendaftaran 3 orang peserta diskon 10%

Sylabus: 

No	MATERI PELATIHAN – SURVIVAL ANALYSIS
1.	PENGANTAR
	Latar Belakang Survival Analysis
	Terminologi Dalam Survival Analysis ( Event, Sensoring, Survival Rate, Median Survival, Hazard Ratio dll)
2.	ANALISA DATA SURVIVAL (Univariate & Bivariate)
	Life Table
	Kurva Kapplan Meier
	Median Survival
	Uji Log Range
	Asumsi Proposinal Hazard
3.	ANALISA SURVIVAL (Multivariate)
	Regresi Cox Proposional Hazard
	Prediksi Peluang Survival
	Full Model
	Model Stratifikasi
	Model Interaksi

Back

Read more »