Feeds:
Pos
Komentar

Bab I

Pendahuluan

1.1 Sejarah statistik

Penggunaan istilah statistika berakar dari istilah istilah dalam bahasa latin modern statistikum collegium (“dewan negara”) dan bahasa Italia statista (“negarawan” atau “politikus”).

Gottfried Achenwall (1749) menggunakan Statistik dalam bahasa Jerman untuk pertama kalinya sebagai nama bagi kegiatan analisis data kenegaraan, dengan mengartikannya sebagai “ilmu tentang negara (state)”. Pada awal abad ke-19 telah terjadi pergeseran arti menjadi “ilmu mengenai pengumpulan dan klasifikasi data”. Sir John Sinclair memperkenalkan nama (Statistiks) dan pengertian ini ke dalam bahasa Inggris. Jadi, statistika secara prinsip mula-mula hanya mengurus data yang dipakai lembaga-lembaga administratif dan pemerintahan. Pengumpulan data terus berlanjut, khususnya melalui sensus yang dilakukan secara teratur untuk memberi informasi kependudukan yang berubah setiap saat.

Pada abad ke-19 dan awal abad ke-20 statistika mulai banyak menggunakan bidang-bidang dalam matematika, terutama probabilitas. Cabang statistika yang pada saat ini sangat luas digunakan untuk mendukung metode ilmiah, statistika inferensi, dikembangkan pada paruh kedua abad ke-19 dan awal abad ke-20 oleh Ronald Fisher (peletak dasar statistika inferensi), Karl Pearson (metode regresi linear), dan William Sealey Gosset (meneliti problem sampel berukuran kecil). Penggunaan statistika pada masa sekarang dapat dikatakan telah menyentuh semua bidang ilmu pengetahuan, mulai dari astronomi hingga linguistika. Bidang-bidang ekonomi, biologi dan cabang-cabang terapannya, serta psikologi banyak dipengaruhi oleh statistika dalam metodologinya. Akibatnya lahirlah ilmu-ilmu gabungan seperti ekonometrika, biometrika (atau biostatistika), dan psikometrika.

Meskipun ada pihak yang menganggap statistika sebagai cabang dari matematika, tetapi sebagian pihak lainnya menganggap statistika sebagai bidang yang banyak terkait dengan matematika melihat dari sejarah dan aplikasinya. Di Indonesia, kajian statistika sebagian besar masuk dalam fakultas matematika dan ilmu pengetahuan alam, baik di dalam departemen tersendiri maupun tergabung dengan matematika.

1.2 Definisi

Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah ‘statistika’ (bahasa Inggris: statistiks) berbeda dengan ‘statistik’ (statistik). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas.

Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis, ekonomi, dan industri). Statistika juga digunakan dalam pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta jajak cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan.

1.3 Konsep Dasar

Dalam mengaplikasikan statistika terhadap permasalahan sains, industri, atau sosial, pertama-tama dimulai dari mempelajari populasi. Makna populasi dalam statistika dapat berarti populasi benda hidup, benda mati, ataupun benda abstrak. Populasi juga dapat berupa pengukuran sebuah proses dalam waktu yang berbeda-beda, yakni dikenal dengan istilah deret waktu.

Melakukan pendataan (pengumpulan data) seluruh populasi dinamakan sensus. Sebuah sensus tentu memerlukan waktu dan biaya yang tinggi. Untuk itu, dalam statistika seringkali dilakukan pengambilan sampel (sampling), yakni sebagian kecil dari populasi, yang dapat mewakili seluruh populasi. Analisis data dari sampel nantinya digunakan untuk menggeneralisasi seluruh populasi.

Jika sampel yang diambil cukup representatif, inferensial (pengambilan keputusan) dan simpulan yang dibuat dari sampel dapat digunakan untuk menggambarkan populasi secara keseluruhan. Metode statistika tentang bagaimana cara mengambil sampel yang tepat dinamakan teknik sampling.

Analisis statistik banyak menggunakan probabilitas sebagai konsep dasarnya. Sedangkan matematika statistika merupakan cabang dari matematika terapan yang menggunakan teori probabilitas dan analisis matematis untuk mendapatkan dasar-dasar teori statistika.

Ada dua macam statistika, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika deskriptif berkenaan dengan deskripsi data, misalnya dari menghitung rata-rata dan varians dari data mentah; mendeksripsikan menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lebih mudah “dibaca” dan lebih bermakna. Sedangkan statistika inferensial lebih dari itu, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan prediksi observasi masa depan, atau membuat model regresi.

  • Statistika deskriptif berkenaan dengan bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau disimpulkan, baik secara numerik (misalnya menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik), untuk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut, sehingga lebih mudah dibaca dan bermakna.
  • Statistika inferensial berkenaan dengan permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi), membuat permodelan hubungan (korelasi, regresi, ANOVA, deret waktu), dan sebagainya

1.4 Tipe pengukuran

Ada empat tipe pengukuran atau skala pengukuran yang digunakan di dalam statistika, yakni: nominal, ordinal, interval, dan rasio. Keempat skala pengukuran tersebut memiliki tingkat penggunaan yang berbeda dalam riset statistik.

  • Skala nominal hanya bisa membedakan sesuatu yang bersifat kualitatif (misalnya: jenis kelamin, agama, warna kulit).
  • Skala ordinal selain membedakan juga menunjukkan tingkatan (misalnya: pendidikan, tingkat kepuasan).
  • Skala interval berupa angka kuantitatif namun tidak memiliki nilai nol mutlak (misalnya: tahun, suhu dalam Celcius).
  • Skala rasio berupa angka kuantitatif yang memiliki nilai nol mutlak.

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Hipotesis

Hipotesis adalah asumsi atau dugaan mengenai sesuatu hal yang dibuat untuk menjelaskan hal itu yang sering dituntut untuk melakukan pengecekan. Jika asumsi atau dugaan itu dikhususkan mengenai populasi. Umumnya mengenai nilai-nilai parameter populasi,maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

  1. A. Macam-macam Hipotesis
  2. Hipotesis Nol (Ho)

yaitu hipotesis yang menyatakan tidak ada perbedaaan suatu kejadian antara kedua kelompok dan tidak ada hubungan antara variabel yang satu dengan yang lain.

2.Hipotesis Alternatif (Ha)

yaitu hipotesis yang menyatakan ada perbedaan kejadian antara kedua kelompok dan ada hubungan antara variabel yang satu dengan yang lain.

  1. B. Pengambilan Keputusan
  2. Setiap Uji Statistik akan memperoleh nilai probabilitas(p).
  3. Nilai p: Probabilitas hipotesis nol sesuai dengan hasil penelitian.
  4. Jika p besar maka hipotesis nol (Ho) diterima,jika p kecil maka Ho ditolak.
  5. Besar kecilnya probabilitas (p) ditentukan oleh alfa.
  6. C. Kesalahan Pengambilan Keputusan

Untuk pengujian hipotesis,penelitian dilakukan,sample acak diambil,nilai-nilai statistik yang perlu dihitung kemudian dibandingkan menggunakan kriteria tertentu dengan hipotesis.jika hasil yang didapat dari penelitian itu,dalam pengertian peluang jauh berbeda dari hasil yang diharapkan terjadi berdasarkan hipotesis,maka hipotesis ditolak. Jika terjadi sebaliknya,hipotesis diterima. Ada dua macam kesalahan yang dapat terjadi,yaitu:

  1. a. Kesalahan tipe I atau alfa (α)
  2. Peneliti menolak Ho,padahal sesungguhnya Ho benar.
  3. Dalam penggunaannya, α disebut pula taraf signifikan atau taraf arti atau sering disebut taraf nyata.
  4. Peluang untuk tidak melakukan kesalahan tipe ini adalah sebesar 1 – α (convidence level/tingkat kepercayaan).
  5. b. Kesalahan tipe II atau beta (β)
  6. Peneliti tidak menolak Ho,padahal sesungguhnya Ho salah.
  7. Peluang untuk tidak melakukan kesalahan tipe ini adalah sebesar 1-ß dan dikenal dengan tingkat kekuatan uji(power of the test)
  8. D. Langkah-langkah pengujian Hipotesis
  9. Tentukan hipotesis nol(Ho) dan hipotesis alternatif(Ha).
  10. Tentukan derajat kemaknaan (α)
  11. Tentukan jenis uji statistik yang sesuai
  12. Hitung nilai uji statistiknya.
  13. Hitung p value atau bandingkan nilai statistik dengan nilai tabel.

Keputusan:

  1. a. p ‹ α à Ho ditolak à simpulkan Ha
  2. b. P ≥ α àHo diterima àsimpulkan Ho

  1. E. Arah Uji Hipotesis

1) One tail (satu pihak)

Bila Ha menyatakan arah tidak sama,hal yang satu lebih tinggi atau lebih rendah dari yang lain.

  1. 1. Pihak kanan

Apabila Ha lebih besar,maka dalam distribusi yang digunakan didapat sebuah daerah kritis yang letaknya diujung sebelah kanan.

  1. 2. Pihak kiri

Apabila Ha lebih kecil,maka dalam distribusi yang digunakan didapat sebuah daerah kritis yang letaknya diujung sebelah kiri.

2) two tail (dua pihak)

Bila Ha tidak sama dengan Ho berarti terdapat nilai yang lebih besar dan lebih kecil dari suatu batas kritis. Ini berarti terdapat dua daerah penolakan hipotesis nol. Secara statistic,pengujian tersebut dinamakan pengujian dua arah atau dua pihak.

Daerah kritis                                            Daerah kritis

Contoh soal:

Pengusaha lampu pijar A mengatakan bahwa lampunya bisa tahan pakai sekitar 800 jam. Akhir-akhir ini timbul dugaan bahwa masa pakai lampu itu telah berubah.Untuk menentukan hal ini,dilakukan penelitian dengan jalan menguji 50 lampu. Ternyata rata-ratanya 792 jam. Dari pengalaman,diketahui bahwa simpangan baku masa hidup lampu 60 jam. Selidikilah dengan taraf nyata 0,05 apakah kualitas lampu itu sudah berubah atau belum.

Jawaban :

Memisalkan masa hidup lampu berdistribusi normal,maka kita akan menguji :

Ho       :           m = 800 jam,berarti lampu itu masa pakainya sekitar 800jam.

Ha        :           m ≠ 800jam,berarti kualitas lampu telah berubah dan bukan 800 jam lagi.

Dari pengalaman diatas,simpangan baku σ = 60 jam

2.2 Uji Beda Dua Mean

Uji beda dua mean adalah uji statistik yang membandingkan mean dua kelompok data. Sebelum kita melakukan uji statistik dua kelompok data, kita perlu perhatikan apakah dua kelompok data tersebut berasal dari dua kelompok yang independen atau berasal dari dua kelompok yang dependen/ pasangan. Dikatakan kedua kelompok data independen bila data kelompok yang satu tidak tergantung dari data kelompok kedua, misalnya membandingkan mean tekanan darah sistolik orang desa dengan orang kota.tekanan darah orang kota independen (tidak tergantung) dengan orang desa. Dilain pihak kedua kelompok data dikatakan dependen/ pasangan bila kelompok data yang dibandingkan datanya saling mempunyai ketergantungan, misalnya, data berat badan sebelum dan sesudah mengikuti program diet berasal dari orang yang sama (data sesudah dependen / tergantung dengan data sebelum).

A.Macam-macam Uji Beda Dua Mean

Uji beda dua mean dibagi dalam dua kelompok, yaitu:

  1. 1. Uji beda dua mean independen

Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui perbedaan mean dua kelompok data independen. Syarat / asumsi yang harus dipenuhi adalah:

  1. Data berdistribusi normal / simetris
  2. Kedua kelompok data independen
  3. Variable yang dihubungkan berbentuk numerik dan kategorik (dengan hanya dua kelompok).

Uji homogenitas varian

Prinsip pengujian dua mean adalah melihat perbedaan variasi kedua kelompok data.oleh karena itu, dalam pengujian ini diperlukan informasi apakah varian kedua kelompok yang di uji sama atau tidak.bentuk varian kelompok data akan berpengaruh pada nilai standard error yang akhirnya akan membedakan rumus pengujiannya. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui varian antara kelompok data satu apakah sama dengan kelompok data yang kedua. Perhitungannya dengan menggunakan uji F :

F =      S12

S22

df1= n1-1

df2= n2-1

  1. 1. Uji untuk varian sama

Uji beda dua mean dapat dilakukan dengan menggunakan uji Z atau uji T. uji Z dapat digunakan bila standar deviasi populasi () diketahui dan jumlah sampel besar (lebih dari 30). Apabila syarat tersebut tidak terpenuhi, maka dilakukan uji T. Pada umumnya nilai σ sulit diketahui, sehingga uji beda dua mean biasannya menggunakan uji T (T-Test). Untuk varian yang sama, bentuk ujinya adalah :

T  =           X1 – X2

Sp √ (1/n1) + (1n2)

Sp2 =    (n1-1) S12 + (n2-1) S22

n1 + n2-2

df = n1 + n2 – 2

keterangan :

n1 atau n2 = jumlah sampel kelompok 1 atau 2

S1 atau S2 = standar deviasi sampel kelomok 1 dan 2

contoh kasus

seorang pejabat Depkes berpendapat bahwa rata-rata nikotin yang dikandung rokok jarum lebih tinggi dibandingkan rokok wismilak.untuk membuktikan pendapatnya, dilakukan penelitian dengan mengambil sampel secara random 10 batang rokok jarum dan 8 batang rokok wismilak. Dari hasil pengolahan data dilaporkan bahwa rata-rata kadar nikotin rokok jarum adalah 23,1 mg dengan standar deviasi 1,5 mg. sementara itu, kadar nikotin pada rokok wismilak rata-rata 20,0 mg dengan standar deviasi 1,7 mg. berdasarkan data tersebut ujilah pendapat pejabat Depkes tersebut dengan menggunakan alpha 5%!

Jawab :

Langkah pertama adalah melakukan pemeriksaan homogenitas varian kedua data dengan menggunakan uji F.

Hipotesis :

Ho : σ12= σ22 (varian kadar nikotin jarum sama dengan varian kadar nikotin wismilak)

Ha : σ12= σ22 (varian kadar nikotin jarum berbeda dengan varian kadar nikotin wismilak)

Perhitungan uji F :

F = (1,7)² / (1,5)² = 1,28

df1 = 8 – 1 = 7 dan df2 = 10 – 1 = 9

Dari nilai F dan kedua df tersebut kemudian dilihat pada table F. df1 = 7 sebagai numerator, dan df2 = 9 sebagai denominator.

Pada soal di atas diperoleh nilai F = 1,28 dan terlihat angka tersebut di atas angka 2,51 pada area 0,100 artinya nilai P > 0,100, sehingga keputusannya : Ho gagal ditolak. Ini berarti varian kadar nikotin rokok jarum sama dengan varian kadar nikoton rokok wismilak.

Langkah selanjutnya adalah menguji perbedaan mean kedua kelompok data tersebut dengan menggunakan uji t untuk xarian yang sama :

Hipotesis :

Ho : µ1= µ2 (mean kadar nikotin jarum sama dengan mean kadar nikotin wismilak)

Ha : µ1>µ2 ( mean kadar nikotin jarum lebih tinggi dibandingkan wismilak).

Dengan Ha seperti di atas berarti ujimya dengan one tail (satu arah / satu sisi).

Perhitungan uji t :

t = 4,1

df = 10+8-2=16

kemudian dicari nilai p dengan table distribusi t.

pada soal di atas diperoleh nilai t = 4,1 dengan df = 16, maka nilai tersebut terletak di sebelah kanan dari nilai 2,921. Berarti nilai p-nya adalah <0,0005 (karena ujinya one tail, nilai p langsung dapat digunakan tidak perlu lagi dikalikan dua).

Keputusan uji statistik

Hasil perhitungan menghasilkan nilai p< 0,0005 yang lebih kecil daripada nilai alpha (0,05), maka dapat diputuskan Ho ditolak. Dengan menggunakan alpha 5% dapat disimpulkan bahwa secara statistik kadar nikotin jarum memang lebih tinggi dibandingkan kadar nikotin rokok wismilak (p<0,0005).

  1. 2. Uji untuk varian berbeda

Untuk varian yang berbeda, bentuk ujinya menggunakan uji beda dua mean uji T (T-Test) dengan varian berbeda. Bentuk rumusnya adalah :

T =            X1 – X2

√(S12/n1) + (S22/n2)

Untuk degree of freedom tidak bisa dengan rumus biasa (df = n1 + n2 – 2), tetapi dengan menggunakan rumus khusus berikut :

df =            [(S12/n1) + (S22/n2)]2

[(S12/n1)2/(n1-1)]+[ (S22/n2)2/(n2-1)]

2.uji beda dua mean dependen (peired sampel)

Tujuan pengujian ini adalah untuk menguji perbedaan mean antara dua kelompok data yang dependen. Syarat / asumsi yang harus ada dalam pengujian ini adalah :

  1. Distribusi data normal
  2. Kedua kelompok data dependen / pair
  3. Jenis variable adalah numerik dan kategarik (dua kelompok)

Rumus :

T  =         d

SD_d/√n

d = rata-rata deviasi / selisih sampel 1 dengan sampel 2

SD_d = standar deviasi dari deviasi / selisih sampel 1 dan sampel 2

Contoh

Seorang peneliti ingin mengetahui pengaruh vitamin B12 terhadap penyakit anemia. Sejumlah 10 penderita diberi suntikan vitamin B12 dan diukur kadar Hb darah sebelum dan sesudah pengobatan. Hasil pengukuran adalah :

Sesudah : 12,2  11,3  14,7  11,4  11,5  12,7  11,2  12,1  13,3  10,8

Sebelum : 13,0  13,4  16,0  13,6  14,0  13,8  13,5  13,8  15,5  13,2

Coba anda buktikan apakah ada perbedaan kadar Hb antara sebelum dan sesudah pemberian suntikan vit. B12, dengan alpha 5%!

Jawab :

Hipotesis :

Ho : δ= 0 (tidak ada perbedaan  kadar Hb antara sebelum dan sesudah pemberian vit. B12)

Ha : δ = 0 (ada perbedaan  kadar Hb antara sebelum dan sesudah pemberian vit. B12)

Perhitungan uji t :

Sesudah : 12,2  11,3  14,7  11,4  11,5  12,7  11,2  12,1  13,3  10,8

Sebelum : 13,0  13,4  16,0  13,6  14,0  13,8  13,5  13,8  15,5  13,2

Deviasi : 0,8  2,1  1,3  2,2  2,5  1,1  2,3  1,7  2,2  2,4. Jum : 18,6

Rata-rata deviasinya (d) = 18,6 /10 = 1,86

Standar deviasi dari nilai deviasinya (SD_d) :

S = √∑nί=1 (X1 – x)2

n – 1

= (0,8-1,86)² +  (1,1-1,86)² + (1,3-1,86)² +  (1,7-1,86)² + (2,1-1,86)² + (2,2-1,86)² + (2,2-1,86)² + (2,3-1,86)² + (2,4-1,86)² +  (2,5-1,86)²

= 1,1236 + 0,5776 + 0,3136 + 0,0256 + 0,0576 + 0,1156 + 0,1156 + 0,1936 + 0,2916 + 0,4096

= 3224 : 9

= 0,358

S = √0,358

= 0,598

= 0,60

t =         1,86

0,60/√10

t = 9,80

kemudian dari nilai t tersebut dicari nilai p dengan melalui table t.

dari soal di atas diperoleh t = 9,80 dan df = 10-1 =9, maka nilainya di sebelah kanan dari nilai table 3,250 (p=0,005) berarti nilai p < 0,005. Karena ujinya two tail, maka nilai p = 0,005 X 2 = nilai p<0,01.

Keputusan uji statistik

Hasil perhitungan menghasilkan nilai p<0,01 yang lebih kecil daripada nilai alpha (0,05), maka dapat diputuskan Ho ditolak. Jadi, dengan menggunakan alpha 5% dapat disimpulkan bahwa secara statistik ada perbedaan kadar Hb antara sebelum dan sesudah diberi suntikan vitamin B12 (p<0,01).

2.3 ANOVA (Analisys Of Varians)

Anava atau anova adalah anonim dari analisis varian terjemahan dari of variance,sehingga banyak orang yang menyebutnya dengan anova .anova merupakaan bagian dari metode analisis statistika yang tergolong analisis komparatif(perbandingan)lebih dari dua rata.

  • Konsep dasar analisis varian

Walaupun digunakan  istilah analisis varian ,tetapi sebenarnya yang di analisis adalah nilai rata-rata dari berbagai variabel.dengan demikian ,analisis varian merupakan teknik analisis untuk membandingkan nilai rata-rata.

a. Anova satu jalur (one way-anova)

Tujuan dari uji anova satu jalur ialah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata.sedangkan gunanya untuk menguji  kemampuan generalisasi.anova satu jalur melihat perbandingan  lebih dari dua kelompok data.

Contohnya:perbedaan prestasi belajar statistik antara mahasiswa tugas belajar(X1),izin belajar(x2) dan umum(x3).

b. Anova dua jalur (two ways-anova)

Anova dua jalur di gunakan  untuk menguji hipotesis perbandingan lebih dari dua sampel dan setiap sampel terdiri dari atas dua jenis atau lebih secara bersama-sama.

Beberapa ketentuan menggunakan analisis varian/ anova.

Agar analisis varian dapat di gunakan sebaik-baiknya maka ada beberpa  ketentuan yang harus di perhatikan ,yaitu sebagai berikut:

  • Distribusi dimana sampel di ambil harus di asumsikan  berdistribusi normal atau mendekati normal. Oleh karna itu analisis varian sebaiknya di gunakan  untuk sampel besar.penggunaan sampel kecil  pada contoh  di atas hanya untuk mempermudah perhitungan  dan jumlah pengamatan pada tiap kelompok yang sama.bila jumlah pengamatan pada setiap kelompok tidak sama maka penghitungan rata-rata
  • Varian populasi pada setiap kelompok adalah sama
  • harus di hasil perhitungan nilai f lebih kecil 1 maka tidak bermakna.

2.4 Uji Hipotesis Beda Satu Pproporsi

Uji hipotesis beda satu pproporsi adalah Uji statistik antara pproporsi dibandingkan dengan nilai standar tertentu. Tujuannya adalah untuk menguji perbedaan satu pproporsi dengan standar tertentu.

RUMUS

Z = X – πo

n

√ πo (1- πo)

n

Z = Nilai z

X = banyaknya kejadian

p0 = pproporsi anggapan atau standar

n = banyaknya sample

Contoh

Menurut pendapat pakar bahwa masyarakat mengikuti program KB baik secara mandiri atau ikut program pemerintah tidak melebihi 85% pendapat tersebut di uji dengan mengambil sampel 6800 masyarakat yang di identifikasi ke ikutsertaannya pada program KB berdasarkan penelitian di peroleh data, bahwa sebanyak5824 ikut program KB dan 976 orang tidak ikut program KB. Selidikilah dengan α = 10% apakah pendapat pakar tersebut benar?

Jawabannya:

Hipotesis

Ho = π = 85% (tidak beda proporsi peserta KB dengan 85%)

Ha= π > 85% (beda proporsi peserta KB dengan 85%)

Hitung:

Z = X πo

n

πo (1- πo)

n

πo= 85% = 0,85

X = 5824

n= 6800

Z= 1,5048

Berarti Ho ditolak dan Ha diterima

Kesimpulan

Proporsi peserta KB beda lebih dari 85% pada α= 0,10

2.5 Uji Beda 2 Pproporsi atau lebih menggunakan Chi Square

Pengujian dengan chi square dapat digunakan untuk menguji pproporsi perbedaan parameter 2 populasi atau lebih.

Secara spesifik chi square dapat digunakan untuk menentukan:

¨            Ada tidaknya asosiasi antara 2 variabel (independency test)

¨            Apakah suatu kelompok homogen (homogenity test)

¨            Seberapa jauh suatu pengamatan sesuai dengan parameter yang dispesifikasikan (goodness of fit)

Agar pengujian hipotesis dengan chi square dapat digunakan dengan baik, maka hendaknya memperhatikan ketentuan-ketentuan berikut.

  • Jumlah sampel harus cukup besar untuk meyakinkan kita bahwa terdapat kesamaan antara distribusi teoritis dengan distribusi sampling chi square.
  • Pengamatan harus bersifat independen (unpaired). Ini berarti bahwa jawaban satu subjek tidak berpengaruh terhadapjawaban subjek lain atau satu subjek hanya satu kali digunakan dalam analisis.
  • Pengujian chi square hanya dapat digunakan untuk data deskrit(data kategori) atau data kontinu yang telah dikelompokan menjadi data kategori.
  • Jumlah frekuensi yang diharapkan harus sama dengan jumlah frekuensi yang diamati.
  • Pada derajat kebebasan sama dengan 1 (tabel 2×2) tidak boleh ada nilai ekspektasi ila nilai yang diharapkan yang sangat kecil. Secara umum, bila nilai yang diharapkan terletak dalam satu sel terlalu kecil (< 5) sebaiknya chi square tidak digunakan karena dapat menimbulkan taksiran yang berlebih (over estimate) sehingga banyak hipotesis yang ditolak.

Contoh soal:

Seorang dokter rumah sakit menyatakan bahwa frekuensi anemia pada ibu hamail dirumah sakit A sama dengan di rumah sakit B dan sama dengan di rumah sakit C. pernyataan tersebut akan diuji pada derajat kemaknaan 5%.

Pernyataan tersebut di uji dengan mengambil data secara independen pada ketiga rumah sakit tersebut. Sampel yang diambil adalah ibu hamail yang datang memeriksakan diri ketiga rumah sakit tersebut, masing-masing rumah sakit A= 50, rumah sakit B= 40, dan rumah sakit C= 60.

Frekuensi anemia ibu hamil selama pengamatan adalah sebagai berikut.

Anemia                                        Tidak Anemia
Rumah Sakit A                20                                                   30

Rumah Sakit B                25                                                   15

Rumah Sakit C                35                                                   25

Untuk memudahkan menghitung nilai ekspektasi maka dibuat tabel kontingensi 3×2 seperti berikut.

Anemia                      Tidak Anemia                        Jumlah
R S A               1) 20                                      2) 30                                     50

R S B               3) 25                                      4) 15                                       40

R S C               5) 35                                      6) 25                                      60

Jumlah                   80                                          70                                       150

Untuk memudahkan menghitung besarnya nilai ekspekstasi maka setiap sel diberi nomor urut.

E1 = (50×80) / 150 = 26,6

E2 = (50×70) / 150 = 23,3

E3 = (40×80) / 150 = 21,3

E4 = (40×70) / 150 = 19,3

E5 = (60×80) / 150 = 32,0

E6 = (60×70) / 150 = 28,0

Rumus =           χ2 = Σ (O-E)2

E

2.6 Korelasi Dan Regresi

Analisis korelasi dapat digunakan untuk mengadakan uraian tentang derajat hubungan linier antara satu variable dengan variable lain. Korelasi memang sering digunakan bersama dengan regresi untuk menjelaskan variasi variable dependen Y, tetapi korelasi sendiri dapat digunakan untuk mengukur derajat hubungan antara dua variable melalui koefisien determinasi dan koefisien korelasi.

  1. A. Macam-macam Korelasi

Koefisien determinasi r² (coefficient of determination)

Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara variable independent dengan variable dependen. Karena titik-titik koordinat yang membentuk garis regresi berasal dari sample maka disebut koefisien determinasi sample. Koefisien determinasi sample dibentuk berdasarkan perbandingan antara dua variasi, yaitu

  • Jumlah variasi nilai Y yang terletak disekitar garis regresi.

Rumus   ∑ (Y – Ŷ)²

  • Jumlah variasi nilai Y yang terletak disekitar rata-ratanya

Rumus   ∑ (Y – Y)2

Koefisien determinasi sample r2 adalah 1 dikurangi dengan perbandingan antara dua variasi di atas.

Rumus : r2 = 1 –  ∑ (Y – Ŷ)²

∑ (Y – Y)2

Nilai r² mempunyai dua nilai ekstrem, yaitu

  1. Bila hasil pengamatan menunjukkan bahwa perubahan yang tetap dari variable independent X diikuti oleh  perubahan yang tetap dari variable dependen X maka titik-titik koordinat yang dihasilkan tepat pada garis regresi disebut korelasi sempurna. Karena garis regresi tepat melalui perpotongan antara sumbu X dan sumbu Y maka a = 0.karena garis regresi sempurna berarti tidak ada penyimpangan dari titik-titik koordinat terhadap garis regresi. Ini berarti pula bahwa jumlah variasi terhadap garis regresi sama dengan 0.
  2. Bila perubahan nilai variable independent X diikuti oleh perubahan nilai variabel dependen Y pada jarak yang tepat atau nilai variabel dependennya tidak berubah hingga menghasilkan garis regresi yang horizontal sejajar dengan sumbu X, berarti b = 0 dan Y = a. bila nilai r² = 0 berarti antara variabel independent X dan variabel dependen Y tidak mempunyai korelasi linier. Dalam kenyataan, nilai r² terletakantara 0 dan 1. Bila r²  mendekati 1 maka korelasi makin kuat, sebaliknya bila r²  mendekati 0 maka korelasi makin lemah.

Rumus:

r² = a ∑Y +b∑XY – nY2

Y2 – nY2

Koefisien korelasi : r

Koefisien korelasi merupakan akar dari koefisien determinasi.

Rumus    r = √r2

Bila nilai b positif maka r merupakan akar bilangan positif dan bila nilai b negative maka r merupakan akar bilangan negative. Jadi, r menyatakan arah korelasi antara dua variabel X dan Y. Bila dua variabel mempunyai korelasi positif maka r terletak antara 0 dan 1. Pada diagram pencar terlihat garis korelasi bergerak dari kiri bawah ke kanan atas. Sebaliknya, bila korelasi negative maka nilai r terletak antara 0 dan -1 dan pada diagram pencar terlihat garis korelasi bergerak dari kiri atas ke kanan bawah.

Koefisien korelasi, r tidak dapat diinterpretasi secara langsung, tetapi harus di kuadratkan dahulu dan interpretasinya sama dengan koefisien determinasi.

Korelasi biserial

Ini merupakan korelasi antara variabel kontinu dengan variabel bersifat dikotom.derajat asosiasi yang digunakan disebut Koefisien korelasi biserial.untuk dapat menghitung koefisien asosiasi biseral dibutuhkan beberapa asumsi :

  • variabel kontinu berdistribusi normal (y)
  • variabel kontinu berdistribusi normal (x)
  • regresi variabel (y) atas (x) berbentuk linier

rb = (y1– y2)pq

usy

Contoh Soal

Suatu survey ingin mengetahui hubungan antara usia dengan lama hari rawat di RS X tahun x,survey dengan mengambil sample 5 pasien dan hasilnya sebagai berikut

– Umur                         : 20 30 25 35 40 (tahun)

– lama di rawat : 5 6 5 7 8 (hari)

Hitung korelasinya dan interpretasikan

Jawabannya:

Pasien Usia =  x Lama hari rawat = y X.Y X2 Y2
1

2

3

4

5

20

30

25

35

40

5

6

5

7

8

100

180

125

245

320

400

900

625

1225

1600

25

36

25

49

64

Total 150 31 970 4750 199

r = {5*970-(150)(31)}/ v {5*4750-(150))2}{5*199-(31))2} = 0,97

interpretasi:hubungan umur dengan lama hari rawat menunjukkan hunungan yang sangat kuat (r = 0,97) dan berpola linier positif yang artinya,semakin tinggi usia pasien,semakin lama hari rawatnya.

B. Regresi

Analisis regresi berguna untuk mendapatkan hubungan fungsional antara dua variabel atau lebih atau mendapatkan pengaruh antara variable predictor terhadap variable kriteriumnnya atau meramalkan pengaruh variable predictor terhadap variable kriteriumnya.

Persamaan analisis regresi ialah Ŷ= a + bX

Keterangan

Ŷ= Variabel kriterium

X = Variabel Prediktor

a = Bilangan Konstan

b = Koefisien arah regresi linear

koefisien arah regresi linear dinyatakan dengan huruf b yang juga menyatakan perubahan rata-rata variable y untuk setiap variable x sebesar satu bagian. Maksudnya ialah bila harga b positif, maka variable y akan mengalami kenaikan atau penambahan. Sebaliknya bila b negative, maka varibel y akan mengalami penurunan.

Contoh soal

X y
2 3
3 1
2 2
3 2
3 1
1 1

Jawab :

Ha : terdapat hubungan funfsional linear dan signifikan antara variable x dan y

Ho : tidak terdapat hubungan fungsional yang linear dan signifikan antara variable x dengan y

Hipotesis statistik

Ha : r ≠ 0

Ho : r = 0

no xi yi xiyi X2i Y2i
1

2

3

4

5

6

2

3

2

3

3

1

3

1

2

2

1

1

6

3

4

6

3

1

4

9

4

9

9

1

9

1

4

4

1

1

n=6 Sxi= 14 Syi = 10 S xiyi= 23 S X2i=36 S Y2i=20

a = (Syi)( S X2i) – (Sxi)( S xiyi)

nS X2i – (Sxi)2

a = 10×36 – 14×23

6×38 – 142

= 1,90

b= n S xiyi – (Sxi)( Syi)

nS X2i – (Sxi)2

= 6×23 – 14×10

6×38 – 142

= -0,10

Kemudian jika b sudah di hitung lebih dahulu,maka a dapat dihitung dengan rumus:

a = Y – bX

a = 1,67 – (-0,10)2,33 = 1,90

Kemudian masukkan nilai a dan b kedalam persamaan regresi:

Y = a + bX

Sehingga persamaan regresinya menjadi :

Y = 1,90 – 0,10X

Kesimpulan :

Hipotesis nol yang berbunyi “tidak terdapat hubungan yang positif,significant,dan linier antara variable X dengan variabel Y”,diterima. Sebaliknya,hipotesis alternatif yang berbunyi “terdapat hubungan yang positif,significant,dan linier antara variabel X dengan variabel Y”,ditolak.

Daftar Pustaka

Budiarto, eko. Biostatistika Untuk Kedokteran dan Kesehatan Masyarakat. Jakarta: EGC,2001

Sabri,luknis,dan susanto priyo hastono. Statistik Kesehatan.edisi.1-1.jakarta:pt.raja grafindo              persada,2006.

Sudjana. Metode Statistik.bandung:tarsito,2005.

Riduwan. Dasar-dasar Statistic.bandung:alfabeta,2003.

Usman, husaini dan purnomo setiady akbar. Pengantar Statistic.,Jakarta:bumi aksara.1995.

BAB I

PENDAHULUAN

1.1  Latar Belakang

Alergi atau hipersensitivitas tipe I adalah kegagalan kekebalan tubuh di mana tubuh seseorang menjadi hipersensitif dalam bereaksi secara imunologi terhadap bahan-bahan yang umumnya imunogenik (antigenik) atau dikatakan orang yang bersangkutan bersifat atopik. Dengan kata lain, tubuh manusia berkasi berlebihan terhadap lingkungan atau bahan-bahan yang oleh tubuh dianggap asing dan berbahaya, padahal sebenarnya tidak untuk orang-orang yang tidak bersifat atopik. Bahan-bahan yang menyebabkan hipersensitivitas tersebut disebut alergen.

Alergi dapat merupakan gangguan hipersensitivitas local atau sistemik. Kulit dan saluran napas adalah organ yang paling sering terpajan alergen dan terlibat dalam penyakit alergi. Reaksi alergi dapat juga terjadi di jaringan vaskular, traktus gastrointestinal, atau organ lain. Anafilaksis merupakan bentuk reaksi alergi sistemik yang paling berbahaya. Reaksi alergi yang kompleks dapat digambarkan sebagai berikut: reaksi diawali dengan pajanan terhadap alergen yang ditangkap oleh Antigen Presenting Cell (APC), dipecah menjadi peptida-peptida kecil, diikat molekul HLA (MHC II), bergerak ke permukaan sel dan dipresentasikan ke sel Th-2. Sel Th-2 diaktifkan dan memproduksi sitokin-sitokin antara lain IL-4 dan IL-13 yang memacu switching produksi IgG ke IgE oleh sel B, terjadi sensitisasi sel mast dan basofil, sedangkan IL-5 mengaktifkan eosinofil yang merupakan sel inflamasi utama dalam reaksi alergi. Selain itu sel residen juga melepas mediator dan sitokin yang juga menimbulkan gejala alergi.

1.2  Rumusan Masalah

  1. Apa yang dimaksud dengan Penyakit Akibat Kerja (PAK)?
  2. Apa yang dimaksud dengan Asma Akibat Kerja?
  3. Apa yang dimaksud dengan Klasifikasi Asma?
  4. Apa yang dimaksud dengan Reactive Airways Dysfunction Syndrome (RADS)?
  5. Apa yang dimaksud dengan Penatalaksanaan Asma Akibat Kerja?
  6. Cara mendiagnosa Asma Akibat Kerja?

1.3  Tujuan Penulisan

  1. Untuk mengetahui penyebab Penyakit Akibat Kerja (PAK).
  2. Untuk mengetahui yang dimaksud dengan Asma Akibat Kerja.
  3. Mengetahui beberapa klasifikasi Asma.
  4. Untuk mengetahui yang dimaksud dengan Reactive Airways Dysfunction Syndrome (RADS).
  5. Mengetahui Penatalaksanaan Asma Akibat Kerja.
  6. Untuk mengetahui cara mendiagnosa Asma Akibat Kerja.

1.4  Metode Penulisan

Metode penulisan yang penulis gunakan adalah dengan mencari artikel-artikel yang relevan melalui studi kepustakaan yang berasal dari beberapa buku yang telah disarankan oleh Dosen sekaligus pembimbing.

Diskusi kelompok merupakan metode yang penulis gunakan untuk menyamakan pendapat serta berbagi pemahaman atas topik persoalan yang ada

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Penyakit Akibat Kerja

Kemajuan dalam bidang industri sampai sekarang telah menghasilkan sekitar 70.000 jenis bahan berupa logam, kimia, pelarut, plastik, karet, pestisida, gas, dan sebagainya yang digunakan secara umum dalam kehidupan sehari-hari dan memberikan kenyaman dan kemudahan bagi penduduk di seluruh dunia. Namun di lain pihak, bahan-bahan tersebut menimbulkan berbagai dampak seperti cedera dan penyakit. Cedera akibat kerja dapat bersifat ergonomik, ortopedik, fisik, mengenai mata, telinga dan lainnya. Penyakit penyakit akibat pajanan di lingkungan kerja dapat berupa toksik, infeksi, kanker, gangguan hati, saraf, alat reproduksi, kardiovaskular, kulit dan saluran napas.

Biological dan chemical terrorism yang mulai banyak dikhawatirkan ditujukan untuk menimbulkan kematian atau penyakit pada manusia, hewan dan tanaman dengan menggunakan bahan seperti anthrax, cacar, virus ensefalitis yang dikeringkan

dan dijadikan bubuk sehingga mudah disebarkan.

Penyakit pertama yang diduga merupakan Penyakit Akibat Kerja (PAK) adalah silikosis yang sudah terjadi pada masa manusia membuat peralatan dari batu api. Pengetahuan mengenai PAK masih terbatas karena sulitnya melakukan studi epidemiologi; hal ini disebabkan berbagai hal seperti definisi PAK yang belum jelas, praktek hygiene industri dan cara-cara laporan yang berbeda, tidak ada studi kontrol, tidak mungkin menentukan gejala minimal, banyak karyawan tidak melapor dan sudah meninggalkan tempat kerja sewaktu penelitian dilakukan sehingga hanya ditemukan survivor population. Hal tersebut terlihat dari sedikitnya laporan PAK di Indonesia. PAK tersering adalah yang mengenai saluran napas yaitu asma dan rinitis. PAK imunologik lain yaitu pneumonitis hipersensitif yang mengenai paru dan PAK yang mengenai kulit.

2.2 Asma Akibat Kerja

Asma akibat kerja adalah asma karena paparan zat di tempat kerja. Secara klinis asma akibat kerja sama dengan asma yang bukan karena kerja. Beberapa penelitian menemukan bahwa lamanya paparan setelah gejala timbul dan beratnya asma saat diagnosa ditegakkan sangat menentukan prognosis.

Asma Akibat Kerja (AAK) ditandai dengan obstruksi saluran napas yang variabel dan bronkus hiperesponsif yang disebabkan oleh inflamasi bronkial akut dan kronis. Hal tersebut bermula dari inhalasi debu, uap, gas yang diproduksi atau digunakan karyawan atau secara tidak sengaja ditemukan dalam lingkungan kerja. Ciri dari semua asma kronis adalah iritabilitas berlebihan terhadap berbagai rangsangan/factor dalam lingkungan kerja Asma yang timbul dalam lingkungan kerja dibedakan dalam dua kategori. Pertama adalah asma yang disebabkan bahan/faktor dalam lingkungan kerja dan kedua asma yang sudah ada sebelum bekerja dan dipicu (eksaserbasi) oleh bahan/ faktor dalam lingkungan kerja.5 Pada karyawan yang sudah menderita asma sebelum bekerja, 15% akan memburuk akibat pajanan terhadap bahan/ faktor dalam lingkungan kerja.

Asma akibat kerja yang menjadi permanen, menyebabkan penderita memiliki disabilitas, harus pindah bekerja di bidang lain, bertambahnya biaya pengobatan, dan turunnya kualitas hidup. Karenanya, perusahaan tempat ia berkerja dan mendapat asma seharusnya memberikan kompensasi. Ironisnya banyak perusahaan malah memecat pekerja tersebut. Untuk itu, perlu undang-undang yang mengatur kompensasi bagi penderita penyakit alergi akibat kerja.

Secara skematis mekanisme terjadinya asma digambarkan sebagai berikut:

Secara umum faktor risiko asma dibedakan menjadi 2 kelompok faktor genetik dan  faktor lingkungan.

  1. 1.      Faktor genetik
    1. Hipereaktivitas
    2. Atopi/alergi bronkus
    3. Faktor yang memodifikasi penyakit genetik
    4. Jenis kelamin
    5. Ras/etnik
  1. 2.      Faktor lingkungan
    1. Alergen di dalam ruangan  (tungau, debu rumah, kucing, alternaria/jamur dll)
    2. Alergen diluar ruangan (alternaria, tepung sari)
    3. Makanan (bahan penyedap, pengawet, pewarna makanan, kacang, makanan laut, susu sapi, telur)
    4. Obat-obatan tertentu (misalnya golongan aspirin, NSAID, β bloker dll)
    5. Bahan yang mengiritasi (misalnya parfum, household spray, dan lain-lain)
    6. Ekpresi emosi berlebih
    7. Asap rokok dari perokok aktif dan pasif
    8. Polusi udara di luar dan di dalam ruangan
    9. Exercise induced asthma, mereka yang kambuh asmanya ketika melakukan aktifitas tertentu
    10. Perubahan cuaca

2.3 Klasifikasi Asma

Berat-ringannya asma ditentukan oleh berbagai faktor, antara lain gambaran klinik sebelum pengobatan (gejala, eksaserbasi, gejala malam hari, pemberian obat inhalasi β-2 agonis dan uji faal paru) serta obat-obat yang digunakan untuk mengontrol asma (jenis obat, kombinasi obat dan frekuensi pemakaian obat). Tidak ada suatu pemeriksaan tunggal yang dapat menentukan berat-ringannya suatu penyakit. Dengan adanya pemeriksaan klinis termasuk uji faal paru dapat menentukan klasifikasi menurut berat-ringannya asma yang sangat penting dalam penatalaksanaannya.

Asma diklasifikasikan atas asma saat tanpa serangan dan asma saat serangan (akut).

1.  Asma saat tanpa serangan

Pada orang dewasa, asma saat tanpa atau diluar serangan, terdiri dari: 1) Intermitten; 2)Persisten ringan; 3) Persisten sedang; dan 4) Persisten berat (Tabel 1)

Tabel 1. Klasifikasi derajat asma berdasarkan gambaran klinis secara umum pada orang dewasa

Derajat asma Gejala Gejala malam Faal paru
Intermitten Bulanan APE≥80%
–       Gejala<1x/minggu.

–       Tanpa gejala diluar serangan.

–       Serangan singkat.

≤ 2 kali sebulan –    VEP1≥80% nilai prediksi APE≥80%

nilai terbaik.

–    Variabiliti APE<20%.

Persisten ringan Mingguan APE>80%
–       Gejala>1x/minggu tetapi<1x/hari.

–       Serangan dapat mengganggu aktifiti dan tidur

>2 kali sebulan – VEP1≥80% nilai prediksi APE≥80% nilai terbaik.

– Variabiliti APE 20-30%.

Persisten sedang Harian APE 60-80%
–       Gejala setiap hari.

–       Serangan mengganggu aktifiti dan tidur.

–       Membutuhkan bronkodilator setiap hari.

>2 kali sebulan –    VEP1 60-80% nilai prediksi APE 60-80% nilai terbaik.

–    Variabiliti APE>30%.

Persisten berat Kontinyu APE 60≤%
–      Gejala terus menerus

–      Sering kambuh

–      Aktifiti fisik terbatas

Sering – VEP1≤60% nilai prediksi

APE≤60% nilai    terbaik

– Variabiliti APE>30%

Sumber :  Perhimpunan Dokter Paru Indonesia, Asma Pedoman & Penatalaksanaan di Indonesia, 2004

2.  Asma saat serangan

Klasifikasi derajat asma berdasarkan frekuensi serangan dan obat yang digunakan sehari-hari, asma juga dapat dinilai berdasarkan  berat-ringannya serangan. Global Initiative for Asthma (GINA) membuat pembagian derajat serangan asma berdasarkan gejala dan tanda klinis, uji fungsi paru, dan pemeriksaan laboratorium. Derajat serangan  menentukan terapi yang akan diterapkan. Klasifikasi tersebut meliputi asma serangan ringan, asma serangan sedang  dan asma serangan berat.

Perlu dibedakan antara asma (aspek kronik) dengan serangan asma (aspek akut).  Sebagai contoh: seorang pasien asma persisten berat dapat mengalami serangan ringan saja, tetapi ada kemungkinan pada pasien yang tergolong episodik jarang mengalami serangan asma berat, bahkan serangan ancaman henti napas yang dapat menyebabkan kematian.

Dalam melakukan penilaian berat-ringannya serangan asma, tidak harus lengkap untuk setiap pasien. Penggolongannya harus diartikan sebagai prediksi dalam menangani pasien asma yang datang ke fasilitas kesehatan dengan keterbatasan yang ada. Penilaian tingkat serangan yang lebih tinggi harus diberikan jika pasien memberikan respon yang kurang terhadap terapi awal, atau serangan memburuk dengan cepat, atau pasien berisiko tinggi (lihat bagan 1, bagan 2 dan bagan 6).

Tabel 2.  Klasifikasi asma menurut derajat serangan

Parameter klinis, fungsi faal paru, laboratorium Ringan Sedang Berat Ancaman henti  napas
Sesak (breathless) Berjalan Berbicara Istirahat
Bayi :

Menangis keras

Bayi :

-Tangis pendek dan lemah

-Kesulitan menetek/makan

Bayi :

Tidakmau makan/minum

Posisi Bisa berbaring Lebih suka duduk Duduk bertopang lengan
Bicara Kalimat Penggal kalimat Kata-kata
Kesadaran Mungkin iritabel Biasanya iritabel Biasanya iritabel Kebingungan
Sianosis Tidak ada Tidak ada Ada Nyata
Wheezing Sedang, sering hanya pada akhir ekspirasi Nyaring, sepanjang ekspirasi ± inspirasi Sangat nyaring, terdengar tanpa stetoskop Sulit/tidak terdengar
Penggunaan otot bantu respiratorik Biasanya tidak Biasanya ya Ya Gerakan paradok torako-abdominal
Retraksi Dangkal, retraksi interkostal Sedang, ditambah retraksi suprasternal Dalam, ditambah napas cuping hidung Dangkal / hilang
Frekuensi napas Takipnu Takipnu Takipnu Bradipnu
Pedoman nilai baku frekuensi napas pada anak sadar :

Usia                                                    Frekuensi napas normal per menit

< 2 bulan                                                      <60

2-12 bulan                                                   < 50

1-5 tahun                                                     < 40

6-8 tahun                                                     < 30

Frekuensi nadi Normal Takikardi Takikardi Dradikardi
Pedoman nilai baku frekuensi nadi pada anak

Usia                                                    Frekuensi nadi normal per menit

2-12 bulan                                                   < 160

1-2  tahun                                                    < 120

6-8 tahun                                                     < 110

Pulsus paradoksus

(pemeriksaannya tidak praktis)

Tidak ada

(< 10 mmHg)

Ada

(10-20 mmHg)

Ada

(>20mmHg)

Tidak ada, tanda kelelahan otot respiratorik
PEFR atau FEV1

(%nilai dugaan/%nilai terbaik)

Pra bonkodilator

Pasca bronkodilator

>60%

>80%

40-60%

60-80%

<40%

<60%, respon<2 jam

SaO2 % >95% 91-95% ≤ 90%
PaO2 Normal (biasanya tidak perlu diperiksa) >60 mmHg <60 mmHg
PaCO2 <45 mmHg <45 mmHg >45 mmHg

Sumber : GINA, 2006

Tabel 3. Jenis Obat Asma

Jenis obat Golongan Nama generik Bentuk/kemasan obat
Pengontrol

(Antiinflamasi)

Pelega

(Bronkodilator)

Steroid inhalasi

Antileukokotrin

Kortikosteroid sistemik

Agonis beta-2

kerjalama

kombinasi steroid dan

Agonis beta-2

kerjalama

Agonis beta-2 kerja cepat

Antikolinergik

Metilsantin

Kortikosteroid sistemik

Flutikason propionat

Budesonide

Zafirlukast

Metilprednisolon

Prednison

Prokaterol

Formoterol

Salmeterol

Flutikason + Salmeterol.

Budesonide + formoterol

Salbutamol

Terbutalin

Prokaterol

Fenoterol

Ipratropium bromide

Teofilin

Aminofilin

Teofilin lepas lambat

Metilprednisolon

Prednison

IDT

IDT, turbuhaler

Oral(tablet)

Oral(injeksi)

Oral

Oral

Turbuhaler

IDT

IDT

Turbuhaler

Oral, IDT, rotacap solution

Oral, IDT, turbuhaler, solution, ampul (injeksi)

IDT

IDT, solution

IDT, solution

Oral

Oral, injeksi

Oral

Oral, inhaler

Oral

  • IDT      :  Inhalasi dosis terukur = Metered dose inhaler/MDI, dapat digunakan bersama dengan spacer
  • Solution:  Larutan untuk penggunaan nebulisasi dengan nebuliser
  • Oral     :  Dapat berbentuk sirup, tablet
  • Injeksi :  Dapat untuk penggunaan subkutan, im dan iv

Berikut adalah ciri-ciri asma terkontrol, terkontrol sebagian, dan tidak terkontrol (tabel 5).

Tabel 4. Ciri-ciri Tingkatan Asma

Tingkatan Asma Terkontrol

Karakteristik Terkontrol Terkonrol

Sebagian

Tidak

Terkonrol

Gejala harian Tidak ada (dua kali atau kurang perminggu) Lebih dari dua kali seminggu Tiga atau lebih gejala dalam kategori Asma Terkontrol Sebagian, muncul sewaktu – waktu dalam seminggu
Pembatasan aktivitas Tidak ada Sewaktu-waktu dalam seminggu
Gejala nokturnal/gangguan tidur (terbangun) Tidak ada Sewaktu – waktu dalam seminggu
Kebutuhan akan reliever atau terapi rescue Tidak ada (dua kali atau kurang dalam seminggu) Lebih dari dua kali seminggu
Fingsi Paru (PEF atau

FEV1*)

Normal < 80% (perkiraan atau dari kondisi terbaik bila diukur)
Eksaserbasi Tidak ada Sekali atau lebih dalm setahun**) Sekali dalam seminggu***)

Keterangan :

*) Fungsi paru  tidak berlaku untuk anak-anak di usia 5 tahun atau di bawah 5 tahun

**) Untuk semua bentuk eksaserbasi sebaiknya dilihat kembali terapinya apkah benar-benar

adekwat

***) Suatu eksaserbasi mingguan, membuatnya menjadi asma takterkontrol

Sumber : GINA 2006

2.4 Reactive Airways Dysfunction Syndrome

Reactive Airways Dysfunction Syndrome (RADS) atau irritant induced asthma adalah reaksi non-imunologik serupa asma yang terjadi setelah satu kali pajanan terhadap kadar iritan (Toluen Diisosianat/TDI, klorin, fosgen) yang tinggi. Hipereaktivitas bronkus dapat menetap sedikitnya satu tahun pasca pajanan tersebut. Pajanan terhadap iritan kadar rendah untuk jangka waktu yang lama dapat juga menimbulkan reaksi serupa.

Dewasa ini, sekitar 250 bahan dalam lingkungan kerja sudah diketahui dapat menimbulkan asma. Bahan-bahan dengan berat molekul tinggi (HMW seperti bahan asal hewan, tanaman seperti tepung, kopi, soya) biasanya menginduksi sintesis IgE dan memicu reaksi asma alergi tipe I. Bahan dengan berat molekul rendah (LMW) seperti TDI, Trimellitic Anhydride/TMA, platina, nickel merupakan hapten yang berikatan dengan protein pembawa asal tubuh yang dapat memacu sintesis IgE. Bahan HMW berhubungan, sedang bahan LMW tidak berhubungan dengan atopi. HMW biasanya menimbulkan reaksi dini dan lambat, sedangkan LMW reaksi lambat terisolasi.

Bisinosis adalah gejala saluran napas serupa asma dalam berbagai derajat yang disebabkan oleh pajanan terhadap serat kapas. Oleh karena gejala awal bisinosis terjadi pada hari kerja pertama yang biasanya hari Senin, bisinosis disebut juga Monday morning fever atau Monday moning chest tightness atau Monday morning asthma. Bisinosis lebih sering ditemukan pada karyawan pemintalan yang terpajan debu kapas kadar tinggi dibanding karyawan pertenunan.

Pneumonitis hipersensitif (PH) adalah penyakit parenkim paru akibat pajanan dan sensitisasi terhadap berbagai debu organik, misalnya produk bakteri, jamur dan protein asal tanaman. Diisosianat yang digunakan dalam produksi poliuretan, busa, plastik dapat pula menimbulkan PH. Reaksi yang terjadi pada PH dewasa ini dianggap sebagai campuran reaksi Tipe III dan Tipe IV.

2.5 Cara Mendiagnosis Asma Akibat Kerja

Untuk menegakkan diagnosis AAK, perlu diketahui riwayat atopi, penilaian pajanan, imunologi (molekular dan selular), foto paru dan fisiologi seperti hipereaktivitas bronkus, fungsi paru serial, uji inhalasi spesifik yang merupakan gold standard.

Diagnosis asma akibat kerja pada prinsipnya adalah menghubungkan gejala klinis asma dengan lingkungan kerja; oleh karenanya dibutuhkan suatu anamnesis yang baik dan pemeriksaan penunjang yang tepat. Anamnesis teliti mengenai apa yang terjadi di lingkungan kerjanya merupakan hal penting; seperti : kapan mulai bekerja di tempat saat ini, apa pekerjaan sebelum di tempat kerja saat ini, apa yang dikerjakan setiap hari, proses apa yang terjadi di tempat kerja, bahan-bahan yang dipakai dalam proses produksi serta data bahan tersebut. Dan yang tak kalah penting adalah  peninjauan lapangan oleh pemeriksa (dokter) untuk lebih memahami situasi lapangan.

Selain anamnesis mengenai tempat  kerja, yang perlu juga diketahui adalah mengenai klinis yang  terjadi. Kapan mulai timbulnya keluhan, sejak mulai masuk tempat tersebut atau yang dikenal sebagai masa laten. Masa laten dapat beberapa minggu sampai beberapa tahun, umumnya 1-2 tahun.Klinis sesak, batuk, mengi dapat timbul sewaktu  kerja, setelah kerja (sore maupun malam) atau keduanya. Bila frekuensi serangan lebih sering/memburuk sewaktu hari kerja  dibandingkan hari libur atau akhir minggu maka dapat diduga  asma yang timbul berhubungan dengan tempat kerja.

Pemeriksaan penunjang  Spirometri (pemeriksaan FEV1) sebelum dan sesudah shift.  Dikatakan positif bila terjadi penurunan FEV1 sebesar lebih  dari 5% antara sebelum dan sesudah kerja; pada orang normal  variabel tersebut kurang dari 3%. Pemeriksaan ini oleh banyak  ahli diragukan sensitivitasnya karena pada suatu penelitian  hanya 20% penderita asma disebabkan colophony yang turun  FEV1nya selama workshift; sedangkan penurunan FEV1 juga  dijumpai pada 10% kelompok orang yang tidak asma (kontrol).

Cara lain adalah pengukuran FEV1 dan FVC pada pekerja  (tersangka asma akibat kerja) yang dikeluarkan dari lingkung an kerjanya dan kemudian diukur ulang sewaktu bekerja  kembali. Apabila hasilnya memperlihatkan perbaikan selama  meninggalkan tempat kerja dan didukung oleh perbaikan ke luhan maka dapat disimpulkan adanya hubungan keluhan klinis  dan tempat kerja.

PEFR : Pemeriksaan serial PEFR (peak expiratory flow rate) selama hari-hari kerja dan beberapa hari libur di rumah, merupakan pemeriksaan asma akibat kerja yang terbaik. Dikatakan positif respons bila kurva pengukuran selama hari libur di rumah lebih baik dari sewaktu hari kerja.

Tes provokasi

Ada dua macam pemeriksaan:

  1. Non spesifik yaitu provokasi bronkus menggunakan histamin atau metakolin. Pemeriksaan ini hanya membuktikan adanya bronkus hiperreaktif .
  1. Spesifik yaitu provokasi bronkus menggunakan alergen  yang diduga penyebab. Pemeriksaan ini bila dapat dilaksanakan  merupakan cara pembuktian terbaik bahwa alergen tempat  kerja merupakan penyebab. Kesulitannya terletak pada penentuan alergen penyebab dan reproduksinya bila telah diketahui.

Tes kulit dan tes serologi

Pemeriksaan ini dapat dilakukan apabila agen penyebab nya bahan dengan berat molekul besar karena akan merangsang  terjadinya reaksi imunologi (IgE).

2.6 Penatalaksanaan Asma Akibat Kerja

Untuk mencegah terjadinya asma akibat kerja maka pemeriksaan kesehatan sebelum kerja, pemakaian alat pelindung, pemantauan polutan di udara lingkungan kerja sangat dianjurkan. Bila telah terjadi asma akibat kerja, maka pemindahan ke luar lingkungan kerja merupakan hal penting. Apabila karena  sesuatu hal tidak bisa dipindahkan maka harus dilakukan upaya pencegahan dan pemantauan penurunan fungsi paru.

Evaluasi fungsi paru secara berkala pada pekerja yang  sudah menderita asma akibat kerja diperlukan untuk mencegah  kecacatan. Klinis asma akan menetap sampai beberapa tahun  meskipun pekerja tersebut sudah keluar dari lingkungan kerjanya.

Pengobatan medikamentosa pada pasien asma akibat kerja sama seperti asma bronkial pada umumnya:

Teofilin, merupakan bronkodilator dan dapat menekan neutrophil chemotactic factor . Efektifitas kedua fungsi di atas tergantung dari kadar serum teofilin.

Agonis beta, merupakan bronkodilator yang paling baik untuk pengobatan asma akibat kerja dibandingkan dengan antagonis kolinergik (ipratropium bromid).

Kombinasi agonis beta dengan ipratropium bromid memperbaiki fungsi paru lebih baik dibanding hanya beta agonist saja.

Kortikosteroid, dari berbagai penelitian diketahui dapat mencegah bronkokonstriksi yang disebabkan oleh provokasi bronkus menggunakan alergen. Selain itu juga akan memperbaiki fungsi paru, menurunkan eksaserbasi dan hiperesponsivitas saluran nafas dan pada akhirnya akan memperbaiki kualitas hidup.

BAB III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan

Asma akibat kerja adalah asma karena paparan zat di tempat kerja. Secara klinis asma akibat kerja sama dengan asma yang bukan karena kerja. Beberapa penelitian menemukan bahwa lamanya paparan setelah gejala timbul dan beratnya asma saat diagnosa ditegakkan sangat menentukan prognosis. Selain itu, menghindari paparan alergen penyebab ternyata hanya memberi kesembuhan 50 % penderita. Penelitian retrospektif menunjukkan gejala asma, obstruksi bronkus, dan hiperreaktivitas menetap walau tidak ada paparan alergen lagi. Dengan demikian, jelas tindakan preventif yang tepat sangat diperlukan.

Pencegahan tingkat kedua dengan deteksi diri pekerja yang menderita penyakit tersebut dan menghentikan paparan lebih lanjut. Ini akan mengurangi progresifitas penyakit, sehingga tidak menjadi lebih berat. Dokter perusahaan harus melakukan pemantauan medis secara rutin, khususnya pada pekerja yang banyak terpapar alergen.

Tindakan di tingkat tersier adalah menghindarkan pekerja yang telah terdiagnosis dari lingkungan kerja sebelumnya yang banyak alergen, ke lingkungan kerja bebas alergen. Hal ini akan mencegah kerusakan akibat asma dan hiperreaktivitas yang menetap.

Asma akibat kerja yang menjadi permanen, menyebabkan penderita memiliki disabilitas, harus pindah bekerja di bidang lain, bertambahnya biaya pengobatan, dan turunnya kualitas hidup. Karenanya, perusahaan tempat ia berkerja dan mendapat asma seharusnya memberikan kompensasi.

3.2 Saran

Saat ini sekitar 7 dari 100 pekerja penuh ( full time ) yang bekerja di sektor swasta setiap tahunnya mengalami kecelakaan atau penyakit akibat kerja. Di dunia sekitar 2,8 juta kasus mengakibatkan hilangnya waktu berproduksi dan setiap tahunnya pula 6000 pekerja meninggal dunia akibat kecelakaan di tempat kerja.

Perencanaan perlu dilaksanakan untuk mengidentifikasi bahaya penilaian pengendalian resiko. Perencanaan harus didokumentasikan dan terus diperbaharui sesuai dengan keadaan. Mengidentifikasikan bahaya, resiko dan implementasi pencegahan termasuk kegiatan rutin dan non rutin, dan kegiatan setiap personal yang mempunyai akses ke tempat kerja termasuk kontraktor dan tamu.

Metode untuk mengidentifikasi bahaya dan penilaian resiko :

  1. Mendefinisikan sesuai ruang lingkup, sifat alami dan waktu untuk memastikan proaktif.
  2. Klasifikasi resiko dan identifikasi mana yang harus dihilangkan atau dikontrol.
  3. Konsisten dengan pengalaman operasi dan kemampuan pengontrolan resiko yang dimiliki.
  4. Menentukan fasilitas yang diperlukan, identifikasi pelatihan yang mungkin diperlukan atau pengembangan kontrol opersional.
  5. Memonitor langkah-langkah yang mungkin yang  diperlukan untuk memastikan efektivitas dan ketepatan waktu implementasi.

Identifikasi bahaya, penilaian resiko dan pengontrolan resiko dijelaskan dalam formulir HIRARC (Hazard Identification Resico Assesement dan Resico Control).

Suatu perusahaan harus mempunyai kebijakan untuk selalu mamperhatikan dan menjamin implementasi, peraturan keselamatan, kesehatan dan lingkungan yang meliputi :

  1. Peningkatan berkelanjutan
  2. Sesuai dengan aturan dan perundangan keselamatan dan kesehatan ditempat kerja yang berlaku.
  3. Mengkomunikasikan keseluruh karyawan agar karyawan  sadar dan mawas mengenai kewajiban keselamatan dan kesehatan pribadi.
  4. Dapat diketahui atau terbuka bagi pihak-pihak yang berminat.
  5. Evaluasi berkala untuk mempertahankan agar tetap relevan dan sesuai dengan perusahaan.

Perusahaan juga harus memiliki kewajiban-kewajiban didalam manajemen keselamatan kerja yaitu :

  1. 1. Safety Policy

Mendefinisikan kebijaksanaan umum suatu perusahaan didalam hal keselamatan kerja.

  1. 2. Organisation / Management Commitment

Merinci komitmen manajemen disetiap level dan dalam bentuk tindakan sehari-hari.

  1. 3. Accountability

Mengindikasikan hal-hal yang dapat dilaksanakan oleh bawahan untuk menjamin keselamatan kerja.

Yang dimaksud Accountability dalam manajemen keselamatan kerja adalah suatu pengukuran yang aktif oleh manajemen untuk menjamin terpenuhinya suatu target keselamatan. Didalam Accountability ini tercakup dua hal yaitu :

1.   Responsibility

Yaitu keharusan menanggung aktivitas dan akibat-akibatnya didalam suatu keselamatan.

  1. 2. Authority

Yaitu hak untuk memperbaiki, memerintahkan dan menentukan arahan dan tahapan suatu tindakan.

Daftar Pustaka

Buchari : Manajemen Kesehatan Kerja dan Alat Pelindung Diri, 2007.

Cermin Dunia Kedokteran : Penyakit Akibat Kerja, 2006

Dr. dr. SITI FADILAH SUPARI, Sp. JP(K) : Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 1023/MENKES/SK/XI/2008

Medical Tribune ed.Feb, thn 2003.

Misri Gozan : K3 Dalam Industri Kimia, 2007

http//www.wikipedia.penyakit akibat kerja-k3.com

puisi

Lama ku pejamkan mataku

Tiada lagi keindahan yang terlihat

Hingga saat satu berkas melintas yang ku nikmati dibalik

kelopak mataku yang tertutup

Sesaat mencairkan kegelapan yang ada

Ingin rasanya ku buka mata ini walau sekejap

Berharap dapat melihat keindahan sinar yang hangat

Namun semua berat tuk ku buka

Agar terlihat keagungan yang nyata meski hanya sesaat

Ternyata semua yang kurasakan sebatas berkas yang tersirat

Hanya untuk menjadikan kenangan beku

Yang berlinang dan menghanyutkan bahagia dalam gelap

Mungkin nanti ku buka mataku yang terpejam

Saat terdengar kicauan burung pagi

Membawakan pagi yang bersinar terang

Just memories, Juli 2005

Puisi

Kenapa…

Kata-kata itu yang selalu menghiasi bibirmu

Ketika ada percikan permasalahan

Telah habiskah kata-kata yang ada dipikiranmu

Atau ada rasa bosan yang mengarat dihatimu untukku

Saat ku diam…

Terlintas dibenakku

Kapan aku bisa mencintaimu dengan benar

Tanpa ada tuntutan kesalahan

Tanpa ada hadirnya keegoisan serta ketidakadilan

Kapan…

Kapan saat itu tiba

Karena aku ingin mengulang semua kemesraan

Yang telah kau berikan

Kan ku hapus semua kesalahan dan dosa

Agar ku bisa menikmati indahnya cinta

At School, 08 September 2004

Puisi

Aku masih ingin menangis dipelukmu

Menumpahkan segala dukaku

Aku ingin bersamamu membahas semua suka cita dan desah nafas keriduanku

Kini aku tak mampu lagi berjalan tanpa senyuman manismu

Puisi

Kenapa…

Kata-kata itu yang selalu menghiasi bibirmu

Ketika ada percikan permasalahan

Telah habiskah kata-kata yang ada dipikiranmu

Atau ada rasa bosan yang mengarat dihatimu untukku

Saat ku diam…

Terlintas dibenakku

Kapan aku bisa mencintaimu dengan benar

Tanpa ada tuntutan kesalahan

Tanpa ada hadirnya keegoisan serta ketidakadilan

Kapan…

Kapan saat itu tiba

Karena aku ingin mengulang semua kemesraan

Yang telah kau berikan

Kan ku hapus semua kesalahan dan dosa

Agar ku bisa menikmati indahnya cinta

At School, 08 September 2004

Puisi

Sorry…Ma’y

Mungkin kata itu saja saat ini yang pantas

Tuk aku ucapakan kepadamu

Telah banyak aku sakiti dirimu

Telah tebal pula luka yang ku buat dihatimu

Mungkin terlambat bagiku tuk mengerti

Bahwa ada sayang yang begitu besar didirimu

Ada cinta yang luas dihatimu

Maaf Ma’y….

Itu hanya sisa sesalku yang lalu

Yang masih ku bawa

Dan ku lampiaskan kepadamu

Ma’y…

Maafku terlalu lama tuk ku ungkap

Sadarku lamban datangnya

Saat inilah kan ku jaga cinta

Hingga malampun tak ku ijinkan

Ciputat, 29 Juni 2004