Metodologi Penelitian - edymei.blog.ugm.ac.idedymei.blog.ugm.ac.id/files/2008/10/Metopen-Desain-1.pdf · Kontrol variabel luar: ... matching Minimasi kesalahan varians: kontrol terhadap

Oleh : Dr. Edy Meiyanto, Msi., AptFAK. FARMASI UGM

http://ccrc.farmasi.ugm.ac.id

Metodologi Penelitian

DESAIN PENELITIAN

MENGAPA DESAIN PENELITIAN DIPERLUKAN??

Sifat rancangan penelitian

Sebagai rencana, struktur, dan strategi penelitian Untuk menjawab pertanyaan/permasalahan (dapat

menguji kebenaran hipotesis) Memperhitungkan validitas luar dan dalam (dapat

mengendalikan/mengontrol varians)

Strategi pengendalian varians

Maksimasi varians penelitian: efek yg siknifikandr var tergantung akibat var bebas

Kontrol variabel luar: kondisi variable luar yghomogen, randomisasi subyek, dan melakukanmatching

Minimasi kesalahan varians: kontrol terhadapkondisi pengukuran, meningkatkan reliabilitaspengukuran

Pelatihan Metodologi Penelitian,15-30 Agustus20086

A. RANCANGAN PENELITIAN

1. Rancangan penelitian eksperimental (RPE)2. Rancangan penelitian non-eksperimental (RPNE)

Jenis Penelitian

1. Penelitian ilmiah → tatacara pelaksanaan mengikuti metodeilmiah

2. Penelitian non-ilmiah → tatacara pelaksanaan tidak mengikutimetode ilmiah

Metode Ilmiah


Kriteria Metode Ilmiah1. Berdasar fakta2. Bebas dari prasangka/bias3. Dengan prinsip analisis4. Ada hipotesis5. Objektif6. Teknik kuantifikasi

Merupakan teknik /pendekatan yg digunakan dalam penelitian

Menerapkan prinsip logis Penemuan, pengesahan, penjelasankebenaran

B. Desain Penelitian


• Langkah-langkah mendesain penelitian:a. Identifikasi & pemilihan masalahb. Pemilihan kerangka konseptualc. Memformulasi masalah (spesifikasi, tujuan, ruang lingkup,

hipotesis)d. Penyelidikan/percobaane. Memilih dan mengukur variabelf. Memilih prosedur dan teknik samplingg. Menyusun alat&teknik pengumpulan datah. Coding, editing dan processing datai. Analisis data, pemilihan prosedur statistikj. Pelaporan hasil penelitian


Desain pelaksanaan penelitian :

1. Desain sampela.Mendefinisikan populasib.Menentukan besarnya sampelc.Menentukan sampel yang representatif

2. Desain alat : alat pengumpul data → data reliabel → menunjanghipotesis

3. Desain administrasi biaya

4. Desain analisis : analisis yg dibuat harus pararel dengan hipotesis→ideal dilakukan sebelum pengumpulan data

Pertemuan 4 :

RANCANGAN penelitianeksperimental (RPE)


A. PRINSIP RPE

Definisi : RP untuk mempelajari fenomena dalam kerangkanSEBAB-AKIBAT dengan cara memberi PERLAKUANpada SUBJEK UJI penelitian.

Maknanya, terdapat :Sebab VARIABEL BEBASPerantara VARIABEL PERANTARA mekanisme kerja

menegaskan LANDASAN TEORI untuk prediksi HIPOTESISAkibat VARIABEL TERGANTUNG tolok ukur, efek.

Ciri :-SEBAB-AKIBAT-MANIPULASI/PERLAKUAN pada SUBJEK UJI-Pemonitoran PERUBAHAN/EFEK-Pengendalian VARIABEL PENGACAU


Pola dasar :KELOMPOK PERLAKUAN

Pengendalian VARIABEL PENGACAU :-Menggunakan rancangan percobaantertentu

-Menggunakan analisis statistik tertentu

KELOMPOK KONTROL

-Pembatasan subjek uji-Randomisasi-Matching-Rancangan sama subjek

Macam manipulasi :

Perlakuan vstanpa perlakuan

P : X OPK : - OKK = kontrol negatif

Perlakuan lebih banyakvs lebih sedikit

P : XXX OPK : -X OKK = kontrol pembanding

Perlakuan vsperlakuan lain

(standar)P : X OPK : Z OKK = kontrol positifX = senyawa uji; Z = senyawa baku/standar; O = observasi


B. JENIS & BENTUK RPE

1. RPE MURNI= pengelompokan subjek uji ACAK

2. RPE KUASI/SEMU= TIDAK bisa secara ACAK

a. RPE SEDERHANA= post test only control group designR : X O1

(-) O2

b. RPE ULANG= pre test – post test control group designR : O1 --- X O2

O3 --- (-) O4

c. RPE FAKTORIAL= acak lengkap pola n arahn = jumlah variabel eksperimen > 1

a. RPE SERI= time series designO O X O O

b. RPE SERI= anova time series designO O X O OO O X O O

c. RPE ULANG NONRANDOM= anova time series designO1 --- X O2O3 --- (-) O4

Experimental Designs

5 Types of Designs

Pretest-Posttest Control Group Design

Posttest Only Control Group Design

Solomon Four Group Design

Factorial Designs

Blocking Designs

Pretests

Purpose of pretest: Demonstrate that randomizationworked – that groups are equivalent at baseline

Also, if groups are different in some way, we canstatistically control for this since we have pretest data

Only problem: pretest may sensitize participants tothe IV manipulation

In some cases then, no pretest is a better design


Contoh : RPE MURNI SEDERHANAJi, S, Willis, GM, Frank, GR, Cornelius, SG and Spurlock, 1999, Soybean isoflavones,genistein and genistin, inhibit rat myoblast proliferation, fusion and myotubeprotein synthesis, J. Anim, Sci.,75(56):1291-1297. lampiran 1

Tujuan : mengevaluasi apakah genistein dan genistin mempunyaiefek penghambatan proliferasi secara pada kultur sel myoblast.

Rancangan penelitian :-variabel bebas : konsentrasi genistein dan genistin-variabel tergantung : proliferasi sel myoblast

Analisis statistik :-parameter yang diukur : waktu pemaparan, protein yang terbentuk-Anova, t test

Solomon 4 Group Design

Combines the previous 2 designs together

Can evaluate several effects within 1 experiment

Allows one to examine effects of the IV manipulation (treatment)

Allows one to see if the pretest had an effect

Allows one to examine effects of the IV manipulation (treatment) above andbeyond any pretest effects (interaction)

Note: one is essentially treating the pretest as an additional IV

Group 4Group 2

Group 3Group 1

Solomon as 2 x 2 Factorial

TreatmentTreatment

PretestPretest

NoNoTreatmentTreatment

No PretestNo Pretest

Pretest MainPretest MainEffectEffect

TreatmentTreatment Main Effect Main Effect

Factorial Designs

Factorial Designs involve more than 1 IV For example, a 2 X 2 design

Sensation Value – Low, High Need for cognition – Low, High

If we wanted 50 subjects in each group, we wouldneed 50 x 2 x 2 = 200 subjects

Group 4(N=50)

Group 3(N=50)

Group 2(N=50)

Group 1(N=50)

2 x 2 Factorial

High SVHigh SV

High NFCHigh NFC

Low SVLow SV

Low NFCLow NFC

Blocked / Mixed Designs

Blocked or mixed designs are appropriate when wehave factors we are interested in that we cannotmanipulate, and / or sample size is very small

Examples: IQ, Gender, Race Key feature is this: participants are sorted into

categories (“blocked”) according to some variableand then are assigned to groups


Contoh : CROSS OVER DESIGNDuncan AM, Underhill, KEW, Xu X, Lavalleur J, Phipps, WR and Kurzer MS, 1999, Modesthormonal effect of soy isoflavones in postmenopausal women, J. Clin. Endocrinol.Metab.,84:3749-3484. lampiran 2

Tujuan : mengevaluasi apakah konsumsi soy isoflavon memberikanpengaruh hormonal pada wanita postmenopause.

Rancangan penelitian :-studi epidemiologi dengan adanya perlakuan pada subjek uji RPE-subjek uji random-cross over design : skor kelompok perlakuan vs kelompok baseline

Analisis statistik :-Anova, t test


B. TAHAPAN PENELITIAN RPE

IDENTIFIKASI VARIABEL

PENETAPAN SUBJEK UJI DAN POPULASI PENELITIAN

PEMILIHAN SAMPEL / PENGELOMPOKAN SUBJEK UJI

PEMILIHAN RANCANGAN PENELITIAN

PERLAKUAN DAN OBSERVASI VARIABEL TERGANTUNG

Pertemuan 5 : 20 Agustus 2008

RANCANGAN penelitian noneksperimental (RPNE)


A. PRINSIP RPNE

Banyak diterapkan dalam SURVEY EPIDEMIOLOGI

Tujuan :1.EKSPLORASI – DESKRIPTIF survey deskriptif non-analitik

Ex. Efek, faktor resiko2.Analisis dinamika KORELASI survey deskriptif analitik

Ex. Faktor resiko vs efek

-FAKTOR RESIKO : variabel bebas, variabel perantara(intrinsik, ekstrinsik)

-EFEK : variabel tergantung


B. JENIS RNPE

1. DESKRIPTIF(deskriptif non-analitik)

2. ANALITIK(deskriptif analitik)

- Eksplorasi –deskriptif masyarakat- Instrumen : telpon, kuisoner,

wawancara- Ex. pola penggunaan antibiotik di

daerah X

a. CROSS SECTIONALPengamatan faktor resiko danefek bersamaan RASIOPREVALENSI (RP)

b. CASE STUDY / CASE CONTROLEfek ditelusuri ke belakang faktorresikonya ODD’S RATIO (OR)

Survey epidemiologi

Ex. Penggunaan kloramfenikol vs kasusanemia aplastik

c. COHORT STUDYFaktor resiko diamati efek kedepannya RESIKO RELATIF(RR)


CROSS SECTIONAL

Populasi (sampel)

FR (+) FR (-)

Efek (-)(B)

Efek (+)(A)

Efek (+)(C)

Efek (-)(D)

RP = A : C A+B C+D

Langkah2 rancangan cross sectional Merumuskan pertanyaan penelitian Identifikasi variabel Penetapan subyek Melakukan observasi Melakukan analisis korelasi

Contoh kasus

Penelitian untuk mencari hubungan antara kebiasaanmenggunakan obat nyamuk semprot dengan kejadian batukkronik berulang (BKB).

Pertanyaan penelitian: Apakah ada hubungan antarakebiasaan menggunakan obat nyamuk semprot dengankejadian batuk kronik berulang (BKB).

Contoh kasus

Identifikasi variabel: Faktor resiko yang diteliti: penggunaan obat nyamuk semprot Efek: BKB pada balita Faktor resiko yang tidak diteliti: riwayat asma dalam keluarga, tingkat

sosial ekonomi, jumlah anak dll.Penetapan subyek penelitian: Populasi terjangkau: Balita pengunjung poliklinik yang tidak memiliki

riwayat asma dalam keluarga, tingkat sosial ekonomi, jumlah anak Sampel: dipilih sejumlah anak balita sesuai dengan perkiraan besar

sampel (misalnya 250 anak)

Contoh kasus Pengukuran: Faktor resiko: ditanyakan apakah di rumah subyek

biasa digunakan obat nyamuk semprot Efek: dengan kriteria tertentu ditetapkan apakah

subyek menderita BKB

15013515Tidak

1007030Ya

JumlahTidakYa BKB

Obat nyamuk

Contoh kasus

Interpretasi:Ada 100 anak terpejan obat nyamuk, 30 anak menderita BKB ----

tingkat prevalens: 30/100=0,3Ada 150 anak yg tidak terpejan obat nyamuk; 15 anak menderita

BKB ---- tingkat prevalens: 15/150=0,1Rasio prevalens= 0,3/0,1= 3

Rasio prevalens = 1 artinya tidak ada pengaruhRasio prevalens > 1 berarti variabel tersebut merupakan faktor

resiko

Kelebihan Cross sectional

1. Memungkinkan menggunakan populasi masyarakat umum2. Desain relatif mudah, murah dan hasil cepat didapat3. Dapat untuk meneliti sekaligus banyak variabel4. Dapat dimasukkan sebagai tahapan pertama untuk penelitian

Kohort atau eksperimen

Kelemahan

1. Sulit menentukan sebab akibat karena pengambilan data resiko danefek dilakukan secara bersamaan

2. Studi prevalensi lebih banyak menjaring subyek yang mempunyaimasa sakit yang panjang dari pada yang pendek

3. Dibutuhkan subyek uji yang besar4. Tidak menggambarkan perkembangan penyakit, insiden maupun

prognosis5. Tidak praktis untuk meneliti kasus yang jarang

Langkah2 rancangan Case Control Study

Merumuskan pertanyaan penelitian Identifikasi variabel: faktor resiko dan efek Penetapan subyek Melakukan observasi Melakukan analisis data


CASE STUDY / CASE CONTROL

Populasi (sampel)

Efek (+) = kasus

FR (-)(B)

FR (+)(A)

OR = A x D B x C

Retrospektif

Efek (-) = kontrol

FR (-)(D)

FR (+)(C)

Retrospektif

MATCHING

Contoh kasus

di suatu kecamatan ditemukan kematian neonatus sangat tinggi yangkemungkinan disebabkan oleh pemotongan tali pusar yang tidak steril

Pertanyaan penelitian: Bagaimanakah pengaruh pemotongan tali pusarsecara steril dalam mencegah kematian neonatus?

Desain penelitian: studi kasus kontrol dengan population basedKasus: semua bayi yang lahir di kecamatan A dalam waktu B, yang

meninggal dalam 28 hari pertamaKontrol: semua bayi yang lahir di kecamatan A dalam waktu B, yang

masih hidup setelah 28 hariFaktor preventif yang ingin diteliti: pemotongan tali pusat yang steril

Contoh kasus Pengukuran: Faktor resiko: pemotongan talipusat secara steril Efek: insidensi kematian

473536151120kontrol

1016338kasus

JumlahsterilTak steril pemotongn

Neonatus

HasilRasio odds= 38x3615/1120x63 = 1.95

PAR (Population attribute risk)=1120/4735x(1.95-1)

= 0.491120/4735x(1.95-1) + 1 Kesimpulan: hampir 50 % kasus kematian neonatus dapat

dicegah dengan menghilangkan faktor resiko yaitupemotongan tali pusat yang tidak steril


Contoh : CASE CONTROL STUDYGaudet MM, Olshan, AF, Poole C, Weissler MC, Watson M and Bell DA, 2004, Diet, GSTM1 andGSTT1 and head and neck cancer, Carcinogenesis,25(5):735-740. lampiran 3

RPNE, case control study retrospektif

Faktor resiko:-konsumsi buah dan sayur-GST genotipeEfek: Head and neck cancer

Metode:-interview, kuisioner pola diet Efek (+) (kasus) interview intake 1 tahun sebelum diagnosis Efek (-) (kontrol) interview intake tahun sebelumnya-pengambilan sampel darah

Analisis: Odd’s ratio dengan confidential interval (CI) 95%

Kelebihan Dapat untuk meneliti kasus yang jarang Hasil dapat diperoleh dengan cepat Beaya relatif sedikit Subyek penelitian relatif sedikit Dapat mengidentifikasi berbagai faktor resiko

kelemahan Daya ingat responden kurang baik, catatan medik

tidak akurat --- bias data Validasi informasi sukar diperoleh Kontrol dan kasus sering tidak seimbang dalam

faktor eksternal Tidak dapat dipakai untuk lebih dari satu variable

dependen


Contoh : CASE CONTROL STUDYGaudet MM, Olshan, AF, Poole C, Weissler MC, Watson M and Bell DA, 2004, Diet, GSTM1 andGSTT1 and head and neck cancer, Carcinogenesis,25(5):735-740. lampiran 3

RPNE, case control study retrospektif

Faktor resiko:-konsumsi buah dan sayur-GST genotipeEfek: Head and neck cancer

Metode:-interview, kuisioner pola diet Efek (+) (kasus) interview intake 1 tahun sebelum diagnosis Efek (-) (kontrol) interview intake tahun sebelumnya-pengambilan sampel darah

Analisis: Odd’s ratio dengan confidential interval (CI) 95%

Langkah2 rancangan Study Kohort Merumuskan pertanyaan penelitian Penetapan subyek Memilih kelompok kontrol Identifikasi variabel: faktor resiko dan efek Melakukan observasi Melakukan analisis data


COHORT STUDYPopulasi (sampel)

Subjek dengan efek (-) = kasus

Efek (-)(B)

Efek (+)(A)

Prospektif

Efek (-)(D)

Efek (+)(C)

Prospektif

FR (+) FR (-)

RR = A : C A+B C+D

Contoh

Penelitian dilakukan untuk melihat adanya hubungan antara ibu perokok pasif(ayah merokok) dengan kelahiran kecil untuk masa kehamilan pada bayi

Pertanyaan penelitian: Bagaimanakah pengaruh ibu perokok pasif (ayah merokok)terhadap kelahiran kecil untuk masa kehamilan pada bayi?

Desain penelitian: studi kohortSubyek kohort: ibu hamil dengan perokok pasifKontrol: ibu hamil bukan perokok pasif/aktif

Contoh kasus Pengukuran: Faktor resiko: perokok pasif Efek: insidensi kelahiran kecil

100098812Non perokok

100097030Perokok pasif

JumlahNormalkecil pemotongn

Neonatus

HasilResiko Relatif= 30x1000/12x1000 = 2,5

Kesimpulan:

Perokok pasif memberikan resiko relatif untuk kelahiran kecilsebesar 2,5 kali


Contoh : COHORT STUDYHoffmann H, Isner C, Hogel J and Spei G, 2005, Genetic polymorphisms and the effect ofcigarette smoking in the comet assay, Mutagenesis,20(5):359-364. lampiran 4

RPNE, cohort study prospektifTujuan: evaluasi polimorfisme gen pada perokok dan nonperokok,terkait dengan kerusakan DNA yang diinterpretasi melalui cometassayFaktor resiko:-polimorfisme pada gen GSTM1, CYP1A1, DNA repair gene)-merokok Diamati ke depan apakah menimbulkan efekEfek: kerusakan DNA yang diukur dengan comet assayVariabel kendali: umur, status kesehatan, konsumsi alkohol, obatdan vitaminMetode:-interview-comet assay untuk melihat efek kerusakan DNAAnalisis statistik: Anova

Kelebihan Disain terbaik untuk menentukan insidens perjalanan

penyakit Pilihan terbaik untuk kasus yang bersifat fatal dan

progresif dan dapat menerangkan hubungan faktor resikodengan efek secara lebih jelas

Dapat digunakan untuk meneliti beberapa efek sekaligus

kelemahan Memerlukan waktu lama dan rumit Sarana dan beaya tinggi Terancam adanya drop out Menimbulkan masalah etika


Contoh : COHORT STUDYHoffmann H, Isner C, Hogel J and Spei G, 2005, Genetic polymorphisms and the effect ofcigarette smoking in the comet assay, Mutagenesis,20(5):359-364. lampiran 4

RPNE, cohort study prospektifTujuan: evaluasi polimorfisme gen pada perokok dan nonperokok,terkait dengan kerusakan DNA yang diinterpretasi melalui cometassayFaktor resiko:-polimorfisme pada gen GSTM1, CYP1A1, DNA repair gene)-merokok Diamati ke depan apakah menimbulkan efekEfek: kerusakan DNA yang diukur dengan comet assayVariabel kendali: umur, status kesehatan, konsumsi alkohol, obatdan vitaminMetode:-interview-comet assay untuk melihat efek kerusakan DNAAnalisis statistik: Anova

Metodologi Penelitian - edymei.blog.ugm.ac.idedymei.blog.ugm.ac.id/files/2008/10/Metopen-Desain-1.pdf · Kontrol variabel luar: ... matching Minimasi kesalahan varians: kontrol terhadap

Documents