Bab 4. Pengukuran dan penelitian

Bab 4-Pengukuran Alan R Tumbelaka, M Hardiono Abdoerrachman, Abdul Latief, Maria Abdulsalam, Darlian Darwis bservasi dan pengukuran merupakan aktivitas dasar ilmu huan. Awal suatu observasi adalah pengalaman terhadap fenomena alam. Apabila seseorang melihat, mendengar, meraba, atau mencium sesuatu, ia mungkin bertanya tentang kualitas dan penyebabnya. Ia mungkin akan mengamati secara sistematik. Proses mengamati dan mengurai fenomena inilah yang disebut sebagai observasi, yang merupakan aktivitas rutin kita sehari-hari, bukan monopoli penelitian. Observasi ilmiah memiliki kelebihan yaitu sifat lebih sistematik, objektif, dan langsung. Hasil observasi ilmiah harus terorganisasi dan dicatat dengan baik. Observasi ilmiah sangat diperlukan dalam mengukur suatu fenomena. Pada penelitian eksperimental, hal yang terpenting dilakukan adalah pengukuran sebelum, selama, serta sesudah suatu pajanan variabel bebas terhadap variabel tergantung. Perubahan yang terjadi kemudian diukur dengan cara tertentu dan dicatat. Pengukuran merupakan proses kuantifikasi hasil observasi dengan memperhatikan referensi tertentu dan dinyatakan dalam unit yang baku atau dianggap baku. Keadaan serta karakteristik subyek penelitian dikuantifikasi yang dinyatakan dalam unit pengukuran. Dari sudut teknis, yang diukur bukan kejadiannya (sakit), atau obyeknya (pasien), melainkan dimensi kualitas atau *t

AlanRTumbelakailkk. 67kuantitasnya, misalnya derajat sakit, usia pasiery atau frekuensikejang. Hal tersebut sejalan dengan pengertian variabel;badan, jantung,kulit, atau ureum bukanlah variabel; yang merupakan variabel adalahberat badan, laju jantung, warna kulit, atau kadar ureum. Dalam ilmu empiris hipotesis harus diuji kesahihannya denganobservasi empiris yang diawali dengan observasi, pengukuran, danpengumpulan data. Data didefinisikan sebagai hasil observasi yangdiperoleh secara sistematik. Suatu fenomena dapat diobservasi dandiukur dalam tingkat yang berbeda, dan data yang diperoleh dapatberbeda kesahihan dan relevansinya untuk menunjang suatu teori. PENcnnTIAN DASAR PENGUKURANYang dimaksud dengan pengukuran dalam penelitian ilmiahadalah observasi fenomena dengan maksud agar fenomena tersebutdapat dianalisis menurut aturan tertenfu. Hasil analisis tersebutmemberikan informasi baru tentang objek yang diukur. Konseppengukuran sefia alat ukur dalam penelitian mempunyai maknayang luas, bukan hanya pengukuran sehari-hari yang biasanyaberkonotasi kuantitatif, misalnya pengukuran tekanan daralu beratbadan, luas tanatL dan lain sebagainya, melainkan termasuk jugapengukuran kualitatif. Dalam konsep ini maka anamnesis danpemeriksaan jasmani dalam penelitian klinis, kuesioner dalam studiepidemiologis, serta semua jenis pemeriksaan penunjang, baik yangberdimensi kuantitatif, semi-kuantitatil maupun kualitatil termasukdalam pengertian pengukuran. Peran pengukuran dalam penelitian sangat menentukary karenadasar semua hasil penelitian adalah data yang diperoleh dengan carapengukuran. Kesalahan dalam pengukuran dengan sendirinya akanmenyebabkan rentetan kesalahan sehingga hasil penelitian tidakmenunjukkan keadaan sebenarnya. Hanya dengan pengukuranyang sahih maka hasil suatu penelitian dapat dipercaya. Dalam kaitanini terdapat pemeo 'GIGO' (garbage in garbage outl; artinya, biladata yang dikumpulkan buruk kualitasnya (sampah), maka hasilanalisis yang diperoleh pastilah akan berupa sampah pula. *i

68 Pmgukurnn Srnrn PENGUKURAN Skala pengukuran dapat diklasifikasikan menjadi 2, yaitu skala kategorikal dan skala numerik. Skala kategorikal dapat dibagi lagi menjadi skala nominal dan ordinal, sedangkan skala numerik dibagi menjadi skala interaal dan rasio. Skala nominal hanya merupakan nama atau label variabel, dan tidak mengandung informasi peringkat. Contoh: golongan darah (A, B, AB, O), suku bangsa (Jaw4 Dayak, Bugis). Skala nominal yang mempunyai 2 nilai disebut dikotom atau binomial (sembuh - tidak sembuh), sedangkan yang mempunyai lebih dari 2 nllai disebut politokom (Islam, Hindu, Kristery Katolik). Skala nominal ini tidak dapat dimanipulasi secara matematis, misalnya dihitung nilai rerata (mean)-nya, tetapi dapat dihitung proporsi, persentase, risiko absolut atau risiko relatif. Uji hipotesis yang sering digunakan untuk variabel nominal adalah uji*; selain itu untuk desain tertentu dapat dihitung risiko relatif (pada studi kohort) atau rasio odds (pada studi kasus-kontrol) yakni untuk variabel berskala binomial. Pada uji diagnostik, baik uji yang diteliti maupun baku emas selalu berskala binomial. Lihat Bab 11. Pada skala ordinal terdapat informasi peringkat, tetapi jarak antara dua peringkatnya tidak dapat dikuantifikasi. Contohnya adalah derajat penyakit (ringan, sedang, berat), tingkat sosial ekonomi (rendatr, menengah, ti.ggt), status gizi (buruk, kurang cukup,lebih). Meskipun mempunyai informasi peringkaf nilai variabel ordinal tidak dapat dimanipulasi secara matematis (ditambah, dibagi, dikalikan). Misahrya pasien yang menderita penyakit tertentu derajat II bukan berarti 2 kali lebih parah daripada penderita derajat I. Statistika yang digunakan, selain yang berlaku untuk skala nominal, juga termasuk mediary korelasi peringkat (Spearman) dan banyak uji non-parametrik. Pada skala numerik terdapat informasi peringkat kuantitatif yang lengkap dan dapat diukur. Contoh: berat badao penghasilary kadar ureum, berat lahir. Nilai skala numerik dapat dimanipulasi secara matematika (ditambatr\" dikurang, dlbagi, dikalikan). Skala numerik dapat dibedakan lagi menjadi: Gll

Alan RTumbelaka dkk. 69 o skala interval, yakni skala numerik yang tidak mempunyai nilai 0 alami (misalnya suhu: 0\" Celcius tidak sama dengan 0\" Fahrenheit, oleh karena nilai 0 tersebut adalah arbitrer, ditenfukan oleh manusia, bukan nilai alami), dan o skala rasio, yang mempunyai nilai 0 alami (misalnya berat badary kadar kolesterol). Skala numerik dapat pula dibagi menjadi: o skala kontinu (mempunyai nilai desimal, misalnya kadar ureum, berat badan), dan o skala diskret (tidak ada desimaf misalnya jumlah anak). Dasar klasifikasi pengukuran tersebut adalah jenis variabel yangdiukur. Skala pengukuran penting dibedakan karena skala yangsatu memberikan lebih banyak informasi daripada skala lairy selainanalisis serta uji hipotesis untuk masing-masing skala variabelberbeda. Dikatakan bahwa skala numerik 'lebih kuat' daripada skalaordinaf sedangkan skala ordinal'lebih kuat' daripada skala nominal.Istilah tersebut dapat saja digunakan hanya dengan pengertianbahwa skala numerik dapat diubah menjadi skala ordinal dannominal (namun tidak sebaliknya). Sebab, dalam kehidupan sehari-hari justru skala nominal (YA atau TIDAK) lebih sering digunakansebagai ukuran oleh dokter maupun pasien (misal sembuh atautidak, membaik atau tidak, aman atau tidak) ketimbang ukurantumor, depresi segmen ST pada EKG, atau perkiraan volume efusipleura. Karena itu pada simpulan akhir penelitian, skala numeriksering diubahmenjadi skala nominal untuk dapat disimpulkan secarakualitatif sebagai YA atau TIDAK. Tabel 4-1, merangkum karakteristikumum skala pengukuran serta contoh uji statistika yang sesuai untuktiap-tiap skala pengukuran. Dalam pengukuran atau pengumpulan data, bilamana mungkinharus diusahakan untuk mengukur variabel dalam skala numerik,meski penelitian hanya memerlukan skala ordinal atau nominal.Variabel yang berskala numerik tersebut kemudian dapat diubahmenjadi berskala ordinal atau nominal dengan titik potong (cut-off poinD tertentu. Misalnya ingin diketahui prevalens hipertensipada kelompok dokter, dengan cara membagi status tekanan darah *i

70 Pengukuran Tqbel 4-1. Kcrqkteristik skalc voriqbelSkolo Sifqt Contoh StqtislikVoriobel yong lczimKotegorikol bukon peringkot golongon doroh, iumloh, rofe, ienis kelomin, risiko relotif,Nominol ogomo, suku x2, uii FischerOrdinol peringkot dengon deroiol penyokit, somo dengon intervol yong nominol, tidok dopot stolus sosiol- medion, diukur ekonomi uii non- porometrikNumerik peringkot dengon suhu tubuh, somo dengonlntervol inlervol yong koefisien ordinol, ditom- dopot diukur, inteligensi bch meon,Rosio nomun tidok simpong boku, mempunyoi penghosilon, uii-t, onovo, titik O olomioh berot bodon, reg resi-korelosi kodor ureum somo dengon somo dengon skolo intervol, skolo intervol mempunyoi tilik 0 olomiohdalam 4 kelompok (normotensi, hipertensi ringan, sedan& berat).Pada saat dilakukan pengukuran, yar.g dicatat hendaknya bukanapakah seseorang menderita hipertensi ringart sedan& atau berat,melainkan dicatat tekanan darahnya dalam mmHg. Nilai numeriktersebut kemudian dapat dengan mudah diubah apabila ingindilakukan pengelompokan subyek menjadi normotensi dan lain-lainnya. Keuntungan cara ini adalah: (1) lebih mudah menelusurbila ada data yang hilang; (2) kita mempunyai kata dasar yang dapatdipakai sebagai bahan atau latar belakang penelitian lain. {s\"i

Alan RTumbelaka dkk. 71 Dma ,,KERAS, DAN DATA,,LUNAK,,Dalam kedokteran moderry banyak alat ukur mempergunakanmesin yang canggih. Dengan kontrol kualitas yang ketat, mesintersebut dapat memberi hasil yang amat cepat dan akuraf banyakdi antaranya yang memberikan hasil dalam skala kontinu dengansistem digital atau dengan komputer, sehingga akan mengurangikesalahan perhitungan oleh pemeriksa. Data tersebut seringkalidinamakan data keras (haril data), berlawanan dengan data lunak(soft data) yang biasanya lebih subyektif (karena memerlukaninterpretasi) yang lebih sering menimbulkan bias atau variabilitas.Contoh data lunak adalah keluhan pasien (misalnya nyeri), atauhasil pemeriksaan yang memerlukan interpretasi (misal infiltratringan, sedang, atau berat pada foto paru). Sebagian besar data kerasberskala kontinu (berat dalam gram, suhu dalam derajat), danbanyakyang dapat diperiksa dengan mesin (kadar kolesterol, saturasioksigen). Akan tetapi data keras dapat pula berupa variabel berskalanominal seperti hidup-meninggal, status perkawinan, suku/ras,jenis kelamin. Dalam penelitian dan dalam tata laksana pasien sehari-hari,dokter seringkali dihadapkan pada data lunak. Contohnya adalahrasa sakit, nyamary lesu, berdebar, ataupun kemampuan untukbekerja, yang bagi pasien sering lebih berharga ketimbang datakeras seperti ukuran tumor atau hasil rekaman elektrokardiografi.Karenanya penilaian data lunak seringkali lebih manusiawi, dankecenderungan dokter untuk mengandalkan data keras denganmenafikan data lunak menyebabkan penelitian dan juga praktikkedokteran menjadi kurang manusiawi. Selain itu, hasil pengukuran yang seringkali dianggap sebagaidata keras, seperti hasil patologi-anatomik juga sering berbeda biladibaca oleh dokter yang berbeda (inter-obserzter disagreement),maupun oleh dokter yang sama yang memeriksa data yang samapada waktu yang berbeda (infua-obseraer ilisagreement), Untuk mempertinggi validitas dan reliabilitas data lunak,sebagian data lunak mungkin dapat'diperkeras' dengan beberapacara, antara lain dengan: *t

72 Pengukuran membuat skor yang didasarkan pada data obyektif, sehingga akan dapat diulang oleh peneliti yang sama ataupun oleh peneliti lain dengan tepat membuat definisi operasional yang jelas terhadap metode pengukuran data lunak sehingga dapatmenghilangkan atau mengurangi terjadinya interpretasi ganda. VnnnSI DALAM PENGUKURAN Seperti dalam semua fenomena biologis, pada setiap pengukuran selalu terbuka kemungkinan untuk terdapatnya variabilitas hasil. Peneliti harus waspada terhadap hal tersebut, dan menentukan apakah variasi yang terjadi masih dapat diterima (tidak berakibat menghasilkan simpulan yang salah), ataukah harus dikoreksi oleh karena dapat memberikan hasil atau simpulan yang salah. Untuk ini peneliti harus memahami sumber variasi pengukuran dan strategi guna mengeliminasi atau mengurangi kesalahan. Sunasnn vARrASr PENGUKURAN Fletcher dan Fletcher membagi sumber variabilitas pengukuran menjadi dua kelompok besar, yakni variasi pengukuran dan variasi biologis (lihat Tabel 4-2). Variasi pengukuran terdiri atas 2 unsur yaitu unsur alat ukur (instrumen) dan unsur orang (yakni peneliti, pemeriksa), sedangkan variasi biologis mengacu pada variabilitas yang terjadi pada satu subyek dan variabilitas yang terjadi antar subyek. Varu,q.sr PENGUKURAN Variasi pengukuran mencakup variabilitas pada instrumen yang dipakai untuk melakukan pengukuran maupun pada pemeriksa atau orang yar.g melaksanakan pengukuran. Sebagai contoh sederhana, timbangan berat badan yang biasa kita pakai sehari-hari, bila digunakan untuk menimbang berulang-ulang sering memberi {mI

AlanRTumbelakndkk. 73 Tqbel 4-2. Sumber voricsi dolam pengukuron Sumber Keierungon Vqriasi pengukuron Alot don coro pengukuron lnstrumen Orong yong mengukur Pemeriksq Perubohon voriobel korenq Vqriosi biologis woktudon keodoon Podq sotu subyek Perbedoon biologis dori sotu subyek ke subyek loinnyo Antor subyekhasil yang bervariasi; kadang sama, kadang sedikit lebih berat,kadang sedikit lebih ringan daripada berat sebenamya. Demikianpula pengukuran yang dilakukan oleh 2 orang yang berbeda seringmemberikan hasil yang berbeda (inter-obseraer uariation); bahkanvariasi juga terjadi pada pemeriksa yang sama (intra-obseraeraariation) yang melakukan pemeriksaan pada subyek yang samapada saat yang berbeda. Vnnrasr BrolocrsVariasi biologis sangat memengaruhi hasil pengukuran. Tekanandarah yang diukur setelah pasien berlari sangat berbeda dengan biladilakukan setelah pasien berbaring selama 5 menit. Demikian pulakadar zat kimia tertentu menunjukkan hasil yang berbeda bila diukurpada waktu yang berbeda, misalnya siang dan malam hari (iramasirkadian). Hal serupa bahkan terjadi pada tinggi badan; pada pagihari setelah bangun tidur orang lebih tinggi beberapa milimeterketimbang pada malam hari. #t

74 Pengukuran KneNpALAN DAN KESAHIHAN PENGUKURAN Dua karakteristik alat ukur dan pengukuran yang amat penting yakni keandalan (reliabilitas) dan kesahihan (validitas). Kedua karakteristik itu harus selalu diperhitungkan dalam setiap proses pengukuran. Harus dipahami bahwa tidak ada satu pengukuran pun yang memiliki keandalan dan kesahihan yang sempurna. Untuk penilaian akurasi hasil pengukuran diperlukan informasi tentang populasi penelitian, periode observasi, teknik atau cara pengukuraru penilaian hasil, keandalan dan kesahihan pengukuran. KraNnaraN Istilah lain untuk keandalan adalah keterandalan, reliabilitas, reprodusibilitas, presisi, ketepatan pengukuran Suatu pengukuran disebut andal, apabila ia memberikan nilai yang sama atau hampir sama pada pemeriksaan yang dilakukan berulang-ulang. Kateter intrakardiak memberikan nilai tekanan ruang jantung yang lebih kurang tetap (keandalannya baik), sedangkan kuesioner untuk mengukur kualitas hidup sering memberikan nilai yang berbeda bila dilakukan berulang-uiang (keandalannya kurang). Ketepatan alat ukur ini sangat berpengaruh terhadap kekuatan penelitian. Pengukuran yang makin tepat pada besar sampel tertenfu mempunyai nilai yang makin baik untuk memperkirakan nilai rerata (mean) serta untuk menguji hipotesis. Keandalan suatu pengukuran dipengaruhi oleh kesalahan acak (random error);jadi kesalahan yang terjadi bersifat tidak sistematis, berbeda dengan validitas pengukuran yang bersifat sistematis. Apabila kesalahan acaknya makin besar, berartinpengukuran tersebut kurang andal. Dalam proses pengukuran terdapat 3 jenis variabilitas yang berperary yakni aariabilitas pengamat, aariabilitas subyek, dan o ariabilit as instrumen. Variabilitas pengamat menunjukkan variabilitas yang terjadi pada pemeriksa, misalnya pemilihan kata pada wawancara, atau keterampilan tangan seseorang dalam mengoperasikan alat ukur. *t

AlanRThmbelakadk'k. 75Variabilitas subyek merujuk pada variasi biologis, misalnyafluktuasi emosi, tekanan darah, irama sirkadian, atau pemakaian obatoleh subyek; sedangkan variabilitas instrumen merujuk pada hal-hal yang mempengaruhi ketepatan, misalnya perubahan sensitivitasalat, suhu atau kelembaban kamar, atau derajat kebisingan sekitar.Penilaian keandalan pengukurana Keandalan pengukuran variabel numerikPenilaian keandalan pengukuran variabel numerik pada umumnyadilakukan dengan cara menggunakan simpang baku (standarddezsiation). Salah satu statistik yang bermanfaat untuk keperluanini adalah koefisien variasi, yakni simpang baku dibagi rerata.Pengukuran yang andal mempunyai koefisien variasi yang sempit,sedangkan pengukuran yang keandalannya kurang mempunyaikoefisien variasi yang lebih lebar. Interval kepercayaan jugamenunjukkan tingkat keandalan alat ukur atau pengukuran;makin sempit rentang interval, makin andal pengukuran tersebut. Contoh: Pengukuran kadar natrium serum dilakukan dengan alat A dan alat B. Dilakukan pengukuran pada satu sampel serum sebanyak masing-masing 20 kali, dengan hasil sebagai berikut: Alat A (mEq/L): L36, 132, 133, 137, 134, 135, 134, 135' 138, 132, 134, 136, L38, 133, 134, 135, 135, 135, 132, 136 Alat B (mEq/L): 735, 139, 132, 132, 130, 136, 14O, 135, \36, 135, 129, \36, 134, 133, 133, 136, 136, 134, 137, 136 Pengukuran A: rerata = 134,7; simpang baktu = 1,76; koefisien variasi = 1,76 I 134,7 = 0,013 Pengukuran B: rerata = 134,7; simpang baku = 2,71i koefisien variasi = 2,7't 1134,7 = 0,020 Jadi meskipun kedua alat tersebut menghasilkan nilai rerata yangsama, akan tetapi koefisien variasi pengukuran A lebih kecil, artinyapengukuran A lebih andal daripada pengukuran B. *.i

76 Pengukuranb Keandalan pengukuran variabel berskala nominalSalah satu cara untuk menilai keandalan pengukuran berskalanominal yang banyak digunakan adalah penentuan nilaikappa (k).Kappa merupakan suafu statistik yang mengukur kesesuaian antaravariabel berskala nominal dikotom. Perhatikan contoh berikut. Dua orang dokter (P dan Q) diminta untuk menilai gambar USGkepala unfuk menentukan adanya perdarahan intrakranial. Merekadiminta untuk menyatakan apakah gambaran USG kepala tersebutnormal atau tidak. ilasilnya.ru*puipuda Tabel4-3. Hasil tersebutkemudian disusun didalam tabel 2 x 2 sebagai berikut; subyekdimasukkan ke dalam sel:a bila kedua dokter menyatakan USG normalb bila dokter P menyatakan normal, Q menyatakan tidak normalc bila dokter P menyatakan tidak normal, Q menyatakan normald bila kedua dokter menyatakan tidak normal. Tobel 4-3. Hosil pemeriksoon USG kepolo oleh 2 dokterSubyek DokterP Dokter Q Subyek DokterP Dokter QNo. Normol No. Abnormol Abnormol Normol 0l Normol Abnormol 16 Normol Normol 02 Abnormol Normol 17 Normol Abnormol 03 Normol Normol l8 Abnormol Abnormol U Normol Abnormol 19 Normol Abnormol 05 Normol Abnormol 20 Abnormol Normol 06 Abnormol Normol 21 Normol Abnormol 07 Abnormol Abnormol 22 Normol Normol 08 Abnormql Abnormol 23 Normol Normol 09 Abnormol Normol 24 Normql Normol l0 Normol Normol 25 Abnormol Abnormol I I Normol Abnormol 26 Abnormol Abnormol 12 Normol Abnormol 27 Abnormol ,Abnormol 13 Abnormol Normol 28 Normol Normol 14 Abnormol 29 Abnormol l5 Abnormol 30 Normol *t

Alan RTumbelakn dkk. 77 Nllai kappa merupakan perbandingan antara kesesuaian bukanakibat peluang dengan kemungkinan terbesar kesesuaian bukanakibat peluang untuk set data tersebut. NtlarknWa yang ideal adalah L,narmn hal ini hampir tidak pemah diperoleh. Nilai diatas Q8 biasanyadianggap sangat baik. Namun jenis data yang dinilai (penelitianlaboratoris, klinis, atau kesehatan masyarakat) perlu dipertimbangkandalam menginterprestasi nilar knppa. Lihatlah Gambar &1. Dr. Q Normql Dr. P Tidok Jumloh Tidok 9o b7 16 4c d r0 14 r3 17 30Gambar 4-1. Tabel 2x2 menunjukkan kesesuaian pemeriksaan USGoleh 2 dokter. Derajat kesesuaian (kappa) dapat dihitung sebagaiberikut:Kesesuaian nlata = (9+10)/30 = 63,30/0Kesesuaian karena peluang = [(16x13)/30)+$ax17) I 30] :30= 49,5\"/\"-Kesesuaiankesesuaian bukan akibat peluang = (63,3 49,5)% = 13,8\"/\" Potensi bukan = 50,5\"/\" peluang : (1000 - 49,5)%Kapp a = 13,8%150,5% = 0,273 = 27,3\"/\"Strategi untuk meningkatkan keandalan pengukuranMengingat posisi pengukuran yang sentral dalam penelitian, makapeneliti harus mengupayakan semua hal yang mungkin untuk lebihdapat meningkatkan keandalan pengukuran. Keadaan ini harus im.r

78 Pengukurandirancang dengan cermat sebelum penelitian dilakukaru sehinggapada saat penelitian telah mulai, tidak ada lagi hal meragukan yangberkaitan dengan pengukuran. Hal-hal yang perlu dan dapatdiupayakan untuk meningkatkan keandalan pengukuran (ataumengurangi kesalahan acak) adalah (lihat juga Tabel 4-4):1 Standardisasi cara pengukuranHal ini harus dikemukakan dalam protokol penelitian, yaitu aturankhusus terinci untuk melakukan pengukuran. Apabila pelaksanaanpenelitian dilakukan olehbanyak orang, misalnya pada studi multi-senter, maka harus dibuat protokol yang rinci, sehingga siapa punyang sudah dilatih dapat melakukannya dengan cara yang sama.Meski direncanakan pengukuran dilakukan oleh satu orang, tetapdianjuikan untuk menuliskan prosedur pengukuran dengan rinci,agar pemeriksa tunggal tersebut melakukan hal yang taat-asasdengan merujuk pada cara pengukuranbaku yang tertulis tersebut. Tqbel 4-4. Strategi unluk mengurongi random error gund meningkolkqn keqndolon pengukuronCoro mengurongi Sumber rondom errorrondom enor Pengomot, SubyekI Stondordisosi cqro pengukuron Pengomot2 Pelotihon Alot ukur, Pengomot3 Penyempurnooninstrumen Pengomot, Subyek4 Automotisosiinstrumen Pengomot, Subyek. Alot ukur5 Mengulong pengukuron2 Pelatihan pengukulPelatihan yang memadai hampir selalu memperbaiki kinerja parapengukur. Bila perlu diberikan sertifikat yang menunjukkan bahwayang bersangkutan telah dilatih dan cakap melakukan pengukuran. tt

AlanRTumbelakadkk. 793 Penyempurnaan instrumenBanyak peralatan mekanis atau elektrik yang dapat diatur untukmengurangi variabilitas pengukuran. Demikian pula kuesioner ataubahan wawancara perlu ditulis dengan jelas untuk menghindarkanketidakpastian makna.4 AutomatisasiVariasi pada pemeriksaan secara bermakna dapat dikurangi apabilainstiumen dapat dibuat automatis. Harus selalu diingat bahwaautomatisasi sangat mengandalkan presisi pada saat dilakukanautomatisasi, sehingga hasil yang diperoleh lebih baik daripada biladilakukan oleh secara manual.5 Pengulangan pengukuranKesalahan acak dapat dikurangi apabila dilakukan pengulanganpengukuran; tentu dengan konsekuensi adanya tambahan biaya,waktu, serta pelaksana penelitiary yang harus diperhitungkan olehpeneliti. Berkaitan dengan hal tersebut terdapat suatu fenomenastatistika yang disebtt regression to the lnean, yang dapat dijelaskandengan ilustrasi berikut ini. Apabila seorang pasien diukur tekanan darahnya dan hasilnyatinggi, maka apabila dilakukan pengukuran ulangan nilai tekanandarah tersebut cenderung lebih rendah daripada hasil pengukuranpertama, mendekati nilai rerata pada populasi. Demikian pulasebaliknya, apabila pada seseorang dilakukan pengukuran danhasilnya rendah maka pada pemeriksaan ulang hasilnya akancenderung lebih tinggr, yakni mendekati nilai normal. Fenomena ini merupakan salah satu hal yang harus dihindarkanpada penelitian klinis apa pun\" khususnya pada uji klinis. Padapemberian obat untuk menirrunkan tekanan darah, misalnya,penurunan tekanan darah itu harus dipastikan bukan merupakanfenomena regression to the meen; hal ini dapat disingkirkan dengancara membandingkannya dengan kelompok kontrol yang dipilihdengan cara yang benar. ili

80 Pengukuran n Kes*ruraNIstilah kesahihan, disebut pula sebagai validitas, menunjukkanberapa dekat alat ukur menyatakan apa yang seharusnya diukur.Contoh yang ekstrem untuk memperjelas makna kesahihan adalah:timbangan merupakan alat yang sahih untuk mengukur berat badan,namun volume air mata bukan alat ukur yang sahih untukkesedihan seseorang. Kesahihan hasil pengukuran dipengaruhi oleh bias pengukuran(measurement bias); makin besar bias, makin kurang sahih pulapengukuran. Bias adalah kesalahan sistematik yang berakibat padakecenderungan salah ke arah satu sisi. Analog dengan variabilitaspada keandalan pengukuran, juga terdapat 3 jenis bias pengukuranberdasarkan pada sumbemya, yaitu bias pengamat, bias subyek,dan bias instrumen. Bias pengamat adalah distorsi yang konsisten, baik disadari atautidak, yang dilakukan oleh peneliti dalam menilai atau melaporkanhasil pengukuran. Peneliti mungkin cenderung untuk mencatat hasilpemeriksaan tekanan darah yang lebih rendah pada pasien yangdiobati dengan obat yang diteliti dibanding pada pasien denganobat standar, atar lebih bersungguh-sungguh mencari data rekammedis apakah penderita kanker paru mempunyai kebiasaan merokok. Bias subyek adalah distorsi yang konsisten oleh subyek; misalrryabila seseorang mengetahui bahwa ia sedang menjadi subyek penelitian,maka ia cenderung untuk bekerja lebih baik dan lebih serius daripadabiasanya (disebut sebagai efek Hawthome). Termasuk dalambias subyekadalah recsll bins; misalnya pasien kanker payrdara cenderung untuklebih bersungguh-sungguh mengingat berapa lama ia minum pil KBdaripada pasien kontrol (yang tidak menderita kanker payudara). Bias instrumen adalah kesalahan yang sistematik akibat tidakakuratnya alat ukur, misab:rya oksimetri untuk mengukur safurasioksigen pada laboratorium ftateterisasi, sfigmomameter untukmengukur tekanan daratu atau formulir kuesioner untuk skriningterhadap anak dengan asma bronkial. Bias ini akan memberikanhasil yang menyimpang dari nilai sebenarnya. * lr\"rf

AlanRTumbelakailkk. 81Penilaian kesahihan alat ukura Kesahihin alat ukur berskala numerikPenilaian kesahihan alat ukur variabel berskala numerik dilakukandengan cara membandingkan alat ukur tersebut dengan alat ukuryang baku sebagai penera. Misalnya timbangan untuk mengukurberat badan dibandingkan dengan timbangan baku, kemudiandinyatakan sebagai selisih rerata nilai baku dengan nilai pengukuranyang diperoletr, dibagi dengan nilai baku.b Kesahihan alat ukur berskala nominalAlat ukur untuk variabel berskala nominal dapat dinilai dengancara membandingkan dengan alat diagnostik terbaik yang ada (goldstandard). Dengan cara tersebut dapat diperoleh nilai sensitivitas,spesifisitas, nilai prediksi, serta rasio kemungkinan. IJraian tentanghal ini akan dibahas dalam Bab 11 (Uii Diagnostik). STnaTEcT UNTUK MENINGKATKAN KESAHIHAN PENGUKURANUntuk meningkatkan kesahihan pengukuran, perlu diupayakanempat langkah seperti pada upaya meningkatkan keandalan yaknis t an dar dis asi, p elatihan, p eny emp urnaan alat ukur, dan automatis asi,ditambah dengan 3 hal berikut (Tabel 4-5):1 Melakukan pemeriksaan tanpa setahu subyekBias pengukuran dapat dikurangi apabila pemeriksaan dilakukantanpa setahu subyek penelitian, misalnya memeriksa kadar obatdalam urin tanpa memberitahu lebih dahulu kepada pasien bahwapemeriksaan tersebut akan dilakukan.2 Melakukan pemeriksaan tanpa identitas subyekUnfuk mengurangi bias, dalam keadaan tertentu pemeriksaan dapatdan perlu dilakukan tanpa disertai dengan identitas pasier; misalnya * icoJ|

82 Pengukuranpembacaan hasil foto Rontgen atau USG. Prosedur ini biasa disebutdengan istilah penyamaran atau blinding. Pada penelitian ujidiagnostik, satu variabel diukur dengan 2 carayang berbeda (misalkeganasan nodul tiroid ditentukan dengan USG dan pemeriksaanpatologi anatomik pada setiap subyek). Harus diusahakan pemeriksaUSG tidak mengetahui hasil pemeriksaan patologl dan sebaliknya. Dalam uji klinis, upaya untuk mengurangi bias dapat dilakukanpenyamaran tunggal atau penyamaran ganda; yang terakhir inidianggap sebagai cara yang terbaik untuk menilai efektivitas terapidalam uji klinis, oleh karenanya sangat dianjurkan bila mungkin.Penyamaran memang memberi nilai positif, namun sayangnyatidak pada semua keadaan penyamaran dapat dilakukan. Misalnyauntuk menguji efektivitas terapi medikamentosa dibanding denganpengobatan bedah, tentu tidak mungkin dapat dilakukan penyamaran. Tqbel 4-5. Strqtegi untuk mengurqngi biqs unluk meningkclkqn kesqhihon pengukurqn Cqro untuk mengurongi bios Anok kecil diwowoncoro sombil dioiok bermoin Melokukon pemeriksoon lonpo setohu subyek Pemerikso memboco foto Melokukon pemeriksoon tonpo USG tonpo tohu identitos identitos subyek posien3 Kolibrosi olot Kolibrosi olot liop minggu3 Kalibrasi alatMelakukan kalibrasi alat ukur'secara berkala sangat dianjurkandalam proses penelitiary khususnya untuk alat ukur yang bersifatmekanis atau elektrik. Keputusan untuk meningkatkan keandalandan kesahihan alat ukur tergantung pada pertimbangan penelitiatas hal-hal berikut: *rl

AIan RTumbelaka dkk. 831 pentingnya variabel yang akan diukur dalam konteks penelitian2 besamya efek keandalan dan kesahihan alat ukur terhadap hasil3 kemampulaksanaary termasuk biaya yang diperlukanKesahihan variabel abstrakPenentuan kesahihan alat ukur paling sulit dilakukan apabila variabelyang diukur bersifat abstrak, misalnya derajat nyeri, atau kualitashidup. Selain hasil pengukuran bukan berskala numerik melainkannominal atau ordinal, penilaian variabel abstrak memPunyai tingkatsubyektivitas yang ti.ggi. Pertanyaan yang harus diperhatikan dalam penilaian terhadapvariabel abstrak adalah apakah pengukuran yang dilakukan terhadapvariabel abstrak tersebut menggambarkan apa yang sebenarnyahendak diketahui. Terdapat 3 hal yang termasuk dalam validasivariabel abstrak ini, yaitu:1 Kesahihan prediktif (predictizte oaliility), merujuk pada apakah tingkat keakuratan pengukuran yang dilakukan dapat memperkirakan variabel tergantung yang dimaksud. Misalnya dalam faktor risiko bagi yang terjadinya penyakit jantung koroner dikenal klasifikasi tipe kepribadian seseorang menjadi dua polayakni pola kepribadian tipeAatau tipe B. Untuk menilai kesahihan klasifikasi tersebut kita perlu mengetahui berapa akuratkah klasifikasi yang dipergunakan dapat memperkirakan besarnya insidens penyakit jantung koroner pada sekelompok subyek yang diteliti. Kesahihan atau validitas jenis ini disebut sebagai kesahihan prediktif.2 Kesahihan kriteria (criterion oalidity) dinamakan pula sebagai kesahihan konvergen (conaergent ztalidity), menunjukkan berapa sahih hasil pengukuran tersebut dibanding dengan cara pengukuran lain untuk variabel yang sama. Misalnya apakah kesahihan pertanyaan untuk ketaatan minum obat pada suatu uji klinis sama baiknya bila dibandingkan dengan cara mengukur kadar obat dalam urin?3 Kesahihan muka (face aalidity) atau kesahihan isi (content ztalidity) menunjuk pada keputusan subyektif peneliti berdasarkan *i

84 Pangukuran akal sehat (mmmon sense) atau intuisi terhadap variabel yang sulit diukur. Untuk mengukur kualitas hidup para responden, peneliti dapat memperkirakan dengan menggunakan hubungan subyek dengan keluarga dan tetanggt ataudengan cara yang lain. Variabel yang digunakan sebagai penduga variabel yang sulit diukur ini dinamakan proxy. Hal tersebut sepenuhnya bergantung pada peneliti, natnun alasan atau pembenaran unfuk menggunakan alat ukur proxy tersebut harus dijelaskan atau didiskusikan. Tingkat sosial-ekonomi sering sulit apabilahanya diukur dengan jumlah penghasilan resmi per bulan. Dalam masyarakat banyak pegawai kecil yang mernpunyai gajiyang kecil (yang biasanya disebut apabila ditanya berapa penghasilannya) namun dapat hidup layak. Ini berkaitan dengan kegiatan lain di luar pekerjaan resminya. Bila gaji digunakan sebagai standar, hasilnya tidak sesuai dengan kenyataan. Untuk mengatasi hal ini dapat dibuat proxyt misalnya kepemilikan sepeda motor sebagai penanda tingkat sosial ekonomi sedang, dan seterusnya. HunurrlcAN ANTARA KEANDALAN DAN KESAHIHAN Keandalan maupun kesahihan suatu pengukuran bukanlah merupakan sesuatu yang aII or none, andal (sahih) atau tidak andal (tidak sahih), namun tetapi lebih merupakan spektrum'daerah kelabu'. Keandalan dan kesahihan alat ukur atau pengukuran biasanya dinyatakan secara kualitatif (atau semi-kuantitatif ) sebagai amat buruk, buruk, kurang, cukup, baik, sangat baik. Kedua karakteristik pengukuran tersebut hendaknya dipandang sebagai dua hal yang terpisah. Suatu jenis pengukuran dapat mempunyai keandalan yang sangat baik namun kesahihannya kurang baik; di sisi lain ada pengukuran yang kesahihannya cukup baik sedangkan keandalannya buruk. Hubungan antara kedua karakteristik pengukuran tersebut dilukiskan secara skematis pada Gambar 4-2a dan 4-2b. *i

AlanRTumbelakadkk. 85 Nildi sebenarnya trtr trtr(b) b b b an \"Ut b dGambar 4-2 (al dan (b). Ilustrasi hubungan antara keandalan dankesahihan pengukuran pada pengukuran yang dilakukan berulangkali. Pengukuran A yang memberi variasi yang sempit (keandalannyabaik) dan reratanya dekat dengan nilai sebenamya (kesahihannyabaik). Pengukuran B memberikan variabilitas nilai yang lebar(keandalannya kurang) namun nilai reratanya dekat dengan nilaisebenamya (kesahihannya baik). Pengukuran C memberi variabilitasyang sempit (keandalannya baik) namun rerata hasil pengukuranmenyimpang dari nilai yang sebenarnya (kesahihannya kurang).Pengukuran D memberi variabilitas nilai yang lebar (keandalannyakurang) namun nilai reratanya menyimpang dari nilai sebenamya(kesahihannya kurang). {r *ui

86 Pengnkurun Dnrran PUSTAKA 1 Ahlbohm A, Norrel S. Introduction to modem epidemiology. Edisi ke-2. Chesnut Hill: Epidemiology Resources Inc;1990. 2 Altman DG. Practical statistics for medical research. New York: Chaprnan and Hall; 1995. 3 Bland fM, Altman DG. Statistics notes: Measurement error propor tional to the mean. FMI.1996;31.3:1.A6. 4 Dawson B, Trapp RG. Basic and clinical biostatistics. Edisi ke-3. Boston: Lange Medical BooksMcGraw Hill;200L. 5 Fletcher RH, Fletcher SW, Wagner EH. Clinical epidemiology-the essen tials. Edisi ke-3. Baltimore: Williams & Wilkins; 1996. 6 Greenhalgh T. How to read a paper: statistics for the non-statistician. I. Different types of data need different statistical tests. BMJ. 1997;3L5:364- 366. 7 Hulley SB, Cummings SR\" Browner WS, Grady D, Hearst N, Newman TB, penyunting. Designing clinical research-An epidemiologic approach. Edisi ke-2. Philadelpia: Lippincott Williams & Wilkins; 2001. 8 Sackett DL, Haynes RB, Tugwell P. Clinical epidemiology. A basic science for clinical medicine. Edisi ke-2. Boston: Little, Brown; 1991. 9 Tumbelaka AR, Adisasmita AC, Riono P, Sastroasmoro S, Rachimhadhi T. Metodologi penelitian kesehatan. ]akarta: Puslitkes LPUT,1992. ilJ)

AlanRTumbelakadkk. 87 Pengukuran merupakon dosor semuo penelition. Pengukuran yong tidak akurot okon mengokibotkon hasil penelition yong tidak okurat pula. Dolam penelition pengukuron mencokup pengukuron kual itotif moupun kuontitotif . Pengukuron dilokukan terhodop voriobel, yang dopot berskolo kotegorikal atou numerik. Skolo kotegorikol dibogi menjodi skolo nominol dan ordinol, sedongkon skalo numerik dibogi menjodiskolo intervol don skola rosio. Dori skolo numerik voriobel dopot diuboh menjodi skolo ordinol otou nominot, nomun seboliknyo tidok. Tiop skolo voriabel mempunyoi voriobilitos yong dopot terjodi pado pengomot, olot ukur, don subyek yong diukur. Duo karoteristik pengukuron yong harus selolu diperhatikon odolah voliditos (kesohihon) yong dipengoruhi bios, dan keondolon (reliobilitos) yong dipengoruhi peluong. Soloh sotu aspek pengukuron yong sering diperlukon dolom pengukuran odoloh kesesuoion (agreement) pengukuron yong dinyotokon dolom koppo. Stotistik ini diperlukon ogor diperoleh kesesuoion pengukuran voriobel nominol ontoro 2 pengamat (inter-observer agreement) don ontoro 1 pengomot dolom woktu yong berbedo (intra- o b s erve r ag reement). Segolo upayo yong mungkin horus sungguh-sungguh dilokukon untuk meningkotkon kesohihon don keondolon pengukuront