Kel 3 manajemen informasi data agregat sistem pelaporan pelayanan kesehatan
Manajemen data kesehatan
-
Upload
stikes-merangin-jambi -
Category
Documents
-
view
3.677 -
download
6
Transcript of Manajemen data kesehatan
![Page 1: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/1.jpg)
Manajemen dan Analisis Data
Metode Penelitian Kualitatif
![Page 2: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/2.jpg)
Tujuan
• Memahami manajemen data di lapangan dan persiapan untuk penulisan laporan
• Memahami analisis sebagai proses kognitif dan prosedur teknis
• Memahami macam-macam analisa data penelitian kualitatif
• Praktek analisa data kualitatif
![Page 3: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/3.jpg)
Manajemen Data
• Cara-cara bagaimana data diorganisasi sehingga didapatkan konsep-konsep, dan dari konsep-konsep tersebut terbentuk hubungan-hubungan
• Persiapan data untuk analisis• Langkah-langkah seperti sorting data, coding data,
dan filing• Harus dimulai ketika berada di lapangan, bukan
sebelum ataupun sesudahnya
![Page 4: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/4.jpg)
Langkah Manajemen Data: Sorting data
• Dimulai setelah data pertama didapatkan dan tidak menunggu data menumpuk
• Mencatat kembali dan memilah-milah data yg didapatkan secara sistematis
• Catatan yang tidak jelas harus diperjelas, dan dituliskan kembali kekurangan-kekurangannya (dengarkan kembali alat rekam)
![Page 5: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/5.jpg)
Informasi dlm sorting data
• Orang yang ditemui hari ini dan peristiwa yg menyertainya, serta konteks peristiwa yang terjadi (jika FGD, siapa peserta dan karakteristiknya perlu diketahui)
• Tema atau masalah utama yang didiskusikan dijelaskan/digambarkan sejelas mungkin
• Tema atau masalah utama yg harus diberi perhatian untuk wawancara selanjutnya
• Macam-macam data spesifik yg dicari dari masalah-masalah tersebut
![Page 6: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/6.jpg)
Pemberian komentar
• Setiap set data hendaknya diberi catatan atau komentar untuk meningkatkan mutu data berikutnya dan menggambarkan proses dan isi pengumpulan data yg baru dilakukan
• Komentar berupa catatan substansi, metode, dan analitik
![Page 7: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/7.jpg)
Macam Catatan
• Substansi: catatan yg berhubungan dengan substansi atau hasil pengumpulan data (topik-topik data yg sudah ada, dan yg perlu dicari lagi)
• Metode: catatan yg berkaitan dg bagaimana data dikumpulkan (dpt berupa masalah, kesulitan, kesan, dan perasaan yg berkaitan dg cara dan proses pengumpulan data dan peran penelitinya)
• Analitik: Catatan yg berkaitan dg analisis awal dari hasil pengumpulan data (dpt berupa perta-nyaan baru, kemungkinan hipotesis, tema, dsb)
![Page 8: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/8.jpg)
Langkah coding data• Coding data adalah melakukan pemilihan dan
pemasukan data ke dalam kategori-kategori
• Dimulai pada saat sorting data, agar setiap set data dapat dibandingkan dan pola-polanya dapat segera diidentifikasi
• Kode-kode dikembangkan secara induktif dan menunjuk pada domain umum
• Setiap set disarankan 3 copy, 1 untuk catatan substansi, metode, dan analitik, 1 untuk analisis, dan 1 untuk master copy
![Page 9: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/9.jpg)
Skema umum koding
• Setting/content– informasi umum• Definisi dari situasi- bagaimana orang
mengartikan situasi yang menyertai topik tertentu
• Perspektif– cara berpikir, orientasi berpikir• Aktifitas– perilaku yang biasa terjadi dan
pola-polanya• Peristiwa atau kejadian khusus• Strategi– cara untuk mendapatkan tujuan ttt
![Page 10: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/10.jpg)
Catatan coding
• Dapat dilakukan dg merancang unit analisis spt “heading” yg relevan, yg diperlukan dalam analisis dan klasifikasi informasi dari semua wawancara
• Unit/heading ini berupa enumeration unit (berupa angka pasti spt umur, jumlah klg), recording unit (jawaban satu pertanyaan atau indikator) dan context unit (dasar untuk melihat recording unit)
![Page 11: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/11.jpg)
Catatan (lanjutan)
• Pertama dilakukan “open-coding” atau coding data dari aslinya dan kemudian dikelompokkan dlm kategori (clue: data ini menceritakan apa, kategori apa yg sesuai untuk menggambarkan, apa sebenarnya yg terjadi…)
• Lakukan coding baris per baris atau kalimat per kalimat untuk mendapatkan cakupan teoritis secara memuaskan dan benar-benar dari data (grounded)
![Page 12: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/12.jpg)
Catatan (lanjutan)
• Lakukan coding sendiri dan tidak hanya sekali untuk meningkatkan sensitifitas peneliti
• Tuliskan semua ide yang muncul dlm proses coding
• Relevansi variabel harus didasarkan pada data bukan asumsi
![Page 13: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/13.jpg)
Pembuatan File
• Pembuatan filing sistem yg efektif dan efisien sangat penting dlm proses analisis
• Tantangan peneliti adalah membuat data narrative menjadi sistem penyimpanan dimana peneliti dapat secara mudah mengatur dan menariknya lagi untuk kepentingan yang akan datang terutama dalam penulisan laporan
![Page 14: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/14.jpg)
File Fieldwork
• File yg berisi bahan-bahan dalam proses pelaksanaan penelitian, yaitu langkah-langkah prosedur dalam pengumpulan data, pengalaman pribadi, perasaan dan observasi yg mungkin mempengaruhi pengumpulan data, masalah logistik yg dihadapi, dsb.
• Untuk mempermudah peneliti dlm menuliskan laporan penelitian untuk bab metode dan strategi penelitian
![Page 15: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/15.jpg)
Mundane File
• Adalah file yg berisi data orang-orang, tempat, organisasi, dokumen, dll
• Harus diarahkan sedemikian rupa sehingga informasi dpt dikelompokkan di bawah kategori yg jelas shg mudah untuk dilihat kembali
• Dg interview mendalam yg dilakukan terhadap seseorang, peneliti harus mempunyai folder ttg orang tsb, misalnya riwayat hidup, kegiatan yg dilakukan, susunan keluarga, sumber material, dsb
![Page 16: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/16.jpg)
Analytic File
• Ketika peneliti melihat kembali catatannya, dia harus menganalisa dan menginterpretasi data secara tajam pola-pola perilaku dan mencari arti yang tersirat dari observasi dan interview
• Analisis awal tsb harus ditulis secara singkat atau komprehensif dan dimasukkan bersama dg data yg relevan ke dalam folder yang diberi label ttt sesuai dg kategorinya
![Page 17: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/17.jpg)
Analytic (lanjutan)
• File analitik adalah apa yg dilakukan peneliti thd printout data
• Lembaran analisis harus berisi tema utama, kesan, dan ringkasan ttg apa yg muncul waktu wawancara dan bgmn printout data berhubungan dengan hal tsb.
• Lembaran analisis dpt juga berisi penjelasan, spekulasi, dan hipotesis ttg masyarakat secara luas sebagaimana terdapat dalam permasalahan penelitian
![Page 18: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/18.jpg)
Data analysis tools
• Dalam analysis, terdapat bermacam-macam alat untuk mengembangkan proses tersebut– Graphic - untuk menggambarkan tren/arah
dan pemahaman, misal flowchart, growth chart, organizational chart
– Causal network menggambarkan hubungan determinan, misal faktor yg mempengaruhi diterimanya imunisasi, yaitu mulai dari kehamilan sampai kelahiran yang dilihat dari kesehatan dan dukun
![Page 19: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/19.jpg)
Analysis tools
• Taksonomi atau klasifikasi kelompok yaitu klasifikasi lokal tentang sesuatu hal, misal ttg diare yang berbeda antara anak dan dewasa, baik dalam gejala, keparahan, penyebab, dsb.
• Cluster variable mengumpulkan data cluster yang saling berhubungan, misal lamanya menyusui dg insiden kurang gizi di Thailand
• Mapping memberi informasi ttg lokasi dan untuk mengidentifikasi jaringan sosial, hubungan antara lingkungan dan perilaku, dsb.
![Page 20: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/20.jpg)
Analysis tools
• Harap diingat bahwa tools tersebut di atas adalah cara untuk membantu peneliti untuk memilah dan mengorganisasi data
• Harap diingat bahwa tools tsb harus didasarkan pada ide pencarian pola-pola dari peristiwa, perilaku, atau fenomena lain atau disebut pattern-matching
![Page 21: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/21.jpg)
Catatan analysis
• Dalam analisa peneliti harus dapat menjelaskan motif atau alasan dibalik suatu fenomena (building-explanation), yg dapat diambil dari beberapa sumber– Bukti empiris (yg dicari peneliti)– Catatan atau laporan orang lain di bidang atau di daerah
tersebut– Teori dan atau kerangka konsep yg spesifik untuk
membantu mengkaitkan data ke dalam gambaran menyeluruh
![Page 22: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/22.jpg)
Manajemen dan analisis FGD
• Sistem coding yg formal harus dilakukan untuk FGD, jika terjadi salah satu situasi berikut ini:– Jumlah FGD cukup besar, lebih dari 20– FGD cukup panjang (per FGD 15 hal transkrip)– Tim peneliti akan melanjutkan atau menambah
kelompok setiap waktu
![Page 23: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/23.jpg)
Coding FGD
• Merupakan pertanyaan dan kategori penting dalam penelitian
• Mulai dengan pertanyaan inti • Dielaborasi dengan data berdasarkan isi
wawancara• Melihat respons kelompok dan variasi dalam
kelompok, kemudian dijelaskan, dan kelompok dan variasi dipertimbangkan, kesimpulan keseluruhan disajikan
![Page 24: Manajemen data kesehatan](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061502/558925d4d8b42abc2f8b45fb/html5/thumbnails/24.jpg)
Kedudukan kualitatif dalam kuantitatif
• Stage of familiarization– Digunakan untuk mencari informasi yang penting untuk
mengembangkan tahap dan alat penelitian selanjutnya
• Stage of investigation– Untuk membuat kuesioner survey formal atau pedoman
pertanyaan
• Stage of revealing– Digunakan setelah survey dilakukan atau rapid
assessment procedure (RAP)