Statistik kesehatan

3,941 views
3,713 views

Published on

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
3,941
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
4
Actions
Shares
0
Downloads
116
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Statistik kesehatan

  1. 1. FAHARUDDIN, M.Si. Kasi Statistik Kesra Badan Pusat StatistikProvinsi Sumatera Selatan
  2. 2. Definisi Kesehatan WHO : “ Health is a state of complete physical, mental, and social well-being and not merely the absence of disease or infirmity” UU no. 36 Tahun 2009 : adalah keadaan sehat, baik secara fisik, mental, spritual maupun sosial yang memungkinkan setiap orang untuk hidup produktif secara sosial dan ekonomis.
  3. 3. Dinamika Status Kesehatan Masyarakat:kaitan pelbagai determinan DETERMINAN SOSIAL-EKONOMI KONTAMINASI KURANG FAKTOR IBU CEDERA LINGKUNGAN GIZI Framework Mosley and Chen STATUS SEHAT KESEHATAN SAKIT KURATIF TAMBAH PARAH KONTROL PREVENTIF KESEHATAN KEMATIAN PRIBADI
  4. 4. Kebutuhan Informasi untuk Kebijakan Jenis Informasi untuk perumusan kebijakan, perencanaan, monitoring, dan evaluasi Cakupan permasalahan: derajat dan status kesehatan masyarakat, upaya (pemeliharaan) kesehatan, pembiayaan pemeliharaan kesehatan, kesehatan lingkungan Monitoring target MDGs, misal:  Angka kematian bayi 19 per 1000 kelahiran  Angka Kematian Maternal 110 per 100.000 kelahiran hidup  Prevalensi Gizi Kurang 18 persen
  5. 5. Investasi Kesehatan  MDGsMillenium Declaration oleh General Assembly PBB tahun2000, dengan goals sebagai berikut: Menghilangkan kemiskinan dan kelaparan Pendidikan dasar yang universal Kesetaraan gender & pemberdayaan perempuan Penurunan kematian anak Penurunan kematian ibu Penanggulangan HIV/AIDS, tbc, malaria, dll Keserasian lingkungan yg berkesinambungan + air bersih Kemitraan global untuk pembangunan
  6. 6. Pencapaian Indikator UtamaPembangunan KesehatanIndikator utama Target Target Kondisi Kondisi MDG’s RPJMN saat ini Saat ini 20151) 2009 Nas Sumsel (2007) (2007)Umur Harapan Hidup - 70,6 69,2(Tahun)Angka Kematian bayi 19 26 342)(per 1000 KLH)Angka Kematian 110 226 2282)Maternal (per 100 ribuKLH)Prevalensi Gizi Kurang 18 20 13(%)1). Lets Speak Out for MDGs: Achieving the Millennium Development Goals in Indonesia. Bappenas, 20082). SDKI 2007 (preliminary report)
  7. 7. Jenis Informasi Statistik  Status dan derajat kesehatan masyarakat  Kematian: bayi, balita, ibu melahirkan,  Morbiditas: penyakit spesifik, penyakit menular, kesehatan lingkungan, malaria, tuberkulosa,  Perilaku hidup sehat: merokok, makanan, olahraga  Upaya perbaikan gizi masyarakat  Status gizi: balita, WUS, ibu hamil dan menyusui  Pemenuhan gizi seimbang dan konsumsi garam iodium  Upaya kesehatan masyarakat  Kesehatan reproduksi: ANC (K4), persalinan oleh nakes,  Pemeliharaan kesehatan dan pengobatan: preventif dan kuratif  Pendanaan kesehatan: asuransi kesehatan  Pemanfaatan fasilitas kesehatan: imunisasi, layanan KB
  8. 8. INDIKATOR KESEHATAN (1) Indikator Rujukan  Jumlah penduduk  Jumlah bayi  Jumlah balita  Jumlah wanita usia subur  Jumlah wanita usia 15-24 tahun  Jumlah lansia  Jumlah rumah tangga  Rata-rata jumlah anggota rumah tangga  Jumlah penduduk yang dilindungi asuransi kesehatan
  9. 9. INDIKATOR KESEHATAN (2) Indikator Rujukan  Rata-rata pengeluaran rumah tangga untuk kesehatan (Rp per kapita per tahun)  % belanja pembangunan sektor kesehatan  % belanja daerah untuk pembangunan  % belanja pembangunan sektor kesehatan terhadap belanja pembangunan  satuan biaya penyelenggaraan pemeliharaan kesehatan dasar
  10. 10. INDIKATOR KESEHATAN (3) Indikator Status dan  Angka kematian bayi  Angka kematian balita derajat kesehatan  Angka kematian ibu  Prevalensi malaria  Prevalensi tuberkulosa  % penduduk dengan keluhan kesehatan  Status gizi balita  Status gizi wanita usia subur  % Bayi dengan Berat Lahir Rendah (< 2,5 kg)  Rata-rata lama sakit (hari)  % penduduk tidak mencapai usia 40 tahun
  11. 11. INDIKATOR KESEHATAN (4) Indikator Upaya  Jumlah tenaga kesehatan (dokter, bidan, kesehatan paramedis) per 10.000 penduduk  Jumlah tempat tidur RS per 10.000 penduduk  Angka kunjungan ke fasilitas kesehatan  Angka kontak ke fasilitas kesehatan  Angka kunjungan K4  % ibu hamil mendapat imunisasi TT  % persalinan dibantu nakes  % bayi mendapat imunisasi dasar lengkap
  12. 12. INDIKATOR KESEHATAN (5) Indikator Kesehatan  % rumah mempunyai saluran lingkungan pembuangan limbah rumah permukiman tangga  % rumah dengan saluran pembuangan limbah rumah tangga yang buruk [tergenang]  % rumah tangga dengan sistem DEFINISI AIR BERSIH: pembuangan sampahair kemasan, PAM, sumber air  % rumah tangga dengan jambanterlindung [mata air dan sumur] tangki septikdengan jarak dari penampunganlimbah rumah tangga > 10 meter  % rumah tangga mengkonsumsi air bersih*
  13. 13. Apa Itu Demografi? Bogue, 1969: Studi statistik dan matematik mengenai ukuran, komposisi dan distribusi wilayah dari populasi manusia serta perubahan aspek-aspek ini dari waktu ke waktu yang dipengaruhi oleh lima proses berupa fertilitas, mortalitas, perkawinan, migrasi dan mobilitas sosial Swanson and Siegel, 2004: Studi ilmiah mengenai populasi manusia meliputi ukuran, distribusi, komposisi, serta faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan pada ukuran, distribusi dan komposisinya.
  14. 14. Cakupan DemografiDemografi menitikberatkan pada lima aspek mengenai populasi manusia :a. Ukuran atau jumlah pendudukb. Distribusi penduduk antar wilayahc. Komposisi pendudukd. Perubahan penduduke. Determinan sosial ekonomi serta dampak dari perubahan penduduk
  15. 15. Sumber DataKependudukan Registrasi Penduduk Sensus Penduduk:  Periode 10 tahunan  1961, 1971, 1980, 1990, 2000, 2010 Survei  Survei Penduduk Antar Sensus (SUPAS)  1985, 1995, 2005 Estimasi dan Proyeksi
  16. 16. Jenis Data Kependudukanyang Dihasilkan BPS1. Jumlah Penduduk2. Laju Pertumbuhan Penduduk3. Distribusi Penduduk Antar Wilayah Administrasi4. Komposisi Penduduk: • Menurut Umur • Menurut Jenis Kelamin • Menurut Pendidikan • Menurut Status Perkawinan • Menurut Agama5. Migrasi • Life-time Migration • Recent Migration • Total Migration6. Angka-Angka Estimasi • ASFR, TFR, IMR, MMR, dll.
  17. 17. Tiga faktor yang mempengaruhiperubahan jumlah penduduk suatudaerah  Kejadian kematian (Mortalitas)  Kejadian kelahiran (Fertilitas)  Migrasi masuk/keluar Tiga faktor ini sering disebut sebagai komponen pertumbuhan penduduk
  18. 18. Faktor-faktor lain : * Status perkawinan, perceraian * Perubahan status dan kondisi sosial tidak mempengaruhi jumlah penduduk tetapi menentukan struktur dan komposisi penduduk
  19. 19. MORTALITASUkuran yang sering dipakai adalah CDR(Crude Death Rate) CDR= Σ Kematian Selama 1 Tahun X 1000 Σ Penduduk Pertengahan Tahun ASDR (Age Spesific Death Rate) ASDR = Σ Kematian Umur (X) Slm 1 Tahun X 1000 Σ Penduduk Umur(X)Pertengahan Thn IMR (Infant Mortality Rate) IMR = Σ Kematian Bayi(umur<12bln) slm 1 thn X 1000 Σ Kelahiran selama satu tahun
  20. 20. Expectation Of Life Angka harapan hidup adalah rata-rata jumlah tahun/umur yang diharapkan dilalui oleh seseorang sejak ia lahir. Angka ini sangat dipengaruhi oleh kematian bayi dan anak karena kematian pada saat itu berarti hilangnya peluang untuk hidup yang lebih panjang
  21. 21. FERTILITASUkuran-ukuran fertilitas CBR(Crude Birth Rate) CBR= Σ Kelahiran hidup selama 1 thn X 1000 Σ penduduk pertengahan tahun ASFR (Age Spesific Fertility Rate) ASFR = Σ Kelahiran pada ibu umur (x) X 1000 Σ Jumlah wanita umur (x) TFR (Total Fertility Rate) yaitu rata-rata anak yang dilahirkan oleh perempuan sepanjang kemampuan reproduksinya. Biasanya umur reproduksi adalah 15-49 tahun. Secara Matematis, TFR adalah jumlah ASFR.
  22. 22. MIGRASIBerbeda dengan kelahiran atau kematian yanghanya terjadi sekali pada setiap individu, migrasidapat terjadi berulang-ulangMigrasi semasa hidup(tempat tinggal sekarangdan tempat lahir)Migrasi RisenMigrasi tempat tinggal sekarang dansebelumnya
  23. 23. 2. Data Demografi/Kependudukan •Sensus untuk menetukan jumlah dan komposisi •Survei •Registrasi Vital menentukan perubahan
  24. 24. 3. Sumber Data Sensus Penduduk (SP) adalah suatu proses pengumpulan, evaluasi, analisis dan publikasi data demografi, sosial dan ekonomi seluruh penduduk area tertentu yang punya batas jelas untuk saat tertentu pula. SP merupakan pekerjaan besar, kompleks, mahal dan biasanya dilakukan oleh pemerintah.
  25. 25.  Registrasi Vital Registrasi vital adalah pencatatan yang terus meneru, permanen dari kejadian dan karakteristik terutama untuk mendapatkan dokumen resmi sebagai sumber data statistik. Hampir semua negara maju pencatatan kelahiran, kematian, perkawinan dan perceraian itu WAJIB. Di negara sedang berkembang, sistem registrasi tidak berjalan baik.
  26. 26.  Sampel Survei Kegunaan dari sampel survei adalah: * Untuk mengumpulkan statistik vital dimana registrasi penduduk tidak berjalan baik atau tidak sama sekali, seperti di negara berkembang * Mengumpulkan data demografi tambahan yang tidak memungkinkan dikumpulkan melalui sensus * Untuk menguji akurasi dari sumber data misalnya menguji daftar pertanyaan sensus atau post enumaration survey * Melakukan sampel sensus yaitu mengumpulkan data hanya untuk sebagian penduduk; Misal informasi umur dan jenis kelamin untuk seluruh penduduk tetapi sosio-ekonomi data utuk penduduk sampel saja
  27. 27. 4. Jenis-jenis Ukuran Dasar  Angka absolut dan relatif Hampir semua data demografi dalam angka absolut. Angka absolut kelahiran harus dihubungkan dengan jumlah penduduk total. Dengan menghubungkan jumlah absolut kelahiran dengan jumlah absolut orang dari suatu penduduk didapat yang disebut angka relatif dari kelahiran. Angka relatif ini dapat digunakan dalam membandingkan kelahiran dari beberapa negara.
  28. 28.  Ratio, Rate, Persentase dan Proporsi Ratio adalah perbandingan dari dua jumlah dan dapat dinyatakan sebagai persen, perseribu atau persejuta. Contoh: sex ratio atau rasio jenis kelamin yaitu perbandingan jumlah penduduk perempuan dan penduduk laki-laki di suatu negara/daerah. Rate adalah perbandingan dua jumlah per waktu tertentu. Rate memungkinkan kita untuk melihat arah perkembangan suatu gejala berdasarkan time series. Contoh: Crude Birth Rate(Angka Kelahiran Kasar) yaitu angka yang menunjukkan banyaknya jumlah kelahiran yang terjadi selama satu tahun di suatu daerah per seribu penduduk daerah tersebut.
  29. 29. 5. Komposisi Jenis KelaminPenduduk Merupakan karakteristik seseorang yang tidak berubah sejak lahir hingga mati. Ketidakseimbangan dalam struktur jenis kelamin merupakan salah satu masalah kependudukan yang dapat menyebabkan masalah sosial ekonomi. Ukuran paling umum digunakan untuk melihat struktrur jenis kelamin adalah sex ratio, yaitu jumlah penduduk laki-laki per 100 penduduk perempuan.Sex Ratio = Jumlah Penduduk Laki-laki X 100 Jumlah Penduduk Perempuan
  30. 30. Analisa Rasio Jenis Kelamin Sex Ratio = 100, berarti jumlah penduduk laki- laki seimbang dengan jumlah penduduk perempuan Sex Ratio < 100, berarti jumlah penduduk laki- laki lebih kecil daripada jumlah penduduk perempuan Sex Ratio > 100, berarti jumlah penduduk laki- laki lebih besar daripada jumlah penduduk perempuan
  31. 31. 6. Dependency Ratio  Dependency ratio sangat penting dalam studi ekonomi, yaitu jumlah orang yang secara ekonomi tidak aktif per seratus penduduk yang aktif secara ekonomi. Jika informasi mengenai aktivitas ekonomi tidak tersedia, biasanya digunakan ratio antara penduduk 0-14 tahun dan 65+ terhadap penduduk 15-64 tahun. Oleh karena itu dapat dihitung dari distribusi penduduk menurut umur
  32. 32. Dependency ratio dibedakan menjaditiga :  Total Dependency Ratio = Σ pddk 0-14 thn + penduduk 65+ X 100 Σ penduduk 15-64  Youth Dependency Ratio = Σ Penduduk 0-14 thn X 100 Σ penduduk 15-64  Aged Dependency Ratio = Σ Penduduk 65 + X 100 Σ penduduk 15-64
  33. 33. Proyeksi Penduduk: adalah bukan merupakan ramalan jumlah penduduk tetapi suatu perhitungan ilmiah yang didasarkan pada asumsi dari komponen-komponen laju pertumbuhan penduduk, yaitu kelahiran, kematian dan perpindahan (migrasi). Ketiga komponen inilah yang menentukan besarnya jumlah penduduk dan struktur umur penduduk dimasa yang akan datang
  34. 34. Metode Penghitungan Proyeksi Metode Komponen Pt = Po + B – D + Min -Mout Geometrik Pt = Po (1+r)t
  35. 35. Komponen yang diperlukan dalampenghitungan proyeksi penduduk Data penduduk pada tahun dasar Tingkat kelahiran Tingkat kematian Angka migrasi netto
  36. 36. Penduduk Tahun Dasar Data harus mempunyai reference waktu tertentu pertengahan tahun (31 Juni) atau akhir tahun (31 Desember) Data penduduk menurut jenis kelamin dan kelompok umur dengan komposisi yang baik Data penduduk menurut daerah perkotaan dan perdesaan Evaluasi data
  37. 37. Evaluasi DataKependudukanAdanya Kesalahan dalam Pelaporan Umur: Kesalahan Penuturan Umur (Age Misstatement) Digit Preference (Kecenderungan untuk melaporkan umur yang berakhiran nol atau lima) Under-estimate untuk kelompok umur tertentu misalnya pada kelompok 0-4, 5-9 dan kelompok umur tua.
  38. 38. Metode Evaluasi Umur1. Piramida Penduduk untuk melihat adanya age- heaping (penumpukan umur)2. Menghitung Indeks Keakurasian Pelaporan Umur: • Whipple’s Index (umur 0 atau 5) • Myer’s Index (umur 1 s.d. 9) • UN Index3. Intercensal Cohort Analysis4. Perbandingan dengan estimasi kependudukan berdasarkan statistik kelahiran
  39. 39. Piramida Penduduk Umur Tunggal Sumsel(SUPAS 2005) 90 85 80 75 70 65 60 55 50 Perempuan 45 Laki-laki 40 35 30 25 20 15 10 5 0 100.000 80.000 60.000 40.000 20.000 0 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000
  40. 40. Piramida Penduduk Sumsel(SUPAS 2005) 75 + 70-74 65-69 60-64 55-59 50-54 45-49 40-44 Perempuan Laki-laki 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4 500.000 400.000 300.000 200.000 100.000 0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000
  41. 41. KelahiranTFR, ASFR Tingkat kelahiran dimasa lampau Tingkat kelahiran dimasa mendatang sesuai dengan target pemerintah seperti target MDG’s Memperhatikan angka prevalensi kontrasepsi
  42. 42. KematianIMR Tingkat kematian bayi dimasa lampau Tingkat kematian bayi dimasa mendatang sesuai dengan target pemerintah seperti target dalam MDG’s
  43. 43. Migrasi Migrasi masuk dimasa lampau, menghitung penduduk dari daerah lain yang tinggal sebagai penduduk didaerah yang akan kita hitung proyeksinya Migrasi keluar dimasa lampau, menghitung penduduk di daerah lain yang berasal dari daerah yang akan kita hitung proyeksinya Perkiraan angka migrasi masuk dan keluar dimasa mendatang
  44. 44. Tahapan Perhitungan Proyeksi Pendudukdengan Metode KOmponen  Penentuan dan perapihan data dasar  Penentuan asumsi kelahiran, kematian, dan perpindahan  Perhitungan proyeksi total  Iterasi  Perhitungan proyeksi penduduk daerah perkotaan dan perdesaan
  45. 45. Penentuan dan Perapihan Data Dasar Data dasar proyeksi adalah penduduk hasil Sensus Penduduk 2000. Perapihan umur dilakukan dalam tiga tahap: 1. Kelompok umur 10-64 tahun dengan metode UN yang disusun dalam paket komputer Micro Computer Programs for Demographic Analysis (MCPDA). 2. Kelompok umur 65 tahun ke atas dengan menggunakan distribusi penduduk 65 tahun ke atas dari suatu negara yang penduduknya sudah stabil. 3. Kelompok umur 0-4 dan 5-9 tahun dengan menggunakan data kelahiran waktu lampau
  46. 46. Penentuan Asumsi Kelahiran 1 Asumsi fertilitas dibuat berdasarkan tren tingkat fertilitas di masa lalu dan kebijakan pemerintah yang berhubungan dengan tingkat fertilitas. Data yang digunakan untuk memperkirakan tingkat fertilitas adalah data Sensus Penduduk 1971 (SP71), SP80, SP90, dan SP2000, serta data Survei Penduduk Antar Sensus 1985 (SUPAS85) dan SUPAS95. Selain menggunakan data kecenderungan tingkat fertilitas masa lalu, juga digunakan informasi mengenai target pencapaian tingkat fertilitas di masa yang akan datang.
  47. 47. Penentuan Asumsi Kelahiran 2 TFR Indonesia menurun sesuai dengan tren di masa lampau, dan diproyeksikan akan mencapai Net Reproduction Rate (NRR)=1 pada tahun 2015 dengan menggunakan fungsi logistik. TFR di setiap propinsi menurun dengan kecepatan yang berbeda sesuai dengan tren di masa lampau masing-masing propinsi dan diproyeksikan dengan menggunakan rumus fungsi logistik seperti proyeksi TFR Indonesia.
  48. 48. Penentuan Asumsi Kematian 3 Penghitungan tingkat mortalitas (IMR) di masa yang akan datang diproyeksikan dengan menggunakan rumus fungsi logistik. Untuk tingkat propinsi hanya disiapkan satu set asumsi mortalitas. Tingkat mortalitas (IMR) di setiap propinsi menurun dengan kecepatan yang berbeda sesuai dengan tren di masa lampau masing-masing propinsi dan diproyeksikan dengan menggunakan rumus fungsi logistik seperti proyeksi IMR Indonesia.
  49. 49. Mortalitas k Y=L+ 1 + beatdimana: Y = Perkiraan IMR L = Perkiraan asymtot bawah k = Suatu besaran, dimana k+L=180 adalah asymtot atas a dan b = koefisien kurva logistik t = waktu sebagai variabel bebas e = konstanta eksponensial
  50. 50. Migrasi Migrasi Internasional neto dapat diabaikan (diasumsikan sama dengan nol), karena orang yang keluar-masuk Indonesia diperkirakan seimbang dan relatif sangat kecil dibandingkan dengan jumlah penduduk Indonesia Sedangkan asumsi pola migrasi provinsi dianggap sama dengan pola migrasi data dasar yaitu pola migrasi berdasarkan data SP2000. Pola migrasi yang dipakai adalah pola migrasi risen tahun 1995-2000 dan dihitung dengan metode Age Specific Net Migration Rate (ASNMR) menurut umur dan jenis kelamin.
  51. 51. Migrasi ASNMR untuk penduduk 5 tahun ke atas baik laki- laki maupun perempuan dihitung dengan rumus: ASNMRi = Mig-Ini Mig-Outi / ( 5 x Pi mid 95-00 ) x 1000dimana : Mig-Ini = Migrasi masuk di provinsi i Mig-Outi = Migrasi keluar di provinsi i Pi mid 95-00 = Penduduk pertengahan tahun 1995- 2000
  52. 52. Perhitungan proyeksi  Perhitungan proyeksi penduduk dilakukan secara berjenjang. Mula-mula dihitung proyeksi penduduk Indonesia, kemudian proyeksi penduduk per propinsi untuk setiap periode.  Jumlah penduduk hasil proyeksi per propinsi menurut umur harus sama dengan jumlah penduduk hasil proyeksi Indonesia.  Untuk menyamakan hasil proyeksi penduduk per propinsi menurut umur dan proyeksi tingkat nasional menurut umur, harus dilakukan iterasi  Selanjutnya dihitung proyeksi penduduk per kabupaten/kota dan dilakukan iterasi agar jumlahnya sama dengan proyeksi penduduk provinsi
  53. 53. Hasil Proyeksi Hasil Proyeksi dengan program “Fivsin” adalah :  Penduduk menurut kelomok umur dan jenis kelamin  Parameter Demografi : - Total Fertility Rate (TFR) - Infant Mortality Rate (IMR) menurut jenis kelamin - Expectation of Life at birth (E0) menurut jenis kelamin - Crude Birth Rate (CBR) - Crude Death Rate (CDR) - Rate of Natural Increase (RNI)

×