Dokumen tersebut membahas tentang perbedaan antara odds ratio, prevalensi relatif, dan risiko relatif. Odds ratio digunakan untuk mengukur hubungan antara paparan (faktor risiko) dengan kejadian penyakit berdasarkan data nominal dikotom. Sedangkan risiko relatif digunakan untuk penelitian kohort untuk mengukur peluang terjadinya suatu kejadian. Dokumen ini juga menjelaskan cara menghitung odds ratio dan risiko relatif menggunak

1. TUGAS
“PERBEDAAN ANTARA INSIDEN PREVALENSI RELATIVE RISK DAN ODDS
RATIO”
Dosen Pengampu : Dr. Suwito, SKM., M.Kes
Disusun Oleh :
Nama : Aulia Dwi Juanita
NPM : 22420014
PROGRAM MAGISTER KESEHATAN MASYARAKAT
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT
UNIVERSITAS MALAHAYATI
BANDAR LAMPUNG
2023

2. Odds Ratio (OR) adalah ukuran asosiasi paparan (faktor risiko) dengan kejadian penyakit;
dihitung dari angka kejadian penyakit pada kelompok berisiko (terpapar faktor risiko)
dibanding angka kejadian penyakit pada kelompok yang tidak berisiko (tidak terpapar faktor
risiko).
Sebagai contoh, kita ambil sebuah kasus yaitu: "Pengaruh Rokok Terhadap Penyakit Kanker
Pada Pria Usia Di Atas 50 Tahun".
Odds Ratio yang dimaksud dalam contoh di atas adalah: seberapa besarkah pengaruh
rokok terhadap Penyakit Kanker pada pria usia di atas 50 tahun. Maka jawabannya bisa jadi 2
kali lipat, 3 kali lipat atau 5,5 kali lipat. Nilai kali lipat inilah yang disebut sebagai "odds ratio".
Berdasar contoh di atas, nilai odds ratio bisa sebesar 2 atau 3 atau 5,5. Artinya: pria dengan
usia di atas 50 yang merokok memiliki resiko sebesar 2 kali lipat untuk dapat menderita kanker
dibandingkan dengan pria di atas 50 tahun yang tidak merokok. Dalam hal ini perlu diketahui:
Rokok adalah paparan atau faktor resiko sedangkan kanker adalah kejadian efek atau penyakit.
Rumus Odds Ratio
Rumus dari ODDS Ratio adalah: ad/bc.
di mana: "a" adalah cell a, "b" adalah cell b, "c" adalah cell c dan "d" adalah cell d. untuk lebih
jelasnya lihat tabel dibawah ini:
Rokok
Kanker
Tidak Ya
Tidak a b
Ya c d
Dari tabel di atas, apabila kita cermati maka jelas dapat kita ambil kesimpulan, bahwasanya
Odds Ratio dapat dicari nilainya apabila penelitian yang dilakukan menggunakan skala data
nominal dikotom. Untuk lebih jelasnya tentang pengertian nominal dikotom, baca artikel kami
yang berjudul: "Pengertian Data".
Odds ratio juga hanya boleh dilakukan pada penelitian dengan pendekatan Case Control.
Sedangkan untuk penelitian dengan pendekatan kohort, maka disebut Relatif Risk. Ada sedikit
perbedaan antara Odds Ratio dan Relatif Risk, namun dalam bahasan artikel kali ini, kita hanya
fokus pada Odds Ratio.

3. Berdasar rumus di atas, tampak seolah uji odds ratio sangatlah mudah, tetapi sesungguhnya
tidak semudah itu. Seperti uji inferensial lainnya, maka diperlukan nilai signifikansi atau yang
disebut juga P Value. P Value pada odds ratio artinya, apakah nilai odds ratio yang didapat dari
penelitian yang menggunakan sampel, apakah bisa diberlakukan bagi keseluruhan populasi
atau yang disebut juga bisa dijadikan generalisasi. Maka kita juga akan memperhatikan taraf
signifikansi, pada batas kepercayaan berapa? apakah 95 % atau 99 % atau yang lain?
Untuk lebih jelasnya mari kita langsung masuk pada tutorial uji odds ratio pada SPSS
Tutorial Odds Ratio
Odds Ratio di dalam Program SPSS, sering dilambangkan dengan simbol "Exp (B)".
Langkah pertama adalah buka aplikasi SPSS dan buatlah 2 variabel pada tab Variable View:
"Rokok" dan "Kanker" dengan masing-masing value atau kategori "Ya" dan "Tidak". Ya beri
kode 2 dan Tidak kode 1.
Ubah Measure ke Nominal, Type ke Numeric dan Decimal ke 0.
Gunakan 20 responden, lalu isi data pada Data View. Isi dengan skor 1 atau 2.

4. Ada 2 cara dalam melakukan uji odds ratio dalam SPSS, yaitu:
Cara pertama:
Pada menu, klik Analyze, Descriptive Statistics, Crosstab
Masukkan Rokok pada Row(s) dan Kanker pada Column(s)

5. Klik Statistics, Centang Cochran's and Maentel-Haenszel Statistics dan biarkan Test Common
Odds Ratio tetap 1, lalu klik Continue.
Kemudian Klik OK.
Lihat Hasilnya! (Pada Output - Tabel Paling Bawah).
Nilai Odds ratio ditunjukkan dengan nilai "Estimate" yaitu 15,000. Artinya: Pria usia di atas
50 tahun yang merokok lebih beresiko 15 kali lipat dari pada yang tidak merokok.
Nilai Asymp. Sig (2-Sided) menunjukkan nilai p value atau signifikansi nilai odds ratio.
Apabila < 0,05 maka pada taraf kepercayaan 95%, odds ratio dinyatakan signifikan atau
bermakna yang berarti dapat mewakili keseluruhan populasi.
Nilai Common Odds Ratio Lower Bound dan Upper Bound menunjukkan batas atas dan batas
bawah odds ratio, yang artinya: setidaknya pria usia di atas 50 tahun yang merokok sekurang-
kurangnya lebih beresiko sebesar 1,652 kali lipat dapat menderita kanker dan paling besar lebih
beresiko sebesar 136,172 kali lipat dapat menderita kanker.
Sedangkan cara yang kedua dalam SPSS adalah sebagai berikut:
Pada menu, klik Analyze, Regression, Binary Logistic.
Masukkan Kanker pada kotak dependent dan Rokok pada kotak Covariate.

6. Klik Options, centang CI For Exp (B) dan beri nilai 95 %. Lalu klik Continue.
Klik OK.
Lihat hasilnya (Pada Output-Tabel paling bawah)

7. Nilai Odds Ratio ditunjukkan pada nilai Exp (B) yaitu 15,00.
P Value pada nilai Sig. yaitu 0,016.
Batas atas dan bawah pada Lower dan Upper di 95% C.I.for EXP(B).
Demikian ulasan singkat tentang odds ratio.
Odds Ratio dan Relative Risk dengan SPSS
Posted on September 20, 2013 by azzainuri — Leave a comment
Odds ratio menyatakan kecenderungan terjadinya suatu kejadian sedangkan risk relative
menyatakan peluang terjadinya suatu kejadian (resiko). Penjelasan lebih lengkap mengenai
odds ratio bisa dilihati di “Apa itu Odds Ratio?” dan “Selang Kepercayaan: Odds Ratio”.
Untuk Risk Relative bisa dilihat di “Apa itu Risk Relative?” dan “Selang Kepercayaan: Risk
Relative”.
Disini akan dijelaskan bagaimana cara mendapatkan Odds Ratio dan Relative Risk serta
selang kepercayaannya dengan menggunakan SPSS. Kita akan langsung ke contoh kasus saja
Prof D melakukan sebuah penelitian untuk mengetahui pengaruh dari les privat terhadap
tingkat kelulusan ujian siswa. Prof D terlebih dahulu mengambil sampel dengan menentukan
yang ikut les dan tidak ikut les. Kemudian baru dilihat berapa yang lulus dan tidak lulus. Data
yang diperoleh disajikan dalam tabel berikut
Penyelesaian dengan SPSS adalah sebagai berikut:

8. Definisikan data pada Variabel View. Disini akan dibuat tiga variabel, yaitu Hasil Ujian, Les
Privat, dan Freq untuk variabel jumlahnya. Skala data untuk variabel Hasil Ujian dan les
privata adalah Nominal, sedangkan Freq berskala Scale Berikan kode pada kolom Values
 Untuk variabel Hasil Ujian adalah
1 =Lulus, 2 = Tidak
 Untuk variabel Les Privat
1 =Ya, 2 = Tidak
Setelah itu semua selesai, baru masukan data kedalam SPSS
Kemudian dilakukan pembobotan dengan Weight Case untuk menghubungkan variabel Hasil
Ujian dan Les Privat dengan Freq
 Pilih Data dan Klik Weight Cases
 Kemudiaan akan muncul kotak dialog Weight Cases
 Tandai Weight Cases By, lalu pindahkan Variabel Freq ke Frequency Variable
 OK

9. Selanjutnya untuk mendapatkan Odds Ratio dan Relative Risk sebagai berikut
 Pilih Anlyze, Descriptive Statistics, lalu klik Crosstabs
 Kotak dialog Crosstabs muncul, pindahkan Les Privat ke Row(s) dan Hasil Ujian ke Colum(s)
 Klik Statistics, Pada kotak dialog Crosstabs:Statistics yang muncul centang Risk
 Klik Continue, lalu Ok

11. Output yang muncul adalah
Hasil Output diatas untuk tabel Risk Estimate dapat di interpretasikan

12. 1. Odds ratio yang dihitung disini merupakan odds dari siswa yang les privat dibandingkan
dengan siswa yang tidak les privat terhadap hasil ujian yang lulus (kolom 1). Ini diketahui dari
“odds ratio for Les_Privat(Ya/Tidak)” dimana siswa yang les privat sebagai pembilang
(numerator) dan siswa yang tidak les privat sebagai penyebut (denominator). Nilai Odds
ratio sebesar 9,107 berarti siswa yang ikut les privat memilki kecenderungan untuk lulus
ujian sebesear 9,107 atai 9 kali lebih besar dibandingkan dengan siswa yang tidak ikut les
privat. Selanjutnya diperoleh juga selang kepercayaan [(3,55),(23,363)] dimana pada selang
kepercayaan tidak mengandung nilai odds ratio 1 sehingga menunjukan adanya hubungan
antara les privat dengan hasil ujian pada taraf signifikansi 5 %
2. Relative risk disini dihitung dengan membandingkan siswa yang ikut les privat (baris 1)
dengan siswa yang tidak ikut les privat (baris 2). Relative risk untuk hasil ujian lulus (kolom 1)
dihitung dengan membandingkan peluang siswa yang ikut les privat yang lulus ujian dengan
siswa yang tidak ikut les privat yang lulus ujian. Relative risknya di SPSS dapat dilihat pada
“For Cohort Hasil_Ujian=Lulus”, Yaitu 3,316. Artinya siswa yang ikut les privat memiliki
peluang untuk lulus ujian 3,316 atau 3 kali lebih besar dibandingkan dengan siswa yang tidak
ikut les privat. Untuk selang kepercayaannya didapat [(1,993),(5,518)] dimana pada selang
kepercayaan tidak mengandung nilai relative risk 1 sehingga menunjukan adanya hubungan
antara les privat dengan hasil ujian pada taraf signifikansi 5 %
3. Relative risk untuk hasil ujian tidak lulus (kolom 2) dihitung dengan membandingkan
peluang siswa yang ikut les privat yang lulus ujian dengan siswa yang tidak ikut les privat
yang lulus ujian. Relative risknya di SPSS dapat dilihat pada “For Cohort Hasil_Ujian=Tidak”,
Yaitu 0,364. Artinya siswa yang ikut les privat memiliki peluang atau resiko untuk tidak lulus
ujian 0,364 kali lebih kecil dibandingkan dengan siswa yang tidak ikut les privat. Untuk selang
kepercayaannya didapat [(0,212),(5,518)] dimana pada selang kepercayaan tidak
mengandung nilai relative risk 1 sehingga menunjukan adanya hubungan antara les privat
dengan hasil ujian pada taraf signifikansi 5 %
4. N=100 menunjukan jumlah sampel.
Kesimpulan yang bisa diambil bahwa siswa yang ikut les privat memiliki peluang yang lebih
besar untuk lulus ujian dibandingkan dengan siswa yang tidak ikut les privat. Dari ketiga
selang kepercayaan menunjukan hasil yang konsisten dimana tidak ada satupun yang
mengandung nilai 1 sehingga dapat dikatakan terdapat hubungan antara les privat dengan
hasil ujian pada taraf signfikansi 5 %.